AIでナンバープレート文字検出、形が多様でも適応
本システムの概略図
二値化した文字画像をさらに細かいサブイメージに分割し、各サブイメージの特徴を抽出する
バー制御システムのハードウェア設定とメカニズム
ナンバープレート(license plate;LP)の抽出結果
文字の隠蔽などの理由でナンバープレートが正しく抽出されない例
ナンバープレートの抽出、二値化、文字の切り出し
[論文] F. Ullah, H. Anwar, I. Shahzadi, A. U. Rehman, S. Mehmood, S. Niaz, K. M. Awan, A. Khan, D. Kwak, “Barrier Access Control Using Sensors Platform and Vehicle License Plate Characters Recognition”. Sensors 2019, 19(13), 3015 (2019). [DOI: 10.3390/s19133015 ]
3つの要点
✔️自動車のナンバープレートは画像認識の技術によって検出できるが、ナンバープレートの形状やフォントの変化に対応することは難しかった
✔️本論文では、車を撮影してナンバープレートやそこに書かれた文字を認識し、それによって車両の入場ゲートバーを制御するシステムを提唱している
✔️このシステムは、ナンバープレート抽出で98%、文字認識で93%など、非常に高い精度での認識が可能である
概説
この論文では、車両の入口に設置されているバーを制御するためのセンサープラットフォームを提案する。
このプラットフォームは、車両のナンバープレートの画像ベース認識によって自動化されている。
しかしながら、標準化されたナンバープレートが使用されない状況では、ナンバープレートの背景やフォント、変形による変化があるためこのような画像ベースの認識は困難になる。
提案された手法では、まず超音波センサーを介して接近車両を検出し、同時に、バリアと共に設置されたカメラを介してその画像をキャプチャする。
この画像からナンバープレートが自動的に抽出され、さらにナンバープレートの文字をセグメント化するために処理が行われる。
最後に、標準の光学式文字認識(OCR)パイプラインの補助も合わせてこれらの文字を認識する。
本システムの評価は、ナンバープレート抽出で98%、文字切り出しで96%、文字認識で93%の精度を示している。
著者
より良質な記事をお届けするための取材費に使います!