• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.241-244
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• 2000

본 논문에서는 차량 영상의 수평 및 수직 명암 값 변화 정보를 이용하여 번호판 영역을 추출하고 원형 패턴 벡터를 이용하여 번호판 내용을 인식하는 알고리즘에 관해 기술하였다. 제안된 알고리즘에서는 번호판 영역에서 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되고, 일정한 명암도 변화를 가지면서 다른 영역보다 밀집도가 높다는 특성을 이용하여 수평 및 수직 명암도 변화값을 구하여 차량영상에서 번호판 영역을 추출하며 상당히 어둡거나 밝게 입력된 영상에도 동일한 인식 성능을 얻기 위하여 밝기 보정을 수행한다. 또한, 입력 문자의 크기, 이동 및 회전에 무관한 특성을 추출을 위해 원형 패턴 벡터를 이용하여 차량 번호를 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법들을 적용한 결과 계산 속도가 훨씬 빠르며, 차량 번호판의 크기에 관계없이, 또한 잡음에 크게 영향을 받지 않으면서 번호판 추출이 정확하여 실시간 처리의 가능성을 제시하였을 뿐만 아니라 번호판 영역이 불투명하거나 불규칙한 조명 상태에서도 검출이 가능하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.1
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• pp.467-471
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• 2005

본 논문에서는 명암도 변화 및 윤곽선 추적 알고리즘과 개선된 오류 역전파 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 비영업용 차량 영상을 대상으로 차량 번호판 영역을 추출하기 위해 명암도 변화 특성을 이용하여 차량 번호판 영역을 추출한다. 추출된 차량 번호판 영역에 반복 이진화 방법을 적용하여 차량 번호판의 영역을 이진화하고, 이진화된 차량 번호판 영역에 대해서 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드 인식은 일반화된 델타 학습 방법에 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습률을 동적으로 조정하는 개선된 오류 역전파 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 인식 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 차량 번호판 인식 방법보다 효율적인 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.748-750
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• 2004

주행 중인 차량 뒷 번호판을 획득하여 이진화하는 과정에서 번호판 주변의 움푹 들어간 차량구조 영향으로 인하여 번호판에 그림자가 드리워지게 된다. 그림자가 진 상황에서 영상을 이진화를 하게 되면 번호판 문자가 확실하게 나오지 않게 된다. 따라서 그림자가 드리워진 번호판에 대해서 그림자 영역의 경계를 구하여 처리를 하고, 그림자가 진 부분과 그림자가 지지 않은 부분을 각각 이진화한 후 두 부분을 합하여 번호판 문자를 얻어낸다. 그림자 처리 방법을 사용할 경우 일반적인 이진화를 했을 때 보다 훨씬 좋은 번호판 문자를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10b
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• pp.150-150
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• 1998

본 연구는 최근에 대두되는 첨단 교통체계(Intelligent Transportation Systems : ITS)중 첨단교통 관리체계(Advanced Traffic Management Systems : ATMS)에서 자동단속체계(Automatic Traffic Enforcement Systems : ATES)에 사용되는 자동차량번호판인식시스템의 핵심기술인 자동차량 번호판 추출에 관한 연구이다. 일반적으로 번호판익식시스템(License Plate Recogition System : LPRS)가 번호판을 인식하는데 있어서 번호판 추출과 문자인식, 크게 2개의 Process로 구분되어 수행된다. 본 연구에서는 도로상에 설치된 영상 카메라에서 얻은 차량의 영상을 바탕으로 차량의 번호판을 추출하는 새로운 영상처리기법을 제시하고 있다. 본 연구에서 제시한 영상처리기법은 메쉬와핑으로 차량번호판영역의 특징을 이용하여 추출해내는 방법이다. 메쉬란 직교하는 선들로 이루어진 그물 모양의 제어선을 말하는데 이 제어선은 가로와 세로로 한번씩 이미지를 왜곡하여 최종 이미지를 만들어낸다. 이 메쉬와핑기법은 정교하면서도 빠른 속도로 이미지를 처리할 수 있기 때문에 실시간 처리하는데 사용할 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.6 no.2
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• pp.339-345
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• 2002

Extracting of car licens plate os important for identifying the car. Since there are some problems such as poor ambient lighting problem, bad weather problem and so on, the car images are distorted and the car license plate is difficult to be extracted. This paper proposes a method of extracting car license plate using motor vehicle regulation. In this method, some features of car license plate according to motor vehicle regulation such as color information, shape are applied to determine the candidate of car license plates. For the result of recognition by neural network, the candidate which has characters and numbers patterns according to motor vehicle regulation is certified as license-plate region. The results of the experiments with 70 samples of real car images shoe the performance of car license-plate extraction by 84.29%, and the recognition rate is 80.81%.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2001.10a
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• pp.596-599
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• 2001

Extracting of car licens plate is important for identifying the car. Since there are some problems such as poor ambient lighting problem, bad weather problem and so on, the car images we distorted and the tar license plate is difficult to be extracted. This paper proposes a method of extracting car license plate using motor vehicle regulation. In this method, some features of car license plate according to motor vehicle regulation such as color information, shape are applied to determine the candidate of car license plates. For the result of recognition by neural network, the candidate which has characters and numbers patterns according to motor vehicle regulation is certified as license-plate region. The results of the experiments with 70 samples of real car images shoe the performance of car license-plate extraction by 84.29%, and the recognition rate is 80.81%.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.646-648
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• 2002

본 논문에서는 차량번호판의 용도구분 문자를 자소 단위로 분리하는 효율적인 방법을 제안하고, 신경망을 이용하여 자소를 인식하는 방법을 소개한다. 용도구분 문자(가, 거, 나, 너‥‥)는 실제 번호판의 훼손, 카메라의 성능, 기타 여러 가지 조건에 의해서 번호판 영상에 많은 잡영이 포함된다. 따라서 차량번호판 한글문자를 자소분리하는 것은 어려운 작업이다. 제안하는 이진 영상처리 기법(morphological operation, connected component labeling 등) 으로 분리된 자소가 인식시스템으로의 입력벡터로 입력되었을 때 높은 인식률을 보이는 것을 실험을 통하여 확인하였다

• Journal of Advanced Technology Convergence
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• v.2 no.4
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• pp.7-11
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• 2023

In this study, we presented a method to recognize vehicle license plates using CNN techniques. A vehicle plate is normally used for the official identification purposes by the authorities. Most regular Optical Character Recognition (OCR) techniques perform well in recognizing printed characters on documents but cannot make out the registration number on the number plates. Besides, the existing approaches to plate number detection require that the vehicle is stationary and not in motion. To address these challenges to number plate detection we make the following contributions. We create a database of captured vehicle number plate's images and recognize the number plate character using Convolutional Neural Networks. The results of this study can be usefully used in parking management systems and enforcement cameras.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.10
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• pp.1987-1996
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• 2009

Recently, the color of vehicle license plate has been changed from green to white. Thus the vehicle plate recognition system used for parking management systems, speed and signal violation detection systems should be robust to the both colors. This paper presents a vehicle license plate recognition system, which works on both of green and white plate at the same time. In the proposed system, the image of license plate is taken from a captured vehicle image by using morphological information. In the next, each character region in the license plate image is extracted based on the vertical and horizontal projection of plate image and the relative position of individual characters. Finally, for the recognition process of extracted characters, PCA(Principal Component Analysis) and LDA(Linear Discriminant Analysis) are sequentially utilized. In the experiment, vehicle license plates of both green background and white background captured under irregular illumination conditions have been tested, and the relatively high extraction and recognition rates are observed.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.4 no.3
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• pp.125-130
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• 2004

This paper proposes a method of the car license plate recognition from digital camera image. Lots of technology advancement has been accomplished for the least several years. The key issue for recognition rate improvement has been the extraction of correct area on the plate. In the previous studies, the information from an edge or an color on a plate hasn't been used but some declination also taken into account in most cases due to the difficulty of area extraction on a tilted plate The proposed method focuses on transforming a slant plate image to the normalized form to be recognized. It shows good robustness on situations defined by a variety of locations, slants and heights of the license plate, because it detects the edge of license plate by using both the color information and linear regression method. The computer simulation shows that the proposed method records 92％ detection rates of license plate and can recognize characters of slant plate with about 50 degrees.