A method is proposed to achieve improved number plate detection for mobile devices by applying a two-step convolutional neural network (CNN) approach. Supervised CNN-verified car detection is processed first. In the second step, we apply the detected car regions to the second CNN-verifier for number plate detection. Since mobile devices are limited in computing power, we propose a fast method to detect number plates. We expect to use in the field of intelligent transportation systems (ITS).
본 논문에서는 여러 장의 후판이 포함된 영상에서 제품번호 문자열을 추출하고 문자를 분리하는 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 후판 영상은 여러 개의 후판을 포함하고 있다. 후판의 제품번호를 추출하기 위해서는 먼저 개별 후판을 분리하여야 하며, 이를 위해 후판의 직선 에지를 검출하고 군집화를 수행한다. 다음으로 분리된 개별 후판을 대상으로 배경 정보를 제거하여 후판의 제품번호 문자열을 검출한다. 후판의 배경은 철판의 어두운 부분과 제품번호를 출력하기 위한 흰색 페인트 부분으로 구성되며, 제안하는 방법에서는 두 부분을 구분하여 두 단계로 배경을 제거한다. 배경을 제거한 영상에 대해서 후판의 제품번호 문자열의 특성을 고려하여 개별 문자열을 추출한다. 다양한 후판 영상에 대해서 실험을 수행한 결과는 제안하는 알고리즘이 전체 영상에서 각각의 후판을 효과적으로 검출하고 개별 후판 영상에서 제품번호를 정확하게 추출함을 보여준다.
본 논문에서는 수리 형태론과 대칭성을 이용한 번호판 검출 방법을 제안한다. 일반적으로 번호판의 모양, 색상, 크기, 위치 등은 사람이 쉽게 인식할 수 있도록 규격화되어 있다. 특히, 번호판의 바탕과 문자의 명암은 큰 대조를 이루며 번호판을 기준으로 하여 좌우 영상은 대칭성을 갖고 있다. 먼저, 번호판 영역을 부각시키기 위해 번호판의 문자 간격 크기의 사각 형태소로 입력 영상의 열림과 붙임 영상을 구하고 두 영상의 차 영상을 얻는다. 둘째, 번호판 크기의 마스크를 사용하여 차 영상의 평균 필터링을 수행한다. 셋째, 평균 필터링 영상의 각 열의 최대값 그래프를 구한 후 대칭성을 계산한다 넷째, 평균 필터링 영상의 피크들을 찾는다. 마지막으로 그래프에서 대칭성이 가장 큰 좌표의 언저리에 번호판이 있다는 가정 하에 번호판을 검출한다. 실험은 약 1,000장의 과속 단속 영상을 대상으로 수행하였으며, 약 93%의 검출률을 보였다.
In this paper, wavelet finite element model (WFEM) updating technique is employed to detect sub-element damage in thin plate structures progressively. The procedure of WFEM-based detection method, which can detect sub-element damage gradually, is established. This method involves the optimization of an objective function that combines frequencies and modal assurance criteria (MAC). During the damage detection process, the scales of wavelet elements in the concerned regions are adaptively enhanced or reduced to remain compatible with the gradually identified damage scenarios, while the modal properties from the tests remains the same, i.e., no measurement point replacement or addition are needed. Numerical and experimental examples were conducted to examine the effectiveness of the proposed method. A scanning Doppler laser vibrometer system was employed to measure the plate mode shapes in the experimental study. The results indicate that the proposed method can detect structural damage with satisfactory accuracy by using minimal degrees-of-freedoms (DOFs) in the model and minimal updating parameters in optimization.
본 논문은 한국의 차량 번호판 인식에 효과적인 방법을 제안한다. 획득한 자동차 이미지로부터 Haar-Like Feature를 이용해 대략적인 번호판 후보 영역을 찾아낸 후, 랭크 필터를 사용하여 전처리를 하고 캐니 에지 추출 (Canny Edge Detecting) 알고리즘을 이용하여 연결된 사각형을 찾아 번호판을 추출한다. 추출된 번호판의 색상 정보를 이용하여 흰색/녹색 번호판을 구분하고, 각 번호판을 OTSU 이진화와 주변 전경 픽셀 전파 알고리즘인 CLNF (CCLUF with NFPP)을 통해 문자를 제외한 잡음을 제거하고 레이블링하여 숫자 및 문자 영역을 분리한다. 분리된 문자 영역은 메쉬 방법 및 세선화 후 X-Y 투영 방법으로 특징 벡터를 추출한다. 추출된 특징 벡터는 역전파 알고리즘을 사용하여 학습된 신경망을 이용하여 문자 인식을 수행한다. 제안된 차량 번호판 인식 알고리즘의 효과적 동작은 실험을 통해 확인하였다.
