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http://dx.doi.org/10.21289/KSIC.2021.24.5.555

A Study on Vehicle License Plates and Character Sorting Algorithms in YOLOv5  

Jang, Mun-Seok (Dept. of AI Electronic Engineering, Dong-Eui Institute of Technology)
Ha, Sang-Hyun (AI Grand ICT Research Center, Dong-Eui University)
Jeong, Seok-Chan (AI Grand ICT Research Center, Dept. of e-Business, Dong-Eui University)
Publication Information
Journal of the Korean Society of Industry Convergence / v.24, no.5, 2021 , pp. 555-562 More about this Journal
Abstract
In this paper, we propose a sorting method for extracting accurate license plate information, which is currently used in Korea, after detecting objects using YOLO. We propose sorting methods for the five types of vehicle license plates managed by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport by classifying the plates with the number of lines, Korean characters, and numbers. The results of experiments with 5 license plates show that the proposed algorithm identifies all license plate types and information by focusing on the object with high reliability score in the result label file presented by YOLO and deleting unnecessary object information. The proposed method will be applicable to all systems that recognize license plates.
Keywords
Vehicle License Plate; YOLO(You Only Look Once); LPR(License Plate Recognition); Character Recognition; Object Detection;
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