• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.841-843
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• 2012

본 논문에서는 안드로이드 기반의 태블릿 PC 환경에서 차량사고 발생 시 번호판 인식을 통하여 해당 사건의 증인을 확보 할 수 있는 증인 확보용 블랙박스 시스템을 제안한다. 이 방법은 기존의 블랙박스 기능에 추가적으로 영상에서 추출한 자동차들의 번호판을 인식하여 번호판 정보를 로그데이터로 저장하는 방식을 사용한다. 이로 인해 차량 사고에 대한 증인을 확보할 수 있는 시스템을 제공함으로써 사건에 대한 사용자의 불리한 입장을 완화 시켜줄 수 있는 객관적 데이터를 제공 및 저장하는 것을 목표로 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.1153-1164
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• 2012

본 논문에서는 자동차 번호판 인식 및 스마트폰을 활용한 객체 지향 설계 기반의 효율적인 차량 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 수리 차량 입고 시 IP카메라를 이용하여 실시간으로 자동차 번호판을 인식하고 인식된 차량의 기존 수리 이력 정보를 DID에 출력한다. 또한 차량 정비사가 수리 차량을 정비하는 동안 IP 카메라를 통해 수리 과정을 동영상으로 촬영하며, 촬영된 동영상 중에 프레임을 추출하여 사용자의 스마트폰에 이미지를 전송함으로써 고객 차량 확인 및 수리 이력 관리 기능을 제공한다. 사용자의 편의성을 제공하기 위해 웹 및 모바일 기반의 사용자 인터페이스를 제공한다. 제안하는 시스템의 설계는 구현 후 재사용성과 확장성을 고려하여 모듈을 세분화한 객체 지향 기반의 소프트웨어 설계 모델링을 적용한다. 제안하는 시스템을 통해 차량 수리 센터 및 정비업체는 업무의 효율성을 향상시킬 수 있으며, 아울러 차량 수리를 요청한 고객의 신뢰도를 높일 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.73-81
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• 2007

본 논문은 문자의 특징을 추출하여 다중연결 인식기를 통해 신규 자동차 번호판을 인식하는 방법을 제안한다. 이를 위해 영상 전처리과정과 번호판 영역 추출을 위한 과정과 개별문자 추출 과정을 통해 얻어진 개별문자를 인식을 위해 FE-MCBP를 제안하였다. FE-MCBP는 차량 번호판처럼 한글과 숫자가 혼용된 문자열을 인식할 때는 문자의 특징을 기반으로 하는 인식기로서 기존 역전파 인식기에 비해 인식률 면에서 9.7%가 향상되었다. 아울러 기울어진 번호판 영상을 정규화하기 위하여 직선 성분 검출 및 영역 좌표 생성기술을 이용하였다. 시스템 운용 면에서 볼 때 신규차량번호판 인식 시스템은 번호판 영역이 기울진 영상도 인식이 가능하기 때문에 비스듬하게 획득된 번호판 영상이나, 훼손된 번호판의 경우도 인식이 가능한 것으로 연구결과 나타났다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
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• pp.797-800
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• 2003

본 논문은 차량 번호판 중앙부 위치값을 기반으로한 신경망을 이용하여 차량의 번호판 영역을 추출하는 방법을 제안하고자 한다. 임의의 숫자들로 정의된 표시영역에 대한 학습패턴과 넓은 범위를 수용할 수 있도록 한 신경망의 학습패턴을 이용하여 보다 효율적인 방법을 제시하였다. 학습패턴으로 차량 번호판 인식의 최적화을 이루었고 차량번호 및 헤드라이트 부분의 은닉효과와, 학습패턴의 확대 및 감소에 대하여 연구하였단. 위의 과정을 통하여 지하주차장에서 595여대의 자동차에 대하여 번호판 영역을 추출한 결과 98.5%의 인식율을 보여주었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제1권3호
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• pp.105-109
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• 2008

본 논문은 차량 번호판 중앙부 위치값을 기반으로한 신경망을 이용하여 차량의 번호판 영역을 추출하는 방법을 제안하고자 한다. 임의의 숫자들로 정의된 표시영역에 대한 학습패턴과 넓은 범위를 수용할 수 있도록 한 신경망의 학습패턴을 이용하여 보다 효율적인 방법을 제시하였다. 학습패턴으로 차량 번호판 인식의 최적화을 이루었고 차량번호 및 헤드라이트 부분의 은닉효과와, 학습패턴의 확대 및 감소에 대하여 연구하였다. 위의 과정을 통하여 지하주차장에서 595여대의 자동차에 대하여 번호판 영역을 추출한 결과 98.5%의 인식율을 보여주었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.274-280
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• 2011

