Рассмотрение градиентной модели элемента изображения в области границы. Разработка подхода к поиску точной позиции контура. Разработка нейросетевой модели поиска точной позиции точки контура, анализ результатов работы модели, схемы нейросетевого анализа.
При низкой оригинальности работы "Применение нейронной сети для поиска точной границы объекта при анализе изображений", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ ПОИСКА ТОЧНОЙ ГРАНИЦЫ ОБЪЕКТА ПРИ АНАЛИЗЕ ИЗОБРАЖЕНИЙВторой тип задач - подразумевает, что контуры будут установлены с точностью более высокой, чем размер пикселя изображения. Необходимо определить положение точки контура с точностью не менее 0.25 пикселя и частотой анализа на уровне 2-3 кадра в минуту. Граница объекта покрывает сотни пикселей, из которых будем равномерно выбирать для анализа несколько десятков, равномерно распределенных по длине контура областей для уточнения координат контура на фотографии. а) б) Решение вопроса позиционирования точки контура следует разбить на два этапа: проверка возможности построения точной позиции контура (нейронная сеть 1); , где x - зафиксировано в центре блока как координата точки контура по горизонтали; I(k,j) - интенсивность пикселя блока с координатами k,j; y - координата точки контура по вертикали блока.Все перечисленные выше особенности алгоритма нейросетевого анализа точной позиции контура, позволяют предположить, что он построит достаточно качественные контуры при решении задач реального уровня сложности.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
