원문정보
초록
영어
In this study, we presented a method to recognize vehicle license plates using CNN techniques. A vehicle plate is normally used for the official identification purposes by the authorities. Most regular Optical Character Recognition (OCR) techniques perform well in recognizing printed characters on documents but cannot make out the registration number on the number plates. Besides, the existing approaches to plate number detection require that the vehicle is stationary and not in motion. To address these challenges to number plate detection we make the following contributions. We create a database of captured vehicle number plate’s images and recognize the number plate character using Convolutional Neural Networks. The results of this study can be usefully used in parking management systems and enforcement cameras.
한국어
본 연구에서는 Convolutional Neural Networks(CNNs) 기법을 이용하여 차량 번호판을 인식하는 방법을 제시 하였다. 차량 번호판은 일반적으로 차량의 공식 식별 목적으로 사용됩니다. 대부분의 일반적인 광학 문자 인식(OCR) 기술 은 문서에 인쇄된 문자를 인식하는 데는 효과적이지만 번호판의 등록 번호는 식별할 수 없다. 그리고 번호판 감지에 대한 기존 접근 방식에서는 차량이 움직이지 않고 정지해 있어야 한다. 번호판 감지에 대한 이러한 문제를 해결하기 위해 CNN 기법을 활용한 번호판 인식 기법을 제안한다. 먼저 획득된 차량 번호판 이미지의 데이터베이스를 생성하고 CNN 기법을 활용하여 자동차 번호판 문자를 인식한다. 본 연구의 결과는 주차관리 시스템과 단속 카메라 등에 유용하게 활용 될 수 있다.
목차
Abstract
1. 서론
2. 문헌 고찰
2.1 이미지 인식 방법
2.2 문자 인식 알고리즘
3. 연구 방법론
3.1 데이터 셋
3.2 CNN 아키텍처
4. 결과 및 토의
5. 결론
REFERENCES