Россия
В работе рассматриваются данные, для разработки информационной системы определяющие дефекты древесины с применением нейросетевого подхода. Для понимания предметной области, определяем какие могут быть пороки древесины. Берем за основу методологии ГОСТ 2140-81 и ГОСТ 9463-2016. Основываясь на них разрабатываем датасет для информационной системы использующей компьютерное зрение. Обучаем на его основе нейронную сеть. Hейронная сеть после насмотренности сама будет классифицировать по сортам лесоматериалы круглые хвойных пород.
нейронная сеть, ГОСТ 2140-81, ГОСТ 9463–2016, пороки древесины, датасет, информационная система
1. Бугаев, Ю. В. Анализ моделей и алгоритмов оптимизации раскроя одномерных лесоматериалов / Ю. В. Бугаев, Л. А. Коробова, И. Ю. Шурупова // Моделирование систем и процессов. – 2024. – Т. 17, № 4. – С. 23-31. – DOIhttps://doi.org/10.12737/2219-0767-2024-17-4-23-31. – EDN MRHWHP.
2. Грибанов, А. А. Моделирование процесса комбинированного полива с использованием электрохимически активированной воды в теплицах / А. А. Грибанов, А. А. Мещерякова, А. В. Стариков // Моделирование систем и процессов. – 2024. – Т. 17, № 4. – С. 31-42. – DOIhttps://doi.org/10.12737/2219-0767-2024-17-4-31-42. – EDN ZTAVIF.
3. Компьютерное моделирование работоспособности электрической схемы в системах автоматизации проектирования / В. К. Зольников, С. В. Стоянов, Е. В. Шмаков, Н. Н. Литвинов // Моделирование систем и процессов. – 2024. – Т. 17, № 3. – С. 26-36. – DOIhttps://doi.org/10.12737/2219-0767-2024-24-34. – EDN EJJKJP.
4. Имитационное моделирование деформативных показателей ведомственных автомобильных дорог, укрепленных шлакосиликатным вяжущим / И. А. Викулин, В. В. Зиновьева, О. С. Никульчева [и др.] // Моделирование систем и процессов. – 2024. – Т. 17, № 2. – С. 24-31. – DOIhttps://doi.org/10.12737/2219-0767-2024-17-2-24-31. – EDN JPHRZY.
5. Минакова, О. В. Повышение эффективности работы в проектах open sourse на основе архитектурного анализа (на примере проекта Сахана) / О. В. Минакова, И. В. Поцебнева, П. Ю. Гусев // Моделирование систем и процессов. – 2024. – Т. 17, № 1. – С. 84-92. – DOIhttps://doi.org/10.12737/2219-0767-2024-17-1-84-92. – EDN NZNSKM.
6. Епифанов, Е. Н. Системный анализ акустических свойств речевых оповещателей / Е. Н. Епифанов, В. Ф. Асминин, С. А. Сазонова // Моделирование систем и процессов. – 2024. – Т. 17, № 4. – С. 42-53. – DOIhttps://doi.org/10.12737/2219-0767-2024-17-4-42-53. – EDN BMZBYL.
7. Ищенко, Е. А. Применение технологий электродинамического моделирования для определения эффективной площади рассеяния малых объектов / Е. А. Ищенко, С. М. Федоров, Д. М. Федоров // Моделирование систем и процессов. – 2024. – Т. 17, № 4. – С. 53-59. – DOIhttps://doi.org/10.12737/2219-0767-2024-17-4-53-59. – EDN PPJTCT.
8. Макаренко Ф.В., Ягодкин А.С., Зольников К.В., Денисова О.А., Полуэктов А.В. Обзор логических базисов и микросхем при построении комбинационного устройства с учетом надежности// Моделирование систем и процессов. – 2022. – Т. 15, № 1. – С. 115-124. DOI: https://doi.org/10.12737/2219-0767-2022-15-1-115-124; EDN: https://elibrary.ru/JKQHOQ
