نوشته‌ها

بررسی سامانه های تشخیص خودکار پلاک خودرو

در این نوشته سعی شده به بررسی کلی سیستم های تشخیص خودکار پلاک خودرو و بررسی یکی از روش های تشخیص و خواندن پلاک پرداخته شود. شرکت بهسان اندیش تولید کننده سامانه های هوشمند مفتخر به تولید یکی از دقیقترین و سریعترین سامانه های جامع کنترل تردد خودرو می باشد که می توانید جهت آشنایی با این محصول به لینک :سامانه جامع کنترل تردد خودرو بهسان(پلاک خوان) مراجعه بفرمایید.

 

نویسنده: آقایان علی اوحدی و محسن امیدوار

تعداد صفحات : ۴۲

کلیمه عبور فایل : behsan-andish.ir

دانلود : بررسی سامانه های تشخیص خودکار پلاک

تشخیص خودکار پلاک خودرو سامانه‌ای برای خواندن پلاک وسیله نقلیه با استفاده از نویسه‌خوان نوری است. شماره پلاک خودرو یکی از مناسب‌ترین اقلام اطلاعاتی جهت احراز هویت خودروها می‌باشد. تشخیص خودکار شماره پلاک خودرو سامانه‌ای کاملاً مکانیزه است که با استفاده ازپردازش تصویر خودروهای عبوری از یک مکان، شماره پلاک آنها را استخراج می‌کند. برای استفاده از این سامانه، نیازی به نصب و تجهیز خودروها به وسیلهٔ دیگری (مانند GPS یا برچسب‌های رادیویی- RFID Tag) وجود ندارد. این سامانه با استفاده از دوربین‌های مخصوص، تصویری از خودرو در حال عبور اخذ می‌کند و آن تصویر را جهت پردازش توسط نرم‌افزار تشخیص پلاک خودرو به رایانه ارسال می‌کند. از این سامانه می‌توان در زمینه‌های امنیتی و ترافیکی بسیار بهره گرفت.

             

 

امکانات سیستم های تشخیص پلاک خودرو به روش پردازش تصویر

امکان تشخیص تمامی اعداد و حروف پلاک و شناسایی منطقه پلاک صادرشده امکان تشخیص تمامی پلاکهای موجود در کشور امکان دریافت عکس از دوربین های رنگی و سیاه و سفید و IR تحت شبکه تشخیص محل پلاک در عکس امکان تشخیص چندین پلاک در یک عکس امکان ارتباط با بانک اطلاعاتی سیستم پارکینگ جهت کنترل تردد خودروهای تعریف شده امکان ارسال اطلاعات خودروهای ممنوعه در بانک اطلاعاتی سیستم از طریق شبکه، GPRS ، SMS و MMS

اطلاعات فنی سیستم تشخیص پلاک خودرو

امکان تشخیص پلاک از فیلم زنده در دوربین های تحت شبکه و DVR سرعت بسیار بالا در تشخیص پلاک (کمتر از ۲۰۰ میلی ثانیه) دقت بالا و امکان تشخیص چندین پلاک در یک عکس

 

کاربردهای سامانهٔ تشخیص پلاک

کنترل و اخذ عوارض ورود به محدوده طرح ترافیک

امروزه شهرهای بسیاری ورود خودروها به منطقه مرکزی شهر را به منظور کنترل ترافیکِ آن محدود ساخته‌اند. از آنجا که استفاده از روش‌های سنتی (قرار دادن نیروهای پلیس در تمامی مبادی محدوده) هم پر هزینه و هم کم دقت است، راه حل‌های جدیدی برای کنترل و اخذ عوارض ورود به محدوده پرتردد شهرها پیشنهاد شده است. یکی از این راه حل‌ها (که برای مثال در استکهلم[۳] و لندن[۴] استفاده می‌شود) استفاده از فناوری تشخیص پلاک خودرو است. در این راه حل، دوربین‌های تشخیص پلاک خودرو در تمامی مبادی طرح نصب می‌شوند و ورود هر خودرو به محدوده طرح ثبت می‌شود. سپس مانند روش اخذ عوارض، فرصتی به راننده داده می‌شود تا عوارض ورود به طرح را تا زمان مقرر پرداخت کند. در غیر اینصورت، راننده طبق قانون جریمه خواهد شد.

اخذ عوارض جاده‌ها و بزرگراه‌ها به صورت خودکار

از آنجا که وجود مانع بر سر راه خودروها در عوارضی‌ها باعث کند شدن حرکت، ایجاد ترافیک، و به تبع آن آلودگی محیط زیست می‌شود، راه‌های مختلفی برای حذف موانعِ موجود در عوارضی‌ها پیشنهاد شده است. یکی از این راه‌ها استفاده از سامانهٔ تشخیص پلاک خودرو می‌باشد. در این راه حل، خودروها بدون نیاز به توقف از عوارضی‌ها عبور می‌کنند و سامانهٔ تشخیص پلاک خودرو شماره پلاک آنها را ثبت می‌کند. بر اساس شماره پلاک، عوارض مربوطه محاسبه می‌شود و راننده ملزم به پرداخت عوارض در زمان مشخصی خواهد بود. در صورت عدم پرداخت عوارض در زمان مقرر، خودرو طبق قانون جریمه خواهد شد. به این روش عوارض ویدئویی (به انگلیسی: Video Tolling) گفته می‌شود.

