Implementação e avaliação de sistema ocr para identificação de placas veiculares em robô humanoide NAO
uma prova de conceito
DOI:
https://doi.org/10.47385/cadunifoa.v21.n56.6305Palavras-chave:
Identificação de Placas Veiculares, Deep Learning, Visão Computacional, Robô NAO, Robótica Humanoide, Reconhecimento Óptico de CaracteresResumo
O presente trabalho descreve o desenvolvimento e avaliação de um sistema integrado de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) para o robô humanoide NAO, com foco na identificação de placas veiculares brasileiras em tempo real em ambiente controlado. O sistema utiliza a biblioteca EasyOCR baseada em aprendizado profundo, integrada ao framework qi do NAO por meio de arquitetura off-board de processamento remoto via WiFi, com captura de imagens pela câmera frontal em resolução VGA a 15 FPS. Cinco casos experimentais foram conduzidos em ambiente controlado, com tempos de processamento variando entre 0,070 s e 0,345 s. Os resultados indicam que o módulo de detecção de regiões textuais opera com maior robustez do que o módulo de classificação de caracteres, sendo a acurácia deste último fortemente influenciada pela qualidade visual da imagem, pelo contraste e pela complexidade composicional da placa. A confiança média das detecções foi de 0,75 (desvio padrão de 0,25), com variações entre casos simples e complexos. Os resultados estabelecem uma linha de base para o desenvolvimento de sistemas OCR em plataformas robóticas humanoides e apontam o pré-processamento de imagem como principal vetor de melhoria para trabalhos futuros.
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