| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava
Prva stran > Izpis gradiva

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:An overview of image analysis algorithms for license plate recognition
Avtorji:ID Aboura, Khalid (Avtor)
ID Al-Hmouz, Rami (Avtor)
Datoteke:.pdf Organizacija_2017_Aboura,_Al-Hmouz_An_Overview_of_Image_Analysis_Algorithms_for_License_Plate_Recognition.pdf (1,01 MB)
MD5: A77C1CA468BEB6602E69AEFF170C2FB7
PID: 20.500.12556/dkum/1940c34d-6001-4efc-8df3-57a99fb8c7be
 
URL http://www.degruyter.com/view/j/orga.2017.50.issue-3/orga-2017-0014/orga-2017-0014.xml
 
Jezik:Angleški jezik
Vrsta gradiva:Znanstveno delo
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:FOV - Fakulteta za organizacijske vede
Opis:Background and purpose: We explore the problem of License Plate Recognition (LPR) to highlight a number of algorithms that can be used in image analysis problems. In management support systems using image object recognition, the intelligence resides in the statistical algorithms that can be used in various LPR steps. We describe a number of solutions, from the initial thresholding step to localization and recognition of image elements. The objective of this paper is to present a number of probabilistic approaches in LPR steps, then combine these approaches together in one system. Most LPR approaches used deterministic models that are sensitive to many uncontrolled issues like illumination, distance of vehicles from camera, processing noise etc. The essence of our approaches resides in the statistical algorithms that can accurately localize and recognize license plate. Design/Methodology/Approach: We introduce simple and inexpensive methods to solve relatively important problems, using probabilistic approaches. In these approaches, we describe a number of statistical solutions, from the initial thresholding step to localization and recognition of image elements. In the localization step, we use frequency plate signals from the images which we analyze through the Discrete Fourier Transform. Also, a probabilistic model is adopted in the recognition of plate characters. Finally, we show how to combine results from bilingual license plates like Saudi Arabia plates. Results: The algorithms provide the effectiveness for an ever-prevalent form of vehicles, building and properties management. The result shows the advantage of using the probabilistic approached in all LPR steps. The averaged classification rates when using local dataset reached 79.13%. Conclusion: An improvement of recognition rate can be achieved when there are two source of information especially of license plates that have two independent texts.
Ključne besede:image analysis, probabilistic modeling, signal processing, license plate recognition
Status publikacije:Objavljeno
Verzija publikacije:Objavljena publikacija
Leto izida:2017
Št. strani:str. 285-295
Številčenje:Letn. 50, št. 3
PID:20.500.12556/DKUM-69071 Novo okno
ISSN:1318-5454
UDK:656.1:004
COBISS.SI-ID:4429768 Novo okno
DOI:10.1515/orga-2017-0014 Novo okno
ISSN pri članku:1318-5454
NUK URN:URN:SI:UM:DK:BK4I2XGV
Datum objave v DKUM:28.11.2017
Število ogledov:1501
Število prenosov:367
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:Ostalo
:
ABOURA, Khalid in AL-HMOUZ, Rami, 2017, An overview of image analysis algorithms for license plate recognition. Organizacija : revija za management, informatiko in kadre [na spletu]. 2017. Vol. 50, no. 3, p. 285–295. [Dostopano 16 april 2025]. DOI 10.1515/orga-2017-0014. Pridobljeno s: https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=69071
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
4.5
5
(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Podobna dela iz ostalih repozitorijev:

Ni podobnih del

Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je del revije

Naslov:Organizacija : revija za management, informatiko in kadre
Skrajšan naslov:Organizacija
Založnik:Moderna organizacija
ISSN:1318-5454
COBISS.SI-ID:610909 Novo okno

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:28.11.2017

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Naslov:Pregled algoritmov za analizo slike za prepoznavanje registrske tablice
Opis:Ozadje in namen: V članku raziskujemo problem prepoznavanja registrskih tablic (LPR), in podamo pregled števil­nih algoritmov, ki jih lahko uporabimo pri problemih analize slik. V sistemih za podporo vodenju, ki uporabljajo za prepoznavanje slikovnih objektov, je inteligenca vgrajena v statistične algoritme, ki jih je mogoče uporabiti v različnih korakih razpoznavanja. Opisujemo več rešitev, od začetnega koraka do lokalizacije in prepoznavanja slikovnih el­ementov. Cilj tega prispevka je predstaviti več verjetnostnih pristopov v korakih razpoznavanja, nato pa združiti te pristope v en sistem. Večina pristopov uporablja deterministične modele, ki so občutljivi na številne nenadzorovane vplive, kot so osvetlitev, razdalja vozila do kamere, šum pri procesiranju itd. Bistvo naših pristopov je v statističnih algoritmih, ki lahko natančno lokalizirajo in prepoznajo registrsko tablico. Oblikovanje / metodologija / pristop: Predstavimo enostavne in poceni metode za reševanje relativno pomemb­nih problemov z uporabo verjetnostnih pristopov. Pri teh pristopih opisujemo številne statistične rešitve od stopnje začetnega praga do lokalizacije in prepoznavanja slikovnih elementov. V koraku lokalizacije uporabljamo frekvenčne signale iz slik registrskih tablic, ki jih analiziramo z uporabo diskretne Fourier-jeve transformacije. Pri prepoznavanju znakov na tablicah smo uporabili tudi verjetnostni model. Na koncu prikazujemo, kako združiti rezultate iz dvojezičnih tablic, kot so na primer tablice Saudove Arabije. Rezultati: Algoritmi so učinkoviti pri razpoznavanju znakov na vozilih, v stavbah in drugod. Rezultat kaže prednost uporabe verjetnostnega pristopa v vseh korakih razpoznavanja registrskih tablic. Povprečne stopnje uspešnega raz­poznavanja pri uporabi lokalnega nabora podatkov so dosegle 79,13%. Zaključek: Izboljšanje stopnje razpoznavanja je mogoče doseči, če obstajata dva vira informacij, še posebej na registrskih tablicah, na katerih sta dve neodvisni besedili.
Ključne besede:registrske tablice, prepoznavanje registrskih tablic, analiza slike, verjetnostno modeliranje, obdelava signalov, cestni promet


Zbirka

To gradivo je del naslednjih zbirk del:
  1. Organizacija

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici