Detekce a rozpoznání SPZ

Abstract

Práce se zabývá automatickým rozpoznáváním registračních značek vozidel. Výsledkem této práce je program, který je schopen rozpoznávat text na jednořádkových registračních značkách s tmavým textem na světlém pozadí. Výstupem programu je fotografie s označenými všemi detekovanými registračními značkami i s rozpoznaným textem. Program je napsán v programovacím jazyce Python a používá YOLO verzi 4 implementovanou za pomoci TensorFlow pro lokalizaci značky a Tesseract pro rozpoznávání znaků. Použitím knihovny OpenCV moje implementace zlepšila počátečné výsledky používající pouze Tesseract OCR a YOLO. Zlepšení správného rozpoznávání bylo více než desetkrát lepší. Správné rozpoznání značek dosáhlo až do 31,5%. Našel jsem také více případů použití, kde se implementace osvědčila.

The work deals with the automatic recognition of vehicle number plates. The result of this work is a program that is able to recognize text on a single-line number plate with dark text on a light background. The output of the program is an image marked with all detected number plates and with recognized text. The program is written in Python and uses YOLO version 4 implemented using TensorFlow for number plate localization and Tesseract for character recognition. By using the OpenCV library, my implementation improved the results initially, using only Tesseract OCR and YOLO. The improvement in the correct recognitions was more than ten times better. Correct number plate recognition reached up to 31.5%. I have also found more applicable use-cases where the implementation proved successful.