Por favor use este identificador para citas ou ligazóns a este item:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/23731| Título: | Розробка та дослідження автоматизованої системи розпізнавання номерних знаків транспортних засобів |
| Outros títulos: | Development and research of the automated system for recognition of vehicle license plates |
| Authors: | Волошин, Назарій Володимирович |
| Bibliographic description (Ukraine): | Волошин Н.В. Розробка та дослідження автоматизованої системи розпізнавання номерних знаків транспортних засобів : „151 — автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології“/ Волошин Н.В. — Тернопіль: ТНТУ, 2018. — 4 с. |
| Bibliographic description (International): | N. Voloshyn. Development and research of the automated system for recognition of vehicle license plates : „151 - automation and computer-integrated technologies“/N. Voloshyn - Ternopil: TNTU, 2018 - 4 s. |
| Data de edición: | 18-Feb-2018 |
| Submitted date: | 18-Feb-2018 |
| Date of entry: | 19-Feb-2018 |
| Country (code): | UA |
| Place of the edition/event: | Тернопіль, ТНТУ імені Івана Пулюя, Кафедра АВ |
| Institution defense: | ЕК №41 |
| Supervisor: | Коноваленко, Ігор Володимирович |
| Committee members: | Золотий, Роман Захарійович |
| UDC: | 004.93 |
| Palabras chave: | 151 автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології розпізнавання OpenCV Комп'ютерний зір Python Розробка Метод Віоли-Джонса |
| Page range: | 1-5 |
| Resumo: | В даній дипломній роботі розглянуто популярні методи детектування об’єктів та розпізнавання текстових символів. Проведено дослідження цих методів на швидкодію, що є одним з головних пунктів при обробці відео. Найоптимальнішим з них виявився метод Віоли-Джонса що базується на основі примітивів Хаара. На базі даного алгоритму розроблено десктопну систему автоматизованого розпізнавання номерних знаків транспортних засобів. Дана система може розпізнавати зображення з кутом повороту до 300 і з забрудненням до 5% загальної площі. Що охоплює близько 92% всіх номерів. |
| Descrición: | В даній дипломній роботі досліджено методи та алгоритми детектування об’єктів та методи розпізнавання символів. Після чого відібрано оптимальні для потокового відео, в співвідношенні швидкість роботи до результативності. Взято за основу метод Віоли-Джонса для детектування об’єктів, що базується на примітивах Хаара. Завдяки цьому досягли високої швидкості знаходження номерної пластини. Зібрано навчальну базу, та, опісля, створено власний класифікатор об’єктів. За допомогою мови програмування Python та бібліотеки комп’ютерного зору OpenCV, використовуючи отриманий класифікатор, реалізовано детектування номерних знаків. Після чого розроблено модуль розпізнавання символів номерного знаку, в якому зображення номеру, отримане на попередньому кроці, спочатку бінаризується, розбивається на символи, після чого кожен символ стоншується і отриманий результат порівнюється з тим що є в базі і вибирається найбільш схожий. В кінцевому результаті отримуємо розпізнаний номерний знак. |
| Content: | ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ Актуальність теми роботи. Мета роботи. Об’єкт, методи та джерела дослідження. Наукова новизна отриманих результатів. Практичне значення отриманих результатів. Апробація. Структура роботи. ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ. СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ АВТОРОМ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ РОБОТИ АНОТАЦІЯ Ключові слова ANNOTATION Key words |
| URI: | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/23731 |
| URL for reference material: | http://posibnyky.vntu.edu.ua/k_m/t2/212..htm https://interactive-plus.ru/ru/article/119565/discussion_platform http://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_imgproc/py_table_of_contents_imgproc/py_table_of_contents_imgproc.html |
| References (Ukraine): | Soares F. Neural Network Programming With Java, 2nd Edition / Fabio M. Soares, Alan M. F. Souza - Packt Publishing - ebooks Account, 2017. - 269 p – (2nd Revised edition edition) P. Viola and M. Jones. Robust real-time face detection. IJCV 57(2), 2004 Lienhart R., Kuranov E., Pisarevsky V.: Empirical analysis of detection cascades of boosted classifiers for rapid object detection. In: PRS 2003, pp. 297-304 (2003) |
| Content type: | Master Thesis |
| Aparece nas Coleccións | 151 — автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології |
Arquivos neste item
| Arquivo | Descrición | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| avtoreferat_voloshyn.pdf | 358,58 kB | Adobe PDF | Ver/abrir |
Todos os documentos en Dspace estan protexidos por copyright, con todos os dereitos reservados
Ferramentas administrativas