Вісник № 42

Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/40622

Переглянути

Фільтри

20183

Налаштування

Ключові слова: search.filters.subject.model

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 3 з 3
  • Ескіз
    Документ
    Модель обробки потокових даних для розпізнавання окремих одиниць жестової мови
    (НТУ "ХПІ", 2018) Сіряк, Р. В.; Скарга-Бандурова, І. С.
    У статті розглянута задача розпізнавання окремих жестів рук, отриманих з вебкамери. Запропоновано модель обробки потокових даних та розпізнавання жестів на відеозображеннях у вигляді 10-шарової згорткової нейронної мережі. За результатами оцінки якості моделі, отримана точність на тестовій множині склала 96%, значення функції втрати – 0.02. Результати перевірки показали, що модель є стійкою до відносно широких кутів обертання рук і є незалежною від освітлення, завдяки використанню контурів.
  • Ескіз
    Документ
    Варіаційні методи оцінки руху в задачах комп'ютерного зору
    (НТУ "ХПІ", 2018) Мороз, В. В.; Кондратюк, А. В.
    Розглянуто модель оптичного потоку для оцінки видимого руху. Наведено знаходження рівняння оптичного потоку шляхом розкладання у ряд Тейлора неперервної функції інтенсивності зображення. Проаналізовані основні проблеми розрахунку оптичного потоку та основні варіаційні методи оцінки оптичного потоку, що базуються на методі регуляризації Тихонова та Арсеніна для вирішення некоректно поставлених задач.
  • Ескіз
    Документ
    Налаштування моделі прогнозування часу прибуття громадського транспорту на зупинки міста
    (НТУ "ХПІ", 2018) Деркач, М. В.; Скарга-Бандурова, І. С.; Хишев, В. О.
    Стаття присвячена питанню створення ІоТ-системи для прогнозування та інформування пасажирів про час прибуття транспортних засобів на зупинки міста. Розробка являє собою інтеграцію обчислювальних і комунікаційних систем, спрямованих на полегшення взаємодії між фізичними об'єктами через мережу Інтернет. Наведена базова модель для прогнозування часу прибуття транспортного засобу вздовж маршруту та варіант її настроювання для покращення прогнозу. Наведено результати порівняння практичного застосування моделей в режимі реального часу для тролейбусного парку міста Сєвєродонецьк. Визначено загальне відхилення розрахунків прогнозу від дійсного часу прибуття тролейбуса на контрольні точки (зупинки).