Эксперименты продемонстрировали высокую эффективность нового подхода.
Университет науки и технологий МИСИС совместно с компанией «Ситилабс» создал новые более совершенные алгоритмы камер видеонаблюдения для определения смазанных или засвеченных номеров машин, пишет Газета.Ru.
Из-за высокой скорости, света фар, пыли и иных помех на трассе порой дорожным камерам сложно идентифицировать автомобили по номеру. Регистрационные знаки на кадрах могут быть засвеченными и плохо читаемыми. В качестве решения этой проблемы ученые предложили использовать анализ гистограммы яркостей.
«Для идентификации автомобилей и номеров при обучении нейронных сетей формировались датасеты с учетом времени суток, сезонности и погоды. После определения области знаков на изображении, выбранный участок из трехмерного цветового пространства RGB сводится к одномерному «серому». После подсчета гистограммы выделяется та ее часть, которая будет отвечать за «пересвеченность», таким образом, 95,7% номеров верно классифицировались как засвеченные. Для определения степени смазанности была построена нейронная сеть с уникальной архитектурой, которая обеспечивает точность классификации 96,4% при минимальном времени обработки 0,073 мc на ПК», – пояснил заведующий кафедрой автоматизированных систем управления НИТУ МИСИС Игорь Темкин.
Сообщается, что эксперименты продемонстрировали высокую эффективность такого подхода к определению видеокамерами номеров автомобилей на дорогах.