Нейромережний застосунок ідентифікації номерних знаків транспортних засобів, що перебувають у розшуку - Білуха Назар Романович (My University, 2023)
У випускній кваліфікаційній роботі досліджено питання ідентифікації та класифікації номерних знаків; розроблено програмний застосунок для виявлення знаків та перевірки їх до належності правопорушень. Методи, що розглядались для реалізації: згорткові нейронні мережі, алгоритм Канні, оператор Собеля, градієнт. В результаті виконання дипломної роботи було створено нейромережний застосунок застосунок ідентифікації номерних знаків транспортних засобів, що перебувають у розшуку. Проведено дослідження актуальності вирішуваної проблеми. Оцінено переваги та можливі труднощі в реалізації програмного застосунку. Описано сфери діяльності, які потенційно можуть бути зацікавлені в даному рішенні. Здійснено аналіз існуючих методів та рішень, націлених на ідентифікацію, класифікацію об’єктів. Розглянуто можливі способи оптимізації даних методів. Проведено функціональний аналіз, визначено ключові вимоги до програмного застосунку. Розроблено власну модель нейронної мережі та створено архітектуру, в якій чітко визначені зв’язки між компонентами. Ключові слова: згорткова нейронна мережа, нейромережа, класифікація, ідентифікація, номерний знак, транспортний засіб.

The issue of identification and classification of license plates was investigated; a software application was developed to detect license plates and check them for offenses. Methods considered for implementation: convolutional neural networks, Canny algorithm, Sobel operator, gradient. Keywords: convolutional neural network, neural network, classification, identification, number plate, vehicle.
Neural network application for identifying license plates of stolen vehicles