• 한국통신학회논문지
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• 제38C권12호
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• pp.1114-1125
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• 2013

License Plate Detection (LPD) is a key component in automatic license plate recognition system. Despite the success of License Plate Recognition (LPR) methods in the past decades, the problem is quite a challenge due to the diversity of plate formats and multiform outdoor illumination conditions during image acquisition. This paper aims at automatical detection of car license plates via image processing techniques. In this paper, we proposed a real-time and robust method for license plate detection using Heuristic Energy Map(HEM). In the vehicle image, the region of license plate contains many components or edges. We obtain the edge energy values of an image by using the box filter and search for the license plate region with high energy values. Using this energy value information or Heuristic Energy Map(HEM), we can easily detect the license plate region from vehicle image with a very high possibilities. The proposed method consists two main steps: Region of Interest (ROI) Detection and License Plate Detection. This method has better performance in speed and accuracy than the most of existing methods used for license plate detection. The proposed method can detect a license plate within 130 milliseconds and its detection rate is 99.2% on a 3.10-GHz Intel Core i3-2100(with 4.00 GB of RAM) personal computer.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.792-795
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• 2006

본 논문에서는 주정차 단속을 위해 PDA를 이용하여 자동차 번호판을 인식하는 방법을 제시한다. 현재까지 도입되어 사용 중인 세 종류의 자동차 번호판의 특징을 이용하여 번호판의 종류를 구분하고, 지역명, 지역코드, 용도문자 및 일련번호를 영역화하여 자동차번호판을 인식하였다. PDA를 이용해 영상을 획득하여 번호판 인식 시스템 실험 결과 88.7%의 인식률을 보였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.642-651
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• 2019

최근 지능형 교통관제 시스템에 관한 다양한 연구가 진행되고 있는 가운데 번호판 검출과 인식 알고리즘은 가장 중요한 요소 중에 하나로 대두되고 있다. 번호판은 차량의 고유 식별값을 가지고 있기 때문이다. 기존의 차량 통행 관제 시스템은 정차를 기반으로 하고 있으며 차량의 입출입 인식 방법으로 루프 코일을 사용하고 있다. 이러한 방법은 교통 정체를 유발하고 유지보수 비용이 상승하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 차량의 입출입 인식 방법으로 카메라 영상을 사용한다. 차량 통행 관제 시스템의 특성상 카메라가 고정되어 있다. 이에 차량이 접근하면 카메라의 배경화면이 달라진다. 이 특징을 이용하여 배경화면의 차분영상을 구하면 차량의 입출입을 인식할 수 있다. 입출입 인식 후 한국 번호판의 형태학적 특성을 이용하여 후보 이미지를 추정한다. 그리고 선형 SVM(Support Vector Machine)을 이용해서 최종 번호판을 검출한다. 검출한 번호판의 글자와 숫자 인식 방법으로는 CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘을 사용한다. 제안한 알고리즘은 기존의 시스템과 달리 검출 위치를 기준으로 글자와 숫자를 인식하기 때문에 번호판의 규격이 변해도 인식할 수 있다. 실험한 결과 기존의 번호판 인식 알고리즘들 보다 제안한 알고리즘이 더 높은 인식률을 가진다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.1649-1657
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• 2008

In this paper, to overcome the failure of binarization for the characters suffered from low contrast and non-uniform illumination in license plate character recognition system, we improved the binarization method by combining local thresholding with global thresholding and edge detection. Firstly, apply the local thresholding method to locate the characters in the license plate image and then get the threshold value for the character based on edge detector. This method solves the problem of local low contrast and non-uniform illumination. Finally, back-propagation Neural Network is selected as a powerful tool to perform the recognition process. The results of the experiments i1lustrate that the proposed binarization method works well and the selected classifier saves the processing time. Besides, the character recognition system performed better recognition accuracy 95.7%, and the recognition speed is controlled within 0.3 seconds.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.19-28
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• 2020

