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 134 KB...
24 04 2024 5:31:56
Статья в формате PDF 243 KB...
23 04 2024 17:47:26
Статья в формате PDF 329 KB...
22 04 2024 10:28:11
21 04 2024 2:40:27
В статье дано математическое описание процесса образования градиентных оксидных покрытий в микроплазменном режиме для случая, когда лимитирующей стадией процесса является стадия доставки ионов из раствора электролита к поверхности электрода. Статья может быть полезна исследователям и пpaктикам, изучающим и использующим микроплазменные процессы для получения оксидных и керамических покрытий в растворах электролитов. ...
20 04 2024 13:58:45
Статья в формате PDF 124 KB...
19 04 2024 8:15:17
Статья в формате PDF 129 KB...
18 04 2024 20:54:18
17 04 2024 0:41:33
Статья в формате PDF 119 KB...
16 04 2024 8:12:42
Статья в формате PDF 121 KB...
15 04 2024 4:23:37
Статья в формате PDF 293 KB...
14 04 2024 4:19:54
Статья в формате PDF 119 KB...
13 04 2024 6:43:35
Статья в формате PDF 119 KB...
12 04 2024 8:57:43
Статья в формате PDF 129 KB...
10 04 2024 5:11:27
Статья в формате PDF 260 KB...
09 04 2024 6:21:35
Существующие методы атомной эмиссионной спектроскопии для исследования состава металлов и сплавов используются во всех отраслях машиностроения. По мнению авторов, современные методы уже не обеспечивают необходимых точностей измерений. В данной работе авторами проведены исследования влияния внешних факторов на точность измерений прибора атомно-эмиссионной спектроскопии. ...
08 04 2024 1:10:35
07 04 2024 19:21:41
Статья в формате PDF 134 KB...
06 04 2024 7:58:50
Статья в формате PDF 119 KB...
05 04 2024 16:19:33
Статья в формате PDF 102 KB...
04 04 2024 2:56:36
Статья в формате PDF 144 KB...
03 04 2024 1:49:42
02 04 2024 15:46:21
Статья в формате PDF 133 KB...
01 04 2024 5:28:24
Статья в формате PDF 289 KB...
31 03 2024 17:46:21
Статья в формате PDF 108 KB...
30 03 2024 23:55:18
Статья в формате PDF 164 KB...
29 03 2024 8:33:22
Статья в формате PDF 235 KB...
28 03 2024 1:10:27
Статья в формате PDF 126 KB...
27 03 2024 3:33:59
Статья в формате PDF 249 KB...
26 03 2024 13:23:42
В данной статье освещается тема метафизики границ бытия человека в немецкой классической философии. Анализ данной темы основан на трудах Канта и Гегеля. В статье отмечается, что, согласно воззрениям Канта и Гегеля, становление человеческой природы тесно связано с религией, а достигается в условиях государственной формы бытия. ...
25 03 2024 18:56:43
Статья в формате PDF 108 KB...
24 03 2024 16:18:23
23 03 2024 17:22:29
Статья в формате PDF 123 KB...
22 03 2024 8:16:39
Статья в формате PDF 109 KB...
21 03 2024 18:58:46
Представлены результаты двухлетних опытных работ с целью разработки эффективных способов биологической рекультивации без нанесения плодородного слоя на отвалах Айхальского ГОКа. ...
19 03 2024 14:34:43
Статья в формате PDF 121 KB...
17 03 2024 22:21:13
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 ::