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.
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.
컴퓨터 비전을 이용한 자동차 번호판 인식은 자동차에 특별한 장치가 필요없어 비용면에서 유리하다. 자동차 번호판을 인식하기 위해서는 번호판의 영역을 추출한 후 번호판에서 문자와 숫자 영역을 분리하고 그 세그먼트를 신경 회로망 혹은 다른 방법을 통하여 인식한다. 본 논문은 자동차 번호판 위치 검출 방법과 세그멘테이션 방법에 대하여 제안한다. 자동차 번호판 위치 검출을 위하여 모폴로지 기법과 ART2 클러스터링 방법을 이용하였고 검출한 번호판 영역에서 세그멘테이션은 모폴로지 연산을 이용한 이진화와 레이블링을 이용한다.
번호판 인식 시스템은 일반적으로 한 차선에 한 카메라를 사용한다. 만약 2개의 차로를 동시에 촬영하도록 카메라를 설치한다면 시스템 구축 비용이 많이 감소할 것이다. 본 논문은 이러한 시스템의 구축에 필요한 기본적인 방법으로써 이미지에서 번호판이 2개 이상 존재할 경우에도 그 위치를 모두 검출할 수 있는 방법에 대하여 제안한다. 번호판 후보 영역 추출은 모폴로지 연산을 통해 검출하고 각 후보 영역은 이진화후 제안한 검증 방법을 통해 후보 영역을 제거하고 번호판인 후보 영역에 대하여 정확한 번호판 영역을 검출한다. 제안한 검출 방법은 일반 번호판과 영업용 번호판 모두 검출할수 있다.
주행 중인 차량 뒷 번호판을 획득하여 이진화하는 과정에서 번호판 주변의 움푹 들어간 차량구조 영향으로 인하여 번호판에 그림자가 드리워지게 된다. 그림자가 진 상황에서 영상을 이진화를 하게 되면 번호판 문자가 확실하게 나오지 않게 된다. 따라서 그림자가 드리워진 번호판에 대해서 그림자 영역의 경계를 구하여 처리를 하고, 그림자가 진 부분과 그림자가 지지 않은 부분을 각각 이진화한 후 두 부분을 합하여 번호판 문자를 얻어낸다. 그림자 처리 방법을 사용할 경우 일반적인 이진화를 했을 때 보다 훨씬 좋은 번호판 문자를 얻을 수 있었다.
본 논문은 차량 영상에서 번호판을 인식하는 방법에 관하여 기술한다. 번호판이 가지는 수평 경계선을 Peak & Valley로 표현하고, 번호판의 Color 특성을 이용하여 번호판 영역을 추출한 뒤, 번호판 영역에서 히스토그램 기법을 이용하여 문자를 추출하고, Maximum Likely Hood에 의해 문자를 인식한다.
지능형 차량 시스템에 있어서 교통 표지판 검출/인식은 매우 중요한 요소들 중의 하나이다. 따라서 주행 중인 차량에서 카메라로부터 취득한 영상을 이용하여 교통 표지판을 인식하는 여러 가지 영상인식 알고리즘들이 개발되고 있다. 하지만 이러한 알고리즘은 표지판의 색상 값이 날씨와 시간에 따른 조도와 컬러의 변화에 따라 성능이 크게 변한다는 점에서 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 논문은 환경 변화에 강인한 교통 표지판 검출 및 인식 알고리즘을 제안한다. 구체적으로, 표지판 검출을 위하여 제안하는 알고리즘에서는 색상과 형태 정보를 이용하여 교통 표지판 후보군을 찾는다. 여러 색상 임계값에 대하여 영상 피라미드 형태를 만들고, 모든 피라미드 영상들에 대해서 인식 알고리즘을 수행함으로써 실외 빛에 변화에 강인하게 한다. 교통 표지판 후보군을 찾은 후, 후보군들을 Linear SVM을 통해 학습함으로써 교통 표지판인지 아닌지 분류해낸다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 정확하게 교통 표지판을 인식하고, 동시에 실외 빛의 변화에 상관없이 강인하게 표지판을 인식함을 보여준다.
본 연구는 지하의 바닥층에 배수로를 확보하기 위한 배수판에 관한 것으로, 특히 배수판에 형성된 인터록킹 돌기가 다른 배수판에 형성된 인터록킹 소켓에 안착되면서 배수판 간의 연결부위가 상호 미로형의 인터록킹 구조를 이루어 배수판의 하측으로 시멘트 몰타르가 유입됨을 배제하여 원활한 배수로를 확보함은 물론 상기 인터록킹 소켓 및 인터록킹 돌기는 요철형의 견고한 구조로 이루어져 뒤틀림, 변형 등의 하자발생이 없어 공사의 품질을 높일 수 있도록 하는 지하바닥용 배수판에 관한 것이다. 개발한 배수판은 상부면에 격자형으로 콘크리트 타설홈이 형성된 다수의 지지포스트가 하측으로 돌출 형성된 배수판과; 상기 배수판의 둘레면 가운데 인접하는 양면에 일체로 형성되고 상부에 안착요홈이 형성된 인터록킹 소켓과; 상기 인터록킹 소켓과 대응하는 양면에 일체로 형성되고, 다른 배수판에 형성된 인터록킹 소켓에 안착되면서 미로형의 인터록킹 연결구조를 이루는 인터록킹 돌기의 유기적인 결합구성으로 이루어진다.
본 논문에서는 명암도 정보와 제안된 퍼지 이진화을 이용하여 차량 번호판 영역과 개별 코드를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비영업용 차량 영상을 대상으로 차량 번호판 영역을 추출하기 위해 명암도 변화 특성을 이용하여 차량 번호판을 추출한다. 추출된 차량 번호판 영역에서는 제안된 퍼지 이진화 방법을 적용하석 차량 번호판의 영역을 이진화하고 이진화된 차량 영역판에 대해서 히스토그램 방법을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 차량 번호판의 추출 방법보다 번호판 영역의 추출률이 개선되었고 제안된 퍼지 이진화 방법을 적용하여 개별 코드를 추출하는 것이 효율적인 것을 확인하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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