TASVIRLARDAN YOʻL BELGILARINI TANIB OLISH ALGORITMLARI VA DASTURIY VOSITASINI ISHLAB CHIQISH
##plugins.pubIds.doi.readerDisplayName##:
https://doi.org/10.5281/zenodo.19859488##article.subject##:
kompyuterli koʻrish, sun’iy intellekt, yoʻl belgisi, tasvirni qayta ishlash, CNN, OpenCV##article.abstract##
Mazkur maqolada tasvirlardan yoʻl belgilarini avtomatik aniqlash va tanib olish algoritmlari hamda ularning
dasturiy realizatsiyasi tahlil qilindi. Tadqiqotda kompyuter koʻrish va sunʻiy intellekt metodlari asosida rang segmentatsiyasi,
kontur aniqlash va konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN) qoʻllanildi. Eksperimental natijalar ishlab chiqilgan tizimning
yuqori aniqlik bilan ishlashini koʻrsatdi
Библиографические ссылки
Hebb D.O. The Organization of Behavior. Wiley, 1949.
Gerstner W., Kistler W. M. Spiking Neuron Models. Cambridge University Press, 2002.
Ciresan D., et al. Multi-column deep neural network for traffic sign classification. Neural Networks, 2012.
Stallkamp J. et al. The German Traffic Sign Recognition Benchmark. Neural Networks, 2012.
Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learning. MIT Press, 2016.
Zhu Z., et al. Traffic sign detection and recognition: A review. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems,
Gonzalez R., Woods R. Digital Image Processing. Pearson, 2018.
Szeliski R. Computer Vision: Algorithms and Applications. Springer, 2022.
OpenCV Documentation. https://opencv.org
TensorFlow Documentation. https://tensorflow.org
Загрузки
##submissions.published##
##issue.issue##
##section.section##
Лицензия
Copyright (c) 2026 MUHANDISLIK VA IQTISODIYOT
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.