Оригинальные исследования (ОРИС)

Название статьи: АДАПТИВНЫЙ МЕТОД ВЫБОРА РАЗРЕШЕНИЯ ВХОДНОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ ДЛЯ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ДЕТЕКТОРОВ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ: СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ НА CPU И GPU

Автор: Давлетов Р. И.

Ключевые слова: нейросетевая детекция объектов; адаптивный выбор разрешения; классификация сложности сцены; городской трафик; YOLOv8; интеллектуальные транспортные системы; CPU; GPU.

Страницы: 119-129

Аннотация:

Рассматривается задача повышения эффективности нейросетевых детекторов транспортных средств в системах видеомониторинга мегаполиса за счёт адаптивного выбора разрешения входного изображения. Предложен классификатор сложности дорожной сцены на основе четырёх низкоуровневых признаков: средней яркости, контраста, плотности краёв (оператор Кэнни) и средней локальной дисперсии текстуры. Оценка проведена на наборе данных городского трафика Open Images v6 (5 283 изображения, 12 007 объектов) с детектором YOLOv8s на двух платформах: CPU и GPU NVIDIA RTX 5060 (архитектура Blackwell). На CPU при оптимальном пороге T* = 0,60 достигается прирост производительности в 2,2 раза (18,7 FPS против 8,5 FPS) при улучшении F1-меры на 14 %. На GPU различия между режимами не превышают 2 %, что подтверждает платформозависимость эффекта.

Полный текст статьи недоступен

Скачать полный текст статьи
  • ISSN: 2222-0402

Журнал индексируется в Российском индексе научного цитирования (РИНЦ)

Отправить статью в журнал "Оригинальные исследования (ОРИС)"

Журнал "Оригинальные исследования (ОРИС)" (включен в РИНЦ) ведет прием статей в ближайший номер до 31 мая 2026 г. 

Полезная информация

Наша группа в "Контакте"

Мы тестируем новый сервис подбора журналов

Теперь найти подходящее вам издание будет намного проще и быстрее. Попробуйте его в Телеграме тут - ORESJournalBot и будем рады вашей обратной связи:)

Давайте попробуем

Работаем с 2011 года

Опубликовали >15000 статей

Нам доверяют 11000 авторов

Гарантируем сроки публикации

Оформляем сотрудничество договором

Принимаем оплату легально по счёту