Создан заказ №4717178
9 марта 2020
Сверточные нейронные сети в системах распознавания автомобильных номеров»
Как заказчик описал требования к работе:
Нужен аспирант или преподаватель, чтобы помочь сделать реферат по информационным технологиям, сроки очень сжатые. Отзовитесь, пожалуйста!
Фрагмент выполненной работы:
Введение
Задача автоматического распознавания автомобильных номеров на статических изображениях или в видеопотоке является одной из стандартных задач машинного обучения. Несмотря на обильное количество проведенных исследования, она по-прежнему актуальна, к тому же является самым продаваемым решением на основе компьютерного зрения. Несколько сотен, возможно и тысяч, продуктов конкурируют на этом рынке на протяжении 20-25 лет.
Существует множество подходов к решению данной задачи. (работа была выполнена специалистами author24.ru) По этой причине свёрточные нейронные сети (CNN), о которых речь пойдет далее, не бьют прежние алгоритмические решения на рынке. Независимо от выбранной методики решения задачи, все алгоритмы распознавания автомобильных номеров должны быть устойчивы к различного рода искажениям номерных пластин, причиной которым могут быть:
Различная скорость движения транспортного средства
Различный угол расположения номерного знака относительно камеры наблюдения
Всевозможные дефекты/шумы автомобильного номера (загрязнение, деформация и т.д.)
Разнообразные условия освещения/освещенности
Суть всех методов распознавания заключается в обучении алгоритмов информацией о том, как должен выглядеть номерной знак: его фон, позиции символов, дифференциация букв и цифр, начертание шрифта символа. Оптимальная производительность достигается применением системы в рамках одной страны (или территории, на который автомобильные номерные знаки строго стандартизированы).
В построении системы стоит также учитывать различия в классификации автомобильных знаков: номерные знаки государственных служб, такси, номерные знаки иностранных автомобилей, номерные знаки легковых, грузовых и других транспортных средств.
Все это позволяет добиться высокого качества распознавания стандартизированных номерных знаков. Не стоит забывать о том, что в любых задачах обработки изображений 90% успеха — хорошая база данных. Репрезентативная и большая.
Процесс решения поставленной задачи может быть разделен на несколько подпроцессов для решения задач узкого профиля. Общая схема системы представлена на рисунке 1Посмотреть предложения по расчету стоимости
Заказчик
заплатил
заплатил
200 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик принял работу без использования гарантии
10 марта 2020
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Сверточные нейронные сети в системах распознавания автомобильных номеров».docx
2020-03-13 18:04
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Заказывала срочную работу, которую необходимо было выполнить за день. Автор справился в срок, работа выполнена грамотно. Советую!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
