Türk sivil plaka standartları için araç plaka tanıma sistemi

Abstract

Küreselleşen dünyada teknoloji alanında yaşanan hızlı gelişmeler, bu gelişmelerle birlikte teknolojik ürünlerde ve sanayideki ucuzlama, yerleşim bölgelerinin nüfusla birlikte hızla büyümesi trafiğe çıkan araç sayısını her geçen yıl misliyle katlanarak arttırmıştır. Bu artışla birlikte araç trafiğinde değişen ve gelişen ihtiyaçlar otomatik araç tanımlama sistemlerine duyulan gereksinimi tüm dünyada arttırmıştır. Bu gereksinimi karşılamak amacıyla gerçekleştirilen bu tez çalışmasında öncelikle, taşıt plakalarının resim içerisindeki yerinin bulunmasına ve bulunan plaka bölgelerinin okunmasına yönelik yöntemler tanıtılmıştır. Bununla birlikte Türk Plaka Standartları'na uygun sivil taşıt plakalarının okunması amacıyla, giriş olarak verilen uygun bir mesafeden çekilmiş taşıt görüntüsünü işleyerek plaka bölgesini koparan ve bu bölgedeki karakterleri tanıyarak taşıt plakasının bilgisayar tarafından okunmasını sağlayan bir sistem geliştirilmiştir. Geliştirilen bu sistemde, sık kullanılan resim işleme algoritmaları, tümevarımsal öğrenme ve şablon eşleştirme yöntemleri kullanılmıştır. Taşıt plakalarının yerlerinin bulunabilmesi için yeniden boyutlandırma, gri seviyeye indirgeme, Histogram eşitlemesi, Thresholding, Smearing algoritmalarından oluşan karma bir sistem tasarlanmış ve bu algoritmalar morfolojik filtreleme yöntemleri ile birbirlerini tamamlayacak şekilde entegre edilmişlerdir. Plakanın okunması işleminde ise morfolojik filtrelemeler, şablon eşleştirme ve tümevarımsal öğrenme yöntemleri kullanılmıştır. Yapılan denemeler sonucu farklı ortamlarda önden ve arkadan çekilmiş taşıt resimlerinin plaka bölgelerinin bulunması ve plakaların okunmasında önerilen sistemin oldukça başarılı sonuçlar verdiği gözlenmiştir.

In the global era, experienced revolution in production processes thanks to the development of new technologies, population growth, and intensified urbanization results in increase in the number of vehicles. This situation has generated world wide interest in and demand for Automatic Vehicle Identification Systems (AVIs). This thesis introduces a new system designed to read the license plates of private vehicles based on the Turkish Licence Plate Numbering System. In the literature review part, historical development of the methods has been utilized for reading the licence plates on vehicles were examined. The main part of the study explains the procedures and techniques used at the image acquisition and processing and character recognition steps to design the new system. Image processing algorithms, inductive learning and template matching techniques were utilized in this study. More specifically, for license plate recognition, following techniques were integrated through morphological filtering: resizing the captured image, gray scale digital image, histogram equalization, Thresholding and Smearing algorithms. In character recognition and license plate identification step, morphological filterings, template matching and inductive learning were used. Experiments were conducted in different conditions and with the images from the front and back sides of the vehicles and promising results were attained in terms of the performance and the accuracy of the system.