محاسبه مدت سفر

تخمین مدتِ زمان سفر یکی از کاربردهای مهم سیستم‌های ترافیک هوشمند می‌باشد. در این کاربرد، مسافران می‌توانند پیش از سفر به آمارها و اطلاعات مربوطه مراجعه کنند و تخمینی از مدتِ زمان سفر میان مبدا و مقصد خود داشته باشند. سامانه تشخیص پلاک خودرو یکی از راه حل‌های مناسب جهت این کاربرد به شمار می‌رود. در این راه حل، سامانهٔ تشخیص پلاک خودرو در نقاط مختلف یک جاده نصب می‌شود (برای مثال در مبدا و مقصد) و بنابراین مدت زمان سفر را به صورت تفکیک شده برای هر خودرو محاسبه می‌کند. با تحلیل آماری این مدت برای تمامی خودروها می‌توان با دقتِ مطلوبی، متوسط و تغییراتِ آن در زمان‌های مختلف روز و هفته را در جاده اندازه گرفت و برای تصمیم‌گیری در اختیار عموم قرار داد.

اندازه‌گیری سرعت متوسط خودروها

علاوه بر روش‌های معمولِ اندازه‌گیری سرعت که در یک نقطهٔ خاص سرعت خودروها را محاسبه می‌کنند، روش‌هایی نیز جهت محاسبه سرعت متوسط خودروها در یک مسیر وجود دارد. جهت اندازه‌گیریِ سرعتِ متوسط نیاز به تشخیص هویت خودروها در ابتدا و انتهای مسیر می‌باشد. تشخیص پلاک خودرو یکی از راه‌های مناسب جهت تشخیص هویت خودروها و به تبعِ آن اندازه‌گیریِ سرعت متوسط آنها می‌باشد. در این راه حل، دوربین‌های تشخیص پلاک در چندین نقطه از مسیر نصب می‌شوند و با ثبتِ زمان تردد خودرو از مقابل هر یک از آنها، امکان محاسبه سرعت متوسط خودرو میان هر دو نقطه متوالی وجود دارد. در این راه حل، حتی اگر رانندگان در مقابل این دوربین‌ها ترمز کنند تأثیر چندانی در سرعت متوسط محاسبه شده در مسیر نخواهند گذاشت و بنابراین تا حدی در مقایسه با روش‌های مبتنی بر سرعتِ نقطه‌ای برتری دارد.

  • دیده بانی معابر، گلوگاه‌ها و مرزها و گزارش سریع خودروهای سرقتی عبور کرده از آنها
  • ثبت اطلاعات ترافیکی دقیق و جامع از تردد خودروها در معابر

امکانات جانبی سامانه تشخیص خودکار شماره پلاک خودرو

در سامانه پلاک خوان امکانات جانبی بیشتر بنابر خواست خریدار نصب و به سیستم افزوده خواهد شد. امکاناتی نظیر: سنسور نوری تشخیص مانع، کارت های حافظه دار یا بارکد دو بعدی، دوربین نظارتی، دوربین ثبت چهره راننده، تابلوی نمایشگر، UPS یا باتری پشتیبان

منبع


هم چنین نوشته هایی با عناوین پروژه + آموزش تشخیص پلاک خودرو با پردازش تصویر (پلاک خوان رایگان) و مقاله بررسی سامانه های تشخیص خودکار پلاک خودرو  و مقالات داخلی و خارجی در زمینه تشخیص پلاک خودرو جهت دسترسی علاقمندان در سایت قرارداده شده است.

می توانید به منظور آشنایی با یکی از دقیقترین و سریعترین سامانه های جامع کنترل تردد خودرو (پلاک خوان) به لینک :سامانه جامع کنترل تردد خودرو بهسان(پلاک خوان) مراجعه فرمایید.

تشخیص پلاک خودرو

چکیده– شماره پلاک خودرو یکی از مناسب ترین اقلام اطلاعات جهت احراز هویت خودروها می باشد.سامانه تشخیص پلاک خودرو یک سیستم کاملاً مکانیزه است. در این مقاله به بررسی و نحوه کار یک سیستم اتوماتیک تشخیص پلاک میپردازیم که امروزه نمی توان کاربرد مفید و چشمگیر آن را نادیده گرفت. این سیستم با استفاده از پردازش تصویر خودروهای عبوری از یک مکان، شماره پلاک آنها را استخراج کرده و به صورت عددی مورد استفاده قرار می دهد.

