[論文レビュー] Novel and Automatic Parking Inventory System Based on Pattern Recognition and Directional Chain Code

Reza Azad, Majid Nazari|arXiv (Cornell University)|Jul 23, 2014

Vehicle License Plate Recognition参考文献 24被引用数 4

ひとこと要約

本論文では、パターン認識と方向チェーンコードを用いた自動駐車場台帳管理システムを提案する。リアルタイムでの車両ナンバープレート検出および文字認識が可能であり、ペルシャ語のナンバープレートにおいて、プレートの局所化で100%の正確さ、文字認識で99%の正確さを達成した。これにより、自動車の追跡、通行料金計算、障壁制御が可能になった。

ABSTRACT

The objective of this paper is to design an efficient vehicle license plate recognition System and to implement it for automatic parking inventory system. The system detects the vehicle first and then captures the image of the front view of the vehicle. Vehicle license plate is localized and characters are segmented. For finding the place of plate, a novel and real time method is expressed. A new and robust technique based on directional chain code is used for character recognition. The resulting vehicle number is then compared with the available database of all the vehicles so as to come up with information about the vehicle type and to charge entrance cost accordingly. The system is then allowed to open parking barrier for the vehicle and generate entrance cost receipt. The vehicle information (such as entrance time, date, and cost amount) is also stored in the database to maintain the record. The hardware and software integrated system is implemented and a working prototype model is developed. Under the available database, the average accuracy of locating vehicle license plate obtained 100%. Using 70% samples of character for training, we tested our scheme on whole samples and obtained 100% correct recognition rate. Further we tested our character recognition stage on Persian vehicle data set and we achieved 99% correct recognition.

研究の動機と目的

• ナンバープレート認識を用いた効率的で自動化された駐車場台帳管理システムの開発を目的とする。
• 駐車場環境におけるリアルタイムかつ正確なナンバープレート検出および認識の課題に対処することを目的とする。
• 車両識別を自動障壁制御およびコスト計算と統合することを目的とする。
• 特にラテン文字ではないスクリプト（ペルシャ語など）においても、ナンバープレートの局所化および文字認識の高精度を確保することを目的とする。
• 車両データ（入場時刻、コスト）を保存し、データベース駆動の運用を支援する実用的プロトタイプの実装を目的とする。

提案手法

• リアルタイムで車両を検出し、正面画像をキャプチャする手法を用いる。
• 捕らえた車両画像内でのナンバープレートの局所化に、新規な技術を適用する。
• 文字認識のための強固な特徴抽出法として、方向チェーンコードを採用する。
• 局所化されたナンバープレート領域から個々の文字を分離する。
• 認識された車両番号を事前に用意されたデータベースと照合し、車両タイプと入場コストを特定する。
• ハードウェアとソフトウェアのコンポONENTを統合し、駐車場の障壁制御とデジタルレシートの生成を実現する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 駐車場台帳管理システムにおいて、どのようにしてリアルタイムでのナンバープレート検出および認識を自動化できるか？
• RQ2 特にラテン文字ではないスクリプトにおいて、方向チェーンコードの文字認識効果はいかほどか？
• RQ3 実際の環境条件下でも、プレートの局所化および文字認識の両方で高い正確さを達成できるか？
• RQ4 複雑な文字形やスクリプトを持つペルシャ語のナンバープレートにおいて、このシステムはどの程度の性能を示すか？
• RQ5 障壁制御およびデータ記録を含む包括的な駐車場管理ワークフローに、信頼性を持って統合できるか？

主な発見

• テストされたデータベース条件下で、車両ナンバープレートの局所化が100%の正確さを達成した。
• 学習に70%の文字サンプルを使用した場合、全テストセットで100%の正しく認識された。
• 専用のペルシャ語ナンバープレートデータセットにおいて、文字認識の正確さは99%に達した。
• 車両識別と自動障壁制御およびレシート生成の統合に成功した。
• 動作可能なプロトタイプが開発・検証され、リアルタイム性能とデータ記録機能を示した。
• 方向チェーンコード法は、複雑または標準でない文字セットに対しても、強固で効果的な文字認識手法であることが判明した。