title: Identification of timber defects by computer vision
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Гришкин Валерий Михайлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Пучнин Николай Алексеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Puchnin Nikolay
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Ковшов Александр Михайлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Kovshov Aleksandr Mikhаilovich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-25T20:11:34Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-25T20:11:34Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 032037
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/10954
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Пучнин Николай Алексеевич  Определение дефектов пиломатериалов методом компьютерного зрения  доцент кафедры моделирования экономических систем Ковшов Александр Михайлович  Направление фундаментальная информатика и информационные технологии, кафедра моделирования экономических систем  На сегодняшний момент методы компьютерного зрения и машинного обучения становятся широко применимы в промышленности. В том числе подходящие задачи для решения данными методами появляются и на деревообрабатывающих предприятиях. В работе описывается создание технического решения, позволяющего использовать Python для решения задач локализации и классификации дефектов пиломатериалов. Результатом работы является реализованное программное обеспечение, решающее данную задачу.  Использованных источников: 15  Пучнин Н.А. Определение дефектов пиломатериалов методом компьютерного зрения: выпускная квалификационная работа: защищена 14.06.2017 / Пучнин Николай Алексеевич. – СПб., 2017. – 58 с. – Библиография: с. 37–38.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Puchnin Nikolay Alekseevich  Identification of timber defects by computer vision  Associate Professor, dept. of mathematical modelling of economical systems Aleksandr Mikhailovich Kovshov  Fundamental informatics and information technologies, mathematical modelling of economical systems department   Nowadays, methods of computer vision and machine learning are becoming widely applicable in the industry. Including appropriate goals for the solution of these methods appear in woodworking enterprises. This work describes the creation of technical solutions that allows to use Python for solving problems of localization and classification of defects of timber. The result is a implemented software that resolves this problem.  Sources cited: 15  Puchnin, N.A. Identification of timber defects by computer vision: Graduation thesis: Defended 14.06.2017 / Puchnin Nikolay Alekseevich. – St. Petersburg., 2017. – 58 pp. – Bibliography: pp. 37–38.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: компьютерное зрение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Python
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: дефекты пиломатериалов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: computer vision
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Python
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: timber defects
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Identification of timber defects by computer vision
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Определение дефектов пиломатериалов методом компьютерного зрения
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: final.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10954/1/final.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 8,58 MB
resources.filename: reviewSV_review_Puchnin.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10954/2/reviewSV_review_Puchnin.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 49,2 kB
resources.filename: reviewSV_st007807_Grishkin_Valerij_Mixajlovich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10954/3/reviewSV_st007807_Grishkin_Valerij_Mixajlovich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 4,18 kB