RECONHECIMENTO AUTOMÁTICO DE PLACAS DE VEÍCULOS ...

RECONHECIMENTO AUTOM?TICO DE PLACAS DE VE?CULOS AUTOMOTORES ATRAV?S DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

Bruno Clemente Guingo

bcguingo@posgrad.nce.ufrj.br

Antonio Carlos Gay Thom?

thome@nce.ufrj.br

Roberto Jos? Rodrigues

rjr@nce.ufrj.br

?rea de Ensino e Pesquisa, NCE/IM Universidade Federal do Rio de Janeiro Cidade Universit?ria - Ilha do Fund?o, Caixa Postal 2324 - CEP: 20001-970 - Rio de Janeiro-RJ

BRASIL

RESUMO Neste artigo descreve-se a estrat?gia adotada para a concep??o e desenvolvimento de um sistema para reconhecimento autom?tico de placas de ve?culos automotores. A abordagem do problema ? modular, dividida em seis etapas, que cobrem desde a tomada da imagem at? o reconhecimento de cada um dos caracteres que comp?e a placa. T?cnicas de processamento de imagens e de intelig?ncia computacional - redes neurais, s?o intensivamente empregadas. Palavras-chave: monitora??o do tr?fego, localiza??o de carros roubados, controle de acesso, aplica??o de multas, reconhecimento de placas, segmenta??o de caracteres, extra??o de caracter?sticas, redes neurais.

ABSTRACT This article describes the adopted strategy for the conception and development of a system for automatic recognition of automotives vehicles plates. We used a modular solution to approach this problem that is divided in six phases starting on the capture of the image and ending on the recognition of each one of the characters in the plate. Image Process and computational intelligence techniques more specifically neural networks system, are strongly used. Key-words: traffic controllers, stolen localization cars, access controls, fines application, plates recognition, characters segmentation, extraction of characteristics, neural networks.

Categoria do Artigo: Sess?es T?cnicas - Intelig?ncia Artific ial

RECONHECIMENTO AUTOM?TICO DE PLACAS DE VE?CULOS AUTOMOTORES ATRAV?S DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

RESUMO Neste artigo descreve-se a estrat?gia adotada para a concep??o e desenvolvimento de um sistema para reconhecimento autom?tico de placas de ve?culos automotores. A abordagem do problema ? modular, dividida em seis etapas, que cobrem desde a tomada da imagem at? o reconhecimento de cada um dos caracteres que comp?e a placa. T?cnicas de processamento de imagens e de intelig?ncia computacional - redes neurais, s?o intensivamente empregadas. Palavras-chave: monitora??o do tr?fego, localiza??o de carros roubados, controle de acesso, aplica??o de multas, reconhecimento de placas, segmenta??o de caracteres, extra??o de caracter?sticas, redes neurais.

ABSTRACT This article describes the adopted strategy for the conception and development of a system for automatic recognition of automotives vehicles plates. We used a modular solution to approach this problem that is divided in six phases starting on the capture of the image and ending on the recognition of each one of the characters in the plate. Image Process and computational intelligence techniques more specifically neural networks system, are strongly used. Key-words: traffic controllers, stolen localization cars, access controls, fines application, plates recognition, characters segmentation, extraction of characteristics, neural networks.

1 Introdu??o Com o constante crescimento da frota mundial de ve?culos surgem problemas cada vez

mais complicados de serem rapidamente resolvidos e que por isso, carecem de solu??es criativas e automatizadas. Existe hoje uma grande necessidade da engenharia de tr?fego em conseguir informa??es r?pidas e precisas no que diz respeito ao reconhecimento de placas dos autom?veis, pois atrav?s dele ? poss?vel aumentar a efici?ncia do controle e da monitora??o do tr?fego, bem como baixar os custos de opera??o.

O reconhecimento de placas n?o tem utiliza??o somente no controle e na monitora??o do tr?fego. Existem outras aplica??es que podem ser beneficiadas, tais como: localizar carros roubados, aplicar multas aos condutores infratores, controlar o acesso a estacionamentos, coletar estat?sticas de fluxo de entrada e sa?da de certos locais ou mesmo gerar subs?dios para a ?rea de turismo. Mesmo nas grandes metr?poles brasileiras, a identifica??o do ve?culo, a partir das fotografias tiradas pelos in?meros equipamentos espalhados nas vias p?blicas, ainda ? feita manualmente e n?o em tempo real. Com um sistema automatizado o ganho n?o se restringe t?o

somente ao tempo de resposta, mas principalmente na imediata disponibilidade da informa??o para uso em in?meras outras aplica??es, como nas ?reas de seguran?a, planejamento e turismo.

Tendo em vista a grande concentra??o de ve?culos nos grandes centros e, que a maioria das grandes cidades brasileiras j? utilizam c?meras para o controle de tr?fego ou mesmo para a aplica??o de multas, a utiliza??o de um sistema de reconhecimento autom?tico de placas seria um excelente aliado aos ?rg?os fiscalizadores de tr?nsito, aos estacionamentos de grande rotatividade, ?s concession?rias das rodovias privatizadas e a outros setores que possam fazer uso da informa??o colocada rapidamente ? disposi??o.

2 Obten??o dos Dados Para a realiza??o desta pesquisa, foi imprescind?vel a obten??o de uma grande

quantidade de fotografias digitais, pois ? atrav?s delas que o estudo e o desenvolvimento de um modelo computacional se torna poss?vel. O Departamento de Estrada e Rodagem do Estado do Rio de Janeiro (DER-RJ), atrav?s da empresa Perkons Equipamentos Eletr?nicos Ltda, firma que presta servi?os de inform?tica ao DER-RJ, forneceu um conjunto de 9.079 (nove mil e setenta e nove) imagens digitais de ve?culos. As imagens fornecidas foram obtidas atrav?s das diversas c?meras espalhadas pelas rodovias do Estado do Rio de Janeiro, utilizadas na fiscaliza??o e aplica??o de multas.

O uso de fotos obtidas em condi??es reais enriquece o estudo, uma vez que apresenta problemas concretos que precisam ser avaliados e abordados, tais como: neblina, chuva, luminosidade, ?ngulos, dist?ncias e velocidades diferentes de obten??o das imagens.

3 An?lise das Imagens Foi realizada uma primeira an?lise no conjunto de imagens visando verificar a

quantidade de fotografias capazes de serem identificadas pelo ser humano. Das 9.079 imagens, levantou-se que 42,4% n?o puderam ser identificadas, por diversos problemas, tais como: imagens de ve?culo sem placa, imagens sem ve?culo, completamente escuras, com excessiva luminosidade na placa, com caracteres mal definidos na placa e com baixo grau de resolu??o.

Em resumo, o estudo foi realizado com base nas 5.233 (cinco mil e duzentos e trinta e tr?s) fotos restantes.

4 Metodologia Utilizada O sistema ? constitu?do de forma modular, cabendo a cada m?dulo uma funcionalidade

espec?fica.

? M?dulo 1: Obten??o da fotografia do ve?culo Respons?vel pela captura da imagem. Nesta fase, as imagens s?o obtidas pelas c?meras

espalhadas pelos diversos pontos das vias p?blicas. Este ? o procedimento atualmente empregado pelos ?rg?os fiscalizadores de tr?nsito brasileiro. Na Fig.1 pode-se verificar como isto ? feito.

Fig.1: C?mera de detec??o Existem tr?s formas de obten??o das imagens: atrav?s de v?deo, de fotografias digitais ou de fotografias anal?gicas (convenciona l). Uma boa qualidade de imagem ? fundamental para o desempenho do sistema de reconhecimento. Na Fig.2 pode-se observar o padr?o de qualidade de uma imagem capturada pelo sistema utilizado pelo DER-RJ. Apesar da baixa defini??o, a imagem deste exemplo ? considerada uma das melhores em rela??o a todo o conjunto de dados.

Fig.2: Imagem obtida pela c?mera de detec??o ? M?dulo 2: Localiza??o da regi?o da placa

Respons?vel por localizar a placa ou regi?es candidatas ? placa. Tem como entrada a foto inteira e seu objetivo ? fornecer como sa?da uma regi?o onde esteja provavelmente localizada a placa. ? M?dulo 3: Sele??o e extra??o da regi?o da placa

Respons?vel por selecionar, dentre as regi?es candidatas, aquela mais prov?vel, extrair a regi?o da imagem e guard?- la em um arquivo para a execu??o da fase seguinte. ? M?dulo 4: Segmenta??o dos caracteres da placa

Respons?vel por separar os caracteres um do outro e constituir sete novos arquivos menores, cada um contendo a imagem de apenas um dos caracteres que comp?em a placa.

? M?dulo 5: Extra??o das caracter?sticas dos caracteres segmentados Respons?vel por extrair de cada caractere segmentado, informa??es tais que permitam

que o mesmo seja mais facilmente classificado pelo m?dulo de reconhecimento. ? M?dulo 6: Reconhecimento dos caracteres

Respons?vel por reconhecer cada caractere que comp?e a placa, atrav?s das informa??es disponibilizadas pelo m?dulo de extra??o das caracter?sticas. O reconhecimento ? realizado atrav?s das t?cnicas de redes neurais.

5 M?dulos Correntemente em Desenvolvimento Os m?dulos do sistema de reconhecimento autom?tico de placas est?o sendo

desenvolvidos conforme o seguinte:

5.1 Localiza??o da regi?o da placa Conforme o artigo 1? da resolu??o n? 45/98 do Conselho Nacional de Tr?nsito -

CONTRAN [9], as dimens?es (em mil?metros) aceitas para as placas s?o as seguintes: a) ideal: altura=130 - largura=400; b) m?xima: altura=143 - largura=440; c) m?nima:

altura=117 - largura=360. A dimens?o dos caracteres da placa ? de 63 mm de altura para todos os caracteres. A

largura ? definida para cada letra e algarismo, sendo o maior valor para a letra "W" (49 mm) e o menor para a letra "I" (10 mm). O processo de localiza??o em estudo envolve a aplica??o de algoritmos de processamento de imagens para a localiza??o de regi?es candidatas ? placa. Ap?s est? localiza??o, as regi?es da placa s?o extra?das e guardadas cada uma em um arquivo diferente, os quais s?o utilizados na fase seguinte.

5.2 Sele??o e extra??o da regi?o da placa Os algoritmos utilizados no m?dulo de localiza??o da regi?o da placa nem sempre s?o

capazes de identificar uma ?nica regi?o para a placa, devido ? diversidade de condi??es das diferentes fotografias. H? fotos em que os ve?culos n?o possuem placa e h? fotos em que mais de uma regi?o candidata ? encontrada.

Um conjunto neural ? ent?o utilizado para, dentre as regi?es de imagem encontradas, selecionar aquela com a maior probabilidade de ser uma placa. A decis?o final sobre a aceita??o ou n?o das regi?es candidatas ? placa tamb?m ? feita por rede ne ural. Para suportar o estudo e a concep??o de ambos os m?dulos, foi desenvolvido um programa que possibilita a extra??o manual de regi?es com e sem a placa inclu?da.

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