Hyppää sisältöön
    • FI
    • ENG
  • FI
  • /
  • EN
OuluREPO – Oulun yliopiston julkaisuarkisto / University of Oulu repository
Näytä viite 
  •   OuluREPO etusivu
  • Oulun yliopisto
  • Avoin saatavuus
  • Näytä viite
  •   OuluREPO etusivu
  • Oulun yliopisto
  • Avoin saatavuus
  • Näytä viite
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

DCNN based real-time adaptive ship license plate recognition (DRASLPR)

Zhang, Weishan; Sun, Haoyun; Zhou, Jiehan; Liu, Xin; Zhang, Zhanmin; Min, Guizhi (2019-06-03)

 
Avaa tiedosto
nbnfi-fe202003238869.pdf (1007.Kt)
nbnfi-fe202003238869_meta.xml (38.87Kt)
nbnfi-fe202003238869_solr.xml (31.73Kt)
Lataukset: 

URL:
https://doi.org/10.1109/Cybermatics_2018.2018.00304

Zhang, Weishan
Sun, Haoyun
Zhou, Jiehan
Liu, Xin
Zhang, Zhanmin
Min, Guizhi
Institute of Electrical and Electronics Engineers
03.06.2019

W. Zhang, H. Sun, J. Zhou, X. Liu, Z. Zhang and G. Min, "DCNN Based Real-Time Adaptive Ship License Plate Recognition (DRASLPR)," 2018 IEEE International Conference on Internet of Things (iThings) and IEEE Green Computing and Communications (GreenCom) and IEEE Cyber, Physical and Social Computing (CPSCom) and IEEE Smart Data (SmartData), Halifax, NS, Canada, 2018, pp. 1829-1834. doi: 10.1109/Cybermatics_2018.2018.00304

https://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
© 2019 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.
https://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
doi:https://doi.org/10.1109/Cybermatics_2018.2018.00304
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe202003238869
Tiivistelmä

Abstract

Ship license plate recognition is challenging due to the diversity of plate locations and text types. This paper proposes a DCNN-based (deep convolutional neural network) online adaptive real-time ship license plate recognition approach, namely, DRASLPR, which consists of three steps. First, it uses a Single Shot MultiBox Detector (SSD) to detect a ship. Then, it detects the ship license plate with a designed detector. Third, DRASLPR recognizes the ship license plate. The proposed DRASLPR has been deployed at Dongying Port, China and the running results show the effectiveness of DRASLPR.

Kokoelmat
  • Avoin saatavuus [29998]
oulurepo@oulu.fiOulun yliopiston kirjastoOuluCRISLaturiMuuntaja
SaavutettavuusselosteTietosuojailmoitusYlläpidon kirjautuminen
 

Selaa kokoelmaa

NimekkeetTekijätJulkaisuajatAsiasanatUusimmatSivukartta

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy
oulurepo@oulu.fiOulun yliopiston kirjastoOuluCRISLaturiMuuntaja
SaavutettavuusselosteTietosuojailmoitusYlläpidon kirjautuminen