Для студентов МГУ им. Ломоносова по предмету Любой или несколько предметовОптимизация алгоритма сегментации и распознавания государственных автомобильных номеровОптимизация алгоритма сегментации и распознавания государственных автомобильных номеров
4,9551035
2024-07-182024-07-18СтудИзба
Курсовая работа: Оптимизация алгоритма сегментации и распознавания государственных автомобильных номеров
Описание
Содержание
2.2 Нормализация локализованной области. Выделение символов................ 35
2.2.1 Поворот номера в горизонтальную ориентацию..................................... 36
2.2.2 Выделение символов.......................................................................................... 38
2.2.3 Результаты нормализации и поиска символов на номерной
пластине............................................................................................................................. 40
2.3 Распознавание символов.......................................................................................... 41
2.3.1 Обучающая выборка. Предобработка данных.......................................... 42
2.3.2 Архитектура сети................................................................................................. 43
2.3.3 Результаты.............................................................................................................. 45
Выводы...................................................................................................................................... 46
Заключение.............................................................................................................................. 47
Список литературы............................................................................................................... 48
3
Введение
С давних пор человечество стремится разработать методы и алгоритмы, которые помогут автоматизировать большое количество процессов. Задачи распознавания и сегментирования образов на изображениях по настоящее время являются сложными и актуальными, об этом можно судить хотя бы изза великого множества разнообразного медиаконтента, хранящегося в просторах интернета и большого многообразия научных статей, посвященных этой теме [1, 2, 3].
Одной из актуальных и интересных проблем является проблема идентификации автомобилей по фотографии или видео путем распознавания автомобильных государственных номеров. Применение автоматических систем распознавания автомобильных номеров может быть востребовано в разных сферах деятельности. Широким спросом эта технология пользуется у полицейских структур. Например, государственная инспекция безопасности дорожного движения в 2006 году в рамках программы «Повышение безопасности дорожного движения” взяла на вооружение специальные камеры, которые позволяют автоматически идентифицировать автомобили, нарушающие скоростные нормы на дороге, одной из причин уменьшения жертв на дороге [4] является применение данной технологии. Система идентификации может быть использована и в множестве других случаях, например, при создании автоматического контрольно
| Введение................................................................................................................... | 4 | ||
| Постановка задачи................................................................................................... | 6 | ||
| Глава 1. Теоретические основы ............................................................................. | 7 | ||
| 1.1 | Контурный анализ.......................................................................................... | 8 | |
| 1.2 | Статистический анализ. Построение классификатора............................. | 11 | |
| 1.2.1 | Признаки. Примитивы Хаара ............................................................... | 12 | |
| 1.2.2 | Принцип сканирующего окна............................................................... | 13 | |
| 1.2.3 | Бустинг. AdaBoost .................................................................................. | 15 | |
| 1.2.4 | Построение каскада классификаторов ................................................ | 17 | |
| 1.3 | Преобразование Хафа .................................................................................. | 17 | |
| 1.4 | Сверточные нейронные сети....................................................................... | 19 | |
| 1.4.1 | Описание понятий “локальное восприятие”, “разделяемые веса”, | ||
| “пространственная субдискретизация” ........................................................ | 19 | ||
| 1.4.2 | Понятия сверточного, субдискретизирующего и полносвязного | ||
| слоёв ................................................................................................................. | 21 | ||
| 1.4.3 | Обучение сети ........................................................................................ | 22 | |
| Глава 2. Практическая часть ................................................................................ | 25 | ||
| 2.1 | Локализация автомобильного номера на изображении ........................... | 25 | |
| 2.1.1 | Использование детектора границ Канни............................................. | 25 | |
| 2.1.2 | Использование метода Виолы-Джонса ............................................... | 29 | |
| 2.1.3 | Тестирование алгоритмов ..................................................................... | 31 | |
| 2.1.4 | Модификация алгоритма локализации автомобильного номера ..... | 32 | |
| 2 | |||
2.2 Нормализация локализованной области. Выделение символов................ 35
2.2.1 Поворот номера в горизонтальную ориентацию..................................... 36
2.2.2 Выделение символов.......................................................................................... 38
2.2.3 Результаты нормализации и поиска символов на номерной
пластине............................................................................................................................. 40
2.3 Распознавание символов.......................................................................................... 41
2.3.1 Обучающая выборка. Предобработка данных.......................................... 42
2.3.2 Архитектура сети................................................................................................. 43
2.3.3 Результаты.............................................................................................................. 45
Выводы...................................................................................................................................... 46
Заключение.............................................................................................................................. 47
Список литературы............................................................................................................... 48
3
Введение
С давних пор человечество стремится разработать методы и алгоритмы, которые помогут автоматизировать большое количество процессов. Задачи распознавания и сегментирования образов на изображениях по настоящее время являются сложными и актуальными, об этом можно судить хотя бы изза великого множества разнообразного медиаконтента, хранящегося в просторах интернета и большого многообразия научных статей, посвященных этой теме [1, 2, 3].
Одной из актуальных и интересных проблем является проблема идентификации автомобилей по фотографии или видео путем распознавания автомобильных государственных номеров. Применение автоматических систем распознавания автомобильных номеров может быть востребовано в разных сферах деятельности. Широким спросом эта технология пользуется у полицейских структур. Например, государственная инспекция безопасности дорожного движения в 2006 году в рамках программы «Повышение безопасности дорожного движения” взяла на вооружение специальные камеры, которые позволяют автоматически идентифицировать автомобили, нарушающие скоростные нормы на дороге, одной из причин уменьшения жертв на дороге [4] является применение данной технологии. Система идентификации может быть использована и в множестве других случаях, например, при создании автоматического контрольно
Характеристики курсовой работы
Учебное заведение
Семестр
Просмотров
1
Размер
3,14 Mb
Список файлов
ОПТИМИЗАЦИЯ АЛГОРИТМА СЕГМЕНТАЦИИ И РАСПОЗНАВАНИЯ ГОСУДАРСТВЕННЫХ АВТОМОБИЛЬНЫХ НОМЕРОВ.doc
Комментарии
Нет комментариев
Стань первым, кто что-нибудь напишет!
МГУ им. Ломоносова
Tortuga
















