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
269 KB...
24 05 2026 18:51:43
Статья в формате PDF
136 KB...
23 05 2026 2:16:58
Статья в формате PDF
144 KB...
22 05 2026 7:30:31
Статья в формате PDF
165 KB...
20 05 2026 10:59:45
Статья в формате PDF
250 KB...
19 05 2026 4:55:35
Статья в формате PDF
100 KB...
18 05 2026 15:21:57
Статья в формате PDF
233 KB...
17 05 2026 6:28:21
Статья в формате PDF
156 KB...
16 05 2026 14:54:12
Статья в формате PDF
128 KB...
14 05 2026 16:14:29
Статья в формате PDF 119 KB...
13 05 2026 12:11:50
Предложено устранять внутриутробную гипоксию и асфиксию плода путем искусственной вентиляции его легких дыхательным газом. Для искусственного дыхания внутриутробного плода разработано специальное устройство, названное внутриматочным аквалангом. Внутриматочный акваланг включает аппарат искусственной вентиляции легких и дыхательный контур со специальной раскладной (раздувной) дыхательной маской, надеваемой внутри матки на голову плода наподобие сетчатого шлема. Разработана контролируемая с помощью УЗИ технология введения маски внутрь матки через естественное отверстие в шейке матки, технология одевания дыхательной маски на голову внутриутробного плода при головном его предлежании и технология вентилирования легких внутриутробного плода дыхательным газом.
...
12 05 2026 21:42:49
Статья в формате PDF
154 KB...
11 05 2026 15:23:28
Статья в формате PDF
137 KB...
10 05 2026 23:29:53
Статья в формате PDF
114 KB...
08 05 2026 9:52:25
Статья в формате PDF
91 KB...
07 05 2026 22:13:31
Статья в формате PDF
105 KB...
06 05 2026 9:50:57
Статья в формате PDF
214 KB...
05 05 2026 1:18:37
Статья в формате PDF
277 KB...
04 05 2026 18:11:57
Статья в формате PDF
107 KB...
30 04 2026 14:12:44
Статья в формате PDF
108 KB...
29 04 2026 0:10:43
Статья в формате PDF
120 KB...
28 04 2026 13:13:56
Статья в формате PDF
131 KB...
27 04 2026 2:51:48
Статья в формате PDF
111 KB...
26 04 2026 16:40:11
Статья в формате PDF
129 KB...
25 04 2026 16:55:20
Статья в формате PDF
300 KB...
24 04 2026 13:49:43
Статья в формате PDF
704 KB...
23 04 2026 8:17:30
Статья в формате PDF
136 KB...
22 04 2026 22:40:20
Статья в формате PDF
137 KB...
21 04 2026 3:10:38
Статья в формате PDF
111 KB...
20 04 2026 7:40:22
В серии стресс-тестов исследованы особенности поведенческих реакций крыс при действии 1,5-бензодиазепинона-2 и его производных в дозах 5, 25, 50 и 100 мг/кг. В результате сравненияэтих показателейс таковыми эталонного препарата диазепама (5 мг/кг), выявлено, что под влиянием 1,5-бензодиазепинона-2 и его трех производных (4-метил-1,5-бензодиазепинон-2, 3-метил-1,5-бензодиазепинон-2, 5-формил-3-метил-1,5-бензодиазепинон-2) поведение крыс в зависимости от уровня аверсивности теста существенно изменяется. В целом установлено, что тестируемые вещества в зависимости от дозы способны проявлять психотропные (антистрессорные, анксиолитические, седативные, антидепрессантные) свойства.
...
19 04 2026 20:57:38
Статья в формате PDF
118 KB...
18 04 2026 16:43:17
Статья в формате PDF
135 KB...
17 04 2026 12:49:33
Статья в формате PDF
105 KB...
16 04 2026 11:25:55
Статья в формате PDF
351 KB...
15 04 2026 23:27:36
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 ::
