Effektivisering av automatiserad igenkänning av registreringsskyltar med hjälp av artificiella neurala nätverk för användning inom smarta hem

Sammanfattning: Konceptet automatiserad igenkänning och avläsning av registreringsskyltarhar utvecklats mycket de senaste åren och användningen av Artificiellaneurala nätverk har introducerats i liten skala med lovande resultat. Viundersökte möjligheten att använda detta i ett automatiserat system förgarageportar och implementerade en prototyp för testning. Den traditionellaprocessen för att läsa av en skylt kräver flera steg, i vissa fall upp till fem.Dessa steg ger alla en felmarginal som aggregerat kan leda till över 30% riskför ett misslyckat resultat. I denna uppsats adresseras detta problem och medhjälp av att använda oss utav Artificiella neurala nätverk utvecklades enkortare process med endast två steg för att läsa en skylt, (1) lokaliseraregistreringsskylten (2) läsa karaktärerna på registreringsskylten. Dettaminskar antalet steg till hälften av den traditionella processen samt minskarrisken för fel med 13%. Vi gjorde en Litteraturstudie för att identifiera detlämpligaste neurala nätverket för uppgiften att lokalisera registreringsskyltarmed vår miljös begränsningar samt möjligheter i åtanke. Detta ledde tillanvändandet av Faster R-CNN, en algoritm som använder ett antal artificiellaneurala nätverk. Vi har använt metoden Design och Creation för att skapa enproof of concept prototyp som använder vårt föreslagna tillvägagångssätt föratt bevisa att det är möjligt att implementera detta i en verklig miljö.