Resumen

La mayoría de los sistemas de detección de matrículas (LP) existentes han mostrado un desarrollo significativo en el procesamiento de las imágenes, con restricciones relacionadas con las condiciones ambientales y las variaciones de las matrículas. Con el aumento de la movilidad y la internacionalización, existe la necesidad de desarrollar un sistema de detección de LP universal, que pueda manejar múltiples LPs de muchos países y cualquier vehículo, en un entorno abierto y en todas las condiciones climáticas, teniendo diferentes variaciones de placa. Este artículo presenta un nuevo método de detección de LP que utiliza diferentes técnicas de agrupación basadas en las propiedades geométricas de los caracteres de la LP y propone un nuevo método de extracción de caracteres, para los componentes de caracteres ruidosos/faltantes de la LP debido a la presencia de ruido entre los caracteres de la LP y el borde de la LP. El método propuesto detecta múltiples LPs de una imagen o vídeo de entrada, con diferentes variaciones de placa, bajo diferentes condiciones ambientales y meteorológicas debido a las propiedades geométricas del conjunto de caracteres en el LP. El método propuesto se ha probado utilizando bases de datos de reconocimiento de matrículas estándar de Media Lab y Application Oriented License Plate (AOLP), y ha alcanzado unos porcentajes de éxito del 97,3% y el 93,7%, respectivamente. Los resultados indican claramente que el método propuesto es comparable a los artículos publicados anteriormente, que evaluaban su rendimiento en bases de datos de LP de referencia disponibles públicamente.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Sistemas de detección de matrículas; tratamiento de imágenes; condiciones ambientales; variaciones de matrículas; sistema universal de detección de LP; técnicas de agrupación.
• Keywords:License plate detection systems; processing of images; environmental conditions; plate variations; universal LP detection system; clustering techniques