Identificação Automática de Placas de Matrícula Automóveis

J. Barroso (*), J. Bulas-Cruz (**), A. Rafael (***) e E. L. Dagless (****)

(*) Assistente Estagiário  (**)Assistente

Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro, Secção de Engenharias Apt.202, 5001 Vila Real Codex, Portugal

 (***) Professor Associado

Universidade de Aveiro, Departamento de Electrónica e Telecomunicações Apt. , Aveiro, Portugal

(****) Professor of Microeletronics

University of Bristol, Dep. of Elect. & Electronic Eng. University Walk, Queen's Building Bristol BS8 1TR, United Kingdom

RESUMO

As técnicas de visão por computador têm encontrado crescente aceitação por parte de técnicos e autoridades ligados ao estudo e controlo do tráfego automóvel. Uma das linhas que tem sido objecto de investigação por diferentes grupos é a leitura automática de placas de matrícula, como forma de detectar transgressores, encontrar carros roubados, cobrar portagens ou efectuar estudos de origem/destino. Esta comunicação refere progressos efectuados no desenvolvimento de um sistema de leitura automática de placas de matrícula, pela aplicação e adaptação da técnica dos pontos críticos desenvolvida por Shchepin e Nepomnyashchii [7,8] para a leitura óptica de caracteres. Usando esta técnica é possível aumentar simultaneamente a taxa de sucesso no reconhecimento das placas de matrícula e a velocidade do sistema.

Palavras-chave: visão por computador, controlo de tráfego automóvel, placas de matrícula automóveis, reconhecimento óptico de caracteres, técnica dos pontos críticos do contorno.

1. Introdução

O constante crescimento do volume de tráfego automóvel e a limitada capacidade dos sensores convencionais têm levado os especialistas nesta área a recorrer a técnicas de identificação automática de veículos para obter dados relativos ao escoamento de tráfego. A identificação automática de veículos automóveis tem tido essencialmente duas abordagens distintas: a utilização de transponders [?] (caso da via verde em algumas auto-estradas portuguesas) e a utilização de técnicas de visão por computado [6].

As técnicas de visão por computador são especialmente úteis em casos em que não é viável obrigar os automobilistas a instalar transponders nos seus automóveis. As técnicas de visão por computador são, no entanto, mais sensíveis às más condições atmosféricas, como nevoeiro e chuva intensa.

A Universidade de Bristol tem vindo a trabalhar activamente nesta área, desenvolvendo hardware especializado para processamento de imagem, técnicas e aplicações [1,2,3,4,5,9,10]. No que se refere à identificação automática de placas de matrícula automóveis, encontra-se em desenvolvimento um sistema de visão baseado em transputers a pedido e em colaboração com uma firma do Reino Unido especializada em instrumentação para controlo de tráfego rodoviário [2,10].

Na Figura 1 mostra-se um esquema simplificado da configuração mínima habitualmente utilizada no sistema de leitura de placas de matrícula, na Universidade de Bristol. O sistema é modular, possuindo todos os módulos um transputer, que funciona simultaneamente como elemento de processamento e como controlador do módulo. Os módulos comunicam entre si através dos links dos transputers e através de um bus digital para transferência de imagens (o bus pode transferir imagens completas ou somente regiões de interesse) [3,4,5,6,7]. Na configuração da Figura 1 utilizam-se três módulos: um módulo de captura e apresentação de imagem (conversão A/D e D/A), um módulo de armazenamento e processamento (transputer framestore), e um módulo de inicialização do sistema e de entrada e saída.

Figura 1 - Configuração típica do sistema de leitura de placas de matrícula.

O trabalho descrito nesta comunicação, desenvolvido na Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro em colaboração com a Universidade de Bristol, tem por objectivo diminuir o tempo necessário à localização e leitura das placas de matrícula, bem como melhorar a taxa de sucesso no seu reconhecimento.

A técnica de base para o reconhecimento de caracteres anteriormente usada era baseada em templatematching (comparação de padrões). Este método é robusto, quando é utilizado um número suficientemente grande de padrões de dimensão apropriada. É, no entanto, bastante lento devido à grande carga computacional que envolve.

