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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.1
- 수록면
- 93 - 101 (9page)
이용수
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본 논문에서는 실제 도로의 다양한 상황에서도 차량 번호판을 정확하게 탐지하기 위해 차량 번호판의 후보 지역을 공간 집중 영역으로 사용하는 차량 번호판 탐지 모델을 제안하였다. 먼저, 기존의 WPOD-NET이 전처리 과정에서 검출된 차량 영역을 이용하기 때문에 넓은 탐지 후보 영역으로 인해 불필요한 노이즈가 포함되어 탐지 정확도가 낮아짐을 확인하였다. 이를 개선하기 위해 차량 번호판의 후보 지역을 공간 집중 영역으로 사용하는 차량 번호판 탐지 모델을 제안하였고, 제안한 방법이 기존 WPOD-NET보다 탐지 정확도를 어느 정도 개선하는지 분석하기 위해 GT 데이터를 기반으로 최적의 공간 집중 영역을 설정한 경우와 함께 탐지 정확도를 비교하였다. 실험에 따르면 제안된 모델이 기존 WPOD-NET에 비해 타이트한 탐지 후보 영역을 갖기 때문에 약 20% 더 높은 탐지 정확도를 보임을 확인하였다.
목차
Abstract
요약
I. Introduction
II. Related Works
III. The Proposed Scheme
IV. Experiments
V. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
K. M. Sajjad / 2010 / Automatic License Plate Recognition using Python and OpenCV
Shan Du / 2013 / Automatic License Plate Recognition (ALPR): A State-of-the-Art Review / IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 23(2):311~325
B. Li / 2012 / A vehicle license plate recognition system based on analysis of maximally stable extremal regions / Proceedings of 9th IEEE International Conference on Networking, Sensing and Control :399~404
Hendry / 2019 / Automatic License Plate Recognition via sliding-window darknet-YOLO deep learning / Image and Vision Computing 87:47~56
R. Laroca / 2018 / A robust real-time automatic license plate recognition based on the Yolo detector / 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) :1~10
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B. Li / 2012 / A vehicle license plate recognition system based on analysis of maximally stable extremal regions / Proceedings of 9th IEEE International Conference on Networking, Sensing and Control :399~404
Hendry / 2019 / Automatic License Plate Recognition via sliding-window darknet-YOLO deep learning / Image and Vision Computing 87:47~56
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