Российскими учеными совместно с индийскими коллегами улучшен алгоритм управления беспилотными транспортными средствами в условиях недостаточной видимости на основе метода глубокого обучения для распознавания и классификации изображений (Deep Learning Method for Recognition and Classification of Images). Исследование было опубликовано в научном журнале Sustainability.
Устойчивое функционирование транспортной системы требует решения задач идентификации и классификации участников дорожного движения с целью прогнозирования вероятности аварий и предотвращения нештатных или аварийных ситуаций. Появление беспилотных автомобилей на городских магистралях значительно увеличивает риски подобных событий. Для повышения безопасности дорожного движения используются интеллектуальные транспортные системы, встроенные системы компьютерного зрения, системы видеонаблюдения, фоторадарные системы. Основной проблемой является распознавание и классификация объектов и критических событий в сложных погодных условиях. Например, капли воды, снег, пыль и грязь на объективе камеры делают изображения менее точными при идентификации объектов, распознавании номерных знаков, определении траектории движения автомобиля и т. д. Часть изображения накладывается, искажается или размыта.
Подробнее: https://ib-bank.ru/bisjournal/news/17284