Цены снижены! Бесплатная доставка контурной маркировки по всей России

Таблица регионов автомобильных номеров 2018: Автомобильные коды регионов в 2022 году на номерах России

Содержание

Автомобильные коды регионов в 2022 году на номерах России

Добрый день, уважаемый читатель.

В этой статье речь пойдет про государственные регистрационные знаки (автомобильные номера). Номера присваиваются автомобилю во время его регистрации в ГИБДД и остаются на своем месте до тех пор, пока один из следующих владельцев не решит их заменить, либо регистрация автомобиля не будет прекращена.

Регистрационные знаки являются уникальными, т.е. не может существовать одинаковых номеров у двух разных автомобилей одновременно. Номера всегда отличаются хотя бы на одну букву или цифру. Сегодня будут рассмотрены особенности и порядок выдачи автомобильных номеров, а также автомобильные коды регионов на номерах.

Содержание статьи:

Порядок выдачи номеров в России

Рассмотрим самый распространенный вид номеров в Российской Федерации:

Именно такие номера устанавливаются на большинство автомобилей.

На первый взгляд номер состоит из случайной последовательности букв и цифр. На самом деле не все здесь так просто.

На автомобильных номерах используются все цифры от 0 до 9. Однако в отличие от цифр, не все буквы русского алфавита могут оказаться на номерах. Такая привилегия дана только тем буквам, которые имеют схожие по написанию символы в латинском алфавите. Т.е. на автономерах могут использоваться только буквы А, В, Е, К, М, Н, О, Р, С, Т, У, Х.

Об этом факте Вы могли узнать и раньше, но вот следующая мысль наверняка покажется Вам интересной. Речь пойдет о том, в каком порядке выдаются номера.

Номера выдаются по порядку (кроме специальных серий). Однако порядок изменения символов в номере далек от нормального восприятия. Символы меняются не справа налево, а несколько по-другому — в достаточно запутанной последовательности.

1. Чаще всего в автомобильном номере меняется 3я цифра (на рисунке это цифра 6).
После номера Т356ОК будет выдан номер Т357ОК.

2. Второй по частоте изменения символ — 2я цифра (на рисунке 5).
После номера Т359ОК будет выдан номер Т360ОК.

3. Третий по частоте символ — 1я цифра (на рисунке 3).
После номера Т399ОК будет выдан номер Т400ОК.

С цифрами вроде бы все в порядке, но того же самого нельзя сказать о буквах.

4. Четвертый по частоте символ — 1я буква (на рисунке Т).
После номера Т999ОК будет выдан номер У001ОК.

5. Пятый по частоте символ — 3я буква (на рисунке К).
После номера Х999ОК будет выдан номер А001ОМ.

6. Шестой по частоте символ — 2я буква (на рисунке О).
После номера Х999ОХ будет выдан номер А001РА.

Порядок достаточно сложен, так что если не поняли его с первого раза, перечитайте пункты 1-6 еще раз.

Символы в левой части регистрационного знака, которые рассматривались выше, отвечают за номера автомобилей внутри конкретного региона. Кстати, любителям статистики сообщаю, что с одним кодом региона может быть выдано не более чем 1 млн 726 тыс 272 автомобильных регистрационных знаков.

После исчерпания такого лимита происходит изменение номера региона России, записанного в правой части номера. Начиная с этого момента номера начинают выдаваться заново внутри нового региона. Каждому субъекту Российской Федерации соответствует собственный код, а некоторым субъектам федерации, имеющим очень большое число автомобилей, присвоены одновременно несколько кодов региона.

Таблица автомобильных кодов регионов 2022 года

КодСубъект Российской Федерации
01Республика Адыгея (Адыгея)
02, 102, 702Республика Башкортостан
03Республика Бурятия
04Республика Алтай
05Республика Дагестан
06Республика Ингушетия
07Кабардино-Балкарская Республика
08Республика Калмыкия
09Карачаево-Черкесская Республика
10Республика Карелия
11Республика Коми
12Республика Марий Эл
13, 113Республика Мордовия
14Республика Саха (Якутия)
15Республика Северная Осетия — Алания
16, 116, 716Республика Татарстан (Татарстан)
17Республика Тыва
18Удмуртская Республика
19Республика Хакасия
21, 121Чувашская Республика — Чувашия
22Алтайский край
23, 93, 123, 193Краснодарский край
24, 124Красноярский край
25, 125Приморский край
26, 126Ставропольский край
27Хабаровский край
28Амурская область
29Архангельская область
30Астраханская область
31Белгородская область
32Брянская область
33Владимирская область
34, 134Волгоградская область
35Вологодская область
36, 136Воронежская область
37Ивановская область
38, 138Иркутская область
39Калининградская область
40Калужская область
41Камчатский край
42, 142Кемеровская область
43Кировская область
44Костромская область
45Курганская область
46Курская область
47, 147Ленинградская область
48Липецкая область
49Магаданская область
50, 90, 150, 190, 750Московская область
51Мурманская область
52, 152Нижегородская область
53Новгородская область
54, 154Новосибирская область
55Омская область
56, 156Оренбургская область
57Орловская область
58Пензенская область
59, 159Пермский край
60Псковская область
61, 161, 761Ростовская область
62Рязанская область
63, 163, 763Самарская область
64, 164Саратовская область
65Сахалинская область
66, 96, 196Свердловская область
67Смоленская область
68Тамбовская область
69Тверская область
70Томская область
71Тульская область
72Тюменская область
73, 173Ульяновская область
74, 174Челябинская область
75Забайкальский край
76Ярославская область
77, 97, 99, 177, 197, 199, 777, 797, 799г. Москва
78, 98, 178, 198г. Санкт-Петербург
79Еврейская автономная область
82Республика Крым
83Ненецкий автономный округ
86, 186Ханты-Мансийский автономный округ — Югра
87Чукотский автономный округ
89Ямало-Ненецкий автономный округ
92г. Севастополь
95Чеченская республика

Устаревшие коды регионов

КодСубъект Российской ФедерацииПримечание
20Чеченская республикадо 2000 года
80Забайкальский крайдо 2020 года
81Пермский крайдо 2020 года
84Красноярский крайдо 2020 года
85Иркутская областьдо 2020 года
88Красноярский крайдо 2020 года
91Калининградская область
94Территории, находящиеся за пределами Российской Федерации и обслуживаемые органами внутренних дел Российской Федерациидо 2020 года

Скачать таблицу автомобильных кодов регионов России

Предлагаю Вам скачать таблицу автомобильных номеров регионов России, предназначенную для печати (нажмите на изображение для увеличения):

Также Вы можете скачать автомобильные коды регионов и в формате pdf:

Трехзначные коды регионов, начинающиеся на цифру 2

В художественных фильмах и телевизионных передачах можно увидеть трехзначные коды регионов начинающиеся на цифру 2 или 3. Например, водители часто интересуются, к какому городу относятся регионы 200, 202, 203, 211, 225, 236, 277 или 303.

До 26 марта 2020 года установка номеров с такими кодами регионов являлась незаконной.

Однако начиная с 26 марта 2020 года в качестве первого символа кода региона может использоваться абсолютно любая цифра. Этот вопрос регламентирован Приложением 1 к приказу «О государственных регистрационных знаках транспортных средств»:

Примечание. На государственных регистрационных знаках транспортных средств, отнесенных к типу 1, допускается применять в трехзначном коде региона в качестве первой цифры кода цифры «1» — «9».

Таким образом, если Вы встретили автомобиль с одним из приведенных выше кодов региона, то Вы можете легко определить место прописки его владельца:

КодРегион
202Республика Башкортостан
203Республика Бурятия
211Республика Коми
225Приморский край
236Воронежская область
265Сахалинская область
277г. Москва
303Республика Бурятия

Примечание. В 2022 году номера, где в качестве первого символа кода региона используется цифра 2 или 3, фактически не выдаются, т.к. до указанных серий ГИБДД пока что не дошло.

Что касается номеров с кодами, заканчивающимися двумя нулями, то установка таких номеров является незаконной, т.к. региона с номером 00 не существует.

Кстати, если Вы видели автомобили с номерами регионов, которых нет в приведенной выше таблице, напишите об этом в комментариях.

Обратите внимание, что по количеству автомобильных кодов, принадлежащих тому или иному региону, можно с большой точностью оценить количество транспортных средств в нем. Так число автомобилей в г. Москва в настоящее время около 13,5 миллионов.

Примечание. С 15 октября 2013 года по 31 декабря 2019 года автовладельцы могли официально получить номера с кодом региона, который не соответствует месту их прописки. В этом промежутке было выдано большое количество номеров с «чужими» кодами регионов и такие автомобили на дорогах можно встретить довольно часто. В связи с этим код региона на номерах не всегда совпадает с действительным местом проживания автовладельца.

В 2022 году при регистрации автомобилю присваивается номер с кодом региона, соответствующим прописке автовладельца. Так что со временем на большинстве автомобилей будут установлены номера со своими регионами. И по приведенной выше таблице можно будет понять, из какого региона автовладелец.

А что Вы знаете интересного про автомобильные номера и номера регионов на них?

Удачи на дорогах!

Коды регионов на автомобильных номерах 2017-2018 гг.

Распознавание номеров LPR

Система распознавания номеров  Digifort LPR является одой из наиболее востребованных функций Digifort, она позволяет распознавать номерные знаки транспортного средства как на низких так и на высоких скоростях.С системой LPR вы сможете запоминать и управлять транспортными средствами, создавать собственную базу данных номеров в Digifort, которая может быть интегрирована с системами сторонних производителей для анализа данных, относящихся к транспортному средству.Кроме того, система Digifort сама позволяет пользователю автоматически принимать меры, при определении номерного знака.

Распознавание номеров(LPR), это интеллектуальный электронный модуль Digifort, который использует возможности OCR для распознавания номеров транспортных средств. Digifort LPR позволяет выявлять транспортные средства нарушители (например угнанный автомобиль, не имеющий лицензии, имеющий неоплаченные штрафы и т.д. ..), оповещать, при попадании в объектив телекамеры, позволяя своевременно принимать необходимые действия.

Digifort LPR делает снимок номерного знака автомобиля, проезжающего мимо камеры, и регистрирует его вбазе данных, с указанием даты, времени и информации о камере сделавшей снимок, что позволяет намного лучше учитывать трафик и более эффективно управлять движением.

Система может использоваться как с физическим датчиком, так и с виртуальным.Что такое виртуальный датчик:Виртуальные датчик срабатывает при обнаружении движения в кадре, система считывает номер автомобиля, когда он появляется в назначенное месте в кадре. Использование такого способа (Motion Detectin) не требует дополнительных устройств которые бы инициировали аналитический алгоритм распознования номера, но ощутимо увеличивает время обработки информации на сервере.Физический датчик:В этом варианте вам необходимо использовать инфрокрасный или индуктивный датчик обнаружения объекта. Он также потребует подключения Ethernet модуля ввода/вывода, для подключения, который будет передовать команду Digifort, о чтение номера. Использования отдельного датчика, сокращает потребления мощьности сервера, и позволяет распознавать быстре и больше номеров чемпервом случае.

Digifort LPR можно применять на шоссе, улицах, стоянках, заправках или в любом другом месте где необходимо идентифицировать автомобили и вести учет. С его помощью также можно огранизовать автоматический пропуск авторизованного ко въезду транспорта.Некоторые особенности:

Возможность интеграции с внешней базой данныхИмеет собственную базу данных для учета дополнительной информацииИнтегрируется с устройствами контроля доступаРаботает как с IP камерами, так и с аналоговыми видеокамерами подключенными через IP конвертер (см. спецификации)Работает с виртуальными и физическими датчикамиНеограниченный размер базы данных номеровПозволяет считывать номера на скорости до 150 км/чПозволяет осуществлять поиск по дате, времени, номеру, части номера, используемой камере, и др.Позволяет составлять отчеты о подозрительных автоПозволяет распечатать номер транспортного средстваРаспознает номера, учитывая даже цветовое различие.

Digifort LPR работает с на двух «движках», первый — бразильский. Для бразильских, аргентинских и парагвайских номеров, второй — международный, применяющийся почти во всех странах.Необходимо отметить что осветственость за точность определения номеров лежит исключительно на програмном обеспечении.Для правильного функционирования LPR, необходимо, чтобы интегратор или пользователь имел глубокие знания инфраструктуры, необходимой в этом процессе. Выбор камеры, сервера, тип связи, позиционирование камеры, угол, расстояние, высота, освещение, скорость затвора, выдержки и мн. др., имеет основополагающее значение для успешного функционирования всей системы, поэтому рекомендуется при заинтересованности — обратиться / пролучить рекомендации у специализированных компаний для наилучшего фунцкианирования системы.

Об автомобильных номерах

Тем не менее такое может быть, если вы только купили новый автомобиль в автосалоне, которые ранее никем не использовался и номера вы будете ставить впервые.

Каждый номерной знак является уникальным и другого такого же быть не может. Именно по вашему номеру транспортного средства в настоящее время автоматические системы фиксации могут выявить ваше нарушения правил дорожного движения, которые кстати в очередной раз претерпели существенные изменения с 01.07.2015 года, о чем можно почитать в этой статье: изменения в ПДД с 01.07.2015.

Ранее при перепродаже автомобиля необходимо было снимать транспортное средство, получать бумажные или пластиковые транзитные номера, а уже после покупки новый владелец устанавливал стандартные номера, сейчас такого не происходит

Обращаем ваше внимание, что с 2015 года были внесены изменение в правила постановки ТС на учет в ГИБДД, и теперь номера вообще можно не снимать, а продать вместе с машиной, что сокращает время на постановку и расходы автовладельцев

В результате изменений в порядке постановке ТС в ГИБДД с 2015 года автомобиль можно поставить на учет в любом отделении ГИБДД.

Это изменение означает, что теперь увидев автомобильные номер нельзя с вероятностью на 100% сказать, что автомобиль зарегистрирован, к примеру, в г. Москва, увидев значение региона на номерах в виде цифр “199”. Любой желающий может приобрести себе автомобиль в той же самой Москве и поставить его в своем городе на учет без замены номеров.

С одной стороны появилась некоторая путаница, а с другой упрощена судьба автовладельцев при постановке транспортного средства на учет. Однако это происходит не так часто и у подавляющего числа автомобилей место регистрации и код региона на номере соответствуют действительности.

Как определить регион регистрации транспортного средства

Коды регионов России позволяют безошибочно определить, какая область зарегистрировала данное ТС. Таблица, в которую внесена расшифровка и номера регионов, позволит определить принадлежность автомобиля.

Таблица автомобильных кодов регионов РФ

Код

Субъект Российской Федерации

01

Республика Адыгея
02, 102
Республика Башкортостан
03, 103
Республика Бурятия
04
Республика Алтай (Горный Алтай)
05
Республика Дагестан
06
Республика Ингушетия
07
Кабардино-Балкарская Республика
08
Республика Калмыкия
09
Республика Карачаево-Черкессия
10
Республика Карелия
11
Республика Коми
12
Республика Марий Эл
13, 113
Республика Мордовия
14
Республика Саха (Якутия)
15
Республика Северная Осетия — Алания
16, 116
Республика Татарстан
17
Республика Тыва
18
Удмуртская Республика
19
Республика Хакасия
21, 121
Чувашская Республика
22
Алтайский край
23, 93, 123
Краснодарский край
24, 84, 88, 124
Красноярский край
25, 125
Приморский край
26, 126
Ставропольский край
27
Хабаровский край
28
Амурская область
29
Архангельская область
30
Астраханская область
31
Белгородская область
32
Брянская область
33
Владимирская область
34, 134
Волгоградская область
35
Вологодская область
36, 136
Воронежская область
37
Ивановская область
38, 85, 138
Иркутская область
39, 91
Калининградская область
40
Калужская область
41
Камчатский край
42, 142
Кемеровская область
43
Кировская область
44
Костромская область
45
Курганская область
46
Курская область
47
Ленинградская область
48
Липецкая область
49
Магаданская область
50, 90, 150, 190, 750
Московская область
51
Мурманская область
52, 152
Нижегородская область
53
Новгородская область
54, 154
Новосибирская область
55
Омская область
56
Оренбургская область
57
Орловская область
58
Пензенская область
59, 81, 159
Пермский край
60
Псковская область
61, 161
Ростовская область
62
Рязанская область
63, 163
Самарская область
64, 164
Саратовская область
65
Сахалинская область
66, 96, 196
Свердловская область
67
Смоленская область
68
Тамбовская область
69
Тверская область
70
Томская область
71
Тульская область
72
Тюменская область
73, 173
Ульяновская область
74, 174
Челябинская область
75, 80
Забайкальский край
76
Ярославская область
77, 97, 99, 177, 197, 199, 777
г. Москва
78, 98, 178
г. Санкт-Петербург
79
Еврейская автономная область
82
Республика Крым
83
Ненецкий автономный округ
86, 186
Ханты-Мансийский автономный округ — Югра
87
Чукотский автономный округ
89
Ямало-Ненецкий автономный округ
92
г. Севастополь
94
Территории, находящиеся за пределами РФ и обслуживаемые Департаментом режимных объектов МВД России
95
Чеченская республика

Определить регионы автомобильных номеров достаточно просто, запомнив значение цифр, расположенных в правом углу, над изображением флага. Некоторые регионы России номера имеют разные, так, например, ТС, с кодами 24, 84, 88 принадлежат Красноярскому краю. Кроме этого каждый крупный российский город может иметь перечень цифровых обозначений. Так жители столицы могут стать владельцами ТС, номерам которых могут присвоить обозначения 77, 79 и 99.

Если какой-то из субъектов имеет большое количество зарегистрированных транспортных средств, ему присваивается большее количество региональных кодов. Чей это номер можно узнать на специальном сайте ГИБДД. Этот список открыт для свободного доступа, поэтому может быть изучен в любой момент всеми желающими.

Умение «читать» номерные знаки полезно также специалистам, осуществляющим продажу автомобилей с пробегом и их непосредственную предпродажную подготовку. Увидев, машину с какими знаками предлагают для выкупа, можно быстро сориентироваться, и оперативно проверить про базе ГИБДД, соответствует ли регистрация данному региону.

Рубрики

  • Автострахование
  • Водительское удостоверение
  • ДТП
  • ПДД, Нарушения и штрафы
  • Учет в ГИБДД
  • Разное
  • Новости

Порядок выдачи и типы автомобильных номеров в 2018 году

Например, водители часто интересуются, к какому городу относятся регионы 200, 202, 203, 211, 225, 236, 277 или 303. Чтобы понять, что означает 202 регион на номере машины, обратимся к Приложению 1 к приказу «О государственных регистрационных знаках транспортных средств»: Примечание.

На регистрационных знаках транспортных средств, отнесенных к типу 1, допускается применять в трехзначном коде региона в качестве первой цифры кода цифру «1» или «7». Таким образом, трехзначные коды регионов могут начинаться только на цифру 1 или 7.

Внимание

Остальные цифры не используются в кодах регионов, т.к. они не умещаются на номере по ширине

Так что, если Вы встретили номера с кодом региона 200, 202, 203, 211, 225, 236, 265 или 277, то имейте в виду, что их установка незаконна, а сами номера являются поддельными.

Порядок выдачи номеров для личного транспорта

Первое деление по России происходит при определении субъекта РФ в котором будет зарегистрировано транспортное средство — код региона. Код «первой партии» состоит из двух цифр. Далее номера выдаются по порядку. Так как имеются и буквы, и цифры, и буквы с другой стороны цифр рассмотрим этот порядок подробнее.

  • Первыми по порядку идут трехзначные числа;
  • При исчерпании диапазона трехзначных чисел изменяется первая буква перед цифрами;
  • При исчерпании диапазона 1 буква + 3 цифры изменяется первая буква после цифр;
  • При исчерпании диапазона 1 буква + 3 цифры + 1 буква изменяется вторая буква после цифр;
  • При исчерпании диапазона 1 буква + 3 цифры + 2 буквы изменяется код региона — вначале добавляется цифра «1».


Порядок выдачи автомобильных номеров

Все трехзначные коды регионов начинаются на цифру «1». Номера с иными цифрами не выдаются.

В некоторых крупных городах используются по несколько различных кодов региона:

  • Москва — 77, 99, 97, 177, 199, 197, 777;
  • Московская область — 50, 90, 150, 190, 750;
  • Красноярский край — 24, 84, 88, 124;
  • Санкт-Петербург — 78, 98, 178;
  • Краснодарский край — 23, 93, 123;
  • Пермский край — 59, 81, 159;
  • Иркутская область — 38, 85, 138;
  • Свердловская область — 66, 96, 196.

Регион dpr на номерах авто

После номера Х999ОК будет выдан номер А001ОМ.

6. Шестой по частоте символ — 2я буква (на рисунке О). После номера Х999ОХ будет выдан номер А001РА.

Порядок достаточно сложен, так что если не поняли его с первого раза, перечитайте пункты 1-6 еще раз.

Символы в левой части регистрационного знака, которые рассматривались выше, отвечают за номера автомобилей внутри конкретного региона.

Кстати, любителям статистики сообщаю, что в одном регионе может быть выдано не более чем 1 млн 726 тыс 272 автомобильных регистрационных знаков.

После исчерпания такого лимита происходит изменение номера региона России, записанного в правой части номера. Начиная с этого момента номера начинают выдаваться заново внутри нового региона.

Важно

Забыл поведать вам, что 5-го марта в Салехарде мы, гуляя, повстечались с машиной с номерами ЛНР. С виду она была как обычная машина, но на номерах было написано вместо региона и RUS — буквы «LPR» и флажок, отличающийся расцветкой от российского

Вот чудеса! А сейчас прочитал в Википедии, что оказывается уж с прошлого года в России признаются документы и номерные знаки ДНР и ЛНР. Я думсал, они только в Ростовской области встречаются.

В связи с этим код региона на номерах не всегда совпадает с действительным местом проживания автовладельца.

А что Вы знаете интересного про автомобильные номера и номера регионов на них?

Удачи на дорогах!

Читать все комментарии

В Татарстане начали выдавать 716 регион.

В Ярославской области и Удмуртии порядок выдачи номеров такой:

1. После номера Х999МО выдаётся номер А001НО

2. После номера Х999НО выдаётся номер А001ОО

3.
После номера Х999ОО выдаётся номер А001РО

Павел, спасибо за информацию!

Удачи на дорогах!

716 надо добавить в таблицу

Надо убрать 103 рег.

Машина на съемочной площадке — с реквизитными номерами, подъезжает-отъезжает в сцене, актёры отработали, снято, время аренды закончено, ставят настоящие номера — выезжай на улицу. Главное держать машину под контролем.

Раньше киношники ставили номера, где латинские буквы заменены на русские, чтобы случайно ни с кем не совпали. Самый известный пример -в «Брате-2» у белого «Вольво» второй номер — я999му77. Теперь предпочитают ставить с 200-ым регионом.

Это всё равно, что для съёмок исторического фильма поставить номера нужного периода, что никого не удивляет, — почему удивляют реквизитные номера для нынешнего времени — не понятно)

Только вчера меня на трассе с нарушением правил обогнала Toyota с кодом региона 555.
Стоит звонить в ГИБДД или уже где-то начали такой выдавать?

Дмитрий, в данном случае нужно было позвонить в ГИБДД, т.к.

Уже давно на дорогах РФ можно встретить на машинах на номерах символы DPR и LPR. Что они значат и какую страну представляют? Данный вопрос интересует многих и на него постараемся ответить в данной статье.

Шофер имеет право водить автотранспортное средство по дорогам страны, выезжать на нем в сопредельные государства, при зарегистрированных номерах в организациях ГАИ. Номер в обязательном порядке должен находиться в поисковой системе государства.

Коды на номерах автомобилей ВС РФ

>

Код Формирование, военный округ
09 Федеральное агентство специального строительства (Спецстрой России)
10 Федеральная служба безопасности Российской Федерации
12 Пограничная служба Федеральной службы безопасности Российской Федерации
14 Федеральная служба железнодорожных войск Российской Федерации
15 Внутренние войска Министерства внутренних дел Российской Федерации
16 Федеральное агентство правительственной связи и информации при Президенте Российской Федерации
17 Центральный совет оборонных спортивно-технических организаций Российской Федерации
18 Министерство Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий
20 Федеральное дорожно-строительное управление при Министерстве обороны Российской Федерации
21 Северо-Кавказский военный округ
23 Ракетные войска стратегического назначения Российской Федерации
25 Дальневосточный военный округ
26 Техника неприкосновенного запаса (НЗ) (длительного хранения) сухопутных войск Дальневосточного военного округа
27 Войска ПВО
29 9-е Центральное управление Министерства обороны Российской Федерации
32 Забайкальский военный округ
34 Военно-воздушные силы Российской Федерации
35 Министерство обороны Российской Федерации
39 12-е Главное управление Министерства обороны Российской Федерации (ядерного обеспечения)
43 Западный военный округ
45 Военно-Морской Флот Российской Федерации
56 Космические войска Российской Федерации
65 Приволжско-Уральский военный округ
67 Воздушно-десантные войска
76 Уральский военный округ
77 Автомобильные базы Минобороны России, Генерального штаба ВС РФ, грузовых и специальных автомобилей Минобороны России
81 Главное военно-строительное управление Министерства обороны Российской Федерации (ГВСУ Минобороны России)
82 Главное управление строительства Министерства обороны Российской Федерации
83 Главное управление строительной промышленности Министерства обороны Российской Федерации
84 Главное квартирно-эксплуатационное управление Министерства обороны Российской Федерации
87 Сибирский военный округ
88 Центральный военный округ
89 Крымский федеральный округ
90 Черноморский флот (г. Севастополь)
91 Балтийский флот
92 201-я Дважды Краснознаменная Гатчинская мотострелковая дивизия (201мсд), Таджикистан,
10-й Государственный испытательный полигон «Сарышаган», Приозёрск, Казахстан
93 Оперативная группа российских войск в Приднестровье
94 Группа российских войск в Закавказье
99 Военная автомобильная инспекция Вооруженных Сил Российской Федерации

Типы номеров по назначению транспортных средств

По назначению транспортных средств номера делятся на 11 видов с отличиями по форме и цвету.

На частные транспортные средства

Самый распространенный тип автомобильных номеров — на личный транспорт. Такие номера выпускаются с 1993 года, а с 1994 года был добавлен Российский флаг под автомобильным кодом региона.


Номер для частного транспорта

На такси и общественный транспорт

Номера на желтом фоне устанавливаются на автомобили легковых такси, транспортных средствах предназначенных для перевозки более 8 человек, на коммерческом и муниципальном общественном транспорте. Не устанавливаются при осуществлении заказных перевозок либо по нуждам юридического лица.

На номерах общественного транспорта отсутствует Российский флаг.

Выдаются такие номера с 1 марта 2002 года. По приказу МВД временно не выдавались с 1 ноября 2009 года по 23 августа 2013 года.


Номер для общественного транспорта

Номерной знак для прицепов состоит из двух букв и четырех цифр.


Номер для прицепа

На мотоциклы и мопеды

Номера для мотоциклов, мопедов и мотороллеров имеют квадратную форму. Состоят из четырех цифр в верхней строке и двух букв в нижней. В нижнем правом углу автомобильный код региона регистрации с надписью «RUS» сверху.


Номер для мотоцикла

На трактора и сельхозтехнику

На сельскохозяйственной, дорожной, самоходной технике, тракторах, тракторных прицепах и полуприцепах номера такие же как и на мототехнике. Отличие составляет отсутствие надписи «RUS» над кодом региона и расположение отверстий для крепления.


Номер для трактора

Транзитные номера ламинированные

Транзитные номера для снятых с учета транспортных средств. Не выдаются с 15 октября 2013 года, так как с этого дня для перерегистрации автомобиля не требуется процедура снятия с учета. Она происходит автоматически при регистрации транспортного средства.


Транзитный ламинированный номер

Бумажные транзитные номера, как и ламинированные не актуальны с 15 октября 2013 года.


Транзитные бумажные номера

Номера на экспортируемый транспорт

Номерные знаки для транспорта окончательно выезжающего за пределы Российской Федерации. Отличает из буква «Т» в левой стороне номера.


Номер на экспортируемый транспорт

Номера МВД России

Номера МВД России исполнены на синем фоне.

Автомобильный номер состоит из одной буквы и четырех цифр.


Автомобильный номер служб МВД

Номер для мотоциклов имеет квадратную форму состоит из четырех цифр сверху и одной буквы снизу. Код региона в правом нижнем углу.


Номер служб МВД на мотоциклы

Прицепы МВД России обозначают номером с тремя цифрами и одной буквой.


Номер служб МВД на мотоциклы

На всех номерах МВД указан соответствующий код региона регистрации транспортного средства. Исключение составляет код с номером «77», указывающий непосредственно принадлежность к МВД России.

Номера дипломатических представительств

Дипломатический номера расположены на красном фоне и имеют три разновидности. Основная информация размещена на первых трех цифрах — обозначает принадлежность к стране дипломата. Буквенный код информирует о статусе дипломатов.

CD — для посла или других глав дипломатического представительства.


Дипломатичекский номер посла

T — для транспортных средств сотрудников дипломатического представительства без дипломатического статуса.


Дипломатичекский номер административно-технического персонала

D — для транспортных средств сотрудников дипломатического представительства имеющих дипломатический статус.


Дипломатичекский номер учреждений, организаций

Военные номера

Военные номера транспортных средств выполняются на черном фоне. В отличии от предыдущих, знаки изготавливаются на не светоотражающей основе.

Код в правой части номера обозначает не принадлежность к региону, а обозначает принадлежность транспортного средства к военному округу ВС РФ, виду вооружённых сил, либо федеральному органу исполнительной власти, где осуществляется военная служба.

Регистрацию военной техники, транспортных средств выдачей регистрационных документов занимается Военная Автоиспекция.

Автомобильный военный номер состоит из четырех цифр и двух букв.


Автомобильный военный номер

Военные номера на мотоциклы, прицепы, военную спецтехнику выполнены в том же виде, что и для личного транспорта, только выполнены былым шрифтом на черном фоне.


Военный номер на мотоциклы
Военный номер на прицепы
Военный номер на специальную технику

Коды регионов дубликатов гос номеров Киргизии

В этой статье речь пойдет про государственные регистрационные знаки (автомобильные номера) Киргизии (Кыргызстана).

Какие изменения принесли с собой новые автомобильные номера Киргизии?

Согласно новому дизайну автомобильных номеров, регионам Киргизии присвоены цифровые коды. Они присвоены согласно алфавиту кыргызского языка (за исключением городов Бишкека и Оша). Основным нововведением является использование специального шрифта, который будет наноситься на регистрационный номерной знак.

Особое внимание уделяется тому, что шрифт будет внедрен с учетом международных стандартов.

Ранее букву «P» можно было с легкостью исправить на «R», «B» — на цифру 8 или 3, а «O» — на «Q» и наоборот. Уникальность нового шрифта состоит в том, что похожие по конфигурации и написанию буквы практически невозможно «перебить». Этот шрифт получил название «затрудняющий фальсификацию».

Таблица автомобильных кодов регионов Киргизии (номера старого образца)

Код Регионы Киргизии
B, E Бишкек
Z Ош
A Баткенская область
D Джалалабадская область
N Нарынская область
O Ошская область
T Таласская область
C, S Чйская область
I Иссык-Кульская область

Таблица автомобильных кодов регионов Киргизии (номера нового образца)

Код Регионы Киргизии
01 Бишкек
02 Ош
03 Баткенская область
04 Джалалабадская область
05 Нарынская область
06 Ошская область
07 Таласская область
08 Чйская область
09 Иссык-Кульская область

Номера регионов на автомобильных номерах в россии

Автор admin На чтение 10 мин Просмотров 37 Опубликовано

Часто возникает вопрос к какому региону относится номер какого либо авто. В этом нам поможет таблица регионов автомобильных номеров 2018 2017 года, где представлены все существующие коды регионов ГИБДД, включая Крым и Севастополь.

01, 101 Республика Адыгея
02, 102 Республика Башкортостан
03, 103 Республика Бурятия
04 Республика Алтай
05 Республика Дагестан
06 Республика Ингушетия
07 Кабардино-Балкарская Республика
08 Республика Калмыкия
09, 109 Карачаево-Черкесская Республика
10 Республика Карелия
11 Республика Коми
12 Республика Марий Эл
13, 113 Республика Мордовия
14 Республика Саха (Якутия)
15 Республика Северная Осетия — Алания
16, 116, 716 Республика Татарстан
17 Республика Тыва
18, 118 Удмуртская Республика
19 Республика Хакасия
20, 95 Чеченская Республика
21, 121 Чувашская Республика
22 Алтайский край
23, 93, 123 Краснодарский край
24, 84, 88, 124 Красноярский край
25, 125 Приморский край
26, 126 Ставропольский край
27 Хабаровский край
28 Амурская область
29 Архангельская область
30 Астраханская область
31 Белгородская область
32 Брянская область
33 Владимирская область
34, 134 Волгоградская область
35 Вологодская область
36, 136 Воронежская область
37 Ивановская область
38, 85, 138 Иркутская область
39, 91 Калининградская область
40 Калужская область
41 Камчатский край
42, 142 Кемеровская область
43 Кировская область
44 Костромская область
45 Курганская область
46 Курская область
47 Санкт-Петербург и Ленинградская обл.
48 Липецкая область
49 Магаданская область
50, 90, 150, 190, 750 Москва и Московская обл.
51 Мурманская область
52, 152 Нижегородская область
53 Новгородская область
54, 154 Новосибирская область
55 Омская область
56 Оренбургская область
57 Орловская область
58 Пензенская область
59, 81, 159 Пермский край
60 Псковская область
61, 161 Ростовская область
62 Рязанская область
63, 163 Самарская область
64, 164 Саратовская область
65 Сахалинская область
66, 96, 196 Свердловская область
67 Смоленская область
68 Тамбовская область
69, 169 Тверская область
70 Томская область
71 Тульская область
72 Тюменская область
73, 173 Ульяновская область
74, 174 Челябинская область
75, 80 Забайкальский край
76 Ярославская область
77, 97, 99, 177, 197, 199, 777, 799 город Москва
78, 98, 178 Санкт-Петербург
79 Еврейская автономная обл.
82, АК, КК Республика Крым
83 Ненецкий автономный округ
86, 186 Ханты-Мансийский автономный округ — Югра
87 Чукотский автономный округ
89 Ямало-Ненецкий автономный округ
92 Севастополь
94 Территории за пределами РФ, обслуживаемые Управлением режимных объектов МВД (Байконур, Антарктика)

В кинофильмах можно увидеть трехзначные коды регионов начинающихся с цифры 2 или 3. Чаще всего спрашивают, к какому городу относятся регионы 303, 277, 236, 225, 211, 203, 200 и пишут запросы на почту типа «236 регион какой это город». Отвечаем: номера кодов типа 200, 211, 236, 303 на номерах автомобилей незаконны. Согласно приказу «О государственных регистрационных знаках транспортных средств» в трехзначном коде региона допускается применение в качестве первой цифры 1 или 7.

Ответ на вопрос какому региону принадлежит номер

Коды ГИБДД регионов России на 2019 год. Таблица, список, поиск по регионам.

Cтандарт номерных знаков транспортных средств РФ действует с 01.01.1994. По состоянию на 2019 год ГИБДД выделено 136 кодов для 86 территориальных единиц РФ (включая территории, находящиеся за пределами РФ и обслуживаемые Управлением режимных объектов МВД).

Поиск по региону

Чаще всего ищут:

  • Москва — 77, 97, 99, 177, 197, 199, 277, 299, 777, 799.
  • Московская область — 50, 90, 150, 190, 750, 790.
  • Санкт-Петербург — 78, 98, 178.
  • Республика Крым — 82.
  • Севастополь — 92.

Автомобильные номера с кодами регионов 277, 299 — ограниченной серии.

Таблица кодов

Регионы в таблице отсортированы по номеру и разбиты для удобства на блоки по десять записей. В скобках после названия региона указаны года, в которые выдавались автомобильные номера с соответствующим кодом региона. Для таких регионов введены новые коды, которые перечислены в конце списка с указанием года ввода в действие. Регионы без указания в скобках используют только один код, который актуален по настоящее время. Для быстрого получения всех кодов отдельного региона рекомендуем воспользоваться формой поиска или обратиться к списку регионов с несколькими кодами, расположенному ниже под таблицей.

  • 01—09
  • 01 — Республика Адыгея
  • 02 — Республика Башкортостан (1993–2006 гг.)
  • 03 — Республика Бурятия
  • 04 — Республика Алтай
  • 05 — Республика Дагестан
  • 06 — Республика Ингушетия
  • 07 — Кабардино-Балкарская Республика
  • 08 — Республика Калмыкия
  • 09 — Карачаево-Черкесская Республика
  • 10—19
  • 10 — Республика Карелия
  • 11 — Республика Коми
  • 12 — Республика Марий Эл
  • 13 — Республика Мордовия
  • 14 — Республика Саха (Якутия)
  • 15 — Республика Северная Осетия-Алания
  • 16 — Республика Татарстан (1993–2006 гг.)
  • 17 — Республика Тыва
  • 18 — Удмуртская Республика
  • 19 — Республика Хакасия
  • 20—29
  • 20 — Чеченская Республика (1993–2000 гг.)
  • 21 — Чувашская Республика
  • 22 — Алтайский край
  • 23 — Краснодарский край (1993–2005 гг.)
  • 24 — Красноярский край (1993–2009 гг.)
  • 25 — Приморский край (1993–2005 гг.)
  • 26 — Ставропольский край
  • 27 — Хабаровский край
  • 28 — Амурская область
  • 29 — Архангельская область
  • 30—39
  • 30 — Астраханская область
  • 31 — Белгородская область
  • 32 — Брянская область
  • 33 — Владимирская область
  • 34 — Волгоградская область (1993–2012 гг.)
  • 35 — Вологодская область
  • 36 — Воронежская область
  • 37 — Ивановская область
  • 38 — Иркутская область
  • 39 — Калининградская область
  • 40—49
  • 40 — Калужская область
  • 41 — Камчатский край
  • 42 — Кемеровская область (1993–2011 гг.)
  • 43 — Кировская область
  • 44 — Костромская область
  • 45 — Курганская область
  • 46 — Курская область
  • 47 — Ленинградская область
  • 48 — Липецкая область
  • 49 — Магаданская область
  • 50—59
  • 50 — Московская область (1993–2001 гг.)
  • 51 — Мурманская область
  • 52 — Нижегородская область (1993–2009 гг.)
  • 53 — Новгородская область
  • 54 — Новосибирская область (1993–2010 гг.)
  • 55 — Омская область
  • 56 — Оренбургская область
  • 57 — Орловская область
  • 58 — Пензенская область
  • 59 — Пермский край (1993–2010 гг.)
  • 60—69
  • 60 — Псковская область
  • 61 — Ростовская область (1993–2007 гг.)
  • 62 — Рязанская область
  • 63 — Самарская область (1993–2007 гг.)
  • 64 — Саратовская область
  • 65 — Сахалинская область
  • 66 — Свердловская область (1993–2006 гг.)
  • 67 — Смоленская область
  • 68 — Тамбовская область
  • 69 — Тверская область
  • 70—79
  • 70 — Томская область
  • 71 — Тульская область
  • 72 — Тюменская область
  • 73 — Ульяновская область
  • 74 — Челябинская область (1993–2007 гг.)
  • 75 — Забайкальский край
  • 76 — Ярославская область
  • 77 — Москва
  • 78 — Санкт-Петербург (1993–2004 гг.)
  • 79 — Еврейская автономная область
  • 80—89
  • 80 — Забайкальский край
  • 81 — Пермский край
  • 82 — Республика Крым (с 2014 года)
  • 83 — Ненецкий автономный округ
  • 84 — Красноярский край
  • 85 — Иркутская область
  • 86 — Ханты-Мансийский автономный округ (1993–2012 гг.)
  • 87 — Чукотский автономный округ
  • 88 — Красноярский край
  • 89 — Ямало-Ненецкий автономный округ
  • 90—99
  • 90 — Московская область (2001–2006 гг.)
  • 91 — Калининградская область
  • 92 — Севастополь (с 2014 года)
  • 93 — Краснодарский край (2005–2011 гг.)
  • 94 — Территории, находящиеся за пределами РФ и обслуживаемые Департаментом режимных объектов МВД России
  • 95 — Чеченская Республика (с 2000 года)
  • 96 — Свердловская область (2006–2013 гг.)
  • 97 — Москва (2002–2005 гг.)
  • 98 — Санкт-Петербург (2004–2010 гг.)
  • 99 — Москва (1998–2002 гг.)
  • 100—199
  • 102 — Республика Башкортостан (с 2006 года)
  • 113 — Республика Мордовия
  • 116 — Республика Татарстан (с 2006 года)
  • 121 — Чувашская Республика
  • 123 — Краснодарский край (с 2011 года)
  • 124 — Красноярский край (с 2009 года)
  • 125 — Приморский край (с 2005 года)
  • 126 — Ставропольский край
  • 134 — Волгоградская область (с 2012 года)
  • 136 — Воронежская область
  • 138 — Иркутская область
  • 142 — Кемеровская область (с 2011 года)
  • 150 — Московская область (2006–2009 гг.)
  • 152 — Нижегородская область (с 2009 года)
  • 154 — Новосибирская область (с 2010 года)
  • 159 — Пермский край (с 2010 года)
  • 161 — Ростовская область (с 2007 года)
  • 163 — Самарская область (с 2007 года)
  • 164 — Саратовская область
  • 173 — Ульяновская область
  • 174 — Челябинская область (с 2007 года)
  • 177 — Москва
  • 178 — Санкт-Петербург (с 2010 года)
  • 186 — Ханты-Мансийский автономный округ (с 2012 года)
  • 190 — Московская область (2009–2013 гг.)
  • 196 — Свердловская область (с 2013 года)
  • 197 — Москва (2010–2013 гг.)
  • 199 — Москва (2007–2010 гг.)
  • 200—299
  • 277 — Москва
  • 299 — Москва
  • 700—799
  • 716 — Республика Татарстан (с 2017 года)
  • 725 — Приморский край
  • 750 — Московская область (с 2013 года)
  • 763 — Самарская область
  • 777 — Москва (2013–2017 гг.)
  • 790 — Московская область
  • 799 — Москва (с 2017 года)

Старые и новые коды

На 2019 год выделяется 29 старых кодов, выдача автомобильных номеров с которыми не производится. Их список: 02, 16, 20, 23, 24, 25, 34, 42, 50, 52, 54, 59, 61, 63, 66, 74, 78, 86, 90, 93, 96, 97, 98, 99, 150, 190, 197, 199, 777. Взамен старых кодов используются 22 новых. Список новых кодов с указанием года ввода в действие:

  • 2000 г. — 95 (Чеченская Республика)
  • 2005 г. — 125 (Приморский край)
  • 2006 г. — 102 (Республика Башкортостан), 116 (Республика Татарстан)
  • 2007 г. — 174 (Челябинская область), 161 (Ростовская область), 163 (Самарская область)
  • 2009 г. — 124 (Красноярский край), 152 (Нижегородская область)
  • 2010 г. — 178 (Санкт-Петербург), 154 (Новосибирская область), 159 (Пермский край)
  • 2011 г. — 123 (Краснодарский край), 142 (Кемеровская область)
  • 2012 г. — 134 (Волгоградская область), 186 (Ханты-Мансийский автономный округ)
  • 2013 г. — 750 (Московская область), 196 (Свердловская область)
  • 2014 г. — 92 (Севастополь), 82 (Республика Крым)
  • 2017 г. — 799 (Москва), 716 (Республика Татарстан).

Список субъектов РФ с двумя и более кодами:

  • Волгоградская область — 34, 134
  • Кемеровская область — 42, 142
  • Краснодарский край — 23, 93, 123
  • Красноярский край — 24, 124
  • Москва — 97, 99, 197, 199, 777, 799
  • Московская область — 50, 90, 150, 190, 750
  • Нижегородская область — 52, 152
  • Новосибирская область — 54, 154
  • Пермский край — 59, 159
  • Приморский край — 25, 125
  • Республика Башкортостан — 02, 102
  • Республика Татарстан — 16, 116, 716
  • Ростовская область — 61, 161
  • Самарская область — 63, 163
  • Санкт-Петербург — 78, 98, 178
  • Свердловская область — 66, 96, 196
  • Ханты-Мансийский автономный округ — 86, 186
  • Челябинская область — 74, 174
  • Чеченская Республика — 20, 95

На 2019 год таких субъектов 19. Больше всего кодов у Москвы и Московской области, что объясняется большим число машин у жителей региона.

Пояснения и комментарии

Согласно Приказу МВД от 5 января 2000 года № 5 в 2000 году все автомобильные номера Чеченской республики были заменены: вместо кода 20 стал использоваться код 95. Номера с кодом 20 больше на дорогах не встретить. Такая мера связана с противодействием ситуации по скоплению криминальных автомобилей на тот момент.

Согласно Приказу МВД от 26 июня 2013 года № 478 в 2013 году введены трехзначные коды с первой цифрой 7 (777, 779, 799 и др.). Вместо ожидаемой 2 используется цифра 7, так как а) 2 не вписывается в отведенное под код региона пространство на регистрационном знаке, б) 7 лучше распознается камерами фиксации правонарушений. Однако ограниченная серия номеров с кодами 277 и 299 все же выдавалась.

У Пермского края три кода: 59, 81, 159. Код 81 выбивается из логики. Это связано с тем, что 1 декабря 2005 года Коми-Пермяцкий Автономный округ (код 81) и Пермская область (код 59) были объединены в Пермский край. Соответственно, код 81 перешёл к Пермскому краю.

Согласно Приказу МВД от 7 августа 2013 года № 605 при перепродаже автомобиля разрешается оставлять старые номера. Замена на новые номера может быть осуществлена по желанию нового владельца. Таким образом, привязка кода на автомобильном номере к региону проживания/прописки собственника перестает быть актуальной.

Новый формат

С 1 января 2019 года согласно Приказу Росстандарта N 555-cт утверждается новый национальный стандарт Российской Федерации ГОСТ Р 50577-2018 «Знаки государственные регистрационные транспортных средств. Типы и основные размеры. Технические требования» взамен старого ГОСТ Р 50577-93. Вводятся новые 10 типов номерных знаков для транспортных средств в зависимости от вида и категории транспортного средства: мотоциклы, квадрациклы, машины с креплениями под «квадратные» номера, спортивные, ретроавтомобили.

В Правительстве обсуждается вопрос изменения формата автомобильных номеров. Планируется отказаться от номеров регионов и увеличить комбинацию из цифр и букв. Привязка к номеру региона в настоящее время потеряла актуальность, так как регион прописки собственника транспортного средства и регион регистрации транспортного средства могут не совпадать — автомобилистам разрешается сохранять старые номера при покупке подержанного автомобиля. Увеличение комбинации из букв и цифр позволит избежать дефицита вариантов для регионов с большим числом машин и сделает номера более близкими к европейскому формату. Кроме того, обсуждается возможность установки в номера электронных чипов для удалённого считывания регистрационных данных транспортного средства.

Также рассматривается идея от рабочей группы НТИ «Автонет» о введении в России номеров зеленого цвета для электромобилей.

Информация об автомобильных кодах регионов сформирована на основе опубликованных данных ГИБДД. Дата актуализации данных: 08.01.2019.

© 2014-2019 Бизнес-справочник «кодификатор.ру»

Все автомобильные номера регионов России. Цифровые коды регионов РФ, включая Крым и Севастополь. В таблице Вы легко сможете найти: какой регион — это какая область, Республика, край или автономный округ. Про каждый регион России Вы найдете подробную информацию: главный город, федеральный округ, экономический район, флаг и герб региона, часовой пояс, соседние регионы РФ и расположение региона на карте.

Так как автомобилей становится все больше и больше, то во многих регионах России уже не хватает номерных знаков. Временно проблема с нехваткой госномеров решилась добавлением в двухзначный номер региона 1 или 7. К сожалению, другие цифры, без изменения размера шрифта (которые прописаны в ГОСТе Р 50577-2018), в код региона не вписываются. Все регионы с добавлением 1 или 7 Вы найдете ниже, а также подробную информацию по каждому коду региона на автомобилях РФ.

Как выглядят автомобильные номера, какого цвета номера на транспортных средствах в России и какие бывают буквы и цифры на них по ГОСТу Вы найдете на странице: номера автомобилей.

Автомобильные номера Украины 2021, регионы автомобильных номеров Украины по областям

Новые автомобильные номера Украины имеют восемь знаков: Две буквы спереди обозначающие область, четыре цифры посредине обозначающие номер и две буквы в конце обозначающие серию (АА1234СК).

После распада СССР Украина стала независимой и стране понадобились номера принадлежащие именно Украине. И в 1994 году власти утвердили ДСТУ 25/88-94, который действовал до 2004 года. Отличались они от номеров СССР только наличием желто-синего флага. А с 2004 года стали выдавать уже новые номера, которые мы видим сейчас на авто. В 2018 году правительство также ввело обновления номеров, единственным изменением стала замена первой буквы номера. Букву А замещает К, букву В — Н, букву С — I. Кроме того, что номера могут отличаться не только цифрами и буквами, но и цветом номерного знака:

  1. Обычные белые номера выдаются обычным владельцам транспортных средств. 

  2. Синие номера выдаются работникам полиции.

  3. Красные номера — это транзитные номера, ставятся на машину, которая не стоит на учете. 

  4. Черные номера выдаются военнослужащим и МЧС.

  5. Желтые номера предназначены для общественного транспорта (автобусы, маршрутки).

  6. Зеленые номера с латинским окончанием для электромобилей.

При постановке автомобиля на учет номера выпадают рандомно и предугадать их значение нереально. Но если Вы хотите, чтобы Вас запомнили, то можете заказать себе «блатные номер». Например, с одинаковыми цифрами или же индивидуальные номера, на которых напишут все, что пожелаете, в пределах разумного. 

Автомобильные номера Украины по областям и регионам:

Регионы Украины (номера)

Название

региона

 Код 2004 год

Код 2020 год

11

г. Киев

АА

КА

10

Киевская область

АI

КI

02

Винницкая область

АВ

КВ

03

Волынская область

АС

КС

04

Днепропетровская область

АЕ

КЕ

05

Донецкая область

АН

КН

06

Житомирская область

АМ

КМ

07

Закарпатская область

АО

КО

08

Запорожская область

АР

КР

09

Ивано-Франковская область

АТ

КТ

12

Кировоградская область

ВА

НА

13

Луганская область

ВВ

НВ

14

Львовская область

ВС

НС

15

Николаевская область

ВЕ

НЕ

16

Одесская область

ВН

НН

17

Полтавская область

ВI

НI

18

Ровенская область

ВК

НК

19

Сумская область

ВМ

НМ

20

Тернопольская область

ВО

НО

21

Харьковская область

АХ

КХ

22

Херсонская область

ВТ

НТ

23

Хмельницкая область

ВХ

НХ

24

Черкасская область

СА

25

Черниговская область

СВ

26

Черновицкая область

СЕ

01

АРК Крым

АК

КК

27

г. Севастополь

СН

Автомобильные номера России — типы номерных знаков РФ

С 01.01.2019 вступил в силу новый ГОСТ Р 50577-2018 «Знаки государственные регистрационные транспортных средств».

Новым ГОСТом теперь предусмотрено 6 групп и 28 типов номеров транспортных средств:

Транспортные средства группы 1

Группа 1 — транспортные средства, принадлежащие юридическим лицам и гражданам Российской Федерации, юридическим лицам и гражданам иностранных государств, кроме транспортных средств, отнесенных к группе 3, а также транспортные средства, принадлежащие физическим лицам без гражданства.

Тип 1 номеров ТС

Тип 1 регистрационных знаков может быть двух видов: с двухзначным кодом региона регистрации и с трехзначным.

Каждый номер региона соответствует конкретному региону Российской Федерации (см. Коды номеров регионов России или скачайте приложение для Android).

Такие номера выдаются на легковые, грузовые автомобили и автобусы, кроме легковых такси и транспортных средств осуществляющих перевозку на основании лицензии.

На «стандартных» номерных знаках РФ должны присутствовать: 3 буквы, 3 цифры, номер региона 2 или 3 цифры, флаг России и надпись RUS. Буквы означают серию номерного знака, а цифры — номер. Для использования на знаках разрешены 12 букв кириллицы, которые есть в латинском алфавите — А, В, Е, К, М, Н, О, Р, С, Т, У и Х.

Тип 1А номеров ТС

Тип 1А регистрационных знаков может быть двух видов: с двухзначным кодом региона регистрации и с трехзначным.

Такие номера выдаются на легковые, грузовые автомобили и автобусы с нестандартным местом крепления, кроме легковых такси и транспортных средств осуществляющих перевозку на основании лицензии.

На номерных знаках с нестандартным местом крепления имеется точно такая же комбинация цифр и букв, как и на стандартных номерах, только в двухстрочном исполнении: 3 буквы, 3 цифры, номер региона 2 или 3 цифры, флаг России и надпись RUS.

Тип 1Б номеров ТС

Тип 1Б — это номера, которые выдаются на легковые такси, транспортные средства, оборудованные для перевозок более восьми человек, осуществляющие перевозку на основании лицензии.

Проще говоря, это регистрационные знаки транспортных средств, используемых для коммерческой перевозки пассажиров.

В народе их называют: желтые номера, так как комбинация двух букв и трех цифр, а также код региона регистрации и надпись RUS выполнены на желтом фоне.  

Тип 2 номеров ТС

Тип 2 регистрационных знаков выдается на автомобильные прицепы и полуприцепы.

На номерных знаках прицепов и полуприцепов комбинация цифр и букв содержит: 2 буквы, 4 цифры, номер региона 2 цифры, флаг России и надпись RUS.

Тип 3 номеров ТС

Тип 3 регистрационных знаков выдается для тракторов, самоходных дорожно-строительных и иных машин и прицепов (полуприцепов) к ним.

На таких номерных знаках комбинация цифр и букв содержит: 4 цифры верхней строкой, 2 буквы в нижней строке слева, номер региона 2 цифры в нижнем правом углу, надпись RUS и флаг России под номером региона.

Тип 4 номеров ТС

Тип 4 регистрационных знаков выдается для мотоциклов.

На таких номерных знаках комбинация цифр и букв содержит: 4 цифры верхней строкой, 2 буквы в нижней строке слева, номер региона 2 цифры в нижнем правом углу, надпись RUS и флаг России над номером региона.

Тип 4А номеров ТС

Тип 4А регистрационных знаков выдается для внедорожных мототранспортных средств, не предназначенных для движения по автомобильным дорогам общего пользования (снегоболотоходы, мотовездеходы).

На таких номерных знаках комбинация цифр и букв содержит: 2 буквы в верхней строке слева, номер региона 2 цифры в верхнем правом углу, надпись RUS и флаг России под номером региона и 4 цифры в нижней строке.

Тип 4Б номеров ТС

Тип 4Б регистрационных знаков выдается для мопедов.

На таких номерных знаках комбинация цифр и букв содержит: 2 буквы и 2 цифры в верхней строке, две буквы в нижней строке слева, номер региона 2 цифры в нижнем правом углу, надпись RUS и флаг России над номером региона.

Транспортные средства группы 2

Группа 2 — транспортные средства воинских частей, организаций и учреждений федеральных органов исполнительной власти Российской Федерации, в которых федеральным законом предусмотрена военная служба, а также опытные (испытательные) образцы военной и специальной техники, изготовленные предприятиями промышленности по государственному оборонному заказу для нужд федеральных органов исполнительной власти.

Тип 5 номеров ТС

Тип 5 регистрационных знаков выдается для легковых, грузовых автомобилей и автобусов.

На таких номерных знаках комбинация цифр и букв содержит: 4 цифры, две буквы, номер региона 2 цифры и надпись RUS под номером региона.

Тип 6 номеров ТС

Тип 6 регистрационных знаков выдается для автомобильных прицепов и полуприцепов.

На таких номерных знаках комбинация цифр и букв содержит: 2 буквы, 4 цифры, номер региона 2 цифры и надпись RUS под номером региона.

Тип 7 номеров ТС

Тип 7 регистрационных знаков выдается для тракторов, самоходных дорожно-строительных и иных машин и прицепов (полуприцепов) к ним.

На таких номерных знаках комбинация цифр и букв содержит: 4 цифры верхней строкой, 2 буквы в нижней строке слева, номер региона 2 цифры в нижнем правом углу.

Тип 8 номеров ТС

Тип 8 регистрационных знаков выдается для мотоциклов, внедорожных мототранспортных средств.

На таких номерных знаках комбинация цифр и букв содержит: 4 цифры верхней строкой, 2 буквы в нижней строке слева, номер региона 2 цифры в нижнем правом углу, надпись RUS над номером региона.

Транспортные средства группы 3

Группа 3 — транспортные средства, принадлежащие дипломатическим представительствам, консульским учреждениям, в том числе возглавляемым почетными консульскими должностными лицами, международным (межгосударственным) организациям и их сотрудникам, аккредитованным при Министерстве иностранных дел Российской Федерации. В народе такие номера называют: красные номера.

Тип 9 номеров ТС

Тип 9 регистрационных знаков выдается для регистрационные знаки для легковых автомобилей глав дипломатических представительств.

На таких номерных знаках комбинация цифр и букв содержит: Код страны иностранного представительства 3 цифры, две буквы (CD или CC), номер автомобиля, номер региона 2 цифры и надпись RUS под номером региона.

Тип 10 номеров ТС

Тип 10 регистрационных знаков выдается для легковых, грузовых автомобилей и автобусов дипломатических представительств, консульских учреждений, в том числе возглавляемых почетными консульскими должностными лицами, международных (межгосударственных) организаций и их сотрудников, аккредитованных при Министерстве иностранных дел Российской Федерации.

На таких номерных знаках комбинация цифр и букв содержит: Код страны иностранного представительства 3 цифры, одну букву (D или T), номер автомобиля, номер региона 2 цифры и надпись RUS под номером региона.

Тип 11 номеров ТС

Тип 11 регистрационных знаков выдается для мотоциклов дипломатических представительств, консульских учреждений, в том числе возглавляемых почетными консульскими должностными лицами, международных (межгосударственных) организаций и их сотрудников, аккредитованных при Министерстве иностранных дел Российской Федерации.

На таких номерных знаках комбинация цифр и букв содержит: одну букву (D или T) и код страны иностранного представительства 3 цифры в верхней строке, номер автомобиля в левом нижнем углу, номер региона 2 цифры в правом нижнем углу и надпись RUS над номером региона.

Транспортные средства группы 4

Группа 4 — транспортные средства, временно допущенные к участию в дорожном движении.

Тип 15 номеров ТС

Тип 15 регистрационных знаков выдается для легковых, грузовых, грузопассажирских автомобилей, автобусов, автомобильных прицепов и полуприцепов.

На таких номерных знаках комбинация цифр и букв содержит: 2 буквы, 3 цифры и еще 1 букву черным цветом на белом фоне, а номер региона 2 цифры, надпись RUS и флаг России на желтом фоне.

Тип 16 номеров ТС

Тип 16 регистрационных знаков выдается для мотоциклов.

На таких номерных знаках комбинация цифр и букв содержит:

1 строка: надпись ТРАНЗИТ;

2 строка: 2 буквы, номер региона 2 цифры и надпись RUS под номером региона;

3 строка: 4 цифры.

Также смотрите что должно быть на обратной стороне регистрационных знаков типа 16: Рисунок Д.1 в ГОСТе Р 50577-2018.

Тип 17 номеров ТС

Тип 17 регистрационных знаков выдается для легковых и грузовых автомобилей, автобусов и прочих транспортных средств воинских частей, организаций и учреждений федеральных органов исполнительной власти Российской Федерации, в которых федеральным законом предусмотрена военная служба.

На таких номерных знаках комбинация цифр и букв содержит:

1 строка: 2 буквы, номер региона 2 цифры и надпись RUS под номером региона;

2 строка: 4 цифры;

3 строка: надпись ТРАНЗИТ.

Также смотрите что должно быть на обратной стороне регистрационных знаков типа 16: Рисунок Д.2 в ГОСТе Р 50577-2018.

Тип 18 номеров ТС

Тип 18 регистрационных знаков выдается для тракторов, самоходных дорожно-строительных и иных машин и прицепов (полуприцепов) к ним.

На таких номерных знаках комбинация цифр и букв содержит:

1 строка: 2 буквы, номер региона 2 цифры и надпись RUS под номером региона;

2 строка: надпись ТРАНЗИТ;

2 строка: 4 цифры.

