1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
  2. Роботи студентів
  3. Магістр
  4. 122 — комп’ютерні науки
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/39631
Назва: Розробка інформаційної системи для розпізнавання та ідентифікації зображень номерів транспортних засобів
Інші назви: An Information System Development To Recognize and Identify Images Of Vehicles Numbers Plates
Автори: Соломка, Руслан Романович
Solomka, Ruslan Romanovich
Приналежність: ТНТУ ім. І. Пулюя, Факультет комп’ютерно-інформаційних систем і програмної інженерії, Кафедра комп’ютерних наук, м. Тернопіль, Україна
Бібліографічний опис: Соломка Р. Р. Розробка інформаційної системи для розпізнавання та ідентифікації зображень номерів транспортних засобів: кваліфікаційна робота освітнього рівня магістра за спеціальністю „122 – комп’ютерні науки“ / Р. Р. Соломка. – Тернопіль : ТНТУ, 2022. – 71 с.
Дата публікації: 20-гру-2022
Дата подання: 6-гру-2022
Дата внесення: 27-гру-2022
Країна (код): UA
Місце видання, проведення: ТНТУ ім. І.Пулюя, ФІС, м. Тернопіль, Україна
Науковий керівник: Литвиненко, Ярослав Володимирович
Члени комітету: Петрик, Михайло Романович
УДК: 004.93
Теми: розпізнавання
recognition
нейронна системи
нейронна системи neural system
номерний знак
number plate
Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена розробці інформаційної системи для розпізнавання та ідентифікації зображень номерів транспортних засобів. Висвітлено принципи роботи інформаційних систем розпізнавання та ідентифікації зображень номерів транспортних засобів. Описано актуальність даних систем у сучасному світі. Проаналізовано існуючі системи розпізнавання номерних знаків. Досліджено найпоширеніші алгоритми для виконання розпізнавання номерних знаків та виконання оптичного розпізнання символів. Описано процес створення інформаційної системи для розпізнавання та ідентифікації зображень номерів транспортних засобів, та спроектовано веб застосунок у якості графічного інтерфейсу.
The qualification work is devoted to the development of an information system for recognition and identification of images of vehicle license plates. The principles of information systems for recognition and identification of images of vehicle license plates are highlighted. The relevance of these systems in the modern world is described. Existing license plate recognition systems were analyzed, the most common algorithms for license plate recognition and optical character recognition were investigated. The process of creating an information system for recognizing and identifying images of vehicle license plates is described, and a web application is designed as a graphical interface.
Зміст: ВСТУП 8 1 АНАЛІЗ ПРЕДМЕТНОЇ ОБЛАСТІ 10 1.1 Ознайомлення із системами розпізнавання номерних знаків 10 1.2 Труднощі при ідентифікації номерних знаків автомобілів 12 1.3 Використання систем розпізнавання номерних знаків 14 1.4 Висновок до першого розділу 17 2 АНАЛІЗ МЕТОДІВ ТА ПРОЄКТУВАННЯ ДЛЯ РОЗПІЗНАВАННЯ ЗОБРАЖЕНЬ НОМЕРІВ ТРАНСПОРТНИХ ЗАСОБІВ 18 2.1 Методи розпізнавання номерних знаків автотранспорту 18 2.2 Методи розробки систем нейронних мереж 23 2.3 Методи виконання оптичного розпізнавання символів 28 2.4 Висновок до другого розділу 31 3 ПРОЕКТУВАННЯ СИСТЕМИ ДЛЯ РОЗПІЗНАВАННЯ ТА ІДЕНТИФІКАЦІЇ ЗОБРАЖЕНЬ НОМЕРІВ ТРАНСПОРТНИХ ЗАСОБІВ 32 3.1 Структура розроблення інформаційної системи 32 3.2 Підготовка тестових даних для інформаційної системи 34 3.3 Попередня обробка тестових даних 39 3.4 Проектування моделі нейронної мережі 41 3.4.1 Створення та налаштування нейронної мережі 41 3.4.2 Тренування нейронної мережі 43 3.4.3 Тестування нейронної мережі 46 3.5 Виконання оптичного розпізнавання символів 50 3.6 Веб застосунок для розпізнавання номерів транспортних засобів 51 3.7 Висновок до третього розділу 57 4 ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 58 4.1 Гігієнічна оцінка умов праці програміста 58 4.2 Підвищення стійкості роботи об’єктів логістики у воєнний час 61 4.3 Висновки до четвертого розділу 66 ВИСНОВКИ 67 ПЕРЕЛІК ДЖЕРЕЛ 68 ДОДАТКИ
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/39631
Власник авторського права: © Соломка Руслан Романович, 2022
Перелік літератури: 1. E. Ercelebi, Automatic vehicle identification by plate recognition; Transactions on Engineering, Computing and Technology, Vol 9, 2018. 222-225 p.
2. Chen, Y. Chung and S. Chen, Automatic license plate recognition; Transactions on Intelligent Transportation Systems, Vol 5, 2017. 42-53 p.
3. Фукунага, К. Введення в статичну теорію розпізнавання образів / К. Фукунага. - М.: Головна редакція "Наука", 2015. - 368 c.
4. Parker, P. Federl, An approach to license plate recognition; Computer Science Technical Reports, University of Calgary 2019.
5. Ткаченко Р. Ю. Теоретичні та прикладні аспекти розробки комп’ютерних систем //Технології проектування і розробки інформаційних систем, 2018 – C. 234
6. Палієнко В. Г. дослідження методів класифікації веб-документів на основі machine learning //ББК 32 І 74. 2017. – С. 146.
7. R.E. Woods, S.L. Eddins, Digital image processing using Matlab, Prentice Hall, ISBN 2017. 81-297 p.
8. Shashank Arokar, Visual Character Recognition using Artificial Neural; MGM’s College of Engineering and Technology, University of Mumbai, India 2014.
9. Y. Leсun, B. Boser, J. S. Denker, D. Henderson, Backpropagation Applied to Handwritten Zip Code Recognition, Neural Computation, 2017. 541-551p.
10. T. Xiao, J. Zhang, Error-driven incremental learning in convolutional neural network; International Conference on Multimedia, no. 22. ACM, 2016. 77– 86 p.
11. Qiang Wu, Wenjing Jia, Samali, M., Computer and Information Technology; 8th IEEE International Conference 2019. 125 – 132 p.
12. Dai Yan, Liu Jilin, Intelligent Transportation Systems; Proceedings. IEEE 25-29 Aug. 2015. 325 - 329 p.
13. Wu; Lei Chan On, Chan Hon Weng, Machine Learning and Cybernetics, 2015.
14. A Method for Chinese License Plate Recognition, Xiaojun Chi, Junyu Dong, Aihua Liu, International Conference on Volume 3, 25-28 June 2016.
15. Lopez, J.M., Gonzalez, J., Galindo, C., Cabello, J., Signal Processing and Its Applications; ISSPA 2007. 9th International Symposium. 2017. 1-4 p.
16. An Algorithm for License Plate Recognition Using Radial Basis Function Neural Network Bo Li, Zhi-yuan Zeng, 2018. 569 - 572 p.
17. Chan Hon, Plate detection and recognition by using color information; Electronic Engineering Department, Ankara University, ANKARA, 2017.
18. Distance and Color Invariant Automatic License Plate Recognition System Khan, N.Y.; Imran, A.S.; Ali, N.; Emerging Technologies, 2017. 232-237 p.
19. Car license plate recognition through Hausdorff distance technique Juntanasub, R.; Sureerattanan, N.; Tools with Artificial Intelligence, 2015. 5 p.
20. Character recognition using parallel BP neural network Feng Yang, Fan Yang; ICALIP 2008. International Conference 2018. 1595-1599 p.
21. Chinese License Plate Recognition Using a Convolutional Neural Network Zhihong Zhao, Shaopu Yang; Computational Intelligence and Industrial Application, 2018. 27-30 p.
22. Color edge enhancement based fuzzy segmentation of license plates Syed, Y.A., Sarfraz, M.; Information Visualisation, 2015. 227-232 p.
23. Розробка адапційного веб-сайту та макету десктопного додатку. [Електронний ресурс] / Ольховатенко Д. С // DSpace. – 2020. – Режим доступу до ресурсу: https://krs.chmnu.edu.ua/jspui/handle/123456789/1497.
24. Comparison of Feature Extractors in License Plate Recognition, Siti Norul Huda Sheikh, Khalid, Marzuki; Modelling & Simulation, 2017. 502–506 p
25. Efficient Embedded Neural-Network-Based License Plate Recognition System H. Caner, S. Alkar, Vehicular Technology, 2018. 2675 – 2683 p.
26. Graphical Models for Joint Segmentation and Recognition of License Plate Characters Xin Fan, Guoliang Fan; Signal Processing Letters, IEEE Volume 16, Issue 1, 2019. 10 – 13 p.
