• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.1004-1012
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• 2007

본 논문에서는 HSI 정보와 신경 망의 비지도 학습 방법인 ART2 알고리즘을 이용하여 신 차량 번호판을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 차량의 영상에서 번호판 영역을 추출하는 부분과 추출된 번호판 영역의 문자를 인식하는 부분으로 구성된다. 본 논문에서는 차량 번호판 영역을 추출하기 위해 HSI 컬러 모형의 Hue 정보를 이용하여 차량 번호판 영역을 추출하고 개선된 퍼지 이진화 방법을 적용하여 추출된 차량 번호판 영역으로부터 문자를 포함한 특징영역을 이진화한 후에 4-방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드를 인식하기 위해 잡음과 훼손에 비교적 강한 ART2 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 차량 번호판 추출 및 인식성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 차량 번호판의 추출 방법보다 번호판 영역의 추출률이 개선되었다. 또한 ART2 알고리즘을 적용하여 신 차량 번호판을 인식하는 것이 효율적임을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.1153-1164
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• 2012

본 논문에서는 자동차 번호판 인식 및 스마트폰을 활용한 객체 지향 설계 기반의 효율적인 차량 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 수리 차량 입고 시 IP카메라를 이용하여 실시간으로 자동차 번호판을 인식하고 인식된 차량의 기존 수리 이력 정보를 DID에 출력한다. 또한 차량 정비사가 수리 차량을 정비하는 동안 IP 카메라를 통해 수리 과정을 동영상으로 촬영하며, 촬영된 동영상 중에 프레임을 추출하여 사용자의 스마트폰에 이미지를 전송함으로써 고객 차량 확인 및 수리 이력 관리 기능을 제공한다. 사용자의 편의성을 제공하기 위해 웹 및 모바일 기반의 사용자 인터페이스를 제공한다. 제안하는 시스템의 설계는 구현 후 재사용성과 확장성을 고려하여 모듈을 세분화한 객체 지향 기반의 소프트웨어 설계 모델링을 적용한다. 제안하는 시스템을 통해 차량 수리 센터 및 정비업체는 업무의 효율성을 향상시킬 수 있으며, 아울러 차량 수리를 요청한 고객의 신뢰도를 높일 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.1083-1088
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• 2014

최근 영상 기술과 ICT 기술의 발전으로 인해 다양한 형태의 영상처리 서비스가 가능하게 되고, 이러한 기술을 활용하는 응용 서비스가 다양화 되고 있다. 자동차 번호판 인식은 주차관리 등 차량의 정보를 인지하는 곳에 사용되는데 기존의 시스템들은 주차권 발급이나 불필요한 장비 부착 등 경제적인 단점을 갖고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 OpenCV를 근간으로 한 emguCV를 이용하여 차량의 고유번호인 자동차 번호판 인식을 통한 자동 주차관리 시스템을 설계 및 구현하였다. 그리고 사용자 프로그램 개발에 가장 최신 기술인 WPF를 이용하여 각 주차 차량의 상세정보와 주차 시간 및 남은 주차 공간 정보 등 전체 주차관리 사항을 화면이동 없이 관리할 수 있도록 개선된 UI를 설계하였다. 본 논문에서 사용된 emguCV는 Intel 기반의 환경에서 최적화된 성능을 나타내었다. 따라서 본 논문에서는 0.5초 이내의 번호판 인식 처리 시간과 90% 이상의 인식률이라는 결과를 얻었다. 또한 관리자가 전체 시스템을 간편하고 직관적으로 관리할 수 있게 UI가 개선되었음을 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권12호
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• pp.113-123
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• 2012

최근 지능형 교통 시스템을 다양한 상황 및 환경에 적용하려는 시도가 증가함에 따라, 다수의 지능형 교통 시스템에서 사용되고 있는 차량 번호판 인식 과정이 입력영상 내 차량의 위치 및 촬영 각도와 관계없이 정확하게 이루어질 필요성이 있다. 본 논문에서는 현행 번호판의 규격정보를 활용하여 오검출된 번호판 후보 영역의 제거 및 번호판 내 글자추출을 수행하고, 한글 특성을 고려한 글자인식을 수행하는 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 입력영상에서 검출한 번호판 후보 영역들에 대해서 기울기 보정을 수행한 후, 후보 영역 내 글자로 판명되는 객체의 위치 및 형태 정보를 번호판 규격정보와 비교 검증하는 과정을 거쳐 오검출된 번호판 영역을 제거한다. 또한 글자추출 단계에서는 영역 내 밝기 변화를 고려한 이진화를 수행한 뒤, 번호판 규격정보 및 번호판 영역의 종횡비, 배경색, 투영정보 등을 종합적으로 활용하여 번호판 영역 내 글자를 정확하게 추출한다. 그리고 번호판 영역 내 글자들 중 오인식률이 높은 한글의 인식에 있어서, 형태적 유사성으로 그룹을 나눈 뒤, 주요 특징점들을 토대로 계층을 좁혀 나가는 super-class 개념을 적용하여 한글 인식을 수행한다. 성능 검증을 위해 다양한 배경에서 촬영된 영상에 대해서 실험을 수행한 결과 제안하는 번호판 인식 시스템이 영상 내 차량의 위치 및 촬영 각도의 변화에 강인한 것을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권12호
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• pp.131-141
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• 2012

