Распознавание автомобильных номеров

Работа призёра открытой городской научно-практической конференции «Инженеры будущего» по направлению «Инженеры» в секции «Информационные технологии, программирование, прикладная математика, социальный инжиниринг» среди работ учащихся 10–11 классов

Направление работы: Программирование

Авторы работы: ГБОУ Школа № 1501

Email: Написать

Предметы: Информатика

Классы: 10 класс

Мероприятия: Открытая городская научно-практическая конференция «Инженеры будущего» по направлению «Инженеры» 2022 года

Цель

Создать искусственный интеллект для распознавания автономеров.

Задачи

Понять, как работает система распознавания автономеров на дорогах общего пользования в России.
Узнать, в чём проблема используемой на дорогах системы распознавания, и как улучшить её КПД.
Создать модель аналогичной системы для анализа и демонстрации результатов.

Оснащение и оборудование, использованное при создании работы

Компьютер

Описание

Для создания аналога системы ГИБДД автор использовал язык программирования Python; YOLO v5; датасет был создан с помощью написанного парсера сайта Nomerogram и сайта Google Colaboratory; PyTorch – фреймворк машинного обучения для языка Python с открытым исходным кодом; OpenCV – библиотека алгоритмов компьютерного зрения, обработки изображений и численных алгоритмов общего назначения с открытым кодом.

Результаты работы/выводы

В ходе работы над проектом автор понял, как устроена система автоматической фото- и видеофиксации нарушений ПДД, смог самостоятельно реализовать подобную систему, достигнув поставленной цели.

Мнение автора

«Мне понравилось работать с искусственным интеллектом, и дальше я продолжу развиваться в этом направлении, но уже в сфере информационной безопасности, а это уже другой уровень»