Розробка методу обробки зображення реєстраційного номеру транспортного засобу при зніманні камерою смартфону

This paper reports an improved method for processing the image of a vehicle's license plate when shooting with a smartphone camera. The method for processing the image of a vehicle's license plate includes the following stages: – enter the source data;  – split the video streaming into frames;  – preliminary process the image of a vehicle's license plate; – find the area of a vehicle's license plate; – refine character recognition using the signature of a vehicle's license plate;  – refine character recognition using the combined results from frames in the streaming video;  – obtain the result of processing. Experimental studies were conducted on the processing of images of a vehicle's license plate. During the experimental studies, the license plate of a military vehicle (Ukraine) was considered. The original image was the color image of a vehicle. The results of experimental studies are given. A comparison of the quality of character recognition in a license plate has been carried out. It was established that the improved method that uses the combined results from streaming video frames works out efficiently at the end of the sequence. The improved method that employs the combined results from streaming video frames operates with numerical probability vectors. The assessment of errors of the first and second kind in processing the image of a license plate was carried out. The total accuracy of finding the area of a license plate by known method is 61 % while the improved method's result is 76 %. It has been established that the minimization of errors of the first kind is more important than reducing errors of the second kind. If a license plate is incorrectly identified, these results would certainly be discarded at the character recognition stage.Усовершенствован метод обработки изображения регистрационного номера транспортного средства при съемке камерой смартфона. Основные этапы метода обработки изображения регистрационного номера транспортного средства следующие: – ввод исходных данных; – раскодирование потокового видео; – предварительная обработка изображения регистрационного номера транспортного средства; – нахождение области регистрационного знака транспортного средства; – уточнение распознавания символов с использованием сигнатуры регистрационного знака транспортного средства; – уточнение распознавания символов с использованием объединения результатов кадров потокового видео; – получение результата обработки. Проведены экспериментальные исследования по обработке изображений регистрационного номера транспортного средства. При проведении экспериментальных исследований рассматривался регистрационный номер военного автомобиля (Украина). В качестве исходного рассматривалось цветное изображение транспортного средства. Приведены результаты экспериментальных исследований. Произведено сравнение качества распознавания символов регистрационного номера. Установлено, что усовершенствованный метод с использованием объединения результатов кадров потокового видео качественно работает в конце последовательности. Усовершенствованный метод с использованием объединения результатов кадров потокового видео работает с числовыми векторами вероятностей. Проведена оценка ошибок первого и второго рода при обработке изображения регистрационного номера. Общая точность нахождения области регистрационного номера известным методом составляет 61 %, усовершенствованным методом составляет 76 %. Установлено, что минимизация ошибок первого рода важнее, чем уменьшение ошибок второго рода. При ложном нахождении регистрационного номера эти результаты, безусловно, будут отвергнуты на этапе распознавания символовУдосконалено метод обробки зображення реєстраційного номеру транспортного засобу при зніманні камерою смартфону. Основні етапи методу обробки зображення реєстраційного номеру транспортного засобу наступні: – введення вихідних даних; – розкадрування потокового відео; – попередня обробка зображення реєстраційного номеру транспортного засобу; – знаходження області реєстраційного знаку транспортного засобу; – уточнення розпізнавання символів з використанням сигнатури реєстраційного знаку транспортного засобу; – уточнення розпізнавання символів з використанням об’єднання результатів кадрів потокового відео; – отримання результату обробки. Проведені експериментальні дослідження щодо обробки зображень реєстраційного номеру транспортного засобу. При проведенні експериментальних досліджень розглядався реєстраційний номер військового автомобіля (Україна). У якості вихідного розглядалося кольорове зображення транспортного засобу. Наведені результати експериментальних досліджень. Проведено порівняння якості розпізнавання символів реєстраційного номеру. Встановлено, що удосконалений метод з використанням об’єднання результатів кадрів потокового відео якісно працює в кінці послідовності. Удосконалений метод з використанням об’єднання результатів кадрів потокового відео працює з числовими векторами імовірностей. Проведено оцінювання помилок першого та другого роду при обробці зображення реєстраційного номеру. Загальна точність знаходження області реєстраційного номеру відомим методом становить 61 %, удосконаленим методом становить 76 %. Встановлено, що мінімізація похибок першого роду є важливішою, ніж зменшення похибок другого роду. При хибному знаходженні реєстраційного номеру ці результати, безумовно, будуть відкинуті на етапі розпізнавання символі

A state-led war economy in an open market: investigating state-market relations in Ukraine 2021-2023

How the state is interacting with markets is a key consideration in the context of the conflict in Ukraine. A critical question concerns whether the state can develop the capacity to correct market failures in order to support the security and wellbeing of the population and answer the challenges of the on-going war. This research report seeks to address this question by investigating the relationship between market and state in the contemporary Ukrainian economy. The report is published as part of a collaborative partnership between Ukraine Industry Expertise and PeaceRep’s Ukraine programme. It builds upon previous work that demonstrated how Ukraine had a range of in-country assets that could be mobilised to ‘insource the recovery’ through the adoption of policies designed to support and maximise domestic output

Edaphoclimatic factors determining sunflower yields spatiotemporal dynamics in northern Ukraine

The climate and soil conditions have a significant impact on sunflower yields. Sunflower yield dynamics in the Central European mixed forests (Polissya) and Eastern European forest-steppe ecoregions in Ukraine from 1991 to 2017 was proved to fit a log-logistic model most adequately. The model has four characteristic parameters: the Lower Limit indicates the lowest level of yield over the study period; the Slope indicates the rate of yield increase over time; the ED50 is the time required to reach half of the maximum yield level and simultaneously the point with the highest rate of yield increase; the Upper Limit shows the highest yield level. The parameters of the yield model are used to meaningfully interpret the causes of yield dynamics. Edaphoclimatic factors account for 34 to 58% of the variation in the yield trend parameters. The soil texture and soil organic carbon (SOC) predominate among the edaphic factors that determine the variability of sunflower yield. Continentality of climate and degree of temperature variability during the growing season are the main climatic determinants of sunflower yield parameters

Devising A Method for Processing the Image of A Vehicle's License Plate When Shooting with A Smartphone Camera

This paper reports an improved method for processing the image of a vehicle's license plate when shooting with a smartphone camera. The method for processing the image of a vehicle's license plate includes the following stages: – enter the source data; – split the video streaming into frames; – preliminary process the image of a vehicle's license plate; – find the area of a vehicle's license plate; – refine character recognition using the signature of a vehicle's license plate; – refine character recognition using the combined results from frames in the streaming video; – obtain the result of processing. Experimental studies were conducted on the processing of images of a vehicle's license plate. During the experimental studies, the license plate of a military vehicle (Ukraine) was considered. The original image was the color image of a vehicle. The results of experimental studies are given. A comparison of the quality of character recognition in a license plate has been carried out. It was established that the improved method that uses the combined results from streaming video frames works out efficiently at the end of the sequence. The improved method that employs the combined results from streaming video frames operates with numerical probability vectors. The assessment of errors of the first and second kind in processing the image of a license plate was carried out. The total accuracy of finding the area of a license plate by known method is 61 % while the improved method's result is 76 %. It has been established that the minimization of errors of the first kind is more important than reducing errors of the second kind. If a license plate is incorrectly identified, these results would certainly be discarded at the character recognition stage