Halachkin, Aliaksei - Výsledky hledání - Digitální repozitář

host :: přihlásit Digitální repozitář
		Hledej		Nový záznam		Nápověda		O repozitáři

Hlavní stránka > Výsledky hledání: Halachkin, Aliaksei

Hledej:

Tipy pro vyhledávaní :: Rozšířené hledání

Hledej ve sbírkách:

Seřadit podle:	Zobrazit výsledky:	Výstupní formát:

	Klasifikace typů vozidel metodou dynamického borcení času Halachkin, Aliaksei ; Honec, Peter (oponent) ; Honzík, Petr (vedoucí práce) Tato práce se věnuje metodě borcení času. Během práce byla napsaná C/Python knihovna, která je použita na klasifikaci typů vozidel podle profilů. Testování se provádělo na reálných datech z laserového skeneru. Algoritmus byl porovnán s korelací a Euklidovskou vzdáleností. Nakonec byl vytvořen laboratorní přípravek, který demonstruje rozpoznávání vozidel metodou borcení času. Úplný záznam
	Klasifikace vozidel na základě odezvy indukčních senzorů Halachkin, Aliaksei ; Klečka, Jan (oponent) ; Honec, Peter (vedoucí práce) Táto práce se věnuje klasifikaci vozidel na základě odezvy indukčních senzorů. Během práci byla vytvořená anotovaná databáze vozidel obsahující vice něž 11000 tisíc záznamů z indukčních senzorů. Byli vyzkoušený různé klasifikační metody a jejich optimalizací. Za finální klasifikační model byla zvolená metoda založená na kombinaci k-nejbližších sousedů a logistické regresi –- lokálně vážená logistická regrese, která dosahuje úspěšnosti 94 \% pro 9 třid vozidel. Klasifikátor byl implementován v C++. Úplný záznam
	Vehicle Classification Using Inductive Loops Sensors Halachkin, Aliaksei This project is dedicated to the problem of vehicle classification using inductive loop sensors. Developed classifier is based on nearest neighbors and logistic regression models and achieves 94 % accuracy on classification scheme with 9 vehicle classes. Úplný záznam
	Klasifikace vozidel na základě odezvy indukčních senzorů Halachkin, Aliaksei ; Klečka, Jan (oponent) ; Honec, Peter (vedoucí práce) Táto práce se věnuje klasifikaci vozidel na základě odezvy indukčních senzorů. Během práci byla vytvořená anotovaná databáze vozidel obsahující vice něž 11000 tisíc záznamů z indukčních senzorů. Byli vyzkoušený různé klasifikační metody a jejich optimalizací. Za finální klasifikační model byla zvolená metoda založená na kombinaci k-nejbližších sousedů a logistické regresi –- lokálně vážená logistická regrese, která dosahuje úspěšnosti 94 \% pro 9 třid vozidel. Klasifikátor byl implementován v C++. Úplný záznam
	Klasifikace typů vozidel metodou dynamického borcení času Halachkin, Aliaksei ; Honec, Peter (oponent) ; Honzík, Petr (vedoucí práce) Tato práce se věnuje metodě borcení času. Během práce byla napsaná C/Python knihovna, která je použita na klasifikaci typů vozidel podle profilů. Testování se provádělo na reálných datech z laserového skeneru. Algoritmus byl porovnán s korelací a Euklidovskou vzdáleností. Nakonec byl vytvořen laboratorní přípravek, který demonstruje rozpoznávání vozidel metodou borcení času. Úplný záznam

Viz též: podobná jména autorů
1	Halachkin, A.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.

Digitální repozitář :: :: :: ::
Powered by v1.1.2
Spravuje

Tato stránka je dostupná také v následujících jazycích:
Česky English