Удосконалення методів автоматичної відеоідентифікації рухомого складу

dc.contributor.authorТараненко, Олексій Олександровичuk_UA
dc.date.accessioned2022-09-02T08:51:33Z
dc.date.available2022-09-02T08:51:33Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractUKR: В роботі досліджуються технології автоматичної ідентифікації рухомого складу, методи розпізнавання цифр на вхідному зображені. Мета роботи – удосконалення методів автоматичної відеоідентифікації рухомого складу. Методи дослідження – аналіз існуючих технічних рішень; методи обробки зображень та розпізнавання цифр; методи розробки алгоритмів; застосування штучних нейронних мереж. Об’єкт розробки – методи автоматичної відеоідентифікації рухомих одиниць. Для кожного методу розроблена блок-схема алгоритму та імітаційна модель. Розроблена також нейронна мережа для розпізнавання цифр. В результаті імітаційного моделювання в середовищі Matlab проведено оцінювання достовірності кожного методу. Для зменшення кількості помилок при розпізнаванні номерів вагонів запропонований комплексний алгоритм, який поєднує декілька методів.uk_UA
dc.description.abstractENG: The technologies of automatic rolling stock identification, methods of digit recognition on the input image are investigated in the work. The purpose of the work is improving the methods of automatic rolling stock video identification. Research methods – analysis of existing technical solutions; image processing and methods digit recognition; methods of algorithm development; use of artificial neural networks. The object of development – methods of automatic rolling stock video identification. Block diagram of algorithm and simulation model have been developed for each method. A neural network for number recognition has been developed. As a result of simulation modeling in the Matlab, the reliability of each method has been evaluated. To reduce the number of errors in car number recognition the comprehensive algorithm that combines several methods has been proposed.en
dc.identifier.citationТараненко О. О. Удосконалення методів автоматичної відеоідентифікації рухомого складу : дипломна робота на здобуття кваліфікаційного ступеня бакалавра : спец. 273 – залізничний транспорт / наук. керівник К. В. Гончаров ; Укр. держ. ун-т науки і технологій. Дніпро, 2022. 48 с.uk_UA
dc.identifier.urihttp://eadnurt.diit.edu.ua/jspui/handle/123456789/15855
dc.language.isouk_UA
dc.publisherУкраїнський державний університет науки і технологій, Дніпроuk_UA
dc.subjectавтоматична ідентифікація рухомого складуuk_UA
dc.subjectблок-схема алгоритмуuk_UA
dc.subjectзалізничний транспортuk_UA
dc.subjectметоди розпізнавання цифрuk_UA
dc.subjectобробка зображенняuk_UA
dc.subjectштучна нейронна мережаuk_UA
dc.subjectartificial neural networken
dc.subjectalgorithm block-schemeen
dc.subjectautomatic rolling stock identificationen
dc.subjectdigit recognition methodsen
dc.subjectimage processingen
dc.subjectrailway transporten
dc.subjectКАТuk_UA
dc.titleУдосконалення методів автоматичної відеоідентифікації рухомого складуuk_UA
dc.title.alternativeImproving the Methods of Rolling Stock Automatic Video Identificationen
dc.typeBachelor Thesisen
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Taranenko_dip_2022.pdf
Size:
1.43 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: