Человеческая жизнь в современную эпоху представляет собой обширный список практических задач, которые можно автоматизировать для повышения общей эффективности. В прошлом этот список ограничивался только задачами, решение которых не требовало творческого мышления и было свойственно только одному человеку. На данном этапе достижения научно-технического прогресса за последние два десятилетия значительно расширили этот список.
Для подобных задач сотрудники МТУСИ создали нейронные сети или CNN. Их задача – принимать изображения в качестве входной информации и, основываясь на результатах своей работы, выдавать названия классов объектов, которые были ранее определены в процессе обучения с помощью применения робастной функции потерь.
В процессе разработки нейронной сети данные собирались с сервиса Auto.ru и камер наружного видеонаблюдения, а сам DataSet был собран размером более 90 тысяч экземпляров, которые в дальнейшем размещались и предобрабатывались, благодаря чему разработанная технология способна определять автомобили и их марки по отдельным элементам для повышения точности.
Искусственный интеллект в настоящее время является одним из наиболее перспективных направлений в ИТ-области. Одним из преимуществ данной разработки является её точность. В перспективе нейросеть с легкостью способна облегчить обработку входящего видеопотока для более глубокого сбора информации о составе транспортного потока, что позволит более оптимально и безопасно управлять им.
Ранее сообщалось, что «Яндекс» научил нейросети расшифровывать архивные записи со сложной дореволюционной орфографией.
_676d26f2619b1.jpg)
