Projeto SIAV - Sistema de Identificação Automática de Veículos (versão 2.0)



Objetivos

   Este projeto visa dotar uma máquina da capacidade de localizar e interpretar o conteúdo da placa de um veículo qualquer através da utilização de técnicas de processamento de imagens e inteligência artificial.

Algumas aplicações deste tipo de sistema são:


Descrição

     No desenvolvimento do sistema de identificação de veículos, algumas etapas mereceram atenção especial:

Plataforma de desenvolvimento

A plataforma de desenvolvimento do projeto foi um microcomputador PC e o software foi desenvolvido em C++ para Windows 95. Este computador, equipado com uma placa digitalizadora de vídeo, permite a aquisição de imagens com resolução de 320x240 pixels. A figura abaixo mostra o aplicativo desenvolvido.

   interface.jpg (48546 bytes)

fig. Interface gráfica do sistema

Algoritmo de localização da placa

O algoritmo de localização da placa pode ser dividido em dois procedimentos:

1) No primeiro, temos a localização da placa através dos algoritmos abaixo:

Nesta etapa, temos como resultado as coordenadas do provável local da placa.

2) No segundo procedimento há a confirmação do local através da análise do número de dígitos encontrados:

Como resultado final temos a confirmação do local correto.

fig. seleção dos dígitos

Segmentação e redimensionamento dos caracteres

Uma vez encontrada a placa é necessário segmentar os caracteres a fim de separá-los do resto da imagem e redimensioná-los para a rede neural. Foi utilizada uma técnica de crescimento controlado, dentro de cada entidade encontrada na área da placa, e um conjunto de heurísticas para suprimir ruídos indesejáveis e selecionar corretamente os caracteres.

fig. placa binarizada

fig. placa segmentada - 7 entidades encontradas

Reconhecimento dos caracteres através de uma rede neural

Uma topologia de rede neural feedforward utilizando o algoritmo error back-propagation para treinamento foi escolhida. Foram desenvolvidas duas redes distintas, uma para os caracteres e outra para os algarismos, com 3600x104x26 e 3600x40x10 neurônios nas camadas de entradaxescondidaxsaída respectivamente.


Resultados

     O sistema foi testado com um conjunto de 300 imagens e comparado à uma versão demonstração de um software comercial israelense - See/Car www.htsol.com. As imagens utilizadas no teste possuem as seguintes características:

 

Localização (A)

Reconhecimento (B)

SIAV 1.0

82,8 %

32,2 %

See/Car

81,0 %

72,0 %

SIAV 2.0

88,7 %

82,7 %

Tabela 1 – Resultados comparativos

O tempo de processamento médio do banco de imagens foi de 5,3 segundos, sendo que em imagens com iluminação homogênea o sistema leva em torno de 3,2 segundos para identificar o veículo em uma plataforma K6 II – 400 MHz.

Download do software DEMO SIAV 1.0 ( 760 Kb )

Download do software DEMO SIAV 2.0 ( 2060 Kb )

Download do artigo apresentado no CBA2000 (.pdf)

 

Clique aqui para maiores informações da versão 1.0.


Equipe

Eng. Msc. Fernando P. Coelho de Souza
Prof. Dr. Altamiro Amadeu Susin
Informações: paladino@iee.ufrgs.br, suzim@iee.ufrgs.br

Apoio

Este projeto obteve apoio do CNPq no financiamento das bolsas.


Universidade Federal do Rio Grande do Sul -  UFRGS
Escola de Engenharia
Departamento de Engenharia Elétrica - DELET
Laboratório de Processamento de Sinais e Imagens - LaPSI

Copyright © 2000 - Laboratório de Processamento de Sinais e Imagens.
Última atualização: 12 de Julho de 2001.