• 제목/요약/키워드: 범죄차량 추적

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국민안전을 위한 강력범죄 수배차량 검거시스템 (The System of Arresting Wanted Vehicles for Violent Crimes for Public Safety)

  • 지문세;기혜정;기창민;문범섭;박성건
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제25권12호
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    • pp.1762-1769
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    • 2021
  • 본 연구의 최종 목표는 블랙박스, 스마트폰, CCTV 등으로부터 수집된 영상에서 수배차량이 범죄차량인지 여부를 분석할 수 있는 시스템을 개발하는 것이다. 데이터 수집은 자체 개발된 블랙박스를 이용하였다. 본 연구에 활용된 데이터는 차량 유형 8개(트럭, RV, 승용차, 승합차, SUV, 버스, 스포츠카, 전기차)와 차량 모델 434개 등 총 83,753건의 데이터를 사용하였다. YOLO v5를 이용한 차량인식 결과, mAP가 80%로 나타났다. 자체 개발한 블랙박스를 이용하여 ReXNet으로 차량 모델을 식별한 결과, 정확도는 99%로 나타났다. 이러한 결과는 데이터 라벨링의 정확도를 개선하는 것이 차량인식 성능 향상에 도움이 된다는 것을 의미한다.

Vertical Filter을 적용한 자동차번호판 자동추출 시스템설계 및 구현 (Implementation of Auto-Detection System and License Plates for Vertical Filter)

  • 홍유기;김장형
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
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    • pp.101-104
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    • 2003
  • 본 논문은 개인용 휴대장비인 디지털카메라등을 통하여 차량의 앞/뒤 번호판을 자동인식하며 인식된 결과를 텍스트 형식으로 결과를 사용자에게 통보함은 물론, 입력된 차량의 정보를 부호화하고 통신망을 통하여 원격지 서버로 전달하고 원격지 서버는 복호화과정을 거쳐 전송된 텍스트 형태의 차량번호를 확인하여 차량에 대한 정보를 제공하는 시스템이다. 이는 급증하는 차량범죄 및 차량통제, 도난차량검거, 수배차량추적등 많은 분야에 효과적으로 사용이 가능하며 무선 및 도로교통에 많은 편의성과 효율성을 제고할 수 있다고 사료된다.

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봉인볼트용 UHF RFID Tag Antenna를 이용한 차량인식에 관한 연구 (A Study on Detecting System of Illegal Automobile Using a Seal-Bolt UHF RFID Tag Antenna)

  • 정유정;김기식;설창환
    • 한국통신학회논문지
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    • 제42권1호
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    • pp.157-161
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    • 2017
  • 본 논문은 UHF 대역의 소형 RFID 태그 Antenna를 설계하여 자동차 후방 번호판 봉인볼트나 고정용 볼트에 적용하여 자동차를 인식 하여서 대포차량을 포함한 불법 차량을 속출 할 수 있는 시스템을 구현 하였다. 해당 태그의 크기는 100원짜리 동전정도의 지름이 24mm 정도의 크기이며 태그의 반사계수와 인식거리를 측정하였다. 기존의 볼트형 태그보다 인식거리를 대폭 개선하였다. 이 볼트형 태그를 번호판에 부착하면 경찰은 차량의 정보를 쉽게 알아낼 수 있으며 더 나아가 차량관리 시스템을 통한 손쉬운 범죄차량 추적 및 검거가 용이하다.

차량 전면 영상을 이용한 고속 차량 모델 인식 알고리즘 (Fast Car Model Recognition Algorithm using Frontal Vehicle Image)

  • 정도욱;김효연;최형일
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2015년도 춘계 종합학술대회 논문집
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    • pp.305-306
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    • 2015
  • 과속차량 단속카메라에 촬영된 차량 전면 영상은 차량번호를 인식하여 과속차량에 과금하는 용도로 사용되나 범죄 용의자 차량을 추적하기 위한 용도로도 사용되어진다. 본 연구에서는 국소특징점의 정합을 이용하여 차량 모델을 찾는 방법을 넘어서 실시간으로 차량 모델을 찾기 위한 알고리즘을 제안한다. 입력된 영상에 대하여 차량의 모델을 특징지을 수 있는 헤드라이트를 포함한 차량의 그릴 영역을 관심영역으로 제한하고 관심영역에서 추출된 특징점들을 모델 특징벡터 데이터베이스의 자료와 비교하는 방법 을 사용하였다. 입력 영상의 크기 변화와 조명 변화에 강인한 SURF 국소특징점을 이용한 매칭 방법은 차량 모델을 찾는데 적합하나 선형적으로 탐색하는데 시간이 오래걸린다. 따라서 블러를 사용하여 차량 이미지에서 추출되는 특징점들의 수를 매칭이 가능한 수준으로 낮추는 방법으로 모델 자료로부터 탐색에 필요한 시간을 단축시켰다. 또한 모델 자료를 구조화하여 탐색시간을 줄이는 방법들을 비교하여 LSH 를 사용한 결과 차량 모델을 탐색하는데 필요한 시간이 단축됨을 보였다.

