Моделирование и реализация процесса распознавания знаков дорожного движения при определении ситуации на дороге с помощью искусственных нейронных сетей

Аннотация

Евсина В.А., Широбокова С.Н., Жжонов В.А., Евсин В.А.

Дата поступления статьи: 14.03.2022

В данной статье рассматривается проблематика определения знаков дорожного движения для управления автотранспортным средством с использованием аппарата искусственной нейронной сети. Описана актуальность исследований на данный момент времени, а также преимущества использования нейронных сетей при определении знаков дорожного движения. Представлены входные данные при определении знаков дорожного движения для сверточных нейронных сетей. Сформирована архитектура сверточной нейронной сети классификации, в частности, рассматривается последовательность слоев сети классификации изображений. Дано математическое описание моделирования функции ошибки и метода стохастического градиентного спуска. Представлена математическая модель процесса обучения искусственной нейронной сети, а также функций активации: линейной функции и сигмоиды. Предложен алгоритм формирования модели искусственной нейронной сети. Визуализирован на графике процесс обучения данной функции. Представлен результат обучения.

Ключевые слова: искусственные нейронные сети, классификация, сверточные нейронные сети, deep learning, big data, математическое моделирование, информатика

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)

05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

.