자동차 번호판 인식은 대중적인 감시 기술 중의 한 종류로서, 주어진 비디오나 영상 내 광학문자 인식을 수반한다. 고속도로나 국도 상에 과속 단속 시스템, 재형 건물이나 유통센서 및 주차장 등에서 주차 정산 시스템, 고속도로 톨 게이트에서 hi-pass 에러 및 불법 도주 차량 잔속 시스템, 전국 주요 도로 불법 주 정차 단속 시스템, 공공기관, 기업 출퇴근 시간 확인 및 외부 차양 안내 시스템 등의 지능형 교통 시스템(ITS)이나 국도 상에 범위 차량 검거 시스템, 사건 발생 시 주요 도로상에 설치된 CCTV를 통해 용의 차량 이동 추적 시스템, 이동식 범죄 차량 조회, 버스에 탑재된 버스 전용차선 위반 단속들의 지능형 방범 시스템 등에 활용하고 있다. 번호판 인식은 자동차 번호판 국부화, 번호판의 크기, 차원, 명암대비, 밝기를 조정하는 정규화, 개별문자를 얻어내는 문자 분할, 문자를 인식하는 광학 문자 인식, 번호판의 형태, 크기, 위치 들이 연도별, 지역별로 차이가 있는 번호판들의 데이터베이스를 비교하여 구문 분석을 하는 절차를 거친다. 본 논문에서는 EmguCV를 이용하여 구현한 번호판 감지를 수행하여 위치를 찾아내고, 오픈 소스 광학 문자 인식 엔진으로 잘 알려져 있는 테서렉트 OCR을 이용하여 번호판의 문자를 인식하는 자동 인식 프로그램을 구현하고 기술하였다.
4차 산업 혁명의 물결 속에서 스마트팩토리는 많은 공장에서 요구되고 있다. 하지만, 중소/중견 기업에서는 여전히 노후화된 설비를 보유하고 있어 스마트팩토리의 기초가 되는 데이터 수집 단계에서 어려움을 겪고 있다. 이 연구는 기존 설비의 개조 필요 없이, 설비 제어판의 이미지로부터 데이터를 추출하는 오픈 소스 기반의 기술을 활용 함으로써, 저비용으로 설비 모니터링하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 프로토타핑을 통해 자동차 부품 제조 공장의 단조 설비를 대상으로 테스트하고 평가되었다. 평가 결과 저가형 설비 모니터링이 가능함을 확인하였으며, 중소/중견 기업이 스마트팩토리를 구축하는 데 도움을 줄 것이다.
Farooq, Muhammad Umer;Ahmed, Saad;Latif, Mustafa;Jawaid, Danish;Khan, Muhammad Zofeen;Khan, Yahya
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권11호
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pp.121-126
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2022
The number of vehicles has increased exponentially over the past 20 years due to technological advancements. It is becoming almost impossible to manually control and manage the traffic in a city like Karachi. Without license plate recognition, traffic management is impossible. The Framework for License Plate Detection & Recognition to overcome these issues is proposed. License Plate Detection & Recognition is primarily performed in two steps. The first step is to accurately detect the license plate in the given image, and the second step is to successfully read and recognize each character of that license plate. Some of the most common algorithms used in the past are based on colour, texture, edge-detection and template matching. Nowadays, many researchers are proposing methods based on deep learning. This research proposes a framework for License Plate Detection & Recognition using a custom YOLOv5 Object Detector, image segmentation techniques, and Tesseract's optical character recognition OCR. The accuracy of this framework is 0.89.
