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"
Проектирование и разработка АРМ менеджера по закупкам7 776 ₽
Применение DLP-систем как инструмента обеспечения информационной безопасности компании, диплом по защите информации10 680 ₽
Разработка сайта салона красоты с возможностью записи клиентов7 344 ₽
Разработка сайта для онлайн заказа и доставки еды6 480 ₽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 |
МГТУ им. Баумана, инноватика. Диплом про коммерциализацию стартапов. Срок горел — 9 дней. Обратилась в 4 утра, ответили через 20 минут (менеджер online). Подобрали автора-практика из технопарка. Черновик прислали через 4 дня, я испугалась — много воды. Написала претензию, автор переделал за сутки, убрал лишнее. В итоге уникальность 88%, защитилась на 4. Презентацию сделали сами, но речь прислали готовую. Цена со срочностью была выше обычной, но терпимо. Рекомендую, если нужна быстрая реакция.
ВШЭ, экономика (магистратура). Тема сложная: анализ панельных данных в Stata. Срок — 45 дней. Автор оказался кандидатом наук (как сказал менеджер). Работу сделал с нуля, включая эконометрическую модель. Уникальность 94% — супер. Цена была выше среднего (но это магистратура). Зато никаких скрытых платежей, оплата поэтапно. На защите я чувствовал себя уверенно, потому что автор подготовил развёрнутые ответы на возможные вопросы (это отдельная услуга, но стоит того). Минус: иногда пропадал на 2-3 дня, но предупреждал. Итог — 5.
Срочный заказ — 7 дней до сдачи финальной версии. Тема сложная, нужен был высокий антиплагиат. На diplom-it.ru согласились, но предупредили: цена выше на 40% из-за короткого срока. Оплатил полную сумму сразу. Автор сделал работу за 6 дней, уникальность 87% (проверял в етхт). Текст сухой, без воды, все сноски на актуальные постановления пленумов. Ответ на отзыв научрука по структуре пришлось ждать почти сутки, но исправили. Речь и презентацию не заказывал — сам сделал. Защитился на 'удовлетворительно', но претензий к содержанию нет. Если нужна именно работа по юриспруденции без лирики — рекомендую.
РГСУ, лингвистика. У меня диплом по переводу технических текстов. Автор — филолог, сделала качественный анализ переводческих трансформаций. Сначала сомневалась в уникальности — получила 90% (вуз требует 80). Общались в основном по почте, отвечали в течение дня. После сдачи научрук попросил дополнить практическую часть примерами — доделали за 3 дня бесплатно. Цена была очень бюджетной для диплома. Тональность нейтральная, но я довольна.
МИСИС, прикладная информатика. Заказывал диплом по администрированию Linux. Автор написал про настройку серверов и скрипты автоматизации. Уникальность 87%. Срок 18 дней — уложились. Защита на 4. Спасибо команде.
