Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 9

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  tablica rejestracyjna
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
The first step in the process of detection a license plate is to determine the location of the plate. The output of this stage should be accurate enough and calculations will be completed within a short time. The reason for this is that the output of this stage is as input in the next steps. If the step to determine the location is encountered error, then the operation of the next steps will also be interrupted. In this paper, a new method is used to improve the contrast of the image, delete non-numeric characters, analysis and clustering of plain characters in order to determine the location of an Iranian car license plate with dark characters, a clear background is provided. The proposed method reduces the overall complexity of the algorithm and in addition to its ease of implementation, the system’s speed and efficiency improve the location of the plate. The proposed algorithm is independent of the number of vehicle plates in the image, image size, complete unread plate and in contrast to brightness variations, it is largely resistant. The results of the test on two different data sets with 67 and 492 images, to an accuracy of 100 and 99.59 percent with an error rate of 1.5 and 1.63 and the runtime of 109 and 17.5 milliseconds averaged, were achieved.
Logistyka
|
2015
|
nr 3
2346--2349, CD 1
PL
Obecnie spotykane są pożary pojazdów spowodowane bez użycia cieczy łatwopalnych. Co raz częściej do zapoczątkowania spalania wykorzystywane są elementy pojazdu wykonane z palnych tworzyw sztucznych. Tworzywa te są podatne na punktowe źródła zapłonu, a czasy konieczne do zapoczątkowania spalania są relatywnie krótkie. W referacie omówiono wyniki badań eksperymentalnych przeprowadzonych przy wykorzystaniu ramek służących do montażu tablic rejestracyjnych.
EN
Currently, there are frequent vehicles fires caused without the use of flammable liquids. More often to initiate combustion vehicle components made of combustible plastic are used . These materials are susceptible to ignition source, and the time necessary for initiation of combustion are relatively short. The paper presents results of experimental tests using frames for mounting plates.
PL
W artykule przeanalizowano znaczenie konwersji modeli barw obrazów przedstawiających tablice rejestracyjne pojazdów ze względu na proces rozpoznawania ich numerów rejestracyjnych. Biorąc pod uwagę fakt, iż wiele istniejących komercyjnych systemów wykorzystywanych do monitorowania ruchu pojazdów w Inteligentnych Systemach Transportowych funkcjonuje prawidłowo przy określonych założeniach dotyczących parametrów kamer, jak również warunków oświetleniowych, skupiono się na rozwiązaniach o niskiej mocy obliczeniowej, w których rozpoznawanie znaków odbywa się zazwyczaj dla obrazów binarnych. Określenie stopnia podobieństwa lub korelacji poszczególnych znaków do binarnego wzorca jest rozwiązaniem typowym, także w aplikacjach OCR, jednakże wynik klasyfikacji jest silnie uzależniony od wyniku binaryzacji obrazu. Binaryzacja, zwłaszcza w obecności zakłóceń, w szczególności dla obrazów kolorowych, nie jest zadaniem jednoznacznym, zarówno ze względu na różne metody wyznaczania wartości progu binaryzacji, jak również sposoby uprzedniej konwersji obrazu kolorowego do skali szarości. Przestawione w artykule wyniki eksperymentalne uzyskane dla kilku popularnych modeli barw oraz metod binaryzacji potwierdzają możliwości poprawy skuteczności rozpoznawania numerów rejestracyjnych pojazdów, w odniesieniu do typowo stosowanych metod, zwłaszcza dla obrazów kolorowych niskiej rozdzielczości poddanych stratnej kompresji lub zawierających zakłócenia wpływające na wynik binaryzacji.
