Невронна мрежа превръща лаптопите с Wi-Fi в система за мониторинг на автомобилния трафик
Американски и корейски експерти сътвориха система за мониторинг на автомобилния трафик основана на логаритъм с детайли на изкуствен интелект и два преносимия компютър. Лаптопите се слагат от двете страни на шосето и се употребяват като предавател и правоприемник на Wi-Fi сигнала.
Принципът на работа на новата система не е комплициран. При прекосяване на автомобила сред приемника и предавателя, характерностите на сигнала се трансформират, освен това по характерен за всеки автомобил метод. Анализирайки измененията, невронната мрежа записва прекосяването на автомобил, както и неговия вид.
За да бъде подготвен логаритъма е употребен трети преносим компютър с камера. Той е записал редица видеа, на които експертите ръчно са съпоставили измененията на Wi-Fi сигнала. Превозните средства са класирани в пет разнообразни категории: лек автомобил, SUV, пикап, товарен автомобил и мотоциклет. Данните за трениране на невронната мрежа са записани за 120 часа.
Практическото потребление на системата сподели, че тя записва прекосяването на автомобил с акуратност 99,4%. При установяване вида на транспортното средство точността е по-ниска – 83,3% за пикапа, 99,7% за товарния автомобил, като междинната акуратност е 91,1%.
Новото решение е доста по-евтино от общоприетите системи за мониторинг на трафика, които регистрират успеваемостта на потреблението на съществуващите пътища и автомагистрали. Сегашните системи за мониторинг от сходен тип употребяват скъпи радари, камери и друга инсталация.
Принципът на работа на новата система не е комплициран. При прекосяване на автомобила сред приемника и предавателя, характерностите на сигнала се трансформират, освен това по характерен за всеки автомобил метод. Анализирайки измененията, невронната мрежа записва прекосяването на автомобил, както и неговия вид.
За да бъде подготвен логаритъма е употребен трети преносим компютър с камера. Той е записал редица видеа, на които експертите ръчно са съпоставили измененията на Wi-Fi сигнала. Превозните средства са класирани в пет разнообразни категории: лек автомобил, SUV, пикап, товарен автомобил и мотоциклет. Данните за трениране на невронната мрежа са записани за 120 часа.
Практическото потребление на системата сподели, че тя записва прекосяването на автомобил с акуратност 99,4%. При установяване вида на транспортното средство точността е по-ниска – 83,3% за пикапа, 99,7% за товарния автомобил, като междинната акуратност е 91,1%.
Новото решение е доста по-евтино от общоприетите системи за мониторинг на трафика, които регистрират успеваемостта на потреблението на съществуващите пътища и автомагистрали. Сегашните системи за мониторинг от сходен тип употребяват скъпи радари, камери и друга инсталация.
Източник: kaldata.com
КОМЕНТАРИ