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VANET에서 프라이버시를 보호하는 효율적인 경로 추적 방법 (A Privacy Preserving Efficient Route Tracing Mechanism for VANET)

  • 이병우;김상진;오희국
    • 정보보호학회논문지
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    • 제20권4호
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    • pp.53-62
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    • 2010
  • 차량 애드혹 네트워크에서는 차량의 프라이버시를 보장하지만 문제를 일으킨 차량을 식별할 수 있는 조건부 익명성이 제공되어야 한다. 이를 위해 제안된 기존 기법들은 개별 메시지의 익명성을 철회할 수 있는 기능을 제공하고 있다. 만약 차량의 운행 경로를 파악할 수 있다면 사고에서 책임소재 규명과 범죄 수사에 유용하게 사용될 수 있다. 기존 메시지 철회 기능을 이용하여 차량의 운행 경로를 파악할 수 있지만 대상 차량뿐만 아니라 다른 차량의 익명성도 철회가 되는 문제점이 있다. 본 논문은 대상 차량을 제외한 다른 차량의 프라이버시를 침해하지 않으면서 차량의 운행 경로를 파악할 수 있는 효율적인 기법을 제안한다. 제안한 방법은 기존에 사용되는 메시지 인증 기법과 독립적으로 추가하여 사용할 수 있으며, 신뢰기관의 권한 상용을 방지하기 위한 메커니즘을 포함하고 있다.

임베디드 포렌식 기술을 활용한 차량용 GPS 항법 장치 분석 (Applying Embedded System Forensics to Car GPS Navigation System Analysis)

  • 이양선;박종혁;김수균
    • 한국항행학회논문지
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    • 제13권5호
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    • pp.639-645
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    • 2009
  • 최근 몇 년간 전세계적으로 차량 항법 장치 (Car Navigation System)의 사용이 크게 증가하고 있다. 국내의 CNS 구동 방식은 크게 차량 제조업체에 의해 생산되는 하드웨어 기반과 애프터 마켓을 통해 이용할 수 있는 소프트웨어 기반으로 나눌 수 있다. 이중 소프트웨어 기반 차량항법장치는 외부 저장 매체(ex. SD card)에 저장되어 소프트웨어가 실행되므로 분석이 용이한 장점이 있다. 이러한 소프트웨어 중 하나인 Mappy는 한국에서 가장 많이 사용되는 CNS 소프트웨어로, 신속하고 편리한 사용을 위해 자주 가는 장소, 경로 등의 사용자 정보를 외부 저장매체에 저장한다. 이러한 정보를 디지털 포렌식 관점에서 분석하여 용의자의 행위 추적이나 차량의 이동 정보 분석에 이용될 수 있으며 이렇게 분석된 정보들은 유괴, 살인 등의 다양한 범죄를 수사하는데 이용될 수 있어 큰 시사점을 지닌다. 본 논문은 CNS의 외부 저장매체에 저장되어 있는 정보에 대해 디지털 포렌식 관점에서의 분석을 통해 범죄수사에 있어 구체적으로 이용 가능한 정보를 제공한다.

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Emgu CV를 이용한 자동차 번호판 자동 인식 프로그램 구현에 관한 연구 (Study on the panorama image processing using the SURF feature detector and technicians.)

