Публікація: Інтелектуальна система попередження аварійних транспортних ситуацій на основі нейромережі
Завантаження...
Дата
2023
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
Анотація
Об’єкт дослідження – процес виявлення транспортних засобів на дорозі. Мета – дослідження та вдосконалення ефективних моделей машинного навчання щодо виявлення транспортних засобів та попередження аварійних ситуацій на дорозі з подальшим їх застосуванням та оптимізацією. Досліджено собливості роботи інтелектуальних систем попередження аварійних транспортних ситуацій що є важливими для забезпечення безпеки на дорозі. Досліджено методи теорії машинного навчання та обробки великих даних у реальному часі та методи обробки realtime зображення за допомогою штучного інтелекту та проаналізовані основні математичні моделі та алгоритми нейронних мереж: Transformer, CNN модель та RCNN алгоритм, GAN модель, HOG та YOLO алгоритми, проведено їх порівняння. Наукова новизна – запропонована модель інтелектуальної системи, використовуючи глибоке навчання для аналізу навколишнього середовища, що підвищує точність та ефективність інтелектуальної системи. Практична значимість – завдяки аналізу запропонаваних моделей машинного навчання, була встановлена ефективна модель машинного навчання по визначенню транспортних засобів на дорозі. Результати дослідження спрямовані на підвищення якості та ефективності процесів розпізнання транспортих засобів на дорозі.
Опис
Ключові слова
інтелектуальна система, нейронна мережа, система реального часу, python, обробка великих даних, тестове середовище
Бібліографічний опис
Курченко О. В. Інтелектуальна система попередження аварійних транспортних ситуацій на основі нейромережі : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 123 Комп’ютерна інженерія / О. В. Курченко ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2023. – 61 с.