• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.9
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• pp.49-55
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• 2021

In this paper, an enhanced 2-stage vehicle license plate detection scheme using object segmentation is proposed to detect accurately the rotated license plates due to the inclined photographing angles in real-road situations. With the previous 3-stage vehicle license plate detection pipeline model, the detection accuracy is likely decreased as the license plates are declined. To resolve this problem, we propose an enhanced 2-stage model by replacing the frontal two processing stages which are for detecting vehicle area and vehicle license plate respectively in only rectangular shapes in the previous 3-stage model with one step to detect vehicle license plate in arbitrarily shapes using object segmentation. According to the comparison results in terms of the detection accuracy of the proposed 2-stage scheme and the previous 3-stage pipeline model against the rotated license plates, the accuracy of the proposed 2-stage scheme is improved by up to about 20% even though the detection process is simplified.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.2
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• pp.195-200
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• 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 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 Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.802-804
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• 2004

번호판 인식시스템의 개발에 있어서 번호판 영역의 추출단계는 시스템의 성능에 큰 영향을 미치는 단계이며 문자인식단계 이상으로 중요하다. 본 논문에서는 웹 카메라를 이용하여 얻어진 저해상도 영상으로부터 번호판 고유의 색상과 텍스쳐를 이용하여 번호판영역을 추출하고, 허프변환을 이용한 기울어진 영상의 회전을 통해 번호판 문자 영역화 및 인식에 용이한 차량번호판 영상을 추출하는 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.749-752
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• 2018

깊은 신경망 모델을 이용한 차량 번호판 검출과 번호판 문자 인식 시스템을 제안한다. 차량 번호판 인식 시스템은 세 가지 종류의 깊은 신경망 모델로 구성된다. 기존의 영상처리 기반의 차량 번호판 검출과 문자 인식을 전부 신경망으로 대체함으로써 영상의 밝기, 회전, 왜곡 등의 변형에 강인한 성능을 얻을 수 있다. 차량 번호판 검출률은 99.3%, 문자 영역 검출률은 99%, 문자 인식률을 98.5%를 얻었다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.11
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• pp.145-151
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• 2013

This research is to suggest a method for investigating car number plates among the information managed in parking facilities. The investigation of car number plate is generally used to know how long vehicles are parked. Also, it can provide the information about the parking turnover rate and the mean parking duration of parked vehicles. This research performs the investigation using cameras at a distance of time. That is, the given distance of time from cameras is assigned to each parked vehicle, and then it can find the mean parking time of parked vehicles. Also, it can check the parking turnover rate of parked vehicles at a space unit of parking lot in an hour. The information such as the mean parked duration and the parking turnover rate of parked vehicles taken from this method is helpful to find and understand the inefficient use of parking facilities. With this suggested method, this research attempted to check the mean parking duration and the parking turnover rate of parked vehicles.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.01a
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• pp.109-110
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• 2016

본 논문에서는 효율적으로 주차 공간을 확보와 주차장 성능을 향상을 위한 방법을 조사하였다. 이러한 방법으로는 차량 번호판 조사를 이용하여 주차 회전율을 구하는 방법이 있었다. 본 연구로 효율적으로 주차장을 사용하고 있는지를 판단할 수 있다. 또한 차량의 주차를 하여 잘 소통되는지를 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.01a
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• pp.205-206
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• 2017

본 논문에서는 주차 시설 이용 현황 중에서 차량 번호판 조사를 통하여 평균주차시간과 주차 회전율을 구하도록 한다. 관찰하는 사람이 없이 카메라를 활용하고, 조사 시간에 일정한 간격을 주어 조사하도록 한다. 일정한 조사 시간 간격을 주차된 차량에 나눠주어 평균 주차 지속 시간을 구하도록 한다. 그리고 이렇게 하여 주차면 1개당 1시간당 주차 차량 대수인 주차 회전율을 구하도록 한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.3
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• pp.369-374
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• 2002

In this paper, we propose the react-time car license plate recognition algorithm using intensity variation and geometric pattern vector. Generally, difference of car license plate region between character and background is more noticeable than other regions. And also, car license plate region usually shows high density values as well as constant intensity variations. Based on these characteristics, we first extract car license plate region using intensity variations. Secondly, lightness compensation process is performed on the considerably dark and brightness input images to acquire constant extraction efficiency. In the proposed recognition step, we first pre-process noise reduction and thinning steps. And also, we use geometric pattern vector to extract features which independent on the size, translation, and rotation of input values. In the experimental results, the proposed method shows better computation times than conventional circular pattern vector and better extraction results regardless of irregular environment lighting conditions as well as noise, size, and location of plate.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.1041-1042
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• 2015

This paper studies on securing parking spaces and improving parking performance, by use of vehicle license plate investigation for parking turnover ratio. It is easy to test whether a parking lot is effectively used and its traffic flows smoothly or not.