Разработка алгоритмов распознавания символов на изображениях табличек домов

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

    Читать «Разработка алгоритмов распознавания символов на изображениях табличек домов»

    Последние выполненные заказы

    Хочешь уникальную работу?

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

    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
    Кормчий В.
    4.3 (248 отзывов)
    Специализация: диссертации; дипломные и курсовые работы; научные статьи.
    Специализация: диссертации; дипломные и курсовые работы; научные статьи.
    #Кандидатские #Магистерские
    335 Выполненных работ
    Кирилл Ч. ИНЖЭКОН 2010, экономика и управление на предприятии транс...
    4.9 (343 отзыва)
    Работы пишу, начиная с 2000 года. Огромный опыт и знания в области экономики. Закончил школу с золотой медалью. Два высших образования (техническое и экономическое). С... Читать все
    Работы пишу, начиная с 2000 года. Огромный опыт и знания в области экономики. Закончил школу с золотой медалью. Два высших образования (техническое и экономическое). Сейчас пишу диссертацию на соискание степени кандидата экономических наук.
    #Кандидатские #Магистерские
    692 Выполненных работы
    Глеб С. преподаватель, кандидат наук, доцент
    5 (158 отзывов)
    Стаж педагогической деятельности в вузах Москвы 15 лет, автор свыше 140 публикаций (РИНЦ, ВАК). Большой опыт в подготовке дипломных проектов и диссертаций по научной с... Читать все
    Стаж педагогической деятельности в вузах Москвы 15 лет, автор свыше 140 публикаций (РИНЦ, ВАК). Большой опыт в подготовке дипломных проектов и диссертаций по научной специальности 12.00.14 административное право, административный процесс.
    #Кандидатские #Магистерские
    216 Выполненных работ
    Рима С.
    5 (18 отзывов)
    Берусь за решение юридических задач, за написание серьезных научных статей, магистерских диссертаций и дипломных работ. Окончила Кемеровский государственный универси... Читать все
    Берусь за решение юридических задач, за написание серьезных научных статей, магистерских диссертаций и дипломных работ. Окончила Кемеровский государственный университет, являюсь бакалавром, магистром юриспруденции (с отличием)
    #Кандидатские #Магистерские
    38 Выполненных работ
    Логик Ф. кандидат наук, доцент
    4.9 (826 отзывов)
    Я - кандидат философских наук, доцент кафедры философии СГЮА. Занимаюсь написанием различного рода работ (научные статьи, курсовые, дипломные работы, магистерские дисс... Читать все
    Я - кандидат философских наук, доцент кафедры философии СГЮА. Занимаюсь написанием различного рода работ (научные статьи, курсовые, дипломные работы, магистерские диссертации, рефераты, контрольные) уже много лет. Качество работ гарантирую.
    #Кандидатские #Магистерские
    1486 Выполненных работ
    Анна В. Инжэкон, студент, кандидат наук
    5 (21 отзыв)
    Выполняю работы по экономическим дисциплинам. Маркетинг, менеджмент, управление персоналом. управление проектами. Есть опыт написания магистерских и кандидатских диссе... Читать все
    Выполняю работы по экономическим дисциплинам. Маркетинг, менеджмент, управление персоналом. управление проектами. Есть опыт написания магистерских и кандидатских диссертаций. Работала в маркетинге. Практикующий бизнес-консультант.
    #Кандидатские #Магистерские
    31 Выполненная работа
    Вирсавия А. медицинский 1981, стоматологический, преподаватель, канди...
    4.5 (9 отзывов)
    руководитель успешно защищенных диссертаций, автор около 150 работ, в активе - оппонирование, рецензирование, написание и подготовка диссертационных работ; интересы - ... Читать все
    руководитель успешно защищенных диссертаций, автор около 150 работ, в активе - оппонирование, рецензирование, написание и подготовка диссертационных работ; интересы - медицина, биология, антропология, биогидродинамика
    #Кандидатские #Магистерские
    12 Выполненных работ
    Ольга Б. кандидат наук, доцент
    4.8 (373 отзыва)
    Работаю на сайте четвертый год. Действующий преподаватель вуза. Основные направления: микробиология, биология и медицина. Написано несколько кандидатских, магистерских... Читать все
    Работаю на сайте четвертый год. Действующий преподаватель вуза. Основные направления: микробиология, биология и медицина. Написано несколько кандидатских, магистерских диссертаций, дипломных и курсовых работ. Слежу за новинками в медицине.
    #Кандидатские #Магистерские
    566 Выполненных работ

    Другие учебные работы по предмету

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