Sistem de recunoaștere a bancnotelor și monedelor pe baza secvențelor video

Abstract

Scopul lucrării: dezvoltarea unui sistem care se concentrează pe analiza, recunoașterea și clasificarea automată a bancnotelor pe baza secvențelor video, oferind o identificare rapidă, precisă și corectă a valorii și tipului fiecărei bancnote în timp real. Obiectivele generale: Proiectul dat, va permite utilizatorilor să detecteze valorile și tipurile bancnotelor fără a necesita cunoștințe tehnice avansate și va integra o interfață grafică intuitivă pentru afișarea rezultatelor precum și testarea, validarea și optimizarea sistemului prin experimente practice în condiții variabile de iluminare, unghi și distanță. Domeniul de cercetare: procesarea imaginilor digitale, viziunea artificială, inteligența artificială, analiza secvențelor video, sisteme embedded, algoritmi de clasificare și recunoaștere a obiectelor, precum și aplicații inteligente în domeniul financiar și al automatizării. Capitolul 1: Acest capitol prezintă o introducere generală în domeniul recunoașterii vizuale și al viziunii computerizate, cu accent pe aplicațiile utilizate în identificarea automată a bancnotelor. Sunt analizate conceptele fundamentale ale procesării imaginilor, etapele principale ale recunoașterii bancnotelor și rolul inteligenței artificiale în sistemele moderne. De asemenea, sunt prezentate tipurile de bancnote, caracteristicile lor vizuale distincte și provocările existente în recunoașterea automată a acestora în condiții reale de utilizare. Capitolul 2: Descrie limbajele de programare, tehnologiile software și componentele hardware utilizate în realizarea sistemului, evidențiind rolul fiecăruia în funcționarea corectă a aplicației. Capitolul 3: Se bazează pe procesul de instalare și conectare a sistemului, descrierea codului, prezentarea arhitecturii proiectului, testarea și evaluarea performanței sistemului și timpul de detectare a bancnotelor prin diferite metode. Concluzie: Sistemul propus pentru recunoașterea automata a bancnotelor demonstrează că soluția poate fi extinsă și adaptată pentru recunoașterea altor tipuri de bancnote sau obiecte similare, reprezentând o bază solidă pentru dezvoltări viitoare.

Purpose of the thesis: the development of a system focused on the analysis, recognition, and automatic classification of banknotes based on video sequences, providing fast, accurate, and correct identification of the value and type of each banknote in real time. General objectives: the proposed project allows users to detect the values and types of banknotes without requiring advanced technical knowledge and integrates an intuitive graphical user interface for displaying results, as well as testing, validation, and optimization of the system through practical experiments under variable lighting, angle, and distance conditions. Research domain: digital image processing, computer vision, artificial intelligence, video sequence analysis, embedded systems, object recognition and classification algorithms, as well as intelligent applications in the financial and automation fields. Chapter 1: This chapter provides a general introduction to the field of visual recognition and computer vision, with emphasis on applications used in the automatic identification of banknotes. Fundamental concepts of image processing, the main stages of banknote recognition, and the role of artificial intelligence in modern systems are analyzed. Additionally, the types of banknotes, their distinctive visual features, and the challenges of automatic recognition in real-world conditions are presented. Chapter 2: This chapter describes the programming languages, software technologies, and hardware components used in the development of the system, highlighting the role of each in ensuring the correct operation of the application. Chapter 3: This chapter focuses on the installation and connection process of the system, code description, presentation of the project architecture, testing and evaluation of system performance, and the banknote detection time using different methods. Conclusion: The proposed system for automatic banknote recognition demonstrates that the solution can be extended and adapted to recognize other types of banknotes or similar objects, representing a solid foundation for future developments.