Сравнение алгоритмов обнаружения объектов в задаче оценки плотности автомобильных потоков

Жгутов П. Е.; Муравьев В. С.

Title:	Сравнение алгоритмов обнаружения объектов в задаче оценки плотности автомобильных потоков
Authors:	Жгутов П. Е. Муравьев В. С.
Keywords:	дорожный трафик автомобильные потоки YOLO анализ дорожного трафика метод выделения движения оценка плотности автомобильного потока нейросетевой алгоритм обнаружения
Issue Date:	2023
Citation:	Жгутов, П. Е. Сравнение алгоритмов обнаружения объектов в задаче оценки плотности автомобильных потоков / П. Е. Жгутов, В. С. Муравьев // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6 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. изобр. РАН - Фил. Федер. науч.-исслед. центра "Кристаллография и фотоника" Рос. акад. наук. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2023Распознавание, обработка и анализ изображений / под ред. В. В. Сергеева. - 2023. - С. 031502.
Abstract:	Данная работа посвящена сравнению нейросетевого и классического подходов к обнаружению объектов в рамках задачи, по оценке плотностиавтомобильных потоков. Рассматривается возможность использования нейросетевого алгоритма, как более точного, надежного и универсального. Цель работы состоит в оценке точности работы каждого из алгоритмов и сравнения полученных результатов. На основе проведенного исследования были показаны преимущества нейросетевого алгоритма в точности обнаружения и подсчета транспортных средств. За счет этого выросла общая эффективность оценки плотности автомобильного потока.
URI:	http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/13154
Appears in Collections:	Информационные технологии и нанотехнологии

Files in This Item:

File	Size	Format
978-5-7883-1919-3_2023-031502.pdf	243.34 kB	Adobe PDF	View/Open

Show full item record

Samara University Repository

Welcome!