OCR(광학문자인식)은 컴퓨터 분야에 적용된 지 20년의 역사가 되었고, 자동차 번호판 인식을 통한 주차관리 등 여러 분야에서 응용되어왔다. 본 OCR 기반 스마트 가계부 앱 개발연구에서도 이 기술을 이용하였다. 스마트폰 기반 가계부에서 구매 내역을 수기로 일일이 기입하는 불편을 개선하고자 카메라로 영수증을 촬영해서 구입 목록을 자동으로 정리할 수 있도록 하였다. 이 과정에서 기존의 OCR 기술만으로 영수증의 이미지 문자를 판독하면 인식률이 떨어져서 영상처리기술을 이용하여 영수증 사진의 대비를 조절하는 방법으로 영수증의 문자 인식률을 89%에서 92.5%로 향상하였다.
본 논문에서는 기존 1-Bit 합성곱 신경망의 성능 하락에 대한 분석과 이를 완화하기 위한 방안을 제시한다. 기존의 연구는 첫 번째 층과 마지막 층만 32-Bit 연산을 적용하고 나머지 연산은 1-Bit 연산을 적용한 것과 달리 본 논문에서는 두 번째 층도 32-Bit로 연산한다. 또한 입력과 가중치를 이진화하고 1-Bit 연산을 적용한 후에는 비선형 활성화 함수를 제거할 수 있음을 제시한다. 본 논문에서 제시한 방법을 검증하기 위해 차량 번호판 검출을 위한 객체 검출 신경망을 실험하였다. 기존의 방법으로 학습한 결과보다 정확도가 74%에서 96.1%로 상승하였다.
본 논문에서는 주차 시설 이용 현황 중 하나인 차량 번호판 조사를 수행하도록 한다. 관찰자가 없이 카메라를 이용하여 조사 시간 간격을 주어 조사하도록 한다. 조사 시간 간격을 각 주차된 차량에 부여하여 평균 주차 지속 시간을 결정하도록 한다. 또한 주차면 1개당 1시간당 주차 차량 대수인 주차 회전율을 조사한다.
Recently, with the development of IT technology, unmanned systems are being introduced in many industrial fields, and one of the most important factors for introducing unmanned systems in the automobile field is vehicle licence plate recognition(VLPR). The existing VLPR algorithms are configured to use image processing for a specific type of license plate to divide individual areas of a character within the plate to recognize each character. However, as the number of Korean vehicle license plates increases, the law is amended, there are old-fashioned license plates, new license plates, and different types of plates are used for each type of vehicle. Therefore, it is necessary to update the VLPR system every time, which incurs costs. In this paper, we use an object detection algorithm to detect character regardless of the format of the vehicle license plate, and apply a handwritten Hangul recognition(HHR) algorithm to enhance the recognition accuracy of a single Hangul character, which is called a Hangul unit. Since Hangul unit is recognized by combining initial consonant, medial vowel and final consonant, so it is possible to use other Hangul units in addition to the 40 Hangul units used for the Korean vehicle license plate.
Recently, research on license plate recognition, which is a core technology of an intelligent transportation system(ITS), is being actively conducted. In this paper, we propose a method to extract numbers and characters from low-quality license plate images by applying the YOLOv4 algorithm. YOLOv4 is a one-stage object detection method using convolution neural network including BACKBONE, NECK, and HEAD parts. It is a method of detecting objects in real time rather than the previous two-stage object detection method such as the faster R-CNN. In this paper, we studied a method to directly extract number and character regions from low-quality license plate images without additional edge detection and image segmentation processes. In order to evaluate the performance of the proposed method we experimented with 500 license plate images. In this experiment, 350 images were used for training and the remaining 150 images were used for the testing process. Computer simulations show that the mean average precision of detecting number and character regions on vehicle license plates was about 93.8%.
다양한 하드웨어의 발전으로 영상처리를 이용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 예를 들어 차량에 의한 각종 범죄를 예방하기 위해 기존에 설치된 CCTV를 이용하여 실시간으로 범죄 차량의 위치를 탐색하여 단속하는 방법이 있다. 그러나 특정 시스템과 높은 시스템 요구 사항으로 인해 기존 장비들에 적용하기 어려운 문제점 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 기존 장비들에서도 차량의 탐지를 수행할 수 있도록 한국 표준 차량 번호판 정보를 파일 데이터베이스로 구성하고, 특정 차량에 대한 정보를 빠르게 탐색할 수 있는 탐색 알고리즘을 제안하였다. 본고에서 제안한 파일 데이터베이스와 탐색 알고리즘의 성능 평가를 위해 다양한 위치에 탐색 대상을 설정하고 실험한 결과 탐색 알고리즘은 항상 특정 시간 안에 차량을 탐색하여 정보를 확인할 수 있었다.
