Preview

Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии

Расширенный поиск

Разработка мобильного приложения визуализации технических характеристик устройств под OC Android на базе технологий дополненной реальности и методов машинного обучения

https://doi.org/10.25205/1818-7900-2019-17-3-73-92

Аннотация

В последнее время увеличивается количество окружающих нас электронных приборов, возрастает и их техническая сложность. В то же время инструкции к данным приборам читает только малая часть людей. Также возможны ситуации, когда инструкции или специалиста нет рядом с устройством. Поэтому часто встречаются случаи неправильного использования техники. В связи с этим закономерно встает задача быстрого распознавания типа устройства с последующим выводом информации о данном устройстве. В работе описывается процесс реализации системы распознавания типа устройства с использованием методов машинного обучения, с последующим выводом на экран его основных заранее отобранных характеристик и отображением пользователю набора вероятных инструкций для данного типа устройств. Поскольку направлением данной работы является нахождение похожих объектов, а также их классификация на основе информации о внешнем представлении объекта, то рассматриваются алгоритмы получения признаков объекта из его изображения. В статье предлагается подход получения определяющих признаков объекта на основе его внешнего представления (контуров).

Об авторах

И. С. Прокопьев
Новосибирский государственный университет
Россия


Е. С. Шмаков
OOO «БНС»
Россия


Рецензия

Для цитирования:


Прокопьев И.С., Шмаков Е.С. Разработка мобильного приложения визуализации технических характеристик устройств под OC Android на базе технологий дополненной реальности и методов машинного обучения. Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. 2019;17(3):73-92. https://doi.org/10.25205/1818-7900-2019-17-3-73-92

For citation:


Prokopyev I.S., Shmakov E.S. Development Android Application for Visualization of Technical Characteristics Based on Augmented Reality and Machine Learning Methods. Vestnik NSU. Series: Information Technologies. 2019;17(3):73-92. (In Russ.) https://doi.org/10.25205/1818-7900-2019-17-3-73-92

Просмотров: 44


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1818-7900 (Print)
ISSN 2410-0420 (Online)