Разработка нейросетевого подхода сегментации и распознавания номерных знаков автомобилей на изображениях реальных сцен

Адаричев, Вадим Сергеевич Отделение информационных технологий (ОИТ)
Бесплатно
В избранное
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0

Объектом исследования являются методы искусственного интеллекта, используемые в алгоритмах сегментации и распознавания автомобильных номерных знаков. Целью работы является разработка и реализация алгоритма детектирования и распознавания автомобильных номерных знаков на изображениях реальных сцен с применением аппарата искусственных нейронных сетей

Оглавление …………………………………………………………………………………………… 14
ВВЕДЕНИЕ ………………………………………………………………………………………….. 16
1 ОБЗОР МЕТОДОВ И ПРОГРАММНЫХ СИСТЕМ РАСПОЗНАВАНИЯ
АВТОМОБИЛЬНЫХ НОМЕРНЫХ ЗНАКОВ …………………………………………. 17
1.1 Методы распознавания автомобильных номерных знаков …………….. 18
1.2 Обзор систем распознавания автомобильных номерных знаков …….. 27
1.3 Тест систем распознавания автомобильных номеров …………………….. 36
1.4 Заключение по аналитическому обзору………………………………………… 37
1.5 Требования к разрабатываемому алгоритму …………………………………. 38
2 АЛГОРИТМ НЕЙРОСЕТЕВОГО РАСПОЗНАВАНИЯ
АВТОМОБИЛЬНЫХ НОМЕРНЫХ ЗНАКОВ …………………………………………. 39
2.1 Общее решение задачи ……………………………………………………………….. 39
2.2 Поэтапная работа с изображением……………………………………………….. 39
2.2.1 Сегментация номерной пластины …………………………………………… 39
2.2.2 Извлечение фрагмента с номерной пластиной ………………………… 42
2.2.3 Предобработка вырезанного фрагмента ………………………………….. 44
2.2.4 Классификация сегментов номерной пластины ……………………….. 46
3 ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ …………………………………………………….. 49
3.1 Язык разработки …………………………………………………………………………. 49
3.2 Дополнительный инструментарий ……………………………………………….. 49
3.3 Среда разработки ……………………………………………………………………….. 50
4 Результаты работы …………………………………………………………………………… 51
4.1 Наборы данных ………………………………………………………………………….. 51
4.2 Результаты экспериментов ………………………………………………………….. 51
4.3 Выводы из результатов экспериментов ………………………………………… 53
5 ФИНАНСОВЫЙ МЕНЕДЖМЕНТ, РЕСУРСОЭФФЕКТИВНОСТЬ И
РЕСУРСОСБЕРЕЖЕНИЕ ………………………………………………………………………. 55
5.1 Организация и планирование работ ……………………………………………… 55
5.1.1 Продолжительность этапов работ …………………………………………… 56
5.2 Расчет сметы затрат на выполнение проекта ………………………………… 61
5.2.1 Расчет затрат на материалы ……………………………………………………. 61
5.2.2 Расчет заработной платы ……………………………………………………….. 61
5.2.3 Расчет отчислений от заработной платы …………………………………. 62
5.2.4 Расчет затрат на электроэнергию ……………………………………………. 63
5.2.5 Расчет амортизационных расходов …………………………………………. 64
5.2.6 Расчет прочих расходов …………………………………………………………. 65
5.2.7 Расчет общей себестоимости разработки ………………………………… 65
5.2.8 Расчет прибыли …………………………………………………………………….. 66
5.2.9 Расчет НДС …………………………………………………………………………… 66
5.2.10 Цена разработки НИР ……………………………………………………………. 66
5.2.11 Оценка экономической эффективности проекта………………………. 66
6 СОЦИАЛЬНАЯ ОТВЕТСВЕННОСТЬ ………………………………………………. 68
Введение ……………………………………………………………………………………………. 68
6.1 Правовые и организационные вопросы обеспечения безопасности … 68
6.1.1 Специальные правовые нормы трудового законодательства …….. 68
6.2 Организационные мероприятия при компоновке рабочей зоны ……… 70
6.2.1 Эргономические требования к рабочему месту ……………………….. 70
6.3 Производственная безопасность ………………………………………………….. 72
6.3.1 Вредные производственные факторы ……………………………………… 73
6.4 Экологическая безопасность ……………………………………………………….. 81
6.4.1 Анализ влияния объекта исследования на окружающую среду … 81
6.4.2 Обоснование мероприятий по защите окружающей среды ………. 82
6.5 Безопасность в чрезвычайных ситуациях ……………………………………… 82
6.5.1 Анализ вероятных ЧС, которые могут возникнуть на производстве
при внедрении объекта исследований ……………………………………………….. 82
6.5.2 Обоснование мероприятий по предотвращению ЧС и разработка
порядка действия в случае возникновения ЧС ……………………………………. 83
6.6 Заключение по разделу ……………………………………………………………….. 85
ЗАКЛЮЧЕНИЕ …………………………………………………………………………………….. 86
СПИСОК ПУБЛИКАЙ И ВЫСТУПЛЕНИЙ ……………………………………………. 88
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ …………………………………… 89
ПРИЛОЖЕНИЕ А …………………………………………………………………………………. 94

Разработанный в рамках магистерской диссертации проект
предназначен для распознавания номерных знаков автомобилей. Разработка
программы велась только при помощи компьютера. Главным назначением
проекта является поиск номерного знака автомобиля на изображениях
реальных сцен, с дальнейшим его распознаванием.
Независимо от конкретного применения, взаимодействие пользователя
с разработанной программой в любом случае производится с помощью
программных и аппаратных средств ПЭВМ, а также с помощью
периферийных устройств, подключенных к ПЭВМ.
Данный раздел посвящен анализу вредных и опасных факторов
производственной среды для операторов ПЭВМ а так же разработке программ
по минимизации воздействия вредоносного и опасного влияния выявленных
факторов, а также программ по снижению вредных воздействий на
окружающую среду, экономии невосполнимых ресурсов и защите в
чрезвычайных ситуациях.

Задача автоматического распознавания автомобильных номеров на
цифровых изображениях решена многими исследователями. В работе
рассматривается собственный алгоритм для решения задачи. Системы
распознавания автомобильных номерных знаков используются для контроля
въезда и выезда транспорта с территории предприятий, парковок, контроля
потока автомобильного трафика.
Существующие коммерческие системы распознавания автомобильных
номеров не всегда предоставляют пользователям информацию об
используемых методах искусственного интеллекта в задаче распознавания
цифробуквенных символов. В представленной работе выполнен ряд
аналитических задач по определению используемых в системах алгоритмов.
Данные о сравнительном анализе систем получены из открытых независимых
источников.
Выполнен аналитический обзор существующих методов и программных
систем распознавания автомобильных номерных знаков. Проведен их
сравнительный анализ, определён список программных продуктов,
подходящих под решение определенного круга целевых задач, связанных с
распознаванием автомобильных номеров.
Для сегментации автомобильных номерных знаков используется
архитектура СНС U-Net, показавшая хорошие результаты сегментации в
других областях. Удалось достичь 94,8% точности при сегментации номерной
пластины на тестовом наборе данных.
В работе исследована возможность применения искусственных
нейронных сетей, а также их ансамблей в качестве классифицирующих
элементов. Сравнительный анализ различных архитектур и размеров
комитетов позволяет сделать аргументированный выбор классифицирующего
элемента в предложенном алгоритме распознавания.
Разработанный нейросетевой алгоритм распознавания автомобильных
номерных знаков позволяет достичь точности распознавания в 92,1%.
Результаты были получены на отобранных образцах автомобильных
номерных знаков, находящихся в открытом доступе. Полученная точность
распознавания сопоставима с существующими аналогами.
СПИСОК ПУБЛИКАЙ И ВЫСТУПЛЕНИЙ
1. Адаричев В. С., Иванова Ю. А. Сверточная нейронная сеть для
классификации без использования дополнительных библиотек //
Молодежь и современные информационные технологии: сборник
трудов XVII Международной научно- практической конференции
студентов, аспирантов и молодых ученых, Томск, 17-20 Февраля
2020. – Томск: ТПУ, 2020 – C. 60-61
2. Адаричев В. С., Иванова Ю. А. Сегментация автомобильных
номерных знаков на изображениях // Молодежь и современные
информационные технологии: сборник трудов XVII Международной
научно- практической конференции студентов, аспирантов и
молодых ученых, Томск, 17-20 Февраля 2020. – Томск: ТПУ, 2020 –
C. 62-63

