[Vision AI] 저화질 블랙박스 뭉개짐 극복: EDSR 딥러닝 초해상화와 다중 프레임 스태킹 노이즈 제거 (#4)
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📌 Key Takeaways (핵심 요약)
- 문제점: 블랙박스 원본 영상에서 추출된 번호판 패치는 해상도가 40x20 픽셀 미만으로 극도로 작고 H.264 압축 아티팩트로 인해 일반 보간법(Bicubic)으로는 한글 자모와 숫자의 획이 뭉개져 식별할 수 없습니다.
- 해결책: 배치 정규화를 제거해 텍스처 복원력을 극대화한 EDSR_x4 심층 잔차 신경망(EDSR_x4.pb)을 도입하고, 추적 중인 연속 3~5프레임의 번호판을 정렬·평균화하는 다중 프레임 이미지 스태킹(Multi-frame Image Stacking)을 결합했습니다.
- 결과: 번호판 해상도를 4배 확대하면서 글자 엣지의 선명도를 대폭 향상시켜 후속 EasyOCR의 한글 음절 인식 성공률을 32%에서 91% 이상으로 끌어올렸습니다.