Также смотрите что должно быть на обратной стороне регистрационных знаков типа 16: Рисунок Д.3 в ГОСТе Р 50577-2018.

Тип 19 номеров ТС

Тип 19 регистрационных знаков выдается для легковых и грузовых автомобилей, автобусов, автомобильных прицепов и полуприцепов, окончательно выезжающих за пределы Российской Федерации, а также для иных случаев, определяемых Министерством внутренних дел Российской Федерации.

На таких номерных знаках комбинация цифр и букв содержит: букву Т, 2 буквы, 3 цифры, номер региона 2 цифры, надпись RUS и флаг России под номером региона.

Транспортные средства группы 5

Группа 5 — транспортные средства, принадлежащие органам внутренних дел Российской Федерации и Федеральной службе войск национальной гвардии Российской Федерации, кроме транспортных средств, отнесенных к группе 2.

Тип 20 номеров ТС

Тип 20 регистрационных знаков выдается для легковых, грузовых автомобилей и автобусов.

На таких номерных знаках комбинация цифр и букв содержит: 1 букву, 4 цифры, номер региона 2 цифры и надпись RUS под номером региона.

Тип 21 номеров ТС

Тип 21 регистрационных знаков выдается для автомобильных прицепов и полуприцепов.

На таких номерных знаках комбинация цифр и букв содержит: 3 цифры, 1 букву, номер региона 2 цифры и надпись RUS под номером региона.

Тип 22 номеров ТС

Тип 22 регистрационных знаков выдается для мотоциклов, внедорожных мототранспортных средств.

На таких номерных знаках комбинация цифр и букв содержит: 4 цифры верхней строкой, 1 букву в нижней строке слева, номер региона 2 цифры в нижнем правом углу, надпись RUS над номером региона.

Транспортные средства группы 6

Группа 6 — классические (ретро) и спортивные транспортные средства.

Тип 23 номеров ТС

Тип 23 регистрационных знаков выдается для классических (ретро) легковых и грузовых автомобилей.

На таких номерных знаках комбинация цифр и букв содержит: букву К, 2 буквы, 3 цифры, номер региона 2 цифры, надпись RUS и флаг России под номером региона.

Тип 24 номеров ТС

Тип 24 регистрационных знаков выдается для классических (ретро) легковых и грузовых автомобилей с нестандартным местом крепления.

На таких номерных знаках комбинация цифр и букв содержит: букву К в левом верхнем углу, 2 буквы в правом верхнем углу, 3 цифры в левом нижнем углу, номер региона 2 цифры в правом нижнем углу, надпись RUS и флаг России под номером региона.

Тип 25 номеров ТС

Тип 25 регистрационных знаков выдается для классических (ретро) мотоциклов.

На таких номерных знаках комбинация цифр и букв содержит: букву К в левом верхнем углу, 3 цифры в правом верхнем углу, 2 буквы в левом нижнем углу, номер региона 2 цифры в правом нижнем углу, надпись RUS и флаг России над номером региона.

Тип 26 номеров ТС

Тип 26 регистрационных знаков выдается для спортивных легковых и грузовых автомобилей.

На таких номерных знаках комбинация цифр и букв содержит: букву С, 2 буквы, 3 цифры, номер региона 2 цифры, надпись RUS и флаг России под номером региона.

Тип 27 номеров ТС

Тип 27 регистрационных знаков выдается для спортивных легковых и грузовых автомобилей с нестандартным местом крепления.

На таких номерных знаках комбинация цифр и букв содержит: букву С в левом верхнем углу, 2 буквы в правом верхнем углу, 3 цифры в левом нижнем углу, номер региона 2 цифры в правом нижнем углу, надпись RUS и флаг России под номером региона.

Тип 28 номеров ТС

Тип 25 регистрационных знаков выдается для спортивных мотоциклов.

На таких номерных знаках комбинация цифр и букв содержит: букву С в левом верхнем углу, 3 цифры в правом верхнем углу, 2 буквы в левом нижнем углу, номер региона 2 цифры в правом нижнем углу, надпись RUS и флаг России над номером региона.

Автомобильные коды регионов в России в 2018 году

Формат автомобильного номера в РФ

Стандартный формат автомобильных номеров используется в России с 1993 года.

Первая часть номера состоит из трех цифр и трех букв. Во второй части указан код региона, где зарегистрирован автомобиль. Изначально такой код состоял из двух цифр, однако по мере увеличения количества регистраций автомобилей двух цифр стало не хватать и появились трехзначные коды регионов путем добавления вначале цифры «1».

Формат автомобильного номера в РФ

На автомобильных номерах используется 12 русских букв, имеющих аналоги в латинском алфавите —
«А, В, Е, К, М, Н, О, Р, С, Т, У, Х»

  • К содержанию

    Типы номеров по назначению транспортных средств

    По назначению транспортных средств номера делятся на 11 видов с отличиями по форме и цвету.

    На частные транспортные средства

    Самый распространенный тип автомобильных номеров — на личный транспорт. Такие номера выпускаются с 1993 года, а с 1994 года был добавлен Российский флаг под автомобильным кодом региона.

    Номер для частного транспорта

    На такси и общественный транспорт

    Номера на желтом фоне устанавливаются на автомобили легковых такси, транспортных средствах предназначенных для перевозки более 8 человек, на коммерческом и муниципальном общественном транспорте. Не устанавливаются при осуществлении заказных перевозок либо по нуждам юридического лица.

    На номерах общественного транспорта отсутствует Российский флаг.

    Выдаются такие номера с 1 марта 2002 года. По приказу МВД временно не выдавались с 1 ноября 2009 года по 23 августа 2013 года.

    Номер для общественного транспорта

    На прицепы

    Номерной знак для прицепов состоит из двух букв и четырех цифр.

    Номер для прицепа

    На мотоциклы и мопеды

    Номера для мотоциклов, мопедов и мотороллеров имеют квадратную форму. Состоят из четырех цифр в верхней строке и двух букв в нижней. В нижнем правом углу автомобильный код региона регистрации с надписью «RUS» сверху.

    Номер для мотоцикла

    На трактора и сельхозтехнику

    На сельскохозяйственной, дорожной, самоходной технике, тракторах, тракторных прицепах и полуприцепах номера такие же как и на мототехнике. Отличие составляет отсутствие надписи «RUS» над кодом региона и расположение отверстий для крепления.

    Номер для трактора

    Транзитные номера ламинированные

    Транзитные номера для снятых с учета транспортных средств. Не выдаются с 15 октября 2013 года, так как с этого дня для перерегистрации автомобиля не требуется процедура снятия с учета. Она происходит автоматически при регистрации транспортного средства.

    Транзитный ламинированный номер

    Транзитные номера бумажные

    Бумажные транзитные номера, как и ламинированные не актуальны с 15 октября 2013 года.

    Транзитные бумажные номера

    Номера на экспортируемый транспорт

    Номерные знаки для транспорта окончательно выезжающего за пределы Российской Федерации. Отличает из буква «Т» в левой стороне номера.

    Номер на экспортируемый транспорт

    Номера МВД России

    Номера МВД России исполнены на синем фоне.

    Автомобильный номер состоит из одной буквы и четырех цифр.

    Автомобильный номер служб МВД

    Номер для мотоциклов имеет квадратную форму состоит из четырех цифр сверху и одной буквы снизу. Код региона в правом нижнем углу.

    Номер служб МВД на мотоциклы

    Прицепы МВД России обозначают номером с тремя цифрами и одной буквой.

    Номер служб МВД на мотоциклы

    На всех номерах МВД указан соответствующий код региона регистрации транспортного средства. Исключение составляет код с номером «77», указывающий непосредственно принадлежность к МВД России.

    Номера дипломатических представительств

    Дипломатический номера расположены на красном фоне и имеют три разновидности. Основная информация размещена на первых трех цифрах — обозначает принадлежность к стране дипломата. Буквенный код информирует о статусе дипломатов.

    CD — для посла или других глав дипломатического представительства.

    Дипломатичекский номер посла

    T — для транспортных средств сотрудников дипломатического представительства без дипломатического статуса.

    Дипломатичекский номер административно-технического персонала

    D — для транспортных средств сотрудников дипломатического представительства имеющих дипломатический статус.

    Дипломатичекский номер учреждений, организаций

    Военные номера

    Военные номера транспортных средств выполняются на черном фоне. В отличии от предыдущих, знаки изготавливаются на не светоотражающей основе.

    Код в правой части номера обозначает не принадлежность к региону, а обозначает принадлежность транспортного средства к военному округу ВС РФ, виду вооружённых сил, либо федеральному органу исполнительной власти, где осуществляется военная служба.

    Регистрацию военной техники, транспортных средств выдачей регистрационных документов занимается Военная Автоиспекция.

    Автомобильный военный номер состоит из четырех цифр и двух букв.

    Автомобильный военный номер

    Военные номера на мотоциклы, прицепы, военную спецтехнику выполнены в том же виде, что и для личного транспорта, только выполнены былым шрифтом на черном фоне.

    Военный номер на мотоциклыВоенный номер на прицепыВоенный номер на специальную технику

    К содержанию

    Порядок выдачи номеров для личного транспорта

    Первое деление по России происходит при определении субъекта РФ в котором будет зарегистрировано транспортное средство — код региона. Код «первой партии» состоит из двух цифр. Далее номера выдаются по порядку. Так как имеются и буквы, и цифры, и буквы с другой стороны цифр рассмотрим этот порядок подробнее.

    • Первыми по порядку идут трехзначные числа;
    • При исчерпании диапазона трехзначных чисел изменяется первая буква перед цифрами;
    • При исчерпании диапазона 1 буква + 3 цифры изменяется первая буква после цифр;
    • При исчерпании диапазона 1 буква + 3 цифры + 1 буква изменяется вторая буква после цифр;
    • При исчерпании диапазона 1 буква + 3 цифры + 2 буквы изменяется код региона — вначале добавляется цифра «1».
    Порядок выдачи автомобильных номеров

    Все трехзначные коды регионов начинаются на цифру «1». Номера с иными цифрами не выдаются.

    В некоторых крупных городах используются по несколько различных кодов региона:

    • Москва — 77, 99, 97, 177, 199, 197, 777;
    • Московская область — 50, 90, 150, 190, 750;
    • Красноярский край — 24, 84, 88, 124;
    • Санкт-Петербург — 78, 98, 178;
    • Краснодарский край — 23, 93, 123;
    • Пермский край — 59, 81, 159;
    • Иркутская область — 38, 85, 138;
    • Свердловская область — 66, 96, 196.

    К содержанию

    Автомобильные коды регионов в России 2017 года — полная таблица

    Код Субъект Российской Федерации
    01 Республика Адыгея
    02, 102 Республика Башкортостан
    03 Республика Бурятия
    04 Республика Алтай (Горный Алтай)
    05 Республика Дагестан
    06 Республика Ингушетия
    07 Кабардино-Балкарская Республика
    08 Республика Калмыкия
    09 Республика Карачаево-Черкессия
    10 Республика Карелия
    11 Республика Коми
    12 Республика Марий Эл
    13, 113 Республика Мордовия
    14 Республика Саха (Якутия)
    15 Республика Северная Осетия — Алания
    16, 116 Республика Татарстан
    17 Республика Тыва
    18 Удмуртская Республика
    19 Республика Хакасия
    21, 121 Чувашская Республика
    22 Алтайский край
    23, 93, 123 Краснодарский край
    24, 84, 88, 124 Красноярский край
    25, 125 Приморский край
    26, 126 Ставропольский край
    27 Хабаровский край
    28 Амурская область
    29 Архангельская область
    30 Астраханская область
    31 Белгородская область
    32 Брянская область
    33 Владимирская область
    34, 134 Волгоградская область
    35 Вологодская область
    36, 136 Воронежская область
    37 Ивановская область
    38, 85, 138 Иркутская область
    39, 91 Калининградская область
    40 Калужская область
    41 Камчатский край
    42 Кемеровская область
    43 Кировская область
    44 Костромская область
    45 Курганская область
    46 Курская область
    47 Ленинградская область
    48 Липецкая область
    49 Магаданская область
    50, 90, 150, 190, 750 Московская область
    51 Мурманская область
    52, 152 Нижегородская область
    53 Новгородская область
    54 Новосибирская область
    55 Омская область
    56 Оренбургская область
    57 Орловская область
    58 Пензенская область
    59, 81, 159 Пермский край
    60 Псковская область
    61, 161 Ростовская область
    62 Рязанская область
    63, 163 Самарская область
    64, 164 Саратовская область
    65 Сахалинская область
    66, 96, 166, 196 Свердловская область
    67 Смоленская область
    68 Тамбовская область
    69 Тверская область
    70 Томская область
    71 Тульская область
    72 Тюменская область
    73, 173 Ульяновская область
    74, 174 Челябинская область
    75, 80 Забайкальский край
    76 Ярославская область
    77, 97, 99, 177, 197, 199, 777 г. Москва
    78, 98, 178 г. Санкт-Петербург
    79 Еврейская автономная область
    82 Республика Крым
    83 Ненецкий автономный округ
    86, 186 Ханты-Мансийский автономный округ — Югра
    87 Чукотский автономный округ
    89 Ямало-Ненецкий автономный округ
    92 г. Севастополь
    94 Территории, находящиеся за пределами РФ и обслуживаемые Департаментом режимных объектов МВД России
    95 Чеченская республика

    К содержанию

    Коды на номерах автомобилей ВС РФ

    >
    Код Формирование, военный округ
    09 Федеральное агентство специального строительства (Спецстрой России)
    10 Федеральная служба безопасности Российской Федерации
    12 Пограничная служба Федеральной службы безопасности Российской Федерации
    14 Федеральная служба железнодорожных войск Российской Федерации
    15 Внутренние войска Министерства внутренних дел Российской Федерации
    16 Федеральное агентство правительственной связи и информации при Президенте Российской Федерации
    17 Центральный совет оборонных спортивно-технических организаций Российской Федерации
    18 Министерство Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий
    20 Федеральное дорожно-строительное управление при Министерстве обороны Российской Федерации
    21 Северо-Кавказский военный округ
    23 Ракетные войска стратегического назначения Российской Федерации
    25 Дальневосточный военный округ
    26 Техника неприкосновенного запаса (НЗ) (длительного хранения) сухопутных войск Дальневосточного военного округа
    27 Войска ПВО
    29 9-е Центральное управление Министерства обороны Российской Федерации
    32 Забайкальский военный округ
    34 Военно-воздушные силы Российской Федерации
    35 Министерство обороны Российской Федерации
    39 12-е Главное управление Министерства обороны Российской Федерации (ядерного обеспечения)
    43 Западный военный округ
    45 Военно-Морской Флот Российской Федерации
    56 Космические войска Российской Федерации
    65 Приволжско-Уральский военный округ
    67 Воздушно-десантные войска
    76 Уральский военный округ
    77 Автомобильные базы Минобороны России, Генерального штаба ВС РФ, грузовых и специальных автомобилей Минобороны России
    81 Главное военно-строительное управление Министерства обороны Российской Федерации (ГВСУ Минобороны России)
    82 Главное управление строительства Министерства обороны Российской Федерации
    83 Главное управление строительной промышленности Министерства обороны Российской Федерации
    84 Главное квартирно-эксплуатационное управление Министерства обороны Российской Федерации
    87 Сибирский военный округ
    88 Центральный военный округ</td
    89 Крымский федеральный округ
    90 Черноморский флот (г. Севастополь)
    91 Балтийский флот
    92 201-я Дважды Краснознаменная Гатчинская мотострелковая дивизия (201мсд), Таджикистан,
    10-й Государственный испытательный полигон «Сарышаган», Приозёрск, Казахстан
    93 Оперативная группа российских войск в Приднестровье
    94 Группа российских войск в Закавказье
    99 Военная автомобильная инспекция Вооруженных Сил Российской Федерации

    К содержанию

    Коды дипломатических автомобильных номеров

    Код ГИБДД-ГАИ Дипломатическое представительство
    001 Великобритания
    002 Германия
    003 Канада
    004 США
    005 Япония
    006 Испания
    007 Франция
    008 Бельгия
    009 Греция
    010 Дания
    011 Италия
    012 Люксембург
    013 Нидерланды
    014 Норвегия
    015 Турция
    016 Австралия
    017 Австрия
    018 Алжир
    019 Египет
    020 Руанда
    021 Аргентина
    022 Афганистан
    023 Мьянма
    024 Боливия
    025 Бразилия
    026 Бурунди
    027 Гана
    028 Бангладеш
    029 Гвинея
    030 Замбия
    031 Перу
    032 Индия
    033 Индонезия
    034 Иордания
    035 Ирак
    036 Иран
    037 Ирландия
    038 Исландия
    039 Камбоджа
    040 Кения
    041 Кипр
    042 Республика Конго
    043 Коста-Рика
    044 Кувейт
    045 Лаос
    046 Не используется, ранее принадлежал Либерии
    047 Ливан
    048 Ливия
    049 Мали
    050 Марокко
    051 Мексика
    052 Непал
    053 Нигерия
    054 Венесуэла
    055 Новая Зеландия
    056 Пакистан
    057 Буркина-Фасо
    058 Сенегал
    059 Не используется, ранее принадлежал Сирии
    060 Сомали
    061 Судан
    062 Сьерра-Леоне
    063 Таиланд
    064 Танзания
    065 Тунис
    066 Уганда
    067 Уругвай
    068 Филиппины
    069 Финляндия
    070 Шри-Ланка
    071 Чад
    072 Швейцария
    073 Швеция
    074 Эквадор
    075 Эфиопия
    076 Ангола
    077 Демократическая Республика Конго
    078 Колумбия
    079 Камерун
    080 Гвинея-Бисау
    081 Португалия
    082 Болгария
    083 Венгрия
    084 Не используется, ранее принадлежал Вьетнаму
    085 Не используется, ранее принадлежал ГДР
    086 Польша
    087 КНДР
    088 Куба
    089 Монголия
    090 КНР
    091 Румыния
    092 Не используется, ранее принадлежал Чехословакии
    093 Сербия, ранее последовательно принадлежал СФРЮ, СРЮ, Союзу Сербии и Черногории
    094 Бенин
    095 Габон
    096 Не используется, ранее принадлежал Гайане
    097 Мавритания
    098 Мадагаскар
    099 Малайзия
    100 Нигер
    101 Сингапур
    102 Того
    103 Центральноафриканская РеспубликаЦентральноафриканская Республика, ранее принадлежал Гренаде
    104 Ямайка
    105 Йемен, ранее принадлежал ЙАР
    106 Не используется, ранее принадлежал НДРЙ
    107 Государство Палестина
    108 Никарагуа
    109 Мозамбик
    110 Экваториальная Гвинея
    111 Мальтийский орден, ранее принадлежал Совету экономической взаимопомощи
    112 Мальта
    113 Кабо-Верде
    114 Не используется, ранее принадлежал ФРГ
    115 Зимбабве
    116 ОАЭ
    117 Кот-д’Ивуар
    118 Намибия
    119 Не используется, ранее принадлежал Африканскому национальному конгрессу
    120 Оман
    121 Катар
    122 Не используется, ранее принадлежал Лиге арабских государств
    123 Не используется, ранее принадлежал Лихтенштейну
    124 Республика Корея
    125 Чили
    126 Панама, ранее принадлежал ЮНЕСКО
    127 Израиль
    128 Македония, ранее принадлежал ЕЭС
    129 Албания
    130 Не используется, ранее принадлежал прочим международным организациям
    131 Ватикан
    132 Литва
    133 Сирия
    134 Эстония
    135 Латвия
    136 Бахрейн
    137 Южно-Африканская Республика
    138 Армения
    139 Не используется, ранее принадлежал Грузии
    140 Саудовская Аравия
    141 Словения
    142 Узбекистан
    143 Киргизия
    144 Хорватия
    145 Азербайджан
    146 Украина
    147 Молдавия
    148 Чехия
    149 Словакия
    150 Белоруссия
    151 Таджикистан
    152 Туркмения
    153 Казахстан
    154 Гватемала
    155 Босния и Герцеговина
    156 Эритрея
    157 Парагвай
    158 Грузия
    159 Бруней
    160 Гамбия
    161 Вьетнам
    162 Маврикий
    163 Доминиканская Республика
    164 Черногория
    165 Южная Осетия
    166 Абхазия
    167 Джибути
    168 Южный Судан
    169 Сальвадор
    499 Представительство Европейского Союза
    500 Европейский банк реконструкции и развития
    501 Не используется, ранее принадлежал Информационному центру ООН
    502 Не используется, ранее принадлежал Представительству Евросоюза
    503 Лига арабских государств
    504 Международный банк реконструкции и развития
    505 Международный валютный фонд
    506 Международная организация по миграции
    507 Международная федерация Обществ Красного Креста и Красного Полумесяца
    508 Международный Комитет Красного Креста
    509 Международная финансовая корпорация
    510 ООН Организация Объединённых Наций по промышленному развитию
    511 ООН Организация Объединённых Наций
    512 ЮНЕСКО Организация Объединённых Наций по вопросам образования, науки и культуры
    513 Не используется, ранее принадлежал Африканскому национальному конгрессу
    514 Международный банк экономического сотрудничества
    515 Международный инвестиционный банк
    516 Международная организация космической связи «Интерспутник»
    517 Международный центр научной и технической информации
    518 Международный научно-технический центр
    520 Международная организация труда
    521 Международная организация по экономическому и научно-техническому сотрудничеству в области электротехнической промышленности «Интерэлектро»
    522 Координационный центр Межправительственной Комиссии по сотрудничеству в области вычислительной техники
    523 СНГ Исполнительный комитет Содружества Независимых Государств
    524 Европейское космическое агентство
    525 Евразийская патентная организация
    526 Не используется, ранее принадлежал комиссии Тайбэйско
    527 СНГ Штаб по координации военного сотрудничества государств— участников Содружества Независимых Государств
    528 Межгосударственный банк
    529 Евразийское экономическое сообщество
    530 Международный научно-исследовательский институт проблем управления
    531 Организация Договора о коллективной безопасности
    532 СНГ Межгосударственный Статистический Комитет Содружества Независимых Государств
    533 СНГ Секретариат Совета Межпарламентской Ассамблеи государств— участников Содружества Независимых Государств
    534 Евразийский банк развития
    535 СНГ Межгосударственный фонд гуманитарного сотрудничества государств-участников СНГ
    555 Евразийская экономическая комиссия
    556 Программный офис Совета Европы
    557 Антитеррористический центр государств-участников СНГ
    558 Евразийская группа по противодействию легализации преступных доходов и финансированию терроризма
    559 Объединённый институт ядерных исследований
    900 Консульские учреждения, возглавляемые почётными консульскими должностными лицами, и почётные консульские должностные лица

