Please use this identifier to cite or link to this item:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/61499| Title: | Разработка нейросетевого подхода сегментации и распознавания номерных знаков автомобилей на изображениях реальных сцен |
| Authors: | Адаричев, Вадим Сергеевич |
| metadata.dc.contributor.advisor: | Друки, Алексей Алексеевич |
| Keywords: | 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 |
| Issue Date: | 2020 |
| Citation: | 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. |
| Abstract: | 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 |
| Appears in Collections: | Магистерские диссертации |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| TPU941867.pdf | 1,45 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.