SSD-Mobilenet과 ResNet을 이용한 모바일 기기용 자동차 번호판 인식시스템

• 영문명: Vehicle License Plate Recognition System using SSD-Mobilenet and ResNet for Mobile Device
• 발행기관: 한국스마트미디어학회
• 저자명: 김운기(Woonki Kim) Fatemeh Dehghan 조성원(Seongwon Cho)
• 간행물 정보: 『스마트미디어저널』Vol9, No.2, 92~98쪽, 전체 7쪽
• 주제분류: 공학 > 컴퓨터학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2020.06.30

국문 초록

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.

영문 초록

This paper proposes a vehicle license plate recognition system using light weight deep learning models without high-end server. The proposed license plate recognition system consists of 3 steps: [license plate detection]-[character area segmentation]-[character recognition]. SSD-Mobilenet was used for license plate detection, ResNet with localization was used for character area segmentation, ResNet was used for character recognition. Experiemnts using Samsung Galaxy S7 and LG Q9, accuracy showed 85.3% accuracy and around 1.1 second running time.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 기존 연구

Ⅲ. 제안하는 차량 번호판 인식 시스템

Ⅳ. 실험 결과

Ⅴ. 결 론

REFERENCES

키워드

자동차 번호판 인식 시스템 딥러닝 Vehicle License Plate Recognition Deep Learning SSD-Mobilenet ResNet