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
Выполнить 2 контрольные работы по Информационные технологии и сети в нефтегазовой отрасли. М-07765
Контрольная, Информационные технологии
Срок сдачи к 12 дек.
Архитектура и организация конфигурации памяти вычислительной системы
Лабораторная, Архитектура средств вычислительной техники
Срок сдачи к 12 дек.
Организации профилактики травматизма в спортивных секциях в общеобразовательной школе
Курсовая, профилактики травматизма, медицина
Срок сдачи к 5 дек.
краткая характеристика сбербанка анализ тарифов РКО
Отчет по практике, дистанционное банковское обслуживание
Срок сдачи к 5 дек.
Исследование методов получения случайных чисел с заданным законом распределения
Лабораторная, Моделирование, математика
Срок сдачи к 10 дек.
Проектирование заготовок, получаемых литьем в песчано-глинистые формы
Лабораторная, основы технологии машиностроения
Срок сдачи к 14 дек.
Вам необходимо выбрать модель медиастратегии
Другое, Медиапланирование, реклама, маркетинг
Срок сдачи к 7 дек.
Ответить на задания
Решение задач, Цифровизация процессов управления, информатика, программирование
Срок сдачи к 20 дек.
Написать реферат по Информационные технологии и сети в нефтегазовой отрасли. М-07764
Реферат, Информационные технологии
Срок сдачи к 11 дек.
Написать реферат по Информационные технологии и сети в нефтегазовой отрасли. М-07764
Реферат, Геология
Срок сдачи к 11 дек.
Разработка веб-информационной системы для автоматизации складских операций компании Hoff
Диплом, Логистические системы, логистика, информатика, программирование, теория автоматического управления
Срок сдачи к 1 мар.
Нужно решить задание по информатике и математическому анализу (скрин...
Решение задач, Информатика
Срок сдачи к 5 дек.
Заполните форму и узнайте цену на индивидуальную работу!