論文の概要: An Automated Approach for the Recognition of Bengali License Plates
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.00906v1
- Date: Wed, 1 Sep 2021 17:31:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-04 06:56:24.603464
- Title: An Automated Approach for the Recognition of Bengali License Plates
- Title(参考訳): ベンガルナンバープレートの自動認識手法
- Authors: Md Abdullah Al Nasim, Atiqul Islam Chowdhury, Jannatun Naeem Muna,
Faisal Muhammad Shah
- Abstract要約: 本研究では,ライセンスプレートを文字で検出するハイブリッド手法を提案する。
撮影画像はバングラデシュの車両の認識手順に利用した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Automatic Number Plate Recognition (ALPR) is a system for automatically
identifying the license plates of any vehicle. This process is important for
tracking, ticketing, and any billing system, among other things. With the use
of information and communication technology (ICT), all systems are being
automated, including the vehicle tracking system. This study proposes a hybrid
method for detecting license plates using characters from them. Our captured
image information was used for the recognition procedure in Bangladeshi
vehicles, which is the topic of this study. Here, for license plate detection,
the YOLO model was used where 81% was correctly predicted. And then, for
license plate segmentation, Otsu's Thresholding was used and eventually, for
character recognition, the CNN model was applied. This model will allow the
vehicle's automated license plate detection system to avoid any misuse.
- Abstract(参考訳): 自動ナンバープレート認識(ALPR)は、車両のナンバープレートを自動的に識別するシステムである。
このプロセスは、トラッキング、チケット、その他の請求システムなどにとって重要です。
情報通信技術(ICT)を利用することで、車両追跡システムを含む全てのシステムが自動化されている。
本研究では,ライセンスプレートを文字で検出するハイブリッド手法を提案する。
本研究は,バングラデシュの車両の認識手順において,撮影した画像情報を用いて行った。
ここでは、ライセンスプレート検出のために、YOLOモデルは81%の精度で予測された。
その後、ナンバープレートのセグメンテーションには大津のスレッショニングが使われ、文字認識にはCNNモデルが採用された。
このモデルでは、車両の自動ナンバープレート検出システムが誤用を避けることができる。
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