System rozpoznawania numerów polskich tablic rejestracyjnych

• Autorzy: Bugała M.

Warianty tytułu

EN

Polish licence plate numbers recognition system

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono zrealizowane w OBRUM sp. z o.o. procesy badawcze związane z rozpoznawaniem znaków z wykorzystaniem sztucznej sieci neuronowej. Badania dotyczyły rozpoznawanie numerów polskich tablic rejestracyjnych i stanowiły fragment projektu z obszaru inteligentnej analizy wideo. Omówiono szczegółowo detekcję tablic rejestracyjnych, segmentację, rekonstrukcję i rozpoznawanie znaków. W podsumowaniu odniesiono się do możliwości wykorzystania wyników badań w innych zastosowaniach.

EN

The article presents research carried out at OBRUM related to character recognition using an artificial neural network. The study concerned the recognition of Polish licence plate numbers of and was part of a project in the area of intelligent video analysis. The steps of licence number plate detection, segmentation, reconstruction and character recognition are discussed in detail. In conclusion, reference is made to the possibilities of using the research results in other applications.

Słowa kluczowe

PL

rozpoznawanie numerów tablic rejestracyjnych; system czasu rzeczywistego; przetwarzanie obrazu; analiza obrazu; sztuczne sieci neuronowe

EN

recognition of licence plate numbers; real-time systems; image processing; image analysis; artificial neural networks

• Wydawca: Ośrodek Badawczo – Rozwojowy Urządzeń Mechanicznych „OBRUM” sp. z o. o
• Czasopismo: Szybkobieżne Pojazdy Gąsienicowe
• Rocznik: 2017
• Tom: nr 2 (44)
• Strony: 51--69
• Opis fizyczny: Bibliogr. 23 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Bugała M.

• Ośrodek Badawczo-Rozwojowy Urządzeń Mechanicznych „OBRUM" sp. z o.o., Gliwice

Bibliografia

• [1] Divya G., Kumudha R.: A Survey on License Plate Recognition Systems, International Journal of Computer Applications (61) nr 6, Styczeń 2013, ISSN: 0975 – 8887, http://research.ijcaonline.org/volume61/number6/pxc3884569.pdf [dostęp: 26.04.2017].
• [2] Kranthi S., Pranathi K., Srisaila A.: Automatic Number Plate Recognition, http://www.omicsonline.org/open-access/automatic-number-plate-recognition-0976-4860-2-408-422.pdf [dostęp: 26.04.2017].
• [3] Badr A., Abdelwahab M., Thabet A.: Automatic Number Plate Recognition System, http://inf.ucv.ro/~ami/index.php/ami/article/viewFile/388/351 [dostęp: 26.04.2017].
• [4] Alginahi Y.: Automatic Arabic License Plate Recognition, http://www.ijcee.org/papers/360-JE438.pdf [dostęp: 26.04.2017].
• [5] Duc D. A., Du T. L., Phuoc T. V.: Building an Automatic Vehicle License- Plate Recognition System, http://vision.cs.uiuc.edu/~ddtran2/pubs/RIVF05.pdf [dostęp: 04.11.2016].
• [6] Tadeusiewicz R., Korohoda P.: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, Wydawnictwo Fundacji Postępu Telekomunikacji, Kraków 1997, ISBN 83-86476-15-X.
• [7] Wojnar L., Kurzydłowski K., Szala J.: Praktyka analizy obrazu, Polskie Towarzystwo Stereologiczne, Kraków 2002, ISBN 83-917834-1-3.
• [8] Canny J.: A Computational Approach to Edge Detection, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (8) nr 6, Listopad 1986, ISSN: 0162-8828.
• [9] Maini R., Aggarwal H.: Study and Comparison of Various Image Edge Detection Techniques, International Journal of Image Processing (3) nr 1, luty 2009, ISSN: 1985-2304.
• [10] Kato T., Asada M., Tanaka K.: Development of a New Automatic License Plate Recognition (LPR) System, http://global-sei.com/its/common/pdf/2012_ITSAP_2.pdf [dostęp: 26.04.2017].
• [11] Paleczek W.: Metody analizy danych, Wydawnictwa Politechniki Częstochowskiej, Częstochowa 2004, ISBN 83-7193-253-7.
• [12] Dziennik Ustaw Rzeczpospolitej Polskiej: Obwieszczenie Ministra Infrastruktury i Budownictwa z dnia 2 czerwca 2016 r. w sprawie ogłoszenia jednolitego tekstu rozporządzenia Ministra Infrastruktury w sprawie rejestracji i oznaczania pojazdów, 18 lipca 2016 r., Warszawa, poz. 1038, http://www.dziennikustaw.gov.pl/du/2016/1038/1 [dostęp: 26.04.2017].
• [13] Venkata N., Sastry A. Chakravarthy A.: Optical character recognition technique algorithms, http://www.jatit.org/volumes/Vol83No2/15Vol83No2.pdf [dostęp: 26.04.2017].
• [14] Coates A., Carpenter B., Case C.: Text Detection and Character Recognition in Scene Images with Unsupervised Feature Learning, http://ai.stanford.edu/~ang/papers/icdar01-TextRecognitionUnsupervisedFeatureLearning.pdf [dostęp: 26.04.2017].
• [15] Stoliński S., Bieniecki W.: Application of OCR systems to processing and digitization of paper documents , http://sstolin.kis.p.lodz.pl/dane/pub/10_isim_ocr.pdf [dostęp: 26.04.2017].
• [16] Tadeusiewicz R.: Sieci Neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa 1993, ISBN 83-85769-03-X.
• [17] Fahlman S.: An empirical study of learning speed in back propagation networks, http://repository.cmu.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=2799&context=compsci [dostęp: 26.04.2017].
• [18] Goldberg D.: Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning, Addison-Wesley Longman Publishing Company, Boston 1989, ISBN 0-201-15767-5.
• [19] Damerau F. J.: A technique for computer detection and correction of spelling errors, http://portal.acm.org/citation.cfm?id=363994 [dostęp: 26.04.2017].
• [20] Chintalacheruvu N., Muthukumar V.: Video Based Vehicle Detection and Its Application in Intelligent Transportation Systems, http://file.scirp.org/Html/23832.html [dostęp: 26.04.2017].
• [21] Kasprzak W.: Adaptive methods of moving car detection in monocular image sequences, http://www.ia.pw.edu.pl/~wkasprza/PAP/MGV00.pdf [dostęp: 26.04.2017].
• [22] Microsoft: Component Object Model Technologies, https://www.microsoft.com/com/default.mspx [dostęp: 26.04.2017].
• [23] Bugała M.: Lokalizacja czworokątów w przestrzeni trójwymiarowej – podstawowe zagadnienia z dziedziny rozszerzonej rzeczywistości, Szybkobieżne Pojazdy Gąsienicowe, (42) nr 4, 2016, s. 53-64.

Uwagi

PL

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017).