Implementation and evaluation of an OCR system for vehicle license plate identification in a NAO humanoid robot
a proof of concept
DOI:
https://doi.org/10.47385/cadunifoa.v21.n56.6305Keywords:
Vehicle License Plate Identification, Deep Learning, Computer Vision, NAO Robot, Humanoid Robotics, Optical Character RecognitionAbstract
This work describes the development and evaluation of an integrated optical character recognition (OCR) system for the NAO humanoid robot, focusing on the real-time identification of Brazilian vehicle license plates in a controlled environment. The system uses the EasyOCR library based on deep learning, integrated into the NAO's qi framework through an off-board architecture for remote processing via WiFi, with image capture by the front camera at VGA resolution at 15 FPS. Five experimental cases were conducted in a controlled environment, with processing times ranging from 0.070 s to 0.345 s. The results indicate that the text region detection module operates with greater robustness than the character classification module, with the accuracy of the latter being strongly influenced by the visual quality of the image, contrast, and compositional complexity of the license plate. The average confidence of the detections was 0.75 (standard deviation of 0.25), with variations between simple and complex cases. The results establish a baseline for the development of OCR systems on humanoid robotic platforms and point to image preprocessing as the main area for improvement in future work.
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