딥러닝과 의미론적 영상분할을 이용한 자동차 번호판의 숫자 및 문자영역 검출

이정환

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이정환 (안동대학교)

저널정보: 한국융합학회 한국융합학회논문지 한국융합학회논문지 제12권 제1호

발행연도: 2021.1

수록면: 29 - 35 (7page)

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자동차 번호판 인식은 지능형 교통시스템에서 핵심적인 역할을 담당한다. 따라서 효율적으로 자동차 번호판의 숫자 및 문자영역을 검출하는 것은 매우 중요한 과정이다. 본 연구에서는 딥러닝과 의미론적 영상분할 알고리즘을 적용하여 효과적으로 자동차 번호판의 번호영역을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화소 투영과 같은 전처리과정 없이 번호판 영상에서 바로 숫자 및 문자영역을 검출하는 알고리즘이다. 번호판 영상은 도로 위에 설치된 고정 카메라로부터 획득한 영상으로 날씨 및 조명변화 등을 모두 포함한 다양한 실제 상황에서 촬영된 것을 사용하였다. 입력 영상은 색상변화를 줄이기 위해 정규화하고 실험에 사용된 딥러닝 신경망 모델은 Vgg16, Vgg19, ResNet18 및 ResNet50이다. 제안방법의 성능을 검토하기 위해 번호판 영상 500장으로 실험하였다. 학습을 위해 300장을 할당하였으며 테스트용으로 200장을 사용하였다. 컴퓨터모의 실험결과 ResNet50을 사용할 때 가장 우수하였으며 95.77% 정확도를 얻었다.

#딥러닝 #합성곱 신경망(CNN) #의미론적 분할 #자동차 번호판 #영상분할 및 인식

참고문헌 (16)

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S. An / 2011 / A Survey of Intelligent Transportation Systems / Third International Conference on Computational Intelligence, Communication Systems and Networks :332~337

Mahmood Ashoori Lalimi / 2013 / A vehicle license plate detection method using region and edge based methods / Computers & Electrical Engineering 39(3):834~845

고미애 / 2005 / Effective license plate character recognition based on geometric invariant features

H. Bai / 2004 / A Hybrid License Plate Extraction Method Based on Edge Statistics and Morphology / Proceedings of the 17th International Conference on Pattern Recognition :831~834

Jürgen Schmidhuber / 2015 / Deep learning in neural networks: An overview / Neural Networks 61:85~117

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