Yapay sinir ağları kullanılarak araç plakalarının tanınması

Abstract

Bu çalışmada, başarımı yüksek bir plaka tanıma sistemi (PTS) tasarımı yapıldı. Bunun için PTS'nin hangi aşamalardan oluştuğu ve bu aşamalarda ne gibi işlemlerin gerçekleştirildiği analiz edildi. Bir PTS'nin, (i) plaka bölgesinin belirlenmesi, (ii) karakter bölümleme ve (iii) karakter tanıma olmak üzere üç temel aşamadan oluştuğu saptandı. Özellikle plaka bölgesinin belirlenmesi aşamasında, sistemin başarısını artırmak için orijinal görüntü üzerinde görüntü işleme algoritmaları kullanılarak bir görüntü iyeleştirme işlemi gerçekleştirildi. İkili seviyedeki görüntüler üzerinde kenar tabanlı görüntü işleme yöntemleri kullanılarak araç görüntüsünden dikdörtgensel plaka bölgesi elde edildi. Elde edilen plaka bölgesi meyil düzeltme yapılarak karakter bölümleme aşamasına hazır hale getirildi. Plaka bölgesinde ikili seviyede dikey izdüşüm yöntemi kullanılarak karakterler birbirinden ayrıştırıldı. Elde edilen karakterler inceltme işlemine tabi tutularak karakter tanıma aşamasına hazır hale getirildi. Karakter tanıma aşamasında geriye yayılım öğrenme algoritması kullanan üç katmanlı ileri beslemeli bir yapay sinir ağı kullanılarak karakterler tanımlandı.

In this study, a highly successful Plate Recognition System (PRS) is designed. For this purpose, what stages PRS consist of and what procedures carried out with PRS are analyzed. A PRS is composed of the following three stages; (i) plate region determination, (ii) character segmentation and (iii) character recognition. Especially in the plate region determination stage, to increase system performence, an image enhancement process is made by using image processing algorithms on original image. Rectengular plate region is obtained by using edge based image processing methods on the binary level images. By the help of slope corrections, plate region obtained in the plate region determination stage is prepared for character segmentation stage. Characters are separated from each other by using vertical projections method on plate region. Segmented characters are made ready to the character recognation stage by thinning process. In the character recognation stage, a three-layer feedforward artificial neural network using backpropagation learning algorithm are constructed and characters are defined by using this artificial neural network.