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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/41744
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Tipo do documento: | Trabalho de Conclusão de Curso |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States |
Título: | Desenvolvimento de um sistema móvel de reconhecimento de placas de veículos baseado em redes neurais artificiais |
Título(s) alternativo(s): | Development of a mobile vehicle license plate recognition system based on artificial neural networks |
Autor(es): | Silva, Elton Soares |
Primeiro orientador: | Sousa, Jeovane Vicente de |
Primeiro membro da banca: | Coelho, Júlio Cézar |
Segundo membro da banca: | Pantaleão, Eliana |
Resumo: | Nos últimos anos, soluções baseadas em visão computacional têm emergido graças à evolução da capacidade de processamento dos computadores e das técnicas de visão computacional utilizadas, o que colaborou para implementá-las até mesmo em dispositivos diminutos, como os smartphones. Dentre as possíveis aplicações dentro deste campo, há o reconhecimento automático de placas veiculares, utilizado em estacionamentos, pedágios inteligentes, bem como em outras situações, em que um dispositivo recebe ou captura imagens de automóveis e reconhece a placa veicular de cada um, obtendo seus caracteres constituintes. Nesse sentido, este trabalho teve como objetivo desenvolver um sistema de reconhecimento automático de placas veiculares para dispositivos móveis capaz de integrar diferentes aplicações. Para isso, foram utilizados algoritmos e tecnologias de visão computacional, como o YOLO e Redes Neurais Convolucionais, juntamente com bases de imagens de veículos públicas, como o conjunto UFPR-ALPR, para treinar modelos capazes de detectar regiões contendo placas veiculares, segmentar os caracteres presentes nas placas identificadas e reconhecer cada um deles. Visando demonstrar um caso de uso, a aplicação utilizou as placas veiculares identificadas para consultar a situação de cada veículo, identificando se eles se encontravam em situação de furto ou roubo. Por fim, após avaliar a performance do sistema, foi obtido 70,70% de taxa de acerto na identificação de placas veiculares de imagens do conjunto de testes. Ou seja, a cada dez imagens de veículos, sete tiveram sua placa veicular identificada corretamente. Para isso, a aplicação gastou, em média, três segundos para processar cada imagem. |
Abstract: | In the last years, solutions based on computer vision have emerged thanks to the evolution of the processing capacity of computers and the techniques used, which have helped to implement these solutions even in tiny devices such as smartphones. Among the possible applications inside this field, there is the automatic recognition of vehicle license plates, used in parking lots and smart tolls, as well as in other situations, where a device receives or captures images of cars and recognizes the license plate of each one, obtaining its constituent characters. In this sense, this work aimed to develop an automatic license plate recognition system for mobile devices capable of integrating different applications. For this, computer vision algorithms and technologies, such as YOLO and Convolutional Neural Networks, were used together with public vehicle image datasets, such as the UFPR-ALPR dataset, to train models capable of detecting regions containing license plates, segment the characters inside the identified plates and recognize each one of those characters. In order to demonstrate a use case, the application used the identified vehicle plates to consult the status of each one, identifying if the vehicles referring to them are in a situation of theft or robbery. In the end, after evaluating the system’s performance, it was obtained 70,70% of success in identifying correctly the license plates from tests images set. That is, for every ten images containing a vehicle, seven license plates was correctly identified. To do this, the application spent, on average, three seconds to process each image. |
Palavras-chave: | Visão computacional Reconhecimento automático de placas veiculares Android Reconhecimento óptico de caracteres Redes neurais convolucionais YOLO Computer vision Automatic license plate recognition Optical character recognition Convolutional neural networks |
Área(s) do CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::TELECOMUNICACOES CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
Referência: | SILVA, Elton Soares. Desenvolvimento de um sistema móvel de reconhecimento de placas de veículos baseado em redes neurais artificiais. 2024. 95 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Eletrônica e de Telecomunicações) – Universidade Federal de Uberlândia, Patos de Minas, 2024. |
URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/41744 |
Data de defesa: | 5-Abr-2024 |
Aparece nas coleções: | TCC - Engenharia Eletrônica e de Telecomunicações (Patos de Minas) |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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DesenvolvimentoSistemaMovel.pdf | Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) | 3.31 MB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |
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