Detección y Reconocimiento de Matrículas Brasileñas en Tiempo Real Usando Redes Neuronales Convolucionales Profundas

El Reconocimiento Automático de Matrículas (ALPR) es una tarea importante con muchas aplicaciones en sistemas de Transporte Inteligente y Vigilancia. Al igual que en otras tareas de visión por computadora, los métodos de Aprendizaje Profundo (DL) se han aplicado recientemente en el contexto de ALPR, enfocándose en matrículas específicas de cada país, como las americanas, europeas, chinas, indias y coreanas. Sin embargo, o bien no constituyen un pipeline completo de DL-ALPR, o son comerciales, utilizan conjuntos de datos privados y carecen de información detallada. En este trabajo, proponemos un sistema DL-ALPR de extremo a extremo para matrículas brasileñas basado en arquitecturas de Redes Neuronales Convolucionales de última generación. Usando un conjunto de datos públicamente disponible con matrículas brasileñas, el sistema pudo detectar y reconocer correctamente todos los siete caracteres de una matrícula en el 63.18% del conjunto de pruebas, y el 97.39% al considerar al menos cinco caracteres correctos (coincidencia parcial). Considerando la segmentación y el reconocimiento de cada carácter individualmente, podemos segmentar el 99% de los caracteres y reconocer correctamente el 93% de ellos.