التعرف على لوحة الترخيص العراقية الجديدة القائمة على الذاكرة الترابطية المتغايرة

المؤلفون

  • Rusul Hussein Hasan كلية القانون، جامعة بغداد، بغداد، العراق https://orcid.org/0000-0002-8805-2088
  • Inaam Salman Aboud كلية التربية, الجامعة المستنصرية، بغداد، العراق. https://orcid.org/0009-0000-0170-3216
  • Rasha Majid Hassoon كلية التربية البدنية وعلوم الرياضة للبنات، جامعة بغداد، بغداد، العراق.
  • Ali saif aldeen Aubaid Khioon قسم الدراسات والتخطيط، جامعة بغداد، بغداد، العراق

DOI:

https://doi.org/10.21123/bsj.2024.8823

الكلمات المفتاحية:

الذاكرة الترابطية غير المتجانسة, تمييز لوحة الترخيص, تعديل الذاكرة الترابطية ثنائية الاتجاه (MBAM), الشبكات العصبية والمركبات

الملخص

نتيجة للتطورات الأخيرة في أبحاث الطرق السريعة بالإضافة إلى زيادة استخدام المركبات، كان هناك اهتمام كبير بنظام النقل الذكي الأكثر حداثة وفعالية ودقة (ITS) في مجال رؤية الكمبيوتر أو معالجة الصور الرقمية، يلعب تحديد كائنات معينة في صورة دورًا مهمًا في إنشاء صورة شاملة. هناك تحدٍ مرتبط بالتعرف على لوحة ترخيص السيارة (VLPR) بسبب الاختلاف في وجهة النظر، والتنسيقات المتعددة، وظروف الإضاءة غير الموحدة في وقت الحصول على الصورة والشكل واللون، بالإضافة إلى الصعوبات مثل ضعف دقة الصورة ، الصورة الباهتة ، الإضاءة السيئة، التباين المنخفض، يجب التغلب عليها. اقترحت هذه الورقة نموذجًا باستخدام تعديل الذاكرة الترابطية ثنائية الاتجاه  (MBAM)، وهي نوع واحد من الذاكرة الترابطية غير المتجانسة، وتعمل MBAM على مرحلتين)مرحلتي التعلم والتقارب) للتعرف على اللوحة، ويمكن لهذا النموذج المقترح التغلب على تلك الصعوبات بسبب قدرة الذاكرة الترابطية لـ MBAM على قبول الضوضاء وتمييز الصور المشوهة، وكذلك سرعة عملية الحساب نظرًا لصغر حجم الشبكة. نتيجة دقة تحديد منطقة اللوحة هي 99.6٪، ودقة تجزئة الأحرف 98٪، والدقة المحققة للتعرف على الأحرف هي100 ٪ في ظروف مختلفة.

المراجع

Kaur P, Kumar Y, Gupta S. Artificial Intelligence Techniques for the Recognition of Multi-Plate Multi-vehicle Tracking Systems: A Systematic Review. Arch Comput Methods Eng. 2022 May 16, 4897–4914.https://doi.org/10.1007/s11831-022-09753-4

Yousif BB, Ata MM, Fawzy N, Obaya M. Toward an Optimized Neutrosophic k-Means With Genetic Algorithm for Automatic Vehicle License Plate Recognition (ONKM-AVLPR). IEEE Access. 2020; 8: 49285–312, https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2979185 .

Shetty AS, Vineeta VS, Ravi S, Likhitha N, Anuradha K. Vehicle Number Plate Detection through live stream using Optical Character Recognition (OCR). 7th Int Conf Trends Electron Info IEEE; 2023: 1548-1553. https://doi.org/10.1109/ICOEI56765.2023.10125986 .

Hu M, Bai L, Fan J, Zhao S, Chen E. Vehicle color recognition based on smooth modulation neural network with multi-scale feature fusion. Front Comput Sci. 2022 Oct 22; 17(3). 173321. https://doi.org/10.1007/s11704-022-1389-x

Ke X, Zhang Y. Fine-grained Vehicle Type Detection and Recognition Based on Dense Attention Network. Neurocomputing. 2020 Mar. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2020.02.101.

Ap NPalanivel, Vigneshwaran T, Arappradhan MSriv, Madhanraj R. Automatic Number Plate Detection in Vehicles using Faster R-CNN. 2020 Int Conf Sys Comput Autom Netw. 2020 Jul 3: 1-6. https://doi.org/10.1109/ICSCAN49426.2020.9262400.

