- Введение
- Актуальность задачи
- Обзор существующих методов распознавания
3.1. Оптическое распознавание символов (OCR)
3.2. Алгоритмы машинного обучения
3.3. Нейронные сети для распознавания - Постановка задачи
- Описание данных
5.1. Источники данных
5.2. Предобработка изображений - Разработка алгоритма распознавания
6.1. Выбор инструментов и технологий
6.2. Имплементация - Оценка качества распознавания
7.1. Метрики оценки
7.2. Результаты экспериментов - Заключение
- Список используемых источников
Введение
Распознавание автомобильных номеров (License Plate Recognition, LPR) представляет собой задачу компьютерного зрения, которая включает в себя извлечение информации о номере автомобиля из изображений. С помощью алгоритмов обработки изображений и машинного обучения, современные технологии могут автоматически идентифицировать автомобили, что находит широкое применение в системах мониторинга дорожного движения, парковки, на границах и в правоохранительных органах. В данной курсовой работе будет рассмотрен механизм работы систем распознавания автомобилных номеров, а также методы, которые используются для решения этой задачи. Основное внимание будет уделено выбранному алгоритму распознавания, его точности, эффективности и применению в реальных условиях.
Советы студенту по написанию курсовой работы
Определите тему и цель работы: Начните с четкого понимания, что вы хотите исследовать. Исходя из этого, поставьте основные цели и задачи курсовой работы.
Соберите информацию: Используйте как традиционные источники (книги, научные статьи), так и современные (интернет-ресурсы, статьи в блогах, публикации на форумах). Для области компьютерного зрения обратите внимание на доступные исследования и статьи по распознаванию образов.
Сосредоточьтесь на методах: Изучите различные существующие методы распознавания номеров – это могут быть как классические подходы (например, алгоритмы OCR), так и современные (нейронные сети).
Не забывайте о предобработке данных: Исследуйте способы подготовки изображений для распознавания, так как качество исходных данных оказывает значительное влияние на конечный результат.
Оцените результаты: Подумайте о том, как вы будете оценивать эффективность вашего алгоритма. Изучите стандартные метрики, такие как точность, полнота и F1-мера.
Структурируйте работу: Создайте план и придерживайтесь его. Разбейте текст на разделы и подзаголовки, чтобы работа была логичной и последовательной.
Проверка цитирования: Убедитесь, что все данные и идеи, заимствованные из других источников, правильно оформлены, чтобы избежать плагиата.
- Обратитесь за помощью: Если у вас возникают сложности, не стесняйтесь спрашивать совета у преподавателей или более опытных коллег.
Использованные источники
- Громов, А. В. (2020). Основы интеллектуальных систем на основе машинного обучения. М.: Издательство "Наука".
- Кузнецов, И. А. (2019). Обработка изображений и распознавание образов. М.: Издательство "Лаборатория знаний".
- Петров, С. М. (2021). Современные подходы к распознаванию образов. М.: Издательство "Инфо-М".
- Иванов, Д. А. (2022). Применение нейронных сетей для решения задач компьютерного зрения. М.: Издательство "Машиностроение".