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Papers by Fernando Souz
Resumo O trabalho apresenta um sistema de identificação automática de veículos e suas apli... more Resumo O trabalho apresenta um sistema de identificação automática de veículos e suas aplicações. As imagens capturadas são processadas à procura de variações padronizadas de intensidade para acelerar o processo de binarização local adaptativa e aumentar a velocidade final de processamento e análise. Um algoritmo de procura por dígitos é empregado e um sistema de decisão, em função do número de caracteres encontrados, é usado para variar, ou não, o limiar da etapa de binarização, conferindo maior robustez na localização da placa e segmentação correta dos caracteres nela contidos. Duas redes neurais feedforward com algoritmo de treinamento error back-propagation são utilizadas para leitura, uma para as letras e outra para os algarismos. Abstract This paper presents an automatic vehicle identification (AVI) system and its applications. The AVI system uses CCD cameras to acquire traffic images that are processed searching for image tonal patterns to speed up the local adaptative binarization and to optimize analysis time. An algorithm looks for digits and a decision system based on the number of characters found is used to set up the binarization threshold: this gives more robustness to plate location and characters segmentation. Two feedforward neural networks with back propagation learning technique are used, one for letters and the other for digits. Keywords image processing, artificial vision system, automatic identification system.
Resumo O trabalho apresenta um sistema de identificação automática de veículos e suas apli... more Resumo O trabalho apresenta um sistema de identificação automática de veículos e suas aplicações. As imagens capturadas são processadas à procura de variações padronizadas de intensidade para acelerar o processo de binarização local adaptativa e aumentar a velocidade final de processamento e análise. Um algoritmo de procura por dígitos é empregado e um sistema de decisão, em função do número de caracteres encontrados, é usado para variar, ou não, o limiar da etapa de binarização, conferindo maior robustez na localização da placa e segmentação correta dos caracteres nela contidos. Duas redes neurais feedforward com algoritmo de treinamento error back-propagation são utilizadas para leitura, uma para as letras e outra para os algarismos. Abstract This paper presents an automatic vehicle identification (AVI) system and its applications. The AVI system uses CCD cameras to acquire traffic images that are processed searching for image tonal patterns to speed up the local adaptative binarization and to optimize analysis time. An algorithm looks for digits and a decision system based on the number of characters found is used to set up the binarization threshold: this gives more robustness to plate location and characters segmentation. Two feedforward neural networks with back propagation learning technique are used, one for letters and the other for digits. Keywords image processing, artificial vision system, automatic identification system.