Detecção de Placas Veiculares em Imagens de Baixa Resolução com a biblioteca Yolo

Contexto Geral do Projeto

Somente candidatos do brasil, por favor objetivo: adaptar o sistema existente de detecção de placas de veículos, baseado em yolo, para funcionar com imagens de baixa resolução (2-4 mb) provenientes de câmeras de baixa qualidade, mantendo a precisão na extração do numera da placa. 1. Análise e Diagnóstico: Avaliação do sistema atual: Análise completa do código fonte do sistema YOLO existente para identificar pontos críticos e gargalos de desempenho em relação à resolução da imagem. Isso inclui a arquitetura da rede neural, pré-processamento de imagens, e pós-processamento dos resultados de detecção. Caracterização das imagens de baixa resolução: Análise de um conjunto representativo de imagens de baixa resolução (2-4 MB) para identificar os principais desafios: baixa resolução, ruído, compressão, variação de iluminação, etc. Quantificação destes problemas por meio de métricas relevantes (ex: psnr, ssim). Identificação de limitações: Determinar as limitações atuais do sistema em relação à qualidade de imagem, quantificando a queda de performance em imagens de baixa resolução. Definir metas de precisão e recall para o sistema adaptado. 2. Desenvolvimento e Implementação: Pré-processamento de Imagens: Desenvolvimento e implementação de técnicas de pré-processamento de imagem para melhorar a qualidade das imagens de baixa resolução antes da detecção YOLO. Considerar técnicas como: Super-resolução: Explorar algoritmos de super-resolução (ex: bicúbica, srgan, esrgan) para aumentar a resolução das imagens antes da entrada no yolo. Redução de ruído: Aplicar filtros de redução de ruído (ex: filtro gaussiano, filtro mediano) para minimizar o impacto do ruído na detecção. Aumento de contraste: Técnicas para melhorar o contraste da imagem, facilitando a detecção de bordas e características relevantes da placa. Correção de distorções geométricas: Se necessário, corrigir distorções geométricas causadas pela câmera. Ajuste fino do modelo YOLO: Treinamento ou ajuste fino do modelo YOLO com um dataset de imagens de baixa resolução, representativo das condições esperadas. Isto pode envolver: Criação de um dataset: Coleta e anotação de um novo dataset de imagens de baixa resolução com placas de veículos, seguindo as boas práticas de anotação para detecção de objetos. Transfer learning: Utilizar um modelo YOLO pré-treinado em alta resolução como ponto de partida para o treinamento em baixa resolução. Otimização da arquitetura: Considerar ajustes na arquitetura do modelo YOLO para melhorar seu desempenho em baixa resolução, se necessário. Pós-processamento de resultados: Refinamento das técnicas de pós-processamento para lidar com possíveis erros de detecção introduzidos pela baixa resolução, aumentando a robustez na extração da string da placa. 3. Testes e Validação: Teste unitário: Testes unitários para validar os componentes individuais do sistema (pré-processamento, detecção, pós-processamento). Testes de integração: Testes de integração para verificar o funcionamento do sistema como um todo. Teste de performance: Medida do tempo de processamento para avaliar a eficiência do sistema. Teste de precisão: Avaliação da precisão do sistema na detecção e leitura das placas em imagens de baixa resolução utilizando métricas como precisão, recall e F1-score. 4. Documentação: Relatório técnico: Documentação completa do projeto, incluindo metodologias, resultados, e conclusões. Manual do usuário: Guia para a utilização do sistema. Código fonte: Código fonte bem comentado e organizado. 5. Entregáveis: Sistema de detecção de placas de veículos adaptado para imagens de baixa resolução (2-4 MB). Dataset de imagens de baixa resolução utilizado para o treinamento. Relatório técnico completo. Manual do usuário. Código fonte.

Categoria TI e Programação
Subcategoria Programação
Qual é o alcance do projeto? Bug ou alteração pequena
Isso é um projeto ou uma posição de trabalho? Um projeto
Tenho, atualmente Eu tenho especificações
Disponibilidade requerida Conforme necessário
Integrações de API Outros (Outras APIs)
Funções necessárias Desenvolvedor

Prazo de Entrega: Não estabelecido

Habilidades necessárias