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J-GLOBAL ID：202102240098939207   整理番号：21A1243202

CNNネットワークに基づくオクルージョンナンバープレート認識【JST・京大機械翻訳】

License Plate Recognition with Partial Occlusion Based on CNN

著者 (6件)： Liu Jingyu (江西理工大学建筑与測絵工程学院,江西gan州 341000) ,  Liu Deer (江西理工大学建筑与測絵工程学院,江西gan州 341000) ,  Yang Peng (江西理工大学建筑与測絵工程学院,江西gan州 341000) ,  Chen Zenghui (江西理工大学建筑与測絵工程学院,江西gan州 341000) ,  Zou Jiwei (江西理工大学建筑与測絵工程学院,江西gan州 341000) ,  Ji Weizhen (江西理工大学建筑与測絵工程学院,江西gan州 341000)
資料名： Cekong Jishu  (Cekong Jishu)
巻： 40  号： 2  ページ： 53-57,63  発行年： 2021年 
JST資料番号： C2879A  ISSN： 1000-8829  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： オクルージョンのあるナンバープレートの認識精度を改善するために,データ駆動に基づき,腐食,膨張,回転などの形態的アルゴリズムを採用して,標準化文字を自動処理し,そして,ガウスノイズを適応的に追加して,一般的な無遮蔽標準のナンバープレート文字サンプルに代わった。画像エッジ検出とHSV(Hue、SaturationandValue)モデルを結合して、ナンバープレートに対して正確な定位を実現し、ホフエッジ検出を用いて、傾斜したナンバープレートに対してアフィン補正を行い、ナンバープレートサイズを標準化して、ナンバープレートに対して規定比例の文字分割を行った。これに基づいて、畳込みニューラルネットワーク(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)を用いて、サンプルデータベースを訓練し、ナンバープレートの内容を識別した。実験結果は,この方式がオクルージョンを持つナンバープレートに対して良好な認識効果を持ち,漢字の認識精度がアルファベットおよびデジタルよりもわずかに高いことを示した。異なるネットワークと無遮蔽サンプルデータベースの識別効果の比較により、このサンプルライブラリの全体識別精度は明らかに向上し、ある程度の応用価値があることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  漢字 ,  データベース ,  *ネットワーク ,  標準化 ,  Gauss雑音 ,  ディジタル方式 ,  エッジ検出 ,  *オクルージョン
準シソーラス用語： *ナンバープレート ,  認識精度 ,  自動処理 ,  データ駆動 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (1件)： CNN