形が違っても「ナンバープレートの文字」を正確に検出(AI×自動車)【論文】

   

ナンバープレート検出は喫緊の課題

モールなどの施設内で自動車事故を起こしても逃げてしまったり、犯罪のために車でアクセスした犯罪者たちを追跡するにはナンバーを検出する必要がある。しかし車のナンバーはプレートを改造されていたりなどして読み取れないことがある。

公共の安全のために規則を守る者ばかりであれば悲劇は起こらないが、実際問題抜け道は存在するし、対策は事前にとっておく必要がある。

パキスタンのFarman Ullahら研究者は、ナンバープレートを読み取るシステムの精度やコストに課題を感じ、超音波センサーと画像認識技術を組み合わせた新しい機構の開発を試みた。結果、計算時間が短く電力消費の少ないシステム設計を達成できた。
またそれが車両の進入ゲートと連動するような工夫を施した。

自動車事故セキュリティに革新を

Farman Ullahらの研究のポイントは以下の通りだ。

ミッション・手法・結果

✔️ミッション
ナンバープレートの形状やフォントの変化に対応する画像認識システムを構築する

✔️解決手法
超音波センサー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

✔️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。

既存の画像認識技術では、フォントや形状が標準状態ではないナンバーはうまく読み取ることができない。

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。

研究者らは、画像認識を実装したセンサープラットフォームを設計することにした。

バー制御システムのハードウェア設定とメカニズム。

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。
今回の新しいアイデアでは、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。

ナンバープレート(license plate;LP)の抽出結果。

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。

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。

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%の精度を示した

ナンバープレートの抽出、二値化、文字の切り出し。

このようなテクノロジーによってモビリティと個人の情報が一体化すれば、公共の安全はより確保されるだろう。

この記事で取り扱った論文: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”. Sensors19(13), 3015 (2019). DOI

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