본 논문에서는 저해상도, 저조도, 기하학적 왜곡 등과 같은 열화 요인에 의해서 식별이 불가능한 차량 번호판 분석 방법을 제안한다. 기존 차량 번호판 인식기술은 열화 요인을 제거하는 전처리 과정에서 영상을 식별 가능한 상태로 개선하지 못하는 경우 번호판의 인식이 불가능하였다. 제안된 방법은 전처리 과정에서 번호판 영상이 식별 가능한 상태로 개선되지 못하더라도, 미리 저장된 참조 번호 영상을 입력 영상과 동일하게 왜곡시킨 후, 통계적 방법으로 유사도를 추정하여 번호 인식을 가능하게 한다. 제안된 기술은 불완전한 조명 환경, 육안으로 식별이 불가능할 정도의 저해상도 영상에서도 용의 차량의 번호 인식을 가능하게 한다. 제안된 기술은 실제 범죄 용의 차량의 번호판을 인식하여 실제 검거에 사용이 되었고, 다양한 환경에서 실험을 통하여 범죄 증거를 입증하는데 사용할 수 있음을 확인하였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.85-94
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• 2021

The LPR system's trigger sensor makes problem occasionally due to the heave weight of vehicle or the obsolescence equipment. If we replace the hardware sensor to the deep-learning based software sensor in order to generate the trigger signal, LPR system maintenance would be a lot easier. In this paper we proposed the deep-learning sliding window based object detection and tracking algorithm for the LPR system's trigger signal generation. The gate passing vehicle's license plate recognition results are combined into the normal tracking algorithm to catch the position of the vehicle on the trigger line. The experimental results show that the deep learning sliding window based trigger signal generating performance was 100% for the gate passing vehicles including the 5.5% trigger signal position errors due to the minimum bounding box location errors in the vehicle detection process.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제52차 하계학술대회논문집 23권2호
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• pp.41-44
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• 2015

본 논문에서는 안드로이드 기기를 활용하여 차량의 번호판을 인식하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 안드로이드 기기로 촬영한 차량의 이미지를 이용하여 번호판을 인식한다. 촬영한 이미지에서 번호판 영역을 추출한 후 번호판 영역 내에서 각각의 문자를 개별 추출한다. 추출된 각각의 문자에 대하여 세선화를 수행하고 세선화 후 얻은 이미지를 신경망의 입력으로 이용하여 최종적으로 개별의 문자를 인식하고 결과를 안드로이드 기기에 출력한다. 안드로이드 기기를 이용하여 바로 번호판을 인식할 수 있기 때문에 시, 공간에 대한 제약이 없으며 신경망을 사용하기 때문에 기존의 문자 인식 방법보다 우수한 인식률을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.238-240
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• 2004

경제 성장과 생활 수준의 향상으로 인한 자동차 수의 증가는 않은 문제를 발생시키고 있다 제한된 인력과 비용으로 효율적인 자동차 관리를 위한 연구 분야 중에서 자동차 번호판 인식 (Vehicle Plate Recognition) 기술은 법규위반의 식별, 통행료 징수, 납세, 도난.도주 차량 확인 및 주차 관리 등의 않은 분야에 응용되고 있다. 자동차 번호판 문자 인식 문제와 같이 훈련 예제 수집 비용이 많이 드는 경우에 제한된 수의 훈련 예제를 최대한 활용하여 분류 성능을 향상시키기 위한 방안 중 하나로, 수집된 훈련 예제들로부터 가상의 예제를 생성하고, 생성된 가상 예제를 훈련 예제로 추가하여 학습하는 절러 연구가 수행된 바 있다. 본 논문에서는 자동차 번호판 문자 인식의 성능 향상을 위친 수집된 예제들을 적절히 병합하여 가상의 예제를 생성하는 방안에 관해 기술하고, 문자 인식 분야에서 일반적으로 많이 사용되는 여러 알고리즘에 대하여 다양한 가상 예제 생성 방안 및 다양한 생성 비율 따른 실험을 통해 그 효용성을 확인하였다

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2003년도 하계학술대회 논문집
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• pp.102-105
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• 2003

Up to the present studies of the car number recognition system, it is generally known to have serious problems such as relatively long processing time due to the excessive length of data extracted from the number plate based on the current image characteristics, and the image blurring with the physical damage of the brightness and darkness signals of the number plate caused by external impulses with many difficulties in the extraction of the highlighted numbers. In this Paper we used the characteristics firstly having a constant brightness of number plate, and a high density to the horizontal axis, and the influences of highlighted signal could be reduced by making reflections less through the polarized filter on the camera for any highlighted signal. For the more, the data processing time and the noise reduction are effectively implemented by using the wavelet transform of time-space scale with the considerations on the physical loss and processing time.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.61-71
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• 2009

자동차의 번호판은 차량의 등록 정보를 확인할 수 있는 유일한 방법이다. 불법 주정차 단속 및 주차 관리 시스템에 차량의 등록 정보를 확인하기 위해 카메라를 이용한 무인 인식시스템의 개발이 활발히 연구되고 있다. 하지만, 일반 도로상에서 날씨나 주변 장애물들은 자동차 번호판 상에 조명 변화를 일으켜 번호판 문자의 추출을 어렵게 한다. 본 논문은 번호판 영상을 개선하여 조명변화에 강인한 문자 추출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 번호판 영상의 명암 대비도를 높이기 위해 Chi-Square 확률 밀도 함수를 이용한다. 또한, 정확한 문자영역을 추출하기 위해, 적응적인 문턱값을 적용함으로써 고품질의 이진화 영상을 얻는다. 번호판의 문자들을 추출하는 일련의 과정에서 방해가 되는 잡음들을 전처리와 레이블링을 통해 제거한다. 마지막으로 번호판의 문자들은 번호판의 기하학적 특징을 이용한 이진화 영상의 프로파일링으로부터 추출된다.