Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Математическое моделирование и программирование»
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов
Загрузить рукопись

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Вестн. ЮУрГУ. Сер. Матем. моделирование и программирование:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Вестн. ЮУрГУ. Сер. Матем. моделирование и программирование, 2020, том 13, выпуск 4, страницы 94–106 (Mi vyuru574)  

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]

S. A. Usilinabc, V. V. Arlazarovcdba, N. S. Rokhline, S. A. Rudykae, S. A. Matveeve, A. A. Zatsarinnyya

a Federal Research Center “Computer Science and Control” of the Russian Academy of Sciences, Moscow, Russian Federation
b Moscow Institute of Physics and Technology, Moscow, Russian Federation
c Smart Engines Service LLC, Moscow, Russian Federation
d Institute for Information Transmission Problems (Kharkevich Institute) of the Russian Academy of Sciences, Moscow, Russian Federation
e Baltic State Technical University “VOENMEH” named after D.F. Ustinov, St. Petersburg, Russian Federation

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.

Ключевые слова: машинное обучение, поиск объектов, Виола – Джонс, классификация, 3D-объекты, БПЛА, спасательная миссия.

Финансовая поддержка Номер гранта
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации 074-11-2018-025
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).


DOI: https://doi.org/10.14529/mmp200408

Полный текст: PDF файл (427 kB)
Список литературы: PDF файл   HTML файл

Реферативные базы данных:

Тип публикации: Статья
MSC: 68T10
Поступила в редакцию: 11.09.2020
Язык публикации: английский

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

Цитирование в формате AMSBIB
\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:
  • http://mi.mathnet.ru/vyuru574
  • http://mi.mathnet.ru/rus/vyuru/v13/i4/p94

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles
  • Просмотров:
    Эта страница:28
    Полный текст:22
    Литература:1
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2021