Automatické rozpoznávanie ŠPZ motorových vozidiel v ... - Utc.sk
Automatické rozpoznávanie ŠPZ motorových vozidiel v ... - Utc.sk Automatické rozpoznávanie ŠPZ motorových vozidiel v ... - Utc.sk
Obsah Zoznam obrázkov .......................................................................................................VI Zoznam použitých skratiek ..................................................................................VIII Úvod...................................................................................................................................1 1 Teoretické spracovanie problematiky rozpoznávania znakov a všeobecne objektov v obraze a vo videosekvenciách ....................................3 1.1 Transformácie ..........................................................................................................4 1.1.1 Fourierova transformácia-(používaná napríklad pri rozpoznávaní ŠPZ vo vieosekvenciách)..........................................................................................................4 1.1.2 Diskrétna Fourierova transformácia ...................................................................5 1.1.3 Radonova transformácia .....................................................................................6 1.2 Predspracovanie obrazu..........................................................................................8 1.2.1 Jasové transformácie (využité v programe).........................................................8 1.2.2 Geometrické transformácie.................................................................................8 1.2.3 Lokálne predspracovanie ....................................................................................9 1.2.3.1 Vyhľadzovanie..............................................................................................9 1.2.3.2 Ostrenie- Hranové detektory (Gradientné operátory).................................9 1.3 Segmentácia obrazu (využité v programe).............................................................10 1.3.1 Prahovanie (využité v programe) ......................................................................10 1.3.2 Segmentácia založená na hranách (využité v programe) ..................................11 1.3.2.1 Prahovanie obrazu hrán (využité v programe)..........................................11 1.3.2.2 Určovanie hranice ako heuristické hľadanie.............................................11 1.3.2.3 Dynamické programovanie........................................................................12 1.3.2.4 Houghova transformácia (využité v programe).........................................12 1.3.3 Segmentácia založená na oblastiach .................................................................14 1.3.3.1 Spájanie oblastí..........................................................................................14 1.3.3.2 Delenie oblastí ...........................................................................................15 1.3.3.3 Delenie-a-spájanie oblastí.........................................................................15 1.4 Porovnávanie so vzorom (matching)....................................................................16 1.5 Rozpoznávacie techniky (využité v programe)......................................................16 1.5.1 Štatistické rozpoznávanie obrazcov..................................................................16 1.5.2 Neurónové siete (využité v programe) ..............................................................16 1.5.2.1 Pracovná fáza umelej neurónovej siete .....................................................18 1.5.2.2 Učenie (trénovanie) ...................................................................................18 1.5.2.3 Vybavenie(testovanie) ................................................................................18 1.5.3 Syntaktické rozpoznávanie obrazcov................................................................18 1.5.4 Rozpoznávanie ako porovnávanie zhody dvoch grafov ...................................19 2 Prehľad a porovnanie dostupných algoritmov automatického rozpoznávania ŠPZ.....................................................................................................20 2.1 Metódy detekcie ŠPZ motorových vozidiel..........................................................20 2.1.1 Metóda prahovania vstupného obrázka na binárny ..........................................20 2.1.2 Metóda relatívne pravidelného prechodu hrán jasovej úrovne medzi písmenami a medzerami znakov ŠPZ (Metóda vertikálnych hrán)..............................................21 IV
