• ВХОД

    •  

    Полное описание

    О комплексном распознавании дорожных знаков на основе искусственных нейронных сетей и миварной экспертной системы = About complex recognition of road signs based on artificial neural networks and mivar expert system / А. С. Шашурин, А. Р. Мелконьянц, С. А. Ковалев [и др.]. - Текст : непосредственный // Международный научно-технический конгресс "Интеллектуальные системы и информационные технологии - 2022". "ИС & ИТ-2022". "IS&IT'22", 1-9 сентября 2022 года, Дивноморское, Россия : труды конгресса : [в 2-х т.] / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Российская ассоциация искусственного интеллекта, Южный федеральный университет. - Таганрог : Изд-во Ступина С. А., 2022. - Т. 1. - С. 35-43. - Библиогр. в конце ст. - ISBN 978-5-6047650-7-4.

    ГРНТИ УДК
    28.23004.8
    28.23.35004.891
    28.23.37004.032.26
    28.23.15004.93'1

    Рубрики:
    Искусственный интеллект
    Нейронные сети
    Экспертные системы
    Распознавание образов

    Кл.слова (ненормированные): мивар -- миварные сети -- экспертные системы -- разуматор -- искусственный интеллект -- большие знания -- комплексное распознавание образов -- искусственные нейронные сети
    Аннотация: В работе предложен новый подход к комплексному распознаванию образов на примере дорожных знаков в сложных условиях видимости. Проанализированы проблемы распознавания дорожных знаков с искусственными нейронными сетями (ИНС). Предложена новая комплексная модель гибридной интеллектуальной информационной системы (ГИИС), которая включает в себя миварную экспертную систему (МЭС) и шесть ИНС. Одна из них занимается нахождением дорожных знаков и увеличением изображения. Далее пять ИНС определяют отдельные признаки дорожного знака на изображении: форма, цвет, наличие цифр, стрелок или иных отличительных знаков. Полученные данные от ИНС передаются в МЭС, которая на основе полученных данных делает логический вывод и определяет класс знака. ГИИС с логическим выводом достигла 97% верных распознаваний, что превышает точность при использовании только ИНС.
    Доп. точки доступа:
    Шашурин, А.С.
    Мелконьянц, А.Р.
    Ковалев, С.А.
    Гусев, С.Р.
    Селиверстова, Анастасия Валерьевна
    Булатова, Ирина Георгиевна
    "Интеллектуальные системы и информационные технологии - 2022", международный научно-технический конгресс(21 ; с. Дивноморское, Краснодарский край)
    Российская ассоциация искусственного интеллекта
    Южный федеральный университет(Ростов-на-Дону)

    Экз-ры полностью 13ba35cf2e65e552cd41656059430bc8
    Нет сведений об экземплярах
    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -890933-312229)

    Шифр в сводном ЭК: 3b7776894f402b77499aebf8be8d1da3




    Заказ фрагмента документа ₽