Localisation et amélioration de qualité pour reconnaissance automatique de plaques d'immatriculation de véhicules dans les séquences vidéo.

Localization and quality enhancement for automatic recognition of vehicle license plates in video sequences

• Auteur / Autrice : Chu Duc Nguyen
• Direction : Liming Chen, Mohsen Ardabilian
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 29/06/2011
• Etablissement(s) : Ecully, Ecole centrale de Lyon
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale InfoMaths (Lyon ; 2009-....)
• Jury : Président / Présidente : Serge Miguet
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Georges Quénot
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Jean-Yves Ramel, Philippe Joly

Mots clés

Mots clés contrôlés

Champs aléatoires de Markov

Véhicules automobiles -- Localisation automatique

Reconnaissance optique des caractères

Plaques d'immatriculation

Mots clés libres

Localisation de plaques d'immatriculation

Jointes extraction et super-résolution

Descripteurs de segments de droite

Transformée de Hough

Discontinuité adaptative

Champ aléatoire de Markov

Texte spécifique bimodal

Reconnaissance optique des caractères

Vehicle license plate localization

Joint extraction and superresolution

Line-segment descriptors

Hough transform

Discontinuity adaptative

Markov random field

Bimodal text-specific

OCR

Résumé

La lecture automatique de plaques d’immatriculation de véhicule est considérée comme une approche de surveillance de masse. Elle permet, grâce à la détection /localisation ainsi que la reconnaissance optique, d’identifier un véhicule dans les images ou les séquences d’images. De nombreuses applications comme le suivi du trafic, la détection de véhicules volés, le télépéage ou la gestion d’entrée / sortie des parkings utilise ce procédé. Or malgré d’important progrès enregistré depuis l’apparition des premiers prototypes en 1979 accompagné d’un taux de reconnaissance parfois impressionnant, notamment grâce aux avancés en recherche scientifique et en technologie des capteurs, les contraintes imposés pour le bon fonctionnement de tels systèmes en limitent les portées. En effet, l’utilisation optimale des techniques de localisation et de reconnaissance de plaque d’immatriculation dans les scénarii opérationnels nécessite des conditions d’éclairage contrôlées ainsi qu’une limitation dans de la pose, de vitesse ou tout simplement de type de plaque. La lecture automatique de plaques d’immatriculation reste alors un problème de recherche ouvert. La contribution majeure de cette thèse est triple. D’abord une nouvelle approche robuste de localisation de plaque d’immatriculation dans des images ou des séquences d’images est proposée. Puis, l’amélioration de la qualité des plaques localisées est traitée par une adaptation de technique de super-résolution. Finalement, un modèle unifié de localisation et de super-résolution est proposé permettant de diminuer la complexité temporelle des deux approches combinées.

Automatic reading of vehicle license plates is considered an approach to mass surveillance. It allows, through the detection / localization and optical recognition to identify a vehicle in the images or video sequences. Many applications such as traffic monitoring, detection of stolen vehicles, the toll or the management of entrance/ exit parking uses this method. Yet in spite of important progress made since the appearance of the first prototype sin 1979, with a recognition rate sometimes impressive thanks to advanced science and sensor technology, the constraints imposed for the operation of such systems limit laid. Indeed, the optimal use of techniques for localizing and recognizing license plates in operational scenarios requiring controlled lighting conditions and a limitation of the pose, velocity, or simply type plate. Automatic reading of vehicle license plates then remains an open research problem. The major contribution of this thesis is threefold. First, a new approach to robust license plate localization in images or image sequences is proposed. Then, improving the quality of the plates is treated with a localized adaptation of super-resolution technique. Finally, a unified model of location and super-resolution is proposed to reduce the time complexity of both approaches combined.