Yapay zeka tabanlı plaka tanıma ile bariyer kontrolü

Abstract

Yapay zeka, insan zekasına özgü olan, algılama, öğrenme, fikir yürütme, sorun çözme gibi yüksek bilişsel fonksiyonları veya otonom davranışları sergilemesi beklenen ve düşüncelerinden tepkiler üretebilen bir sistem olarak tanımlanmaktadır. Plaka tanıma uygulamaları genellikle kontrol ve güvenlik amacıyla kullanılan, ihtiyaç duyulan bir sistemdir. Mevcut teknolojik gelişmelerin ışığında insansız olarak yapay zeka kullanılarak geliştirilecek sistem, trafik denetleme, gişe uygulamaları, otopark giriş çıkış yönetimi vb. alanlarda araçların kontrolünde verimli olarak kullanılabilecektir. Yapılan çalışma Karayolları Trafik Yönetmeliğindeki Türk plaka standartlarına uyan ve tek satır olan, sivil araçlar için geliştirilen bir uygulamadır. Tasarlanan sistemde plaka alanının tespiti için imgeye morfolojik işlemler uygulanmakta ve imgedeki nesnelerin kenar tespitleri yapılmaktadır. Önceden belirlenen kriterlere uyan alanlar kesilerek plaka alanı tespit edilmektedir. Çıkarılan plaka alanındaki gereksiz nesneler temizlendikten sonra karakterler ayrıştırılmakta ve karakterler OCR motoru ile işleme sokularak plaka tanınmaktadır. Tanınan plaka için bariyer açılmaktadır. Çalışmada plaka yerinin tespiti için %100, karakter ayrıştırma için %99,33 ve tanıma için %95,30 doğruluk oranlarına ulaşılmıştır.

Artificial intelligence is defined as a system producing reactions from ideas and showing autonomous behaviours or high cognitive functions such as perception, learning, stating opinion, problem solving which are peculiar to human intelligence. License plate recognition practices are a needed system generally used for control and security. By means of present technological developments, this system, which will be developed with artificial intelligence without human being, will be used in traffic inspection, box office applications, car park entrance and exit management etc. This study is targeted to be an application for civil vehicles with single line that are compatible with Turkish license plate standards in Highway Regulations. In premeditated system, morphological operations are applied for identifying plate area and the edge detection of the images is done. Plate area is established by cutting the areas which are suitable for preset criterions. After cleaning unnecessary objects in the displacement plate area, characters are analyzed and the plate is recognized by processing characters with Optical Character Recognation module. The barrier is opened for recognized plate. In this study, validity percentages are % 100 for identifying plate localization, %99,33 for character segmentation and % 95,30 for recognisation.