• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.16-21
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• 2015

본 논문은 두 가지 영상 이벤트 신호로 제어되는 실시간 차량하부 검사 엔진에 대해 제안한다. 첫 번째 영상 이벤트는 차량 번호판 인식에 의한 과정으로 생성된 것이고, 두 번째 영상 이벤트는 차량 하부 특정 이벤트 검출에 의해 생성된 것이다. 실험 결과, 두 영상 이벤트 모두 2.8초, 1.1초로 실시간 처리에 적합하게 발생되는 것을 확인할 수 있었고, 이러한 영상 이벤트가 시스템의 제어 체계로 사용되어 후부에 연결되는 다음 대응 상황에 적합한 신호를 보내주는 것으로 확인할 수 있었다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제13권4호
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• pp.49-54
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• 2014

This paper proposes a new color segmentation method of vehicle license plates in the RGB color space. Firstly, the proposed method shifts the histogram of an input image rightwards and then stretches the image of the histogram slide. Secondly, the method separates each of the three RGB color components and performs the adaptive threshold processing with the three components, respectively. Finally, it combines the three components under the condition of making up a segment color and removes noises with the morphological processing. The proposed method is implemented using C language in an embedded Linux system for a high-speed real-time image processing. Experiments were conducted by using real vehicle images. The results show that the proposed algorithm is successful for most vehicle images. However, the method fails in some vehicles when the body and the license plate have the same color.

• 한국도로학회논문집
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• 제15권1호
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• pp.65-73
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• 2013

PURPOSES: This paper presents the results of computer simulations of roadside safety barrier, called by safety roller guardrail, consisting of rotational roller, rotation control plate, post and subsidiary members. The rotation roller and rotation control plate are made by EVA(ethylene vinyl acetate), and PE(polyester), respectively. METHODS: The occupant risk analysis has been carried out under vehicle crash condition for high containment level of SB-4 for the purpose of local road. Simulations are performed with the finite element code LS/DYNA-3D. RESULTS: The numerical results obtained by LS/DYNA-3D software from the viewpoints of vehicle stability, vehicle trajectory, occupant risk, etc. CONCLUSIONS: It is noted that not only impact severity is drastically reduced but also vehicle trajectory is improved due to the characteristics of energy absorption and rotation pattern of EVA rollers connected by control plates.

• 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.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.1-11
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• 2022

Recently, research on license plate recognition, which is a core technology of an intelligent transportation system(ITS), is being actively conducted. In this paper, we propose a method to extract numbers and characters from low-quality license plate images by applying the YOLOv4 algorithm. YOLOv4 is a one-stage object detection method using convolution neural network including BACKBONE, NECK, and HEAD parts. It is a method of detecting objects in real time rather than the previous two-stage object detection method such as the faster R-CNN. In this paper, we studied a method to directly extract number and character regions from low-quality license plate images without additional edge detection and image segmentation processes. In order to evaluate the performance of the proposed method we experimented with 500 license plate images. In this experiment, 350 images were used for training and the remaining 150 images were used for the testing process. Computer simulations show that the mean average precision of detecting number and character regions on vehicle license plates was about 93.8%.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 B
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• pp.528-531
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• 2003

Recognition of licence plate becomes a key issue to many traffic related application such as road traffic monitoring or parking lots access control. In this paper, the brightness, YIQ and HSI methods were used to locate a license. After the characters in license plate were extracted, template matching method was applied for character recognitions. To test the performance of the proposed algorithm, images of seventy vehicle were tested. The success rates for license plate and character recognition were approximately 99%, and 96%, respectively

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.877-889
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• 2006

교통제어나 차량에 연관된 범죄 등에서 자동차의 인식에 관한 연구의 중요성 때문에 이에 관련된 연구는 오래전부터 수행되어 왔다. 본 논문에서는 차량이 주행할 때의 정보와 영상을 획득하여 제조회사별 차종을 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 본 논문의 차종인식은 차량의 압력을 이용한 차폭 검출방법, 그리고 보다 더 정확한 인식률을 얻기 위한 레이저 거리계를 이용한 차고 검출방법, $3\sim5$종의 구별을 위 한 차량의 번호판 인식 방법을 조합함으로써 차량 인식의 오류를 줄이는 시스템을 구현하였다. 구현된 차종인식 시스템은 2차원 CCD에 의한 차량의 영상획득과 이를 통한 다양한 영상처리 알고리즘에 의해서 국내의 전 차종에 적용할 수 있으며, 실제의 실험 결과는 높은 인식률을 나타내었다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제9권3호통권32호
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• pp.309-321
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• 1997

차량이 교량을 통과할 때 교량에 발생하는 충격계수는 교량의 설계시 매우 중요한 인자이다. 본 연구에서는 2연속 강판형교의 지간 중앙점에 발생하는 충격계수에 관한 실험 및 해석적 연구를 수행하였다. 교량의 수치해석시 교량과 차량은 3차원으로 모델링하였으며. 교량의 노면조도는 Intelligent Total Station으로 직접 측정하여 사용하였다. 이때 교량의 주형은 보요소, 콘크리트 바닥판은 쉘요소를 사용하고 주형과 콘크리트 바닥판 사이는 Rigid Link를 사용하여 연결시켰다. 교량과 차량 사이의 상호작용을 고려하여 차량의 운동방정식을 유도하였으며, 차량의 여러 가지 주행속도에 따른 교량의 지간 중앙점에서의 충격계수를 구하여 우리나라 및 외국의 시방서 규정과 비교 검토하였다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제24권6_2호
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• pp.699-706
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• 2021

Existing license plate recognition system is used as an optical character recognition method, but a method of using deep learning has been proposed in recent studies because it has problems with image quality and Korean misrecognition. This requires a lot of data collection, but the collection of license plates is not easy to collect due to the problem of the Personal Information Protection Act, and labeling work to designate the location of individual license plates is required, but it also requires a lot of time. Therefore, in this paper, to solve this problem, five types of license plates were created using a virtual Korean license plate generation program according to the notice of the Ministry of Land, Infrastructure and Transport. And the generated license plate is synthesized in the license plate part of collectable vehicle images to construct 10,147 learning data to be used in deep learning. The learning data classifies license plates, Korean, and numbers into individual classes and learn using YOLOv5. Since the proposed method recognizes letters and numbers individually, if the font does not change, it can be recognized even if the license plate standard changes or the number of characters increases. As a result of the experiment, an accuracy of 96.82% was obtained, and it can be applied not only to the learned license plate but also to new types of license plates such as new license plates and eco-friendly license plates.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.103-113
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• 2019

차량 번호판 인식 카메라는 차량 번호판 내 문자와 숫자의 인식을 위하여 대상 차량의 이미지 취득을 목적으로 하는 전용 카메라를 말하며 대부분 단독 사용보다는 서버와 영상 분석 모듈과 결합된 시스템의 일부로 적용된다. 그러나 차량 번호판 인식을 위한 시스템 구축을 위해서는 취득 영상 관리 및 분석 지원을 위한 서버와 문자, 숫자의 추출 및 인식을 위한 영상 분석 모듈을 함께 구성하여야 하므로 구축을 위한 설비가 필요하고 초기 비용이 많이 든다는 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 카메라의 기능을 차량 번호판 인식에만 한정하지 않고 방범 기능을 함께 수행할 수 있도록 확장하고 카메라 단독으로도 두가지 기능 수행이 가능한 Edge Base의 임베디드형 융합 카메라를 개발한다. 임베디드형 융합 카메라는 선명한 영상 취득 및 빠른 데이터 전송을 위해 고해상도 4K IP 카메라를 탑재하고 오픈소스 신경망 알고리즘 기반의 다중 객체 인식을 위한 딥러닝 SW인 YOLO를 적용하여 차량 번호판 영역을 추출한 후 차량 번호판 내의 문자와 숫자를 검출하고 검출 정확도와 인식 정확도를 검증하여 CCTV 방범 기능과 차량 번호 인식 기능이 가능한지를 확인 하였다.