Повышение степени обоснованности принимаемых решений в системе распознавания за счет использования априорной информации
Аннотация
Предложен подход для решения задачи повышения эффективности системы распознавания номера автомобиля за счёт использования априорной информации. Предложены схема проведения дополнительных измерений, последовательность статистического анализа априорных данных и правило принятия решений. Рассмотрен пример реализации предлагаемого подхода в системе распознавания, построенной на базе видеорегистратора.
При поддержке: Работа выполнена при поддержке РФФИ, проекты № 15-08-04342а.
Об авторах
Ю. И. Буряк
ФГУП «ГосНИИАС»
Россия
Россия
кандидат технических наук, старший научный сотрудник, начальник подразделения
А. А. Скрынников
ФГУП «ГосНИИАС»
Россия
Россия
кандидат технических наук, старший научный сотрудник, ведущий инженер
Список литературы
1. Буряк Ю.И., Скрынников А.А. Разработка модели классификатора движущихся в составе группы объектов на базе использования средств радиочастотной идентификации // Мехатроника, автоматизация, управление. 2014. № 3. С. 42-48.
2. Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика / Для инженеров и научных работников. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006.
3. Соловьёв А.К. Физика среды. - М.: Изд-во АСВ, 2008.
4. Collett D. Modeling Binary Data. New York: Chapman & Hall, 2002.
Рецензия
Для цитирования:
Буряк Ю.И., Скрынников А.А. Повышение степени обоснованности принимаемых решений в системе распознавания за счет использования априорной информации. Научный вестник МГТУ ГА. 2015;(220):47-54.
For citation:
Buryak Yu.I., Skrynnikov A.А. Increasing degree of validity of decision support in the recognition system at the expense of the using of priori information. Civil Aviation High Technologies. 2015;(220):47-54. (In Russ.)
Просмотров:
537
Послать статью по эл. почте 
