Dissertação

Detecção de placas veiculares em ambientes aéreos baseado em métodos de aprendizagem profunda

Nesta dissertação, considerando-se as dificuldades de detecção de pequenos objetos devido à baixa qualidade visual e resolução espacial das imagens, bem como a pouca informação de contexto, propõe-se uma metodologia para detecção de placas veiculares em ambientes aéreos, onde o objeto de interesse a...

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Autor principal: Linhares, José Elislande Breno de Souza
Outros Autores: http://lattes.cnpq.br/0846691032369254
Grau: Dissertação
Idioma: por
Publicado em: Universidade Federal do Amazonas 2022
Assuntos:
GAN
Acesso em linha: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/8992
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spelling oai:https:--tede.ufam.edu.br-handle-:tede-89922022-08-02T05:03:33Z Detecção de placas veiculares em ambientes aéreos baseado em métodos de aprendizagem profunda Detection of license plates in aerial environments based on deep learning methods Linhares, José Elislande Breno de Souza Silva Júnior, Waldir Sabino da http://lattes.cnpq.br/0846691032369254 http://lattes.cnpq.br/2925380715531711 Cruz, Carlos Augusto de Moraes Araújo, Gabriel Matos Processamento de imagens Análise de imagem Aprendizado profundo ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA Imagens aéreas Detecção de placas veiculares Super-resolução GAN Equalização de histograma Nesta dissertação, considerando-se as dificuldades de detecção de pequenos objetos devido à baixa qualidade visual e resolução espacial das imagens, bem como a pouca informação de contexto, propõe-se uma metodologia para detecção de placas veiculares em ambientes aéreos, onde o objeto de interesse apresenta baixa resolução em pixel em relação à imagem de entrada. A metodologia proposta é composta por três sistemas distintos. Duas utilizam técnicas de melhoria de qualidade da imagem e uma não as utiliza. A principal contribuição desta dissertação é a organização de uma base de dados composta por imagens aéreas para avaliar o desempenho da metodologia proposta. Como segunda contribuição, tem-se a utilização de métodos de melhoria de qualidade visual baseado em aprendizagem e processamento digital de imagens para detecção de placas veiculares em ambientes aéreos. Como resultados obtidos, verifica-se que os sistemas propostos apresentam resultados similares, em termos de acurácia global. Ao analisar os resultados por grupo de imagens, observa-se que o sistema proposto com equalização de histograma apresenta os melhores resultados com acurácia de até 85,67% em condições adversas ensolaradas e 99,33% em condições adversas sombreadas. In this dissertation, considering the difficulties of detecting small objects due to the low visual quality and spatial resolution of the images, as well as the little context information, we propose a methodology for detecting license plates in aerial environments, where the object of interest has low pixel resolution compared to the input image. The proposed methodology is composed of three distinct systems. Two use image quality improvement techniques and one does not. The main contribution of this dissertation is the organization of a database composed of aerial images to evaluate the performance of the proposed methodology. As a second contribution, there is the use of visual quality improvement methods based on learning and digital image processing to detect license plates in aerial environments. As obtained results, it appears that the proposed systems present similar results, in terms of global accuracy. When analyzing the results by group of images, it is observed that the proposed system with histogram equalization presents the best results with an accuracy of up to 85.67% in adverse sunny conditions and 99.33% in adverse shaded conditions. 2022-08-01T20:37:15Z 2022-07-01 Dissertação LINHARES, José Elislande Breno de Souza. Detecção de placas veiculares em ambientes aéreos baseado em métodos de aprendizagem profunda. 2022. 58 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus (AM), 2022. https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/8992 por Acesso Aberto application/pdf Universidade Federal do Amazonas Faculdade de Tecnologia Brasil UFAM Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
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