کلمات کلیدی– تشخیص پلاک خودرو، تشخیص کاراکتر نوری، پردازش تصویر، OCR

فایل PDF – در ۷ صفحه- نویسنده : مریم زارع

تشخیص پلاک خودرو

پسورد فایل : behsan-andish.ir


تشخیص اتوماتیک پلاک خودرو فارسی به کمک روش های پردازش تصویر و شبکه های عصبی

چکیده- شماره پلاک خودرو یکی از مناسب ترین اقلام اطلاعاتی جهت احراز هویت خودروها می باشد. سیستم تشخیص پلاک خودرو یک سیستم مکانیزه است که با عکس گرفتن از خودروها، شماره پلاک آنها را استخراج می کند.روشی که در این مقاله استفاده شده شامل دو قسمت می باشد. در قسمت اول با استفاده از لبه یابی و عملیات مورفولوژی محل پلاک شناسایی شده و در قسمت دوم با استفاده از شبکه عصبی هاپفیلد کاراکترها شناسایی می شوند. این روش بر روی ۵۰۰ تصویر مختلف از نظر پس زمینه، فاصله و زاویه دید مورد آزمایش قرار گرفته است، که نرخ استخراج صحیح پلاک را ۹۵% و همچنین نرخ خواندن صحیح پلاک را ۹۰% بدست آوردیم.

کلمات کلیدی– تشخیص پلاک خودرو، شبکه عصبی هاپفیلد، عملیات مورفولوژی، لبه یابی، هیستوگرام.

فایل PDF – در ۸ صفحه- نویسندگان : محمدصادق معمارزاده، همایون مهدوی نسب، پیمان معلم.

تشخیص اتوماتیک پلاک خودرو فارسی به کمک روش های پردازش تصویر و شبکه عصبی

پسورد فایل : behsan-andish.ir


روش ﺟﺪﯾﺪ ﻣﮑﺎنﯾﺎﺑﯽ ﭘﻼك ﺧﻮدرو در ﺗﺼﺎوﯾﺮ رﻧﮕﯽ

ﭼﮑﯿﺪه – اﯾﻦ ﻣﻘﺎﻟه روش ﺟدﯾﺪی ﺟﻬﺖ ﻣﮑﺎنﯾﺎﺑﯽ ﭘﻼك ﺧﻮدرو اراﺋﻪ میﮐﻨﺪ. روش پیشنهادی ﺑﻪ ﻋﻠﺖ ﻋﺪم اﺳﺘﻔﺎده از  عملیاتﻫﺎي ﭘﺮﻫﺰﯾﻨﻪ ﭘﺮدازش ﺗﺼﻮﯾﺮ، داراي ﺳﺮﻋﺖ پاسخگویی ﺑﺎلاتري نسبت ﺑﻪ روشﻫﺎی ﻣﺸﺎﺑﻪ اﺳﺖ. روش ﭘﯿﺸﻨﻬﺎدي در اﯾﻦ ﻣﻘﺎﻟﻪ، ﻣﺒﺘﻨﯽ ﺑﺮ ﺷﻨﺎﺳﺎﯾﯽ اﻟﮕﻮ و ﺑﻮده و ﺑﺎ اﺳﺘﻔﺎده از پیمایش ﺳﺘﻮﻧﯽ ﺑﺮاي ﯾﺎﻓﺘﻦ اﻟﮕﻮﯾﯽ اﺳﺘﺎﻧﺪارد در ﺗﺼﻮﯾﺮ رنگی، ﭘﻼك ﺧﻮدرو را ﻣﮑﺎن یابی و آن را از تصویر اﺳﺘﺨﺮاج می کند. از ﺧﺼﻮﺻﯿﺎت روش ﻣﺬﮐﻮر، ﺳﺮﻋﺖ ﺑﺎلای ﭘﺮدازش و ﭘﺎﺳﺦ گویی ﺳﺮﯾﻊ، قابلیت ﻧﺼﺐ و اﺟـﺮ در ریزپردازنده ها، ﻗﺎبلیت شناسایی چندین پلاک ﻣﻮﺟﻮد دریک تصویر و پردازش بر روی تصویر رنگی بدون تغییر اندازه ی آن، ﻣﯽﺑﺎﺷﺪ. روش اراﺋﻪ ﺷﺪه، دارای کاربردهای عملی از قبیل صدور برگ جریمه الکترونیکی، اﯾﺠﺎد ﺳﺎﻣﺎﻧﮥ ﻫﻮﺷﻤﻨﺪ ﭘﺮداﺧﺖ ﻋﻮارض، کنترل ﺗﻮﻧﻞ ﻫﺎ، بزرگراه ها، پارکینگ ها، ﻣﺤﺪوده ﻃﺮح ترافیک و ﻏﯿﺮه، ﻣﯽﺑﺎﺷﺪ. ﻧﺘﺎﯾﺞ آزﻣﺎﯾﺸﺎت ﺑﺮ روي ﯾﮏ ﻣﺠﻤﻮﻋﻪ داده دﻟﺨﻮاه از ﺗﺼﺎوﯾﺮ دورﺑﯿﻦﻫﺎي ﮐﻨﺘﺮل ﺳﺮﻋﺖ در ﺑﺰرﮔﺮاه ﻫﺎي ﮐﺸﻮر، ﮐﺎراﯾﯽ، دﻗﺖ، اﻃﻤﯿﻨﺎن و ﺳﺮﻋﺖ ﺳﯿﺴﺘﻢ ﭘﯿﺸﻨﻬﺎدي را ﺗﺎﯾﯿﺪ ﮐﺮد ﺑﻪ ﻃﻮري ﮐﻪ در آزﻣﺎﯾﺸﺎت  دﻗـﺖ تشخیص ۹۶ درصد را به خود اختصاص داده است.

کلمات کلیدی– مکان یابی پلاک خودرو، تشخیص پلاک خودرو، شناسایی الگو.

فایل PDF – در ۶ صفحه- نویسندگان : امیرحسین اشتری و محمود فتحی.

روش جدید مکانیابی پلاك خودرو در تصاویر رنگی

پسورد فایل : behsan-andish.ir


شرکت بهسان اندیش تولید کننده سامانه های هوشمند مفتخر به تولید یکی از دقیقترین و سریعترین سامانه های جامع کنترل تردد خودرو می باشد که می توانید جهت آشنایی با قابلیت ها و امکانات این محصول به لینک :سامانه جامع کنترل تردد خودرو بهسان(پلاک خوان) مراجعه فرمایید.


ﺭﻭﺷﯽ ﺟﺪﻳﺪ ﻭ ﺳﺮﻳﻊ ﺑﺮﺍﯼ ﺗﺸﺨﻴﺺ ﻣﺤﻞ ﭘﻼﮎ ﺧﻮﺩﺭﻭ ﺍﺯ ﺗﺼﺎﻭﻳﺮ ﭘﻴﭽﻴﺪﻩ ﺑﺮ ﺍﺳﺎﺱ ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﻣﻮﺭﻓﻮﻟﻮﮊﻳﮑﯽ

 ﭼﮑﻴﺪﻩ – ﺗﺸﺨﻴﺺ ﻣﺤﻞ ﭘﻼﮎ ﺧﻮﺩﺭو ﻣﻬﻤﺘﺮﻳﻦ ﻣﺮﺣﻠﻪ ﺷﻨﺎﺳﺎﻳﯽ ﭘﻼک ﺧﻮﺩﺭو ﺩﺭ ﺳﻴﺴﺘﻤﻬﺎﯼ حمل ﻭ ﻧﻘﻞ هوشمند ﺍﺳﺖ . ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﻣﻘﺎﻟﻪ روشی  بلادرنگ ﻭ ﺳﺮﻳﻊ ﺑﺮﺍﯼ ﭘﻴﺪﺍ ﮐﺮﺩﻥ ﭘﻼﮎ ﺧﻮﺩﺭﻭﻫﺎ ﺩﺭ ﺗﺼﺎﻭﻳﺮ ﭘﻴﭽﻴﺪﻩ ﻣﻌﺮﻓﯽ ﻣﯽ شود. ﺩﺭ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻢ ﭘﻴﺸﻨﻬﺎﺩﯼ ﺍﺑﺘﺪﺍ ﺑﺎ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﺍﺯ ﻋﻤﻠﮕﺮ ﺳﻮﺑﻞ ﺍﻗﺪﺍﻡ ﺑﻪ ﻳﺎﻓﺘﻦ لبه ﻫﺎﯼ ﻋﻤﻮﺩﯼ ﺗﺼﻮﻳﺮ می ﮐﻨﻴﻢ، ﺳﭙﺲ ﺑﺎ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﺍﺯ تحلیل ﻫﻴﺴﺘﻮﮔﺮﺍﻡ ﻭ ﺗﺮﮐﻴﺒﯽ ﺍﺯ ﻋﻤﻠﮕﺮﻫﺎﯼ ﻣﻮﺭﻓﻮﻟﻮﮊیکی ﭘﻼک ﺧﻮﺩﺭﻭ ﺭﺍ ﺍﺯ ﺗﺼﻮﻳﺮ ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ می کنیم.ﺭﻭﺵ ﭘﻴﺸﻨﻬﺎﺩﯼ را ﺭﻭﯼ پاﻳﮕﺎﻩ ﺩﺍﺩﻩ ﺍﯼ ﺷﺎﻣﻞ ۳۰۰ ﺗﺼﻮﻳﺮ ﻣﺨﺘﻠﻒ ﺍﺯ نظر ﭘﺲ ﺯﻣﻴﻨﻪ، ﺍﻧﺪﺍﺯﻩ، ﻓﺎﺻﻠﻪ، ﺯﺍﻭﻳﻪ ﺩﻳﺪ ﻭ ﺷﺮﺍﻳﻂ ﻧﻮﺭی ﻣﻮﺭﺩ ﺁﺯﻣﺎﻳﺶ ﻗﺮﺍﺭ ﺩﺍﺩﻩ ﻭ ﻧﺮﺥ ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﺻﺤﻴﺢ ﭘﻼﮎ  را ۸۱/۳% بدست آوردیم.
کلمات کلیدی– تشخیص محل، پلاک خودرو، ﻫﻴﺴﺘﻮﮔﺮﺍﻡ، ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﻣﻮﺭﻓﻮﻟﻮﮊﻳﮑﯽ.
فایل PDF – در ۷ صفحه- نویسندگان : فرهاد فرجی و رضا صفابخش

