У даній статті досліджено особливості роботи систем управління складом. Запропоновано алгоритм первинного розпізнавання об’єктів в комірках складу. Наведено принципи та реалізацію власної програмної системи управління складом з використанням технології комп’ютерного зору.
This paper aims to develop and implement an algorithm and an automated software system for the auto- matic accounting process of external facing panels during transportation on line conveyors. The method described in this paper is designed to simplify the process of production and accounting of wall-facing panels. This method can also serve as a model for implementing other manufacturers. The developed algorithm consists of the following steps: obtaining a video stream in real-time or from a file and its targeted processing and determining the number of moving objects of interest.
This article explores the development of a video surveillance system that utilizes cuttingedge technology to analyze the video stream in real-time, identify motion, and recognize objects within the video stream. The functionality of this system enables it to provide a high level of accuracy in identifying objects, even in low-light conditions or with low-resolution cameras. The software system has been designed as a user-friendly desktop application with the latest technologies and features that will ensure its relevance and easy maintenance in the future.
У роботі проаналізовано та порівняно сучасні моделі глибинного навчання для задач класифікації зображень МРТ колінного суглоба. Проаналізовано сучасні глибинні архітектури комп’ютерного зору для виділення ознак із зображень МРТ. Такий аналіз використано для створення прикладних архітектур моделей машинного навчання. Вказані моделі орієнтовані на автоматизацію процесу діагностування травм коліна у медичних приладах та системах.
Для дефектоскопії матеріалів та виробів у багатьох випадках можна використовувати візуально-оптичні методи та засоби. З розвитком мікропроцесорних компонентів і, відповідно, значним розширенням сфер використання комп’ютерної техніки та методів і засобів оброблення та аналізу зображень стрімко розвивається використання візуально-оптичних методів та засобів дефектоскопії для серійного виробництва та в наукових дослідженнях.
Задача класифікації зображень є дуже важливою сучасною проблемою в області комп’ютерного зору. Перші підходи до розв’язання цієї задачі полягали у використанні класичних алгоритмів. Незважаючи на певний прогрес, отриманий, класичними підходами, більшість складніших задач класифікації зображень залишались нерозв’язаними до моменту використання алгоритмів машинного навчання. Перші спроби застосування машинного навчання до задачі розпізнавання зображень допомогли класифікувати набори ознак, які опрацювати прямими алгоритмами не вдавалось.
The quarantine restrictions introduced during COVID-19 are necessary to minimize the spread of coronavirus disease. These measures include a fixed number of people in the room, social distance, wearing protective equipment. These restrictions are achieved by the work of technological control workers and the police. However, people are not ideal creatures, quite often the human factor makes its adjustments.
Мета роботи полягає у розробці автоматизованої вимірювальної системи в механічному гірокомпасі за допомогою спеціально розробленого апаратного та програмного забезпечення для того, щоб полегшити експлуатацію приладу та мінімізувати похибки спостерігача. Розроблений комплекс передбачає автоматизацію лише для часового методу, так як для методу поворотної точки необхідно постійно контактувати з навідним гвинтом тахеометра.
This paper examines the main methods and principles of image formation, display of the sign language recognition algorithm using computer vision to improve communication between people with hearing and speech impairments. This algorithm allows to effectively recognize gestures and display information in the form of labels. A system that includes the main modules for implementing this algorithm has been designed.
Завдання виявлення об’єктів на відеозображеннях характерна для сучасних систем технічого зору (СТЗ), орієнтованих на різні функціональні застосування. Виявляти об`єкти можна як на статичних відеозображеннях, так і на виділених з відеопотоку кадрах. За своєю суттю виявлення об’єктів на відеозображенні, як правило, означає виявлення яскравісних чи кольорових неоднорідностей, які на подальших етапах можна трактувати як фізичні об`єкти.