• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2014.05a
• /
• pp.408-410
• /
• 2014

In this paper a license plate area extraction of labeling the vehicle images is proposed. Studies on license plate recognition systems have largely been conducted and there is a tendency of increasing license plate recognition rates. In this paper a license plate region is extracted from an image labeling for the region of interest and research on technology for labeling sample image using the Otsu algorithm to binary.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.21 no.6
• /
• pp.705-711
• /
• 2011

This paper proposes an effective algorithm of license plate recognition for industrial applications. By applying Canny edge detection on a vehicle image, it is possible to find a connected rectangular, which is a strong candidate for license plate. The color information of license plate separates plates into white and green. Then, OTSU binary image processing and foreground neighbor pixel propagation algorithm CLNF will be applied to each license plates to reduce noise except numbers and letters. Finally, through labeling, numbers and letters will be extracted from the license plate. Letter and number regions, separated from the plate, pass through mesh method and thinning process for extracting feature vectors by X-Y projection method. The extracted feature vectors are compared with the pre-learned weighting values by backpropagation neural network to execute final recognition process. The experiment results show that the proposed license plate recognition algorithm works effectively.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2019.06a
• /
• pp.17-20
• /
• 2019

번호판 자동인식 (ALPR: Automatic License Plate Recognition)은 지능형 교통시스템 및 비디오 감시 시스템 등 많은 응용 분야에서 필요한 기술이다. 대부분의 연구는 자동차를 대상으로 번호판 감지 및 인식을 연구하였고, 오토바이를 대상으로 번호판 감지 및 인식은 매우 적은 편이다. 자동차의 경우 번호판이 차량의 전방 또는 후방 중앙에 위치하며 번호판의 뒷배경은 주로 단색으로 덜 복잡한 편이다. 그러나 오토바이의 경우 킥 스탠드를 이용하여 세우기 때문에 주차할 때 오토바이는 다양한 각도로 기울어져 있으므로 번호판의 글자 및 숫자 인식하는 과정이 훨씬 더 복잡하다. 본 논문에서는 다양한 각도로 주차된 오토바이 데이트세트에 대하여 번호판의 문자 인식 정확도를 높이기 위하여 2-스테이지 YOLOv2 알고리즘을 사용하여 오토바이 영역을 선 검출 후 번호판 영역을 검지한다. 인식률을 높이기 위해 앵커박스의 사이즈와 개수를 오토바이 특성에 맞추어 조절하였다. 그 후 기울어진 번호판을 검출한 후 영상 워핑(Image Warping) 알고리즘을 적용하였다. 모의실험 결과, 기존 방식의 인식률이 47,74%에 비해 제안된 방식은 80.23%의 번호판의 인식률을 얻었다. 제안된 방법은 전체적으로 오토바이 번호판 특성에 맞는 앵커박스와 이미지 워핑을 통해서 다양한 기울기의 오토바이 번호판 문자 인식을 높일 수 있었다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
• /
• v.49 no.12
• /
• pp.113-123
• /
• 2012

Recently, various attempts have been made to apply Intelligent Transportation System under various environments and conditions. Consequently, an accurate license plate recognition regardless of vehicle location and viewing angle is required. In this paper, we propose a novel license plate recognition system which exploits a) the format of license plates to remove false candidates of license plates and to extract characters in license plates and b) the characteristics of Hangul for accurate character recognition. In order to eliminate false candidates of license plates, the proposed method first aligns the candidates of license plates horizontally, and compares the position and the shape of objects in each candidate with the prior information of license plates provided by Korean Ministry of Construction & Transportation. The prior information such as aspect ratio, background color, projection image is also used to extract characters in license plates accurately applying an improved local binarization considering luminance variation of license plates. In case of recognizing Hangul in license plates, they are initially grouped according to their shape similarity. Then a super-class method, a hierarchical analysis based on key feature points is applied to recognize Hangul accurately. The proposed method was verified with high recognition rate regardless of background image, which eventually proves that the proposed LPR system has high performance regardless of the vehicle location or viewing angle.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2012.06b
• /
• pp.504-506
• /
• 2012

운전자 지원 시스템(ADAS)은 최근 지능형 자동차 분야에서 중요한 이슈로 손꼽히는 기술 중 하나이다. 이 중에서 실시간 표지판 인식 기술은 운전자 지원 시스템의 하나로 운전자의 안전과 직결될 수 있어 높은 정확성과 실시간성이 요구된다. 그동안 표지판 인식 분야는 색상과 현상을 기반으로 연구가 진행되어왔으나, 교통 표지판은 국가별로 그 특징과 형태가 각기 상이하여 적용하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 한국의 속도제한 표지판을 실시간으로 검출하고 인식하기 위하여, 1) 영상에서 색상 특징을 이용하여 후보 영역을 검출하고, 2) 형상 정보를 분석하여 표지판의 형태를 검증하고, 3) 검출된 후보영역의 내부문자(숫자)를 분할하고 인식하는 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2003.05a
• /
• pp.639-642
• /
• 2003

차량의 수가 급격히 증가함에 따라 보다 지능적인 번호판 자동인식체계가 요구된다. 따라서 본 논문은 주행하는 차량에서 기울어진 번호판을 포함한 효율적인 자동차 번호판 인식방법을 제안하였다. 실험결과로서 일반적인 환경에서 획득된 인식 비율은 약 99%의 높은 성공률을 나타내었으며, 번호판이 차량에 비례하여 많이 기울어지게 위치해 있을 경우에도 97%의 성공률을 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2006.05a
• /
• pp.352-357
• /
• 2006

매년 도로와 주차공간의 확장보다 차량의 수가 빠르게 증가하여 그에 따라 불법 주차 관리의 어려움이 증가하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 지능형 주차 관리 시스템이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 획득된 차량 영상에서 수직 에지의 특징을 이용하여 번호판 영역과 개별 코드를 추출하고, 추출된 개별 코드를 퍼지 신경망 알고리즘을 제안하여 학습 및 인식한다. 본 논문에서는 차량 번호판 영역을 검출하기 위해 프리윗 마스크를 적용하여 수직 에지를 찾고, 차량 번호판의 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후에 차량 번호판 영역을 추출한다. 추출된 차량 번호판 영역은 반복 이진화방법을 적용하여 이진화하고, 이진화된 차량 번호판 영역에 대해서 수직 분포도와 수평 분포도를 이용하여 번호판의 개별 코드를 추출한다 추출된 개별 코드는 제안된 퍼지 신경망 알고리즘을 적용하여 인식한다. 제안된 퍼지 신경망은 입력층과 중간층간의 학습 구조로는 FCM 알고리즘을 적용하고 중간층과 출력층간의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용한다. 제안된 방법의 추출 및 인식 성능을 평가하기 위하여 실제 차량 영상 150장을 대상으로 실험한 결과, 기존의 차량 번호판 인식 방법보다 효율적이고 인식 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
• /
• v.14 no.10
• /
• pp.1007-1014
• /
• 2004

This paper presents a study of low frequencies volume velocity vibration control of a smart panel in order to reduce sound transmission. A distributed piezoelectric quadratically shaped polyvinylidene fluoride (PVDF) polymer film is used as a uniform force actuator and an array of $4\;{\times}\;4$ accelerometer is used as a volume velocity sensor for the implementation of a single-input single-output control system. The theoretical and experimental study of sensor-.actuator frequency response function shows that this sensor-actuator arrangement provides a required strictly positive real frequency response function below about 900 Hz. Direct velocity feedback could therefore be implemented with a limited gain which gives reductions of about 15 dB in vibration level and about 8 dB in acoustic power level at the (1,1) mode of the smart panel. It has been also shown that the shaping error of PVDF actuator could limit the stability and performance of the control system.

• Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
• /
• v.17 no.3 s.120
• /
• pp.264-273
• /
• 2007

A smart panel with structural sensors and actuators for minimizing noise radiation or transmission is described in the paper with the concept of active structural acoustical control. The sensors and actuators are both quadratically shaped piezoelectric polyvinylidene fluoride(PVDF) Polymer films to implement a volume velocity sensor and uniform force actuator respectively. They are collocated on either side of the panel to take advantage of direct velocity feedback(DVFB) strategy, which can guarantee a robust stability and high performance as long as the sensor-actuator response is strictly positive real(SPR). However, the measured sensor-actuator response of the panel showed unexpected result with non-SPR property. In the paper, the reason of the non-SPR property is investigated by theoretical analysis, computer simulation and experimental verification. The investigation reveals that the arrangement of collocated piezoelectric PVDF sensor and actuator pair on a panel is not relevant to get a high feedback gain and good performance with DVFB strategy.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2012.11a
• /
• pp.23-24
• /
• 2012

자동화된 번호판 검출 시스템은 지능형 교통체계 시스템 (intelligent transportation systems)의 핵심적인 모듈이다. 그러나 실제 CCTV 환경에서는 저해상도 및 잡음 등의 다양한 영상 획득 환경의 제한으로 인해 효과적인 번호판 검출이 요구되고 있다. 이에 본 논문은 저해상도 환경에 강인한 새로운 번호판 검출에 대하여 sparse representation 을 적용하여 그 우수성을 보였다. 실제 CCTV 영상으로 수행한 실험을 통하여 제안하는 검출 방법이 저해상도 환경에서의 번호판 검출에 효과적임을 확인하였다.