Reconocimiento de placas de automóvil usando la plataforma ecb_at91

Abstract

En este documento se trata de describir un sistema de detección y reconocimiento de ciertas características presentes en una imagen, por medio de herramientas de análisis computacional que se aplican en la actualidad, haciendo parte el sistema ATR (de sus siglas en inglés Automatic Target Recognition, Reconocimiento Automático de Objetivos); cuyo objetivo es detectar, reconocer e identificar un objeto sin la ayuda del humano. Unas de las tantas aplicaciones que se encuentran dentro de estos sistemas, son los LPR (License Plate Recognition, Reconocimiento de placas de Automotores) los cuales localizan e identifican de manera automática las placas de vehículos automotores en imágenes fijas así como en videos; en la industria los sistemas LPR son empleados en parqueaderos, fronteras de algunos países, o para la identificación de autos robados. El procedimiento luego del registro de la imagen, presenta la localización de la zona de interés (ROI); dicho proceso se inicia aplicando un cambio de espacio de color del espacio RGB a una modificación del espacio de Hering, con lo que se busca filtrar la mayor parte de los colores que no sean del color característico de las placas (en Colombia de color amarillo), siendo este el inicio de un proceso de segmentación cromática. Aplicando seguidamente a la imagen, técnicas básicas en el procesamiento de imágenes, se segmentan los seis caracteres presentes en las placas de los vehículos. Para el proceso de reconocimiento de los caracteres, las técnicas mas utilizadas se basan en el campo de la inteligencia artificial: sistema de visión artificial y redes neuronales; pero debido a la capacidad de procesamiento de la plataforma en la cual se implementara nuestro código, se decidió implementar un método basado en el método de la correlación, modificándolo con el fin de requerir menos procesamiento a la hora de reconocer los caracteres.