Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Математическое моделирование и программирование», 2020, том 13, выпуск 4, страницы 94–106 DOI: https://doi.org/10.14529/mmp200408(Mi vyuru574)
Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)
Программирование
Training Viola–Jones detectors for 3D objects based on fully synthetic data for use in rescue missions with UAV
[Обучение детекторов Виолы – Джонса для 3D-объектов на основе полностью синтетических данных для использования в спасательных миссиях с БПЛА]
Аннотация:
В работе рассматривается задача обучения детектора Виолы – Джонса для 3D объектов на примере надувного спасательного плота ПСН-10. Обучение детектора выполняется на полностью синтетическом обучающем наборе. В работе подробно рассматриваются способы моделирования надувного спасательного плота, водной поверхности, различных погодных условий. В качестве признакового пространства используются граничные признаки, позволяющие обучить детектор, устойчивый к различным условиям освещения. Для повышения вычислительной эффективности при вычислении значения градиента использовалась норма L1. Эффективность обученного детектора оценена в том числе на реальных данных, полученных в процессе спасательной операции траулера «Дальний Восток». Предложенный в работе способ обучения детекторов Виолы – Джонса может быть успешно использован в качестве составляющего элемента программно-аппаратных «ассистентов» БПЛА.
Работа проведена в соответствии с постановлением Правительства РФ от 09.04.2010 № 218 (проект 218) в рамках НИОКТР, выполняемой ФГБОУ ВО БГТУ ≪ВОЕНМЕХ≫ им. Д.Ф. Устинова при финансовой поддержке Министерства науки
и высшего образования (соглашение № 074-11-2018-025 от 13.07.2018).
Образец цитирования:
S. A. Usilin, V. V. Arlazarov, N. S. Rokhlin, S. A. Rudyka, S. A. Matveev, A. A. Zatsarinnyy, “Training Viola–Jones detectors for 3D objects based on fully synthetic data for use in rescue missions with UAV”, Вестн. ЮУрГУ. Сер. Матем. моделирование и программирование, 13:4 (2020), 94–106
\RBibitem{UsiArlRok20}
\by S.~A.~Usilin, V.~V.~Arlazarov, N.~S.~Rokhlin, S.~A.~Rudyka, S.~A.~Matveev, A.~A.~Zatsarinnyy
\paper Training Viola--Jones detectors for 3D objects based on fully synthetic data for use in rescue missions with UAV
\jour Вестн. ЮУрГУ. Сер. Матем. моделирование и программирование
\yr 2020
\vol 13
\issue 4
\pages 94--106
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/vyuru574}
\crossref{https://doi.org/10.14529/mmp200408}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=44541965}
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/vyuru574
https://www.mathnet.ru/rus/vyuru/v13/i4/p94
Эта публикация цитируется в следующих 1 статьяx:
Y. S. Chernyshova, A. V. Sheshkus, K. B. Bulatov, V. V. Arlazarov, “Advances of the Scientific School of V.L. Arlazarov in Dataset Creation and Training Sample Synthesis for Solving Modern Computer Vision Problems”, Pattern Recognit. Image Anal., 33:4 (2023), 730