College of Science for Women - University of Baghdad
Doi
Abstract
في السنوات الأخيرة، كان هناك تطور مستمر في مجال تطبيق المركبات وعدد المركبات التي تتحرك على الطرق في جميع أنحاء البلاد. يعتبر تحديد رقم لوحة السيارة العربية بناءً على معالجة الصور مجالًا ديناميكيًا لهذا العمل ، وتم استخدام هذه التقنية لأغراض أمنية مثل تتبع السيارات المسروقة والتحكم في الوصول إلى المناطق المحظورة. يستخدم نظام تمييز اللوحات المرورية الكاميرا الرقمية لالتقاط صورة للسيارة متضمنة لوحة المرور وتعتبر كمدخل لنظام التعرف المقترح. يتكون النظام المقترح من ثلاث مراحل، تحديد لوحة ترخيص السيارة، تقسيم الاحرف والارقام الموجودة في الصورة الاساسية الى صور صغيرة تحتوي على (حرف– رقم) كلا على حدة ، والتعرف على الأحرف، يتم تحديد لوحة الرخصة (LP) باستخدام خوارزمية كاني في الكشف على الحواف، وقد تم استخدام Connect Component Analysis (CCA) لتقسيم الحروف⸲ وأخيرًا يتم استخدام نموذج الشبكة العصبية الاصطناعية المتعددة الطبقات للتعرف على الرموز الموجودة في كل صورة، وبالتالي يتم عرض النتائج كنص على واجهة المستخدم الرسومية. وحقق النظام المقترح أداءً إجماليًا يبلغ 96 ٪ و 97.872 ٪ في تحديد لوحات المرور المتعددة الانماط والتعرف على الرموز العربية الموجودة في اللوحات على التوالي وفي ظل ظروف مختلفة. In recent years, there has been expanding development in the vehicular part and the number of vehicles moving on the roads in all the sections of the country. Arabic vehicle number plate identification based on image processing is a dynamic area of this work; this technique is used for security purposes such as tracking of stolen cars and access control to restricted areas. The License Plate Recognition System (LPRS) exploits a digital camera to capture vehicle plate numbers is used as input to the proposed recognition system. Basically, the proposed system consists of three phases, vehicle license plate localization, character segmentation, and character recognition, the License Plate (LP) detection is presented using canny edge detection algorithm, Connect Component Analysis (CCA) have been exploited for segmenting characters. Finally, a Multi-Layer Perceptron Artificial Neural Network (MLPANN) model is utilized to identify and detect the vehicle license plate characters, and hence the results are displayed as a text on GUI. The proposed system successfully detects LP and recognizes multi-style Arabic characters with rates of 96% and 97.872% respectively under different conditions
