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
109 KB...
06 08 2026 4:32:17
Статья в формате PDF
115 KB...
05 08 2026 8:34:37
Статья в формате PDF
96 KB...
04 08 2026 14:55:45
Статья в формате PDF
123 KB...
03 08 2026 12:29:29
Статья в формате PDF
231 KB...
02 08 2026 4:27:27
Статья в формате PDF
268 KB...
01 08 2026 7:29:14
Статья в формате PDF
94 KB...
30 07 2026 8:24:32
Статья в формате PDF
105 KB...
29 07 2026 22:27:58
Для налаживания лесной аренды и рационализации лесопользования, прежде всего, в части заготовки кругляка выборочными рубками деревьев по долгосрочным проектам освоения лесов, требуется сортиментацию проводить непосредственно в конкретном лесном древостое, причем задолго до проведения самой заготовки древесины.
На основе применения биотехнических закономерностей и простой шкалы качества сортиментов показана методика сортиментации лесных деревьев.
...
28 07 2026 5:33:59
Приведены данные по концентрациям и соотношениям изтопов стронция и неодима в шошонитовых гранитоидах Алтае-Саянской складчатой области, Большого Кавказа, Британских каледонид, Шотландии, Западного Кунь-Луня, Бразилии. Выделены 4 подтипа гранитоидов, различающихся степенями изотопной обогощённости и деплетированности. По соотношениям 87Sr/86Sr отмечены широкие вариации значений от 0,7022 (мантийные значения) до 0,712958 (компонент обогащённой мантии c контаминацией корового материала). Все подтипы шошонитовых гранитоидов тяготеют к компонентам обогащённой мантии типов EM I и EM II. Это связывается с допущением о вовлечении в субдукционный процесс нижней части континентальной литосферы, или с субдуцированием в мантию терригенных осадков.
...
27 07 2026 20:40:12
Статья в формате PDF
237 KB...
25 07 2026 1:37:49
Статья в формате PDF
131 KB...
22 07 2026 17:47:46
Статья в формате PDF
120 KB...
21 07 2026 14:36:41
Статья в формате PDF
352 KB...
19 07 2026 18:49:46
Статья в формате PDF
85 KB...
18 07 2026 17:54:38
Статья в формате PDF
121 KB...
17 07 2026 21:54:31
Статья в формате PDF
121 KB...
16 07 2026 11:19:55
Изучено влияние высококремнистых природных добавок на качество птицеводческой продукции. Установлено, что включение природных добавок в рацион кур-несушек улучшает прочность скорлупы, что непосредственно ведет к снижению процента боя яиц, повышению инкубационных показателей яиц и увеличению процента вывода цыплят.
...
15 07 2026 7:19:14
Статья в формате PDF
193 KB...
13 07 2026 0:50:44
Статья в формате PDF
258 KB...
12 07 2026 0:45:10
Статья в формате PDF
109 KB...
09 07 2026 12:12:37
Статья в формате PDF
256 KB...
08 07 2026 22:54:31
Статья в формате PDF
127 KB...
06 07 2026 14:22:26
Статья в формате PDF
148 KB...
05 07 2026 18:12:58
Статья в формате PDF
114 KB...
04 07 2026 19:32:25
Статья в формате PDF
130 KB...
03 07 2026 0:52:31
Статья в формате PDF
195 KB...
02 07 2026 13:27:16
Статья в формате PDF
147 KB...
01 07 2026 1:24:16
Статья в формате PDF
111 KB...
30 06 2026 5:42:52
Статья в формате PDF
104 KB...
29 06 2026 6:59:25
Статья в формате PDF
116 KB...
28 06 2026 0:58:30
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 ::
