Базові положення і алгоритм функціонування нейромережної системи розпізнавання символів номерних знаків

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorЧешун, Віктор Миколайович
dc.contributor.authorСєлюков, Олександр Васильович
dc.contributor.authorВолосевич, Володимир Павлович
dc.contributor.authorЛаврінчук, Вадим Володимирович
dc.contributor.authorCheshun, V.M.
dc.contributor.authorSelyukov, A.V.
dc.contributor.authorVolosevich, V.P.
dc.contributor.authorLavrinchuk, V.V.
dc.date.accessioned2018-12-25T18:49:39Z
dc.date.available2018-12-25T18:49:39Z
dc.date.issued2017
dc.description.abstractВдосконалення систем розпізнавання номерних знаків має важливе значення для автоматизованого контролю автомобільного трафіку та в інших актуальних задачах автоматизації обслуговування транспортних засобів. В статті проаналізовано особливості існуючих систем і методів розпізнавання номерних знаків, визначено їх основні переваги та недоліки, представлено узагальнену структуру та покроковий алгоритм роботи компонентів подібних систем. Для підвищення ефективності процесу розпізнавання символів запропоновано використовувати в якості процесорного ядра тришарову штучну нейронну мережу прямого поширення, обґрунтовані вибір її виду, способів структурної організації та апаратної реалізації на програмованих логічних інтегральних схемах, а також застосування вдосконаленого алгоритму роботи системи розпізнавання номерних знаків. Вдосконалення алгоритму роботи системи розпізнавання досягається за рахунок введення до нього операцій зведення зображень символів, отриманих після етапу сегментації, до спільної роздільної здатності з урахуванням потреб забезпечення можливості ефективного розпізнавання символів нейромережною системою мінімальної складності. Запропоновані рішення орієнтовані на підвищення ефективності процесу розпізнавання символів номерних знаків як за кількістю розпізнаних символів, так і за тривалістю операції розпізнавання.uk_UA
dc.description.abstractThe improvement of license plate recognition systems is important for the automated control of traffic and other topical tasks of automating the maintenance of vehicles. The article analyzes the features of existing systems and methods for recognizing license plates, identifies their main advantages and disadvantages, presents a generalized structure and a step-by-step algorithm for the operation of components of such systems. It is proposed to use as a processor core a threelayer artificial feedforward neural network to improve the efficiency of the character recognition process, justified selection of its type, methods of structural organization and hardware implementation on fieldprogrammable gate array, and use improved operational algorithm of the license plate recognition system. The improvement of the license plate recognition system algorithm is achieved due to the introduction in it operations of erecting images of symbols, that were obtained after the segmentation stage, to a common resolution, taking into account the needs of ensuring the possibility of efficient character recognition by minimal complexity system based on neural network. The proposed solutions are aimed at increasing the efficiency of the license plates recognition characters process both in terms of the number of recognized symbols and the duration of the recognition operation.uk_UA
dc.description.abstractУсовершенствование систем распознавания номерных знаков имеет важное значение для автоматизированного контроля автомобильного трафика и других актуальных задачах автоматизации обслуживания транспортных средств. В статье проанализированы особенности существующих систем и методов распознавания номерных знаков, определены их основные преимущества и недостатки, представлены обобщенная структура и пошаговый алгоритм работы компонентов подобных систем. Для повышения эффективности процесса распознавания символов предложено использовать в качестве процессорного ядра трехслойную искусственную нейронную сеть прямого распространения, обоснованные выбор ее вида, способов структурной организации и аппаратной реализации на программируемых логических интегральных схемах, а также применение усовершенствованного алгоритма работы системы распознавания номерных знаков. Усовершенствование алгоритма работы системы распознавания достигается за счет введения в него операций возведения изображений символов, полученных после этапа сегментации, к общему разрешению с учетом потребностей обеспечения возможности эффективного распознавания символов нейросетевой системой минимальной сложности. Предлагаемые решения ориентированы на повышение эффективности процесса распознавания символов номерных знаков как по количеству распознанных символов, так и по продолжительности операции распознавания.uk_UA
dc.identifier.citationБазові положення і алгоритм функціонування нейромережної системи розпізнавання символів номерних знаків [Текст] / О. В. Сєлюков, В. М. Чешун, В. П. Волосевич, В. В. Лаврінчук // Збірник наукових праць Військового інституту Київського національного університету імені Тараса Шевченка. – Київ : ВІКНУ, 2017. – Вип. 58. – C. 58-67.uk_UA
dc.identifier.urihttps://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/7013
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherВійськовий інститут Київського національного університету імені Тараса Шевченкаuk_UA
dc.subjectсистема розпізнавання символівuk_UA
dc.subjectномерні знакиuk_UA
dc.subjectштучні нейронні мережіuk_UA
dc.subjectпрограмовані логічні інтегральні схемиuk_UA
dc.subjectалгоритм роботиuk_UA
dc.subjectcharacter recognition systemuk_UA
dc.subjectlicense platesuk_UA
dc.subjectartificial neural networksuk_UA
dc.subjectfieldprogrammable gate arrayuk_UA
dc.subjectoperation algorithmuk_UA
dc.subject.udc004.891uk_UA
dc.titleБазові положення і алгоритм функціонування нейромережної системи розпізнавання символів номерних знаківuk_UA
dc.title.alternativeBasic provision and functioning algorithm of license plate characters recognition system based on neural networkuk_UA
dc.typeСтаттяuk_UA
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Znpviknu_2017_58_10.pdf
Розмір:
911.76 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Назва:
license.txt
Розмір:
4.26 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
Кафедра кібербезпеки