17 Павленко Д. А. Ковалев В. А. Снежко Э. В. Левчук В. А. Печковский Е. И. распознавание изображений сверточная нейронная сеть глубокое обучение одноплатный микрокомпьютер мобильная система 2020 2020-09-15 10.37661/1816-0301-2020-17-3-36-43 Информатика 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. https://www.academjournals.by/publication/18318 https://www.academjournals.by/files/18271