  • 김남우;허창우
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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    • pp.830-833
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    • 2016
  • 자동차 번호판 인식은 대중적인 감시 기술 중의 한 종류로서, 주어진 비디오나 영상 내 광학문자 인식을 수반한다. 고속도로나 국도 상에 과속 단속 시스템, 재형 건물이나 유통센서 및 주차장 등에서 주차 정산 시스템, 고속도로 톨 게이트에서 hi-pass 에러 및 불법 도주 차량 잔속 시스템, 전국 주요 도로 불법 주 정차 단속 시스템, 공공기관, 기업 출퇴근 시간 확인 및 외부 차양 안내 시스템 등의 지능형 교통 시스템(ITS)이나 국도 상에 범위 차량 검거 시스템, 사건 발생 시 주요 도로상에 설치된 CCTV를 통해 용의 차량 이동 추적 시스템, 이동식 범죄 차량 조회, 버스에 탑재된 버스 전용차선 위반 단속들의 지능형 방범 시스템 등에 활용하고 있다. 번호판 인식은 자동차 번호판 국부화, 번호판의 크기, 차원, 명암대비, 밝기를 조정하는 정규화, 개별문자를 얻어내는 문자 분할, 문자를 인식하는 광학 문자 인식, 번호판의 형태, 크기, 위치 들이 연도별, 지역별로 차이가 있는 번호판들의 데이터베이스를 비교하여 구문 분석을 하는 절차를 거친다. 본 논문에서는 EmguCV를 이용하여 구현한 번호판 감지를 수행하여 위치를 찾아내고, 오픈 소스 광학 문자 인식 엔진으로 잘 알려져 있는 테서렉트 OCR을 이용하여 번호판의 문자를 인식하는 자동 인식 프로그램을 구현하고 기술하였다.

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형태학적 특징 및 차 연산과 ART2 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 (A Car License Plate Recognition Using Morphological Characteristic, Difference Operator and ART2 Algorithm)

  • 강무진;김재군;김광백
    • 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.

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형태학적 특징과 퍼지 ART 알고리즘을 이용한 신 차량 번호판 인식 (A New Car License Plate Recognition Using Morphological Characteristic and Fuzzy ART Algorithm)

  • 강효주;김미정;강혜민;박충식;이종희;김광백
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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    • pp.413-417
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    • 2007
  • 2006년 11월 이후 신 차량 번호판 등장 후, 신 차량 번호판 차량이 꾸준히 증가하고 있다. 이에 따라 속도위반, 신호위반 단속, 무인 주차 관리 시스템, 범죄 및 도주 차량 검거, 고속도로 톨게이트에서 통행료 지불로 인한 교통 체증현상을 해소하기 위한 자동 요금 징수와 같은 다양한 경우에서 신 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 지능형 신 자동차 번호판 인식 방법을 제안한다. 무인 카메라에서 획득된 신 차량 영상을 그레이 레벨로 변환한 후에 블록 이진화한다. 블록 이진화된 차량 영상을 대상으로 차량의 형태학적 특징을 적용하여 잡음을 제거한 후, 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에 대해 Grassfire 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 차량 번호판을 인식하기 위하여 추출된 개별 코드를 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 학습 및 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 100장의 차량 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.

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다중퍼셉트론을 이용한 자동차 번호판의 최적 입출력 노드의 비율 결정에 관한 연구 (Recognition of characters on car number plate and best recognition ratio among their layers using Multi-layer Perceptron)

  • 이의철;이왕헌
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제11권1호
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    • pp.73-80
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    • 2016
  • 자동차 번호판 인식은 뺑소니차량의 추적이나 교통량의 측정, 교통사고의 조사 및 차량의 증가에 따른 차량범죄의 추적에 이용되고 있다. 실제 적용되는 교통 환경에서는 눈이나 비 그리고 주야간의 조명 변화에 따라서 입력되는 영상에 외란의 영향을 받기 쉬우며, 또한 영상을 촬영하는 순간의 차량의 직진방향과 카메라가 보는 방향에 따라서 동일한 번호판에 대해서도 기하학적으로 변형된 영상이 입력되게 된다. 본 연구에서는 이러한 카메라를 이용한 번호판 인식 환경의 문제를 해결하는 방법으로 호모그래피를 이용하여 기하학적으로 변형된 영상을 원래의 영상으로 변환하는 방법과 투영 히스토그램을 이용한 문자의 분리 방법을 제안하였다. 분리된 영상은 다중 퍼셉트론방법을 이용하여 문자와 숫자를 인식하였고 특히 최적한 입력, 은닉, 출력 층의 비율을 실험을 통하여 도출 하였다.