Automatic container code recognition from a captured image is used for tracking and monitoring containers, but often fails when the code is not captured clearly. In this paper, we increase the accuracy of container code recognition using multiple views. A character-level integration method combines recognized codes from different single views to generate a new code. A decision-level integration selects the most probable results from the codes from single views and the new integrated code. The experiment confirmed that the proposed integration works successfully. The recognition from single views achieved an accuracy of around 70% for the test images collected on a working pier, whereas the proposed integration method showed an accuracy of 96%.
컨테이너 ISO코드 인식시스템은 ISO코드 검출 및 영상 획득, ISO코드 영역 추출, 개별 문자 추출, 문자인식 및 데이터베이스의 5가지 핵심부분으로 구성된다. 이 중에서도 ISO코드 추출의 정확성은 전체 시스템 인식률에 지대한 영향을 줄 수 있는 부분이며, 다양한 컨테이너 종류 및 주위 환경 변화에서도 정확한 추출을 요구한다. 본 논문에서는 획득된 영상을 주위 환경 변화에도 적응 가능한 이 진화 방법을 사용하여 ISO코드 템플릿의 영역을 이 진화하고 ISO코드의 분포를 가지는 후보 영역을 추출한다. 추출된 후보 영역 중에서 ISO코드 문자 분포의 특성을 이용한 검증과정을 통해 최종 영역을 추출하여 ISO코드를 인식하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현된 시스템을 실시간으로 컨테이너에서 획득한 영상에 적용한 결과 다양한 컨테이너 종류 및 주위 환경변화에서도 ISO코드 영역이 정확히 추출됨을 확인하였다.
컨테이너 BIC-code란 국제 운송 및 복합적인 운송환경에서의 편의성을 위해 사용하고 있는 약속된 규약이다. BIC-code는 해상운송 컨테이너의 식별 부호이며 국가 code와 다양한 조작 등의 내용을 포함하고 있다. 해가 거듭될수록 항공, 해양을 통한 물류운송은 계속 증가하고 있으며 이에 따라 해당 물류를 처리하는 항만에서는 신속하고 정확한 처리가 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 컨테이너의 BIC-code를 다중 이진화를 통해 영역을 추출하고 개별 code를 인식하는 방법을 제안한다. 코드 인식에 있어서, 기후 요소, 빛, 카메라 위치, 컨테이너의 색과 같은 다양한 요인으로 인해 고정된 임계값을 사용할 수 없다. 따라서 제안된 방법에서는 각 영상에 대해 다양한 임계값으로 인식을 수행하여 가장 우수한 인식 결과를 선택한다. 각 임계값에 대한 이진화, 레이블링, close연산을 통해 BIC-code의 가로, 세로 여부를 판단하여 잡음을 제거하고, 개별 code를 분리한다. 분리된 개별 code는 데이터베이스의 기본 자료와 템플릿 매칭을 통해 인식한다. 각 임계값에 대한 인식결과의 신뢰도를 측정하여 가장 신뢰도가 높은 결과를 선택하게 된다. 실험 결과를 통해 제안한 방법이 조명상황에 관계없이 컨테이너 BIC-code를 효과적으로 추출하고 인식함을 보인다.
현재 항만의 컨테이너 양하 및 적하 과정에서 획득되는 컨테이너 영상은 크기 및 위치가 정형화되어 있지 않고, Yard Tractor의 정차 차선과 컨테이너의 크기 등의 외부 환경 변화로 인해 인식에 적합한 영상을 획득하기 어렵다. 본 논문에서는 Top-Hat Transform을 이용하여 실시간 영상으로부터 문자의 영역을 추정하고, 카메라의 PAN/TILT/ZOOM 기능을 이용한 시선이동을 통해 문자인식에 적합한 영상을 획득한다. 획득된 컨테이너 영상으로부터 Top-Hat Transform 및 Histogram Projection을 이용하여 식별자 영역을 추출하고 이진화한 뒤, Labeling 된 결과를 토대로 배경과 문자영역을 구분하고 개별 문자들을 추출한다. 이후 오류역전파 알고리즘을 이용하여 추출된 개별 문자들을 인식한다. 실제 부두에 설치하여 제안된 컨테이너 식별자 영상 획득 및 인식 방법이 우수함을 확인하였다.
A container terminal gate is not only an entrance of containers, but also the first input point of containers' information. Therefore, to achieve the accuracy of container information, there are various containers' numbers recognition methods used. Gate productivity can significantly vary depending upon those recognition methods. Recently, RFID which is one of the u-IT businesses run by the Korean government is under consideration for application to the gate as an automatic system. If RFID is used, it is expected to have both the qualitative benefits through avoiding defects of other systems and the quantitative benefits by improving productivity. Hence, this study aims to provide some insight on the benefits of RFID, and to compare productivity of the existing gate system with the RFID gate system based on computer simulation.