2.2 Metódy selekcie znakov ŠPZ motorových vozidiel .............................................22 2.2.1 Metóda segmentácie pomocou vertikálnej a horizontálnej projekcie...............22 2.2.2 Metóda CER (Characteristic Extremal Regions)..............................................23 2.2.2.1 Extremálna oblasť......................................................................................23 2.2.2.2 Algoritmus detekcie a selekcie CER ..........................................................24 2.3 Selektor ...................................................................................................................25 2.3.1 Neurónová sieť programovacieho jazyka Matlab.............................................26 2.3.2 Sieťové architektúry ponúkajúce prostredie Matlab.........................................27 2.3.3 Neurónová sieť na znakové rozpoznávanie(Matlab) ........................................29 3 Praktická realizácia programu na automatické rozpoznanie ŠPZ .......31 3.1 Vstupné dáta...........................................................................................................31 3.1.1 Algoritmus na detekciu pohybu ........................................................................31 3.2 Predspracovanie vstupných dát............................................................................32 3.2.1 Prevod farebného RGB formátu do formátu 256 odtieňov sivej farby.............32 3.2.2 Zaistenie dostatočného množstva jasových (kontrastových) úrov....................33 3.2.3 Prevod obrázku 256 odtieňov sivej (grey) na binárny obrázok pozostávajúci z logických jednotiek a núl pomocou techniky prahovania.......................................34 3.3 Výber kandidátov na ŠPZ značku........................................................................34 3.3.1 Algoritmus číslo 1.............................................................................................34 3.3.1.1 Prvá funkcia trasovania(trace) ..................................................................35 3.3.1.2 Rozšírenie hrán rámiku ŠPZ ......................................................................36 3.3.1.3 Úprava matice vhodnej na odpočet ...........................................................37 3.3.1.4 Po odpočte odstránenie miniatúrnych oblastí ...........................................37 3.3.1.5 Funkcia na zlúčenie čiastkových oblastí....................................................38 3.3.1.6 Odstránenie malých oblastí .......................................................................39 3.3.1.7 Druhá funkcia trasovania (trace) ..............................................................39 3.3.2 Algoritmus číslo 2.............................................................................................40 3.3.2.1 Prvá funkcia trasovania(trace) ..................................................................40 3.3.2.2 Selekcia malých oblastí..............................................................................41 3.3.2.3 Zlúčenie čiastkových oblastí ......................................................................41 3.3.2.4 Druhá funkcia trasovania(trace) ...............................................................42 3.4 Verifikácia a selekcia ŠPZ.....................................................................................43 3.4.1 Spracovanie vstupného objektu ........................................................................44 3.4.2 Verifikátor – podmienky...................................................................................44 3.4.2.1 Prvá časť verifikátoru ................................................................................45 3.4.2.2 Druhá časť verifikátoru .............................................................................48 3.4.3 Preprocesing OCR (Separácia jednotlivých znakov)........................................51 3.4.3.1 Preprocesing značky ŠPZ ..........................................................................51 3.4.3.2 Horizontálna separácia znakov .................................................................51 3.4.3.3 Vertikálne ohraničenie a konverzia znakov ...............................................52 3.4.4 Neurónová sieť ako funkcia rozpoznania znaku...............................................52 Záver................................................................................................................................53 Použitá literatúra ........................................................................................................54 Prílohová časť ..............................................................................................................55 V
- Page 1 and 2: Automatické rozpoznávanie ŠPZ mo
- Page 3: Žilinská univerzita v Žiline, El
- Page 7 and 8: Obr. 3.7 Zobrazuje jednotlivé krok
- Page 9 and 10: Úvod Z dôvodu nových technologic
- Page 11 and 12: 1 Teoretické spracovanie problemat
- Page 13 and 14: ∞ ∫ −∞ I( f ( x)) = F( u) =
- Page 15 and 16: vzdialenosťou r od počiatku v sme
- Page 17 and 18: Používajú sa polynómy stupňa m
- Page 19 and 20: Prahovanie s jedným prahom možno
- Page 21 and 22: Spätná projekcia vstupných bodov
- Page 23 and 24: Na spájanie oblastí sa používaj
- Page 25 and 26: N ⎛ = S ⎜∑ ⎝ w x i i i= y 1
- Page 27 and 28: Gramatika predstavuje množinu prav
- Page 29 and 30: • Pri prevode RGB poprípade Gray
- Page 31 and 32: Obr. 2.2 Segmentácia znakov pomoco
- Page 33 and 34: Ďalšími počítanými výrazmi p
- Page 35 and 36: Obr. 2.6 Zovšeobecnený vektorový
- Page 37 and 38: Obr. 2.10 Zovšeobecnená viacvrstv
- Page 39 and 40: 3 Praktická realizácia programu n
- Page 41 and 42: 3.2.2 Zaistenie dostatočného mno
- Page 43 and 44: sa jedná o tmavé, alebo svetlé a
- Page 45 and 46: 3.3.1.3 Úprava matice vhodnej na o
