최근에 차량수의 증가로 인하여 교통량이 증가하고 그로 인하여 ITS(Intelligent Transport System)에 대한 관심이 증가하게 되었다. 그 중에서도 LPR system(License Plate Recognition system)은 ITS에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 차량의 번호를 인식하기 위해 선행되어야 하는 과정인 대상 차량의 번호판 영역을 추출하고 구성 숫자들을 분리하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 영상에서 차량의 번호판 영역을 찾는 부분과 번호판의 숫자를 분리하는 부분으로 구성이 되어 있다. 먼저 입력 영상에서 gradient를 구하게 된다. 구해진 gradient에서 차량의 구조와 transition의 횟수를 조사를 통해서 번호판 영역을 찾게 된다. 찾아진 번호판 영역에서 adaptive threshold를 적용하여 숫자들을 분리하게 된다. 실내 주차장 환경에서 촬영된 영상을 대상으로 실험을 수행하고 그 결과를 정리하였다.
본 논문에서는 색상 정보를 이용하여 배경 영역이 포함된 자동차의 전,후면 사진에서의 자동차 번호판 영역(녹색, 흰색) 추출과 추출된 번호판에서 글자를 분리해내는 방법을 제안한다. 기존의 색상 정보를 이용하여 번호판을 추출하는 방법은 흰색 번호판(신형 번호판)의 경우에는 배경 영역에서 흰색인 영역도 많고 국내 차량 중에 흰색 차량이 많기 때문에 번호판 영역과 배경 영역 사이의 명확한 구분에 어려움이 있었다. 따라서 행별 Red값 변화도를 조사하여 배경 영역과 번호판 영역 사이의 명확한 구분을 하게 하며, 흰색 번호판의 경우에 추출이 안되면 흰색의 기준을 더 낮추어서 다시 영역 추출을 할 수 있는 재추출 알고리즘을 추가해서 비교적 어두운 사진에서도 번호판영역을 추출할 수 있도록 한다. 추출된 번호판에서 글자를 추출해내는 과정에서도 이진화를 거치면 노이즈가 많이 생기기 때문에 이를 줄이고자 행별 Red값 변화도를 조사하여 번호판 영역에서 위아래 부분의 노이즈를 줄일 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 주차 시설 이용 현황 중 하나인 차량 번호판 조사를 수행하도록 한다. 차량 번호판 조사는 주차 차량이 얼마나 오랫동안 주차해 있었는지를 파악한다. 또한 주차 회전율 과 평균 주차 지속 시간 등의 파악에 매우 편리한 방법이다. 관찰자가 없이 카메라를 이용하여 조사 시간 간격을 주어 조사하도록 한다. 조사 시간 간격을 각 주차된 차량에 부여하여 평균 주차 지속 시간을 결정하도록 한다. 또한 주차면 1개당 1시간당 주차 차량 대수인 주차 회전율을 조사한다. 이렇게 구해진 주차 지속 시간은 주차 시설을 비효율적으로 사용하고 있는 부분을 찾아내는데 중요하다. 주차 회전율 또한 주차장의 효율성을 검토하는 중요한 요소이다. 실험을 통하여 주차장의 주차 지속 시간과 주차 회전율을 파악했다.
본 논문에서는 효율적으로 주차 공간을 확보와 주차장 성능을 향상을 위한 방법을 조사하였다. 이러한 방법으로는 차량 번호판 조사를 이용하여 주차 회전율을 구하는 방법이 있었다. 본 연구로 효율적으로 주차장을 사용하고 있는지를 판단할 수 있다. 또한 차량의 주차를 하여 잘 소통되는지를 알 수 있었다.
본 논문에서는 주차 시설 이용 현황 중에서 차량 번호판 조사를 통하여 평균주차시간과 주차 회전율을 구하도록 한다. 관찰하는 사람이 없이 카메라를 활용하고, 조사 시간에 일정한 간격을 주어 조사하도록 한다. 일정한 조사 시간 간격을 주차된 차량에 나눠주어 평균 주차 지속 시간을 구하도록 한다. 그리고 이렇게 하여 주차면 1개당 1시간당 주차 차량 대수인 주차 회전율을 구하도록 한다.
본 논문에서는 효율적으로 주차 공간을 확보하고 주차장의 성능을 향상시키기 위한 방법 중 하나인 차량 번호판 조사를 이용하여 평균 주차 시간과 주차 회전율을 구하였다. 특이할 만한 사항은 일반적인 차량 번호판 조사는 사람이 직접 수행하게 되어있는데 본 조사에서는 사람이 직접 조사하지 않고 CCTV를 통하여 조사를 수행하였다. 따라서 적당한 조사 시간 간격(인터벌)을 두고 평균 주차 지속 시간과 주차 회전율을 구한 것이다. 이것으로 인하여 효율적으로 주차장을 사용하는지 여부와 차량의 주차 소통 여부를 쉽게 알 수 있다. 단지 실험에서 문자 인식 부분은 4-방향 프로젝션을 이용하여 추출하는데 이번 연구에선 제외하였다.
본 논문에서는 차량의 후면에서 촬영한 영상을 이용하여 효과적으로 번호판을 추출하고, 그 안에 표기된 문자를 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 연구방법은 전체영상에 대하여 전처리를 수행하여 에지(edge)영상을 구하여 이진화한다. 이진화된 영상에서 허프(Hough)변환을 수행하여 수평, 수직선을 구하고, 번호판의 특징을 이용하여 번호판 영역을 추출한다 이 방법의 문제점은 처리시간이 많이 소요되므로 실시간 처리가 곤란하다는 점과 야간관 같이 명암상태가 불규칙하고 영상에서 번호판 테두리가 나타나지 않으면 번호판 영역추출을 할 수 없다는 점이다. 또한 차량의 후면에서 촬영한 영상에서 번호판 영역의 명암값 변화의 특성을 이용하여 번호판 영역에서 숫자폭, 배경영역과 숫자영역의 명암차를 조사하여 숫자영역임을 확인하고, 확인된 숫자와 숫자사이의 거리를 조사하여 번호판 영역을 추출한다. 본 연구는 기존방법의 번호판 테두리 훼손에 따른 번호판 영역추출 실패의 문제점을 해결하고 시간 소요의 문제를 실시간 안에 처리함으로써 실용적 응용이 가능하다. 실험 결과 100장의 샘플영상으로 실험한 결과 멀리 있는 자동차 영상에서도 자동으로 번호판을 판독할 수 있었으며, 번호판 추출에 실패한 영상은 13%를 나타내었고, 문자 인식에 실패한 영상은 0.4%의 결과를 나타내었다
본 논문에서는 차량의 후면에서 촬영한 영상을 이용하여 효과적으로 번호판을 추출하고, 그 안에 표기된 문자를 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 연구방법은 전체영상에 대하여 전처리를 수행하여 에지(edge)영상을 구하여 이진화 한다. 이진화된 영상에서 허프(Hough)변환을 수행하여 수평, 수직선을 구하고, 번호판의 특징을 이용하여 번호판 영역을 추출한다. 이 방법의 문제점은 처리시간이 많이 소요되므로 실시간처리가 곤란하다는 점과 야간관 같이 명암상태가 불규칙하고 영상에서 번호판 테두리가 나타나지 않으면 번호판 영역추출을 할 수 없다는 점이다. 또한 차량의 후면에서 촬영한 영상에서 번호판 영역의 명암값 변화의 특성을 이용하여 번호판 영역에서 숫자폭, 배경영역과 숫자영역의 명암차를 조사하여 숫자영역임을 확인하고, 확인된 숫자와 숫자사이의 거리를 조사하여 번호판 영역을 추출한다. 본 연구는 기존방법의 번호판 테두리 훼손에 따른 번호판 영역추출 실패의 문제점을 해결하고 시간 소요의 문제를 실시간안에 처리 함으로써 실용적 응용이 가능하다. 실험 결과 100장의 샘플영상으로 실험한 결과 멀리 있는 자동차 영상에서도 자동으로 번호판을 판독할 수 있었으며, 번호판 추출에 실패한 영상은 13%를 나타내었고, 문자인식에 실패한 영상은 0.4%의 결과를 나타내었다.
자동차 번호판 인식은 뺑소니차량의 추적이나 교통량의 측정, 교통사고의 조사 및 차량의 증가에 따른 차량범죄의 추적에 이용되고 있다. 실제 적용되는 교통 환경에서는 눈이나 비 그리고 주야간의 조명 변화에 따라서 입력되는 영상에 외란의 영향을 받기 쉬우며, 또한 영상을 촬영하는 순간의 차량의 직진방향과 카메라가 보는 방향에 따라서 동일한 번호판에 대해서도 기하학적으로 변형된 영상이 입력되게 된다. 본 연구에서는 이러한 카메라를 이용한 번호판 인식 환경의 문제를 해결하는 방법으로 호모그래피를 이용하여 기하학적으로 변형된 영상을 원래의 영상으로 변환하는 방법과 투영 히스토그램을 이용한 문자의 분리 방법을 제안하였다. 분리된 영상은 다중 퍼셉트론방법을 이용하여 문자와 숫자를 인식하였고 특히 최적한 입력, 은닉, 출력 층의 비율을 실험을 통하여 도출 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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