Localização e reconhecimento de caracteres em placas de automóveis

Este trabalho visa a discutir técnicas de visão computacional aplicadas ao processo de reconhecimento automático de placas de automóveis, bem como a apresentar uma solução simples e eficiente para localização, segmentação e reconhecimento dos caracteres. O sistema apresentado é dividido em três módulos principais: Localização, Segmentação e Reconhecimento. Imagens em escala de cinza são as entradas do sistema e uma sequência de sete caracteres constitui a saída. A etapa de Localização é baseada na busca de regiões da imagem de maior concentração de mudanças bruscas de intensidade, regiões em que o contraste claro-escuro é constantemente observado, ou seja, a porção da imagem em que se encontram os caracteres da placa do automóvel. A etapa de Segmentação consiste em processar a imagem, aplicando filtros espaciais e operações morfológicas, de modo a obter uma imagem binária sem ruído e com os sete objetos bem definidos. A etapa de Reconhecimento consiste em analisar cada objeto em comparação com um conjunto de máscaras que indicarão a identificação dele entre os 36 caracteres alfanuméricos. Neste trabalho, apresentamos uma discussão aprofundada acerca da importância e aplicabilidade dos sistemas de reconhecimento automático de placas de automóveis. Os resultados obtidos com o sistema proposto são satisfatórios tanto em termos de eficiência quanto em termos de velocidade de processamento, apesar de este não ser o foco do trabalho. Baseamos os objetivos deste trabalho no equilíbrio simplicidade-eficiência, buscando a formulação de um algoritmo simples e intuitivo que apresente, ao mesmo tempo, alta taxa de acerto. Separadamente, cada módulo apresenta taxa de acerto próxima de 90%. Foram utilizados cinco diferentes bancos de imagens, com características próprias, como qualidade da fotografia e posição/inclinação da placa na imagem. A taxa de acerto do sistema completo é de mais de 80% em alguns testes. Apresentamos, nas discussões finais, pontos positivos e negativos deste trabalho, indicando sugestões de pesquisas que devem elevar a taxa de acerto obtida

Palavras-chave em Inglês

ANPR
LPR
OCR
Plate recognition
Image processing
Computer vision

Resumo em Inglês

This work discuss techniques of computer vision applied to the process of automatic recognition of license plates, and provides a simple and efficient solution for localization, segmentation and character recognition. The system presented is divided into three main modules: Localization, Segmentation and Recognition. Grayscale images are the inputs for the system and a sequence of seven characters is the output. The Localization stage is based on the search of image regions of highest concentration of abrupt changes in intensity, areas where the light-dark contrast is observed constantly, i.e. the portion of the image where the characters of the license plate are found. The Segmentation step consists in processing the image by applying spatial filtering and morphological operations in order to obtain a binary image without noise and the seven objects well defined. The stage of Recognition consists in examining each object in comparison with a set of masks that indicate his identification between the 36 alphanumeric characters. In this paper we present a detailed discussion about the importance and applicability of the automatic recognition of license plates. The results obtained with the proposed system are satisfactory both in terms of efficiency and in terms of processing speed, although this is not the focus of the work. The present study aimed at balancing simplicity and efficiency, by formulating a simple and intuitive algorithm that submits, at the same time, high success rate. Each single module has an accuracy rate around 90%. Five different image banks, with their own characteristics, such as picture quality and position/tilt of the license plate in the image. The accuracy rate of the whole system is over 80% in some tests. We present, in the final discussions, positive and negative aspects of this work, suggesting guidelines of research that should increase the hit rate obtained

Arquivos

AVISO - A consulta a este documento fica condicionada na aceitação das seguintes condições de uso:
Este trabalho é somente para uso privado de atividades de pesquisa e ensino. Não é autorizada sua reprodução para quaisquer fins lucrativos. Esta reserva de direitos abrange todos os dados do documento bem como seu conteúdo. Na utilização ou citação de partes do documento é obrigatório mencionar nome(s) do(s) autor(es) do trabalho.

Oliveira_Leonardo_Augusto_de.pdf (4.13 Mbytes)

Data de Publicação

2011-11-16

Número de visitas

1792

Número de downloads

2355