주제 :
차량 번호판 인식 모델 개발
목적 :
해상도가 떨어지는 데이터, 날씨에 의해 인식이 어려운 데이터 등을 인식하는데 문제가 없도록 하는 모델을 개발하기 이전, 기본이 되는 인식 모델을 개발하여 활용하는 것이 추후 모델 개발에 큰 도움이 될 것으로 판단하여 프로젝트를 진행하게 됨
기술 :
데이터 크롤링, OpenCV, YOLO
기술 설명 :
- 데이터 크롤링
- google 검색 및 유튜브를 참조하여 코드를 작성
- 하지만 결과가 출력이 되지 않아서, 코드를 분석하며 보완을 진행 중
- OpenCV
- 차량 번호판 인식 모델에 대해 Google 검색 결과, OpenCV를 이용한 레퍼런스가 다수 존재하여 이에 대해 학습함
- YOLO
- 위 OpenCV 처럼 YOLO 또한 차량 번호판 인식 모델에 많이 사용되어 이데 대해 학습함
강의 컨텐츠 :
- Do it! 딥러닝 입문
- Youtube를 통해 프로젝트 관련 모델에 대해 학습
- Google 검색을 통해 학습
- https://velog.io/@mactto3487/%ED%94%84%EB%A1%9C%EC%A0%9D%ED%8A%B8-OpenCV-%EC%9E%90%EB%8F%99%EC%B0%A8-%EB%B2%88%ED%98%B8%ED%8C%90-%EC%9D%B8%EC%8B%9D
- https://blog.naver.com/PostView.naver?blogId=khcapfhd&logNo=221720447928
- 위 두 개의 링크를 참조하여 프로젝트의 방향성을 인지 할 수 있게 되었음
일정 :
- 주제 파악 > 데이터 탐색 > 데이터 전처리 > 모델 적용 > 모델 구현 > 결과 발표
활용 데이터 :
- kaggle ‘Car Number Plate Detection’ 의 data ‘Car_Number_Plate’를 활용 (https://www.kaggle.com/datasets/elysian01/car-number-plate-detection)