The combination of Artificial Intelligence and the Internet of Things (AIoT) has gained significant popularity. Deep neural networks (DNNs) have demonstrated remarkable success in various applications. However, deploying complex AI models on embedded boards can pose challenges due to computational limitations and model complexity. This paper presents an AIoT-based system for smart parking lots using edge devices. Our approach involves developing a detection model and a decision tree for occupancy status classification. Specifically, we utilize YOLOv5 for car license plate (LP) detection by verifying the position of the license plate within the parking space.
본 연구는 EEC 4-plate법과 그 변법 그리고 식품공전상 간이검사법으로써 어류질병의 예방 및 치료에 사용되는 28종류의 항균물질에 대한 최저 검출한계를 서로 비교하여 어체내 잔류 항균물질의 최적 간이검사법 (bioassay)으로서의 유효성을 확인하고자 하였다. 식품공전상 간이검사법은 PCs에 뛰어난 검출감도를 나타내었으며 AGs에 대하여 좋은 감도를 보였으나 TCs, MLs, NFs, QNs에 대해서는 낮은 검출감도를 나타내었다. 한편, SAs에 대하여는 대단히 저조한 감도를 보였다. EEC 4-plate변법은 TCs에 대하여 우수한 검출감도를 나타내었다. EEC 4-plate법 및 그 변법은 PCs, MLs, NFs, QNs, SAs에 대하여 상대적으로 높은 검출감도를 나타내었다. 시험법들은 모두 CMs에 대하여는 검출감도가 낮았다. 결국 EEC 4-plate 변법이 여러계열의 항균물질에 대해 검출감도가 뛰어나고 항균활성의 범위가 넓어 어체내 잔류 항균성물질을 가장 유효하게 스크리닝할 수 있는 간이검사법으로 확인되었다.
In this work, we propose a new ultrasonic damage inspection method in plate structures. The proposed method employs an OPMT(orientation-adjustable patch-type magnetostrictive transducer) in order to make the ultrasonic waves directed to a specific target point. For experiments, virtual grid points were set up at every 50 mm in an aluminum plate and two OPMTs were used for inspection. If there exists a crack in a plate, the reflected Lamb wave from the crack is measured in addition to the direct waves from the transmitting transducer to the receiving transducer.
The antibiotic residues of the urine, the liver, the lung, the kidney and the spleen in slaughtered pigs at Kyongbuk province were detected by TLC(505 kit) and EEC-4 plate method. 1. The positive rate of residual sulfamethazine which was detected by 505 kit in the urine (n=200) was 0.0%. 2. The positive rate of residual sulfamethazine which was detected by EEC-4 plate in the urine (n=126), the liver(n=98), the kidney(n=72), the spleen (n=68) and the lung(n=48) were 63%, 49%, 36%, 34% and 24%, respectively. 3. By EEC-4 plate method, the positive detection rates of the urine were 53.0% in BS(pH 6.0), 29.0% in BS(pH 7.2), 11.5% in BS(pH 8.0) and 13.0% in ML(pH 8.0) medium, that of the liver 41.5% in BS(pH 6.0), 22.0% in BS(pH 7.2), 6.5% in BS(pH 8.0) and 5.0%, in ML (pH 8.0) medium, that of the lung 21.0% in BS(pH 6.0), 9.5%, in BS(pH 7.2) and 8.5% in BS(pH 8.0) medium, and that of the kidney 31.5% in BS(pH 6.0), 14.5% in BS(pH 7.2), 20.0% in BS(pH 8.0) and 3.0% in ML(pH 8.0) medium. In the spleen, only in BS(pH 6.0) medium the positive rate was detected as 33.5 %. 4. The positive rates of samples which shown TLC-positive detected by EEC-4 plate method were 53.9% in no band, 77.8% in one band, 80.9% in two bands, 66.7% in three bands, respectively. In conclusion, the EEC-4 plate method could be applied for the detection of residual antibiotics in samples which shown as out of standard Rf values by TLC-method (SOS kit).
License plate (LP) detection is the most imperative part of an automatic LP recognition (LPR) system. Typical LPR contains two steps, namely LP detection (LPD) and character recognition. In this paper, we propose an efficient Vehicle-to-LP detection framework which combines with an adaptive GMM (Gaussian Mixture Model) and a cascade of boosted classifiers to make a faster vehicle LP detector. To develop a background model by using a GMM is possible in the circumstance of a fixed camera and extracts the motions using background subtraction. Firstly, an adaptive GMM is used to find the region of interest (ROI) on which motion detectors are running to detect the vehicle area as blobs ROIs. Secondly, a cascade of boosted classifiers is executed on the blobs ROIs to detect a LP. The experimental results on our test video with the resolution of $720{\times}576$ show that the LPD rate of the proposed system is 99.14% and the average computational time is approximately 42ms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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