• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.1
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• pp.457-461
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• 2005

본 논문에서는 RGB 컬러 정보와 오류 역전파 알고리즘을 이용한 신 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 차량 영상에서 평균 Blue값을 이용하여 차량 영상을 보정한다. 보정된 차량 영상에서 순수 Red픽셀과 현재 픽셀의 차이와 순수 Green 픽셀과 현재의 픽셀의 차이를 각각 구하여 Red 후보 영역과 Green 후보 영역으로 구분한다. 구분된 2개의 후보 영역의 픽셀 값을 오류 역전파 알고리즘에 적용하여 최종 Green 영역을 찾는다. 그리고 오류 역전파 알고리즘에 의해서 Green 영역으로 판명된 영역을 제외한 영역들은 잡음으로 처리한다. 잡음이 제거된 영역에 대해 수평 및 수직 히스토그램의 빈도수를 이용하여 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에서 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드들을 추출하고, 오류 역전파 알고리즘을 적용하여 개별 코드들을 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 신 차량 번호판에 적용한 결과, 제안된 번호판 추출 방법이 기존의 HSI 정보를 이용한 번호판 추출 방법보다 추출률이 개선되었고 제안된 차량 번호판 인식 방법이 효율적인 것을 확인하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.459-462
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• 2001

본 논문에서는 하이브리드 패턴벡터를 이용하여 자동차의 고유 마크와 차량 번호를 실시간으로 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 차량 입력 영상에서 차량의 마크와 번호판의 수평 및 수직 명암값 빈도수 변화를 이용해 마크와 번호판 영역을 추출한다. 또한, 추출된 알고리즘으로부터 수평 수직 패턴을 적용해 자동차의 마크를 인식하고 하이브리드 패턴벡터를 이용하여 번호판의 문자 및 숫자를 인식하도록 하였다. 제안한 자동차 마크 및 번호판 추출 과정에서는 마크와 번호판 영역의 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되는 상대적인 크기의 특성과 수평 및 수직 빈도수와 패턴 벡터를 사용하여 마크 및 번호판 영역을 추출, 인식하도록하였다. 제안한 방법들을 적용한 결과, 차량 번호판의 크기에 관계없이 잡음에 영향을 받지 않고 차량의 종류와 번호를 실시간으로 처리할 수 있으며 차량번호판 추출 및 인식뿐 아니라 차량의 마크 추출 가능성을 제시하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.2
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• pp.195-200
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• 2001

본 논문에서는 실제 입력 차량 영상으로부터 명암도 변화 정보와 원형 패턴 벡터를 이용하여 차량 번호판을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 차량 영상에서는 번호판 영역에서 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되고, 일정한 명암도 변화를 가지면서 번호판 이외의 다른 영역 보다 빌집도가 높은 특성이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 성질을 이용하여 먼저 명암도 변화값을 사용하여 번호판을 추출하도록 하였으며 영상 입력 과정에서 외부 환경에 따라 차량 영상이 어둡거나 밝게 입력될 경우에도 동일한 추출 성능을 얻기 위하여 밝기 보정 과정을 수행하였다. 또한 추출된 번호판 영역으로부터 입력 문자의 크기, 이동 및 회전에 무관한 특성 추출을 위해 원형 패턴 벡터를 이용하여 차량 번호를 인식하도록 하였다. 제안한 알고리즘을 적용한 결과 번호판 추출이 가능하였으며 기존의 방법에 비해 계산 속도가 향상되어 실시간 처리의 가능성을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.416-418
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• 2000

본 논문에서는 컴퓨터 비전의 한 분야인 영상처리에 의한 물체인식을 위한 선행연구로써, 차량번호판 인식 시스템을 구현하기 위한 연구의 한 부분인 차량 번호판의 일련번호부분을 추출하는 방법을 기술한다. 이진화된 전체 차량 이미지의 일련번호영역을 추출하기 위해 레이블링기법과 번호판 일련번호의 특성 등 선행지식을 이용하여 번호판의 각 일련번호를 찾아서 분할하고 추출하는 알고리즘을 제안한다. 번호판영역을 찾는 동시에 분할하고 추출해 줌으로써 복잡한 여러 알고리즘을 사용하지 않고도 비교적 정확히 번호판의 일련번호를 추출할 수 있고, 속도면에서도 상당히 우수한 결과를 보여준다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.6
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• pp.797-807
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• 2008

