ПРИМУЩЕСТВО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЕ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ
Keywords:
расспозванавание, транспортные средства, алгоритм, локализация, метод Миолы – Джонса, признаки Хаара, нормализация, переобразование Хафа, сегментация, OpenCV.Abstract
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.
Downloads
References
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.
Downloads
Published
Issue
Section
License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Articles published in this journal are licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC-BY 4.0). Under this license:
- Share: Copy and redistribute the material in any medium or format
- Adapt: Remix, transform, and build upon the material for any purpose, including commercially
Attribution required: You must give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made.
License URL: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Authors retain copyright of their work while granting the journal first publication rights.
