Сайты ДГТУ

Версия для слабовидящих

Размер текста

Цветовая схема

Изображения:

Образование
Научные издания
Филиалы
Другое
Медиапортал Сервисы 8 800 100 19 30
  2. Сотруднику
  3. Жданова Марина Михайловна

Жданова Марина Михайловна

старший преподаватель, заместитель декана

старший преподаватель:
кафедра "Кибербезопасность информационных систем"
заместитель декана:
Факультет "Автоматизация, мехатроника и управление"
mpismenskova@donstu.ru
SPIN РИНЦ:
1861-1177
ORCID:
0000-0003-1119-5221
ResearcherID:
A-2068-2014
Наука
Образование
Detection and Segmentation of Grape Bunches in Orchard Conditions - International Russian Automation Conference, RusAutoCon2025
Multi-scale shape-dependent anisotropic gradient for industrial optical metrology - SPIE/COS Photonics Asia
Сегментация сельскохозяйственных изображений на основе глубокого обучения - 49036
Blind Image Quality Assessment via Multiscale Gradient-Based Features - SPIE DEFENSE + COMMERCIAL SENSING
Medical Image Segmentation via Shape-Dependent Anisotropic Gradient - SPIE DEFENSE + COMMERCIAL SENSING
Surveillance image enhancement through fusion based on non-sub sampled contourlet transform - SPIE DEFENSE + COMMERCIAL SENSING
Модифицированный SLAM для навигации сельскохозяйственных роботов - 48993
Adaptive block-rooting image enhancement with learnable fusion for surveillance imaging systems - SPIE/COS Photonics Asia
Deep block-based depth map reconstruction using feature-level RGB-D fusion with PLIP strategy - SPIE/COS Photonics Asia
Improved slam accuracy for agricultural robots via depth image reconstruction - Telfor 2025
Image inpainting based on adaptive generative models (Создание изображений на основе адаптивных генеративных моделей) - SPIE Defense + Commercial Sensing
Real-time deep learning-based object recognition in augmented reality (Распознавание объектов в дополненной реальности на основе глубокого обучения в реальном времени) - SPIE Photonics Europe 2024
Thermal image enhancement by artificial multiscale-exposure image fusion (Улучшение тепловизионного изображения путём слияния изображений с многомасштабной экспозицией) - SPIE Defense + Commercial Sensing
Analysis of grape (Vitis Vinifera) diseases using neural networks (Анализ заболеваний винограда (Vitis Vinifera) с использованием нейронных сетей) - Интерагромаш 2024
Application of technical vision system in the task of automation assembly processes of integrated circuits (Применение системы технического зрения в задаче автоматизации процессов сборки интегральных схем) - SPIE/COS Photonics Asia Technical Conferences
Image enhancement via multi-scale-exposure image fusion (Улучшение качества изображения с помощью слияния изображений с разномасштабной экспозицией) - SPIE/COS Photonics Asia Technical Conferences
Solving the problem of finding a point equidistant from objects in 3D space (Решение задачи нахождения точки, равноудаленной от объектов в трехмерном пространстве) - SPIE/COS Photonics Asia Technical Conferences
Real-time cognitive algorithm for adapting the actions of multi-purpose robotic systems (Когнитивный алгоритм в реальном времени для адаптации действий многоцелевых роботизированных систем) - SPIE/COS Photonics Asia Technical Conferences
Preprocessing and improving the quality of thermal images (Предварительная обработка и улучшение качества тепловизионных изображений) - SPIE/COS Photonics Asia Technical Conferences
Depth maps inpainting based on adaptive generative models (Создание карт глубины на основе адаптивных генеративных моделей) - SPIE/COS Photonics Asia Technical Conferences
Image inpainting by anisotropic gradient estimation (Закрашивание изображения путем оценки анизотропного градиента) - SPIE/COS Photonics Asia Technical Conferences
Image segmentation based on adaptive quaternion anisotropic gradient for optical inspection applications (Сегментация изображения на основе адаптивного кватернионного анизотропного градиента для оптического контроля) - SPIE/COS Photonics Asia Technical Conferences
Video stream processing using steganographic information concealing method (Обработка видеопотока с использованием метода скрытия стеганографической информации) - SPIE/COS Photonics Asia Technical Conferences
Quantum internet and prospects of its creation in the near future (Квантовый интернет и перспективы его создания в ближайшем будущем) - SPIE/COS Photonics Asia Technical Conferences
Method for recognizing grape disease in bushes from images using neural network technologies (Метод распознавания болезней винограда на кустах по изображениям с использованием нейросетевых технологий) - SPIE/COS Photonics Asia Technical Conferences
Advances in agricultural image segmentation: from traditional techniques to deep learning approaches (Достижения в сегментации сельскохозяйственных изображений: от традиционных методов к подходам глубокого обучения) - International Journal of Ecosystems and Ecology Science
Methods of studying soil indicators of agroecosystems - International Journal of Ecosystems and Ecology Science
Defect detection and removal for depth map quality enhancement in manufacturing with deep learning (Обнаружение и удаление дефектов для повышения качества карты глубины в производстве с помощью глубокого обучения) - Dimensional Optical Metrology and Inspection for Practical Applications XII
Real-time robotic hand control using human gesture recognition (Роботизированное ручное управление в режиме реального времени с использованием распознавания жестов человека) - Real-Time Image Processing and Deep Learning 2023
