A method and software for license plate recognition

В статті представлений метод розпізнавання номерних знаків із використанням сегментації шляхом використання системи детектування YOLO у поєднанні із завдання-орієнтованим підходом до процесу навчання та використанням масивів варіативних даних реального світу. Розвиток мегаполісів і постійне збільшення кількості транспортних засобів на дорогах призвели до нового рівня вимог до систем безпеки дорожнього руху. Автоматизація, без перебільшення, є найбільш пріоритетним напрямком розвитку цих систем. Лише за допомогою автоматизації системи безпеки дорожнього руху можуть обробляти величезну кількість інформації, що генерується на дорогах щодня. Крім того, автоматизація дозволяє поступово зменшувати участь людини в задачах, які обчислювальні системи можуть виконувати з еквівалентною або більшою точністю. Ці досягнення спрямовані на мінімізацію впливу людського фактору, а також на зниження експлуатаційних витрат. Це особливо важливо для мегаполісів, але також стосується транспортної системи в цілому. Метою дослідження є розробка методу автоматизованого розпізнавання номерних знаків для підвищення точності систем забезпечення дорожньої безпеки шляхом зниження рівня помилок, мінімізації надмірного використання обчислювальних ресурсів у процесі виявлення та здешевлення таких систем. Об’єктом дослідження є процес розробки автоматизованих програмних систем для забезпечення дорожньої безпеки з інтеграцією функціоналу ідентифікації транспортних засобів. Для досягнення поставленої мети були визначені такі завдання: розробити метод розпізнавання номерних знаків із застосуванням цілеспрямованого підходу до навчання у поєднанні з системою виявлення YOLO; оцінити вплив попередньої сегментації номерних знаків із використанням спеціально навченої системи YOLO на рівень помилок і часові витрати, а також провести експерименти із застосуванням запропонованого методу навчання на реальних зображеннях із варіативним довкіллям для підтвердження його адекватності. Порівняльний аналіз використання завдання-орієнтованого методу навчання системи детектування на базі YOLO v5 лише з загальноприйнятим методом оптичного розпізнавання символів (Optical Character Recognition, OCR) підтвердив переваги завданняорієнтованого методу при вирішенні завдання з розпізнавання номерних знаків. Також було досліджено вплив розмиття на результати детектування із використанням OCR методу. Результати практичних досліджень підтверджують правильність обраних методів для підвищення ефективності розпізнавання номерних знаків.