Виявлення та класифікація об’єктів дорожнього руху при використанні середовища digits
An overview of the architecture of the DetectNet neural network was conducted to study the model of detection and classification of traffic objects. In this case, the structure of the neural network and the format of the input data are considered. The modeling is done using the DIGITS environment. T...
Gespeichert in:
| Datum: | 2021 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainian |
| Veröffentlicht: |
Vinnytsia National Technical University
2021
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/564 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Optoelectronic Information-Power Technologies |
Institution
Optoelectronic Information-Power Technologies| id |
oai:oeipt.vntu.edu.ua:article-564 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| spelling |
oai:oeipt.vntu.edu.ua:article-5642021-01-15T15:04:59Z Detection and classification of traffic objects using the environment digits Виявлення та класифікація об’єктів дорожнього руху при використанні середовища digits Квєтний, Роман Наумович Маслій, Роман Васильович Кириленко, Олександр Михайлович deep learning object detection object classification DetectNet DIGITS KITTI глибоке навчання виявлення об'єктів класифікація об’єктів DetectNet DIGITS KITTI An overview of the architecture of the DetectNet neural network was conducted to study the model of detection and classification of traffic objects. In this case, the structure of the neural network and the format of the input data are considered. The modeling is done using the DIGITS environment. The quality of the model was tested on the image validation dataset KITTI. The results of studying the model of the neural network are presented. The results obtained compared with existing ones. Здійснено огляд архітектури нейронної мережі DetectNet з метою навчання моделі виявлення та класифікації об’єктів дорожнього руху. При цьому, розглянуто структуру нейронної мережі та формат вхідних даних. Здійснено навчання моделі за допомогою середовища DIGITS. Якість моделі було перевірено на валідаційному наборі зображень KITTI. Наведено результати навчання моделі нейронної мережі. Отримані результати порівняно з існуючими аналогами. Vinnytsia National Technical University 2021-01-08 Article Article application/pdf https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/564 10.31649/1681-7893-2020-39-1-14-20 Optoelectronic Information-Power Technologies; Vol. 39 No. 1 (2020); 14-20 Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї; Том 39 № 1 (2020); 14-20 Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї; Том 39 № 1 (2020); 14-20 2311-2662 1681-7893 10.31649/1681-7893-2020-39-1 uk https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/564/539 |
| institution |
Optoelectronic Information-Power Technologies |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2021-01-15T15:04:59Z |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
глибоке навчання виявлення об'єктів класифікація об’єктів DetectNet DIGITS KITTI |
| spellingShingle |
глибоке навчання виявлення об'єктів класифікація об’єктів DetectNet DIGITS KITTI Квєтний, Роман Наумович Маслій, Роман Васильович Кириленко, Олександр Михайлович Виявлення та класифікація об’єктів дорожнього руху при використанні середовища digits |
| topic_facet |
deep learning object detection object classification DetectNet DIGITS KITTI глибоке навчання виявлення об'єктів класифікація об’єктів DetectNet DIGITS KITTI |
| format |
Article |
| author |
Квєтний, Роман Наумович Маслій, Роман Васильович Кириленко, Олександр Михайлович |
| author_facet |
Квєтний, Роман Наумович Маслій, Роман Васильович Кириленко, Олександр Михайлович |
| author_sort |
Квєтний, Роман Наумович |
| title |
Виявлення та класифікація об’єктів дорожнього руху при використанні середовища digits |
| title_short |
Виявлення та класифікація об’єктів дорожнього руху при використанні середовища digits |
| title_full |
Виявлення та класифікація об’єктів дорожнього руху при використанні середовища digits |
| title_fullStr |
Виявлення та класифікація об’єктів дорожнього руху при використанні середовища digits |
| title_full_unstemmed |
Виявлення та класифікація об’єктів дорожнього руху при використанні середовища digits |
| title_sort |
виявлення та класифікація об’єктів дорожнього руху при використанні середовища digits |
| title_alt |
Detection and classification of traffic objects using the environment digits |
| description |
An overview of the architecture of the DetectNet neural network was conducted to study the model of detection and classification of traffic objects. In this case, the structure of the neural network and the format of the input data are considered. The modeling is done using the DIGITS environment. The quality of the model was tested on the image validation dataset KITTI. The results of studying the model of the neural network are presented. The results obtained compared with existing ones. |
| publisher |
Vinnytsia National Technical University |
| publishDate |
2021 |
| url |
https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/564 |
| work_keys_str_mv |
AT kvêtnijromannaumovič detectionandclassificationoftrafficobjectsusingtheenvironmentdigits AT maslíjromanvasilʹovič detectionandclassificationoftrafficobjectsusingtheenvironmentdigits AT kirilenkooleksandrmihajlovič detectionandclassificationoftrafficobjectsusingtheenvironmentdigits AT kvêtnijromannaumovič viâvlennâtaklasifíkacíâobêktívdorožnʹogoruhuprivikoristanníseredoviŝadigits AT maslíjromanvasilʹovič viâvlennâtaklasifíkacíâobêktívdorožnʹogoruhuprivikoristanníseredoviŝadigits AT kirilenkooleksandrmihajlovič viâvlennâtaklasifíkacíâobêktívdorožnʹogoruhuprivikoristanníseredoviŝadigits |
| first_indexed |
2025-09-24T17:29:23Z |
| last_indexed |
2025-09-24T17:29:23Z |
| _version_ |
1850410255338438656 |