Студенты и молодые ученые МИСИС разработали программу, способную распознавать засвеченные и смазанные номера на автомобилях.
Для этого ребята воспользовались существующим алгоритмом работы камер видеонаблюдения и усовершенствовали его с помощью специальных модулей. Эта разработка может значительно повысить качественный процент идентификации конкретного автомобиля по государственному регистрационному знаку при высокой скорости машины, ярком свете фар, запыленности, а также недостаточных возможностях камеры.
Как рассказал заведующий кафедрой автоматизированных систем управления университета МИСИС Игорь Тёмкин, для идентификации автомобилей и номеров при обучении нейронных сетей были сформированы специальные датасеты, учитывающие время суток, сезонность и погоду.
– После определения области государственных знаков на изображении выбранный участок из трехмерного цветового пространства RGB сводится к одномерному серому. – объяснил Игорь Темкин. – После подсчета гистограммы выделялась та ее часть, которая будет отвечать за пересвеченность. А для определения степени смазанности была построена нейронная сеть с уникальной архитектурой, которая обеспечивает точность классификации 96,4% при минимальном времени обработки.
Разработанный алгоритм помимо классификации на читаемые и нечитаемые изображения позволяет дать количественную оценку степени смазанности и засвеченности госномеров на автомобилях. Эти данные могут быть использованы для корректировки таких параметров камеры, как значение выдержки и диафрагмы, что позволит повысить качество последующих кадров.
Мона Платонова.
Фото Наталии Бахаревой
