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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 허서원
- 발행연도
- 2019
- 저작권
- 홍익대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수2
초록· 키워드
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최근 자율주행차량에 관한 연구가 활발히 이루어지면서 차량 번호판 인식 시스템(Automatic License Plate Recognition, ALPR)에 대한 필요성도 높아지고 있다. 미래의 차량운행은 운전자가 직접적으로 개입하지 않기 때문에, 전방 차량의 번호판 인식은 차량 내 embedded system의 책임이 된다. 하지만 현재의 ALPR은 주차 관리, 고속도로 감시 등과 같이 제한적인 상황에서 사용되고 있고, 그럼에도 불구하고 높은 H/W 스펙을 요구하고 있다.
본 논문에서는 고사양 H/W를 필요로 하는 기존의 ALPR이 아닌 embedded system에서도 Real-time 처리 속도로 잘 동작할 수 있는 ALPR을 제안한다. 특히, ALPR의 핵심 요소인 번호판 검출(License Plate Detection, LPD)은 다양한 방법으로 이루어질 수 있지만, 대부분의 방법들이 CPU속도와 Cache 사이즈가 제한된 임베디드 시스템에 적용되기에 한계가 있다. 본 논문에서는 H/W 자원이 부족한 임베디드 시스템에서 동작할 수 있는 새로운 LPD에 대해서 중점적으로 논의한다. 제안하는 ALPR system은 ARM Cortex-A9, 1GB RAM환경에서 구현되었으며 93.12%의 정확도와 45ms의 처리속도를 보여주고 있다. ALPR에 대한 최신 연구 결과가 PC환경에서 96.62%의 정확도로 42ms 처리속도를 달성했음을 고려할 때, 본 논문에서 다루는 내용은 상당히 의미 있는 결과라 할 수 있다.
본 논문에서는 고사양 H/W를 필요로 하는 기존의 ALPR이 아닌 embedded system에서도 Real-time 처리 속도로 잘 동작할 수 있는 ALPR을 제안한다. 특히, ALPR의 핵심 요소인 번호판 검출(License Plate Detection, LPD)은 다양한 방법으로 이루어질 수 있지만, 대부분의 방법들이 CPU속도와 Cache 사이즈가 제한된 임베디드 시스템에 적용되기에 한계가 있다. 본 논문에서는 H/W 자원이 부족한 임베디드 시스템에서 동작할 수 있는 새로운 LPD에 대해서 중점적으로 논의한다. 제안하는 ALPR system은 ARM Cortex-A9, 1GB RAM환경에서 구현되었으며 93.12%의 정확도와 45ms의 처리속도를 보여주고 있다. ALPR에 대한 최신 연구 결과가 PC환경에서 96.62%의 정확도로 42ms 처리속도를 달성했음을 고려할 때, 본 논문에서 다루는 내용은 상당히 의미 있는 결과라 할 수 있다.
목차
- 제 1 장 서론 1제 2 장 종래의 차량 번호판 검출 32.1 차량 번호판 검출을 구현하는 방법들과 그 한계점 32.1.1 번호판의 색상 정보를 이용하는 방법 32.1.2 인공신경망을 이용하는 방법 42.1.3 Cascading classifier를 이용하는 방법 52.2 에지 밀도에 기반한 차량 번호판 검출 62.2.1 Vertical edge filtering 72.2.2 Adaptive thresholding 82.2.3 Connected Component Labeling (CCL) 92.2.4 기존의 에지 밀도 기반 차량 번호판 검출이 갖는 한계 11제 3 장 제안하는 차량 번호판 검출 방법 133.1 가로 에지 추출 153.1.1 Horizontal edge filtering 153.1.2 Edge Position eXtractor(EPX) 153.2 번호판 후보 영역 유추 및 입증 203.2.1 Edge Relation Analysis(ERA) 203.2.2 후보영역 verification 26제 4 장 실험 환경 및 결과 284.1 ALPR system 구현 284.2 실험 환경 및 결과 31참 고 문 헌 33영문요약 36
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