РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ КАМЕРАМИ ДОРОЖНОГО ДВИЖЕНИЯ
Ключевые слова:
искусственный интеллект, распознавание образов, дорожно-транспортное происшествие, правила дорожного движения, обработка данныхАннотация
в статье рассмотрено применение элементов искусственного интеллекта (ИИ), в виде распознавания образов и оценки их влияния на дорожно-транспортную обстановку в Иркутской области. С увеличением количества автомобилей в городах появилась необходимость регулировки правил дорожного движения без задействования огромных человеческих ресурсов. Установленные камеры на дорогах имеют ряд проблем с правильным распознаванием автомобилей. Зачастую системы стационарны и их располагают на большой высоте от дороги, что даёт возможность многим водителям избегать фиксации государственного номера путем различных ухищрений. В случае обнаружения нарушения правил дорожного движения, камера не сможет определить владельца транспортного средства. А также выявлены и другие недостатки систем, основанные на искусственном интеллекте, предложены способы их усовершенствования. ИИ позволяет обрабатывать большие потоки информации, которые не способен проанализировать специалист. Внедрение системы распознавания образов транспортную сферу значительно снизит количество аварий и нарушений правил дорожного движения.
Библиографические ссылки
А. Ю. Кручинин, Р. Р. Галимов ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ВИДЕОДАННЫХ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ СИТУАЦИЙ УГОНА АВТОМОБИЛЯ НА ПАРКОВКЕ // Программные продукты и системы. 2020. — № 1. — С. 162-168. — ISSN 2311-2735. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/journal/issue/312298 (дата обращения: 13.10.2022). — Режим доступа: для авториз. пользователей. — С. 1.).
Селянкин В.В. Компьютерное зрение. Анализ и обработка изображения. 2021.С.152.
Ляшева М.А. Системы распознавания образов. 2021. С.128.
Росстат. [Электронный ресурс].https://rosstat.gov.ru/statistics/transport (Дата обращения 13.09.2022).
Распознавание образов при принятии решений в экспертных системах [Электронный ресурс]. https://ntv.ifmo.ru/ru/article/18788/raspoznavanie_obrazov_v_ekspertnyh_sistemah_prinyatiya_resheniy.html. (Дата обращения 13.09.2022).
"ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ" VS ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ РАЗУМ [Электронный ресурс]. https://elibrary.ru/item.asp?id=37314429. (Дата обращения 12.10.2022)
Печкин А.Д., Кириллова Т.К. Оценка и перспективы развития глубокого обучения искусственных нейронных сетей // Молодая наука Сибири. 2021. № 1 (11). С. 375-380.
Переберин П.Н. Распозование образов объектов // Антропоцентрические науки: инновационный взгляд на образование и развитие личности. Материалы VI Международной научно-практической конференции. Э.П. Комарова (ответственный редактор). 2017. С. 142-143.
Бобровский Г.А. Обучаемое устройство моделирующее восприятие и распознование образов характера движения объекта контроля// Вестник Луганского государственного университета имени Владимира Даля. 2022. № 5 (59). С. 180-184.
Круглов М.А., Андреянов Н.В., Сафина Д.Н. Распознавание образов с использованием контуров объектов // Научно-технический вестник Поволжья. 2022. № 8. С. 21-23.
Леонов С.Н., Головков В.В., Яковлев И.И. Распознавание неупорядоченных деталей на видеоряде с помощью интеллектуальных систем технического зрения // Евразийский союз ученых. 2016. № 5-2 (26). С. 50-52
Карлин А.К., Тимофеев Е.А., Маматов Ю.А., Штерн Г.П., Малков А.Н. Нейронные сети с потоковым представлением информации. Отчет о НИР № 97-01-00269. Российский фонд фундаментальных исследований. 1999.
Астанаева А. Обзор методов распознавания образов// Scientific Evolution. 2020. № 1 (1). С. 58-63.
Донец С.А. Перспективы применения нейросетей для идентификации лица человека на изображении //Актуальные проблемы деятельности подразделений УИС. Сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции: в 2-х томах. Ответственный за выпуск Д. Г. Зыбин. 2020. С. 347-350.
Дидарханова Г.Д., Мукашев А.А. Современные методы и модели распознавания образов // SCIENCE, EDUCATION, INNOVATION. сборник статей Международной научно-практической конференции. Пенза, 2021. С. 35-38.
