• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.870-872
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• 2020

본 시스템은 어린이보호구역에 발생하는 차량사고가 불법주정차된 차량으로 인한 사각지대에 의해 발생되는 것에 착안하여 보행자를 인식하여 운전자들에게 알려 안전운전을 유도하여 사고를 예방해 주는 시스템이다 본 시스템은 영상인식장치, 경광장치, 중계장치, 차량 내 경고장치, 원격 트래픽 경고 수신기로 구성되어 있으며 영상인식장치가 edge-TPU 장치를 활용하여 카메라로부터 입력받은 영상을 모바일넷 기반의 딥러닝으로 처리하여 보행자, 차량, 그밖의 물체를 인식한다. 보행자가 인식되면 외부에서 경광장치가 발광하여 신호를 보내고, 중계장치를 통해 차량 내 경고장치로 보행자 경고 신호를 보낸다. 실험 결과 영상인식을 통해 보행자와 차량을 분류 인식할 수 있음을 확인하였다. 이러한 시스템은 어린이 보호구역에서 발생할 수 있는 교통사고를 방지하기 위해 효과적임을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06b
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• pp.182-187
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• 2007

본 논문에서는 이미지 상에 나타난 색상 정보를 추출하기 위한 새로운 커널 메소드(Kernel method)인 Grid kernel을 제안한다. 제안한 Grid kernel은 Convolution kernel의 하나로 이미지 상에 나타나는 자질을 주변 픽셀에서 나타나는 자질로 정의 하고 이를 재귀적으로 적용함으로써 두 이미지를 비교한다. 본 논문에서는 제안한 커널을 차량 색상 인식 문제에 적용하여 차량 색상 인식 모델을 제안한다. 이미지 생성시 나타나는 주변 요인으로 인해 차량의 색상을 추출하는 것은 어려운 문제이다. 이미지가 야외에서 촬영되기 때문에 시간, 날씨 등의 주변 요인은 같은 차량이라 하더라도 다른 색상을 보이게 할 수 있다. 이를 해결하기 위해 Grid kernel이 적용된 차량 색상 인식 모델은 이미지를 HSV (Hue-Saturation-Value) 색상 공간으로 사상하여 명도를 배제하였다. 제안한 커널과 색상 인식 모델을 검증하기 위해 5가지 색상을 가진 차량 이미지를 이용하여 실험을 하였으며, 실험 결과 92.4%의 정확율과 92.0%의 재현율을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.10a
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• pp.317-319
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• 2021

In Korea, an intelligent transportation system(ITS) is established to efficiently operate traffic congestion on roads and is being used for traffic information collection and speed control systems. Currently, designated and dedicated lanes are in place to ensure traffic circulation and traffic safety, and systematic and accurate illegal vehicle crackdown systems with artificial intelligence technology are needed. In this study, we propose a vehicle number recognition model that can improve the efficiency of the traffic of designated vehicles. By applying computer vision technology, we are going to identify three-lane and four-lane multi-lane roads in real time and detect vehicle numbers by car to suggest ways to crack down on vehicles that violate the designated lane system.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.4D
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• pp.549-551
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• 2006

Vehicle License Plate Recognition System reads information from vehicles license plate using image detection devices. Of many applications provided by Vehicle License Plate Recognition System, some, such as speed enforcing system, can be problematic when the system incorrectly scans letters or numbers from a vehicle's license plate. Using Cautious Classifier avoids such problems by discarding the scanned information when the confidence level is doubted to be low. This study develops the License Plate Recognition System using Cautious Classifier and investigates effectiveness of applying the Weighted Instance Method to improve the performance of Cautious Classifier.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.759-762
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• 2001

주행차량의 영상으로부터 개별차량이 포함하는 고유정보를 추출하는 과정은 선택된 프레임에 포함된 차량의 위치 및 상태에 의존적이다. 고정된 카메라에 의해 설정된 영상내의 기준을 불규칙적으로 진행하는 개별차량에 동일하게 적용하는 것은 특징요소의 검출과 인식에서 결과의 신뢰성에 영향을 준다. 프레임 선택과정에서는 도로상의 그림자가 차량검출을 어렵게 하는 요소이다. 본 논문에서는 그림자의 영향을 받지 않고 영상내 설정된 범위에 차량이 위치한 프레임을 선택하는 방법과 불규칙적으로 진행하는 개별적인 차량의 기준을 설정하는 방법을 제시하였고, 차량이 포함하는 패턴을 이용하여 특징요소의 위치를 인식하는 방법에 대해 실험하였다.

