Розпізнавання номерів автомобілів методами глибокого навчання
Вантажиться...
Дата
2024
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська робота містить: 104 с., 7 табл., 33 рис., 4 додатки і
19 посилань.
Об'єктом дослідження є методи глибокого навчання та дані, які
використовуються в процесі навчання. Це включає дослідження архітектур
нейронних мереж, спеціалізованих на обробці зображень та відео, з метою
розпізнавання номерних знаків на автомобілях. Особлива увага приділяється
аналізу даних, які використовуються для навчання цих систем, зокрема
зображень і відеозаписів різної якості та складності.
Предметом дослідження є вдосконалення алгоритмів машинного зору та
обробки зображень за допомогою згорткових нейронних мереж (CNN), з
акцентом на підвищення точності та швидкості обробки зображень номерних
знаків.
Новизна роботи полягає не стільки у відстеженні об'єктів у реальному часі,
скільки у здатності системи розпізнавати номерні знаки на відео будь-якої
складності. Використання останньої версії архітектури YOLO (v8) у поєднанні з
алгоритмами DeepSORT та EasyOCR дозволяє ефективно обробляти відео
матеріали з різними рівнями освітлення, руху та якості зображення,
забезпечуючи високу точність розпізнавання.
Актуальність роботи визначається постійно зростаючими вимогами до
систем автоматизованого контролю та безпеки дорожнього руху. Розвиток
ефективних та надійних методів розпізнавання номерних знаків відіграє ключову
роль у підвищенні безпеки на дорогах, оптимізації дорожнього руху та
автоматизації процесів паркування. Застосування сучасних алгоритмів
глибокого навчання, таких як YOLO v8, DeepSORT та EasyOCR, відкриває нові
можливості для ефективного вирішення цих завдань.
Ключові слова: машинне навчання, згорткові нейронні мережі, обробка
зображень, розпізнавання номерних знаків, YOLO v8, DeepSORT, EasyOCR,
аналіз відео, автоматичне розпізнавання номерів.
Опис
Ключові слова
машинне навчання, згорткові нейронні мережі, обробка зображень, розпізнавання номерних знаків, аналіз відео, автоматичне розпізнавання номерів, machine learning, convolutional neural networks, image processing, license plate recognition, yolo v8, deepsort, easyocr, video analysis, automatic license plate recognition
Бібліографічний опис
Дєрюгін, Є. О. Розпізнавання номерів автомобілів методами глибокого навчання : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Дєрюгін Єгор Олександрович. - Київ, 2024. - 104 с.