- Page 47 and 48: 3.3.1.6 Odstránenie malých oblast
- Page 49 and 50: a) b) Obr. 3.14 Názornosť funkcie
- Page 51 and 52: 3.4 Verifikácia a selekcia ŠPZ Je
- Page 53 and 54: 3.4.2.1 Prvá časť verifikátoru
2.2 Metódy selekcie znakov ŠPZ motorových <strong>vozidiel</strong> .............................................22<br />
2.2.1 Metóda segmentácie pomocou vertikálnej a horizontálnej projekcie...............22<br />
2.2.2 Metóda CER (Characteristic Extremal Regions)..............................................23<br />
2.2.2.1 Extremálna oblasť......................................................................................23<br />
2.2.2.2 Algoritmus detekcie a selekcie CER ..........................................................24<br />
2.3 Selektor ...................................................................................................................25<br />
2.3.1 Neurónová sieť programovacieho jazyka Matlab.............................................26<br />
2.3.2 Sieťové architektúry ponúkajúce prostredie Matlab.........................................27<br />
2.3.3 Neurónová sieť na znakové rozpoznávanie(Matlab) ........................................29<br />
3 Praktická realizácia programu na automatické rozpoznanie ŠPZ .......31<br />
3.1 Vstupné dáta...........................................................................................................31<br />
3.1.1 Algoritmus na detekciu pohybu ........................................................................31<br />
3.2 Predspracovanie vstupných dát............................................................................32<br />
3.2.1 Prevod farebného RGB formátu do formátu 256 odtieňov sivej farby.............32<br />
3.2.2 Zaistenie dostatočného množstva jasových (kontrastových) úrov....................33<br />
3.2.3 Prevod obrázku 256 odtieňov sivej (grey) na binárny obrázok pozostávajúci<br />
z logických jednotiek a núl pomocou techniky prahovania.......................................34<br />
3.3 Výber kandidátov na ŠPZ značku........................................................................34<br />
3.3.1 Algoritmus číslo 1.............................................................................................34<br />
3.3.1.1 Prvá funkcia trasovania(trace) ..................................................................35<br />
3.3.1.2 Rozšírenie hrán rámiku ŠPZ ......................................................................36<br />
3.3.1.3 Úprava matice vhodnej na odpočet ...........................................................37<br />
3.3.1.4 Po odpočte odstránenie miniatúrnych oblastí ...........................................37<br />
3.3.1.5 Funkcia na zlúčenie čiastkových oblastí....................................................38<br />
3.3.1.6 Odstránenie malých oblastí .......................................................................39<br />
3.3.1.7 Druhá funkcia trasovania (trace) ..............................................................39<br />
3.3.2 Algoritmus číslo 2.............................................................................................40<br />
3.3.2.1 Prvá funkcia trasovania(trace) ..................................................................40<br />
3.3.2.2 Selekcia malých oblastí..............................................................................41<br />
3.3.2.3 Zlúčenie čiastkových oblastí ......................................................................41<br />
3.3.2.4 Druhá funkcia trasovania(trace) ...............................................................42<br />
3.4 Verifikácia a selekcia ŠPZ.....................................................................................43<br />
3.4.1 Spracovanie vstupného objektu ........................................................................44<br />
3.4.2 Verifikátor – podmienky...................................................................................44<br />
3.4.2.1 Prvá časť verifikátoru ................................................................................45<br />
3.4.2.2 Druhá časť verifikátoru .............................................................................48<br />
3.4.3 Preprocesing OCR (Separácia jednotlivých znakov)........................................51<br />
3.4.3.1 Preprocesing značky ŠPZ ..........................................................................51<br />
3.4.3.2 Horizontálna separácia znakov .................................................................51<br />
3.4.3.3 Vertikálne ohraničenie a konverzia znakov ...............................................52<br />
3.4.4 Neurónová sieť ako funkcia rozpoznania znaku...............................................52<br />
Záver................................................................................................................................53<br />
Použitá literatúra ........................................................................................................54<br />
Prílohová časť ..............................................................................................................55<br />
V
Change language