Распознавание номерных знаков с помощью нейросетей

• Номер работы:
  620497
• Раздел:
  Все работы   →   ВКР   →   Информационное обеспечение, программирование
• Год добавления:
  28.05.2020 г.
• Объем работы:
  123 стр.
• Содержание:
  ВВЕДЕНИЕ 2
  1 МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ 5
  1.1 Структура изображения и его предварительная обработка 5
  1.2 Обзор и анализ существующих методов распознавания объектов на изображениях 6
  1.2.1 Метод сравнения с эталоном 6
  1.2.2 Статистические методы 7
  1.2.3 Структурные и синтаксические методы 7
  1.2.4 Точечные методы 8
  1.2.5 Нейронные сети 9
  1.2.6 Основные виды признаков изображения 11
  1.2.7 Методы извлечения точечных признаков 12
  1.3 Способы представления изображения 23
  1.3.1 Общие положения 23
  1.3.2 Низкоуровневое представление 25
  1.3.3 Контурное представление 26
  1.3.4 Структурное представление 27
  1.3.5 Признаковое представление 27
  2 ФОРМУЛИРОВКА ЗАДАЧИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ И ОСНОВНЫХ АЛГОРИТМОВ ЕЕ РЕШЕНИЯ 29
  2.1 Алгоритмы извлечения признаков на изображении 29
  2.2 Выбор программных средств реализации поставленной задачи 39
  2.3 Выбор и реализация алгоритмов, позволяющих решить поставленную задачу 45
  3 ОПИСАНИЕ ПРОЕКТА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ 54
  3.1 Описание структуры проекта программного обеспечения 54
  3.1.1 Разработка базы данных для эталонных изображений 54
  3.1.2 Предобработка эталонных изображений 58
  3.1.3 Программная архитектура системы распознования номеров 58
  3.2 Тестирование работы проекта программного обеспечения 63
  ЗАКЛЮЧЕНИЕ 67
  СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 74
  ФРАГМЕНТ ЛИСТИНГА ПРОГРАММНЫХ МОДУЛЕЙ 78
  
  
• Выдержка из работы:
  Некоторые тезисы из работы по теме Распознавание номерных знаков с помощью нейросетей
  ВВЕДЕНИЕ
  
  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
  .....................
  
  1 МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ
  1.1 Структура изображения и его предварительная обработка
  
  Современные производственные, технологические, а также офисные системы используют информацию о маркировке объектов в процессе своего функционирования. Информация о маркировке различных грузов, таких как: вагоны, контейнеры, а также номерные знаки автомобилей и не только дает возможность наиболее рациональным образом организовать процесс технологической обработки информации или проводить учет и контроль изделий, материалов, транспортных средств. В основе процессов использования маркировки (нанесения текстовоцифровых меток) лежит технология автоматизированного распознавания структурированных символов. Потребность в данной технологии была вызвана необходимостью создания методов, моделей и систем распознавания структурированных символов [1].
  В настоящее время такие технологии могут быть реализованы тремя методами: структурным, признаковым и шаблонным. Каждый из данных методов ориентируется на свои условия применения, для которых они могут являться эффективными.
  ...........