Vehicle speed estimation based on license plate detection
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2021Autor
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Abstract
In this work, we present an approach for vehicle speed estimation using a flexible camera setup: the only requirement is a calibrated camera. Then we use the calibrated camera to record images of the vehicle on the road, and use a state-of-the-art object detector to identify if there is a vehicle in the image. For each vehicle we use a license plate detector to extract the corresponding pixels for the four corners of the license plate (LP), and we use the known dimensions of the LP and estimate ...
In this work, we present an approach for vehicle speed estimation using a flexible camera setup: the only requirement is a calibrated camera. Then we use the calibrated camera to record images of the vehicle on the road, and use a state-of-the-art object detector to identify if there is a vehicle in the image. For each vehicle we use a license plate detector to extract the corresponding pixels for the four corners of the license plate (LP), and we use the known dimensions of the LP and estimate the homography matrix to be able to obtain the real world coordinates for the LP. Then, we propose a two methods to better estimate the vehicle speed based on the tracking of the LP. We create a dataset to test the proposed method, and we show the results for each method proposed method. Our best method was able to estimate the speed of vehicles with an average error of 11.15%. ...
Resumo
Neste trabalho propomos uma solução para estimação da velocidade de veículos usando uma configuração de câmera com apenas uma restrição: a câmera precisa estar calibrada. Após isso,usamos a câmera calibrada para gravar imagens de veículos nas vias, e usamos um detector de objeto estado da arte para identificar se existe um veículo na imagem. Para cada veículo que o detector de objetos detectar, usamos detector de placas de veículo para extrair os pixels correspondentes às quinas da placa, como ...
Neste trabalho propomos uma solução para estimação da velocidade de veículos usando uma configuração de câmera com apenas uma restrição: a câmera precisa estar calibrada. Após isso,usamos a câmera calibrada para gravar imagens de veículos nas vias, e usamos um detector de objeto estado da arte para identificar se existe um veículo na imagem. Para cada veículo que o detector de objetos detectar, usamos detector de placas de veículo para extrair os pixels correspondentes às quinas da placa, como sabemos as dimensões reais da placa, estimamos uma matriz capaz de obter as coordenadas de mundo da placa. Então propomos uma série de métodos para melhor estimar a velocidade do veículo com base no monitoramento da placa. Também criamos um dataset para podermos testar os métodos propostos. Também mostramos os resultados para cada método proposto. Nosso melhor método é capaz de estimar a velocidade dos veiculos com um erro médio de 11.15%. ...
Institución
Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Instituto de Informática. Curso de Ciência da Computação: Ênfase em Ciência da Computação: Bacharelado.
Colecciones
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Tesinas de Curso de Grado (37618)
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