name: Иерархический метод распознавания в подсистемах машинного зрения АСУТП сортировки и утилизации бытовых отходов
keyword_list: машинное зрение, распознавание образов, ограниченные ресурсы, автоматизация, системы сортировки
abstract: Объект исследования – системы машинного зрения, применяемые в АСУТП для обеспечения обработки данных, представленных в графическом виде.Цель работы – реализация эффективных по вычислительной сложности и качеству распознавания процессов обработки данных, представленных в графическом виде в АСУТП в условиях ограниченных вычислительных ресурсов.Методы исследования: основаны на теории СМО, теории нейронных сетей, теории телетрафика, системном и статистическом анализе, на аналитическом и имитационном моделировании, теории планирования и обработки результатов эксперимента.Оборудование: Одноплатный компьютер Raspberry Pi3.Результаты, их теоретическая и практическая значимость: Предложен, разработан и доведен до внедрения оригинальный иерархический метод распознавания объекта, опирающийся на последовательное уточнение местоположения объекта на изображении, позволяющий повысить производительность вычислительной системы за счёт контроля и регулирования количества одновременно обрабатываемой информации. Это не допускает возникновения ситуаций, когда система находится в состоянии перегрузки. Прежде всего, это означает возможность обрабатывать информацию такого объёма, который является слишком большим или даже недопустимым для системы при использовании известных методов. Кроме того, поскольку появляется возможность чётко определять объём обрабатываемой информации без потери достоверности распознавания, появляется возможность повышения производительности системы.Иерархический метод распознавания также может быть применён и в системах с достаточной вычислительной мощностью. Это позволит в таких системах уменьшить время обработки одного объекта и, если это предусматривает вычислительная платформа, распараллеливать процесс для одновременной обработки более одного объекта. Также разработаны специализированные аналитическая и имитационная модели иерархической системы распознавания информации, позволяющие спрогнозировать эффективность применения иерархического метода.Области применения: Подсистемы машинного зрения АСУТП.
chairman_dissertation_council.surname: Южаков А.А.
chairman_dissertation_council.position: Заведующий кафедрой АТ
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
organization_supervisor.surname: Коротаев В. Н.
organization_supervisor.position: Проректор по науке и инновациям
organization_supervisor.degree: Доктор технических наук
rubrics.code: 50.47.02
rubrics.name: Общие проблемы
oecds.code: 02.02.AC
oecds.name: AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS
speciality_codes.name: Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)
speciality_codes.code: 05.13.06
supervisors.fio: Южаков А.А.
supervisors.scientific_degree: Доктор технических наук
supervisors.speciality_code: Информационно-измерительные и управляющие системы (по отраслям)
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Путов В.В.
opponents.speciality_code: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Куликов Г.Г.
opponents.speciality_code: Системный анализ и автоматическое управление
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: ПНИПУ, ФГБОУ ВО  "Пермский  национальный исследовательский политехнический  университет", ФГБОУ ВО "ПНИПУ"
protection_organization.name: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего  образования "Пермский национальный исследовательский политехнический университет"
protection_organization.ogrn: 1025900513924
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения
author_organization.short_name: ПНИПУ, ФГБОУ ВО  "Пермский  национальный исследовательский политехнический  университет", ФГБОУ ВО "ПНИПУ"
author_organization.name: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего  образования "Пермский национальный исследовательский политехнический университет"
author_organization.ogrn: 1025900513924
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения