Liên hệ quảng cáo
Nghiên cứu thuật toán phân loại phương tiện giao thông dựa trên thị giác máy tính
Việc nhận diện và phân loại phương tiện giao thông có ý nghĩa quan trong quy hoạch đô thị và quản lý giao thông ngày càng được nghiên cứu sâu trên thế giới. Giao thông tại Việt Nam có mật độ lưu thông lớn và phương tiện chủ yếu là xe máy nên vấn đề nhận diện phương tiện với độ chính xác cao càng trở nên phức tạp. Bài báo nghiên cứu phát triển thuật toán mới cho phép nhận diện và phân loại phương tiện trong luồng video trực tiếp. Thuật toán được đề xuất sử dụng mạng nơ-ron triển khai trên thuật toán Yolo và Sort ứng dụng trong theo dõi đối tượng. Nghiên cứu được thử nghiệm trên các tệp video trực tiếp của camera giám sát, kết quả thử nghiệm cho thấy thuật toán đề xuất hoạt động ổn định và hiệu quả với độ chính xác cao khoảng 95% với ô tô và trên 80% với xe máy, kết quả rất tích cực so với các phương pháp khác.
Diễn đàn khoa học
Mạng nơ-ron nhân tạo sử dụng thuật toán tìm kiếm ngẫu nhiên để dự đoán cường độ nén của bê tông xỉ lò cao
Phương pháp tiếp cận trí tuệ nhân tạo dự đoán các tính chất khác nhau của bê tông dựa trên cơ sở dữ liệu các kết quả thí nghiệm đã được thực hiện là một lĩnh vực được nghiên cứu liên tục trong những năm gần đây. Dựa trên cơ sở dữ liệu gồm 104 kết quả thí nghiệm về bê tông xỉ lò cao được thu thập từ tạp chí uy tín, trong nghiên cứu này, một mô hình mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) được phát triển để dự đoán cường độ nén của bê tông xỉ lò cao. Cấu trúc mô hình ANN tối ưu được xác định dựa trên thuật toán tìm kiếm ngẫu nhiên. Việc đánh giá hiệu suất mô hình được thực hiện và so sánh trên tập dữ liệu đào tạo (70% dữ liệu) và tập dữ liệu thử nghiệm (30% dữ liệu còn lại), sử dụng các tiêu chí đánh giá sai số điển hình. Kết quả cho thấy, mô hình ANN đề xuất có hiệu suất dự đoán rất tốt với hệ số xác định (R2) là 0,996, căn của sai số toàn phương trung bình (RMSE) là 3,747 và sai số tuyệt đối trung bình (MAE) là 0,599. Những kết quả này đã khẳng định tính khả thi của mô hình ANN là một thuật toán mạ
Diễn đàn khoa học
Hỗ trợ cấp cứu TNGT bằng Hệ thống Dự đoán mức độ chấn thương
Đơn vị OnStar của General Motors sắp giới thiệu hệ thống dự đoán mức độ chấn thương của các nạn nhân bị tai nạn giao thông.
Hitachi phát triển hệ thống giảm rung và nghiêng khi xe vào cua
Hãng Hitachi, Nhật Bản vừa phát triển công nghệ mới cho hệ thống treo điều khiển điện tử trên các phương tiện giao thông.
Ứng dụng
