Automated Vin Identification Approach With Computer Vision For Vehicle Recognition - Antunes, Lucas Buligon; Schneider, Guilherme Loan; Wiese, Igor; Naves, Thiago França; Soares, Anderson (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2025)
Impulsionado pela necessidade de combater fraudes veiculares, que ultrapassaram R$ 504 milhões no primeiro semestre de 2024 no Brasil, este trabalho apresenta um sistema automatizado de visão computacional para a detecção e o reconhecimento de números de chassi. A solução é estruturada em uma pipeline de cinco etapas, que abrange desde a localização da região de interesse com Caixas Delimitadoras Orientadas (OBB) e a correção de sua orientação, até o reconhecimento óptico de caracteres (OCR) e um refinamento final via pós-processamento com regras de negócios. A principal contribuição reside na demonstração de que o enriquecimento do treinamento com dados sintéticos é crucial para a robustez do sistema em cenários reais, permitindo que a pipeline alcance 96% de acurácia na leitura completa do chassi. Futuras melhorias se concentrarão na otimização da acurácia para uma leitura perfeita e na exploração de arquiteturas end-to-end para simplificar a solução e analisar seu desempenho computacional em tempo real.