[논문]RFID 기술과 신경망 알고리즘을 이용한 불법 주차 차량 감시 방법

홍유식; 김천식; 한창평; 오선; 윤은준

RFID 기술과 신경망 알고리즘을 이용한 불법 주차 차량 감시 방법
Monitoring method of Unlawful Parking Vehicle using RFID technology and Neural Networks 원문보기

電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. CI, 컴퓨터, v.46 no.4 = no.328, 2009년, pp.13 - 20

홍유식 (상지대학교 컴퓨터공학과) , 김천식 (안양대학교 교양학부) , 한창평 (서정대학교 자동차과) , 오선 (서일대학교 자동차과) , 윤은준 (경북대학교 전자전기컴퓨터학부)

초록
AI-Helper

RFID 기술은 도서관과 보안 분야와 같은 제어와 관련한 분야에서 유용하게 이용되고 있다. 차량의 통제는 이러한 분야 중의 하나로서 많은 장점이 있다. 특히, 승용차, 트럭 등에 태크(Tag)를 사용할 수 있다. 차량이 제한된 장소나 혹은 주차 구역에 진입할 때 리더기가 태그를 평가 한다. RFID 리더는 진입하는 차량을 인증하면서 차량 진입 시간을 서버에 전송한다. 그러면 장치가 활성화 된다. 차량이 주차구역에서 이동하면 RFID 리더기는 차량이 출발한 시간을 기록한다. 본 논문에서 우리는 불법 주차 모니터링 방법을 제안한다. 특히, 차량 소유자가 불법으로 차량을 주차할 경우 빠르고 정확하게 이와 같은 정보를 기록하는 방법을 제안했다.

Abstract ▼ AI-Helper

RFIDs have been used a lot of control systems such as library and security efficiently. Unlawful parking control is one of them and it will bring a lot of merit. Especially, it can be used vehicles. If a vehicle comes to unlawful parking place, reader system read the tag of a vehicle. RFID reader confirm the vehicle and record current time at the same time send information related the vehicle to the server system. After, it can be activated. If the vehicle move from unlawful parking place, RFID reader record departed time. In this paper, we proposed a monitoring system for unlawful parking cars. Especially, it is certain that this proposed modelling is very efficient and correct.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

경우도 발생하고 있다. 따라서, 이러한 문제점을 개선하기 위해서 본 논문에서는 RFID를 카메라와 연동하여 불법 주정차 운전자를 효율적으로 감시할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
된다. 따라서, 이와 같은 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 불법 주정차를 보다 정확하게 판단하기 위해서 신경망 알고리즘을 사용하고자 한다.
본 논문에서는 유비쿼터스 기술울 이용하여 불법 주정차 차량에 대해서 효과적인 감시를 할 수 있는 방안을 제안하고 구현하였다.
차량정보가 입력된 rfid tag를 불법 주정차카메라가 설치된 readei■기에서 차량반호판을 인식하는 이중 반호판 인식장치를 제안하고자한다. 본 논문에서는 Kiss Gom에서 제작한 900 Mhz RFID TAG> 이용하여, 자동차 번호판 인식을 하였다.

가설 설정

역수(i/G를 나타낸다. 또한 昵는 시각 t에 의존하지 않는다고 가정한다. 이상의 가정 하에서 주차 시간 분포의 확률밀도 함수 /(J加)의 파라메타인 N간이 미지이며 入의 추정을 통하여 주차현상의 특성을 파악하는 수법이 많이 이용되어 지고 있다.
현재 개발되고 있는 라벨형 태그의 안테나는 보통 얇은 종이나 PET 필름 등에 인쇄된 다이폴 형태의 안테나가 주류를 이룬다. 본 논문에서는 차량 내부에 차량의 고유한 정보를 갖고 있는 RFID가 있다는 가정이 전제가 된다. 왜냐하면 차량이 주차 혹은 정차할 때 마다 태그를 출력해서 차량에 부착한다면 기존에 주차 요원이 직접 차량의 주정차를 단속하는 것과 차별화가 없기 때문이다.

