Система моніторингу транспортних засобів на парковках
| dc.contributor.advisor | Іванник, Геннадій Васильович | |
| dc.contributor.author | Жеребченко, Роман Олександрович | |
| dc.date.accessioned | 2024-03-04T13:27:53Z | |
| dc.date.available | 2024-03-04T13:27:53Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description.abstract | Магістерська дисертація складається з 74 сторінок, в якій міститься 10 рисунків, 20 таблиць, використано 12 джерел. Актуальність. У сучасному світі зростає необхідність у вдосконаленні систем моніторингу транспортних засобів на парковках. Парковки є важливою складовою інфраструктури міст, і ефективне управління ними вимагає розробки та впровадження нових методів та технологій. Моніторинг транспортних засобів на парковках дозволяє забезпечити безпеку, контрольовану організацію процесу паркування, а також оптимізацію використання доступного простору. Потреба в ефективному управлінні та моніторингу парковками насамперед стосується водіїв, які шукають безпечне місце для своїх транспортних засобів, а також операторів та охорони парковок, які зобов'язані вести облік та забезпечити порядок на парковці, що при заповненні великою кількістю транспортних засобів може стати справжнім викликом. Також, у гостей міста можуть бути проблеми з пошуком відповідної парковки та дістатися до неї. Таким чином, розробка системи автоматизованого моніторингу транспорту на парковках, яка б включала в себе облік транспортних засобів та надання інформації щодо доступних парковок, є актуальним завданням для полегшення та поліпшення життя мешканців та відвідувачів міста. На даний момент існує потреба в ресурсі, який здатний вирішити усі вищезазначені завдання та забезпечити користувачів доступом до необхідної інформації про парковки. Такий продукт має бути легкодоступним та легким у використанні, надавати можливість автоматичного обліку транспортних засобів та редагування даних про них. Саме тому розробка нових та удосконалення існуючих методів і засобів моніторингу парковок наразі є важливим та актуальним завданням. Зв'язок роботи з науковими програмами, планами темами. Дисертаційні дослідження проводилися відповідно до наукових напрямків діяльності кафедри КЕОА, а також пріоритетного напрямку розвитку науки і техніки України “Інформаційні та комунікаційні технології”. Метою дисертаційної роботи є підвищення ефективності системи моніторингу транспорту на парковках шляхом вдосконалення методів і алгоритмів ідентифікації транспортних засобів та оптимізації руху на парковці. В рамках цього дослідження будуть проведені аналіз і порівняльний огляд існуючих рішень та методів, а також розробка власних методів, які покликані підвищити точність та швидкість моніторингу. Об’єктом дослідження є процес моніторингу транспортних засобів на парковках та їх управління. Предметом дослідження є методи та технології, використовувані для покращення систем моніторингу на парковках та підвищення ефективності управління парковочними зонами, та методи цифрової обробки зображень із використанням згорткових нейронних мереж для розпізнаванні об’єктів. Методами дослідження є алгоритми ідентифікації транспортних засобів, та оптимізації руху на парковці. Наукова новизна отриманих результатів дослідження полягає в наступному: - удосконалено метод розпізнавання номерних знаків транспортних засобів шляхом впровадження згорткової нейронної мережі, яка ефективно визначає та класифікує кожен окремий символ безпосередньо на основі його внутрішнього представлення. Цей підхід відрізняється від відомого методу розпізнавання, де використовується порівняння з шаблоном для кожного символу з бази даних і вирішує низку його проблем, зокрема, точніше розпізнавання схожих символів. Застосування згорткової нейронної мережі дозволяє автоматично вивчати та адаптувати внутрішні особливості символів, що поліпшує точність розпізнавання та робить систему менш залежною від варіацій у формі та стилістиці номерних знаків. - удосконалено відомий метод розпізнавання номерних знаків транспортних засобів шляхом введення алгоритму вирівнювання зображення перед сегментацією. У роботі використовується алгоритм, який автоматично коригує нахил номерного знаку перед подальшою обробкою, використовуючи перетворення Гафа для ефективного визначення кутів нахилу. Це дозволяє системі ефективно вирівнювати зображення номерних знаків, які знаходяться під нахилом, підвищуючи точність подальшої сегментації та розпізнавання. Практичне значення отриманих результатів визначається створеними програмними засобами, що реалізують новий метод розпізнавання номерних знаків автомобілів автоматизованої системи моніторингу транспортних засобів. Публікації. За матеріалами дисертації опубліковано 1 друковану працю в збірнику матеріалів конференції (див. Додаток А): - Жеребченко Р. О., Іваннік Г. В.. Технології моніторингу транспортних засобів на парковках для підвищення доступності парковок та зменшення трафіку // Збірник тез доповідей 82 Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Інформаційне суспільство: технологічні, економічні та технічні аспекти становлення», м. Тернопіль, листопад, 2023 р. | |
