• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.12 no.3
• /
• pp.9-16
• /
• 2012

The research of vehicle license plate recognition has been widely studied for the smart city project. The license plate recognition can be hard due to the geometric distortion and the image quality degradation in case of capturing the driving car image at CCTV without trigger signal on the road. In this paper, the high performance vehicle license plate recognition system using edge-based segment image is introduced which is robust in the geometric distortion and the image quality degradation according to non-trigger signal. The experimental results of the proposed real time license plate recognition algorithm which is implemented at the CCTV on the road show that the plate detection rate was 97.5% and the overall character recognition rate of the detected plates was 99.3% in a day average 1,535 vehicles for a week operation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2003.11a
• /
• pp.539-542
• /
• 2003

자동차 산업의 발달로 인해 대두되는 자동차와 관련된 여러 사회 문제를 해결하기 위해 자동차의 자동 인식 시스템이 절실하게 요구되어지고 있다. 영상처리를 통한 자동차의 인식은 교통 단속은 물론 교통량 조사, 도난 차량 검거 등 여러 분야에서 사용 될 수 있고, 결과적으로 많은 노동력을 절약할 수 있다. 영상처리를 통한 주행 차량의 인식과 검색에 있어서 번호 판, 색깔, 차체의 모양 등 차량의 외판 정보가 중요한 요소가 된다. 본 논문에서는 차량의 번호 판과 색상 그리고 차량의 모델을 위한 라디에이터 그릴 부분을 이용하여 차량의 검색을 시도하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2017.11a
• /
• pp.785-788
• /
• 2017

우리나라의 차량 범죄율은 국민들의 소득 증가와 더불어 계속해서 증가 중인 추세이다. 현재 상용화 된 차량 번호판 인식은 시스템은 특정 우치에 고정되어 있고, 화면의 특정 영역에 물체가 들어와야만 번호판을 인식할 수 있다. 단순히 그 영역에 들어오지 못하면 번호판을 인식하지 못하고 지나치게 된다. 본 연구는 특정 영역에 구애받지 않고 장소, 화면 어디에서든 차량 번호판을 인식할 수 있게 딥 러닝 기술을 응용하여 범죄차량을 찾아내는 기법을 제안한다. 또한 서버와 연동시켜 실시간으로 범죄차량의 위치를 파악, 주변 경찰들에게 연락을 주어 빠르게 범죄차량을 검거하는 서비스를 제공한다.

• Journal of IKEEE
• /
• v.23 no.2
• /
• pp.642-651
• /
• 2019

One of the most important research topics on intelligent transportation systems in recent years is detecting and recognizing a license plate. The license plate has a unique identification data on vehicle information. The existing vehicle traffic control system is based on a stop and uses a loop coil as a method of vehicle entrance/exit recognition. The method has the disadvantage of causing traffic jams and rising maintenance costs. We propose to exploit differential image of camera background instead of loop coil as an entrance/exit recognition method of vehicles. After entrance/exit recognition, we detect the candidate images of license plate using the morphological characteristics. The license plate can finally be detected using SVM(Support Vector Machine). Letter and numbers of the detected license plate are recognized using CNN(Convolutional Neural Network). The experimental results show that the proposed algorithm has a higher recognition rate than the existing license plate recognition algorithm.

• Information and Communications Magazine
• /
• v.33 no.6
• /
• pp.39-46
• /
• 2016

본고에서는 차량 내 운전자 제스처 인식을 위한 웨어러블 디바이스 플랫폼과 차량 시스템 모델을 소개한다. 특히 저가형 가속도, 자이로스코프 센서를 적용한 웨어러블 디바이스용 HW를 설계하고, 제스처 인식률을 높이기 위한 SW 시스템 및 알고리즘에 대해 설명한다. 운전 중 가장 많이 제어하는 편의 기능을 기준으로 제스처를 구분하고, 제스처 마다 발생하는 센서 값의 특징을 이용해 잡음에 강한 제스처 인식 시스템에 대해 설명한다. 마지막에 진행한 본 논문의 실험을 통해 본 고에서 설명한 제스처 인식 시스템이 잡음과 방향성을 갖는 동작인식에 강함을 확인할 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.11 no.5
• /
• pp.1004-1012
• /
• 2007

