A Fast Mathematical Morphological Algorithm of Video-Based Moving Forklift Truck Detection in Noisy Environment

Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Alexander Savelev и др., , in: Pattern Recognition. ICPR 2024 International Workshops and Challenges. Kolkata, India, December 1, 2024, Proceedings, Part III. LNCS, volume 15616.: Cham: Springer, 2025. P. 308–320.

Добавлено: 21 сентября 2026 г.

Применение технологий компьютерного зрения в системах обработки визуальной информации

Лебедев О. Б., Черкасов Р. И., Известия ЮФУ. Технические науки 2025 № 5(247) С. 254–276

Рассмотрено применение технологий искусственного интеллекта, в частности компьютерного зрения в системах обработки визуальной информации. Проведен комплексный анализ нейросетевых подходов к решению задач компьютерного зрения, включая систематизацию ключевых типов задач: классификацию изображений, детектирование объектов и семантическую сегментацию. Детально исследованы архитектурные принципы сверточных нейронных сетей с акцентом на механизмы извлечения пространственных признаков через сверточные слои, оптимизацию представления ...

Добавлено: 10 сентября 2026 г.

MinMAE calibration method for convolutional neural network quantization

Vasilev A., Kapitanov A., Roman Solovyev и др., PeerJ Computer Science 2026 Vol. 12 Article 3724

Добавлено: 3 мая 2026 г.

HoTPP benchmark: Are we good at the long horizon events forecasting?

Karpukhin I., Шипилов Ф. А., Савченко А. В., Neurocomputing 2026 Vol. 672 Article 132771

Добавлено: 25 февраля 2026 г.

Определение фолликулярного резерва яичников по данным ультразвукового исследования на основе методов машинного обучения

Мошкин А. С., Лапутин Ф. А., Сидоров И. В., DIGITAL DIAGNOSTICS 2024 Т. 5 № S1 С. 40–42

Обоснование. Овариальный резерв отражает способность женщины к успешной реализации репродуктивной функции. Оценка овариального резерва является актуальной задачей для клинической практики [1] и важна при проведении научных исследований. Использование методов компьютерной обработки диагностических изображений способно ускорить и облегчить выполнение рутинных задач в клинической практике. Их применение при ретроспективном анализе данных в научных целях позволяет повысить объективность ...

Добавлено: 21 февраля 2026 г.

Evolving Safety Protocols: Deep Learning-Enabled Detection of Personal Protective Equipment

, in: Lecture Notes in Electrical EngineeringVol. 489: Applied Physics, System Science and Computers II.: Springer, 2019. P. 87–100.

Добавлено: 30 декабря 2024 г.

Development of a Detector for Stamps on Images

Kseniia Prokudina, Mikhail Skriplyonok, Alexander Vostrikov, , in: 2024 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM), 20-24 May 2024.: IEEE, 2024. P. 865–869.

Добавлено: 26 ноября 2024 г.

Robust Collision Warning System based on Multi Objects Distance Estimation

Салех Х. М., Saleh S., Nathan Teyou Toure и др., , in: 2021 IEEE Concurrent Processes Architectures and Embedded Systems Virtual Conference (COPA).: IEEE, 2022. Ch. 7 P. 1–6.

Добавлено: 31 октября 2022 г.

Framework for recognizing information about railway traffic lights

Belykh M. Vladimirovna, Belov A. Vladimirovich, , in: 2022 International Conference on Interdisciplinary Research in Technology and Management, IRTM 2022 - Proceedings.: IEEE, 2022. P. 1–4.

Добавлено: 15 июля 2022 г.

Preference prediction based on a photo gallery analysis with scene recognition and object detection

Савченко А. В., Demochkin K., Grechikhin I., Pattern Recognition 2022 Vol. 121 Article 108248

Добавлено: 19 августа 2021 г.

Real-time Object Detection with FPGA Using CenterNet

Solovyev R. A., Telpukhov D. V., Romanova I. I. и др., , in: Proceedings of the 2021 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering, ElConRus 2021.: IEEE, 2021. P. 2029–2034.

Добавлено: 8 августа 2021 г.

Railway Traffic Lights Recognition System

Белов А. В., Belykh M., Tofayli S., , in: PROCEEDINGS OF THE INTERNATIONAL CONFERENCE ON INTERDISCIPLINARY RESEARCH IN TECHNOLOGY AND MANAGEMENT (IRTM, 2021).: CRC Press, 2021. Ch. 32 P. 199–203.

Добавлено: 15 июля 2021 г.

Neural Network for Real-Time Object Detection on FPGA

Rzaev E., Khanaev A., Американов А. А., , in: 2021 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM).: IEEE, 2021. P. 719–723.

Добавлено: 4 июля 2021 г.

Real-Time Vehicle Type Detection and Counting from Road Camera Video

Denis Zuenko, Макаров И. А., , in: Proceedings of the Conference on Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes 2020 (MACSPro 2020)Vol. 2795.: CEUR Workshop Proceedings, 2020. P. 92–98.

In this paper, we study automatic recognition and counting of vehicles in the wild. For this problem, we tested several object detection models for car type recognition among five classes: Bicycle, Bus, Car, Motorcycle, Truck, Van. We extend existing dataset in order to balance classes and achieve classification quality for detected cars with 92% mAP ...

Добавлено: 4 января 2021 г.

Maximum Likelihood Estimation for Disk Image Parameters

Корнилов М. В., IEEE Signal Processing Letters 2020 Vol. 27 P. 1480–1484

Добавлено: 2 ноября 2020 г.

OS2D: One-Stage One-Shot Object Detection by Matching Anchor Features

Осокин А. А., Sumin D., Lomakin V., , in: Computer Vision – ECCV 2020; 16th European Conference, Glasgow, UK, August 23–28, 2020, Proceedings, Part XVVol. 12360.: NY: Springer, 2020. P. 635–652.

Добавлено: 28 октября 2020 г.

Improving the Accuracy of One-Shot Detectors for Small Objects in X-ray Images

Демочкина П. В., Савченко А. В., , in: Proceedings of IEEE International Russian Automation Conference (RusAutoCon 2020).: IEEE, 2020. Ch. 110 P. 610–614.

Добавлено: 3 октября 2020 г.

A New Sport Teams Logo Dataset for Detection Tasks

Kuznetsov A., Савченко А. В., , in: Proceedings of the International Conference on Computer Vision and Graphics (ICCVG 2020)Vol. 12334.: Cham: Springer, 2020. Ch. 8 P. 87–97.

Добавлено: 1 октября 2020 г.