1 research outputs found

    Π Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ° ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ для прСдсказания класса Π΄ΠΎΡ€ΠΎΠΆΠ½ΠΎΠΉ повСрхности Π½Π° основС ΠΏΠΎΠΊΠ°Π·Π°Π½ΠΈΠΉ Π΄Π°Ρ‚Ρ‡ΠΈΠΊΠΎΠ² мобильного Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚Π°

    Get PDF
    ЦСлью Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Ρ‹ являСтся Ρ€Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ° классификатора для опрСдСлСния Ρ‚ΠΈΠΏΠ° повСрхности, ΠΏΠΎ ΠΊΠΎΡ‚ΠΎΡ€ΠΎΠΉ двиТСтся Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚. Π’ качСствС ΠΏΡ€ΠΈΠ·Π½Π°ΠΊΠΎΠ² для ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΡƒΡŽΡ‚ΡΡ аксСлСромСтр ΠΈ Π΄Π°Ρ‚Ρ‡ΠΈΠΊΠΈ Ρ‚ΠΎΠΊΠ°. Разработанная модСль основана Π½Π° лСсС Π΄Π΅Ρ€Π΅Π²ΡŒΠ΅Π² Ρ€Π΅ΡˆΠ΅Π½ΠΈΠΉ, Ρ‚ΠΎΡ‡Π½ΠΎΡΡ‚ΡŒ классификации составляСт 76%.The goal of the work is to develop a terrain classifier. The features used in model are accelerometer and current sensors. The developed model use random forest tree algrithm and have accuracy of 76%
    corecore