딥러닝을 이용한 번호판 검출과 인식 알고리즘

Abstract

최근 지능형 교통관제 시스템에 관한 다양한 연구가 진행되고 있는 가운데 번호판 검출과 인식 알고리즘은 가장 중요한요소 중에 하나로 대두되고 있다. 번호판은 차량의 고유 식별값을 가지고 있기 때문이다. 기존의 차량 통행 관제 시스템은정차를 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 카메라의배경화면이 달라진다. 이 특징을 이용하여 배경화면의 차분영상을 구하면 차량의 입출입을 인식할 수 있다. 입출입 인식 후한국 번호판의 형태학적 특성을 이용하여 후보 이미지를 추정한다. 그리고 선형 SVM(Support Vector Machine)을 이용해서최종 번호판을 검출한다. 검출한 번호판의 글자와 숫자 인식 방법으로는 CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘을사용한다. 제안한 알고리즘은 기존의 시스템과 달리 검출 위치를 기준으로 글자와 숫자를 인식하기 때문에 번호판의 규격이변해도 인식할 수 있다. 실험한 결과 기존의 번호판 인식 알고리즘들 보다 제안한 알고리즘이 더 높은 인식률을 가진다.

One of the most important research topics on intelligent transportation systems in recent years is detecting andrecognizing a license plate. The license plate has a unique identification data on vehicle information. The existing vehicletraffic control system is based on a stop and uses a loop coil as a method of vehicle entrance/exit recognition. Themethod has the disadvantage of causing traffic jams and rising maintenance costs. We propose to exploit differentialimage of camera background instead of loop coil as an entrance/exit recognition method of vehicles. After entrance/exitrecognition, we detect the candidate images of license plate using the morphological characteristics. The license plate canfinally be detected using SVM(Support Vector Machine). Letter and numbers of the detected license plate are recognizedusing CNN(Convolutional Neural Network). The experimental results show that the proposed algorithm has a higherrecognition rate than the existing license plate recognition algorithm.