    К содержанию

    Метод повышения производительности для распознавания нескольких номерных знаков в сложных условиях | Журнал EURASIP по обработке изображений и видео

  • C.-N.E. Анагостопулос, Распознавание номерных знаков: краткое руководство. IEEE Интел. трансп. Сист. Маг. 6 (1), 59–67 (2014). https://doi.org/10.1109/MITS.2013.2292652

    Статья Google ученый

  • М.Р. Асиф, К. Чун, С. Хуссейн, М.С. Фарид, Обнаружение нескольких номерных знаков для китайских автомобилей в условиях плотного дорожного движения.ИЭТ Интел. трансп. Сист. 10 (8), 535–544 (2016). https://doi.org/10.1049/iet-its.2016.0008

    Статья Google ученый

  • Шен-Чжэн Ван и Хси-Цзянь Ли, «Обнаружение и распознавание символов номерных знаков с различным внешним видом», в Трудах Международной конференции IEEE 2003 г. по интеллектуальным транспортным системам , (2003), том. 2, стр. 979–984. https://doi.org/10.1109/ITSC.2003.1252632

  • М. А. Массуд, М. Саби, М. Гергайс, Р. Бахит, Автоматическое распознавание новых номерных знаков в Египте. Алекс. англ. J. 52 (3), 319–326 (2013). https://doi.org/10.1016/j.aej.2013.02.005

    Статья Google ученый

  • Т. Ибрагим, К. Кирами, Система распознавания номерных знаков с использованием искусственных нейронных сетей. ETRI J. 39 (2), 163–172 (2017). https://doi.org/10.4218/etrij.17.0115.0766

    Артикул Google ученый

  • Md. Mostafa Kamal Sarke, Sook Yoon и Dong Sun Park, Быстрый и надежный алгоритм обнаружения номерных знаков на основе двухступенчатого каскада AdaBoost, 8(10): 3490–3507. https://doi.org/10.3837/tiis.2014.10.012

  • В.Т.Хо, Х.В. Лим и Ю.Х. Тэй, «Двухэтапное обнаружение номерных знаков с использованием мягкого adaboost и SIFT-SVM», в 2009 Первая Азиатская конференция по интеллектуальным информационным системам и системам баз данных , (2009), стр.109–114. https://doi.org/10.1109/ACIIDS.2009.25

  • К. Ян, Б. Шао, Х. Чжао, Р. Нин, Ю. Чжан, Ф. Сюй, Оценка трехмерной планировки помещения по одному изображению RGB . IEEE транс. Мультимед. 22 (11), 3014–3024 (2020). https://doi.org/10.1109/TMM.2020.2967645

    Статья Google ученый

  • «Единая нейронная сеть для обнаружения и распознавания номерных знаков смешанного стиля | Журналы и журнал IEEE | IEEE Исследовать.https://ieeexplore.ieee.org/document/9337806 (по состоянию на 16 июля 2021 г.)

  • С.А. Радзи и М. Халил-Хани, «Распознавание символов номерного знака с использованием сверточной нейронной сети», в Визуальная информатика: поддержка исследований и инноваций , Берлин, Гейдельберг, (2011), стр. 45–55. https://doi.org/10.1007/978-3-642-25191-7_6

  • К. Гербер, М. Чанг, Обнаружение номерных знаков с помощью мультисверточной нейронной сети с оптическим распознаванием символов для мобильных устройств.Дж. Инф. Обработать. Сист. 12 , 100–108 (2016). https://doi.org/10.3745/JIPS.04.0022

    Статья Google ученый

  • К. Хан, М.-Р. Чой, Система автоматического обнаружения и распознавания номерных знаков для повышения безопасности приложений. Дж. Электрон. Imaging 28 (1), 013036 (2019). https://doi.org/10.1117/1.JEI.28.1.013036

    Статья Google ученый

  • С.-К. Парк, Д.-Г. Sim, Новое распознавание лиц на основе MCT при различных условиях освещения. Междунар. J. Управление автоматом. Сист. 9 (3), 542–549 (2011). https://doi.org/10.1007/s12555-011-0314-0

    Статья Google ученый

  • Аль-Гайли, С. Машохор, А.Р. Рамли, А. Исмаил, Метод обнаружения автомобильных номерных знаков на основе вертикального края. IEEE транс. Вех. Технол. 62 (1), 26–38 (2013). https://doi.org/10.1109/TVT.2012.2222454

    Артикул Google ученый

  • Ж. Йепез, С.-Б. Ко, Усовершенствованный алгоритм локализации номерного знака на основе морфологических операций. ИЭТ Интел. трансп. Сист. 12 (6), 542–549 (2018). https://doi.org/10.1049/iet-its.2017.0224

    Статья Google ученый

  • Ли Хси-Цзянь, Чен Си-Юань и Ван Шэнь-Чжэн, «Извлечение и распознавание номерных знаков мотоциклов и транспортных средств на автомагистралях», в Трудах 17-й Международной конференции по распознаванию образов, 2004 г.ICPR 2004. , (2004), vol. 4, стр. 356–359. https://doi.org/10.1109/ICPR.2004.1333776

  • C.-N.E. Анагостопулос, И.Е. Анагостопулос, И.Д. Псорулас, В. Лумос, Э. Каяфас, Распознавание номерных знаков по неподвижным изображениям и видеофрагментам: обзор. IEEE транс. Интел. трансп. Сист. 9 (3), 377–391 (2008). https://doi.org/10.1109/TITS.2008.922938

    Статья Google ученый

  • Б.К.Чо, С.Х. Рю, Д.Р. Шин, Дж.И. Юнг, Метод извлечения номерного знака для выявления нарушений транспортных средств на железнодорожном переезде. Междунар. Дж. Автомот. Технол. 12 (2), 281–289 (2011). https://doi.org/10.1007/s12239-011-0033-9

    Статья Google ученый

  • М.У. Хак, А. Шахзад, З. Махмуд, А.А. Шах, Повышение эффективности распознавания лиц LDA на основе ансамбля для позы, неравномерного освещения и изображений с низким разрешением.КСИИ Пер. Интернет Инф. Сист. 13 (6), 3144–3164 (2019)

    Google ученый

  • Санг Кюн Ким, Дэ Вук Ким и Ханг Джун Ким, «Распознавание номерного знака транспортного средства с использованием сегментации на основе генетического алгоритма», в Proceedings of 3rd IEEE International Conference on Image Processing , (1996), vol. . 2, стр. 661–664. https://doi.org/10.1109/ICIP.1996.560964.

  • М.А. Хан, М. Шариф, М.Ю. Джавед, Т. Акрам, М. Ясмин, Т. Саба, Система распознавания номерных знаков с использованием подхода к выбору признаков на основе энтропии с SVM. Процесс изображения IET. 12 (2), 200–209 (2018). https://doi.org/10.1049/iet-ipr.2017.0368

    Статья Google ученый

  • З. Махмуд, Т. Али, Н. Мухаммед, Н. Биби, И. Шахзад, С. Азмат, EAR: расширенная система дополненной реальности для спортивных развлекательных приложений. КСИИ Пер. Интернет Инф.Сист. 11 (12), 6069–6091 (2017)

    Google ученый

  • Дж. Шаширангана, Х. Падмасири, Д. Мидения, К. Перера, Автоматическое распознавание номерных знаков: обзор методов и приемов. IEEE Access 9 , 11203–11225 (2021 г.). https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3047929

    Статья Google ученый

  • Х. Ли и К. Шен, «Чтение автомобильных номерных знаков с использованием глубоких сверточных нейронных сетей и LSTM», ArXiv160105610 Cs , (2016), доступ: декабрь.10, 2019. [Онлайн]. http://arxiv.org/abs/1601.05610

  • Х. Сян, Ю. Юань, Ю. Чжао, З. Фу, Обнаружение номерных знаков на основе полностью сверточных сетей. Дж. Электрон. Imaging 26 (5), 053027 (2017). https://doi.org/10.1117/1.JEI.26.5.053027

    Статья Google ученый

  • М. А. Рафик, В. Педриц, М. Чон, Обнаружение номерных знаков транспортных средств с использованием сверточных нейронных сетей на основе регионов. Мягкий компьютер.(2018). https://doi.org/10.1007/s00500-017-2696-2

    Статья Google ученый

  • С. Рен, К. Хе, Р. Гиршик, Дж. Сан, Faster R-CNN: к обнаружению объектов в реальном времени с сетями предложений регионов. IEEE транс. Анальный узор. Мах. Интел. 39 (6), 1137–1149 (2017). https://doi.org/10.1109/TPAMI.2016.2577031

    Статья Google ученый

  • Л.Се, Т. Ахмад, Л. Джин, Ю. Лю, С. Чжан, Новый метод на основе CNN для обнаружения разнонаправленных автомобильных номерных знаков. IEEE транс. Интел. трансп. Сист. 19 (2), 507–517 (2018). https://doi.org/10.1109/TITS.2017.2784093

    Статья Google ученый

  • Х. Ли, П. Ван, К. Шен, На пути к сквозному обнаружению и распознаванию автомобильных номерных знаков с помощью глубоких нейронных сетей. IEEE транс. Интел. трансп. Сист. 20 (3), 1126–1136 (2019).https://doi.org/10.1109/TITS.2018.2847291

    Статья Google ученый

  • C. Yan, B. Gong, Y. Wei, Y. Gao, Глубокое хеширование для улучшения мультипросмотра для поиска изображений. IEEE транс. Анальный узор. Мах. Интел. 43 (4), 1445–1451 (2021). https://doi.org/10.1109/TPAMI.2020.2975798

    Статья Google ученый

  • К. Ян, З. Ли, Ю. Чжан, Ю. Лю, С.Джи, Ю. Чжан, Шумоподавление изображения глубины с использованием ядерной нормы и модели графа обучения. АКМ транс. Мультимед. вычисл. коммун. заявл. 16 (4), 122:1–122:17 (2020). https://doi.org/10.1145/3404374

    Статья Google ученый

  • К. Сюэ, С. Лу и В. Чжан, «MSR: многомасштабная регрессия формы для обнаружения текста сцены», (2019). https://doi.org/10.24963/ijcai.2019/139

  • М. Ляо, З. Ван, К. Яо, К. Чен, X.Бай, Обнаружение текста сцены в реальном времени с дифференцируемой бинаризацией. проц. Конф. АААИ. Артиф. Интел. 34 (07), 11474–11481 (2020). https://doi.org/10.1609/aaai.v34i07.6812

    Статья Google ученый

  • Ким К.К., Ким К.И., Ким Дж.Б. и Ким Х.Дж., «Подход, основанный на обучении, для распознавания номерных знаков», в Neural Networks for Signal Processing X. Proceedings of the 2000 IEEE Signal Processing Society Workshop (Cat.№00TH8501) , (2000), vol. 2, стр. 614–623, https://doi.org/10.1109/NNSP.2000.8

  • Н. Оцу, Метод порогового выбора из гистограмм уровней серого. IEEE транс. Сист. Человек Киберн. 9 (1), 62–66 (1979). https://doi.org/10.1109/TSMC.1979.4310076

    MathSciNet Статья Google ученый

  • С. Номура, К. Яманака, О. Катаи, Х. Каваками, Т. Шиосе, Новый адаптивный морфологический подход к сегментации изображений деградировавших персонажей.Распознавание образов. 38 (11), 1961–1975 (2005). https://doi.org/10.1016/j.patcog.2005.01.026

    Статья Google ученый

  • Ю. Чжан и др., Многоядерная машина экстремального обучения для классификации ЭЭГ в интерфейсах мозг-компьютер. Эксперт Сист. заявл. 96 , 302–310 (2018). https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.12.015

    Статья Google ученый

  • Дж.Тариган, Надя, Р. Дидан, Ю. Сурьяна, Распознавание пластин с использованием нейронной сети обратного распространения и генетического алгоритма. Процедиа Компьютер. науч. 116 , 365–372 (2017). https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.10.068

    Статья Google ученый

  • Ю. Вэнь, Ю. Лу, Дж. Ян, З. Чжоу, К.М. фон Денин, П. Ши, Алгоритм распознавания номерных знаков в интеллектуальной транспортной системе. IEEE транс. Интел. трансп. Сист. 12 (3), 830–845 (2011). https://doi.org/10.1109/TITS.2011.2114346

    Статья Google ученый

  • П. Шивакумара, Д. Танг, М. Асадзадехкалджахи, Т. Лу, У. Пал, М. Хоссейн Аниси, метод распознавания номерных знаков на основе CNN-RNN. ЦААИ Транс. Интел. Технол. 3 (3), 169–175 (2018). https://doi.org/10.1049/trit.2018.1015

    Статья Google ученый

  • О.Булан, В. Козицкий, П. Рамеш, М. Шрив, Распознавание номерных знаков без сегментации и аннотаций с глубокой локализацией и идентификацией отказов. IEEE транс. Интел. трансп. Сист. 18 (9), 2351–2363 (2017). https://doi.org/10.1109/TITS.2016.2639020

    Статья Google ученый

  • С. Ду, М. Ибрагим, М. Шехата, В. Бадави, Автоматическое распознавание номерных знаков (ALPR): современный обзор. IEEE транс. Цепи Сист.Видео Техн. 23 (2), 311–325 (2013). https://doi.org/10.1109/TCSVT.2012.2203741

    Статья Google ученый

  • Y. Yang, D. Li, Z. Duan, Распознавание номерных знаков китайских транспортных средств с использованием машины экстремального обучения на основе ядра с глубокими сверточными функциями. ИЭТ Интел. трансп. Сист. 12 (3), 213–219 (2018). https://doi.org/10.1049/iet-its.2017.0136

    Статья Google ученый

  • С.Сюэ, С. Лу, С. Бай, В. Чжан и К. Ван, «I2C2W: преобразование изображения в символ в слово для точного распознавания текста сцены», ArXiv210508383 Cs , (2021), доступ: 15 июля 2021 г. [Онлайн]. http://arxiv.org/abs/2105.08383

  • Д. Ю и др., «На пути к точному распознаванию текста сцены с помощью сетей семантических рассуждений», 2020 г., стр. 12113–12122. Доступ: 15 июля 2021 г. [Онлайн]. https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/Yu_Towards_Accurate_Scene_Text_Recognition_With_Semantic_Reasoning_Networks_CVPR_2020_paper.html

  • Б. Су и С. Лу, «Точное распознавание текста сцены на основе рекуррентной нейронной сети», в Computer Vision — ACCV 2014 , (Cham, 2015), стр. 35–48. https://doi.org/10.1007/978-3-319-16865-4_3

  • «Цифровая библиотека IET: к полностью автоматизированной системе парковки автомобилей». https://digital-library.theiet.org/content/journals/10.1049/iet-its.2018.5021 (по состоянию на 19 июля 2021 г.)

  • Р. Гиршик, Дж. Донахью, Т. Даррелл и Дж. Малик, «Иерархии с богатым набором функций для точного обнаружения объектов и семантической сегментации», в 2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (Columbus, 2014), стр.580–587. https://doi.org/10.1109/CVPR.2014.81

  • Дж. Редмон, С. Диввала, Р. Гиршик и А. Фархади, «Вы смотрите только один раз: унифицированное обнаружение объектов в реальном времени», в Конференция IEEE 2016 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR) , (2016 г.), стр. 779–788. https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.91

  • К. Симонян и А. Зиссерман, «Очень глубокие сверточные сети для крупномасштабного распознавания изображений», представленные на ICLR, (2015)

  • Р.К. Гонсалес, Р.Э. Woods, Цифровая обработка изображений , 3-е изд. (Prentice-Hall Inc., река Аппер-Сэдл, 2006 г.)

    Google ученый

  • Б.-Ф. Ву, С.-П. Лин, К.-К. Чиу, Извлечение символов из реальных номерных знаков транспортных средств на открытом воздухе. ИЭТ вычисл. Вис. 1 (1), 2–10 (2007). https://doi.org/10.1049/iet-cvi:20050132

    MathSciNet Статья Google ученый

  • Ю.Юань, В. Цзоу, Ю. Чжао, С. Ван, С. Ху, Н. Комодакис, Надежный и эффективный подход к обнаружению номерных знаков. IEEE транс. Процесс изображения. 26 (3), 1102–1114 (2017). https://doi.org/10.1109/TIP.2016.2631901

    MathSciNet Статья МАТЕМАТИКА Google ученый

  • Г.-С. Хсу, Дж.-К. Чен, Ю.-З. Чанг, Распознавание автомобильных номеров, ориентированное на приложения. IEEE транс. Вех. Технол. 62 (2), 552–561 (2013). https://дои.org/10.1109/TVT.2012.2226218

    Статья Google ученый

  • C.N.E. Анагостопулос, И.Е. Анагостопулос, В. Лумос, Э. Кайафас, Алгоритм распознавания номерных знаков для приложений интеллектуальной транспортной системы. IEEE транс. Интел. трансп. Сист. 7 (3), 377–392 (2006). https://doi.org/10.1109/TITS.2006.880641

    Статья Google ученый

  • З.Сюй и др. , «На пути к сквозному обнаружению и распознаванию номерных знаков: большой набор данных и базовый уровень», (2018 г.), стр. 255–271. Доступ: 15 июля 2021 г. [Онлайн]. https://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/html/Zhenbo_Xu_Towards_End-to-End_License_ECCV_2018_paper.html

  • Дж. Чжуан, С. Хоу, З. Ван и З.-Дж. Чжа, «На пути к распознаванию номерных знаков на уровне человека», в Computer Vision — ECCV 2018 , (Cham, 2018), стр. 314–329. https://doi.org/10.1007/978-3-030-01219-9_19

  • Л.Чжан, П. Ван, Х. Ли, З. Ли, К. Шен, Ю. Чжан, Надежная система внимания для распознавания номерных знаков в дикой природе. IEEE транс. Интел. трансп. Сист. (2020). https://doi.org/10.1109/TITS.2020.3000072

    Статья Google ученый

  • Ю. Чжан, З. Ван, Дж. Чжуан, Эффективное распознавание номерных знаков с помощью целостного внимания к положению. проц. Конф. АААИ. Артиф. Интел. 35 (4), 3438–3446 (2021)

    Google ученый

  • Ю.Ли, Дж. Ли, Х. Ан и М. Чон, «SNIDER: шумоподавление и исправление одиночного изображения с шумом для улучшения распознавания номерных знаков» (2019), стр. 0–0. Доступ: 19 июля 2021 г. [Онлайн]. https://openaccess.thecvf.com/content_ICCVW_2019/html/RLQ/Lee_SNIDER_Single_Noisy_Image_Denoising_and_Rectification_for_Improving_License_ICCVW_2019_paper.html

  • Б. Ли, Б. Тиан, Ю. Ли, Д. Вэнь . IEEE транс. Интел. трансп.Сист. 14 (4), 1690–1699 (2013). https://doi.org/10.1109/TITS.2013.2267054

    Статья Google ученый

  • С. М. Сильва и Ч. Р. Юнг, «Обнаружение и распознавание номерных знаков в неограниченных сценариях», в Computer Vision — ECCV 2018 , (Cham, 2018), стр. 593–609. https://doi.org/10.1007/978-3-030-01258-8_36

  • C. Luo, L. Jin, Z. Sun, MORAN: многообъектная сеть выпрямленного внимания для распознавания текста сцены.Распознавание образов. 90 , 109–118 (2019). https://doi.org/10.1016/j.patcog.2019.01.020

    Статья Google ученый

  • Т. Ван и др., Сеть развязанного внимания для распознавания текста. проц. Конф. АААИ. Артиф. Интел. 34 (07), 12216–12224 (2020). https://doi.org/10.1609/aaai.v34i07.6903

    Статья Google ученый

  • Жерздев С. и А.Груздев, «LPRNet: распознавание номерных знаков с помощью глубоких нейронных сетей», ArXiv180610447 Cs , (2018), по состоянию на 15 июля 2021 г. [онлайн]. http://arxiv.org/abs/1806.10447

  • «Сквозная система локализации и распознавания номерных знаков». https://www.spiedigitallibrary.org/journals/Journal-of-Electronic-Imaging/volume-24/issue-2/023020/End-to-end-system-of-license-plate-localization-and-recognition/ 10.1117/1.JEI.24.2.023020.short?SSO=1 (по состоянию на 15 июля 2021 г.)

