Exercício Phyton

SERVIÇO NACIONAL DE APRENDIZAGEM INDUSTRIAL FACULDADE DE TECNOLOGIA SENAI DOURADOS SISTEMA DE IDENTIFICAÇÃO DE PLACAS DE VEÍCULOS WESLEY VINICIUS VALENTIM CHARUPÁ Dourados MS 202 4 SERVIÇO NACIONAL DE APRENDIZAGEM INDUSTRIAL FACULDADE DE TECNOLOGIA SENAI DOURADOS SISTEMA DE IDENTIFICAÇÃO DE PLACAS DE VEÍCULOS WESLEY VINICIUS VALENTIM CHARUPÁ Préprojeto de Trabalho de Conclusão de Curso apresentado à Faculdade de Tecnologia SENAI Dourados como requisito básico para a conclusão do Curso de Tecnólogo em Automação Industrial Orientador Prof Mr Guilherme Marra Dourados MS 202 4 SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO TEMA E PROBLEMATIZAÇÃO 04 2 JUSTIFICATIVA 05 3 OBJETIVOS 06 31 GERAL 07 32 ESPECÍFICOS 08 4 METODOLOGIA DA PESQUISA 09 5 CRONOGRAMA DAS ATIVIDADES 10 6 REFERÊNCIAS 11 INTRODUÇÃO Nos últimos anos a tecnologia de reconhecimento de placas de veículos tem desempenhado um papel fundamental em diversas aplicações desde sistemas de segurança pública em diversas aplicações desde sistemas de segurança pública até gerenciamento de tráfego urbano e estacionamentos A capacidade de identificar automaticamente placas de veículos através de algoritmos e técnicas de processamento de imagens tem revolucionado a forma como lidamos com questões relacionadas à mobilidade segurança e monitoramento em ambientes urbanos e rodoviários A tarefa de localizar e identificar placas de automóveis em tempo real ou em imagens capturadas vem ganhando atenção nas pesquisas em visão computacional devido à sua importância e ampla gama de aplicações como investigação de acidentes de trânsito infrações pedagógicas e análise de imagens SILVA JUNG 2017 Segundo Lima 2023 Python foi desenvolvido em 1989 por Guido van Rossum no Instituto Nacional de Matemática e Ciência da Computação CWI Centrum Wiskunde Informatica na Holanda Guido contribuiu para o desenvolvimento da linguagem de programação ABC uma linguagem de uso geral bem como do sistema operacional distribuído Amoeba no mesmo instituto Na década de 1970 a BBC tinha um famoso programa de TV chamado Fly Circus of Monty Python ou apenas Monty Python Ao desenvolver a linguagem Guido van Rossum pensou que seria necessário um nome curto único e misterioso Por razões desconhecidas ele decidiu chamar o projeto de Python LIMA 2023 Este trabalho possui como problema a dificuldade na identifação de placas de veículos por sistemas eficazes de monitoramento Neste contexto este trabalho propõe o desenvolvimento de um sistema avançado de identificação de placas de veículos utilizando a linguagem de programação Python e técnicas de visão computacional O objetivo principal é criar um sistema capaz de detectar segmentar e reconhecer placas de veículos em imagens digitais buscando atingir níveis elevados de precisão e eficiência operacional A identificação de placas de veículos de forma automática e precisa é um desafio tecnológico significativo dada a variedade de condições ambientais em que tais sistemas podem ser empregados A necessidade de sistemas eficazes de monitoramento do tráfego segurança pública e controle de acesso necessita de soluções inovadoras que possam lidar com aspectos como variações de iluminação oclusões parciais e diferentes padrões de placas de veículos utilizados mundialmente JUSTIFICATIVA O desenvolvimento de um sistema de identificação de placas de veículos tem o potencial de contribuir significativamente para a melhoria da segurança viária o controle de tráfego e a eficiência operacional de diversas aplicações relacionadas ao gerenciamento de veículos Além disso a aplicação de técnicas de visão computacional e aprendizado de máquina nesse contexto representa um campo de pesquisa robusto e em constante evolução com impactos práticos e acadêmicos relevantes OBJETIVOS GERAL Este projeto tem como objetivo principal facilitar a identificação e controle de acesso de veículos em circulação utilizando um sistema com linguagem de programação em PYTHON que permite que o veículo seja reconhecido facilmente pelas autoridades de trânsito ou pelo controle de acesso ESPECÍFICOS Desenvolver um sistema de identificação de placas de veículos utilizando Python e técnicas de visão computacional Avaliar a eficácia e precisão do sistema desenvolvido em diferentes cenários e condições de captura de imagens Contribuir