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SSD-Mobilenet과 ResNet을 이용한 모바일 기기용 자동차 번호판 인식시스템
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| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 김운기 | - |
| dc.contributor.author | 조성원 | - |
| dc.contributor.author | Fatemeh Dehghan | - |
| dc.date.available | 2021-03-17T07:06:15Z | - |
| dc.date.created | 2021-02-26 | - |
| dc.date.issued | 2020 | - |
| dc.identifier.issn | 2287-1322 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hongik/handle/2020.sw.hongik/12304 | - |
| dc.description.abstract | 본 논문은 고성능의 서버 없이 안드로이드 스마트폰 단독으로 동작할 수 있도록 경량화 딥러닝 모델을 사용하여 구현한 자동차 번호판 인식 시스템을 제안한다. 자동차 번호판 인식시스템은 [번호판검출]-[문자영역 분할]-[문자인식]으로 3단계의 과정으로 구성되며, 번호판검출은 SSD-Mobilenet, 문자영역 분할은 ResNet에 localization을 추가하여 사용하였고 문자인식은 ResNet을 이용하여 구현하였다. 테스트한 기기는 삼성 갤럭시 S7, LG Q9이며 정확도는 약 85.3%, 실행속도는 약 1.1초가 소요된다. | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | ko | - |
| dc.publisher | (사)한국스마트미디어학회 | - |
| dc.title | SSD-Mobilenet과 ResNet을 이용한 모바일 기기용 자동차 번호판 인식시스템 | - |
| dc.title.alternative | Vehicle License Plate Recognition System using SSD-Mobilenet and ResNet for Mobile Device | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | 조성원 | - |
| dc.identifier.doi | 10.30693/smj.2020.9.2.92 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 스마트미디어저널, v.9, no.2, pp.92 - 98 | - |
| dc.relation.isPartOf | 스마트미디어저널 | - |
| dc.citation.title | 스마트미디어저널 | - |
| dc.citation.volume | 9 | - |
| dc.citation.number | 2 | - |
| dc.citation.startPage | 92 | - |
| dc.citation.endPage | 98 | - |
| dc.type.rims | ART | - |
| dc.identifier.kciid | ART002595910 | - |
| dc.description.journalClass | 2 | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Vehicle License Plate Recognition | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Deep Learning | - |
| dc.subject.keywordAuthor | SSD-Mobilenet | - |
| dc.subject.keywordAuthor | ResNet | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 자동차 번호판 인식 시스템 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 딥러닝 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | SSD-Mobilenet | - |
| dc.subject.keywordAuthor | ResNet | - |
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- Cho, Seong won
- Engineering (Electronic & Electrical Engineering)