Використання нейронних мереж для розпізнавання дорожніх знаків

Abstract

Об’єктом дослідження є набори даних з зображеннями дорожніх знаків. Метою дослідження є оцінка ефективності використання ансамблів згорткових нейромереж для створення систем розпізнавання дорожніх знаків. Методи дослідження - аналіз літератури, системний аналіз, експериментальні дослідження та моделювання. Одним з найбільш перспективних напрямків удосконалення систем розпізнавання дорожніх знаків є використання технологій глибокого навчання. Встановлено, що згорткові нейронні мережі мають кращі показники продуктивності при роботі з візуальними даними, ніж інші методи штучного інтелекту; показано, що об’єднання цих моделей в ансамбль підвищує точність і стабільність прогнозування, зменшуючи вразливість до наявності шумів у даних; запропонована ефективна структура ансамблю, яка дозволяє досягнути високої продуктивності, не витрачаючи надто багато ресурсів.