Re-identifikace vozidla pomocí rozpoznání jeho registrační značky
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
D
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Tato práce se zabývá návrhem algoritmů detekce a rozpoznání registrační značky vozidla, které by byly použitelné pro re-identifikaci vozidla v obraze, a vytvořením jednoduchého systému analýzy dopravy. Byly navrženy a otestovány jednotlivé části toho systému. Konkrétně se jedná o detekci vozidel, detekci a rozpoznání registrační značky vozidla a systém samotný. Detekce vozidel je prováděna pomocí metody odečítání pozadí a vytváření ohraničení těchto oblastí s úspěšností ~92%. Registrační značka je detekována pomocí kaskády klasifikátoru a dosahuje úspěšnosti 81.72% a přesnosti 94.42%. Rozpoznání poznávací značky pomocí metody Template matching dosahuje úspěšnosti 60.55%. Proto byl představen zcela nový princip rozpoznávání registrační značky vozidla pomocí jejího skenování užitím principu sliding window a rozpoznáváním neuronovou sítí. Neuronová síť dosahuje úspěšnosti 64.47% pro testovací datovou sadu při použití pěti příznaků. Malou úspěšnost neuronové sítě však ovlivňuje nedostatek vzorků některých znaků registrační značky.
This thesis aims at proposing vehicle license plate detection and recognition algorithms, suitable for vehicle re-identification. Simple urban traffic analysis system is also proposed. Multiple stages of this system was developed and tested. Specifically - vehicle detection, license plate detection and recognition. Vehicle detection is based on background substraction method, which results in an average hit rate of ~92%. License plate detection is done by cascade classifiers and achieves an average hit rate of 81.92% and precision rate of 94.42%. License plate recognition based on Template matching results in an average precission rate of 60.55%. Therefore the new license plate recognition method based on license plate scanning using the sliding window principle and neural network recognition was introduced. Neural network achieves a precision rate of 64.47% for five input features. Low precision rate of neural network is caused by small amount of training sample for some specific license plate characters.
This thesis aims at proposing vehicle license plate detection and recognition algorithms, suitable for vehicle re-identification. Simple urban traffic analysis system is also proposed. Multiple stages of this system was developed and tested. Specifically - vehicle detection, license plate detection and recognition. Vehicle detection is based on background substraction method, which results in an average hit rate of ~92%. License plate detection is done by cascade classifiers and achieves an average hit rate of 81.92% and precision rate of 94.42%. License plate recognition based on Template matching results in an average precission rate of 60.55%. Therefore the new license plate recognition method based on license plate scanning using the sliding window principle and neural network recognition was introduced. Neural network achieves a precision rate of 64.47% for five input features. Low precision rate of neural network is caused by small amount of training sample for some specific license plate characters.
Description
Keywords
Počítačové vidění, doprava, analýza dopravy, detekce vozidel, detekce registrační značky, rozpoznání registrační značky, re-identifikace vozidel, odečítání pozadí, kaskáda klasifikátorů, template matching, sliding window, skenování registrační značky, neuronová síť, Computer vision, Urban traffic, Urban traffic analysis, Vehicle detection, License plate detection, License plate recognition, Re-identification of vehicles, Background substraction, Cascade classifier, Template matching, Sliding window, License plate scanning, Neural network
Citation
ŠPAŇHEL, J. Re-identifikace vozidla pomocí rozpoznání jeho registrační značky [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2015.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Počítačová grafika a multimédia
Comittee
doc. RNDr. Pavel Smrž, Ph.D. (předseda)
prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (místopředseda)
doc. Mgr. Adam Rogalewicz, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Petr Sedlák, Ph.D. (člen)
Ing. Igor Szőke, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Zdeněk Vašíček, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2015-06-25
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm D. Otázky u obhajoby: Vysvětlete pojmy detekce/klasifikace/rozpoznání v kontextu Vaší práce. Na výsledném videu je vidět, že řetězec, který vrací NN není moc podobný skutečné RZ vozidla. Čím to je? Podle Vašeho vyhodnocení je úspěšnost rozpoznání okolo 70%? Jak jste dosáhl této úspěšnosti?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Přístup k plnému textu prostřednictvím internetu byl licenční smlouvou omezen na dobu 3 roku/let