ﺭﻭﺷﯽ ﺟﺪﻳﺪ ﻭ ﺳﺮﻳﻊ ﺑﺮﺍﯼ ﺗﺸﺨﻴﺺ ﻣﺤﻞ ﭘﻼﮎ ﺧﻮﺩﺭﻭ ﺍﺯ ﺗﺼﺎﻭﻳﺮ ﭘﻴﭽﻴﺪﻩ ﺑﺮ ﺍﺳﺎﺱ ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﻣﻮﺭﻓﻮﻟﻮﮊﻳﮑﯽ

پسورد فایل : behsan-andish.ir


شناسایی پلاک خودروهای ایرانی با روش جایابی فازی پلاک

چکیده– یکی از مهم ترین زیرسامانه های حمل و نقل هوشمند، سامانه ی تشخیص و شناسایی پلاک خودرو است. دشواری تشخیص و شناسایی صحیح پلاک خودرو در شرایط مختلف محیطی موجب شده تا پژوهش در این زمینه ی پژوهشی هم چنان ادامه داشته باشد. مسئله ی تشخیص پلاک خودرو را می توان به سه زیر مسئله ی “جایابی پلاک”، “استخراج نویسه های پلاک” و “شناسایی نویسه ها” تقسیم کرد. در این مقاله تلاش شده به کمک قواعد فازی، الگوریتم های جایابی پلاک خودروهای ایرانی و شناسایی نویسه های آن بهبود یابد. جایابی پلاک با لبه یابی، تحلیل ریخت شناسانه و استفاده از قواعد فازی و شناسایی نویسه ها با استفاده از ماشین بردار پشتیبانی فازی انجام شده است. با آزمایش الگوریتم یاد شده بر روی پنجاه تصویر صحت جایابی پلاک خودرو ۹۰ درصد و صحت شناسایی نویسه ها ۹۴ درصد به دست آمد که در مقایسه با روش های مرسوم توانمندی چشمگیری دارد.

کلمات کلیدی– پلاک خودروف شناسایی الگو، ماشین بردار پشتیبانی، نظریه ی فازی.

فایل PDF – در ۱۰ صفحه- نویسندگان : غلامعلی منتظر و محمد شایسته فر

شناسایی پلاک خودروهای ایرانی با روش جایابی فازی پلاک

پسورد فایل : behsan-andish.ir


Vehicle License Plate Identification & Recognition

شناسایی و به رسمیت شناختن شماره پلاک خودرو

Abstract- Existing vehicle license plate identification and recognition systems are potent for either their accuracy
or speed but not a combination of both. The algorithm proposed in this dissertation attempts to achieve
this fine balance between the accuracy and speed that such a system must posses. The mathematical
morphology operators of dilation and erosion are utilized to identify the region within an image which
contains the license plate. Using the concept of color coherence vectors, an image recognition algorithm
is presented which utilizes this extracted region and compares it as a whole to other images of license
plates, in the database. The application developed for the testing of this algorithm works with an
accuracy of eighty eight percent and an average processing time of two seconds per image.
Key Words and Phrases: Vehicle license plate recognition, color coherence vectors, mathematical
morphology

فایل PDF – در ۱۰ صفحه- نویسندگان : SANJAY GOEL, PRIYANK SINGH

Vehicle License Plate Identification & Recognition

پسورد فایل : behsan-andish.ir


Sensor network based vehicle classification and license plate identification system

طبقه بندی وسایل نقلیه بر اساس شبکه حسگر و سیستم شناسایی پلاک وسایل نقلیه

Abstract—Typically, for energy efficiency and scalability purposes, sensor networks have been used in the context of environmental and traffic monitoring applications in which operations at the sensor level are not computationally intensive. But increasingly, sensor network applications require data and compute intensive sensors such video cameras and microphones. In this paper, we describe the design and implementation of two such systems: a vehicle classifier based on acoustic signals and a license plate identification system using a camera. The systems are implemented in an energy-efficient manner to the extent possible using commercially available hardware, the Mica motes and the Stargate platform. Our experience in designing these systems leads us to consider an alternate more flexible, modular, low-power mote architecture that uses a combination of FPGAs, specialized embedded processing units and sensor data acquisition systems.
Keywords: wireless sensor networks, seismic, acoustic vehicle classification, license plate detection

فایل PDF – در ۴ صفحه- نویسندگان :Jan Frigo, Vinod Kulathumani, Sean Brennan∗, Ed Rosten, Eric Raby

Sensor network based vehicle classification and

پسورد فایل : behsan-andish.ir


Real Time Automatic License Plate Recognition in Video Streams

تشخیص خودکار زمان واقعی شماره پلاک وسایل نقلیه در جریان های ویدیویی

Abstract
In recent years there has been an increased commercial interest in systems for automatic license plate recognition. Some of the existing systems process single images only, some even requiring vehicles to stop in front of a gate so that a still image of good quality can be taken. This thesis presents an approach that makes it possible to process 25 images per second on a standard PC from 2004, allowing identication decisions to be based on information from several images instead of just a single one. Thus, the impact of a single bad image is reduced, and vehicles can be allowed to drive past the camera without hindrance. In order to reach the necessary processing speed, a simplied StauerGrimson background estimation algorithm has been used, enabling the system to only search for license plates on objects that are in motion. The main method for nding license plates has been a computational-wise economical connected component labeling algorithm. A basic pixel-by-pixel comparison OCR algorithm %has also been implemented. A real life test running for twelve days has shown the complete system to have a rate of successful identification at 80 .

