Home/Al-Mukhtar Journal of Sciences/Article Record
Peer-Reviewed Article March 30, 2022

التعرف على رقم لوحة السيارات الليبية باستخدام آلة المتجهات الداعمة

Are you an author of this work?Link to your sovereign AfriScholar profile
Published in: Al-Mukhtar Journal of Sciences
Publisher: Omar Al-Mukhtar University • Libya • 3006-6352
DOI: https://doi.org/10.54172/mjsc.v37i1.525

Abstract

أصبح مجال رؤية الكمبيوتر مستخدم على نطاق واسع في شتى جوانب حياتنا اليومية. أحد هذه التطبيقات المهمة استخدامه لفرض تطبيق القانون. يقدم هذا البحث نموذجا لعملية تصميم، وتنفيذ مدخل للسيارات الخاصة بالمباني باستخدام خوارزمية التعرف على رقم لوحة السيارات الليبية، بالإضافة إلى بناء قاعدة بيانات صغيرة خاصة بصور السيارة الليبية، والتي يمكن استخدامها في الأغراض البحثية، مثل معظم أنظمة التعرف، هناك ثلاث خطوات أساسية، بداية بكشف اللوحة باستخدام الرسم البياني الرأسي والأفقي ((vertical and horizontal histogram، بعد ذلك استخلاص الأحرف، والأرقام بواسطة خوارزمية (connected component labeling) ، الخطوة الأخيرة في نظام التعرف هي التعرف على الحروف optical character recognition (OCR) ، والتي يتم إجراؤها بواسطة إحدى طرق تعلم الآلة المعروفة باسم Support Vector Machine (SVM). تم استخدام لوحة الاردينو (Arduino) للتحكم في فتح وإغلاق البوابة، وفقًا لقائمة السيارات الموجودة في قاعدة البيانات، والمصرح لها بالدخول، تساعد المجسات فوق الصوتية في كشف توقف السيارة عند البوابة، عملية برمجة النظام تمت باستخدام برنامج الماتلاب (MATLAB)، ويتم تشغيلها على جهاز بمواصفات معالج من نوع Core i7 CPU بسرعة 2.20 جيجا هرتز، وذاكرة الوصول العشوائي هي 8 قيقا بايت، والنظام هو ويندوز10. ومع أن عدد صور السيارات (التي تم تجميعها خلال هذا العمل) في قاعدة البيانات المستخدمة محدود، فإن التجارب العملية تعطي نتيجة واعدة من حيث متوسط الدقة وهي: )83.3٪)، وزمن تنفيذ البرنامج هو: (5 ثوانٍ).

Download Full Text PDFView at PublisherCrossref RecordCrossref XML

Verified Citation Velocity

Recorded scholarly citations in African and international peer-reviewed literature

4
Total Citations

Citations are continuously tracked and harvested across continental OJS endpoints and OpenAlex feeds.