Публікація: Визначення оптимального шляху транспортних потоків та прогнозування дорожніх заторів за допомогою штучного інтелекту
dc.contributor.author | Гнилицький, Я. В. | |
dc.date.accessioned | 2022-08-14T14:20:17Z | |
dc.date.available | 2022-08-14T14:20:17Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.description.abstract | Мета роботи – розробити систему, що дозволяє відстежувати транспортний рух, та на основі цієї інформації контролювати роботу світлофорів і перенаправляти транспортний потік на більш оптимальні маршрути. В роботі були розглянуті: питання, щодо штучного інтелекту та сфери його застосування, процес тренування моделі для розпізнавання об'єктів, використовуючи претреновану модель EfficientDetз використанням публічного набору даних автомобілів, важливість використання розробленої системи у роботі світлофорів та застосування алгоритму Дейкстри для перенаправлення транспортних потоків. | uk_UA |
dc.identifier.citation | Гнилицький Я. В. Визначення оптимального шляху транспортних потоків та прогнозування дорожніх заторів за допомогою штучного інтелекту : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 172 Телекомунікації та радіотехніка / Я. В. Гнилицький ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2022. – 62 с. | uk_UA |
dc.identifier.uri | https://openarchive.nure.ua/handle/document/20871 | |
dc.language.iso | uk | uk_UA |
dc.subject | затори на дорогах | uk_UA |
dc.subject | python | uk_UA |
dc.subject | розпізнавання об'єктів | uk_UA |
dc.subject | алгоритм Дейкстри | uk_UA |
dc.title | Визначення оптимального шляху транспортних потоків та прогнозування дорожніх заторів за допомогою штучного інтелекту | uk_UA |
dc.type | Other | uk_UA |
dspace.entity.type | Publication |
Файли
Оригінальний пакет
1 - 1 з 1
Завантаження...
- Назва:
- 2022_M_IMI_Gnilitsky_YaV.pdf
- Розмір:
- 2.45 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 9.42 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: