Наверх
30 ноября 2021

Создан новый алгоритм распознавания номерных знаков на автомобилях

Комплекс автоматической фиксации нарушений ПДД
©Shutterstock / Fotodom

Альтернативный метод распознавания автомобильных номеров был предложен учеными Вятского государственного университета (ВятГУ). Он не требует предварительной подготовки, а его работа нуждается только в небольших вычислительных ресурсах.

Большинство современных систем распознавания автомобильных номеров основано на сверточных нейронных сетях. Однако это требует большой выборки данных для обучения и значительной вычислительной мощности. Среди минусов и недостаточная гибкость обрабатываемых данных.

По мнению авторов, новый разработанный метод менее энергозатратен, сообщает РИА Новости. Алгоритм, предложенный учеными ВятГУ, позволит распознать изображение автомобильного номера в реальном времени.

Исследователи предложили рассматривать цифровое восьмибитное изображение как набор двоичных изображений и выбирать контуры номерного знака из более старых и наиболее информативных. Как отметила Елена Медведева, профессор кафедры радиоэлектронных средств факультета автоматики и вычислительной техники Института математики и информационных систем ВятГУ, разработанная методика может быть востребована при проектировании систем контроля въезда транспортных средств на удаленные охраняемые территории, автостоянки и ремонтные зоны.

В будущем ученые планируют повысить точность распознавания автомобильных номеров в условиях плохой видимости – туман или снегопад – за счет алгоритмов предварительной обработки данных, полученных с видеодатчиков.

Ранее «Профиль» писал, что раскрыты особенности новейших камер ГИБДД. Усовершенствования нужны, поскольку многие водители считают своими главными «врагами» на дорогах камеры, которые использует Госавтоинспекция для фиксации нарушений. Причем дело не только в неотвратимости наказания, техника также имеет свойство «глючить» и автоматически привлекать к ответственности граждан за нарушения, которых на самом деле не было.

Самое читаемое
30.11.2021