산업화가 활발히 이루어지면서 자동차의 수요도 세계적으로 급증하고 있다. 교통제어나 차량에 연관된 범죄 등에서 자동차의 인식에 관한 연구의 중요성 때문에 이에 관련된 연구는 오래 전부터 수행되어왔다. 본 논문에서는 차량이 주행할 때의 정보와 영상을 획득하여 제조회사별 차종을 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 또 차량이 출입될 때 획득되는 영상을 최적 제어를 함으로써 인식의 성능을 높이고자 원격제어 및 카메라 제어를 위한 I/O 보드(input/output board)를 설계하고 회로를 FPGA로 구현하였다. 인식시스템의 구성은 디지털 카메라, 카메라 제어 I/O 보드, 영상획득 보드, 조명, 서브 PC, 각종 센서로 구성되어 있다. 본 논문의 차종인식은 차량의 압력을 이용한 차폭 검출방법, 그리고 보다 더 정확한 인식률을 얻기 위한 레이저 거리계를 이용한 차고 검출방법, 3∼5종의 구별을 위한 차량의 번호판 인식 방법을 조합함으로써 차량 인식의 오류를 줄여 차종인식의 정확성을 높일 수 있는 있는 시스템으로 설계하였다. ...
산업화가 활발히 이루어지면서 자동차의 수요도 세계적으로 급증하고 있다. 교통제어나 차량에 연관된 범죄 등에서 자동차의 인식에 관한 연구의 중요성 때문에 이에 관련된 연구는 오래 전부터 수행되어왔다. 본 논문에서는 차량이 주행할 때의 정보와 영상을 획득하여 제조회사별 차종을 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 또 차량이 출입될 때 획득되는 영상을 최적 제어를 함으로써 인식의 성능을 높이고자 원격제어 및 카메라 제어를 위한 I/O 보드(input/output board)를 설계하고 회로를 FPGA로 구현하였다. 인식시스템의 구성은 디지털 카메라, 카메라 제어 I/O 보드, 영상획득 보드, 조명, 서브 PC, 각종 센서로 구성되어 있다. 본 논문의 차종인식은 차량의 압력을 이용한 차폭 검출방법, 그리고 보다 더 정확한 인식률을 얻기 위한 레이저 거리계를 이용한 차고 검출방법, 3∼5종의 구별을 위한 차량의 번호판 인식 방법을 조합함으로써 차량 인식의 오류를 줄여 차종인식의 정확성을 높일 수 있는 있는 시스템으로 설계하였다. 시뮬레이션 결과를 통하여 차량의 압력을 이용한 차폭 검출 방법에 관한 데이터를 추출하였고, 영상처리 방법에 의한 인식 알고리즘의 결과를 확인하였다. 구현된 차종인식시스템은 2차원 CCD에 의한 차량의 영상획득과 이를 통한 다양한 영상처리 알고리즘에 의해서 국내의 전 차종에 적용할 수 있으며 실제의 실험 결과는 높은 인식률을 나타내었다.
산업화가 활발히 이루어지면서 자동차의 수요도 세계적으로 급증하고 있다. 교통제어나 차량에 연관된 범죄 등에서 자동차의 인식에 관한 연구의 중요성 때문에 이에 관련된 연구는 오래 전부터 수행되어왔다. 본 논문에서는 차량이 주행할 때의 정보와 영상을 획득하여 제조회사별 차종을 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 또 차량이 출입될 때 획득되는 영상을 최적 제어를 함으로써 인식의 성능을 높이고자 원격제어 및 카메라 제어를 위한 I/O 보드(input/output board)를 설계하고 회로를 FPGA로 구현하였다. 인식시스템의 구성은 디지털 카메라, 카메라 제어 I/O 보드, 영상획득 보드, 조명, 서브 PC, 각종 센서로 구성되어 있다. 본 논문의 차종인식은 차량의 압력을 이용한 차폭 검출방법, 그리고 보다 더 정확한 인식률을 얻기 위한 레이저 거리계를 이용한 차고 검출방법, 3∼5종의 구별을 위한 차량의 번호판 인식 방법을 조합함으로써 차량 인식의 오류를 줄여 차종인식의 정확성을 높일 수 있는 있는 시스템으로 설계하였다. 시뮬레이션 결과를 통하여 차량의 압력을 이용한 차폭 검출 방법에 관한 데이터를 추출하였고, 영상처리 방법에 의한 인식 알고리즘의 결과를 확인하였다. 구현된 차종인식시스템은 2차원 CCD에 의한 차량의 영상획득과 이를 통한 다양한 영상처리 알고리즘에 의해서 국내의 전 차종에 적용할 수 있으며 실제의 실험 결과는 높은 인식률을 나타내었다.
The number of vehicles are rapidly increased as modern industrialization is developed worldwide. Vehicle recognition has been studied for a long time because many people acknowledged it has critical functions to settle matters of traffic control or vehicle-related crimes. In this thesis, we propose ...
The number of vehicles are rapidly increased as modern industrialization is developed worldwide. Vehicle recognition has been studied for a long time because many people acknowledged it has critical functions to settle matters of traffic control or vehicle-related crimes. In this thesis, we propose a method to recognize vehicle's model corresponding makers by informations and images for moving vehicles. And also we design and implement controller board and FPGA of video camera in order to advance performance of vehicle's model recognition. Our recognition systems are composed of digital camera, Input/Output board for adaptive camera control, image acquisition grabber, light, server PC, and various sensor. We take a various different method mixed with the breadth detection mechanism of vehicles by pressure, detection method of vehicle's height using laser distance sensor, and a licence plate recognition by image processing for precision of vehicle's model recognition. Especially a neural network was built and trained with the image features for a licence plate recognition. By computer simulation with experiment and real images, the proposed method shows high recognition rate for moving vehicle's models because of image acquisition by 2-D CCD and various image processing algorithms.
The number of vehicles are rapidly increased as modern industrialization is developed worldwide. Vehicle recognition has been studied for a long time because many people acknowledged it has critical functions to settle matters of traffic control or vehicle-related crimes. In this thesis, we propose a method to recognize vehicle's model corresponding makers by informations and images for moving vehicles. And also we design and implement controller board and FPGA of video camera in order to advance performance of vehicle's model recognition. Our recognition systems are composed of digital camera, Input/Output board for adaptive camera control, image acquisition grabber, light, server PC, and various sensor. We take a various different method mixed with the breadth detection mechanism of vehicles by pressure, detection method of vehicle's height using laser distance sensor, and a licence plate recognition by image processing for precision of vehicle's model recognition. Especially a neural network was built and trained with the image features for a licence plate recognition. By computer simulation with experiment and real images, the proposed method shows high recognition rate for moving vehicle's models because of image acquisition by 2-D CCD and various image processing algorithms.
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