MODERNIZATION OF TOLL COLLECTION SYSTEMS USING COMPUTER VISION FOR AUTOMATIC VEHICLE CLASSIFICATION

2025

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Hybrid Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.62687/stj.7.1.2025.7
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Research paper explores the use of computer vision technologies to automatically classify vehicles in the new toll collection systems. Specifically, the analysis focuses on integrating deep learning algorithms, especially convolutional neural networks (CNN), into modern toll plaza operations. Research shows that vision-systems technology improves the speed of processing and classification accuracy rates to levels that are previously unattainable. The research aids in understanding how these systems can be implemented, the challenges posed, and the prospects for practical widespread usage. The results achieved in this study suggest the strong need for the investment in improving the operational cost effectiveness, system cost, and overall satisfaction of the users of the toll collection systems.