Localização e Leitura Automática de Caracteres Alfanuméricos - Uma Aplicação na Identificação de Veículos

Eng. M.Sc. Fernando Peixoto Coelho de Souza

Curso de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica - CPGEE.

Porto Alegre, 2000.

Resumo:
Sistemas de visão artificial são cada vez mais usados para auxiliar seres humanos em diferentes tarefas. Estes sistemas são capazes de reconhecer padrões previamente ensinados em uma imagem complexa. A leitura automática é uma das mais atraentes tarefas nesta área, sendo que uma máquina com esta capacidade pode reconhecer objetos que possuam caracteres em sua identificação.
Na área de trânsito, a identificação de veículos através da leitura de sua placa de licença vem conquistando cada vez mais espaço. No início dos anos cinqüenta, este conceito era usado para estudar o tempo de duração de viagens entre origem e destino. Os primeiros métodos utilizados eram baseados em observadores que anotavam as placas dos veículos e os tempos correspondentes em um papel ou fita gravada. As placas eram manualmente comparadas mais tarde, e os tempos de viagem calculados. O crescente avanço tecnológico tem aumentado substancialmente a precisão e facilidade desta técnica permitindo sua utilização na identificação de veículos infratores e em situação irregular, e no controle de pedágios e estacionamentos pagos.
Este trabalho envolve o estudo de diversas técnicas de processamento e análise de imagem culminando no desenvolvimento de um sistema capaz de localizar e reconhecer os caracteres contidos numa placa de licença de um veículo. A imagem é previamente analisada por um algoritmo de procura por variações tonais padronizadas de maneira a restringir a área de análise do algoritmo principal do sistema. Este, por sua vez, binariza a imagem através de um algoritmo adaptativo e busca elementos que possuam dimensões próximas às dimensões esperadas dos caracteres da placa. O sistema busca encontrar uma seqüência de caracteres de dimensões aproximadamente iguais e para isso, varia um valor de limiar no processo de binarização conferindo maior robustez ao algoritmo. Uma vez encontrado um grupo de dígitos que satisfaçam alguns critérios pré-definidos, os caracteres são redimensionados e apresentados a duas redes neurais, uma para as letras e outra para os números.
O sistema desenvolvido foi testado com um conjunto de 500 imagens com diferentes características e tipos de distribuição de luz sobre a superfície da placa. O sistema apresentou 97,7 % de sucesso na localização das placas e 91,3 % na extração correta dos caracteres nela contidos. Estes valores são aproximadamente 20 % superiores aos resultados apresentados por um sistema comercial israelense também testado com o mesmo banco de imagens. Os resultados obtidos com as rede neurais no reconhecimento dos caracteres 81,3 %, e no reconhecimento das placas 37,5 %, não foram satisfatórios, sendo necessário um estudo mais aprofundado nesta área.

Abstract:
Artificial vision systems are used more and more to aid human beings in different tasks. These systems are capable to recognize patterns previously taught in a complex image. The automatic reading is one of the most attractive tasks in this area, and a machine with this capacity can recognize objects that possess characters in its identification.
In the traffic area, the identification of vehicles through the reading of its license plate has been conquering more space. In the beginning of the fifties, this concept was used to study the time of duration of trips between origin and destiny. The first used methods were set in observers that wrote down the plates of the vehicles and the corresponding times in a paper or recorded tapes. The plates were compared manually later, and the time of the trip was calculated. The technological progress has been increasing the precision and easiness of this technique substantially allowing its use in the offenders vehicles' identification and in irregular situation, and in the control of tolls and parkings.
This work involves the study of several processing techniques and image analysis culminating in the development of a system capable to locate and to recognize the characters contained in a vehicle license plate. The image is analyzed previously by a search algorithm by standardized tonal variations in way to restrict the area of analysis of the main algorithm of the system. This, for its time, binarizes the image through an adaptative algorithm and it looks for elements that possess close dimensions to the expected dimensions of the plate's characters. The system searches for a sequence of characters of approximately same dimensions and for that, it varies a threshold value in the binarization process confering larger robustness to the algorithm. Once found a group of digits that satisfy some previously defined approaches, the characters are redimensioned and presented to two neural networks, one for the letters and another for the numbers.
The developed system was tested with a group of 500 images with different characteristics and types of light distribution on the surface of the plate. The system presented 97,7% of success in the location of the plates and 91,3% in the correct extraction of the characters contained in it. These values are approximately 20% superiors to the results also presented by an Israeli commercial system tested with the same image bank. The results obtained with neural networks in the recognition of the characters were successful in 81,3%, and in the recognition of the plates 37,5%, they were not satisfactory, being necessary a study more deepened in this area.

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