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!

    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
    Сергей Е. МГУ 2012, физический, выпускник, кандидат наук
    4.9 (5 отзывов)
    Имеется большой опыт написания творческих работ на различных порталах от эссе до кандидатских диссертаций, решения задач и выполнения лабораторных работ по любым напра... Читать все
    Имеется большой опыт написания творческих работ на различных порталах от эссе до кандидатских диссертаций, решения задач и выполнения лабораторных работ по любым направлениям физики, математики, химии и других естественных наук.
    #Кандидатские #Магистерские
    5 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
    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
    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
    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
    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
    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
    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

    Другие учебные работы по предмету