• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권2호
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• pp.81-88
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• 2007

도난차량 추적과 주차 관리 시스템 및 과속 차량 탐지 등에 광범위하게 사용되는 차량 번호판 인식 시스템을 구현하였다. 인식 시스템은 번호판을 추출하는 부분과 추출된 번호판을 인식하는 단계로 나뉘어진다. 번호판 추출 단계에서는 영상의 기울기를 측정하기 위해 수평 성분만을 추출하는 필터를 사용하여 차창과 번호판을 포함한 차량 전면부의 수평 성분만을 검출한 후 이것의 기울기를 측정하는 방법으로 번호판의 기울기를 구한다. 세그먼트 추출 과정에서는 신경화소 또는 배경화소가 연속하여 나타나는 블록의 계수의 변화를 감지하여 각 문자 또는 숫자를 추출한다. 각 문자 또는 숫자의 인식 단계에서는 잡음의 영향을 덜 받으며 높은 정확도를 보이는 비교템플렛 방법을 제안한다. 기존의 원형정합 방법과 히스토그램 방법과의 비교 실험을 통하여 제안한 방법의 인식 성능이 우수함을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.775-778
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• 2002

본 논문에서는 도로를 주행하는 차량영상으로부터 번호판의 인식에 대한 연구이다. 차량을 검출하기 위해 두 프레임의 차를 이용하여 도로상에서 차량을 분리하였고, 번호판 영역을 추출하기 위해 명암도 변화의 파형 곡선 결과에 임계값을 적용하여 번호판을 추출하였다. 번호판 영역 검출은 96.05%의 검출결과를 얻었으며, 차량의 번호판 문자인식은 신경망을 통하여 학습 시켰 그 성능은 잭나이프 기법을 통해 측정하였다. 학습데이터에 대해서는 99.85 비학습데이터에 대해서는 88.15%의 인식율을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.789-792
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• 2001

본 논문은 자동차의 번호판 인식 시스템의 한 부분인 번호판 추출과 자모 분리를 통한 문자 인식까지의 과정을 실험한 것이다. 본 논문은 gray-level에서 영상을 실험하였고, 번호판을 추출하기 위해서 morphology를 반복 적용하고 크기 보정을 통해 번호판을 추출하며, hough transform을 이용한 크기 재보정을 통해 최종적으로 번호판을 추출한다. 그리고, 문자 인식 단계에서는 먼저 hough transform을 사용하여 한글의 모음의 시작점을 얻고, 문자 특징을 이용하여 자음과 모음을 분리하여 모음을 인식한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.437-440
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• 2011

본 논문은 이동식 자동영상속도측정기로 과속 단속된 영상자료 중 역광 원인으로 자동차 번호판을 인식할 수 없어 폐기되는 영상자료에 대한 번호판 인식률을 향상시키는 알고리즘을 제안하였다. 명암값 분포가 불규칙한 자동차 번호판 이미지나 영상 자체에 손상이 많은 자동차 번호판 이미지를 지역적 적응 이진화 알고리즘을 사용함으로써, 오츠 전역적 이진화 알고리즘보다 뛰어난 자동차 번호판 인식률을 얻었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4D호
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• pp.549-551
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• 2006

차량번호판인식시스템은 무인 카메라 등의 영상장치를 통하여 입력된 차량 이미지로부터, 차량번호판 정보를 읽어내는 시스템이다. 이러한 차량번호판인식시스템의 응용 시스템 중 과속차량 단속과 같은 일부 응용 시스템은 번호판의 글자나 숫자를 다른 글자나 숫자로 잘못 인식할 경우 심각한 문제를 발생시킬 수 있다. 이러한 문제를 피하기 위해 우리는 인식 결과에 대한 신뢰도가 낮은 경우 인식을 포기 또는 위임하는 '신중한 분류기(Cautious Classifier)'를 이용하여 인식시스템을 구성하였다. 또한 학습 예제의 가중치를 조정하는 방법을 사용하여 이러한 신중한 분류기의 성능을 향상시켰다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권11호
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• pp.1496-1509
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• 2005

본 논문에서는 투영면 컨벌루션과 결정트리 분류기법을 사용하여 주변 환경이 복잡한 차량영상으로부터 실시간으로 번호판을 추출하고 인식하는 적응적 차량번호판 인식 시스템을 제안하였다. 일반적으로 고속도로 톨게이트와 주차장 출입구에서의 차량영상은 설치 카메라와 도로 환경에 따라 차량번호판의 크기, 각도변화, 주변잡음 등으로 매우 다양하므로 번호판 추출과 분할이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 차량 영상을 획득한 후 번호판 후보영역을 검출하고 진입 위치 변화에 따라 번호판의 기울기와 크기를 자동으로 보정하여 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 인식 방법은 차량의 에지누적 분포와 번호판의 일정한 명암값 변화 빈도수를 누적한 투영면 컨벌루션과 체인코드를 사용하여 크기와 기울기가 일정하지 않은 번호판으로부터 번호판영역을 정확히 추출하고, 적응적 이진화 기법을 이용하여 문자를 분할하였다. 본 논문에서 제안한 방법으로써 실험한 결과 복잡한 영상에서 전방 및 후방 차량영상으로부터 번호판 인식이 가능하였으며 각각 $98.8\%$와 $95.5\%$의 추출률과 분할된 문자영역에서 $97.3\%$와 $96\%$의 인식률 개선 결과를 나타내었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권3호
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• pp.369-374
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• 2002

