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 интернет-магазина строительных материалов, диплом разработка интернет-магазина5 760 ₽
Разработка методики выбора средств защиты платёжных карт, ВКР защита информации 11 400 ₽
Безопасность беспроводной сети стандарта wi-fi с открытым и закрытым сегментом, ВКР защита информации10 800 ₽
Разработка ИС учета и обработки заявок пользователей на ТО и ремонт оргтехники (Help Desk), диплом по информатике10 680 ₽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 |
Спасибо за помощь! Заказывала диплом по цифровой экономике (Синергия) в самый разгар сессии. Менеджер помог сформулировать ТЗ, хотя я сама толком не знала, чего хочу. В итоге работа по внедрению ERP-системы на малом предприятии получилась структурированной и полезной. Защитила на «отлично». Очень благодарна за терпение и профессионализм!
Синергия, психология. Тема про тревожность у студентов-дистанционщиков. Очень переживала, так как тема деликатная. Но автор подошел профессионально: корректные методики, этичные выводы, хорошая стилистика. Уникальность изначально была 87%. Прислали раньше срока. На защите работу привели как пример хорошей структуры. Я рада!
Диплом по прикладной информатике для МТИ на тему анализа данных соцсетей. Сделали все качественно: парсинг, кластеризация, визуализация в Tableau. Особо хочу отметить доклад для защиты — он был написан так, что я сам глубоко вник в тему. Защита прошла гладко, поставили «отлично». Сервис на высоте, особенно для технических специальностей.
Заказывал для МИРЭА (прикладная информатика) диплом по разработке чат-бота с NLP. Сначала попался автор, который слабо разбирался в лингвистических процессорах. После моей жалобы оперативно заменили на другого специалиста. Второй сделал блестяще, с примерами кода на Python. Не сразу, но проблема была решена. Защитил на «хорошо». Вывод: если что-то не так — сразу заявляйте, реагируют адекватно.
Юриспруденция в Синергии, тема про защиту персональных данных в мессенджерах. Работа объемная, с анализом законодательства РФ и ЕС. Минус — в списке литературы были устаревшие источники (2018-2019 гг.). Пришлось самой искать свежие статьи и просить добавить. Исправили, но с небольшим недовольством. В итоге работа сильная, защитилась на «5». Но проверяйте актуальность источников.
