Научный журнал «Вестник Череповецкого государственного университета»
Статья
DOI:
Полный текст:
Цель исследования заключается в разработке схемы классификации исходных данных (изображений) для создания интеллектуальной системы поддержки при принятии управленческих решений в системе экспертной оценки визуально оцениваемых дефектов и повреждений зданий и сооружений на опасных производственных объектах. Исходные данные собраны в 2021–2022 гг. на одном из ведущих промышленных предприятий черной металлургии в России. В работе использованы методы декомпозиции, анализа и синтеза. В результате проведенного исследования разработана схема классификации исходных данных, что является основой для создания интеллектуальной системы поддержки экспертной оценки визуально оцениваемых дефектов и повреждений зданий и сооружений на опасных производственных объектах.
Белозерский Л. А., Орешкина Л. В. Автоматизация обработки и анализа гистограмм в задачах распознавания космических изображений // Исследование Земли из космоса. 2009. № 3. С. 47–54.
Веселов А. В., Корниенко В. Д. Новое направление в проектировании и строительстве энергоэффективных малоэтажных жилых домов // Строительные материалы, оборудование, технологии XXI века. 2016. № 7–8 (210-211). С. 41–44.
Годовые отчеты о деятельности федеральной службы по экологическому, технологическому и атомному надзору. Москва: Федеральная служба по экологическому, технологическому и атомному надзору (Ростехнадзор). URL: (дата обращения: 30.07.2022).
Егорова Д. А., Ермоленко Б. В. Возобновляемая энергетика как инструмент сбережения ценного химического сырья // Успехи в химии и химической технологии. 2016. Т. 30. № 9(178). С. 47–49.
Козлов Д. А., Карнаухов Д. Д. Исследование процесса распознавания и сравнения отпечатков пальцев // Вестник молодых ученых и специалистов Самарского университета. 2018. № 2(13). С. 61–71.
Логунова О. С., Мацко И. И., Посохов И. А. Система интеллектуальной поддержки процессов управления производством непрерывнолитой заготовки. Магнитогорск: Магнитогорский государственный технический университет им. Г. И. Носова, 2013. 175 с.
Наркевич М. Ю. и др. Интеллектуальная система принятия решений при оценке качества зданий и сооружений на опасных производственных объектах: определение траектории движения беспилотного летательного аппарата // Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г. И. Носова. 2022. Т. 20. № 1. С. 50–60. DOI 10.18503/1995-2732-2022-20-1-50-60.
Наркевич М. Ю. Основы метрологии, стандартизации, сертификации и контроля качества. Магнитогорск: Магнитогорский государственный технический университет им. Г. И. Носова, 2012. 136 с.
Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2019660078. Система сбора и анализа информации о качестве продукции 8D.Управление качеством (8D.Управление качеством): № 2019616946: заявл. 17.06.2019: опубл. 30.07.2019; заявитель Общество с ограниченной ответственностью «АСКОН-Бизнес-решения».
Alexandrov D. V. Overview of Face Recognition Algorithms for Person Identification // Programmnaya Ingeneria. 2022. Vol. 13. No 7. P. 331–343. DOI 10.17587/prin.13.331-343.
Веселов А. В., Корниенко В. Д. Новое направление в проектировании и строительстве энергоэффективных малоэтажных жилых домов // Строительные материалы, оборудование, технологии XXI века. 2016. № 7–8 (210-211). С. 41–44.
Годовые отчеты о деятельности федеральной службы по экологическому, технологическому и атомному надзору. Москва: Федеральная служба по экологическому, технологическому и атомному надзору (Ростехнадзор). URL: (дата обращения: 30.07.2022).
Егорова Д. А., Ермоленко Б. В. Возобновляемая энергетика как инструмент сбережения ценного химического сырья // Успехи в химии и химической технологии. 2016. Т. 30. № 9(178). С. 47–49.
Козлов Д. А., Карнаухов Д. Д. Исследование процесса распознавания и сравнения отпечатков пальцев // Вестник молодых ученых и специалистов Самарского университета. 2018. № 2(13). С. 61–71.
Логунова О. С., Мацко И. И., Посохов И. А. Система интеллектуальной поддержки процессов управления производством непрерывнолитой заготовки. Магнитогорск: Магнитогорский государственный технический университет им. Г. И. Носова, 2013. 175 с.
Наркевич М. Ю. и др. Интеллектуальная система принятия решений при оценке качества зданий и сооружений на опасных производственных объектах: определение траектории движения беспилотного летательного аппарата // Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г. И. Носова. 2022. Т. 20. № 1. С. 50–60. DOI 10.18503/1995-2732-2022-20-1-50-60.
Наркевич М. Ю. Основы метрологии, стандартизации, сертификации и контроля качества. Магнитогорск: Магнитогорский государственный технический университет им. Г. И. Носова, 2012. 136 с.
Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2019660078. Система сбора и анализа информации о качестве продукции 8D.Управление качеством (8D.Управление качеством): № 2019616946: заявл. 17.06.2019: опубл. 30.07.2019; заявитель Общество с ограниченной ответственностью «АСКОН-Бизнес-решения».
Alexandrov D. V. Overview of Face Recognition Algorithms for Person Identification // Programmnaya Ingeneria. 2022. Vol. 13. No 7. P. 331–343. DOI 10.17587/prin.13.331-343.
Ключевые слова:
система интеллектуальной поддержки, принятие управленческих решений, технические системы, опасные производственные объекты, дефекты и повреждения
Для цитирования:
Корниенко В. Д., Ежов Г. А., Наркевич М. Ю., Логунова О. С. Классификация исходных данных для интеллектуальной системы экспертной оценки визуально определяемых дефектов и повреждений // Вестник Череповецкого государственного университета. 2022. № 6 (111). С. 53–64. https://doi.org/10.23859/1994-0637-2022-6-111-4.
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.