IDENTIFICAÇÃO DE PLACA VEICULAR UTILIZANDO SMARTPHONE E PROCESSAMENTO DE IMAGENS

Resumo

O processamento de imagem vem crescendo cada vez mais ao passar dos anos, principalmente direcionado para segurança e reconhecimento de padrões, uma vez que proporciona aos usuários informações precisas e melhoradas a respeito de representações visuais, onde muitas delas são extraídas de computadores que captam as informações de uma ocorrência. Seu funcionamento se dá através da aquisição de uma imagem, onde ela é pré-processada retirando assim seus ruídos e fornecendo uma imagem melhorada. Após esse processo, a imagem é segmentada destacando as partes de maior relevância para depois esses dados serem transformados em uma linguagem computacional. O reconhecimento da placa veicular se dá pelo reconhecimento de padrões existentes na placa através de algoritmos computacionais, onde por meio de uma biblioteca de reconhecimento automático de caracteres é extraído as letras presentes na placa para depois ser realizado a consulta no banco de dados. O objetivo desse estudo é o desenvolvimento de um projeto capaz de auxiliar as autoridades competentes na busca de veículos com ordem de apreensão e oriundos de furto ou roubo que transitam pelas vias públicas. Para a realização desse projeto foi realizado uma pesquisa exploratória em livros e sites, onde através dos dados obtidos nessa pesquisa e a utilização de algumas ferramentas está sendo possível a implementação do aplicativo. Com isso, conclui-se que esse aplicativo ajudará de forma significante as autoridades na identificação de veículos roubados, tornando assim, o trabalho mais ágil e evitando possíveis falhas que por ventura venham a ocorrer.

Palavras-chave: Reconhecimento Automático. Placa. Android. Smartphone.

REFERÊNCIAS:

BRADSKY, G.; KAEHLER, A. Learning OpenCV. O¿Reailly, 2008.

FILHO, Ogê M; NETO, Hugo V. Processamento digital de imagens. Rio de Janeiro: Brasport, 1999.

GONZALES, Rafael C; WOODS, Richard C. Processamento digital de imagens. 3 ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2010.

OPENCV. Disponível em: http://opencv.org/about.html Acesso em: 05 de mai. 2017.