Detection and Recognition of License Plates by Convolutional Neural Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The current advancements in machine intelligence have expedited the process of recognizing vehicles and other objects on the roads. The License Plate Recognition system (LPR) is an open challenge for many researchers to develop a reliable and accurate system for automatic license plate recognition. Several methods including Deep Learning techniques have been proposed recently for LPR, yet those methods are limited to specific regions or privately collected datasets. \nIn this thesis, we propose an end-to-end Deep Convolutional Neural Network system for license plate recognition that is not limited to a specific region or country. We apply a modified version of YOLO v2 to first recognize the vehicle and then localize the license plate. Moreover, through the convolutional procedures, we improve an Optical Character Recognition network (OCR-Net) to recognize the license plate numbers and letters. \nOur method performs well for different vehicle types such as sedans, SUVs, buses, motorbikes, and trucks. The system works reliably on images of the front and rear views of the vehicle, and it also overcomes tilted or distorted license plate images and performs adequately under various illumination conditions, and noisy backgrounds. Several experiments have been carried out on various types of images from privately collected and publicly available datasets including OPEN-ALPR (BR, EU, US) which consists of 115 Brazilian, 108 European, and 222 North American images, CENPARMI includes 440 from Chinese, US, and different provinces of Canada and UFPR-ALPR includes 4500 Brazilian license plate images; images of those datasets have several challenges: i.e. single to multiple vehicles in an image, license plates of different countries, vehicles at different distances, and images taken by several types of cameras including cellphone cameras. Our experimental results show that the proposed system achieves 98.04% accuracy on average for OPEN-ALPR dataset, 88.5% for the more challenging CENPARMI dataset and 97.42% for UFPR-ALPR dataset respectively, outperforming the state-of-the-art commercial and academics.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle