Поиск по всему репозиторию:
Анализ классических и нейросетевых методов обнаружения дыма на видеоизображениях
Открыть/скачать файлы документа
Дата издания
2024Издательство
БрГТУУДК
004.932Библиографическое описание
Адамовский, Е. Р. Анализ классических и нейросетевых методов обнаружения дыма на видеоизображениях / Е. Р. Адамовский. – Текст : непосредственный // Цифровая среда: технологии и перспективы. DETP 2024 : сборник материалов II Международной научно-практической конференции, Брест, 31 октября–1 ноября 2024 г. / Министерство образования Республики Беларусь, Брестский государственный технический университет, Факультет электронно-информационных систем ; редколлегия: Н. Н. Шалобыта, В. С. Разумейчик, С. С. Дереченник, Д. О. Петров. – Брест : БрГТУ, 2024. – ISBN 978-985-493-639-0. – С. 103–107. – Библиография: 15 назв.Аннотация
The paper reviews existing methods for detecting smoke in video images, taking into account accuracy and performance. Smoke images and their sequences have visual features: specific brightness and color characteristics, indefinite shape, directed low-speed movement, reduction in the energy of high-frequency background components. Approaches that use and combine these features to achieve high accuracy of smoke detection are analyzed, and their advantages and disadvantages are highlighted.
URI документа
https://rep.bstu.by/handle/data/46892Документ расположен в коллекции
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция-Некоммерчески») 4.0 Всемирная.