00 CAMPUS ARISTÓTELES CALAZANS SIMÕES (CAMPUS A. C. SIMÕES) IC - INSTITUTO DE COMPUTAÇÃO TRABALHOS DE CONCLUSÃO DE CURSO (TCC) - GRADUAÇÃO - IC Trabalhos de Conclusão de Curso (TCC) - Bacharelado - ENGENHARIA DE COMPUTAÇÃO- IC
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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisor1Vieira, Tiago Figueiredo-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8601011832053651pt_BR
dc.contributor.referee1Barboza, Erick de Andrade-
dc.contributor.referee2Ferreira, Bruno Georgevich-
dc.creatorSantos, André dos-
dc.creator.Latteshttps://lattes.cnpq.br/2461980893672038pt_BR
dc.date.accessioned2024-08-29T17:53:15Z-
dc.date.available2024-08-28-
dc.date.available2024-08-29T17:53:15Z-
dc.date.issued2023-12-12-
dc.identifier.citationSANTOS, André dos. OCR de placas veiculares em dispositivos Android. 2024. 46 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Computação) – Instituto de Computação, Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufal.br/jspui/handle/123456789/14087-
dc.description.abstractWe have developed an ALPR application to extract vehicle license plates from images using YOLOV5s object detection algorithms on Android mobile devices. The system consists of a two-step approach, designated Code Detection (CD) and Code Recognition (CR), respectively. Initially, the plate location is done on CD phase, yielding the plate bounding box, which is used to extract the region of interest that will be used on CR phase, responsible for executing character recognition on the plate region. The system reaches a recognition accuracy of 89.6% on the test set, memory consumption lower than 10% during application execution, and power efficiency on Mobile GPU consuming about 54% battery lower than Mobile CPU execution.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Alagoaspt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCurso de Engenharia da Computação - Bachareladopt_BR
dc.publisher.initialsUFALpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectYolo (Algoritmo)pt_BR
dc.subjectAndroid (Recurso eletrônico)pt_BR
dc.subjectDispositivos móveispt_BR
dc.subjectALPRpt_BR
dc.subjectDetecção de objetospt_BR
dc.subjectReconhecimento de caracterespt_BR
dc.subjectYOLOv5spt_BR
dc.subjectYolo (Algorithm)pt_BR
dc.subjectAndroid (Electronic Resource)pt_BR
dc.subjectMobile devicespt_BR
dc.subjectObject detectionpt_BR
dc.subjectCharacter recognitionpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.titleOCR de placas veiculares em dispositivos Androidpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.description.resumoNo presente trabalho efetuou-se o desenvolvimento de um sistema ALPR (do inglês, Automatic License Plate Recognition) para realizar o reconhecimento automático de placas veiculares em Smartphones Android utilizando algoritmos de detecção de objetos Yolov5s. O sistema consiste em duas etapas nomeadas Code Detection (CD) e Code Recognition (CR), respectivamente. Inicialmente, a localização da placa é efetuada na etapa CD, produzindo a caixa delimitadora, a qual é utilizada para extrair a região de interesse que será utilizada na etapa CR, responsável pelo reconhecimento dos caracteres presentes na placa. O sistema apresenta acurácia de reconhecimento de 89.6% no conjunto de teste, consumo de memória inferior a 10% durante a utilização da aplicação e eficiência energética na GPU Mobile consumindo aproximadamente 54% menos de bateria em comparação com a execução em CPU Mobile.pt_BR
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