| dc.description.abstractother | The master's dissertation consists of 74 pages, which contains 10 figures, 20 tables, used 12 sources. The relevant. In the modern world, there is a growing need to improve vehicle monitoring systems in parking lots. Parking lots are an important component of urban infrastructure, and their effective management requires the development and implementation of new methods and technologies. Monitoring of vehicles in parking lots allows to ensure safety, controlled organization of the parking process, as well as optimization of the use of available space. The need for effective parking management and monitoring primarily concerns drivers looking for a safe place to park their vehicles, as well as parking lot operators and security guards who are required to keep records and ensure order in the parking lot, which can be a real challenge when filled with a large number of vehicles. Also, city guests may have trouble finding a suitable parking lot and getting to it. Thus, the development of an automated vehicle monitoring system for parking lots, which would include vehicle accounting and information on available parking, is an urgent task to facilitate and improve the lives of city residents and visitors. At the moment, there is a need for a resource that can solve all of the above tasks and provide users with access to the necessary information about parking lots. Such a product should be easily accessible and easy to use, provide the ability to automatically record vehicles and edit data about them. That is why the development of new and improvement of existing methods and tools for monitoring parking lots is currently an important and relevant task. Relationship of work with scientific programs, plans, themes. Dissertation research was conducted in accordance with the scientific directions of activity of the DECED department, as well as the priority direction of the development of science and technology of Ukraine "Information and communication technologies". The purpose of this thesis is to improve the efficiency of the vehicle monitoring system in parking lots by improving methods and algorithms for vehicle identification and optimizing parking lot traffic. This research will include an analysis and comparative review of existing solutions and methods, as well as the development of our own methods designed to improve the accuracy and speed of monitoring. The object of research is the process of monitoring vehicles in parking lots and their management. The subject of the study is the methods and technologies used to improve parking lot monitoring systems and increase the efficiency of parking lot management, and digital image processing methods using convolutional neural networks for object recognition. The research methods are algorithms for vehicle identification and optimization of parking lot traffic. The scientific novelty of the research results is as follows: - improved method for recognizing vehicle license plates by implementing a convolutional neural network that effectively identifies and classifies each individual character directly based on its internal representation. This approach differs from the known recognition method, which uses a comparison with a template for each character from the database, and solves a number of its problems, including more accurate recognition of similar characters. The use of a convolutional neural network allows to automatically learn and adapt the internal features of the characters, which improves the recognition accuracy and makes the system less dependent on variations in the shape and style of license plates. - improved the well-known method for recognizing vehicle license plates by introducing an image alignment algorithm before segmentation. The work uses an algorithm that automatically corrects the slope of the license plate before further processing, using the Hough transform to effectively determine the angles of inclination. This allows the system to efficiently align license plate images that are tilted, improving the accuracy of subsequent segmentation and recognition. The practical significance of the results obtained is determined by the created software tools that implement a new method of recognizing license plates of automated vehicle monitoring systems. Publications. Based on the materials of the dissertation, 1 printed work was published in the conference proceedings (see Appendix A): - Zherebchenko R. O., Ivannik G. V.. Technologies for monitoring vehicles in parking lots to increase parking availability and reduce traffic // Collection of abstracts of the 82nd International Scientific and Practical Internet Conference "Information Society: Technological, Economic and Technical Aspects of Formation", Ternopil, November, 2023. | |
| dc.format.extent | 83 с. | |
| dc.identifier.citation | Жеребченко, Р. О. Система моніторингу транспортних засобів на парковках : магістерська дис. : 172 Телекомунікації та радіотехніка / Жеребченко Роман Олександрович. - Київ, 2024. - 83 с. | |
| dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/65192 | |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | КПІ ім. Ігоря Сікорського | |
| dc.publisher.place | Київ | |
| dc.subject | система | |
| dc.subject | моніторинг | |
| dc.subject | парковка | |
| dc.subject | метод | |
| dc.subject | алгоритм | |
| dc.subject | розпізнавання | |
| dc.subject | виявлення | |
| dc.subject | номерні знаки | |
| dc.subject | system | |
| dc.subject | monitoring | |
| dc.subject | parking | |
| dc.subject | method | |
| dc.subject | algorithm | |
| dc.subject | recognition | |
| dc.subject | detection | |
| dc.subject | license plates | |
| dc.subject.udc | 004.41; 004.8 | |
| dc.title | Система моніторингу транспортних засобів на парковках | |
| dc.title.alternative | Vehicle monitoring system in parking lots | |
| dc.type | Master Thesis |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- Zherebchenko_magistr.pdf
- Розмір:
- 2.08 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 8.98 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: