Analysis of the Possibilities of Reading Instrument Readings Using Machine Vision Algorithms

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

This paper examines methods and devices designed for reading and remote transmission of pointer instrument readings. The range of tasks solved using machine vision tools is considered, and their applicability to the task at hand is assessed. The use of a machine vision algorithm integrated into a mobile application for reading pointer instrument readings is proposed.

作者简介

Mikhail Shlyakhov

Bauman Moscow State Technical University

编辑信件的主要联系方式.
Email: tog23@mail.ru

master

俄罗斯联邦, Moscow

Elizaveta Petrenko

Bauman Moscow State Technical University

Email: arbuzov41@mail.ru

Associate Professor of the Department of RK-9 "Automation of Technological Processes and Production", Candidate of Technical Sciences

俄罗斯联邦, Moscow

参考

  1. M. I. Beliy, E. V. Antonets, G.A. Emelyanov. Device for automatic reading of pointer instrument readings. Patent USSR No. 669193 (In Russ).
  2. S. K. Kiselyov, V. A. Mishin. Method for automatic reading of readings from scales of pointer measuring instruments during their verification. Patent RF No. 2035746 (In Russ).
  3. Nadvotskaya V. V. Development of a device for reading household metering devices. Polzunovskiy almanakh – 2021. – № 4. – p. 113-115. – EDN HYCLVH.
  4. S. K. Kiselyov, D. G. Shabayev. Usage of a test method to improve the accuracy of measurements in automated optical reading of panel pointer instruments. Vestnik Ulyanovskogo politeckhnicheskogo instiuta. – 2005. – № 1(29). – С. 44-46. – EDN REJVRL.
  5. Machine Vision Based Traffic Sign Detection Methods: Review, Analyses and Perspectives / C. Liu, S. Li, F. Chang, Y. Wang // IEEE Access. – 2019. – Vol. 7. – P. 86578-86596. – doi: 10.1109/ACCESS.2019.2924947. – EDN RGDZSS.
  6. S. Houben, J. Stallkamp, J. Salmen, M. Schlipsing, and C. Igel, ‘‘Detection of traffic signs in real-world images: The German traffic sign detection benchmark,’’ in Proc. Int. Joint Conf. Neural Netw., Dallas, TX, USA, Aug. 2013, pp. 1–8.
  7. J. Greenhalgh and M. Mirmehdi, ‘‘Real-time detection and recognition of road traffic signs,’’ IEEE Trans. Intell. Transp. Syst., vol. 13, no. 4,pp. 1498–1506, Dec. 2012.
  8. H. S. Lee and K. Kim, ‘‘Simultaneous traffic sign detection and boundary estimation using convolutional neural network,’’ IEEE Trans. Intell. Transp. Syst., vol. 19, no. 5, pp. 1652–1663, May 2018.
  9. . Manukyan R. L. (eds). Machine vision. Basic components of machine vision. In: R. L. Manukyan, I. V. Petrashin // MODERN SCIENCE: TOPICAL ISSUES, ACHIEVEMENTS AND INNOVATIONS: Proceedings of the VII International scientific and practical conference, part 2. Penza: «Nauka I prosveschenie»: Gulyaev G. Y: 2019: p. 295-297. – EDN HEJCRG
  10. P. Yakimov and V. Fursov, ‘‘Traffic signs detection and tracking usingmodified Hough transform,’’ in Proc. Conf. E-Bus. Telecommun., Colmar,France, Jul. 2015, pp. 1–7.
  11. J. Greenhalgh and M. Mirmehdi, ‘‘Recognizing text-based traffic signs,’’ IEEE Trans. Intell. Transp. Syst., vol. 16, no. 3, pp. 1360–1369, Jun. 2015.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».