Комп’ютерно-інтегрована система фіксації порушень правил дорожнього руху

Abstract

У роботі розроблено комп'ютерно-інтегровану систему автоматичної фіксації порушень правил дорожнього руху на основі нейронних мереж глибокого навчання. Досліджено принципи побудови модульної архітектури системи з незалежними компонентами обробки відеопотоків, персистентного зберігання даних та моніторингу. Проаналізовано сучасні методи розпізнавання номерних знаків із застосуванням згорткових нейронних мереж та GPU-прискорення.

The work develops a computer-integrated system for automatic traffic violation detection based on deep learning neural networks. The principles of constructing a modular system architecture with independent components for video stream processing, persistent data storage, and monitoring are investigated. Modern methods of license plate recognition using convolutional neural networks and GPU acceleration are analyzed.