• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.337-342
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• 2008

최근 들어 기존의 녹색 바탕 차량 번호판에서, 흰색 바탕의 신 차량 번호판으로 교체되고 있다. 하지만 아직 기존 차량 번호판이 신 차량 번호판으로 전면 교체되지 않아 두 번호판 모두 사용되고 있다. 따라서 주차관리 시스템, 속도위반, 신호 위반 등 무인 카메라를 이용한 시스템에서, 기존 차량 번호판과 신 차량 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존 차량 번호판과 신 차량 번호판을 통합한, 지능형 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 무인 카메라에서 획득된 차량 영상에서 번호판의 색상 정보를 이용하여 기존 차량 번호판과 신 차량 번호판을 구분한다. 기존 차량 번호판인 경우에는 HSI 컬러 공간을 이용하여 이진화를 적용하며, 신 차량 번호판인 경우에는 블록 이진화를 적용한다. 이진화된 영상을 대상으로 차량의 형태학적 특징을 이용하여 잡음을 제거한 후, 차량 번호판 영역을 추출한다. 추출된 차량 번호판 영역에 대해 Labeling 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한다. 추출된 개별 문자는 FCM 알고리즘을 적용하여 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 160장의 기존 차량 영상과 100장의 신 차량 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.121-123
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• 2004

차량 번호판 인식 시스템은 무인 카메라 등의 영상 장치로부터 입력된 차량 이미지로부터, 차량 번호판 정보를 읽어내는 시스템이다. 이러한 차량 번호판 인식 시스템의 응용 시스템 중 과속 차량 단속과 같은 일부 응용 시스템은 번호판의 글자나 숫자를 다른 글자나 숫자로 잘못 인식할 경우 심각한 문제를 발생시킬 수 있다. 이러한 시스템을 위해 우리는 인식 결과에 대한 신뢰도가 낮은 경우 인식을 포기 또는 위임하는 신중한 분류기(Cautious Classifier)를 이용 인식 시스템을 구성하였다. 또한 학습 예제의 가중치를 조절하는 방법을 사용 이러한 신중한 분류기의 성능을 향상 시켰다. 실제 번호판 인식 실험 결과 우리가 제안한 가중치 부여 방식이 차량 번호판 인식 문제에 좋은 결과를 보임을 확인하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.7 no.1
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• pp.35-43
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• 2004

In this paper, we proposed a vehicle recognition and electronic toll collection system with detection and classification of vehicle identification mark and emblem as well as recognition of vehicle license plate to unman toll fee collection system or incoming/outcoming vehicles to an institution. In the proposed algorithm, we first process pre-processing step such as noise reduction and thinning from the rear side input image of vehicle and detect vehicle mark, emblem and license plate region using intensity variation informations, template masking and labeling operation. And then, we classify the detected vehicle features regions into vehicle mark and emblem as well as recognize characters and numbers of vehicle license plate using hybrid and seven segment pattern vector. To show the efficiency of the proposed algorithm, we tested it on real vehicle images of implemented vehicle recognition system in highway toll gate and found that the proposed method shows good feature detection/classification performance regardless of irregular environment conditions as well as noise, size, and location of vehicles. And also, the proposed algorithm may be utilized for catching criminal vehicles, unmanned toll collection system, and unmanned checking incoming/outcoming vehicles to an institution.

• Journal of the korean Society of Automotive Engineers
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• v.18 no.3
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• pp.55-63
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• 1996

자율주행 차량이란 목적지를 입력하면 운전자의 도움없이 자율적으로 주행환경을 인식하면서 주어진 목적지까지 안전하고 신속하게 스스로 주행할 수 있는 차량을 말한다. 차량이 자율주행을 하기 위한 가장 중요한 요소는 주행로의 경계를 인식하고 정확한 조향 각도를 구하는 일이다. 이의 잘못된 인식과 잘못된 계산은 차량으로 말미암아 많은 물적, 인적손실을 가져올 수 있다. 본 연구에서는 주위환경을 인식하는데 차량의 전방에 CCD 카메라를 부착하여, 이를 통해 얻어진 도로의 영상으로부터 도로 경계의 인식 방법과 핸들의 조향 각도를 계산하는 방법론을 제시하고자 한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.6 no.3
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• pp.147-158
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• 2005

Day after day the information of vehicle under the complex traffic environments is greatly required not only for traffic flow but also for vehicle disclosure of traffic violation, Vehicle information can be obtained from a recognition of vehicle license plate, This paper proposes a new vehicle plate recognition mechanism that uses moving style vehicle-loaded camera, The method is a real-time processing system using multi-step image processing and recognition process that recognizes general vehicles and special purpose vehicles, The experimental results of real environmental image and recognition using the proposed method are shown.

• Annual Conference of KIPS
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• 2019.10a
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• pp.935-938
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• 2019

본 논문에서는 YOLOv3 기반의 차량 인식 및 계수 방안 연구를 진행한다. 이를 위해, 단일 단계 방식의 구조를 가진 YOLOv3 를 활용하여 영상 속 차량 인식 및 계수 하는 실험을 수행한다. 위의 실험을 통해 영상 속 차량의 수와 밝기에 인식률 정도와 차량 계수 평균 값 추출을 하였다. 실험 결과, 영상 속의 차량의 수와 밝기에 상관없이 90%이상의 차량에 대한 높은 인식률을 보였으며 1초 당 약 20 번씩 인식되는 차량의 수에 대한 계수의 평균 값을 추출하여 텍스트 파일 형태로 저장하여 시간에 따른 차량 계수를 확인하였다. 본 기술은 현대 사회의 교통 체증을 해결하기 위한 교통 흐름 예측에 활용될 수 있다.

• Journal of Cadastre & Land InformatiX
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• v.52 no.1
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• pp.81-93
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• 2022

Recently, there have been many studies on object recognition around the vehicle and recognition of traffic signs and traffic lights in autonomous driving. In particular, such the recognition of traffic lights is one of the core technologies in autonomous driving. Therefore, many studies for such the recognition of traffic lights have been performed, the studies based on various deep learning models have increased significantly in recent. In addition, as a high-quality AI training data set for voice, vision, and autonomous driving is released on AIHub, it makes it possible to develop a recognition model for traffic lights suitable for the domestic environment using the data set. In this study, we developed a recognition model for traffic lights that can be used in Korea using the AIHub's training data set. In particular, in order to improve the recognition performance, we used various models of YOLOv4 and YOLOv5, and performed our recognition experiments by defining various classes for the training data. In conclusion, we could see that YOLOv5 shows better performance in the recognition than YOLOv4 and could confirm the reason from the architecture comparison of the two models.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.52 no.5
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• pp.136-146
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• 2015

The active control of a vehicle based on vehicle recognition is one of key technologies for the intelligent vehicle, and the part-based image representation is necessary to recognize vehicles with only partial shapes of vehicles especially in urban scene where occlusions frequently occur. In this paper, we implemented a part-based image representation scheme using non-negative tensor factorization(NTF) and realized a robust vehicle recognition system using the NTF feature. The result shows that the proposed method gives more intuitive part-based representation and more robust recognition in urban scene.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.15 no.2
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• pp.299-306
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• 2020

Image recognition using neural networks is widely used in various fields. In this study, we investigated licensed / unlicensed vehicle recognition systems necessary for vehicle number recognition and control when entering and exiting a specific area. This system is equipped with the function of recognizing the image, so it checks all the information on the vehicle number and adds the function to accurately recognize the vehicle number plate. In addition, it is possible to check the vehicle number more quickly using a neural network.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.459-462
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• 2001

본 논문에서는 하이브리드 패턴벡터를 이용하여 자동차의 고유 마크와 차량 번호를 실시간으로 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 차량 입력 영상에서 차량의 마크와 번호판의 수평 및 수직 명암값 빈도수 변화를 이용해 마크와 번호판 영역을 추출한다. 또한, 추출된 알고리즘으로부터 수평 수직 패턴을 적용해 자동차의 마크를 인식하고 하이브리드 패턴벡터를 이용하여 번호판의 문자 및 숫자를 인식하도록 하였다. 제안한 자동차 마크 및 번호판 추출 과정에서는 마크와 번호판 영역의 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되는 상대적인 크기의 특성과 수평 및 수직 빈도수와 패턴 벡터를 사용하여 마크 및 번호판 영역을 추출, 인식하도록하였다. 제안한 방법들을 적용한 결과, 차량 번호판의 크기에 관계없이 잡음에 영향을 받지 않고 차량의 종류와 번호를 실시간으로 처리할 수 있으며 차량번호판 추출 및 인식뿐 아니라 차량의 마크 추출 가능성을 제시하였다.