Диплом АСРСН
Всем доброго времени суток. На данный момент на сайте расположены некоторые работы которые я делал когда учился в университете и другие различные учебные материалы, надеюсь вам что нибуть пригодится. Так же на данном сайте находится мой диплом, который я сдавал в университете. Если кто то будет делать диплом по разработке систем и методов распознавания символьных надписей, таких как распознавание номеров автомобилей, серий и номинала денежных банкнот или вагонов. Либо же все вместе, тогда вам может данный сайт помочь. Саму программу я не выкладывал, так как она является моей частной собственностью. Но информация либо материалы которые есть вы можете использовать для личных целей, но использовать данные материалы для распространения через интренет категорически запрещено.
Автоматическая Система Распознавания Символьных Надписей
С развитием технологий появилась возможность решать множество задач, которые еще совсем недавно считались неразрешимыми. Одной из областей применения данных технологий являются системы распознавания, использующиеся для мониторинга, диагностики или управления. Сфера использования таких систем огромна и постоянно расширяется […]. В ходе своего развития распознающие системы прошли путь от примитивных читающих автоматов до сложных интеллектуальных систем интегрированных с технологическими процессами. Системы идентификации людей по отпечаткам пальцев с помощью распознающих систем стали привычным делом.
Анализ материалов для решения задачи диссертационного исследования показывает, что наблюдается тенденция к переходу систем распознавания на качественно новый уровень. Если раньше при решении этих задач использовались промышленные роботы, действующие по жесткой программе, то теперь этих роботов все чаще снабжают зрением и зачатками искусственного интеллекта позволяющим действовать роботам уже не по жесткой программе, а на основании анализа окружающей обстановки.
Следует отметить, что создание систем технического зрения лишь одна из множества задач для решения, которых используются системы распознавания. Сегодня сложно найти какую-нибудь отрасль науки и техники где не использовались бы распознающие системы. Это вполне естественно, так как распознавание образов представляет собой едва ли не самую распространенную задачу, с которой человеку приходится сталкиваться и решать в повседневной жизни практически от первого до последнего дня своего существования.
Решая данную задачу, человек использует огромные ресурсы своего мозга. Вычислительная мощь человеческого мозга дает людям возможность практически мгновенно узнавать друг друга, с большой скоростью читать печатные и рукописные тексты, распознавать маркировочные надписи, безошибочно водить автомобили в сложном потоке уличного движения современного города, осуществлять отбраковку деталей на конвейере, дешифрировать аэро- и космические фотоснимки, разгадывать коды и многое другое. И поэтому по мере развития технологий обработки информации будут вестись работы по созданию распознающих систем, которые работали бы также эффективно как человеческий мозг.
Анализ систем распознавания маркировочных надписей на сложных объектах
Cфера применения распознающих систем огромна. Сегодня возможно распознавание всего, что можно подать на вход распознающей системы: звук, изображение, временные ряды, просто абстрактные данные и т.п. Глобальные задачи, решаемые с помощью распознающих систем, также разнообразны и зависят от конкретной сферы применения.
В настоящее время существенно возрос интерес к классу задач в которых приходится распознавать маркировочную надпись. К ним относятся:
- распознавание номеров вагонов;
- распознавание номеров автомобилей;
- распознавание контейнерных номеров;
- распознавание штриховых кодов и др.
Данная работа посвящена разработке распознающей системы идентификации, для которой исходными данными являются изображения объектов, содержащих маркировочные надписи.
В разных технологических задачах, в которых приходится распознавать маркировочную надпись, объем информационного потока существенно превышает критический объем, который способен обработать оператор. Поэтому прикладные исследования в области автоматизации технологического процесса распознавания маркировочной надписи необходимы и своевременны. Это позволит, с одной стороны, автоматизировать данный процесс, ликвидировать влияние человеческого фактора, что приведет к снижению уровня несанкционированного доступа к управлению этими процессами и повышению качества физической защиты, в том числе на режимных объектах, а, с другой стороны – отказаться от заимствования таких технологий из-за границы.
Единой системы, распознающей маркировочные надписи произвольных объектов, на данный момент не существует, но попробуем рассмотреть существующие системы распознавания СН определенных классов объектов: автомобилей, железнодорожных вагонов, контейнеров и т.д.