• 스마트미디어저널
• /
• 제9권2호
• /
• pp.92-98
• /
• 2020

본 논문은 고성능의 서버 없이 안드로이드 스마트폰 단독으로 동작할 수 있도록 경량화 딥러닝 모델을 사용하여 구현한 자동차 번호판 인식 시스템을 제안한다. 자동차 번호판 인식시스템은 [번호판검출]-[문자영역 분할]-[문자인식]으로 3단계의 과정으로 구성되며, 번호판검출은 SSD-Mobilenet, 문자영역 분할은 ResNet에 localization을 추가하여 사용하였고 문자인식은 ResNet을 이용하여 구현하였다. 테스트한 기기는 삼성 갤럭시 S7, LG Q9이며 정확도는 약 85.3%, 실행속도는 약 1.1초가 소요된다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제20권6호
• /
• pp.1209-1214
• /
• 2016

자동차 번호판 인식은 대중적인 감시 기술 중의 한 종류로서, 주어진 비디오나 영상 내 광학문자 인식을 수반한다. 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 번호판의 촬영 각도, 크기, 밝기에 대한 성능평가 결과에 관해 기술하였다.

• 미래기술융합논문지
• /
• 제2권4호
• /
• pp.7-11
• /
• 2023

본 연구에서는 Convolutional Neural Networks(CNNs) 기법을 이용하여 차량 번호판을 인식하는 방법을 제시하였다. 차량 번호판은 일반적으로 차량의 공식 식별 목적으로 사용됩니다. 대부분의 일반적인 광학 문자 인식(OCR) 기술은 문서에 인쇄된 문자를 인식하는 데는 효과적이지만 번호판의 등록 번호는 식별할 수 없다. 그리고 번호판 감지에 대한 기존 접근 방식에서는 차량이 움직이지 않고 정지해 있어야 한다. 번호판 감지에 대한 이러한 문제를 해결하기 위해 CNN 기법을 활용한 번호판 인식 기법을 제안한다. 먼저 획득된 차량 번호판 이미지의 데이터베이스를 생성하고 CNN 기법을 활용하여 자동차 번호판 문자를 인식한다. 본 연구의 결과는 주차관리 시스템과 단속 카메라 등에 유용하게 활용 될 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
• /
• pp.338-340
• /
• 2000

자동차 번호판 인식 시스템은 영상획득, 번호판 영역 추출, 추출된 번호판 영역의 전처리, 문자부분 영역화, 문자인식 등의 5가지 핵심부분으로 구성된다. 그 중에서도 번호판 영역 추출, 추출된 영역의 전처리, 문자부분 영역화의 정확성은 전체 시스템 인식률에 지대한 영향을 줄 수 있는 부분으로써 그 정확성이 요구된다. 이에 본 논문에서는 컴퓨터 비젼 분야 중의 하나인 영상처리 기법을 사용하여 명암의 변화에도 문자를 잘 추출할 수 있는 Dynamic Adaptive Threshold 방법을 사용하여 추출된 번호판 영역을 이진화하고, 정확하게 문자 부분을 영역화하기 위한 방법으로 누적분포와 번호판 문자배열 특성을 이용한 방법을 제안한다. 그리고 추출되어진 문자는 ART2 신경망을 이용하여 인식한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
• /
• pp.796-798
• /
• 2004

기존의 번호판 인식 시스템에서는 대부분 카메라가 고정 상태에서 차량의 전면부를 찍어 영상을 획득하고, 이로부터 번호판을 추출하고 인식한다 그러나 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 이동 중인 자동차에 카메라를 설치하여 움직이는 자동차의 영상을 획득하여 번호판을 추출하고 인식한다. 인식하고자 하는 영상이 잡음이나 왜곡 없이 깨끗하다면 인식 과정은 간단하게 수행될 것이다. 그러나, 실제로 얻어진 영상은 간단한 방법으로 인식하기에는 어려올 정도로 왜곡이나 변형이 심한 경우가 많다. 따라서 본 논문에서는 SVM 전단에 모듈라 신경망을 결합하여 인식하는 방법을 사용함으로써 잡음과 같은 변형에 덜 민감하도록 하고자 하였다. 실험결과, 제안하는 분류기를 이용한 방법이 번호판 인식에 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
• /
• pp.111-112
• /
• 2013

