ເຕັກນິກ ແລະ ວິທີການຄັດແຍກປ້າຍທະບຽນລົດໃຫຍ່ອອກມາຈາກສະພາບ ແວດລ້ອມອ້ອມຂ້າງ

Abstract

ໃນປັດຈຸບັນເຕັກໂນໂລຊີກ່ຽວກັບການປະມວນຜົນຮູບພາບ (Image processing) ຖືເປັນອີກສິ່ງໜຶ່ງທີ່ໜ້າສົນໃຈ ແລະ ໄດ້ຖືກນໍາມາພັດທະນາຕໍ່ຍອດເປັນລະບົບຕ່າງໆໃນຫຼາຍໆດ້ານ ເພື່ອໝູນໃຊ້ເຂົ້າໃນຊີວິດປະຈຳວັນນັບມື້ນັບຫຼາຍຂຶ້ນ. ດັ່ງນັ້ນ, ໃນບົດຄົ້ນຄວ້າຄັ້ງນີ້ ຈຶ່ງໄດ້ປະຍຸກໃຊ້ເຕັກນິກ ແລະ ວິທີການໃນການທົດລອງກ່ຽວກັບລະບົບທີ່ສາມາດຄັດແຍກປ້າຍທະບຽນລົດໃຫຍ່ອອກມາຈາກສະພາບແວດລ້ອມອ້ອມຂ້າງ ໂດຍນໍາໃຊ້ວິທີການກວດສອບຮູບແບບໂຄງສ້າງຂອງວັດຖຸພາຍໃນພາບ ພ້ອມທັງຈຳແນກພະຍັນຊະນະລາວ ແລະ ຕົວເລກຈາກປ້າຍທະບຽນລົດ ດ້ວຍວິທີການກວດສອບຈຸດພິເສດຂອງອັກສອນທັງລວງຕັ້ງ ແລະ ລວງນອນ. ສໍາລັບຂະບວນການທົດລອງແມ່ນໄດ້ທໍາການທົດລອງຄັດແຍກປ້າຍທະບຽນລົດຈາກຮູບຖ່າຍລົດຄັນດຽວກັນ ແຕ່ຖ່າຍໃນໄລຍະຫ່າງທີ່ແຕກຕ່າງກັນຄື ພາຍໃນໄລຍະຫ່າງ 1 ແມັດ, 2 ແມັດ, ແລະ 3 ແມັດ ທັງໝົດ 250 ຮູບ ຕໍ່ໄລຍະຫ່າງ ລວມທັງໝົດເປັນ 750 ຮູບ ເພື່ອທົດສອບຫາປະສິດທິພາບຂອງການຄັດແຍກປ້າຍ ແລະ ໃນສ່ວນຂອງການຈໍາແນກປ້າຍທະບຽນແມ່ນຜູ້ຄົ້ນຄວ້າໄດ້ນໍາໃຊ້ ວິທີການກວດສອບຈຸດພິເສດຂອງອັກສອນພະຍັນຊະນະພາສາລາວ ແລະ ຕົວເລກເພື່ອຫາກຸ່ມຂອງອັກສອນ ກ່ອນຈະນໍາມາປຽບທຽບກັບແມ່ແບບ (Template).

ຜ່ານການທົດລອງຄັດແຍກປ້າຍທະບຽນລົດໃຫ່ຍອອກມາຈາກສະພາບແວດລ້ອມອ້ອມ ສາມາດສະຫຼຸບໄດ້ວ່າ ການຄັດແຍກປ້າຍທະບຽນລົດດ້ວຍການກວດສອບໂຄງສ້າງຂອງວັດຖຸໃນພາບ ເພື່ອຫາຄ່າຂອງວັດຖຸທີ່ເປັນສີ່ແຈສາກນັ້ນແມ່ນສາມາດຄັດແຍກເອົາສະເພາະສ່ວນທີ່ເປັນປ້າຍທະບຽນອອກມາໄດ້ ທັງໝົດ 247 ຮູບ ຄິດເປັນ 98.8% ແລະ ບໍ່ສາມາດຄັດແຍກອອກ 3 ຮູບ ຄິດເປັນ 2.2%, ເຊິ່ງຄວາມຜິດພາດແມ່ນເກີດຈາກຮູບພາບປ້າຍລົດ ທີ່ໄດ້ມາມີບັນຫາຄ້າຍໆຄືກັນເປັນຕົ້ນແມ່ນ ຄວາມບໍ່ຊັດເຈນຂອງປ້າຍທະບຽນ, ການມີຮອຍຂູດຂີດ ແລະ ຮູບພາບທີ່ນຳເຂົ້າມາໃນລະບົບແມ່ນມີຄວາມມົວບໍ່ແຈ້ງ.

Nowadays, Image Processing technology is becoming more interesting and has been developed into various systems. Therefore, this research introduces the techniques and methods to evaluate the system that can separate car license plate from the surrounding environment by using the image layout inspection method to identify the Lao letters and number characters in the car license plates. This technique is an inspection of specific characters on horizontal and vertical directions. In the experiment, the vehicle license plates have been identified from photos of vehicle taken from 1 meter, 2 meters and 3 meters shots. The total photos are total 750 taken from 250 vehicles in 1 range shots. Identifying of characters on plates, the researcher focused on inspection of Lao specific characters and numeric characters to find the group of characters before comparing with the templates. From the results can be concluded that, the system of vehicle license plate identification by image layout inspection to find the rectangular object is affected for identifying the rectangular plates of 247 photos (98.8%) failures of 3 photos (2.2%), The errors have been occurred from the unclear plates, scratched plates and blur input photos.