Корзина (0)---------

Корзина

Ваша корзина пуста

Корзина (0)---------

Корзина

Ваша корзина пуста

Распознавание номерных знаков с помощью нейросетей, дипломная работа по прикладной информатике

-30%
 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"

Заказать демо-версию:
Email
Отправляя эту форму, я принимаюусловия конфиденциальности.
Скачать план работы в формате PDF
Работа подготовлена и защищена в 2020 году. Актуальность работы связана с тем, что системы распознавания образов и компьютерного зрения в...оризонтальное положение. В работе рассматриваются алгоритмы, связанные с предобработкой, сегментацией и распознаванием номера.
минус 30% на все работы
До конца акции осталось:
Программа с исходниками:
да
Год:
2020
Наши гарантии
Дополнительные услуги:
Готова к отправке
Артикул: 20288
10 800
7 560
Экономия - 3 240
Есть вопрос? Свяжитесь с нами:
В избранное К сравнению
Описание
Характеристики
Отзывы (565)

Описание

Не нашли подходящую работу?Оцените стоимость ее написания!

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
8 октября 2024 10:54

Я обратился в эту компанию, чтобы заказать дипломную работу по программированию, поскольку их специализация связана с выполнением студенческих проектов в области информационных технологий. Во время сотрудничества я убедился, что автор — опытный и надёжный специалист, который ответственно подходит к своим обязанностям перед заказчиками. Я остался полностью удовлетворён результатом, и защита прошла успешно.

7 октября 2024 16:58

Обратилась в данную компанию по рекомендациям друзей, так как они получали высокие оценки и сама предоставленная работа была неполохого качества. Ну и собственно говоря не пожалела. Не скажу что я сама не могла бы написать дипломную работу, но в связи с выпуском, навалилось много дел, по работе, и дипломная работа очень ответственная часть жизни и я бы не смогла пройти если бы сдала черти что, хоть какую работу, как это бывает с рефератами обычно. Прошла антиплагиат, а это самое главное, спасибо ребятам.

16 сентября 2024 18:11

Заказывала в этой компании дипломную работу по проектированию информационной системы. Осталась довольна результатом. Порадовала оперативная обратная связь: на все вопросы отвечали быстро и по делу. Все правки по замечаниям руководителя внесли бесплатно и в кратчайшие сроки, что очень важно в горячую пору защиты. Ну и вишенкой на торте стала бесплатная рецензия к диплому, которую не пришлось заказывать отдельно.

27 августа 2024 14:20

Коротко о главном!
Хочу сказать что очень благодарна за то понимание с которым относились по написанию к моей дипломной работе.
Со мной на связи и в переписке были круглосуточно- исправления делали без задержек.
Спасибо что Вы есть!!! ?

31 мая 2024 12:12

Никогда не думала, что буду обращаться к кому-то за написанием дипломной работы, но в связи с очень высокими требованиями научного руководителя решила на свой страх и риск обратиться сюда. Спасибо данной компании за мои восстановленные нервы и ментальное здоровье. Всегда на связи, понравилось, что все правки, которые возникали у научного-все вносилось и причем без доплаты, вопросов. Вошли в положение и написали все достаточно быстро, причем учли то, что ранее я сама уже написала. За цену отдельный лайк.

Все отзывы
С этим товаром также покупают
Рекомендуем посмотреть
0Избранное
товар в избранных
0Сравнение
товар в сравнении
0Просмотренные
0Корзина
товар в корзине
Мы используем файлы cookie, чтобы сайт был лучше для вас.