Développement d'une application de reconnaissance des plaques d'immatriculation en utilisant l'une des méthodes d'intelligence artificielle.

Abstract

Depuis 20 ans, l'industrie automobile se développe. En raison du ce développement rapide, il y a une augmentation du nombre de véhicules. Un système de reconnaissance automatique des plaques minéralogiques (ANPR ) robuste et efficace devient de plus en plus une nécessité dans la gestion de plusieurs domaines comme la circulation et la sécurité routière, la gestion des parkings, la poursuite de criminels. Dans cet article nous présenterons un système pour la reconnaissance des plaques minéralogiques algériennes. Comme tout système ANPR nous allons passer par un ensemble de quatre étapes. La première consiste à extraire à partir d'une image acquise au niveau de gris par une caméra digitale la plaque de la voiture en se basant essentiellement sur une méthode de détection de contours. Cette plaque subit par la suite une segmentation de caractères afin d'être analyser par un système de reconnaissance optique de caractère (OCR), en se basant sur la classification par les supports vecteurs machine (Multi-Class Support Vector Machine, SVM multiclasse). Le système utilise aussi un ensembles de techniques de traitement d'image comme les morphologies mathématiques afin d'arriver à un meilleur résultat le plus rapidement possible. Notre système est développé en matlab V2015 ,on utilisant les bibliothèques image processing Toolbox et Computer Vision System Toolbox. Ce système s'applique principalement aux plaques d'immatriculations algériennes qui contient uniquement des chiffres, le processus de reconnaissance peut être étendu pour reconnaitre d'autres caractères. Mots clés : ANPR, détection de contour, Support Vector Machine (SVM multiclasse), OCR, Segmentation, Morphologie mathématique.