• Information and Communications Magazine
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• v.33 no.6
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• pp.39-46
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• 2016

본고에서는 차량 내 운전자 제스처 인식을 위한 웨어러블 디바이스 플랫폼과 차량 시스템 모델을 소개한다. 특히 저가형 가속도, 자이로스코프 센서를 적용한 웨어러블 디바이스용 HW를 설계하고, 제스처 인식률을 높이기 위한 SW 시스템 및 알고리즘에 대해 설명한다. 운전 중 가장 많이 제어하는 편의 기능을 기준으로 제스처를 구분하고, 제스처 마다 발생하는 센서 값의 특징을 이용해 잡음에 강한 제스처 인식 시스템에 대해 설명한다. 마지막에 진행한 본 논문의 실험을 통해 본 고에서 설명한 제스처 인식 시스템이 잡음과 방향성을 갖는 동작인식에 강함을 확인할 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.7 no.5
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• pp.1052-1061
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• 2003

In this paper, we propose the car plate recognition using SOM algorithm and describe the parking control system using the proposed car plate recognition. The recognition of car plate was investigated by means of the SOM algorithm. The morphological information of horizontal and vertical edges was used to extract a plate area from a car image. In addition, the 4-direction contour tracking algorithm was applied to extract the specific area, which includes characters from an extracted plate area. The extracted characteristic area was recognized by using the SOM algorithm. In this paper, 50 car images were tested. The extraction rate obtained by the proposed extraction method showed better results than that from the color information of RGB and HSI, respectively. And the car plate recognition using SOM algorithm was very efficient. We develop the parking control system using the proposed car plate recognition that shows performance improvement by the experimental results.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.775-778
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• 2002

본 논문에서는 도로를 주행하는 차량영상으로부터 번호판의 인식에 대한 연구이다. 차량을 검출하기 위해 두 프레임의 차를 이용하여 도로상에서 차량을 분리하였고, 번호판 영역을 추출하기 위해 명암도 변화의 파형 곡선 결과에 임계값을 적용하여 번호판을 추출하였다. 번호판 영역 검출은 96.05%의 검출결과를 얻었으며, 차량의 번호판 문자인식은 신경망을 통하여 학습 시켰 그 성능은 잭나이프 기법을 통해 측정하였다. 학습데이터에 대해서는 99.85 비학습데이터에 대해서는 88.15%의 인식율을 보였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.8 no.11
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• pp.1449-1461
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• 2005

In this paper, we propose a vehicle recognition system based on the classification of vehicle identification mark and recognition of vehicle license plate. In the proposed algorithm, From the input vehicle image, we first simulate preprocessing procedures such as noise reduction, thinning etc., and detect vehicle identification mark and license plate region using the frequency distribution of intensity variation. And then, we classify extracted vehicle candidate region into identification mark, character and number of vehicle by using structural feature informations of vehicle. Lastly, we recognize vehicle informations with recognition of identification mark, character and number of vehicle using hybrid and vertical/horizontal pattern vector method. In the proposed algorithm, we used three properties of vehicle informations such as Independency property, discriminance property and frequency distribution of intensity variation property. In the vehicle images, identification mark is generally independent of the types of vehicle and vehicle identification mark. And also, the license plate region between character and background as well as horizontal/vertical intensity variations are more noticeable than other regions. To show the efficiency of the propofed algorithm, we tested it on 350 vehicle images and found that the propofed method shows good Performance regardless of irregular environment conditions as well as noise, size, and location of vehicles.

• 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.