Эксперты Университета науки и технологий МИСИС, а также их коллеги из «СИТИЛАБС» улучшили алгоритмы камер видеонаблюдения, которые определяют смазанные и засвеченные номера автомобилей. Как пишет «Газета.Ru», часто из-за высокой скорости машины, яркого света фар, запыленности, а еще недостаточных возможностей камеры машины распознаются некорректно.
Для выявления степени засвеченности автомобильного номера эксперты предлагают применять анализ гистограммы яркостей. Для детектирования как транспортных средств, так и машинных номеров применяется хорошо известная нейронная сеть yolo-v5.
«Для идентификации машин и номеров при обучении нейронных сетей формировались датасеты с учетом времени суток, сезонности и погоды», – отмечают авторы работы.
По их словам, после выявления области знаков на изображении, выбранный участок из трехмерного цветового пространства RGB сводится к одномерному «серому». После подсчета гистограммы выделяется та ее часть, которая будет отвечать за «пересвеченность».
Ученые добавили, что для определения степени смазанности была построена нейронная сеть с особой архитектурой, которая обеспечивает точность классификации 96,4% при минимальном времени обработки 0,073 мc на ПК.
Представленный алгоритм также дает еще количественную оценку степени смазанности и засвеченности.
