Zeitschrift für Informationstechnologie und Softwareentwicklung
Offener Zugang

Abstrakt

Leistungsanalyse eines Kfz-Kennzeichenerkennungssystems mithilfe von Template-Matching-Techniken

Gajendra Sharma

Das System zur Kennzeichenerkennung (VNPR) ist eine digitale Bildverarbeitungstechnik, die in Fahrzeugtransportsystemen weit verbreitet ist, um Fahrzeuge anhand ihres Kennzeichens zu identifizieren. Aufgrund der Vielfalt der Kennzeichenformate, unterschiedlichen Maßstäbe und ungleichmäßigen Beleuchtungsbedingungen während der Bildaufnahme ist dies jedoch ein sehr anspruchsvolles Problem. Diese Forschung konzentriert sich hauptsächlich auf das nepalesische Kennzeichenerkennungssystem, bei dem das Kennzeichenbild von den Digitalkameras empfangen und dann verarbeitet wird, um die Kennzeicheninformationen zu erhalten. Ein reales Bild eines Fahrzeugs wird aufgenommen und mithilfe verschiedener Algorithmen verarbeitet. Morphologische Operationen und Kantenerkennung, Glättung, Filterung, Techniken zur Kennzeichenlokalisierung und Zeichensegmentierung für Segmentzeichen. Diese segmentierten Zeichen wurden in Blöcke der Größe 70×70 geschnitten und die Korrelation mit der Datenbankvorlage mithilfe des Vorlagenabgleichalgorithmus, der normalisierten Kreuzkorrelation und der Phasenkorrelation berechnet und dieses Ergebnis hinsichtlich der Genauigkeit verglichen. Das System wurde mit 90 Mustern unter verschiedenen Bedingungen getestet. Es umfasst Experimente zur Kennzeichenerkennung mithilfe von Phasenkorrelation und normalisierten Kreuzkorrelationsverfahren. Aus der Untersuchung und Analyse des Tests nach Anwendung auf eine Anzahl von Bildern der Datenbank ging hervor, dass die Methode der normalisierten Kreuzkorrelation bei der Erkennung des Nummernschilds genauer ist als die Methode der Phasenkorrelation. Dabei betrug die Erkennungsgenauigkeit der normalisierten Kreuzkorrelation 67,98 % und die der Phasenkorrelation 63,46 %.