Разработка алгоритмов распознавания символов на изображениях табличек домов

Белков, Сергей Геннадьевич Отделение информационных технологий (ОИТ)
Бесплатно
В избранное
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0

Целью работы является повышение эффективности распознавания символов на изображениях со сложным фоном. Результаты работы могут быть использованы в организациях, решающих задачи компьютерного зрения и распознавания символов.

ВВЕДЕНИЕ ……………………………………………………………………………………………… 14

1 АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ …………………………………………………… 15

1.1 Описание проблемы ………………………………………………………………………… 15

1.2 Описание адресных табличек ………………………………………………………….. 15

1.3 Описание машинного обучения ………………………………………………………. 17

1.4 Искусственные нейронные сети ………………………………………………………. 18

1.4.1 Общее описание ………………………………………………………………………. 18

1.4.2 Обобщенная структура ИНС ……………………………………………………. 19

1.4.3 Нейроны смещения ………………………………………………………………….. 22

1.4.4 Метод градиентного спуска ……………………………………………………… 25

1.4.5 Метод обратного распространения …………………………………………… 26

1.5 Описание сверточной нейронной сети …………………………………………….. 27

1.5.1 Свертка ……………………………………………………………………………………. 28

1.5.2 Субдискретизация ……………………………………………………………………. 29

1.5.3 Softmax ……………………………………………………………………………………. 30

1.6 Описание алгоритма ближайших соседей ………………………………………… 30

1.7 Анализ существующий решений……………………………………………………… 31

1.8 Вывод по разделу 1 …………………………………………………………………………. 32

2 РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА ………………………………………………………………. 33

2.1 Описание алгоритма ……………………………………………………………………….. 33

2.2 Предобработка изображения …………………………………………………………… 34

2.2.1 Преобразование в градации серого …………………………………………… 34

2.2.2 Пороговая классификация изображения …………………………………… 35

2.2.3 Поиск сегментов изображения …………………………………………………. 36
2.3 Выбор структуры ИНС ……………………………………………………………………. 37

2.3.1 Структура для распознавания таблички ……………………………………. 37

2.3.2 Структура для распознавания символа …………………………………….. 39

2.4 Формирование обучающей выборки ……………………………………………….. 40

2.5 Обучение ИНС………………………………………………………………………………… 41

3 ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ………………………………………………………… 42

3.1 Используемые технологии ………………………………………………………………. 42

3.2 Программные модули ……………………………………………………………………… 42

3.2.1 Augment …………………………………………………………………………………… 43

3.2.2 KNN ……………………………………………………………………………………… 43

3.2.3 CNN ……………………………………………………………………………………… 43

3.2.4 Dataset ……………………………………………………………………………………… 43

4 ОБУЧЕНИЕ И ТЕСТИРОВАНИЕ …………………………………………………………. 44

4.1 Входные данные ……………………………………………………………………………… 44

4.2 Статистика обучения и распознавания …………………………………………….. 45

4.3 Демонстрация распознавания ………………………………………………………….. 46

5 ФИНАНСОВЫЙ МЕНЕДЖМЕНТ, РЕСУРСОЭФФЕКТИВНОСТЬ И
РЕСУРСОСБЕРЕЖЕНИЕ…………………………………………………………………………. 49

5.1 Предпроектный анализ ……………………………………………………………………. 49

5.1.1 Анализ конкурентных технических решений ……………………………. 49

5.2 FAST-анализ …………………………………………………………………………………… 51

5.3 SWOT-анализ ………………………………………………………………………………….. 54

5.4 Оценка готовности проекта к коммерциализации…………………………….. 56

5.5 Инициация разработки ……………………………………………………………………. 57

5.6 Организация и планирование работ …………………………………………………. 59
5.6.1 Иерархическая структура работ ……………………………………………….. 59

5.6.2 План разработки ………………………………………………………………………. 59

5.6.3 Продолжительность этапов работ …………………………………………….. 60

5.6.4 Расчет нарастания технической готовности работ …………………….. 63

5.7 Расчет сметы затрат ………………………………………………………………………… 65

5.7.1 Расчет заработной платы………………………………………………………….. 65

5.7.2 Расчет отчислений от заработной платы …………………………………… 66

5.7.3 Расчет амортизации …………………………………………………………………. 66

5.7.4 Расчет накладных расходов ……………………………………………………… 67

5.7.5 Расчет общей сметы …………………………………………………………………. 67

5.8 Оценка научно-технического уровня НИР……………………………………….. 67

5.9 Вывод по разделу 5 …………………………………………………………………………. 70

6 СОЦИАЛЬНАЯ ОТВЕТСТВЕННОСТЬ ………………………………………………… 71

6.1 Правовые и организационные вопросы обеспечения безопасности ….. 71

6.2 Правовые нормы трудового законодательства …………………………………. 71

6.2.1 Организационные мероприятия при компоновке рабочей зоны … 72

6.3 Производственная безопасность ……………………………………………………… 74

6.3.1 Отклонение показателей микроклимата……………………………………. 75

6.3.2 Превышение уровня шума ……………………………………………………….. 76

6.3.3 Недостаточность освещенности рабочей зоны ………………………….. 77

6.3.4 Повышенный уровень электромагнитных полей ………………………. 78

6.3.5 Повышенное значение напряжения в электрической цепи, замыкание
которой может произойти через тело человека. …………………………………… 79

