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
119 KB...
02 09 2026 3:48:34
Статья в формате PDF
192 KB...
01 09 2026 16:41:50
В статье предлагается тpaктовка ресурсного потенциала сельского хозяйства региона. Представлена авторская методика построения интегрального индикатора, позволяющего судить об уровне развития ресурсного потенциала аграрной сферы региона. Дана оценка ресурсного потенциала аграрной сферы регионов Юга России.
...
31 08 2026 3:49:25
Статья в формате PDF
113 KB...
30 08 2026 22:10:49
Статья в формате PDF
104 KB...
29 08 2026 8:12:55
Статья в формате PDF
102 KB...
28 08 2026 8:15:13
Статья в формате PDF
191 KB...
27 08 2026 2:32:26
Статья в формате PDF
112 KB...
25 08 2026 6:40:38
Статья в формате PDF
120 KB...
24 08 2026 20:27:36
Статья в формате PDF
111 KB...
23 08 2026 16:14:56
Статья в формате PDF
101 KB...
21 08 2026 8:28:42
Статья в формате PDF
101 KB...
20 08 2026 0:43:35
Статья в формате PDF
121 KB...
19 08 2026 18:22:40
Распространённость мастопатии в популяции может достигать более 70 % и не зависит от этнического фенотипа. 92,5 % пациенток, самостоятельно обратившихся по поводу мастопатии, – это городские жители из социальной категории «служащие» со средним специальным и высшим гуманитарным образованием. Сопутствующие заболевания органов пищеварения и урогeнитaльной системы, а также девиантные психологические черты личности достоверно чаще регистрируются у женщин с мастопатией, чем в контроле. Более 70 % женщин отмечают усиление симптомов мастопатии после обострения соматических заболеваний и нервных стрессов, а более 80 % испытывают психологический дискомфорт от направления в онкодиспансер.
Необходимы специализированные маммологические кабинеты при женских консультациях и поликлиниках для квалифицированной диагностики, лечения и психологической коррекции пациенток с доброкачественными заболеваниями молочных желез.
...
18 08 2026 17:29:28
Статья в формате PDF
141 KB...
17 08 2026 17:52:36
В работе приводятся сведения относительно возможности применения тестовых заданий и биологических задач для исследования личностных особенностей учащихся и выявления одаренных детей. Показано, что использование этого подхода может способствовать повышению эффективности выявления школьников с повышенным уровнем интеллекта.
...
16 08 2026 19:56:14
15 08 2026 20:39:14
Статья в формате PDF
305 KB...
14 08 2026 12:56:12
Статья в формате PDF
267 KB...
13 08 2026 23:12:39
Статья в формате PDF
336 KB...
12 08 2026 9:32:40
Статья в формате PDF
142 KB...
11 08 2026 17:55:45
Статья в формате PDF
113 KB...
10 08 2026 6:36:34
Статья в формате PDF
124 KB...
09 08 2026 20:58:52
Статья в формате PDF
122 KB...
08 08 2026 11:42:19
Статья в формате PDF
166 KB...
07 08 2026 10:10:47
Статья в формате PDF
112 KB...
06 08 2026 1:33:42
Статья в формате PDF
103 KB...
05 08 2026 18:40:53
Статья в формате PDF
204 KB...
03 08 2026 11:31:36
02 08 2026 12:10:36
Статья в формате PDF
151 KB...
01 08 2026 14:18:15
Статья в формате PDF
120 KB...
31 07 2026 15:39:18
Статья в формате PDF
104 KB...
30 07 2026 19:56:58
Статья в формате PDF
141 KB...
29 07 2026 10:58:43
Статья в формате PDF
119 KB...
28 07 2026 7:16:46
Статья в формате PDF
117 KB...
27 07 2026 3:53:54
Статья в формате PDF
119 KB...
25 07 2026 12:39:42
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 ::