РОЗПІЗНАВАННЯ СИМВОЛІВ АВТОМОБІЛЬНИХ НОМЕРІВ РІЗНИХ ФОРМАТІВ

Анотація

Актуальність теми дослідження. Зазвичай процес розпізнавання автомобільних номерів включає такі етапи: детектування номера, його нормалізація, сегментація зображення номера на окремі символи та розпізнавання символів. Ефективність розпізнавання автомобільних номерів залежить від кожного етапу, але для розпізнавання автомобільних номерів різних форматів ключовими етапами є сегментація та розпізнавання символів. Тому розробка методу розпізнавання символів автомобільних номерів різних форматів є актуальним завданням. Постановка проблеми. Різні формати автомобільних номерів мають різні шрифти та різне розташування символів, що утруднює процес розпізнавання автомобільних номерів. Аналіз останніх досліджень та публікацій. Загальні тенденції, що були виявлені в результаті аналізу публікацій, вказують на те, що для розпізнавання символів автомобільних номерів використовуються згорткові нейронні мережі, повнозв’язані нейронні мережі, кореляційний аналіз, бінаризацію зображень та побудову гістограм яскравостей. Виділення недосліджених частин загальної проблеми. Усі проаналізовані методи підходять для розпізнавання символів на добре видимих автомобільних номерах. Оскільки в реальних умовах автомобільні номери можуть бути брудними або погано видимими, то використання зазначених методів є недоцільним. Постановка завдання. Метою статті є опис методу розпізнавання автомобільних номерів різних форматів, який має високий відсоток правильного розпізнавання та може бути використаний для розпізнавання автомобільних номерів на відеопотоках з камер, розташованих над трасами. Виклад основного матеріалу. Для розпізнавання символів автомобільних номерів пропонується використовувати гістограму яскравості бінаризованого зображення, для розпізнавання символів – спеціально створену нейронну мережу з можливістю розпізнавання альтернативних частин вихідного зображення автомобільного номера і для відсіву неправильно розпізнаних символів – список форматів автомобільних номерів. Висновки відповідно до статті. Запропонований метод успішно справляється з завданням розпізнавання автомобільних номерів з достовірністю 95–99 %. Але, як показують результати тестування, цей метод має кілька недоліків. По-перше, цей метод погано розпізнає «сміття» на зображенні і часто плутає його з символом «I». Подруге, на брудних номерах або при помилковій детекції номера цей метод багаторазово використовує альтернативне розпізнавання, що призводить до значного навантаження на процесор.