Покращення якості розпізнавання номерних знаків транспортних засобів

Abstract

У роботі запропоновано метод багаторівневого розбиття, метод бінаризації та алгоритм навчання нейронної мережі зі зворотнім поширенням помилки для розпізнавання зображень номерних знаків. Проведено дослідження способів попередньої обробки зображення, сегментації символів з подальшим розпізнаванням номерного знаку. Розроблено робочу модель для підвищення якості розпізнавання зображення із застосуванням нейронних мереж та техніки багаторівневого розбиття при його сегментації. Представлена техніка дозволяє покращити рівень якості розпізнавання на 3,76% у порівнянні з методом ОЦУ.

В работе предложен метод многоуровневого разбиения, метод бинаризации и алгоритм обучения нейронной сети с обратным распространением ошибки распознавания изображений номерных знаков. Проведено исследование способов предварительной обработки изображения, сегментации символов с последующим распознаванием номерного знака. Разработана рабочая модель для повышения качества изображения с применением нейронных сетей и техники многоуровневого разбиения при его сегментации. Представленная техника позволяет улучшить уровень качества распознавания на 3,76% по сравнению с методом ОЦУ.

Study of the problem of recognition of license plates of vehicles in order to improve the quality of recognition. A multi thresholding method, a binarization method and a neural network training algorithm with the back propagation of license plate recognition errors are proposed. A study of the methods of image pre-processing, segmentation of characters with subsequent recognition of the license plate. A working model has been developed to improve image quality using neural networks and multi thresholding techniques during its segmentation. The presented technique allows to improve the recognition quality level by 3,76% in comparison with the OTsU method.