• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • A Fast Mathematical Morphological Algorithm of Video-Based Moving Forklift Truck Detection in Noisy Environment
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2028
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
14 сентября 2026 г.
Когда картинка мешает понять: ученые НИУ ВШЭ выяснили, что сложным идеям не всегда нужны иллюстрации
Иллюстрации помогают запоминать конкретные действия, но не всегда облегчают понимание абстрактных идей. Исследователи НИУ ВШЭ и Университета Гумбольдта сравнили, как люди усваивают тексты разного уровня абстрактности. Выяснилось, что участники лучше запоминали иллюстрации и выполняли задания после чтения мультимедийного текста об асанах йоги, чем после чтения абстрактного текста о равновесии Нэша. Результаты помогут эффективнее подбирать иллюстрации для учебных и информационных материалов. Исследование опубликовано в журнале Learning and Instruction.
11 сентября 2026 г.
Научная экспедиция на Хайнань: ученые ВШЭ организовали конференцию по статистическому ИИ в Китае
С 24 по 28 августа 2026 года в городе Санья на острове Хайнань (Китай) прошла международная конференция Statistical AI («Статистический искусственный интеллект»). Мероприятие собрало ведущих специалистов в области статистики, машинного обучения и прикладного ИИ. Среди организаторов конференции — Алексей Наумов, директор Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ, и Сергей Самсонов, заведующий Международной лабораторией стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных.
10 сентября 2026 г.
<a>В НИУ ВШЭ выяснили, что личный интерес к теме диссертации сильнее всего связан с уверенностью в защите
Исследователь из НИУ ВШЭ проанализировал данные 1539 аспирантов из 161 российского университета и выяснил, какие особенности диссертационной темы связаны с успешностью и вовлеченностью в обучение. Самым важным фактором оказался личный интерес к исследованию: он был связан практически со всеми ключевыми сторонами аспирантской жизни — от взаимодействия с научным руководителем до исследовательской активности и уверенности в будущей защите. Результаты опубликованы в журнале Higher Education.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

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

P. 57–65.
Chernousov V. O., Савченко А. В.
Язык: английский
Полный текст
Текст на другом сайте
Ключевые слова: video image recognitionnoisy imageobject detection

В книге

Analysis of Images, Social Networks and Texts Third International Conference, AIST 2014, Yekaterinburg, Russia, April 10-12, 2014, Revised Selected Papers
Vol. 439. , Berlin: Springer, 2014.
Похожие публикации
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.
User Modeling on Mobile Device Based on Facial Clustering and Object Detection in Photos and Videos
Гречихин И. С., Andrey V. Savchenko, , in: Pattern Recognition and Image Analysis* 2.: Springer, 2019. P. 429–440.
Добавлено: 23 сентября 2019 г.
Scene Recognition in User Preference Prediction Based on Classification of Deep Embeddings and Object Detection
Савченко А. В., Рассадин А. Г., , in: Advances in Neural Networks – ISNN 2019 16th International Symposium on Neural Networks, ISNN 2019, Moscow, Russia, July 10–12, 2019, Proceedings, Part II.: Cham: Springer, 2019. Ch. 41 P. 422–430.
Добавлено: 16 августа 2019 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору