Ключевые слова
оптимизация алгоритмов
компьютерное зрение
глубокое обучение
Аннотация
В статье рассматривается разработка и внедрение алгоритмов распознавания схожих по начертанию букв и цифр на номерных знаках транспортных средств, предназначенных для использования в системах умной парковки. В качестве методов применяются передовые технологии компьютерного зрения, такие как YOLO для детекции номерных знаков и CNN для классификации символов и OCR для распознавания текста. Исследование демонстрирует, что интеграция этих методов позволяет добиться достаточно высокой точности распознавания даже в условиях сложного фона и различных освещенностей. Данные для экспериментальных исследований были собраны различными методами и включают 10 000 изображений номерных знаков транспортных средств. Точность распознавания схожих по начертанию букв и цифр составила 86%. В реальных условиях эксплуатации системы распознавания номерных знаков транспортных средств общая точность классификации составляет 92%. Основным вкладом работы является разработка надёжного и эффективного алгоритма, который может быть применим в реальных условиях для автоматизации процессов на умных парковках, обеспечивая безопасность и удобство для пользователей.
Ключевые слова: распознавание номерных знаков, схожие символы, оптимизация алгоритмов, компьютерное зрение, глубокое обучение.