Система розпізнавання автомобільних номерів
| dc.contributor.advisor | Тихоход, Володимир Олександрович | |
| dc.contributor.author | Білик, Максим Олександрович | |
| dc.date.accessioned | 2025-01-17T13:07:13Z | |
| dc.date.available | 2025-01-17T13:07:13Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description | Основою роботи системи є поєднання сучасних технологій комп’ютерного зору, таких як OpenCV, і оптичного розпізнавання символів за допомогою Tesseract OCR, що забезпечує високу точність і швидкість аналізу. Завдяки спеціальним алгоритмам, система може визначати область номерного знака на зображенні, виділяти її та розпізнавати текст, навіть якщо якість вхідного зображення є низькою або номерний знак частково затемнений. Програма працює з відеофайлами. Cистема автоматично розбиває файл на кадри з певною частотою і аналізує кожен кадр окремо, забезпечуючи посекундну обробку. Веб-інтерфейс, створений на базі Flask, робить використання програми максимально зручним для користувача. Інтерфейс дозволяє легко завантажувати файли, запускати процес розпізнавання та переглядати результати без необхідності вручну налаштовувати параметри чи шляхи до файлів. Додаткові методи обробки зображень, такі як фільтрація шумів, підвищення контрастності та використання адаптивної бінаризації, значно покращують точність розпізнавання символів. Завдяки цьому система здатна коректно обробляти навіть складні випадки, такі як спотворені або незвичні шрифти. Система поєднує високу функціональність, простоту у використанні та точність, що робить її ефективним інструментом для вирішення завдань, пов’язаних із розпізнаванням автомобільних номерів. | |
| dc.description.abstract | Актуальність теми дослідження. З розвитком інформаційних технологій і зростанням кількості транспортних засобів на дорогах у багатьох країнах виникає необхідність автоматизованого контролю та обліку за транспортним потоком. На сьогоднішній день автоматичні системи розпізнавання номерів широко застосовуються у сферах охорони громадського порядку, транспортної логістики та, наприклад, автоматизації процесів паркування. Такі наявні системи виконують ідентифікацію номерних знаків за відео та фотоматеріалами, в подальшому ця інформація використовується з різною метою – для статистичної обробки, пошуку викрадених автомобілів, виявлення певних порушень правил дорожнього руху. Тому такі системи розпізнавання автомобільних номерів сприяють безпеці на дорогах, забезпечують облік транспортних засобів, а також автоматизують роботу платних паркінгів і контрольно-пропускних пунктів. Метою роботи є розробка програмного продукту комп’ютерної системи розпізнавання номерних знаків. Завдання дослідження: 1. Провести аналіз існуючих методів та технологій для розпізнавання номерних знаків. 2. Обрати методи та рішення, які найкраще відповідають меті роботи, обґрунтувати цей вибір. 3. Розробити алгоритм для попередньої обробки зображень, що підвищує якість розпізнавання. 4. Налаштувати коректну роботу системи для розпізнавання номерних знаків. 5. Виконати тестування розробленої системи в умовах, що наближені до реальних. Об’єкт дослідження: процес автоматизованого розпізнавання номерних знаків транспортних засобів. Предмет дослідження: методи та алгоритми обробки зображень, використані для розпізнавання символів на номерних знаках. Методи дослідження: методи обробки зображень, нейронні мережі для розпізнавання символів, а також інструменти розробки веб-застосунків для побудови інтерфейсу системи. Апробація результатів роботи: основні положення даної роботи були викладені на: 2 Міжнародна науково-практична конференція “Global Directions in Scientific Research and Technological Development”, November 11 – 13, 2024, Valencia, Spain. Структура та обсяг магістерської дисертації. Магістерська дисертація складається зі вступу, п’яти розділів, висновків, списку використаних джерел та додатків. Повний обсяг дисертації складає 92 сторінок, 28 таблиць, 30 рисунків, 2 сторінки списку використаних джерел у кількості 20 найменувань. | |
| dc.description.abstractother | Relevance of the research topic. With the development of information technologies and the increase in the number of vehicles on the roads, there is a need for automated control and accounting of traffic flows. Automatic license plate recognition systems are widely used in the areas of public order protection, transport logistics and automation of parking processes. Such systems identify license plates from video and photographic materials, and this information is subsequently used for various purposes, in particular, for statistical processing, searching for missing cars, and identifying offenders. License plate recognition systems contribute to improving road safety, ensuring vehicle control, and automating the operation of paid parking lots and checkpoints. The purpose of the work is to research and develop a system for automatic recognition of vehicle license plates. Research objectives: 1. Analyze existing methods and technologies for license plate recognition. 2. Select methods and solutions that best meet the purpose of the work, justify this choice. 3. Develop an algorithm for pre-processing images that improves the quality of recognition. 4. Configure the correct operation of the license plate recognition system. 5. Test the developed system in conditions close to real ones. Object of research: the process of automated recognition of vehicle license plates. Subject of research: methods and algorithms of image processing used for recognition of symbols on license plates. Research methods: methods of image processing, neural networks for character recognition, as well as tools for developing web applications for building the system interface. Approbation of the results of the work: the main provisions of this work were presented at: 2nd International Scientific and Practical Conference “Global Directions in Scientific Research and Technological Development”, November 11 – 13, 2024, Valencia, Spain. Structure and scope of the master's thesis. The master's thesis consists of an introduction, five chapters, conclusions, a list of used sources and appendices. The full volume of the thesis is 92 pages, 28 tables, 30 figures, 2 pages of a list of used sources in the amount of 20 items. | |
| dc.format.extent | 92 с. | |
| dc.identifier.citation | Білик, М. О. Система розпізнавання автомобільних номерів : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки / Білик Максим Олександрович. – Київ, 2024. – 92 с. | |
| dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/71998 | |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | КПІ ім. Ігоря Сікорського | |
| dc.publisher.place | Київ | |
| dc.subject | розпізнавання номерних знаків | |
| dc.subject | обробка зображень | |
| dc.subject | автоматизація | |
| dc.subject | транспортні засоби | |
| dc.subject | алгоритми розпізнавання | |
| dc.subject | контроль транспортного потоку | |
| dc.title | Система розпізнавання автомобільних номерів | |
| dc.title.alternative | Система розпізнавання автомобільних номерів | |
| dc.type | Master Thesis |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 8.98 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: