ПОВЫШЕНИЕ КАЧЕСТВА СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ПОТОЧНЫХ ДАННЫХ ЗА СЧЕТ РАСПОЗНАВАНИЯ ВИДЕОИЗОБРАЖЕНИЙ
Изучение трaнcпортных систем с помощью математического моделирования ведется уже почти 100 лет. Однако до сих пор в этой области остается много пробелов. Более того, в течение последних лет стало очевидно, что теория ТП переживает некоторый кризис. Это видно и в целом по публикуемым в последнее время статьям, и по проблемам, с которыми работают специалисты-исследователи и отраслевые специалисты в области автотрaнcпорта в городе Москве.
Современное общество нуждается в постоянном увеличении трaнcпортного сообщения, а это в свою очередь влечет за собой улучшение качества ТС, его надежности и безопасности. Это требует затрат на улучшение инфраструктуры трaнcпортной сети и превращает ее в единую логическую цепь. Введение в исследование трaнcпортного потока анализатора - уже не новость, однако этой проблемой всё-таки не занимаются настолько, насколько она этого требует. С введением таких анализаторов улучшится качество трaнcпортного потока, как единой системы, облегчится пересчет и статистический учет автомобилей, будет снижена аварийная ситуация. Однако трaнcпортный поток нестабилен и получение информации из него является очень трудоемким и ресурсозатратным процессом. Множество различных образов исследуются или распознаются вручную. Технология распознавания образов еще недостаточно автоматизирована, испробована и применяется только в лабораториях, для статистики. В то же время, в повседневной жизни также необходимо применение этой модели. Следовательно, анализ различных алгоритмов распознавания образов очень актуален и востребован в различных компаниях или фирмах для облегчения подсчета статистических данных.
В современном мире существует сравнительно много алгоритмов распознавания образов в различных областях деятельности. К наиболее известным из них можно отнести алгоритм секущих плоскостей, алгоритмы последовательной классификации («Индекс 1», «Индекс 2», «Исправление индексов»), распознавание образов по методу потенциальных функций, алгоритм Максимина и др.
Проанализировав эти алгоритмы применительно к статистическому анализу на примере анализа трaнcпортного потока, были сделаны следующие выводы. В качестве критериев отбора использовались такие, как распространенность алгоритма, его изученность и соответствие теме. Применяя алгоритм секущих плоскостей следует ожидать, что в каждом варианте машина будет ошибаться по-разному, поэтому для достижения нужной точности нужно использовать много машин, либо улучшать эффективность алгоритма. В то же время, алгоритм потенциальных функций в силу своей распространенности и эффективности не нуждается в улучшении. Поэтому, применяя оба эти алгоритма, и используя различные факторы для улучшения эффективности алгоритма секущих плоскостей, можно добиться достаточно серьезных положительных результатов в повышении качества статистического анализа поточных данных за счет распознавания видеоизображений.
Список литературы
- Математическое моделирование динамики трaнcпортный потоков мегаполиса / В. В. Семенов. - 2007. - 45 с.
- Tрaнcпортный поток как динамическая хаpaктеристика воздействия на автомобильную дорогу / В.А. Осиновская. - 2006. - 4 с.
- Синтез безопасного оптимального управления трaнcпортным потоком при случайных начальных условиях / А.И. Дивеев, Ю.Х. Кесельман. - 2007. - 11 с.
Статья в формате PDF 253 KB...
25 04 2024 7:49:27
Статья в формате PDF 317 KB...
24 04 2024 15:43:16
Статья в формате PDF 286 KB...
23 04 2024 16:56:57
Статья в формате PDF 110 KB...
22 04 2024 9:51:58
Статья в формате PDF 200 KB...
21 04 2024 10:35:45
Статья в формате PDF 118 KB...
20 04 2024 8:15:50
Статья в формате PDF 253 KB...
19 04 2024 18:20:40
Статья в формате PDF 311 KB...
18 04 2024 1:38:57
Статья в формате PDF 111 KB...
17 04 2024 21:37:36
В представленной статье дается попытка разграничения понятия «образовательное прострaнcтво» на основе анализа имеющихся дефиниций и примере формирования целостного образовательного прострaнcтва в профессиональном образовательном учреждении, интегрирующем его начальный, средний и высший уровни. ...
15 04 2024 20:35:29
Статья в формате PDF 276 KB...
14 04 2024 15:56:53
Статья в формате PDF 102 KB...
13 04 2024 6:13:54
Статья в формате PDF 146 KB...
12 04 2024 9:20:44
Статья в формате PDF 122 KB...
11 04 2024 22:18:58
Статья в формате PDF 110 KB...
10 04 2024 0:22:17
Статья в формате PDF 110 KB...
09 04 2024 6:48:33
Статья в формате PDF 387 KB...
08 04 2024 4:57:57
Статья в формате PDF 207 KB...
07 04 2024 4:23:26
Статья в формате PDF 260 KB...
06 04 2024 20:25:58
Статья в формате PDF 630 KB...
05 04 2024 13:40:54
Статья в формате PDF 133 KB...
04 04 2024 7:52:47
Статья в формате PDF 110 KB...
03 04 2024 21:40:45
Статья в формате PDF 120 KB...
31 03 2024 15:45:49
Статья в формате PDF 112 KB...
30 03 2024 6:36:29
Статья в формате PDF 110 KB...
29 03 2024 22:42:55
Статья в формате PDF 254 KB...
28 03 2024 17:22:29
Статья в формате PDF 191 KB...
27 03 2024 20:39:54
26 03 2024 10:26:12
Статья в формате PDF 252 KB...
25 03 2024 1:49:44
Статья в формате PDF 168 KB...
24 03 2024 16:33:15
Статья в формате PDF 112 KB...
23 03 2024 10:31:50
Статья в формате PDF 789 KB...
22 03 2024 8:42:52
Статья в формате PDF 235 KB...
21 03 2024 0:49:12
Статья в формате PDF 109 KB...
18 03 2024 14:52:48
Статья в формате PDF 104 KB...
17 03 2024 7:55:34
Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::