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HenrySP

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Detección de placas en escenarios complicados

Mensaje por HenrySP » 26 Oct 2019, 01:14

A pesar de la gran cantidad de métodos comerciales y académicos para el reconocimiento automático de matrículas (ALPR), la mayoría de los enfoques existentes se centran en una región específica de matrículas (LP) (por ejemplo, europea, estadounidense, brasileña, taiwanesa, etc.), y exploran con frecuencia conjuntos de datos que contienen imágenes aproximadamente frontales.

Imagen

Este trabajo propone un sistema ALPR completo que se centra en escenarios de captura sin restricciones, donde el LP puede verse considerablemente distorsionado debido a las vistas oblicuas. La contribución principal del autor es la introducción de una nueva red neuronal convolucional (CNN) capaz de detectar y rectificar múltiples placas distorsionadas en una sola imagen, que se alimentan a un método de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para obtener el resultado final. Como contribución adicional, también presenta anotaciones manuales para un conjunto desafiante de imágenes LP de diferentes regiones y condiciones de adquisición. Sus resultados experimentales indican que el método propuesto, sin ninguna adaptación de parámetros o ajuste fino para un escenario específico, se desempeña de manera similar a los sistemas comerciales de vanguardia en escenarios tradicionales, y supera los enfoques académicos y comerciales en los desafiantes.
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