Um protótipo móvel para detecção automática de placas veiculares brasileiras

Abstract

Detecção automática de placas de veículos consiste em uma técnica de identificação de uma região em uma imagem que contém uma placa de automóvel. Esta informação, após análise de um reconhecedor de caracteres, pode ser utilizada para diversos fins, como patrulhamento de ruas a fim de identificar veículos em locais irregulares e localização de veículos roubados ou com infrações que o impossibilitem de trafegar. Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um protótipo de baixo custo para detecção automática de placas de automóvel, funcionando durante a locomoção do veículo ao qual estiver acoplado. Tal protótipo deve estar posicionado no para-brisa de um carro e ser capaz de armazenar a porção da imagem onde há uma placa, caso haja uma ou mais delas. Este patch da imagem deve então ser enviado a um servidor externo, o qual pode processar a informação e fazer uso desta de acordo com suas necessidades. Com isto, pretende-se oferecer uma alternativa mais viável, economicamente, para o rastreamento de carros para as finalidades explicitadas acima. Os resultados alcançam uma taxa de acerto de 35% das placas visíveis, com um tempo médio de detecção de 0,09 segundos.

Automatic license plate detection consists of a technique for identification of a region in an image that contains a license plate. This information, after an Optical Character Recognition analysis can be used for various purposes such as patrolling the streets in order to identify vehicles at irregular location, which have being stolen or have violated traffic laws. The goal of this project is to develop a low cost prototype for automatic license plate detection working during locomotion of the vehicle to which it is attached. Such prototype must be positioned at the vehicle windshield and must be capable of store the image portion where there is a plate, if there is one. This image patch must be sent to an external server, which can process the information and make use of it according to its needs. Thus, the aim is to offer a more economically viable alternative for tracking cars for the purposes explained above. Results show a hit rate of 35% with an average detection time of 0.09 seconds.