• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권2호
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• pp.81-88
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• 2007

도난차량 추적과 주차 관리 시스템 및 과속 차량 탐지 등에 광범위하게 사용되는 차량 번호판 인식 시스템을 구현하였다. 인식 시스템은 번호판을 추출하는 부분과 추출된 번호판을 인식하는 단계로 나뉘어진다. 번호판 추출 단계에서는 영상의 기울기를 측정하기 위해 수평 성분만을 추출하는 필터를 사용하여 차창과 번호판을 포함한 차량 전면부의 수평 성분만을 검출한 후 이것의 기울기를 측정하는 방법으로 번호판의 기울기를 구한다. 세그먼트 추출 과정에서는 신경화소 또는 배경화소가 연속하여 나타나는 블록의 계수의 변화를 감지하여 각 문자 또는 숫자를 추출한다. 각 문자 또는 숫자의 인식 단계에서는 잡음의 영향을 덜 받으며 높은 정확도를 보이는 비교템플렛 방법을 제안한다. 기존의 원형정합 방법과 히스토그램 방법과의 비교 실험을 통하여 제안한 방법의 인식 성능이 우수함을 보인다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2005년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.437-442
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• 2005

본 연구에서는 칼라정보와 주성분분석법(principal component analysis : PCA)를 이용한 차량 번호판 인식시스템을 구성하였다. 먼저 입력된 차량 영상에서 번호판의 형태적 특징과 녹색 칼라 정보를 이용하여 번호판 영역을 추출하였으며, 추출된 번호판내의 문자 및 숫자의 위치적 특징을 이용하여 번호판의 종류(구형, 신형, 최신형)를 구분하였다. 이렇게 추출되고 구분된 번호판은 문자의 상대적 위치정보와 수평 및 수직 투영 정보를 함께 이용하여 각각의 문자영역을 분리 추출하였다. 추출된 문자영역은 주성분분석법을 이용하여 고유벡터를 추출한 후 문자 인식에 사용하였다. 본 논문의 실험과정에서는 다양한 시간대 환경에서 촬영된 주행 중인 자동차 320대의 자가용 차량영상에 대하여 실험하였으며 높은 번호판 추출률과 번호판종류 구분률 그리고 문자 인식률을 얻을 수 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.173-179
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• 2018

최근 차량의 증가와 주차공간의 부족으로 주차를 이용한 사업이 늘어나고 있다. 주차사업에서 주차관제가 필수적인 요소가 되고 있고, 주차관제업체가 점점 늘어나는 계기가 되었다. 그러나 업체수가 점점 늘어나고 경쟁이 치열해 짐에 따라, 새로운 서비스를 창출하거나, 기술적 우수성을 가지거나, 현재 시스템 개선을 통해서 비용을 절감하려는 노력이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 효과적인 주차산업을 위한 클라우드 기반의 자동차번호인식(LPR) 서비스를 이용한 주차관제시스템을 구현하였다. 제안하는 시스템은 구조적인 개선을 통해 비용을 절감하고, 설치를 간소화 하며, 장애나 업데이트시 빠르게 대응 가능하다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권12호
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• pp.1016-1023
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• 2009

자동차 번호판 인식 시스템은 문자 추출, 특징 추출 등의 영상처리와 추출된 문자를 인식하는 인식기로 구성된다. 특징 추출은 문자 영역의 데이터 감소뿐만 아니라 인식 성능을 결정한다. 따라서 본 논문에서는 번호판 인식의 결과에 영향이 큰 숫자 인식, 특히 숫자의 특징 추출에 초점을 두었으며, 데이터의 군집성을 재배치하여 데이터 간의 최적의 산란도를 확보할 수 있는 통계적 특징의 혼합 모델을 제안하고, 이를 다층 퍼셉트론과 LVQ 신경망을 이용하여 유효성을 검증하였다. 제안된 통계적 특징 추출 방법은 번호판 영상이 갖는 정보를 가장 잘 유지하고, 잡음과 외부 환경에 강건하며 효과적인 방법임을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.259-261
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• 2003

차량 번호판 인식 시스템의 번호판 인식과정은 영상획득 및 번호판 영역 추출, 개별문자 추출, 문자 인식의 3가지 핵심부분으로 구성된다. 이 중에서도 번호판 추출의 정확성은 시스템 전체의 결과에 영향을 줄 수 있는 부분이며 다양한 주변 환경에도 정확한 추출과 빠른 수행 시간을 요구한다. 본 논문에서는 검출 시간의 단축을 위하여 명암값의 차이와 사전정보를 이용하여 먼저 인식대상의 주목표인 등록번호의 위치를 추출 및 검증하고 등록번호에 대한 지역명의 상대적인 위치 정보를 이용하여 문자의 대략적인 위치를 선정, 각 요소들의 외곽 근접 선들의 투영(protection)과 이동을 통하여 번호판의 모든 문자 요소의 위치를 추출한다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.453-462
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• 2021

