Trương Quốc Bảo * Võ Văn Phúc

* Tác giả liên hệ (tqbao@ctu.edu.vn)

Abstract

In this paper, we describe a new method to detect the car number plate. The proposed algorithms applied to locate the car license plate include connected-components labeling (CCLA), unwanted region elimination (UREA) and modified location license plate algorithms for improvement car license plate detection result. In addition, we also introduce a new neural network model for license plate recognition. Our proposed approach obtained better results for removing noise and locating characters in the plate if compared to the method applying vertical edge detection algorithm (VEDA). The promising experimental results demonstrated that our proposed method is efficient and stable enough for problem identification car license plate.
Keywords: License plate recognition, Connected component labeling, Vertical edge detection, Neural network

Tóm tắt

Trong nghiên cứu này, chúng tôi đề xuất phương pháp mới giúp phát hiện biển số xe ôtô. Phương pháp được đề xuất bao gồm các giải thuật: giải thuật đánh nhãn cho các thành phần liên thông (CCLA), giải thuật loại bỏ vùng không mong muốn (UREA), giải thuật định vị biển số xe ô tô cải tiến. Ngoài ra, chúng tôi cũng đề xuất mô hình mạng nơ-ron cho việc nhận dạng các ký tự trên biển số. Kết quả đã loại nhiễu và định vị biển số xe tốt hơn so với phương pháp áp dụng giải thuật xác định cạnh đứng (VEDA). Những kết quả thực nghiệm chứng tỏ phương pháp chúng tôi đề xuất là hiệu quả và đủ ổn định cho bài toán nhận dạng biển số xe.
Từ khóa: Nhận dạng biển số, gán nhãn thành phần liên thông, phát hiện cạnh đứng, mạng Nơron

Article Details

Tài liệu tham khảo

Abbas M. Al-Ghaili, Syamsiah Mashohor, Alyani Ismail, and Abdul Rahman Ramli, 2008. “A New Vertical Edge Detection Algorithm and its Application”, International Conference on Computer Engineering & Systems, ICCES 2008, pp.204-209.

Abbas M. Al-Ghaili, Syamsiah Mashohor, Abdul Rahman Ramli and Alyani Ismail, 2010. “Car License Plate Detection Method for Malaysian Plates-Styles by Using a Web Camera”, Pertanika J. Sci. & Technol. Vol. 18, No. 2, pp. 303-319.

Alain Boucher-IFI, 2012.“Image processing & Computer vision”, Can Tho University. slide 9 – “Binary Image” of course, pp. 10-22.

Bekir Karlik and A.Vehbi Olgac, 2011. “Performance Analysis of Various Activation Functions in Generalized MLP Architectures of Neural Networks”, International Journal of Artificial Intelligence And Expert Systems (IJAE), Vol. 1, No. 4, pp. 111-122.

D. Bradley and G.Roth, 2007. "Adaptive thresholding using the integral image", J. Graphics Tools, Vol. 12, No. 2, pp. 13–21.

F.Shafait, D.Keysers, and T.M.Breuel, 2008. "Efficient Implementation of Local Adaptive Thresholding Techniques using Integral Images", International Conference on Document Recognition and Retrieval XV, Electronic Imaging, SPIE-IS&T Vol. 6815, pp.1-6.

Haris Al-Qodri Maarif, and Sar Sardy, 2006. “Plate Number Recognition by Using Artificial Neural Network”, J. Electronc and Electrical (Network), Vol. 3, No. 1, pp. 176-182.

Neeta Nain, Gaurav Jindal, Ashish Garg and Anshul Jain, 2008. “Dynamic Thresholding Based Edge Detection”, Proceedings of the World Congress on Engineering 2008, Vol. 1, , No. 1, pp. 2-7.

P.Sa-ngamuang, C.Thamnittasana, T.Kondo, 2007. “Thai Car License Plate Recognition Using Essential-Elements-Based Method”, Proceedings of Asia-Pacific Conference on Communications, pp. 41-44.

Saeed Rastegar, Reza Ghaderi, Gholamreza Ardeshipr & Nima Asadi, 2009. “An intelligent control system using an efficient License Plate Location and Recognition Approach”, International Journal of Image Processing (IJIP), Vol. 3, No. 5, pp. 252-264.

Vahid Abolghasemi and Alireza Ahmadyfard, 2007. “A Fast Algorithm for License Plate Detection”, Proceedings of the 9th international conference on Advances in visual information systems, pp. 468–477.

http://otocuvn.com.vn/

http://choxe.net/oto/

http://www.infooto.com/

http://www.bonbanh.com/