실시간 처리를 위한 컨테이너 ISO코드 인식시스템의 구현

Implementation of the Container ISO Code Recognition System for Real-Time Processing

  • 최태완 (진주산업대학교 메카트로닉스공학과)
  • 발행 : 2006.08.01

초록

컨테이너 ISO코드 인식시스템은 ISO코드 검출 및 영상 획득, ISO코드 영역 추출, 개별 문자 추출, 문자인식 및 데이터베이스의 5가지 핵심부분으로 구성된다. 이 중에서도 ISO코드 추출의 정확성은 전체 시스템 인식률에 지대한 영향을 줄 수 있는 부분이며, 다양한 컨테이너 종류 및 주위 환경 변화에서도 정확한 추출을 요구한다. 본 논문에서는 획득된 영상을 주위 환경 변화에도 적응 가능한 이 진화 방법을 사용하여 ISO코드 템플릿의 영역을 이 진화하고 ISO코드의 분포를 가지는 후보 영역을 추출한다. 추출된 후보 영역 중에서 ISO코드 문자 분포의 특성을 이용한 검증과정을 통해 최종 영역을 추출하여 ISO코드를 인식하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현된 시스템을 실시간으로 컨테이너에서 획득한 영상에 적용한 결과 다양한 컨테이너 종류 및 주위 환경변화에서도 ISO코드 영역이 정확히 추출됨을 확인하였다.

This paper describes system to extract ISO codes in container image. A container ISO code recognition system for real-time processing is made of 5 core parts which are container ISO code detection and image acquisition, ISO code region extraction, individual character extraction, character recognition and database. Among them, the accuracy of ISO code extraction can affect significantly the accuracy of system recognition rate, and also the more exact extraction of ISO code is required in various weather and environment conditions. The proposed system produces binary of the ISO code's template lesions using an adaptive thresholding, extracts candidate regions containing distribution of ISO code, and recognizes ISO codes as detecting a final region through the verifications by using character distribution characteristics of ISO code among the extracted candidates. Experimental results reveal that ISO codes can be efficiently extracted by the proposed method.

키워드

참고문헌

  1. Ming G. He, Alan L. Harvey and Thurai Vinay, 'Vehicle Number Plate Location for Character Recognition,' ACCV'95 2nd Asian Conf. on Computer Vision, Singapore, pp. 1425-1428, Dec. 1995
  2. 최태완, '실시간 차종인식 시스템의 설계 및 구현,' 한국해양정보통신학회논문지, 10권 5호, 2006
  3. W. Hwang and H. Ko, 'Real-time Vehicle Recognition Using Local Feature Extraction,' Electronic Letters, vol. 37, no. 7, pp. 424-425, Mar. 2001 https://doi.org/10.1049/el:20010282
  4. Christoph Bush, RaIf Domer, Christian Freytag, Heike Ziegler, 'Feature Based Recognition of Traffic Video Streams for Online Route Tracing,' Proc. of the IEEE Conf. on Vehicle Technology Conf., pp. 1790-1794, 1999
  5. E. R. Lee, P. K. Kim, and H. J. Kim, 'Automatic recognition of a car license plate using color image processing,' IEEE Int'l Conf. on Image Proc., vol. 2, pp. 301-305, 1994
  6. C. Kimme, D. Ballard and J. Sklansky, 'Finding circles by an array of accumulators,' Commu. ACM, vol. 18, pp. 120-122, 1975 https://doi.org/10.1145/360666.360677
  7. Mei Yu and Y. D. Kim, 'An approach to Korean license plate recognition based on vertical edge matching,' SMC, IEEE Int'l Conf. vol. 4, pp. 2975-2980, 2000
  8. T. Naito, T. Tsukada, K. Yamada, K. Kozuka and S. Yamamoto, 'Robust recognition methods for inclined license plates under various illumination conditions outdoors,' Intelligent Trans. Systems Proc., IEEF/IEEJ/JSAI Int'l Conf., pp. 697-702, 1999
  9. 이만형, 황대훈, 'Back-propagation 알고리즘을 이용한 컨테이너 식별자 인식에 관한 연구,' 대한전자공학회 추계종합학술대회 논문집, 제21권 제1호, Jun. 1998
  10. J. M. White and G. D. Rohrer, 'Image thresholding for optical character recognition and other applications requiring character image extraction,' IBM J. Develop., 1983
  11. Yuichi Togashi and Hideaki Yamaguchi, 'Stable Position Measurement of a Moving Air plane by Adaptive Camera Control,' MVA '94 IAPR Workshop on Mach. Vision App., pp.13-15, Dec. 1994
  12. Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods, Digital Image Processing, 2nd Ed., Prentice Hall, 2002