6.4 Экологическая безопасность……………………………………………………………. 79

6.5 Безопасность в чрезвычайных ситуациях…………………………………………. 80
ЗАКЛЮЧЕНИЕ ……………………………………………………………………………………….. 83

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ …………………………………………. 84

ПРИЛОЖЕНИЕ А ……………………………………………………………………………………. 87

ПРИЛОЖЕНИЕ Б …………………………………………………………………………………… 100

Способность автоматически распознать адрес на фотографии с гео-
привязкой и связывать обработанный номер с известным адресом улицы,
помогает с высокой степенью точности определить местоположение здания.
Классическим примеров таких фотографий являются изображения с «Google
Street View» и «Яндекс.Панорамы», состоящие из большого количества
географически привязанных панорамных изображений.
Для решения задачи распознавания адресных табличек могут быть
применены искусственные нейронные сети (ИНС) с предварительной
обработкой изображения. Разработка алгоритма распознавания на основе ИНС
позволит достичь высокой скорости идентификации адреса для различных сфер
применения.
Целью данной работы является разработка алгоритма распознавания
адресных табличек домов с использованием нейронных сетей.
Задачи:
 Изучение форматов табличек домов
 Изучение средств и методов, необходимых для обработки и
распознавания изображений
 Разработка алгоритма

В работе представлен анализ существующих видов адресных табличек
домов. Составлен алгоритм для распознавания адресных табличек домов с
использованием сверточной нейронной сети. Для составления алгоритма
изучены методы обработки и классификации изображений. Алгоритм включает
в себя предобработку изображения, сегментирование и последующую
классификацию. В качестве алгоритма классификации было проведено
сравнение точностей распознавания между сверточной нейронной сетью и
алгоритмом ближайшего соседа, что показало целесообразность применения
сверточной нейронной сети. Составлена архитектура для двух сверточных
ИНС: для детектирования адресной таблички и для распознавания символов.
В качестве демонстрации алгоритмов разработано консольное
приложение на языке Python. В приложении реализованы как этап
предобработки изображения, так и классификации. Классификация сегментов
выполнена с помощью сверточной ИНС с обратным распространением ошибки
и функцией активации ReLU. Максимальная точность распознавания в ходе
экспериментов достигала 89%

