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2024 conference-paper

Enhancing Road Safety and Compliance: A Reliable Number Plate Recognition System on Raspberry Pi with Integrated Rear-View Camera Analysis

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Résumé fourni par la source

The exact identification of vehicles by number plate detection is vital to maintaining road safety and regulatory compliance in today's transportation administration and law enforcement environment. This effort presents a thorough approach to building a Reliable number plate recognition (RLPR) system using the flexible Raspberry Pi platform. Our tremendous constructive collaboration for real-time monitoring and analysis of vehicle movements is established by the smooth integration of Raspberry Pi with hardware for rear-view cameras. We achieved excellent accuracy and efficiency in number plate recognition from live video feeds by utilizing unique canny edge detection algorithms designed for Raspberry Pi's computational architecture. Moreover, we cover the nuances of smoothly combining Raspberry Pi hardware with rear-view camera hardware, including setup, configuration, and optimization tips.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Enhancing Road Safety and Compliance: A Reliable Number Plate Recognition System on Raspberry Pi with Integrated Rear-View Camera Analysis
Date Crossref
27/12/2024
Éditeur
IEEE
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude et ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Sujets associés

Vehicle License Plate RecognitionAdvanced Neural Network ApplicationsHandwritten Text Recognition Techniques

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