This paper proposes a new algorithm of extracting forward vehicle areas using the acquired lanes and road area information on road images with complex background to improve the efficiency of the vehicle detection. In the first stage, lanes are detected by taking into account the connectivity among the edges which are determined from a method of chain code. Once the lanes proceeding to the same direction with the running vehicle are detected, neighborhood roadways are found from the width and vanishing point of the acquired roadway of the running vehicle. And finally, vehicle areas, where forward vehicles are located on the road area including the center and neighborhood roadways, are extracted. Therefore, the proposed scheme of extracting forward vehicle area improves the rate of vehicle detection on the road images with complex background, and is highly efficient because of detecting vehicles within the confines of the acquired vehicle area. The superiority of the proposed algorithm is verified from experiments of the vehicle detection on road images with complex background.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.618-623
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• 2003

본 논문에서는 RGB 컬러 정보와 퍼지 이진화를 이용하여 차량 번호판의 개별 코드를 추출하는 방법을 제안한다 제안된 방법은 비영업용 차량 영상에서 차량 번호판 영역을 추출하기 위해 녹색의 분포가 밀집되어 있는 영역을 번호판의 후보 영역으로 설정하고 번호판의 후보 영역에서 흰색의 밀집도가 높은 부분을 번호판의 영역으로 추출한다. 개별 코드 추출은 추출된 번호판 영역에서 3×3 소벨 마스크를 이용하여 잡음을 제거하고 퍼지 이진화 방법을 적용하여 번호판의 영역을 이진화 한다. 이진화된 번호판 영역을 윤곽선 따라가기 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 방법보다 번호판 영역에서 개별 코드의 추출률이 개선된 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.751-754
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• 2002

본 논문에서는 획득한 차량 영상에서, 차량 번호판의 후보영역을 동적으로 할당하여 번호판을 추출하고, 이중 템플릿 매칭을 이용하여 인식하는 방법을 제안하였다. 차량 번호판 영역은 다른 영역에 비해 영상의 밀도값이 높다는 것을 근거로, 후보영역을 투영하여 추출된 영상의 밀도값과 기준밀도값을 비교하여 차이가 임계값 이하를 만족한 때 차량 번호판 영역으로 추출하고 만족하지 않을 때는 다음 후보영역을 투영하여 차량 번호판 영역을 추출하였다. 추출된 번호판 영역에서 문자와 숫자영역으로 분할된 입럭패턴과 표준패턴을 흑화소로 1차 매칭하고, 이 중 유사도가 높은 표준패턴과 다시 백화소로 2차 매칭하는 이중 템플릿 매칭으로 인식하였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.8 no.4
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• pp.595-604
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• 2013

Currently, registered number of imported vehicles is increasing rapidly over the years. Accordingly, environment improvements of vehicle maintenance company for maintenance of luxury vehicle such as imported vehicle are continuously being made. In this paper, we propose a key frame extraction method based on HSV color model for smart vehicle management system implementation to offer for customer reliability of maintenance vehicle. After automatically recognize the license plates of the vehicle using vehicle license plate recognition system when the vehicle come in the car center, we check the repair history and request of the vehicle based on it. We implement mobile services which provide extracted key frame images to the user after extract key frames from vehicle repair video. In addition, we verify the superiority of key frame extraction method by applying a smart vehicle management system. Finally, we convert the RGB color to HSV color to improve the performance of proposed key frame extraction scheme. As a result, we confirmed that our scheme is more excellence about 30% in terms of recall than RGB color model from the performance evaluations.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.1
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• pp.467-471
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• 2005

본 논문에서는 명암도 변화 및 윤곽선 추적 알고리즘과 개선된 오류 역전파 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 비영업용 차량 영상을 대상으로 차량 번호판 영역을 추출하기 위해 명암도 변화 특성을 이용하여 차량 번호판 영역을 추출한다. 추출된 차량 번호판 영역에 반복 이진화 방법을 적용하여 차량 번호판의 영역을 이진화하고, 이진화된 차량 번호판 영역에 대해서 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드 인식은 일반화된 델타 학습 방법에 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습률을 동적으로 조정하는 개선된 오류 역전파 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 인식 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 차량 번호판 인식 방법보다 효율적인 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.365-370
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• 2002

본 논문은 차량의 번호판 인식 시스템을 구축할 목적으로 번호판 추출을 컬러 정보를 이용하여 구현하였다. 본 실험은 특히 번호판 추출에 많은 장애 요인, 즉, 흐린날, 늦은 오후에 촬영된 차량, 번호판과 같은 색상을 가지는 차량, 그늘진 곳에 주차된 차량 그리고, 운행중인 차량에 대해서도 실험 대상으로 하였다. 그리고, 본 논문에서는 빠른 번호판 검출을 위하여 부분 영역에 대한 특정 픽셀을 추출하였고, 변형 모폴로지와 레이블링의 반복 적용을 통하여 번호판을 검출하며, 후처리를 통하여 보다 정확한 영역을 재보정 한다.