Action recognition from thermal videos using skeleton information and 3D local binary dense micro-block difference (Распознавание действий по тепловизионным видео с использованием информации о скелете и трехмерной локальной бинарной плотности плотных микроблоков) - Multimodal Image Exploitation and Learning 2023
Block-based multi-scale image enhancement method for industrial inspection system (Блочный многомасштабный метод улучшения изображения для системы промышленного контроля) - Optical Measurement Systems for Industrial Inspection XIII
Deep learning-based image defect detection and removal in manufacturing (Обнаружение и устранение дефектов изображения на основе глубокого обучения в производстве) - Digital Optical Technologies 2023
Action recognition algorithm from multimodal images for human-robot collaboration systems (Алгоритм распознавания действий из мультимодальных изображений для систем совместной работы человека и робота) - Optical Measurement Systems for Industrial Inspection XIII
3-D dense micro-block difference descriptor for gastrointestinal disease detection (Трехмерный плотный разностный дескриптор микроблоков для выявления желудочно-кишечных заболеваний) - Advanced Optical Imaging Technologies VI
A multimodal visual guided robot collaborative system based on the classification of multi-class human motion (Мультимодальная система совместной работы роботов с визуальным управлением, основанная на классификации многоклассовых движений человека) - Advanced Optical Imaging Technologies VI
Attention map-guided multi-scale haze removal method for industrial inspection system (Многомасштабный метод удаления дымки на основе карты внимания для системы промышленного контроля) - Advanced Optical Imaging Technologies VI
Deep learning-based depth map defect removal for industrial applications (Удаление дефектов карты глубины на основе глубокого обучения для промышленных приложений) - Advanced Optical Imaging Technologies VI
Real-time deep learning semantic segmentation for 3-D augmented reality (Семантическая сегментация глубокого обучения в режиме реального времени для трехмерной дополненной реальности) - Advanced Optical Imaging Technologies VI
Visible watermarks inpainting using deep learning for multimedia application (Рисование видимых водяных знаков с использованием глубокого обучения для мультимедийных приложений) - Advanced Optical Imaging Technologies VI
Image inpainting with deep adaptive generative models for multimedia computing (Закрашивание изображений с помощью глубоких адаптивных генеративных моделей для мультимедийных вычислений) - Advanced Optical Imaging Technologies VI
A method of yield monitoring based on neural networks using deep learning - Фундаментальные и прикладные научные исследования в развитии сельского хозяйства Дальнего Востока” (AFE-2023)
ФГА ОУ ВО "Московский физико-технический институт", Профессиональное обучение: Управление предпринимательской траекторией студента в университете.Тьюторство и сопровождение проектов в технологическом предпринимательстве
ФГБОУ ВО "Донской государственный технический университет", Профессиональное обучение: Электронная информационно-образовательная среда вуза
ФГБОУ ВО "Донской государственный технический университет", Профессиональное обучение: Комплексное сопровождение образовательного процесса инвалидов и лиц с ограниченными возможностями
ФГБОУ ВО "Донской государственный технический университет", Профессиональное обучение: Оказание первой помощи
ФГА ОУ ВО "Московский физико-технический институт", Профессиональное обучение: Управление предпринимательской траекторией студента. Тьюторство и сопровождение проектов в технологическом предпринимательстве
АНО ДПО "Образовательные технологии Яндекса", Профессиональное обучение: Школа преподавателей: фронтенд-разработчик
ФГАОУ ВО "Национальный исследовательский Томский государственный университет", Профессиональное обучение: Алгоритмизация
АНО ДПО "Корпоративный университет Сбербанка", Профессиональное обучение: Летняя цифровая школа. Трек "Наука о данных"
АНО ВО "Университет Иннополис", Переподготовка : Програмная инженерия и новые технологии разработки ПО
ФГАОУ ВО "Национальный исследовательский Томский государственный университет", Профессиональное обучение: Генеративный искусственный интеллект для преподавателя: стратегии, инструменты, этика
ФГАОУ ВО "Национальный исследовательский Томский государственный университет", Профессиональное обучение: Алгоритмизация
ФГБОУ ВО "Донской государственный технический университет", Профессиональное обучение: Основы анализа и обработки цифровых изображений
АНО ВО "Университет Иннополис", Переподготовка : Програмная инженерия и новые технологии разработки ПО
ФГБОУ ВО "Донской государственный технический университет", Профессиональное обучение: Средства разработки систем искусственного интеллекта
Автономная некоммерческая организация инновационного развития образования и науки "ФИРОН", Профессиональное обучение: Коммерцианализация инновационных проектов
НФПК - Национальный фонд подготовки кадров (на базе ДГТУ), Профессиональное обучение: Академическое развитие преподавателя и научного сотрудника: от создания рукописи научного произведения до распространения научной публикации
ФГБОУ ВО "Донской государственный технический университет", Высшее образование - специалитет, магистратура: магистр, Радиотехника (магистр)
Южно-Российский государственный университет экономики и сервиса, Высшее образование - бакалавриат: бакалавр, Телекоммуникации (бакалавр)