الفهرس 
ContentsOnly 14 pages are availabe for public view
 |  | from | 153 |  |  |
| | | from | 153 | | |
Abstract
يتكون نظام المراقبة من شبكة من كاميرات المرور لنقل المعلومات إلى إدارة حركة المرور التي تقوم بتخزين البيانات وتحليلها. في هذه الرساله، نقدم نظام اكتشاف المركبات وتتبعها ورسم مسار كل مركبه على حدى باستخدام البيانات القادمه من الفيديو، ونظرا لان التعرف على لوحه ترخيص السياره هو احد التطبيقات الهامه لنظام مراقبه المرور حيث انه الوسيله الوحيده للتفرقه بين كل مركبه والاخرى، ولان الفيديو يتكون من مجموعة من الصور المتسلسلة، لذلك اقترحنا طريقة تستخدم لاول مره للتعرف على صورة لوحات الترخيص المصريه والانجليزية الخاصه بالمركبات، خاصةً التي بها مشاكل مثل (الأحرف غير المرئية والمتقطعة، والتى تحتوى على تباين واختلافات فى الإضاءة، وكذلك اللوحات المتسخة والمشوهة)، ولذلك قمنا بتصوير مجموعه من الصور لسيارات بلوحات مصريه من اماكن مختلفه وظروف متنوعه، وايضا قمنا بالتحميل من الانترنت مجموعه من قواعد البيانات لصور مركبات بلوحات انجليزيه، وطبّقنا طريقتنا المقترحة من خلال تحديد موقع لوحة ترخيص المركبة ومن ثم التعرف على أحرفها وأرقامها، يحتوي نظامنا المقدم على نظامين رئيسيين : • كشف المركبات وتتبعها ورسم مسارها. • التعرف على ارقام واحرف لوحة الترخيص الخاصه بكل مركبه، وتخزين أحرفها وأرقامها في قاعدة بيانات. استخدمنا خوارزميه فرق الثلاث اطارات ( Three – Frame Difference ) جنبًا إلى جنب مع طريقة طرح الخلفية ( Background Subtraction ) وذلك بغرض اكتشاف المركبات، ثم تبعناها بفلتر كالمان (Kalman Filter ) بغرض تتبع المركبات، ثم رسم مسار كل مركبة على حدى. طريقة الكشف المقدمة استطاعت حل مشاكل الكشف غير المكتمل للعديد من المركبات المتحركة وزياده كفاءه التعرف على السياره فى الضوضاء. تتميز طريقة تتبع السيارة المقدمة بوقت أقل ودقة عالية ومقاومه لاختفاء المركبه بمركبه اخرى او اختفائها داخل نفق وظهورها مره اخرى، وبالتالي بمساعدة مركز(Centroid) لكل مركبه ومسماها (ID) نستطيع رسم مسار كل مركبه على حدى بهدف التاكد من دقه النظام المقدم وذلك من خلال مقارنه (Centroid) خطوه Detected و(Centroid) خطوه Tracking، ومن خلال ناتج الخطا المطلق نستطيع حساب دقه الطريقه المقدمه . يتم تطبيق هذه الخوارزميات على مقاطع فيديو مختلفة مع ظروف إضاءة مختلفة وكثافة مختلفة من المركبات ، وعند اختبار الطريقه المقترحه على ثلاث مقاطع فيديو مختلفه حققت النتائج دقه تعرف صحيحه بنسبه (95.51٪ ، 94.714٪ ، 95.719٪) لمقاطع فيديو الاختبار 1 ، 2 ، 3 على التوالي. تم اقتراح منهجية للتعرف على لوحة الترخيص (LP)، وذلك بالاستعانه بأحدث تقنيات خوارزميات معالجة الصور ومجموعة نيتروسوفيك Neutrosophic Set (NS) التى يتم تحسينها باستخدام الخوارزمية الجينية Genetic Algorithm (GA). ففى بادئ الامر، تم تنفيذ بعض تقنيات معالجة الصور مثل اكتشاف الحواف والعمليات المورفولوجية ، وذلك من أجل استخراج مكان لوحه الترخيص وتحديدها. بالإضافة إلى ذلك ، تم استخراج أهم الميزات فى لوحه الترخيص من خلال استخدام الخوارزميه الجينيه (GA) وذلك لتحسين عمليات (NS) التى تقلل من وجود الحياد فى الصوره وهو ما يعتبر بميزات زائده فى الصوره المراد التعرف عليها و قد يؤدى الى حدوث فشل فى التعرف عليها. علاوة على ذلك، تم تطبيق K-Means clustering algorithm وهو ما يعنى بخوارزمية التجميع بغرض المساعده فى تقسيم احرف لوحه الترخيص. أخيرًا ، قمنا بتطبيق خوارزمية تحليل تسمية المكونات المتصلة Connected Components Labeling Analysis (CCLA) algorithm وذلك لتحديد المناطق ذو البكسلات المتصلة وتجميعها معا من اجل استخراج كل حرف بشكل فعال. تم حساب العديد من مؤشرات الأداء من أجل قياس كفاءة النظام مثل accuracy, sensitivity, specificity, dice, and Jaccard Coefficients . علاوة على ذلك ، قمنا بإنشاء قاعدة بيانات لجميع لوحات الترخيص المكتشفة والتى تم التعرف عليها ، و تظهر النتائج التجريبية أن المنهجية المقترحة لديها القدرة على أن تكون مناسبة لكل من لوحات الترخيص (المصرية والإنجليزية ) . حقق النظام المقترح درجة عالية من الدقة في التعرف على النظام بأكمله وفقًا لدراسات الحالة التالية: 1- عند استخدام لوحات ترخيص مصريه عاليه الدقه ، حقق النظام المقترح دقة تعرف صحيحه حوالي 96.67٪ . 2- عند استخدام لوحات ترخيص اجنبيه منخفضة الدقة ، حقق النظام المقترح دقة تعرف صحيحه حوالي 94.27٪. بالإضافة إلى ذلك ، قمنا بتطبيق النظام المقترح على صور بها مجموعه من المشاكل مثل ، (فلاش في الصورة ، ضوضاء خارجية ، اختلاف الإضاءة) ، وحقق النظام المقترح دقة تعرف صحيحه حوالي 92.5 ٪. على الرغم من ان الطرق التقليدية حققت دقة تعرف صحيحه حوالي 79٪ في وجود مثل هذه التدهورات في الصورة. وهذا يعكس كيفية تعميم النظام المقترح وتحسينه واقتراح درجة عالية من الدقة فى التعرف على مختلف لوحات المركبات.