Bengali License Plate Recognition: Unveiling Clarity with CNN and GFP-GAN

要約

Automated License Plate Recognition (ALPR) は、画像処理とコンピューター ビジョン技術を使用して、車両のナンバー プレートからデータを自動的に読み取り、抽出するシステムです。
LPR の目標は、照明が不十分、プレートが傾いて隠れている、プレートのフォントやレイアウトが異なるなどの困難な条件下でも、ナンバー プレート番号を正確かつ迅速に識別して読み取ることです。
提案された方法は、ベンガル語の低解像度のぼやけたナンバー プレートを処理し、プレートの文字を識別することから構成されます。
このプロセスには、GFPGAN を使用した画像復元、コントラストの最大化、膨張などの形態学的画像処理、特徴抽出、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を使用した文字のセグメンテーションと認識が含まれます。
このプロジェクトのために、ベンガル語の数字と文字の 1,292 枚の画像のデータセットが準備されました。

要約(オリジナル)

Automated License Plate Recognition(ALPR) is a system that automatically reads and extracts data from vehicle license plates using image processing and computer vision techniques. The Goal of LPR is to identify and read the license plate number accurately and quickly, even under challenging, conditions such as poor lighting, angled or obscured plates, and different plate fonts and layouts. The proposed method consists of processing the Bengali low-resolution blurred license plates and identifying the plate’s characters. The processes include image restoration using GFPGAN, Maximizing contrast, Morphological image processing like dilation, feature extraction and Using Convolutional Neural Networks (CNN), character segmentation and recognition are accomplished. A dataset of 1292 images of Bengali digits and characters was prepared for this project.

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