A high performance license plate recognition system (LPRS) is proposed in this work. The proposed LPRS is composed of the following three main stages: (i) plate region determination, (ii) character segmentation, and (iii) character recognition. During the plate region determination stage, the image is enhanced by image processing algorithms to increase system performance. The rectangular license plate region is obtained using edge-based image processing methods on the binarized image. With the help of skew correction, the plate region is prepared for the character segmentation stage. Characters are separated from each other using vertical projections on the plate region. Segmented characters are prepared for the character recognition stage by a thinning process. At the character recognition stage, a three-layer feedforward artificial neural network using a backpropagation learning algorithm is constructed and the characters are determined.
It is important to compute the structural analysis of plate structures in structural design. In this paper, the author uses the finite element-transfer stiffness coefficient method (FE-TSCM) for the structural analysis of plate structures. The FE-TSCM is based on the concept of the successive transmission of the transfer stiffness coefficient method and the modeling technique of the finite element method (FEM). The algorithm for in-plane structural analysis of a rectangular plate structure is formulated by using the FE-TSCM. In order to confirm the validity of the FE-TSCM for structural analysis of plate structures, two numerical examples for the in-plane structural analysis of a plate with triangular elements and the bending structural analysis of a plate with rectangular elements are computed. The results of the FE-TSCM are compared with those of the FEM on a personal computer.
This paper presents the automatic recognition algorithm of the license number in on vehicle image. The proposed algorithm uses the correlation coefficient and Hough transform to detect license plate. The m/n ratio reduction is performed to save time and memory. By the correlation coefficient between the standard pattern and the target pattern, licence plate area is roughly extracted. On the extracted local area, preprocessing and binarization is performed. The Hough transform is applied to find the extract outline of the plate. If the detection fails, a smaller or a larger standard pattern is used to compute the correlation coefficient. Through this process, the license plate of different size can be extracted. Two algorithms to each separate number are proposed. One segments each number with projection-histogram, and the other segments each number with the label. After each character is separated, it is recognized by the neural network. This research overlomes the problems in conventional methods, such as the time requirement or failure in extraction of outlines which are due to the processing of the entire image, and by processing in real time, the practical application is possible.
In this study a seismic retrofit scheme for a building structure was presented using steel plate slit dampers. The energy dissipation capacity of the slit damper used in the retrofit was verified by cyclic loading test. Genetic algorithm was applied to find out the optimum locations of the slit dampers satisfying the target displacement. The seismic retrofit of the model structure using the slit dampers was compared with the retrofit with enlarging shear walls. A simple damper distribution method was proposed using the capacity spectrum method along with the damper distribution pattern proportional to the inter-story drifts. The validity of the simple story-wise damper distribution procedure was verified by comparing the results of genetic algorithm. It was observed that the capacity-spectrum method combined with the simple damper distribution pattern leaded to satisfactory story-wise distribution of dampers compatible with the optimum solution obtained from genetic algorithm.
A Plate type pipe is used for heat exchange in radiator of a vehicle. The pipe has several rooms through which water flows and heat is dissipated into outside . In the case that there are small holes, cracks or some scratches on the plate, the radiators lost their functions due to Leakage. This may result in overheating of engine in a car. Thus, we need to perform the entire inspection of the plate type pipe in advance before assembling the radiator. In manufacturing process of the plate type pipe, the productive speed is very high and that may be performed continuously. So, there is no room to perform the outlook inspection by typical image processing techniques. This paper proposes a new method to inspect the outlook surface of the plate type pipe automatically with high speed. Especially, the sequential processing technique of an algorithm which detects defects on the surfaces of the plate type pipe is proposed for line scan camera which captures line image. To evaluate the inspection performance, a series of experiments is performed.
This paper presents a method to reduce the stray loss of core Tie-Plate of distribution power transformer. The method combines a 3-dimensional FEM with PSO(Particle Swarm Optimization) algorithm to determine the shape of the Tie-Plate that minimizes eddy current and flux-leakage losses. To verify the method a 24MVA distribution(cast-resin) transformer was simulated using one objective function and two design variables with some constraints. The final optimized Tie-Plate has nine($3{\times}3$) slots of 10mm width, 15mm thickness and 25mm distance. After four iterations, the Tie-Plate loss was reduced to about 21 % of the original.
