• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.6-12
• /
• 2009

본 논문에서는 입력된 차량영상에서 번호판을 추출하여 인식하는 시스템을 제안하였다. 개선된 IAFC 퍼지 신경회로망을 사용하여 자동차 번호판의 후보영역을 추출하고, 형태학적 필터를 사용하여 잡음을 제거하였다. 추출한 자동차 번호판을 정형화하기 위하여 허프 변환과 기하학적 변환을 사용하였다. 투영기법을 사용하여 분리한 숫자를 오류역전파 신경회로망을 사용하여 인식하였다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.142-145
• /
• 2017

현재 활용되는 영상 데이터가 고화질 고화소 추세이며, 정보통신기술의 발달로 인해 이미지 데이터의 사이즈와 양이 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 영상데이터를 효율적으로 처리한다면 다양한 컨텐츠로 활용할 수 있지만 기존의 단일컴퓨터로 처리하기에는 늘어나는 데이터를 처리하기에는 한계가 있다. 본 논문은 분산 처리 프레임워크인 Hadoop을 이용하여 번호판 인식 시스템을 제안한다. SequenceFile 포맷을 이용하여 매퍼당 여러 개의 이미지 데이터를 가지고 있는 데이터 블록을 인풋으로 받아 번호판 인식을 수행한다. 실험결과 하둡의 데이터 노드 1개와 비교하여 데이터 노드 16개에서 최대 14.7배의 속도향상을 보였으며, 데이터 셋의 크기를 10배 증가하여도 데이터 노드가 점진적으로 늘어남에 따라 번호판 인식 속도의 강인함을 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제9권2호
• /
• pp.32-43
• /
• 2004

이동중인 차량에 카메라를 설치하여 주행 중에 정지 또는 주행중인 자동차의 영상을 획득하여, 이를 인식하는 시스템을 제안한다. 주행 중에 획득한 영상에서 번호판 영역을 추출하기 위하여, 번호판 영역에서 나타나는 강한 수직 에지 성분을 이용하여 번호판 후보 영역들을 찾고 이진화 된 영상에서의 배경과 문자의 구성비를 따져 번호판 영역을 추출하는 방법을 사용한다. 자동차 번호판 인식을 위하여 다중 클래스 인식을 지원하는 SVM과 모듈라 신경망 인식 성능을 비교하였으며, 인식률을 높이기 위하여 SVM을 모듈라 신경망과 결합하여 다중 클래스 분류기로 확장하는 방법을 제안하고 실험하였다. 실험결과, 제안하는 분류기를 이용한 방법이 번호판 인식에 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 B
• /
• pp.528-531
• /
• 2003

Recognition of licence plate becomes a key issue to many traffic related application such as road traffic monitoring or parking lots access control. In this paper, the brightness, YIQ and HSI methods were used to locate a license. After the characters in license plate were extracted, template matching method was applied for character recognitions. To test the performance of the proposed algorithm, images of seventy vehicle were tested. The success rates for license plate and character recognition were approximately 99%, and 96%, respectively

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제18권36호
• /
• pp.71-82
• /
• 1995

The readability and the visuability are very significant when the letters or figures are displayed as static visual information. Not only is the beauty of the body type character(small letters) important but the display type character(large letters) should also be read easily, quickly and precisely. The issue regarding the readability in terms of perception of information has been raised continuously for all kinds of small signage and billboard, etc., which are written in display type within our everyday life. Among the various kinds of small signage and billboards the car licence plate is well known. Among all the possible factors that would have made an impact on the readability of licence plate, this paper focused on the effects of arrangement of character(letters and figures) and contrast of colors for the readability of licence plate using the within-subject analysis. The statistical analysis results in error reading rate, the character arrangement were significant but the color contrast(green/white, white/green, blue/white, white/blue, black/yellow) was not, No interaction was found.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 1996년도 하계학술대회 논문집 B
• /
• pp.1107-1109
• /
• 1996

