مهندسی ترافیک

مهندسی ترافیک

ارزیابی روش‌های سوپر رزولوشن به‌منظور افزایش وضوح تصاویر پلاک خودرو در سامانه پلاک‌خوان

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 استادیار، گروه مهندسی برق، دانشگاه صنعتی سجاد، مشهد، ایران
2 دکتری مهندسی پزشکی، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد مشهد، ایران
3 دکتری برق، دانشگاه شهید باهنر کرمان، کرمان، ایران
چکیده
پلاک‌خوانی نقش کاربردی در سیستم حمل‌ونقل هوشمند ایفا می‌کند. چنانچه پلاک‌خوانی در سامانه ثبت تخلفات جاده‌ای و سامانه پرداخت الکترونیکی عوارض به‌طور صحیحی صورت نگیرد می‌تواند اعتراضات و فیدبک‌های منفی بسیار مؤثری را از سوی ترددکنندگان به همراه داشته باشد. دلایلی وجود دارد که باعث عدم‌تشخیص پلاک خودرو می‌شود، ازجمله عدم وضوح تصویر پلاک و پلاک خیلی کوچک به دلیل فاصله. برای غلبه بر مشکل عدم‌تشخیص پلاک، هدف این مقاله ارتقاء رزولوشن تصویر پلاک است؛ در این راستا، سوپر رزولوشن می‌تواند یک راه‌حل ارزان‌قیمت نرم‌افزاری باشد. در این مقاله، به کمک پردازش تصویر و آموزش هوشمند جدیدترین روش‌های ارائه‌شده برای سوپر رزولوشن مقایسه می‌گردد و بهترین آنها برای بهبود تصویر پلاک خودروها انتخاب می‌شود. درواقع، ورودی یک تصویر با رزولوشن پایین است و خروجی نسخه‌ای از آن تصویر با رزولوشن بالاتر است. روش منتخب با آموزش به کمک تعداد زیادی الگوی با رزولوشن بالا و الگوی با رزولوشن پایین این توانایی را به دست می‌آورد که دقت پلاک‌خوانی را در شرایطی که تصویر پلاک وضوح ندارد، افزایش دهد.
کلیدواژه‌ها

Protter, M. Elad, H. Takeda, and P. Milanfar, "Generalizing the nonlocal-means to super-resolution reconstruction," IEEE Transactions on image processing, vol. 18, no. 1, pp. 36-51, 2008.
Patanavijit, "Super-resolution reconstruction and its future research direction," in AU Journal of Technology (AU JT): Assumption University, 2009, pp. 149-163.
Zhang, X. Gao, D. Tao, and X. Li, "Multi-scale dictionary for single image super-resolution," in 2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2012, pp. 1114-1121: IEEE.
Borman, "Topics in multiframe superresolution restoration," University of Notre Dame, 2004.
Van Ouwerkerk, "Image super-resolution survey," Image and vision Computing, vol. 24, no. 10, pp. 1039-1052, 2006.
Dong, C. C. Loy, and X. Tang, "Accelerating the super-resolution convolutional neural network," in European conference on computer vision, 2016, pp. 391-407: Springer.
Shi et al., "Real-time single image and video super-resolution using an efficient sub-pixel convolutional neural network," in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, 2016, pp. 1874-1883.
-S. Lai, J.-B. Huang, N. Ahuja, and M.-H. Yang, "Deep laplacian pyramid networks for fast and accurate super-resolution," in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, 2017, pp. 624-632.
Lim, S. Son, H. Kim, S. Nah, and K. Mu Lee, "Enhanced deep residual networks for single image super-resolution," in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition workshops, 2017, pp. 136-144.
V. Suresh and A. Rajagopalan, "A discontinuity adaptive method for super-resolution of license plates," in Computer Vision, Graphics and Image Processing: Springer, 2006, pp. 25-34.
Chen and C. Qi, "A super-resolution method for recognition of license plate character using LBP and RBF," in 2011 IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing, 2011, pp. 1-5: IEEE.
-H. Chuang, L.-W. Tsai, M.-S. Deng, J.-W. Hsieh, and K.-C. Fan, "Vehicle licence plate recognition using super-resolution technique," in 2014 11th IEEE International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance (AVSS), 2014, pp. 411-416: IEEE.
Hao, L. Fanghua, and R. Ruolin, "Image super-resolution via sparse coding for Chinese license plate recognition," in 2015 8th International Congress on Image and Signal Processing (CISP), 2015, pp. 944-948: IEEE.
Seibel, S. Goldenstein, and A. Rocha, "Eyes on the target: Super-resolution and license-plate recognition in low-quality surveillance videos," IEEE access, vol. 5, pp. 20020-20035, 2017.
Zhang, W. Liu, and H. Ma, "Joint License Plate Super-Resolution and Recognition in One Multi-Task Gan Framework," in 2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2018, pp. 1443-1447: IEEE.