論文の概要: Open data for Moroccan license plates for OCR applications : data collection, labeling, and model construction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.08244v1
• Date: Fri, 16 Apr 2021 17:26:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-19 14:46:18.334480
• Title: Open data for Moroccan license plates for OCR applications : data collection, labeling, and model construction
• Title（参考訳）: ocrアプリケーションのためのモロッコライセンスプレートのオープンデータ : データ収集、ラベリング、モデル構築
• Authors: Abdelkrim Alahyane and Mohamed El Fakir and Saad Benjelloun and Ikram Chairi
• Abstract要約: モロッコで撮影された循環プレートのラベル付きオープンデータセットを,車,トラック,オートバイなどさまざまな種類の車両について紹介する。 このデータは手動で収集され、705のユニークで異なる画像で構成されている。 データは、データ拡張技術を使用して、さまざまなマシンの傾きとAIアプリケーション用の数千の画像を備えたトレーニングセットを作成することができます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Significant number of researches have been developed recently around intelligent system for traffic management, especially, OCR based license plate recognition, as it is considered as a main step for any automatic traffic management system. Good quality data sets are increasingly needed and produced by the research community to improve the performance of those algorithms. Furthermore, a special need of data is noted for countries having special characters on their licence plates, like Morocco, where Arabic Alphabet is used. In this work, we present a labeled open data set of circulation plates taken in Morocco, for different type of vehicles, namely cars, trucks and motorcycles. This data was collected manually and consists of 705 unique and different images. Furthermore this data was labeled for plate segmentation and for matriculation number OCR. Also, As we show in this paper, the data can be enriched using data augmentation techniques to create training sets with few thousands of images for different machine leaning and AI applications. We present and compare a set of models built on this data. Also, we publish this data as an open access data to encourage innovation and applications in the field of OCR and image processing for traffic control and other applications for transportation and heterogeneous vehicle management.
• Abstract（参考訳）: 近年,交通管理のためのインテリジェントシステム,特にOCRベースのナンバープレート認識に関する重要な研究が数多く行われている。 良質なデータセットは、これらのアルゴリズムの性能を改善するために、研究コミュニティによってますます必要とされています。 さらに、アラビア語アルファベットを使用するモロッコなど、ライセンスプレートに特別な文字を持つ国では、特別なデータの必要性が指摘されている。 本研究では,モロッコで撮影された循環プレートのラベル付きオープンデータセットを,車,トラック,オートバイなどさまざまな種類の車両について紹介する。 このデータは手動で収集され、705のユニークで異なる画像で構成されている。 さらに、このデータは、プレートセグメンテーションと成熟数OCRにラベル付けされた。 また、本論文で示すように、データ拡張技術を用いて、異なるマシン傾きやaiアプリケーションのための数千の画像を含むトレーニングセットを作成することができる。 このデータに基づいて構築されたモデルセットを提示し,比較する。 また,このデータをオープンアクセスデータとして公開し,交通制御や交通・異種車両管理等におけるocrや画像処理の分野におけるイノベーションと応用を促進する。

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