Кафедри
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/35393
Переглянути
3 результатів
Результати пошуку
Документ Применение нейросетей с residial архитектурой для фильтрации шумов изображений(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2019) Васильченков, Олег Георгиевич; Сальников, Дмитрий ВалентиновичДокумент Реализация фильтра с постфильтрационным принятием решения на микропроцессорных архитектурах с векторным расширением для обеспечения показателей эффективности судебной экспертизы(Черкаський державний технологічний університет, 2020) Васильченков, Олег Георгиевич; Евсина, Наталья Александровна; Сальников, Дмитрий Валентинович; Буслов, Павел ВладимировичПриводятся результаты исследований средств обеспечения показателей эффективности судебной экспертизы изображений, в том числе и цифровых. Проводится анализ основных задач, стоящих при экспертизе изображений, и методы их решений. Основной проблемой таких исследований является недостаточная автоматизация процесса обработки изображений при экспертизе. Объектом исследования является процесс фильтрации изображений, предметом исследований – фильтры, которые используются при обработке изображений. Цель статьи – построение быстродействующей реализации фильтра с постфильтрационным принятием решения на современных процессорных архитектурах. Приведены результаты анализа возможности использования векторных инструкций современных процессорных архитектур, рассмотрены алгоритмы векторизации сортировки для эффективной реализации подпрограммы поиска медианного значения внутри текущего и проведено моделирование фильтра с постфильтрационным принятием решения с целью выяснения пригодности для использования в задачах реального времени. В результате проведенных исследований впервые предложен метод векторизованной реализации фильтра с постфильтрационным принятием решения, пригодный для процессоров с набором команд SIMD ARM NEON, Intel SSE или AVX; рассмотрено использование сортирующих сетей в качестве алгоритма поиска медианы для процессоров с векторным расширением; впервые построена реализация фильтра описанным методом для процессора ARM Cortex-A9 в составе SOC Intel Cyclone® V SE 5CSEBA6U23I7NDK; проведено моделирование работы фильтра на ARM Cortex-A9. Скорость обработки изображения 512x512 пикселей составила более 500 кадров в секунду. Скорость обработки полутоновых изображений FullHD – более 60 кадров в секунду.Документ Применения нейросетей с residial архитектурой для фильтрации импульсных шумов изображений(Государственный университет имени Шакарима города Семей, 2020) Сальников, Дмитрий Валентинович; Васильченков, Олег ГеоргиевичНа текущий момент обработка изображений – одна из наиболее быстро развивающихся областей обработки данных. Данные изображений подвергаются воздействию шумов на протяжении процедуры захвата и передачи данных по каналам связи. С каждым годом объем данных изображений увеличивается. Таким образом задача удаления шумов с изображений становиться все более актуальной. В последнее время набирают популярность нейросетевые подходы к решению задачи фильтрации шумов. Для обучения сложных архитектур нейросетей используют дополнительные блоки, существенно влияющие на показатели производительности. В данной работе предложена архитектура нейросети с residual блоками, позволяющая осуществить фильтрацию с высокими показателями качества и времени.