<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">izvestswsu</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Известия Юго-Западного государственного университета</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Proceedings of the Southwest State University</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">2223-1560</issn><issn pub-type="epub">2686-6757</issn><publisher><publisher-name>ЮЗГУ</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.21869/2223-1560-2023-27-2-90-104</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">izvestswsu-1157</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>Информатика, вычислительная техника и управление</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>Computer science, computer engineering and IT managment</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Алгоритм построения 3d сцен распознанных объектов по картам глубин</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Algorithm for Creating 3d Scenes of Recognized Objects from Depth Maps</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-5400-6817</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Бобырь</surname><given-names>М. В.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Bobyr</surname><given-names>M. V.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Бобырь Максим Владимирович, доктор технических наук, профессор кафедры вычислительной техники</p><p>Researcher ID: G-2604-2013</p><p>ул. 50 лет Октября, д. 94, г. Курск 305040, Российская Федерация</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Maxim V. Bobyr, Dr. of Sci. (Engineering), Professor of the Computer Engineering Department</p><p>50 Let Oktyabrya str. 94, Kursk 305040, Russian Federation</p></bio><email xlink:type="simple">maxbobyr@gmail.com</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-3012-0383</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Емельянов</surname><given-names>С. Г.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Emelyanov</surname><given-names>S. G.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Емельянов Сергей Геннадьевич, доктор технических наук, профессор, ректор</p><p>Researcher ID: E-3511-2013</p><p>ул. 50 лет Октября, д. 94, г. Курск 305040, Российская Федерация</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Sergei G. Emelianov, Dr. of Sci. (Engineering), Professor, Rector</p><p>50 Let Oktyabrya str. 94, Kursk 305040, Russian Federation</p></bio><email xlink:type="simple">rector@swsu.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-3779-9165</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Милостная</surname><given-names>Н. А.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Milostnaya</surname><given-names>N. A.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Милостная Наталья Анатольевна, кандидат технических наук, доцент</p><p>ул. 50 лет Октября, д. 94, г. Курск 305040, Российская Федерация</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Natalya A. Milostnaya, Cand. of Sci. (Engineering), Associate Professor</p><p>50 Let Oktyabrya str. 94, Kursk 305040, Russian Federation</p></bio><email xlink:type="simple">nat_mil@mail.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Юго-Западный государственный университет</institution></aff><aff xml:lang="en"><institution>Southwest State University</institution></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2023</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>19</day><month>12</month><year>2023</year></pub-date><volume>27</volume><issue>2</issue><fpage>90</fpage><lpage>104</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Бобырь М.В., Емельянов С.Г., Милостная Н.А., 2023</copyright-statement><copyright-year>2023</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Бобырь М.В., Емельянов С.Г., Милостная Н.А.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Bobyr M.V., Emelyanov S.G., Milostnaya N.A.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://izvestswsu.elpub.ru/jour/article/view/1157">https://izvestswsu.elpub.ru/jour/article/view/1157</self-uri><abstract><sec><title>Цель исследования</title><p>Цель исследования. Разработка алгоритма построения 3d сцен распознанных объектов по синтезируемым картам глубин, с целью повышения быстродействия обработки изображений в режиме реального времени.</p></sec><sec><title>Методы</title><p>Методы. Алгоритм построения 3d сцен основывается на методе построения стереоизображений с помощью трехуровневой нечеткой модели построения карт глубин. На первом уровне этой модели определяются границы объектов с помощью модифицированного алгоритма Канни, на втором уровне вычисляются значения диспарантности на основе модифицированного методами нечеткой логики алгоритма суммы абсолютных разностей, и на заключительном уровне вначале вычисляются градиенты расстояний от границ изображений до краев распознанных объектов и затем по полученным значениям диспарантности на втором и третьем уровне нечеткой иерархической модели вычисляются уточненные значения диспаритета, по которым осуществляется построение карты глубин и 3d сцен распознанных объектов.