Detekce a rozpoznání registrační značky vozidla pro analýzu dopravy
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Tato diplomová práce se zabývá návrhem a vývojem systému pro detekci a rozpoznání registračních značek vozidel. Práce je rozdělena do tří základních částí: detekce registračních značek, nalezení pozic znaků, rozpoznání znaků. Pro účely práce byla pořízena nová datová sada, která obsahuje 2814 registračních značek pro účely trénování klasifikátorů a 2620 značek pro vyhodnocení úspěšnosti. Pro detekci registračních značek byl natrénován kaskádový klasifikátor, který dosahuje úspěšnosti až 97,8 %. Ve všech nalezených pozicích jsou vyhledány pozice znaků. Pokud nejsou nalezeny, pak daný výřez není registrační značkou. Úspěšnost detekce po nalezení všech pozic znaků je až 88,5 %. Rozpoznání znaků probíhá pomocí natrénovaného SVM klasifikátoru. Systém úspěšně rozpozná bez chyby až 97,7 % všech správně nalezených registračních značek.
This thesis describes the design and development of a system for detection and recognition of license plates. The work is divided into three basic parts: licence plates detection, finding of character positions and optical character recognition. To fullfill the goal of this work, a new dataset was taken. It contains 2814 license plates used for training classifiers and 2620 plates to evaluate the success rate of the system. Cascade Classifier was used to train detector of licence plates, which has success rate up to 97.8 %. After that, pozitions of individual characters were searched in detected pozitions of licence plates. If there was no character found, detected pozition was not the licence plate. Success rate of licence plates detection with all the characters found is up to 88.5 %. Character recognition is performed by SVM classifier. The system detects successfully with no errors up to 97.7 % of all licence plates.
This thesis describes the design and development of a system for detection and recognition of license plates. The work is divided into three basic parts: licence plates detection, finding of character positions and optical character recognition. To fullfill the goal of this work, a new dataset was taken. It contains 2814 license plates used for training classifiers and 2620 plates to evaluate the success rate of the system. Cascade Classifier was used to train detector of licence plates, which has success rate up to 97.8 %. After that, pozitions of individual characters were searched in detected pozitions of licence plates. If there was no character found, detected pozition was not the licence plate. Success rate of licence plates detection with all the characters found is up to 88.5 %. Character recognition is performed by SVM classifier. The system detects successfully with no errors up to 97.7 % of all licence plates.
Description
Keywords
Detekce registračních značek vozidel, Optické rozpoznání znaků, Česká registrační značka vozidla, Kaskádový klasifikátor, Lineární klasifikátor SVM, MSER, Zpracování obrazu, Počítačové vidění, Licence plate detection, Optical Character Recognition, Czech Licence plate, Cascade classifier, Linear classifier SVM, MSER, Image Processing, Computer Vision
Citation
ČERNÁ, T. Detekce a rozpoznání registrační značky vozidla pro analýzu dopravy [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
Studentka nejprve prezentovala výsledky, kterých dosáhla v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Studentka následně odpověděla na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studentky na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm A. Otázky u obhajoby: V předmětu Počítačové vidění jste s kolegy vypracovala projekt na stejné téma. Jakým způsobem se Vaši kolegové podíleli na výsledcích prezentovaných ve Vaší diplomové práci? Proč jste nevyužila úběžníky? Mohly by nějakým způsobem být přínosné při detekci a rozpoznávání registračních značek? Je možné z výstupu použitého klasifikátoru znaků zjistit, jak je výsledek jistý? Proč při interpretaci vyhodnocení detekce ignorujete false alarm rate? Je po kontrole pozic znaků false alarm rate detetekce RZ nulová? Jaká je celková pravděpodobnost detekce a bezchybného rozpoznání RZ?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení