Разработка системы распознавания образов для мобильного робота

Основное содержимое статьи

С.В. Ульянов
А.Г. Решетников
К.В. Кошелев

Аннотация

В данной статье приводится краткое описание разрабатываемой системы распознавания образов. Описывается используемая в работе технология стереозрения, рассматриваются ее преимущества. В работе представлено описание настройки используемого оборудования. В качестве результата представлен программный модуль распознавания, разработанный с помощью языка программирования Python. 

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Информация о статье

Как цитировать
[1]
Ульянов , С., Решетников, А. и Кошелев, К. 2021. Разработка системы распознавания образов для мобильного робота . Системный анализ в науке и образовании. 4 (сен. 2021), 22–31.
Раздел
Статьи

Библиографические ссылки

Bobick A. F., Intille S. S. Large occlusion stereo // Int. Journal of Computer Vision – 1999. – Vol. 33 – Pp. 181-200.

Engineering company Neptec: instruments and equipment. – [Электронный ресурс]. URL: http://www.neptec.com/technology/.

Expanding object detector’s Horizon: Incremental Learning Framework for object detection in videos. – [Электронный ресурс]. URL: https://www.disneyresearch.com/publication/expanding-objectdetectors-horizon/.

Janusz Szpytko, Pawel Hyla. Stereovision 3D type workspace mapping system architecture for transport devices // Journal of KONES Powertrain and Transport – 2010. – Vol. 17 – Pp. 496-502.

Pentland A. P. Depth of Scene from Depth of Field // Proc. Image Understanding Workshop. – 1982. – Pp. 253-259.

Robot Operating System (ROS): documentation, support, tutorials. – [Электронный ресурс]. URL: http://wiki.ros.org/.

ИПМТ ДВО РАН: подводная робототехника. – [Электронный ресурс]. URL: http://www.imtp.febras.ru/podvodnaya-robototexnika.html?showall=1.

Распознавание образов для программистов: примеры работ. – [Электронный ресурс]. URL: http://recog.ru/.

Ульянов С. В., Добрынин В. Н., Нефедов Н. Ю., Петров С. П., Полунин А. С., Решетников А. Г. Генетические и квантовые алгоритмы. Ч. 1. Инновационные модели в обучении // Системный анализ в науке и образовании: электрон. науч. журнал. – 2010. – №3. – [Электронный ресурс]. URL: http:/www.sanse.ru/archive/17. – 0421000111030.

Ульянов С. В., Петров С. П. Квантовое распознавание лиц и квантовая визуальная криптография: модели и алгоритмы // Системный анализ в науке и образовании: электрон. науч. журнал. – 2012. – №1. – [Электронный ресурс]. URL: http:/www.sanse.ru/archive/23. – 0421200111007.

Форсайт Д. А., Понс Ж. Компьютерное зрение: современный подход. – М.: Вильямс, 2004. – С. 928.

Яне Б. Цифровая обработка изображений. – М.: Техносфера, 2007. – C. 584.

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)

1 2 3 > >>