</p></sec><sec><title>Результаты</title><p>Результаты. Разработан алгоритм построения 3d сцен распознанных объектов по синтезируемым картам глубин. Определено, что предложенный алгоритм имеет лучшее быстродействие по сравнению с существующими алгоритмами построения карт глубин, такими как алгоритм сопряженных точек и пирамидальный алгоритм.</p></sec><sec><title>Заключение</title><p>Заключение. Результаты экспериментальных исследований показали, что предложенный алгоритм имеет меньшую сложность по сравнению с анализируемыми алгоритмами (сопряженных точек и пирамидальный). Минимальное среднее время выполнения операции построения 3d сцен составило порядка 1-2 минуты, что почти в 120 раз лучше по сравнению с алгоритмом сопряженных точек.</p></sec></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><sec><title>Purpose of research</title><p>Purpose of research. Development of an algorithm for constructing 3d scenes of recognized objects from synthesized depth maps in order to improve the speed of real-time image processing.</p></sec><sec><title>Methods</title><p>Methods. The 3d scene construction algorithm is based on the method of stereo image construction using a threelevel fuzzy depth map construction model. At the first level of this model the boundaries of objects are determined using a modified Canny algorithm, at the second level the values of disparity are calculated on the basis of the sum of absolute differences algorithm modified by fuzzy logic methods, and at the final level the gradients of distances from the boundaries of images to the edges of recognized objects are calculated first and then according to the obtained values of disparity at the second and third levels of the fuzzy hierarchical model, the refined values of disparity are calculated, which are used to carry out the analysis of the depth map.</p></sec><sec><title>Results</title><p>Results. An algorithm for constructing 3d scenes of recognized objects using synthesized depth maps has been developed. It was determined that the proposed algorithm has better performance compared to existing depth map algorithms such as conjugate point algorithm and pyramidal algorithm.</p></sec><sec><title>Conclusion</title><p>Conclusion. The experimental results showed that the proposed algorithm has a lower complexity compared to the analyzed algorithms (conjugate points and pyramidal). The minimum average execution time of the 3d scene construction operation was about 1-2 minutes, which is almost 120 times better compared to the conjugate point algorithms.</p></sec></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>3d сцена</kwd><kwd>стереозрение</kwd><kwd>карта глубин</kwd><kwd>нечеткая логика</kwd><kwd>выделение контуров объектов</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>3d scene</kwd><kwd>stereo vision</kwd><kwd>depth map</kwd><kwd>fuzzy logic</kwd><kwd>object contour extraction</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Elhashash M., Qin R. Cross-view SLAM solver: Global pose estimation of monocular ground-level video frames for 3D reconstruction using a reference 3D model from satellite images // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2022, 188, 62–74. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2022.03.018</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Elhashash M., Qin R. Cross-view SLAM solver: Global pose estimation of monocular ground-level video frames for 3D reconstruction using a reference 3D model from satellite images. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2022, 188, 62–74. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2022.03.018</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Bobyr M., Arkhipov A., Emelyanov S., Milostnaya N. A method for creating a depth map based on a three-level fuzzy model// Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2023, 117. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2022.105629</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Bobyr M., Arkhipov A., Emelyanov S., Milostnaya N. A method for creating a depth map based on a three-level fuzzy model. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2023, 117. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2022.105629</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Аврашков П. П., Коськин Н. А., Константинов И. С. Оценка эффективности различных моделей конвертации изображений в стереоформат с помощью карт глубины // Научно-технический вестник Поволжья. 2020. № 12. С. 165-168.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Avrashkov P. P., Kos'kin N. A., Konstantinov I. S. Otsenka effektivnosti raz-lichnykh modelei konvertatsii izobrazhenii v stereoformat s pomoshch'yu kart glubiny. Nauchno-tekhnicheskii vestnik Povolzh'ya = Scientific and Technical Volga Region Bulletin, 2020, no. 12, pp. 165-168.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Потапов А. А., Гуляев Ю. В., Никитов С. А. Новейшие методы обработки изображений. М.: Физико-математическая литература, 2008. 496 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Potapov A. A., Gulyaev Yu. V., Nikitov S. A. Noveishie metody obrabotki izobrazhenii [Latest Image Processing Techniques]. Moscow, Fiziko-matematicheskaya literatura Publ., 2008, 496 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Гусев В. В. Оценка точности алгоритмов корреляционного совмещения и алгоритмов получения пирамидального представления изображений // Сфера знаний: структурные преобразования и перспективные направления развития научной мысли. Казань, 2018. С. 308-311.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Gusev V. V. [Assessment of the accuracy of correlation matching algorithms and algorithms for obtaining pyramidal representation of images]. Sfera znanii: strukturnye preobrazovaniya i perspektivnye napravleniya razvitiya nauchnoi mysli [Field of knowledge: structural transformations and promising directions for the development of scientific thought]. Kazan', OOO "SitIvent" Publ., 2018, pp. 308-311 (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Никитин С. В., Грузман И. С. Алгоритм поиска сопряженных точек // Электронные средства и системы управления. Материалы докладов Международной научно-практической конференции. 2007. № 1. С. 51-54.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Nikitin S. V., Gruzman I. S. Algoritm poiska sopryazhennykh tochek [Algorithm for searching conjugate points]. Elektronnye sredstva i sistemy upravleniya. Materialy dokladov Mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii = Electronics and control systems. Materials of reports of the International Scientific and Practical Conference, 2007, no. 1, pp. 51-54.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Бобырь М. В., Архипов А. Е., Якушев А. С. Распознавание оттенка цветовой метки на основе нечёткой кластеризации // Информатика и автоматизация. 2021. № 20(2). С. 407-434.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Bobyr' M. V., Arkhipov A. E., Yakushev A. S. Raspoznavanie ottenka tsvetovoi metki na osnove nechetkoi klasterizatsii [Color mark shade recognition based on fuzzy clustering]. Informatika i avtomatizatsiya = Computer Science and Automation, 2021, no. 20(2), pp. 407-434.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Реализация одного метода цифровой обработки изображений на параллельном компьютере / В. А. Франц, В. В. Воронин, В. И. Марчук, Д. С. Гавриленко // Информационные технологии. Радиоэлектроника. Телекоммуникации. 2011. № 1. С. 312-317.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Frants V. A., Voronin V. V., Marchuk V. I., Gavrilenko D. S. Realizatsiya odnogo metoda tsifrovoi obrabotki izobrazhenii na parallel'nom komp'yutere [Implementation of one method of digital image processing on a parallel computer]. Informatsionnye tekhnologii. Radioelektronika. Telekommunikatsii = Information Technology. Radioelectronics. Telecommunications, 2011, no. 1, pp. 312-317.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Белова О. П. Параллельная цифровая обработка изображений на базе ПЛИС на примере реализации медианного фильтра // Передовые инновационные разработки. Перспективы и опыт использования, проблемы внедрения в производство: cборник научных статей по итогам четвертой международной научной конференции. Казань: ООО «Конверт», 2019. Ч. 2. С. 105-110.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Belova O. P. [Parallel digital image processing based on FPGA using the example of a median filter implementation]. Peredovye innovatsionnye razrabotki. Perspektivy i opyt ispol'zovaniya, problemy vnedreniya v proizvodstvo. Sbornik nauchnykh statei po itogam chetvertoi mezhdunarodnoi nauchnoi konferentsii [Advanced innovative developments. Prospects and experience of use, problems of implementation in production. Collection of scientific articles based on the results of the fourth international scientific conference]. Kazan', 2019, pp. 105-110 (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Баев А. А., Роженцов А. А. Применение параллельных вычислений в задачах обработки изображений флуоресцентных точечных излучателей // Известия Российской академии наук. Серия физическая. 2018. Т. 82, № 12. С. 1666-1670. DOI 10.1134/S0367676518120037.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Baev A. A., Rozhentsov A. A. Primenenie parallel'nykh vychislenii v zadachakh obrabotki izobrazhenii fluorestsentnykh tochechnykh izluchatelei [Application of parallel computing in problems of image processing of fluorescent point emitters]. Izvestiya Rossiiskoi akademii nauk. Seriya fizicheskaya = Proceedings of the Russian Academy of Sciences. Physical Series, 2018, vol. 82, no. 12, pp. 1666-1670. DOI 10.1134/S0367676518120037.