Удосконалення методів автоматичної відеоідентифікації рухомого складу
Loading...
Date
2022
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Український державний університет науки і технологій, Дніпро
Abstract
UKR: В роботі досліджуються технології автоматичної ідентифікації рухомого складу, методи розпізнавання цифр на вхідному зображені. Мета роботи – удосконалення методів автоматичної відеоідентифікації рухомого складу. Методи дослідження – аналіз існуючих технічних рішень; методи обробки зображень та розпізнавання цифр; методи розробки алгоритмів; застосування штучних нейронних мереж. Об’єкт розробки – методи автоматичної відеоідентифікації рухомих одиниць. Для кожного методу розроблена блок-схема алгоритму та імітаційна модель. Розроблена також нейронна мережа для розпізнавання цифр. В результаті імітаційного моделювання в середовищі Matlab проведено оцінювання достовірності кожного методу. Для зменшення кількості помилок при розпізнаванні номерів вагонів запропонований комплексний алгоритм, який поєднує декілька методів.
ENG: The technologies of automatic rolling stock identification, methods of digit recognition on the input image are investigated in the work. The purpose of the work is improving the methods of automatic rolling stock video identification. Research methods – analysis of existing technical solutions; image processing and methods digit recognition; methods of algorithm development; use of artificial neural networks. The object of development – methods of automatic rolling stock video identification. Block diagram of algorithm and simulation model have been developed for each method. A neural network for number recognition has been developed. As a result of simulation modeling in the Matlab, the reliability of each method has been evaluated. To reduce the number of errors in car number recognition the comprehensive algorithm that combines several methods has been proposed.
ENG: The technologies of automatic rolling stock identification, methods of digit recognition on the input image are investigated in the work. The purpose of the work is improving the methods of automatic rolling stock video identification. Research methods – analysis of existing technical solutions; image processing and methods digit recognition; methods of algorithm development; use of artificial neural networks. The object of development – methods of automatic rolling stock video identification. Block diagram of algorithm and simulation model have been developed for each method. A neural network for number recognition has been developed. As a result of simulation modeling in the Matlab, the reliability of each method has been evaluated. To reduce the number of errors in car number recognition the comprehensive algorithm that combines several methods has been proposed.
Description
Keywords
автоматична ідентифікація рухомого складу, блок-схема алгоритму, залізничний транспорт, методи розпізнавання цифр, обробка зображення, штучна нейронна мережа, artificial neural network, algorithm block-scheme, automatic rolling stock identification, digit recognition methods, image processing, railway transport, КАТ
Citation
Тараненко О. О. Удосконалення методів автоматичної відеоідентифікації рухомого складу : дипломна робота на здобуття кваліфікаційного ступеня бакалавра : спец. 273 – залізничний транспорт / наук. керівник К. В. Гончаров ; Укр. держ. ун-т науки і технологій. Дніпро, 2022. 48 с.