Принципи організації нейромережної системи розпізнавання символів номерних знаків

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorЛаврінчук, В.В.
dc.contributor.authorЧешун, В.М.
dc.contributor.authorЧорненький, В.І.
dc.contributor.authorLavrinchuk, V.V.
dc.contributor.authorCheshun, V.M.
dc.contributor.authorChornenkyi, V.I.
dc.date.accessioned2018-04-20T10:12:27Z
dc.date.available2018-04-20T10:12:27Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractВ роботі запропоновано алгоритмічні, функціональні та структурні рішення для побудови економічної та високопродуктивної системи автоматизованого розпізнавання номерних знаків автомобільного транспорту, що досягається за рахунок використання в її складі реалізованої апаратно на програмованих логічних інтегральних схемах тришарової штучної нейронної мережі прямого поширення, орієнтованої на виконання функцій розпізнавання символів номерного знаку за сегментами зображень фіксованої розмірності.uk_UA
dc.description.abstractDue to the constant increase in the number of cars on the roads in Ukraine, the problem of automation in control and maintenance of traffic participants is exacerbated. In the article the peculiarities of existing systems and methods of license plates recognition are analyzed, their main advantages and disadvantages are determined. Execution of a character recognition operation by the program reduces system performance or requires the use of expensive computing systems. To create a high-performance recognition system, it is proposed to use the hardware-implemented artificial neural network. The basis of the system is a three-layer artificial neural network of direct passage, which is implemented on programmable logic integrated circuits and performs the functions of recognizing license plate characters from fixed-size image segments. Allocation of a license plate in a photograph and segmentation are carried out by traditional methods. Converting the selected segments to the desired size is implemented before the character recognition operation. The neural network receives a binary vector, in which each bit corresponds to one pixel of the image segment. The article substantiates the choice of the size of the segments and proposes an algorithm, functional and structural solutions for building an improved system of automatic identification of license plates. The method of error propagation is used to calculate the parameters of the artificial neural network. The simulation of the system yielded 96.81% of the true recognition results. The given solutions are the basis for the hardware implementation of the artificial neural network on programmable logic integrated circuits, which should provide the possibility of creating a high-performance recognition system at a moderate cost.uk_UA
dc.identifier.citationЛаврінчук, В.В. Принципи організації нейромережної системи розпізнавання символів номерних знаків [Текст] / В. В. Лаврінчук, В. М. Чешун, В. І. Чорненький // Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. – 2018. – № 1. – С. 48-53.uk_UA
dc.identifier.urihttps://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/6302
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherХмельницький національний університетuk_UA
dc.subjectсистема розпізнавання символівuk_UA
dc.subjectномерні знакиuk_UA
dc.subjectштучні нейронні мережіuk_UA
dc.subjectпрограмовані логічні інтегральні схемиuk_UA
dc.subjectcharacter recognition systemuk_UA
dc.subjectlicense platesuk_UA
dc.subjectartificial neural networksuk_UA
dc.subjectprogrammable logic integrated circuitsuk_UA
dc.subject.udc004.896uk_UA
dc.titleПринципи організації нейромережної системи розпізнавання символів номерних знаківuk_UA
dc.title.alternativeOrganization of the character recognition system in license plates with an application of an artificial neural networkuk_UA
dc.typeСтаттяuk_UA
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
7.pdf
Розмір:
2.73 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
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
Вісник ХНУ. Технічні науки - 2018 рік