https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/63567| Title: | Формирование обучающей выборки для нейронных сетей при пространственно-временном обнаружении дыма на видео |
| Other Titles: | Training dataset formation for neural networks in spatiotemporal smoke detection from video |
| Authors: | Адамовский, Е. Р. Богуш, Р. П. |
| Keywords: | материалы конференций;Big Data;информационные системы;детектирование дыма;компьютерное зрение;синтезированные изображения;машинное обучение |
| Issue Date: | 2026 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Адамовский, Е. Р. Формирование обучающей выборки для нейронных сетей при пространственно-временном обнаружении дыма на видео = Training dataset formation for neural networks in spatiotemporal smoke detection from video / Е. Р. Адамовский, Р. П. Богуш // Big Data и анализ высокого уровня = Big Data and Advanced Analytics : сборник научных статей XII Международной научно-практической конференции, Республика Беларусь, Минск, 23 апреля 2026 года : в 2 ч. Ч. 2 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники [и др.] ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2026. – С. 289–298. |
| Abstract: | В работе представлена технология формирования набора данных для обучения и тестирования моделей искусственных нейронных сетей, выполняющих пространственно-временной анализ кадров при детектировании дыма на видеопоследовательности. Предложена модификация формата представления последовательностей изображений и метаданных для данной задачи, обеспечивающая совместимость с форматом СОСО. Отличием предложенного подхода является также формирование синтетической выборки путем совмещения системы частиц и фона с автоматизированным аннотированием объектов. |
| Alternative abstract: | This paper presents a dataset formation technology for training and testing neural network models performing spatio-temporal analysis of frames for smoke detection on video sequences. A modification of the image sequence and metadata representation format is proposed for this task, ensuring compatibility with the COCO format. A distinctive feature of the proposed approach is the formation of a synthetic dataset by combining a particle system with background images and automated object annotation. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/63567 |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей : в 2 ч. (2026) |
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Adamovskij_Formirovanie.pdf | 6.52 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.