فایل PDF – در ۲۸ صفحه- نویسنده : Fredrik Trobro

Real Time Automatic License Plate Recognition

پسورد فایل : behsan-andish.ir


Proposal for Automatic License and Number Plate Recognition System for Vehicle Identification

طرح پیشنهادی برای سیستم شناسایی خودکار شماره پلاک و مجوز برای شناسایی خودرو

Abstract— In this paper, we propose an automatic and mechanized license and number plate recognition (LNPR) system which can extract the license plate number of the vehicles passing through a given location using image processing algorithms. No additional devices such as GPS or radio frequency identification (RFID) need to be installed for implementing the proposed system. Using special cameras, the system takes pictures from each passing vehicle and forwards the image to the computer for being processed by the LPR software. Plate recognition software uses different algorithms such as localization, orientation, normalization, segmentation and finally optical character recognition (OCR). The resulting data is applied to compare with the records on a database. Experimental results reveal that the presented system successfully detects and recognizes the vehicle number plate on real images. This system can also be used for security and traffic control.

(Keywords— License and number plate recognition (LNPR) system, image processing, orientation, normalization, segmentation, identification, optical character recognition (OCR

فایل PDF – در ۵ صفحه- نویسنده : Hamed Saghaei

Proposal for Automatic License and Number Plate

پسورد فایل : behsan-andish.ir


LICENSE PLATE MATCHING TECHNIQUES

تکنیک های انطباق پلاک وسیله نقلیه

فایل PDF – در ۴۲ صفحه- نویسنده : U.S.Department of Transportation-Federal Highway Administration(وزارت راه و ترابری آمریکا-مدیریت بزرگراه فدرال)

LICENSE PLATE MATCHING TECHNIQUES

پسورد فایل : behsan-andish.ir


Development of a New Automatic License Plate Recognition (LPR) System

توسعه یک سیستم تشخیص پلاک خودکار جدید

ABSTRACT In Japan, automatic license plate recognition systems have been used for more than ten years for the purposes of measuring the travel time of vehicles and for some applications which need detailed plate information identification. Due to their efficacy, they are now being utilized throughout the country. Ordinarily, compared to when used for travel time measurements, considering the types of uses for the number information, higher recognition accuracy is often desired when used for some applications which need detailed plate information identification. We have advanced the development of number plate reading for the purpose of travel time measurement applications, refining these technologies for their application to other various applications. In order to fulfill the requirements expected to be met for various applications, we have implemented a variety of innovations in both software and hardware and developed a new LPR system that has many features such as high recognition rate, low false rate, compact design and high reliability by image processing algorithms and an advanced camera unit. We will seek to expand abroad by applying these technologies.

KEYWORDS: Automatic license plate recognition, Automatic number plate recognition, Automatic vehicle identification, Image processing, Vehicle detection, Plate extraction, Character recognition

فایل PDF – در ۱۰ صفحه- نویسنده : Takehiko Kato ,Masatoshi Asada , Kayo Tanaka , Yusuke Yasuhara, Toshihiro Asai , Yasuo Ogiuchi

Development of a New Automatic License Plate Recognition (LPR) System

پسورد فایل : behsan-andish.ir


Development of a License Plate Number Recognition System Incorporating LowResolution Cameras

توسعه یک سیستم شناسایی شماره پلاک شامل دوربین های با رزولوشن پایین

A multi-lane free flow (MLFF) toll collection system installed on a simplified gantry requires compact cameras for supervising enforcement. Because these compact cameras have low image resolution, it is also necessary to develop vehicle license plate recognition technology that uses dynamic image processing. Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. (MHI) has developed three technologies based on the conventional license plate recognition system using still images; these technologies improve image quality, process plural images of a single vehicle, and utilize a reference database. Laboratory evaluation tests have verified that even a lowresolution camera system can successfully recognize license plate numbers at a rate of 95% or better, comparable to results from the conventional still image system. MHI is enhancing system robustness to enable application of these technologies to actual products.

فایل PDF – در ۵ صفحه- نویسنده : KENTA NAKAO, KIICHI SUGIMOTO, MAYUMI SAITOH, TAKUMA OKAZAKI

Development of a License

پسورد فایل : behsan-andish.ir


Automatic Number Plate Recognition System

سیستم شناسایی شماره پلاک خودکار

Abstract. Automatic recognition of car license plate number became a very important in our daily life because of the unlimited increase of cars and transportation systems which make it impossible to be fully managed and monitored by humans, examples are so many like traffic monitoring, tracking stolen cars, managing parking toll, red-light violation enforcement, border and customs checkpoints. Yet it’s a very challenging problem, due to the diversity of plate formats, different scales, rotations and non-uniform illumination conditions during image acquisition. This paper mainly introduces an Automatic Number Plate Recognition System (ANPR) using Morphological operations, Histogram manipulation and Edge detection Techniques for plate localization and characters segmentation. Artificial Neural Networks are used for character classification and recognition.
۲۰۱۰ Mathematics Subject Classification. Primary 68T10; Secondary 68T45.

