Розпізнавання нетипових ситуацій на дорозі за допомогою згорткової нейронної мережі

  • Олег Костянтинович Колесницький Вінницький національний технічний університет
  • Сергій Володимирович Кукунін Spotlight Media Labs, Sunnyvale, California
  • Мирослав Юрійович Дерев’янко Вінницький національний технічний університет
  • Артур Амадейович Преподобний Мендеш Да Майа Вінницький національний технічний університет
Ключові слова: обробка зображень, нетипові ситуації, дорожньо-транспортні пригоди, згорткова нейронна мережа

Анотація

Запропоновано інформаційну технологію розпізнавання нетипових ситуацій на дорозі та досліджено її програмну реалізацію. Для детектування та трекінгу об’єктів в реальному часі використовувалася згорткова нейронна мережа YOLO. Для виявлення нетипових ситуацій використовувався аналіз змін характеристик руху виявлених об’єктів.

Завантаження

Данные скачивания пока не доступны.

Біографії авторів

Олег Костянтинович Колесницький, Вінницький національний технічний університет

доцент, канд. техн. наук, доцент кафедри комп’ютерних наук

Сергій Володимирович Кукунін, Spotlight Media Labs, Sunnyvale, California

Principal Full Stack Software Engineer

Мирослав Юрійович Дерев’янко, Вінницький національний технічний університет

магістрант кафедри комп’ютерних наук

Артур Амадейович Преподобний Мендеш Да Майа, Вінницький національний технічний університет

магістрант кафедри комп’ютерних наук

Посилання

Road accident statistics in Ukraine [Electronic resource]. - Access mode: http://patrol.police.gov.ua/statystyka/

Safe City: Over 400 surveillance cameras have been installed in Vinnitsa [Electronic resource]. - Accessmode: https://www.myvin.com.ua/en/news/events/53372.html

Frank Millstein Convolutional Neural Networks in Python: Beginner's Guide to Convolutional NeuralNetworks in Python. CreateSpace Independent Publishing Platform, 2018. 120 p.

Sight Machine. Powering digital Manufacturing. - Access mode: https://sightmachine.com/.

Deep Neural Networks for Image Recognition and Classification Problems [Electronic resource]. - Accessmode: http://itcm.comp-sc.if.ua/2017/Sineglazov.pdf.

Convolutional neural network - a simple explanation of CNN and its application [Electronic resource]. -Access mode: https://evergreens.com/en/articles/cnn.html

Artificial Intelligence (AI) Vs. Machine Learning Vs. Deep Learning [Online resource]. - Access mode:https://skymind.ai/wiki/ai-vs-machine-learning-vs-deep-learning.

Darknet: Open Source Neural Networks and YOLO: Real-Time Object Detection. - Access mode:https://pjreddie.com/darknet/yolo.

Shcherbakova G.Yu. Probability theory lecture notes. Odessa: Science and Technology, 2005. 68 p.

VF Bardachenko, OK Kolesnitsky, SA Vasiletsky. Prospects for the use of pulsed neural networks withtimer representation of information for dynamic pattern recognition // USiM.-2003-№6.- P. 73-82.

Kolesnitsky OK Analytical review of hardware realizations of spike neural networks / OK Kolesnitsky //Mathematical Machines and Systems. - 2015. - №1, P.3-19. ISSN 1028-9763 [Electronic resource]. AccessMode - http://www.immsp.kiev.ua/publications/articles/2015/2015_1/01_2015_Kolesnytskyy.pdf

Neurocomputer architecture based on spiking neural network and its optoelectronic implementation / OlehK. Kolesnytskyj; Vladislav V. Kutsman; Krzysztof Skorupski; Mukaddas Arshidinova, Proc. SPIE 11176,Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High-Energy Physics Experiments2019, 1117609 (6 November 2019); doi: 10.1117 / 12.2536607

Опубліковано
2020-03-12
Як цитувати
[1]
О. Колесницький, С. Кукунін, М. Дерев’янко, і А. Преподобний Мендеш Да Майа, Розпізнавання нетипових ситуацій на дорозі за допомогою згорткової нейронної мережі, ОЕІЕТ, vol 38, № 2, с. 38-44, Бер 2020.
Розділ
Системи технічного зору і штучного інтелекту з обробкою та розпізнаванням зображень