Метод динамического туннелирования изображений пятен лазерных пучков для улучшения качества прогнозирования их характеристик

В статье рассматривается проблема обработки и прогнозирования динамических изображений в реальном масштабе времени. Предлагаемый подход формирования эталонного туннеля предполагает метод обработки информации, при реализации которого вычисляются центры пятен лазерных пучков с повышенной точностью, а...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Штучний інтелект
Дата:2011
Автори: Тимченко, Л.И., Поплавский, А.А., Кокряцкая, Н.И., Петровский, Н.С.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2011
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/60294
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Метод динамического туннелирования изображений пятен лазерных пучков для улучшения качества прогнозирования их характеристик / Л.И. Тимченко, А.А. Поплавский, Н.И. Кокряцкая, Н.С. Петровский // Штучний інтелект. — 2011. — № 4. — С. 225-231. — Бібліогр.: 15 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме:В статье рассматривается проблема обработки и прогнозирования динамических изображений в реальном масштабе времени. Предлагаемый подход формирования эталонного туннеля предполагает метод обработки информации, при реализации которого вычисляются центры пятен лазерных пучков с повышенной точностью, а также изображения трассы классифицируются с целью улучшения результатов дальнейшего прогнозирования их поведения. The paper is devoted to the problem of processing and prediction of dynamic images in real time scale. The offered approach of forming of master tunnel assumes the method of information processing where the centers of laser beam images are calculated with improved accuracy and then the sequence of images is classified for the purpose of prediction upgrading.
ISSN:1561-5359