Details
| Title | Автоматизированная система контроля загрузки грузового транспорта для горно-обогатительных комбинатов с использованием технологий компьютерного зрения, в том числе лидарных технологий // Промышленный искусственный интеллект (ПИИ'2025): Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием 3–4 июля 2025 года: cборник научных трудов |
|---|---|
| Creators | Чайников Юрий Сергеевич |
| Organization | Московский авиационный институт |
| Imprint | Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2025 |
| Collection | Общая коллекция |
| Document type | Article, report |
| Language | Russian |
| DOI | 10.18720/SPBPU/2/id25-535 |
| Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Additionally | New arrival |
| Record key | RU\SPSTU\edoc\77865 |
| Record create date | 12/23/2025 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Action 'Download' will be available if you login or access site from another network
| Group | Anonymous |
|---|---|
| Network | Internet |
Описана функциональность и результаты внедрения отечественной программной платформы, зарегистрированной в Едином реестре российского ПО (регистрационная запись № 1807028), предназначенной для интеллектуального анализа и адаптивного управления технологическими процессами в промышленности. Ключевым элементом системы является модуль детектирование в кадре объекта грузового транспорта, его распознавания и классификации объектов (борта кузова/вагона, дно, насыпь) на основе глубоких нейронных сетей.
This paper describes the functionality and implementation results of a domestic software platform—registered in the Unified Register of Russian Software (registration entry No. 1807028)—designed for intelligent analysis and adaptive control of industrial processes. A key component of the system is a module that detects cargo-transport objects in video frames, recognizes them, and classifies elements such as truck/railcar sidewalls, bed, and bulk material using deep neural networks.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | Authorized users SPbPU |
|
| Internet | Anonymous |
|
Access count: 0
Last 30 days: 0