자동차 번호인식을 위해선 수많은 번호판 데이터가 필요하다. 번호판 데이터는 과거의 번호판부터 최신의 번호판까지 균형 있는 데이터의 확보가 필요하다. 하지만 실제 과거의 번호판부터 최신의 번호판의 데이터를 획득하는데 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 인조 번호판을 이용하여 자동차 번호판을 생성하여 딥러닝을 통한 번호판 인식 연구가 진행되고 있다. 하지만 인조 데이터는 실제 데이터와 차이가 존재하며, 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 데이터 증강 기법을 사용한다. 기존 데이터 증강 방식은 단순히 밝기, 회전, 어파인 변환, 블러, 노이즈등의 방법을 사용하였다. 본 논문에서는 데이터 증강 방법으로 인조데이터를 실제 데이터 스타일로 변환하는 스타일 변환 방법을 적용한다. 또한 실제 번호판 데이터는 원거리가 많고 어두운 경우 잡음이 많이 존재한다. 단순히 입력데이터를 가지고 문자를 인식할 경우 오인식의 가능성이 높다. 이러한 경우 문자인식 향상을 위해 본 논문에서는 문자인식을 위하여 화질개선 방법으로 DeblurGANv2 방법을 적용하여 번호판 인식 정확도를 높였다. 번호판 검출 및 번호판 번호인식을 위한 딥러닝의 방식은 YOLO-V5를 사용하였다. 인조 번호판 데이터 성능을 판단하기 위해 자체적으로 확보한 자동차 번호판을 수집하여 테스트 셋을 구성하였다. 스타일 변환을 적용하지 않은 번호판 검출이 0.614mAP를 기록하였다. 스타일 변환을 적용한 결과 번호판 검출 성능이 0.679mAP 기록하여 성능이 향상되었음을 확인하였다. 또한 번호판 문자인식에는 화질 개선을 하지 않은 검출 성공률은 0.872를 기록하였으며, 화질 개선 후 검출 성능이 0.915를 기록하여 성능 향상이 되었음을 확인 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.539-542
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• 2003

자동차 산업의 발달로 인해 대두되는 자동차와 관련된 여러 사회 문제를 해결하기 위해 자동차의 자동 인식 시스템이 절실하게 요구되어지고 있다. 영상처리를 통한 자동차의 인식은 교통 단속은 물론 교통량 조사, 도난 차량 검거 등 여러 분야에서 사용 될 수 있고, 결과적으로 많은 노동력을 절약할 수 있다. 영상처리를 통한 주행 차량의 인식과 검색에 있어서 번호 판, 색깔, 차체의 모양 등 차량의 외판 정보가 중요한 요소가 된다. 본 논문에서는 차량의 번호 판과 색상 그리고 차량의 모델을 위한 라디에이터 그릴 부분을 이용하여 차량의 검색을 시도하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.352-357
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• 2006

매년 도로와 주차공간의 확장보다 차량의 수가 빠르게 증가하여 그에 따라 불법 주차 관리의 어려움이 증가하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 지능형 주차 관리 시스템이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 획득된 차량 영상에서 수직 에지의 특징을 이용하여 번호판 영역과 개별 코드를 추출하고, 추출된 개별 코드를 퍼지 신경망 알고리즘을 제안하여 학습 및 인식한다. 본 논문에서는 차량 번호판 영역을 검출하기 위해 프리윗 마스크를 적용하여 수직 에지를 찾고, 차량 번호판의 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후에 차량 번호판 영역을 추출한다. 추출된 차량 번호판 영역은 반복 이진화방법을 적용하여 이진화하고, 이진화된 차량 번호판 영역에 대해서 수직 분포도와 수평 분포도를 이용하여 번호판의 개별 코드를 추출한다 추출된 개별 코드는 제안된 퍼지 신경망 알고리즘을 적용하여 인식한다. 제안된 퍼지 신경망은 입력층과 중간층간의 학습 구조로는 FCM 알고리즘을 적용하고 중간층과 출력층간의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용한다. 제안된 방법의 추출 및 인식 성능을 평가하기 위하여 실제 차량 영상 150장을 대상으로 실험한 결과, 기존의 차량 번호판 인식 방법보다 효율적이고 인식 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.453-459
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• 2015

본 논문에서는 열림부분에 기반을 둔 자동차 번호판의 숫자인식 기법을 제안한다. 제안된 인식기법에서 숫자를 상부와 하부로 나누고, 각각에 대해 열림부분을 판정하여 숫자를 인식한다. 제안된 기법에서, 상부와 하부의 분할은 정해진 절단선을 바탕으로 하며, 교점의 개수에 따라 절단선의 위치가 조절된다. 제안된 방법은 템플릿 매칭 방법에 비해 잡음이나 회전 등의 영향을 받지 않으며 강건하다. 모의실험에서 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해 번호판에 사용되는 숫자들에 대해 처리를 하고, 그 결과를 제시하였다. 제안된 기법은 번호판의 숫자인식에서 매우 높은 인식률을 보인다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.713-725
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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 데이터세트에 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 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.