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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이근상 (전주비전대학교)
저널정보
한국지적정보학회 한국지적정보학회지 한국지적정보학회지 제22권 제3호
발행연도
2020.12
수록면
20 - 31 (12page)
DOI
10.46416/JKCIA.2020.12.22.3.20

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최근 도시개발에 따른 불법 주정차 문제는 화재나 응급환자 발생시 교통 흐름을 방해하여 막대한 인명 및 재산피해를 가져오고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 개선하기 위해 드론 영상 기반의 딥러닝 알고리즘을 이용하여 불법 주정차 번호를 인식하는 연구를 수행하였다. 먼저 50,232개의 차량 번호 학습자료를 구축하였으며 Single Shot Multi-Detector 알고리즘을 이용하여 차량 및 번호판 영역을 식별하였다. 또한 데이터 확장 알고리즘을 이용하여 경사지거나 비틀어진 번호판을 정형화시켰으며, 최종적으로 앵커박스 생성 및 딥러닝 기반의 차량번호 인식기술을 개발하였다. 본 연구에서는 불법 주정차 단속 업무를 효과적으로 지원하기 위해 Visual Studio 2017 환경에서 C++와 C# 언어를 이용하여 차량번호를 자동으로 인식할 수 있는 프로그램도 개발하였으며, 자체 테스트한 차량번호 인식 정확도는 99.4%로 매우 높게 나타났다. 불법 주정차 번호 인식을 위해 전주시 6개 노선을 선정하였으며 드론을 통해 해상도별 영상자료를 구축하였다. 딥러닝 알고리즘을 이용하여 차량 인식 정확도를 평가한 결과 불법 주정차된 64대의 차량 중 62대를 인식하여 96.9%의 높은 인식률을 확보할 수 있었다. 다만 전체 훈련자료 중 약 1.6%로 상대적으로 훈련자료가 부족한 세자리 숫자 번호판이 위치한 노선에서는 차량을 인식하지 못하는 한계를 보였으며, 향후 연구에서는 많은 학습자료 구축을 통해 정확도를 향상시킬 계획이다.
#딥러닝 알고리즘 #불법 주정차 #드론 영상 #합성곱 신경망 #Deep Learning Algorithm #Illegal Parking and Stopping #Drone Image #Convolution Neural Network

목차

요지
Abstract
1. 서론
2. 딥러닝 알고리즘을 이용한 차량번호 인식 프로세스
3. 드론 영상 기반 딥러닝 알고리즘을 이용한 불법 주정차 번호 인식
4. 주요 성과 및 결론
참고문헌

참고문헌 (18)

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김대진 / 2019 / 자동차 번호인식률 향상을 위한 전후 처리 알고리즘 구현 / 전기학회논문지 68(12):1594~1600 dbpia 김동민 / 2012 / CCTV 영상에서 참조 영상을 이용한자동차 번호판 인식률 제고 / 전자공학회논문지 49(12):131~141 dbpia 김승균 / 2009 / 불법 주정차 차량 단속을 위한 차량 검지 및 추적 기법 / 전기전자학회논문지 13(2):232~240 dbpia 김연규 / 2016 / 한글 인식을 위한 CNN 기반의 간소화된 GoogLeNet 알고리즘 연구 / 한국정보통신학회논문지 20(9):1657~1665 dbpia 김희석 / 2014 / FPGA를 이용한 자동차 번호판 전처리 영역 추출 알고리즘 설계 / 한국정보기술학회논문지 12(2):23~31 dbpia

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