Ближайшие события

12.05.2026 - 15.05.2026

Металлообработка 2026 - 26-я международная специализированная выставка «Оборудование, приборы и инструменты для металлообрабатывающей промышленности»

Город: Москва

05.06.2026

II Всероссийский форум ИНТЕКПРОМ МАШФОРУМ 2026

Город: Казань

17.06.2026 - 19.06.2026

Инженерное собрание России (ИСР-2026)

Город: Сантк-Петербург

18.11.2026 - 20.11.2026

VIII Международный форум роботизации

Город: Санкт-Петербург

24.11.2026 - 26.11.2026

Электроника России

Город: Москва

распознавание образов

Статьи

Автоматизация в промышленности, №10 2010

Алгоритмическое и программное обеспечение систем автоматизации

Кручинин А.Ю.

Оптимизация систем распознавания образов реального времени

Ключевые слова: достоверность, критерий оптимальности, оптимизация, распознавание образов, РВ, репрезентативность данных, сложность распознавания, управление процессом

Автоматизация в промышленности, №4 2024

Автоматизация научных исследований и комплексных испытаний

Мельников А.А., Пожаркова И.Н.

Автоматизация обработки результатов натурных испытаний пожарной ствольной техники на основе распознавания изображений

Ключевые слова: автоматизированная обработка изображений, машинное обучение, перспективные преобразования, пожарные роботы, пожарные стволы, распознавание образов, траектория струи, цифровое изображение

Автоматизация в промышленности, №12 2014

Обсуждаем тему: Человеческий фактор в промышленной автоматизации

Леус А.В., Радостев Н.Ю., Симонов И.В.

Применение технологии дополненной реальности и распознавания образов для повышения эффективности труда на производстве

Ключевые слова: дополненная реальность, интерактивный контент, распознавание образов

Автоматизация в промышленности, №10 2025

Цифровые технологии для промышленных предприятий

Герасимов Н.Г., Муратов А.Г., Проталинский О.М.

Система параметрической диагностики течей парогенераторов РУ БРЕСТ-ОД-300 с использованием методов искусственного интеллекта

Ключевые слова: искусственный интеллект, нечеткие продукционные системы, параметрическая диагностика, распознавание образов, реакторная установка, система поддержки оператора, энергетика

Автоматизация в промышленности, №12 2019

Обсуждаем тему: Искусственный интеллект для промышленных предприятий

Белоусов О.Ю., Владов Р.А., Дозорцев В.М., Шайдуллин Р.А.

Предиктивная аналитика состояния оборудования в химико-технологических процессах

Ключевые слова: большие данные, диагностические и прогностические модели, мониторинг состояния оборудования, наработка на отказ, обслуживание по состоянию, предиктивная аналитика, распознавание образов, химико-технологические процессы

Автоматизация в промышленности, №3 2013

Алгоритмическое и программное обеспечение систем автоматизации

Трофимов В.Б.

Прототипный подход к построению автоматизированных экспертных систем с многоструктурным распознаванием сложных образов

Ключевые слова: искусственные нейронные сети, распознавание образов, Экспертная система

Автоматизация в промышленности, №7 2012

Алгоритмическое и программное обеспечение систем автоматизации

Кручинин А.Ю.

Многозадачная система распознавания образов реального времени

Ключевые слова: адаптивная система, достоверность, многозадачная система, распознавание образов, РВ, эффективность распознавания образов

Автоматизация в промышленности, №7 2011

Алгоритмическое и программное обеспечение систем автоматизации

Кручинин А.Ю.

Особенности разработки программных систем распознавания образов реального времени

Ключевые слова: детектирование движений, оптимизация, распознавание образов, РВ, ТП, управление, эффективность

Последний вышедший номер

Читайте в номере:

Компьютерный тренинг операторов технологических процессов – застой или путь к новой трансформации: история, рынок, направления возможного прорыва, импортозамещение

Система автоматизированного управления грузоподъёмными устройствами и оборудованием промышленного назначения

Автоматизированные системы диагностики оборудования электроэнергетики: состояние, архитектура и проблемы интеграции данных

Адаптивные модели управления сетевым трафиком в гетерогенных сетях IIoT на основе графовых нейронных сетей с учетом динамических сбоев и кибератак