• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.8 no.1
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• pp.87-101
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• 2002

In this paper, we proposes the car plate recognition and describe the parking control system using the proposed car plate recognition algorithm. The car plate recognition system using color information and fuzzy c-means algorithm consists of the extraction part of a car plate from a car image and the recognition part of characters in the extracted car plate. This paper eliminates green noise from car image using the mode smoothing and extract plate region using green and white information of RGB color. The codes of extracted plate region is extracted by histogram based approach method and is recognized by fuzzy c-means algorithm. For experimental, we tested 80 car images. We shows that the proposed extraction method is better than that from the color information of RGB and HSI, respectively. So, we can know that the proposed car plate recognition method using fuzzy c-means algorithm was very efficient. We develop the parking control system using the proposed car plate recognition method, which showed performance improvement by the experimental results.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.13D no.1 s.104
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• pp.125-132
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• 2006

The existing recognition system of license plates cannot get the satisfactory result in noise environments. The purpose of this paper is to propose an algorithm that can recognize the region of license plates accurately in a noise environment. The algorithm is formulated by reorganizing the U- and V-channels of YUV color space as YUV is insensitive to light and carries less data than RGB color information. The region of license plates has been extracted by the geometric characteristics, sizes, and places of labeling images. The proposed algorithm was found to improve the process of extracting the region of license plates in various noise environments.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.01a
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• pp.339-342
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• 2014

현재 차량의 출입통제 및 주정차 단속 등이 차량 번호판 자동 인식 시스템을 통해 자동화 되고 있다. 본 논문은 촬영 각도에 따라 기울어지거나 왜곡된 번호판에 대해서도 잘 동작하는 번호판 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 번호판의 배경과 문자의 밝기 대비가 커서 그 분포가 이원 양상을 보인다는 점을 이용하여 번호판의 중심부와 대략적인 후보 영역을 추출한다. 이후 허프 변환을 통하여 번호판의 네 모서리에 해당하는 직선을 검출한다. 이들 네 직선의 교점이 번호판의 꼭짓점이 된다. 네 꼭짓점의 좌표를 이용하여 왜곡된 번호판을 실제 번호판의 가로와 세로 비율에 맞는 정규화 된 모양으로 변환한다. 차량의 측면 1m~3m 사이의 다양한 거리에서 촬영한 이미지로 실험한 결과 일반적인 실외 조명 아래에서 차체의 색에 관계없이 번호판 영역 추출에 성공하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.241-244
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• 2000

본 논문에서는 차량 영상의 수평 및 수직 명암 값 변화 정보를 이용하여 번호판 영역을 추출하고 원형 패턴 벡터를 이용하여 번호판 내용을 인식하는 알고리즘에 관해 기술하였다. 제안된 알고리즘에서는 번호판 영역에서 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되고, 일정한 명암도 변화를 가지면서 다른 영역보다 밀집도가 높다는 특성을 이용하여 수평 및 수직 명암도 변화값을 구하여 차량영상에서 번호판 영역을 추출하며 상당히 어둡거나 밝게 입력된 영상에도 동일한 인식 성능을 얻기 위하여 밝기 보정을 수행한다. 또한, 입력 문자의 크기, 이동 및 회전에 무관한 특성을 추출을 위해 원형 패턴 벡터를 이용하여 차량 번호를 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법들을 적용한 결과 계산 속도가 훨씬 빠르며, 차량 번호판의 크기에 관계없이, 또한 잡음에 크게 영향을 받지 않으면서 번호판 추출이 정확하여 실시간 처리의 가능성을 제시하였을 뿐만 아니라 번호판 영역이 불투명하거나 불규칙한 조명 상태에서도 검출이 가능하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2005.05a
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• pp.437-442
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• 2005

