本研究は、車両ナンバープレートの自動検出(ALPR)に関する課題に取り組んでいる。従来のALPRシステムは、幾何学的な境界ボックスを使用したワンショット学習モデルに依存しており、性能が限定的であった。また、中央サーバーへの連続的なビデオデータ送信は、ネットワークおよび複雑性の問題を引き起こしていた。
そこで本研究では、Federated Learning(FL)を活用したU-Netベースの車両ナンバープレート検出手法「PlateSegFL」を提案している。U-Netは多クラスの画像セグメンテーションに適しており、各クラスのピクセルレベルのセグメンテーションマップを生成できる。FLを活用することで、ユーザーのプライバシーを保護しつつ、必要なデータ量を削減できる。
提案手法の特徴は以下の通り:
実験の結果、提案手法は従来手法と比較して高精度(F1スコア約95%)な車両ナンバープレート検出を実現できることが示された。
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by Md. Shahriar... о arxiv.org 04-09-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.05049.pdfГлибші Запити