본 논문에서는 명암도 변화값과 기하학적 패턴벡터를 이용하여 실시간으로 차량번호판을 추출하고 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 차량영상에서는 번호판 영역에서 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되고, 일정한 명암도 변화를 가지면서 번호판 이외의 다른 영역보다 밀집도가 높은 특성이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 성질을 이용하여 먼저 명암도 변화값을 사용하여 번호판을 추출하도록 하였으며 영상 입력과정에서 외부 환경에 따라 차량영상이 어둡거나 밝게 입력될 경우에도 동일한 추출 성능을 얻기 위하여 밝기 보정 과정을 수행하였다. 또한 추출된 번호판 영역으로부터 입력 문자의 크기, 이동 및 회전에 무관한 특성 추출을 위해 번호판 영역에서 잡음 제거와 세선화를 적용하여 전처리후 제안한 기하학적 패턴벡터를 이용하여 차량번호를 인식하도록 하였다. 제안한 방법들을 적용한 결과 기존의 원형 패턴벡터 보다 계산 속도가 빠르며, 차량번호판의 크기와 잡음에 무관하며, 불규칙한 조명 상태에서도 정확한 차량 번호를 인식할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.776-788
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• 2020

본 논문에서는 딥러닝을 이용한 차종 인식과 자동차 번호판 문자 인식 시스템을 제안한다. 기존 시스템에서는 영상처리를 통한 번호판 영역 추출과 DNN을 이용한 문자 인식 방법을 사용하였다. 이러한 시스템은 환경이 변화되면 인식률이 하락되는 문제가 있다. 따라서, 제안하는 시스템은 실시간 검출과 환경 변화에 따른 정확도 하락에 초점을 맞춰 1-stage 객체 검출 방법인 YOLO v3를 사용하였으며, RGB 카메라 한 대로 실시간 차종 및 번호판 문자 인식이 가능하다. 학습데이터는 차종 인식과 자동차 번호판 영역 검출의 경우 실제 데이터를 사용하며, 자동차 번호판 문자 인식의 경우 가상 데이터만을 사용하였다. 각 모듈별 정확도는 차종 검출은 96.39%, 번호판 검출은 99.94%, 번호판 검출은 79.06%를 기록하였다. 이외에도 YOLO v3의 경량화 네트워크인 YOLO v3 tiny를 이용하여 정확도를 측정하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.274-280
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• 2011

본 연구에서는 SoC를 이용한 임베디드 시스템에 리눅스 OS 환경을 구축하고 번호판 인식 시스템을 구현하여 그 성능을 측정하였다. 자동차 번호판을 인식하기 위해서는 번호판을 검출하고 검출된 번호판을 보정 한 뒤 각 문자들에 대해 인식을 한다. 번호판 검출 방법으로는 레이블링 기법과 숫자의 특징을 이용하여 검출하였다. 검출된 번호판의 표기되어 있는 숫자들은 각각의 좌표가 있다. 이러한 숫자들의 좌표를 비교하여 영상을 보정하고 템플릿 매칭을 통해 인식을 한다. 그 결과로 번호판의 검출율은 96%, 문자 인식률은 73%, 숫자 인식률은 97%로 나타났다. 인식 시스템은 기존의 PC기반이 아닌 임베디드 보드에서 측정 되었으며 총 인식시간은 약 0.66초가 소요되었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 1998년도 춘계학술발표논문집
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• pp.138-142
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• 1998

자동차 번호판 인식시스템은 영상획득, 번호판 추출, 전처리(이치화), 문자영역분할, 문자인식 등의 5가지 핵심부분으로 구성되어 있다. 따라서 자동차 번호판 인식시스템의 최종 인식률은 각 단계의 성능에 따라 직접적인 영향을 받는다. 본 논문은 컴퓨터 비젼의 한 분야인 영상처리 기법을 이용한 이치화된 자동차 번호판의 문자영역 추출에 관한 연구로서 문자 인식단계에서 높은 인식률을 확보하기 위해서 가장 중요한 입력 데이터의 상태를 보다 깨끗하게 정확하게 분리하는데 변형된 Run Length Coding 기법을 이용하여 효과적이고 빠른 문자 영역 분리 방법을 제안함으로서 처리속도의 향상은 물론 잡영에도 강한 문자 영역 분리 시스템을 구현하였다.