• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권11호
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• pp.5522-5540
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• 2018

Vehicular license plate (LP) recognition system has risen as a significant field of research recently because various explorations are currently being conducted by the researchers to cope with the challenges of LPs which include different illumination and angular situations. This research focused on restricted conditions such as using image of only one vehicle, stationary background, no angular adjustment of the skewed images. A real time vehicular LP recognition scheme is proposed for the skewed images for detection, segmentation and recognition of LP. In this research, a polar co-ordinate transformation procedure is implemented to adjust the skewed vehicular images. Besides that, window scanning procedure is utilized for the candidate localization that is based on the texture characteristics of the image. Then, connected component analysis (CCA) is implemented to the binary image for character segmentation where the pixels get connected in an eight-point neighbourhood process. Finally, optical character recognition is implemented for the recognition of the characters. For measuring the performance of this experiment, 300 skewed images of different illumination conditions with various tilt angles have been tested. The results show that proposed method able to achieve accuracy of 96.3% in localizing, 95.4% in segmenting and 94.2% in recognizing the LPs with an average localization time of 0.52s.

• 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.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.471-477
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• 2014

본 논문에서는 안드로이드 운영체제를 기반으로 하는 스마트 캠 방식의 저가형 자동차 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 휴대용 단말기와 서버로 구성된다. 단말기 하드웨어부는 ARM Cortex-A9(S5PV210) 프로세서로 이루어진 제어부, 전원부, 유무선통신부, 입출력부 등으로 구성된다. 단말기에 사용되는 카메라와 WiFi 모듈을 위한 리눅스 커널을 포팅하고 전용 디바이스 드라이버를 개발하였다. 번호판 인식 알고리즘은 캐니 에지검출기를 사용한 번호판 후보영역 설정, 레이블링을 이용한 번호판 번호 추출, 템플릿 매칭을 이용한 번호인식 등으로 구현된다. 단말기에 의하여 인식된 번호는 사용자가 소지한 휴대폰을 통하여 원격지의 서버에 전송되어 차량상태를 데이터베이스에서 검색하여 다시 단말기로 전송 해주게 된다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 효용성을 입증하기 위하여 자연환경에서 사용자가 직접 단말기를 휴대하고 임의의 차량 번호판을 촬영하여 인식률을 확인한 결과, 95%의 인식률을 보였다. 제안된 시스템은 저가형의 휴대용 번호판 인식기에 적합하며, 안드로이드 운영체제를 사용함으로써 장기간 사용 시에도 시스템의 안정성을 가능케 하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.412-415
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• 2017

본 논문에서는 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 $360^{\circ}$ 원형영상의 평면 분할 부와 다중 번호판 인식 부로 구성되었다. $360^{\circ}$ 원형영상의 평면 분할 부는 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라에서 원형영상 획득, 원형영상 분할, 평면영상으로 변환, 보간법을 사용한 픽셀 보정 및 컬러보정, 에지 보정 등의 과정을 거쳐 화질이 개선된 평면영상으로 출력한다. 다중 번호판 인식 부는 평면영상에서 다중 번호판 후보영역 추출, 다중 번호판 후보영역 정규화 및 복원, 신경망을 사용한 다중 번호판 숫자, 문자 인식 과정을 거쳐 다중 번호판을 인식하게 된다. 제안된 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템을 평가하기 위하여 지능형 주차관제시스템 운영 전문 업체와 공동으로 실험한 결과, 97.8%의 높은 번호판 인식률이 확인되었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제10권4호
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• pp.597-604
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• 2009

번호판 인식 시스템의 인식 성능의 향상을 위해서는 문자 추출 및 문자인식을 하는 인식단계의 성능도 중요하지만 번호판 영역의 추출의 성능, 또한 중요하다. 본 논문에서는 기존 번호판 추출 과정의 오류를 분석하여, 유형별 분류를 하고, HoG (histogram of gradient) 특징 추출과 AdaBoost 기반 검증 절차를 적용하여 알고리즘 개선을 하였다. HoG 특징은 다양한 유형의 번호판 유형과 잡음에 강건한 특성을 갖게 되어, 이전에 검출하지 못하였던 번호판 영역을 검출하는데 효과적인 방법임을 보여준다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.652-655
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• 2012

