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저자정보
이재현 (서울과학기술대학교) 조성만 (서울과학기술대학교) 이승주 (서울과학기술대학교) 김청화 (서울과학기술대학교) 박구만 (서울과학기술대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제57권 제1호(통권 제506호)
발행연도
2020.1
수록면
107 - 115 (9page)
DOI
10.5573/ieie.2020.57.1.107

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2020

인조 데이터를 활용한 딥러닝 기반의 차량 번호판 인식에 관한 연구
이재현 미디어IT공학과 2020.01 학위논문
인조 데이터를 활용한 차량 번호판 인식 시스템
이재현 ,  조성만 ,  이승주 외 2명 전자공학회논문지 2020.01 학술저널

2019

인조 번호판 데이터를 활용한 YOLO v3 기반 번호판 인식 시스템 구현
이재현 ,  조성만 ,  김청화 외 1명 대한전자공학회 학술대회 2019.06 학술대회자료

초록· 키워드

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딥러닝 분야에서 학습 데이터는 네트워크의 성능을 결정하고 다양하고 많은 양의 학습 데이터로부터 네트워크의 성능을 높일 수 있다. 그러나 학습 데이터 수집과 라벨링 작업은 상당히 많은 시간과 인력이 필요하다. 마찬가지로 딥러닝 기반의 차량번호판 문자 인식을 위해 다양한 종류의 차량 번호판 데이터와 문자 라벨링 작업이 필요하다. 본 논문에서는 실제 번호판 데이터 수집과 라벨링 작업에 많은 시간이 소요되는 문제를 해결하기 위해 인조 번호판 데이터 생성 프로그램을 개발하였다. 제안하는 차량 번호판 인식 시스템은 드론 환경에서 촬영한 영상이기 때문에 차량 번호판 문자 인식이 어려운 조건이다. 불리한 환경에서 차량 번호판 문자를 인식하기 위해 인조 번호판에 크기 변환, 밝기 변환, 회전, 배경 추가, 잡음 및 블러 추가 등과 같은 방법을 적용하여 열악한 환경의 학습 데이터를 생성하였다. 인조 번호판 데이터의 학습 결과를 평가하기 위해 자체적으로 실제 차량 번호판 사진 1,000장을 수집하여 테스트셋을 구성하였다. 결과적으로 실제 번호판 데이터 없이 1.5M개의 인조번호판 데이터를 사용하여 전체 문자 인식 정확도 85%, 개별 문자 인식 정확도 94%를 기록하였다. 이후 후처리 알고리즘을 통해 88, 96% 정확도를 기록하였다.
#YOLO #LPR(License Plate Recognition) #Synthetic Data #Object Detection

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 인조 번호판 데이터 생성
Ⅳ. 차량 번호판 인시 시스템
Ⅴ. 실험
Ⅵ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (24)

참고문헌 신청
L. Deng / 2012 / The Mnist Database of Handwritten Digit Images for Machine Learning Research / Signal Processing Magazine 29(6):141~142 google schola A. Krizhevsky / 2009 / Learning multiple layers of features from tiny images google schola O. Russakovsky / 2014 / Imagenet large scale visual recognition challenge / arXiv:1409.0575 google schola T. -Y. Lin / 2014 / Microsoft COCO: Common objects in context / ECCV google schola Rayson Laroca / 2018 / A Robust Real-Time Automatic License Plate Recognition Based on the YOLO Detector / arXiv:1802.09567v6 google schola

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