Простий
пошук
Розширений
пошук
Покажчики
Професійний
пошук
Рубрикатор
НБУВ
Розподілений
пошук

Бази даних

Наукова періодика України - результати пошуку

Книжкові видання та компакт-диски
Журнали та продовжувані видання
Автореферати дисертацій
Реферативна база даних
Наукова періодика України
Тематичний навігатор
Авторитетний файл імен осіб
Mozilla Firefox Для швидкої роботи та реалізації всіх функціональних можливостей пошукової системи використовуйте браузер
"Mozilla Firefox"
Вид пошуку
Повнотекстовий пошук
 Знайдено в інших БД:Реферативна база даних (3)
Список видань за алфавітом назв:
A  B  C  D  E  F  G  H  I  J  L  M  N  O  P  R  S  T  U  V  W  
А  Б  В  Г  Ґ  Д  Е  Є  Ж  З  И  І  К  Л  М  Н  О  П  Р  С  Т  У  Ф  Х  Ц  Ч  Ш  Щ  Э  Ю  Я  

Авторський покажчик    Покажчик назв публікацій


Пошуковий запит: (<.>A=Prystavka P$<.>)
Загальна кількість знайдених документів : 5
Представлено документи з 1 до 5
1.

Prystavka Ph. 
Video stabilization informational technology for unmanned aerial vehicle [Електронний ресурс] / Ph. Prystavka, E. Nichikov // Proсeedings of the National Aviation University. - 2014. - № 4. - С. 121-127. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vnau_2014_4_21
Розроблено інформаційну технологію стабілізації відео з борту безпілотного повітряного судна, що надає змогу компенсувати вплив макро- та мікроруху камери фіксації, тобто прибрати коливання окремих кадрів відео та підвищити їх різкість. Показано можливість використання наведених методів і засобів під час обробки відео в режимі реального часу.
Попередній перегляд:   Завантажити - 417.858 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
2.

Prystavka P. 
The mathematical foundations of foreign object recognition in the video from unmanned aircraft [Електронний ресурс] / P. Prystavka, A. Rogatyuk // Proсeedings of the National Aviation University. - 2015. - № 3. - С. 133-139. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vnau_2015_3_24
Проаналізовано класичні методи розпізнавання об'єктів і явищ. Виділено основні завдання при створенні системи розпізнавання. Розглянуто параметричні і непараметричні методи, такі як метод максимальної правдопо-дібності, баєсівський критерій, гістограмний, метод Парзена, правило найближчого сусіда. На основі аналізу класичних методів виявлена необхідність і сформульована постановка задачі розпізнавання в режимі близького до реального часу об'єктів на відео. В межах етапів ідентифікації розглянуто ітераційний метод розділення суміші нормального розподілу, оснований на гістограмній оцінці.
Попередній перегляд:   Завантажити - 293.536 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
3.

Prystavka P. 
Comparative analysis of differential invariants based on the spline model for various image distortion [Електронний ресурс] / P. Prystavka, O. Cholyshkina // Сучасні інформаційні системи. - 2020. - Т. 4, № 4. - С. 70-76. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/adinsys_2020_4_4_12
Попередній перегляд:   Завантажити - 395.629 Kb    Зміст випуску     Цитування
4.

Prystavka P. 
Devising information technology for determining the redundant information content of a digital image [Електронний ресурс] / P. Prystavka, K. Dukhnovska, O. Kovtun, O. Leshchenko, O. Cholyshkina, A. Zhultynska // Eastern-european journal of enterprise technologies. - 2021. - № 6(2). - С. 59-70. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vejpte_2021_6(2)__7
The information technology that implements evaluation of redundant information using the methods of preprocessing and segmentation of digital images has been devised. The metrics for estimating redundant information containing a photo image using the approach based on texture variability were proposed. Using the example of aerial photography data, practical testing and research into the proposed assessment were carried out. Digital images, formed by various optoelectronic facilities, are distorted under the influence of obstacles of various nature. These obstacles complicate both the visual analysis of images by a human and their automatic processing. A solution to the problem can be obtained through preprocessing, which will lead to an increase in the informativeness of digital image data at a general decrease in content. An experimental study of the dependence of image informativeness on the results of overlaying previous filters for processing digital images, depending on the values of parameters of methods, was carried out. It was established that the use of algorithms sliding window analysis can significantly increase the resolution of analysis in the time area while maintaining a fairly high ability in the frequency area. The introduced metrics can be used in problems of computer vision, machine and deep learning, in devising information technologies for image recognition. The prospect is the task of increasing the efficiency of processing the monitoring results by automating the processing of the received data in order to identify informative areas. This will reduce the time of visual data analysis. The introduced metrics can be used in the development of automated systems of air surveillance data recognition.
Попередній перегляд:   Завантажити - 1.181 Mb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
5.

Prystavka P. 
Recognition of aerial photography objects based on data sets with different aggregation of classes [Електронний ресурс] / P. Prystavka, K. Dukhnovska, O. Kovtun, O. Leshchenko, O. Cholyshkina, V. Semenov // Eastern-European journal of enterprise technologies. - 2023. - № 1(2). - С. 6–13. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vejpte_2023_1(2)__3
Попередній перегляд:   Завантажити - 1.22 Mb    Зміст випуску     Цитування
 
Відділ наукової організації електронних інформаційних ресурсів
Пам`ятка користувача

Всі права захищені © Національна бібліотека України імені В. І. Вернадського