Разработка системы распознавания образов для мобильного робота
Боковая панель статьи
Основное содержимое статьи
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
Информация о статье
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.