تشخیص پلاک خودرو با استفاده از شبکه عصبی کانولوشن و LSTM

تشخیص پلاک خودرو با استفاده از شبکه عصبی کانولوشن و LSTM یکی از نوآورانه‌ترین روش‌ها برای حل چالش‌های سیستم‌های تشخیص پلاک خودرو (LPR) در محیط‌های واقعی است. این پژوهش با ارائه یک رویکرد انتها به انتها، امکان شناسایی سریع و دقیق پلاک‌ها را در شرایط متنوع مانند نویز، تغییرات نوری و چندزبانی فراهم می‌کند. با افزایش تعداد وسایل نقلیه، نیاز به سیستم‌های خودکار برای کنترل ترافیک، تشخیص تخلفات و نظارت بر پارکینگ‌ها بیش از پیش احساس می‌شود. این پایان‌نامه با بهره‌گیری از یادگیری عمیق و شبکه‌های کانولوشنی، راهکاری کارآمد برای این چالش ارائه می‌دهد.

اهمیت تشخیص خودکار پلاک خودرو

تشخیص خودکار پلاک خودرو به دلیل کاربردهای گسترده‌اش در کنترل ترافیک، وسایل نقلیه خودران و نظارت امنیتی، موضوعی حیاتی است. روش‌های سنتی به دلیل نرخ فریم بالا و شرایط محیطی نامناسب (مانند نور کم یا آب‌وهوای نامطلوب) با محدودیت‌هایی مواجه هستند. در این پژوهش، ابتدا خودروها با استفاده از مدل آشکارساز تک شات (Single Shot Detector) شناسایی شده و سپس مکان پلاک با شبکه‌های کانولوشنی مشخص می‌شود. این فرآیند سرعت و دقت تشخیص را به‌طور چشمگیری افزایش می‌دهد.

نقش شبکه‌های کانولوشنی و LSTM

شبکه‌های کانولوشنی (CNN) برای بخش‌بندی معنایی و شناسایی دقیق مکان پلاک استفاده شده‌اند. در ادامه، شبکه LSTM دوطرفه برای تشخیص کاراکترهای پلاک، به‌ویژه در پلاک‌های با طول متغیر و چندزبانی، به کار گرفته شده است. این ترکیب منجر به دقت ۱۰۰% در تشخیص خودرو، ۱۰۰% در شناسایی مکان پلاک و ۹۹٫۲% در تشخیص کاراکترها شده است.

نوآوری و مزایا

نوآوری اصلی این پژوهش، ارائه یک سیستم LPR انتها به انتها است که با آموزش روی تصاویر متنوع، چالش‌هایی مانند پلاک‌های مات یا چندنمایی را برطرف می‌کند. این روش با کاهش هزینه محاسباتی و انباشت خطا، کارایی بالایی در برنامه‌های بلادرنگ ارائه می‌دهد.

نتیجه‌گیری

تشخیص پلاک خودرو با استفاده از شبکه عصبی کانولوشن و LSTM گامی بزرگ در جهت خودکارسازی نظارت ترافیکی است. این روش با دقت بالا و سرعت مناسب، راهکاری ایده‌آل برای کاربردهای واقعی ارائه می‌کند.

کلمات کلیدی: تشخیص پلاک خودرو، شبکه عصبی کانولوشن، LSTM، یادگیری عمیق، بخش‌بندی معنایی