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세탁물 관리를 위한 문자인식 딥러닝 모델 경량화
Lightweight Deep Learning Model of Optical Character Recognition for Laundry Management 원문보기

한국산업융합학회 논문집 = Journal of the Korean Society of Industry Convergence, v.25 no.6/1, 2022년, pp.1285 - 1291  

임승진 (부산교통공사) ,  이상협 (경성대학교 전자공학과) ,  박장식 (경성대학교 전자공학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we propose a low-cost, low-power embedded environment-based deep learning lightweight model for input images to recognize laundry management codes. Laundry franchise companies mainly use barcode recognition-based systems to record laundry consignee information and laundry information ...

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참고문헌 (9)

  1. Jeong P.S., Cho Y.H., "User Authentication System using OCR," Journal of the Korea Convergence Society, vol. 9, no. 9, pp. 15-22, (2018). 

  2. Min K.H., Lee A.R., Kim K.S., Kim J.E., Gang H.S., Lee G.H., "Recent Trends in Deep Learning-Based Optical Character Recognition," Electronics and Telecommunications Trends, vol. 37, no. 5, pp. 22-32, (2022). 

  3. Hwang S.M., Yeom H.G., "An Implementation of a System for Video Translation on Window Platform Using OCR ," Journal of The Korea Internet of Things Society, vol. 5, no. 2, pp. 15-20, (2019). 

  4. Tafti A.P., Baghaie A., Assefi M., Arabnia H.R., Yu Z., Peissig, P.L., "OCR as a Service: An Experimental Evaluation of Google Docs OCR, Tesseract, ABBYY FineReader, and Transym," ISVC, pp. 735-746, (2016). 

  5. Min G.H., Lee A.R.,, Kang H.S., "A Study on preprocessing for AI based Chinese character segmentation in historical documents," Proceedings of Symposium of the Korean Institute of communications and Information Sciences, pp. 597-598, (2021). 

  6. Xie X., Cheng G., Wang J., Yao X., Han J., "Oriented R-CNN for Object Detection," Computer Vision and Pattern Recognition, (2021). 

  7. Sun P., Zhang R., Jiang Y., Kong Tao., Xu C., Zhan W., Tomizuka M., Li L., Yuan Z., Wang C., Luo Ping., "Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals," Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition, (2020). 

  8. Jiang P., Ergu D., Liu F., Cai Y., Ma, B., "A Review of Yolo algorithm developments.," Procedia Computer Science, vol. 199, pp. 1066-1073, (2022). 

  9. WANG C.Y., BOCHKOVSKIY A. LIAO H.Y., "YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors," arXiv preprint arXiv:2207.02696, (2022). 

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