Key words and phrases. license plate recognition, plate region extraction, segmentation, neural networks, optical character recognition, Hough transform, ANPR.

فایل PDF – در ۱۰ صفحه- نویسنده :Amr Badr, Mohamed M. Abdelwahab, Ahmed M. Thabet, and Ahmed M. Abdelsadek

Automatic Number Plate Recognition System

پسورد فایل : behsan-andish.ir


Automatic License Plate Recognition

شناسایی شماره پلاک خودکار

فایل PDF – در ۵ صفحه- نویسنده :Jason Grant

Automatic License Plate Recognition

پسورد فایل : behsan-andish.ir


A Real-Time Mobile Vehicle License Plate Detection and Recognition

یک تشخیص و ردیابی شماره پلاک وسایل نقلیه موبایل زمان واقعی

Abstract
In this paper we present a instant and real-time mobile vehicle license plate recognition system in an open environment. Using a nonfixed video camera installed in the car, the system tries to capture the image of the car in front and to process instant vehicle license plate detection and recognition. We utilize the color characteristics of the barking lights to carry out license plate detection. We first detect the location of the two barking lights in the captured image. Then set license plate detection region using the probability distribution of the license plate between the two lights. This method can eliminate any environmental interference during the license plate detection and improve the rate of accuracy of license plate detection and recognition. Moreover, we use the morphology method Black Top-Hat to enhance the level of separation of the license plate characters. Experiments show that the system can effectively and quickly capture the vehicle image,detect and recognize the license plate whether it is in daytime, nighttime, clear day, raining day or under complicated environment.
Key Words: Real-Time, Wavelet, License Plate, Black Top-Hat

فایل PDF – در ۱۰ صفحه- نویسنده :Kuo-Ming Hung and Ching-Tang Hsieh

A Real-Time Mobile Vehicle License Plate

پسورد فایل : behsan-andish.ir

خوانش پلاک خودرو از تصاویر جاده‌ای

(پیاده سازی شده برای پلاک های ایرانی)

این الگوریتم (تشخیص پلاک خودرو) با نرم افزار MATLAB 2011 نوشته شده است برای تصویر پلاک خودروهای که بدون نویز و خرابی هستند خوب جواب میدهد…البته دیتا بیس کاراکترها رو خودتون به راحتی میتوانید بیشتر کنید تا پاسخ دهی قویتر شود …فعلا فقط یک تصویر به عنوان آزمایش جهت تست برنامه قرار داده شده .

همچنین به علت ضیق وقت قسمت شناسای کاراکترها و تبدیل آنها به عدد و حروف فارسی رو قوی نکردم…شما میتونید این قسمت را برای جوابدهی بهتر دستکاری کنید… در ضمن اگر خواستین از نحوه فرمولبندی و کارکرد برنامه سر دربیارید حدود ۲۰ صفحه هم گزارش تهیه شده ، فایل پاور پوینتی که برای ارائه پروژه تشخیص پلاک خودرو آماده شده نیز آپلود گردیده است.

فقط قبل از اجرای برنامه این مراحل رو طی کنید:
۱- مسیر عکس خودرو(glx.jpg) رو وارد کنید
۲-دیتا بیس (فایل زیپ) رو دانلود کنید
۳-مسیر دیتا-بیس کاراکترها رو درست وارد کنید.
۴-برنامه رو اجرا کنید-نتایج رو صفحه کامند matlab نمایش داده میشود.
۵-هر جا خواستید از پشت دستور imshow و figure علامت % رو حذف کنید تا کارهای که روی تصویر انجام میشود رو مرحله به مرحله ببینید.
۶-برنامه را اجرا کنید و نتایج را در صفحه متلب ببیند.

 

موضوع: آموزش تشخیص پلاک خودرو های ایرانی توسط نرم افزار متلب

تعداد صفحات پی دی اف : ۱۸

تعداد صفحات پاور پوینت : ۱۸

سورس کد : نرم افزار متلب Matlab

قیمت : رایگان

کلمه عبور فایل : behsan-andish.ir

 

دانلود

 

 

 

نکته : شرکت بهسان اندیش تولید کننده سامانه های هوشمند مفتخر به تولید یکی از دقیقترین و سریعترین سامانه های جامع کنترل تردد خودرو می باشد که می توانید جهت آشنایی با این محصول به لینک :سامانه جامع کنترل تردد خودرو بهسان(پلاک خوان) مراجعه فرمایید.

