Developing Recognition System for New Iraqi License Plate
الشريط الجانبي للمقالة
محتوى المقالة الرئيسي
الملخص
بسبب النمو السكاني الكبير والازدياد الهائل في استخدام المركبات فان عملية ادارة ومراقبة هذه المركبات هي أحد المشاكل التي يجب النظر اليها لغرض وضع الحلول المناسبة
لها. وان التطور السريع في عملية معالجة الصور يمكن ان يحل هذه المشكلة عن طريق التقاط الصور لهذه المركبات ومن ثم التعرف عليها. حيث تعتمد معظم تطبيقات حركة
المرور على الكشف التلقائي للوحة المركبة لمختلف الاغرض مثلا السيارات المسروقة، مراقبة حركة المرور على الطرقات مراقبة السيارات الداخلة لمنطقة معينة، مراقبة
مواقف السيارات، مراقبة الحدود، رصد السرعة القصوى.... الخ من التطبيقات. في هذا البحث تم تصميم نظام يمكنه التعرف على ارقام "اللوحات الجديدة في العراق" والتي
تعتمد بالاساس على التعرف على الصور حسب التسلسل التالي التقاط صورة للسيارة ومن ثم تحديد موقع اللوحة ومن ثم عملية التعرف على الارقام ونوع السيارة "خصوصي،
حمل ... الخ " والمحافظة التي تتبع لها السيارة.
المقاييس
تفاصيل المقالة
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.
THIS IS AN OPEN ACCESS ARTICLE UNDER THE CC BY LICENSE http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
##plugins.generic.plaudit.displayName##
المراجع
Christos NE. Anagnostopoulos, IE. Anagnostop-
oulos, VL, Eleftherios K. A license plate-recognition algorithm for intelligent transportation system applications. Browse Journals & Magazines 2006; 7 (3): 377-392. DOI: https://doi.org/10.1109/TITS.2006.880641
Öztürk F, Özen F. A new license plate recognition system based on probabilistic neural networks. Procedia Technology 2012; 1: 124-128. DOI: https://doi.org/10.1016/j.protcy.2012.02.024
Roy A, Ghoshal DP. Number plate recognition for use in different countries using an improved segmenation. IEEE in 2nd National Conference on Emerging Trends and Applications in Computer Science (NCETACS) 2011, 4-5 March; India: pp. 1-5. DOI: https://doi.org/10.1109/NCETACS.2011.5751407
Chen Z-X, Liu C-Y, Chang F-L, Wang G-Y. Automatic license-plate location and recognition based on feature salience. IEEE Transactions on Vehicular Technology 2009; l (7): 3781-3785. DOI: https://doi.org/10.1109/TVT.2009.2013139
Wen Y et al. An algorithm for license plate recognition applied to intelligent transportation system. IEEE Transactions of Intelligent Transportation Systems 2011; 12 (3): 1-16. DOI: https://doi.org/10.1109/TITS.2011.2114346
Jia W, Zhang H, He X. Region-based license plate detection. Journal of Network and Computer Applications 2007; 30 (4): 1324-1333. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jnca.2006.09.010
Yang Y, Gao X, Yang G. Study the method of vehicle license locating based on color segmentation. Procedia Engineering 2011; 15: 1324-1329. DOI: https://doi.org/10.1016/j.proeng.2011.08.245
Wang F et al. Fuzzy-based algorithm for color recognition of license plates. Pattern Recognition Letters 2008; 29 (7): 1007-1020. DOI: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2008.01.026
Kamal NN. Iraqi license plate recognition system: Baghdad University, Baghdad, Iraq: 2013.
Jones, PV. Robust real-time object detection. International Journal of Computer Vision 2004; 57 (2): 137–154. DOI: https://doi.org/10.1023/B:VISI.0000013087.49260.fb
Paul V, Michael J. Rapid object detection using a boosted cascade of simple features. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2001, December.