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Кий К. И., Анохин Д. А., Подопросветов А. В. Программная система обработки изображений с параллельными вычислениями // Программирование. 2020. № 6. С. 41-54. DOI 10.31857/S0132347420060047.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kii K. I., Anokhin D. A., Podoprosvetov A. V. Programmnaya sistema obrabotki izobrazhenii s parallel'nymi vychisleniyami [Parallel image processing software system]. Programmirovanie = Programming, 2020, no. 6, pp. 41-54. DOI 10.31857/S0132347420060047.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit12"><label>12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Бобырь М.В., Дородных А.А., Якушев А.С. Устройство и программная модель управления пневматическим мехатронным комплексом // Мехатроника, автоматизация, управление. 2018;19(9):612-617. https://doi.org/10.17587/mau.19.612-617</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Bobyr' M.V., Dorodnykh A.A., Yakushev A.S. Ustroistvo i programmnaya model' upravleniya pnevmaticheskim mekhatronnym kompleksom [Device and software model for controlling a pneumatic mechatronic complex]. Mekhatronika, avtomatizatsiya, upravlenie = Mechatronics, Automation, Control. 2018; 19(9): 612-617. https://doi.org/10.17587/mau.19.612-617</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit13"><label>13</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Daeef F. Application of the computer vision system for controlling a mobile robot in a dynamic environment // Computing, Telecommunications and Control. 2020. Vol. 13. No. 1. P. 19-30. DOI 10.18721/JCSTCS.13102.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Daeef F. Application of the computer vision system for controlling a mobile robot in a dynamic environment. Computing, Telecommunications and Control, 2020, vol. 13, no. 1, pp. 19-3. DOI 10.18721/JCSTCS.13102.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit14"><label>14</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Построение карты глубины с использованием модернизированного фильтра Канни. Часть 1 / М. В. Бобырь, А. Е. Архипов, А. С. Якушев, Ц. Цао // Промышленные АСУ и контроллеры. 2021. № 4. С. 12-20. DOI 10.25791/asu.4.2021.1271.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Bobyr'M. V., Arkhipov A. E., Yakushev A. S., Tsao Ts. Postroenie karty glubiny s ispol'zovaniem modernizirovannogo fil'tra Kanni [Constructing a depth map using a modernized Canny filter. Chast' 1]. Promyshlennye ASU i kontrollery = Industrial Automated Control Systems and Controllers, 2021, no. 4, pp. 12-20. DOI 10.25791/asu.4.2021.1271.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit15"><label>15</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Построение карты глубины с использованием модернизированного фильтра Канни. Часть 2 / М. В. Бобырь, А. Е. Архипов, А. С. Якушев, С. Бхаттачарья // Промышленные АСУ и контроллеры. 2021. № 5. С. 3-15. DOI 10.25791/asu.5.2021.1277.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Bobyr'M. V., Arkhipov A. E., Yakushev A. S., Tsao Ts. Postroenie karty glubiny s ispol'zovaniem modernizirovannogo fil'tra Kanni [Constructing a depth map using a modernized Canny filter. Chast' 2.]. Promyshlennye ASU i kontrollery = Industrial Automated Control Systems and Controllers, 2021, no. 5, pp. 3-15. DOI 10.25791/asu.5.2021.1277.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit16"><label>16</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Костюхина Г. В., Шлеймович М. П. Настройка модифицированного детектора Канни на основе модели энергетических признаков вейвлет-преобразования // Южно-Сибирский научный вестник. 2019. № 2(26). С. 123-128. DOI 10.25699/SSSB.2019.2(26).32536.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kostyukhina G. V., Shleimovich M. P. Nastroika modifitsirovannogo detektora Kanni na osnove modeli energeticheskikh priznakov veivlet-preobrazovaniya [Setting up a modified Canny detector based on the wavelet transform energy signature model]. Yuzhno- Sibirskii nauchnyi vestnik = South Siberian Scientific Bulletin, 2019, no. 2(26), pp. 123-128. DOI 10.25699/SSSB.2019.2(26).32536.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit17"><label>17</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ракова В. В., Болсуновская М. В., Звягин П. Н. Точность распознавания контуров моделированных льдин // Полярная механика. 2018. № 4. С. 185-193.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Rakova V. V., Bolsunovskaya M. V., Zvyagin P. N. Tochnost' raspoznavaniya konturov modelirovannykh l'din [Accuracy of recognition of contours of simulated ice floes]. Polyarnaya mekhanika = Polar Mechanics, 2018, no. 4, pp. 185-193.