это быстро и бесплатно
Оформите заказ сейчас и получите скидку 100 руб.!
ID (номер) заказа
6026724
Ознакомительный фрагмент работы:
Введение
Распознавание автомобильных номеров является важной задачей в
области компьютерного зрения, имеющей широкое применение в
системах безопасности, управления дорожным движением, парковках и
других областях. В последние годы нейронные сети показали высокую
эффективность в решении задач распознавания образов, включая
распознавание автомобильных номеров.
Актуальность данной темы обусловлена растущей потребностью в
автоматизации процессов распознавания автомобильных номеров.
Традиционные методы, основанные на обработке изображений и
выделении признаков, имеют ряд ограничений, таких как
чувствительность к изменению освещения, ракурса и качества
изображения. Нейронные сети, благодаря своей способности к обучению
на больших объемах данных, могут преодолеть эти ограничения и
обеспечить более высокую точность распознавания.
Целью данной работы является разработка и исследование нейронной сети
для распознавания автомобильных номеров. Для достижения этой цели
необходимо решить следующие задачи:
1. Сбор и подготовка данных. Собрать набор данных изображений
автомобильных номеров, разметить данные для обучения нейронной
сети.
2. Выбор архитектуры нейронной сети. Исследовать различные
архитектуры нейронных сетей, такие как сверточные нейронные
сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и их комбинации, для определения наиболее подходящей архитектуры для задачи
распознавания автомобильных номеров.
3. Обучение нейронной сети. Обучить выбранную нейронную сеть на
подготовленном наборе данных, оптимизировать параметры
обучения для достижения максимальной точности распознавания.
4. Оценка производительности нейронной сети. Оценить
производительность разработанной нейронной сети на тестовом
наборе данных, сравнить ее с другими методами распознавания
автомобильных номеров.
Список литературы
1. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT
press.
2. He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep residual learning for
image recognition. In Proceedings of the IEEE conference on computer
vision and pattern recognition (pp. 770-778).
3.
4. Szegedy, C., Liu, W., Jia, Y., Sermanet, P., Reed, S., Anguelov, D., ... &
Rabinovich, A. (2015). Going deeper with convolutions. In Proceedings
of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp.
1-9). 4. Li, H., & Shen, C. (2016). Reading car license plates using deep
convolutional neural networks and LSTMs. arXiv preprint
arXiv:1601.05610.
5.
6. Bahlmann, C., Zhu, Y., Ramesh, V., Garg, S., Iandola, F. N., & Darrell,
T. (2019). SSD: Single shot multibox detector. In European conference
on computer vision (pp. 21-37). Springer, Cham.
7. Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., & Farhadi, A. (2016). You only
look once: Unified, real-time object detection. In Proceedings of the IEEE
conference on computer vision and pattern recognition (pp. 779-788).
Сделайте индивидуальный заказ на нашем сервисе. Там эксперты помогают с учебой без посредников 
Разместите задание – сайт бесплатно отправит его исполнителя, и они предложат цены.
Цены ниже, чем в агентствах и у конкурентов
Вы работаете с экспертами напрямую. Поэтому стоимость работ приятно вас удивит
Бесплатные доработки и консультации
Исполнитель внесет нужные правки в работу по вашему требованию без доплат. Корректировки в максимально короткие сроки
Гарантируем возврат
Если работа вас не устроит – мы вернем 100% суммы заказа
Техподдержка 7 дней в неделю
Наши менеджеры всегда на связи и оперативно решат любую проблему
Строгий отбор экспертов
К работе допускаются только проверенные специалисты с высшим образованием. Проверяем диплом на оценки «хорошо» и «отлично»
Работы выполняют эксперты в своём деле. Они ценят свою репутацию, поэтому результат выполненной работы гарантирован 
Ежедневно эксперты готовы работать над 1000 заданиями. Контролируйте процесс написания работы в режиме онлайн 
Тема: функции управления фирмой: планирование, организация
Курсовая, Экономика организации
Срок сдачи к 13 февр.
Написать отчет по преддипломной практике
Отчет по практике, Психология и педагогика
Срок сдачи к 31 мар.
Выполнить курсовой. Основы анализа бухгалтерской (финансовой) отчетности. С-07688
Курсовая, Бухгалтерский учет анализ и аудит
Срок сдачи к 15 февр.
Практическое задание: линейно-конструктивное построение композиции из...
Другое, Рисунок с основами перспективы, дизайн
Срок сдачи к 12 февр.
Придумать 2 вопроса по теме диплома и небольшие ответы к ним
Ответы на билеты, Литература
Срок сдачи к 10 февр.
программирование
Решение задач, Программирование и настройка технических средств автоматизации и управления
Срок сдачи к 9 февр.
Начертить чертеж
Чертеж, Техническая документация по эксплуатации оборудования, инженерная графика
Срок сдачи к 20 мар.
Выполнить задачи по Конструкция и эксплуатационные свойства транспортных и транспортно-технологических машин и оборудования-2. С-07687
Контрольная, Транспорт
Срок сдачи к 8 февр.
Оценка эффективности лечения и профилактики язвы Рустерхольца у...
Диплом, Ветеринария
Срок сдачи к 15 апр.
Создать презентацию для защиты ВКР на 15 слайдов доклад от 5-7...
Презентация, Экономика
Срок сдачи к 4 февр.
Решить
Лабораторная, Управление техническими системами, теплотехника, электротехника
Срок сдачи к 5 февр.
«Всё сдал!» — безопасный онлайн-сервис с проверенными экспертами
Используя «Свежую базу РГСР», вы принимаете пользовательское соглашение
и политику обработки персональных данных
Сайт работает по московскому времени:
Принимаем к оплате
© 2011—2026 Всё сдал!
Заполните форму и узнайте цену на индивидуальную работу!
Мы ВКонтакте 
Трейлер о сайте