Библиотека OpenCV для задачи распознавания показаний артериального давления по дисплеям тонометров

Альберт Туйгунов

Информационные технологии интеллектуальной поддержки принятия решений, Информационные технологии интеллектуальной поддержки принятия решений 2019

Альберт Туйгунов

Изменена: 2019-11-07

Аннотация

Данное исследование посвящено инструменту по распознаванию изображений, а именно библиотеке OpenCV. Решается задача по автоматизированному мониторингу артериального давления [2]. Проводится сравнительный анализ существующих инструментов по распознаванию образов, выявляются их достоинства и недостатки, а также описываются модели и методы распознавания изображений. В качестве исходных данных используются изображения дисплеев автоматических тонометров.

Ключевые слова

OpenCV; распознавание образов; артериальное давление; мониторинг; дисплей

Литература

1. Мюллер А., Гвидо С. Введение в машинное обучение с помощью Python / Мюллер А. Гвидо С. – Самиздат, 2017. – 393 с.

2. Кобалава Ж.Д., Котовская Ю.В. Мониторирование артериального давления: методические аспекты и клиническое значение / Моисеев В.С..- Москва, 1999.

3. Глория Б.Г., Оскар Д.С., Хосе Л.А., Хесус С.Т., Исмаэль С.Г., Ноэлия В.Э. Обработка изображений с помощью OpenCV / пер. с англ. Слинкин А.А. – М.: ДМК Пресс, 2016. – 210 с.

4. Насыров Р.В. Принятие решений на основе метода анализа иерархий к лабораторной работе N5 по курсу "Теория принятия решений / Методические указания ФГБОУ ВПО Уфимск. гос. техн. унив. – Уфа, 2011. – 23 с.

5. Документация библиотеки OpenCV [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_tutorials.html, свободный (Дата обращения 20.03.2019).

6. Официальный сайт Python [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://www.python.org/doc/, свободный (Дата обращения 15.03.2019).

Полный текст: PDF