|
Обработка сигналов распределенных оптоакустических датчиков при помощи нейронных сетей в задаче мониторинга автотранспорта
П. А. Назаренко, С. П. Левашкин, О. И. Захарова, К. Н. Иванов, С. В. Кушуков Научно-исследовательская лаборатория искусственного интеллекта, Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики, Самара
Аннотация:
Нейросетевые модели применяются как инструмент мониторинга автомобильного транспорта. Рассматривается решение задачи распознавания с помощью нейронных сетей сигналов от автомобилей, оказывающих воздействие на распределенный оптоакустический датчик. Описываются характеристики формируемых сигналов и их предварительная обработка. Выполняется выбор архитектуры нейронной сети для распознавания сигналов автомобилей на основе анализа сигналов и приводится обоснование этого выбора. Для распознавания сигналов автомобилей, включая большегрузные, для рассматриваемого типа датчика достаточно однослойной сети с 201 входом. Нейронная сеть реализована на языке Python, для ее построения анализируются библиотеки Scikit-Learn, Keras и NumPy. Приводится описание обучающих образов, результаты обучения нейронной сети и ее практического применения. Даются рекомендации по дальнейшим исследованиям в области применения нейронных сетей различных архитектур для распознавания сигналов автомобилей с использованием распределенных оптоакустических датчиков. Результаты исследования являются важными для контроля движения автотранспорта, а также других областей применения распределенных оптоакустических датчиков.
Ключевые слова:
искусственные нейронные сети, перцептрон, машинное обучение, понижение размерности пространства больших данных, распознавание образов, обучающие образы, алгоритм обратного распространения ошибки, Pytnon, Keras, TensorFlow.
Поступила в редакцию: 07.08.2023 Исправленный вариант: 25.10.2023 Принята в печать: 04.12.2023
Образец цитирования:
П. А. Назаренко, С. П. Левашкин, О. И. Захарова, К. Н. Иванов, С. В. Кушуков, “Обработка сигналов распределенных оптоакустических датчиков при помощи нейронных сетей в задаче мониторинга автотранспорта”, Матем. моделирование, 36:3 (2024), 20–34
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/mm4539 https://www.mathnet.ru/rus/mm/v36/i3/p20
|
|