• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.273-278
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• 2008

신 차량 번호판 차량이 꾸준히 증가함에 따라, 교통위반 단속, 무인 주차 관리 시스템, 범죄 및 도난 차량 검거를 위한 신 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 지능형 신 자동차 번호판 인식 방법을 제안하였다. 무인 카메라에서 획득된 신 차량 영상을 그레이 레벨로 변환한 후에 블록 이진화한다. 블록 이진화된차량 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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 지능정보 및 응용 학술대회
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• pp.128-132
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• 2008

본 논문에서는 현재 자가용 차량 번호판으로 사용되고 있는 4종류의 번호판인, 구형 녹색 번호판 두 종류와 유럽식 신형 흰색 번호판 두 종류에 대해 개별 코드를 효과적으로 추출하기 위한 개선된 퍼지 이진화 방법을 제안한다. 차량 영상에서 수직 에지와 반복 이진화 기법, 그리고 Grassfire 알고리즘을 적용하여 번호판의 후보 영역을 추출하고, 번호판의 형태학적 특징을 이용해 잡음을 제거한 후, 최종 번호판 영역을 추출한다 추출된 번호판 영역에서 개선된 퍼지 이진화 기법을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 본 논문에서 제안하는 개선된 퍼지 이진화 방법은 추출한 번호판 영역을 그레이 레벨로 변환한 후에 번호판의 명도를 2구간으로 나누고 각각의 구간에 퍼지 소속 함수를 적용하여 번호판 영역을 이진화한 후, 퍼지 소속 함수에 의해 이진화 된 2개의 번호판 영역 중에서 가장 최적화된 번호판 영역을 선택하여 개별 코드를 추출한다. 본 논문에서 제안한 기법을 4종류의 번호판이 부착된 327장(구형녹색 50장, 신형녹색 157장, 짧은 흰색 60장, 긴 흰색 60장)을 대상으로 실험한 결과, 번호판 영역 추출은 327장의 영상중 97%가 추출되었고 개별 코드 추출은 번호판 영역이 추출된 324장의 영상에서 97%가 추출된 결과를 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.339-345
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• 2002

자동차의 번호판을 인식하는 것은 차량을 식별하는데 있어서 매우 중요하다. 어두운 조명에서나 날씨가 나쁠 경우 차량의 형상이 왜곡 될 수 있고, 번호판을 식별하는데 어려움이 있다. 본 논문은 차량의 규격을 이용하여 효율적으로 번호판을 추출하는 방법을 제안한다. 이 방법에서 색상이나 형태처럼 차량의 규격을 따르는 자동차 번호판의 특징들은 번호판의 후보영역으로 결정되고, 신경망에 의해 숫자나 문자의 패턴 갖는 영역이 번호판 영역으로 인식된다. 또한 특징패턴인식의 결과로서 번호판을 확정하였다. 70개 차량영상을 실험해 본 결과 번호판 추출률에서는 84.29 ％, 인식률에서는 80.81 ％의 결과를 나타내었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 추계종합학술대회
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• pp.596-599
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• 2001

자동차의 번호판을 인식하는 것은 차량을 식별하는데 있어서 매우 중요하다. 어두운 조명에서나 날씨가 나쁠 경우 차량의 형상이 왜곡 될 수 있고, 번호판을 식별하는데 어려움이 있다. 본 논문은 차량의 규격을 이용하여 효율적으로 번호판을 추출하는 방법을 제안한다. 이 방법에서 색상이나 형태처럼 차량의 규격을 따르는 자동차 번호판의 특징들은 번호판의 후보영역으로 결정되고, 신경망에 의해 숫자나 문자의 패턴 갖는 영역이 번호판 영역으로 인식된다. 또한 특징패턴인식의 결과로서 번호판을 확정하였다. 70개 차량영상을 실험해 본 결과 번호판 추출률에서는 84.29 %, 인식률에서는 80.81 %의 결과를 나타내었다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권8호
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• pp.89-96
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• 2017

본 논문에서는 일반 도로상에 설치된 CCTV 영상으로부터 차량 검출과 번호판을 인식하는 시스템을 제안하였다. 본 시스템의 환경은 일반 도로 환경에서 영상을 취득하기 때문에 기존의 차량 진출입 시스템에 적용되는 안정적인 조건이 주어지지 않으며 입력 영상이 왜곡되고 해상도가 불규칙적이다. 동시에 입력 영상의 시야각이 넓어 연산량이 높고 번호판의 인식 정확도가 떨어지기 쉽다. 본 논문에서는 별도의 입력 제어 장치 없이 차량을 검출하고, 번호판 검출 및 인식이 가능한 향상된 방법을 제안하였다. HOG 특징 기술자를 기반으로 차량 및 번호판을 검출하고, k-NN 알고리즘을 사용하여 번호판 내부 문자의 인식을 수행하였다. CCTV에서 45m 이상 떨어진 장소의 도로를 실험 환경으로 설정하고, 육안으로 번호판을 식별할 수 있는 진입 차량에 대한 실험을 진행하였으며 실험을 통하여 제안 방식의 우수한 결과를 확인하였다.

