Vehicle registration and notification system for CCTV on pavement
Keywords:
Image processing, Vehicle matching, Text processing, Machine visionAbstract
The research presents an image processing technique to identify the license plate of cars/motorcycles that drive on sidewalks. The model adapted footage that recorded from as a sample data in the development of analytical models of 3 important cases: 1) Detection of vehicles driving on the sidewalk 2) Detection of license plate locations 3. Comparison of numbers Information on the vehicle registration and compiled into a sentence
Initially, the researcher used the image to create a pedestrian template with a car on the sidewalk and a road without a car on the sidewalk to let the program learn what the user wants to detect. When detected, the program was designed to use the border inspection technique to specify the position of the license plate. After that, the detected images will be processed into the 3rd digital image processing process to compare and compile into the final characters of this research. The results show that the data analysis model can detect motorcycles and cars driving on the sidewalk. On the case that there is no precise person walking on the road Can detect the license plate at the back of the car and can compare images with characters and compile them into characters but the accuracy of the character comparison depends on the quality of the image including light-shadow, the integrity of the license plate, which affects the accuracy in comparing characters.
References
ไตรวิทย์ อินทจักร. ระบบตรวจจับและคัดแยกรถสำหรับกล้องวงจรปิดบนท้องถนน [วิทยานิพนธ์วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์] สงขลา: มหาวิทยาลัยสงขลานครรินทร์; 2556.
กิตติพงษ์ เรียงหา, นิติรัตน์ ยางงาม, วิสาข์รังสิโยภาส. ระบบตรวจสอบทะเบียนและข้อมูลรถยนต์ภายใน มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลธัญบุรี [ปริญญานิพนธ์วิศวกรรมศาสตรบัณฑิต ภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์]. ปทุมธานี: มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลธัญบุรี; 2555.
กิตติศักดิ์ ทองยวน, มหศักดิ์ เกตุฉ่ำ. อุปกรณ์ตรวจสอบช่องทางจราจรแบบเรียลไทม์สำหรับการขับรถทำงาน บนระบบสมองกลฝังตัว. The Tenth National Conference on Computing and Information Technology NCCIT2014; ภูเก็ต. กรุงเทพฯ: คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ; 2557.
พรศักดิ์ คำจันทร์, อนุช มหฤทัยนนท์,อันณณ์นุพันธ์ รอดทุกข์. ระบบของการตรวจจับยานพาหนะและการนับด้วยการใช้ราสเบอร์รี่พาย. วารสารเทคโนโลยีสารสนเทศ 2560; ฉบับที่ 1:34-40.
กิตติพัฒน์ บุญคง. การประยุกต์ใช้เทคนิคการประมวลผลภาพในการวิเคราะห์มุมตกกระทบของรอยคราบเลือด. [วิทยานิพนธ์ วท.บ.(นิติวิทยาศาสตร์)]. สงขลา: มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์,2552.
คริส เอื้อไพบูลย์ชัย, วีรพล จิรจิตร. การคัดขนาดผลลำไยโดยใช้การแปลงฮัฟ. หน้า 515-518. Proceeding
of 2016 International Computer Science and Engineering Conference (ICSEC 2016); 2016 Dec 14-16; Chiang Mai Orchid Hotel, Chiang Mai. Chiang Mai: 2016.
Anish A. Naik and team. Inductive Proximity Sensor Interfaced with Arduino. IJSTE -International Journal of Science Technology & Engineering [Internet]. 2016 March [2016 Oct 15]; 2016 Vol 2: Issue 09. 245-250. Available from: http://www.ijste.org/articles/IJSTEV2I9108.pdf
factomart [อินเทอร์เน็ต]. กรุงเทพฯ: [เข้าถึงเมื่อวันที่ 15 ตุลาคม 2561]. เข้าถึงได้จาก: https://my.factomart.com/products/sensors/proximity-sensor/inductive
factomart [อินเทอร์เน็ต]. กรุงเทพฯ: [ปรับปรุงเมื่อวันที่ 30 ตุลาคม 2560; เข้าถึงเมื่อวันที่ 15 ตุลาคม 2561]. เข้าถึงได้จาก: https://mall.factomart.com/inductive-proximity-sensor-working-principle/
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2020 Science Technology and Innovation
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
1. Every article published must be considered academic quality from 3 peers review experts per article.
2. The text or comments in this issue of science, technology and innovation journals belong to the author of the article. The journal organizers do not need to agree.
3. The editorial department of Science, Technology and Innovation Journal does not claim copy rights but provides references.