Sistema di visione per lettura automatica di targhe di autoveicoli

Una possibile applicazione di questo sistema è il controllo automatico del flusso di automobili in parcheggi o la verifica automatica della circolazione a targhe alterne, nelle città in cui è presente questo tipo di regolamentazione. I settori di applicazione in cui il sistema deve operare non permettono di avere le condizioni ottimali, tipiche dei sistemi di visione, come ad esempio le condizioni luminose. Per questo motivo il problema è notevolmente complesso. Una grossa semplificazione può essere apportata nel caso in cui le targhe da riconoscere sono note e disponibili in un data base, come, ad esempio, può essere per un garage di taxi o una azienda di trasporti. Questa semplificazione non è sempre praticabile e in una prima fase, non viene presa in considerazione. La generalità desiderata dall'applicazione si riflette sulla sua complessità. Infatti, il riconoscimento finale dei caratteri risulta essere molto difficile, a causa delle forti deformazioni e del rumore presenti nelle immagini.

Il problema del riconoscimento dei caratteri rappresentati da una matrice di punti è un problema tipico di pattern recognition (riconoscimento di modelli). Questo è un problema molto studiato per i notevoli risvolti applicativi che presenta e, le soluzioni tipiche, prevedono metodi statistici, geometrico-strutturali e tecniche neurali. Il metodo più adatto per il riconoscimento delle forme probabilmente è quello geometrico-strutturale. Tuttavia, nel caso in esame, le forme da riconoscere possono essere molto deformate ed anche incomplete, per questo il metodo geometrico potrebbe risultare insufficiente. Per tale ragione, la parte relativa al riconoscimento dei caratteri segue due strade alternative per valutare quale si adatta meglio al problema da trattare. Una possibile alternativa è rappresentata dalle tecniche neurali, che dovrebbero presentare una buona robustezza alle notevoli variazioni dei caratteri presentati.