본 논문은 컨테이너의 BIC-code를 인식하기 위한 전처리(pre-processing) 방법에 관한 것으로서, BIC-code가 포함된 관심 영역을 찾고 이 관심 영역을 광학 문자 인식에 용이하도록 워핑하기 위한 호모그래피 행렬을 추정할 수 있는 네트워크를 제안한다. 제안하는 네트워크의 구조는 STN(Spatial Transformer Networks)의 구조를 차용하였으며, 관심 영역 검출, 호모그래피 변환을 위한 행렬 추정, 행렬을 이용한 워핑 단계로 구성되어 있다. 제안된 네트워크를 이용하여 관심 영역과 행렬을 동시에 추정하고, 추정된 행렬을 이용하여 관심 영역의 원근 왜곡을 바로 잡음으로써 BIC-code의 인식 정확도 향상에 기여한다. 성능 평가를 위하여 총 5인의 평가원이 출력 영상을 5점 만점으로 평가한 결과 평균 4.25점을 받았으며, 육안으로 확인했을 시 총 312장의 사진 중 224장의 사진이 완벽하게 보정됨과 동시에 관심 영역을 출력하였다.
Kim Sung-Soo;Lee Myoun-Soo;Song Yong-Seok;Nam Ki-Chan;Kwak Kyu-Suk
한국항해항만학회지
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제29권9호
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pp.789-793
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2005
The container terminals in Korea usually adopts both the bar code and the image recognition systems at the gate complex to capture necessary information on containers passing through the gate. With the rapid advancement of Information Technology(IT) these systems, however, seem to make the user not satisfied due to the inherent limitations such as the long process time taken, low rate of recognition etc., This paper, therefore, examines the adoption of Radio Frequency Identification (RFID) technology to container terminals, and tried to get some implication for the way to improve the productivity of the terminal. The results imply that some improvement in the gate and storage yard operation is feasible by the benefit of using the information of vehicles and containers collected in advance by RFID technology.
본 논문에서는 컨테이너 BIC-code 자동인식 시스템의 전 처리 과정으로서 다중 임계값을 이용한 BIC-code 영역 추출 방법을 제안한다. 기후요소, 빛, 카메라 위치, 컨테이너의 색과 같은 다양한 요인으로 인해 고정된 임계값을 사용할 수 없다. 따라서 각 영상에 대해 다양한 임계값으로 실험하여 컨테이너 BIC-code 인식에 가장 우수한 임계값을 결정하여 영상을 이진화한다. 다음으로, 가장 우수한 임계값으로 이진화 한 영상에 대하여 레이블링, 닫힘 연산을 통해 BIC-code의 가로, 세로 여부를 판단하게 된다. 또한 레이블링 된 각 영역을 판단하여 잡음을 제거하고, 개별 code를 분리한다. 제안된 방법에 대한 실험결과 성공적인 코드 영역 분리가 가능함을 확인할 수 있었다.
현대 정보 기술은 새롭고 개선된 방법으로 여러 산업들에 지속적인 제공을 하고 있다. 본 논문에서 고려한 스마트 컨테이너 공급망 관리는 사물지능(M2M)통신의 급속한 발전과 함께 고성능 센서, 컴퓨터 비전, GPS, GSM을 기반으로 형성된다. 기존 공급망관리는 실시간 컨테이너 추적에 제한이 있다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 인터럽트 및 보통 정기적인 알림에 대한 컨테이너 식별 시스템과 자동 알림 시스템의 개발과 실시간 컨테이너 공급망관리의 연구 및 구현에 초점을 맞추었다. 첫째, 본 논문은 컨테이너 코드 식별 및 실시간 작업에 대해 컴퓨터 비전 라이브러리와 OCR 엔진을 비주얼 스튜디오 2010으로 구현된 식별 알고리즘을 제안하고 있다. 둘째는 실시간 컨테이너 추적 및 그 시스템의 한계에 대해 제공되는 현재 자동 알림 시스템에 대해 설명한다. 마지막으로 본 논문은 고성능 센서와 컴퓨터 비전과 함께 유비쿼터스 모바일 및 위성 네트워크와 실시간 컨테이너 추적 솔루션의 미래에 도전과 가능성을 요약하였다. 뛰어난 운영 및 보안 공급망관리의 우수한 전송을 제공하기 위해 이러한 모든 구성요소를 결합하였다.
본 논문은 인식된 컨테이너 식별자 문자열과 컨테이너 작업리스트를 비교하여 작업리스트와 인식된 컨테이너 식별자 문자열을 매칭하는 효율적인 방법을 소개하고자 한다. Dynamic Time Warping 기법을 이용하여 오인식되거나 인식이 되지 않은 문자에 대하여 오독률을 최소화할 수 있는 효율적인 방법을 제안한다. 기존의 문자열 비교방식에 비하여 제안하는 방법을 사용하였을 경우 더 나은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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