  • Z.Махмуд, Т. Али, С. Хаттак, Л. Хасан, С.У. Хан, Автоматическое обнаружение и идентификация игроков для спортивных развлекательных приложений. Анальный узор. заявл. 18 (4), 971–982 (2015). https://doi.org/10.1007/s10044-014-0416-4

    MathSciNet Статья Google ученый

  • W. Liu et al., «SSD: однократный многоблочный детектор», в Computer Vision — ECCV 2016 , (Cham, 2016), стр. 21–37. https://doi.org/10.1007/978-3-319-46448-0_2

  • Дж.Редмон и А. Фархади, «YOLOv3: постепенное улучшение», ArXiv180402767 Cs , (2018 г.), по состоянию на 15 июля 2021 г. [онлайн]. http://arxiv.org/abs/1804.02767

  • Требования к установке номерного знака автомобиля

    29.03.2018 Губернатор Подпись губернатора
    20.03.2018 Губернатор Отправлено губернатору
    20.03.2018 Дом Подписано спикером палаты
    16.03.2018 Сенат Подписано Председателем Сената
    13.03.2018 Дом Палата представителей приняла третье чтение — без поправок
    12.03.2018 Дом Палата представителей приняла второе чтение — без поправок
    07.03.2018 Дом Комитет Палаты представителей по транспорту и энергетике передать без поправок Комитету полного состава Палаты представителей
    08.02.2018 Дом Представлено внутри компании — назначено на транспорт и энергетику
    05.02.2018 Сенат Сенат принял третье чтение — без поправок
    02.02.2018 Сенат Второе чтение Сената принято с поправками — Комитет
    30.01.2018 Сенат Сенатский комитет по транспорту направляет поправку — календарь согласования Сенатскому комитету полного состава
    10.01.2018 Сенат Представлено в Сенате — назначено на транспорт

    Программа номерных знаков озера Тахо

    Поддержите озеро Тахо

    Как владелец номерного знака на озере Тахо в штате Невада, с первоначальным взносом в размере 61 доллара США за первый год и 30 долларов США за каждый последующий год, вы можете помочь финансировать проекты, которые сохранят и восстановят природную среду в бассейне озера Тахо.Из собранных сборов DMV 25 долларов в первый год и 20 долларов в каждый последующий год направляются непосредственно в специальный фонд озера Тахо, который находится в ведении земель штата. С тех пор, как в феврале 1998 года были проданы первые номерные знаки, программа привлекла более 9 миллионов долларов за счет продаж и ежегодных сборов за продление, профинансировав более 150 проектов по сохранению и восстановлению в бассейне озера Тахо. Сегодня на дорогах Невады более 22 000 номерных знаков озера Тахо.

    Купите номерной знак Nevada Lake Tahoe

    Программа номерных знаков озера Тахо в штате Невада ежегодно приносит около 450 000 долларов США для финансирования проектов, начиная от инициатив по улучшению качества воды и улучшения государственных парков до исследований и мониторинга, изучения и удаления инвазивных видов, а также усилий по просвещению общественности.

    Каждая тарелка на счету! Информация о номерном знаке озера Тахо в Неваде

    Перейдите по ссылке ниже, чтобы ознакомиться с захватывающим взглядом на проект по удалению водных инвазивных видов (AIS), финансируемый номерным знаком озера Тахо, принятый Районом сохранения ресурсов Тахо, на пристани Кристал-Шорс в Инклайн-Виллидж:

    Элементы управления AIS в Crystal Shores
    Программа номерных знаков озера Тахо финансирует проекты в следующих областях:
    Улучшение качества воды
    • Восстановление дна озера Тахо: Очистка подводного мусора в озере Тахо с помощью подводного плавания: Cleanup the Cayes провела удаление подводного мусора в прибрежной зоне вдоль береговой линии озера Тахо в шести милях.Удаленный мусор будет классифицирован по источнику и размеру и задокументирован Исследовательским институтом пустыни и Центром экологических исследований Калифорнийского университета в Дэвисе Тахо. (2020) https://cleanupthelake.org/ Очистите дайвер Cayes, сигнализирующий партнеру в лодке во время уборки мусора.
    • Инструменты для ливневых вод Усовершенствования этапа 3: Отдел охраны окружающей среды штата Невада будет работать с консультантами над усовершенствованием и корректировкой инструментов для ливневых вод на веб-сайте LT Info путем: 1) обновления методологий и алгоритмов оценки состояния дорог; 2) совершенствование рабочего процесса обработки БМП; 3) улучшение процесса оценки BMP для посылок; 4) улучшение проверки и обеспечения качества регистраций; и 5) улучшение характеристик и функций карты.Этот проект принесет большую пользу юрисдикционной отчетности о прогрессе реализации TMDL на озере Тахо. (2019) – www.clarity.laketahoeinfo.org
    • Проект восстановления склона/третьего ручья: Район общего благоустройства поселка Инклайн завершил проект по уменьшению эрозии от берегов ручья и улучшению качества воды в озере Тахо за счет уменьшения переноса мелких наносов и восстановления пойменных террас. Проект также позволил вернуть нерестовую рыбу в ручей, которого не было десятилетиями.Проект, отмеченный наградой Агентства регионального планирования Тахо в 2019 году как лучший в бассейне. (2019) https://www.yourtahoeplace.com/ivgid; https://www.trpa.org/2019-best-in-the-basin-award-winners-announced/
    Завершен проект восстановления ручья в Инклайн-Крик, Инклайн-Виллидж, Невада.
    Проекты по оздоровлению леса
    • Проект повышения устойчивости ландшафта Спунер: Группа ресурсов штата Невада Тахо и Департамент лесного хозяйства штата Невада завершили этот проект по сокращению расхода топлива на 300 акрах парка штата Невада на озере Тахо рядом с зоной отдыха на озере Спунер.Достижениями проекта были: защита сообществ, рекреации, среды обитания диких животных, биоразнообразия видов, культурных ресурсов, а также улучшение засухоустойчивости и качества воды. Агентство регионального планирования Тахо признало его лучшим в бассейне 2019 года. http://forestry.nv.gov/highlighted-projects/; https://www.trpa.org/2019-best-in-the-basin-award-winners-announced/
    Вертолетная площадка для больших деревьев, чтобы свести к минимуму беспокойство, проект устойчивости ландшафта Spooner.
    ​Проекты по водным инвазивным видам
    • Борьба с водными инвазивными растениями Эджвуд: планирование и сдерживание: Район сохранения ресурсов Тахо разработает и введет в действие индивидуальный план сдерживания водных инвазивных видов (AIS), которые в настоящее время находятся в Эджвуд-Крик и прудовом комплексе на курорте Эджвуд-Тахо.Установка пузырчатой ​​завесы для предотвращения попадания фрагментов растений в озеро Тахо будет сопровождаться учебным курсом Eyes on the Lake по выявлению AIS, который будет проводиться Лигой спасения озера Тахо. (2020) https://tahoercd.org/tahoe-aquatic-invasive-species-programs/
    • Озеро Тахо Борьба с водными инвазивными растениями: Береговая линия Невады. Быстрое реагирование: Округ сохранения ресурсов Тахо (TRCD) удалит евразийскую тысячелистник примерно с 0,5 до 1 акра прибрежной среды озера Тахо в скальном хлеву Элк-Пойнт, Wovoka Estates Rock Crib, Tahoe. Ручей и лагуна Beach Club, а также Burke Creek на пляже Невада с использованием донных барьеров и удалением донного грунта с помощью водолаза.Ученые TRCD будут работать с домовладельцами над разработкой передовых практик управления (BMP) для предотвращения повторного заражения, включая обследование дайверами два раза в год и удаление любых недавно обнаруженных растений, сбор обнаруженных фрагментов растений и ежегодное исследование «Глаза на озере». землевладельцем или управляющим товарищества собственников жилья. (2019) https://tahoercd.org/tahoe-aquatic-invasive-species-programs/
    • Наблюдение за водными инвазивными видами: Агентство регионального планирования Тахо проведет обследование всего озера и разработает план наблюдения за водными инвазивными растениями в озере Тахо.(2018) https://www.trpa.org/programs/invasive-species/
    • Борьба с водными инвазивными растениями в пристани Элк-Пойнт: Район охраны ресурсов Тахо удалит водные инвазивные растения, в том числе евразийский водяной тысячелистник и водоросль курчавую, из прибрежной среды озера в пристани Элк-Пойнт. Этот проект уникален тем, что он является первым в своем роде, в котором ассоциация частных домовладельцев обеспечивает 25%-ное соответствие, требуемое Программой. (2018) — https://spark.adobe.com/page/rRkQODQzhBBHa/
    Финансирование исследований
    • Оценка недавних и исторических накоплений загрязняющих веществ в озере Тахо. Относится к EIP и TMDL. Реакция Тахо на эти изменения. Эти данные помогут оценить, как скорости осадконакопления озера Тахо реагируют на эпоху усиленного управления водосборными бассейнами; и поможет составить карту реакции озер на изменения климата с течением времени и в будущем.(2020) https://www.dri.edu/projects/
    • Обновление порогового значения TRPA — оценка «пройденного пробега транспортного средства»: Исследователи из Агентства регионального планирования Тахо и Калифорнийского университета в Дэвисе определят основные факторы, влияющие на пройденный пробег транспортного средства и сезонные колебания, а также определят относительную величину воздействия каждый фактор. Это исследование поможет политикам и управляющим ресурсами обновить пороговое значение TRPA, а также пролить свет на региональные транспортные тенденции и их связь со здоровой экосистемой озера Тахо.(2020) https://www.trpa.org/programs/
    • Долгосрочная динамика осиновых насаждений в бассейне озера Тахо: факторы, определяющие здоровье лесов, и определение приоритетов восстановления: Исследователи из Университета Невады, Рено, выявят сотрясающиеся осиновые насаждения в LTB, которые могут быть особенно чувствительны к вырубке хвойных пород и очертить участки на основе их пригодности для восстановления осины с использованием методов дистанционного зондирования с высоким разрешением. Полученные данные послужат основой для будущих решений по управлению лесами и помогут при планировании восстановления путем определения приоритетных участков для обработки насаждений и восстановления осины.Исследователи предоставят онлайн-карты пригодности восстановления осины и представят результаты руководителям ресурсов LTB и заинтересованным сторонам. (2019) https://www.arcgis.com/home/webmap/viewer.html?layers=764bd760740f4ce78a6d630e6840e3c4
    • Оперативное дистанционное зондирование для поддержки мониторинга прибрежной зоны озера Тахо: Ученые из Исследовательского института пустыни планируют разработать эмпирические алгоритмы отслеживания качества воды и индексы прогнозируемого качества воды с использованием изображений и исторических данных о качестве прибрежной воды.Веб-приложение также будет адаптировано для озера Тахо, что позволит общественности следить за качеством воды и состоянием растительности, используя изображения и климатические данные. (2018) https://app.climateengine.org/laketahoe
    • Устойчивый метод быстрой оценки масштабов и причин появления метафитона в озере Тахо: Ученые Центра экологических исследований Калифорнийского университета в Дэвисе, Тахо, планируют разработать общеозёрный подход для выявления и количественного определения метафитона с использованием аэрофотоснимков.Это исследование направлено на выяснение взаимосвязи между повышенным содержанием питательных веществ и ростом метафитона, который может быть связан с азиатскими моллюсками, водными инвазивными видами в озере Тахо. (2018) https://tahoe.ucdavis.edu/technical-reports Дайвер собирает нитчатые зеленые водоросли на участке метафитон на озере Тахо.
    • Воздействие генетики, местной окружающей среды и истории насаждений на дрожащую осину Восприимчивость к возникающей дефолиации белой атласной моли Событие: Исследователи из Университета Невады, Рино, изучат причины дрожащей дефолиации осины в парке штата Лейк-Тахо, штат Невада, которая вызвана неместной инвазивной белой атласной молью (Leucoma salicis), потенциально разрушительным лесным вредителем.(2018)
    Повышение качества инфраструктуры и туризма
    • Spooner Front Country Второй этап циркуляции и проектирование объектов: Отдел государственных парков штата Невада приступит к разработке и планированию второго этапа строительного проекта Spooner Front Country. Планы проектирования будут включать в себя новые: парковки и места; дорожки и соединения троп; интерпретирующие вывески и информационные киоски; узлы для пикника, стойки для велосипедов и пункты переработки; безмоторный катер, пирс для наблюдения за дикой природой и рыбалки; павильон для групповых пикников; и многие другие улучшения области.(2020) http://parks.nv.gov/
    • Spooner Lake Trailhead Facility and Amphitheatre: Подразделение парков штата Невада возглавит работы по улучшению Фазы 1 Spooner Front Country в парке штата Невада на озере Тахо. Строительство должно начаться в 2020 году и будет включать в себя шесть новых одноместных туалетов; интерпретирующий павильон с картой и функциями навигации; сувенирный магазин и информационная стойка; амфитеатр; офис парка; и комната отдыха с торговыми автоматами, аудио/видео и Wi-Fi/зарядкой устройств.(2019)
    Образование и работа с общественностью
    • Бассейн озера Тахо Образовательная и просветительская деятельность в Музее естественной истории UNR: Преподаватели и ученые из Университета Невады в Рино разработают интерактивную образовательно-просветительскую программу, посвященную бассейну озера Тахо, которую будет проводить Музей естественной истории. Для программы K-12 будет создана и внедрена новая учебная программа с использованием практических занятий, показов живых животных и исторических коллекций естественной истории, чтобы сосредоточиться на трех основных темах: 1) водораздел озера Тахо; 2) меняющаяся пищевая сеть озера Тахо; и 3) история о лахонтанской форели-головорезе).Для постоянной выставки лахонтанской головорезной форели будет разработан новый информационный знак, который описывает историю рыбы в бассейне озера Тахо (LTB), включая исторические фотографии и информацию о важности этого исчезающего вида для культур коренных народов и местных сообществ. (2019)
    • Улучшение раздела береговой зоны Справочника TRPA по BMP: Агентство регионального планирования Тахо будет работать с консультантами над обновлением раздела береговой зоны Справочника TRPA по BMP, чтобы лучше защитить качество воды в озере Тахо от строительных проектов на береговой линии и лучше информировать прибрежные прибрежные объекты, осуществляющие модернизацию BMP, необходимую для обращаться за разрешениями.Виды строительных работ могут включать снос, доступ к строительным работам, стабилизацию береговой линии и техническое обслуживание конструкций, включая причалы и эллинги, расположенные над озером. Соображения BMP будут включать в себя подходы к различным допустимым районам береговой линии, способы устранения колебаний уровня воды в озере, требования к живописности, а также флаг Tahoe Yellow Cress и предотвращение. (2019)
    • Водная тропа на озере Тахо Образовательная навигация Поясняющая вывеска: Округ сохранения ресурсов Тахо в сотрудничестве с Деловым советом Сьерра установит таблички и стенды на пяти участках вдоль водной тропы на озере Тахо, чтобы способствовать безопасности и рациональному использованию природных ресурсов для гребцов.(2018) https://www.sierrabusiness.org/archives/lake-tahoe-water-trail/ Вывеска установлена ​​на пляже Невада.
    • Информационно-просветительская работа для Плана береговой линии озера Тахо: Агентство регионального планирования Тахо свяжется с заинтересованными сторонами, жителями и посетителями для проведения публичных встреч, а также образовательных и информационных материалов для Плана береговой линии. (2018)

    Самый простой способ принять участие — купить номерной знак в DMV штата Невада.После покупки вы сможете принять участие в программе Tahoe Fund’s Plate for Powder Program.

    Информация о гранте

    Отдел государственных земель штата Невада рад сообщить, что в феврале 2022 года ожидается выдача грантов на раунд финансирования номерного знака озера Тахо 2022 года!

     

    Государственный орган

    Надежный алгоритм обнаружения номерных знаков и распознавания символов на основе комбинированной модели извлечения признаков и BPNN

    Быстрое развитие технологии распознавания номерных знаков привело к значительному прогрессу в ее широком использовании в интеллектуальной транспортной системе (ИТС).В этой статье предложен новый алгоритм обнаружения номерных знаков и распознавания символов, основанный на комбинированной модели извлечения признаков и BPNN (нейронной сети обратного распространения), который адаптируется к слабому освещению и сложному фону. Во-первых, сначала используется предварительная обработка для усиления коэффициента контрастности исходного изображения автомобиля. Во-вторых, области-кандидаты номерного знака проверяются, чтобы проверить истинный номерной знак, и изображение номерного знака точно определяется методом интегральной проекции.Наконец, новая модель извлечения признаков разработана с использованием комбинации трех наборов признаков, обучающих векторы признаков с помощью BPNN для полного точного распознавания символов номерного знака. Результаты экспериментов с разными номерными знаками демонстрируют эффективность и работоспособность предложенного алгоритма на различных сложных фонах. По сравнению с тремя традиционными методами точность распознавания предложенного алгоритма увеличилась до 97,7%, а время его использования уменьшилось до 46.1 мс.

    1. Введение

    Распознавание номерных знаков транспортных средств (VPLR) играет важную роль в области интеллектуальной транспортной системы. Он широко используется в управлении дорожным движением, мониторинге транспортных средств, отслеживании подозрительных транспортных средств и во многих других областях. Например, в некоторых городах Китая широкое признание получила новая технология VPLR, которая позволяет водителям оплачивать парковку с помощью электронного кошелька за короткое время, не выходя из машины. Плата за парковку с водителей может автоматически взиматься системами OCR (оптическое распознавание символов), которые могут распознавать номерные знаки.Однако иногда возникают ошибки, когда транспортное средство не идентифицируется или когда транспортное средство ошибочно идентифицируется как другое транспортное средство. Следовательно, устройство RFID (радиочастотная идентификация) и оборудование Bluetooth могут быть объединены для повышения эффективности распознавания [1–3]. Многие новые технологии, подобные этой, появляются и развиваются из-за меняющихся потребностей людей; необходимо усовершенствовать алгоритмы определения местоположения и распознавания номерных знаков для повышения эффективности управления транспортным средством. В целом процесс распознавания номерных знаков состоит из трех этапов: локализация номерного знака, сегментация символов, классификация и распознавание символов.Поскольку локализация номерного знака является первым и важным этапом процесса распознавания, результат напрямую влияет на точность сегментации символов и распознавания символов. Однако на номерной знак могут легко повлиять внешние факторы, такие как условия освещения, погода и фон; кроме того, большинство систем VPLR не в полной мере учитывают сложность фона и условий освещения при практическом применении, поэтому точное и эффективное определение местоположения и обнаружение номерного знака на исходных изображениях по-прежнему являются жизненно важными этапами и основными трудностями для успешного распознавания номерного знака [4–4]. 6].

