License Plate Recognition for Parked Cars

提供元：ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社

本テンプレートは、駐車中の車両のナンバープレートを認識します。
また、入力画像に合わせてテンプレートを最適化できるテンプレート本体と最適化ツールを併せて提供します。

#SaaS #Retrainable #Smart City #Object Detection

特長仕様詳細

Studio UI showing license plate recognition result

駐車車両向けナンバープレート認識（License Plate Recognition for Parked Cars）は、駐車スペース管理のユースケースを想定した、車両検出とナンバープレート認識のテンプレートです。
IMX500 のような小型でリソース制約のあるデバイスを含む、AITRIOS のエッジセンシングデバイス上で実装できます。付属のカスタマイズツール「Studio」を用い、実画像を追加することで、各環境に合わせて容易に最適化できます。

特長

an example that utilizes the output from this template.

1.主要機能：

1)車両検出 (Car Detection)：

・Car bounding box
・bounding_box_score

2)ナンバープレート検出 (License Plate Detection)：

・License Plate bounding box
・bounding_box_score

3)ナンバープレート認識 (License Plate Recognition)：

・prefecture, prefecture_score
・classification_number, classification_number_score
・hiragana, hiragana_score
・plate_number, plate_number_score

4)駐車場の空き状況 (Parking Slot Vacancy Satus)：

・is_vacancy

2.主な利点：

お客さまが用意したデータセットで再学習（リトレーニング）することで、新たなシナリオへの適応をサポートします。

3.対象業界：スマートシティ

4.想定ユースケース：駐車スペースの空き状況をリアルタイムモニタリング

空き枠検出は、駐車スペースを探すドライバーや、駐車場の運営者がリソースを管理・最適化するためのリアルタイム情報提供に活用できます。空き状況を正確に提示することで、混雑の緩和や駐車運用全体の効率向上に寄与します。

右の画像は、このテンプレートの出力を活用した例です。

仕様詳細

アイテム	説明
モデル機能	ナンバープレート検出 (License Plate Detection) ナンバープレート認識 (License Plate Recognition) *詳細はStudioユーザーマニュアルをご参照ください。
タスク	検出 (Detection)
対象	乗用車トラックナンバープレート
対象の大きさの制限	4K画像：最小プレート幅 ≥48 px VGA画像：最小プレート幅 ≥16 px この範囲未満は検出・認識されません。
対応機器	R series SZP123S-001 R series CSV26 R series AIH-IVRW2
対応機器のFoV	D86°, H72°, V56°(SZP123S-001) D86°, H72°, V57°(CSV26) D83°, H69°, V54°(AIH-IVRW2)
シナリオ	環境：屋内照度：>100 lux カメラ角度：<30°（Yaw/Pitch/Roll）カメラ高さ：2.5 m カメラ距離：1.5–5 m
サポートする内容	Retraining new kit：テンプレートに組み込まれたベースラインKitを十分なデータで再学習し、特定シナリオ向けの性能を向上。Evaluation と Tuning Config の機能を含みます。 Tuning config：当該シナリオでベースラインKitを「そのまま使用／閾値調整後に使用／再学習後に使用」できるかを判定。Evaluation 機能を含みます。 Evaluation：テンプレートのベースラインKitをテストします。
入力データの種類	VGA(640x480), 4K(4032x3040)
推奨されるデータ量	Retraining new kit: >= 5,000 Tuning config: >= 500 Evaluation: >= 500
最小データ数	Retraining new kit: >= 1,000 Tuning config: >= 200 Evaluation: >= 200
入力データ数量要件	実運用での有用性向上のため、アップロードするデータセット（5,000枚想定）は以下を推奨。 LPD (License Plate Detection) 車両ID: ≥ 100 車体色: ≥ 5 (黒、白、グレー必須) LPR (License Plate Recognition) 車両ナンバープレートID: ≥ 500 ※画像枚数が増えるほど、データセットの多様性も比例して増やしてください。
AI学習時の留意点	1ケースにつきアップロードできるデータセットは1つのみで、同一カメラ由来である必要があります。現時点では複数カメラの混在は非対応です。
その他の留意点	現行バージョンではアップロード可能なデータ量は ≤8,000 枚です。

*本製品の保証/サポートについては、提供元の規定をご参照ください。

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