본 논문은 실제 도로 영상에서 움직이는 차량의 번호판 영역을 검출하고 번호판 문자를 인식하는 보다 빠르고 정확한 성능을 가진 기법을 제시하였다. 차량 번호판 인식에 있어 번호판 영역의 검출은 전체 번호판 인식 시스템의 성능을 좌우하는 부분으로 본 논문은 1) sobel 연산을 이용한 에지 기반 기법과 2) 1차원 수직 투영 검사를 통한 기법을 제시하였다. 간단한 sobel operator를 사용하여 수직, 수평 에지를 구하고, 번호판 형상 정보를 효율적으로 이용하여 ...
본 논문은 실제 도로 영상에서 움직이는 차량의 번호판 영역을 검출하고 번호판 문자를 인식하는 보다 빠르고 정확한 성능을 가진 기법을 제시하였다. 차량 번호판 인식에 있어 번호판 영역의 검출은 전체 번호판 인식 시스템의 성능을 좌우하는 부분으로 본 논문은 1) sobel 연산을 이용한 에지 기반 기법과 2) 1차원 수직 투영 검사를 통한 기법을 제시하였다. 간단한 sobel operator를 사용하여 수직, 수평 에지를 구하고, 번호판 형상 정보를 효율적으로 이용하여 전처리에 대한 부담을 최소화하였다. 또한 에지 기반 기법이 실패한 경우에만 한하여 다시 투영 검사를 하여 에지 기반 알고리즘의 오류를 최소화하여 정확도를 보장하였다. 검출된 번호판 영역을 문자 영역과 배경의 비율이 3:7임을 이용하여 문자와 배경을 segmentation 하였고 번호판 내부의 수직 투영 검사와 연결 영역 검사, 그리고 번호판의 규격정보 등을 사용하여 문자 영역을 추출하였다. 추출된 문자영역을 간단한 템플릿 정합을 하여 전체 시스템이 실시간 처리가 가능함을 실험을 통해 보였다. 한정된 조건에서의 번호판 영역 검출이나 번호판 영역이 성공한 가정아래서의 문자 인식과 같이 부분적으로 이루어진 기존의 연구와 다르게 본 논문은 실제 도로상에서 진행하는 차량의 영상을 샘플로 했고 전체 차량영상에서 번호판 영역을 검출하고 검출된 영역에서 번호판 문자를 인식하는 전체 번호판 인식 시스템을 구현하였다. 다양한 기상조건과 조명조건의 변화 그리고 진행 차량의 차선 변경에 의한 번호판의 기울임에도 실시간 처리와 성능의 건실함을 보였다. 펜티엄 450 PC에서 0.6초의 평균 번호판 영역 검출 시간과 0.1초의 번호판 문자 인식 시간의 결과를 얻었고 번호판 영역 검출 성공률이 99%이상, 번호판 문자 인식 성공률은 90%이상이 됨을 보였다.
본 논문은 실제 도로 영상에서 움직이는 차량의 번호판 영역을 검출하고 번호판 문자를 인식하는 보다 빠르고 정확한 성능을 가진 기법을 제시하였다. 차량 번호판 인식에 있어 번호판 영역의 검출은 전체 번호판 인식 시스템의 성능을 좌우하는 부분으로 본 논문은 1) sobel 연산을 이용한 에지 기반 기법과 2) 1차원 수직 투영 검사를 통한 기법을 제시하였다. 간단한 sobel operator를 사용하여 수직, 수평 에지를 구하고, 번호판 형상 정보를 효율적으로 이용하여 전처리에 대한 부담을 최소화하였다. 또한 에지 기반 기법이 실패한 경우에만 한하여 다시 투영 검사를 하여 에지 기반 알고리즘의 오류를 최소화하여 정확도를 보장하였다. 검출된 번호판 영역을 문자 영역과 배경의 비율이 3:7임을 이용하여 문자와 배경을 segmentation 하였고 번호판 내부의 수직 투영 검사와 연결 영역 검사, 그리고 번호판의 규격정보 등을 사용하여 문자 영역을 추출하였다. 추출된 문자영역을 간단한 템플릿 정합을 하여 전체 시스템이 실시간 처리가 가능함을 실험을 통해 보였다. 한정된 조건에서의 번호판 영역 검출이나 번호판 영역이 성공한 가정아래서의 문자 인식과 같이 부분적으로 이루어진 기존의 연구와 다르게 본 논문은 실제 도로상에서 진행하는 차량의 영상을 샘플로 했고 전체 차량영상에서 번호판 영역을 검출하고 검출된 영역에서 번호판 문자를 인식하는 전체 번호판 인식 시스템을 구현하였다. 다양한 기상조건과 조명조건의 변화 그리고 진행 차량의 차선 변경에 의한 번호판의 기울임에도 실시간 처리와 성능의 건실함을 보였다. 펜티엄 450 PC에서 0.6초의 평균 번호판 영역 검출 시간과 0.1초의 번호판 문자 인식 시간의 결과를 얻었고 번호판 영역 검출 성공률이 99%이상, 번호판 문자 인식 성공률은 90%이상이 됨을 보였다.
License plate recognition systems become the key to many traffic related applications such as road traffic monitoring or parking lots access control. A powerful automated license plate recognition system is presented, which is able to read license numbers of car, even under non-ideal circumstances. ...
License plate recognition systems become the key to many traffic related applications such as road traffic monitoring or parking lots access control. A powerful automated license plate recognition system is presented, which is able to read license numbers of car, even under non-ideal circumstances. Locating a license plate is an essential stage in the automatic car license plate recognition. In this paper, we offer edge-based method and scanning method using low-projection in images to locate a license. For a real time processing, After the characters were extracted by the properties of vertical projection and labeling method, template matching method are applied to characters recognition. To test the performance of the proposed system, seven hundred vehicle image samples were tested. The license plate recognition success rate was approximately 99% while the character recognition success rate was approximately 90%.
License plate recognition systems become the key to many traffic related applications such as road traffic monitoring or parking lots access control. A powerful automated license plate recognition system is presented, which is able to read license numbers of car, even under non-ideal circumstances. Locating a license plate is an essential stage in the automatic car license plate recognition. In this paper, we offer edge-based method and scanning method using low-projection in images to locate a license. For a real time processing, After the characters were extracted by the properties of vertical projection and labeling method, template matching method are applied to characters recognition. To test the performance of the proposed system, seven hundred vehicle image samples were tested. The license plate recognition success rate was approximately 99% while the character recognition success rate was approximately 90%.
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