Systém rozpoznávání SPZ pro řízení a správu parkování

Bc. Dominik KUTIL

Master's thesis

License plate recognition system for parking management and administration

Anotácia:

Tato práce se zabývá vývojem a implementací nízkonákladového systému pro rozpoznávání registračních značek na parkovišti Jihočeské univerzity. Analyzuje dostupné technologie a hardwarové komponenty, včetně Raspberry Pi, NVIDIA Jetson a Asus Tinker Board, a porovnává různé typy kamer. Teoretická část se zaměřuje na využití neuronových sítí a optického rozpoznávání znaků (OCR) pro identifikaci registračních značek automobilů. Praktická část popisuje implementaci systému, včetně jeho testování a integrace s databází, která je vytvořena z dat přijímaných z webového endpointu vytvořeného týmem z předmětu IS projekt, se kterým autor práce při vývoji úzce spolupracoval. Výsledkem práce je systém s implementovanou neuronovou sítí pro detekci registračních značek, který umožňuje čtení textu pomocí vybraného OCR. Práce mimo jiné ilustruje, jakých výsledků je možné dosáhnout s využitím volně dostupných zdrojů pro vytvoření efektivního detekčního systému.

Abstract:

This thesis deals with the development and implementation of a low-cost system for license plate recognition in the parking lot of the University of South Bohemia. It analyses available technologies and hardware components, including Raspberry Pi, NVIDIA Jetson and Asus Tinker Board, and compares different types of cameras. The theoretical part focuses on the use of neural networks and optical character recognition (OCR) for car license plate identification. The practical part describes the implementation of the system, including its testing and integration with the database, which is created from data received from a web-based endpoint created by the team from the IS project course, with whom the author of the thesis worked closely during the development. The result of the thesis is a system with an implemented neural network for detecting license plates that allows reading text using selected OCR. The thesis illustrates, among other things, the results that can be achieved using freely available resources to create an efficient detection system.

Kľúčové slová

YOLOv8, registrační značky, detekce objektů, Raspberry Pi, Tesseract, OCR

Jazyk práce: Czech

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 31. 7. 2024

Obhajoba závěrečné práce

• Vedúci: Ing. Ondřej Budík

UNIVERSITY OF SOUTH BOHEMIA IN ČESKÉ BUDĚJOVICE

Faculty of Economics

Master programme / odbor:
Applied Informatics / Applied Informatics