Распознавание автомобильных номеров
Распознавание автомобильных номеров с помощью нейронных сетей является актуальной задачей в области компьютерного зрения. Это частный случай детекции объекта и классификации
Как это работает
Алгоритм 2 распознает символы на номере
Для этого задания обычно используются сверточные нейронные сети, которые способны обрабатывать изображения и выделять на них классы.
Процесс распознавания номеров автомобилей с помощью нейронных сетей можно разделить на несколько шагов:
1. Предобработка изображения: исходное изображение номера автомобиля должно быть преобразовано таким образом, чтобы его было легче анализировать. Это могут быть такие шаги, как нормализация контраста и освещения, фильтрация шума и т.д.
2. Выделение региона интереса: достаточно часто номер автомобиля может находится на изображении в разных местах и в разных масштабах. Поэтому нужно сначала выделить на изображении регион интереса, где находится номер автомобиля.
3. Сегментация символов: полученный регион, содержащий номер автомобиля, нужно поделить на отдельные символы.
4. Распознавание символов: наконец, размеченные символы можно подвергнуть распознаванию. Для этого можно использовать сверточные нейронные сети, которые будут обучаться на большом количестве изображений номеров автомобилей.
Таким образом, распознавание автомобильных номеров с помощью нейронных сетей является сложной задачей, но при правильном подходе может быть решена весьма эффективно.
Процесс распознавания номеров автомобилей с помощью нейронных сетей можно разделить на несколько шагов:
1. Предобработка изображения: исходное изображение номера автомобиля должно быть преобразовано таким образом, чтобы его было легче анализировать. Это могут быть такие шаги, как нормализация контраста и освещения, фильтрация шума и т.д.
2. Выделение региона интереса: достаточно часто номер автомобиля может находится на изображении в разных местах и в разных масштабах. Поэтому нужно сначала выделить на изображении регион интереса, где находится номер автомобиля.
3. Сегментация символов: полученный регион, содержащий номер автомобиля, нужно поделить на отдельные символы.
4. Распознавание символов: наконец, размеченные символы можно подвергнуть распознаванию. Для этого можно использовать сверточные нейронные сети, которые будут обучаться на большом количестве изображений номеров автомобилей.
Таким образом, распознавание автомобильных номеров с помощью нейронных сетей является сложной задачей, но при правильном подходе может быть решена весьма эффективно.
Алгоритм 1 выявляет наличие номера на фото
Примеры использования
В ходе нашей работы мы неоднократно решали подобные задачи, но среди всех можно выделить решение на легких одноплатных компьютерах.
По запросу заказчика нашими силами была разработано решение - умная камера. У устройство габаритами 30х10х10 см. в которое входит непосредственно камера и одноплатный компьютер на котором и происходит распознавание номера.
Решение не требует наличие сервера, с него сразу приходит информация о распознанном номере и фото. Информация может передаваться на почту, вебсайт, телеграм или другим способом.
По запросу заказчика нашими силами была разработано решение - умная камера. У устройство габаритами 30х10х10 см. в которое входит непосредственно камера и одноплатный компьютер на котором и происходит распознавание номера.
Решение не требует наличие сервера, с него сразу приходит информация о распознанном номере и фото. Информация может передаваться на почту, вебсайт, телеграм или другим способом.
