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Este trabalho tem como objetivo realizar um estudo e desenvolvimento de um sistema de reconhecimento de placas de trânsito brasileiras usando a linguagem Python. Para a realização do projeto foram adquiridas imagens de sinais de trânsito brasileiras. Inicialmente foram utilizadas apenas as placas de Proibido Estacionar e Estacionamento Regulamentado e futuramente serão utilizadas as demais placas de regulamentação. Para a implementação dos algoritmos para realizar o processamento das imagens foi utilizada a biblioteca de código aberto OpenCV (Open Source Computer Vision). O treinamento e a detecção foram desenvolvidos utilizando o algoritmo de Viola e Jones. As taxas de acertos obtidas foram de 86 por cento para a placa de Estacionamento Regulamentado e 96 por cento para a placa de Proibido Estacionar. Os resultados inicias foram satisfatórios, porém mais placas de trânsito deverão ser adquiridas visando melhorar o treinamento e com isso aumentar as taxas de acerto e diminuir falsos positivos. Pretende-se também avaliar o reconhecimento utilizando técnicas de aprendizagem profunda cujo desenvolvimento está sendo realizado usando o framework Keras com a biblioteca de código aberto TensorFlow da Google.

Visão computacional. Detecção de placas de trânsito. Aprendizagem de máquina.