В статье показано развитие методологии изменения разрешения (РЗ) изображений, получаемых с камер видеонаблюдения на железнодорожном транспорте. Исследования выполнены на основе применения методов машинного обучения (ММО) и генетического алгоритма (ГА) при обработке изображения. Благодаря реализации этого подхода удалось расширить функциональные возможности ММО. В частности, предложено осуществлять процесс передискретизации с целевым коэффициентом информативности фреймов изображения с помощью ГА. Описана реализация аппаратно-программной части разработанной системы видеонаблюдения на базе Raspberry Pi. Реализован программный модуль GUI ПП ImageScaling.exe на алгоритмических языках Python и C#.
МЕТОДЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ИЗОБРАЖЕНИЙ С КАМЕР ВИДЕОНАБЛЮДЕНИЯ НА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОМ ТРАНСПОРТЕ
Опубликован March 2021
354
185
Аннотация
Язык
Русский
Как цитировать
[1]
Ахметов, Б., Исайкин, Д. и Береке, М. 2021. МЕТОДЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ИЗОБРАЖЕНИЙ С КАМЕР ВИДЕОНАБЛЮДЕНИЯ НА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОМ ТРАНСПОРТЕ. Вестник КазНПУ имени Абая. Серия: Физико-математические науки. 73, 1 (мар. 2021), 126–133. DOI:https://doi.org/10.51889/2021-1.1728-7901.19.