Localização, segmentação e classificação automáticas de placas de veículos nos modelos brasileiro e do MERCOSUL
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A grande expansão que a frota automotiva Brasileira sofreu na última década tem impactado de maneira decisiva nos métodos utilizados para lidar com situações que anteriormente eram controladas manualmente. Situações como o monitoramento e controle de tráfego, detecção de carros roubados e controle de acesso a locais restritos, atualmente são normalmente resolvidas com sistemas baseados em reconhecimento automatizado de placas de veículos (ALPR, do inglês Automatic License Plate Recognition). Essa tecnologia é utilizada para a identificação dos veículos em imagens ou vídeo, mais comumente pelo uso do número de licença. Sistemas projetados para ALPR em geral são divididos em três etapas sequênciais: localização da placa, segmentação dos caracteres e reconhecimento dos caracteres. Há uma grande quantidade de métodos desenvolvidos para cada uma dessas etapas, utilizando técnicas presentes em processamento de imagens e de aprendizado de máquina. O sistema brasileiro de licenciamento de veículos está em um estado de transição com a implantação gradual das placas padrão MERCOSUL, que conviverão com as placas do modelo antigo por alguns anos. Neste trabalho, propõe-se a buscar uma boa combinação tanto de técnicas tradicionais de processamento digital de imagens e de aprendizado de máquina quanto abordagens mais recentes como o uso de redes neurais convolucionais para construir uma aplicação eficiente projetada para realizar as etapas de ALPR tanto em placas dos modelos atuais quanto em placas dos novos modelos MERCOSUL.