본 논문에서는 최근 증가하고 있는 차량의 질서 위반 행위 및 과태료 체납, 대포차 등에 대한 문제를 보다 효율적으로 해결하기 위하여 이동이 간편한 스마트 기기를 통하여 차량의 번호판을 인식하고 관리할 수 있는 시스템을 제시하고자 한다. 영상 촬영 기능과 데이터 전송 기능을 가지고 있는 휴대용 단말기를 소지한 사용자가 자동차의 번호판을 촬영했을 시 자동차 번호판을 인식하고 촬영된 영상과 차량 번호에 대한 데이터를 원격지 서버로 전송하여 차량 소유자에 대한 과태료 체납여부, 위반행위 등을 조회하여 해당 차량에 대한 정보 등을 신속하게 확인하고 현장에서 복합적으로 대응할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다. 본 논문에서 제시할 주요한 기능은 영상처리를 통한 차량 번호판 인식과 인식된 차량 번호 정보와 번호판 영상 정보를 원격지 서버로 전송하여 정보를 관리 할 수 있는 시스템을 제시하고자 한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
• /
• pp.139-142
• /
• 2000

자동차 번호판 일련번호를 인식하는 과정에서 차량이미지는 예상치 못할 정도로 복합적인 문제를 많이 포함하고 있다. 번호판 주위환경에서의 다양한 조건에 따른 적응성을 가지고 빠근 추출을 성공적으로 수행하는 것은 이 분야에서 매우 중요한 문제이다. 본 논문은 이러한 문제를 해결할 수 있는 자동차 번호판 일련번호 추출에 관한 연구로서, 레이블링기법과 적응성 신경망을 활성화시켜 일련번호를 추출하는 알고리즘을 제안하므로써 자동차 번호판 주위환경의 다양한 조건과 복합적 문제를 빠른 시간에 적응하여 해결을 할 수 있도록 하였다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제6권6호
• /
• pp.1686-1692
• /
• 1999

본 논문은 특징 영역 기반의 자동차 번호판 인식 시스템(VPRS : Vehicle Plate Recognition System)에 대한 연구이다. 자동차영상에서 번호판을 추출하기 위해 명암도 변화를 이용하였고, 추출된 번호판에서 문자를 포함하는 특징 영역을 추출하기 위해 히스토그램 기법과 번호판 문자의 상대적인 위치 정보를 이용하였다. 이렇게 추출된 특징 영역을 ART2 신경회로망의 입력 벡터로 사용하여 인식하였다. 제안한 방법은 기존의 문자 인식을 위한 전처리 과정을 간소화 할 수 있었고, 이치화 과정에서의 원 화상의 왜곡과 노이즈 발생 문제를 해결할 수 있었으며, 또한 기존의 이치화 방법으로 문자 추출이 어려운 번호판에 대해서도 효과적으로 문자영역을 추출하여 인식할 수 있었다.

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

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제9권2호
• /
• pp.32-43
• /
• 2004

이동중인 차량에 카메라를 설치하여 주행 중에 정지 또는 주행중인 자동차의 영상을 획득하여, 이를 인식하는 시스템을 제안한다. 주행 중에 획득한 영상에서 번호판 영역을 추출하기 위하여, 번호판 영역에서 나타나는 강한 수직 에지 성분을 이용하여 번호판 후보 영역들을 찾고 이진화 된 영상에서의 배경과 문자의 구성비를 따져 번호판 영역을 추출하는 방법을 사용한다. 자동차 번호판 인식을 위하여 다중 클래스 인식을 지원하는 SVM과 모듈라 신경망 인식 성능을 비교하였으며, 인식률을 높이기 위하여 SVM을 모듈라 신경망과 결합하여 다중 클래스 분류기로 확장하는 방법을 제안하고 실험하였다. 실험결과, 제안하는 분류기를 이용한 방법이 번호판 인식에 우수한 성능을 보임을 확인하였다.