Projeto SIAV - Sistema de Identificação Automática de Veículos (versão 1.0)



Objetivos

   Este projeto visa dotar uma máquina da capacidade de localizar e interpretar o conteúdo da placa de um veículo qualquer através da utilização de técnicas de processamento de imagens e inteligência artificial.

Algumas aplicações deste tipo de sistema são:


Descrição

   No desenvolvimento do sistema de identificação de veículos, algumas etapas mereceram atenção especial:

Plataforma de desenvolvimento

A plataforma de desenvolvimento do projeto foi um microcomputador PC e o software foi desenvolvido em C++ para Windows 95. Este computador, equipado com uma placa digitalizadora de vídeo, permite a aquisição de imagens com resolução de 320x 240 pixels. A figura abaixo mostra o aplicativo desenvolvido.

 

fig. Interface gráfica do sistema


Algoritmo de localização da placa

O algoritmo de localização da placa pode ser dividido em dois procedimentos:

1) No primeiro procedimento temos a localização da placa através dos algoritmos abaixo:

Nesta etapa, temos como resultado as coordenadas do provável local da placa.

2) No segundo procedimento há a confirmação do local através da análise do número de dígitos encontrados:

Como resultado final temos a confirmação do local correto.

fig. seleção dos dígitos


Segmentação e redimensionamento dos caracteres

Uma vez encontrada a placa é necessário segmentar os caracteres a fim de separá-los do resto da imagem e redimensioná-los para a rede neural. Foi utilizada uma técnica de crescimento controlado, dentro de cada entidade encontrada na área da placa, e um conjunto de heurísticas para descartar ruídos indesejáveis e selecionar corretamente os caracteres.

fig. placa binarizada

fig. placa segmentada - 7 entidades encontradas

Reconhecimento dos caracteres através de uma rede neural

Uma topologia de rede neural feedforward utilizando o algoritmo backpropagation para treinamento foi escolhida. Foram desenvolvidas duas redes distintas, uma para os caracteres e outra para os algarismos, com 255x26 x26 e 255x10x10 neurônios nas camadas de entrada xescondidaxsaída respectivamente.


Resultados Preliminares      O sistema foi testado com um conjunto de 300 imagens e comparado à uma versão demonstração de um software comercial israelense - See/Car. As imagens utilizadas no teste possuem as seguintes características:

See/Car:

SIAV:

O sistema desenvolvido possui um bom desempenho em ambientes com diferentes tipos de iluminação. O tempo de processamento de cada imagem é dependente da complexidade da imagem analisada e pode variar entre 1.4 e 130s (processador K6-2 400 MHz com 64 MB de RAM).

A baixa taxa de acertos no reconhecimento dos caracteres, deve-se, entre outras coisas, ao deficiente banco de amostras utilizadas no seu treinamento. Estão sendo feitos esforços para a formulação de um banco de dados apropriados e uma descrição mais eficiente dos caracteres para a rede.

Download do software DEMO (760 Kb).



Equipe

Mestrando: Fernando P. Coelho de Souza (Concepção do sistema, algoritmo e programação)
Prof. Orientador: Dr. Altamiro Amadeu Susin
Bolsista de iniciação científica: Francisco Roberto Peixoto Socal (Interface gráfica)
Bolsista de iniciação científica: Rodrigo Possamai Bastos (Coleta de dados)
Informações: paladino@iee.ufrgs.br, suzim@iee.ufrgs.br

Apoio

Este projeto obteve apoio do CNPq no financiamento das bolsas, e da empresa Compuletra (Porto Alegre-RS).



Universidade Federal do Rio Grande do Sul -  UFRGS
Escola de Engenharia
Departamento de Engenharia Elétrica - DELET
Laboratório de Processamento de Sinais e Imagens - LaPSI

Copyright © 2000 - Laboratório de Processamento de Sinais e Imagens.
Última atualização: 14 de Abril de 2000.