Метод розпізнавання номерних знаків у складних умовах
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
Проведено аналіз існуючих методів розпізнавання не чітких символів та номерних знаків. Розроблено метод розпізнавання номерних знаків у складних умовах.
The analysis of existing methods of recognition of indistinct symbols and license plates are carried out. A method for recognizing license plates in difficult conditions has been developed.
The analysis of existing methods of recognition of indistinct symbols and license plates are carried out. A method for recognizing license plates in difficult conditions has been developed.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Ромашкан А. О. Метод розпізнавання номерних знаків у складних умовах [Електронний ресурс] / А. О. Ромашкан, Р. Н. Квєтний // Матеріали LI науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 31 травня 2022 р. – Електрон. текст. дані. – 2022. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2022/paper/view/14504.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (9)
- Computer Vision: A Modern Approach by D. A. Forsyth and J. Ponce, Prentice Hall, Upper Saddle River, N.J., 2002
- Canny, J., A Computational Approach To Edge Detection, IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, 8(6):679–698, 1986.
- Kimmel, Ron and Bruckstein, Alfred M. "On regularized Laplacian zero crossings and other optimal edge integrators", International Journal of Computer Vision, 53(3):225–243, 2003. (Includes the geometric variational interpretation for the Haralick–Canny edge detector.)
- Raghtate G. Moving Object Counting in Video Signals / G. Raghtate, A. K Tiwari // International Journal of Engineering Research and General Science. – 2014 – Vol. 2, №3. – P. 415–420 – ISSN 2091-2730.
- Zhang Sh. FCN-rLSTM: Deep Spatio-Temporal Neural Networks for Vehicle Counting in City Cameras / Sh. Zhang, G. Wu, J. P. Costeira, J. M. F. Moura // IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV). – 2017
- Vibha L. Dynamic Object Detection, Tracking and Counting in Video Streams for Multimedia Mining / Vibha L, Ch. Hegde, P Deepa Shenoy, Venugopal K R, L M Patnaik // IAENG International Journal of Coumputer Science. – 2008 – Vol.35, №2.
- Квєтний Р. Н. Комп’ютерне моделювання систем та процесів. Методи обчислень. Частина 1 : навчальний посібник / Р. Н. Квєтний, І. В. Богач, О. Р. Бойко та ін. – Вінниця : ВНТУ, 2013. – 191 с.
- Квєтний Р. Н. Комп’ютерне моделювання систем та процесів. Методи обчислень. Частина 2 : навчальний посібник / Р. Н. Квєтний, І. В. Богач, О. Р. Бойко та ін. – Вінниця : ВНТУ, 2013. – 235 с.
- Ромашкан А.О. Розробка і дослідження методу зіставлення координат камери з двовимірним планом поверху [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mccs/mccs2020/paper/view/10768/38309 - назва з екрану