Detección de números de matrículas de vehículos mediante redes neuronales

Abstract

[ES]La identificación de matrículas tiene un sinfín de aplicaciones en el campo de mantener control sobre vehículos en varias situaciones. Debido a la importancia que tiene el control no supervisado de vehículos, el objetivo general de este proyecto es desarrollar un algoritmo para el reconocimiento automático de matrículas de vehículos (ANPR). Los sistemas ANPR han ganado mucho interés en los últimos años junto con la mejora de las cámaras digitales y la ganancia en capacidad computacional de los ordenadores. Para desarrollar este proyecto, se ha diseñado un sistema que permite la identificación de matrículas compuesto por cinco bloques principales: localización de la matrícula del vehículo dentro de la imagen, extracción de la matrícula para separarla de la imagen, procesado de la matrícula para eliminar impurezas y ruido y facilitar la posterior detección, segmentación de los caracteres e identificación de los mismos. Para la fase final de este proyecto que consiste en la detección de los caracteres, se ha elegido como método una red neuronal artificial debido a que presentan características muy interesante como son el aprendizaje y la flexibilidad que permiten conseguir altas tasas de acierto.

[EN]The number plate identification has endless applications in the field of maintaining control over vehicle in various situations. Because of the importance of the unsupervised controlling of vehicles the objective of this project it is to develop an algorithm for automatic vehicle license plate recognition (ANPR). The ANPR systems have gained much interest in recent years along with the improvement of digital cameras and the gain in computational capacity of computers. To develop this project, it has designed a system that allows the identification of license plates composed of five main blocks: location of the vehicle plate within the image, extraction of the plate to separate it from the image, processing plate to remove impurities and noise and facilitate subsequent detection, segmentation and identification the characters. The final phase of this project is the detection of the characters, it has been chosen an artificial neural network for the detection because they present very interesting characteristics such as learning and flexibility that allow to achieve high rates of success.

[EU]Matrikula-identifikazioak, aplikazio pilo ditu, ibilgailuen kontrola hainbat egoeretan mantentzeko arloan. Ibilgailuen kontrol ez ikuskatuta duen garrantzia dela eta, proiektu honen helburu orokorra, algoritmo bat garatzea da, ibilgailuen matrikula (ANPR-a) automatikoki onartzen duena. ANPR-a sistemek, interes asko piztu dute azkenengo urteotan, kamara digitalen hobekuntzarekin batera, baita ordenagiluen ahalmen konputazionaleko irabaziekin ere. Proiektu hau garatzeko, sistema bat diseinatu da eta honen bitartez, matrikularen identifikazioa, bost bloke nagusitan osatu daiteke: Ibilgailuaren matrikularen lokalizazioa irudi barruan; matrikularen erauzketa, iruditik banantzeko; matrikularen prozesatzea, lohiakeriak eta zarata ezabatzeko eta ondorengo detekzioa errazteko; karaktereen segmentazioa eta hauen identifikazioa. Proiektu honen azkeneko faserako, hau da, karaktereen detekziorako, metodo moduan aukeratu da sare neuronal artifizial bat, ezaugarri interesgarriak aurkezten baititu. Hauen artean adibidez, Ikaskuntza eta malgurtasuna aipatu ditzazkegu, asmatze-tasa altuak lortzea baimentzen dituzte eta.