para o avanço da pesquisa em reconhecimento de placas de veículos e suas aplicações práticas Ao longo deste trabalho serão discutidos os principais desafios enfrentados as metodologias empregadas os resultados obtidos e as contribuições para o campo de estudo da identificação automática de placas de veículos METODOLOGIA DA PESQUISA O método utilizado na criação deste trabalho baseiase na pesquisa e análise das principais questões que envolvem o tema em questão bem como na prática de suas atividades que já estão documentadas na bibliografia A metodologia de pesquisa incluiu temas que apresentam o tema em questão como forma de fornecer subsídios incentivando os leitores a buscarem novidades sobre o assunto Para a realização do trabalho foi utilizado o método qualitativo ou seja através de uma ciência focada na pesquisa e análise de textos ou seja terá como objetivo criar um sistema de leitura de placas através da linguagem de Pyt h on Foi utilizado o Google Acadêmico como critério de anos foi escolhido pesquisas entre X até Y onde foram pesquisados artigos revistas livros etc Para pesquisa foi utilizado os seguintes termos Critérios de citação pesquisas relacionadas ao tema artigos que apresentam o tema em questão teses dissertações e citações foram utilizados no estudo do tema Foi realizada uma leitura seletiva do conteúdo selecionado com o objetivo de determinar se o material contribui para o alcance dos objetivos propostos Por fim uma leitura analítica foi utilizada para organizar todo o material construído a fim de encontrar uma solução para a situação em questão 41 Processamento digital de imagens Uma imagem pode ser entendida como a representação de uma estrutura seja ela física artística ou conceitual Em geral uma imagem pode ser interpretada como um sinal multidimensional contendo informações sobre a estrutura representada Além disso u ma imagem é composta de pixels Esses são os blocos de construção de uma imagem Não há nada menor que um pixel Se tivermos uma imagem com resolução de 500 x 300 significa que ela possui 500 linhas e 300 colunas de pixels ou 150000 pixels A maioria dos pixels é representada de duas maneiras colorida ou preta Numa imagem em tons de cinza cada pixel possui um valor entre 0 e 255 onde 0 corresponde a preto e 255 a branco Valores entre 0 e 255 representam toneladas de prata sendo os valores próximos de 0 mais escuros do que os próximos de 255 O processamento digital de imagens referese à manipulação de dados multidimensionais adquiridos por diversos sensores por meio de um computador onde a entrada e a saída são imagens O processamento de imagens está ganhando popularidade devido ao seu potencial para permitir inúmeras aplicações em duas categorias distintas melhorar a informação visual para interpretação humana e analisar automaticamente a informação extraída de uma cena 42 Funcionamento do sistema As cameras capturam uma imagem da placa e depois reproduzem a imagem no aparelho de celular ou em outro dispositivo conforme a necessidade Figura 01 Leitura da Placa Fonte elaborada pelo autor Esse sistema será utilizado para a venda comercial A metodologia deve apresentar o tipo de pesquisa universo e amostra se a pesquisa tiver dado empírico instrumentos de coletas de dados método de análise Tamanho 12 arial ou 12 times new roman CRONOGRAMA Nº Descrição das Etapas DataMês Março Abril Maio Junho Julho Agosto 1 Pesquisa do tema X 2 Pesquisa bibliográfica X 3 Coleta de Dados se for o caso X 4 Apresentação e discussão dos dados X 5 Coleta de dados experimentais X 6 Elaboração do trabalho X 7 Revisões e apresentação do TCC à Banca Examinadora X 8 Correções finais e entrega da versão final do TCC X 9 Entrega do Trabalho final X 10 REFERÊNCIAS LIMA G Python a origem do nome A l ura Disponível em httpswwwaluracombrartigospythonorigemdonome Acesso em 14 de junho 2024 SILVA S M JUNG C R Realtime brazilian license plate detection and recognition using deep convolutional neural networks In 2017 30th SIBGRAPI Conference on Graphics Patterns and Images SIBGRAPI Sl sn 2017 p 5562 ISSN 23775416 Nessa parte é relacionado todo o material consultado para a elaboração do trabalho que seja citado nele livro sítio revista jornal vídeo etc Deve ser elaborado de acordo com as normas da Faculdade de Direito e da UFPel Tamanho 12 arial ou times 12 new roman