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SSD-Mobilenet과 ResNet을 이용한 모바일 기기용 자동차 번호판 인식시스템
Vehicle License Plate Recognition System using SSD-Mobilenet and ResNet for Mobile Device 원문보기

스마트미디어저널 = Smart media journal, v.9 no.2, 2020년, pp.92 - 98  

김운기 (홍익대학교 대학원 전자전기공학과) ,  (홍익대학교 대학원 전자전기공학과) ,  조성원 (홍익대학교 전자전기공학부)

초록
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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.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

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 f...

주제어

#자동차 번호판 인식 시스템   #딥러닝  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는, 안드로이드 기반 스마트 모바일 기기 자체에서 동작이 가능하도록 경량화된 딥러닝 모델을 이용하여 구현된 자동차 번호판 인식 시스템을 제안한다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
Mobilenet는 어떤 네트워크인가? SSD는 convolution과 pooling레이어에서 가지는 기하학적인 위치정보를 이용하여 특징을 추출하여 앵커를 통해 임의의 위치 및 임의의 크기의 물체를 검출할 수 있도록 하는 네트워크 구성 방식이며, Mobilenet은 depthwise convolution과 pointwise convolution을 이용하여 기존의 convolution보다커널 크기 만큼 연산량을 줄인 네트워크이다[8-9].
딥러닝 서버와의 통신을 이용해 LPR을 구현하는 경우의 단점은 무엇인가? 딥러닝 서버와의 통신을 이용해 LPR을 구현하는 경우 학습할 데이터의 양이 충분하다면 여러 차량의 다양한 번호판에 대해서 검출할 수 있으나 기기 측에서는 통신에 사용되는 데이터 비용이, 서버 측에서는 요청량이 과다하게 되는 경우 부하가 확대되는 문제점이 있다.
차량 번호판 인식을 위해서는 3단계 작업이 필요한데, 그것은 무엇인가? 차량 번호판 인식을 위해서는 다음과 같은 3단계 작업이 필요 하다. 먼저 이미지 내에서 자동차 번호판의 위치를 검출한 다음, 각 글자에 해당하는 문자영역을 분할 한 후, 각 문자가 무엇이었는지 인식하는 과정을 거친다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (12)

  1. 송영준, 안재형, 김남, "자동차 번호판 인식 기술동향," 정보통신연구진흥원 학술정보(IITA), 2006 

  2. M. A. Rafique, W. Pedrycz, and M. Jeon, "Vehicle license plate detection using region-based convolutional neural networks," Soft Computing, June 2017. 

  3. R.-C. Hendry, Rung-Ching Chen,"Automatic License Plate Recognition via sliding-window darknet-YOLO deep learning," Image and Vision Computing, vol. 87, pp. 47-56, July 2019. 

    상세보기 crossref

  4. Mohanad Hazim Nsaif Al-Mayyahi, Nawaf Hazim Barnouti, and Mohammed Abomaali,"Vehicle Detection and License Plate Recognition System," International Journal of Engineering & Technology, vol. 7, no. 4, pp. 3170-3174, 2018. 

  5. R. G. von Gioi, et al, "LSD:A Fast Line Segment Detector with a False Detection Control," IEEE PAMI , vol. 32, no. 4, pp. 722-732, Apr. 2010. 

    상세보기 crossref

  6. 응웬탄빈, 정선태, "주변 전경 픽셀 전파 알고리즘기반 실시간 이동 객체 검출," 전자공학회논문지, 제41권, 2004년 1월 

  7. K. He, G. Gkioxari, P. Dollar and R. Girshick, "Mask R-CNN," 2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), Venice, pp. 2980-2988, 2017. 

  8. Liu, Wei, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Christian Szegedy, Scott E. Reed, Cheng-Yang Fu and Alexander C. Berg, "SSD: Single Shot MultiBox Detector," ECCV (2016). 

  9. Howard, Andrew G., Menglong Zhu, Bo Chen, Dmitry Kalenichenko, Weijun Wang, Tobias Weyand, Marco Andreetto and Hartwig Adam, "MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications," ArXiv abs/1704.04861 (2017). 

  10. K. He, X. Zhang, S. Ren and J. Sun, "Deep Residual Learning for Image Recognition," 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Las Vegas, NV, pp. 770-778, 2016. 

  11. 연우, "딥러닝(DBN) 기반 임베디드 차량 번호판인식 시스템에 관한 연구", 홍익대학교 석사학위논문, 2017 

  12. Redmon, Joseph et al., "You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection," 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 779-788, 2016. 

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