In this article, we research and design a new vehicle license plate recognition system in traffic management system, this new system will solve a lot of problems about vehicle. The system include two parts, "Plate Detect" and "Chars Recognize", we did pretreatment in the first part, and using our improved fusion kernel function SVM to detect the plate, and in the second part, we segmented every single char batch, and used the new deep learning model CNN model to implement recognizing alphabets and numbers, this system recognition accuracy rate will over 97%, can be a part of traffic management system in Smart City.
목차
Abstract 1. Introduction 2. Overview Method 3. The Detail Algorithm for "Plate Detect" 3.1. Pretreatment process 3.2. Train SVM Model and Recognize the License Plate 3.3. The results of "Plate Detect" 4. The Detail Algorithm for "Chars Recognize" 4.1. Segment the "License Plate" Region Batch 4.2. Recognize the "Chars" by Pre-trained CNN Model 4.3. The Results of "Chars Recognize" 5. Conclusion References
보안공학연구지원센터(IJSIP) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIP)]
설립연도
2006
분야
공학>컴퓨터학
소개
1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구
2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표
3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최
4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환
5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정
6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진
7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력
8. 보안공학에 관한 논문지 발간
9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
간행물명
International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
간기
격월간
pISSN
2005-4254
수록기간
2008~2016
십진분류
KDC 505DDC 605
이 권호 내 다른 논문 / International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition Vol.9 No.3