Abstract-Automatic License Plate Recognition (ALPR) har varit ett frekvent ämne för forskning på grund av många praktiska tillämpningar. Många av de nuvarande lösningarna är dock fortfarande inte robusta i verkliga situationer, ofta beroende på många begränsningar. Detta papper presenterar ett robust och effektivt ALPR-system baserat på den toppmoderna YOLO-objektdetektorn. De konvolutionella neurala nätverken (CNN) tränas och finjusteras för varje ALPR-steg så att de är robusta under olika förhållanden (t.ex. variationer i kamera, belysning och bakgrund). Speciellt för karaktär segmentering och igenkänning, vi utformar en två-stegs strategi med hjälp av enkla data förstärkning tricks såsom inverterade licensplattor (LP) och flipade tecken. Den resulterande ALPR-metoden gav imponerande resultat i två datauppsättningar. För det första, i SSIG-datasetet, bestående av 2 000 bilder från 101 fordonsvideor, uppnådde vårt system en igenkänningsgrad på 93,53% och 47 Frames Per Second (FPS), som presterade bättre än både Sighthound och OpenALPR kommersiella system (89,80% respektive 93,03%) och betydligt bättre resultat än tidigare (81,80%). För det andra, med sikte på ett mer realistiskt scenario, introducerar vi en större offentlig datauppsättning 1, kallad UFPR-ALPR dataset, utformad för ALPR. Detta dataset innehåller 150 videor och 4 500 bilder tagna när både kamera och fordon rör sig och innehåller också olika typer av fordon (bilar, motorcyklar, bussar och lastbilar). I vårt föreslagna dataset uppnådde testversionerna av kommersiella system en igenkänningsgrad under 70 %. Å andra sidan fungerade vårt system bättre, med en igenkänningsgrad på 78,33 % och 35 FPS.
Ett andra bidrag från REF-artikeln är införandet av en ny uppsättning för registrering av registreringsskyltar, UFPR-ALPR, som består av 150 videor som innehåller verkliga trafikscenarier för bilar, lastbilar, bussar och motorcyklar.
A Robust Real-Time Automatic License Plate Recognition Based on the YOLO Detector
{'venue': '2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'journal': '2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}