@MASTERSTHESIS{ 2019:1920051429,
 	title = {Detecção de placas de licenciamento veicular utilizando imagens com diferentes resoluções e em ambiente não controlado empregando técnicas de super resolução},
 	year = {2019},
 	url = "https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7425",
 	abstract = "Nesta dissertação, propomos uma solução utilizando técnicas de Processamento Digital de Imagens para detecção de placas de veículos brasileiras, onde consiste em elaborar um método robusto e flexível em relação ao background complexo
 com a aquisição realizada em movimento para realizar a detecção de placas de veículos. A detecção ocorre de forma automática empregando técnicas de PDI, as quais
 contemplam filtros do domínio espacial e para nos auxiliar, empregamos a biblioteca open source OPENCV em C/C++. Além disso, como uma das contribuições,
 abordamos o emprego do algoritmo de Super Resolução Bilateral T V − L1 nos vídeos da base de dados com o intuito de contribuir com a detecção do objeto de
 interesse. Para realização dos experimentos, utilizamos uma base de dados que foi
 concebida contendo vídeos com três resoluções distintas, a aquisição foi realizada
 com câmera e objeto de interesse ambos em movimento com um background complexo, onde, a partir dos vídeos, empregamos imagens sequencias nos experimentos
 realizados. Os resultados dos experimentos abrangeram dois cenários, um primeiro
 cenário não foi empregado o algoritmo de Super Resolução e um segundo, empregamos o algoritmo de Super Resolução, assim, foi possível validar a metodologia
 proposta demonstrando a capacidade de detecção de placas de veículos frente ao
 desafio proposto, no entanto, observamos que a padronização das resoluções das
 imagens, podem influenciar nos resultados",
 	publisher = {Universidade Federal do Amazonas},
 	scholl = {Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica},
 	note = {Faculdade de Tecnologia}
}