Практический пример распознавания объектов - Отдел разработок “Школы Больших Данных“ г. Москва

Практический пример распознавания объекта - задача распознавания VIN номера в рамках проекта Машинного Обучения и Нейронной сети для корпоративного клиента, специалистами подразделения Data Science - “Школы Больших Данных“ г. Москва В данном видео рассматривается пример первого этапа НИОКР по созданию программного комплекса, предназначенного для проведения количественной оценки набивки VIN номера на корпусе автомобиля. Получены следующие результаты: 1) Локализованы VIN коды на корпусе; 2) Локализованы символы VIN кодов; 3) Реализованы 2 нейросети (для букв и цифр) для распознавания символов. 4) Реализованы тесты: • есть на изображении VIN или нет; • полностью ли виден VIN или нет. Время работы программы для одного VIN составляет около 5 секунд. Данный результаты покрывают следующие пункты ТЗ: 1) Время работы цикла на текущий момент существенно ниже заявленных показателей. 2) Идентификация VIN осуществляется с точностью по буквам с 95 процентной точностью, по