KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권5호
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pp.2509-2528
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2019
There are various styles of license plates for different countries and use cases that require style-specific methods. In this paper, we propose and illustrate a multi-style license plate recognition system. The proposed system performs a series of processes for license plate candidates detection, structure classification, character segmentation and character recognition, respectively. Specifically, we introduce a license plate structure classification process to identify its style that precedes character segmentation and recognition processes. We use a K-Nearest Neighbors algorithm with pre-training steps to recognize numbers and characters on multi-style license plates. To show feasibility of our multi-style license plate recognition system, we evaluate our system for multi-style license plates covering single line, double line, different backgrounds and character colors on Korean and the U.S. license plates. For the evaluation of Korean license plate recognition, we used a 50 minutes long input video that contains 138 vehicles of 6 different license plate styles, where each frame of the video is processed through a series of license plate recognition processes. From two experiments results, we show that various LP styles can be recognized under 50 ms processing time and with over 99% accuracy, and can be extended through additional learning and training steps.
Existing license plate recognition system is used as an optical character recognition method, but a method of using deep learning has been proposed in recent studies because it has problems with image quality and Korean misrecognition. This requires a lot of data collection, but the collection of license plates is not easy to collect due to the problem of the Personal Information Protection Act, and labeling work to designate the location of individual license plates is required, but it also requires a lot of time. Therefore, in this paper, to solve this problem, five types of license plates were created using a virtual Korean license plate generation program according to the notice of the Ministry of Land, Infrastructure and Transport. And the generated license plate is synthesized in the license plate part of collectable vehicle images to construct 10,147 learning data to be used in deep learning. The learning data classifies license plates, Korean, and numbers into individual classes and learn using YOLOv5. Since the proposed method recognizes letters and numbers individually, if the font does not change, it can be recognized even if the license plate standard changes or the number of characters increases. As a result of the experiment, an accuracy of 96.82% was obtained, and it can be applied not only to the learned license plate but also to new types of license plates such as new license plates and eco-friendly license plates.
In this paper, we have proposed license plate recognition system for multi-national vehicle license plate using geometric features along with hybrid and seven segment pattern vectors. In the proposed system, we suggested to find horizontal and vertical relation after going through preparation process with inputted real-time license plate image of Korea and Japan, and then to classify license plate with using characteristic and geometric information of license plates. It classifies the extracted license plate images into letters and numbers, such as local name, local number, classification character and license consecutive numbers, and recognize license plate of Korea and Japan by applying hybrid and seven segments pattern vectors to classified letter and number region. License plate extraction step of the proposed system uses width and length information along with relative rate of Korean and Japanese license plate. Moreover, it exactly segmentation by letters with using each letter and number position information within license plate region, and recognizes Korean and Japanese license plates by applying hybrid and seven segment pattern vectors, containing characteristics related to letter size and movement within segmented letter area. As the result of testing the proposed system in real experiment, it recognized regardless of external lighting conditions as well as classifying license plates by nations, Korea and Japan. We have developed a system, recognizing regardless of inputted structural character of vehicle licenses and external environment.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제20권3_spc호
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pp.315-331
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2013
As the business has been highly informatized, many companies has bought the software for their works. There are two types of software license. One is a site license and the other is a user license. This paper is focused on the user license. User license has the number of the right to use software. So, software managers always need to know the number of licenses in use and should limit the number of software license in use. If someone in the company use a software without license, he will be treated as a piracy. In that case, the company should pay for the settlement cost for the exceeding license use. In this paper, we suggest the model how we can limit the installation of the software within the number of licenses by license management system.
The focus of this study is to redesign the Korean license plate by comparing the USA's plate with European plate formed by 1-line system in order to increase a read rate of Korea license plate. And we have compared the read rate of the new design license plate with that of the present license plate and that of the license plate studied so far. As an experimental method (used in a precedent research), we use three kinds of methods that are the measurement of the read-distance, the measurement reading-rate under the short-term exposure and the measurement of the reading-rate when driving. First, three kinds of measurements for plates of five nations are performed. Then we redesign the new Korean license plate under the base of read rates obtained by five nation's plate. As alternatives, we choose five license plates. Those alternatives are the redesigned license plate, the present license plate, the license plate studied so far, and two types of eternity license plates made by the Korea Transport Institute. When we compare results of the read-distance, there is no significant in term of different the read-distance between the alternatives. But there is a significant difference in term of the misreading-rate and the read-rate when diving. Therefore, it is necessary to redesign the present license plates because of a high misreading-rate.
