РОЗРОБКА ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ДЛЯ ІДЕНТИФІКАЦІЇ МАРОК ЛЕГКОВИХ АВТОМОБІЛІВ ІЗ ВИКОРИСТАННЯ НЕЙРОННИХ ЗГОРТКОВИХ МЕРЕЖ

Abstract

У роботі проведено дослідження існуючих алгоритмів ідентифікації об’єктів на фотозображеннях, проаналізовано існуюче програмне забезпечення для ідентифікації транспортних засобів. Виконано огляд різних топологій нейронних мереж, що можуть використовуватися для ідентифікації. Обґрунтовано, що алгоритмом розпізнавання обрано CNN – згорткову нейронну мережу, яку можна застосувати для вирішення проблеми ідентифікації марок легкових автомобілів. Обґрунтовано та обрано метод ідентифікації об’єкту нафотозображенні шляхом порівняння локалізованого зображення з еталонним за допомогою нейронної мережі. Розроблено тестуючу систему, яка дозволяє проводити навчання моделей, відладку навчання, модернізацію математичного апарату, забезпечує повний доступ до кожного елементу і можливість повної зміни і модернізації. На етапі проєктування системи побудовано UML-діаграми варіантів використання, класів, компонентів та розгортання. Програмне забезпечення розроблено із використанням нейронних згорткових мереж та за допомогою мови програмування Python і модулів Matplotlib, numpy, Keras, PIL, OS. На наборі тестових фотографій здійснено навчання нейронної мережі. Перевірена ефективності запропонованої технології на реальному об’єкті – тестових зображеннях логотипів автомобілів. Проведено ряд експериментів з використанням різних оптимізаторів та кількості фільтрів, які дозволили виявити оптимальні налаштування нейронної мережі. Виявлено, що найкращий результат досягається при використанні оптимізатора SGD, при цьому кількість епох повинна становити приблизно 200. Експериментально встановлено, що визначені налаштування дозволяють виконувати розпізнавання марок легкових автомобілів із точністю 80-95 %.