본 연구에서는 SoC를 이용한 임베디드 시스템에 리눅스 OS 환경을 구축하고 번호판 인식 시스템을 구현하여 그 성능을 측정하였다. 자동차 번호판을 인식하기 위해서는 번호판을 검출하고 검출된 번호판을 보정 한 뒤 각 문자들에 대해 인식을 한다. 번호판 검출 방법으로는 레이블링 기법과 숫자의 특징을 이용하여 검출하였다. 검출된 번호판의 표기되어 있는 숫자들은 각각의 좌표가 있다. 이러한 숫자들의 좌표를 비교하여 영상을 보정하고 템플릿 매칭을 통해 인식을 한다. 그 결과로 번호판의 검출율은 96%, 문자 인식률은 73%, 숫자 인식률은 97%로 나타났다. 인식 시스템은 기존의 PC기반이 아닌 임베디드 보드에서 측정 되었으며 총 인식시간은 약 0.66초가 소요되었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권9호
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• pp.31-39
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• 2018

본 논문에서는 차량 주변 환경의 변화에서도 번호판 영역을 검출하는 연구를 하였다. 그래서 주변 환경 변화에 적응하는 윤곽선 추출 기반의 자동차 번호판 검출 방법을 제안하였다 제안하는 방법은 윤곽선 추출 과정에서 불필요한 잡음 부분을 제거하기 위해 DoG(Difference of Gaussian)을 이용하여 윤곽선을 추출 하였다. 추출한 윤곽선 영상를 이진화하여 Mophology operation을 사용하여 문자부분 윤곽선을 강조시켰다. 그리고 문자의 종횡비를 판별하여 번호판의 문자와 유사한 비율의 윤곽선을 추출하였다. 그리고 윤곽이 가장 길게 이어진 경우를 차량 번호판으로 추정하여 검출 하였다. 본 연구에서는 차량 정면 뿐 아니라 기울어져 있는 차량의 번호판, 차량 주변 환경의 변화를 가지는 차량 번호판 등 다양한 130개의 차량 영상 데이터를 사용하였다. 그리고 번호판의 패턴이 다른 오토바이 영상에서도 실험 하였다. 실험 결과 기울어져 있는 영상은 93%, 다양한 배경 환경에서는 90% 오토바이영상에서는 70%의 검출률을 나타냈으나 정면의 영상에서 98%의 검출률을 나타내었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.733-735
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• 2018

최근의 차량 주차관리 시설, 출입통제가 필요한 장소 그리고 도로 방범카메라를 통한 단속 등 다양한 곳에서 차량 번호판 자동 인식 기술들이 활용되고 있다. 하지만 현재 사용되고 있는 LPR(License Plate Recognition) 시스템에는 많은 장비와 비용이 들어간다는 큰 단점이 존재한다. 본 논문에서는 하나의 컴퓨터와 최소의 카메라를 가지고 할 수 있는 기계학습을 통한 영상처리를 제안하려 한다. 먼저 딥러닝 프레임워크 중 하나인 YOLO(You Only Look Once) [4]를 활용하여 자동차의 번호판 부분의 영역을 검출하고 Grayscale를 통해 햇빛 또는 조명 등의 영향을 감소시켜 번호판의 특징을 보존시킨다. 전처리 작업이 끝난 후 번호판에서 숫자를 인식 하는 부분에서는 k-NN(k-Nearest Neighbor) 알고리즘을 사용하였으며 한글 문자 인식부분은 Template Matching을 이용하였다. 제안한 알고리즘을 사용하여 기존 LPR 시스템에서 획득한 차량이미지를 대상으로 시뮬레이션 한 결과 좋은 결과를 얻을 수 있어 향후 연구 방향의 시스템 확장성의 가능성을 발견할 수 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.47-55
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• 2019

본 논문에서는 조명의 영향을 받지 않는 깊이 정보를 이용한 번호판 검출 방법을 제안한다. 깊이 정보를 통해 블록 내 화소들의 3차원 카메라 좌표를 구하고, 이를 통해 블록 내 평면의 인자를 계산한다. 그 후 인접한 블록간의 평면의 법선 벡터들을 비교하여 유사도를 측정한다. 평면 유사도가 높을 경우 두 블록이 한 평면에 속해 있다고 간주하여 그룹화함으로써 평면 영역을 검출한다. 검출된 평면 영역에 대해 깊이 정보를 이용하여 영역의 높이와 너비를 실제 번호판과 비교하여 번호판을 검출한다.

• 정보처리학회지
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• 제14권1호
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• pp.108-114
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• 2007