License plate detection and enhancement
Plaka tanıma ve geliştirme
- Tez No: 938417
- Danışmanlar: Prof. dr. IHAB ELAFF
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Üsküdar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 85
Özet
Plaka Tespiti ve İyileştirme Bu makale, çeşitli zorlu koşullar altında algılama doğruluğunu ve okunabilirliği artırmak için gelişmiş görüntü işleme tekniklerinden ve makine öğrenimi algoritmalarından yararlanan, plaka tespiti ve iyileştirmesi için sağlam bir sistem tanıtmaktadır. Önerilen sistem, algılama ve tanıma için görüntü ön işleme, seçici gama düzeltme, normalleştirme ve OpenALPR çerçevesinin bir kombinasyonunu kullanır. Başlangıçta sistem, seçici gama düzeltmesi ve normalleştirme yoluyla düşük kontrast ve gürültü gibi sorunları gidermek için giriş görüntülerini işler. Bu ön işleme görüntü kalitesini artırarak plakaların daha ayırt edilebilir olmasını sağlar. Daha sonra OpenALPR (Açık Otomatik Plaka Tanıma) kütüphanesi, önceden işlenmiş görüntülerdeki plakaları tespit etmek için kullanılır. Sistemin performansını değerlendirmek için, karşılık gelen temel gerçek verileri içeren görüntüleri içeren bir veri seti kullanılır. Sistem, gerçek pozitifleri, yanlış pozitifleri, gerçek negatifleri ve yanlış negatifleri sınıflandırmak için tespit edilen plakalar ile yer gerçeği koordinatları arasındaki Birleşim Üzerindeki Kesişimi (IoU) ölçer. Tespit performansını değerlendirmek için doğruluk, kesinlik, geri çağırma ve F1 puanı gibi ölçümler hesaplanır. Deneysel sonuçlar, önerilen sistemin plakaları doğru bir şekilde tespit etme ve geliştirme konusundaki etkinliğini, tespit doğruluğunda ve karakter tanıma oranlarında önemli gelişmelerle birlikte göstermektedir. Sistemin güvenilir ve verimli olduğu kanıtlanmıştır; bu da onu yüksek doğruluğun gerekli olduğu emniyet teşkilatı, ücret tahsilatı ve park yönetimi alanlarındaki gerçek dünya uygulamaları için uygun hale getirmektedir.
Özet (Çeviri)
This paper introduces a robust system for license plate detection and enhancement, leveraging advanced image processing techniques and machine learning algorithms to improve detection accuracy and readability under various challenging conditions. The proposed system utilizes a combination of image preprocessing, selective gamma correction, normalization, and the OpenALPR framework for detection and recognition. Initially, the system processes input images to address issues such as low contrast and noise through selective gamma correction and normalization. This preprocessing enhances image quality, making the license plates more distinguishable. The OpenALPR (Open Automatic License Plate Recognition) library is then employed to detect license plates within the preprocessed images. To evaluate the system's performance, a dataset containing images with corresponding ground truth data is used. The system measures the Intersection over Union (IoU) between detected plates and ground truth coordinates to classify true positives, false positives, true negatives, and false negatives. Metrics such as accuracy, precision, recall, and F1 score are calculated to assess detection performance. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed system in accurately detecting and enhancing license plates, with significant improvements in detection accuracy and character recognition rates. The system proves to be reliable and efficient, making it suitable for real-world applications in law enforcement, toll collection, and parking management where high accuracy is essential.
Benzer Tezler
- Improved fuzzy logic based edge detection method on clinical images
Klinik görüntülerde bulanık mantık temelli iyileştirilmiş kenar tespit yöntemi
MURAT MERT ÇELEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKER ÜSTOĞLU
- FPGA implementation of license plate detection and recognition
FPGA donanımı üzerinde araç plakası algılama ve tanıma
SERAP SARIKAVAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET METE BULUT
PROF. DR. GÖZDE AKAR
- Compressed domain video understanding methods for traffic surveillance applications
Trafik izleme uygulamaları için sıkıştırılmış alanda video anlamlandırma yöntemleri
MUHAMMET SEBUL BERATOĞLU
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- Implementation of image processing algorithms on FPGA demonstration board
Görüntü işleme algoritmalarının sahada programlanabilir kapı dizileri çalışma kartında gerçeklenmesi
RECEP KIZILKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR ÇAM
- Smart detection system of vehicles license plate by using segmentation and enhancement image technique
Başlık çevirisi yok
OMER JAMAL KAMIL KAMIL
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN