• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.1278-1290
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• 2008

본 논문은 자동차 번호판 인식 시스템의 전반적인 성능을 향상시키기 위한 전처리 방법과 신경회로망을 이용한 문자 인식기를 제안한다. 먼저 자동차 번호판 영상에서 번호판의 외곽 직선을 가상 직선 매칭에 의해 검출하고 검출된 직선의 교점을 구하여 4개의 외곽 꼭지점을 구한다. 4개의 꼭지점 좌표에 의해 양선형 변환으로 직사각형 모양의 번호판 영상으로 정규화한다. 정규화된 번호판 영상으로부터 문자를 추출한 뒤 Delta-bar-delta 알고리즘에 의해 학습된 신경 회로망 기반 인식기로 번호판을 인식한다. 다양한 환경에서 획득된 자동차 번호판 영상을 대상으로 실험한 결과 제안된 번호판 이미지의 정규화에 의해 인식 성능이 16%까지 향상됨을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.713-716
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• 2002

자동차의 번호판은 각각의 차량을 추분 할 수 있는 것으로, 번호판의 문자를 인식함으로써 전국에 등록되어 있는 모든 차량 중에 1 대를 폭정 지을 수 있다. 그러나 기존의 연구방법 대부분은 번호판 문자 중에서 큰 숫자 4개만을 인식하는 것으로 전국적인 규모에서 완전한 차량인식이 불충분하였다. 따라서 본 논문에서는 차량의 정면에서 촬영한 영상에서 번호판을 추출하고, 그 안에 표기된 모든 문자를 인식하는 방법을 제안한다. 본 연구에서 사용된 방법은 허프변환과 번호판의 형상특징을 이용하여 번호판영역을 추출하고, 추출된 번호판에서 문자의 위치적 특징을 사용하여 각 문자를 추분하고 인식하였다. 160장의 샘플사진으로 실험해 본 결과 번호판 영역을 추출하고, 문자인식을 모두 성공한 종합성공률은 87.5%의 결과를 나타내었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.623-626
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• 2003

본 논문에서는 현재 자동차 번호판의 형식이 구 번호판과 신 번호판 두 가지 유형으로 구성되어 있다는 점을 고려하여 번호판의 세부적 세그멘테이션의 성능을 개선하는 방법에 대하여 제시한다. 컴퓨터 비젼을 바탕으로 한 자동차 번호판의 인식방법과 문자인식방법은 비용면이나 간편성에서 맡은 장점을 가지고 있으며 여러 응용분야에서 사용될 수 있기 때문에 다방면에서 시도되고 있다. 본 시스템은 모폴로지 연산과 클러스트링을 이용하여 자동차 번호판 전체 영역을 추출하는 방법을 사용한다. 다음으로 구번호판에서 신번호판으로 넘어가는 과도기적 단계에 있는 번호판들의 특징인 용도기능의 표시문자의 위치 차이를 이용하여 구 번호판과 신번호판을 먼저 분류한다. 분류된 번호판에서 두 번호판의 차이점인 차종기초 표시영역의 숫자를 나누어서 세그멘테이션함으로서 기존의 연구방법보다 개선된 세그멘테이션 능력과 이로 인하여 향상된 번호판 인식결과를 얻을 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1998년도 춘계종합학술대회
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• pp.193-198
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• 1998

본 논문은 차량 영상에서 번호판을 인식하는 방법에 관하여 기술한다. 번호판이 가지는 수평 경계선을 Peak & Valley로 표현하고, 번호판의 Color 특성을 이용하여 번호판 영역을 추출한 뒤, 번호판 영역에서 히스토그램 기법을 이용하여 문자를 추출하고, Maximum Likely Hood에 의해 문자를 인식한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.465-466
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝 영상인식 기술을 활용한 객체검출 모델인 YOLOv4를 활용하여 차량의 모델과 번호판인식 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 실시간 영상처리기술인 YOLOv4를 사용하여 차량모델 인식과 번호판 영역 검출을 하고, CNN(Convolutional Neural Network)알고리즘을 이용하여 번호판의 글자와 숫자를 인식한다. 이러한 방법을 이용한다면 카메라 1대로 차량의 모델 인식과 번호판 인식이 가능하다. 차량모델 인식과 번호판 영역 검출에는 실제 데이터를 사용하였으며, 차량 번호판 문자 인식의 경우 실제 데이터와 가상 데이터를 사용하였다. 차량 모델 인식 정확도는 92.3%, 번호판 검출 98.9%, 번호판 문자 인식 94.2%를 기록하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.232-234
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• 2003

차량 번호판 인식 시스템은 차량 보급의 대중화와 그에 따라 발생되는 여러문제의 해결차원에서 활발하게 연구 개발되고 있는 분야이다. 본 논문에서는 휴대용 입력 장치로부터 획득한 차량 번호판 영상에서 차량 번호판이 가지는 특성을 이용하여 번호판을 추출한 후, 차량 번호판의 특성을 이용하여 개별 문자 영역들의 MBR(Minimum Boundary Rectangle)을 추출한다. 그리고. 불변 모멘트의 특징을 이용하여 기존의 템플릿 매칭 방식 보다 연산시간이 매우 빠르고 입력 영상내의 번호판 크기에 제약이 적온 장점을 가진 보다 향상된 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.328-330
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• 2001

컴퓨터 비전을 이용한 자동차 번호판 인식은 자동차에 특별한 장치가 필요없어 비용면에서 유리하다. 자동차 번호판을 인식하기 위해서는 번호판의 영역을 추출한 후 번호판에서 문자와 숫자 영역을 분리하고 그 세그먼트를 신경 회로망 혹은 다른 방법을 통하여 인식한다. 본 논문은 자동차 번호판 위치 검출 방법과 세그멘테이션 방법에 대하여 제안한다. 자동차 번호판 위치 검출을 위하여 모폴로지 기법과 ART2 클러스터링 방법을 이용하였고 검출한 번호판 영역에서 세그멘테이션은 모폴로지 연산을 이용한 이진화와 레이블링을 이용한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.431-435
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• 2008

2006년 11월 이후 신 차량 번호판 등장 후, 신 차량 번호판과 구 차량 번호판이 혼합되어 있다. 이에 따라 속도위반, 신호위반 단속, 무인 주차관리 시스템, 범죄 및 도주 차량 검거, 고속도로 톨게이트에서 통행료 지불로 인한 교통 체증현상을 해소하기 위한 자동 요금 징수와 같은 다양한 경우에서 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 형태학적 특징 및 차 연산과 ART2 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 무인 카메라에서 획득된 차량 번호판 영상에서 차 연산을 이용하여 에지를 추출한 후에 블록 이진화를 한다. 이진화 된 차량 영상에서 신 구 차량 번호판의 형태학적 특성을 8방향 윤곽선 추적 알고리즘에 적용하여 잡음 영역을 제거하고, 차량의 번호판 영역을 추출한다 추출된 번호판 영역에 대하여 평균 이진화와 최대 최소 이진화를 적용하여 번호판의 개별 영역에 대한 형태학적 특성을 고려하여 잡음을 제거하고, Labeling 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한 후에 결합한다. 이렇게 분류된 개별 문자 및 숫자 코드를 ART2 알고리즘에 적용하여 학습 및 인식을 한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 녹색 번호판과 흰색 번호판 이미지 각각 100장을 대상으로 실험한 결과, 제시 된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.635-640
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• 2003

본 논문에서는 일본 차량 번호판 인식에 적응적 탬플릿 마스킹 방법을 이용하여 번호판 문자, 숫자를 분할하고 패턴벡터기법을 이용하여 인식하는 방법을 제안하였다 주, 야간과 거리에 따른 일본 차량 번호판 영상을 입력받아 전처리 과정을 수행한 후 에지 정보와 명도값 변화의 빈도수를 이용하여 번호판 영역을 검출하였다 검출된 번호판 영역에서 각 문자 및 숫자의 위치정보와 적응적 탬플릿을 이용하여 분할하고 번호판의 지역문자를 무게중심 패턴으로 분류 한 다음 크기와 이동에 무관한 특실을 가지는 패턴 벡터를 적용하여 문자를 인식하였으며, 숫자는 Four Segment Pattern을 이용하여 인식하도록 하였다 본 논문에서 제안한 방법을 실제 일관 차량 번호판 인식에 적용한 결과 98.8％ 추출율과 96.6％의 인식율을 나타내었다.

• 미래기술융합논문지
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• 제2권4호
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• pp.7-11
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• 2023

본 연구에서는 Convolutional Neural Networks(CNNs) 기법을 이용하여 차량 번호판을 인식하는 방법을 제시하였다. 차량 번호판은 일반적으로 차량의 공식 식별 목적으로 사용됩니다. 대부분의 일반적인 광학 문자 인식(OCR) 기술은 문서에 인쇄된 문자를 인식하는 데는 효과적이지만 번호판의 등록 번호는 식별할 수 없다. 그리고 번호판 감지에 대한 기존 접근 방식에서는 차량이 움직이지 않고 정지해 있어야 한다. 번호판 감지에 대한 이러한 문제를 해결하기 위해 CNN 기법을 활용한 번호판 인식 기법을 제안한다. 먼저 획득된 차량 번호판 이미지의 데이터베이스를 생성하고 CNN 기법을 활용하여 자동차 번호판 문자를 인식한다. 본 연구의 결과는 주차관리 시스템과 단속 카메라 등에 유용하게 활용 될 수 있다.