Личный кабинет

Дипломная работаАвтоматизация технологических процессов

Готовая работа №73303 от пользователя Irina L.

Разработка подсистемы распознавания государственных номеров автомобилей

Name: Разработка подсистемы распознавания государственных номеров автомобилей
Price: 1320.00 RUB

1 320 ₽

Файл с работой можно будет скачать в личном кабинете после покупки

Страниц: 60

Год написания: 2024

Irina L.

Сообщить о нарушении авторских прав

Гарантия безопасной покупки

Уникальность текста выше 50%

Возможность снять с продажи

Не подходит эта работа?

Укажите тему работы или свой e-mail, мы отправим подборку похожих работ

содержание

ВВЕДЕНИЕ 5
1 АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 7
1.1 Общие сведения 7
1.2 Аналитические показатели емкости российского авторынка 8
1.3 Анализ объекта исследования 9
1.4 Существующие методы построения системы распознавания государственных номеров автомобилей 11
1.5 Методы распознавания государственных номеров автомобилей 14
1.6 Обзор патентных источников 16
1.6.1 Патент 76152 U1 – Комплексная автоматизированная система контроля автомобильного движения 16
1.6.2 Патент 2385498 C1 – Устройство для организации дорожного движения 19
1.6.3 Патент 2409871 C2 – Система для управления автостоянкой 20
1.6.4 Патент РФ 2067780 – Способ идентификации транспортного средства 21
1.7 Обзор аналогов, представленных на российском рынке 22
1.7.1 АВТО-Инспектор 22
1.7.2 Авто-Интеллект 23
1.7.3 УРАГАН-Р 26
1.8 Сравнительный анализ аналогов 27
1.9 Выводы по разделу 29
2 ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 30
2.1 Диаграмма вариантов использования 30
2.2 Моделирование динамики 32
2.3 Диаграмма классов 35
2.4 Диаграмма развертывания 36
2.5 Выводы по разделу 38

3 ТЕХНИЧЕСКОЕ РЕШЕНИЕ 40
3.1 Описание подсистемы идентификации 40
3.1.1 Структурная схема подсистемы распознавания 41
3.1.2 Диаграмма вариантов использования 41
3.1.3 Диаграмма последовательности 43
3.2 Анализ выбора нейронной сети 44
3.2.1 Многослойный персептрон 44
3.2.2 Обобщенная регрессионная нейронная сеть 45
3.2.3 Вероятностная нейронная сеть 46
3.3 Моделирование подсистемы идентификации 47
3.3.1 Разработка базы сигналов и создание нейронной сети 47
3.3.2 Создание модели идентификации сигналов 53
3.4 Тестирование нейронной сети 54
3.5 Выводы по разделу 57
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 58
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 60

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

ВВЕДЕНИЕ

В статистике, представленной в [1], приводятся показатели, свидетельствующие о быстро растущем количестве автомобилей на дорогах во всем мире. Следует отметить, что лидирующую позицию занимает Америка, на каждую машину приходится 1,3 человека. Первое место вместе с Америкой занимает Монако, где на 1000 человек приходится 860 автомобилей. Второе место занимают Люксембург и Италия. В числе лидеров находятся и государства, находящиеся на островах, где нет железнодорожного сообщения – такие как Мальта и Кипр. Стоит отметить, что показатели количества автомобилей в России не уступают мировым [2].
Транспортные средства, поставленные на государственный учет, должны иметь уникальный идентификационный номер, который является основным опознавательным его знаком. Фактически, идентификационный номер выполняет одновременно и роль регистрационного номера, который дает транспортному средству право на законном основании участвовать в движении на дорогах. Проблема, которая заключается в распознавании - идентификации (идентифицировании) автомобиля по его государственному регистрационному номерному знаку - является одним из важных аспектов в общей системе контроля и обеспечения безопасности в дорожном движении. Программно-аппаратные продукты, которые способны обеспечить надежное решение данной задачи, являются востребованными во всех областях, имеющих какое-либо отношение к дорожному движению.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

