• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.8B no.2
• /
• pp.195-200
• /
• 2001

본 논문에서는 실제 입력 차량 영상으로부터 명암도 변화 정보와 원형 패턴 벡터를 이용하여 차량 번호판을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 차량 영상에서는 번호판 영역에서 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되고, 일정한 명암도 변화를 가지면서 번호판 이외의 다른 영역 보다 빌집도가 높은 특성이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 성질을 이용하여 먼저 명암도 변화값을 사용하여 번호판을 추출하도록 하였으며 영상 입력 과정에서 외부 환경에 따라 차량 영상이 어둡거나 밝게 입력될 경우에도 동일한 추출 성능을 얻기 위하여 밝기 보정 과정을 수행하였다. 또한 추출된 번호판 영역으로부터 입력 문자의 크기, 이동 및 회전에 무관한 특성 추출을 위해 원형 패턴 벡터를 이용하여 차량 번호를 인식하도록 하였다. 제안한 알고리즘을 적용한 결과 번호판 추출이 가능하였으며 기존의 방법에 비해 계산 속도가 향상되어 실시간 처리의 가능성을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 2005.05a
• /
• pp.437-442
• /
• 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.

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2001.09a
• /
• pp.451-454
• /
• 2001

본 논문에서는 그룹화 블록스네이크와 영상분할을 이용하여 다차선을 검출하고 컬러 정보를 기반으로 차량 후면에 위치하는 미등과 브레이크등을 인식, 저속 주행환경에서의 다차선 및 전방차량을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 기울기 값과 명암도 값으로 기초 블록을 얻은 뒤, 차선의 가능성이 큰 블록을 탐색하여 영상분할을 시행한다. 영상 분할에서 잡음 블록들을 제거하여 차선일 가능성이 가장 높은 블록들만을 검출하고, 그룹화 블록스네이크를 이용하여 차선을 검출하도록 하였다. 또한 전방 차량인식을 위해 미등과 브레이크등의 컬러 특징을 이용하여 후보 영역을 분할한 후, 미등과 브레이크등의 패턴의 기하학적 특징과 위치적 특징을 이용하여 한 쌍의 미등 혹은 브레이크등을 탐지하도록 하였다. 탐지된 양쪽 등의 위치정보를 이용하여 전방차량의 위치를 측정 할 수 있다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
• /
• v.10 no.4
• /
• pp.179-188
• /
• 2007

Vehicle recognition is very important preprocess to get vehicle information for traffic management. This is a basic study to apply LiDAR data for extracting traffic information. Hence, this study presents two algorithms, one of them is for extracting road points from LiDAR data and then extracting vehicle points on the road, the other is for estimating the size of extracted vehicle. As a result, in the wide area, the number of vehicles on the road and the size of the vehicles were recognized from the LiDAR data.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
• /
• v.15 no.2
• /
• pp.299-306
• /
• 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 Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 1998.05a
• /
• pp.193-198
• /
• 1998

본 논문은 차량 영상에서 번호판을 인식하는 방법에 관하여 기술한다. 번호판이 가지는 수평 경계선을 Peak & Valley로 표현하고, 번호판의 Color 특성을 이용하여 번호판 영역을 추출한 뒤, 번호판 영역에서 히스토그램 기법을 이용하여 문자를 추출하고, Maximum Likely Hood에 의해 문자를 인식한다.

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

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.42 no.4
• /
• pp.892-898
• /
• 2017

This paper describes the development of AVN(Audio Video Navigation) software for vehicle information analysis and gesture recognition. The module that examine the CAN(Controller Area Network) data of vehicle in the designed software analyzes the driving state. Using classified information, the AVN software converge vehicle information and hand gesture information. As the result, the derived data is used to match the service step and to perform the service. The designed AVN software was implemented in HW platform that common used in vehicles. And we confirmed the operation of vehicle analysing module and gesture recognition in a simulated environment that is similar with real world.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2022.07a
• /
• pp.479-480
• /
• 2022

고속으로 차량이 주행하는 도로에서 정지 차량이나 낙하물은 큰 사고를 유발하기에 이에 대한 대처 방안이 요구되고 있다. 갑작스런 정지 차량의 경우 예상 불가능하며, 낙하물은 순찰대를 편성하여 주기적으로 수거하고 있으나 즉각적인 대응이 어렵다. 해당 문제 해결을 위해 본 논문에서는 딥러닝 실시간 객체인식기술을 적용하여 정지 차량 및 도로 위 낙하물을 인식하며 이에 대한 정보를 제공하는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체인식 알고리즘인 YOLOX와 실시간 객체추적기술인 deepSORT 알고리즘을 데스크톱 PC에 적용하여 구현하였다. 개발한 시스템은 정지 차량 및 낙하물에 대한 인식 결과를 제공한다. 기존 설치된 CCTV 영상을 대상으로 시스템 적용이 가능하여 저비용으로 넓은 지역에 대한 도로 위험 상황 인식을 기대할 수 있다.

• Review of KIISC
• /
• v.29 no.6
• /
• pp.23-28
• /
• 2019

최근의 차량 인포테인먼트 시스템은 모바일 네트워크 및 스마트폰과 연결하여 다양한 서비스를 제공한다. 과거에는 제조사에서 독자적으로 개발한 OEM 인포테인먼트 시스템이 주를 이뤘지만, Android Auto, Apple CarPlay, Amazon Echo Auto 등의 개방형 플랫폼 생태계가 구축됨에 따라 다양한 차량들이 AI 음성인식 기반 차량 인포테인먼트 시스템을 탑재하고 있다. 이러한 차량 내 인포테인먼트 시스템은 스마트폰과 연동되며, 사용자에 대한 방대한 정보를 저장하고 처리함으로써 사용자의 선호도에 따른 On-Demand 서비스 등 다양한 편리성을 제공한다. 하지만 사용자에 대한 다양한 정보를 차량에 연동하여 사용하는 만큼 개인정보 문제로 이어질 수 있다. 그렇기 때문에 차량 인포테인먼트 시스템은 스마트폰과 같이 포렌식 관점에서 많은 증거를 획득할 수 있는 매체가 된다. 더욱이 스마트폰과 연동되는 시스템이기에 기존 모바일 포렌식 기법을 적용할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 차량 인포테인먼트 시스템을 대상으로 수행된 포렌식 연구 분석을 통해 기존 연구에서의 포렌식 기법과 보완점을 도출하고자 한다.