|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ФНКЦ РР |
||
Гибридные методы обработки и анализа изображенийНИР
Hybrid methods of image processing and analysis
- Руководитель НИР: Крылов А.С.
- Ответственный исполнитель: Сорокин Д.В.
- Участники НИР: Карнаухов В.Е., Кривов М.А., Мерзлякова М.А., Насонов А.В., Насонова А.А., Никитина Е.В., Пчелинцев Я.А., Хвостиков А.В.
- Подразделение: Лаборатория математических методов обработки изображений
- Срок исполнения: 1 января 2023 г. - 31 декабря 2027 г.
- Номер договора (контракта, соглашения): 2.15.23
- Номер ЦИТИС: 123021300243-1
- Тип: Фундаментальная
- Приоритетное направление научных исследований: Математическое моделирование и численные методы
- Приоритеты и перспективы НТР Российской Федерации согласно Стратегии НТР РФ: переход к передовым цифровым, интеллектуальным технологиям
- ПН России: Информационно-телекоммуникационные системы
- Направление технологического прорыва России: Стратегические информационные технологии
- Критическая технология России: Нано-, био-, информационные, когнитивные технологии
-
Рубрики ГРНТИ:
- 27.41.23 Машинные, графические и другие методы вычислительной математики
- 28.23.15 Распознавание образов. Обработка изображений
- Классификатор OECD: Прикладная математика, Компьютерные и информационные науки
-
Ключевые слова:
машинное обучение, регуляризирующие методы., анализ изображений, нейронные сети, обработка изображений
regularization methods, machine learning, image processing, neural networks, image analysis -
Описание:
Разработать новые гибридные математические методы обработки и анализа изображений, сочетающие классические подходы и методы, основанные на машинном обучений, в частности, свёрточные нейронные сети.
-
Abstract:
The work will contain development of new hybrid image processing and analysis methods combining classical approaches with machine learning including convolutional neural networks.
-
Планируемые результаты:
Низко- и высокоуровневые адаптивные алгоритмы обработки и анализа изображений.
-
Научный задел:
Комплекс методов обработки и анализа изображений, созданных в лаборатории математических методов изображений факультета ВМК.
-
Основные результаты:
Низко- и высокоуровневые адаптивные алгоритмы обработки и анализа изображений.
- Добавил в систему: Насонов Андрей Владимирович
Соисполнители НИР
| МГУ имени М.В.Ломоносова | Координатор |
Источник финансирования НИР
| госбюджет, раздел 0110 (для тем по госзаданию) |
Этапы НИР
| # | Сроки | Название |
| 1 | 1 января 2023 г.-31 декабря 2023 г. | Гибридные методы обработки и анализа изображений |
| Результаты этапа: 1. Разработаны гибридные методы обработки и анализа изображений для задач анализа рентгеновский и гистологических изображений с использованием методов глубокого обучения и классических математических моделей. 2. Разработаны гибридные методы обработки и анализа изображений геологических пород с использованием современных методов машинного обучения. 3. Разработан математический метод детекции яблок на изображениях, основанный на использовании современных методов машинного обучения. | ||
| 2 | 1 января 2024 г.-31 декабря 2024 г. | Гибридные методы обработки и анализа изображений |
| Результаты этапа: | ||
| 3 | 1 января 2025 г.-31 декабря 2025 г. | Гибридные методы обработки и анализа изображений |
| Результаты этапа: | ||
| 4 | 1 января 2026 г.-31 декабря 2026 г. | Гибридные методы обработки и анализа изображений |
| Результаты этапа: | ||
Прикрепленные к НИР результаты
Для прикрепления результата сначала выберете тип результата (статьи, книги, ...). После чего введите несколько символов в поле поиска прикрепляемого результата, затем выберете один из предложенных и нажмите кнопку "Добавить".