METHODOLOGY FOR BUILDING LICENSE PLATE RECOGNITION SYSTEMS
Ключевые слова:
license plate , plate recognition systems, vehicle control, restricted access areas, parking lots, service stations, minimum contrast, infrared illumination, preprocessing steps, image correction, blurring effect elimination, redundant information elimination, car localization, software motion detectorАннотация
This article discusses the importance of automated online recognition of text information, focusing on license plate recognition systems. The benefits of such systems include automating vehicle control at restricted access areas, parking lots, service stations, and highways. The general structure of a typical license plate recognition system is illustrated in Figure 1. The article highlights the role of video cameras as image capturing devices and the restrictions associated with their installation, such as camera tilt angle and resolution. It also mentions the importance of minimum contrast for license plate images and the use of infrared illumination to enhance contrast. Preprocessing steps for the captured images are outlined, including image correction, blurring effect elimination, redundant information elimination, and car localization using a software motion detector. The article emphasizes the continuous improvement and modification of existing license plate recognition systems worldwide.
Библиографические ссылки
R.Zulunov, S.Xadjyev. Staff Incentives Based on Kpi Principles. Periodica Journal of Modern Philosophy, Social Sciences and Humanities. 2023. – Т. 17. – p. 101-105.
Р.Зулунов, М.Махмудова. Технологии Искусственного Интеллекта и Нейрокибернетики. Periodica Journal of Modern Philosophy, Social Sciences and Humanities, 2023, Т.17, с. 90–93.
Р.Зулунов, А. Каюмов. Искусственный интеллект - от мифологии до машинного обучения. Proceedings of International Educators Conference. Том 1, 2, c. 25-30.
Р.Зулунов, А.Абдукодиров. Этические и правовые аспекты внедрения искусственного интеллекта. Research and implementation, 2023, 1/6, c. 14-20.
Р.Зулунов, Б.Солиев. Использование Python для искусственного интеллекта и машинного обучения. Al-Farg'oniy avlodlari, 2023, 1/3, c. 18-24.
R.Zulunov. Sun'iy intellektni axloqiy va huquqiy muammolari. Journal of technical research and development. 2023, 1/1, c. 120-124.
Р.Зулунов, Д.Ирматова. Использование технологий искусственного интеллекта. Журнал интегрированного образования и исследований. 2022, 1/6, с. 53-56.
Р. Зулунов, А.Горовик. Методика преподавания визуального программирования для детей. Цифровой регион: опыт, компетенции, проекты: сборник статей Международной научнопрактической конференции. – Брянск: БрГИТУ, т.1, с. 193-197.
Р. Зулунов, А.Горовик. Внедрение технологий искусственного интеллекта, нравственные и правовые нормы. Conference on Digital Innovation: "Modern Problems and Solutions", 2023.
Абдулхамидов, А. (2023). СВЁРТОЧНАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ХЛОПКА ПО СТЕПЕНИ РАСКРЫТИЯ. Engineering problems and innovations, 1(3), 23-34.
Азизжон А. и Эркин У. (сентябрь 2022 г.). Выбор камеры для распознавания хлопка-сырца и анализа его основных параметров. В 2022 году Международная конференция по информационным наукам и коммуникационным технологиям (ICISCT) (стр. 1-4). IEEE.
Abdulkhamidov, A. A. (2021). PROSPECTS FOR TELECOMMUNICATIONS SERVICES IN UZBEKISTAN. In СОВРЕМЕННЫЕ ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПРИКЛАДНЫХ НАУК (pp. 183-187).
Абдулхамидов, А.А. (2021). К ВОПРОСУ ОБ ОСНОВНЫХ ТРЕБОВАНИЯХ К ДАТЧИКАМ ЛИНЕЙНЫХ ПЕРЕМЕЩЕНИЙ.
Загрузки
Дополнительные файлы
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Категории
Лицензия
Copyright (c) 2024 Otabek Ergashev, Ravshanbek Zulunov, Ikhtiyorjon Rovshanjonovich Akhmadjonov
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
