Простийпошук |
Розширенийпошук |
Покажчики
|
Професійний пошук |
Рубрикатор НБУВ |
Розподілений пошук |
Бази даних
Наукова періодика України - результати пошуку
Книжкові видання та компакт-дискиЖурнали та продовжувані виданняАвтореферати дисертаційРеферативна база данихНаукова періодика УкраїниТематичний навігаторАвторитетний файл імен осіб
 |
Для швидкої роботи та реалізації всіх функціональних можливостей пошукової системи використовуйте браузер "Mozilla Firefox" |
|
|
Повнотекстовий пошук
| Знайдено в інших БД: | Реферативна база даних (1) |
Список видань за алфавітом назв: Авторський покажчик Покажчик назв публікацій  |
Пошуковий запит: (<.>A=Liubchenko N$<.>) | |||
|
Загальна кількість знайдених документів : 4 Представлено документи з 1 до 4 |
|||
| 1. | 
Liubchenko N. Automation of vehicle plate numbers identification on one-aspect images [Електронний ресурс] / N. Liubchenko, O. Nakonechnyi, A. Podorozhniak, H. Siulieva // Сучасні інформаційні системи. - 2018. - Т. 2, № 1. - С. 52-55. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/adinsys_2018_2_1_12 | ||
| 2. |
Podorozhniak A. Usage of intelligent methods for multispectral data processing in the field of environmental monitoring [Електронний ресурс] / A. Podorozhniak, N. Liubchenko, M. Kvochka, I. Suarez // Сучасні інформаційні системи. - 2021. - Т. 5, № 3. - С. 97-102. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/adinsys_2021_5_3_15 | ||
| 3. | 
Kuchuk H. System of license plate recognition considering large camera shooting angles [Електронний ресурс] / H. Kuchuk, A. Podorozhniak, N. Liubchenko, D. Onischenko // Радіоелектронні і комп’ютерні системи. - 2021. - № 4. - С. 82-91. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/recs_2021_4_10 Система автоматичного розпізнавання автомобільних номерів - апаратно-програмний комплекс, який реалізує відповідні алгоритми розпізнавання. Незважаючи на зовнішню простоту завдання, розпізнавання номерів передбачає вирішення низки нетривіальних питань. Якщо автомобільний номер розташований строго горизонтально, освітлений рівномірно, має чисту поверхню, чітко помітні символи, то розпізнати такий номер не важко. Але практично такі умови зустрічаються дуже рідко. Найчастіше освітлення нерівномірне, на зображенні з камери є різні шуми. Крім того, номер може бути розташований під суттєвим кутом до камери та покритий плямами бруду. Це ускладнює розпізнавання символів номерного знаку та визначення місцезнаходження номера на зображенні. Зокрема, точність розпізнавання істотно знижується при великих кутах зйомки камер. Для вирішення перелічених проблем розробниками систем автоматичного розпізнавання номерів застосовуються різноманітні методи обробки та аналізу зображень. Запропоновано систему автоматичного розпізнавання автомобільних номерів, яка збільшує точність розпізнавання при великих кутах зйомки камер. Запропонована система базується на технології розпізнавання зображень з використанням згорткових нейронних мереж. У запропонованій системі вдосконалено етапи нормалізації та сегментації зображення номерного знаку автомобіля. Мета роботи - удосконалення підвищення точності розпізнавання автомобільних номерів, отриманих при великих кутах зйомки камер. На етапі нормалізації перед еквалізацією проводиться афінне перетворення зображення. Для сегментації та розпізнавання номерного знаку використовується нейронна мережа Mask R-CNN. Як основний алгоритм пошуку сегментів обрано алгоритм Selective Search. Для прискорення навчання мережі запропоновано використовувати об'єднану loss-функцію. Введено додатковий модуль згорткової нейронної мережі для вирішення задачі внутрішньокласової сегментації. На вхід даного модуля надходить сформований тензор ознак. На виході модуля отримаємо сегментовану інформація для семантичної обробки. Проведено порівняльне дослідження запропонованого підходу з відомими реалізаціями систем автоматичного розпізнавання автономерів SeeAuto. USA та Nomeroff. Net. Запропонована система при великих кутах зйомки камери показала кращі результати. | ||
| 4. |
Podorozhniak A. Usage of Mask R-CNN for automatic license plate recognition [Електронний ресурс] / A. Podorozhniak, N. Liubchenko, M. Sobol, D. Onishchenko // Сучасні інформаційні системи. - 2023. - Т. 7, № 1. - С. 54-58. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/adinsys_2023_7_1_11 | ||
Попередній перегляд: 
Реферативна БД
 |
| Відділ наукової організації електронних інформаційних ресурсів |
 Пам`ятка користувача |