Sistema de detecção de placas de carros brasileiras baseado em inteligência artificial

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dc.contributor.advisorSampaio, Gustavo Scalabrini
dc.contributor.authorOliveira, Guilherme Santos de
dc.date.accessioned2025-03-17T14:01:02Z
dc.date.available2025-03-17T14:01:02Z
dc.date.issued2024-12-05
dc.descriptionIndicado para publicação.
dc.description.abstractWith the increasing number of vehicles and parking lots, the need for advanced license plate recognition systems arises to enhance security and efficiency. This involves implementing computer vision and artificial intelligence technologies to automate access control processes and vehicle monitoring. This work presents a system that implements a pipeline that includesvehicle detection, plate detection, image preprocessing, character reading, text post-processing, database authentication, and vehicle release. Using Python with libraries such as OpenCV and Tkinter, the project aims to develop a precise recognition system, with a special focus on the Mercosur plate standard. The methodology involves using YOLOv8 for plate detection, Tesseract for character recognition, and post-processing to refine the results. Ultimately, the project seeks to create a reliable system for residences and parking lots capable of accurately and efficiently recognizing plates, contributing to improving security and user experience.
dc.description.abstractCom o crescente número de veículos e estacionamentos, surge a necessidade de sistemas avançados de reconhecimento de placas para aprimorar a segurança e eficiência. Isso envolve a implementação de tecnologias de visão computacional e inteligência artificial para automatizar processos de controle de acesso e monitoramento de veículos. O presente trabalho apresenta um sistema que implementa um pipeline que inclui detecção de veículos, detecção de placas, pré-processamento de imagens, leitura de caracteres,pós-processamento de texto, autenticação em banco de dados e liberação de veículos. Utilizando Python com bibliotecas como OpenCV e Tkinter, o projeto visa desenvolver um sistema de reconhecimento preciso, com foco especial no padrão de placas do Mercosul. A metodologia envolve o uso do YOLOv8 para detecção de placas, Tesseract para reconhecimento de caracteres e pós-processamento para refinar os resultados.Em última análise, o projeto busca criar um sistema confiável para residências e estacionamentos, capaz de reconhecer placas de forma precisa e eficiente, contribuindo para aprimorar a segurança e a experiência do usuário.
dc.identifier.urihttps://dspace.mackenzie.br/handle/10899/40169
dc.languagept_BR
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenzie
dc.subjectlicense plate recognizer
dc.subjectcomputer vision
dc.subjectartificial intelligence
dc.subjectvehicle safety
dc.subjectgarage automation
dc.subjectreconhecimento de placas de veículos
dc.subjectvisão computaciona
dc.subjectinteligência artificial
dc.subjectsegurança veicular
dc.subjectautomação de estacionamentos
dc.titleSistema de detecção de placas de carros brasileiras baseado em inteligência artificial
dc.typeTCC
local.publisher.departmentFaculdade de Computação e Informática (FCI)
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