In this paper, we discuss the automatic recognition system of vehicle types and licence plate numbers using artificial neural networks, which will be used as vehicle identifier. We confine to expose the vehicle licence number for violating bus lane and stolen cars. Therefore, the vehicle height, width and distribution profile are used as the feature parameters of vehicle type. This system is composed of two parts: one is an image preprocessor of vehicle images and the other one is a pattern classifier by neural networks. The experimental results show that our method has good results for the recognition of vehicle types and numbers.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.568-574
• /
• 2022

In this paper, direction normalization and CNN deep learning are used to develop a more reliable license plate recognition system. The existing license plate recognition system consists of three main modules: license plate detection module, character segmentation module, and character recognition module. The proposed system minimizes recognition error by adding a direction normalization module when a detected license plate is inclined. Experimental results show the superiority of the proposed method in comparison to the previous system.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제6권12호
• /
• pp.3683-3693
• /
• 1999

차량 번호판 인식 시스템의 개발에 있어서, 빛의 양 변화 및 번호판 인쇄 상태가 다양한 자연 환경에서의 높은 인식성능과 시스템 안정성 확보가 문제이다. 본 논문에서는 명암도 변화와 칼라정보를 단계별로 사용하여 이러한 문제를 해결하는 시스템을 제안한다. 다양한 번호판 상태와 종류의 차량영상에 대하여 안정적으로 동작하게 하기 위하여, 먼저 명암도 변화 횟수를 이용하여 다수의 번호판 후보 밴드(띠)를 찾는다. 상당히 어둡거나 밝게 입력된 영상에 대하여도 동일한 인식 성능을 얻기 위하여 후보밴드에 대하여 칼라정보를 이용한 밝기 조정을 수행하고, 정확한 번호판 경계를 추출하기 위하여 번호판 배경색에 근거한 이진화 및 윤곽선 추적을 수행한다. 각 번호판 후보 영역에 대하여 문자추출 및 문자인식을 병행하여 번호판 영역을 확정함으로써 번호판 추출 및 인식률을 높인다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 다양한 환경에서 촬영된 200장의 영상에 대하여 인식 실험을 수행한 결과, 제안된 방법이 차량 번호판의 자동인식에 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제12권5호
• /
• pp.73-81
• /
• 2007

본 논문은 문자의 특징을 추출하여 다중연결 인식기를 통해 신규 자동차 번호판을 인식하는 방법을 제안한다. 이를 위해 영상 전처리과정과 번호판 영역 추출을 위한 과정과 개별문자 추출 과정을 통해 얻어진 개별문자를 인식을 위해 FE-MCBP를 제안하였다. FE-MCBP는 차량 번호판처럼 한글과 숫자가 혼용된 문자열을 인식할 때는 문자의 특징을 기반으로 하는 인식기로서 기존 역전파 인식기에 비해 인식률 면에서 9.7%가 향상되었다. 아울러 기울어진 번호판 영상을 정규화하기 위하여 직선 성분 검출 및 영역 좌표 생성기술을 이용하였다. 시스템 운용 면에서 볼 때 신규차량번호판 인식 시스템은 번호판 영역이 기울진 영상도 인식이 가능하기 때문에 비스듬하게 획득된 번호판 영상이나, 훼손된 번호판의 경우도 인식이 가능한 것으로 연구결과 나타났다.

• 한국IT서비스학회지
• /
• 제20권6호
• /
• pp.97-105
• /
• 2021

Recently, with the development of IT technology, unmanned systems are being introduced in many industrial fields, and one of the most important factors for introducing unmanned systems in the automobile field is vehicle licence plate recognition(VLPR). The existing VLPR algorithms are configured to use image processing for a specific type of license plate to divide individual areas of a character within the plate to recognize each character. However, as the number of Korean vehicle license plates increases, the law is amended, there are old-fashioned license plates, new license plates, and different types of plates are used for each type of vehicle. Therefore, it is necessary to update the VLPR system every time, which incurs costs. In this paper, we use an object detection algorithm to detect character regardless of the format of the vehicle license plate, and apply a handwritten Hangul recognition(HHR) algorithm to enhance the recognition accuracy of a single Hangul character, which is called a Hangul unit. Since Hangul unit is recognized by combining initial consonant, medial vowel and final consonant, so it is possible to use other Hangul units in addition to the 40 Hangul units used for the Korean vehicle license plate.