2 РОЗРОБКА СТРУКТУРИ АВТОМАТИЗОВАНОЇ СИСТЕМИ РОЗПІЗНАВАННЯ СН
2.1 Особливості представлення СН на зображенні
Система розпізнання зображень з СН працює з наступними класами зображень:– зображення грошової купюри;
– зображення автомобілю;
– зображення контейнерів.
Кожен клас зображення має свої особливості, на основі яких можливо при пошуку збільшити швидкість, виключити імовірність помилки чи некоректного знаходження, при виділенні символів забезпечити коректне виділення, що при розпізнаванні вже окремих символів практично виключить ймовірність помилки.
Розглянемо кожен клас зображень більш докладно:
а) зображення грошової купюри. На зображенні грошової купюри є два номери, перший знаходиться у ніжній частині зображення, другий у верхній, а номінал розташований під другим номером. Перший номер якій знаходиться у нижній частині купюри, піддається впливу перешкод (рисунок 2.1 а), через те що він розташований на рисунку, це буде спричиняти помилки при розпізнанні номера. Так як другий номер якій, знаходиться у верхній частині купюри (рисунок 2.1 б) майже без перешкод, судячи з цього не доцільно тратити час для пошуку та обробки двох номерів. Також проаналізував зображення можливо побачити, що при пошуку номеру купюри не треба проходити еталоном номеру по всьому зображенню, а тільки по верхній частині купюри, а якщо зробити ще проекцію зображення верхньої частини (рисунок2.2), то можливо ще більш скоротити зону пошуку, та виключити імовірність помилки при пошуку;
б) зображення автомобілю. При пошуку державних номерів автотранспорту також не треба проходити еталоном по всьому зображенню,
Рисунок 2.1 – Бінаризоване зображення номерів купюри: а – номер розташований у нижньої частині купюри; б – номер розташований у верхньої частині купюри
Рисунок 2.2 – Бінаризоване зображення купюри та її проекції верхньої частини: а – бінаризоване зображення купюри; б – проекція верхньої частини купюри
наприклад у верхній частині номер автомобілю може бути лише коли вже машина проїхала а це непотрібне так як її було проаналізовано у наступній фотографії. Тому доцільно обмежити пошук на зображенні якою не будь зоною пошуку (рисунок 2.3) у залежності від поставленого завдання, тому ця зона має буди регульованою;
Рисунок 2.3 – Зображення автомобілів та зони пошуку державного номеру: а¬ – автомобіль на відстані один метр; б – автомобіль на відстані чотири метри
в) зображення контейнерів. Проаналізував зображення контейнерів, можно зробити висновки, що пошук номерів доцільно робити по всьому зображенні, але у контейнерів є три види написів (рисунок 2.4), тобто треба робити три еталони для пошуку. Один вид номера на контейнері розташований у два рядки (рисунок 2.4 в), тому для цього номера перед виділенням кожного символу треба ще додати розділення ліній, а лише потім робити виділення кожного символу.
На основі отриманих даних зрозуміло що блок пошуку номерного знаку та блок виділення треба відокремити відповідно для кожного класу зображень. Також крок переходу еталону по зображенню для кожного класу теж можливо встановити свій. Наприклад у горизонтальному відображенні номера контейнера крок по координаті «x» можна зробити більше ніж по координаті «у», а у вертикальному номері крок по координаті «у» можна зробити більше ніж по координаті «х». Аналіз кроків переходу еталонів по зображенню для контейнерів, автомобілів та грошових купюр буде зроблений у відповідному їм розділі.
Рисунок 2.4 – Види номерів на контейнері: а – вертикальний напис з однією лінією номеру; б – горизонтальний напис з однією лінією номеру; в – горизонтальний напис з двома лініями номеру