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.
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.
Effect of Menu Calorie Labels on Menu Sales and Consumer's Recognition at a Korean Restaurant in a Hotel The role of calorie information is to help consumers make healthier food choices. However, calorie information is generally unavailable in restaurants. Even in high-end hotel restaurants, which try to provide high quality foods and service, calorie labeling is not mandatory. Therefore, the purpose of this study was to evaluate the effect of calorie labeling on menu sales and consumer's recognition at a Korean restaurant in Kangwonland hotel. The calorie contents of 10 dishes sold in the restaurant were calculated using the food composition table. After making a new menu plate displaying calorie information, the new menu plate and old menu plate were provided every other week for 4 weeks. When we compared the sales between the periods of calorie labeled and calorie unlabeled, sales of 4 items among the 5 food items providing less than 1000 kcal, increased, however the 3 items among the menu providing more than 1000 kcal decreased. As the survey results of total 405 consumers (male n = 232, female n = 173) showed the new menu plate, 68.2% of subjects recognized calorie labeling on the menu plate. Among the subjects who recognized calorie labeling, 58.3% answered that calorie information affected their food choices. And most of them answered that they chose lower calorie foods based on the information provided. The results suggest that displaying calorie information on the menu plate at a Korean restaurant was effective in changing consumer's food choices.
본 논문에서는 차량에 부착된 번호 판을 컴퓨터에 입력한 후 이를 색 분해법과 역전파 신경망을 이용하여 자동차 번호를 고속으로 추출할 수 있는 방법을 제시하였다. 칼라 비디오 카메라에 의해 컴퓨터에 입력되는 자동차의 동화상을 R, G, B 신호로 분리한 후 승용차의 번호판 색상을 이용하여 R, G ,B의 각 농도에 맞는 임계치를 설정하여 2치화 시켜 번호판 영역을 추출한 후에 2 치화된 이 화상 신호를 프레임 버퍼에 기록하여 컴퓨터의 화상 데이터로 입력시켰다. 그리고 문자 인식 알고리즘을 적용한 후 문자 인식을 개선시키기 위해 역전파 신경 회로망을 적용하여 차랑 번호판 인식 시스템을 구현하였다. 또한 주변의 유사 색상의 존재로 인한 흔돈을 극소화시키기 위해 차량 번호판의 직사각형 구조를 이용하여 수평.수직선 추출 알고리즘을 사용하였으며 실험 결과 고속으로 차량 번호판 추출 및 인식이 가능함을 보였다.
최근 들어 기존의 녹색 바탕의 차량 번호판에서, 흰색 바탕의 신 차량 번호판으로 교체되고 있다. 하지만, 아직 기존의 차량 번호판이 신 차량 번호판으로 전면 교체 되지 않아 두 번호판 모두 사용되고 있기 때문에 주차 관리 시스템, 속도위반, 신호 위반 등 무인 카메라를 이용한 시스템에서, 기존 차량 번호판과 신 차량 번호판 특징에 맞는 인식 시스템이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 녹색 번호판과 흰색 번호판 모두를 추출하고 인식 할 수 있는 알고리즘에 관한 연구를 수행하였다. 다양한 환경에서 획득한 차량 영상으로부터 번호판 영역을 추출하기 위하여 형태학적 특징을 이용하였고, 추출된 번호판 영역의 수평, 수직 히스토그램과 문자의 상대적 위치 정보를 이용하여, 문자를 분리하였다. 최종적으로, 분리된 문자를 인식하기 위해 주성분 분석법(PCA : Principal Component Analysis)과 선형 판별 분석법(LDA : Linear Discriminant Analysis)을 적용하여 인식 시스템을 구성하였다. 실험 결과, 불규칙한 조명 상태에서도 상대적으로 높은 추출률과 문자 인식률을 나타내었다.
자동차 번호인식을 위해선 수많은 번호판 데이터가 필요하다. 번호판 데이터는 과거의 번호판부터 최신의 번호판까지 균형 있는 데이터의 확보가 필요하다. 하지만 실제 과거의 번호판부터 최신의 번호판의 데이터를 획득하는데 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 인조 번호판을 이용하여 자동차 번호판을 생성하여 딥러닝을 통한 번호판 인식 연구가 진행되고 있다. 하지만 인조 데이터는 실제 데이터와 차이가 존재하며, 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 데이터 증강 기법을 사용한다. 기존 데이터 증강 방식은 단순히 밝기, 회전, 어파인 변환, 블러, 노이즈등의 방법을 사용하였다. 본 논문에서는 데이터 증강 방법으로 인조데이터를 실제 데이터 스타일로 변환하는 스타일 변환 방법을 적용한다. 또한 실제 번호판 데이터는 원거리가 많고 어두운 경우 잡음이 많이 존재한다. 단순히 입력데이터를 가지고 문자를 인식할 경우 오인식의 가능성이 높다. 이러한 경우 문자인식 향상을 위해 본 논문에서는 문자인식을 위하여 화질개선 방법으로 DeblurGANv2 방법을 적용하여 번호판 인식 정확도를 높였다. 번호판 검출 및 번호판 번호인식을 위한 딥러닝의 방식은 YOLO-V5를 사용하였다. 인조 번호판 데이터 성능을 판단하기 위해 자체적으로 확보한 자동차 번호판을 수집하여 테스트 셋을 구성하였다. 스타일 변환을 적용하지 않은 번호판 검출이 0.614mAP를 기록하였다. 스타일 변환을 적용한 결과 번호판 검출 성능이 0.679mAP 기록하여 성능이 향상되었음을 확인하였다. 또한 번호판 문자인식에는 화질 개선을 하지 않은 검출 성공률은 0.872를 기록하였으며, 화질 개선 후 검출 성능이 0.915를 기록하여 성능 향상이 되었음을 확인 하였다.
In this paper, we propose a method to achieve improved number plate detection for mobile devices by applying a multiple convolutional neural network (CNN) approach. First, we processed supervised CNN-verified car detection and then we applied the detected car regions to the next supervised CNN-verifier for number plate detection. In the final step, the detected number plate regions were verified through optical character recognition by another CNN-verifier. Since mobile devices are limited in computation power, we are proposing a fast method to recognize number plates. We expect for it to be used in the field of intelligent transportation systems.
This paper is focused on stiffness ratio effect and a new method to specify the best pattern of piezoelectric patches placement around a hole in a plate under tension to reduce the stress concentration factor. To investigate the stiffness ratio effect, some different values greater and less than unity are considered. Then a python code is developed by using particle swarm optimization algorithm to specify the best locations of piezoelectric actuators around the hole for each stiffness ratio. The results show that, there is a line called "reference line" for each plate with a hole under tension, which can guide the location of actuator patches in plate to have the maximum stress concentration reduction. The reference line also specifies that actuators should be located horizontally or vertically. This reference line is located at an angle of about 65 degrees from the stress line in plate. Finally two experimental tests for two different locations of the patches with various voltages are carried out for validation of the results.
In this paper, we propose a preprocess method to needs for Car License Plate Recognition on poor environment. This preprocess method use multi images to get low value to compare images value. Last method was Opening operation that Using Edge pixel to add and subtraction. The Result was removed White pixel and very mini feather. But This method needs many process times and License Plate Recognition is low quality problem. Another method is median filter and conversion. This paper key idea that rain & snow is high value. So This paper propose get low value to compare image value.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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