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自適應深度學習模型於車牌辨識系統的應用

為了解決CNN 車牌 辨識 GitHub的問題，作者郭尚栢 這樣論述：

隨著資訊科技的進步，智慧型影像辨識在交通監控中大量使用，車牌辨識是其中的核心應用技術之一，而以深度學習(Deep Learning)技術實現車牌影像辨識是目前的重要發展趨勢。深度學習系統的成功與否，高度依賴訓練資料的品質，實際應用於車牌辨識時，常常因為環境發生變化使辨識目標與訓練樣本有所不同，造成辨識模型準確率不佳。本論文提出自適應車牌辨識系統(Adaptive License Plate Recognition System, ALPRS)，以深度學習及影像處理技術達到車牌辨識的功能，並整合資料生成技術與自適應模型系統，讓模型能夠隨著環境的改變進行調整更新，使辨識成效維持在一定的水平。本研

究以YOLOv4物件辨識尋找車牌位置，並以深度學習光學字元辨識技術(Optical Character Recognition, OCR)進行車牌號碼的辨識。因應不同環境下的車牌資料蒐集不易，本研究導入生成對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) 的技術進行資料擴增，解決訓練資料量不足的問題。車牌與辨識字元資料在訓練與測試階段，依照辨識信心水準進行資料擴充並進行模型的自適應重新訓練。結果顯示，本系統可以使用少量的訓練資料建立辨識系統，隨著時間的推進，該模型適應環境與不同車牌的變化，逐漸提升辨識效果。實驗結果顯示，本系統在不同辨識信心水準下啟動自適應機

制，以Tesseract、CRNN、CNN等架構的辨識模型，其準確率在7天內分別成長20%~11%、27%~20%以及45%~33%，達到75%~66%、97%~90%以及95%~83%的辨識成效。

基於機器學習搭載運算平台之情緒即時影像辨識系統

為了解決CNN 車牌 辨識 GitHub的問題，作者林家財 這樣論述：

本論文實現一基於機器學習搭載運算平台之情緒即時影像辨識系統，藉由嵌入式平台上的高運算處理器進行物件之特徵值的計算，當特徵符合的物件類別被偵測到時，會將該物件類別繪製邊框後於螢幕上顯示。運用機器學習系統的過程，總共分為三大過程：資料集詮釋、建構模型及訓練、模型測試及辨識。本系統首先將情緒影像資料集進行詮釋，並儲存為相對應的模型輸入格式，以便接續進行模型訓練的動作，接著選用合適的訓練環境與架構進行模型的訓練，本系統則選用YOLO架構進行訓練，YOLO是目前對於即時影像偵測系統較為先進的首選之一，速度快且準確的辨識物件則是本系統所選用的原因。最後使用訓練完成的模型檔案載入至運算平台，以高運算處理器

進行計算與分析物件類別之特徵值，將分析到相近的特徵值之物件類別繪製邊框後於螢幕上顯示。