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초록

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최근 차량관련 기술의 발전은 빅데이터와 인공지능 기술을 기반으로 새로운 성능지표를 달성하고 있다. 본 연구는 License Plate Recognition을 스마트시티의 일부로서 효과적으로 구현하는데 필요한 요소기 술을 제안한다. LPR 기술은 새로운 번호판을 도입하거나 서체나 글자수 등의 포맷 변경 등 환경 변화 및 조건에 매우 민감한 문제점을 가지고 있다. 제안된 알고리즘은 언급된 문제들을 효율적으로 해결 가 능한 딥러닝 기반 LPR 기술을 소개한다. 본 연구는 (1) 차량 이미지에서 번호판을 검출하기 위해 Atte ntion Mechanism Module을 사용하여 효과적으로 인식할 수 있는 License Plate Detection 시스템 (2 ) TPS-ResNet-BiLSTM-Attn 모델을 기반으로 한 번호판 인식 기술을 제안한다. 제안된 프레임워크 는 성능평가 결과 검출율 (mAP) 97.6%, 인식률 (Accuracy) 97.3%의 인식률을 달성한다.

목차

요약
1. 서론
2. 데이터 셋
3. 방법론
3.1 Attention Mechanism을 활용한 License Plate Detection
3.2 License Plate Recognition
4. 실험 환경
4.1 License Plate Detection
4.2 License Plate Recognition
5. 실험 결과
6. 결론
Acknowledgement

저자

• 오찬미 [ 세종대학교 컴퓨터공학과 ]
• 이한성 [ 신한아이타스 경영기획부 ]
• 신지혜 [ 세종대학교 인공지능학과 ]
• 박상민 [ 세종대학교 컴퓨터공학과 ]
• 이수진 [ 세종대학교 인공지능학과 ]
• 문현준 [ 세종대학교 컴퓨터공학과 ] 교신저자

참고문헌