Evstafev O., Shavetov S. Preprocessing Digital Images for Enhanced Detection and Classification of Surface Defects in Cold-Rolled Sheet Metal. 10th International Conference on Control, Decision and Information Technologies, CoDIT 2024. 2024. pp. 1530-1535.
Samra A., Evstafev O., Shavetov S. Deep Visual-inertial odometry using adaptive visual data selection and External Memory Attention. 10th International Conference on Control, Decision and Information Technologies, CoDIT 2024. 2024. pp. 2031-2036.
Разработка алгоритма предобработки изображений для улучшения качества детектирования поверхностных дефектов листового проката с использованием нейросетевой модели
Евстафьев О.А. Применение нейросетевых технологий в задаче обнаружения и классификации поверхностных дефектов листового проката. Навигация и управление движением: материалы XXV юбилейной конференции молодых ученых с международным участием (Санкт-Петербург, 21-24 марта 2023г.) [сборник тезисов конференции]. 2023. С. 192-195.
Evstafev O., Shavetov S., Pyrkin A. Detecting and Classifying Surface Defects in Rolled Steel Sheets using Deep Learning Techniques. 9th International Conference on Control, Decision and Information Technologies, CoDIT 2023. 2023. pp. 1612-1617.
Евстафьев О.А., Шаветов С.В. Разработка метода предварительной обработки цифровых изображений для улучшения качества детектирования поверхностных дефектов листового проката с использованием нейросетевой модели. Технико-технологические проблемы сервиса. 2023. № 4(66). С. 3-9.
Evstafev O., Shavetov S. Tracking of Driver Behaviour and Drowsiness in ADAS. Lecture Notes in Networks and Systems. 2023. Vol. 460. pp. 325-334.
Evstafev O., Bespalov V., Shavetov S., Kakanov M. Controlling Driver Behaviour in ADAS with Emotions Recognition System. Manchester Journal of Artificial Intelligence and Applied Sciences (MJAIAS). 2022. Vol. 3. No. 1. pp. 219-223.
Evstafev O., Shavetov S. Surface Defect Detection and Recognition Based on CNN. 8th International Conference on Control, Decision and Information Technologies, CoDIT 2022. 2022. pp. 1518-1523.
Детектирование и распознавание поверхностных дефектов с использованием сверточной нейронной сети
Kim S.A., Margun A., Pyrkin A., Evstafev O. Applying machine learning techniques to localize quadcopter sensor failures. 8th International Conference on Control, Decision and Information Technologies, CoDIT 2022. 2022. pp. 1542-1544.
Евстафьев О.А., Литвинцева А.В., Шаветов С.В. Обнаружение дефектов поверхности стали с использованием машинного обучения. Навигация и управление движением: материалы XXIII конференции молодых ученых с международным участием (Санкт-Петербург, 16-19 марта 2021г.). 2021. С. 36-38.
Evstafev O.A., Bespalov V.V., Shavetov S.V., Kakanov M.A. Controlling Driver Behaviour in ADAS With Emotions Recognition System. 1st International Conference on Computing and Machine Intelligence (ICMI 2021). 2021. pp. 311-315.
Litvintseva A., Evstafev O., Shavetov S.V. Real-time Steel Surface Defect Recognition Based on CNN. IEEE International Conference on Automation Science and Engineering. 2021. pp. 1118-1123.
Исследование систем компьютерного зрения для навигации транспортных средств
Евстафьев О.А., Шаветов С.В. Оценивание расстояния до объекта в зоне движения транспортного средства на основе компьютерного зрения. Навигация и управление движением: материалы XXII конференции молодых ученых с международным участием (Санкт-Петербург, 17-20марта 2020г.). 2020. С. 313-315.
Евстафьев О.А., Шаветов С.В. Слежение за поведением водителя в ADAS с системой распознавания эмоций. Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМО. 2020. Т. 2. С. 83-87.
Система распознавания дорожных знаков в ADAS
Evstafev O., Bespalov V., Shavetov S.V. Estimation of the distance to moving vehicles in a traffic stream. 7th International Conference on Control, Decision and Information Technologies, CoDIT 2020. 2020. pp. 379-384.
Методы слежения за подвижным объектом//Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание - 2019
Исследование методов оценивания магнитного потока для синхронного двигателя с постоянными магнитами//Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание - 2019
Российская Федерация, Санкт-Петербург
Российская Федерация, Санкт-Петербург
Российская Федерация, Санкт-Петербург