Отрывок: Обучение будет производить стандартным образом в пределах 100 эпох и частичной нормализации обучающей выборки. Для оценки качества работы использовалась 1000 изображений, не входящих в обучающую выборку. Из этого массива 100 изображений не содержали сцену с рабочим местом водителя, на 100 изображениях рабочее место было, но не было ...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Буранкина П. В. | ru |
dc.contributor.author | Дементьев В. Е. | ru |
dc.contributor.author | Сергеев А. А. | ru |
dc.coverage.spatial | искусственные нейронные сети | ru |
dc.coverage.spatial | сверточные нейронные сети (СНС) | ru |
dc.coverage.spatial | сверточные нейросетевые алгоритмы | ru |
dc.coverage.spatial | распознавание образов | ru |
dc.coverage.spatial | поведение водителей | ru |
dc.coverage.spatial | поведенческий анализ | ru |
dc.coverage.spatial | мобильные разработки | ru |
dc.creator | Буранкина П. В., Дементьев В. Е., Сергеев А. А. | ru |
dc.date.accessioned | 2023-10-05 09:28:18 | - |
dc.date.available | 2023-10-05 09:28:18 | - |
dc.date.issued | 2023 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\541747 | ru |
dc.identifier.citation | Буранкина, П. В. Мониторинг действий водителя на основе применения сверточных нейросетевых алгоритмов / П. В. Буранкина, В. Е. Дементьев, А. А. Сергеев // 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. 031212. | ru |
dc.identifier.uri | http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Monitoring-deistvii-voditelya-na-osnove-primeneniya-svertochnyh-neirosetevyh-algoritmov-105995 | - |
dc.description.abstract | В работе обосновывается актуальность задачи мониторинга действий водителя, формулируются требования к осуществлению такого мониторинга ипредлагаются два варианта его реализации на основе применения высокопроизводительной платформы со встроенной дискретной видеокартой и обычного мобильного телефона. Полученные количественные характеристики эффективности позволяют сделать вывод о практической возможности решения задачи распознавания действий водителя в режиме реального времени в том числе на низкопроизводительных платформах. | ru |
dc.language.iso | rus | ru |
dc.relation.ispartof | 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 | ru |
dc.source | Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023). - Т. 3 : Распознавание, обработка и анализ изображений | ru |
dc.title | Мониторинг действий водителя на основе применения сверточных нейросетевых алгоритмов | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.citation.spage | 031212 | ru |
dc.citation.volume | 3 | ru |
dc.textpart | Обучение будет производить стандартным образом в пределах 100 эпох и частичной нормализации обучающей выборки. Для оценки качества работы использовалась 1000 изображений, не входящих в обучающую выборку. Из этого массива 100 изображений не содержали сцену с рабочим местом водителя, на 100 изображениях рабочее место было, но не было ... | - |
Располагается в коллекциях: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
978-5-7883-1919-3_2023-031212.pdf | 317.09 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.