Найти тему

Ученые Университета МИСИС совместно со специалистами компании «СИТИЛАБС» усовершенствовали алгоритмы распознавания автомобильных номеров


Зачастую из-за высокой скорости машины, яркого света фар или запыленности камеры номера машин распознаются некорректно. Предварительная классификация изображений и отсеивание заведомо некачественных позволяет не задействовать впустую вычислительные ресурсы, а также снижает вероятность ошибки.

Для определения степени засвеченности номера специалисты предлагают проводить анализ гистограммы яркостей. Для этого используется хорошо известная нейронная сеть yolo-v5.

Отдельной задачей в ходе работы над нейросетью для определения смазанности было создание датасета для обучения. Разработанный алгоритм дает количественную оценку степени смазанности и засвеченности, что позволяет корректировать параметры камеры и повышать качество последующих кадров.

Разработка может быть использована как на дорогах общего назначения, так и на горнопромышленных объектах.
________
Подписывайтесь на наш канал Дзен, чтобы первыми читать новые статьи. Спасибо, что читаете нас, ставьте лайк и следите за следующими публикациями!
Ученые Университета МИСИС совместно со специалистами компании «СИТИЛАБС» усовершенствовали алгоритмы распознавания автомобильных номеров  Зачастую из-за высокой скорости машины, яркого света фар или
Около минуты
1157 читали