Розпізнавання нетипових ситуацій на дорозі за допомогою згорткової нейронної мережі
Вантажиться...
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Альтернативна назва
Recognizing atypical on-the-go situations using a convolutional neural network
Анотація
Запропоновано інформаційну технологію розпізнавання нетипових ситуацій на дорозі та досліджено її програмну реалізацію. Для детектування та трекінгу об’єктів в реальному часі використовувалася згорткова нейронна мережа YOLO. Для виявлення нетипових ситуацій використовувався аналіз змін характеристик руху виявлених об’єктів.
Предложена информационная технология распознавания нетипичных ситуаций на дороге и исследована ее программная реализация. Для детектирования и трекинга объектов в реальном времени использовалась сверточная нейронная сеть YOLO. Для выявления нетипичных ситуаций использовался анализ изменений характеристик движения выявленных объектов.
The information technology of atypical situations recognition on the road is offered and its software implementation is investigated. YOLO convolutional neural network was used to detect and track objects on the road in real time. To identify atypical situations, we used an analysis of changes in the motion characteristics of detected objects.
Предложена информационная технология распознавания нетипичных ситуаций на дороге и исследована ее программная реализация. Для детектирования и трекинга объектов в реальном времени использовалась сверточная нейронная сеть YOLO. Для выявления нетипичных ситуаций использовался анализ изменений характеристик движения выявленных объектов.
The information technology of atypical situations recognition on the road is offered and its software implementation is investigated. YOLO convolutional neural network was used to detect and track objects on the road in real time. To identify atypical situations, we used an analysis of changes in the motion characteristics of detected objects.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Розпізнавання нетипових ситуацій на дорозі за допомогою згорткової нейронної мережі [Текст] / О. К. Колесницький, С. В. Кукунін, М. Ю. Дерев’янко, А. А. Преподобний Мендеш Да Майа // Оптоелектронні інформаційно-енеретичні технології. – 2019. – № 2. – С. 38-44.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (12)
- Статистика ДТП в Україні [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://patrol.police.gov.ua/statystyka/
- Безпечне місто: У Вінниці встановлено вже більше 400 камер спостереження [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.myvin.com.ua/ua/news/events/53372.html
- Frank Millstein Convolutional Neural Networks in Python: Beginner's Guide to Convolutional Neural Networks in Python. CreateSpace Independent Publishing Platform, 2018. 120 с.
- Sight Machine. Powering digital Manufacturing [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://sightmachine.com/.
- Глибокі Нейронні Мережі для Вирішення Завдань Розпізнавання і Класифікації Зображення [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://itcm.comp-sc.if.ua/2017/Sineglazov.pdf.
- Згорткова нейронна мережа – просте пояснення CNN та її застосування [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://evergreens.com.ua/ua/articles/cnn.html
- Artificial Intelligence (AI) vs. Machine Learning vs. Deep Learning [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://skymind.ai/wiki/ai-vs-machine-learning-vs-deep-learning.
- Darknet: Open Source Neural Networks and YOLO: Real-Time Object Detection [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://pjreddie.com/darknet/yolo.
- Щербакова Г.Ю. Теорія ймовірностей конспект лекцій. Одеса: Наука і техніка, 2005. 68 с.
- В.Ф.Бардаченко, О.К.Колесницький, С.А.Василецький. Перспективи застосування імпульсних нейронних мереж з таймерним представленням інформації для розпізнавання динамічних образів// УСіМ.-2003-№6.- С. 73-82.