Отрывок: д.). Структурный ‒ применяется для экс порт рукописных феномен шрифтов, юс тиция имеющих юрис дикция множество эмис сия вариантов щепяной ачертания; ‒ инвариативность, так как экспорт данные феномен могут юс тиция быть юрис дикция представлены вэмис сия графовойщепяной форме. ‒ высокую экс порт чувствительность к феномен дефектам юс тиция изображения, юрисдикция нарушающим эмис сия составляющие щепяной элементы; ‒ дл...
Название : Исследование алгоритмов распознавания регистрационных знаков транспортных средств
Авторы/Редакторы : Лосяков А. В.
Сопченко Е. В.
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Институт информатики
математики и электроники
Дата публикации : 2021
Библиографическое описание : Лосяков, А. В. Исследование алгоритмов распознавания регистрационных знаков транспортных средств : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 02.04.0 "Фундаментальная информатика и информационные технологии" (уровень магистратуры) / А. В. Лосяков ; рук. работы Е. В. Сопченко ; нормоконтролер Е. В. Сопченко ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики,. - Самара, 2021. - on-line
Аннотация : Объектом исследования являются системы распознавания образов. Цель работы – разработать автоматизированную систему, осуществляющую распознавание государственного регистрационного знака на полученном локализованном изображении. В процессе работы рассмотрены основные методы решения и их сравнительные характеристики. Разработан и реализован эффективный алгоритм распознавания. Система разработана на языке C++ в среде VisualStudio 2015и функционирует под управлением операционных систем Windows 7/8/10. Проектирование велось с использованием среды проектирования StarUML 5.0.
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20210708110136
Ключевые слова: транспортные средства
регистрационные знаки
распознавание символов
распознавание образов
алгоритмы распознавания
сегментация
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы




Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.