К содержанию
CiteXCiteX — научный поиск с источниками
РецензированоUZ2026

"YO‘L YAMOQLARINI CNN, THRESHOLDING VA KONTUR ANIQLASH ASOSIDA SEGMENTATSIYALASH VA HAJMINI BAHOLASH"

Ibodullayev Sardor Nasriddin o‘g‘li

Педагоги · 2026

Аннотация

Maqolada sun’iy intellekt va an’anaviy tasvirni qayta ishlash usullarining kombinatsiyasi orqali yo‘l yamoqlarini avtomatik aniqlash va ularning hajmini baholashga oid algoritmik yondashuv taqdim etilgan. CNN (U-Net) modeli yordamida segmentatsiyalangan tasvirdan adaptive thresholding va Canny edge detection orqali konturlar ajratilgan. Yamoqning yuzasi va chuqurligi asosida uning hajmi hisoblangan va bu yondashuvning samaradorligi tahlil qilingan. Kalit so‘zlar: CNN, segmentatsiya, thresholding, Canny edge detection, yamoq aniqlash, chuqurlik, tasvirni qayta ishlash, hajm hisoblash, OpenCV, kompyuter grafikasi

Доказательный фрагмент

«Maqolada sun’iy intellekt va an’anaviy tasvirni qayta ishlash usullarining kombinatsiyasi orqali yo‘l yamoqlarini avtomatik aniqlash va ularning hajmini baholashga oid algoritmik yondashuv taqdim etilgan.»

Образец извлечения

Демо-превью

Maqolada sun’iy intellekt va an’anaviy tasvirni qayta ishlash usullarining kombinatsiyasi orqali yo‘l yamoqlarini avtomatik aniqlash va ularning hajmini baholashga oid algoritmik yondashuv taqdim etilgan. Полный текст публикации CiteX не хранит — доступ к первоисточнику открывается по DOI согласно лицензии издателя и выбранному плану.

DOI не указан
Цитирований
0
Тип
Журнал
Страна
Узбекистан
Ключевые слова
kompyuter grafikasi, hajm hisoblash, OpenCV, Kalit so‘zlar: CNN, Canny edge detection, segmentatsiya, tasvirni qayta ishlash, chuqurlik, yamoq aniqlash, thresholding
Спросить CiteX об этой работе

Смежные источники