Téma diplomové práce pojednává o problematice zaměřené k detekci a rozpoznávání registračních značek automobilů, zachycených na snímku, které jsou zaznamenány prostřednictvím snímacího zařízení na parkovišti.
Práce je rozdělená do dvou základních částí. Teoretická část se zabývá vyhledáváním registrační značky v obraze na základě neuronové sítě. Praktická část se zabývá návrhem řešení a postupem pro rozpoznání registrační značky. Řešení je postaveno na základě předzpracovaného obrazu, segmentace regionů a optickém rozpoznávání obrazu. Digitální obraz, který byl identifikován, rozpoznán, vykreslen je následně přenesen a uložen do databáze.
Anotace v angličtině
Thesis is aimed on car license plate recognition and detection, capturing images through a scanning device in the car park. Work is divided to two basic parts. Theoretical part i aimed on searching car licence plate in view based on neural network. Practical part is aimed on solution design and procedure for license plate recognition. The solution is based on the pre-processed image, region segmentation and optical view recognition. Digital view is subsequently transferred and stored into the database based on identification and recognition.
Klíčová slova
Detekce registračních značek, OCR, segmentace, zpracování obrazu, neuronová síť
Klíčová slova v angličtině
Car license plate recognition, optical character recognition, segmentation, image processing, neural network
Rozsah průvodní práce
93 s. (79 595)
Jazyk
CZ
Anotace
Téma diplomové práce pojednává o problematice zaměřené k detekci a rozpoznávání registračních značek automobilů, zachycených na snímku, které jsou zaznamenány prostřednictvím snímacího zařízení na parkovišti.
Práce je rozdělená do dvou základních částí. Teoretická část se zabývá vyhledáváním registrační značky v obraze na základě neuronové sítě. Praktická část se zabývá návrhem řešení a postupem pro rozpoznání registrační značky. Řešení je postaveno na základě předzpracovaného obrazu, segmentace regionů a optickém rozpoznávání obrazu. Digitální obraz, který byl identifikován, rozpoznán, vykreslen je následně přenesen a uložen do databáze.
Anotace v angličtině
Thesis is aimed on car license plate recognition and detection, capturing images through a scanning device in the car park. Work is divided to two basic parts. Theoretical part i aimed on searching car licence plate in view based on neural network. Practical part is aimed on solution design and procedure for license plate recognition. The solution is based on the pre-processed image, region segmentation and optical view recognition. Digital view is subsequently transferred and stored into the database based on identification and recognition.
Klíčová slova
Detekce registračních značek, OCR, segmentace, zpracování obrazu, neuronová síť
Klíčová slova v angličtině
Car license plate recognition, optical character recognition, segmentation, image processing, neural network
Zásady pro vypracování
Popište typy a principy činnosti obrazových snímačů.
Popište kroky při předzpracování získané obrazové informace (filtrace, morfologická analýza, analýza histogramu.
Vysvětlete funkci a princip OCR.
Navrhněte možné řešení rozpoznávání znaků na registračních značkách automobilů.
Návrh aplikujte na automatické čtení a ukládání značek při vjezdu do objektu.
Zásady pro vypracování
Popište typy a principy činnosti obrazových snímačů.
Popište kroky při předzpracování získané obrazové informace (filtrace, morfologická analýza, analýza histogramu.
Vysvětlete funkci a princip OCR.
Navrhněte možné řešení rozpoznávání znaků na registračních značkách automobilů.
Návrh aplikujte na automatické čtení a ukládání značek při vjezdu do objektu.
Seznam doporučené literatury
ZELINKA, Ivan, Zuzana OPLATKOVÁ a Roman ŠENKEŘÍK. Aplikace umělé inteligence. Zlín: Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně, 2010. 151 s. ISBN 978-80-7318-898-6.
MAŘÍK, Vladimír. Umělá inteligence. 1. vyd. Praha: Academia, 2007, 544 s. ISBN 978-802-0014-702.
OLEJ, Vladimír a Petr HÁJEK. Úvod do umělé inteligence: klasická umělá inteligence : distanční opora. Vyd. 1. Pardubice: Univerzita Pardubice, 2009, 112 s. ISBN 978-807-3952-419.
BÍLA, J. Umělá inteligence a neuronové sítě v aplikacích. Vyd. 1. Praha: Vydavatelství ČVUT, 1998, 115 s. ISBN 80-010-1275-1.
POKORNÝ, Miroslav. Umělá inteligence v modelování a řízení. Vyd. 1. Praha: BEN, 1996, 188 s. ISBN 80-901-9844-9.
ŠIMA, Jiří a Jan NERUDA. Teoretické otázky neuronových sítí. 1996. Prague: MATFYZPRESS, 1996. ISBN 80-85863-18-9. Dostupné z: http://www2.cs.cas.cz/
sima/kniha.html.
Seznam doporučené literatury
ZELINKA, Ivan, Zuzana OPLATKOVÁ a Roman ŠENKEŘÍK. Aplikace umělé inteligence. Zlín: Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně, 2010. 151 s. ISBN 978-80-7318-898-6.
MAŘÍK, Vladimír. Umělá inteligence. 1. vyd. Praha: Academia, 2007, 544 s. ISBN 978-802-0014-702.
OLEJ, Vladimír a Petr HÁJEK. Úvod do umělé inteligence: klasická umělá inteligence : distanční opora. Vyd. 1. Pardubice: Univerzita Pardubice, 2009, 112 s. ISBN 978-807-3952-419.
BÍLA, J. Umělá inteligence a neuronové sítě v aplikacích. Vyd. 1. Praha: Vydavatelství ČVUT, 1998, 115 s. ISBN 80-010-1275-1.
POKORNÝ, Miroslav. Umělá inteligence v modelování a řízení. Vyd. 1. Praha: BEN, 1996, 188 s. ISBN 80-901-9844-9.
ŠIMA, Jiří a Jan NERUDA. Teoretické otázky neuronových sítí. 1996. Prague: MATFYZPRESS, 1996. ISBN 80-85863-18-9. Dostupné z: http://www2.cs.cas.cz/
sima/kniha.html.
Přílohy volně vložené
-
Přílohy vázané v práci
mapy, grafy, schémata, tabulky
Převzato z knihovny
Ne
Plný text práce
Přílohy
Posudek(y) oponenta
Hodnocení vedoucího
Záznam průběhu obhajoby
Součástí prezentace DP nebyla praktická ukázka.
V rámci obhajoby byly položeny následující dotazy:
1. Zkoušel jste i závislost rozpoznávání RZ na poloze vozidla? (doc. Ing. Gajdošík, CSc.)
2. Zaměření bylo pouze na vozidla s povolením vjezdu? (doc. Ing. Gajdošík, CSc.)
3. Zkoušel jste i azbuku? (doc. Ing. Gajdošík, CSc.)
4. Umí Váš algoritmus vyhledávat v daném snímku i oblast umístění RZ? (Ing. Goňa, Ph.D.)
5. Rozpoznávají se jednotlivé znaky postupně? (Ing. Neumann, Ph.D.)
6. Jak upravujete snímek pořízený bezpečnostní kamerou? (Ing. Sysala, Ph.D.)
7. Jaká je úspěšnost rozpoznávání RZ? (Ing. Sysala, Ph.D.)
8. Jak je Vámi vytvořená databáze ošetřena po právnické stránce? (Ing. Sysala, Ph.D.)
Student zodpověděl položené dotazy vedoucího DP a oponenta v plném
rozsahu a na kladené dotazy v dis. komise pro SZZ reagoval pohotově.