ivdon3@bk.ru
В работе анализируются различные подходы к выделению и распознаванию номерной пластины в интеллектуальных транспортных сетях. Была предложена модель глубокого обучения для локализации и распознавания номерных знаков на естественных изображениях, которая позволяет достичь удовлетворительных результатов с точки зрения точности и скорости распознавания по сравнению с традиционными. Приводятся оценки эффективности модели глубокого обучения.
Ключевые слова: VANET, интеллектуальные транспортные сети, YOLO, система управления городским движением, стеганография, deep learning, глубокое обучение, защита информации, convolutional neural network, CNN