Распознавание номерных знаков с помощью нейросетей, дипломная работа по прикладной информатике
Получите бесплатно демо-версию Демо-версия - дипломная работа, в котрой удалена часть текста, рисунков, таблиц.Посмотреть все услуги дипломной работы на электронную почту.
Введите адрес электронной почты и нажмите "Отправить"
Разработка информационной системы учета трафика в ЛВС компании, Диплом по информатике7 290 ₽
Проектирование и разработка АРМ менеджера по закупкам6 480 ₽
Программные комплексы поддержки принятия управленческих решений (учет рабочего времени сотрудников)8 900 ₽
Информационная система обслуживания заявок сотрудников строительной компании, диплом по информатике в экономике8 900 ₽Описание
Работа подготовлена и защищена в 2020 году.
Актуальность работы связана с тем, что системы распознавания образов и компьютерного зрения все чаще и чаще используются при автоматическом распознавании номеров автотранспорта.
Проблема идентификации автомобиля по регистрационному номерному знаку является важным аспектом контроля и обеспечения безопасности дорожного движения. Продукты, способные решать данную задачу, востребованы в самых различных сферах. Примером могут служить автотранспортные предприятия, автомобильные стоянки, гаражные кооперативы, коттеджные поселки, заправочные станции, пункты контроля въезда на территорию объекта и т.п.
Распознавание государственных регистрационных знаков является нетривиальной задачей из области технического зрения и искусственного интеллекта. Используемые алгоритмы локализации номерного знака и его распознавания, как правило, являются коммерческой тайной и, естественно, не публикуются. Лишь немногие компании называют их типы и публикуют последовательность действий
Системы технического зрения (СТЗ) сейчас становятся одним из основных средств развития АСУ движением в условиях, когда объём априорных данных не достаточен и для реализации задач управления нужен анализ внешней обстановки в онлайн режиме. СТЗ используются в новейших космических, наземных, подводных и надводных мобильных объектах. Хорошая дальность действия и широкий спектр пространственного и цветового разрешения сегодняшних линейных и матричных приемников оптического излучения СТЗ служат отличными источниками данных при автоматическом выполнении задач навигации, наведения или распознавания.
Важно также отметить некоторые технические трудности внедрения зрительного информационного канала в центр управления мобильными объектами. Сложности связаны с проблемами преобразования зрительных данных в данные результатов слежения, навигации или выявления параметров движения этих объектов в онлайн режиме.
Минимизация времени конвертации зрительных сигналов при большой скорости движения мобильных объектов очень сложна в реализации, и является единственным препятствием для повсеместного применения СТЗ. Сложности также связаны с синтезом алгоритмов необходимых преобразований. Нет универсального алгоритма решения задач зрительного слежения, распознавания, навигации и наведения при стандартном движении аппарата или объекта зрительного слежения. Для любой задачи СТЗ и в конкретной ситуации фотометрических и траекторных условий необходим лишь определенный алгоритм, причём даже незначительное изменение указанной зрительной сцены часто требует смены применяемого алгоритма исследования фотометрического сигнала. Это ведет к необходимости поддержания алгоритмической полноты и структурной устойчивости проведения задач технического зрения на различных фотометрических ситуациях и траекториях передвижения.
Сложная ситуация алгоритмического обеспечения СТЗ складывается и с конструктивными просчетами их технической реализации — нехватке динамических диапазонов свето- и цветопередачи, дискретностью фотоприёмников, астигматизмом канала наблюдения, погрешностями калибровочных характеристик и привязок к времени потока видеоданных. Поэтому зачастую полезность алгоритма гибнет под ударами искажений и шумов. Борьба с помехами в видеоданных становится основной алгоритмической задачей в процессе применения зрительной обратной связи в центр управления. Такой подход требует серьезного развития математических методов и алгоритмов зрительных преобразований в рамках реализации конкретных задач управления передвижными объектами.
Объектом исследования выпускной квалификационной работы является методы и способы распознавания изображений.
Предметом исследования является программная реализация методов распознавания изображений.
При написании выпускной квалификационной работы использовались научные труды следующих авторов: Кашкин В.Б. [18], Монич Ю.И. [26], Пересада В. П. [28].
Целью работы является распознавание номерных знаков с помощью нейросетей.
Основными задачами работы являются:
1. Анализ структуры изображения в цифровом виде;
2. Анализ методов и алгоритмов распознавания номеров автотранспорта;
3. Разработка алгоритмов работы программы;
4. Разработка структуры программного обеспечения;
5. Тестирование программного обеспечения.
Задача распознавания автомобильных номеров часто решается в сложных условиях эксплуатации - при различных погодных условиях, освещении, загрязнении номерных знаков. Решение данной задачи требуется в таких приложениях, как управление автомобильным трафиком, автоматическая обработка дорожных аварий, автоматическая парковка.
Зашумление и наклон номерного знака являются серьёзными проблемами, возникающими при разработке подобных систем. В данной работе решение задачи происходит путём распознавания символов под наклоном, что позволяет избежать дополнительных искажений при приведении номера в горизонтальное положение. В работе рассматриваются алгоритмы, связанные с предобработкой, сегментацией и распознаванием номера.
Характеристики
Программа с исходниками | да |
Год | 2020 |
Хочется отметить оперативность и качество выполнения заказов сервисом! В ближайшее время после моей заявки со мной уже связалась менеджер, и сразу же мне стало комфортно, доверие появилось мгновенно. Ну и самое главное — работа специалистов по моей теме дипломной - "Внедрение инновационных технологий в сфере банковского дела". Боялась что так и не смогу разобраться в одной из тем. Но опасения были напрасны! Команда успешно справляется со своей работой и результат отличный - "отлично" при сдаче! Спасибо вам большое за помощь!
Обратившись в компанию diplom-it за дипломной работой по информационным системам, я получил не только качественный материал, но и дополнительные материалы в виде презентации и доклада, что значительно упростило подготовку к защите. Все материалы были предоставлены без дополнительных платежей, с высоким уровнем уникальности. Менеджеры компании проявили высокий профессионализм, оперативно решая возникающие вопросы и всегда шли на встречу моим пожеланиям. Благодарю за отличную работу!
В компании действует фиксированная цена, а потому она точно не изменится после обсуждения. На первичном этапе работы составляется задание, все нюансы обсуждаются с заказчиком. Поэтому вы точно знаете, за какие услуги платите. Отсутствуют дополнительные платы, работа выполняется с учетом нюансов требований, а также предпочтений.
спасибо! рекомендую
Покупал здесь дипломную работу в том году, мне неплохо так помогли. На мои сообщения и просьбы о правках на финальных этапах работы отвечали достаточно быстро, но что самое удобное - так это то, что без каких-либо доплат я приобрел полный комплект с презентацией и докладом. Также порадовали сроки, диплом был готов заблаговременно, чтобы руководитель успел отредактировать и оценить работу.
Благодарю, что помогли мне подготовить дипломную работу по программированию. К тому же бесплатно сделали необходимые правки. Подошли к работе профессионально, антиплагиат не выявил сходств. Ещё понравилось, что код подробно снабжён комментариями, поэтому разобрался во многом сам. От заказа остались положительные впечатления, буду смело советовать своим знакомым.
