Segmentation of Images Used in Unmanned Aerial Vehicles Navigation Systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The paper presents the results of the study of a two-stage procedure for selecting a reference object in the current image formed by a correlation-extreme system used for autonomous navigation of unmanned aerial vehicles. The aim of this paper is to theoretically evaluate the probability of selecting low-dimensional low-contrast objects in the segmented current image according to the proposed two-stage procedure. To achieve this goal, the problem of segmentation of images of the sighting surface and subsequent selection of the reference object in the presence of heterogeneous objects differing in brightness and area characteristics is solved. The most significant result is the justification of application of two-stage procedure of selection of the reference object in the current image by brightness and area parameters using the set thresholds. The significance of the obtained results consists in establishing the dependence of the probability of correct selection of the reference object on the noise level of the current images. It is shown that the probability of correct selection of the object in the image is a function of the threshold value and can be maximised by choosing its value. This approach allows to consider the influence of various factors leading to image noise on the quality of images formed by the navigation system. It is shown that when noise distorts more than 31% of the image pixels, the proposed two-stage procedure allows to ensure the selection of the reference object in the image with a probability not lower than 0.9.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle