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J-GLOBAL ID：202102281983525416   整理番号：21A2711687

領域ベース畳込みニューラルネットワークと形態演算を用いた自動車両ナンバープレート抽出【JST・京大機械翻訳】

Automatic Vehicle License Plate Extraction Using Region-Based Convolutional Neural Networks and Morphological Operations

著者 (1件)： Kim JongBae (Department of Computer and Software, Sejong Cyber University, Seoul 04992, Korea)
資料名： Symmetry (Web)  (Symmetry (Web))
巻： 11  号： 7  ページ： 882  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7282A  ISSN： 2073-8994  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 候補車両ナンバープレート(VLP)領域の数と範囲は,VLP抽出の結果に対称的に影響する。したがって,VLP抽出率を改善するために,多くの候補VLP領域を選択した。しかし,処理時間が対称的に増加する問題がある。本論文では,実時間モードにおける車両ライセンスプレートの検出を可能にする方法を提案した。これを行うために,提案方法は,領域ベースの畳み込みニューラルネットワーク(R-CNN)法と形態学的操作を利用する。R-CNN法は,入力画像から多数の候補領域を選択する深層学習法であり,対象のオブジェクトが含まれるかどうかを決定するためにそれらを比較する。しかし,この方法は実時間処理に用いるとき,限界がある。したがって,提案方法におけるこの限界に対処するために,候補車両領域を選択しながら,選択範囲を入力画像における車両のサイズと位置に基づいて縮小する。したがって,処理は急速に実行できる。車両ライセンスプレートは,検出した車両領域のエッジ画素分布に基づく形態学的操作を実行することによって検出される。実験結果は,車両の検出率が実際の道路環境において約92%であり,車両免許板の検出率が約83%であることを示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 対称性 ,  加工時間 ,  *自動車 ,  *演算 ,  画素 ,  実時間処理 ,  ライセンス ,  モルフォロジー
準シソーラス用語： *ナンバープレート ,  道路環境 ,  実時間 ,  検出率 ,  深層学習 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 車両検出 ,  ナンバープレート抽出 ,  領域ベース畳込みニューラルネットワーク(R-CNN) ,  形態操作 ,  先進運転支援システム(ADAS)

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

引用文献 (27件)：

• Donald, L.F.; Maura, L.; David, M.; Eric, D.N.; John, K.P. Humans and Intelligent Vehicles: The Hope, the Help, and the Harm. IEEE Trans. Intell. Veh. 2016, 1, 56-67.
• Todd, L. Autonomous Vehicle Implementation Predictions: Implications for Transport Planning; Victoria Transport Policy Institute: Victoria, BC, Canada, 2019.
• Ryosuke, O.; Yuki, K.; Kazuaki, T. A survey of technical trend of ADAS and autonomous driving. In Proceedings of the International Symposium on VLSI Technology, Systems and Application, Hsinchu, Taiwan, 28-30 April 2014; pp. 1-4.
• Vipin, K.K.; Jordan, T.; Sudeep, P.; Thomas, B. Advanced Driver-Assistance Systems: A Path Toward Autonomous Vehicles. IEEE Consum. Electron. Mag. 2018, 7, 18-25.
• Seyed, M.I.; Hossein, N.M.; Hadi, K.; Yaser, P.F. An Adaptive Forward Collision Warning Framework Design Based on Driver Distraction. IEEE Trans. Intell. Transp. Syst. 2018, 19, 3925-3934.

タイトルに関連する用語 (4件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  形態 ,  自動車 ,  ナンバー