| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Слесарь, А. Ю. | - |
| dc.contributor.author | Янцукевич, А. В. | - |
| dc.contributor.author | Палитаева, В. С. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2025-06-13T07:07:14Z | - |
| dc.date.available | 2025-06-13T07:07:14Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.identifier.citation | Слесарь, А. Ю. Интеграция нейросети YOLO в среду виртуального полигона для испытания автономных транспортных систем = Integration of the YOLO neural network into the environment of a virtual testing ground for autonomous transport systems / А. Ю. Слесарь, А. В. Янцукевич, В. С. Палитаева // Электронные системы и технологии : сборник материалов 61-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 21–25 апреля 2025 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: Д. В. Лихаческий [и др.]. – Минск, 2025. – С. 542–544. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/60193 | - |
| dc.description.abstract | В работе разработана виртуальная платформа для тестирования автопилотируемых транспортных средств с использованием нейросети YOLO v8 super для детекции дорожных знаков. Параллельное использование движков Unity и Unreal Engine позволило провести тестирование в различных условиях. Результаты показали высокую точностьраспознавания классов «Green» и «Red», но для класса «Yellow»требуется оптимизация. Проект продемонстрировал эффективность интеграции нейросетевых технологий и виртуальной реальности для разработки систем
автопилотирования. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | нейронные сети | en_US |
| dc.subject | платформы виртуализации | en_US |
| dc.subject | автономные транспортные средства | en_US |
| dc.subject | виртуальная реальность | en_US |
| dc.title | Интеграция нейросети yolo в среду виртуального полигона для испытания автономных транспортных систем | en_US |
| dc.title.alternative | Integration of the yolo neural network into the environment of a virtual testing ground for autonomous transport systems | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | In this paper, a virtual platform for testing autopiloted vehicles using YOLO v8 super neural network for traffic sign detection is developed. The parallel use of Unity and Unreal Engine allowed testing under different conditions. The results showed high recognition accuracy for the «Green» and «Red» classes, but optimization is required for the «Yellow» class. The project demonstrated the effectiveness of integrating neural network technologies and virtual reality for the development of autopilot systems. | en_US |
| Appears in Collections: | Электронные системы и технологии : материалы 61-й конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2025)
|
