Отрывок: 21%, что является достоверным показателем [5]. Необходимо использовать алгоритм сегментации и экспериментально оценить качество работы на реальном видеопотоке. После прохождения алгоритма сегментации изображения дорожных знаков масштабируются и подаются на вход обученной нейронной сети [6]. Средний показатель качества распознавания для изображений, вырезанных из реального видеопотока, составляет 97.64%, что является достоверным показателем. На основании пров...
Название : Распознавание дорожных знаков в интеллектуальной транспортной геоинформационной системе ITSGIS
Авторы/Редакторы : Клепиков Н.
Михеева Т.
Дата публикации : 2022
Библиографическое описание : Клепиков, Н. Распознавание дорожных знаков в интеллектуальной транспортной геоинформационной системе ITSGIS / Н. Клепиков, Т. Михеева // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022) : сб. тр. по материалам VIII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 23 - 27 мая) : в 5 т. / М-во науки и образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2022Т. 4: Искусственный интеллект / под ред. А. В. Никонорова. - 2022. - С. 043963.
Аннотация : В данной статье описано распознавание дорожных знаков с помощью сверточных нейронных сетей, а также реализация плагина «Дорожные знаки» в интеллектуальной транспортной геоинформационной системе ITSGIS. Плагин "Дорожные знаки" облегчит работу пользователям вышеуказанной разработки. Цель работы – разработать эффективный метод распознавания дорожных знаков, обладающий высокой степенью инвариантности к искажениям. Экспериментальные исследования показали, что с помощью сверточных нейронных сетей можно достичь высокой точности распознавания изображений.
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\491281
Ключевые слова: сверточные нейронные сети
системы компьютерного зрения
распознавание дорожных знаков
дорожные знаки
интеллектуальная транспортная геоинформационная система ITSGIS
компьютерное зрение
обработка изображений
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
ИТНТ-2022. Том 4. Искусственный интеллект/978-5-7883-1792-2_2022-043963.pdf767.65 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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