27. License plate character recognition algorithm based on filled function method, Yingtao Xu; Control and Decision Conference, 2018. 3886-3891 p.
28. Generative Models for License Plate Recognition by using a Limited Number of Training Samples, Tommaso, C.; Image Processing, 2016. 276 – 279 p.
29. License plate recognition system based on morphology, Haiyan Zhao, Haili Zhao, Shizheng Zhang; Granular Computing, 2018. 826 - 829 p.
30. New approaches for license plate recognition system, Ramkumar, J., Kamakshi Priya, S.; Intelligent Information Processing, 2014. 149 - 152 p.
31. Research of Pattern Matching in License Plate Recognition Ping Wang, Wei Zhang; Intelligent Information Application Workshops, 2018. 1089 – 1092 p.
32. Robust license plate recognition based on dynamic projection warping, Feng-Chou Ni; Yon-Ping Chen; Networking, Sensing and Control, 2014. 84-88 p.
33. Segmentation of characters on car license plates, Lihong Zheng, Qiang Wu, Wenjing Jia; Multimedia Signal Processing, 2018. 399-402 p.
34. The Performance Improvement of License Plate Recognition System, HyeYoun Lim, Young-Do Lim; Future Generation Networking, 2018. 82-85 p.
35. Asif M. Automatic Number Plate Recognition System for Vehicle Identification Using Optical Character Recognition; 2019 International Conference on Education Technology and Computer, Singapore.
36. Divya KN, Danti A. Retrieval of Vehicle Owner’s Registration Details; International Journal of Innovative Research. 2017. 61-66 p.
37. Y. Zhang, D. Irfan, Vehicle Number Plate Recognition Using Mathematical Morphology and Neural Networks; WSEAS Trans Computing. 2018. 781–790 p.
38. Automatic Number-Plate Recognition: Neural Network Approach; Vehicle Navigation and Information Systems Conference, Yokohama, Japan, 2017.
39. Wei W, Wang M, Huang Z. An Automatic Method of Location for Number-Plate Using Color Features. 2018. 245-266 p.
40. Hsieh CT, Juan YS, Hung KM. Multiple License Plate Detection for Complex Background. Volume 1, Taipei, Taiwan. 28-30 Mar 2015.
41. Kamat V, Ganesan S. An Efficient Implementation of the Hough Transforms for Detecting Vehicle License Plates Using DSP’S; Real-Time Technology and Applications Symposium, Chicago, IL, USA. 15-17 May 2016.
42. S. Mahajan, A Review on Automatic Number Plate Recognition System. Computing Via Pattern Recognition. 2015. 1-6 p.
43. A. Banerjee, K. Roy, A Morphology-Based Approach for Car License Plate Extraction; Annual IEEE India Conference, Chennai, India. 11-13 Dec 2015.
44. J. Hsieh, S. Yu, Morphology Based License Plate Detection from Complex Scenes; Object Recognition Supported by User Interaction, Quebec, Canada. 2017
45. Жидецький В.Ц. Основи охорони праці / В.Ц. Жидецький – Львів Афіша, 2016 – 320 с.
46. Директива 90/270/ЄEC Європейського Парламенту та Ради від 29 травня 2010 року про вимоги безпеки при роботі з екранними пристроями [Електронний ресурс]: http://zakon5.rada.gov.ua/laws/show/994_b23
47. Директива 89/391/ЄЕС Європейського Парламенту та Ради від 12 червня 2010 року про впровадження заходів для заохочення вдосконалень у сфері безпеки і захисту здоров’я працівників під час роботи [Електронний ресурс]: http://zakon5.rada.gov.ua/laws/show/994_b23.
48. Геврик Є. О. Охорона праці / Є. О. Геврик . – К.: Ельга, Ніка-Центр, 2017 – 280 с.
49. Крикавський Є. В. Логістика. Основи теорії: підручник для студ. вищ. навч. закладів / Є. В. Крикавський. – Л.: Національний університет ”Львівська політехніка”, Інтелект-Захід, 2018. – 416 с.
50. Глушкова Ю. О., Пахомова А. В, «Формування і управління потоками економічної діяльності підприємства.» / Вісник. – Львів, 2019, 7 с.
Тип вмісту: Master Thesis
Розташовується у зібраннях:122 — комп’ютерні науки

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
2022_KRM_SNm-61_Solomka_R_R.pdf2,03 MBAdobe PDFПереглянути/відкрити
Показати повний опис матеріалу Перегляд статистики


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

Інструменти адміністратора