417

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.

  • Internet ҳавола
  • DOI
  • UzSCI тизимида яратилган сана 12-11-2019
  • Ўқишлар сони 396
  • Нашр санаси 02-08-2019
  • Мақола тилиRus
  • Саҳифалар сони111-116
Русский

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.

№ Муаллифнинг исми Лавозими Ташкилот номи
1 Mamajanov R.Y. dotsent TDTU
2 Ismoilov A.A. katta o'qituvchi ChDPI
3 Rajabov T.J. katta o'qituvchi TDTU
№ Ҳавола номи
1 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)
2 Safargaliev A. M. Matematicheskoe i programmnoe obespechenie raspoznavaniya zapreshayushix dorojnix znakov // Molodoy ucheniy. - 2017. -№24. - S. 42-48.
3 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.
4 Voroshin G.Ya. Metodi raspoznavaniya obrazov. Rejim dostupa: http://abc.vvsu.ru/ Books/Metody_r/default.asp(data obrasheniya 15. 04.2014).
5 Gary Bradski, Adrian Kaehler. Learning OpenCV. Computer vision with the OpenCV library.
6 Kasimxodjaev B.K., Radjabov B.Sh., Ziyadullaev A.S. Adaptivnoe modelirovanie i upravlenie mnogostadiynim proizvodstvom. – Tashkent: Mexnat. 1992. – 553 s.
7 Adaptivnie sistemi i ix prilojeniya / Pod red.A.V. Medvedeva. – Novosibirsk: Nauka. 1978. – 191 s.
Кутилмоқда