Применение ансамблевых методов для оценки дорожной ситуации

В данной курсовой работе рассматривается применение ансамблевых методов машинного обучения для оценки дорожной ситуации. Основное внимание уделяется различным подходам к созданию ансамблей моделей, таким как метод бэггинга и бустинга, а также их эффективности в задачах распознавания дорожных знаков и анализа трафика. Работа включает в себя обзор литературы, демонстрацию на практике с использованием библиотек Python, таких как scikit-learn и Keras, а также программный код, реализующий предложенные методы. Результаты показывают, что ансамблевые методы способны значительно повысить точность и скорость обработки данных, что делает их актуальными для анализа дорожно-транспортной ситуации.

Продукт

Программный код на Python, реализующий ансамблевые методы для оценки дорожной ситуации и анализа данных о дорожных знаках с использованием библиотек scikit-learn и Keras.

Актуальность

В условиях растущего потока автомобилей и необходимых мер по повышению безопасности на дорогах, применение современных методов анализа данных, таких как ансамблевые подходы, становится особенно актуальным для обеспечения эффективного управления дорожным движением.

Цель

Разработать и протестировать ансамблевые методы машинного обучения для повышения точности оценки дорожной ситуации и распознавания дорожных знаков.

Задачи

1. Изучить теоретические основы ансамблевых методов; 2. Проанализировать существующие методы оценки дорожной ситуации; 3. Реализовать программный код для оценки дорожной ситуации с использованием ансамблевых методов; 4. Оценить производительность предложенного решения.

Предпросмотр документа

Наименование образовательного учреждения

Выполнил:ФИО

Руководитель:ФИО