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[국내논문] 라즈베리 파이를 이용한 무선 자동차번호판 영역 추출 모듈 개발
Development of Wireless License Plate Region Extraction Module Based on Raspberry Pi 원문보기

멀티미디어학회논문지 = Journal of Korea Multimedia Society, v.18 no.10, 2015년, pp.1172 - 1179  

김동경 (Dept. of Computer, Industrial Graduate School, Pukyong National University) ,  우종호 (Dept. of Computer, Pukyong National University)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

A wireless license plate region extracting module is proposed for LPR system controlling multiple gates. This module is cheaply implemented using Raspberry Pi which is open source and high performance. First, as the upper 1/3 of the captured image is discarded as it has no useful information on lice...

주제어

#LPR System   #OpenCV   #License Plate Extraction   #Raspberry Pi   #Wifi Direct  

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

문제 정의

  • 본 논문에서는 라즈베리파이를 이용하여 차량 번호판 영역을 추출하여 서버로 전송하는 모듈을 설계 및 구현하였다.국내의 모든 차량 번호판에는 4개의 숫자를 포함하므로, 먼저 이 4개의 숫자들의 영역을 찾는다.
  • 본 논문에서는 입력된 영상에서 차량의 번호판을 추출해서 서버로 전송하는 모듈을 제안한다. 현행의 모든 차량은 4자리의 숫자를 포함하고 있다.
  • 또한 인터넷 연동이 가능하므로 편리한 개발 환경을 제공한다.본 연구에서는 OpenCV[10]에서 제공되는 각종 라이브러리들을 사용해서 각 단계에서 요구되는 영상처리 작업을 수행했다.또한 USB에 와이파이동글(wifidongle)을 사용해서 LPR서버와 와이파이다이렉트 방식으로 모듈에서 추출한 번호판 영역을 전송했다.

가설 설정

  • 기존 시스템에서는 밤과 낮, 날씨, 장소의 조건에 따라 문제들을 극복하기 위한 알고리즘들을 적용 하였다.본 연구에서는 주차 관리에 사용할 LPR시스템에 사용할 번호판 영역을 추출하는 모듈로 한정하므로 앞의 조건을 고려하지 않았다.
  • 7에서와 같이 2개 이상의 그룹이 나타나면, 영상의 중심점에서 가까운 그룹을 번호판의 숫자 영역이 위치할 가능성이 가장 높은 영역으로 판단하여 이것을 최종후보로 선택한다.본 연구에서는 카메라가 주차장과 같이 고정된 위치에 설치되는 것으로 가정하므로 이방식으로 선택할 수 있다.
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참고문헌 (12)

  1. J. Kim, Y. Han, and H. Hahn, “Number Plate Detection using Topology of Characters and Outer Contour,” Proceeding of the Summer Conference of The Institute of Electronics and Information Engineers, Vol. 31, No. 1, pp. 1037-1038, 2008. 

  2. Y. Park, “A License Plate Extraction using Wavelet Transform,” Journal of Korean Institute of Information Technology, Vol. 6, No. 2, pp. 91-99, 2008. 

  3. H. Oh and J. Choi, “A Recognition Algorithm of Car License Plate using Edge Projection and Directivity Vector,” Journal of Korean Institute of Information Technology, Vol. 7, No. 1, pp. 83-92, 2009. 

  4. S. Park, J. Kim, S. Cho, S. Jung, and K. Lee, “A Recognition Algorithm of Car License Plate using Canny Edge Detection and CLNF Algorithm,” Proceeding of the Spring Conference of Korean Institute of Intelligent Systems, Vol. 21, No. 1, pp. 39-41, 2011. 

  5. S. Kim, H. Cho, J. Min, and J. Choi, “A Licence Plate Extraction Algorithm using Brightness Vector,” Journal of Korean Institute of Information Scientists and Engineers, Vol. 25, No. 4, pp. 676-684, 1998. 

  6. M. Kim, “A License Plate Detection Method Using Multiple-Color Model and Character Layout Information in Complex Background,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 11, No 11, pp.1515-1524, 2008, 

  7. U. Chang, Y. Song, and Y. Kim, “The Extraction of a Car License Plate using the Color Information and Linear Regression Method,” Proceeding of the Fall Conference of the Korea Contents Association, Vol. 1, No. 2, pp. 218-222, 2003. 

  8. D. Lee and I. Oh, “Car License Plate Extraction based on Numeral Recognition,” Journal of Korea Intelligence Transportation System Society, Vol. 7, No. 1, pp. 59-67, 2008. 

  9. J. Kim, “Distortion Invariant Vehicle License Plate Extraction and Recognition Algorithm,” The Journal of the Korea Contents Association, Vol. 11, No. 3, pp. 1-8, 2011. 

  10. S. Hwang, Learning OpenCV(Korean translated), Hanbit Media, Seoul, 2010. 

  11. Raspbian OS Installation for Raspberry Pi, https://www.raspberrypi.org/downloads/(accessed June, 24, 2015). 

  12. Anthony Kay, “Optical Character Recognition by Open Source OCR Tool Tesseract: A Case Study,” International Journal of Computer Applications, Vol. 55, No. 10, pp. 50-56, 2012. 

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