    В настоящее время задача классификации и распознавания репрезентативных номерных знаков выполняется методами машинного обучения, такими как классификатор машины опорных векторов (SVM), и методами нейронных сетей, включая нейронную сеть обратного распространения ошибки (BPNN) [7–11]. В частности, многослойные нейронные сети и обучение обратному распространению подходят для чтения и распознавания номерных знаков транспортных средств [12–14]. Кроме того, поскольку исходные изображения большой размерности содержат избыточную информацию, лучше извлекать полезные характеристики изображения, а не использовать значение каждого пикселя изображений в качестве векторов признаков [15–17].Следовательно, метод выделения признаков играет важную роль в этих алгоритмах распознавания номерных знаков, которым необходимо извлекать различные наборы признаков в качестве входного слоя сети.

    За последние несколько лет многие исследователи использовали различные методы для извлечения признаков для описания различных персонажей. В [18] Afeefa et al. используйте пространственный пул иерархической временной памяти (HTM) для более точного и эффективного распознавания символов. Они представляют три алгоритма для извлечения признаков, но каждый из них имеет свои ограничения в распознавании некоторых символов.В [19] обнаружено, что алгоритм Position of Peaks может успешно распознавать английские числа. Однако он не может различить арабские числа 0, 1 и 6. В [20] представлен метод плотности пикселей, который основан на обработке пикселей вдоль вертикальных и горизонтальных линий, проведенных поперек символа, для достижения распознавания. В [21] предложенный алгоритм выводит строку, содержащую признак или набор комбинированных признаков, после процесса квантования, который может идентифицировать конкретный признак в различных обучающих наборах данных.В [22] гибридный метод извлечения номерного знака, основанный на статистике краев и морфологии, может быстро и точно определить область номерного знака. В [23] для описания каждого символьного объекта предложены вектор плотности вертикального перемещения (VTD) и вектор плотности горизонтального перемещения (HTD). Этот метод удобен для достижения узнаваемости и требует меньше времени; однако из-за сходных структур в разных символах предлагаемый алгоритм с трудом различает T и L, Z и E и некоторые другие группы.Таким образом, для улучшения распознавания номерных знаков необходимо предложить надежный алгоритм распознавания символов, основанный на эффективном методе извлечения признаков.

    Чтобы преодолеть проблему, заключающуюся в том, что признаки, извлеченные из символов, не могут четко описать детали, что приводит к распознаванию ошибок, и что количество извлеченных признаков настолько велико, что их реализация требует много времени, в этой статье предлагается надежная лицензия Алгоритм обнаружения номерных знаков и распознавания символов на основе новой комбинированной модели извлечения признаков и BPNN.Метод комбинированного извлечения признаков использует признаки VTD, HTD и признаки расстояния до края в качестве обучающих и обучающих образцов классификатора VPLR. По сравнению с традиционным методом обнаружения номерного знака и распознавания символов он имеет следующие особенности и преимущества: (1) Для улучшения распознавания был предложен надежный алгоритм обнаружения номерного знака и распознавания символов, основанный на новой комбинированной модели извлечения признаков и BPNN. эффективен по сравнению с алгоритмом VPLR. (2) Новая комбинированная модель извлечения признаков состоит из трех наборов признаков: двух наборов признаков плотности хода (VTD, HTD) и набора признаков расстояния до края, который содержит больше информации для обучения нейронной сети.(3) Предложенный алгоритм может эффективно определять и распознавать переменные номерные знаки и имеет хорошую совместимость с региональными различиями как при слабом освещении, так и при сложном фоне.

    Помимо этого вводного раздела, оставшаяся часть этого документа состоит из еще 4 разделов. В разделе 2 предлагается алгоритм обнаружения номера и сегментации символов с использованием предварительной обработки, точного позиционирования номерного знака и гистограммы проекции чисел преобразования.Затем в Разделе 3 описываются детали новой комбинированной модели извлечения признаков с BPNN. Кроме того, в Разделе 4 приводится анализ результатов полевых испытаний и экспериментов. Наконец, Раздел 5 завершает статью кратким изложением результатов, полученных в этой статье, и обсуждением будущей работы.

    2. Алгоритм определения номерного знака и сегментации символов
    2.1. Предварительная обработка оригинального изображения автомобиля

    Принимая во внимание фактические условия, в исходных изображениях автомобилей есть много помех, таких как размер изображения, освещение и качество изображения, которые серьезно влияют на эффективность распознавания.Для быстрого и точного определения номерного знака необходимо провести предварительную обработку исходных изображений. При этом исходные изображения захватываются с высоким разрешением (1250×750), что обеспечивает возможность обработки и распознавания с помощью предложенных алгоритмов как малого номерного знака, так и мелких символов на них. Исходное изображение автомобиля показано на рис. 1.


    На первом этапе преобразование серого изображения используется для преобразования цветного изображения в серое.Затем, учитывая, что уровень серого в области номерного знака явно не отличается от других областей изображения, применяется обработка растяжения уровня серого для повышения контраста между двумя частями. После этого извлекается набор областей-кандидатов после обнаружения краев, операции эрозии изображения и операции морфологического закрытия [24]. Все этапы предварительной обработки исходного изображения описываются следующим образом: (1) Прежде всего, исходное изображение преобразуется в серое изображение, что снижает вычислительные затраты.(2) Затем применяется обработка растяжения уровня серого для повышения контраста между областью номерного знака и другими частями изображения. (3) Края обнаруживаются с помощью оператора Робертса, чтобы выделить разницу между границей номерного знака и фоном. ( 4) Выполняется операция эрозии изображения и морфологическая закрытая операция, за исключением мелких частей, которые заведомо не являются частями области номерного знака.

    Соответствующий результат каждого шага показан на рисунке 2.

    2.2. Грубое извлечение областей-кандидатов номерного знака

    В предыдущем абзаце показано, что области-кандидаты (отмеченные белым цветом) номерного знака четко выделяются на фоне (отмечены черным цветом). Затем на следующем этапе информация о длине и ширине реального номерного знака будет записана для проверки областей-кандидатов один за другим, чтобы выбрать истинную область номерного знака. Поскольку размер контура китайского номерного знака составляет 140 мм 440 мм, соотношение составляет около 440/140≈3.15 [25], где заданием выбранного требования является соотношение сторон в пределах от 2 до 4. С помощью этого метода достигается приближенное отравление номерного знака. Все этапы грубого выделения областей-кандидатов номерного знака показаны следующим образом: (1) три области-кандидата отмечены разными цветами. (2) согласно предыдущему опыту и информации, упомянутой выше, наиболее вероятная область области номерного знака проверяется, который отмечен белым цветом, в то время как все другие области-кандидаты удаляются из изображения.(3) В соответствии с расположением области номерного знака определяется соответствующая позиция на изображении в оттенках серого.

    На рис. 3 показан результат каждого шага обработки.

    2.3. Точное позиционирование на основе метода горизонтальной и вертикальной интегральной проекции

    Для точного сегментирования и распознавания символа необходимо обработать приблизительное позиционирование номерного знака, чтобы получить точное позиционирование номерного знака.В данной работе используются горизонтальная интегральная проекция и вертикальная интегральная проекция [26]. Разность первого порядка по горизонтали переносится на грубое изображение местоположения для получения изображения точного горизонтального позиционирования. Горизонтальная интегральная проекция может быть описана следующим уравнением: где — значение пикселя изображения, — значение пикселя изображения, и — высота и ширина изображения, соответственно. Затем значение проекции названной строки можно получить путем накопления значения пикселя изображения для каждой строки, что можно изобразить следующим образом.

    Учитывая, что край изображения недостаточно гладкий, для эффективного определения границы используется среднее значение. Уравнение можно выразить следующим образом.

    Горизонтальная интегральная проекция изображения грубой локации показана на рисунке 4.


    После этой обработки статистика каждой строки сохраняется в массиве, где — значение соответствующей строки. Анализируя значение горизонтальной проекции, области символов обычно соответствуют промежуточным плотным и высоким областям, которые учитывают положение, а верхний и нижний края номерного знака соответствуют левой и правой областям, которые учитывают положение.Таким образом, номерной знак может быть расположен точно в вертикальном направлении. Здесь алгоритм описан следующим образом: (а) в соответствии с экспериментальными результатами установка 0,6 от максимального значения в качестве порога; (б) слева направо исследование массива, чтобы найти значение первого элемента, которое больше порога , снимая индекс значения как (c) справа налево, исследуя массив, чтобы найти значение первого элемента, которое больше порогового значения, снимая индекс значения как ; (d) извлекая изображение между ряд и ряд как точный яд в вертикальном направлении.

    Разница между грубым изображением и обработанным изображением показана на рис. 5; показано, что два винта были удалены, а рамки номерного знака в горизонтальном направлении все еще существуют.


    (a) Грубое изображение
    (b) Точное искаженное изображение в вертикальном направлении
    (a) Грубое изображение
    (b) Точное искаженное изображение в вертикальном направлении

    Аналогично, интеграл для точного определения номерного знака в горизонтальном направлении.Уравнение можно изобразить следующим образом: где — значение пикселя изображения, которое было обработано выше, — значение пикселя изображения, а — высота и ширина изображения соответственно. Затем значение проекции названного столбца можно получить путем накопления значения пикселя изображения для каждого столбца, что можно изобразить следующим образом.

    Учитывая, что край изображения недостаточно гладкий, для эффективного поиска границы используется среднее значение.Уравнение можно выразить следующим образом.

    Вертикальная интегральная проекция обработанного изображения показана на рис. 6.


    Здесь статистика каждого столбца сохраняется в виде массива, где — значение соответствующего столбца. Из рисунка 6 мы можем сделать вывод, что области символов в основном соответствуют пикам и впадинам, а некоторые небольшие части слева и справа соответствуют рамкам номерного знака. Затем мы можем использовать алгоритм для точного определения номерного знака в горизонтальном направлении, который можно описать следующим образом: (а) согласно экспериментальным результатам, установив 0.7 среднего значения в качестве порога; (b) слева направо, исследуя массив, чтобы найти значение первого элемента, которое больше порога, снимая индекс значения как; (c) справа налево, исследуя массив, чтобы найти значение первого элемента, которое больше порогового значения, снимая индекс значения как; (d) извлекая изображение между столбцом и столбцом как точное положение в горизонтальном направлении.

    Окончательное точное изображение отравления показано на рис. 7; видно, что изображение содержит ровно семь символов без какой-либо другой области.


    2.4. Метод сегментации символов с использованием количества чередующихся белых и черных

    После извлечения точного позиционного изображения номерного знака на этом этапе исследуется сегментация символов. Изображение номерного знака состоит из семи символов, точки и пробела между ними. Чтобы получить изображения, содержащие только каждый символ, естественно искать начальную и конечную точки каждого символа, поэтому представлен алгоритм, основанный на вычислении количества белых и черных преобразований на столбец.Шаг алгоритма описывается следующим образом: (а) изображение в градациях серого преобразуется в бинарное по методу Оцу [27]. (б) создается массив для хранения значения преобразования каждого столбца, где — индекс каждого столбца и является шириной изображения номерного знака. Начальные значения равны 0. (c) Каждое значение пикселя ищется в столбце сверху вниз; если значение пикселя меняется с 1 на 0 или с 0 на 1, это определяется как трансформация, после чего к соответствующему значению столбца добавляется единица; в противном случае исходное значение остается.(d) Нарисуйте гистограмму до тех пор, пока последний столбец не будет полностью обработан.

    Как показано на рис. 8, восемь односоединенных областей соответствуют семи символам и точке соответственно. Пробел между каждым регионом обозначает интервал между двумя соседними символами на номерном знаке. Таким образом, первый символ начинается с точки 1 (левый край) и заканчивается точкой А, отмеченной на рисунке 8. Таким образом, первый символ может быть выделен в пределах от столбца 1 до столбца А изображения.Второй символ начинается с точки B и заканчивается точкой C. Таким образом, второй символ может быть выделен в пределах от столбца B до столбца C изображения. Отметив, что точка D представляет собой точку, которую необходимо удалить, оставшееся изображение может начинаться с конечной точки точки, которая находится примерно на 2/3 расстояния от B до C от точки C. Таким образом, оставшиеся пять символы могут быть сегментированы один за другим. Окончательный результат сегментации показан на рисунке 9, который также был представлен в [28].



    3. Распознавание символов на основе элементов плотности хода с элементами расстояния до края
    3.1. Алгоритм извлечения признаков, основанный на методах VTD и HTD

    Традиционные элементы с плотным пересечением состоят из плотности горизонтального хода (HTD) и плотности вертикального хода (VTD), что было объяснено в [28]. Здесь для ясного описания процедуры извлечения признаков HTD используется символьный объект «N».

    Символ N выбирается после двоичной операции.Сканируя столбец и строку пикселей изображения один за другим и записывая количество изменений в черных и белых пикселях, правило отображается следующим образом: где начальное значение признака равно 0 и является значением пикселя изображения. В случае сканирования столбца символа «N» слева направо первый столбец чередуется между черным и белым один раз, поэтому соответствующее значение отмечено одной маленькой черной точкой в ​​​​рамке. Из рисунка 10(а) хорошо видно, что наибольшее количество чередующихся черных и белых пикселей приходится на один раз [28].Эти характеристические значения точно указаны в рамке. Слева направо получается ряд значений характеристик, которые можно записать как плотность вертикального хода (VTD). Таким же образом символьный объект «N» будет сканироваться сверху вниз, боковые части изображения изменятся с черного на белый дважды, а промежуточная часть — три раза. Набор значений характеристик будет записан как плотность горизонтального хода (HTD). VTD и HTD — это функции, используемые для распознавания символов, и они точно иллюстрируют особенности изображения целевых символов.

    Как показано на рисунке 10, векторы признаков HTD и VTD символа «N» равны «222222222223333333333333322222222222» и «111111111122111111111» соответственно. В этом методе можно получить векторы признаков всех букв и цифр. Поскольку извлечение признаков VTD и HTD основано на сканировании каждого столбца и строки изображения, размерами признаков VTD и HTD являются ширина и высота измеряемого символа. Нам известно, что чем больше размер целевого изображения, тем больше полезной информации оно содержит.В результате скорость распознавания будет выше в теории, а затраты времени на манипуляции будут больше, поэтому важно соблюдать баланс между скоростью распознавания и временем вычисления алгоритма. По результатам эксперимента окончательный оптимальный размер номерного знака составляет 35×20, т. е. размерности двух векторов признаков равны 35 и 20 соответственно. Для повышения скорости распознавания и эффективности системы все измеряемые изображения символов и шаблонные изображения символов нормализуются до размера 35×20.

    3.2. Алгоритм извлечения улучшенных признаков с использованием признаков расстояния до края

    Алгоритм, упомянутый выше, использует признаки VTD и HTD как два набора характеристических векторов. Однако при обработке некоторых слов, которые имеют схожую структуру плотности пересечения, таких как символ «E» и символ «Z», символ «T» и символ «L», они имеют одинаковые векторы признаков, что может привести к вводящим в заблуждение результатам в признание.

    Как видно из рисунка 11, как символ «E», так и символ «Z» имеют одинаковые векторы признаков VTD и HTD; следовательно, символы «E» и «Z» идентичны в векторах признаков, которые неразличимы [28].Чтобы решить эту проблему, предлагается другой набор функций, чтобы компенсировать недостаток традиционного алгоритма извлечения функций.


    Здесь предлагаемый метод извлечения признаков фокусируется на признаках расстояния до края. Шаг извлечения признаков расстояния до края можно описать следующим образом: (а) Сверху вниз ищите каждый пиксель строки слева направо изображения символа. (б) Найдите первый пиксель строки значение которого равно 1 (белый), запись индекса пикселя, установка его как , где и высота изображения символа.(c) Элементы массива состоят из вектора признаков.

    Алгоритм показан на рисунке 12. Таким образом, значения признака расстояния до края символа «Z» изменяются от 1 до , где — ширина изображения, а наибольшее значение признака расстояния до края символа «E» близки к 1, поэтому разница вектора признаков между двумя персонажами очевидна при добавлении этого набора признаков [28].


    Таким образом, в улучшенном алгоритме извлечения признаков были определены три разных набора признаков: плотность вертикального хода, плотность горизонтального хода и расстояние от левого края до первого белого пикселя.

    3.3. Классификация и распознавание символов номерных знаков с использованием нейронной сети обратного распространения ошибки

    Чтобы обучить хорошую модель производительности распознавания, необходимо собрать символы номерных знаков обучающих выборок. Наша цель — распознать китайские иероглифы, цифры 0-9 и английские буквы A-Z номерного знака. Образцы изображений символов номерного знака хранятся по разным классификациям в следующей папке в соответствии с соответствующей правильной информацией о символах.Например, набор обучающих образцов номерного знака китайского символа «», английской буквы «Е» и цифры «6» соответственно показан на рисунках 13(а), 13(б) и 13. (с). Они обозначают одно представление китайских иероглифов, английских букв и арабских цифр соответственно.

    Предлагаемый метод распознавания символов, основанный на признаках плотности хода с признаками расстояния до края, имеет хорошую производительность в реальном времени, а алгоритм удобен в реализации.Если он сочетается с нейронной сетью, точность распознавания, особенно точность распознавания похожих символов, будет дополнительно улучшена за счет использования специального процесса обучения нейронной сети. Здесь в качестве модели обучения выбрана BPNN [29–31]. Как исследовано в предыдущем абзаце, три набора векторов признаков могут описывать большинство характеристик целевых персонажей, и эти три набора векторов признаков могут быть объединены в качестве вектора, используемого в качестве входного вектора для проектирования и построения нейронной сети.Структура смешанного классификатора букв и цифр на основе BPNN показана на рисунке 14. (1) Количество нейронных узлов во входном слое: Нейронные узлы во входном слое определяются размерностью признаков, извлеченных из изображений. Размер изображений символов номерных знаков, используемых в этой статье, составляет 35×20. Другими словами, размер признаков HTD персонажа равен 35, размер признаков VTD персонажа равен 20, а размер признаков расстояния до края равен 35.Соединив три набора признаков в один вектор признаков, можно получить 90-мерный вектор в качестве входного вектора нейронной сети. Таким образом, входной слой имеет 90 узлов. (2) Количество нейронных узлов в выходном слое. Число нейронных узлов в выходном слое определяется общим количеством китайских иероглифов, английских букв и цифровых чисел, ожидающих классификации. В системе 26 английских букв, 10 цифровых чисел и 36 буквенно-цифровых символов, поэтому выходные слои имеют 26 узлов, 10 узлов и 36 узлов, соответствующих классификаторам английских букв, классификаторам цифровых чисел и классификаторам буквенно-цифровых символов соответственно.(3) Количество узлов нейронов в скрытом слое: количество узлов скрытого слоя определяется многими факторами, оказывающими большое влияние на производительность обучающей модели. Согласно экспериментальным результатам и эмпирической формуле, количество узлов классификатора английских букв равно 48, количество узлов классификатора цифровых чисел равно 27, а количество узлов смешанного классификатора букв и цифровых чисел равно 64.


    Для обучения нейронной сети, в эксперименте используется 100 изображений символов номерных знаков транспортных средств, из которых 80 изображений выбираются случайным образом в качестве обучающих образцов, а остальные 20 изображений выбираются в качестве тестовых образцов.Среднеквадратическая ошибка обучающей обработки смешанного классификатора букв и цифр представлена ​​на рисунке 15.


    4. Эксперимент и анализ

    Для проверки и проверки работоспособности предложенного алгоритма в этом разделе представлены полевые испытания. . Для демонстрации предлагаемого алгоритма обнаружения номерных знаков было проведено несколько экспериментов с использованием образцов с разным фоном. На рисунках 16(a) и 16(b) показаны реальные результаты обнаружения, сегментации и распознавания номерных знаков двух небольших семейных автомобилей.Как видно из рисунка 16, предложенный алгоритм обнаружения и распознавания номерного знака может эффективно определять местоположение номерного знака и выполнять функцию распознавания на сложном фоне.


