• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -2
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• pp.785-788
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• 2000

The recognition system of a car plate is largely classified as the extraction and recognition of number plate. In this paper, we extract the number plate domain by using a thresholding method as a preprocess step. The computation of the density in a given mask provides a clue of a candidate domain whose density ratio corresponds to the properties of the number plate obtained in the best condition. The contour of the number plate for the recognition of the texts of number plate is extracted by operating Kohonen Algorithm in a localized region. The algorithm reduces noises around the contour. The recognition system with the density computation and Kohonen Algorithm shows a high performance in the real system in connection with a car number plate.

• 동력기계공학회지
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• 제5권2호
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• pp.93-99
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• 2001

This paper presents the automatic recognition system for car number plate. In our country, two types of number plate pattern is used. The one is old type of number plate, the other is new type of number plate. To recognize both new and old type number plates, the system must have flexibility. Therefore, in this paper, automatic recognition system is developed by use of the neural network for good adaptation, good generalization, and modulation. And because the number plate is made of three codes, the multi neural network consists of three networks. Neural network is teamed by GDR(Generalized Delta learning Rule) and it is verified the effectiveness of the method through experimental results.

• 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.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제14권1호
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• pp.57-66
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• 2010

In this paper, we develop the Automatic Number Plate Recognition (ANPR) System. ANPR is generally composed of the following four steps: i) The acquisition of the image; ii) The extraction of the region of the number plate; iii) The partition of the number and iv) The recognition. The second and third steps incorporate image processing technique. We propose to resolve this by using Partial Differential Equation(PDE) based segmentation method. This method is computationally efficient and robust. Results indicate that our methods are capable to recognize the plate number on difficult situations.

• 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.

• 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%.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1995년도 추계학술대회 논문집
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• pp.423-426
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• 1995

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 af 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 similarity method is used to recognize the numbers on the plates.

• 미래기술융합논문지
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• 제2권4호
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• pp.7-11
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• 2023

본 연구에서는 Convolutional Neural Networks(CNNs) 기법을 이용하여 차량 번호판을 인식하는 방법을 제시하였다. 차량 번호판은 일반적으로 차량의 공식 식별 목적으로 사용됩니다. 대부분의 일반적인 광학 문자 인식(OCR) 기술은 문서에 인쇄된 문자를 인식하는 데는 효과적이지만 번호판의 등록 번호는 식별할 수 없다. 그리고 번호판 감지에 대한 기존 접근 방식에서는 차량이 움직이지 않고 정지해 있어야 한다. 번호판 감지에 대한 이러한 문제를 해결하기 위해 CNN 기법을 활용한 번호판 인식 기법을 제안한다. 먼저 획득된 차량 번호판 이미지의 데이터베이스를 생성하고 CNN 기법을 활용하여 자동차 번호판 문자를 인식한다. 본 연구의 결과는 주차관리 시스템과 단속 카메라 등에 유용하게 활용 될 수 있다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제12권1호
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• pp.100-108
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• 2016

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.

• 전자공학회논문지T
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• 제35T권3호
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• pp.46-52
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• 1998

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.