Bibliografia publikacji pracowników
Państwowej Szkoły Wyższej w Białej Podlaskiej
Baza tworzona przez Bibliotekę Akademii Bialskiej im. Jana Pawła II.
Zapytanie:
KOMAR MYROSLAV Liczba odnalezionych rekordów: 5
Przejście do opcji zmiany formatu | Wyświetl/ukryj etykiety | Wyświetlenie wyników w wersji do druku | Pobranie pliku do edytora | Nowe wyszukiwanie Streszczenie: This paper presents and explains an implementation of an Artificial Neural Network approach for sport activities (gestures) detection and recognition using PIQ ROBOT device. Tennis was chosen as an example of sports activities. The development of artificial intelligence has given rise to gesture-recognition-based devices. The global gesture recognition market size was valued at USD 6.22 billion in 2017 and it is likely to reach USD 30.6 billion by 2025. This paper starts our ambitious research in the area of artificial neural networks for activity recognition in the sport.
4/5
Nr opisu: 0000042332 Autorzy: Vladimir Golovko, Aliaksandr Kroshchanka, Egor Mikhno, Myroslav Komar, Anatoliy Sachenko, Sergei Bezobrazov, Inna Shylinska. Tytuł pracy: Deep Convolutional Neural Network for Recognizing the Images of Text Documents Tytuł całości: W: Modern Machine Learning Technologies and Data Science Workshop : Workshop Proceeding of the 8th International Conference on "Mathematics. Information Technologies. Education", MomLeT&DS Workshop 2019 / ed. by Michael Emmerich, Vasyl Lytvyn, Iryna Yevseyeva, Vitor Basto-Fernandes, Dmytro Dosyn, Victoria Vysotska Miejsce wydania: Ukraine Wydawca: Rok wydania: 2019 Seria: CEUR Workshop Proceedings, ISSN 1613-0073, Vol. 2386 Strony zajęte przez pracę: S. 297-306 Charakterystyka formalna: referat w materiałach pokonferencyjnych zagranicznych Charakterystyka merytoryczna: konferencja naukowa międzynarodowa Język publikacji: ENG Słowa kluczowe ang.: object detection ; deep convolutional neural network ; labeling images ; image preprocessing ; text image Inne bazy podające opis:
WoS
Scopus
5/5
Nr opisu: 0000042337 Autorzy: Vladimir Golovko, Alexander Kroshchanka, Sergei Bezobrazov, Anatoliy Sachenko, Myroslav Komar, Oleksandr Novosad. Tytuł pracy: Development of Solar Panels Detector Tytuł całości: W: Problems of Infocommunications Science and Technology (PIC S&T' 2018) : Conference Proceedings 2018 International Scientific-Practical Conference Miejsce wydania: Kharkiv Wydawca: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) Rok wydania: 2018 ISBN: S. 761-764 Kopia niedostępna: x Charakterystyka formalna: referat w materiałach pokonferencyjnych zagranicznych Charakterystyka merytoryczna: konferencja naukowa międzynarodowa Charakterystyka wg MNiSW: publikacja w recenzowanych mat. konf. międzynar. uwzględnionej w WoS Język publikacji: ENG Punktacja ministerstwa: 15.000 Słowa kluczowe ang.: artificial intelligence ; computer vision ; convolutional neural network ; energy production ; geospatial data ; power capacity ; satellite photos ; solar panels detection Inne bazy podające opis:
Scopus
WoS
DOI: 10.1109/INFOCOMMST.2018.8632132 Streszczenie: The paper describes the method of detection of roof-installed solar photovoltaic panels in low-quality satellite photos. It is important to receive the geospatial data (such as country, zip code, street and home number) of installed solar panels, because they are connected directly to the local power. It will be helpful to estimate a power capacity and an energy production using the satellite photos. For this purpose, a Convolutional Neural Network was used. For training and testing dataset consists of low-quality Google satellite images was used. The experimental results show a high rate accuracy of detection with low rate incorrect classifications of the proposed approach. The proposed approach has enormous implementation and can be improved in future.