1. DSpace at Polessky State University
  2. Материалы конференций и семинаров / Conferences and seminars proceedings
  3. Инжиниринг: теория и практика
  4. 2026 год
  5. 2026
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://rep.polessu.by/handle/123456789/35510
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorВувуникян, Ю.М.-
dc.contributor.authorЧерник, Д.А.-
dc.contributor.authorVuvunikyan, Yu.-
dc.contributor.authorChernik, D.-
dc.date.accessioned2026-05-21T11:49:14Z-
dc.date.available2026-05-21T11:49:14Z-
dc.date.issued2026-
dc.identifier.citationВувуникян, 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.ru
dc.identifier.urihttps://rep.polessu.by/handle/123456789/35510-
dc.descriptionThe 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.ru
dc.description.abstractВ 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.ru
dc.language.isoruru
dc.publisherПинск : Полесский государственный университетru
dc.rightsоткрытый доступ-
dc.subjectкомпьютерное зрениеru
dc.subjectдорожный трафикru
dc.subjectдорожные знакиru
dc.subjectнейронные сетиru
dc.subjectдетекция объектовru
dc.subjectYOLOru
dc.subjectинтеллектуальные транспортные системыru
dc.subjectcomputer visionru
dc.subjectroad trafficru
dc.subjecttraffic signsru
dc.subjectneural networksru
dc.subjectobject detectionru
dc.subjectYOLOru
dc.subjectintelligent transport systemsru
dc.titleНейросетевое распознавание дорожных знаков в задачах анализа дорожного трафикаru
dc.title.alternativeNeural network-based traffic sign recognition in road traffic analysis tasksru
dc.typeArticleru
Располагается в коллекциях:2026

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
Neirosetevoe_raspoznavanie.pdf194.16 kBAdobe PDFОткрыть
Базовое описание


Все ресурсы в архиве защищены авторским правом, все права сохранены.