1. Желтов С. Ю. Обработка и анализ изображений в задачах машинного
зрения. // М.: Физматкнига, 2010. — 672 с
2. Habr Mask R-CNN: архитектура современной нейронной сети для
сегментации объектов на изображениях [Электронный ресурс] : —
Режимдоступа:https://habr.com/post/421299(датаобращения:
23.12.2018).
3. Viola P., Jones M. J. Robust real-time face detection / International Journal
of Computer Vision. − 2004. − V. 57. − P. 137-154.
4. Серикова А. С. Разработка и программная реализация алгоритма
сегментации и распознавания автомобильных номеров // Магистерская
диссертация, ТПУ, ИШИТР, ИСТ 2017
5. Ильин В. А., Позняк Э. Г. Линейная алгебра // Москва Физматлит 1999
6. Nello Cristianini, John Shawe-Taylor. An Introduction to Support Vector
Machines and Other Kernel-based Learning Methods // Cambridge University
Press, 2000
7. Хайкин С. Нейронные сети : полный курс : пер. с англ. // С. Хайкин. —
2-е изд., испр.. — М. [и др.]: Вильямс, 2006. — 1103 с.
8. Комарцова Л. Нейрокомпьютеры : учебное пособие для вузов // Л. Г.
Комарцова, А. В. Максимов. — 2-е изд., перераб. и доп.. — М.: Изд-во
МГТУ, 2004. — 399 с.
9. ДжонсМ.Программированиеискусственногоинтеллектав

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

    Хочешь уникальную работу?

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

    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
    Катерина В. преподаватель, кандидат наук
    4.6 (30 отзывов)
    Преподаватель одного из лучших ВУЗов страны, научный работник, редактор научного журнала, общественный деятель. Пишу все виды работ - от эссе до докторской диссертации... Читать все
    Преподаватель одного из лучших ВУЗов страны, научный работник, редактор научного журнала, общественный деятель. Пишу все виды работ - от эссе до докторской диссертации. Опыт работы 7 лет. Всегда на связи и готова прийти на помощь. Вместе удовлетворим самого требовательного научного руководителя. Возможно полное сопровождение: от статуса студента до получения научной степени.
    #Кандидатские #Магистерские
    47 Выполненных работ
    Татьяна М. кандидат наук
    5 (285 отзывов)
    Специализируюсь на правовых дипломных работах, магистерских и кандидатских диссертациях
    Специализируюсь на правовых дипломных работах, магистерских и кандидатских диссертациях
    #Кандидатские #Магистерские
    495 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
    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
    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
    Андрей С. Тверской государственный университет 2011, математический...
    4.7 (82 отзыва)
    Учился на мат.факе ТвГУ. Любовь к математике там привили на столько, что я, похоже, никогда не перестану этим заниматься! Сейчас работаю в IT и пытаюсь найти время на... Читать все
    Учился на мат.факе ТвГУ. Любовь к математике там привили на столько, что я, похоже, никогда не перестану этим заниматься! Сейчас работаю в IT и пытаюсь найти время на продолжение диссертационной работы... Всегда готов помочь! ;)
    #Кандидатские #Магистерские
    164 Выполненных работы
    Дарья Б. МГУ 2017, Журналистики, выпускник
    4.9 (35 отзывов)
    Привет! Меня зовут Даша, я окончила журфак МГУ с красным дипломом, защитила магистерскую диссертацию на филфаке. Работала журналистом, PR-менеджером в международных ко... Читать все
    Привет! Меня зовут Даша, я окончила журфак МГУ с красным дипломом, защитила магистерскую диссертацию на филфаке. Работала журналистом, PR-менеджером в международных компаниях, сейчас работаю редактором. Готова помогать вам с учёбой!
    #Кандидатские #Магистерские
    50 Выполненных работ
    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

    Другие учебные работы по предмету