Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/33327
Назва: Методи та засоби інтелектуальної аутентифікації номерних знаків автомобілів при керуванні автоматичним шлагбаумом
Інші назви: Methods and tools of intelligent authentification of car license at automatic barrier control networks
Автори: Сеньків, Артур Васильович
Senkiv, Artur
Приналежність: Боднарчук Ігор Орестович
Бібліографічний опис: Сеньків А. В. Методи та засоби інтелектуальної аутентифікації номерних знаків автомобілів при керуванні автоматичним шлагбаумом : дипломна робота магістра за спеціальністю „123 — комп’ютерна інженерія“ / А. В. Сеньків. — Тернопіль: ТНТУ, 2020. — 78 с.
Дата публікації: гру-2020
Дата подання: 15-гру-2020
Дата внесення: 23-гру-2020
Видавництво: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
Країна (код): UA
Місце видання, проведення: Тернопільський національний технічний університет імені Івана ПулюяТернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
Науковий керівник: Яцишин, Василь Володимирович
Yatsyshyn, Vasyl
Члени комітету: Боднарчук, Ігор Орестович
УДК: 004.94
Теми: 123
комп’ютерна інженерія
метод
засіб
аутентифікація
номерний знак
шлагбаум
автоматизація
method
tool
authentification
car license
barrier
automation
Кількість сторінок: 78
Короткий огляд (реферат): У дипломній роботі магістра досліджено методи і засоби побудови систем інтелектуальної аутентифікації номерних знаків автомобілів при керуванні автоматичним шлагбаумом. Обгрунтовано застосування архітектури нейронної мережі AlexNet та запропоновано використати підхід Transfer Learning для реалізації системи аутентифікації номерних знаків шляхом донавчання та з використанням синаптичних ваг попередньої навченої мережі. Програмно реалізовано згорткову нейронну мережу на основі архітектури AlexNet, що дало змогу забезпечити високу точність розпізнавання номерних знаків і стійкість цих результатів.
In the master's thesis the methods and means of construction of systems of intellectual authentication of license plates of cars at management of an automatic barrier are investigated. The application of AlexNet neural network architecture is substantiated and it is proposed to use the Transfer Learning approach for the implementation of license plate authentication system by additional training and using the synaptic scales of the previously trained network. The program implemented a convolutional neural network based on the AlexNet architecture, which allowed to ensure high accuracy of license plate recognition and stability of these results.
Зміст: ПЕРЕЛІК ОСНОВНИХ УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ, СИМВОЛІВ І СКОРОЧЕНЬ 8 ВСТУП ...9 РОЗДІЛ 1 АНАЛІЗ СУЧАСНИХ МЕТОДІВ І ЗАСОБІВ РОЗПІЗНАВАННЯ ОБРАЗІВ В КОМП’ЮТЕРНИХ СИСТЕМАХ ...12 1.1. Аналіз особливостей та функціонування автоматичних шлагбаумів ...12 1.2. Аналіз особливостей процесу аутентифікації та методів розпізнавання об’єктів в області комп’ютерного зору ...19 1.3. Аналіз засобів підтримки та розробки інтелектуальної аутентифікації номерних знаків автомобіля ...23 РОЗДІЛ 2 ОБГРУНТУВАННЯ ТА ПОБУДОВА МОДЕЛІ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ ДЛЯ РОЗПІЗНАВАННЯ НОМЕРНИХ ЗНАКІВ АВТОМОБІЛЯ ...27 2.1. Обґрунтування класу моделей згорткових нейронних мереж при розпізнаванні номерних знаків автомобілів ...27 2.2. Параметри згорткових мереж ...31 2.3. Архітектура AlexNet моделі згорткової нейронної мережі ...36 2.4. Висновки до розділу ...43 РОЗДІЛ 3 РОЗРОБКА ПРОГРАМНОЇ РЕАЛІЗАЦІЇ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ АУТЕНТИФІКАЦІЇ НОМЕРНИХ ЗНАКІВ АВТОМОБІЛІВ ...44 3.1. Проектування архітектури та визначення вимог до програмної складової інтелектуальної системи аутентифікації номерних знаків авто ...44 3.2. Розробка схеми бази даних ...50 3.3. Імплементація інтелектуальної складової системи керування автоматичним шлагбаумом .... 55 РОЗДІЛ 4 ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 62 4.1. Охорона праці ...62 4.2. Захист населення у надзвичайних ситуаціях від впливу хімічних речовин 65 ВИСНОВКИ ... 71 СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ ...73 Додаток A Тези конференцій ...76
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/33327
Власник авторського права: © Сеньків Артур Васильович, 2020
