
Ученые Южно-Уральского университета разработали сверхточный метод измерения скорости транспорта на базе искусственного интеллекта
Проблемы с точностью измерения скорости связаны с большим количеством возможных траекторий движения транспортных средств, а также направлением центра обзора камер видеонаблюдения. Перечисленные факторы приводят к снижению точности подсчета. Между тем такие показатели, как интенсивность и быстрота передвижения транспорта в городе являются базовыми элементами для строительства интеллектуальной транспортной системы. Поскольку ИТС должна в режиме онлайн анализировать, прогнозировать и реагировать на изменения параметров движения.
Разработка ученых из Челябинска создано с помощью нейронной сети YOLOv3 и трекера с открытым исходным кодом sort. Основные характеристики YOLO были улучшены благоадря дополнительной ветви маски и оптимизации формы
Читать на ru-bezh.ru
