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Die Erkennung von Fahrern ohne Helm und die Extraktion von Nummernschildern mit Hilfe des YOLOv2-Objekterkennungsalgorithmus und der OCR-Methode (Optical Character Recognition) ist ein innovativer Ansatz zur Erhöhung der Sicherheit und zur Durchsetzung von Verkehrsvorschriften. Diese Zusammenfassung gibt einen Überblick über den Prozess der Erkennung von Nicht-Helm-Teilnehmern und der Extraktion von Nummernschildern mithilfe dieser Techniken.YOLOv2 (You Only Look Once Version 2) ist ein fortschrittlicher Algorithmus zur Objekterkennung, der das Eingabebild in ein Raster unterteilt und für jede…mehr

Produktbeschreibung
Die Erkennung von Fahrern ohne Helm und die Extraktion von Nummernschildern mit Hilfe des YOLOv2-Objekterkennungsalgorithmus und der OCR-Methode (Optical Character Recognition) ist ein innovativer Ansatz zur Erhöhung der Sicherheit und zur Durchsetzung von Verkehrsvorschriften. Diese Zusammenfassung gibt einen Überblick über den Prozess der Erkennung von Nicht-Helm-Teilnehmern und der Extraktion von Nummernschildern mithilfe dieser Techniken.YOLOv2 (You Only Look Once Version 2) ist ein fortschrittlicher Algorithmus zur Objekterkennung, der das Eingabebild in ein Raster unterteilt und für jede Rasterzelle Bounding Boxes und Klassenwahrscheinlichkeiten vorhersagt. Dieser Algorithmus hat sich aufgrund seiner Genauigkeit und Effizienz bei der Objekterkennung in Echtzeit durchgesetzt.
Autorenporträt
M. Seetha a obtenu un doctorat en informatique et ingénierie dans le domaine du traitement des images à l'université technologique Jawaharlal Nehru, à Hyderabad. Il travaille actuellement comme professeur et directeur du département d'informatique à GNITS, à Hyderabad. Ses domaines de recherche comprennent le traitement d'images, l'informatique douce, l'intelligence artificielle, l'exploration de données et l'optimisation.