Отрывок: Наилучших результатов удалось добиться при использовании двух скрытых слоев с 500 нейронами в каждом и функцией активации ReLU. При данном подходе точность распознавания бодрого водителя составила 98,3%, уставшего – 91,2%. 2.2. Классификация с предварительным вычленением признаков В данном подходе для каждого временного окна было вычислено 11 показателей: среднее значение угла поворота ...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorСапрыкин Я. Д.ru
dc.contributor.authorРязанцев В. И.ru
dc.contributor.authorСмирнов А. А.ru
dc.coverage.spatialвременная последовательностьru
dc.coverage.spatialбезопасность дорожного движенияru
dc.coverage.spatialклассификация состояния водителяru
dc.coverage.spatialнейронные сетиru
dc.coverage.spatialусталость водителяru
dc.coverage.spatialугол поворота рулевого колесаru
dc.creatorСапрыкин Я. Д., Рязанцев В. И., Смирнов А. А.ru
dc.date.issued2021ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\466238ru
dc.identifier.citationСапрыкин, Я. Д. Применение нейронных сетей к анализу временных последовательностей при распознавании усталости водителя автомобиля / Я. Д. Сапрыкин, В. И. Рязанцев, А. А. Смирнов // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2021) : сб. тр. по материалам VII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 20-24 сент.) : [в 3 т.] / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изображений РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника РАН. - Самаpа : Изд-во Самар. ун-та, 2021Т. 3: Искусственный интеллект и науки о данных. - 2021. - С. 031342.ru
dc.language.isorusru
dc.relation.ispartofИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2021) : сб. тр. по материалам VII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 20-24 сент.) : [в 3 т.].ru
dc.sourceИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2021). - Т. 3 : Искусственный интеллект и науки о данныхru
dc.titleПрименение нейронных сетей к анализу временных последовательностей при распознавании усталости водителя автомобиляru
dc.typeTextru
dc.citation.spage031342ru
dc.citation.volume3ru
dc.textpartНаилучших результатов удалось добиться при использовании двух скрытых слоев с 500 нейронами в каждом и функцией активации ReLU. При данном подходе точность распознавания бодрого водителя составила 98,3%, уставшего – 91,2%. 2.2. Классификация с предварительным вычленением признаков В данном подходе для каждого временного окна было вычислено 11 показателей: среднее значение угла поворота ...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
84paper031342.pdf515.36 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.