Статья

Авторы:
Гайдаренко А. С., Васендина И. С.
DOI:
Полный текст:
В условиях цифровизации лесной отрасли и усиления контроля за оборотом древесины важной задачей является надежная идентификация сортиментов. Один из эффективных подходов заключается в использовании визуальных характеристик торцов сортимента, имеющих уникальную природную структуру, для создания цифрового идентификатора. Данная работа направлена на исследование методов извлечения уникальных признаков из изображений торцов сортиментов и их использование для формирования криптографически защищенных цифровых паспортов. Рассматриваются как классические, так и нейросетевые методы выделения признаков, проводится их сравнительный анализ по количественным и качественным метрикам. Признаки преобразуются в хеш-значения по алгоритму SHA-256 и фиксируются в блокчейне. Экспериментальные результаты показывают значительные различия между методами по плотности признаков, устойчивости при сопоставлении и вычислительной эффективности, что позволяет выбрать оптимальные алгоритмы для практического применения в системах учета древесины.
Гайдаренко Александр Сергеевич
Аспирант;
Северный (Арктический) федеральный университет имени М. В. Ломоносова,
Архангельск, Россия
https://orcid.org/0009-0001-3121-6256
gajdarenkosasha@gmail.com
Васендина Ирина Сергеевна
Кандидат технических наук, доцент;
Северный (Арктический) федеральный университет имени М. В. Ломоносова,
Архангельск, Россия
https://orcid.org/0000-0003-4504-0981
i.vasendina@narfu.ru
Краснобаев Е. А., Чистобаев Д. В., Малышев А. Л. Сравнение бинарных дескрипторов особых точек изображений в условиях искажений. Компьютерная оптика, 2019, т. 43, № 3, с. 434–445. https://doi.org/10.18287/2412-6179-2019-43-3-434-445; EDN: FBYOBH
Носков В. А. Подходы к цифровой трансформации лесного хозяйства России с учетом за-рубежного опыта. Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Социально-экономические науки, 2024, № 4, с. 237–260. https://doi.org/10.155 93/2224-9354/2024.4.15; EDN: XZNSLA
Сушко О. П. Направления и перспективы цифровизации лесного комплекса. Экономика, предпринимательство и право. 2023, т. 13, № 11, с. 5127–5142. https://doi.org/10.18334/epp.13. 11.118935
Фёдоров В. Ю., Халяпин Д. Р. Blockchain для леса: обеспечение прослеживаемости древе-сины от делянки до потребителя. Лесное хозяйство в условиях глобальных вызовов: новые парадигмы устойчивого развития: материалы Международного лесного форума. Воронеж, 2025, с. 690–699. https://doi.org/10.58168/Forestry2025_690-699
ISO / IEC 15938-3:2015. Информационные технологии. Интерфейс описания мультиме-дийного контента. Часть 3. Визуальные характеристики. Женева: ISO, 2015.
Ключевые слова:
сортимент, уникальные признаки изображения, компьютерное зрение, сопоставление признаков
Для цитирования:
Гайдаренко А. С., Васендина И. С. Сравнительный анализ методов извлечения уникальных признаков изображений торцов сортиментов для формирования цифровых паспортов древесины. Вестник Череповецкого государственного университета, 2026, № 3 (132), с. 7–17. https://doi.org/10.23859/1994-0637-2026-3-132-1; EDN: XBPAGL

Creative Commons LicenseКонтент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.