ДонНТУ   Портал магистров ДонНТУ

Библиотека материалов по теме выпускной работы

    Собственные публикации и доклады

  1. Разработка системы анализа поверхности дорожного покрытия

    Авторы: Ю.С. Акушко, Д.В. Николаенко

    Описание: В данной статье рассматривается система для анализа ровности поверхности дорожного покрытия. Анализируются проблемы, которые возникают при замерах ровности. Приведён алгоритм работы системы, рассмотрены аналогичные системы.

    Источник: Программная инженерия: методы и технологии разработки информационновычислительных систем (ПИИВС-2020): сборник научных трудов III научно-практической конференции (студенческая секция), Том 2, 25-26 ноября 2020 г. – Донецк, ГОУВПО «Донецкий национальный технический университет», 2020. – с. 203-207

  2. Устройство светодиодной индикации для системы городских светофоров

    Автор: Ю.С. Акушко

    Описание: В данной работе анализируется проблема безопасного проезда автомобилями экстренных служб перекрестков в городах и предлагаются варианты решения. Приведен пример устройства и аналоги, показан алгоритм взаимодействия водителя экстренной службы и устройства.

    Источник: Современные тенденции развития и перспективы внедрения инновационных технологий в машиностроении, образовании и экономике. / Материалы VI международной научно-практической конференции. 2019. Азов, Т.5. № 1 (4). с. 80-84.

  3. Система индикации приближения автомобилей экстренных служб

    Авторы: Ю.С. Акушко, Р.В. Мальчева

    Описание: В данной работе анализируется проблема безопасного проезда автомобилями экстренных служб перекрестков в городах. Приведен пример устройства для решения данной проблемы, показан алгоритм взаимодействия водителя экстренной службы и устройства.

    Источник: Материалы 69-й Международной студенческой научно-технической конференции. 2019. Астрахань.

    4. Тематические статьи

  4. Работа с изображениями на Python

    Автор: Пользователь портала Хабрахабр: eyeofhell

    Описание: Расшифровка доклада Александра Карпинского на MoscowPython, которая поможет вам выбрать библиотеку под свое приложение, и сделать так, чтобы она работало максимально эффективно. В этой статье сравниваются разные библиотеки для работы с изображениями на Python, представлены бенчмарки, а также информация о неочевидных особенностях, которых всегда хватает.

    Источник: Работа с изображениями на Python. - 2018.

  5. Сравнение популярных библиотек компьютерного зрения для использования в приложении по распознаванию транзисторов

    Авторы: С.А. Макогон, С.А. Зори

    Описание: В данной статье произведен обзор и сравнение библиотек OpenCV, AForge.NET, LTI и VXL для использования в приложениях по распознаванию образов и доказана целесообразность использования библиотеки OpenCV для приложений по распознаванию транзисторов.

    Источник: Программная инженерия: методы и технологии разработки информационновычислительных систем (ПИИВС-2018): сборник научных трудов II научно-практической конференции (студенческая секция), Том 2, 14-15 ноября 2018 г. – Донецк, ГОУВПО «Донецкий национальный технический университет», 2018. – с. 66-70.

  6. OpenCV в Python. Часть 1

    Автор: Пользователь портала Хабрахабр: wadik69

    Описание: Цикл статей по библиотеке OpenCV на Python. В данной статье рассыказывается об установке библиотеки, основных функции для работы с изображениями.

    Источник: OpenCV в Python. Часть 1. - 2020.

  7. OpenCV в Python. Часть 2

    Автор: Пользователь портала Хабрахабр: wadik69

    Описание: Цикл статей по библиотеке OpenCV на Python. В этой статье рассматриваются базовые преобразования изображений: изменение размера, смещение вдоль осей, кадрирование (обрезка), поворот.

    Источник: OpenCV в Python. Часть 2. - 2020.

  8. Устройства для анализа и оценки состояния дорожного покрытия

    Авторы: Д.С. Целых, О.О. Привалов

    Описание: В статье рассматривается степень значимости автомобильных дорог в жизни любой страны и проблемы поддержания автомобильных дорог в надлежащем виде. Также рассмотрены способы анализа и диагностики состояния дорог. В статье имеются описания устройств, наиболее используемых на данный момент и самых современных еще практически неиспользуемых. Проведен анализ этих устройств, в процессе которого были выявлены их недостатки. Так же в статье приведено описание разрабатываемого устройства спроектированного у учетом выявленных недостатков и пожеланий специалистов, работающих в сфере дорожного строительства. Представлена структурная схема устройства оценки состояния дорожного покрытия и полное описание функционирования всех узлов разрабатываемого устройства. В заключительной части статьи произведен анализ положительных эффектов от внедрения разрабатываемого устройства. Определены сферы применимости устройства и позиции, выгодно отличающие его от используемых в данный момент аналогов.

    Источник: Целых Д. С. Устройства для анализа и оценки состояния дорожного покрытия / Д. С. Целых, О. О. Привалов. — Текст : непосредственный // Технические науки: теория и практика : материалы I Междунар. науч. конф. (г. Чита, апрель 2012 г.). — Чита : Издательство Молодой ученый, 2012. — с. 74-78.

  9. Обнаружение трещин дорожного покрытия

    Авторы: А.П. Кирпичников, С.А. Ляшева, В.М. Трегубов, К.В. Шильников, М.П. Шлеймович

    Описание: В статье рассматриваются вопросы анализа трещин на изображениях в системах мониторинга дорожного покрытия на основе технологий компьютерного зрения. Разработка систем мониторинга дорожного покрытия необходима для прогнозирования долгосрочных эксплуатационных характеристик дорог и определения приоритетности политики их обслуживания.

    Источник: Кирпичников А.П., Ляшева С.А., Трегубов В.М., Шильников К.В., Шлеймович М.П. Обнаружение трещин дорожного покрытия — Вестник технологического университета, т.22, №8. — Казань, КНИТУ. — 2019. — с. 186-190.

    10. Переводы статей

  10. Что такое компьютерное зрение?

    Автор: Ben Dickson

    Автор перевода: Акушко Ю.С.

    Описание: Обзорная статья про компьютерное зрение. Рассматривается принцип работы, возможности, области применения.

    Источник (англ.): Ben Dickson, What is computer vision?