본 연구에서는 칼라정보와 주성분분석법(principal component analysis : PCA)를 이용한 차량 번호판 인식시스템을 구성하였다. 먼저 입력된 차량 영상에서 번호판의 형태적 특징과 녹색 칼라 정보를 이용하여 번호판 영역을 추출하였으며, 추출된 번호판내의 문자 및 숫자의 위치적 특징을 이용하여 번호판의 종류(구형, 신형, 최신형)를 구분하였다. 이렇게 추출되고 구분된 번호판은 문자의 상대적 위치정보와 수평 및 수직 투영 정보를 함께 이용하여 각각의 문자영역을 분리 추출하였다. 추출된 문자영역은 주성분분석법을 이용하여 고유벡터를 추출한 후 문자 인식에 사용하였다. 본 논문의 실험과정에서는 다양한 시간대 환경에서 촬영된 주행 중인 자동차 320대의 자가용 차량영상에 대하여 실험하였으며 높은 번호판 추출률과 번호판종류 구분률 그리고 문자 인식률을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.442-444
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• 2001

본 논문은 차량의 번호판 인식 시스템을 구축하는 첫 단계인 번호판 추출에 관한 것으로 차량과 번호판의 색상이 같은 경우에 대해서도 실험을 하였다. 본 논문에서는 RGB 컬러 정보 대신에 HSI 컬러 정보를 사용하여 특징점을 추출하였고, morphology를 이용하여 크기 보정을 반복 실행하며, 실패할 경우 merge 등을 통하여 최종적으로 크기를 보정한다. 그리고, 정확한 번호판 추출을 위해 한번 더 hue값을 이용한 보정을 함으로써 원하는 번호판 영역을 정확히 추출한다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.30 no.1
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• pp.11-19
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• 2012

Due to existing infrastructure to collect traffic information was constructed to expressway and national highway, we cannot precisely know traffic situation for their surrounding area. Therefore, it is difficult to provide reliable traffic information to users using navigation and smartphone. In this research, we collected aerial images by using unmanned airship capable of wide-area monitoring and proposed a method extracting vehicle speed from the collected data. And, we performed experiments to verify the accuracy of extracted vehicle speed. Our method proposed in this research can be used to extract a new approach of traffic information according to increased demand of traffic monitoring. We expect that our method will become a new research trend in traffic information application.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.232-234
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• 2003

차량 번호판 인식 시스템은 차량 보급의 대중화와 그에 따라 발생되는 여러문제의 해결차원에서 활발하게 연구 개발되고 있는 분야이다. 본 논문에서는 휴대용 입력 장치로부터 획득한 차량 번호판 영상에서 차량 번호판이 가지는 특성을 이용하여 번호판을 추출한 후, 차량 번호판의 특성을 이용하여 개별 문자 영역들의 MBR(Minimum Boundary Rectangle)을 추출한다. 그리고. 불변 모멘트의 특징을 이용하여 기존의 템플릿 매칭 방식 보다 연산시간이 매우 빠르고 입력 영상내의 번호판 크기에 제약이 적온 장점을 가진 보다 향상된 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.11
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• pp.2277-2282
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• 2009

In this paper, we proposed a new recognition method can be used in application systems using morphological features, difference operators and ART2 algorithm. At first, edges are extracted from an acquired car image by a camera using difference operators and the image of extracted edges is binarized by a block binarization method. In order to extract license plate area, noise areas are eliminated by applying morphological features of new and existing types of license plate to the 8-directional edge tracking algorithm in the binarized image. After the extraction of license plate area, mean binarization and mini-max binarization methods are applied to the extracted license plate area in order to eliminated noises by morphological features of individual elements in the license plate area, and then each character is extracted and combined by Labeling algorithm. The extracted and combined characters(letter and number symbols) are recognized after the learning by ART2 algorithm. In order to evaluate the extraction and recognition performances of the proposed method, 200 vehicle license plate images (100 for green type and 100 for white type) are used for experiment, and the experimental results show the proposed method is effective.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.9 no.3
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• pp.684-689
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• 2005

In this paper, we propose car license plate recognition using morphological information and an enhanced neural network. Morphological information on horizontal and vertical edges was used to extract the license plate from a car image. We used a contour tracking algorithm combined with the method of histogram and location information to extract individual characters in the extracted plate. The enhanced neural network is proposed for recognizing them, which has the method of combining the ART-1 and the supervised teaming method. The proposed method has applied to real world car images. The experimental results show that the proposed method has better the extraction rates than the methods with information of the thresholding, the RGB and the HSI, respectively. And the proposed neural network has better recognition performance than the conventional neural networks.