한국정보통신학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference)
- 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
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- Pages.797-800
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- 2003
인공신경망을 이용한 번호판 영역 추출
Area Extraction of License Plates Using a Artificial Neural Network
초록
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.
In the current study, the authors propose a method for extracting license plate regions by means of a neural network trained to output the plates center of gravity. The method is shown to be effective. Since the learning pattern presentation positions are defined by random numbers, a different pattern is submitted to the neural network for learning each time, which enables it to form a neural network with high universality of coverage. The article discusses issues of the optimal learning surface for a license plate revered by the learning pattern, the effort of suppression learning of the number and headlight sections, as well as the effect of learning pattern enlargement/reduction and of concentration value conversion. Results of evaluation tests based on pictures of 595 vehicles taken at an underground parking garage demonstrated detection rates of 98.5%.