Сравнительный анализ метода геометризированных гистограмм и нейросетевого метода для распознавания дорожной разметки / А. В. Подопросветов, Д. А. Анохин, К. И. Кий, И. А. Орлов
Язык: русский ; резюме, английский.Выходные данные: Москва : ИПМ им. М. В. Келдыша РАН, 2021Физическая характеристика: 23 с. : цв. ил. ; 21 см.Серия: Препринт ; № 104 за 2021 г. ; 2071-2898 . Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша Примечания: Рез. англ..Резюме: В данной работе приведено сравнение двух подходов к определению дорожной разметки по видео последовательностям, а именно метода поиска разметки с помощью геометризированных гистограмм и метода, основанного на нейронных сетях. Для проведения сравнительного анализа работы алгоритмов используется независимый открытый датасет TuSimple. Так как исследуемые методы имеют разную архитектуру, их работа оценивается по следующим метрикам: точность (Accuracy), скорость (relative FPS), общая вычислительная сложность алгоритма (TFlops).Библиография: Библиогр.: с. 22-23 (27 назв.).Предметная рубрика - Тема: Автомобильные дороги -- Разметка | Изображения -- Обработка -- Автоматизированные системы УДК: 519.6, 4Другие классификации: О311-048.7-01 Тип экземпляра: Книга| Тип экземпляра | Текущая библиотека | Шифр хранения | Кол-во копий | Статус | Срок возврата | Штрих-код | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Книга | РНБ (Московский) Русский книжный фонд: издания с 1957 года, 8этаж, Хран. | 2022-4/3703 (Просмотр полки(Открывается ниже)) | КН-П-347 | Доступно | 1-3793045 | ||
| Книга | РНБ (Московский) Обменный фонд | КН-П-347 | Доступно | 1-3793046 |
Просмотр РНБ (Московский) полок, Местонахождение: Русский книжный фонд: издания с 1957 года, 8этаж, Хран. Закрыть просмотр полки (Скрывает браузер полки)
Рез. англ.
Библиогр.: с. 22-23 (27 назв.)
В данной работе приведено сравнение двух подходов к определению дорожной разметки по видео последовательностям, а именно метода поиска разметки с помощью геометризированных гистограмм и метода, основанного на нейронных сетях. Для проведения сравнительного анализа работы алгоритмов используется независимый открытый датасет TuSimple. Так как исследуемые методы имеют разную архитектуру, их работа оценивается по следующим метрикам: точность (Accuracy), скорость (relative FPS), общая вычислительная сложность алгоритма (TFlops)