Geri Dön

Automatic vehicle identification by plate recognition

Plaka tanıma yöntemiyle otomatik araç tespiti

  1. Tez No: 198690
  2. Yazar: SERKAN ÖZBAY
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ERGUN ERÇELEBİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 131

Özet

Bu tezde, otomatik araç tespitinde kullanılan yeni bir algoritmaönerilmektedir. Araç tespiti, plaka tanıma algoritması ile yapılır. Plaka tanımaalgoritması otomatik araç tespitinde kullanılan yöntemlerden bir tanesidir ve araçları,plakalarını otomatik olarak tanıyarak tespit eden bir algoritmadır. Bu çalışmada, basitfakat etkili bir tanıma algoritması sunulmuştur.Araçların tespiti için barkod tabanlı veya radyo frekansı ile çalışandaha farklı metodlar vardır. Bu metodların kullanıldığı sistemlerde, otomatik araçtespiti için araçlara yerleştirilmiş harici bir elemana ihtiyaç vardır. Bununla birlikte,plaka tanıma algoritması aracı sadece plakasını kullanarak tespit eder. Her araçkendine ait özel bir plaka taşıdığı için, tanınma için harici bir elemana, ek bir parçayayada vericiye ihtiyaç yoktur. Bu nedenden dolayı plaka tanıma algoritması, araçlarınotomatik tespiti için en etkili ve kullanışlı tekniktir.Çalışmada önerilen algoritma üç temel bölümden oluşmaktadır : Plakabölgesinin çıkartılması, plaka karakterlerin ayrıştırılması ve plaka karakterlerinintanınması. Plaka bölgesi çıkartılırken, kenar belirleme, lekeleme algoritmalarıkullanılmıştır. Ayrıştırma bölümünde, lekeleme, filtreleme ve bazı morfolojikalgoritmalar kullanılmaktadır. Ve plaka karakterlerinin tanınması için istatikseltemellli şablon eşleştirme kullanılmıştır.Bu sistem duran araç görüntüleri üzerinde çalışmaktadır ve sistem Türk araçplakalarının tespiti için tasarlanmıştır. Önerilen algoritma için gerekli olan kodlar Matlabprogramı ile yazılmıştır. Sistemin performansını tam olarak görebilmek için, önerilenalgoritma çok miktarda görüntü ile test edilmiştir. Kullanılan görüntüler günün değişik zamanperiyotlarında ve farklı aydınlanma durumlarında çekilmiştir. Ve plaka bölgesininçıkartılmasında %97.6 başarı oranı, plaka karakterlerin ayrıştırılması için %96 ve plakakarakterlerinin tanınmasında %98.8 doğruluk oranı, ve sistemin bütünü için %92.57 tanımaoranı elde edilmiştir.Bu tezde ayrıca plaka tanıma algoritmasında kullanılan bazı görüntü işleme tekniklerisunulmuştur ve bu tekniklerin avantajları ve kullanımları açıklanmıştır.

Özet (Çeviri)

In this thesis, a new algorithm for automatic vehicle identification has beenproposed. Identification is made by license plate recognition (LPR) algorithm.License plate recognition is a form of automatic vehicle identification and is analgorithm that identifies the vehicle by recognizing the license plate automatically. Inthis study, a simple but effective algorithm is presented for vehicle?s license platerecognition system.There are some other methods to identify the vehicles such as bar code-basedidentification systems, radio-frequency identification systems. In bar code-basedidentification and radio-frequency identification systems, the methods requireexternal components installed on vehicles for automated identification. On the otherhand, license plate recognition technology identifies the vehicle using only its licenseplate. Since every vehicle carries a unique license plate, no external cards, tags ortransmitters need to be recognizable. Due to this reason, license plate recognitionalgorithm is the most powerful and useful technique for automatic vehicleidentification.The proposed algorithm consists of three major parts: Extraction of plateregion, segmentation of plate characters and recognition of plate characters. Forextracting the plate region, edge detection algorithms and smearing algorithms areused. In segmentation part, smearing algorithms, filtering and some morphologicalalgorithms are used. And finally statistical based template matching is used forrecognition of plate characters.This algorithm operates on inactive real images and the system is designed for theidentification of Turkish license plates. The necessary codes for the proposed algorithm werewritten in Matlab software. To see the overall performance, the proposed algorithm has beentested over a large number of images. The images were taken on different time periods of theday and also these test images were taken under various illumination conditions. And it wasobtained that %97.6 success rate for the extraction of plate region, %96 success rate for thesegmentation of the characters and %98.8 accuracy rate for the recognition of plate characters,giving the overall system performance as %92.57 recognition rate.Moreover, some image processing techniques that have been used for license platerecognition were presented in this thesis. And the advantages and the use of these techniqueshave been explained.

Benzer Tezler

  1. Vehicle identifier recognition system using automatic license and number plate recognition

    Otomatik lisans ve plaka tanıma kullanarak araç tanımlayıcı tanıma sistemi

    ABDULLAH OMAR ABDULLAH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDULKADİR ŞENGÜR

  2. Intelligent plate number recognition system using segmentized method with artificial neural networks

    Yapay sinir ağları ile segmentasyon metodu kullanılarak akıllı plaka numarası tanıma sistemi

    AUWAL SALISU YUNUSA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Mekatronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ CAFER BAL

  3. Yapay zeka yöntemleri ile araç plaka tanıma sistemi

    Vehicle license plate recognition system with artificial intelligence methods

    KERİM KÜRŞAT ÇEVİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Sistemleri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HASAN ERDİNÇ KOÇER

  4. Real time car model and plate detection system by using deep learning architectures

    Derin öğrenme mimarilerini kullanarak gerçek zamanlı araba modeli ve plaka algılama sistemi

    TWANA SAEED MUSTAFA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT KARABATAK

  5. Uzman sisten ve otomotiv sektöründeki bir uygulama

    Expert system and an application in the automotive sector

    HÜSEYİN BURGUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SERDAR TÜMKOR