Reconhecimento automático de placas veiculares brasileiras em ambientes não controlados

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Dueñas Salazar, José Alexander
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/186149
Resumo: Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2017.
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spelling Reconhecimento automático de placas veiculares brasileiras em ambientes não controladosEngenharia de sistemasSistemas de reconhecimento de padrõesDissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2017.Um dos tópicos mais importantes dentro dos Sistemas Inteligentes de Transporte (ITS, Intelligent Transport Systems) é o Reconhecimento Automático de placas veiculares (ALPR, Automatic License Plate Recognition), sendo parte fundamental em sistemas como: pedágios eletrônicos, análise de tráfego, contagem e rastreamento de veículos e monitoramento de infrações (fiscalização). O ALPR é uma combinação de diferentes módulos onde estão envolvidas técnicas de detecção de objetos, processamento de imagens e reconhecimento de padrões (Pattern recognition) e tem como principal objetivo extrair as placas de uma imagem de entrada e reconhecer os caracteres que nela se encontram. Nesse contexto, são três as fases que compõem o ALPR: localização e detecção da placa, segmentação dos caracteres e reconhecimento dos caracteres. Em cada uma dessas fases apresentam-se problemas a serem considerados, como variações nos tamanhos das placas, variação do contraste, ângulos variantes, sujeiras, diferentes tipos de letras e semelhança dos caracteres. Embora na literatura encontram-se métodos para o ALPR, muitos deles são desenvolvidos sobre bancos de imagens capturadas em ambientes controlados onde as condições de luz, contraste, ângulo e distância de captura sempre são as mesmas. A resposta desses métodos sobre imagens capturadas em ambientes urbanos, onde são apresentadas condições climáticas cambiantes e luminosidade variante (ambientes não controlados), não é boa. Assim, neste trabalho é apresentado um método para o reconhecimento de placas veiculares Brasileiras em ambientes não controlados, neste caso rodovias da cidade de São Paulo, tendo como base um banco de imagens fornecido pela empresa Brasileira Brascontrol.Abstract : One of the most important topics within intelligent transport systems is the automatic recognition of vehicle license plates, because it is a fundamental part in systems such as: electronic tolls, analysis and control of the traffic, vehicle counting and monitoring of traffic violations.The ALPR is a combination of different modules that involve techniques of object detection, image processing and pattern recognition. Its main objective is to extract the vehicular plates in an entrance image, and recognize the characters that compose them. In each one of these phases Problems such as variations in plate sizes, contrast variations, varying angles, dirt, and different kinds of letters and similarity of characters are found. Although ALPR methods can be found in the literature, many of them are developed on images captured in controlled environments, where light conditions, contrast, angle and capture distance are always the same. The response of those methods on images captured in urban environments where changing climatic conditions and varying luminosity (uncontrolled environments) are present is not good. Thus, in this work a method is proposed for the recognition of Brazilian vehicular plates in uncontrolled environments, in this case, avenues of the city of São Paulo, based on a database of images provided by the Brazilian company BrasControl.Stemmer, Marcelo RicardoUniversidade Federal de Santa CatarinaDueñas Salazar, José Alexander2018-05-11T17:25:16Z2018-05-11T17:25:16Z2017info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis133 p.| il., gráfs.application/pdf351445https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/186149porreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2018-05-11T17:25:16Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/186149Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732018-05-11T17:25:16Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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