Neste trabalho é usado um método de comparação de características. Os caracteres são identificados por comparação das características que exibem com as características correspondentes a caracteres conhecidos numa base de dados. Os métodos deste género são, em princípio, mais rápidos, uma vez que não utilizam a imagem do caracter, mas apenas algumas das suas características. Os métodos de comparação de características são geralmente de difícil implementação, uma vez que é necessário identificar as características mais importantes com base em testes extensivos.

Neste trabalho foi utilizada a técnica dos pontos críticos do contorno desenvolvida pelos investigadores russos Shchepin e Nepomnyashchii, para a leitura automática de caracteres. Esta técnica foi aplicada com sucesso pelos seus inventores no sistema de reconhecimento óptico de caracteres CRIPT [9,10]. A identificação de placas de matrícula automóveis encontra, no entanto, problemas distintos dos encontrados em documentos digitalizados com iluminação controlada, nomeadamente sombras, reflexos e distorção dos caracteres. O trabalho desenvolvido demonstra a aplicabilidade do método nestas condições.

A escolha desta técnica deve-se ao facto de apresentar uma base matemática bem definida, o que faz com que a sua utilização seja muito versátil. Para que o sistema passe a identificar novos caracteres, basta acrescenta-los à base de dados.

 A identificação de caracteres pela técnica dos pontos críticos é uma análise dos contornos, previamente extraídos da imagem do caracter, com o objectivo de procurar características topológicas discriminatórias. Estas características são muito estáveis em relação a variações de dimensão e à presença de ruído.

Uma situação típica de utilização do sistema é mostrada na Figura 2. O sistema está continuamente a digitalizar imagens provenientes da câmara de vídeo e a envia-las para um buffer no módulo de armazenamento e processamento. Quando o automóvel pisa o detector indutivo, o sistema passa a enviar as imagens para outro buffer. A mudança de buffer processa-se no fim do field em que o sinal do detector indutivo é recebido, o que faz com que o atraso máximo entre o recebimento do sinal do detector e a captação da imagem seja de 20 ms.

Se o tempo de processamento não acompanhar a cadência a que os automóveis se sucedem, o sistema pode esgotar os buffers existentes (quatro na versão actual), havendo assim automóveis que o sistema não identifica. A experiência mostra que o tempo de processamento de 1 segundo por imagem é suficiente para tráfego intenso.

No presente trabalho pretende implementar-se uma técnica que possa ser usada em alternativa ou em complemento à técnica de template matching, com o objectivo de diminuir o tempo de processamento. Esta diminuição deverá levar a uma melhor taxa de reconhecimento, ao libertar tempo para uma verificação mais exaustiva.

Figura 2 - A captação da imagem é feita quando o automóvel pisa o detector indutivo.

Passa a descrever-se a organização desta comunicação. O ponto 2 refere a localização da placa de matrícula na imagem. No ponto 3 descreve-se a leitura dos caracteres da placa de matrícula, baseade na técnica dos pontos críticos. No ponto 4 indicam-se os resultados dos testes. Finalmente, no ponto 5, apresentam-se as conclusões e perspectivas de trabalho futuro.

2. Localização da placa de matrícula

Como foi referido, o sistema capta a imagem com um atraso máximo de 20 ms em relação ao sinal do detector indutivo. Isto permite que a posição da placa de matrícula na imagem fique restringida a uma área bem definida. É nesta área que a placa de matrícula é procurada (ver Figura 3).

Figura 3 - Imagem de um automóvel com a indicação da zona em que a placa de matrícula é procurada.

A procura é feita numa imagem binária e baseia-se na pesquisa de várias formas aproximadamente na mesma posição horizontal e com um factor de forma adequado para caracteres alfanuméricos. Quando são encontradas quatro ou mais formas nestas condições, é feita uma análise mais pormenorizada com vista a aceitar ou não o grupo como uma placa de matrícula.

Figura 4 - Imagem binarizada da zona da placa de matrícula da Figura 3.

