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This study introduces an automated system using optical character recognition (OCR) technology to identify markings on 81-mm mortars, aiming to overcome the inefficiencies and inconsistencies of expensive and time-consuming manual inspection processes. We created a measurement environment to identify the markings of 81-mm mortar shells and trained and evaluated their performance using the representative model of performance and EasyOCR framework using multilingual text detection (MLT). The model was trained using the AI-HUB dataset and self-generated data as training data, with its performance evaluated using precision, recall, and F-measures. The experimental results indicated that the EasyOCR model performed similarly to representative models. Therefore, the automated system proposed in this study can effectively identify the markings of 81-mm mortars and is expected to contribute toward improving the efficiency and reliability of the inspection and discrimination process, thus enabling efficient management and maintenance of mortars-essential for military operations.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 측정 방법
3. 모델 선정 및 데이터 전처리
4. 측정결과 및 성능평가
5. 결론
REFERENCES
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