초록
본 논문에서는 사전 문자 분할 없이 자동차 번호판 인식(Automatic License Plate Recognition)을 위한 end-to-end 방법인 LPRNet을 제안합니다. 본 접근 방식은 최근의 딥 뉴럴 네트워크(Deep Neural Networks) 분야에서 이루어진 획기적인 발전에 영감을 받아 개발되었습니다. 이 알고리즘은 중국 번호판에 대해 최대 95%의 인식 정확도를 보이며, nVIDIA GeForce GTX 1080 GPU에서는 3 ms/번호판, Intel Core i7-6700K CPU에서는 1.3 ms/번호판의 속도로 실시간으로 작동합니다. LPRNet은 경량화된 컨벌루션 신경망(Convolutional Neural Network)으로 구성되어 있어 end-to-end 방식으로 학습될 수 있습니다. 우리所知에 따르면, LPRNet은 RNNs(Recurrent Neural Networks)를 사용하지 않는 첫 번째 실시간 자동차 번호판 인식 시스템입니다. 결과적으로, LPRNet 알고리즘은 도전적인 중국 번호판에서도 높은 정확도를 유지하는 임베디드 LPR 솔루션을 구현하는 데 활용될 수 있습니다.注：在“우리所知”中，“所知”是中文词汇，正确的韩文应该是“우리가 아는 한”或“우리의 지식에 따르면”。因此，修正后的句子如下：LPRNet은 우리의 지식에 따르면, RNNs(Recurrent Neural Networks)를 사용하지 않는 첫 번째 실시간 자동차 번호판 인식 시스템입니다.