Разработка системы автоматического распознования автомобильных номеров в реальных дорожных условиях

Аннотация

Данная магистерская диссертация посвящена разработке системы автоматического распознавания номерных знаков транспортных средств в естественных условиях дорожного движения, включая плохую видимость и частичное скрытие символов. В исследовании используются сверточные нейронные сети, такие как одноэтапные детекторы c использованием CSPNet, PANet, и преобразования изображений с помощью библиотеки OpenCV. Разработанная система использует глубокую нейронную сеть YOLO v5s-6 для обнаружения номерных знаков на изображениях и нейронные сети в составе tesseract от Google и библиотеки keras-ocr для распознавания текста на обнаруженных объектах. Метод демонстрирует среднюю точность в 85% при распознавании номерных знаков, в основном российского стандарта, и может быть интегрирован в существующие системы мониторинга дорожного движения и безопасности.