КОНФЕРЕНЦІЇ ВНТУ електронні наукові видання, 
Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2019)

Розмір шрифта: 
СИСТЕМА РОЗПІЗНАННЯ ТА ФОТОФІКСАЦІЇ ТЕЛЕФОННИХ РОЗМОВ ПІД ЧАС КЕРУВАННЯ ТРАНСПОРТНИМИ ЗАСОБАМИ
Володимир Іванович Месюра, Владислава Владиславована Шевчук

Остання редакція: 2021-05-10

Анотація


Досліджується проблема створення системи моніторингу та розпізнання водіїв, які розмовляють
по мобільному телефону під час керування автомобілем. Розглядаються питання штучного інтелекту,
розпізнавання, нечіткої класифікації та кластеризації зображень з потоку відео

Ключові слова


система безпеки; машинне навчання; інтелектуальний аналіз даних; розпізнання образів; нечітка логіка; класифікація; кластеризація

Посилання


1. Кириллов Игор. Цифровое наблюдение в мире и в Украине: рінок, технологи, перспективі.
[Електронний ресурс] – Режим доступу: http://www.sib.com.ua/sib-4-89-2016/04-cifr-video.pdf

2. Tadviser. Государство. Бизнес. ИТ / Видеонаблюдение (мировой рынок) [Електронний ресурс] –
Режим доступу: http://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Видеонаблюдение_(мировой_рынок).

3. Безпечне  місто:  використання  інтелектуальних  технологій  для  громадської  безпеки
[Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.unian.ua/science/10088759-bezpechne-misto-vikoristannya-
intelektualnih-tehnologiy-dlya-gromadskoji-bezpeki.html

4. Скрипкина А.А. Обзор методов обнаружения движущегося объекта по видеоизображениям //
Перспективы развития информационных технологий. 2011. № 3-1. С. 126–129.

5. Обухова Н.А. Обнаружение и сопровождение движущихся объектов методом сопоставления
блоков // Информационно-управляющие системы. 2004. № 1. С. 30–35.

6. Колмыков Д.В., Кручинин А.Ю. Распознавание ситуаций в распределенной системе
видеонаблюдения без единого центра // Прикладная математика и информатика: современные исследования
в области естественных и технических наук: сб. тр. III науч.-практич. Всерос. конф. 2017. С. 276–280.

7. Фу К. Структурные методы в распознавании образов; [пер. с англ. З.В. Завалишина, С.В.
Петрова, Р.Л. Шейнина; под ред. М.А. Айзермана]. М.: Мир, 1977. 319 с.

8. . Паклин Н. Б., Орешков .В. И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям (+CD): Учебное пособие,
2-е узд., испр. – СПб.: Питер. – 2013. – 704 с.

9. В.В.Девятков, И.И.Лычков. Распознавание ситуаций на множестве движущихся объектов с
использованием нечетких конечных автоматов и динамического программирования [Електронний ресурс] –
Режим доступу: https://cyberleninka.ru/article/n/raspoznavanie-situatsiy-na-mnozhestve-dvizhuschihsya-obektov-
s-ispolzovaniem-nechetkih-konechnyh-avtomatov-i-dinamicheskogo/viewer

10. Митюшкин Ю.И. Soft Computing: идентификация закономерностей нечеткими базами знаний /
Митюшкин Ю.И., Мокин Б.И., Ротштейн А.П. – Винница : Универсум-Винница, 2002. – 145с.

11. Bishop, Christopher. Pattern Recognition and Machine Learning. – Springer, 2006- 738 p.

12. Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилль А. Глубокое обучение. – М.: ДМК-Пресс, 2018. – 652 с.


Повний текст: PDF