Efficient Video-Based ALPR System Using YOLO and Visual Rhythm

要約

自動ナンバー プレート認識 (ALPR) には、画像またはビデオ キャプチャから車両のナンバー プレート情報を抽出することが含まれます。
これらのシステムは、低コストの監視カメラの普及とディープラーニングの進歩により人気が高まっています。
通常、ビデオベースの ALPR システムは、複数のフレームを利用して車両を検出し、ナンバー プレートを認識します。
したがって、我々は、光学式文字認識 (OCR) モデルを使用して、車両ごとに 1 つのフレームを正確に抽出し、この単一の画像からナンバー プレートの文字を認識できるシステムを提案します。
初期の実験では、この方法論が実行可能であることが示されています。

要約(オリジナル)

Automatic License Plate Recognition (ALPR) involves extracting vehicle license plate information from image or a video capture. These systems have gained popularity due to the wide availability of low-cost surveillance cameras and advances in Deep Learning. Typically, video-based ALPR systems rely on multiple frames to detect the vehicle and recognize the license plates. Therefore, we propose a system capable of extracting exactly one frame per vehicle and recognizing its license plate characters from this singular image using an Optical Character Recognition (OCR) model. Early experiments show that this methodology is viable.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google