Данная работа посвящена реализации искусственной нейронной сети, способная обнаруживать железнодорожные светофоры на изображениях. В первой главе описывается о нейронных сетях, применяющихся для задачи распознавания на изображениях. Вторая глава посвящена обзору архитектур сверточных нейронных сетей и сравнение их эффективности. В третьей главе идет речь о поставленной задаче, а также о технологиях, которые будут использоваться для ее решения. Четвертая глава описывает процесс реализации от формирования выборки до экспорта и тестирования обученной модели. В пятой главе приведены экспериментальные исследования полученной модели.

This paper is devoted to the implementation of an artificial neural network capable of detecting railway traffic lights in images. The first chapter describes neural networks used for image recognition tasks. The second chapter is devoted to a review of the architectures of convolutional neural networks and a comparison of their effectiveness. The third chapter deals with the task and the technologies that will be used to solve it. The fourth chapter describes the implementation process from dataset formation to exporting and testing the trained model. The fifth chapter presents experimental studies of the obtained model.

• 69edc30215707691a6f88f51bde9d2b486e8bd104b98b82bc2a7b8a3a1985ddc.pdf
• 69edc30215707691a6f88f51bde9d2b486e8bd104b98b82bc2a7b8a3a1985ddc.pdf