Перелік літератури: СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 1. Оленин Ю.А. Проблемы комплексного обеспечения охраннотерриториальной безопасности и физической защиты особо важных объектов. Охранные системы. 2002. №3(27). С. 7–26. 2. CarGo Enterprise. Автоматизированная система управления контрольно транспортным пунктом. URL: http://intteks.com.ua/images/materials/doc/ enterprise2.pdf (дата звернення 14.11.2020). 3. ISBS RFID – Мережева системи контролю і управління проїздом автомобілів. URL: :http://www.isbc-rfid.ru/_solutions/id_12/ (дата звернення 11.11.2020). 4. Мурыгин К. В. Нормализация изображения автомобильного номера и сегментация символов для последующего распознавания. Искусственный интеллект. 2010. № 3. С. 367–369. 5. Лугових О.О. Дослідження методів ідентифікації для доступу транспортних засобів на закритий об’єкт. ІX Міжнародна науково-технічна конференція «Інформаційно-комп’ютерні технології 2018». м. Житомир, 20-21 квітня 2018р. с.182-183. 6. Nemchak О., Luhovykh O., Kobzar S. Study of identification methods for access of vehicles to closed object. V All Ukrainian Scientific and Practical Conference “Current trends in young scientists’ researches”, April 12, 2018. Zhytomyr: ZHDTU, 2018. С.92-95. 7. Ворона В. А., Тихонов В. А. Системы контроля и управления доступом. М.: Горячая линияТелеком. 2010. 272 с. 8. Барабаш Ю. Л. Коллективные статистические решения при распознавании. М. : Радио и связь, 1983. 224 с. 9. Васильев В. И. Распознающие системы : справочник. К. : Наукова думка, 1983. 230 с. 10. Горелик А. Л. Методы распознавания. М. : Высшая школа, 1984. 219 с. 74 11. Дуда Р. Распознавание образов и анализ сцен : пер. с англ. М. : Мир, 1978. 510 с. 12. Лукьяница А. А. Цифровая обработка видеоизображений. М. : Ай-Эс-Эс Пресс, 2009. 518 с. 13. Форсайт Д. А. Компьютерное зрение. Современный подход : пер. с англ. М. : Вильямс, 2004. 928 с. 14. Шапиро Л. Компьютерное зрение : пер. с англ. БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. 752 с. 15. Beginner’s Guide to Object Detection Algorithms. URL: https://medium.com/analytics-vidhya/beginners-guide-to-object-detectionalgorithms6620fb31c375 (дата звернення 01.12.2020). 16. Офіційна сторінка Open CV. URL: https://opencv.org/about/ (дата звернення 10.10.2020). 17. Стаття про розпізнавання автомобільних номерів. URL: https://habr.com/ru/post/439330/ (дата звернення 06.12.2020). 18. Стаття «Automatic License Plate Detection & Recognition using deep learning». URL: https://towardsdatascience.com/automatic-license-plate-detectionrecognition-usingdeep-learning-624def07eaaf (дата звернення 10.11.2020). 19. J. Carreira and C. Sminchisescu, "CPMC: Automatic Object Segmentation Using Constrained Parametric Min-Cuts," in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 31, no. 7. 2012. pp. 1312- 1328. 20. Sermanet P., Kavukcuoglu K., Chintala S., LeCun Y. Pedestrian detection with unsupervised multi-stage feature learning", Proc. IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recog. 2013. pp. 3626-3633. 21. A. Krizhevsky, I. Sutskever, G. E. Hinton, “ImageNet classification with deep convolutional neural networks,” Neural Information Processing Systems. 2012. pp. 1097- 1105. 22. Simonyan K., Zisserman A. Very Deep Convolutional Networks for Large– Scale Image Recognition. CoRR. рр.1409 – 1556, 2014. 75 23. Захарченко М. В. Асиметричні методи шифрування в телекомунікаціях О.: ОНАЗ, 2011. 184 с. 24. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс, 2-е изд., Испр.: Пер. с англ. Москва : ООО «И.Д. Вильямс ». 2006. 1104с. 25. НПАОП 0.00-7.15-18 «Вимоги щодо безпеки та захисту здоров’я працівників під час роботи з екранними пристроями». Київ. 2018. 26. Катренко Л.А., Катренко А.В. Охорона праці в галузі комп’ютинґу. Львів: Магнолія-2006. 2012. 544 с. 27. Желібо Е.Н. Безпека життєдіяльності: Навчальний посібникКиїв: «Каравела», Львів: «Новий світ - 2000», 2001. 320 с.
Тип вмісту: Master Thesis
Розташовується у зібраннях:123 — комп’ютерна інженерія

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Senkiv_CIm_61.pdf3,37 MBAdobe PDFПереглянути/відкрити
Авторська_довідка_Сеньків.docx18,91 kBMicrosoft Word XMLПереглянути/відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.

Інструменти адміністратора