Детальная информация
| Название | 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 |
|---|---|
| Авторы | Чайников Юрий Сергеевич |
| Организация | Московский авиационный институт |
| Выходные сведения | Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2025 |
| Коллекция | Общая коллекция |
| Тип документа | Статья, доклад |
| Язык | Русский |
| DOI | 10.18720/SPBPU/2/id25-535 |
| Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Дополнительно | Новинка |
| Ключ записи | RU\SPSTU\edoc\77865 |
| Дата создания записи | 23.12.2025 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
| Группа | Анонимные пользователи |
|---|---|
| Сеть | Интернет |
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.
| Место доступа | Группа пользователей | Действие |
|---|---|---|
| Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
| Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
| Интернет | Анонимные пользователи |
|
Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0