1.ГОСТР52290-2004//Федеральноеагентствопотехническому
регулированию и метрологии. – Москва, 2006. – 125 с
2.Нейронные сети для начинающих [Электронный ресурс]. – URL:
https://habr.com/ru/post/312450/. (Дата обращения 15.03.2019).
3.Глава 3. Основы ИНС // Нейронные сети [Электронный ресурс]. – URL:
https://neuralnet.info/chapter/основы-инс (Дата обращения 15.03.2019).
4.Вишник М.И. Обобщенные функции // Соровосовский образовательный
журнал. – 1997. – №12. С. 112-117.
5.Знакомство с машинным обучением // Google stories [Электронный
ресурс].–URL:https://www.google.com/intl/ru/about/stories/machine-
learning-qa/. (Дата обращения 15.03.2019).
6.Преобразование цветного изображения в черно-белое // Программирование
на C, C# и Java [Электронный ресурс]. – URL: https://vscode.ru/prog-
lessons/preobrazovanie-tsvetnogo-izobrazheniya-v-cherno-beloe.html.(Дата
обращения 15.03.2019).
7.OpenCV[Электронныйресурс].–URL:https://opencv.org/.(Дата
обращения 15.03.2019).
8.Янковский А.А., Бугрий А.Н.. Критерии выбора метода бинаризации при
обработке изображений лабораторных анализов // Научно-технический
журнал «АСУ и приборы автоматики». – 2010. – №153. С. 53-56.
9.Пелевин Е.Е., Балясный С.В.. Оптимальные алгоритмы выделения
контуров изображения в системе технического зрения // Juvenis scientia. –
2016. – №6. С. 6-8.
10. Хайкин С. Нейронные сети. – 2-е изд. – М.: Вильямс, 2006. – 1103с
11. Джонс М. Программирование искусственного интеллекта в приложениях /
М.Джонс: Пер. с англ. Осипов А.И. – М.: ДМК Пресс, 2013. – 312 с
12. Градиентныйспуск[Электронныйресурс].–URL:
https://ru.wikipedia.org/wiki/Градиентный_спуск.(Датаобращения
15.03.2019).
13. Николенко С., Кадурин А., Архангельская Е. Глубокое обучение – 1-е изд.
– СПб.: Питер, 2018. – 480 с.
14.Street View and reCAPTCHA technology just got smarter [Электронный
ресурс]. – URL: https://security.googleblog.com/2014/04/street-view-and-recaptcha-
technology.html. (Дата обращения 20.04.2019).
15.Multi-digit Number Recognition from Street View Imagery using Deep
ConvolutionalNeuralNetworks[Электронныйресурс].–URL:
https://arxiv.org/abs/1312.6082. (Дата обращения 20.04.2019).
16.ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
[Электронныйресурс].–URL:http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-
classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf.(Датаобращения
22.04.2019).
17.Нейронные сети для начинающих. [Электронный ресурс]. – URL:
https://habr.com/ru/post/313216/. (Дата обращения 22.04.2019).
18.Python. [Электронный ресурс]. – URL: https://www.python.org/. (Дата
обращения 10.03.2019).
19.OpenCV. [Электронный ресурс]. – URL: https://www.opencv.org/. (Дата
обращения 10.03.2019).
20.TensorFlow. [Электронный ресурс]. – URL: https://www.tensorflow.org/.
(Дата обращения 10.03.2019).
21.Трудовой кодекс Российской Федерации. [Электронный ресурс]. – URL:
http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_34683/.(Датаобращения
10.05.2019).
22.ГОСТ12.2.032-78.[Электронныйресурс].–URL:
http://docs.cntd.ru/document/1200003913/. (Дата обращения 10.05.2019).
23.ГОСТ12.2.061-81ССБТ.[Электронныйресурс].–URL:
http://docs.cntd.ru/document/gost-12-2-061-81-ssbt. (Дата обращения 10.05.2019).
24.СанПиН2.2.2/2.4.1340-03.[Электронныйресурс].–URL:
http://docs.cntd.ru/document/901865498. (Дата обращения 10.05.2019).
25.ГОСТ12.0.003-2015.[Электронныйресурс].–URL:
http://docs.cntd.ru/document/1200136071. (Дата обращения 10.05.2019).
26.ГОСТ12.0.003-2015.[Электронныйресурс].–URL:
http://docs.cntd.ru/document/1200136071. (Дата обращения 10.05.2019).
27.СанПиН2.2.4.548-96.[Электронныйресурс].–URL:
http://docs.cntd.ru/document/901704046. (Дата обращения 10.05.2019).
28.ГОСТ12.1.003-2014[Электронныйресурс].–URL:
http://docs.cntd.ru/document/1200118606. (Дата обращения 10.05.2019).
29.СанПиН2.2.4.3359-16[Электронныйресурс].–URL:
http://docs.cntd.ru/document/420362948. (Дата обращения 10.05.2019).
30.СанПиН2.2.1/2.1.1.1278-03[Электронныйресурс].–URL:
http://docs.cntd.ru/document/901859404. (Дата обращения 10.05.2019).
31.ГОСТ12.1.006–84[Электронныйресурс].–URL:
http://docs.cntd.ru/document/5200272. (Дата обращения 10.05.2019).
32.СанПиН2.2.2/2.4.1340–03[Электронныйресурс].–URL:
http://docs.cntd.ru/document/901865498. (Дата обращения 10.05.2019).
33.Николенко С., Кадурин А., Архангельская Е. Глубокое обучение – 1-е
изд. – СПб.: Питер, 2018. – 480 с.
34.КриницынаЗ.В.,ВидяевИ.Г.Финансовыйменеджмент,
ресурсоэффективность и ресурсосбережение / З.В. Криницына, И.Г. Видяев;
Томскийполитехническийуниверситет.–Томск:Изд-воТомского
политехнического университета, 2014. – 73 с

Заказать новую

Лучшие эксперты сервиса ждут твоего задания

от 5 000 ₽

Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям

    Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных и с правилами пользования Платформой

    Последние выполненные заказы

    Хочешь уникальную работу?

    Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!

