Sistema inteligente de reconhecimento automÃtico de placas de veÃculos

• Main Author: Cassius Mazzo Laprano
• Publication Date: 2007
• Format: Master thesis
• Language: por
• Source: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFC
• Download full: http://www.teses.ufc.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=2070
• topic: Processamento de imagns; reconhecimento de padrÃes; inteligÃncia artificial; redes neurais; reconhecimento automÃtico de veÃculos em movimento; diversos sistemas de aquisiÃÃo de imagem; Image Processing; Artificial Intelligence; Neural Networks; Moving Vehicles Automatic Recognition; Diverse Images Acquisition Systems; TELEINFORMATICA

Esta dissertaÃÃo trata da localizaÃÃo de placas de licenciamento brasileiras de veÃculos particulares. Imagens de carros em movimento, advindas de diversos sistemas analÃgicos de fiscalizaÃÃo de trÃnsito, foram usadas para testar os algoritmos. Estas imagens foram digitalizadas por um scanner e convertidas para o formato JPG ou JPEG (Joint Photographic Experts Group). O sistema proposto à classificado como sistema de reconhecimento de placa de licenciamento veicular (SRPLV), cujo propÃsito à a fiscalizaÃÃo de trÃnsito. O sistema à capaz de identificar a placa de veÃculos que avanÃaram sinais vermelhos ou excederam o limite de velocidade. VÃrios algoritmos, que constituem o sistema, foram analisados e comparados com o desempenho de algoritmos similares presentes na literatura. As principais contribuiÃÃes deste trabalho sÃo: o algoritmo de localizaÃÃo da placa, baseado em uma rede neural; a utilizaÃÃo do algoritmo Min/Max no pÃs-processamento das imagens binÃrias, e o uso do mÃtodo das linhas e colunas na etapa de separaÃÃo dos caracteres. Para avaliar o desempenho do sistema, testes foram realizados usando os dois mÃtodos propostos para a localizaÃÃo, baseados na correlaÃÃo mÃxima e em uma rede neural sem realimentaÃÃo. ConcluÃmos que o Ãltimo apresentou resultados superiores ao primeiro, de acordo com os resultados obtidos para o conjunto de imagens utilizadas.