論文の概要: YOLO and Mask R-CNN for Vehicle Number Plate Identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.13165v3
- Date: Tue, 2 Jan 2024 11:54:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-03 20:24:50.708657
- Title: YOLO and Mask R-CNN for Vehicle Number Plate Identification
- Title（参考訳）: 車両ナンバープレート識別用ヨーロ及びマスクr-cnn
- Authors: Siddharth Ganjoo
- Abstract要約: The proposed Mask R-CNN method has achieved significant progress in character recognition。
オープンデータプレート収集で提示される方法論は他の手法よりも優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: License plate scanners have grown in popularity in parking lots during the
past few years. In order to quickly identify license plates, traditional plate
recognition devices used in parking lots employ a fixed source of light and
shooting angles. For skewed angles, such as license plate images taken with
ultra-wide angle or fisheye lenses, deformation of the license plate
recognition plate can also be quite severe, impairing the ability of standard
license plate recognition systems to identify the plate. Mask RCNN gadget that
may be utilised for oblique pictures and various shooting angles. The results
of the experiments show that the suggested design will be capable of
classifying license plates with bevel angles larger than 0/60. Character
recognition using the suggested Mask R-CNN approach has advanced significantly
as well. The proposed Mask R-CNN method has also achieved significant progress
in character recognition, which is tilted more than 45 degrees as compared to
the strategy of employing the YOLOv2 model. Experiment results also suggest
that the methodology presented in the open data plate collecting is better than
other techniques (known as the AOLP dataset).
- Abstract（参考訳）: ナンバープレートスキャナーはここ数年、駐車場で人気が高まっている。
ナンバープレートを素早く識別するために、駐車場で使用される従来のプレート認識装置は、固定された光源と発射角度を用いる。
超広角レンズや魚眼レンズで撮影されたライセンスプレート画像のような歪んだ角度に対しても、ライセンスプレート認識板の変形は極めて深刻であり、標準ライセンスプレート認識システムによるプレートの識別性を損なう。
マスクのrcnnガジェットは、斜めの写真やさまざまな撮影角度に使えるかもしれない。
実験の結果,提案した設計では,0/60以上のベベル角度でナンバープレートを分類できることがわかった。
Mask R-CNNアプローチを用いた文字認識も大幅に進歩している。
提案したMask R-CNN法は, YOLOv2モデルを用いた手法と比較して45度以上傾いた文字認識にも大きな進歩をもたらした。
実験結果は、オープンデータプレート収集で提示される方法論は他の技術(AOLPデータセットとして知られる)よりも優れていることを示唆している。
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