Открытый Чемпионат по компьютерному зрению и искусственному интеллекту Богородского городского округа Московской области. Задача 4. Обнаружение и распознавание номерных знаков автомобилей.

Финиш 14 ноября 23:59

Условие

На изображениях представлены номерные знаки автомобилей. На каждом изображении ровно два знака. Они могут быть трёх цветов: белого, синего или красного.

Ваша задача — написать функцию, которая детектирует номерные знаки и распознаёт цифры на них. Функция должна возвращать список вида:
[(a, b, c), (d, e, f)]
где a, b, c — цифры на верхнем знаке, перечисленные слева направо; d, e, f — цифры на нижнем знаке, слева направо.

Выполнение

1. Скачайте материалы задания

2. Ознакомьтесь с материалами задания

Для Вас подготовлены несколько файлов “.py”, набор изображений и аннотаций к ним. Среди подготовленных файлов есть:

  • eval.py — файл с функциями для детектирования номерных знаков и распознавания цифр на них. Именно их вам необходимо дописать!
  • main.py — файл, проверяющий точность работы вашего алгоритма. Не редактируйте его. main.py использует написанные вами функции из eval.py и сверяет правильные ответы с предсказанием вашего алгоритма.
  • annotations.csv — файл, устанавливающий соответствие между изображениями и верными ответами к ним. В каждой строке файла содержится путь изображению и список цифр с номерных знаков на нём.

3. Прочитайте файл eval.py

В файле содержится функци load_images и detect_and_recognize_number. Даны формат входных и выходных данных.

4. Допишите функции в файле eval.py

load_images - загружает эталонные изображения для распознавания.
detect_and_recognize_number - детектирует знаки и распознаёт цифры на них.

5. Запустите файл main.py и проверьте свой алгоритм

Если программа выдала ошибку, то найдите и исправьте её в файле eval, вновь запустите файл main.py.

6. Пришлите решение на онлайн платформу для проверки

В качестве решения, необходимо сдать отредактированный файл eval.py. Либо архив “*.zip” с файлом eval.py и остальными файлами, требующимися для его работы. В архиве должны находиться файлы, а не одноимённая архиву папка.

Технические ограничения

  • Размер решения ограничен: не более 5 МБ.
  • Если ваш алгоритм успешно проверен платформой, то следующее решение можно прислать только через 10 минут.
  • Если ваш алгоритм или проверяющий скрипт завершился с ошибкой, то следующее решение можно прислать сразу.

Пакеты, ориентированные на работу с изображениями и данными, использующиеся на платформе проверки: Python 3.8.10; catboost 1.1.1; dlib 19.24.0; gast 0.4.0; h5py 3.7.0; imutils 0.5.4; keras 2.9.0; Keras-Preprocessing 1.1.2; matplotlib 3.6.2; numpy 1.23.2; opencv-python 4.6.0.66; pandas 1.5.1; scikit-image 0.19.3; scikit-learn 1.1.3; scipy 1.9.3; tensorflow-cpu 2.9.2; torch 1.13.0; torchaudio 0.13.0; torchvision 0.14.0.

Используйте совместимые пакеты.




Очки Участник Дата Команда Город Учебное заведение
1.0 Марина Гаврилова 13.11.2025 14:17 ГAI Юлий Цезарь
1.0 Александр Кокорев 14.11.2025 19:01
1.0 Усмонов Абдурашид 14.11.2025 16:27 ГAI Юлий Цезарь
1.0 Максим Кравченко 06.11.2025 08:44 ГAI Юлий Цезарь
1.0 Виталий Мацай 04.11.2025 21:22
1.0 Максим Евтушенко 14.11.2025 19:36
1.0 Роман Адигамов 14.11.2025 19:33
1.0 Михаил Гарский 05.11.2025 10:37 ГAI Юлий Цезарь
1.0 Елена Ом 14.11.2025 05:50
0.99 Илья Жирнов 14.11.2025 20:50 Заклинатели манипуляторов
0.99 Влад Ледовской 05.11.2025 22:21
0.99 Маша Пигусова 13.11.2025 19:39 Заклинатели манипуляторов
0.99 Маша Пигусова 13.11.2025 11:15