Real time plate recognition with raspberry pi and python

Güncel zamanda artan trafik yoğunluğu ile birlikte güvenilir ulaşım sağlamak amacıyla kamera ve uzaktan kontrol sistemi kullanılarak video analizi ile tehlikeli durumların tespitinin yapılması gerekmektedir. Bu tür analizlerden biri Otomatik Plaka Tanıma'dır. Otomatik plaka tanıma sistemleri; plaka tespiti, kenar algılama karakter segmentasyonu ve optik karakter tanıma gibi algoritmalardan oluşmaktadır Bu tezde geliştirilen plaka tanıma sistemi ile kameradan alınan plaka görüntüsünü imge işleme algorimaları ile önişlemden geçirdikten sonra derin öğrenme algoritması ile de plaka tanıması yapılmış ve tanınan plaka bilgisi tanımlanan eposta adresine gönderilmesi sağlanmıştır. Geliştirilen plaka tanıma sisteminde donanım olarak mini bilgisayar diye adlandırılan Raspberry Pi kullanılmış yazılımlar ise Python programla dilinde geliştirilmiştir. Kenar algılama yöntemlerinden; Canny, Fuzzy, Roberts, Sobel ve Prewitt yöntemlerinin plaka tanıma sistemi üzerindeki performansları ölçülmüş ve Canny kenar algılama yönteminin başarımının yüksek olduğu görülmüş ve plaka tanıma sistemi içerisine bu yöntemin algoritması gömülmüştür. Son adım olarak, çerçeve ölçeklendirilerek Tesseract optik karakter tanıma gerçekleştirilmiştir. Tanıma sonrasında derin öğrenme yapısında tanımlanan karakterler ile karşılaştırma yapılmış ve plaka tanıma işlemi tamamlanmıştır. Geliştirilen plaka tanıma sistemenin değerlendirilmesi için testler yapılmıştır. Bu testler neticesinde sistemin ortalama doğruluk oranı gerçek zamanlı plaka tanımada ve kenar algılamada %91.67, karakter tanımada ise %89.43 olarak gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen plaka tanıma sistemi ile ucuz maliyetli ve yüksek doğrulukta tanıma elde edilebilecektir.