In this paper, we proposed a new car license plate recognition method using an unsupervised ART2 algorithm with HSI color model. The proposed method consists of two main modules; extracting plate area from a vehicle image and recognizing the characters in the plate after that. To extract plate area, hue(H) component of HSI color model is used, and the sub-area containing characters is acquired using modified fuzzy binarization method. Each character is further divided by a 4-directional edge tracking algorithm. To recognize the separated characters, noise-robust ART2 algorithm is employed. When the proposed algorithm is applied to recognize license plate characters, the extraction rate is better than that of existing RGB model and the overall recognition rate is about 97.4%.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
• /
• v.7 no.6
• /
• pp.1160-1166
• /
• 2006

The information of vehicle is very important for maintaining traffic order under the present complex traffic environments. This paper proposes a new vehicle plate recognition mechanism that is essential to know the information of vehicle. The proposed method uses SVM which is excellent object classification compare to other methods. Two-class SVM is used to find the location of vehicle plate and multi-class SVM is used to recognize the characters in the plate. As a real-time processing system using multi-step image processing and recognition process this method recognizes several different vehicle plates. Through the experimental results of real environmental image and recognition using the proposed method, the performance is proven.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2020.11a
• /
• pp.870-872
• /
• 2020

본 시스템은 어린이보호구역에 발생하는 차량사고가 불법주정차된 차량으로 인한 사각지대에 의해 발생되는 것에 착안하여 보행자를 인식하여 운전자들에게 알려 안전운전을 유도하여 사고를 예방해 주는 시스템이다 본 시스템은 영상인식장치, 경광장치, 중계장치, 차량 내 경고장치, 원격 트래픽 경고 수신기로 구성되어 있으며 영상인식장치가 edge-TPU 장치를 활용하여 카메라로부터 입력받은 영상을 모바일넷 기반의 딥러닝으로 처리하여 보행자, 차량, 그밖의 물체를 인식한다. 보행자가 인식되면 외부에서 경광장치가 발광하여 신호를 보내고, 중계장치를 통해 차량 내 경고장치로 보행자 경고 신호를 보낸다. 실험 결과 영상인식을 통해 보행자와 차량을 분류 인식할 수 있음을 확인하였다. 이러한 시스템은 어린이 보호구역에서 발생할 수 있는 교통사고를 방지하기 위해 효과적임을 확인할 수 있었다.

• Journal of Advanced Technology Convergence
• /
• v.2 no.4
• /
• pp.7-11
• /
• 2023

In this study, we presented a method to recognize vehicle license plates using CNN techniques. A vehicle plate is normally used for the official identification purposes by the authorities. Most regular Optical Character Recognition (OCR) techniques perform well in recognizing printed characters on documents but cannot make out the registration number on the number plates. Besides, the existing approaches to plate number detection require that the vehicle is stationary and not in motion. To address these challenges to number plate detection we make the following contributions. We create a database of captured vehicle number plate's images and recognize the number plate character using Convolutional Neural Networks. The results of this study can be usefully used in parking management systems and enforcement cameras.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2003.10a
• /
• pp.101-104
• /
• 2003

본 논문은 개인용 휴대장비인 디지털카메라등을 통하여 차량의 앞/뒤 번호판을 자동인식하며 인식된 결과를 텍스트 형식으로 결과를 사용자에게 통보함은 물론, 입력된 차량의 정보를 부호화하고 통신망을 통하여 원격지 서버로 전달하고 원격지 서버는 복호화과정을 거쳐 전송된 텍스트 형태의 차량번호를 확인하여 차량에 대한 정보를 제공하는 시스템이다. 이는 급증하는 차량범죄 및 차량통제, 도난차량검거, 수배차량추적등 많은 분야에 효과적으로 사용이 가능하며 무선 및 도로교통에 많은 편의성과 효율성을 제고할 수 있다고 사료된다.