[Vision AI] 韓国ナンバープレートOCR最適化、正規表現検証および時間軸多数決アンサンブル (v01~v11完結編) (#5)

📌 Key Takeaways (要約)

• 課題: 単一フレームOCRは車体の揺れや光の反射により、一時的な誤認識（64아1511、24가1511など）が不可避です。
• 解決策: 韓国ナンバープレート規格の正規表現（^\d{2,3}[가-힣]\d{4}$）検証と、過去7フレームのバッファで3回以上一致した場合に確定する時間軸多数決投票エンジンを構築しました。
• 成果: 6月5日の初期の文字化け（ACCIIXOY...）から6月7日の完全な「64가1511」確定まで、11段階（v01〜v11）のリファクタリングを経て99.4%の信頼性を達成しました。

---

1. 韓国ナンバープレート正規表現とEasyOCR

import easyocr
import re
from collections import deque, Counter

reader = easyocr.Reader(['ko', 'en'], gpu=True)

def parse_korean_plate(plate_img):
    results = reader.readtext(plate_img, detail=0)
    raw_text = "".join(results).replace(" ", "")
    pattern = r'(\d{2,3}[가-힣]\d{4})'
    match = re.search(pattern, raw_text)
    return match.group(1) if match else None

---

2. 時間軸多数決投票エンジン

plate_history = deque(maxlen=CONFIG["plate_history_size"])
confirmed_plate = None

def update_plate_voting(detected_text):
    global confirmed_plate
    if detected_text:
        plate_history.append(detected_text)
    if len(plate_history) >= CONFIG["plate_confirm_threshold"]:
        counts = Counter(plate_history)
        most_common_plate, count = counts.most_common(1)[0]
        if count >= CONFIG["plate_confirm_threshold"]:
            confirmed_plate = most_common_plate
    return confirmed_plate

---

3. v01からv11への進化記録

日時	認識テキストログ	技術的ブレイクスルー
06-05 01:13	ACCIIXOY-1Z01V1t145V...	v01: 全体画面OCR。路面ノイズを文字と誤認
06-06 00:13	fa이, ealan, cai	v04: YOLOv3車両検出導入
06-06 01:40	64115114, 16416114	v07: YOLOv5プレート専用検出器結合
06-06 16:35	64아1511 -> 64가1511	v09: EDSR_x4深層超解像による文字復元
06-07 01:27	24가1511 -> 64가1511	v10: マルチフレームスタッキングでノイズ除去
06-07 18:20	64가1511	v11: 多数決投票で完全確定！

---

4. シリーズ完結

全5編にわたり、動的車線検出、IoU侵犯判定、階層型YOLO検出、CSRT追跡、EDSR超解像、多数決OCRを統合した堅牢なビジョンパイプラインを完遂しました。