<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Комп'ютерна система розпізнавання дорожньої розмітки та виявлення пошкоджень дорожнього покриття

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Альтернативна назва

Анотація

Розроблено комп'ютерну систему для автоматичного розпізнавання дорожньої розмітки та виявлення пошкоджень дорожнього покриття з використанням нейронних мереж. Новизна дослідження полягає в інтеграції декількох передових нейронних мереж для розпізнавання різних типів об'єктів, що дозволяє з максимальною точністю та швидкістю обробляти зображення дорожньої інфраструктури. Для реалізації були застосовані технології глибокого навчання Inception-ResNet-v2, YOLO.
A computer system has been developed for automatic recognition of road markings and detection of road surface damage using neural networks. The novelty of the research lies in the integration of several advanced neural networks for recognizing different types of objects, which allows for maximum accuracy and speed in processing images of road infrastructure. For implementation, deep learning technologies Inception-ResNet-v2, YOLO were used.

Опис

Тип документа

Мова

ISSN

Серія, номер

ISBN

978-617-8132-48-8

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Шелестун І. С., Кожем’яко А. В., Богомолов С. В. Комп'ютерна система розпізнавання дорожньої розмітки та виявлення пошкоджень дорожнього покриття // Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2025/paper/view/24198.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (5)

  1. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436–444.
  2. Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., & Farhadi, A. (2016). You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (pp. 779–788).
  3. Szegedy, C., Vanhoucke, V., Ioffe, S., Shlens, J., & Wojna, Z. (2016). Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (pp. 2818–2826).
  4. Zhang, Z., & Liu, W. (2019). Road surface damage detection based on deep convolutional neural networks. Journal of Image and Graphics, 12(4), 123-135.
  5. He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep Residual Learning for Image Recognition. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (pp. 770–778).