Prototypowy system rozpoznawania tablic rejestracyjnych z wykorzystaniem sieci neuronowych

• Autorzy: Mucha M.

Identyfikatory

DOI

10.7862/re.2017.9

Warianty tytułu

EN

Prototype system of recognizing number plates with using artificial neural networks

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono prototypowy system rozpoznawania tablic rejestracyjnych oparty o urządzenie Raspberry PI 2, zaprojektowany jako niskobudżetowa alternatywa dla komercyjnych rozwiązań. Praca opisuje poszczególne komponenty sprzętowe, aplikację sterującą rozpoznawaniem tekstu oraz przeprowadzone badania, pokazujące poprawność odczytu. Opisany został zastosowany algorytm, a także samo rozpoznawanie tekstu oparte o sztuczne sieci neuronowe.

EN

The article has been presented prototype system of recognizing a number of plates based on Raspberry Pi 2. The system was designed as the low-budget alternative to dear commercial solutions. This article is describing individual equipment components, the application controlling, the recognition process of the text and conducted examinations, showing the correctness of the reading. An applied algorithm has been described, as well as recognizing the text based on artificial neural networks.

Słowa kluczowe

PL

OCR; OpenCV; Python; Raspberry PI 2; sieci neuronowe

EN

OCR; OpenCV; Python; Raspberry PI 2; neural networks

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Rzeszowskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Politechniki Rzeszowskiej. Elektrotechnika
• Rocznik: 2017
• Tom: z. 36 [296], nr 2
• Strony: 29--39
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Mucha M.

• Krasne 10A, 36-007 Krasne

Bibliografia

• [1] Upton E.: Raspberry Pi User Guide Wiley 2013.
• [2] http://www.raspberrypi-spy.co.uk/wp-content/uploads/2013/05/Raspberry-Pi-Camera-Module-Diagram.png
• [3 ] https://www. raspberrypi. org/documentation/hardware/camera/README.md
• [4] https://docs.google.com/document/d/1Y-yZnNhMYy7rwhAgyL_pfa39RsBx2qR4vP8saG73rE/edit
• [5] http://www.postgresql.org.pl/
• [6] Tadeusiewicz R.: Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa 1993.
• [7] Clarke A.: OCR Functional Skills, Hodder & Stoughton, 2010.
• [8] http://www.ftj.agh.edu.pl/~stegowski/rozne/neurony/art_kern_1.pdf
• [9] Michalewicz Z.: Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy ewolucyjne, Wydawnictwo WNT, 2003.
• [10] Bradski G., Kaehler A.: Learning OpenCV Computer Vision with the OpenCV Library , Publisher: O'Reilly Media, Final Release Date: September 2008, Pages: 580.
• [11] Mori S., Nishida H., Yamada H.: Optical Character Recognition, Authors: Publication: Cover Image Book Optical Character Recognition, 1st John Wiley & Sons, Inc. New York, USA, 1999, ISBN 0471308196.
• [12] http://opencv.org/
• [13] https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki

Uwagi

PL

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2018).