Licencia reconocimiento de placas python github
El reconocimiento automático de matrículas (ANPR; véanse también otros nombres más abajo) es un método de vigilancia masiva que utiliza el reconocimiento óptico de caracteres en imágenes para leer las matrículas de los vehículos. A partir de 2006, los sistemas pueden escanear matrículas a una velocidad aproximada de una por segundo en vehículos que circulan hasta 160 km/h. [cita requerida] Pueden utilizar cámaras de circuito cerrado de televisión o de control de la seguridad vial ya existentes, o cámaras diseñadas específicamente para esta tarea. Las utilizan varias fuerzas policiales y como método de cobro electrónico de peajes en carreteras de pago por uso y de control de la actividad del tráfico, como el respeto del semáforo en rojo en una intersección.
El ANPR puede utilizarse para almacenar las imágenes captadas por las cámaras, así como el texto de la matrícula, y algunos pueden configurarse para almacenar una fotografía del conductor. Los sistemas suelen utilizar iluminación infrarroja para que la cámara pueda tomar la fotografía a cualquier hora del día. En al menos una versión de las cámaras de vigilancia de cruces se incluye un potente flash, que sirve tanto para iluminar la imagen como para que el infractor sea consciente de su error. La tecnología ANPR tiende a ser específica de cada región, debido a la variación de placas de un lugar a otro.
Código fuente del proyecto de reconocimiento de matrículas
Por ejemplo, supongamos que se instala un sistema ANPR en una autopista de peaje. Tiene que ser capaz de detectar la matrícula de cada coche que pasa, hacer un OCR de los caracteres de la matrícula y almacenar esta información en una base de datos para poder facturar el peaje al propietario del vehículo.
Varios factores agravantes hacen que el ANPR sea increíblemente difícil, como encontrar un conjunto de datos que se pueda utilizar para entrenar un modelo ANPR personalizado. Grandes y robustos conjuntos de datos ANPR que se utilizan para entrenar modelos de última generación están estrechamente vigilados y rara vez (o nunca) se hacen públicos:
En este tutorial construiremos un sistema básico de Reconocimiento Automático de Matrículas. Al final de esta guía, usted tendrá una plantilla / punto de partida para utilizar en la construcción de sus propios proyectos ANPR.
Era un hermoso día de verano. El sol brillaba. Ni una nube en el cielo. Soplaba una suave brisa. Perfecto. Por supuesto, tenía las ventanillas bajadas, la música alta y me había desconectado totalmente, sin preocuparme de nada.
La cámara de velocidad me pilló con el pie en el pedal, literalmente, y tenía las imágenes que lo demostraban. Ahí estaba, claro como el agua. Se podía ver la matrícula de mi viejo Honda Civic (antes de que se quemara en un incendio eléctrico).
Reconocimiento de matrículas con opencv-python github
Algunas matrículas especiales de Nevada no muestran el número de matrícula completo necesario para la renovación del registro, consultas de las fuerzas del orden y otros usos. Todas las placas se enumeran a continuación con el prefijo de búsqueda correcta y el número de caracteres necesarios para completar el número de placa. Los prefijos sirven únicamente para la numeración secuencial de las matrículas.
Las placas personalizadas muestran el número de placa completo independientemente del estilo o fondo de la placa y pueden contener la letra “0”, que tiene forma de rombo. Las placas secuenciales estándar no contienen la letra “0”.
El número que aparece junto al código de las placas de tamaño normal indica cuántos caracteres se permiten además del prefijo. Las placas pequeñas tienen tres caracteres, excepto la placa Lake Tahoe, que tiene cuatro, y la Old Timer, que tiene dos.
Detección de matrículas con python
Todo aquel que tenga carné de conducir y sea propietario de un vehículo a motor sabe que las matrículas sirven como prueba de la matriculación de un coche, además de ser un identificador único de su vehículo en particular. Para ello, las matrículas deben ser claramente visibles en el exterior del vehículo.
La Oficina de Transporte Terrestre (LTO) emitió en julio de 2013 el Memorando Circular VPT-2013-1772 o Programa de Normalización de Matrículas de Vehículos de Motor. La sección 6 de dicha circular establece que las placas deben fijarse en los extremos delantero y trasero del vehículo de motor.
Por defecto, los coches que se venden en Filipinas tienen los soportes de las matrículas situados justo en el centro de los parachoques. Se supone que esta es una posición neutral desde la que los agentes de tráfico pueden ver fácilmente la matrícula, tanto si están en la acera como en medio de la carretera.
Si tu modelo de coche ya viene de serie con el soporte de la matrícula en el centro, te sugerimos que lo mantengas así. Por otro lado, si tienes un coche diseñado para montar la matrícula en el lateral, explica la situación por si te para un agente de tráfico que no sabe lo que hace.