O sistema utiliza de início um conjunto de níveis de binarização pré-definidos. À medida que o tempo passa, o sistema adapta-se às condições de iluminação, dando prioridade aos níveis de binarização utilizados mais frequentemente com sucesso em imagens anteriores.

O sistema abandona a busca quando encontra a placa de matrícula ou esgota um número de tentativas pré-definido.

3. Leitura da placa de matrícula pela técnica dos pontos críticos

A identificação de caracteres pela técnica dos pontos críticos é uma análise do contorno do caracter, com o objectivo de procurar características topológicas. Estas características são muito estáveis em relação às variações de dimensão e na presença de ruído.

Como foi dito os pontos críticos encontram-se aos pares, pelo que basta analisar os mínimos ou os máximos para proceder à eliminação dos não essenciais. Esta eliminação é feita recorrendo a um conceito introduzido por Shchepin e Nepomnyashchii [7,8], a "medida de essencialidade".

Figura 5 - Fluxograma simplificado do método de identificação dos caracteres.

A técnica baseia-se na análise dos extremos locais das ordenadas. Dado que todos os contornos são curvas fechadas, a cada máximo está sempre associado um mínimo. Os pontos críticos são o conjunto de máximos e mínimos. Os pontos críticos essenciais são um subconjunto deste, constituído pelos máximos e mínimos não excluídos por uma operação de remoção de ruído. Na Figura 3 mostra-se um exemplo: na imagem da esquerda estão marcados todos os pontos críticos, enquanto na imagem da direita só estão marcados os pontos críticos essenciais.

Figura 6 - Pontos críticos (imagem esquerda) e pontos críticos essenciais (imagem direita).

A técnica dos pontos críticos deriva uma sequência numérica da análise da imagem binária do caracter. É atribuído um nível a cada ponto, correspondente ao número de pontos críticos com ordenada superior. Na imagem da direita da Figura 3 os pontos críticos foram numerados por este processo. A sequência de nível é obtida agrupando os níveis dos pontos críticos essenciais pela ordem em que aparecem ao percorrer o contorno, a começar pelo máximo com maior ordenada. No exemplo, a sequência obtida é "02175634".

Esta sequência é utilizada para identificar o caracter por pesquisa numa base de dados. Esta pesquisa é efectuada utilizando uma técnica de hashing.

A técnica dos pontos críticos não permite geralmente identificar univocamente um caracter, pois diferentes caracteres podem ter a mesma sequência identificativa. Permite, no entanto, classificar os caracteres em classes de reduzida dimensão, com geralmente 3 ou 4 caracteres. Outras características são depois usadas para proceder à classificação. Shchepin e Nepomnyashchii servem-se de características métricas, que nesta fase ainda não houve oportunidade de testar.

Neste trabalho o método dos pontos críticos é combinado com o método de template matching. A velocidade é superior à velocidade do método de template matching quando utilizado isoladamente, uma vez que o número de comparações a efectuar entre o caracter a identificar e os templates é grandemente reduzido. Só é necessário descriminar de entre os caracteres com uma mesma sequência de pontos críticos, em lugar de comparar o caracter a identificar com todos os templates existentes.

4. Resultados dos testes

Todo o trabalho de desenvolvimento e os testes aqui referidos foram realizados num computador IBM-PC 486DX33. Depois de esta técnica estar aperfeiçoada e completamente testada, será integrada no sistema da Universidade de Bristol.

A base de dados de treino consiste num conjunto de cerca de 4000 caracteres retirados de placas de matrícula inglesas. Verificou-se que estes caracteres se encontram correctamente classificados por inspecção manual. As sequências obtidas pela análise destes caracteres foram colocadas na base de dados do sistema como correspondendo aos respectivos caracteres. Verificou-se que a cada sequência correspondem no máximo 6 caracteres. Por exemplo, os caracteres "UVWY34" correspondema uma mesma sequência.

Os testes para avaliação da precisão da técnica dos pontos críticos, quando aplicada isoladamente, foram efectuados utilizando uma base de daods de teste, constituída por 1189 caracteres retirados de cerca de 200 placas de matrícula inglesas. Os resultados obtidos apresentam-se na Tabela I.