Vehicle license plate recognition system is not generalized in Malaysia due to the loose character layout rule and the varying number of characters as well as the mixed capital English characters and italic English words. Because the italic English word is hard to segmentation, a separate method is required to recognize in Malaysian license plate. In this paper, we propose a mixed character level and word level English license plate recognition algorithm using deep learning neural networks. The difference of Gaussian method is used to segment character and word by generating a black and white image with emphasized character strokes and separated touching characters. The proposed deep learning neural networks are implemented on the LPR system at the gate of a building in Kuala-Lumpur for the collection of database and the evaluation of algorithm performance. The evaluation results show that the proposed Malaysian English LPR can be used in commercial market with 98.01% accuracy.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.273-278
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• 2008

신 차량 번호판 차량이 꾸준히 증가함에 따라, 교통위반 단속, 무인 주차 관리 시스템, 범죄 및 도난 차량 검거를 위한 신 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 지능형 신 자동차 번호판 인식 방법을 제안하였다. 무인 카메라에서 획득된 신 차량 영상을 그레이 레벨로 변환한 후에 블록 이진화한다. 블록 이진화된차량 영상을 대상으로 차량의 형태학적 특징을 적용하여 잡음을 제거한 후, 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에 대해 Grassfire 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 차량 번호판을 인식하기 위하여 추출된 개별 코드를 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 학습 및 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 100장의 차량 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.19-26
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• 2022

최근 지능형 교통 체계의 발전에 따라 자동차 번호판 인식 시스템이 다양한 분야에서 활용되고 있다. 주행 중인 자동차의 번호판을 인식하기 위해서는 실시간성이 보장되어야 하며, 영상이 왜곡되어 뚜렷하지 않거나 번호판의 크기가 작은 저해상도 영상에서도 높은 인식률이 유지되어야 한다. 본 논문에서는 자유 앵커 방식 기반의 객체 탐지 알고리즘과 합성곱 신경망(CNN) 기반의 문자 인식 알고리즘을 이용하여 처리 속도를 향상한 실시간 자동차 번호판 인식 시스템을 제안한다. 더불어 공간 변형 네트워크를 이용하여 저해상도 및 왜곡된 영상에서의 인식률을 높였다. 제안하는 시스템의 인식률은 93.769%, 이미지 당 처리 속도는 약 0.006초로 기존 자동차 번호판 인식 시스템보다 빠른 속도로 자동차 번호판을 인식하며, 다양한 환경 및 품질의 영상에 대해 높은 인식률을 유지하는 것을 확인할 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.108-110
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• 2004

Automatic license plate recognition (LPR) is one of the critical techniques of the intelligent transportation system (ITS), in which license plate location plays an important role. In this paper, through surveying the international existing techniques, a new method for locating license plate is proposed: utilize row scan method to locate up and down boundary of the plate; and based on the location of up and down boundary, take advantage of the feature of plate area to locate left and right boundary of the plate. The tests of using the proposed algorithms have been conducted. The experimental results show that the proposed approaches are reasonable and accurate.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권7A호
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• pp.1076-1083
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• 2000

Vehicle license plate recognition identifies vehicle as a unique, and have many applications in traffic monitoring field. In this paper, a vertical edge based algorithm to extract license plate within input gray-scale image is proposed. A size-and-shape filter based on seed-filling algorithm is applied to remove the edges that are impossible to be the vertical edges of license plate. Then the remaining edges are matched with each other according to some restricted conditions so as to locate license plate in input image. After license plate is extracted. normalized and segmented, the characters on it are recognized by template matching method. Experimental results show that the proposed algorithm can deal with license plates in normal shape effectively, as well as the license plates that are out of shape due to the angle of view.

• ETRI Journal
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• 제42권3호
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• pp.411-419
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• 2020

In real-world intelligent transportation systems, accuracy in vehicle license plate detection and recognition is considered quite critical. Many algorithms have been proposed for still images, but their accuracy on actual videos is not satisfactory. This stems from several problematic conditions in videos, such as vehicle motion blur, variety in viewpoints, outliers, and the lack of publicly available video datasets. In this study, we focus on these challenges and propose a license plate detection and recognition scheme for videos based on a temporal matching prior network. Specifically, to improve the robustness of detection and recognition accuracy in the presence of motion blur and outliers, forward and bidirectional matching priors between consecutive frames are properly combined with layer structures specifically designed for plate detection. We also built our own video dataset for the deep training of the proposed network. During network training, we perform data augmentation based on image rotation to increase robustness regarding the various viewpoints in videos.