• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.835-836
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• 2008

This paper presents a new method of segmenting characters in a car licence plate which is less influenced by illumination variation. It uses an anisotropic filter to reduce the lighting noise and a histogram specification scheme to obtain the binary image. Anisotropic smoothing filter process the input images, which are acquired under different lighting conditions, so that they may have similar image quality. The enhanced performance of the proposed algorithm has been proved by the experiment.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.297-307
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• 1999

다량의 문자가 온라인으로 실시간 입력되는 문자인식시스템에서는 영상의 전처리가 매우 신속하게 이루어 져야 한다. 또한 크기가 작거나 잡음을 포함하는 문자 영상에 대한 기하학적 정규화나 세선화 등의 영상 변환은 원영상의 정보 유실이나 왜곡을 유발하므로 최소화되어야 한다. 이에 따라 본 연구는 원영상을 변환하지 않은 상태에서 신속하게 인식에 효과적인 특정을 구하고자 하였다. 이를 위해 인식의 관점에서 의미를 가지는 윤곽화소를 정의하고 다양한 영상의 변화를 수용하는 효과적인 특징을 윤곽화소로부터 구하였다. 필기체 자모음과 자동차 번호판 숫자 인식 실험 결과, 제안된 방법이 기존의 방법보다 인식에 보다 효과적이었으며 한번의 영상 주사로 전처리를 완료하므로 소요 시간을 크게 줄일 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권9호
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• pp.173-178
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• 2018

에어백이 작동되는 중고속 추돌 사고의 경우 에어백 작동 전후의 차량 데이터가 차량의 EDM(Event Driven Memory)에 저장되어 그 추돌 속도를 쉽게 알 수 있다. 하지만 에어백이 작동하지 않는 저속영역에서 추돌하는 경우 그 속도를 산정하기가 어렵다. 또한 저속이라 하더라도 추돌속도에 따라 운전자의 부상 정도가 크게 영향을 받기 때문에 그 속도의 산정이 중요하다. 본 연구에서는 블랙박스에 저장된 영상 이미지를 분석하여 저속영역의 추돌속도를 연산하는 알고리즘을 제안하였다. 전기모터로 와이어로프를 이용하여 차량을 견인하는 방식으로 저속의 후방추돌 상황을 정확하게 재현하면서 다양한 차종과 속도에 대해 실험을 수행하였다. 이 때 블랙박스의 영상 이미지에서 두 차량의 거리가 좁아지는 비율과 전방 차량의 번호판 길이가 증가하는 비율이 동일함을 이용하여 추돌속도를 정밀하게 계산할 수 있다. 즉, 미리 측정된 초기거리와 블랙박스의 영상에서의 번호판의 길이를 초기조건으로 설정하여 본 연구의 계산 알고리즘을 적용하면 저속 추돌 속도를 정확하게 산정할 수 있다. 직선 추돌사고에는 본 연구의 결과가 그대로 적용되지만 각도를 두고 추돌하는 경우에는 별도의 고려가 필요하다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.379-387
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• 2001

본 논문은 그레이 명암도 변화와 HSl 컬러 모형의 Hue 정보를 함께 이용한 번호판 영역 추출 방법을 제안한다. 차량 이미지에서 차량 번호판 추출은 명암도 변화를 이용하여 번호판 후보 영역을 추출하고 후보 영역에 대해 HSI 컬러 모형의 Hue 정보를 이용하여 실제 번호판 영역을 결정한다. 추출된 번호판 영역으로부터 문자를 포함하는 특징 영역 추출은 각 문자들에 대한 히스토그램을 이용하여 추출한다. 그리고 Yager의 합접속 연산자를 이용하여 경계 변수 값을 동적으로 변화시키는 개선된 ART2 알고리즘을 제안하고 번호판의 개별 문자 인식에 적용한다. 또한 개선된 ART2와 지도 학습 방법을 통합한 SOSL 알고리즘을 제안한다. 100개의 실제 차량 이미지를 이용한 실험 결과를 통해 제안된 번호판 영역 추출 방법이 단일 컬러 모형을 적용한 기존 추출 방법보다 추출률이 향상되었고, 개선된 알고리즘들이 기존의 ART2 알고리즘과 오류 역전파 알고리즘 보다 더 높은 인식률을 보임을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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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.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.655-661
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• 2017

입력되는 정지 또는 동영상에 포함된 문자 정보는 영상의 내용을 대표하는 주요한 핵심 정보를 제공할 수 있기 때문에 다양한 종류의 영상 데이터를 분석하여 영상 내에 포함된 문자 영역들을 정확하게 추출하는 작업은 매우 중요하다. 본 논문에서는 입력되는 영상으로부터 MCT 특징과 에이다부스트(Adaboost) 알고리즘을 이용하여 문자 영역만을 정확하게 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법에서는 먼저 입력 영상으로부터 MCT 특징과 에이다부스트 알고리즘을 이용하여 문자의 후보 영역들을 추출한다. 그런 다음, 기하학적인 특징을 활용하여 추출된 문자의 후보 영역들로부터 비 문자 영역들을 제외하고 실제적인 문제 영역들만을 검출한다. 실험 결과에서는 제안된 방법이 입력되는 다양한 영상으로부터 기존의 방법보다 문자 영역들을 2.1% 보다 강인하게 추출한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제안된 문자 영역 검출 방법은 상점의 간판 인식, 자동차의 번호판 인식 등과 같은 멀티미디어 및 영상 처리와 관련된 실제 응용 분야에서 매우 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.1008-1016
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• 2015

This paper proposes a method for detecting the front side of vehicles. The method can find the car side with a license plate even with complicated and cluttered backgrounds. A convolutional neural network (CNN) is used to solve the detection problem as a unified framework combining feature detection, classification, searching, and localization estimation and improve the reliability of the system with simplicity of usage. The proposed CNN structure avoids sliding window search to find the locations of vehicles and reduces the computing time to achieve real-time processing. Multiple responses of the network for vehicle position are further processed by a weighted clustering and probabilistic threshold decision method. Experiments using real images in parking lots show the reliability of the method.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.595-604
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• 2013

현재 수입차 차량의 등록대수가 해를 거듭할수록 증가하는 추세이다. 그에 맞춰 수입차와 같은 고급 차량을 정비하기 위한 차량 정비 업체의 환경 개선이 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 정비 차량의 고객 신뢰도를 제공하기 위한 스마트 차량 관리 시스템을 구현하기 위해 HSV 색상모델 기반의 키 프레임 추출 기법을 제안한다. 수리 차량의 입고 시 차량 번호판 인식 프로세스를 통해 차량의 번호판을 자동으로 인식 후, 이를 기준으로 차량의 수리 이력 확인 및 수리 요청을 처리한다. 차량 수리 동영상을 토대로 차량 수리 키 프레임을 추출하여 사용자의 스마트폰으로 제공하는 서비스를 구현한다. 아울러 제안하는 기법을 스마트 차량 관리 시스템에 적용함으로써 서비스의 우수성을 검증한다. 마지막으로 키 프레임 추출 기법의 성능을 향상시키기 위해 RGB 색상을 HSV 색상으로 변환하여 처리한다. 그 결과 제안된 방법의 키 프레임 추출을 위한 성능 평가에서 기존의 RGB 색상모델보다 HSV 색상모델이 재현율 측면에서 약 30% 더 우수함을 확인하였다.

• 한국광학회지
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• 제26권2호
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• pp.88-97
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• 2015

전방위 광학계는 360도의 방위각과 지평선 위와 아래의 수직화각에 대한 상을 동시에 결상이 가능한 광학계이다. 본 논문에서는 제작을 쉽게 하면서 크기가 작아지도록 하기 위해서 가운데에 구멍이 뚫려있는 옵스큐레이션(obscuration)을 갖는 구면거울 1장과 평면거울 1장으로 이루어진 거울계 및 이 거울계에서 반사하여 구면거울의 옵스큐레이션을 통과한 시야각 범위 안의 광을 결상하는 구면렌즈 3개와 하나의 구면 이중렌즈로 구성된 결상렌즈계를 사용하는 가시광용 반사굴절식 전방위 광학계를 설계하고 제작하여 전방위 영상을 실제로 결상하였다. 그리고 자동차 앞, 뒷번호판의 영상을 보고 이 전방위 광학계의 통과 공간주파수를 측정하고, ISO 12233 차트의 영상으로부터 전방위 광학계의 수직화각을 측정하여 광학계의 성능을 평가하였다. 이 결과 전방위 광학계의 수직화각은 $+53^{\circ}{\sim}-17^{\circ}$이며, 방위각은 $360^{\circ}$이고, 3 m 거리에서 자동차 앞번호판의 숫자를 구별할 수 있었는데, 이는 135 lp/mm의 통과 공간주파수에 해당한다.