Uma tarefa essencial para garantir a identificação de veículos e a segurança em estradas e espaços privados, o Reconhecimento Automático de Placas de Veículos (ALPR em inglês) é o tema de pesquisa de Gabriel Gonçalves, aluno de doutorado do Sense, que apresentará seu trabalho na Conferência de Gráficos, Padrões e Imagens (SIBGRAPI). Em sua 31ª edição, a SIBGRAPI é a principal conferência sobre visão computacional e gráficos na América Latina e será realizada de 29 de outubro a 1º de novembro no Bourbon Cataratas Convention & Spa Resort, em Foz do Iguaçu, Paraná.

Com o crescente número de câmeras de vigilância disponíveis em áreas urbanas, a análise de tráfego baseada em vídeo pode fornecer informações úteis para o segmento de transporte. Uma dessas análises é o Reconhecimento Automático de Placas de Veículos. Anteriormente, isso geralmente era executado como uma série de tarefas: detecção de veículo, detecção da placa, localização de caracteres e reconhecimento de caracteres. O trabalho de Gonçalves, “Reconhecimento Automático de Placas de Veículos em Tempo Real Através de Redes Profundas Multitarefas”, propõe uma abordagem alternativa: empregar apenas duas redes neurais para realizar todo o pipeline de reconhecimento das placas.

“Além do ganho de robustez devido ao uso de técnicas de aprendizagem profunda, isso também melhora o tempo de execução, já que a abordagem pode ser executada em tempo real mesmo sem um computador poderoso. Na prática, isso significa que qualquer empresa privada ou pública pode usar nossa abordagem sem muito investimento em equipamentos ”, explica Gonçalves.

Além disso, de acordo com resultados experimentais, a abordagem proposta é capaz de alcançar resultados de ponta no dataset Sense-SegPlate, alcançando melhorias de até 1,4 ponto percentual quando comparado à melhor linha de base.

Parte da pesquisa que será apresentada por Gabriel foi desenvolvida em parceria com a empresa de rastreamento e telemetria Maxtrack, através da Empresa Brasileira de Pesquisa e Inovação (EMBRAPII).

O pesquisador

Com experiência principalmente em reconhecimento de padrões visuais e aprendizado profundo (deep learning), Gonçalves é formado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP). Obteve seu título de Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) com a tese “Reconhecimento de Placa de Veículo Baseado em Redundância Temporal”. Foi bolsista da Fundação de Desenvolvimento da Pesquisa (FUNDEP) em projetos em parceria com a Hewlett-Packard e a Maxtrack.

A publicação

Liderado por Gonçalves, o trabalho contou com contribuição substancial do aluno de mestrado do Sense, Matheus Alves Diniz, no desenvolvimento de metodologia e experimentos, e foi feito em colaboração com os pesquisadores da UFPR, Rayson Laroca e David Menotti. O professor William Schwartz, coordenador do Smart Sense Laboratory, orientou o trabalho. A publicação pode ser acessada através este link.

A conferência

A Conferência sobre Gráficos, Padrões e Imagens é um evento anual líder que combina contribuições de quatro assuntos principais relacionados à computação de imagens: computação gráfica e visão computacional, reconhecimento de padrões e processamento de imagens. Este ano a SIBGRAPI será co-localizada com outros dois grandes eventos: o SBGames 2018, o Simpósio de Jogos de Computador e Entretenimento Digital e o SVR 2018, o Simpósio de Realidade Virtual e Aumentada.