218925167620+ / 218919656575+ / 218916307390+ / 218911653137+
kshj@elmergib.edu.ly
رقم الإيداع المحلي
95 / 2020
دار الكتب الوطنية بنغازي
ISSN: 2706-9087
المجلد الخامس
العدد التاسع لشهر يونيو 2020

رجوع

تحميل البحث
full-text

Libyan Vehicle Number Plate Recognition System using (WHT)

تاريخ الاستلام: 10-5-2020م

تاريخ التقييم: 25-5-2020م

Pages: 216-222

Authors: Anisa F. Elbokhare, EmadEddin Gamati, Amani M. Soliman
الملخص:

تحظى أنظمة التعرف على لوحات الترخيص (LPR) بالكثير من الاهتمام من قبل الباحثين مدفوعة بالطلب التجاري على تطبيقاتها. في الآونة الأخيرة، شكلت LPR الجزء الأساسي من أنظمة النقل الذكية بسبب تطبيقاتها المحتملة في مجالات مثل جمع الرسوم الإلكترونية للطرق السريعة، وأنظمة إدارة / مراقبة حركة المرور، والأغراض الأمنية، وما إلى ذلك. يمكن أن يكون تشغيل هذه الأنظمة مع تعريف لوحة ترخيص السيارة أمرًا بسيطًا مثل التقاط أرقام لوحات المركبات بواسطة الكاميرا (توليد صورة) ثم استخراج رقم اللوحة في الصورة باستخدام خوارزميات معالجة الصور. لكن، تواجه هذه العملية عدة تحديات بسبب الاختلافات في أنماط وأشكال لوحة الأرقام وجودة الصور من حيث الإضاءة والمسافة وكذلك الغبار الذي قد يكون على اللوحة، بالإضافة إلى مشكلة التعرف على الحروف العربية. تقترح في هذه الورقة آلية للتعرف الآلي على لوحة ترخيص المركبات القائمة على النظام الليبي لترقيم لوحات السيارات باستخدام التعرف البصري على الأحرف (OCR) مع نهج Walsh-Hadamard Transform (WHT). وكانت نتائج التجارب واعدة من حيث المعدلات العالية للنجاح فى التعرف على السيارات من خلال قراءة لوحات الترخيص بشكل صحيح. كانت معظم أسباب الأخطاء تتعلق بانخفاض جودة الصور المدخلة والتي تسببت في قراءات خاطئة.

Abstract:

One of the most important systems in our life today is the vehicle license plate recognition system, which is used to identify cars based on plate numbers. This process faces several problems due to the differences in the plate number shapes, lighting and dust, in addition to the problem of recognizing the Arabic letters. An automatic license plate recognition mechanism based on the Libyan system of numbering cars license plates is proposed in this paper by using an optical character recognition (OCR) with the Walsh-Hadamard Transform (WHT) approach. The results of the experiments were promising in terms of identifying cars via reading (recognizing) the license plates correctly. The major errors were related to the low quality of input images which caused wrong readings.

Keywords: license plate recognition, optical character recognition, image processing, Walsh-Hadamard Transform.

المراجع References
  1. A.A.C.A. Jayathilake 1, A.A.I. Perera 2, M.A.P. Chamikara, “Discrete Walsh-Hadamard Transform in Signal Processing”, IJRIT International Journal of Research in Information Technology, Volume 1, Issue 1, pp. 80-89, January 2013,
  2. Birmohan Singh, Manpreet Kaur, Dalwinder Singh and Gurwinder Singh, “Automatic number plate recognition system by character position method”, Int. J. Computational Vision and Robotics, Vol. 6, Nos. 1/2, 2016.
  3. Emmanuel Asuming Frimpong, Philip Yaw Okyere, Johnson Asumadu, “Walsh-Hadamard Transform and Support Vector Machine Based Rotor Angle Stability Status Prediction”, International Research Journal of Engineering and Technology (IRJET), Volume: 5, Issue: 7, July 2018.
  4. Ganesh R. Jadhav, Kailash J. Karande, “Automatic Vehicle Number Plate Recognition for Vehicle Parking Management System”, Computer Engineering and Intelligent Systems ISSN 2222-1719 (Paper) ISSN 2222-2863 (Online), Vol.5, No.11, 2014.
  5. Othman Khalifa, Sheroz Khan, Rafiqul Islam and Ahmad Suleiman, “Malaysian Vehicle License Plate Recognition”, The international arab journal of information technology, Vol.4, No. 4, October 2007.
  6. Safaa S. Omran, Jumana A. Jarallah,” Iraqi Car License Plate Recognition Using OCR”, Cihan University-Erbil Scientific Journal, Special Issue No.1, July 2017.
  7. Sarbjit Kaur, Sukhvir Kaur, “An Efficient Approach for Number Plate Extraction from Vehicles Image under Image Processing”, International Journal of Computer Science and Information Technologies, Vol. 5 (3), 2014, 2954-2959.
  8. Sharma G, “Performance Analysis of Vehicle Number Plate Recognition System Using Template Matching Techniques”, J Inform Tech Software Eng 8: 232, (2018). doi:10.4172/2165-7866.1000232.
  9. Wajdi S. Besbas, Anisa F. Elbokhare, Mohamed R. Sunni, EmadEddin A. Gamati, “Performance Comparison of WHT and DCT Transforms Used in Sliding Window Printed Arabic OCR”, International Science and Technology Journal, vol 10, April 2017.