Архив статей журнала
В статье рассматриваются варианты ускорения технологических циклов применения высокоскоростных алгоритмов видеоконтроля, работающих в системах распознавания объектов. Быстродействие алгоритмов осуществляется на основе вариативной апертурной идентификации. В реальных условиях имеет место недостаточная распознаваемость при наличии подвижного характера изображений, наличие источников сетевых помех, которые нарушают условия функционирования радиоэлектронной аппаратуры. Рассмотрены примеры ускорения алгоритмов на основе апертурных методов управления высокоскоростных алгоритмов видеоконтроля, работающих в системах распознавания объектов, показаны возможности оптимизации алгоритмов системы при работе в реальных условиях. Определена оценка реализации высокоскоростных алгоритмов на основе вариативной апертурной идентификации и обеспечения максимальной доли совместных параллельных операций в системах распознавания объектов.
В данной статье рассматриваются различные алгоритмы кластеризации для данных типа «облако точек», полученных с лазерного дальномера. Совокупность этих точек описывает положение границ объектов в пространстве относительно точки съемки. Получаемые таким образом данные широко используются в современной технике. Задачи кластеризации применительно к таким данным - выделение границ объектов, отделение объектов от фона, разделение объектов между собой и т.д. В работе приводится описание принципов работы основных алгоритмов кластеризации, проводится сравнение их эффективности и оценивается возможность их применения к данным типа «облако точек».