객체 검출 및 인식 과정은 컴퓨터비전 분야에서 매우 중요한 과업으로써, 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 실제 객체 인식 과정에서는 학습된 이미지 데이터와 테스트 이미지 데이터간 해상도 차이로 인하여 인식기의 정확도 성능이 저하되는 문제가 종종 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 객체 인식 정확도 향상을 위한 이미지 초해상도 기법을 제안하여 객체 인식 및 초해상도 통합 프레임워크를 설계하고 개발하였다. 세부적으로는 11,231장의 차량 번호판 훈련용 이미지를 웹 크롤링, 인조데이터 생성 등을 통해 자체적으로 구축하고, 이를 활용하여 이미지 좌우 반전에 강인하도록 목적함수를 정의하여 이미지 초해상도 인공 신경망을 훈련시켰다. 제안 방법의 성능을 검증하기 위해 훈련된 이미지 초해상도 및 번호 인식기 1,999장의 테스트 이미지에 실험하였고, 이를 통해 제안한 초해상도 기법이 문자 인식 정확도 개선 효과가 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 압전 감지기/작동기를 이용한 복합적층판의 진동제어해석을 위 하여 판요소를 사용한 능률적인 유한요소코드 개발에 있다. 운동방정식은 고전 적층 판이론과 Hamilton의 법칙을 이용하여 유도하며 압전방정식으로부터 전기적-기계적 연 계를 고려한 감지식과 작동식을 구한다.각식들은 유한요소 보간함수에 의하여 절점 변위에 대한 행렬방정식으로 변환된다. 요소마다 하나의 전기적 자유도를 가진 4-절 점 12-자유도 판요소를 사용하여 효율적인 계산을 가능하게 하였다. 압전 감지기/작 동기를 도입함에 있어 하나의 전극에 대해 압전 감지기/작동기는 하나의 감지/작동전 압을 갖는다. 각 요소에 전극번호를 부가함으로써 다양한 형상의 전극을 쉽게 모델 링하였으며 전극의 특성도 충분히 고려하였다. 전기적 하중에 의한 압전보의 변형과 변형에 대한 감지전압에 대한 계산을 수행하여 기존의 연구와 비교함으로써 본 프로그 램의 타당성을 확인하였다. 나아가 여러가지 전극형상에 대한 복합재료 평판의 시간 영역과 주파수영역에서 응답을 계산하였다.
본 연구는 ISBD 통합판과 KCR4의 데이터요소 및 기술규칙을 상호 비교하여 KCR4 개정시 고려할 사항을 제안하기 위한 것이다. 연구방법은 ISBD와 KCR4의 기술요소를 영역별로 구분하여 상호 매핑테이블을 작성한 후 세부규칙을 상호 비교하였다. 비교결과 첫째, 자원유형을 기술시 내용유형과 매체유형의 기술방법을 고려해야 할 것이다. 둘째, 공통표제와 종속표제의 세부규정을 추가해야 할 것이며, 셋째, 대등표제, 대등책임표시, 대등판사항, 대등발행지, 대등발행처, 총서대등표제 등 대등표시에 대한 규정을 추가해야 한다. 넷째, 내용측면에서 자료특성사항 기술을 규정해야 한다. 다섯째, 발행지 기술시 통일성을 위해 본국 중심의 목록을 가능한 배제해야 한다. 여섯째, 자원유형이 모두 통합된 수량, 기타형태사항, 크기, 딸림자료를 기술해야 한다. 일곱째, 주기의 규칙번호는 조기성을 갖도록 하며, 여덟째, 자원식별을 위한 표준번호 기술에 대한 세부 규정이 필요하다. ISBD와 KCR4 규칙을 상호비교 한 본 연구는 앞으로 KCR4의 목록규칙 개정에 기여할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 YOLO(You Only Look Once) 기반의 교통 신호등 인식을 통해 오토바이 운전자의 신호 위반 여부를 확인하는 기술을 제안하고자 한다. 오토바이 전면에 탑재될 하드웨어 모듈은 YOLO 기반의 객체 탐지를 위한 카메라 모듈과 라즈베리 파이, 신호 위반 시 오토바이의 현재 위치 정보 수집을 위한 GPS 모듈, 그리고 수집 정보를 클라우드 DB로 전송하는 LoRa 통신 모듈로 구성된다. 소프트웨어 기능의 핵심은 오토바이의 교통 신호 위반 여부를 판단하는 컴포넌트이다. 본 논문에서는 카메라 앵글 내에 있는 교통 신호등 객체를 먼저 인식한 후 빨간색 신호일 때에만 이 객체가 화면 상에서 오른쪽(좌회전의 경우)이나 위쪽(직진의 경우)으로 사라지면 신호 위반으로 판단하는 기능을 제안한다. 그리고, 오토바이 운전자가 신호를 위반한 것으로 판단되면 운전자의 신상 정보(이름, 휴대폰 번호 등), 오토바이 정보(번호판, 등록번호 등), 위반 상황의 스냅샷 사진, 위치 정보 및 날짜/시각 정보를 클라우드 DB로 전달하도록 한다. 이러한 위반 정보는 운전자의 스마트폰에 푸시 알림으로 전달하여 위반 사실을 인지하도록 하고, 관할 경찰서에서는 신호 위반 스티커를 발부하는 데 활용될 수 있으므로 궁극적으로는 오토바이 운전자의 교통 신호 위반을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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