EN
In this paper the importance of the color model conversion for images representing the vehicles’ register plates is analyzed in view of the recognition process of their numbers. Considering the fact that many existing commercial systems used for traffic monitoring in Intelligent Transport Systems operate properly under certain assumptions related to the camera parameters, as well as lighting conditions, the paper is focused on low computational power solutions, in which the character recognition is usually performed using the binary images. Calculation of the degree of similarity or correlation of individual characters to the binary pattern is a typical solution, also in the OCR applications, however, the result of classification is highly dependent on the result of image binarization. Binarization, especially in the presence of distortions, especially for color images, may be ambiguous, both because of the different methods of determining the binarization threshold value, as well as prior conversion of color images to grayscale. Experimental results presented in the article obtained for several popular color models and methods of binarization confirm the possibility of improving the efficiency of vehicle registration numbers’ recognition in comparison to conventionally used methods, especially for low resolution color images subjected to lossy compression or containing distortions affecting binarization result.
PL
W artykule przedstawiono wyniki badań eksperymentalnych związanych z weryfikacją rezultatów rozpoznawania cyfr umieszczonych na tablicach rejestracyjnych pojazdów dla obrazów poddanych różnego rodzaju zaszumieniu. Rozważono obrazy zawierające szum Gaussa, jak też szum impulsowy, dla których uzyskane wyniki klasyfikacji zostały porównane z rezultatami osiągniętymi dla obrazów bez zakłóceń. Ze względu na wydajność obliczeniową założono konieczność binaryzacji obrazu, do czego wykorzystano dwie znane metody zaproponowane przez Otsu oraz Sauvolę. Obrazy kolorowe oraz poddane binaryzacji zostały podzielone na dwa zbiory tj. treningowy i testowy, dla których wyznaczono wartości deskryptora HOG, stanowiącego jedno z najnowszych narzędzi stosowanych w celu detekcji kształtów na obrazie. Cechy lokalne obrazu opisane za pomocą deskryptora HOG zostały następnie użyte w procesie klasyfikacji znaków bazującym na maszynach wektorów nośnych (SVM). Uzyskane wyniki potwierdzają silną zależność efektywności rozpoznawania znaków zarówno od rozmiaru komórki HOG, jak też przyjętego algorytmu binaryzacji bądź jej braku. Interesujący wniosek wynikający z przeprowadzonych badań jest związany z relatywnie małym wpływem szumu na wyniki klasyfikacji przy zastosowaniu binaryzacji metodą Otsu i rozmiaru komórki HOG wynoszącego 4×4 piksele.
EN
In this paper the results of experiments related to the verification of results of recognition of vehicles’ register plate digits are presented for images contaminated by different types of noise. During the experiments the images containing both Gaussian and impulse noise have been considered. The results obtained for them have been compared to those achieved for the images without noise. Due to the computational efficiency reasons the necessity of binarization has been assumed, which has been conducted using well-known methods proposed by Otsu and Sauvola. Both color and binary images have been divided into two groups being the training and test sets. For those images the values of the HOG descriptor, which is one of the most recent tools used for shape detection in images, have been calculated. Local features represented by the HOG descriptor have been then used in the classification process based on the Support Vector Machines (SVMs). Achieved results confirm the strong influence of both the HOG cell size as well as the chosen binarization algorithm (if applied) on the digits recognition accuracy. An interesting conclusion resulting from the conducted experiments is related to the relatively small impact of noise on the classification results using the HOG cell size equal to 4×4 pixels for the binary images obtained using Otsu’s algorithm.
PL
Tablice rejestracyjne wykorzystywane są w Inteligentnych Systemach Transportowych (ITS) do identyfikacji pojazdów zarówno nieruchomych, jak i znajdujących się w ruchu, dla których występują utrudnienia związane ze zjawiskami takimi jak np. głębia ostrości, rozmycie ruchu itp. Przedstawiamy proces optymalizacji kąta nachylenia kamery, umożliwiającego poprawę jakości obrazu cyfr i liter (stanowiącego źródło danych dla algorytmów rozpoznawania znaków), będących istotnym składnikiem każdego numeru tablicy rejestracyjnej pojazdu.
EN
The article examines the impact of camera's rotation acquiring the image sequence on the legibility of vehicle's license registration plate images obtained using the super-resolution algorithm. Obtained image is used in some further steps of the recognition process but the final results is strongly dependent on the quality of the input image, especially for the low resolution of the acquired sequence of images.
