Все сервисы Хабра

Сообщество IT-специалистов

Ответы на любые вопросы об IT

Профессиональное развитие в IT

Удаленная работа для IT-специалистов

Войти Зарегистрироваться
Заказы Услуги Специалисты Проекты Клуб
Avatar r100 510ec240a9384f321c7075c46962f4fad15dd58cd22cd41d7f1ca9b2e1732c00 Аккаунт верифицирован

Damir Galimullin

Data Science
40 лет
  • Twitter
  • Facebook
  • ВКонтакте
  • Google
  • Жалоба
Обо мне
Стоимость работы:
цена договорная
Профессиональный опыт:
более трех лет
Форма собственности:
Юр. лицо, Физ. лицо
Способы оплаты:
наличный расчёт, безналичный расчёт, электронные деньги
Создание и программная реализация технологии распознавания номерных знаков с использованием синтетических обучающих выборок на основе сверточных нейросетей и бустинга.

Инструментарий: связка Caffe + Linux; Keras+Theano, OpenCV, Python

Результаты работы: на основе метода Виолы-Джонса был программно реализован детектор фрагмента видеокадра, содержащего номерной знак. На основе операторов Собеля и Канни реализована дальнейшая сегментация фрагмента с номерным знаком, и на основе преобразования Хафа реализован детектор наклона номерного знака, его выравнивания и центрирования. Написан генератор и с его помощью сгенерирована собственная база искусственных размеченных данных, релевантных реальным условиям съема. Обучающий датасет был заточен под низкое разрешение камеры, искажения моделировались рандомно при помощи аффинных преобразований и преобразования перспективы, размытие-масками Гаусса. Использовалась также аугментация при помощи функционала библиотеки Keras. На основе простой сверточной нейросети (типа Lenet) и скользящего окна реализован общий подход по распознаванию символов и номерных знаков. На основе бинаризации Оцу и поиска 4-связных областей реализована автоматическая разметка дорожного полотна (по яркостному фону) для разделения транспортных потоков. Алгоритм строился для двухполосного движения, хотя можно обобщить на несколько полос. Работа выполнялась с использованием CPU, вследствие чего пришлось использовать разные преобразования, хотя удобнее было бы использовать нейросети для локализации области номерного знака вместо каскадов Хаара.


Ключевые навыки
  • python
Отзывы
Нет отзывов
Статистика
Статистика фрилансера
Завершенные заказы
0
Заказы в работе
0
Заказы в арбитраже
0
Отзывы заказчиков
+0 / -0
Зарегистрирован
3 года назад
Был последний раз
3 года назад
Верификация
Пользователь верифицирован по номеру телефона
Контакты

Авторизуйтесь, чтобы посмотреть контакты пользователя.

Авторизоваться
Следите за нами в соцсетях
Бот
Хабр Фриланс
  • О сервисе
  • Правила
  • Услуги и цены
  • Клуб
  • Контакты
Помощь
  • Фрилансеру
  • Заказчику
  • Оплата услуг
  • Безопасная сделка
  • Служба поддержки
Документы
  • Соглашение с пользователем
  • Правила оказания услуг
© Habr