• 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.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제13권2호
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• pp.7-12
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• 2014

A vehicle license plate includes the most important information for recognition and classification of the vehicle. In this paper, we propose a vehicle license plate recognition system using image binarization and template matching. In the proposed system, an image of the vehicle license plate is converted into a gray scale image and the gray image undergoes the binarization process. Finally, the numbers on the plate are extracted from the binary image using the template matching algorithm.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.1209-1214
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• 2016

자동차 번호판 인식은 대중적인 감시 기술 중의 한 종류로서, 주어진 비디오나 영상 내 광학문자 인식을 수반한다. 번호판 인식은 자동차 번호판 국부화, 번호판의 크기, 차원, 명암대비, 밝기를 조정하는 정규화, 개별문자를 얻어내는 문자 분할, 문자를 인식하는 광학 문자 인식, 번호판의 형태, 크기, 위치 들이 연도별, 지역별로 차이가 있는 번호판들의 데이터베이스를 비교하여 구문 분석을 하는 절차를 거친다. 본 논문에서는 EmguCV를 이용하여 구현한 번호판 감지를 수행하여 위치를 찾아내고, 오픈 소스 광학 문자 인식 엔진으로 잘 알려져 있는 테서렉트 OCR을 이용하여 번호판의 문자를 인식하는 자동 인식 프로그램을 구현하고 번호판의 촬영 각도, 크기, 밝기에 대한 성능평가 결과에 관해 기술하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.1-11
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• 2001

자동차 번호판은 조명과 카메라에 따라 영상에서 다양한 형태로 나타나고 영상내의 잡음으로 인해 알고리즘 방식으로 자동차 번호판을 인식하기가 쉽지 않다. 이러한 문제에 적합한 해결 방법으로 본 논문에서는 학습 기반의 자동차 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 자동차 검출 모듈, 번호판 추출 모듈, 번호판 문자 인식 모듈로 구성된다 본 논문에서는 자동차 번호판 추출을 위해서 입력 영상의 잡음에 상대적인 영향이 적은 시간-지연 신경망(Time-Delay Neural Networks : TDNN)과 번호판 인식을 위해서 일반적인 신경망보다 일반화 성능이 뛰어난 서포트 벡터 머신(Support Vector Machines : SVMs)을 시스템에 적용한다. 주차장과 톨게이트에서 여러 시간대의 움직이는 자동차 영상들을 실험한 결과, 번호판 추출율은 97.5%, 번호판 문자 인식률은 97.2%의 성능을 내었고, 전체 시스템 성능은 947%이며 처리 시간은 약 1조 미만이다. 따라서 본 논문에서 제안한 시스템은 실세계에서 유용하게 적용될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.160-164
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• 2005

자동차 번호판 자동인식에서 어두운 조명에서나 날씨가 좋지 않을 경ㅇ 차량의 형상이 왜곡 될 수 있고, 번호판을 식별하는데 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 움직이는 차량의 영상에서 흔들림이 없고, 밝은 햇빛에서 어두운 조명상태까지의 다양한 환경을 수용할 수 있는 자동차 번호판 인식방법을 제안하였다. 제안한 방법은 투시광선을 서로 다른 세기를 갖는 두 개의 빔(beam)으로 분리한 다음 CCD 카메라를 사용하여 두 개의 포착된 이미지를 조합하여 물체가 움직일 때도 동요 없는 이미지를 산출하였다. 실험결과로써 466 개의 움직이는 차량영상을 이용한 결과 98.7%의 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.705-711
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• 2011

본 논문은 산업응용을 목표로 효과적인 차량 번호판 인식 알고리즘을 제안한다. 자동차 이미지를 얻은뒤 캐니 에지 추출(Canny Edge Detecting) 알고리즘을 이용하여 연결된 사각형을 찾아 번호판을 추출한다. 추출된 번호판의 색상 정보를 이용하여 흰색/녹색 번호판을 구분하고, 각 번호판을 OTSU 이진화와 주변 전경 픽셀 전파 알고리즘인 CLNF (CCLUF with NFPP)을 통해 문자를 제외한 잡음을 제거하고 레이블링하여 숫자 및 문자 영역을 분리한다. 분리된 문자 영역은 메쉬 방법 및 세선화 후 X-Y 투영 방법으로 특징 벡터를 추출한다. 추출된 특징 벡터는 역전파 신경망으로 미리 학습된 가중치 값과 비교되며, 최종 문자 인식을 수행한다. 제안된 차량 번호판 인식 알고리즘의 효과적 동작은 실험을 통해 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권11호
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• pp.1496-1509
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• 2005

본 논문에서는 투영면 컨벌루션과 결정트리 분류기법을 사용하여 주변 환경이 복잡한 차량영상으로부터 실시간으로 번호판을 추출하고 인식하는 적응적 차량번호판 인식 시스템을 제안하였다. 일반적으로 고속도로 톨게이트와 주차장 출입구에서의 차량영상은 설치 카메라와 도로 환경에 따라 차량번호판의 크기, 각도변화, 주변잡음 등으로 매우 다양하므로 번호판 추출과 분할이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 차량 영상을 획득한 후 번호판 후보영역을 검출하고 진입 위치 변화에 따라 번호판의 기울기와 크기를 자동으로 보정하여 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 인식 방법은 차량의 에지누적 분포와 번호판의 일정한 명암값 변화 빈도수를 누적한 투영면 컨벌루션과 체인코드를 사용하여 크기와 기울기가 일정하지 않은 번호판으로부터 번호판영역을 정확히 추출하고, 적응적 이진화 기법을 이용하여 문자를 분할하였다. 본 논문에서 제안한 방법으로써 실험한 결과 복잡한 영상에서 전방 및 후방 차량영상으로부터 번호판 인식이 가능하였으며 각각 $98.8\%$와 $95.5\%$의 추출률과 분할된 문자영역에서 $97.3\%$와 $96\%$의 인식률 개선 결과를 나타내었다.

• 전기학회논문지
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• 제65권9호
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• pp.1531-1540
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• 2016

In this paper, we propose vehicle license plate recognition system based on Radial Basis Function Neural Networks (RBFNNs) with the use of local binarization functions and canny edge algorithm. In order to detect the area of license plate and also recognize license plate numbers, binary images are generated by using local binarization methods, which consider local brightness, and canny edge detection. The generated binary images provide information related to the size and the position of license plate. Additionally, image warping is used to compensate the distortion of images obtained from the side. After extracting license plate numbers, the dimensionality of number images is reduced through Principal Component Analysis (PCA) and is used as input variables to RBFNNs. Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is used to optimize a number of essential parameters needed to improve the accuracy of RBFNNs. Those optimized parameters include the number of clusters and the fuzzification coefficient used in the FCM algorithm, and the orders of polynomial of networks. Image data sets are obtained by changing the distance between stationary vehicle and camera and then used to evaluate the performance of the proposed system.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.339-345
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• 2002

자동차의 번호판을 인식하는 것은 차량을 식별하는데 있어서 매우 중요하다. 어두운 조명에서나 날씨가 나쁠 경우 차량의 형상이 왜곡 될 수 있고, 번호판을 식별하는데 어려움이 있다. 본 논문은 차량의 규격을 이용하여 효율적으로 번호판을 추출하는 방법을 제안한다. 이 방법에서 색상이나 형태처럼 차량의 규격을 따르는 자동차 번호판의 특징들은 번호판의 후보영역으로 결정되고, 신경망에 의해 숫자나 문자의 패턴 갖는 영역이 번호판 영역으로 인식된다. 또한 특징패턴인식의 결과로서 번호판을 확정하였다. 70개 차량영상을 실험해 본 결과 번호판 추출률에서는 84.29 ％, 인식률에서는 80.81 ％의 결과를 나타내었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 추계종합학술대회
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• pp.596-599
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• 2001

자동차의 번호판을 인식하는 것은 차량을 식별하는데 있어서 매우 중요하다. 어두운 조명에서나 날씨가 나쁠 경우 차량의 형상이 왜곡 될 수 있고, 번호판을 식별하는데 어려움이 있다. 본 논문은 차량의 규격을 이용하여 효율적으로 번호판을 추출하는 방법을 제안한다. 이 방법에서 색상이나 형태처럼 차량의 규격을 따르는 자동차 번호판의 특징들은 번호판의 후보영역으로 결정되고, 신경망에 의해 숫자나 문자의 패턴 갖는 영역이 번호판 영역으로 인식된다. 또한 특징패턴인식의 결과로서 번호판을 확정하였다. 70개 차량영상을 실험해 본 결과 번호판 추출률에서는 84.29 %, 인식률에서는 80.81 %의 결과를 나타내었다.