In recent years wearable devices have been advancing at a rapid pace and one of the largest growing segments is the smart glass segment. In this thesis the feasibility of today’s ARM-based smart glasses are evaluated for automatic license plate recognition (ALPR). The license plate is by far the most prominent visual feature to identify a spe- cific vehicle, and exists on both old and newly produced vehicles. This thesis propose an ALPR system based on a sequence of vertical edge detection, a cascade classifier, verti- cal and horizontal projection as well as a general purpose optical character recognition library. The study further concludes that the optimal input resolution for license plate detection using vertical edges is 640x360 pixels and that the license plate need to be at least 20 pixels high or the characters 15 pixels high in order to successfully segment the plate and recognize each character. The separate stages were successfully implemented into a complete ALPR system that achieved 79.5% success rate while processing roughly 3 frames per second when running on a pair of Google Glass. / Under de senaste åren har området wearables avancerat i snabb takt, och ett av de snabbast växande segmenten är smarta glaögon. I denna examensuppsats utvärderas lämpligheten av dagens ARM-baserade smarta glasögon med avseende på automatisk registreringsskyltigenkänning. Registreringsskylten är den i särklass mest framträdande visuella egenskapen som kan användas för att identifiera ett specifikt fordon, och den finns på både gamla och nyproducerade fordon. Detta examensarbete föreslår ett system för automatisk registreringsskyltigenkänning baserat på en följd av vertikal kantdetektering, en kaskad av boostade klassificerare, vertikal och horisontell projektion samt ett optiskt teckenigenkänningsbibliotek. Studien konstaterar vidare att den optimala upplösningen för registreringsskyltdetektion med hjälp av vertikala kanter på smarta glasögonär 640x360 pixlar och att registreringsskylten måste vara minst 20 pixlar hög eller tecknen 15 pixlar höga för att registreringsskylten framgångsrikt skall kunna segmenteras samt tecken identifieras. De separata stegen implementerades framgångsrikt till ett system för automatisk registreringsskyltigenkänning på ett par Google Glass och lyckades känna igen 79,5% av de testade registreringsskyltarna, med en hastighet av ungefär 3 bilder per sekund.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-172428 |
| Date | January 2015 |
| Creators | Malmgren, Andreas |
| Publisher | KTH, Skolan för datavetenskap och kommunikation (CSC) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0022 seconds