RECONHECIMENTO ÓPTICO DE PLACAS DE VEÍCULOS: UMA ABORDAGEM PARA APRIMORAR O GERENCIAMENTO DE ENTRADAS E SAÍDAS EM PÁTIOS

• Autor(a) principal: Schoeninger, Fáiza Letícia
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNIVATES (Biblioteca Digital da Univates - BD)
• dARK ID: ark:/54042/0013000003zp5
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10737/4304
• topic: ENG; gerenciamento de veículos; reconhecimento óptico de placas; processamento de imagens; vehicle management; optical plate recognition; image processing

O gerenciamento de veículos envolve a organização e controle eficiente de frotas, visando otimizar a utilização dos veículos, garantir a segurança, reduzir custos e melhorar a eficiência operacional. Dentro do contexto industrial, que abrange uma variedade de setores, esse gerenciamento estende-se à organização e controle de acesso de veículos, visando assegurar a agilidade, segurança e eficiência na gestão de pátio. No entanto, em muitas indústrias, esse processo de gerenciamento é realizado de forma manual, causando a demora e ineficiência do procedimento, levando a erros de registro, longos períodos de espera para os motoristas e sobrecarga nas portarias. Levando-se em consideração estes aspectos, propôs-se um sistema de reconhecimento óptico de placas de veículos para validação automatizada de acesso. Esse sistema pretende otimizar fluxos, garantir a segurança e melhorar a eficiência do processo. Para tanto, construiu-se uma arquitetura de projeto, que abrange as áreas de conhecimento de processamento de imagens, reconhecimento óptico de caracteres (OCR), Deep Learning e controle de acesso via software. Tanto para o reconhecimento das placas, quanto para a leitura dos caracteres presentes nestas, utilizou-se tecnologias como TypeScript, Python, algoritmo YOLO, OCR e Google Cloud Platform. No que diz respeito ao controle de acesso, adotou-se tecnologias como TypeScript, MySQL e aproveitou-se os resultados obtidos pelo reconhecimento prévio das placas. Nesse sentido, a implementação do projeto possibilitou o reconhecimento automático de veículos por meio do processamento de imagens e análise de atributos, como placas de identificação e autorizações de entrada. Ao final, o experimento foi validado com 287 veículos distintos estacionados em empresas de pequeno e médio porte de diversos segmentos, sendo que, uma das principais empresas utilizadas, é do segmento de nutrição animal, que atualmente realiza o processo de gestão de pátio e entrada de veículos de forma manual. Dessa forma, foi possível validar que a solução atingiu um processamento eficiente do reconhecimento de placas e do gerenciamento de acesso em um tempo de processamento consideravelmente baixo, onde obteve-se um tempo médio de processamento total de 11,1 segundos. Outro ponto importante, refere-se a assertividade, a qual atingiu 91,85%, e mostrou-se aceitável, contribuindo, também, para a minimização de erros de registro e proporcionando, consequentemente, um aumento na segurança e confiabilidade dos dados.