Reconhecimento automático de placas veiculares no padrão Mercosul baseado em aprendizado de máquina profundo

• Processo: 22/05407-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2022
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2023
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Murilo Varges da Silva
• Beneficiário: Lucas Mity Kamado
• Instituição Sede: Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP). Campus Birigui. Birigüi , SP, Brasil
• Assunto(s): Visão computacional Reconhecimento automático de fala Processamento de imagens Metodologia e técnicas de computação
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Placas Mercosul | Reconhecimento Automático de Placas | Reconhecimento óptico de caracteres | Visão Computacional | Processamento de Imagens

Resumo

O reconhecimento óptico de caracteres (OCR - Optical Character Recognition) para identificação automática de placas veiculares a partir de imagens viabiliza uma grande quantidade de aplicações relevantes. Para realizar o reconhecimento automático de placas a partir de imagens é necessário realizar três etapas principais: I. localizar a placa na imagem, II. segmentar os caracteres e III. reconhecer os caracteres segmentados, métodos que solucionam este problema, são geralmente referenciados como de Reconhecimento Automático de Placas (RAP) ou em Inglês, Automatic License Plate Recognition (ALPR). Embora já existam diversas técnicas propostas na literatura para resolver este problema, elas não conseguem atingir boas taxas de acurácia para todos os tipos de placas, por exemplo, cada país adota uma padronização diferente de placa (tamanho, formato, cor, fonte e padrão de dígitos). Portanto, neste projeto, propõe-se um estudo sobre técnicas de visão computacional e reconhecimento de padrões para o reconhecimento automático de placas no novo padrão de placas Mercosul e no padrão antigo de 3 letras.(AU)