1. 기존 Tesseract방식의 문제점
- 번호판의 해상도와 관계없이 글자 일부를 잘못 인식하는 등 정확성이 다소 떨어짐.
- 숫자나 문자 이외에 특수문자 또한 인식하여 추출하므로 특수문자가 여럿 섞여 정확도가 더욱 떨어짐.
2. LPR Net
참고 : https://arxiv.org/pdf/1806.10447.pdf
- NinV의 자동차 번호판 글자인식 알고리즘
- 다양한 번호판 데이터를 이용한 학습으로 번호판 글자인식에 최적화
- 번호판에서 나올 수 있는 한글만을 가지고 구분하여 정확성 향상
기존에 있는 코드에서 글자인식부분만 tesseract -> LPR Net 으로 바꾸어 진행
출처 : http://happy-car.kr/model/DetailView.asp?ShopNo=30150806&MemberNo=1000182962&OnCarNo=201830382374
'프로젝트 > 자동차번호판 인식' 카테고리의 다른 글
| 번호판 글자 인식하기 - Tesseract 사용하기 (1) | 2021.07.19 |
|---|---|
| 데이터 학습 후 차량에서 번호판 부분 추출하기 (0) | 2021.07.13 |
| Colab에서 YOLO 트레이닝하기 (0) | 2021.07.09 |
| YOLO의 기본개념과 개발환경세팅 (0) | 2021.07.08 |
| 자동차 번호판 인식시스템 목표 / 설계 (0) | 2021.07.07 |