Теоретичні основи, методи та алгоритми розпізнавання візуальних об'єктів починають розробляти з часів появи перших електронних обчислювальних машин. Практичне використання різних завдань розпізнавання образів у сучасних технічних системах зумовлено стрімким розвитком потужних, малогабаритних і порівняно дешевих засобів оброблення цифрових даних і стає все поширенішим у різноманітних галузях. Виконано дослідження ефективності алгоритму гістограм напрямлених градієнтів (HOG) у разі ідентифікації у відеопотоці транспортних засобів різних типів: автомобілів, літаків, кораблів. Виконано моделювання алгоритму з використанням пакета MATLAB на прикладі літаків фірми "Антонов", автомобілів різних марок і різних кораблів. У результаті моделювання за допомогою інструментів MATLAB отримано спеціалізовані SVM-класифікатори для ідентифікації деяких марок автомобілів, літаків і кораблів. Для отримання класифікатора використано вибірки зображень зі сцен, на яких є об'єкти, що ідентифікуються, та негативних зображень сцен, на яких відсутні такі об'єкти. Здійснено порівняння основних параметрів класифікаторів. У процесі моделювання алгоритму проведено навчання спеціалізованого класифікатора для ідентифікації об'єктів класу автомобілів, літаків, кораблів і підбір оптимальних параметрів навчання та робочого функціонування спеціалізованого класифікатора для досягнення найефективнішої ідентифікації. Аналіз отриманих результатів показав, що використаний алгоритм із найбільшою ефективністю працює на об'єктах класу "автомобілі". Для перевірки функціонування алгоритму на реальних об'єктах у режимі реального часу розроблено структурну схему модуля ідентифікації на базі мікрокомп'ютера з відкритим кодом типу Orange Pi зі встановленою ОС Android ZIDOO.

• Пуйда Володимир Якович (технічні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"