بررسی و مقایسه روش های تشخیص پلاک خودرو مبتنی بر یادگیری عمیق

تشخیص دقیق و سریع پلاک خودرو یکی از چالش های مهم در زمینه سیستم های تشخیص پلاک خودرو است. با توجه به نرخ فریم بالای دوربین های نظارتی، سیستم های تشخیص پلاک قدیمی را نمی توان در برنامه های بلادرنگ استفاده کرد. از سوی دیگر وجود نویزهای طبیعی و مصنوعی و نور و شرایط آب و هوایی متفاوت، فرآیند شناسایی و تشخیص این سیستم ها را با چالش مواجه می کند. روش های تشخیص پلاک خودرو مبتنی بر یادگیری عمیق، یکی از پرکاربردترین و موثرترین روش های تشخیص پلاک خودرو هستند. یادگیری عمیق، فرایندی است که با استفاده از شبکه های عصبی چند لایه، به صورت خودکار و پویا، ویژگی های پیچیده تریرا از داده های ورودی استخراج می کند. در روش های تشخیص پلاک خودرو مبتنی بر یادگیری عمیق، ابتدا تصاویر خودرو از دوربین های مداربسته یا دستگاه های دیگری گرفته می شود و سپس با استفاده از شبکه های عصبی کانولوشنی و شبکه های عصبی بازگشتی، پلاک خودرو از تصویر استخراج می شود. این روش ها نسبت به روش های سنتی مانند روش های مبتنی بر ویژگی و روش های مبتنی بر گراف، دقت و سرعت بالاتری دارند و بهترین عملکرد را در تشخیص پلاک خودرو دارند. به همین دلیل، استفاده از روش های تشخیص پلاک خودرو مبتنی بر یادگیری عمیق، در بسیاری از سامانه های پارکینگ خودرو، نظارت ترافیک و امنیت عمومی مورد استفاده قرار می گیرند.