• 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.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.361-364
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• 2002

번호판 인식 시스템은 일반적으로 한 차선에 한 카메라를 사용한다. 만약 2개의 차로를 동시에 촬영하도록 카메라를 설치한다면 시스템 구축 비용이 많이 감소할 것이다. 본 논문은 이러한 시스템의 구축에 필요한 기본적인 방법으로써 이미지에서 번호판이 2개 이상 존재할 경우에도 그 위치를 모두 검출할 수 있는 방법에 대하여 제안한다. 번호판 후보 영역 추출은 모폴로지 연산을 통해 검출하고 각 후보 영역은 이진화후 제안한 검증 방법을 통해 후보 영역을 제거하고 번호판인 후보 영역에 대하여 정확한 번호판 영역을 검출한다. 제안한 검출 방법은 일반 번호판과 영업용 번호판 모두 검출할수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.748-750
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• 2004

주행 중인 차량 뒷 번호판을 획득하여 이진화하는 과정에서 번호판 주변의 움푹 들어간 차량구조 영향으로 인하여 번호판에 그림자가 드리워지게 된다. 그림자가 진 상황에서 영상을 이진화를 하게 되면 번호판 문자가 확실하게 나오지 않게 된다. 따라서 그림자가 드리워진 번호판에 대해서 그림자 영역의 경계를 구하여 처리를 하고, 그림자가 진 부분과 그림자가 지지 않은 부분을 각각 이진화한 후 두 부분을 합하여 번호판 문자를 얻어낸다. 그림자 처리 방법을 사용할 경우 일반적인 이진화를 했을 때 보다 훨씬 좋은 번호판 문자를 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.370-376
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• 2005

본 논문에서는 HSI 정보와 신경망의 비지도 학습 방법인 ART2 알고리즘을 이용하여 신 차량 번호판을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 차량의 영상에서 번호판 영역을 추출하는 부분과 추출된 번호판 영역의 문자를 인식하는 부분으로 구성된다. 본 논문에서는 차량 번호판 영역을 추출하기 위해 HSI 컬러 모형의 Hue 정보를 이용하여 차량 번호판 영역을 추출하고 개선된 퍼지 이진화 방법을 적용하여 추출된 차량 번호판 영역으로부터 문자를 포함한 특징 영역을 이치화 한 후에 4방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드를 인식하기 위해 잡음과 훼손에 비교적 강한 ART2 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 차량 번호판 추출 및 인식 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 차량 번호판의 추출 방법보다 번호판 영역의 추출률이 개선되었다. 또한 ART2 알고리즘을 적용하여 신 차량 번호판을 인식하는 것이 효율적임을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.17-20
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• 2019

번호판 자동인식 (ALPR: Automatic License Plate Recognition)은 지능형 교통시스템 및 비디오 감시 시스템 등 많은 응용 분야에서 필요한 기술이다. 대부분의 연구는 자동차를 대상으로 번호판 감지 및 인식을 연구하였고, 오토바이를 대상으로 번호판 감지 및 인식은 매우 적은 편이다. 자동차의 경우 번호판이 차량의 전방 또는 후방 중앙에 위치하며 번호판의 뒷배경은 주로 단색으로 덜 복잡한 편이다. 그러나 오토바이의 경우 킥 스탠드를 이용하여 세우기 때문에 주차할 때 오토바이는 다양한 각도로 기울어져 있으므로 번호판의 글자 및 숫자 인식하는 과정이 훨씬 더 복잡하다. 본 논문에서는 다양한 각도로 주차된 오토바이 데이트세트에 대하여 번호판의 문자 인식 정확도를 높이기 위하여 2-스테이지 YOLOv2 알고리즘을 사용하여 오토바이 영역을 선 검출 후 번호판 영역을 검지한다. 인식률을 높이기 위해 앵커박스의 사이즈와 개수를 오토바이 특성에 맞추어 조절하였다. 그 후 기울어진 번호판을 검출한 후 영상 워핑(Image Warping) 알고리즘을 적용하였다. 모의실험 결과, 기존 방식의 인식률이 47,74%에 비해 제안된 방식은 80.23%의 번호판의 인식률을 얻었다. 제안된 방법은 전체적으로 오토바이 번호판 특성에 맞는 앵커박스와 이미지 워핑을 통해서 다양한 기울기의 오토바이 번호판 문자 인식을 높일 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.234-238
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• 2004

본 논문에서는 명암도 정보와 제안된 퍼지 이진화을 이용하여 차량 번호판 영역과 개별 코드를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비영업용 차량 영상을 대상으로 차량 번호판 영역을 추출하기 위해 명암도 변화 특성을 이용하여 차량 번호판을 추출한다. 추출된 차량 번호판 영역에서는 제안된 퍼지 이진화 방법을 적용하석 차량 번호판의 영역을 이진화하고 이진화된 차량 영역판에 대해서 히스토그램 방법을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 차량 번호판의 추출 방법보다 번호판 영역의 추출률이 개선되었고 제안된 퍼지 이진화 방법을 적용하여 개별 코드를 추출하는 것이 효율적인 것을 확인하였다.

• 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.

• 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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 지능정보 및 응용 학술대회
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• pp.123-127
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• 2008

본 논문에서는 2006년 11월 신 차량 번호판 등장 이후 꾸준히 증가하고 있는 흰색 번호판 차량에서 흰색 번호판 추출에 관한 연구를 수행한다. 먼저 입력된 차랑 영상을 그레이 레벨로 변환 후, 국부적으로 밝기 보정을 수행하고, Otsu 판별식을 이용해 이진화 한다. 이진화 된 차량 영상에서 번호판 특성을 이용하며 라인 구조요소에 의한 침식연산과 채움 연산을 적용한다. 이후, 수평 투영으로 명암 변화가 심한 후보 영역을 찾고, 다시 수직 투영을 하여 일정구간에서 흰색의 값이 가장 많이 나타나는 구간을 찾는다. 마지막으로 번호판의 형태학적 특징을 이용해 번호판을 추출한다. 제안한 알고리즘을 적용한 결과 번호판 크기가 일정하지 않거나 불규칙한 조명 상태에서도 번호판 추출이 가능하였다.