Модель распознавания стилистических особенностей управления транспортным средством и классификация стратегий взаимодействия в условиях дорожного трафика

Опубликовано автором Университет Муэп

 

‘); var my_tooltip = $(‘#’+name+i); $(this).removeAttr(‘title’).mouseover(function(){ my_tooltip.css({display: ‘none’}).fadeIn(400); }).mousemove(function(kmouse){ my_tooltip.css({left:kmouse.pageX+15, top:kmouse.pageY+15}); }).mouseout(function(){ my_tooltip.fadeOut(400); }); }); } $(document).ready(function(){ simple_tooltip(‘#article_downloads_cnt’, ‘tooltip’); }); //]]>

Ефремов С.Б., Аспирант, кафедра психологии управления факультета социальной психологии , Московский Государственной Психолого-Педагогический Университет, Москва, Россия, 0971090@gmail.com

Аннотация

В работе предлагаются основания построения нейросетевой модели для распознавания стилистических особенностей управления транспортным средством с целью классификации и выделения основных типов взаимодействия водителей при передвижении в условиях дорожно-транспортной среды. Архитектура модели представляет собой самоорганизующуюся карту (SОМ) различных функциональных модулей, которые реализованы при помощи радиальных базисных функций. Цель настоящей статьи заключается в том, чтобы рассмотреть возможные варианты проектирования в дальнейшем систем распознавания стилистических особенностей управления транспортным средством, а также в описании архитектуры нейронной сети, способной идентифицировать и классифицировать стратегии взаимодействия водителей в условиях дорожного трафика, выделять стратегии передвижения, которые могут быть соотнесены с «типами опасного вождения».

Ссылка для цитирования

В настоящее время интерес к искусственному интеллекту все
более активно проникает в различные не только области научного знания, но и в
сферу различных отраслей психологии. Так, когнитивная психология или
нейропсихология уже не являются исключениями: все чаще можно встретить работы,
в которых в той или иной степени затрагивается проблематика
социально-психологическая, т. е. рассматриваются различные аспекты
взаимодействия в социальных системах.

  1. Автоматическое порождение гипотез в интеллектуальных
    системах / Сост. Е.С. Панкратова, В.К. Финн. М.: Либроком, 2009. 528 с.

  2. Велихов Е.П., Чернавский А.В. Интеллектуальные
    процессы и моделирование. М.: Наука, 1987. 397 с.

  3. В «опасном вождении» предложили прописать злой умысел
    [Электронный ресурс] // Известия. 2016, Вып. от 31 марта. URL:
    http://izvestia.ru/news/608145 (дата обращения: 10.10.2016).

  4. Ефремова Н.А., Инуи Т., Модель зрительной коры
    головного мозга для распознавания и классификации образов // Искусственный
    интеллект и принятие решений. 2013. № 1. С. 55—62.

  5. Кокорева А.В., Гидродинамические модели
    автотранспортных потоков: автореф. … канд. физ.-мат. наук. МГУ имени М.В.
    Ломоносова, 2008.

  6. Кочетова Т.В. «Traffic Psychology»: от
    фрагментарных исследований к комплексным решениям прикладных задач транспортных
    проблем // Социальная психология и общество. 2011. № 2. С. 89—99.

  7. Кондратьев М.Ю., Кочетова Т.В., «Traffic
    psychology»: от прикладных исследований к методологии комплексного изучения
    современной дорожно- транспортной среды // Сборник материалов международной
    научно-практической конференции (28—30 июня 2012 г). 2-е изд. испр. и доп.
    СПб., 2012. C. 119—122.

  8. Лобанова Ю.И., Стиль вождения: определяющие
    факторы, характеристики, направления оптимизации // Российский гуманитарный
    журнал. 2015. № 1. Т. 4. С. 76—84.

  9. Осипов Г.С. Лекции по искусственному интеллекту.
    М.: Красанд, 2009, 272 с.

  10. Петров В.Е., Психологический анализ проблемы
    опасного стиля управления транспортным средством [Электронный ресурс] //
    Современные научные исследования и инновации. 2016. № 8. URL:
    http://web.snauka.ru/ issues/2016/08/70377 (дата обращения: 09.08.2016).

  11. Поликарпова М.С. Соотношение понятий «агрессивное»
    и «опасное» вождение в современной отечественной и зарубежной психологии
    [Электронный ресурс] // Современная зарубежная психология. 2017. Т. 6. № 1. С.
    44—52. doi:10.17759/ jmfp.2017060106

  12. Efremova N., Asakura N., Inui T., Abdikeev N.,
    Inferotemporal network model for 3d object recognition // The proceedings of
    the International Conference on Complex Medical Engineering (Harbin, May
    22—25). Publ. IEEE/ICME. 2011. Р. 555—560. doi.10.1109/ICCME.2011.5876803

  13. Fujita I., The inferior temporal cortex:
    architecture, computation, and representation // Journal of Neurocytology.
    2002. Vol. 31(3—5). P. 359—371.

  14. Kohonen T. Self-organizing maps. Berlin:
    Springer-Verlag, 2001. 501 p.

  15. Riesenhuber M., Poggio T. Hierarchical models of
    object recognition in cortex // Nature Neuroscience. 1999. Vol. 2. P.
    1019—1025.

  16. Tokunaga K., Furukawa T. Modular network SOM //
    Neural Networks. 2009. Vol. 22. N. 1. P. 82—90.

В помощь психологу, Инновационные модели, История психологии, Нейропсихология, Психологическая диагностика, Психология здоровья, Психология искусства и творчества, Психология личности, Социальная психология, Философия, антропология, культура  |  Холмогорова А.Б., Рычкова О.В.

40 лет биопсихосоциальной модели: что нового?

CrossRef doi:10.17759/sps.2017080402

 

Яндекс.Метрика
%d такие блоггеры, как: