В этой статье рассматривается разные методы расспознования транспортных средств в различных условиях. Эти методы имеет свои примущество и недостатки. В зависимости от условий можно использовать те или иные методы интеллектуального расспознавания транспортных средств.

расспозванавание, транспортные средства, алгоритм, локализация, метод Миолы – Джонса, признаки Хаара, нормализация, переобразование Хафа, сегментация, OpenCV.

Свирин И., Ханин А. Некоторые аспекты автоматического распознавания автомобильных номеров // Алгоритмы безопасности. 2010. № 3. С. 26–29.

Shin Shi. Emgu CV Essentials. Packt Publishing, 2013, 105 p.

Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. 3-е изд., испр. и доп. М.: Техносфера, 2012. 1104 с.

P Viola P., Jones M.J. Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features. Proc. IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2001), 2001, vol. 1, p. 511–518.

Кирпичников А.П., Ляшева С.А., Обухов А.В., Шлеймович М.П. Автоматическое распознавание автомобильных номеров // Вестник Казанского технологического университета. 2015. Т. 18, № 4. С. 218–222.

Мурыгин К.В. Нормализация изображения автомобильного номера и сегментация символов для последующего распознавания // Искусственный интеллект. 2010. № 3. С. 364–369.

А.В. Обухов, С.А. Ляшева, М.П. Шлеймович Методы распознавания автомобильных номеров // Вестник Чувашского университета. 2016. № 3 с. 201-208.

У.М.Ибрагимов, Б.Амонов. Современные технологии интернет вещей и этапи его использования. Перспективы развития технологий обработки и оборудования в машиностроении. Курск, 16–17 февраля 2017 года.