Команда кафедри Комп’ютерних наук Державного університету телекомунікацій у складі студентів першого курсу групи КНД-12 В.В. Антонова, І.М. Саміляка під науковим керівництвом С.М Іщерякова зайняла друге місце на всеукраїнському конкурсі студентських наукових робіт з спеціальності «інженерія програмного забезпечення», який проводився на факультеті Інформаційних технологій Київського національного університету імені Тараса Шевченко. Вони презентували на цьому конкурсі свою наукову роботу яка допомагає автоматизувати роботу КПП. Якщо казати коротко - то розробили автоматичну систему яка за допомогою звичайних камер відеоспостереження та підключення до Інтернету може повністю замінити охоронця який відчиняє шлагбаум.

Камера з'єднана з мікрокомп'ютером Raspberry Pi Zero який керує за допомогою реле шлагбаумом (якщо номер авто є в базі даних), а також відправляє фото на сервер який знаходиться в AWS ( базований на OpenALPR). Під час цієї розробки було покращено роботу алгоритму з українськими номерними знаками а також удосконалено метод сегментації номерних знаків.

Розроблено ПО, яке дозволяє в автоматичному режимі розпізнавати номерні знаки з зображень зроблених звичайною камерою та після цього проводить деякі пост екшени (такі як відчинення шлагбауму та запис до журналу). При проведені дослідження того, які типи номерів можна розпізнати, ми прийшли до висновку що всі алгоритми погано працюють з номерними знаками часів СССР, а також з номерними знаками квадратної форми з кирилицею.

Підготовлено датасет з номерними знаками таких типів, створено темплейти для них та перетреновано нейронну мережу.

На збір достатнього датасету, який включав би в себе фото з різної відстані, за різних погодних умов, освітленості та інших факторів необхідно було б дуже багато часу. Проте так як наші номери співпадають з європейськими нормами ми змогли використати датасет з Європи (з відкритого порталу для data science проектів kaggle), а потім використали малу вибірку з Українськими номерами для того щоб протестувати чи вірно відпрацювали наші паттерни. Саме завдяки цьому ми змогли суттєво зменшити час, який був необхідний для підготовки до цієї наукової роботи при цьому не зменшивши точність результату. Частину датасету ви зможете знайти за посиланням у додатках.

Створено типову модель номерних знаків вище перелікованих стандартів та датасет з них та інших номерів з кириличним представленням. Також було розроблено ПЗ для серверів (розміщених на AWS) та мікрокомп’ютерів–клієнтів (на Raspberry Pi Zero W), створено архітектуру та інфраструктуру. Був проведений аналіз методу сегментації областей номерного знака і далі замінено його на більш досконалий.

В результаті ми навчили алгоритм OpenALPR з специфічними номерами України та ПЗ  для роботи з алгоритмом.

Як результат, цей проект отримав схвальні відгуки від суддів та зайняв друге місце по Україні, “поступившись” іншому проекту Державного Університета Телекомунікацій на тему «Визначення частин мови за допомогою алгоритмів MachineLearning», шифр «POS-Tagger», автори студенти М.Г Шелег та Н.Ю Бабій під науковим керівництвом І.С. Щербини.