Plaka tanıma sistemleri araç tanıma otomasyonunda kullanılan tekniklerden biridir. Trafik denetleme, giriş otomasyonu ve denetimli saha giriş kontrolü uygulamalarında verimli olarak kullanılırlar. Bu çalışmada, Türk araç plakaları için plaka tanıma sistemi geliştirilmiştir. Tanıma işlemi üç aşamada gerçekleştirilmiştir; plaka bölgesinin bulunması, karakterlerin ayrıştırılması ve karakterlerin tanınması. Plaka bölgesinin bulunmasında, plaka olamayacak bölgeleri bastıran, plaka bölgesi olabilecek bölgeleri ön plana çıkartan top-hat dönüşümü kullanılmıştır. Bu dönüşümle plaka bölgesini kolaylıkla belirgin haline getirilerek doldurma işlemi ile de plakayı içeren bölge tespit edilir. Karakter ayrıştırma işlemi için yatay ve dikey izdüşümlerinden faydalanılmıştır ve Ayrıştırılan karakterler, destek vektör makineleri kullanılarak tanımlanmıştır. Ayrıca, kamera görüş açısından dolayı plaka bölgesi dikdörtgeninde meydana gelen bozulmalarda düzeltilmeye çalışılmıştır. Çalışmada plaka bölgesinin bulunması için % 98, karakter ayrıştırma ve tanıma için % 91 doğruluk oranlarına ulaşılmıştır. Anahtar Kelimeler: Plaka tanıma, morfolojik işlemler, top-hat dönüşümü, karakter tanıma, destek vektör makineleri.
ABSTRACT: Vehicle license plate recognition systems are used for automated recognition of vehicles. They can be efficiently employed for traffic monitoring of roads, automated till collection. In this study, a license plate recognition system for the vehicles which have license plates, conform to Turkish Plates has been developed. The recognition process can be done in three major steps; Extraction of plate region, segmentation of plate characters and recognition of plate characters. For extraction of plate region have been used Top-hat transform and filling process. Vertical and horizontal projections are used for character segmentation. Character recognition has been achieved by support vector machines. Any deformation on the plate region of rectangular shape caused by an improper camera viewing parameters has been recovered. An accuracy of 98% is achieved for license plate localization and %91 for character segmentation and recognition. Keywords: License plate recognition, morphology processing, top-hat transform, character recognition, support vector machines.
Tez (Yüksek Lisans) - Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Anabilim Dalı, 2007.
Kaynakça var.
Plaka tanıma sistemleri araç tanıma otomasyonunda kullanılan tekniklerden biridir. Trafik denetleme, giriş otomasyonu ve denetimli saha giriş kontrolü uygulamalarında verimli olarak kullanılırlar. Bu çalışmada, Türk araç plakaları için plaka tanıma sistemi geliştirilmiştir. Tanıma işlemi üç aşamada gerçekleştirilmiştir; plaka bölgesinin bulunması, karakterlerin ayrıştırılması ve karakterlerin tanınması. Plaka bölgesinin bulunmasında, plaka olamayacak bölgeleri bastıran, plaka bölgesi olabilecek bölgeleri ön plana çıkartan top-hat dönüşümü kullanılmıştır. Bu dönüşümle plaka bölgesini kolaylıkla belirgin haline getirilerek doldurma işlemi ile de plakayı içeren bölge tespit edilir. Karakter ayrıştırma işlemi için yatay ve dikey izdüşümlerinden faydalanılmıştır ve Ayrıştırılan karakterler, destek vektör makineleri kullanılarak tanımlanmıştır. Ayrıca, kamera görüş açısından dolayı plaka bölgesi dikdörtgeninde meydana gelen bozulmalarda düzeltilmeye çalışılmıştır. Çalışmada plaka bölgesinin bulunması için % 98, karakter ayrıştırma ve tanıma için % 91 doğruluk oranlarına ulaşılmıştır. Anahtar Kelimeler: Plaka tanıma, morfolojik işlemler, top-hat dönüşümü, karakter tanıma, destek vektör makineleri.
ABSTRACT: Vehicle license plate recognition systems are used for automated recognition of vehicles. They can be efficiently employed for traffic monitoring of roads, automated till collection. In this study, a license plate recognition system for the vehicles which have license plates, conform to Turkish Plates has been developed. The recognition process can be done in three major steps; Extraction of plate region, segmentation of plate characters and recognition of plate characters. For extraction of plate region have been used Top-hat transform and filling process. Vertical and horizontal projections are used for character segmentation. Character recognition has been achieved by support vector machines. Any deformation on the plate region of rectangular shape caused by an improper camera viewing parameters has been recovered. An accuracy of 98% is achieved for license plate localization and %91 for character segmentation and recognition. Keywords: License plate recognition, morphology processing, top-hat transform, character recognition, support vector machines.