Рассмотрен процесс разработки метода определения геометрических параметров объектов, расположенных на изображении для задачи подсчета круглых лесоматериалов, размещенных в штабелях. С целью реализации метода используется нейросетевой подход с применением архитектуры сверточной нейронной сети YOLOv5. Разработанный метод был осуществлен на серии экспериментальных измерений с использованием специальных изготовленных моделей объектов с определенными размерами, в результате чего была определена точность измерения предложенного метода определения геометрических параметров объектов на изображении In this paper, we consider the process of developing a method for determining the geometric parameters of objects located in the image for the task of counting round timber located in stacks. To implement the method, a neural network approach is used with application of the YOLOv5 convolutional neural network architecture. For the developed method, a series of experimental measurements was carried out using special manufactured models of objects with certain dimensions, as a result of which the measurement accuracy of the proposed method for determining the geometric parameters of objects in the image was determined
Рассмотрен подход, позволяющий методами системного анализа исследовать энергетическую систему с возобновляемыми источниками энергии. Предлагается использовать возможности методов многокритериальной оптимизации, анализа и принятия решений при разработке системы моделей поступления и потенциала возобновляемых источников энергии, позволяющей учитывать особенности технологии преобразования энергии. We deal with the approach that makes it possible to investigate the energy system with renewable energy sources (RES) by methods of system analysis. We propose to use multi-criterion optimization, analysis and decision-making techniques in the development of a system of input and potential models for renewable energy sources that took into account the characteristics of energy conversion technology.
Представлена информация о международных научных конференциях ПУТС-2021 (по проблемам управления в технических системах, Санкт-Петербург) и «Дистанционные образовательные технологии» (Ялта), в которых прияли участие сотрудники кафедры автоматизированных систем обработки информации и управления Адыгейского государственного университета. Information on international scientific conferences of PUTS-2021 ( On Management Problems in Technical Systems, St. Petersburg ) and “Remote Educational Technologies” ( Yalta ) is presented, in which co-employees of the Department of Automated Information Processing and Management Systems of Adyghe State University participated.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.