Název:
Systém automatického přístupu na parkoviště pomocí rozpoznání registrační značky
Překlad názvu:
System for Automatic Parking Access Based on License Plate Recognition
Autoři:
Václavek, Patrik ; Sochor, Jakub (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce) Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok:
2016
Jazyk:
cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [cze][eng]
Cílem této práce bylo navrhnout a implementovat systém pracující v reálném čase, schopný detekovat příjezd vozidla k terminálu parkoviště, rozpoznat registrační značku a automaticky rozhodnout o jeho vpuštění. Systém pro detekci příjezdu automobilu využívá algoritmus Gaussian Mixture Model. Pro spolehlivou lokalizaci registrační značky jsou použity dvě metody. V první jsou extrahovány Maximálně Stabilní Extrémní Regiony (MSER), zatímco ve druhé je použita transformace Top-Hat. Pro určení, zda se u nalezených regionů jedná o registrační značku, je využito klasifikátoru Support Vector Machine (SVM). Klasifikace znaků je provedena použitím umělé neuronové sítě. Pro implementaci byla použita knihovna OpenCV. Extrakce MSER byla díky navržené optimalizaci zrychlena až sedmkrát. Při lokalizaci registrační značky se podařilo dosáhnout úspěšnosti 92,47% a spolehlivost klasifikace dosahuje 90,03%.
Goal of this thesis was to design and implement system operating in real time, which manages to detect incoming vehicle to the car park terminal, recognize its licence plate and automatically decide on its admission. System uses the Gaussian Mixture Model algorithm for detection of incoming vehicle. For reliable localization of licence plate are used two methods, the first one uses of extraction of Maximally Stable Extremal Regions (MSERs), the second one uses of Top-Hat transformation. Support Vector Machine (SVM) algorithm is used to decide, whether is the found area a licence plate. Character classification is performed using artificial neural network. For implementation was used library OpenCV. Thanks to optimalization is the extraction of MSERs accelerated up to seven times. The accomplished success rate in case of licence plate localization is 92,47% and in case of classification of characters is 90,03%.
Klíčová slova:
detekce; extrakce; klasifikace; nalezení registrační značky; rozpoznání registrační značky; zpracování digitálního obrazu; classification; detection; digital image processing; extraction; licence plate localization; licence plate recognition
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/62117