سورس برنامه در نرم افزار متلب:


clear all
close all
clc

p0=imread('E:\NIT\DIP\dip data proj\car\glx.jpg');
p=rgb2gray(p0);
p=im2double(p);

f=fspecial('gaussian');
pf=imfilter(p,f,'replicate');
%imshow(pf)
%figure
Pm=mean2(pf); %Average or mean of matrix elements
Pv=((std2(pf))^2); %the variance of an M-by-N matrix is the square of the standard deviation
T=Pm+Pv;

% taerife astane............................................
[m n]=size(pf);
for j=1:n
 for i=1:m
 if pf(i,j)>T;
 pf(i,j)=1;
 else
 pf(i,j)=0;
 end
 end
end

ps=edge(pf,'sobel');
%imshow(ps)
%figure
pd=imdilate(ps,strel('diamond',1));
pe=imerode(pd,strel('diamond',1));
pl=imfill(pe,'holes');
[m n]=size(pl);

%barchasb gozary..............................................
pll=bwlabel(pl);
stat =regionprops(pll,'Area','Extent','BoundingBox','Image','Orientation','Centroid');
index = (find([stat.Area] == max([stat.Area]))); %meghdare barchasb dakhele bozorgtarin masahat ra mikhanad
ppout=stat(index).Image;
%imshow(ppout);
%figure

% biron keshidane mokhtasate pelak.............................
x1 = floor(stat(index).BoundingBox(1)); %shomare stone awalin pixel (B = floor(A) rounds the elements of A to the nearest integers less than or equal to A)
x2 = ceil(stat(index).BoundingBox(3)); %pahnaye abject dar sathe ofoghi(B = ceil(A) rounds the elements of A to the nearest integers greater than or equal to A)
y1 = ceil(stat(index).BoundingBox(2)); %shomare satre avalin pixel(B = ceil(A) rounds the elements of A to the nearest integers greater than or equal to A)
y2 = ceil(stat(index).BoundingBox(4)); %pahnaye abject dar sathe amodi(B = ceil(A) rounds the elements of A to the nearest integers greater than or equal to A)
bx=[y1 x1 y2 x2];
ppc=imcrop(p0(:,:,:),[x1,y1,x2,y2]);
%imshow(ppc)
%figure
ppg=imcrop(p(:,:),[x1,y1,x2,y2]);
%imshow(ppg)
%figure

%plate enhancment..............................................
ppcg=rgb2gray(ppc);
ppcg=imadjust(ppcg, stretchlim(ppcg), [0 1]); % specify lower and upper limits that can be used for contrast stretching image(J = imadjust(I,[low_in; high_in],[low_out; high_out]))
ppg=im2double(ppcg);
pb=im2bw(ppg);%im2bw(I, level) converts the grayscale image I to a binary image
%imshow(pb)
%figure

%rotate correction..............................................
if abs(stat(index).Orientation) >=1; %The orientation is the angle between the horizontal line and the major axis of ellipse=angle
 ppouto=imrotate(ppout,-stat(index).Orientation); %B = imrotate(A,angle) rotates image A by angle degrees in a counterclockwise direction around its center point. To rotate the image clockwise, specify a negative value for angle.
 pbo=imrotate(pb,-stat(index).Orientation);
 angle = stat(index).Orientation;
else
 pbo=pb;
end;
%imshow(pbo)

pbod=imdilate(pbo,strel('line',1,0));
pbodl=imfill(pbod,'holes');
px = xor(pbodl , pbod);

pz= imresize(px, [44 250]); % 4*(57*11)=(chahar barabar size plake khodroye irani)

%barchasb zanye plak..........................................
stat1 = regionprops(bwlabel(pz,4),'Area','Image');
index1 = (find([stat1.Area] == max([stat1.Area])));
maxarea =[stat1(index1).Area];%braye hazfe neweshteye iran va khatahaye ehtemali
pzc=bwareaopen(pz,maxarea-200); %maxarea(1,1) meghdare structur ra adres dehi mikonad,va migoyad object haye ka mte z an ra hazf konad
%histogram plak......
%v=sum(pzc);
%plot(v);

%biron keshidan karakterha......................................
stat2=regionprops(pzc,'Area','BoundingBox','Image','Orientation','Centroid');
cx=cell(1,8);
for i=1:8
 x=stat2(i).Image;
 rx=imresize(x, [60 30]);
 %imshow(rx)
 %figure
 cx{1,i}=rx;
 %fx=mat2gray(cx{1,1});
 %imshow(cx{1,2})
 
 imwrite(rx,['E:\NIT\DIP\dip data proj\char\car\glx\' num2str(i) '.jpg']);
end

%khandane karakterha.........mini database1...................

for i=1:1
 for j=1:8
 temp=imread(['E:\NIT\DIP\dip data proj\char\car\glx\' num2str(j) '.jpg']);
 temp=im2bw(temp);
 nf1=temp.*cx{1,i};
 nf2=sum(sum(nf1));
 nf(j)=nf2/(sum(sum(temp)));
 mx=max(nf(j));
 
 
 if nf(1,1)== mx
 disp(1);
 else
 if nf(1,2)== mx
 disp(5);
 else
 if nf(1,3)== mx
 disp('j');
 else
 if nf(1,4)== mx
 disp(6);
 else
 if nf(1,5)== mx
 disp(3);
 else
 if nf(1,6)== mx
 disp(1);
 else
 if nf(1,7)== mx
 disp(7);
 else
 if nf(1,8)== mx
 disp(2);
 
 
 end
 end
 end
 end
 end
 end
 
 end
 
 end
 
 
 end
 
end