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
Отношение гос органов власти к физической культуре (Волгоградская...
Статья, Физическая культура
Срок сдачи к 25 дек.
Есть файл с готовой курсовой но ее нужно корректировать
Курсовая, Техническое обслуживание и ремонт автомобилей
Срок сдачи к 25 дек.
Выполнить практическую. Методы и средства исследований метрологических характеристик. С-07368
Контрольная, Метрология
Срок сдачи к 27 дек.
Нужно подправить программу исследования ВКР
Другое, Дизайн психологического исследования
Срок сдачи к 25 дек.
«Кластерный анализ: иерархические методы кластеризации и метод к-средних»
Лабораторная, Статистическое моделирование и прогнозирование, статистика
Срок сдачи к 31 дек.
Необходимы выполнить задание как в примере файл оиуз ...
Контрольная, Теория организации и управление изменениями
Срок сдачи к 26 дек.
сделать отчет по практике производственная практика, с поэтапным открыванием практических работ
Отчет по практике, Юриспруденция
Срок сдачи к 4 янв.
надо сделать только задачи, все 5 штук, титульник сама оформлю
Контрольная, Основы математической обработки информации, математика
Срок сдачи к 30 дек.
Решить контрольную из 5 задач по элтеху
Контрольная, Электротехника и электроника
Срок сдачи к 26 дек.
Сделать презентацию на ~10-15 слайдов и написать к ней спич
Презентация, Информационная безопасность
Срок сдачи к 25 дек.
Заполните форму и узнайте цену на индивидуальную работу!