Zurada, J M. Introduction to Artificial Neural System. PWS Publishing Co., Boston, MA, USA, 1999.

Wan G, Wang L, Zou H, Jiang S. A new model of associative memory neural network based on an improved memristor. In: 2020 39th Chinese Cont Conf IEEE; 2020: 7589-7594. https://doi.org/10.23919/CCC50068.2020.9188654 .

Jabr N, Kareem E. Modify Bidirectional Associative Memory (MBAM). Int J Mod Trends Eng Res. 2015; 02(8): 2349–9745.

Jabr N, Kareem E., Novel Hetero-Associative Memory: A Modified Bidirectional Associative Memory. Int J Eng Res Adv Technol. 2016; 02(02): 2454-6135.

Hashem NM, Abbas HK. Automatic Detection and Recognition of Car Plates Based on Cascade Classifier. Ibn AL-Haitham J Pure Appli Sci. 2023 Jan. 20; 36(1): 130-8. https://doi.org/10.30526/36.1.2895 .

Latif O H, Yaba H H. Plate Number Recognition based on Hybrid Techniques. UHD J Sci Technol. 2022 Sep. 1; 6(2): 39-48.

Hussein KA, Al-Ani ZTA. Iraqi License Plate Recognition Based on Neural Network Technique. J Phys: Conf Ser. 2022 Aug 1; 2322(1): 012025. https://doi.org/10.1088/1742-6596/2322/1/012025

Abbass G, Marhoon A. Iraqi License Plate Detection and Segmentation based on Deep Learning. Iraqi J Electr. Electron Eng. 2021 Aug 25; 17(2):102–7. https://doi.org/10.37917/ijeee.17.2.12 .

Hussain B A, Hathal MS. Development of Iraqi License Plate Recognition System based on Canny Edge Detection Method. J Eng. 2020 Jul. 1; 26(7): 115-26. https://doi.org/10.31026/j.eng.2020.07.08 .

Hussain BA, Hathal MS. Developing Arabic License Plate Recognition System Using Artificial Neural Network and Canny Edge Detection. Baghdad Sci J. 2020 Sep. 1; 17(3): 0909. https://doi.org/10.21123/bsj.2020.17.3.0909

Abd Alhamza DA, Alaythawy AD. Iraqi License Plate Recognition Based on Machine Learning. Iraqi J Inf Commun Technol. 2020 Dec. 31;3(4):1-10. https://doi.org/10.31987/ijict.3.4.94

Ali GK. Developing Recognition System for New Iraqi License Plate. Tikrit J Eng Sci. 2018 Mar. 11; 25(1): 8-11.: https://doi.org/10.25130/tjes.25.1.02

Kamal NN, George LE. An Improved Method to Recognize the Iraqi License Plates Using Local Projections. Iraqi J Sci. 2022 Feb. 1; 57(4B): 2767-79.

Kamal N. Iraqi License Plate Recognition System, M.Sc. Thesis, College of science, Baghdad University, Iraq, 2013.

Abod. E. Real Time System to Recognition of Iraqi License Plate for Vehicle Tracking, M.Sc. Thesis, College of science, Al Mustansiriyah University, 2015.

Solomon C, Breckon TP. Fundamentals of digital image processing: A practical approach with examples in matlab. 1st ed. Hoboken, NJ: Wiley-Blackwell; 2011.

Görmez D, Akbulut O. A lightweight image decolorization approach based on contrast preservation. Int Conf Digit Imag Comput Tech Appl. IEEE; 2022. http://dx.doi.org/10.1109/DICTA56598.2022.10034612 .

Canny J. A Computational Approach to Edge Detection. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 1986 Nov; PAMI-8(6): 679–98. https://ieeexplore.ieee.org/document/4767851

Romanengo C, Falcidieno B, Biasotti S. Hough transform based recognition of space curves. J Comput Appl Math 2022; 415(114504): 114504. http://dx.doi.org/10.1016/j.cam.2022.114504

Kolaitis DI, Kontis C, Tsichlas C. Effect of horizontal projection’s vertical location on the characteristics of externally venting flames. Fire Saf J. 2021; 120(103138): 103138. http://dx.doi.org/10.1016/j.firesaf.2020.103138

التنزيلات

إصدار

القسم

article

كيفية الاقتباس

1.
التعرف على لوحة الترخيص العراقية الجديدة القائمة على الذاكرة الترابطية المتغايرة. Baghdad Sci.J [انترنت]. [وثق 21 مايو، 2024];21(9). موجود في: https://bsj.uobaghdad.edu.iq/index.php/BSJ/article/view/8823