| dc.contributor.author | Крощенко, Александр Александрович | |
| dc.contributor.author | Головко, Владимир Адамович | |
| dc.coverage.spatial | Брест | ru_RU |
| dc.date.accessioned | 2020-04-17T06:58:22Z | |
| dc.date.available | 2020-04-17T06:58:22Z | |
| dc.date.issued | 2019 | |
| dc.identifier.citation | Крощенко, А. А. Реализация нейросетевой системы распознавания маркировки продукции / А. А. Крощенко, В. А. Головко // Вестник Брестского государственного технического университета. Серия: Физика, математика, информатика. – 2019. – № 5. – С. 9–12 : ил. – Библиогр.: с. 11–12 (9 назв.). | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://rep.bstu.by/handle/data/4950 | |
| dc.description | GOLOVKO V. A., KROSHCHENKO A. A. Implementation of a neural network system for recognition of product labeling | ru_RU |
| dc.description.abstract | В статье рассматриваются вопросы реализации нейросетевой
системы для детекции и распознавания маркировки продукции ОАО
«Савушкин Продукт». Основные критерии эффективности разрабатываемой системы связаны как с точностью распознавания маркировки, так и со скоростью выполнения такого распознавания.
В основе системы лежит каскадная модель из нейронных сетей
разных архитектур (сверточные классификаторы, модель SSD на
базе MobileNet v1), каждая из которых решает свою подзадачу. Описывается подход, при котором обработке подвергаются не все кадры, а лишь те, которые принадлежат определенному классу и отбираются нейросетевым классификатором. Подобный метод позволяет
существенно ускорить работу всей системы.
Приводятся результаты детекции и распознавания, подтверждающие эффективность разработанной системы. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БрГТУ | ru_RU |
| dc.subject | прикладные системы искусственного интеллекта | ru_RU |
| dc.subject | интеллектуальные системы | ru_RU |
| dc.subject | artificial intelligence applications | ru_RU |
| dc.subject | intelligent systems | ru_RU |
| dc.title | Реализация нейросетевой системы распознавания маркировки продукции | ru_RU |
| dc.type | Статья (Article) | ru_RU |
| dc.identifier.udc | 004.89 | ru_RU |
| dc.abstract.alternative | The paper discusses the implementation of a neural network system for the detection and recognition of product labeling of JSC Savushkin Product.
The main criteria for the quatity of the developed system are related to the accuracy of labeling recognition and to the speed of such recognition.
The system is based on a cascade model of neural networks of different architectures (convolutional classifiers, SSD model based on MobileNet
v1), each of which solves its own subtask. An approach is described in which not all frames are processed, but only those that belong to a certain class
and are selected by a neural network classifier. This method is significantly accelerate the work of the entire system.
The results of detection and recognition are presented, confirming the effectiveness of the developed system. | ru_RU |
