Digital Repository
Of Polessky State University
ISSN (online): 2310-7413
Please use this identifier to cite or link to this item:
https://rep.polessu.by/handle/123456789/35510| Title: | Нейросетевое распознавание дорожных знаков в задачах анализа дорожного трафика |
| Other Titles: | Neural network-based traffic sign recognition in road traffic analysis tasks |
| Authors: | Вувуникян, Ю.М. Черник, Д.А. Vuvunikyan, Yu. Chernik, D. |
| Keywords: | компьютерное зрение дорожный трафик дорожные знаки нейронные сети детекция объектов YOLO интеллектуальные транспортные системы computer vision road traffic traffic signs neural networks object detection YOLO intelligent transport systems |
| Issue Date: | 2026 |
| Publisher: | Пинск : Полесский государственный университет |
| Citation: | Вувуникян, Ю. М. Нейросетевое распознавание дорожных знаков в задачах анализа дорожного трафика / Ю. М. Вувуникян, Д. А. Черник // Инжиниринг : теория и практика : материалы VI международной научно-практической конференции, Полесский государственный университет, г. Пинск, Республика Беларусь, 29-30 апреля 2026 г. / Полесский государственный университет [и др.]; редкол. Дунай В. И., Пригодич И. А., Чещевик В. Т. – Пинск : ПолесГУ, 2026. – С. 6-8. |
| Abstract: | В статье рассматривается задача распознавания дорожных знаков как одного из ключевых этапов анализа дорожного трафика на основе методов компьютерного зрения. Обоснована целесообразность применения нейросетевых методов детекции объектов для обработки дорожных сцен. Рассмотрены особенности использования сверточных нейронных сетей и архитектур семейства YOLO для распознавания дорожных знаков. Описан программный прототип системы, ориентированной на обнаружение дорожных знаков на изображениях. |
| Description: | The article considers traffic sign recognition as one of the key stages of road traffic analysis based on computer vision methods. The relevance of applying neural network object detection methods for road scene processing is substantiated. The features of using convolutional neural networks and YOLO family architectures for traffic sign recognition are discussed. A software prototype focused on traffic sign detection in images is described. |
| Appears in Collections: | 2026 |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Neirosetevoe_raspoznavanie.pdf | 194.16 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.