La monografía está dedicada al desarrollo de métodos y herramientas de visión por ordenador que utilizan IA para la identificación rápida de objetos en movimiento en un flujo de datos de vídeo basado en tecnologías de aprendizaje profundo. Se consideran métodos clásicos y no clásicos de inteligencia artificial, redes neuronales convolucionales, visión por ordenador y reconocimiento de imágenes, y teorías de sistemas de control basados en estimaciones y criterios de estadística matemática. Como resultado del reconocimiento, se determina el tipo de objeto reconocido y se calculan estimaciones cuantitativas de precisión. Se implementa un método de aplicación de plantillas. El algoritmo dispone de información sobre el aspecto del objeto buscado, el fondo que puede tener, el aspecto de los contornos específicos del objeto y en qué posición se encuentran. La posible ubicación de la detección del objeto se tiene en cuenta inmediatamente. Esto permite obtener una alta calidad de reconocimiento y un buen rendimiento. Cuando una cámara de vídeo filma varios objetos similares, se satisfacen diferentes plantillas y el reconocimiento disminuye. Los modelos de redes neuronales artificiales se utilizan para estimar o aproximar funciones que pueden depender de muchas entradas y suelen ser desconocidas.
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