• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.8 no.11
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• pp.1449-1461
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• 2005

In this paper, we propose a vehicle recognition system based on the classification of vehicle identification mark and recognition of vehicle license plate. In the proposed algorithm, From the input vehicle image, we first simulate preprocessing procedures such as noise reduction, thinning etc., and detect vehicle identification mark and license plate region using the frequency distribution of intensity variation. And then, we classify extracted vehicle candidate region into identification mark, character and number of vehicle by using structural feature informations of vehicle. Lastly, we recognize vehicle informations with recognition of identification mark, character and number of vehicle using hybrid and vertical/horizontal pattern vector method. In the proposed algorithm, we used three properties of vehicle informations such as Independency property, discriminance property and frequency distribution of intensity variation property. In the vehicle images, identification mark is generally independent of the types of vehicle and vehicle identification mark. And also, the license plate region between character and background as well as horizontal/vertical intensity variations are more noticeable than other regions. To show the efficiency of the propofed algorithm, we tested it on 350 vehicle images and found that the propofed method shows good Performance regardless of irregular environment conditions as well as noise, size, and location of vehicles.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.8 no.4
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• pp.270-274
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• 2015

We suggest that HSV Color Space may be used to detect a vehicle detecting system at nighttime. It is essential that a licence plate should be extracted when a vehicle is under surveillance. To do so, a licence plate may be enlarged to certain size after the aimed vehicle is taken picture from a distance by using Pan-Tilt-Zoom Camera. Either Mean-Shift or Optical Flow Algorithm is generally used for the purpose of a vehicle detection and trace, even though those algorithms have tendency to have difficulty in detection and trace a vehicle at night. By utilizing the fact that a headlight or taillight of a vehicle stands out when an input image is converted in to HSV Color Space, we are able to achieve improvement on those algorithms for the vehicle detection and trace. In this paper, we have shown that at night, the suggested method is efficient enough to detect a vehicle 93.9% from the front and 97.7% from the back.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.07a
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• pp.127-128
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• 2017

해마다 대포차로 인한 사건 사고가 많이 일어나고 있으며, 피해율이 점점 더 증가하는 시점에서 검거율은 현저히 낮다. 이러한 문제를 줄이기 위해 대포차 검거 애플리케이션을 개발하고자 한다. 본 연구는 GPS와 사진으로부터 텍스트를 추출하는 기능을 활용하여 대포차를 검거하는 데 도움을 주는 애플리케이션이다. 사용자가 정차 및 주차되어 있는 차의 번호판을 사진 촬영 기능을 활용하여 자동으로 사진을 분석을 통해 차량의 번호를 인식하고, GPS를 활용하여 촬영한 장소의 위치 값을 추출하고 대포차 여부를 확인한다. 촬영한 차량이 대포차로 식별되면 관리 서버에 등록되고 대응 절차에 의해 대포차 검거 절차를 진행한다. 대포차의 실시간 검거를 위해 대포차 대응서버에서는 관리자에게 실시간으로 정보를 전송하고 알림 기능을 통해 검거 절차가 진행된다. 또한 실시간 대응에 어려움이 있는 상황에서는 자주 신고가 접수되는 출몰지역 정보를 관리자가 유추할 수 있도록 통계정보를 제공하여 추후 잠복에 의한 검거 정보를 제공한다.

• The Magazine of the IEIE
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• v.15 no.1
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• pp.106-113
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• 1988

현재 필자가 소속하고 있는 연구실에서는, 컴퓨터 아니메이숀, 컴퓨터 그래픽, 화상처리, 인공지능에 관한 연구등을 하고 있다. 본고에서는 화상처리에 관한 연구중에서, 본 연구실에서 최근에 발표한 컴퓨터 비죤에 관계있는 각종의 도로 정보처리에 관한 연구에 대해서 소개한다. 우선, 화상처리의 수법을 이용한 자동조종의 연구로서, 고속도로에서의 선행차의 자동동정에 관한 연구와 하프변환을 이용한 차량번호판 추출에 관한 연구에 대해서 소개한다. 다음에 도로망 지도처리에 관한 연구로서, 차재형 자동항법 시스템의 개요에 관한 소개와 최단시간 경로에 관한 연구, 도로지도의 자동판독에 관한 연구에 대해서 소개한다. 가까운 미래에, 점점 자동차의 자동화가 추진되고, 인공위성을 이용해서 자동차의 현재 위치를 정확하게 파악할 수 있게 되면, 본고에서 소개하는 연구들이 보다 중요한 의미를 가지게 되리라 생각한다.