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🚘 License Plate Recognition: Driving Smart Parking

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Carolys/automatic-garage-door

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🚗 Automatic Garage Door

📖 Sobre o projeto

O Automatic Garage Door tem o objetivo de ler placas de veículos para o acionamento automático de portão de residências. Isso é possível por meio de uma leitura da placa que compara com uma placa já colocada no sistema e assim se as placas são iguais, um servo motor é acionado em um ângulo para representar o portão de uma garagem sendo aberta. Caso as placas forem distintas, uma led vermelha é acionada para indicar erro. Esse projeto foi um trabalho desenvolvido durante a matéria de Tópicos Especiais de Software da graduação de Sistemas de Informação, em novembro de 2020.

🚀 Tecnologias

🔌 Componentes eletrônicos

  • 1 Arduino
  • 1 Led (vermelha)
  • 1 Servo Motor (foi utilizado no projeto o Micro Servo Tower Pro 9g Sg-90)
  • 1 Webcam

⚡ Passos do desafio

  1. Ler a placa do carro em movimento ou em imagem fixa.
  2. A partir da imagem separada com a placa (ROI) fazer o tratamento para escala de cinza / preto e branco.
  3. Utilizando a técnica demonstrada OCR ou a técnica indicada Tesseract, irá ler a placa e reconhecerá: letra/número.
  4. Uma vez reconhecida a placa verificar se é uma placa registrada no próprio Python, Se sim enviar o comando para o Arduino acionar o servo motor para simular a abertura do portão, senão demonstrar que esta placa não está cadastrada e ligar um led vermelho para indicar erro!

⚙️ Tutorial

Para que tudo funcione de forma correta, siga os passos a seguir:

  1. É preciso ter os componentes eletrônicos citados anteriormente e colocar nos pinos corretos que estão no arquivo "Cdg_Arduino.ino".
  2. Instale as bibliotecas utilizadas no projeto. Caso não tenha facilidade, uma indicação é utilizar a IDE Pycharm. Isso facilitará bastante o manuseio do projeto.
  3. Altere os caminhos que são salvos as imagens e feito a leitura para o caminho da sua pasta nos arquivos python.
  4. Certifique-se de abrir o arquivo Cdg_Arduino.ino no ArduinoIDE e compile ele.
  5. Prepare sua webcam e clique para rodar o arquivo "captura_placa.py". Assim, aparecerá uma guia com a visualização da sua webcam e se tiver alguma placa no campo de visão dela, ele identificará e indicará a mensagem "Scan saved", que indica que a imagem da placa foi salva com sucesso! Se quiser verificar, vá para a pasta "LicPlateImages", e verifique se sua placa foi capturada corretamente. O programa salva uma versão original e uma versão com tratamento para escala de cinza / preto e branco. (Nomes dos arquivos: arquivo original - "PlacaCapturada.jpg"; arquivo cinza - "PlacaCapturadaCinza.jpg")
  6. Rode o arquivo "Main.py" para que seja realizado a leitura dos caracteres da sua placa salva. Várias janelas serão abertas para apresentar o sistema reconhecendo e tratando a imagem e no shell do python te mostrará se as placas são distintas ou não, e os valores de cada placa (a placa salva no python e a placa lida). É importante salientar que para que você possa modificar o valor da placa do python na linha 65 do mesmo arquivo rodado e alterar o valor.
  7. O arquivo anterior gerará também um arquivo .txt para que seja enviado esse valor seja comunicado no ArduinoIDE e assim ativar ou não os componentes eletrônicos. Dessa forma, rode o arquivo "ComunicaçãoUNO.py" e ele comunicará o arduino. Verifique se o led foi aceso ou o servo motor moveu e sucesso!

Para uma melhor visualização do projeto em funcionamento, assista os seguintes vídeos:

Esse projeto foi feito com base no projeto OpenCV 3 License Plate Recognition Python que também possui um vídeo bem explicativo sobre o projeto do Chris Dahms. :)


Orientação do professor Leandro Vasconcelos

Desenvolvido com 💜 por Carolina Yasue, Matheus Stella, Luis Kosowski e Camila Rody

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