딥러닝을 이용한 번호판 검출과 인식 알고리즘

김정환; 임준홍

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김정환 (Hanyang University) 임준홍 (Hanyang University)

저널정보: 한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제23권 제2호

발행연도: 2019.6

수록면: 642 - 651 (10page)

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최근 지능형 교통관제 시스템에 관한 다양한 연구가 진행되고 있는 가운데 번호판 검출과 인식 알고리즘은 가장 중요한 요소 중에 하나로 대두되고 있다. 번호판은 차량의 고유 식별값을 가지고 있기 때문이다. 기존의 차량 통행 관제 시스템은 정차를 기반으로 하고 있으며 차량의 입출입 인식 방법으로 루프 코일을 사용하고 있다. 이러한 방법은 교통 정체를 유발하고 유지보수 비용이 상승하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 차량의 입출입 인식 방법으로 카메라 영상을 사용한다. 차량 통행 관제 시스템의 특성상 카메라가 고정되어 있다. 이에 차량이 접근하면 카메라의 배경화면이 달라진다. 이 특징을 이용하여 배경화면의 차분영상을 구하면 차량의 입출입을 인식할 수 있다. 입출입 인식 후 한국 번호판의 형태학적 특성을 이용하여 후보 이미지를 추정한다. 그리고 선형 SVM(Support Vector Machine)을 이용해서 최종 번호판을 검출한다. 검출한 번호판의 글자와 숫자 인식 방법으로는 CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘을 사용한다. 제안한 알고리즘은 기존의 시스템과 달리 검출 위치를 기준으로 글자와 숫자를 인식하기 때문에 번호판의 규격이 변해도 인식할 수 있다. 실험한 결과 기존의 번호판 인식 알고리즘들 보다 제안한 알고리즘이 더 높은 인식률을 가진다.

#License Plate #SVM #Machine Learning #Deep Learning #Intelligent Transportation System

참고문헌 (11)

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S. Sheik Mohammed Ali / 2013 / An Efficient Multiple-Loop Sensor Configuration Applicable for Undisciplined Traffic / IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 14(3):1151~1161

Jung-Hwan Kim / 2017 / License plate detection and recognition algorithm for vehicle black box / 2017 International Automatic Control Conference

Zied Selmi / 2017 / Deep Learning System for Automatic License Plate Detection and Recognition / 14th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition :2379~2140

SeungHyun Park / 2016 / A Car Plate Area Detection System Using Deep Convolution Neural Network / Smart Media Journal 5(1):15~23

김병준 / 2016 / 옥외영상의 개선된 차량번호판 인식기술 / 한국지능시스템학회 논문지 26(5):423~431

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