DC Field | Value | Language |
dc.contributor.author | Корячко, В. П. | - |
dc.contributor.author | Бакулев, А. В. | - |
dc.contributor.author | Бакулева, М. А. | - |
dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
dc.date.accessioned | 2024-03-19T08:21:27Z | - |
dc.date.available | 2024-03-19T08:21:27Z | - |
dc.date.issued | 2024 | - |
dc.identifier.citation | Корячко, В. П. Алгоритм идентификации транспортных средств в условиях неполных данных = The transport network path optimization algorithm with dynamic parameters / В. П. Корячко, А. В. Бакулев, М. А. Бакулева // BIG DATA и анализ высокого уровня = BIG DATA and Advanced Analytics : сборник научных статей X Международной научно-практической конференции, Минск, 13 марта 2024 г. : в 2 ч. Ч. 2 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2024. – С. 170–174. | en_US |
dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/54816 | - |
dc.description.abstract | В работе представлен алгоритм, позволяющий подготовить необходимые данные для
идентификации транспортного средства, номер которого частично скрыт. Очевидно, что полученные
данные доопределяются поисковыми средствами специализированных баз данных, однако представленная
работа позволяет организовать два важных подготовительных этапа: распознавание данных по снимкам
фотокамер и интерпретацию полученных данных для дальнейшего использования соответствующими
регулирующими структурами. | en_US |
dc.language.iso | ru | en_US |
dc.publisher | БГУИР | en_US |
dc.subject | материалы конференций | en_US |
dc.subject | информационные технологии | en_US |
dc.subject | фотофиксация | en_US |
dc.subject | идентификация транспортного средства | en_US |
dc.title | Алгоритм идентификации транспортных средств в условиях неполных данных | en_US |
dc.title.alternative | The transport network path optimization algorithm with dynamic parameters | en_US |
dc.type | Article | en_US |
local.description.annotation | This research devote to develop the approach to identifying number of the car, if some
information about one is hided. The photos are determined by search tools of specialized databases. For
this purpose is used deep learning neural network technology and specialized open library like Keras. Two base tasks are solved: number recognition from camera images and interpretation of the obtained
data. Fast recognition allows increase quality information about break law and increase safety transport
networks. | en_US |
Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей : в 2 ч. (2024)
|