Revista de Tecnologia da Informação e Engenharia de Software
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Abstrato

Análise de desempenho do sistema de reconhecimento de matrículas de veículos utilizando técnicas de correspondência de modelos

Gajendra Sharma

O sistema de reconhecimento de matrículas de veículos (VNPR) é uma técnica de processamento de imagem digital muito utilizada nos sistemas de transporte de veículos para identificar o veículo pela matrícula. No entanto, é um problema muito desafiante, devido à diversidade de formatos de placas, diferentes escalas e condições de iluminação não uniformes durante a aquisição de imagens. Esta pesquisa centra-se principalmente no sistema nepalês de reconhecimento de matrículas, no qual a imagem da matrícula do veículo é recebida pelas câmaras digitais e a imagem é depois processada para obter as informações da matrícula. Uma imagem real de um veículo é capturada e processada através de vários algoritmos. Operações morfológicas e deteção de arestas, suavização, filtragem, técnicas de localização de matrículas e segmentação de caracteres para caracteres de segmento e estes caracteres segmentados foram cortados em blocos de tamanho 70 × 70 e calcularam a correlação com o modelo da base de dados utilizando o algoritmo de correspondência de modelos normalizado correlação cruzada e correlação de fase e compare este resultado em termos de precisão. O sistema foi testado por 90 normas sob diversas condições. Inclui experiência de reconhecimento de matrículas usando correlação de fase e métodos de correlação cruzada normalizada. A partir do estudo e análise do teste após aplicação no número de imagens da base de dados, o método de correlação cruzada normalizada foi considerado mais preciso para reconhecer a placa de matrícula do que o método de correlação de fase e a precisão de reconhecimento da correlação cruzada normalizada foi de 67,98% e a correlação de fase foi de 63,46% .