영상처리와 딥러닝 네트워크를 결합한 자동차 번호판 인식시스템
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 김운기 | - |
dc.contributor.author | 조성원 | - |
dc.contributor.author | Nguyen Tan Phuong | - |
dc.contributor.author | Nguyen Dac Dong | - |
dc.contributor.author | 이호경 | - |
dc.contributor.author | 이기성 | - |
dc.date.accessioned | 2021-11-17T05:41:00Z | - |
dc.date.available | 2021-11-17T05:41:00Z | - |
dc.date.created | 2021-11-15 | - |
dc.date.issued | 2021 | - |
dc.identifier.issn | 1976-9172 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hongik/handle/2020.sw.hongik/18118 | - |
dc.description.abstract | 자동차 번호판인식 시스템은 기존에는 영상처리만을 이용한 방식으로 매우 빠른 실시간 처리가 가능하나 다양한 번호판에는 적용하기 어렵다는 한계가 있었고, 딥러닝을 이용하는 경우 다양성과 정확성이 좋아지나 고성능의 그래픽카드가 필요하고 처리하는 데 시간이 매우오래 걸리는 문제점이 있었다. 본 논문은 각 방식의 장점을 살려 그래픽카드가 없는 일반 사무용 PC에서도 실시간 처리가 가능하며 높은 정확성을 가진 자동차 번호판인식 시스템을제안하며 더 나아가 사무용 PC가 아닌 임베디드 환경에서도 사용할 수 있도록 경량화한 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존의 번호판인식 시스템과 동일하게 [번호판검출]-[문자영역 분할]-[문자인식]의 3단계 과정을 거치며 각 과정에는 딥러닝 모델로서는 SSDMobileNet, ResNet 네트워크를 사용하였고, 영상처리 기법으로는 Edge를 검출한 후 수직, 수평으로 전파하면서 관심 영역을 찾는 CLNF 알고리즘을 사용하였다. 제안하는 시스템으로지하주차장 및 톨게이트 등의 장소에서 얻은 4,389장의 이미지로 테스트하였을 때 충분히레이어가 깊은 경우 98.2% 정확성을 보여 주었고, 레이어가 얕아질수록 영상처리 결합 여부에 따른 정확성 차이가 커짐을 확인할 수 있었다 | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국지능시스템학회 | - |
dc.title | 영상처리와 딥러닝 네트워크를 결합한 자동차 번호판 인식시스템 | - |
dc.title.alternative | Licence Plate Recognition System with Image Processing and Deep Learning | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 조성원 | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 이호경 | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 이기성 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국지능시스템학회 논문지, v.31, no.5, pp.429 - 435 | - |
dc.relation.isPartOf | 한국지능시스템학회 논문지 | - |
dc.citation.title | 한국지능시스템학회 논문지 | - |
dc.citation.volume | 31 | - |
dc.citation.number | 5 | - |
dc.citation.startPage | 429 | - |
dc.citation.endPage | 435 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.kciid | ART002770898 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | License plate recognition | - |
dc.subject.keywordAuthor | Deep learning | - |
dc.subject.keywordAuthor | Image processing combination | - |
dc.subject.keywordAuthor | Embedded | - |
dc.subject.keywordAuthor | Lightening | - |
dc.subject.keywordAuthor | 자동차 번호판 인식 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 딥러닝 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 영상처리 결합 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 임베디드 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 경량화 | - |
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
94, Wausan-ro, Mapo-gu, Seoul, 04066, Korea02-320-1314
COPYRIGHT 2020 HONGIK UNIVERSITY. ALL RIGHTS RESERVED.
Certain data included herein are derived from the © Web of Science of Clarivate Analytics. All rights reserved.
You may not copy or re-distribute this material in whole or in part without the prior written consent of Clarivate Analytics.