ВКР: Модель интеграции сторонних автомобильных номеров в систему распознавания государственных регистрационных знаков

Оглавление










1


ВВЕДЕНИЕ

• последние годы технологии автоматического распознавания государственных реги-страционных знаков (ГРЗ) автомобилей получили широкое распространение и нашли применение в различных областях, таких как контроль дорожного движения, обеспе-чение безопасности на парковках, автоматизация систем платного проезда и многие другие. Эти системы помогают существенно повысить эффективность работы транс-портных и охранных служб, а также упрощают процесс мониторинга и управления транспортными потоками.

Одним из ключевых аспектов автоматического распознавания ГРЗ является воз-можность мгновенного считывания и идентификации номерных знаков транспортных средств, что обеспечивает оперативное принятие решений и реагирование на различные ситуации. Эти технологии активно используются правоохранительными органами для поиска угнанных автомобилей, контроля за соблюдением правил дорожного движения и выявления правонарушителей.

Тем не менее, одной из основных проблем, с которыми сталкиваются современные системы распознавания ГРЗ, является необходимость интеграции сторонних автомобильных номеров, используемых в других странах или регионах. Данная проблема особенно актуальна в условиях глобализации и увеличения международного транспортного трафика. В связи с этим возникает необходимость разработки универсальной модели, способной корректно распознавать и обрабатывать автомобильные номера различных форматов, что требует значительных усилий и применения передовых технологий.
Автоматическое распознавание номерных знаков (АНПР) не ограничивается только контролем дорожного движения. Оно также используется в таких областях, как управление парковками, автоматизация въезда и выезда на закрытых территориях, обеспечение безопасности на объектах критической инфраструктуры и в жилых комплексах. Все эти применения требуют высокой точности и надежности систем распознавания, что ставит перед разработчиками множество технических и методологических задач.

• условиях увеличения числа транспортных средств и возрастания плотности до-рожного движения, эффективное управление транспортными потоками становится при-оритетной задачей для городских властей и служб. АНПР-системы позволяют опера-тивно собирать и анализировать данные о движении транспортных средств, что спо-собствует оптимизации дорожного движения, снижению заторов и повышению безопас-ности на дорогах.

Однако отсутствие универсальной модели, способной корректно распознавать и об-рабатывать автомобильные номера различных форматов, снижает эффективность су-ществующих систем и ограничивает их возможности. Это особенно актуально для стран с интенсивным международным транспортным трафиком, где значительная часть ав-томобилей имеет номера иностранных государств. Различия в форматах, шрифтах и цветовых схемах номерных знаков усложняют задачу распознавания и требуют приме-нения адаптивных алгоритмов и методов машинного обучения.

Целью данной дипломной работы является повышение безопасности дорожного движения с помощью интеграции сторонних автомобильных номеров в систему распознавания государственных регистрационных знаков с использованием искусственного интеллекта (ИИ). В рамках исследования будут рассмотрены различные подходы к обработке
и распознаванию ГРЗ, проведен анализ существующих решений и их ограничений, а также выявлены причины, по которым современные системы не фиксируют иностранные номера.