• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.87-94
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• 2005

본 논문은 자동차 차량의 컬러 영상 이미지에서 신속하고 효율적으로 번호판 영역을 찾는 방법에 대한 연구이다. 일반적으로 자동차 번호판 영역은 차량의 종류에 따라 일정한 색상을 가지고 있다. 이에 일정한 색상영역을 찾기 위해 HSI 컬러모델의 색상 성분 H와 YIQ 컬러 모델의 색상 성분 Q를 결합하는 방식을 사용한다. 그러나 이러한 방법을 사용하면 전체 연산시간이 많이 걸리게 되는 단점이 존재한다. 그러므로 본 논문에서는 차량 번호판 영역을 추출하는 단계들 중에서 H와 Q 색상 성분을 추출하면서 후보영역 추출 연산을 병행 수행한다. 이 단계가 끝나면 H와 Q성분을 결합하는 단계에서 전체 이미지 픽셀 정보를 대상으로 비교연산을 수행하지 않고 각 단계에서 추출된 후보영역들만을 비교 연산함으로써 영역 추출을 빠르게 수행할 수 있다 이에 대한 각 단계별 시스템 처리 결과 화면을 보이고 이미지 해상도에 따른 추출 시간을 비교하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제32권10호
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• pp.845-850
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• 2008

본 논문에서는 SVM을 이용한 번호판 위치 추출 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 번호판 영역은 가로-세로 비율 컬러, 공간 주파수 성분 등의 특징을 포함하고 있다. 제안하는 기법은 영상 획득, 번호판 후보 영역 추출, 번호란 위치 검증 세가지 단계로 구성되어 있다. 번호판 후보 영역 추출 단계에서는 컬러 필터링과 경계선 검출을 하여 번호판 후보 영역을 찾아내고 후보 영역의 DCT 계수를 SVM에 적용하여 검증한다. 이러한 검증과정을 거침으로써 잘못된 추출을 막아 신뢰성 있는 번호판 영역 추출이 가능하다. 실험을 통해 제안한 방법을 검증하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.471-477
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• 2014

본 논문에서는 안드로이드 운영체제를 기반으로 하는 스마트 캠 방식의 저가형 자동차 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 휴대용 단말기와 서버로 구성된다. 단말기 하드웨어부는 ARM Cortex-A9(S5PV210) 프로세서로 이루어진 제어부, 전원부, 유무선통신부, 입출력부 등으로 구성된다. 단말기에 사용되는 카메라와 WiFi 모듈을 위한 리눅스 커널을 포팅하고 전용 디바이스 드라이버를 개발하였다. 번호판 인식 알고리즘은 캐니 에지검출기를 사용한 번호판 후보영역 설정, 레이블링을 이용한 번호판 번호 추출, 템플릿 매칭을 이용한 번호인식 등으로 구현된다. 단말기에 의하여 인식된 번호는 사용자가 소지한 휴대폰을 통하여 원격지의 서버에 전송되어 차량상태를 데이터베이스에서 검색하여 다시 단말기로 전송 해주게 된다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 효용성을 입증하기 위하여 자연환경에서 사용자가 직접 단말기를 휴대하고 임의의 차량 번호판을 촬영하여 인식률을 확인한 결과, 95%의 인식률을 보였다. 제안된 시스템은 저가형의 휴대용 번호판 인식기에 적합하며, 안드로이드 운영체제를 사용함으로써 장기간 사용 시에도 시스템의 안정성을 가능케 하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권6호
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• pp.705-710
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• 2003

본 연구는 동영상으로부터 내용기반 검색을 위하여 동영상의 연속된 프레임간의 영상의 내용 변화를 찾아내어 프레임의 시간정보와 번호판 프레임 영상을 통하여 얻어진 정보를 데이터베이스화하여 검색하는 시스템을 제안한다. 얻어진 동영상을 배경프레임과 처리프레임의 비교영역의 영상의 특징정보를 비교하여 원하는 프레임을 찾는다. 차량의 통과 시간과 차량의 번호판 프레임을 자동으로 추출하여 동영상을 내용과 함께 저장하여 원하는 차량의 동영상 부분을 보여주는 웹에서의 검색시스템이다. 이는 교통정보를 구축 동영상이 포함하고 있는 내용 즉 통과 차량의 정보를 제공할 수 있게 된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.1960-1972
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• 2006

