ПОРІВНЯННЯ МЕТОДІВ АВТОМАТИЧНОГО РОЗПІЗНАВАННЯ АВТОМОБІЛЬНИХ НОМЕРІВ

Автор(и)

  • В.О. Шевченко Харківський національний університет міського господарства імені О.М. Бекетова
  • В.М. Бредіхін Харківський національний університет міського господарства імені О.М. Бекетова
  • Т.С. Сенчук Харківський національний університет міського господарства імені О.М. Бекетова
  • В.І. Вербицька Харківський національний автомобільно-дорожній університет

DOI:

https://doi.org/10.33042/2522-1809-2022-4-171-7-11

Ключові слова:

автоматичне розпізнавання, автомобільні номера, локалізація, нормалізація, сегментація, розпізнавання символів

Анотація

У статті представлені результати дослідження методів автоматичного розпізнавання автомобільних номерів.  Показано, що ефективний підхід може бути заснований на застосуванні методів Віоли – Джонса, Харра, аналізу гістограм яркостей і методу SVM. Описаний підхід дозволяє одержати досить високу точність розпізнавання при різних кутах  повороту автомобільного номера щодо камери.

Біографії авторів

В.О. Шевченко, Харківський національний університет міського господарства імені О.М. Бекетова

студент 2 курсу магістратури навчально-наукового інституту енергетичної, інформаційної та транспортної інфраструктури

В.М. Бредіхін, Харківський національний університет міського господарства імені О.М. Бекетова

кандидат технічних наук, доцент, доцент кафедри комп’ютерних наук та інформаційних технологій

Т.С. Сенчук, Харківський національний університет міського господарства імені О.М. Бекетова

ст. викладач кафедри комп’ютерних наук та інформаційних технологій

В.І. Вербицька, Харківський національний автомобільно-дорожній університет

кандидат економічних наук, доцент, доцент каф. обліку і  оподаткування

Посилання

Avtomatychne rozpiznavannia nomernoho znaka URL: https://uk.upwiki.one/wiki/ automatic_number-plate_recognition (data zvernennia 17.08.2022)

Somalin S., Rana D. (2017) Automatic Car Number Plate Recognition System for Authorization. Circulation in Computer Science MCSP2017(01 ): 30-34. DOI: https://doi.org//10.22632/ccs-2017-mcsp036

Nay Htet Lin, Yan Lin Aung, Win Kay Khaing (2017) Automatic Vehicle License Plate Recognition System for Smart Transportation. IEEE International Conference on Internet of Things and Intelligence System (IOTAIS). DOI: https://doi.org// 10.1109/IOTAIS.2018.8600829

Lubna L., Naveed M., Syed S. (2021) Automatic Number Plate Recognition:A Detailed Survey of Relevant Algorithms. Sensors 2021, 3028. DOI: https://doi.org/10.3390/s21093028

A. Shumeiko, N. Veremeichenko, H. Shevchenko (2020) Ob odnom metode postroenyia adaptyvnoi sehmentatsyy yzobrazhenyi. Informatsiini systemy ta tekhnolohii: materialy statei 9-yi Mizhnarodnoi naukovotekhnichnoi konferentsii, URL: https://openarchive.nure.ua/bitstream/document/ 16180/1/IST_2020.pdf (data zvernennia 27.08.2022)

P. Viola and M.J. Jones, (2014) «Robust real-time face detection». International. Journal of Computer Vision, 57, 2, 137–154.

OpenCV krok za krokom. Peretvorennia Khafa URL: https://robocraft.ru/computervision/502 (data zvernennia 27.08.2022)

Shablon avtonomeru ukrainy v formati psd URL: https://pastelink.net/i97u (data zvernennia 01.09.2022)

V.O. Kompanov (2018) Normalizatsiia zobrazhen u systemakh rozpiznavannia tekstu. Materialy V Mizhnarodnoi naukovo-tekhnichnoi Internet-konferentsii «Suchasni metody, informatsiine, prohramne ta tekhnichne zabezpechennia system keruvannia orhanizatsiino-tekhnichnymy ta tekhnolohichnymy kompleksamy», 156-157. URL: http://nuft.edu.ua/page/view/konferentsii (data zvernennia 07.09.2022)

Rozpiznavannia avtomobilnykh nomeriv web kameroiu URL: https://bugulma-lada.ru/uk/cat/ raspoznavanie-avtomobilnyh-nomerov-web-kameroi-prosmotr-video.html (data zvernennia 08.09.2022)

##submission.downloads##

Опубліковано

2022-10-17

Як цитувати

Шевченко, В., Бредіхін, В., Сенчук, Т., & Вербицька, В. (2022). ПОРІВНЯННЯ МЕТОДІВ АВТОМАТИЧНОГО РОЗПІЗНАВАННЯ АВТОМОБІЛЬНИХ НОМЕРІВ. Комунальне господарство міст, 4(171), 7–11. https://doi.org/10.33042/2522-1809-2022-4-171-7-11

Статті цього автора (авторів), які найбільше читають