• ETRI Journal
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• 제8권1호
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• pp.25-33
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• 1986

음성 다이얼링 구성방식, 구비기능, 시스팀동작 등에 관해서 일부 검토한 것을 기술하였으며, 이를 토대로 실험 시스팀을 구성하여 7자리의 전화번호를 대상으로 인식 결과가 터미널에 표시되도록 하고, 입력 전화번호의 확인 및 정정을 /예/, /아니오/의 음성으로 가능하도록 하는 음성 다이얼링 방식에 대해 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 검토한 내용을 기술하였다 .

• 지능정보연구
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• 제8권1호
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• pp.15-25
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• 2002

본 논문에서는 차량 번호판에서 추출된 문자영역의 DCT(Digital Cosine Transform) 계수와 LVQ(Learning Vector quantization) 신경회로망을 이용하여 상대적으로 간결한 구조로 잡음의 영향을 적게 받는 차량 번호판 인식 시스템을 제안하였다. 입력된 차량영상의 RGB칼라정보를 이용하여 번호판 영역을 추출하고 추출된 번호판의 히스토그램과 문자의 상대적 위치정보를 병합하여 문자영역을 추출하였다. 이렇게 추출된 문자영역의 명암도 영상에 DCT를 적용하여 얻은 특징 벡터를 LVQ신경회로망의 입력으로 사용하여 인식 과정을 수행한다. 본 논문의 실험과정에서는 다양한 환경에서 촬영된 109대의 자가용 차량영상에 대하여 제안된 시스템을 실험하였으며 상대적으로 높은 번호판 영역 추출율과 인식률을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.19-26
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• 2013

말레이시아 차량 번호판에는 플라스틱으로 제작된 영문 및 숫자들이 엠보싱 형태로 부착되어있으며 수평 수직방향 문자들 사이 간격이 조밀하게 배치된 경우가 많다. 따라서 조도가 낮은 차량 영상에서는 번호판 문자 획 정보 추출이 어려워질 수 있다. 본 논문에서는 저 조도에서 촬영된 말레이시아 차량 영상에서 번호판을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 저 조도에서 촬영된 차량 영상에서도 문자 획 연결 요소를 정확하게 추출하기 위해 DoG 필터링 기반 문자 획 생성 기법을 도입하였다. 문자 획 연결요소 해석을 통한 번호판 후보 영역을 추정한 다음 문자 영역을 분할하고 인식을 하였다. 쿠알라룸푸르 도로상에서 조명이 부착되지 않은 IR 카메라를 사용하여 주야로 촬영한 6,046장의 차량 영상을 대상으로 번호판 인식 실험을 수행하였다. 제안된 알고리즘을 이용하여 실험해 본 결과 번호판 인식 성능이 96.1%로 나타났다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권4호
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• pp.134-143
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• 2020

자동차 번호판 인식 기술은 도로의 교통상황 통제, 과속차량 단속, 도주 차량의 추적 등 현대 교통 시설 및 교통 안전망을 책임지고 있는 핵심 기술 중 하나이다. 이 기법은 과거에도 연구되었던 분야였으나 최근 딥러닝 기술의 발전으로 다양한 기법들을 적용하여 향상된 성능을 보이는 분야이며, 크게 자동차 번호판 검출과 번호판 인식으로 나뉜다. 본 연구에서는 다양한 객체 검출 모델과 WPOD-Net(Warped Planar Object Detection Network) 모델을 활용하여 자동차 번호판 검출 성능을 향상시키기 위한 실험을 진행하였으며, 객체 검출 모델을 활용하여 번호판을 검출하는 기존 방식들 대신 차량을 검출한 다음 번호판을 검출하는 방식을 택하여 정확도를 높였다. 특히 Super-Resolution 기법 중 하나인 Fast-SRGAN 모델을 활용하여 이미지 내에 존재하는 노이즈를 제거하는 처리를 통해 최종 성능을 향상시켰다. 결과적으로 92.38%에서 96.72%로 선행 연구 대비 평균 4.34% 향상된 성능이 실험을 통해 확인되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.466-468
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• 2011

본 논문은 영상 획득 환경이 자유로운 상황에서 차량 번호판 영역을 검출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 입력 영상에서 SIFT 지역특징을 추출하고 미리 학습한 분류기를 통해 각 지역특징이 번호판 내부에 속하는지 번호판 외부에 속하는지를 분류한다. 번호판 내부로 분류된 지역특징이 밀집한 영역이 번호판 영역으로 검출된다. 실험을 통해 제안하는 지역특징 분류 방법이 높은 성능으로 번호판 내/외부를 분류함을 보인다.