Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/65611
Title: Прототипирование подсистемы сегментации изображения головы от фона в составе системы централизованной видеоаналитики на базе машинного зрения БПЛА
Other Titles: Prototyping a head-background segmentation subsystem as part of a centralized video analytics system based on UAV machine vision
Authors: Лукашевич, М. М.
Воронов, А. А.
Венгеренко, В. В.
Татур, М. М.
Keywords: материалы конференций;нейросетевые архитектуры;семантические сегментации;централизованные системы видеоаналитики
Issue Date: 2026
Publisher: БГУИР
Citation: Прототипирование подсистемы сегментации изображения головы от фона в составе системы централизованной видеоаналитики на базе машинного зрения БПЛА = Prototyping a head-background segmentation subsystem as part of a centralized video analytics system based on UAV machine vision / М. М. Лукашевич, А. А. Воронов, В. В. Венгеренко, М. М. Татур // Технологии передачи и обработки информации : материалы Международного научно-технического семинара, Минск, апрель 2026 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. Ю. Цветков [и др.]. – Минск, 2026. – С. 22–30.
Abstract: Выполнен обзор вариантов использования прототипа подсистемы сегментации изображения головы от фона в составе централизованной системы видеоаналитики с использованием БПЛА. Предложен алгоритм сегментации, использующий модификацию нейросетевой архитектуры. Показано, что алгоритм работает значительно быстрее и эффективнее, чем лучшие известные алгоритмы сегментации и стандартные нейросетевые архитектуры.
Alternative abstract: The article is devoted to not only processing aerial photographs of human face for the task of safety monitoring, but also to the review of possible use cases for a prototype head background segmentation subsystem within a centralized UAV-based video analytics system and development of algorithms for processing and segmentation of photoimages of human face for the task of safety monitoring. Segmentation algorithm using a modified neural network architecture is proposed. It is shown to be significantly faster and more efficient than the best known segmentation algorithms and state of art neural network architectures.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/65611
Appears in Collections:Технологии передачи и обработки информации : материалы Международного научно-технического семинара (2026)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Lukashevich_Prototipirovanie.pdf280.36 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

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