Система розпізнавання номерних знаків на авто за допомогою загорткових нейромереж з використанням бібліотеки Sklearn

Abstract

Головна мета даної роботи – автоматизація відстеження номерних знаків автомобілів та їх розпізнавання. Необхідно створити застосунок, що розпізнаватиме символи номерних знаків автомобілів за допомогою глибокого навчання. Проєкт передбачає розв’язання п’яти задач: задачу з розділення відео на окремі кадри, розпізнавання номерної таблички, розділення номерного знаку на окремі символи, класифікація кожного символу та визначення повного номерного знаку. Виконання роботи полягає у дослідженні впливу параметрів на результат та створення кінцевого продукту у вигляді застосунку для обробки відео чи зображень для розпізнавання номерних знаків автомобілів за допомого бібліотеки sklearn. Розроблена система значно зменшить обсяг ручної роботи, оскільки лише 2 із 41 зображень тестового набору залишилися непередбачуваними. Загалом, робоче навантаження на людину було б зменшено до 4.8% від початкового робочого навантаження.

The main goal of this work is to automate the tracking of car license plates and their recognition. It is necessary to create an application that will recognize the symbols of car license plates using deep learning. The project involves the solution of five tasks: the task of dividing the video into separate frames, recognizing the license plate, dividing the license plate into separate symbols, classifying each symbol and determining the complete license plate. The work consists in investigating the influence of parameters on the result and creating a final product in the form of an application for processing videos or images for recognizing car license plates using the sklearn library. The developed system will significantly reduce the amount of manual work, as only 2 out of 41 images of the test set remained unpredictable. Overall, the workload per person would be reduced to 4.8% of the initial workload.