    (a) Маленький семейный автомобиль коричневого цвета
    (b) Маленький семейный автомобиль белого цвета
    (a) Маленький семейный автомобиль коричневого цвета
    (b) Маленький семейный автомобиль белого цвета

    Кроме того, для улучшения представить результаты испытаний, разработана система распознавания автомобильных номеров.Все результаты обработки исходного изображения при более сложном и слабом освещении показаны на рис. 17. Как показано на рис. 17, предлагаемый алгоритм обнаружения и распознавания номерного знака может обнаружить и распознать номерной знак в условиях слабого окружающего освещения, поскольку изображение при обработка растяжения уровня серого устойчива к информации об освещении.


    (a) Семейный автомобиль SUV черного цвета
    (b) Семейный автомобиль SUV серебристого цвета
    (a) Семейный автомобиль SUV черного цвета
    (b) Семейный автомобиль SUV серебристого цвета

    Кроме того, 100 лицензий номерные знаки собираются на разном фоне и в разных условиях освещения, которые используются для проверки обнаружения номерных знаков и распознавания символов.В результате 95 номерных знаков идентифицируются полностью корректно. Коэффициент правильного распознавания номерных знаков составляет 95 процентов. Всего было измерено 700 допустимых символов, и 684 из них были правильно идентифицированы, что показывает, что уровень распознавания символов составляет 97,7 процента. Среднее время распознавания 100 образцов номерных знаков для одного номера составляет 707 мс. Кроме того, скорость распознавания букв и цифр и время их использования для одного символа суммированы и показаны в таблице 1, анализ которой также приведен в [28].

    97.7

    Объект Параметр Значение

    Письма Признание ставка (%) 96,1
    Распознавание Времена (мс) 45,6
    Числа Скорость распознавания (%) 97,8
    Время распознавания (мс) 48,8821
    Уровень признания (%) 97.7
    80489 50.3

    Затем, чтобы оценить предложенный алгоритм извлечения признаков, 100 номерных знаков, включая 50 процентов образцов, собранных авторами, и еще 50 процентов образцов, собранных из некоторых библиотек транспортных средств, используются для сравнения степени точности и времени выполнения нескольких представленных методов.По сравнению с традиционными методами предлагаемый алгоритм занимает доминирующее положение по скорости распознавания и времени вычислений. Экспериментальные результаты сведены в Таблицу 2. Предложенный алгоритм показывает точность 97,7% и время потребления 46,1 мс, превосходя три традиционных метода.

    90 888 90 976
    9089 6587

    Метод Особенности размерности Точность (%) Вычислительная времени (мс)

    Предложенный метод 90 97.7 46.1 46.1
    Обработка линии [12] 55 55 94.58 69.8
    95.
    95.6 95.6
    Плотность пикселей [14] 55 95.1 57.2

    Наконец, для дальнейшей проверки адаптивности и соответствияНомерной знак Гонконга состоит из английских букв и арабских цифр без китайских иероглифов. Из-за разницы в размере, модуле и шрифте между номерным знаком материкового Китая и номерным знаком САР Гонконг, представленный метод обнаружения номерного знака и извлечения признаков по-прежнему сложен. Результаты обнаружения, сегментации и распознавания номерных знаков нескольких гонконгских транспортных средств показаны на рисунке 18. Как видно из рисунка 18, алгоритм может точно обнаружить и распознать номерной знак Гонконга, что указывает на то, что предложенный алгоритм имеет хорошую совместимость с региональной разницей в номерном знаке.

    5. Заключение

    В этой статье представлен надежный алгоритм обнаружения номерных знаков и распознавания символов, основанный на комбинированной модели извлечения признаков и BPNN. Экспериментальные результаты показывают, что предложенный алгоритм обеспечивает хорошую производительность распознавания и совместимость при идентификации различных номерных знаков при слабом освещении и сложном фоне. По сравнению с тремя традиционными методами предлагаемый метод обеспечивает лучшую точность распознавания и трудоемкость выполнения с 97.7% и 46,1 мс. В будущей работе будет рассмотрено дальнейшее расширение системы VPLR за счет комбинации устройства RFID и оборудования Bluetooth для повышения точности распознавания и соответствия более сложным требованиям.

    Доступность данных

    Данные, использованные для поддержки результатов этого исследования, можно получить у соответствующего автора по запросу.

    Конфликт интересов

    Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

    Благодарности

    Эта работа частично поддержана Национальным фондом естественных наук Китая (грант No.61601228, 61803208, 61403210), Фонд естественных наук провинции Цзянсу (BK20161021, BK20180726), Национальная ключевая программа исследований и разработок Китая (грант № 2017YFB1103200) и Фонд естественных наук высшего учебного заведения Цзянсу (17KJB510031, 18KJ5B12000) и спонсируется Открытой программой Ключевой лаборатории оборудования и производства 3D-печати Цзянсу, номер позиции 3DL201607.

    Является ли Техас штатом с двумя плитами? Передние и задние номерные знаки (2019)

    Последнее обновление: 29 октября 2020 г.

    Опубликовано: 2 января 2018 г.

    Техас — штат с двумя номерными знаками, что означает, что водители должны иметь права таблички на передней и задней части своего автомобиля.Отсутствие переднего номерного знака означает, что полицейский может остановить вас в любое время, и вы можете получить штраф за то, что не показали номерной знак.

    Однако, если вы проедете где-нибудь в Техасе, вы увидите огромное количество автомобилей без передних номеров — и они могут проехать прямо мимо офицера и не быть остановленными. У производителей многих автомобилей нет даже предустановленных кронштейнов (а иногда и удобного места) для передних номерных знаков. Точно так же автомобили, купленные в других штатах, вряд ли будут иметь передние номерные знаки.

    Итак, стоит ли вам бежать за передним номерным знаком, если у вас его нет? В то время как юридический ответ «да», практический ответ «это зависит».

    За последние пять лет меня только один раз остановили за отсутствие переднего номера и отправили в путь с предупреждением. При этом, если я ехал на этой машине в районы с высоким уровнем преступности или возвращался на этой машине после вечерней выпивки, то я умоляю, чтобы меня остановили.Если вы не хотите давать полиции уважительную причину остановить вас в любое время, обязательно получите передний номерной знак.

    Если у вашего быстрого итальянского спортивного автомобиля, на котором вы ездите только по воскресеньям, нет переднего номерного знака, и вы не хотите портить переднюю часть своего автомобиля, вы можете решить, что следование этому конкретному закону не для вас – и давайте посмотрим правде в глаза, в любом случае вас, скорее всего, остановят за превышение скорости в этой машине.

    Просто важно понимать, что отсутствие переднего номера является нарушением, и за это вас могут остановить и оштрафовать.Последнее, что вы хотите, это быть остановленным из-за отсутствия переднего номерного знака, а затем офицер утверждает, что чувствует запах марихуаны, что приводит к обыску, в результате которого обнаруживаются улики и арест. Если есть шанс, что вас, пассажира или ваше транспортное средство не будут обыскивать, обязательно имейте передний номерной знак.

    Путаница по поводу того, нужны ли вам два номерных знака в Техасе

    В течение последних нескольких лет возникла путаница по поводу того, является ли Техас «штатом с двумя номерными знаками».«Юристы и неюристы в равной степени задавались вопросом, требует ли Техас двух номерных знаков на транспортных средствах. Краткий ответ — да.»

    До 2012 года было незаконным управлять транспортным средством, на котором не было ни переднего, ни заднего номерного знака. В 2012 году законодательные органы реорганизовали части Транспортного кодекса и при этом непреднамеренно отменили штраф за управление транспортным средством, не оборудованным двумя номерными знаками. В результате с января 2012 г. по сентябрь 2013 г. в соответствии с разделом 504.943 Транспортного кодекса Техаса требовалось два номерных знака, но не было штрафа за транспортные средства, у которых не было двух необходимых номеров.В то время офицеры не могли штрафовать автомобили, на которых не было двух номерных знаков; поэтому остановки, сделанные из-за отсутствия двух номерных знаков, можно было оспорить в суде.

    В девятнадцати из 50 штатов передний номерной знак не требуется. В остальных 31 штате, включая Техас, требуется передний и задний номерной знак. В каждом штате, граничащем с Техасом (Нью-Мексико, Оклахома, Арканзас и Луизиана), требуется отображать только задний номерной знак.

    В 2012 году Техасский институт транспорта A&M начал исследование того, зачем Техасу нужны два отдельных номерных знака. Исследование пришло к выводу, что «наличие второго номерного знака облегчает фотографирование тех, кто ездит по знакам «стоп» и на красный свет, не платит за проезд или выезжает из оставленных без присмотра платных гаражей и парковок, не заплатив. Связывание автоматических считывателей номерных знаков с базами данных также упрощает отслеживание преступников в электронном виде вместо того, чтобы человеческий глаз просматривал каждое изображение для идентификации номерных знаков.”

    Каковы последствия отсутствия переднего номерного знака в Техасе?

    Прежде всего, у офицера есть достаточная причина остановить ваш автомобиль в любое время, если у вас нет переднего номерного знака. (Примечание редактора: у меня уже много лет не было переднего номерного знака, и меня только однажды остановили за что-либо, кроме превышения скорости, но я решил взять на себя этот риск. транспортное средство или если вы садитесь за руль после хотя бы одной выпивки, вам следует настоятельно рассмотреть возможность наличия переднего номерного знака.)

    С 1 сентября 2013 г. в раздел 504.943 Транспортного кодекса Техаса, озаглавленный «Эксплуатация транспортного средства без номерного знака», были внесены поправки, предусматривающие наказание за отсутствие переднего номерного знака. В настоящее время управление транспортным средством, на котором нет двух номерных знаков, является правонарушением, а за отсутствие обоих номерных знаков предусмотрено наказание в виде штрафа в размере до 200 долларов США.

    Многим потенциальный штраф в размере 200 долларов может показаться недостаточным, чтобы просверлить переднюю часть нового автомобиля и добавить номерной знак.Однако важно понимать, что отсутствие переднего номерного знака не дает полиции достаточных оснований остановить ваш автомобиль в любое время.

    Лицо совершает правонарушение, если оно эксплуатирует на дороге общего пользования в течение периода регистрации автомобиль, на котором нет двух номерных знаков, и может быть признано виновным в правонарушении, наказуемом штрафом в размере не более 200 долларов США.

    Могу ли я поставить свой номерной знак на лобовое стекло автомобиля?

    Согласно разделу 504 Транспортного кодекса.943, размещение номерных знаков регулируется правилами Департамента общественной безопасности Техаса.

    Правило 217.27 Раздела 43 Административного кодекса Техаса предусматривает, что пассажирские транспортные средства должны иметь два номерных знака, один снаружи спереди и один снаружи сзади транспортного средства, которые надежно закреплены спереди и сзади транспортного средства в горизонтальном положении. на высоте не менее 12 дюймов от земли.

    Виден ли ваш номерной знак на расстоянии 50 футов?

    Вас также могут остановить за нарушение Транспортного кодекса 546.322, если ваш номерной знак плохо виден с 50 футов ночью.

    Свяжитесь с нами

    Мы надеемся, что эта информация была вам полезна. Если вы недавно были арестованы или обвинены в правонарушении или уголовном преступлении, связанном с нарушением правил дорожного движения, или вам нужен адвокат DWI из Форт-Уэрта, позвоните нам сегодня для бесплатной стратегической сессии. Во время этого звонка мы:

    • Обсудим факты вашего дела;
    • Обсудить связанные юридические вопросы, в том числе прямые и побочные последствия обвинения; и
    • Обсудите средства защиты, применимые к вашему плану, и в общих чертах обсудите наш подход к вашему делу.

    Позвоните нам по телефону (817) 203-2220 или вы также можете связаться с нами через Интернет.

    Автоматизированная система обнаружения и распознавания номерных знаков на основе вейвлет-разложения и CNN

    https://doi.org/10.1016/j.array.2020.100040Get rights and content сложная задача, которая играет важную роль в интеллектуальных транспортных системах (ИТС). Где его можно было бы использовать в качестве ядра в различных приложениях, таких как безопасность, управление трафиком и электронные платежные системы (например.грамм. оплата проезда по автостраде и оплата парковки). Для этой работы разработаны различные алгоритмы, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки для извлечения пластин из изображений при различных обстоятельствах. Однако сложность некоторых методов требует больших затрат на расчеты, что может занять много времени. В данной статье предлагается простой и эффективный метод решения проблемы обнаружения номерных знаков и распознавания символов. Номерной знак сначала обнаруживается на основе двумерного вейвлет-преобразования для извлечения вертикальных краев входного изображения.Сначала вычисляется высокая плотность вертикальных краев, чтобы обнаружить потенциальные области номерного знака. Затем эти потенциальные области проверяются с помощью классификатора пластинчатых/непластинчатых CNN. После обнаружения номерного знака символы сегментируются с помощью простого метода, основанного на пустом расстоянии между знаками. Наконец, эти кандидаты в символы классифицируются путем обучения другого классификатора CNN. Эксперименты проводились на автомобилях с марокканскими номерными знаками и показали высокую точность, где полученные результаты доходят до 99.43% по локализации и 98,9% по узнаваемости. Кроме того, эффективность и высокая точность предложенного метода были подтверждены путем сравнения с другими работами из литературы на разных наборах данных. Все процессы предлагаемого метода были реализованы на аппаратно-процессорной системе (HPS), расположенной в VEEK-MT2S, предоставленном TERASIC.

    Ключевые слова

    Ключевые слова

    87

    Обработка изображений

    Обнаружение лицензионных знаков

    Распознавание персонажа

    Vavlet Transform

    Вертикальные края

    Локальная энтропия

    Соединенный компонент

    CNN

    Собещения

    LPDR

    обнаружение лицензионов и распознавание

    его

    Транспортные системы

    2D-WD

    Двумерное вейвленое разложение

    CTC

    Подсудитель временной классификации

    CCA

    Connection Component Component

    CNN

    CONVONUTRAL NEURULE NETHER

    HPS

    Комбинированная система

    SVM

    Поддержка вектор

    ADABOOST

    Adaptive Boosting

    FPGA

    поле Programmable Gate Arrays

    LE

    ГАИ

    Рекомендуемые статьиСсылки на статьи (0)

    © 2020 The Authors.Опубликовано Elsevier Inc.

    Рекомендованные статьи

    Ссылки на статьи

    Лицензирование автомобилей — Объединенное правительство округа Виандотт и Канзас-Сити

    Auto Licensing является подразделением Казначейства. Независимо от того, являетесь ли вы владельцем автомобиля, мотоцикла, моторизованного велосипеда или грузовика, вам необходимо каждый год обновлять номерной знак через Управление казначейства округа Виандотт.Чтобы получить продление, вам необходимо заплатить государственный сбор за продление регистрации транспортного средства  и местный налог на имущество  на ваш автомобиль. Студенты военных и дневных отделений колледжей могут зарегистрироваться либо по месту своего законного проживания, либо по месту дислокации. Транспортные средства, зарегистрированные в другом государстве, должны перерегистрировать транспортное средство.

    Для получения дополнительной информации обращайтесь в наш офис: (913) 573-2823 или в Колл-центр.


    Канзас-Сити, Отдел казначейства штата Канзас и Департамент транспортных средств, операционные изменения в ответ на COVID-19

    Автомобильные службы в пристройке округа Виандотт (8200 State Avenue) перейдут на личное обслуживание по предварительной записи только для новых прав собственности и услуг по регистрации транспортных средств.

    Переход является частью текущих усилий округа по повышению общественной безопасности и снижению распространения COVID-19. Система предварительной записи повысит общественную безопасность, предотвратив скопление людей в дополнительном офисе.

    Клиенты, которым требуются услуги регистрации нового права собственности или транспортного средства, могут назначить время встречи онлайн, нажав «Забронировать сейчас» ниже:

    .

    Забронировать

     Часто задаваемые вопросы по автомобилям и казначейству

    Title Работы на вновь приобретенном транспортном средстве по-прежнему можно выполнять, не приезжая в офис.Чтобы начать, выберите ссылку ниже:  

    Запрос на право собственности на недавно приобретенный автомобиль

    Исполнительный указ штата Канзас 20-55, 20-49 и 20-36 можно найти здесь

    Экономьте время, обновляйте онлайн. Загрузите официальное приложение myWyco из Apple App Store или Google Android Play Store или посетите сайт www.mywyco.wycokck.org.


    Единое государственное обследование автотранспортных средств — (НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ, чтобы пройти онлайн-опрос)!


    Пожалуйста, запросите копию вашей текущей регистрации или перепечатку вашей текущей регистрационной наклейки по электронной почте, телефону или лично (вам не нужно ждать в очереди).

    1. Отправьте запрос по электронной почте  [email protected]
    2. Позвоните в Казначейство по телефону (913) 573-2821 Обратите внимание, что объем наших звонков очень большой, поэтому возможны задержки.
    3. Прийти в офис и запросить лично

    Коммерческие автомобили Изменения:

    Вступает в силу с 01.02.2019 : Все операции с коммерческими автомобилями необходимо планировать только по предварительной записи.В системе онлайн-регистрации и системе очереди в офисе больше не будет очереди билетов CMV.

    Чтобы назначить встречу с одним из членов команды округа Виандотт, , отправьте электронное письмо по адресу: [email protected] .

    Это изменение упростит потребности этих типов бизнес-транзакций и повысит качество обслуживания клиентов, которое мы можем предоставить еще до того, как транзакция будет обработана.

    Вступает в силу с 15 августа 2018 г.: Департамент доходов штата Канзас перешел на новый процесс производства цифровых номерных знаков.(ДЛПП).

    Что это?

    Номерной знак с цифровой печатью будет напечатан «по требованию». Печать номерного знака избавляет от необходимости хранить номерной знак в Казначействе округа.

    Когда моя тарелка будет отправлена?

    Ваш новый номерной знак с цифровой печатью будет отправлен на ваш адрес в течение (10-14) рабочих дней.

    Как я узнаю состояние своего номера?

    Клиенту будет отправлено электронное письмо и/или текст, уведомляющий о статусе его номера.

    Вступает в силу с 13 октября 2014 г.:  Письменная доверенность потребуется при ведении бизнеса с автотранспортными средствами от чьего-либо имени или от имени компании. Доверенность может быть оригиналом, копией или отправлена ​​по факсу непосредственно по номеру (913) 573-2890 (офис DTN) или (913) 573-8554 (пристройка). Если вы используете доверенность на несколько транспортных средств, вы должны предоставить доверенность для каждого транспортного средства. Мы больше не будем принимать копию чьего-либо удостоверения личности в качестве доверенности на другого человека.Это мандат штата Канзас, а не требование округа. Это НЕ относится к продлению регистрации. Щелкните ссылку ниже с надписью «формы», чтобы получить форму доверенности (TR-41).


    Отказ от ответственности Министерства финансов:

    «Мы оставляем за собой право досрочно прекратить работу над титулом, когда бизнес-требования превышают нашу способность обрабатывать всех клиентов».
    Важные примечания:
    Плата в размере 5,00 долларов США будет взиматься в обоих местах за любое прохождение продления (в офисе).Для повышения эффективности каждый офис будет обслуживать всех клиентов (за исключением клиентов коммерческого автотранспорта — только по предварительной записи) по одной линии. Мы настоятельно рекомендуем всем клиентам занять свое место в очереди онлайн до прихода в офис. Клиенты коммерческого транспорта обслуживаются только по предварительной записи. (Адрес электронной почты для записи на прием: [email protected])

    При оплате кредитной картой штат Канзас взимает комиссию в размере 2,5 % от общей суммы транзакции в качестве платы за обработку.Сюда входят транзакции, обрабатываемые онлайн и лично. Если вы продлеваете подписку онлайн, вы можете оплатить ее электронным чеком за комиссию в размере 1,25 доллара США. Дополнительная комиссия за оплату чеком сделки в офисе или оплату наличными не взимается. Мы не принимаем платежи по телефону.

    Выписывайте чеки в Казначейство округа Виандотт.

    Для всех транзакций требуется действительное удостоверение личности с фотографией государственного образца и действующее подтверждение страховки.

    .

    alexxlab / 02.02.1989 / Авто

    Добавить комментарий

    Почта не будет опубликована / Обязательны для заполнения *