Алгоритм маркировки связанных областей при потоковой обработке изображения

Аннотация

Ковалев А.В., Бакуменко А.Н.

Дата поступления статьи: 13.03.2022

Проблема выбора нужного алгоритма сегментации изображения и его реализация в режиме реального масштаба времени возникает в системах, работающих с высокоскоростным потоком видео данных. Маркировка связанных областей – важный шаг в подготовке изображений для формирования обучающих выборок нейронных сетей. В данной работе предложен модифицированный однопроходной алгоритм маркировки изображений для реализации на программируемых логических интегральных схемах (ПЛИС), а также его реализация с использованием Xilinx System Generator for DSP и пакета Matlab/Simulink. Представлены результаты работы алгоритма на тестовых изображениях, а также изображениях, полученных экспериментально. Данный алгоритм был разработан для анализа и оценки качества семян пшеницы посредством классификации их изображений с использованием искусственного интеллекта.

Ключевые слова: маркировка связанных областей, искусственный интеллект, сегментация, потоковая обработка

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)

.