| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Kroshchanka, A. | - |
| dc.contributor.author | Ivaniuk, D. | - |
| dc.date.accessioned | 2021-09-20T14:06:14Z | - |
| dc.date.available | 2021-09-20T14:06:14Z | - |
| dc.date.issued | 2021 | - |
| dc.identifier.citation | Kroshchanka, A. Neural network component of the product marking recognition system on the production line / A. Kroshchanka, D. Ivaniuk // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS-2021) : сборник научных трудов / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. В. Голенков [и др.]. – Минск, 2021. – Вып. 5. – С.219–224. | ru_RU |
| dc.identifier.issn | 2415-7740 | - |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/45431 | - |
| dc.description.abstract | The paper considers the implementation of an intelligent computer vision component based on a neural network approach to solve the problem of recognizing various product markings manufactured by JSC Savushkin Product. A feature of the system is the use of modular architecture, which makes it easy to add new models. The proposed system is a component of a more general neurosymbolic system. | ru_RU |
| dc.language.iso | en | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
| dc.subject | computer vision | ru_RU |
| dc.subject | deep neural networks | ru_RU |
| dc.title | Neural network component of the product marking recognition system on the production line | ru_RU |
| dc.title.alternative | Нейросетевой компонент системы распознавания маркировки продукции на производственной линии | ru_RU |
| dc.type | Статья | ru_RU |
| local.description.annotation | Данная работа посвящена аспектам разработки нейросетевого компонента системы распознавания маркировки на производственном предприятии ОАО “Савушкин Продукт”. Данная система предназначена для эксплуатации с различными типами маркировок (буквенно-цифровая, Data Matrix) и может быть легко дополнена новыми типами по мере необходимости. Каждый из модулей предложенной системы заменяем и может независимо изменяться и улучшаться. Нейросетевые модели, используемые в текущей реализации системы, отличаются быстротой работы и могут быть с успехом использованы на производственной линии с высокой скоростью конвейера. | - |
| Appears in Collections: | OSTIS-2021
|
