★ Задорожный Александр Сергеевич ★

Автоматизация распознавания автомобильных номеров по видеоряду на устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами.

• ПОБЕДИТЕЛЬ

  в рейтинге студентов лаборатории ТиМПИ

• 2 курс

  ПРОГРАММНАЯ ИНЖЕНЕРИЯ

• Олисеенко Валерий Дмитриевич

  Научный руководитель​

• Бушмелев Федор Витальевич

  Куратор​

«Моя НИР посвящена теме „Автоматизация распознавания автомобильных номеров по видеоряду на устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами“. Целью работы было разработать систему, способную автоматически распознавать и извлекать информацию с автомобильных номерных знаков в видеопотоке, используя устройства с ограниченными вычислительными ресурсами. В ходе исследования были обучены и протестированы две нейронные сети: YOLOv8 и MRNet. YOLOv8 является широко используемой архитектурой для обнаружения объектов в реальном времени, а MRNet представляет собой легковесную нейронную сеть, оптимизированную для работы на устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами. Обе нейронные сети были обучены на большом наборе данных, содержащем изображения автомобильных номеров различных типов и условий освещения. После обучения была проведена оценка точности обеих моделей. Полученные результаты показали, что YOLOv8 достигает точности распознавания автомобильных номеров на уровне 96%, а MRNet — на уровне 90%. Основные выводы, которые я сделал для себя: 1) Продуманный план реализации проекта и еженедельные отчеты способствуют эффективной работе над задачей. Структурированный подход к выполнению проекта и регулярное отслеживание прогресса помогли удерживать фокус и достигать поставленных целей. 2) Важность коммуникации и слаженной работы с научным руководителем. Регулярное обсуждение прогресса, обмен идеями и обратная связь помогли снизить возможные ошибки и улучшить качество исследования. 3) Важность анализа существующих решений, особенно при условии существенных ограничений по ресурсам — необходимо изучить не только существующие методы машинного обучения, но и детально исследовать датасеты, на которых в дальнейшем будет выполнено обучение. Это позволяет выбрать наиболее подходящие алгоритмы и оптимизировать обучение.» Александр Сергеевич Задорожный