Please use this identifier to cite or link to this item: https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/61110
Title: Visual Object Recognition System
Other Titles: Система візуального розпізнавання об’єктів
Authors: Vasylenko, M. P.
Haida, M. V.
Василенко, Микола Павлович
Гайда, Максим Володимирович
Keywords: video surveillance
automation
keypoint
feature deteсtion
contour
contour detection
відеоспостереження
автоматизація
ключові точки
виявлення характерних точок
контур
виявлення контуру
Issue Date: 28-Nov-2022
Publisher: National Aviation University
Citation: Vasylenko M. P. Visual Object Recognition System / M. P. Vasylenko, M. V. Haida // Electronics and Control Systems. Kyiv: NAU, 2022. – No 3(73). – pp. 9–19.
Series/Report no.: Electronics and Control Systems;№3(73)
Електроніка та системи управління;№3(73)
Abstract: This article introduces the problem of object detection and recognition. The potential mobility of this solution, ease of installation and ease of initial setup, as well as the absence of expensive, resource-intensive and complex image collection and processing systems are presented. Solutions to the problem are demonstrated, along with the advantages and disadvantages of each. The selection of contours by a filter based on the Prewitt operator and a detector of characteristic points is an algorithm of the system, developed within the framework of object recognition techniques. The reader can follow the interim and final demonstrations of the system algorithm in this article to learn about its advantages over traditional video surveillance systems, as well as some of its disadvantages. A webcam with a video frame rate of 25 frames per second, a mobile phone and a PC with the Matlab2020 programming environment installed (due to its convenience and built-in image processing functions) are required to illustrate how the system works.
У статті розглянуто проблему виявлення та розпізнавання об’єктів. Представлена потенційна мобільність цього рішення, простота встановлення та легкість початкового налаштування, а також відсутність дорогих, ресурсомістких та складних систем збору та обробки зображень. Продемонстровані варіанти вирішення проблеми разом із перевагами та недоліками кожного. Виділення контурів фільтром на основі оператора Превітта та детектором характерних точок є алгоритмом роботи системи, розробленим в рамках методики розпізнавання об’єктів. У статті надано можливість стежити за проміжною та остаточною демонстраціями системного алгоритму, щоб дізнатися про його переваги перед традиційними системами відеоспостереження, а також про деякі його недоліки. Веб-камера з частотою кадрів відео двадцять п’ять кадрів за секунду, мобільний телефон і ПК із встановленим середовищем програмування Matlab 2020 (завдяки її зручності та вбудованим функціям обробки зображень) необхідні для того, щоб проілюструвати, як працює система.
Description: Науковий журнал «Електроніка та системи управління» президією Міністерства освіти і науки України віднесено до наукових фахових видань у галузі технічних наук категорії «Б». Рекомендовано до друку вченою радою Національного авіаційного університету (протокол № 7 від 23 листопада 2022 р.). Зареєстровано Міністерством юстиції України. Свідоцтво про державну реєстрацію друкованого засобу масової інформації. Серія КВ №16720-5292 ПР від 21 травня 2010 року.
URI: https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/61110
ISSN: 1990-5548
Appears in Collections:Наукові публікації та матеріали кафедри авіаційних комп'ютерно-інтегрованих комплексів (НОВА)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
3.pdfНаукова стаття4.52 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.