Око-процесорне розпізнавання образів за ознакою осі орієнтації для геоінформаційно-енергетичної системи

Abstract

Запропоновані модель та алгоритм визначення центра мас зображення, які дозволяють знаходити моменти інерції центрового зображення будь-якого порядку. Це дозволяє підвищити швидкодію методу покрокового паралельного накопичення, що важливо для геоінформаційно-енергетичної системи управління потоками транспорту. Дана модель і алгоритм з використанням розпізнавання образів за ознаками, зокрема форму- вання осі орієнтації зображення, забезпечують роботу в реальному часі і можуть бути використані для розробки та впровадження нанотехнологічних оптико-електронних високоефективних елементів та пристроїв і їх подальшої інтеграції в загальну структуру обчислювальних, лазерних та оптико-електронних систем і систем штучного інтелекту.Предложены модель и алгоритм определения центра масс изображения, которые позволяют находить моменты инерции центрового изображения любого порядка. Это позволяет повысить быстродействие метода пошагового параллельного накопления, что важно для геоинформационно-энергетической системы управления потоками транспорта. Данная модель и алгоритм с использованием распознавания образов за признаками, а именно формирование оси ориентации изображения, обеспечивают работу в реальном времени и могут быть использованы для разработки и внедрения нанотехнологических оптико- электронных высокоэффективных элементов и устройств и их последующей интеграции в общую структуру вычислительных, лазерных и оптико-электронных систем и систем искусственного интеллекта.The model and algorithm of definition of the centre of weights of the image which allowing to find the inertia moments centeric images of any order are offered. That allowing increases speed of step-by-step parallel accumulation method, that is important geoinformation-power system of management of streams of transport. This model and algorithm with use of recognition of images behind signs, work is provided in real time, and can be used for development and introduction of nanotehnologicheskih opto-electronic highefficient elements and devices and their subsequent integration in the general structure of the systems and intelligence systems a computer, laser and opto-electronic systems and artificial intelligence systems.