Дослідження нейромережевого підходу для розпізнавання об’єктів дорожнього руху
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Анотація
Розглянуто метод нейромережевого підходу у задачах розпізнавання об’єктів дорожнього руху та ефективність його використання.
The method of the neural network approach in problems of road traffic objects recognition and efficiency of its use are considered.
The method of the neural network approach in problems of road traffic objects recognition and efficiency of its use are considered.
Опис
Ключові слова
штучний інтелект , нейронна мережа , багатошаровий перцептрон , згорткова нейроннамережа , виявлення образів , розпізнавання об’єктів , дорожній рух , дорожня безпека , затори , artificial intelligence , neural network , multilayer perceptron , convolutional neural network , objectdetection , object recognition , road traffic , road safety , traffic congestion
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Бібліографічний опис
Демчук М. Ю. Дослідження нейромережевого підходу для розпізнавання об’єктів дорожнього руху [Електронний ресурс] / М. Ю. Демчук, Л. В. Крилик // Матеріали L Науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 10-12 березня 2021 р. – Електрон. текст. дані. – 2021. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2021/paper/view/12348.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (6)
- What is Object Detection − [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.mathworks.com/discovery/objectdetection.html/. – Назва з екрану.
- Tang, Y.; Zhang, C.; Gu, R. Vehicle detection and recognition for intelligent traffic surveillance system. Multimed. Tools Appl. 76 – 2017; pp. 5817–5832.
- Binglei X., Zheng H., Hongwei M. Fuzzy-logic-based traffic incident detection algorithm for freeway. // Proceedings of the Seventh International Conference on Machine Learning and Cybernetics. – 2008. – pp. 1254-1259
- Pan, C.; Sun, M.; Yan, Z. The Study on Vehicle Detection Based on DPM in Traffic Scenes. // Proceedings of the International Conference on Frontier Computing, Tokyo, Japan, 13–15 July 2016; pp. 17–22.
- A Comprehensive Guide to Types of Neural Networks − [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.digitalvidya.com/blog/types-of-neural-networks/. – Назва з екрану.
- Convolutional Neural Networks − [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://towardsdatascience.com/convolutionalneural-networks-for-beginners-using-keras-and-tensorflow-2-c578f7b3bf25. – Назва з екрану.