Objectives : This study was performed to investigate the status of dual medical license holders who have both the medical doctor (MD) and the Korean medicine doctor (KMD) license in Korea, and provide basic data for developing the cooperational strategy between conventional western medicine and traditional Korean medicine. Methods : The questionnaires on the general characteristics and working status were developed and administered for both dual license holders and medical students with MD or KMD license. The data of 187 persons were collected and analyzed. Results : Mean age of dual medical license holders is $42.28{\pm}6.54$ and most of them are male(86.0%). 75.2% of them obtained MD license first. However among the students who had MD or KMD license, 73.7% had KMD license. The mean time for obtaining the additional license was $10.11{\pm}4.905$ year. Forty nine dual license holders are opening both medical clinic and Korean medicine clinic. Conclusions : To promote the role of dual license holders for collaborating traditional Korean medicine and western medicine, developing an integrative medical curriculum should be enhanced, and the studies investigating the practice characteristics, and self-consciousness of dual license holders are required.
번호판 자동인식(ALPR: Automatic License Plate Recognition)은 지능형 교통시스템 및 비디오 감시 시스템 등 많은 응용 분야에서 필요한 기술이다. 대부분의 연구는 자동차를 대상으로 번호판 감지 및 인식을 연구하였고, 오토바이를 대상으로 번호판 감지 및 인식은 매우 적은 편이다. 자동차의 경우 번호판이 차량의 전방 또는 후방 중앙에 위치하며 번호판의 뒷배경은 주로 단색으로 덜 복잡한 편이다. 그러나 오토바이의 경우 킥 스탠드를 이용하여 세우기 때문에 주차할 때 오토바이는 다양한 각도로 기울어져 있으므로 번호판의 글자 및 숫자 인식하는 과정이 훨씬 더 복잡하다. 본 논문에서는 다양한 각도로 주차된 오토바이 데이터세트에 대하여 번호판의 문자 인식 정확도를 높이기 위하여 2-스테이지 YOLOv2 알고리즘을 사용하여 오토바이 영역을 선 검출 후 번호판 영역을 검지한다. 인식률을 높이기 위해 앵커박스의 사이즈와 개수를 오토바이 특성에 맞추어 조절하였다. 그 후 기울어진 번호판을 검출한 후 영상 워핑 알고리즘을 적용하였다. 모의실험 결과, 기존 방식의 인식률이 47.74%에 비해 제안된 방식은 80.23%의 번호판의 인식률을 얻었다. 제안된 방법은 전체적으로 오토바이 번호판 특성에 맞는 앵커박스와 이미지 워핑을 통해서 다양한 기울기의 오토바이 번호판 문자 인식을 높일 수 있었다.
It is often misled that Multi Pilot License is introduced by International Civil Aviation Organization for the shortage of pilots. The truth is, however, that the license is focused on efficient training of co-pilots in the airline transportation system which an autopilot system is increasing in the Multi Crew environment. ICAO has been researching on the license since 1982, and made it international standard on 2006. Currently, co-pilots trained under Multi-Crew Pilot License courses are continuously increasing over the world. Although the license has introduced to Korea in September 10, 2009, it has not won popular support yet. This paper will lead people to precise understanding of Multi-Crew Pilot License and suggest its introduction plan.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권12호
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pp.5990-6008
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2019
Recognizing license plate from its traffic camera captured images is one of the most important aspects in many traffic management systems. Despite many sophisticated license plate recognition related algorithms available online, license plate recognition is still a hot research issue because license plates in each country all round the world lack of uniform format and their camera captured images are often affected by multiple adverse factors, such as low resolution, poor illumination effects, installation problem etc. A novel method is proposed in this paper to solve the inclination problem of license plates in their camera captured images through four parts: Firstly, special edge pixels of license plate are chosen to represent main information of license plates. Secondly, least square methods are used to compute the inclined angle of license plates. Then, coordinate rotation methods are used to rotate the license plate. At last, bilinear interpolation methods are used to improve the performance of license plate rotation. Several experimental results demonstrated that our proposed method can solve the inclination problem about license plate in visual aspect and can improve the recognition rate when used as the image preprocessing method.
In general, the detection of the vehicle license plate is a previous step of license plate recognition and has been actively studied for several decades. In this paper, we propose an algorithm to detect a license plate area of a moving vehicle from a video captured by a fixed camera installed on the road using the Convolution Neural Network (CNN) technology. First, license plate images and non-license plate images are applied to a previously learned CNN model (AlexNet) to extract and classify features. Then, after detecting the moving vehicle in the video, CNN detects the license plate area by comparing the features of the license plate region with the features of the license plate area. Experimental result shows relatively good performance in various environments such as incomplete lighting, noise due to rain, and low resolution. In addition, to protect personal information this proposed system can also be used independently to detect the license plate area and hide that area to secure the public's personal information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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