«МЕТОДЫ РАСПОЗНАВАНИЯ НОМЕРНЫХ ЗНАКОВ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ» Иванов Г.А., Ларионов А.А., Панин Д.В. ЗНТУ, ООО "МПА Групп"

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Лекция по предмету интеллектуальные информационные системы Искусственный интеллект в обработке изображений и распознавании образов на них Автор: к.т.н.
Advertisements

Системы оптического распознавания символов. Оптическое распознавание символов механический или электронный перевод изображений рукописного, машинописного.
Что такое ЦОД? ЦОД специализированное здание для размещения (хостинга) серверного и коммуникационного оборудования и подключения к каналам сети Интернет.
МОДУЛЬНАЯ АРХИТЕКТУРА НС. Каждая входная переменная связана только с одним из входов модулей. Выходы всех входных модулей соединены с модулем решения.
Нейросетевое распознавание новообразований на маммограммах с использованием алгоритма MSER и текстурных признаков Долгополов А.В., Казанцев П.А. К.т.н.,
Курсовая работа по дисциплине «Компьютерная графика» на тему: «Определение лиц. Определение крупности плана» Кондратенко Павел, С-54.
Алфавитный подход к определению количества информации.
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МОДИФИЦИРОВАННОЙ НЕЙРОСЕТИ С СЕЛЕКЦИЕЙ СУЩЕСТВЕННЫХ СВЯЗЕЙ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ КОДОВ НА WEB-САЙТАХ Хакасский государственный университет им.
ОСНОВНЫЕ КОМПОНЕНТЫ КОМПЬЮТЕРА И ИХ ФУНКЦИИ КОМПЬЮТЕР КАК УНИВЕСАЛЬНОЕ УСТРОЙСТВО ДЛЯ РАБОТЫ С ИНФОРМАЦИЕЙ Информатика и ИКТ.
Одно из наиболее перспективных направлений разработки принципиально новых архитектур вычислительных систем тесно связано.
Классификация и применение нейронных сетей.. Нейронные сети. Искусственные нейронные сети представляют собой устройства параллельных вычислений, состоящие.
МИНИСТЕРСТВА ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ УКРАИНЫ СУМСКОЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ КАФЕДРА КОМПЬЮТЕРНЫХ НАУК Комплексная магистерская работа: Разработка информационного.
Метод поиска лиц на изображениях по симметрии и лицевым признакам к.т.н. Варламов А.Д
Проблемы практической реализации искусственного интеллекта связаны с нехваткой ресурсов двух типов Компьютерные ресурсыЛюдские ресурсы.
Система распознавания объектов, обеспечивающая работу бортовой системы технического зрения в реальном времени Н.И. Дмитриев, А.И. Ляпин, Е.Ю. Суворов,
ОСНОВНЫЕ КОМПОНЕНТЫ КОМПЬЮТЕРА И ИХ ФУНКЦИИ КОМПЬЮТЕР КАК УНИВЕСАЛЬНОЕ УСТРОЙСТВО ДЛЯ РАБОТЫ С ИНФОРМАЦИЕЙ.
Система оптического распознавания документа. Системы оптического распознавания символов При coздании электронных библиотек и архивов путем перевода книг.
ТЕКСТОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ И КОМПЬЮТЕР Представление символов Таблица кодировки Код ASCII 256символов 1 символ – 1 байт стандартная часть коды 0 – 127 альтернативная.
I вариант 1.Абзац – произвольная последовательность символов, ограниченная специальными символами конца абзаца. 2.Клавиатура – важнейшее устройство ввода.
ОГЭ по обществознанию Экзаменационная работа состоит из 2 частей, включающих в себя 31 задание Часть 1 содержит 25 заданий с кратким ответом Часть.
Транксрипт:

«МЕТОДЫ РАСПОЗНАВАНИЯ НОМЕРНЫХ ЗНАКОВ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ» Иванов Г.А., Ларионов А.А., Панин Д.В. ЗНТУ, ООО "МПА Групп"

ЭТАПЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ РАСПОЗНАВАНИЯ НОМЕРНЫХ ЗНАКОВ Обнаружение номерной пластины Изображение Выделение символов на номерном знаке Распознавание символов номерного знака Текст номерных знаков Схема решения задачи распознавания номерных знаков

ОБНАРУЖЕНИЕ НОМЕРНОЙ ПЛАСТИНЫ а) б) Пример входного (а) и инвертированного преобразованного (б) изображений Преобразование входного изображения; Позволяет увеличить яркость точек изображения принадлежащих пластине номерного знака. Поиск областей номерных пластин методом выращивания регионов; Этап заключается в выделении областей изображения, имеющих признаки, характерные для номерной пластины. Этап включает следующие действия: Объединяет точки изображения, принадлежащие номерной пластине.

ВЫДЕЛЕНИЕ СИМВОЛОВ НА НОМЕРНОМ ЗНАКЕ Этап заключается в разбиении области изображения номерного знака на области отдельных символов. Пример выделения символов на изображении номерного знака

РАСПОЗНАВАНИЕ СИМВОЛОВ НОМЕРНОГО ЗНАКА РАСПОЗНАВАНИЕ СИМВОЛОВ НОМЕРНОГО ЗНАКА Этап заключается в разделении изображений символов номерного знака на классы и сопоставление каждому классу кода символа текста. Распознавание символов номерного знака осуществляется с помощью набора нейронных сетей, организованных в два каскада. Схема распознавания символа

СТРУКТУРА КАСКАДА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ГРУППЫ СИМВОЛА СТРУКТУРА КАСКАДА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ГРУППЫ СИМВОЛА группы Символы группы Кол-во Входов Кол-во нейронов скрытого слоя Кол-во выходов 12,7,Z E,F,L 3H,M,N 40,D,Q 55,S 68,B 7C,G 8P,R 9U,W,V 10X,Y Каскад состоит из 20 нейронных сетей прямого распространения и определяет, к какой группе принадлежит распознаваемый символ. Группы символов

СИСТЕМА РАСПОЗНАВАНИЯ НОМЕРНЫХ ЗНАКОВ Среднее время распознавания номерного знака для изображения 1600 х 1200 точек на компьютере с процессором Intel Celeron 2,5 ГГц и 512 Мб ОЗУ составляет 1,5 с.; Среднее время распознавания номерного знака для изображения 1600 х 1200 точек на компьютере с процессором Intel Celeron 2,5 ГГц и 512 Мб ОЗУ составляет 1,5 с.; Количество верно выделенных номерных знаков - 98%; Количество верно выделенных номерных знаков - 98%; Количество верно прочитанных номерных знаков -92,5%; Количество верно прочитанных номерных знаков -92,5%; Процент правильного выделения и распознавания номерных знаков системой - 90,6%. Процент правильного выделения и распознавания номерных знаков системой - 90,6%.

ПРИМЕРЫ РАСПОЗНАННЫХ НОМЕРНЫХ ЗНАКОВ