logo
calendar12 Noyabr 2019
view40
Main language:Russian

РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ АДАПТИВНОГО РАСПОЗНАВАНИЯ ЗНАКОВ ПРАВИЛ ДОРОЖНОГО ДВИЖЕНИЯ.

Field of Science:
pdf

5dca4b85245a0.pdf

PDF

Technical science and innovation

Technical science and innovation

Publish Articlesee more

ARTICLE ANNOTATION

quote
В статье рассматривается разработка методов и алгоритмов адаптивного распознавания знаков правил дорожного движения. Показано, что алгоритмическая теория распознавания объектов обусловливает использование методов адаптации и разработки соответствующего программного обеспечения при наличии неполной информации о структуре и дислокации дорожных знаков. Представлена разработка специального алгоритмического и программного обеспечения адаптивного распознавания на основе адаптивной идентификации дорожных знаков в режиме реального времени, обеспечивающая повышение безопасности дорожного движения в целом. Предложен подход к решению задачи адаптивной идентификации при распознавании правил дорожных знаков.

AUTHORS

R.Mamajanov

TDTU

A.Ismoilov

ChDPI

T.Rajabov

TDTU

Tags

# идентификация# Адаптация# адаптивное распознавание# дорожные знаки# система распознавания дорожных з# математическое и программное обе

OTHER ARTICLES IN THIS JOURNAL

Rate Article

0
0 ratings
5
4
3
2
1

Article Identifiers

ROI:

https://eroi.uz/11.0008/A1119-0047

DOI:

Not Available

References

Popov Ye.Yu., Krijanovskiy D.I. Algoritm raspoznavaniya dorojnix znakov ogranicheniya skorosti//Sovremennie nauchnie issledovaniya i innovasii. –Iyun' 2012. -№ 6 [Elektronniy resurs]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2012/06/14717 (data obrasheniya: 26.12.2013)

Safargaliev A. M. Matematicheskoe i programmnoe obespechenie raspoznavaniya zapreshayushix dorojnix znakov // Molodoy ucheniy. - 2017. -№24. - S. 42-48.

Kazbekov A. V. Metodi sravneniya konturov v zadachax raspoznavaniya obrazov / A. V. Kazbekov, N. A. Maksimov // Nauchniy Vestnik MGTU GA. — 2012. Vip. 185. - S. 37–43.

Voroshin G.Ya. Metodi raspoznavaniya obrazov. Rejim dostupa: http://abc.vvsu.ru/ Books/Metody_r/default.asp(data obrasheniya 15. 04.2014).

Gary Bradski, Adrian Kaehler. Learning OpenCV. Computer vision with the OpenCV library.

Kasimxodjaev B.K., Radjabov B.Sh., Ziyadullaev A.S. Adaptivnoe modelirovanie i upravlenie mnogostadiynim proizvodstvom. – Tashkent: Mexnat. 1992. – 553 s.

Adaptivnie sistemi i ix prilojeniya / Pod red.A.V. Medvedeva. – Novosibirsk: Nauka. 1978. – 191 s.