Методи обробки зображень для визначення державних реєстраційних номерів автомобілів
| dc.contributor.advisor | Кот, Анатолій Тарасович | |
| dc.contributor.author | Литвин, Ярослав Ігорович | |
| dc.date.accessioned | 2025-09-04T10:05:52Z | |
| dc.date.available | 2025-09-04T10:05:52Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description.abstract | Дипломна робота: 115 с., 18 рис., 11 табл., 26 посилань, 2 додатки. Об'єктом дослідження є процеси автоматизованого розпізнавання державних реєстраційних номерних знаків транспортних засобів на зображеннях і відео за допомогою систем комп’ютерного зору. Предметом дослідження є методи комп’ютерного зору та технології машинного навчання, що використовуються для побудови моделей автоматичного розпізнавання номерних знаків на зображеннях та відео. Мета роботи полягає в розробці ефективної моделі комп’ютерного зору для автоматизованого розпізнавання номерних знаків автомобілів на основі сучасних алгоритмів машинного навчання. Основні результати дослідження: розроблено та навчено моделі машинного навчання, здатні витягувати послідовності символів із зображень номерних знаків; отримані моделі адаптовані для інтеграції у сторонні програмні продукти та подальшого практичного використання. Напрями подальших досліджень включають покращення якості вхідних наборів даних, розширення можливостей моделі для розпізнавання номерних знаків різних країн, а також розробку прикладного програмного забезпечення для зручної роботи з розробленими моделями. | |
| dc.description.abstractother | Bachelor's thesis: 115 p., 18 figures, 11 tables, 26 references, 2 appendixes. The object of the research is the processes of automated recognition of state registration license plates of vehicles in images and videos using a computer vision system. The subject of the research is computer image methods and machine learning technologies used to build models of automatic recognition of license plates in images and videos. The purpose of the work is to develop an effective computer image model for automated recognition of car license plates based on machine learning algorithms. The main results of the research: machine learning models have been developed and trained, capable of extracting a set of characters from the image of license plates; the obtained models have been adapted for integration into third-party software products and further practical use. Directly subsequent research includes improving the quality of input data sets, expanding the capabilities of models for recognizing license plates of different countries, as well as developing application software for convenient work with the developed models. | |
| dc.format.extent | 124 с. | |
| dc.identifier.citation | Литвин, Я. І. Методи обробки зображень для визначення державних реєстраційних номерів автомобілів : дипломна робота … бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Литвин Ярослав Ігорович. – Київ, 2025. – 124 с. | |
| dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/75797 | |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | КПІ ім. Ігоря Сікорського | |
| dc.publisher.place | Київ | |
| dc.subject | штучний інтелект | |
| dc.subject | машинне навчання | |
| dc.subject | комп’ютерний зір | |
| dc.subject | класифікація | |
| dc.subject | нейронні мережі | |
| dc.subject | згорткові нейронні мережі | |
| dc.subject | сегментація | |
| dc.subject | номерні знаки | |
| dc.subject | yolo | |
| dc.subject | artificial intelligence | |
| dc.subject | machine learning | |
| dc.subject | computer vision | |
| dc.subject | classification | |
| dc.subject | neural networks | |
| dc.subject | convulsive neural networks | |
| dc.subject | segmentation | |
| dc.subject | license plate | |
| dc.subject | yolo | |
| dc.subject | convulsive neural network | |
| dc.title | Методи обробки зображень для визначення державних реєстраційних номерів автомобілів | |
| dc.type | Master Thesis |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- Lytvyn_bakalavr.pdf
- Розмір:
- 2.97 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: