Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/61499| Название: | Разработка нейросетевого подхода сегментации и распознавания номерных знаков автомобилей на изображениях реальных сцен |
| Авторы: | Адаричев, Вадим Сергеевич |
| Научный руководитель: | Друки, Алексей Алексеевич |
| Ключевые слова: | автомобильная номерная пластина; алгоритм распознавания; распознавание символов; цифровая обработка изображений; искусственная нейронная сеть; ансамбль нейронных сетей; car number plate; recognition algorithm; character recognition; digital image processing; artificial neural network; ensemble of neural networks |
| Дата публикации: | 2020 |
| Библиографическое описание: | Адаричев В. С. Разработка нейросетевого подхода сегментации и распознавания номерных знаков автомобилей на изображениях реальных сцен : магистерская диссертация / В. С. Адаричев ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР), Отделение информационных технологий (ОИТ) ; науч. рук. А. А. Друки. — Томск, 2020. |
| Аннотация: | Объектом исследования являются методы искусственного интеллекта, используемые в алгоритмах сегментации и распознавания автомобильных номерных знаков. Целью работы является разработка и реализация алгоритма детектирования и распознавания автомобильных номерных знаков на изображениях реальных сцен с применением аппарата искусственных нейронных сетей The object of research is the artificial intelligence methods used in the segmentation and recognition of automobile license plates. The aim of the work is to develop and implement an algorithm for detecting and recognizing car license plates on images of real scenes using the apparatus of artificial neural networks |
| URI: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/61499 |
| Располагается в коллекциях: | Магистерские диссертации |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| TPU941867.pdf | 1,45 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.