2025-02-23T17:26:31-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: Query fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-117224%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-23T17:26:31-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: => GET http://localhost:8983/solr/biblio/select?fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-117224%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-23T17:26:31-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: <= 200 OK
2025-02-23T17:26:31-05:00 DEBUG: Deserialized SOLR response

Повышение эффективности распознавания номерных знаков транспортних средств путем преобразования их геометро-топологических характеристик

Приведены результаты одного из подходов к распознаванию номерных знаков автомобилей. Для повышения эффективности распознавания предлагается введение предварительных преобразований в состав алгоритмов на базе контурного анализа и шаблонного метода. Разработан способ сведения к единому виду всех типов...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: Крак, Ю.В., Бармак, А.В., Тлебалдинова, А.С., Ляшко, В.И., Стеля, И.О.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2016
Series:Штучний інтелект
Subjects:
Online Access:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/117224
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Description
Summary:Приведены результаты одного из подходов к распознаванию номерных знаков автомобилей. Для повышения эффективности распознавания предлагается введение предварительных преобразований в состав алгоритмов на базе контурного анализа и шаблонного метода. Разработан способ сведения к единому виду всех типов номерных знаков. Предложен метод кластеризации, который позволил существенно уменьшить размерность исходного признакового пространства и время обработки изображений.