×

Вы используете устаревший браузер Internet Explorer. Некоторые функции сайта им не поддерживаются.

Рекомендуем установить один из следующих браузеров: Firefox, Opera или Chrome.

Контактная информация

+7-863-218-40-00 доб.200-80
ivdon3@bk.ru

  • Детектирование дорожных знаков на основе нейросетевой модели YOLO

    • Аннотация
    • pdf

    Данная статья представляет исследование, посвященное применению нейросетевой модели YOLOv8 для обнаружения дорожных знаков. В ходе исследования была разработана и обучена модель на основе YOLOv8, которая успешно детектируют дорожные знаки в реальном времени. Статья также представляет результаты экспериментов, в которых модель YOLOv8 сравнивается с другими широко используемыми методами обнаружения знаков. Полученные результаты имеют практическую значимость в области безопасности дорожного движения, предлагая инновационный подход к автоматическому обнаружению дорожных знаков, что способствует улучшению контроля скорости и снижению аварийности на дорогах.

    Ключевые слова: машинное обучение, дорожные знаки, сверточные нейронные сети, распознавание образов

    1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

  • Выбор материала с фазовым переходом для повышения энергоэффективности зданий

    • Аннотация
    • pdf

    В работе представлены результаты исследований влияния материалов с фазовым переходом на внешней поверхности наружного ограждения на формирование средней величины теплового потока за один год, рассчитанной при изменении внешней температуры среды через каждые три часа. Исследовалась корреляция между тепловым потоком и характеристиками материала с фазовым переходом. Такие материалы увеличивают тепловую инерцию наружных ограждающих конструкций и способны снизить необходимое для поддержания микроклимата помещений количество электроэнергии. В результате реализации метода математического планирования эксперимента получена адекватная математической модель зависимости плотности теплового потока от толщины слоя материала, скрытой теплотой фазового перехода, значений теплоемкости и теплопроводности до и после изменения фазового состояния. Проведена интерпретация коэффициентов математической модели и определены оптимальные значения варьируемых факторов с использованием функции желательности. На основании этих данных осуществлен выбор материала с температурой изменения фазы около 0°C для г. Красноярска.

    Ключевые слова: энергосбережение, тепловой поток, сохранение теплоты, теплоаккумулирующий материал, аккумуляторы теплоты на фазовых переходах, материал с фазовым переходом

    05.23.05 - Строительные материалы и изделия