Otomatik plaka tanıma

Otomatik plaka tanıma (İngilizce literatürdeki ismi ile Automatic number plate recognition, ALPR, ANPR vb.[1] belli amaçlar doğrultusunda kamera(lar)dan elde edilen araç görüntüsünün üzerinde plaka bölgesinin ayrıştırılarak, plaka üzerinde bulunan karakterlerin çeşitli optik karakter tanıma (OCR) yöntemleri ile okunması işlemidir.

Bir otomatik plaka tanıma sistemi değişik plaka tiplerini, görüntü özellikleri ve bakış açısından bağımsız olarak tanıyabilmelidir.

Kamu ve özel alanda değişik uygulamaları olup, uygulamaya özel algoritma, donanım ve ağ yapısının bir araya getirilmesi ile sistemin verimi arttırılır. Son yıllarda bilim ve teknoloji alanlarındaki çalışmalar daha yüksek kalitede algoritmalar ve donanımların geliştirilmesine olanak sağlamış, otomatik plaka tanıma sistemlerini daha yaygın kullanılır hale getirmiştir.

Algoritmalar

Literatürde ortaya konulan otomatik plaka tanıma sistemleri genelde aşağıda verilen 6 ana algoritmayı içerir. Ancak bu algoritmaların hassasiyeti başarıyı çok fazla etkilemektedir.

  1. Plaka yerinin tespiti
  2. Plakanın sonraki algoritmalara uygun yeniden konumlandırılması ve ebatlandırılması
  3. Parlaklık, zıtlık gibi görüntü özelliklerinin normalizasyonu
  4. Karakter ayırma ile görüntüden karakterlerin çıkarılması
  5. Optik karakter tanıma
  6. Ülkeye özgü söz dizimi ve geometrik kontroller

Zorluklar

Bir otomatik Plaka Tanıma Sistemi yazılımı aşağıdakine benzer zorluklarla başa çıkabilmelidir.

  • Uzaklık ve/veya kameraya bağlı düşük resim çözünürlüğü
  • Kamera odaklanma problemleri, bulanıklık
  • Ortamın aydınlığı, düşük zıtlık, gölgeler
  • Görüntünün örneğin çamur sebebi ile engellenmesi
  • Değişik yazı stilleri
  • Aldatıcı ve kanun dışı plakaları ayırdedebilme
  • Ülkeye bağlı olarak benzer plakaları ayırtedilebilme
  • Tüm bu işlemleri uygulamada kabul edilebilir bir karmaşıklıkta yapma

Kaynakça

Özel;
Genel;

LP Segmentation based on Gabor Transform and VQ PR System for Turkish Vehicles

This article is issued from Wikipedia. The text is licensed under Creative Commons - Attribution - Sharealike. Additional terms may apply for the media files.