EN
The paper presents a method of localization of licence plates in a traffic scene image. It is assumed that the input data comes from a colour camera and the results are grey scale images of isolated license plates. The method was implemented and tested. Test results confirm that it can be incorporated in a system for traffic monitoring or parking supervision.
PL
W artykule przedstawiono metodę lokalizacji tablicy rejestracyjnej z obrazu uzyskanego z wideorejestratora. Przyjęto założenie, że danymi wejściowymi, analizowanymi przez algorytm, będą kolorowe obrazy, a efektem obrazy w odcieniach szarości z wyodrębnioną tablicą rejestracyjną. Metodę zaimplementowano i przetestowano. W metodzie wykorzystano elementy logiki rozmytej. Algorytm ten ma stanowić część systemu automatycznego rozpoznawania tablic rejestracyjnych.
PL
W powyższym artykule zaproponowano wykorzystanie metody SRM do wsparcia procesu segmentacji elementów tablicy rejestracyjnej w procesie jej rozpoznawania. Metoda SRM w zestawieniu z uzupełniającymi metodami skutecznie doprowadza do wytworzenia zbioru wydzielonych elementów tablicy rejestracyjnej, które mogą zostać poddane rozpoznawaniu w module rozpoznawania znaków alfanumerycznych automatycznego systemu rozpoznawania tablic rejestracyjnych. Zastosowanie metody SRM w miejsce wykorzystania wydzielania znaków np. metodą projekcji wspartej metodami obróbki obrazu takimi jak np. wyrównywanie histogramu i progowanie jest niezwykle skuteczne. Badania zostały przeprowadzone w środowisku Matlab z wykorzystaniem obrazów rzeczywistych kilkudziesięciu tablic rejestracyjnych. Obrazy były rejestrowane w różnych warunkach pogodowych i różnych lokalizacjach obiektów. Rozmiary obrazów wynosiły 800x600 pikseli i wstępnie obejmowały cały obrys pojazdu. Testy przeprowadzone na zbiorze obrazów pokazały, że możliwe jest wyodrębnienie znaków tablicy rejestracyjnej niezależnie od zakłóceń jakimi były warunki pogodowe, pora dnia i inne zakłócenia.
EN
The article presents the topic of automatic license plate recognition of motor vehicles. Particularly it is focusing on goal to find solution of segmentation of license plate alphanumeric signs, which should be in the next step given to a module of automatic alphanumeric sings recognition. It is proposed to solve the goal of plate segmentation with using SRM (Statistical Region Merging) method and other additional methods. It leads to situation when the final set of elements ready to be recognized is efficiently found.
PL
Podstawą współczesnej identyfikacji pojazdów są tablice rejestracyjne. Niezwykle ważne jest zatem ich prawidłowe odczytywanie przy pomocy systemów wizyjnych. Szansą na poprawę skuteczności tych systemów są algorytmy super rozdzielczości.
9
Content available remote Metoda identyfikacji znaków szczególnych pojazdów samochodowych
PL
W artykule przedstawiono metodę lokalizacji, wyodrębniania i odczytu znaków na tablicy rejestracyjnej pojazdu z obrazu uzyskanego z wideorejestratora. Przyjęto założenie, że danymi wejściowymi, analizowanymi przez algorytm, będą kolorowe obrazy, a efektem obrazy w odcieniach szarości zawierające wyodrębnioną tablicą rejestracyjną oraz znaki odczytane na tej tablicy. Znaki mogą być niewyraźne lub zakłócone. Metodę zaimplementowano i przetestowano. Algorytm ten ma stanowić część systemu automatycznego rozpoznawania tablic rejestracyjnych wykorzystywanego m.in. do monitorowania ruchu pojazdów lub nadzorowania parkingów.
EN
The paper presents the method of localization, separation and recognition of a licence plate in an image of a traffic scene. It is assumed that the input data is an image in RGB color scale and the output data is a license plate isolated from the road scene in 256 gray scale and characters recognition. Characters may be blurred or disturbed. The method is implemented in software, tested and can be incorporated in systems for traffic monitoring or parking supervision.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.