<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE root>
<article 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" xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" article-type="review-article" dtd-version="1.2" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">News of the Kabardino-Balkarian Scientific Center of the Russian Academy of Sciences</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="en">News of the Kabardino-Balkarian Scientific Center of the Russian Academy of Sciences</journal-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn publication-format="print">1991-6639</issn><issn publication-format="electronic">2949-1940</issn></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="publisher-id">352372</article-id><article-id pub-id-type="doi">10.35330/1991-6639-2023-5-115-25-31</article-id><article-id pub-id-type="edn">FIBFIC</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en"><subject>System analysis, management and information processing</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru"><subject>Системный анализ, управление и обработка информации</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="article-type"><subject>Review Article</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title xml:lang="en">Machine vision in poor visibility conditions</article-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Машинное зрение в условиях плохой видимости</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Vlasov</surname><given-names>Sergey Yu.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Власов</surname><given-names>Сергей Юрьевич</given-names></name></name-alternatives><address><country country="RU">Russian Federation</country></address><bio xml:lang="ru"><p>аспирант</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Postgraduate Student</p></bio><email>SergeoVlasov@gmail.com</email><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Kipov</surname><given-names>Mukhamed Kh.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Кипов</surname><given-names>Мухамед Хусенович</given-names></name></name-alternatives><address><country country="RU">Russian Federation</country></address><bio xml:lang="ru"><p>аспирант</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Postgraduate Student</p></bio><email>muhamed.kipov@icloud.com</email><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff1"><aff><institution xml:lang="en">Institute of Computer Science and Problems of Regional Management - branch of Kabardino-Balkarian Scientific Center of the Russian Academy of Sciences</institution></aff><aff><institution xml:lang="ru">Институт информатики и проблем регионального управления - филиал Кабардино-Балкарского научного центра Российской академии наук</institution></aff></aff-alternatives><content-language>ru</content-language><pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2026-02-16" publication-format="electronic"><day>16</day><month>02</month><year>2026</year></pub-date><pub-date date-type="collection"><year>2023</year></pub-date><issue>5</issue><issue-title xml:lang="en">NO5 (2023)</issue-title><issue-title xml:lang="ru">№5 (2023)</issue-title><fpage>25</fpage><lpage>31</lpage><history><date date-type="received" iso-8601-date="2025-11-20"><day>20</day><month>11</month><year>2025</year></date></history><permissions><copyright-statement xml:lang="ru">Copyright ©; 2026, Власов С.Ю., Кипов М.Х.</copyright-statement><copyright-statement xml:lang="en">Copyright ©; 2026, Vlasov S.Y., Kipov M.K.</copyright-statement><copyright-year>2026</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Власов С.Ю., Кипов М.Х.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Vlasov S.Y., Kipov M.K.</copyright-holder><ali:free_to_read xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/"/><license><ali:license_ref xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/">https://creativecommons.org/licenses/by/4.0</ali:license_ref></license></permissions><self-uri xlink:href="https://journals.rcsi.science/1991-6639/article/view/352372">https://journals.rcsi.science/1991-6639/article/view/352372</self-uri><abstract xml:lang="en"><p>Machine vision is a scientific digitization direction in the field of artificial intelligence, which allows technologies of various categories to obtain images of real objects, process them and use them in solving applied problems of various levels. A feature of this technology is the possibility of complete or partial object recognition without human participation. Machine vision in poor visibility conditions is a relatively new area of research and development. It has become especially relevant in recent years with the development of autonomous vehicles, outdoor video surveillance and other areas where poor visibility can cause serious problems for the safety and efficiency of systems. The article discusses the features of using machine vision based on camera and lidar technologies. The use of camera-based machine vision and lidar technology continues to develop, which determines the scientific novelty of this article. The purpose of the study is to study the use of machine vision technologies in conditions of poor visibility. The methodology of scientific research is based on the analysis of scientific data, comparative analysis, data synthesis, graphical interpretation. The result of the study is the identification of the features of the introduction of lidars into machine vision technology. In the article the prospects for development are determined and researches in this area are overviewed.