Заказ #750   
Выход журнала (статьи): Апрель 2023   
Набор в журнал до 15-03-2022   
В этой статье 3 авторов.
Осталось одно свободное место 68880 руб. Тема статьи / Topic of the article:
Распознавание образов

Pattern recognition

1 место - 82000 руб. - продано Купить 2 место - 68880 руб. - свободно Дог 3 место - 54940 руб. - продано

Ключевые слова / Key words:
Scopus Q3Q4 Percentile 20..39 Web of Science
Emerging Sources Citation Index Информационные технологии Техника Computer Science

Аннотация / Annotation:
Развитие современной науки в сфере конструирования беспилотных летальных аппаратов и технологии обработки данных дает возможность создавать новые вариации техники. Разработка новых методик распознавания объектов с использованием методов глубокого обучения в условиях городской среды является целью данной работы. В статье использовано три типы машинного обучения: RNN, CNN, NNN. Было изучено возможность преодолевать препятствия (оценивания расстояния до них и поиском пути их преодоления) при доставке грузов беспилотными летальными аппаратами. Для оценки качества работы техники было смоделировано условия городской среды, после чего проанализировано возможность функционирования аппаратов с помощью показателей accuracy, specificity, F-score. Три четверти набора данных было использовано для обучения алгоритмов, остальные – для тестирования. Показано, что CNN показал максимальные результаты при распознавании образцов, в то время как NNN лучше справлялся с расчетом расстояния до него. Таким образом, результаты работы могут быть использованы для конструирования беспилотных летальных аппаратов и их применения для гражданских целей.