제안 방법

첫째, 차량번호판 영상에서 숫자영역에 대한 명암벡터를 추출하여 개략적인 번호판의 숫자 위치를 검출한다. 둘째, 검출된 숫자위치의 수평성분을 중심으로 일정영역 내의 에지를 추출하여 수평방향으로 합산한 값으로 번호판의 세로높이를 결정하고, 결정된 세로 높이를 이용하여 번호판 영역을 추출해 내고, 추출된 영역에 대하여 번호판인지 아닌지를 검증하는 신경망을 구현하였다. 그림 2는 불법 주정차 자동검지 알고리즘은 운영자에 의한 검지영역의 설정 및 수정이 용이하도록 설계하였으며, 영상처리를 통한 검지 영역 내 이동 차량과 불법 주정차 차량 간 구분 검지 및 종합 테이블생성/판단 기능을 도입하여 오검지율을 최소화하였다.
인식장치를 제안하고자한다. 본 논문에서는 Kiss Gom에서 제작한 900 Mhz RFID TAG> 이용하여, 자동차 번호판 인식을 하였다. (그림 4)(그림 5)의 RFID 를 이용한 불법 주정차량을 감시하기 위한 방법은 다음과 같다.
특히, 일부 운전자가 차량 번호판의 1자 이상을 고의로 훼손하거나, 종이로 가리게 되면 불법주정차 단속 카메라는 무용지물이 된다. 불법 주정차 단속 카메라가 번호판을 인식할 수 없는 경우에, 차량정보가 입력된 rfid tag를 불법 주정차카메라가 설치된 reader기에서 차량번호판을 인식하는 이중 번호판 인식장치를 제안하였다.
따라서 차량 진입시에 획득된 영상에서 번호판을 검출하고 차량 번호를 인식한 후, 일정 시간이 지난 후에 진출 차량의 번호판과 비교하여 불법 주정차인지를 확인하는 것이 필요하다. 즉, 해당 후보 영역으로의 진입 차량에 대한 번호판 영상을 데이터베이스로 확보하여 진출 차량의 차량 번호와 유사한 번호를 가진 진입 차량 번호판 영역을 데이터베이스로부터 유사한 순서대로 몇 대의 차량 영상을 불러내어 수동으로 정확한 불법 주정차 차량을 검줄하게 한다. 이는 오인식된 불법 주정차 과태료 고지서를 발급하는 위험을 줄일 뿐 아니라, 유사도가 높은 순서대로 데이터베이스로부터 진입차량을 보여주어 정확하게 불법 주정차 차량을 검출하여 과태료 고지서가 올바르게 고지되기 위함이다.
본 논문에서는 차량번호판 인식의 전체 영역 중 영역추출만을 연구의 대상으로 한다. 차량번호판 추출을 하는 데 있어서 가장 큰 변수라고 할 수 있는 번호판의 위치 및 크기, 번호판의 훼손과 흙, 먼지 등의 노이즈에 영향을 받지 않으면서, 또한 처리속도도 실시간으로 처리가 가능하게 함으로써 실제 현장에 적용할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 여기서 실시간이란 영상 1대당 1초 이내 처리를 기준으로 한다히
판단한다. 차량이 주정차 지역에서 정차하는 경우에 트리거가 발생하고 카메라가 촬영을 한다, 촬영한 차량에서 자동차 전체 와 번호판을 정확하게 촬영하여 번호판을 추출한 후 차량정보를 단속기관에 전송한다.
있다. 첫째, 차량번호판 영상에서 숫자영역에 대한 명암벡터를 추출하여 개략적인 번호판의 숫자 위치를 검출한다. 둘째, 검출된 숫자위치의 수평성분을 중심으로 일정영역 내의 에지를 추출하여 수평방향으로 합산한 값으로 번호판의 세로높이를 결정하고, 결정된 세로 높이를 이용하여 번호판 영역을 추출해 내고, 추출된 영역에 대하여 번호판인지 아닌지를 검증하는 신경망을 구현하였다.

대상 데이터

번호판의 추출이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 차량번호판 인식의 전체 영역 중 영역추출만을 연구의 대상으로 한다. 차량번호판 추출을 하는 데 있어서 가장 큰 변수라고 할 수 있는 번호판의 위치 및 크기, 번호판의 훼손과 흙, 먼지 등의 노이즈에 영향을 받지 않으면서, 또한 처리속도도 실시간으로 처리가 가능하게 함으로써 실제 현장에 적용할 수 있는 알고리즘을 제안하였다.

성능/효과

표 2의 분석 결과 기존 방식에 비해서 지능을 이용한 불법 주정차 판단이 더 정확함을 알 수 있었다. 따라서 지능을 이용한 불법 주정차 방법이 현장에 도입되면 보다 정확한 판단 기능을 갖게 돨 것이다.

후속연구

향후 이 기법이 보편화 되면 현장에서 매우 유용하게 사용될 것으로 기대한다.

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