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...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Штучний інтелект
Datum:2011
ISSN:1561-5359
Hauptverfasser: Тимченко, Л.И., Поплавский, А.А., Кокряцкая, Н.И., Петровский, Н.С.
Format: Artikel
Sprache:Russisch
Veröffentlicht: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2011
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/60294
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren: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.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung: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