본 논문은 모바일 상에서 GPS와 전자지도를 이 용하여 차량 영상의 번호판 및 이동물체의 위치를 실시간 및 시뮬레이션 동작 모드로 전자지도상에 보여주는 시스템을 구현하였다. 또한, 모바일 단말기 일종의 하나인 PDA에 부착되어 있는 카메라를 통하여 입력되는 차량의 전, 후면의 번호판을 자동으로 인식, 검증하는 모바일 영상처리 기술을 이용하여 차량 번호를 검출하고 무선 통신망을 통해 원격 서버에 차량 번호와 모바일 단말기의 위치 정보를 함께 전송함으로써 GPS에 의하여 지형 및 위치 정보를 측정하고 PDA와 무선 통신을 이용하여 실시간으로 전송함으로써 차량의 정보를 효과적으로 획득할 수 있다. 이는 위치 정보의 획득과 차량의 번호판을 영상 처리하여 실시간으로 중앙관제소에 텍스트 형태로 전송하고 이를 도면화 한다. GPS에 의한 위치 정보획득과 PDA에 의한 영상처리를 활용하여 정확한 차량의 위치 및 위치 정보를 측정하고 중앙관제소로 전송하여 관제소에서 차량의 유형, 이상여부 및 위치 정보를 실시간으로 획득하여 각종 정보에 이용하며, 이러한 특성 정보를 통해 적합한 위치를 추적이 가능한 임베디드형 시스템을 구현한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.1081-1084
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• 1999

This paper proposes a method of extracting automobile license plate information using color image processing and separation of character regions. The hue and saturation of color information is need for license plate extraction and the specified standard location ratio is need for character region separation. Simulation results show that the proposed algorithm can detect license plates and separate character regions successfully.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.67-69
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• 2010

최근 자동차 업계와 IT 기술의 융합이 새로운 트렌드로 자리 잡으면서 전자제어 기술뿐만 아니라 영상처리 기술이 융합된 지능형 자동차 개발에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 차선 또는 번호판을 대상으로 하는 인식 알고리즘은 이미 다양한 방법으로 연구가 진행되어 왔으며 이미 몇몇 기술은 상용화 단계에 있다. 본 논문에서는 Viola-Jones 알고리즘을 이용하여 차량의 사각 지대에 위치하는 차량을 감지하고 이의 대략적인 거리 정보를 추정하는 것을 목표로 하여 차량의 형태 정보를 바탕으로 차량을 감지하는 알고리즘을 제안한다. 기본적인 방법은 Adaboost와 Harr-like 특징을 사용하여 얼굴을 성공적으로 검출한 Viola-Jones 알고리즘[1]을 차량에 적용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.877-889
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• 2006

교통제어나 차량에 연관된 범죄 등에서 자동차의 인식에 관한 연구의 중요성 때문에 이에 관련된 연구는 오래전부터 수행되어 왔다. 본 논문에서는 차량이 주행할 때의 정보와 영상을 획득하여 제조회사별 차종을 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 본 논문의 차종인식은 차량의 압력을 이용한 차폭 검출방법, 그리고 보다 더 정확한 인식률을 얻기 위한 레이저 거리계를 이용한 차고 검출방법, $3\sim5$종의 구별을 위 한 차량의 번호판 인식 방법을 조합함으로써 차량 인식의 오류를 줄이는 시스템을 구현하였다. 구현된 차종인식 시스템은 2차원 CCD에 의한 차량의 영상획득과 이를 통한 다양한 영상처리 알고리즘에 의해서 국내의 전 차종에 적용할 수 있으며, 실제의 실험 결과는 높은 인식률을 나타내었다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.16-21
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• 2015

본 논문은 두 가지 영상 이벤트 신호로 제어되는 실시간 차량하부 검사 엔진에 대해 제안한다. 첫 번째 영상 이벤트는 차량 번호판 인식에 의한 과정으로 생성된 것이고, 두 번째 영상 이벤트는 차량 하부 특정 이벤트 검출에 의해 생성된 것이다. 실험 결과, 두 영상 이벤트 모두 2.8초, 1.1초로 실시간 처리에 적합하게 발생되는 것을 확인할 수 있었고, 이러한 영상 이벤트가 시스템의 제어 체계로 사용되어 후부에 연결되는 다음 대응 상황에 적합한 신호를 보내주는 것으로 확인할 수 있었다.

• 정보보호학회지
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• 제29권3호
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• pp.37-43
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• 2019

딥러닝을 비롯한 인공기능과 영상처리 분야의 접목은 기존 물리보안의 기술적 한계를 뛰어넘어 새로운 기회의 장을 마련하고 있다. 하지만 딥러닝 기반 영상분석 기술도 지능형 영상감시가 필요한 실제 현장에서는 다양한 환경의 제약사항으로 인해 성능이 저하될 가능성이 높다. 본 논문에서는 실제 CCTV 환경의 영상 데이터를 확보하여 신경망을 이용한 지속적인 학습을 통해 영상분석의 성능을 개선하는 클라우드 기반 지능형 영상보안 플랫폼을 소개한다. 클라우드 기반 지능형 영상보안 플랫폼은 지자체 통합관제센터에서 수집한 CCTV 영상을 학습 데이터로 활용하여, 현장에서 신뢰받을 수 있는 사람 검출, 사람/차량 재식별, 열악 차량번호판 탐지 등의 지능형 영상분석 서비스를 제공할 수 있다.