Reconocimiento óptico de caracteres en SoC heterogéneo para sistema de reconocimiento automático de matrículas HD

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HenrySP
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Reconocimiento óptico de caracteres en SoC heterogéneo para sistema de reconocimiento automático de matrículas HD

Mensaje por HenrySP » 02 Nov 2019, 13:35

Los sistemas de reconocimiento automático de matrículas (ANPR) se están volviendo vitales para fines de seguridad. Los sistemas ANPR típicos se basan en tres etapas: localización de matrículas (NPL), segmentación de caracteres (CS) y reconocimiento óptico de caracteres (OCR). Recientemente, se han utilizado cámaras de alta definición (HD) para mejorar sus tasas de reconocimiento. En este documento, se proponen cuatro algoritmos para la etapa OCR de un sistema HD ANPR en tiempo real. Los algoritmos propuestos se basan en la extracción de características (cruce de vectores, zonificación, zonificación combinada y cruce de vectores) y técnicas de comparación de plantillas. Todos los algoritmos propuestos se han implementado utilizando MATLAB como prueba de concepto y se ha seleccionado el mejor para la implementación de hardware utilizando una plataforma de sistema en chip heterogéneo (SoC). La plataforma seleccionada es el SoC Xilinx Zynq-7000 All Programmable, que consta de un procesador ARM y una lógica programable.

Algunos resultados del porcentaje de comparación:

Imagen


Paper:
Adjuntos
On, C., Yao, T., Alfred, R., Ibrahim, A., Cheng, W., & Guan, T. (2016). A Comparison of BPNN, RBF, and ENN in Number Plate Recognition. Soft Computing in Data Science. Vol. 652, pp. 37–47..pdf
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