Recently, the modular learning are very popular and receive much attention for pattern classification. The modular learning method based on the "divide and conquer" strategy can not only solve the complex problems, but also reach a better result than a single classifier′s on the learning quality and speed. In the neural network area, some researches that take the modular learning approach also have been made to improve classification performance. In this paper, we propose a simple modular neural network for characters recognition of vehicle number plate and evaluate its performance on the clustering methods of feature vectors used in constructing subnetworks. We implement two clustering method, one is grouping similar feature vectors by K-means clustering algorithm, the other grouping unsimilar feature vectors by our proposed algorithm. The experiment result shows that our algorithm achieves much better performance.
수많은 CCTV에서 기록 보관되는 영상 데이터가 폭발적으로 증가하면서, 빅데이터 환경에 적합한 CCTV 영상 데이터의 처리와 응용이 큰 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 대규모 CCTV 영상 데이터를 하둡 기반으로 병렬처리하고, 이를 활용한 VRT(Vehicle Route Tracking) 시스템을 설계 구현한다. VRT 시스템은 대규모 차량 번호판 인식 시스템의 특성을 가지며, 구글 맵을 통해 특정 차량의 이동경로를 빠른 시간 내에 추적 가능케 한다. 그리고 VRT 시스템의 성능 평가를 위한 실험을 통하여 단일 PC와 하둡 환경에서 대규모 CCTV 영상 데이터의 번호판 인식 시간을 비교 분석한다.
In this paper, for efficient parking control, in an Arduino environment, an intelligent parking control prototype was implemented to provide parking control and parking guidance information using HC-SR2O4 and RC522. The main elements of intelligent parking control are vehicle recognition sensors, parking control facilities, and integrated operating software. Whether the vehicle is parked on the parking surface may be confirmed through sensor or intelligent camera image analysis. Parking control equipment products include parking guidance and parking available display devices, vehicle number recognition cameras, and intelligent parking assistance systems. This paper applies and implements ultrasonic sensors and RFID concepts based on Arduino, recognizes registered vehicles, and displays empty spaces. When a vehicle enters a parking space to handle this function, the automatic parking management system distinguishes the registered vehicle from the external vehicle through the RC522 sensor. In addition, after checking whether the parking slot is empty, the HC-SR204 sensor is displayed through the LED so that the driver can visually check it. RFID is designed to check the parking status of the server in real time and provide the driver with optimal route service to the parking slot.
The automation of production process is actively expanding for the purpose of the cost reduction and quality assurance. Among these, automatic tracking of the product along the whole process of the production is also important topic. Typically this is done by adopting OCR technology. Conventional OCR technology operates well on the rather good quality of the image like as printed characters on the paper. In industrial application, IDs are marked on the metal surface, and this cause the height difference between background material and character. Illumination systems that guarantee an image with good quality may be a solution, but it is rather difficult to design such an illumination system. This paper proposes an algorithm for the recognition of vehicle's ID characters using edge projection and PCA (Principal Component Analysis). Proposed algorithm robustly operates under illumination change using the same parameters. Experimental results show the feasibility of the proposed algorithm.
This paper presents the automatic recognition algorithm of the license number in on vehicle image. The proposed algorithm uses the correlation coefficient and Hough transform to detect license plate. The m/n ratio reduction is performed to save time and memory. By the correlation coefficient between the standard pattern and the target pattern, licence plate area is roughly extracted. On the extracted local area, preprocessing and binarization is performed. The Hough transform is applied to find the extract outline of the plate. If the detection fails, a smaller or a larger standard pattern is used to compute the correlation coefficient. Through this process, the license plate of different size can be extracted. Two algorithms to each separate number are proposed. One segments each number with projection-histogram, and the other segments each number with the label. After each character is separated, it is recognized by the neural network. This research overlomes the problems in conventional methods, such as the time requirement or failure in extraction of outlines which are due to the processing of the entire image, and by processing in real time, the practical application is possible.
본 논문에서는 자동차 번호판 인식 및 스마트폰을 활용한 객체 지향 설계 기반의 효율적인 차량 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 수리 차량 입고 시 IP카메라를 이용하여 실시간으로 자동차 번호판을 인식하고 인식된 차량의 기존 수리 이력 정보를 DID에 출력한다. 또한 차량 정비사가 수리 차량을 정비하는 동안 IP 카메라를 통해 수리 과정을 동영상으로 촬영하며, 촬영된 동영상 중에 프레임을 추출하여 사용자의 스마트폰에 이미지를 전송함으로써 고객 차량 확인 및 수리 이력 관리 기능을 제공한다. 사용자의 편의성을 제공하기 위해 웹 및 모바일 기반의 사용자 인터페이스를 제공한다. 제안하는 시스템의 설계는 구현 후 재사용성과 확장성을 고려하여 모듈을 세분화한 객체 지향 기반의 소프트웨어 설계 모델링을 적용한다. 제안하는 시스템을 통해 차량 수리 센터 및 정비업체는 업무의 효율성을 향상시킬 수 있으며, 아울러 차량 수리를 요청한 고객의 신뢰도를 높일 수 있다.
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.
Recently, in order to reduce traffic accident related fatalities, increasing number of studies are conducted regarding the vehicle safety enhancement devices. But very few studies about test procedures and requirements for vehicle safety systems are being carried out. Since BSD, as one of the most important safety features, is installed on a new vehicle, its performance test method has to be evaluated. Independent factors irrelevant to the device types including collision position, vehicle speed and closing speed are used to calculate test distance away from the current vehicle. Effect of roadway geometry as radius of curvature is introduced to propose possible misjudgement of following vehicle as adjacent one. The study results would be utilized to enhance the test procedure of BSD performance.
기술의 발전에 따라 다양한 응용을 위한 장치가 연구 및 개발되고 있으며 운전자 보조 시스템은 그 중 대표적인 기술이다. 운전자 보조 시스템 기술은 차량 주변의 정보를 인식하기 위해 영상인식 기법을 사용한다. 차량에 적용되는 운전자 보조 장치는 계산시간이 오래 걸리는 다수의 영상인식기법을 실시간으로 처리하는데 어려움이 존재한다. 이를 위해 제한된 하드웨어에서 영상인식 기법의 실시간 처리를 위한 동적 프레임 제외 기법을 제안한다. 기존의 연구에서 프레임 제외는 처리시간에 비례하여 정적으로 설정되었으며 처리 할 수 있는 영상인식기법의 수가 적음을 알 수 있다. 차량의 속도와 가속도를 통해 주행상태를 파악하여 동적으로 프레임 제외률을 설정하고 그에 맞게 영상인식 기법을 처리하여 그 수를 최대화시켰다. 실험을 통해 처리 수가 정적 기법에 비해 32.5% 상승함을 확인하였다.
자동차 번호판을 인식하기 위해서는 차량 영상에서 번호판을 추출하고, 추출된 번호판으로부터 문자를 분리하여야 하고, 각 문자들에 대해서 특징 벡터를 추출하고 신경망을 이용하여 인식한다. 이때 인식의 기준이 되는 특징 벡터의 선정은 데이터양의 감소뿐 만 아니라 인식 성능에 많은 영향을 미친다. 본 논문에서는 숫자를 고유 숫자(eigennumber)의 선형 조합으로 분해하여 특징 벡터를 추출하는 새로운 특징 벡터 추출 기법을 제안하고, 자동차 번호판의 숫자 인식에 적용함으로써 그 유효성을 검증하였다. 실험 결과, 고유 숫자 공간상에서 다층 퍼셉트론 신경망을 이용하여 95.3%의 인식률을 보였고, 이는 일반적인 메쉬 특징과 비교하여 약 5%의 향상된 결과이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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