    Родион М. БГУ, выпускник
    4.6 (71 отзыв)
    Высшее экономическое образование. Мои клиенты успешно защищают дипломы и диссертации в МГУ, ВШЭ, РАНХиГС, а также других топовых университетах России.
    Высшее экономическое образование. Мои клиенты успешно защищают дипломы и диссертации в МГУ, ВШЭ, РАНХиГС, а также других топовых университетах России.
    #Кандидатские #Магистерские
    108 Выполненных работ
    Дмитрий Л. КНЭУ 2015, Экономики и управления, выпускник
    4.8 (2878 отзывов)
    Занимаю 1 место в рейтинге исполнителей по категориям работ "Научные статьи" и "Эссе". Пишу дипломные работы и магистерские диссертации.
    Занимаю 1 место в рейтинге исполнителей по категориям работ "Научные статьи" и "Эссе". Пишу дипломные работы и магистерские диссертации.
    #Кандидатские #Магистерские
    5125 Выполненных работ
    Анна С. СФ ПГУ им. М.В. Ломоносова 2004, филологический, преподав...
    4.8 (9 отзывов)
    Преподаю англ язык более 10 лет, есть опыт работы в университете, школе и студии англ языка. Защитила кандидатскую диссертацию в 2009 году. Имею большой опыт написания... Читать все
    Преподаю англ язык более 10 лет, есть опыт работы в университете, школе и студии англ языка. Защитила кандидатскую диссертацию в 2009 году. Имею большой опыт написания и проверки (в качестве преподавателя) контрольных и курсовых работ.
    #Кандидатские #Магистерские
    16 Выполненных работ
    Яна К. ТюмГУ 2004, ГМУ, выпускник
    5 (8 отзывов)
    Помощь в написании магистерских диссертаций, курсовых, контрольных работ, рефератов, статей, повышение уникальности текста(ручной рерайт), качественно и в срок, в соот... Читать все
    Помощь в написании магистерских диссертаций, курсовых, контрольных работ, рефератов, статей, повышение уникальности текста(ручной рерайт), качественно и в срок, в соответствии с Вашими требованиями.
    #Кандидатские #Магистерские
    12 Выполненных работ
    Евгения Р.
    5 (188 отзывов)
    Мой опыт в написании работ - 9 лет. Я специализируюсь на написании курсовых работ, ВКР и магистерских диссертаций, также пишу научные статьи, провожу исследования и со... Читать все
    Мой опыт в написании работ - 9 лет. Я специализируюсь на написании курсовых работ, ВКР и магистерских диссертаций, также пишу научные статьи, провожу исследования и создаю красивые презентации. Сопровождаю работы до сдачи, на связи 24/7 ?
    #Кандидатские #Магистерские
    359 Выполненных работ
    Оксана М. Восточноукраинский национальный университет, студент 4 - ...
    4.9 (37 отзывов)
    Возможно выполнение работ по правоведению и политологии. Имею высшее образование менеджера ВЭД и правоведа, защитила кандидатскую и докторскую диссертации по политоло... Читать все
    Возможно выполнение работ по правоведению и политологии. Имею высшее образование менеджера ВЭД и правоведа, защитила кандидатскую и докторскую диссертации по политологии.
    #Кандидатские #Магистерские
    68 Выполненных работ
    Олег Н. Томский политехнический университет 2000, Инженерно-эконо...
    4.7 (96 отзывов)
    Здравствуйте! Опыт написания работ более 12 лет. За это время были успешно защищены более 2 500 написанных мною магистерских диссертаций, дипломов, курсовых работ. Явл... Читать все
    Здравствуйте! Опыт написания работ более 12 лет. За это время были успешно защищены более 2 500 написанных мною магистерских диссертаций, дипломов, курсовых работ. Являюсь действующим преподавателем одного из ВУЗов.
    #Кандидатские #Магистерские
    177 Выполненных работ
    Александра С.
    5 (91 отзыв)
    Красный диплом референта-аналитика информационных ресурсов, 8 лет преподавания. Опыт написания работ вплоть до докторских диссертаций. Отдельно специализируюсь на повы... Читать все
    Красный диплом референта-аналитика информационных ресурсов, 8 лет преподавания. Опыт написания работ вплоть до докторских диссертаций. Отдельно специализируюсь на повышении уникальности текста и оформлении библиографических ссылок по ГОСТу.
    #Кандидатские #Магистерские
    132 Выполненных работы
    Мария М. УГНТУ 2017, ТФ, преподаватель
    5 (14 отзывов)
    Имею 3 высших образования в сфере Экологии и техносферной безопасности (бакалавриат, магистратура, аспирантура), работаю на кафедре экологии одного из опорных ВУЗов РФ... Читать все
    Имею 3 высших образования в сфере Экологии и техносферной безопасности (бакалавриат, магистратура, аспирантура), работаю на кафедре экологии одного из опорных ВУЗов РФ. Большой опыт в написании курсовых, дипломов, диссертаций.
    #Кандидатские #Магистерские
    27 Выполненных работ

    Другие учебные работы по предмету

    Модернизация системы автоматизации АСУ ТП АО «Farg’onaazot»
    📅 2020год
    🏢 Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)
    Интеграционный сервис передачи данных между АСУ ТП и MES
    📅 2018год
    🏢 Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)
    Методы сегментации новообразований головного мозга
    📅 2020год
    🏢 Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)