한국정보처리학회:학술대회논문집 (Annual Conference of KIPS)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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디블러를 고려한 초해상화 모델 기반 차량 번호판 인식 성능 개선

Improving License Plate Recognition Based on a Deblurring Super-Resolution Model

  • 이여진 (부경대학교 전자공학과) ;
  • 문용혁 (한국전자통신연구원 초지능창의연구소)
  • Yeo-Jin Lee (School of Electric Engineering, Pukyong National University) ;
  • Yong-Hyuk Moon (Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI))
  • 발행 : 2023.05.18
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초록

자동차 번호판 인식은 영상 내 검출한 차량의 번호판의 문자열을 인식하여 차량을 식별하고 추적하는 기술로 주변 환경에 의한 잡음, 왜곡과 차량의 움직임으로 발생한 흐림, 영상 입력 장치와의 물리적 거리 등에 강인해야 한다. 본 논문에서는 차량 움직임으로 발생한 흐림이 있는 저해상도 영상에 대한 번호판 인식 성능의 향상을 위해 디블러링 모델과 초해상화 모델을 이용한 영상 복원 방법을 제안한다. 실험을 통해 디블러링 모델과 초해상화 모델을 결합하여 흐림이 있는 저해상도 국내 번호판 영상에서의 인식 성능을 개선하였다.

키워드

과제정보

이 논문은 2023년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임 (No. 2021-0-00907, 능동적즉시 대응 및 빠른 학습이 가능한 적응형 경량 엣지 연동분석 기술개발)