Главная Упрощенный режим Описание Шлюз Z39.50
Авторизация
Фамилия
Пароль
 

Базы данных


- результаты поиска

Вид поиска
Книги фонда НБ СГЮА
Дипломные работы выпускников СГЮА за последние 5 лет
Авторефераты
Диссертации
Период.издания науч.абонемента
Редкие книги Научной библиотеки СГЮА
Каталог электронных носителей
Труды ученых СГЮА
Саратовский край
Область поиска
Формат представления найденных документов:
полный информационныйкраткий
Поисковый запрос: (<.>A=Братусь, Надежда Валерьевна$<.>)
Общее количество найденных документов : 1
1.

Вид документа : Статья из журнала
Шифр издания :
Автор(ы) : Братусь, Надежда Валерьевна, Маличенко, Сергей Владимирович, Мордвинов, Владимир Александрович
Заглавие : Мультимодальный подход к обнаружению объектов на видео- и тепловизионных данных при помощи сверточной нейросети
Параллельн. заглавия :Multimodal Approach to Object Detection in Video and Thermal Imaging Data Using Convolutional Neural Network
Серия: Современные технологии
Место публикации : Защита информации. Инсайд. - 2024. - № 2 (116). - С.50-53: ил. (Шифр zinf/2024/2)
Примечания : Библиогр.: с. 53 (11 назв.)
УДК : 004:002
ББК : 73
Предметные рубрики: Информатика
Информатизация общества. Информационная политика
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): компьютерное зрение--машинное обучение--многоканальное обучение--мультимодальный подход--сверточные нейронные сети
Аннотация: Представлен мультимодальный подход к обнаружению объектов на основании данных теле- и тепловизионного видеопотока. Цель исследования состоит в проверке возможности и целесообразности использования многоканального обучения сверточных нейросетей в задачах распознавания объектов на видео. Для достижения поставленной цели использовались методы компьютерного моделирования, машинного обучения, глубоких аналогий, в результате чего была разработана структура модели машинного обучения и распознавания объектов видеопотока.
Найти похожие
 
Стандартный
Расширенный
Профессиональный
Распределенный
По словарю
ГРНТИ-навигатор
УДК-навигатор
ББК-навигатор
Тематический навигатор
© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)