본 논문에서는 자동차 번호판 인식을 위해 이진화과정을 거쳐 레이블링된 이미지에서 번호판 영역을 추출하기 위한 기법을 제안한다. 자동차 번호판 인식 시스템은 지금까지 많은 연구가 이루어지고 있으며, 번호판의 인식률도 점점 높아지고 있는 추세이다. 본 논문에서는 레이블링 이미지에서 자동차 번호판 영역을 추출하기 위한 관심 영역 설정에 대한 연구를 기술하였으며 레이블링을 위한 이미지 샘플은 오츠알고리즘을 이용하여 이진화 되었다.
본 논문에서는 거더교 형식을 갖는 교량구조물의 격자 유한요소모델에 대한 모델개선을 위해 하이브리드 유전자 알고리즘에 기초한 유한요소 모델개선기법을 제안하였다. 하이브리드 유전자 알고리즘은 유전자 알고리즘과 심플렉스 최적화방법에 기초한 직접탐색기법으로 구성하였다. 제안된 기법에 적용할 수 있도록 고유진동수, 모드형상 및 정적 처짐에 대한 계측값과 유한요소해석 결과를 사용한 적합함수를 제시하고, 강성과 질량을 동시에 개선할 수 있도록 이들 세 가지 적합함수의 선형 조합 형태를 갖는 다중목적함수를 제시하였다. 제안된 방법은 2경간 연속 격자 유한요소모델의 수치예제와 단경간 플레이트 거더교에 대하여 검증하였다. 수치예제의 경우, 랜덤 노이즈를 고려한 계측오차의 영향을 수치해석적으로 평가하였다. 수치해석과 실험적 검증을 통해, 제안된 방법이 거더교 형식의 교량에 대한 유한요소 모델개선에 적합하고 효과적임을 검증하였다.
이진화 알고리즘은 영상인식, 영상 분석 등 다양한 영상 처리 분야의 전처리 과정으로 자주 적용되고 있다. 영상 이진화는 임계치의 설정에 따라 처리 성능이 좌우되므로 영상처리부분에서 매우 중요하다고 할 수 있다. 대부분의 기존 이진화 방법은 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 히스토그램이나 픽셀의 평균값을 이용하여 양호한 임계치를 얻을 수 있으나, 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않은 경우에는 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 차량 번호판을 이진화 하기 위해 차량 영상의 명도를 2구간으로 구분하고 각각의 구간에 퍼지 소속 함수를 적용하여 영상을 이진화하는 개선된 퍼지 이진화 방법을 제안하고자 한다. 제안된 이진화 방법의 성능을 평가하기 위하여 차량번호판 영상에 적용한 결과, 기존의 이진화 방법들보다 효율적인 것을 확인하였다.
본 논문은 그레이 명암도 변화와 HSl 컬러 모형의 Hue 정보를 함께 이용한 번호판 영역 추출 방법을 제안한다. 차량 이미지에서 차량 번호판 추출은 명암도 변화를 이용하여 번호판 후보 영역을 추출하고 후보 영역에 대해 HSI 컬러 모형의 Hue 정보를 이용하여 실제 번호판 영역을 결정한다. 추출된 번호판 영역으로부터 문자를 포함하는 특징 영역 추출은 각 문자들에 대한 히스토그램을 이용하여 추출한다. 그리고 Yager의 합접속 연산자를 이용하여 경계 변수 값을 동적으로 변화시키는 개선된 ART2 알고리즘을 제안하고 번호판의 개별 문자 인식에 적용한다. 또한 개선된 ART2와 지도 학습 방법을 통합한 SOSL 알고리즘을 제안한다. 100개의 실제 차량 이미지를 이용한 실험 결과를 통해 제안된 번호판 영역 추출 방법이 단일 컬러 모형을 적용한 기존 추출 방법보다 추출률이 향상되었고, 개선된 알고리즘들이 기존의 ART2 알고리즘과 오류 역전파 알고리즘 보다 더 높은 인식률을 보임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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