1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
  2. Роботи студентів
  3. Магістр
  4. 151 — автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології, 174 Автоматизація, комп’ютерно-інтегровані технології та робототехніка
Please use this identifier to cite or link to this item: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/23731
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorКоноваленко, Ігор Володимирович-
dc.contributor.authorВолошин, Назарій Володимирович-
dc.date.accessioned2018-02-19T13:40:14Z-
dc.date.available2018-02-19T13:40:14Z-
dc.date.issued2018-02-18-
dc.date.submitted2018-02-18-
dc.identifier.citationВолошин 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.uk_UA
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/23731-
dc.descriptionВ 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.uk_UA
dc.description.abstractВ 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.uk_UA
dc.description.tableofcontentsЗАГАЛЬНА 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 wordsuk_UA
dc.format.extent1-5-
dc.language.isoukuk_UA
dc.relation.urihttp://posibnyky.vntu.edu.ua/k_m/t2/212..htmuk_UA
dc.relation.urihttps://interactive-plus.ru/ru/article/119565/discussion_platformuk_UA
dc.relation.urihttp://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_imgproc/py_table_of_contents_imgproc/py_table_of_contents_imgproc.htmluk_UA
dc.subject151uk_UA
dc.subjectавтоматизація та комп’ютерно-інтегровані технологіїuk_UA
dc.subjectрозпізнаванняuk_UA
dc.subjectOpenCVuk_UA
dc.subjectКомп'ютерний зірuk_UA
dc.subjectPythonuk_UA
dc.subjectРозробкаuk_UA
dc.subjectМетод Віоли-Джонсаuk_UA
dc.titleРозробка та дослідження автоматизованої системи розпізнавання номерних знаків транспортних засобівuk_UA
dc.title.alternativeDevelopment and research of the automated system for recognition of vehicle license platesuk_UA
dc.typeMaster Thesisuk_UA
dc.contributor.committeeMemberЗолотий, Роман Захарійович-
dc.coverage.placenameТернопіль, ТНТУ імені Івана Пулюя, Кафедра АВuk_UA
dc.subject.udc004.93uk_UA
thesis.degree.grantorЕК №41-
dc.relation.referencesSoares 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)uk_UA
dc.relation.referencesP. Viola and M. Jones. Robust real-time face detection. IJCV 57(2), 2004uk_UA
dc.relation.referencesLienhart R., Kuranov E., Pisarevsky V.: Empirical analysis of detection cascades of boosted classifiers for rapid object detection. In: PRS 2003, pp. 297-304 (2003)uk_UA
dc.identifier.citationenN. 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.uk_UA
dc.coverage.countryUAuk_UA
Appears in Collections:151 — автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології, 174 Автоматизація, комп’ютерно-інтегровані технології та робототехніка

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
avtoreferat_voloshyn.pdf358,58 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

Admin Tools