Identificação óptica de caracteres de placas de trânsito.
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2015 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG |
Texto Completo: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/18510 |
Resumo: | O presente estudo tem como objetivo o desenvolvimento de um sistema que permita a identificação de uma placa de automóvel recebendo como entrada uma imagem contendo o veículo. O sistema deve detectar uma placa na imagem e reconhecer os caracteres. Para isto fez-se uma pesquisa bibliográfica em visão computacional, processamento de imagens digitais e reconhecimento de padrões. As ferramentas computacionais utilizadas foram o ambiente de programação Visual Studio, a biblioteca OpenCV e o software Tesseract. Para a detecção da placa na imagem utilizou-se um treinamento de Haar. Em seguida a imagem da placa foi separada do todo e processada. Após o processamento a imagem foi submetida ao reconhecedor de caracteres. O processo de detecção da placa na imagem atingiu uma precisão de 50%. Um dos algoritmos testados separou a imagem da placa e seus caracteres adequadamente. Entretanto o identificador de caracteres produziu resultados aquém do esperado. A causa provável é que o Tesseract precisa ser treinado para a fonte das placas após o processamento da imagem. |
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Identificação óptica de caracteres de placas de trânsito.Optical character identification of traffic signs.Identificação ópticaPlacas de automóvel - caracteres - identificaçãoVisão computacionalOptical Character Recognition - OCROCRVisual StudioBiblioteca OpenCVTesseract - OCRProcessamento de imagensDetecção de caracteresCascata de HaarAlgoritmo MirashiOptical identificationLicense plates - characters - identificationComputer visionOptical Character Recognition - OCRVisual StudioOpenCV LibraryTesseract - OCRImage processingCharacter detectionHaar WaterfallMirashi algorithmEngenharia Elétrica.O presente estudo tem como objetivo o desenvolvimento de um sistema que permita a identificação de uma placa de automóvel recebendo como entrada uma imagem contendo o veículo. O sistema deve detectar uma placa na imagem e reconhecer os caracteres. Para isto fez-se uma pesquisa bibliográfica em visão computacional, processamento de imagens digitais e reconhecimento de padrões. As ferramentas computacionais utilizadas foram o ambiente de programação Visual Studio, a biblioteca OpenCV e o software Tesseract. Para a detecção da placa na imagem utilizou-se um treinamento de Haar. Em seguida a imagem da placa foi separada do todo e processada. Após o processamento a imagem foi submetida ao reconhecedor de caracteres. O processo de detecção da placa na imagem atingiu uma precisão de 50%. Um dos algoritmos testados separou a imagem da placa e seus caracteres adequadamente. Entretanto o identificador de caracteres produziu resultados aquém do esperado. A causa provável é que o Tesseract precisa ser treinado para a fonte das placas após o processamento da imagem.This study aims to develop a system to identify an automobile license plate receiving as an input an image containing a picture of the vehicle. The system should detect the plate in the image and recognize the characters. In order to do this, a bibliographic research was carried out in computer vision, digital image processing and pattern recognition. The Visual Studio programming environment, the library OpenCV and the software Tesseract were the computational tools used to accomplish the objective. For the detection of the plate in the image, a Haar training was applied. After detection, the image of the plate was separated from the rest and processed and then submited to the character recognition phase. The process of detection reached a precision of 50% and one of the algorithms tested separated the image from the plate and its characters adequately, however the character identifier produced results which were below the expected threshold. The likely cause for that is that Tesseract needs to be trained in the specific font used in the plates after image processing has been carried out.Universidade Federal de Campina GrandeBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIUFCGMORAIS, Marcos Ricardo Alcântara.MORAIS, M. R. A.http://lattes.cnpq.br/6425114303423453SILVA, Jaidilson Jó da.SILVA, J. J.CARVALHO, Emmanuel Aires Urquiza de.2015-052021-05-03T17:04:22Z2021-05-032021-05-03T17:04:22Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/18510CARVALHO, Emmanuel Aires Urquiza de Carvalho. Identificação óptica de caracteres de placas de trânsito. 2015. 74f. (Trabalho de Conclusão de Curso - Monografia), Curso de Bacharelado em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática , Universidade Federal de Campina Grande – Paraíba - Brasil, 2015. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/18510porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCG2021-05-03T17:05:34Zoai:localhost:riufcg/18510Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bdtd.ufcg.edu.br/PUBhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/oai/requestbdtd@setor.ufcg.edu.br || bdtd@setor.ufcg.edu.bropendoar:48512021-05-03T17:05:34Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)false |
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O presente estudo tem como objetivo o desenvolvimento de um sistema que permita a identificação de uma placa de automóvel recebendo como entrada uma imagem contendo o veículo. O sistema deve detectar uma placa na imagem e reconhecer os caracteres. Para isto fez-se uma pesquisa bibliográfica em visão computacional, processamento de imagens digitais e reconhecimento de padrões. As ferramentas computacionais utilizadas foram o ambiente de programação Visual Studio, a biblioteca OpenCV e o software Tesseract. Para a detecção da placa na imagem utilizou-se um treinamento de Haar. Em seguida a imagem da placa foi separada do todo e processada. Após o processamento a imagem foi submetida ao reconhecedor de caracteres. O processo de detecção da placa na imagem atingiu uma precisão de 50%. Um dos algoritmos testados separou a imagem da placa e seus caracteres adequadamente. Entretanto o identificador de caracteres produziu resultados aquém do esperado. A causa provável é que o Tesseract precisa ser treinado para a fonte das placas após o processamento da imagem. |
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