REPOSITORY.ENU

АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ НОМЕРОВ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫХ ВАГОНОВ: СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ

Показать сокращенную информацию

dc.contributor.author Шаймуратов, А.Ж.
dc.date.accessioned 2025-06-05T07:57:36Z
dc.date.available 2025-06-05T07:57:36Z
dc.date.issued 2025-04-16
dc.identifier.isbn 978-601-385-052-8
dc.identifier.uri http://repository.enu.kz/handle/enu/24064
dc.description.abstract Современные системы учета железнодорожного подвижного состава оптимизируют логистику и повышают безопасность перевозок. Традиционные методы с ручным вводом данных уступают автоматизированным решениям по точности и скорости, что ведет к ошибкам и потерям. В статье рассматриваются технологии распознавания номеров вагонов, включая компьютерное зрение, глубокое обучение, гибридные методы и интеграцию с IoT. Приведен сравнительный анализ их эффективности, с акцентом на нейросетевые модели, такие как YOLO и Efficient Net, которые показывают высокую точность в реальных условиях. ru
dc.language.iso other ru
dc.publisher Л.Н.Гумилев атындағы ЕҰУ ru
dc.subject автоматизированный учет ru
dc.subject железнодорожный транспорт ru
dc.subject компьютерное зрение ru
dc.subject глубокое обучение ru
dc.subject IoT ru
dc.title АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ НОМЕРОВ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫХ ВАГОНОВ: СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ ru
dc.type Article ru


Файлы в этом документе

Данный элемент включен в следующие коллекции

Показать сокращенную информацию

Поиск в DSpace


Просмотр

Моя учетная запись