@article{Павленко Д. А.2020-09-15,
author = { Павленко Д. А.,  Ковалев В. А.,  Снежко Э. В.,  Левчук В. А.,  Печковский Е. И.},
title = {Распознавание подстилающей поверхности Земли с помощью сверточной нейронной сети на одноплатном микрокомпьютере},
year = {2020},
doi = {10.37661/1816-0301-2020-17-3-36-43},
publisher = {NP «NEICON»},
abstract = {Приводятся результаты разработки программно-аппаратного комплекса (микромодуля) по обнаружению и классификации изображений подстилающей поверхности Земли. Микромодуль используется на борту легких беспилотных летательных аппаратов (дронов). Полученное устройство имеет размеры 5,2×7,4×3,1 см, массу 52 г., работает на одноплатном микрокомпьютере модели Raspberry Pi Zero Wireless и использует сверточную нейронную сеть на основе архитектуры MobileNetV2 для классификации изображений в реальном времени. При разработке микромодуля авторы преследовали цель добиться качества  классификации  изображений  в  реальном  времени  на  недорогом  мобильном  оборудовании с малой вычислительной способностью, сопоставимого с качеством классификации популярными архитектурами глубоких сверточных сетей. Приведенные в статье сведения могут быть полезны инженерам и научным работникам, разрабатывающим компактные бюджетные мобильные системы обработки, анализа и распознавания изображений.},
URL = {https://www.academjournals.by/publication/18318},
eprint = {https://www.academjournals.by/files/18271},
journal = {Информатика},
}