가상 데이터를 활용한 번호판 문자 인식 및 차종 인식 시스템 제안

이승주; 박구만

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이승주 (서울과학기술대학교) 박구만 (서울과학기술대학교)

저널정보: 한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제25권 제5호

발행연도: 2020.9

수록면: 776 - 788 (13page)

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본 논문에서는 딥러닝을 이용한 차종 인식과 자동차 번호판 문자 인식 시스템을 제안한다. 기존 시스템에서는 영상처리를 통한 번호판 영역 추출과 DNN을 이용한 문자 인식 방법을 사용하였다. 이러한 시스템은 환경이 변화되면 인식률이 하락되는 문제가 있다. 따라서, 제안하는 시스템은 실시간 검출과 환경 변화에 따른 정확도 하락에 초점을 맞춰 1-stage 객체 검출 방법인 YOLO v3를 사용하였으며, RGB 카메라 한 대로 실시간 차종 및 번호판 문자 인식이 가능하다. 학습데이터는 차종 인식과 자동차 번호판 영역 검출의 경우 실제 데이터를 사용하며, 자동차 번호판 문자 인식의 경우 가상 데이터만을 사용하였다. 각 모듈별 정확도는 차종 검출은 96.39%, 번호판 검출은 99.94%, 번호판 검출은 79.06%를 기록하였다. 이외에도 YOLO v3의 경량화 네트워크인 YOLO v3 tiny를 이용하여 정확도를 측정하였다.

#YOLO #Synthetic Data Generation #Object Detection #Text Recognition

참고문헌 (17)

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Jung-Hwan Kim, Joonhong Lim, “License Plate Detection and Recognition Algorithm using Deep Learning,” Journal of IKEEE, 2019, 23.2: 642-651, http://dx.doi.org/10.7471/ikeee.2019.23.2.642

Xuan-Truong Dang, Eung-Tae Kim, “Robust Motorbike License Plate Detection and Recognition using Image Warping based on YOLOv2,” JOURNAL OF BROADCAST ENGINEERING, 2019, 24.5: 713-725, https://doi.org/10.5909/JBE.2019.24.5.713

REDMON, Joseph; FARHADI, Ali, “Yolov3: An incremental improvement,” arXiv preprint arXiv:1804.02767, 2018. GIRSHICK, Ross, et al, “Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation,” Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp. 580-587, 2014.

GIRSHICK, Ross, “Fast r-cnn,” Proceedings of the IEEE international conference on computer vision, pp. 1440-1448, 2015.

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