• 제목/요약/키워드: Projection headlight

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Optimization of Cutoff Shields in Projection Headlight Systems to Achieve High Intensity Gradient and Low Color Separation at the Cutoff Line

  • Joo, Byung-Yun;Ko, Jae-Hyeon
    • Journal of the Optical Society of Korea
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    • 제20권1호
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    • pp.118-124
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    • 2016
  • The shape and location of the cutoff shield in a projection-type headlight system were optimized by a ray-tracing technique. A shield based on a Petsval surface showed better cutoff characteristics than a flat or cylindrical shield, such as a sharp intensity gradient and less color separation at the cutoff line. Adjustment of the shield’s location between the reflector and the aspheric lens further improved its cutoff characteristics.

인공신경망을 이용한 번호판 영역 추출 (Area Extraction of License Plates Using a Artificial Neural Network)

  • 이규봉;정연숙;박호식;박동희;남기환;한준희;나상동;배철수
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
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    • pp.797-800
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    • 2003
  • 본 논문은 차량 번호판 중앙부 위치값을 기반으로한 신경망을 이용하여 차량의 번호판 영역을 추출하는 방법을 제안하고자 한다. 임의의 숫자들로 정의된 표시영역에 대한 학습패턴과 넓은 범위를 수용할 수 있도록 한 신경망의 학습패턴을 이용하여 보다 효율적인 방법을 제시하였다. 학습패턴으로 차량 번호판 인식의 최적화을 이루었고 차량번호 및 헤드라이트 부분의 은닉효과와, 학습패턴의 확대 및 감소에 대하여 연구하였단. 위의 과정을 통하여 지하주차장에서 595여대의 자동차에 대하여 번호판 영역을 추출한 결과 98.5%의 인식율을 보여주었다.

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가우시안 창을 이용한 번호판 영역 검출 (License Plates Detection Using a Gaussian Windows)

  • 강용석;배철수
    • 한국통신학회논문지
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    • 제37A권9호
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    • pp.780-785
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    • 2012
  • 본 논문은 차량 번호판 중앙부 위치값을 기반으로 한 신경망을 이용하여 차량의 번호판 영역을 추출하는 방법을 제안하고자 한다. 임의의 숫자들로 정의된 번호판영역에 대한 학습패턴과 넓은 범위를 수용할 수 있도록 한 신경망의 학습패턴을 이용하여 보다 효율적인 방법을 제시하였다. 학습패턴으로 차량 번호판 인식의 최적화을 이루었고 차량번호 및 헤드라이트 부분의 은닉효과와, 학습패턴의 확대 및 감소에 대하여 연구하였다. 위의 과정을 통하여 지하주차장에서 595여대의 자동차에 대하여 번호판 영역을 추출한 결과 98.5%의 인식율을 보여주었다.

인공신경망을 이용한 번호판 영역 추출 (Area Extraction of License Plates Using a Artificial Neural Network)

  • 황선기;김태우
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제1권3호
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    • pp.105-109
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    • 2008
  • 본 논문은 차량 번호판 중앙부 위치값을 기반으로한 신경망을 이용하여 차량의 번호판 영역을 추출하는 방법을 제안하고자 한다. 임의의 숫자들로 정의된 표시영역에 대한 학습패턴과 넓은 범위를 수용할 수 있도록 한 신경망의 학습패턴을 이용하여 보다 효율적인 방법을 제시하였다. 학습패턴으로 차량 번호판 인식의 최적화을 이루었고 차량번호 및 헤드라이트 부분의 은닉효과와, 학습패턴의 확대 및 감소에 대하여 연구하였다. 위의 과정을 통하여 지하주차장에서 595여대의 자동차에 대하여 번호판 영역을 추출한 결과 98.5%의 인식율을 보여주었다.

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