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자료유형
학술저널
저자정보
하종은 (서울과학기술대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제26권 제9호
발행연도
2020.9
수록면
778 - 783 (6page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2020.20.0070

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License plate detection on an image is the first necessary step for the automatic recognition of license plate. In this paper, we adopt Mask R-CNN [11] to detect a license plate on an image. It requires many training images to cope with over-fitting that occurs when training samples are smaller than numbers of parameters. In general, more than 200K images are required for the stable training, but it requires large amount of time and cost. In this paper, we present a method that uses already available open dataset. We use two open dataset of CCPD [8] and BDD [18]. CCDP dataset provides locations of four corner points on an image. But, they contain license plate of China. First, Korean license plate image is made by referencing the design rule. Then, Korea license plate image is projected onto the corresponding positions of CCPD image. Four corresponding points between Korea license plate and CCPD images is used in the computation of perspective transform. Two different types of training images from CCPD and BDD dataset are used in the training of Mask R-CNN, and they are applied to image that contains real Korea license plate. Training using composite images from CCPD shows better performance than that of BDD on the real Korea license plate image. Experimental results show the feasibility of presented approach.
#license plate #license plate detection #deep learning #convolutional neural networks

목차

Abstract
I. 서론
II. 한국 번호판 합성 이미지 생성
III. 실험 결과
IV. 결론
REFERENCES

참고문헌 (24)

참고문헌 신청
H. Li, P. Wang, and C. Shen, “Towards end-to-end car license plates detection and recognition with deep neural networks,” arXiv1709.08828, 2017. K. Simonyan and A. Zisserman, “Very deep convolutional networks for large-scale image recognition,” CoRR, vol. abs/1409.1556, 2014. S. Ren, K. He, R. Girshick, and J. Sun, “Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks,” Proceedings of Advanced Neural Information Processing Systems, 2015. google schola A. Graves, M. Liwicki, and S. Fernandez, “A novel connectionist system for unconstrained handwriting recognition,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 31, no. 5, pp. 855-868, 2009. google schola S. M. Silva and C. R. Jung, “License plate detection and recognition in unconstrained scenarios,” European Conference on Computer Vision (ECCV), 2018. google schola

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