최근 어린이 보호구역 내에서의 운전자의 부주의로 사망 혹은 상해 사고를 일으킨 가해자를 가중 처벌하는 내용의 '민식이법'이 발의됨에 따라 많은 운전자들이 보호구역을 주행할 때 많은 부담감을 느끼며, 이에 대한 운전자의 부담감과 사고 피해를 최소화할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 OpenCV 영상인식기술과 OCR 문자인식기술인 Tesseract를 이용해 노약자 보호구역 표지판을 인식하여 법정 제한속도를 준수하며 갑작스러운 장애물 등장 시 급정거하여 사고피해를 최소화하고, 또한, 사용자에게 알람 메시지를 전송하는 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 Jetson-Nano와 데스크탑에서 OpenCV와 YOLOv3 실시간 객체 인식 알고리즘을 이용하여 웹캠을 통해 주차장 등의 출입 차량 인식 통계 시스템을 개발하였다. 최근 에지컴퓨팅에 관심이 증가하고 있는 시점에서 Nvidia사에서 개발하여 보급하고 있는 Jetson-Nano에 YOLOv3 tiny와 OpenCV를 이용하여 차량인식을 수행하고, 구글에서 개발한 오픈 소스 Tesseract-OCR을 이용해 차량번호인식하여 입출차 혹은 주차시 차량정보를 확인할 수 있다. 딥러닝 학습 알고리즘에서 전기차 번호판의 특징점을 인식하여 전기차를 판별하여 일반차량이 전기차 주차구역에 불법주차하는 것을 모니터링할 수도 있다. 출입한 차량 데이터 베이스에서 입출차 시각, 차량번호, 전기차여부등이 확인 가능하다.
소비자는 제품을 소비할 때 여러 외적 요소를 보지만 가장 중요한 것은 제품의 기능과 성분이다. 특히, 화학품은 오남용을 방지하고자 구성 성분을 정확히 파악하는 것이 중요하며, 체계적인 관리 방법이 필요하다. 하지만 소비자들이 화학 성분을 체계적으로 관리하는 방법이 부족하며, 이를 수동으로 관리하기에는 많은 노력이 따른다. 따라서, 본 논문에서는 소비자들이 화학 성분을 체계적으로 관리하는데 활용될 수 있는 실시간 인식 기반의 제품의 표시 정보 추출 기법을 제안하고, 해당 기법의 모바일 어플리케이션 프로토타입을 설계 및 개발한다. 개발된 프로토타입은 추후 복수 개의 화학 제품들을 체계적으로 관리할 수 있도록 발전 가능하다.
With the advances of the big-data process technology, acquiring the real-time information from the massive image data taken by a mobile device inside a vehicle will be possible in the near future. Among the information that can be found around the vehicle, the route information is needed for safe driving. In this study, the automatic extraction of route information from the road sign imagery was dealt with. The scope of the route information in this study included the route number, route type, and their relationship with the driving direction. For the recognition of the route number, the modified Tesseract OCR (Optical Character Recognition) engine was used after extracting the rectangular-road-sign area with the Freeman chain code tracing algorithm. The route types (expressway, highway, rural highway, and municipal road) are recognized using the proposed algorithms, which are acquired from colour space analysis. Those road signs provide information about the route number as well as the roads that may be encountered along the way. In this study, such information was called “OTW (on the way)” or “TTW (to the way)” which between the two should be indicated is determined using direction information. Finally, the route number is matched with the direction information. Experiments are carried out with the road sign imagery taken inside a car. As a result, route numbers, route number type, OTW or TTW are successfully recognized, however some errors occurred in the process of matching TTW number with the direction.
스마트폰의 보급량이 증가하면서 이동성과 휴대성이 강조된 모바일 검색이 주목 받고 있다. 그러나 모바일 검색을 위한 일반적인 키워드 입력 수단은 키패드로 제한되어 있다. 키패드는 모바일 기기가 갖는 이동성과 휴대성에 적합하지 않다는 단점을 갖는다. 이를 보완하기 위해 음성을 이용한 검색이 등장 하였지만, 이 또한 단점을 지니고 있다. 따라서, 본 논문에서는 다양한 상황에서의 정보 접근성을 향상 시키기 위해 이미지를 검색 수단으로 사용하는 검색 시스템을 제안한다. 본 콘텐츠는 안드로이드 플랫폼 기반의 스마트폰에서 이미지를 얻어 텍스트를 추출하고, 이를 검색 엔진의 키워드로 입력하여 그 결과를 출력하는 과정을 거친다. 또한, 검색 결과를 스마트폰의 내장 데이터베이스에 저장하고, 이를 관리하여 추후에 재사용할 수 있도록 한다. 실험을 통해 인식 가능한 이미지의 특성을 분석하고, 본 콘텐츠의 기능을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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