Алгоритм реального времени восстановления матрицы перемешивания транспортных потоков на перекрестке по видеоданным

Доклад посвящен разработке алгоритмов реального времени восстановления матрицы перемешивания транспортных потоков на перекрестке с использованием видеоданных. Основной акцент делается на применении нейросетей в сочетании с классическими методами для оптимизации процесса восстановления. Исследование представляет несколько вариантов решений, включая внедрение и обучение нейронной сети для анализа потоков движения и реконструкции матрицы перемешивания. В рамках доклада рассматриваются технические аспекты использования нейросетей, их обучение на видеоданных и интеграция с традиционными методами обработки изображений. Производительность и точность предложенных алгоритмов оцениваются на реальных сценариях транспортных потоков на перекрестках. Результаты исследования могут быть полезны для улучшения управления транспортными системами и повышения безопасности на дорогах.