отрывок из работы

1 АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ
1.1 Общие сведения
Обеспечение дисциплины на дорогах и повышение ответственности водителей является важной и актуальной задачей. Одна из возможных и эффективных мер – это автоматический контроль соблюдения правил дорожного движения, нарушение которых влечёт за собой неотвратимость наказания. Автоматически могут быть зарегистрированы такие нарушения, как несоблюдение скоростного режима, выезд на полосу встречного движения, выезд на красный сигнал светофора, нарушение правил остановки и стоянки на проезжей части, перестроение с нарушением требований дорожной разметки и многие другие. Одновременно при контроле проезжающего транспорта ведётся поиск угнанных автомобилей, выявляются автомобили без номерного знака.
Преимущества автоматической регистрации очевидны – система регистрирует каждый проезжающий мимо автомобиль, что при высокой интенсивности движения при многополосном движении работник патрульно-постовой службы не сможет сделать в принципе. Сверить все номера автомобилей по списку также не под силу одному человеку. С телекамер, стационарных либо установленных на подвижных объектах, видеосигнал поступает в компьютер. С помощью подсистемы распознавания государственных номеров автомобилей номерные знаки идентифицируются автоматически. В европейских странах автоматический контроль применяется уже давно. Применение подсистемы распознавания государственных номеров автомобилей в России затрудняется тем, что на российских дорогах имеется большое количество автомобилей с грязными номерными знаками. И отсутствие надёжной системы распознавания номерных знаков снижает эффект от действия системы контроля. Увеличение производительности компьютеров и разработка эффективных систем распознавания позволяют использовать такую систему и в России.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Список литературы

1. Нагорнов О.В. Никитаев В.Г. и др. Вейвлет-анализ в примерах: учебное пособие. – М.: НИЯУ МИФИ, 2021. – 120 с.
2. Медведев В.С, Потемкин В.Г. Нейронные сети. MATLAB / Под общ.ред. к.т.н. В.Г. Потемкина. – М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2023. – 496 с.
3. Сивохин, А. В. Искусственные нейронные сети [Текст]: Лаб. практикум / А. В. Сивохин, А. А. Лушников, С. В. Шибанов. – Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2022. – 136 с.: 8 ил., библиогр. 10 назв.
4. В.Т. Фисенко, Т.Ю. Фисенко, Компьютерная обработка и распознавание изображений: учеб. пособие. – СПб: СПбГУ ИТМО, 2023. – 192 с.
5. Яковлев А.Н. Введение в вейвлет-преобразования: Учеб. пособие. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2023. – 104 с.
6. MATLAB.Exponenta. URL: http://matlab.exponenta.ru/.
7. Создание нейронной сети в Матлаб. Проектирование нейросети в Matlab Neural Toolbox. Функция newff / apsheronsk.bozo.ru. URL: http://apsheronsk.bozo.ru/Neural/newff.html
8. Обучение нейросети – Matlab / CyberForum.ru. URL: http://www.cyberforum.ru/matlab/thread1284730.html
9. Николаев С.В., Баженов Р.И. Распознавание образов с помощью нейронных сетей в среде MatlabR2009b // Nauka-rastudent.ru. – 2015. – № 13 (13-2015). URL: http://nauka-rastudent.ru/13/2355/,
10. Распознавание образов / DOCME. URL: http://www.docme.ru/doc/270016/raspoznavanie-obrazov
11. Пару слов о распознавании образов / Хабрахабр. URL: https://habrahabr.ru/post/208090/

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Купить и скачать работу

Разработка подсистемы распознавания государственных номеров автомобилей

Почему студенты выбирают наш сервис?

Работаем круглосуточно

24 часа в сутки

7 дней в неделю

Гарантия

Возврат средств в случае проблем с купленной готовой работой

Мы лидеры

LeWork является лидером по количеству опубликованных материалов для студентов

не подошла эта работа?

В нашей базе 78761 курсовых работ – поможем найти подходящую

Ответы на часто задаваемые вопросы

Как оплатить заказ?

Чтобы оплатить заказ на сайте, необходимо сначала пополнить баланс на этой странице - https://lework.net/addbalance

На странице пополнения баланса у вас будет возможность выбрать способ оплаты - банковская карта, электронный кошелек или другой способ.

После пополнения баланса на сайте, необходимо перейти на страницу заказа и завершить покупку, нажав соответствующую кнопку.

Если у вас возникли проблемы при пополнении баланса на сайте или остались вопросы по оплате заказа, напишите нам на support@lework.net. Мы обязательно вам поможем!

Есть ли услуга безопасной покупки, и какой срок гарантии?

Да, покупка готовой работы на сайте происходит через "безопасную сделку". Покупатель и Продавец финансово защищены от недобросовестных пользователей. Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней.

Что означает возможность снять с продажи готовую работу ?

У покупателя есть возможность снять готовую работу с продажи на сайте. Например, если необходимо скрыть страницу с работой от третьих лиц на определенный срок. Тариф можно выбрать на странице готовой работы после покупки.

Как вернуть средства за некачественную работу?

Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней. Если администрация сайта принимает решение о возврате денежных средств, то покупатель получает уведомление в личном кабинете и на электронную почту о возврате. Средства можно потратить на покупку другой готовой работы или вывести с сайта на банковскую карту. Вывод средств можно оформить в личном кабинете, заполнив соответствущую форму.

Как связаться со службой поддержки, если возникли вопросы?

Мы с радостью ответим на ваши вопросы по электронной почте support@lework.net