Plaka Tanıma Sisteminin Geliştirilmesi

Plaka Tanıma Sisteminin Geliştirilmesi  konusunu merak eden yazılımcılara, araç plakası tanıma sistemi geliştirmenin temellerinden biraz bahsedelim.

Tam olarak ne yapmaya çalışıyoruz?

Plaka Tanıma Sistemleri, araç plakalarındaki karakterleri okumak için optik karakter tanıma kavramını kullanır. Başka bir deyişle LPR yazılımı bir aracın görüntüsünü giriş olarak alır ve plaka üzerinde yazılı olan karakterleri çıkarır.

ALPR , ANPR (Otomatik Plaka Tanıma) olarak da  adlandırılan LPR (plaka tanıma )  3 ana aşamaya sahiptir.

1.       Plaka Algılama: Bu sistemin ilk ve en önemli aşamasıdır. Bu aşamada, araç plakasının konumu belirlenir. Bu aşamadaki giriş datası aracın bir görüntüsüdür ( araca ait resim ) ve çıkış datası plakadır.

2.      Karakter Segmentasyonu: Bu aşamada, plakadaki karakterler bölümlere ayrılır ve etiketlendirilir.

3.      Karakter Tanıma: Daha önce bölümlere ayrılmış karakterler burada tanımlanmıştır.

Plaka Algılama

Bu ilk aşamadır ve bu aşama sonunda, aracın üzerindeki plaka konumunu belirleyebilmeliyiz. Bunu yapmak için, resmi okumalı ve onu gri tonlamaya dönüştürmeliyiz. Gri tonlamalı bir görüntüde, her piksel 0 ile 255 arasındadır. Artık bir pikseli siyah veya beyaz olan ikili bir görüntüye dönüştürmemiz gerekiyor.

Alınan görüntüden, plaka içermeyen diğer bölgelerin de olduğunu görebiliriz. Bunları ortadan kaldırmak için, sadece plakayı algılayacak bir model oluşturmamız gerekir. Oluşturulacağınız bu modeli görüntü işleme makine öğrenme yöntemlerini kullanarak çok iyi eğitmemiz gerekir.  Makine öğrenimi ile eğitim sürecini geliştirerek sistem doğruluğunu geliştirebiliriz. Plaka içermeyen diğer bölgeleri kaldırmak için plakaların özelliklerini kullanırız.

4.      Dikdörtgen şeklindedirler.

5.      Genişlik yükseklikten daha fazladır.

6.      Plaka bölgesinin genişliğinin tüm görüntüye oranı% 15 ile% 40 arasında değişir.

7.      Plaka bölgesinin yüksekliğindeki görüntünün tam görüntünün oranı% 8 ile% 20 arasındadır.

Ölçüleri bu şekilde optimize ederiz.

Karakter Segmentasyonu

Plakadaki tüm karakterleri haritalandırdığımız aşamadır.  Plakayı içermeyen diğer bölgeleri ortadan kaldırmak için bir plaka doğrulama tekniği kullanacağız. Daha sonra plaka üzerinde her karakter 20px'e 20px ile yeniden boyutlandırırız.

Karakter Tanıma

Bu son aşama olacaktır. OCR  karakterleri otomatik olarak tanımlar ve tanır. Optik karakter tanıma ( OCR ) için C/C++ kütüphaneleri ve  C#, Java, Python kullanılabilir. 

Optik karakter tanıma, giriş datasının bir görüntü(resim) olduğu ve çıktının karakter dizisi(text) olduğu bir tanıma yöntemidir. OCR, bir görüntüden alınan farklı karakterleri birbirinden ayıran bir süreçtir. Daha iyi plaka tanıma için OCR diğer yöntemlere kıyasla daha az karmaşıktır.

NOT

Sistemle ilgili en önemli detaylardan biri kullanılan görüntülerin net olmasını sağlamaktır. Ayrıca, resmin boyutunun çok büyük olmadığından ve 1280x720 genişliğin yeterince iyi olduğundan emin olabilirsiniz .

Ülkemizde görüntü işleme teknolojisi programcılığı ne yazık ki sistematik olarak devam eden ve genişleyebilen bir alan değildir. Bu konuda istekli ve yetenekli olan yazılımcı arkadaşlara başlangıç yazısı olarak katkı sağlamasını umarım.  Okuduğunuz için Teşekkürler.

plaka tanıma

plaka tanıma nasıl yapılır

Plaka Tanıma sistemi

Plaka Tanıma Sisteminin Geliştirilmesi

Corvuseye Yazılım Proje Yöneticisi

 

TOP