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이 논문의 연구 히스토리 (3)
2021
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본 논문은 고성능의 서버 없이 안드로이드 스마트폰 단독으로 동작할 수 있도록 경량화 딥러닝 모델을 사용하여 구현한 자동차 번호판 인식 시스템을 제안한다. 자동차 번호판 인식시스템은 [번호판검출]-[문자영역 분할]-[문자인식]으로 3단계의 과정으로 구성되며, 번호판검출은 SSD-Mobilenet, 문자영역 분할은 ResNet에 localization을 추가하여 사용하였고 문자인식은 ResNet을 이용하여 구현하였다. 테스트한 기기는 삼성 갤럭시 S7, LG Q9이며 정확도는 약 85.3%, 실행속도는 약 1.1초가 소요된다.
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참고문헌 (12)
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송영준 / 2006 / 자동차 번호판 인식 기술동향
M. A. Rafique / 2017 / Vehicle license plate detection using region-based convolutional neural networks / Soft Computing
R.-C. Hendry / 2019 / Automatic License Plate Recognition via sliding-window darknet-YOLO deep learning / Image and Vision Computing 87:47~56
Mohanad Hazim Nsaif Al-Mayyahi / 2018 / Vehicle Detection and License Plate Recognition System / International Journal of Engineering & Technology 7(4):3170~3174
R. G. von Gioi / 2010 / LSD : A Fast Line Segment Detector with a False Detection Control / IEEE PAMI 32(4):722~732
M. A. Rafique / 2017 / Vehicle license plate detection using region-based convolutional neural networks / Soft Computing
R.-C. Hendry / 2019 / Automatic License Plate Recognition via sliding-window darknet-YOLO deep learning / Image and Vision Computing 87:47~56
Mohanad Hazim Nsaif Al-Mayyahi / 2018 / Vehicle Detection and License Plate Recognition System / International Journal of Engineering & Technology 7(4):3170~3174
R. G. von Gioi / 2010 / LSD : A Fast Line Segment Detector with a False Detection Control / IEEE PAMI 32(4):722~732
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