Обработка сигналов распределенных оптоакустических датчиков при помощи нейронных сетей в задаче мониторинга автотранспорта

Нейросетевые модели применяются как инструмент мониторинга автомобильного транспорта. Рассматривается решение задачи распознавания с помощью нейронных сетей сигналов от автомобилей, оказывающих воздействие на распределенный оптоакустический датчик. Описываются характеристики формируемых сигналов и их предварительная обработка. Выполняется выбор архитектуры нейронной сети для распознавания сигналов автомобилей на основе анализа сигналов и приводится обоснование этого выбора. Для распознавания сигналов автомобилей, включая большегрузные, для рассматриваемого типа датчика достаточно однослойной сети с 201 входом. Нейронная сеть реализована на языке Python, для ее построения анализируются библиотеки Scikit-Learn, Keras и NumPy. Приводится описание обучающих образов, результаты обучения нейронной сети и ее практического применения. Даются рекомендации по дальнейшим исследованиям в области применения нейронных сетей различных архитектур для распознавания сигналов автомобилей с использованием распределенных оптоакустических датчиков. Результаты исследования являются важными для контроля движения автотранспорта, а также других областей применения распределенных оптоакустических датчиков.