IT 기술과 카메라 기술의 발전으로 영상처리 서비스에 대한 다양한 응용이 가능하게 되고 있다. 본 논문에서는 궁극적으로 주차관리 시스템을 자동화하기 위해 Intel 기반의 환경에서 최적화된 성능을 나타내는 EmguCV를 사용해 차량의 고유번호인 자동차 번호판 인식을 위한 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 논문에서는 WPF를 이용해 관리자가 전체 시스템을 간편하고 직관적으로 관리할 수 있도록 UI를 설계 및 구현하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권12호
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• pp.1016-1023
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• 2009

자동차 번호판 인식 시스템은 문자 추출, 특징 추출 등의 영상처리와 추출된 문자를 인식하는 인식기로 구성된다. 특징 추출은 문자 영역의 데이터 감소뿐만 아니라 인식 성능을 결정한다. 따라서 본 논문에서는 번호판 인식의 결과에 영향이 큰 숫자 인식, 특히 숫자의 특징 추출에 초점을 두었으며, 데이터의 군집성을 재배치하여 데이터 간의 최적의 산란도를 확보할 수 있는 통계적 특징의 혼합 모델을 제안하고, 이를 다층 퍼셉트론과 LVQ 신경망을 이용하여 유효성을 검증하였다. 제안된 통계적 특징 추출 방법은 번호판 영상이 갖는 정보를 가장 잘 유지하고, 잡음과 외부 환경에 강건하며 효과적인 방법임을 보여준다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.203-207
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• 2006

Nowadays, Cars are continuing to grow at an alarming rate but they also cause many problems such as traffic accident, pollutions and so on. One of the most effective methods that prevent traffic accidents is the use of traffic monitoring systems, which are already widely used in many countries. The monitoring system is beginning to be used in domestic recently. An intelligent monitoring system generates photo images of cars as well as identifies cars by recognizing their plates. That is, the system automatically recognizes characters of vehicle plates. An automatic vehicle plate recognition consists of two main module: a vehicle plate locating module and a vehicle plate number identification module. We study for a vehicle plate number identification module in this paper. We use image preprocessing, feature extraction, multi-layer neural networks for recognizing characters of vehicle plates and we present a feature-comparison method for improving the performance of vehicle plate number identification module. In the experiment on identifying vehicle plate number, 300 images taken from various scenes were used. Of which, 8 images have been failed to identify vehicle plate number and the overall rate of success for our vehicle plate recognition algorithm is 98%.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.6-17
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• 2013

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.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권4호
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• pp.411-418
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• 2003

본 논문에서는 모바일 단말기에 부착되어 있는 카메라를 통하여 입력되는 차량의 전, 후면의 번호판을 자동으로 인식, 검증하는 기술을 바탕으로 차량 번호를 검출하고 무선 통신망을 통해 원격 서버에 차량 번호와 모바일 단말기의 위치 정보를 함께 전송함으로써 어디에서든지 차량 조회 및 차량 위치 추적을 위한 시스템을 제안한다. 모바일 단말기에서 획득된 차량의 정보는 부호화되어 무선 통신망을 통하여 원격지의 서버로 전송된다. 원격지의 서버는 복호화 과정을 거쳐 전송된 텍스트 형식의 차량 번호와 위치 정보는 실시간 추정한 공간상관거리를 통하여 가용자의 위치를 측정하기 위해 공간정보와 속성 정보를 갖는 수치 값들 가운데 원하는 데이터 값에 가장 우선하는 특성 정보를 통해 적합한 위치를 추적이 가능한 임베디드형 이동 가능한 차량 번호판 인식 시스템을 구현한다.