Личный кабинет
Подробное описание документа
Матвеев Д. А.
Разработка модели сверточной нейронной сети для классификации российских дорожных знаков / Матвеев Д. А., Петруничева А. С. - DOI 10.18698/2541-8009-2020-9-640 // Политехнический молодежный журнал МГТУ им. Н. Э. Баумана. - 2020. - № 9. -
Скачать документ
Систему классификации дорожных знаков можно использовать и как самостоятельное решение для задач анализа изображений, и как часть системы компьютерного зрения автомобиля для решения задач помощи водителю и автономного управления. В работе рассмотрены некоторые современные подходы в области классификации изображений с помощью сверточных нейронных сетей, проанализированы их типовые архитектуры и особенности, описаны этапы разработки и обучения модели такой нейросети. Представленные результаты получены на основе использования базы изображений российских дорожных знаков — Russian Traffic Sign Dataset (RTSD). Программная реализация алгоритмов обучения модели нейросети и ее анализа осуществлялась на языке Python с помощью библиотеки Keras на общедоступной платформе Google Colaboratory.
Статья опубликована в следующих изданиях
№ 9. - 2020.