Tabela I - Resultados dos testes de precisão.

Os testes de velocidade foram realizados utilizando a base de dados de treino com cerca de 4000 caracteres. Os resultados obtidos apresentam-se na Tabela II.

Tabela II - Resultados dos testes de velocidade (tempo médio por caracter num IBM-PC 486DX33).

5. Conclusões

Foi apresentada uma técnica de identificação automática de caracteres de placas de matrícula automóveis que alia a rapidez de execução a uma elevada taxa de acerto.

No sentido de melhorar esta parte do sistema pretendem testar-se técnicas alternativas de identificação dos caracteres, nomeadamente utilizando redes neuronais. A utilização de várias técnicas diferentes, concorrentemente, poderá permitir, por combinação de informação, obter resultados mais fiáveis.

Como forma de melhorar o sistema global é necessário melhorar a aquisição de imagem, tornando-a menos sensível a condições meteorológicas adversas. Uma possibilidade é a utilização de uma fonte de iluminação de raios infravermelhos. Deverá ainda ser procurada uma técnica mais robusta de localização das placas de matrícula na imagem. Dado que muitas imagens se apresentam com ruído (sombras, reflexos, etc.) acontece por vezes que o sistema não consegue encontrar a placa de matrícula, embora se a tivesse localizado fosse possível identifica-la com sucesso.

Agradecimentos

 Os autores agradecem aos alunos Filipe Pinto de Oliveira, Paulo Mendes, Argentina Leite e Luís Carvalho, finalistas do Curso de Engenharia Electrotécnica da UTAD, o empenho com que colaboraram neste trabalho.

Referências

[1] A. T. Ali & E. L. Dagless, "Computer Vision-Aided Road Traffic Monitoring", Proc. ISATA 24th. Int. Conf. Road Transport Informatics (RTI) & Intelligent Vehicle-Highway Systems (IVHS), Florence, Italy, pp.55-61, May 1991.

[2] Ali A T, Bulas-Cruz J & Dagless E L, "Vision Based Road Traffic Data Collection", Proc. ISATA 26th International Conference, (ATT & IVHS), Aachen, Germany, Sept. (1993).

[3] Bulas-Cruz J, Ali A T & Dagless E L, "Real-Time Motion Detection and Tracking", 8th Scandinavian Conference on Image Analysis, Norway, May (1993).

[4] Bulas-Cruz J, Ali A T & Dagless E L, "A Temporal Smoothing Technique for Real-Time Motion Detection", Proc. 5th International Conference of Computerr Analysis of Images and Patterns, Budapest, Sept. (1993), Lecture Notes in Computer Science, Springer-Verlag, pp. 379-386.

[5] Dagless E L & Ali A T, "Real-Time Vision Aided Traffic Monitoring'', Proc. ACEP '92 Workshop, Borowice, Poland, April (1992).

[6] Inigo R M, "Traffic Monitoring and Control using Machine Vision: A Survey'', IEEE Transaction on Industrial Electronics, Vol. IE-32, No. 3, August (1985), pp.177-185.

[7] Shchepin E V & Nepomnyashchii G M, "On the Method of Critical Points in Character Recognition'', Proc. 5th International Conference of Computerr Analysis of Images and Patterns, Budapest, Sept. (1993), Lecture Notes in Computer Science, Springer-Verlag, pp. 594-598.

[8] Shchepin E V & Nepomnyashchii G M, "Character Recognition via Critical Points'', International Journal of Imaging Systems and Technology, vol.3 (1991), pp. 213-221.

[9] Stewart J, Dagless E L, Milford D & Miles O, "A Petri Net Based Framestore'', Proceedings of The International Workshop on Field Programmable Logic, Oxford, in "FPGA's", Will Moore and Wayne Luk (eds), pp 332-342.

[10] Storer R, Milford D J, Bulas-Cruz J & Dagless E L, "Developing Embedded Applications in an Array of Specialised Transputer Modules'', Proc. WOTUG, Bristol, March (1994).