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="ru"><p>Машинное зрение представляет собой научное цифровизационное направление в области искусственного интеллекта, которое позволяет технологиям различных категорий получать изображения реальных объектов, обрабатывать их и использовать в решении прикладных задач различного уровня. Особенностью данной технологии является возможность распознавания объектов полностью или частично без участия человека. Машинное зрение в условиях плохой видимости - относительно новая область исследований и разработок. Она стала особенно актуальной в последние годы с развитием автономных транспортных средств, уличного видеонаблюдения и других сфер, где низкая видимость может представлять серьезные проблемы для безопасности и эффективности работы систем. В статье рассматриваются особенности использования машинного зрения на основе камерных и лидарных технологий. Применение машинного зрения на основе камер и лидарной технологии продолжает свое развитие, что обусловливает научную новизну данной статьи. Целью исследования является изучение использования технологий машинного зрения в условиях плохой видимости. Методика научного исследования строится на анализе научных данных, сравнительном анализе, синтезе данных, графической интерпретации. Результатом исследования является выявление особенностей внедрения лидаров в технологию машинного зрения. В работе также определены перспективы развития и рассмотрены исследования в данной области.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="en"><kwd>machine vision</kwd><kwd>camera</kwd><kwd>radar</kwd><kwd>lidar</kwd><kwd>cloud</kwd><kwd>image</kwd><kwd>object recognition</kwd><kwd>field of artificial intelligence</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>машинное зрение</kwd><kwd>камера</kwd><kwd>радар</kwd><kwd>лидар</kwd><kwd>облако</kwd><kwd>изображение</kwd><kwd>распознавание объектов</kwd><kwd>область искусственного интеллекта</kwd></kwd-group><funding-group/></article-meta></front><body></body><back><ref-list><ref id="B1"><label>1.</label><mixed-citation>Захаров В. С. Технологии компьютерного зрения на российском и мировых рынках и их перспективы // Вестник Таганрогского института управления и экономики. 2022. No 1. С. 114-115.</mixed-citation></ref><ref id="B2"><label>2.</label><mixed-citation>Шумский С. Машинный интеллект. Очерки по теории машинного обучения и искусственного интеллекта. Москва: Издательство РИОР, 2022. 340 с.</mixed-citation></ref><ref id="B3"><label>3.</label><mixed-citation>Горячкин Б. С., Китов М. А. Компьютерное зрение // E-Scio. 2020. No 9(48). С. 317-345. EDN: EBYPIO.</mixed-citation></ref><ref id="B4"><label>4.</label><mixed-citation>Орлов С. П., Сусарев С. В., Морев А. С. Система технического зрения автономного сельскохозяйственного автомобиля. Материалы VI Всероссийской научно-технической конференции. Челябинск, 2020.</mixed-citation></ref><ref id="B5"><label>5.</label><mixed-citation>Силюнин В. А., Смыцко М. В. Использование компьютерного зрения в автоматизированной робототехнике для охраны здоровья // Молодой ученый. 2021. No 22(364). С. 121-123.</mixed-citation></ref><ref id="B6"><label>6.</label><mixed-citation>Крейман Г. Биологическое и компьютерное зрение / пер. с англ. И. Л. Люско; под ред. Т. Б. Киселевой, Т. И. Люско. Москва: ДМК Пресс, 2022. 314 с.</mixed-citation></ref><ref id="B7"><label>7.</label><mixed-citation>Кристофер М. Бишоп. Распознавание образов и машинное обучение. Москва: Диалектика, 2020. 962 с.</mixed-citation></ref><ref id="B8"><label>8.</label><mixed-citation>Бакшанский Р. Ю. Визуализация быстропротекающих процессов с использованием камеры машинного зрения // Избранные доклады 67-й Университетской научно-технической конференции студентов и молодых ученых. 19-23 апреля 2021 года. Томск: Томский государственный архитектурно-строительный университет, 2021. С. 327-328. EDN: KRVIBP.</mixed-citation></ref><ref id="B9"><label>9.</label><mixed-citation>Искров Н. С., Буряк Д. В., Касимов Г. Э. О Библиотеке OpenCV для реализации системы машинного зрения в условиях плохой видимости под водой // Материалы XXVI Международной научно-практической конференции, посвященной памяти генерального конструктора ракетно-космических систем академика М. Ф. Решетнева. В 2-х частях. Часть 2 / под общей редакцией Ю. Ю. Логинова. Красноярск, 2022.</mixed-citation></ref><ref id="B10"><label>10.</label><mixed-citation>Куутти С., Фаллах С., Катсарос K. B. и др. Обзор современных методов локализации и их потенциала для применения в беспилотных транспортных средствах // Избранные доклады 4-й Азиатско-Тихоокеанской конференции по интеллектуальным роботизированным системам. 2022. С. 829-846.</mixed-citation></ref></ref-list></back></article>
