• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.1718-1721
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• 1997

An image processing algorithm is developed in order to recognize the type of cars, the position of a number plate and the characters on the plate. to recognize the type of cars, comparison of two images is used. One has a car image, the other is just a background image without car. After that recognition, a vertical line filter is used to find the location of the plate. Finally the simularity mehod is used to recognize the numbers on plates.

• 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.

• 지능정보연구
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• 제8권1호
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• pp.87-101
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• 2002

본 논문에서는 컬러 정보와 퍼지 c-means 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안하고 차량 번호판 인식을 이용한 주차관리시스템 개발에 대해서 기술한다 컬러 정보와 퍼지 c-means알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 기술은 차량의 영상에서 번호판을 추출하는 부분과 추출한 번호판 영역에서 문자를 인식하는 부분으로 구성된다 본 논문에서는 최빈수 평활화를 이용하여 차량 영상에서 녹색 잡음을 제거하고 RGB컬러에서 녹색 정보와 횐색 정보를 이용하여 번호판 영역을 추출하였다. 추출된 번호판 영역의 코드들은 히스토그램 방법을 이용하여 추출하였고 FCM(Fuzzy c-means) 알고리즘을 이용하여 차량 번호판을 인식하였다. 80개의 실제 차량 영상을 대상으로 실험한 결과는 제안된 번호판 영역 추출 방법이 기존의 RGB정보를 이용한 방법과 HSI를 이용한 방법보다 추출율이 개선되었다 그리고 FCM 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식이 효율적인 것을 확인하였다. 실험을 통하여 성능 향상을 보인 제안된 차량 번호판 방법을 이용하여 주차관리시스템을 개발하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권11호
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• pp.121-126
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• 2022

The number of vehicles has increased exponentially over the past 20 years due to technological advancements. It is becoming almost impossible to manually control and manage the traffic in a city like Karachi. Without license plate recognition, traffic management is impossible. The Framework for License Plate Detection & Recognition to overcome these issues is proposed. License Plate Detection & Recognition is primarily performed in two steps. The first step is to accurately detect the license plate in the given image, and the second step is to successfully read and recognize each character of that license plate. Some of the most common algorithms used in the past are based on colour, texture, edge-detection and template matching. Nowadays, many researchers are proposing methods based on deep learning. This research proposes a framework for License Plate Detection & Recognition using a custom YOLOv5 Object Detector, image segmentation techniques, and Tesseract's optical character recognition OCR. The accuracy of this framework is 0.89.

• 전기전자학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.142-145
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• 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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.1052-1061
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• 2003

본 논문은 SOM 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안하고 차량 번호판 인식을 이용한 주차관리 시스템 개발에 대해서 기술한다. 차량 영상에서 번호판 영역을 추출하기 위해 수평$.$수직 에지의 형태학적 정보를 이용하고, 추출된 번호판에서 문자를 포함하는 특징 영역을 추출하기 위해 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 이용한다. 추출된 특징 영역의 인식은 SOM 알고리즘을 적용한다. 50개의 실제 차량 영상을 실험한 결과, 제안된 번호판 영역 추출 방법이 기존의 RGB 정보를 이용한 방법과 HSI를 이용한 방법보다 추출율이 개선되었다. 그리고 SOM 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식이 효율적인 것을 확인하였다. 실험을 통하여 성능 향상을 보인 제안된 차량 번호판 인식 방법을 이용하여 주차 관리 시스템을 개발하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.776-788
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• 2020

본 논문에서는 딥러닝을 이용한 차종 인식과 자동차 번호판 문자 인식 시스템을 제안한다. 기존 시스템에서는 영상처리를 통한 번호판 영역 추출과 DNN을 이용한 문자 인식 방법을 사용하였다. 이러한 시스템은 환경이 변화되면 인식률이 하락되는 문제가 있다. 따라서, 제안하는 시스템은 실시간 검출과 환경 변화에 따른 정확도 하락에 초점을 맞춰 1-stage 객체 검출 방법인 YOLO v3를 사용하였으며, RGB 카메라 한 대로 실시간 차종 및 번호판 문자 인식이 가능하다. 학습데이터는 차종 인식과 자동차 번호판 영역 검출의 경우 실제 데이터를 사용하며, 자동차 번호판 문자 인식의 경우 가상 데이터만을 사용하였다. 각 모듈별 정확도는 차종 검출은 96.39%, 번호판 검출은 99.94%, 번호판 검출은 79.06%를 기록하였다. 이외에도 YOLO v3의 경량화 네트워크인 YOLO v3 tiny를 이용하여 정확도를 측정하였다.

• 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.

• 스마트미디어저널
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• 제9권2호
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• pp.92-98
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• 2020

본 논문은 고성능의 서버 없이 안드로이드 스마트폰 단독으로 동작할 수 있도록 경량화 딥러닝 모델을 사용하여 구현한 자동차 번호판 인식 시스템을 제안한다. 자동차 번호판 인식시스템은 [번호판검출]-[문자영역 분할]-[문자인식]으로 3단계의 과정으로 구성되며, 번호판검출은 SSD-Mobilenet, 문자영역 분할은 ResNet에 localization을 추가하여 사용하였고 문자인식은 ResNet을 이용하여 구현하였다. 테스트한 기기는 삼성 갤럭시 S7, LG Q9이며 정확도는 약 85.3%, 실행속도는 약 1.1초가 소요된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.648-651
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• 2003

In this paper, we propose the recognition system of a license plate using SOM algorithm. The recognition of license plate was investigated by means of the SOM algorithm. The morphological information of horizontal and vertical edges was used to extract a plate region from a car image. In addition, the 4-direction contour tracking algorithm was applied to extract the specific area, which includes characters from an extracted plate area. Therefore, we proposed how to extract license plate region using morphological information and how to recognize the character string using SOM algorithm. In this paper, 50 car images were tested. The extraction rate obtained by the proposed extraction method showed better results than that from the color information of RGB and HSI, respectively. And the license plate recognition using SOM algorithm was very efficient.