Kontrollü geçişler için derin öğrenme tabanlı plaka tanıma sistemi

Otomatik Plaka Tanıma, otoyollar, otoparklar, terminaller, kamu kurum ve kuruluşları gibi birçok yerde yaygın olarak ihtiyaç duyulan sistemlerdir. Bu çalışmada plaka tanıma sistemi gerçekleşmiştir. Plaka tanıma sistemleri üç ana aşamadan oluşmaktadır. Bu aşamalar: plaka yerinin tespiti, karakter bölütleme ve karakter tanıma işlemleridir. Çalışmada plaka ve karakter tespit için Tensorflow Nesne Algılama API'si kullanılmıştır. Bu üç ana işlem şu sırayla gerçekleşmektedir. İlk önce sistem giriş görüntüleri üzerinde plaka tespit işlemi gerçekleşmektedir. Ardından tespit edilen plaka yeniden boyutlandırma ve filtre işlemlerine tabi tutularak karakter tespit işlemine hazır hale getirilmektedir. İkinci aşamada plaka üzerindeki karakterler tespit işlemi gerçekleşmektedir. Üçüncü ve son aşamada tespit edilen karakter tanınma işlemleri gerçekleştirilmiştir. Sistem çalışma süresi, i5-8250 CPU 1.80 GHz işlemci özelliklerine sahip bir bilgisayarda ortalama 5.25 saniye sürmektedir. Sistem başarımı üç ana aşama ayrı olarak incelendiğinde: plaka tespit işlem başarımı %99.06, karakter tespit başarımı %95.03 ve karakter tanıma başarımı %90.03 doğrulukla gerçekleştirilmiştir. Ancak modüler bazdaki bu başarımlar genel sistem başarımlarında elde edilememiştir. Genel sistem başarımının modüler bazdaki başarımlara oranla düşük olmasının başlıca sebepleri, plaka eğimi ve çevresel faktörlerdir. Gelecek çalışmalarda bu problemlerin giderilerek genel başarımın yükseltilmesi hedeflenmektedir.