Ученые Университета науки и технологий МИСИС совместно со специалистами компании «СИТИЛАБС» усовершенствовали алгоритмы с камер видеонаблюдения, чтобы лучше распознавать засвеченные и смазанные автомобильные номера.
Для более эффективного выявления нарушителей ПДД ученые предложили использовать гистограммы яркостей. Чтобы идентификация происходила в любых условиях, специалисты сформировали датасеты с учетом времени суток, сезонности и погоды.
«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», — рассказал заведующий кафедрой автоматизированных систем управления (АСУ) НИТУ МИСИС Игорь Темкин.
Отдельной задачей для ученых стало создание датасета для обучения. Новый алгоритм, кроме классификации на читаемые и нечитаемые изображения, количественно определяет оценку степени смазанности и засвеченности. Такие данные позволят ученым корректировать параметры камеры, в частности, выдержку и диафрагму, чтобы существенно повысит качество последующих кадров, пишет «Газета.RU».
Ранее МедиаПоток писал, что учёные ЮФУ разработали экологичное и влагостойкое покрытие для кровли.
