В Кирове математики нашли способ распознавания автономеров без нейросетей
Учеными университета в Кирове разработан способ автоматического определения автомобильных номеров, который в принципе исключает применение технологии нейронных сетей. Об этом заявил профессор факультета Автоматики и вычислительной техники Вятского государственного университета Игорь Трубин, 3 ноября сообщается в опубликованном сборнике Conference of Open Innovations Association (FRUCT).
«Алгоритм локализации пластин номеров транспортных средств основан на обнаружении контуров и использовании геометрической информации о контурах» — пояснил профессор.
Нейронные сети, по его словам, требуют для своего обучения накопления очень большого количества первичных данных. А для обеспечения этого требуются затраты большого количества ресурсов.
Предложенный кировскими математиками метод таких затрат не требует. Примененные в нем алгоритмы позволяют в реальном времени распознавать номерной знак передвигающегося автотранспортного средства с приемлемой точностью.
Метод базируется на сегментации изображения на двумерные, применение в качестве математической модели двумерной цепи Маркова. Точность распознавания обеспечивается гистограммным анализом обработанного изображения.
Ученые уточняют, что на данный момент систему можно внедрять в охранные автоматизированные системы отдаленных объектов, а также на автостоянках или парковках. Впоследствие система будет усовершенствована с помощью математических алгоритмов и сможет определять автономера в условиях ухудшенной видимости (ночь, снегопад, туман и т. п.).