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit18"><label>18</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Нечетко-логические методы в задаче детектирования границ объектов / М. В. Бобырь, А. Е. Архипов, С. В. Горбачев,Ц. Цао, С. Б. Бхаттачарья // Информатика и автоматизация. 2022. Вып. 21, том 2, с. 376–404.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Bobyr' M. V., Arkhipov A. E., Gorbachev S. V., Tsao Ts., Bkhattachar'ya S. B. Nechetko-logicheskie metody v zadache detektirovaniya granits ob"ektov [Fuzzy logical methods in the problem of detecting object boundaries]. Informatika i avtomatizatsiya = Informatics and Automation, 2022, vyp. 21, vol. 2, pp. 376–404.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit19"><label>19</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Прикладные нейро-нечеткие вычислительные системы и устройства / М. В. Бобырь, С. Г. Емельянов, А. Е. Архипов, Н. А. Милостная. М.: Издательский Дом "Инфра-М", 2023. 263 с. (Научная мысль). DOI 10.12737/1900641.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Bobyr'M. V., Emel'yanov S. G., Arkhipov A. E., Milostnaya N. A. Prikladnye neironechetkie vychislitel'nye sistemy i ustroistva [Applied neuro-fuzzy computing systems and devices]. Moscow, Infra-M Publ., 2023. 263 p. (Nauchnaya mysl'). ISBN 978-5-16-017976-6. DOI 10.12737/1900641.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit20"><label>20</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Емельянов С. Г., Бобырь М. В., Бондаренко Б. А. Нечетко-логическая система распознавания цвета с помощью быстродействующего дефаззификатора // Известия Юго-Западного государственного университета. 2022; 27(4): 103-116. https://doi.org/</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Emelianov S. G., Bobyr M. V., Bondarenko B. A. Fuzzy-logic Color Recognition System Using a Fast Defuzzifier. Izvestiya Yugo-Zapadnogo gosudarstvennogo universiteta = Proceedings of the Southwest State University. 2022; 26(4): 103-116 (In Russ.). https://doi.org/ 10.21869/2223-1560-2022-26-4-103-116.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit21"><label>21</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">21869/2223-1560-2022-26-4-103-116.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Bobyr M. V., Milostnaya N. A., Bulatnikov V. A. The fuzzy filter based on the method of areas' ratio. Applied Soft Computing, 2022, vol. 117, pp. 108449. DOI 10.1016/j.asoc.2022.108449.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit22"><label>22</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Bobyr M. V., Milostnaya N. A., Bulatnikov V. A. The fuzzy filter based on the method of areas' ratio // Applied Soft Computing. 2022. Vol. 117. P. 108449. DOI 10.1016/j.asoc.2022.108449.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Emelianov S. G., Bobyr M. V., Kryukov A. G. Research of the Properties of the Breadth-First Search Algorithm for Finding the Movement Route of Robots. Izvestiya Yugo- Zapadnogo gosudarstvennogo universiteta = Proceedings of the Southwest State University. 2022; 26(4): 39-56 (In Russ.). https://doi.org/ 10.21869/2223-1560-2022-26-4-39-56.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit23"><label>23</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Емельянов С. Г., Бобырь М. В., Крюков А. Г. Исследование свойств алгоритма поиска в ширину для нахождения маршрута передвижения роботов // Известия ЮгоЗападного государственного университета. 2022; 26(4): 39-56. https://doi.org/10.21869/2223-1560-2022-26-4-39-56.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Bobyr M. V., Emelyanov S. G. A nonlinear method of learning neuro-fuzzy models for dynamic control systems. Applied Soft Computing, 2020, vol. 88, pp. 106030. DOI 10.1016/j.asoc.2019.106030.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit24"><label>24</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Bobyr M. V., Emelyanov S. G. A nonlinear method of learning neuro-fuzzy models for dynamic control systems // Applied Soft Computing. 2020. Vol. 88. P. 106030. DOI 10.1016/j.asoc.2019.106030.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Bobyr M. V., Yakushev A. S., Dorodnykh A. A. Fuzzy devices for cooling the cutting tool of the CNC machine implemented on FPGA. Measurement, 2020, vol. 152, pp. 107378. DOI 10.1016/j.measurement.2019.107378.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit25"><label>25</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Bobyr M. V., Yakushev A. S., Dorodnykh A. A. Fuzzy devices for cooling the cutting tool of the CNC machine implemented on FPGA // Measurement. 2020. Vol. 152. P. 107378. DOI 10.1016/j.measurement.2019.107378.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Bobyr M. V., Yakushev A. S., Dorodnykh A. A. Fuzzy devices for cooling the cutting tool of the CNC machine implemented on FPGA // Measurement. 2020. Vol. 152. P. 107378. DOI 10.1016/j.measurement.2019.107378.</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
