Ferramenta para Validação de Imagens em Estações de Rádio Base usando Reconhecimento de Texto em Cenas Naturais

Atualmente, empresas do segmento de construção, instalação e manutenção de estações de rádio necessitam criar relatórios com informações e fotos reais para comprovar cada serviço prestado. A criação desse relatório pode ser lento, custoso e imprevisível devido ao processo manual envolvido na captura incorreta das imagens. Por outro lado, técnicas de visão computacional podem diminuir significantemente o tempo e o custo dessa atividade, evitando capturas ilegíveis ou com informações incorretas nas imagens placa da estação. Dessa forma, esse trabalho tem como objetivo propor uma ferramenta móvel para realizar uma validação dessas imagens da placa da estação, utilizando técnicas de visão computacional. Com isso, foi desenvolvida uma ferramenta utilizando a linguagem Python, a rede pré-treinada EAST e as bibliotecas Tesseract e Kivy. Como resultado para as imagens da placa esse método conseguiu extrair corretamente o texto chave predeterminado. Entretanto, para as imagens diferentes da placa ainda necessita de alguns ajustes para extrair o texto chave. O objetivo desse trabalho foi atingido, pois, a ferramenta foi capaz de validar a imagem da placa. Contudo, novas estratégias serão analisadas para melhorar o reconhecimento do texto.

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