본 논문에서는 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 $360^{\circ}$ 원형영상의 평면 분할 부와 다중 번호판 인식 부로 구성되었다. $360^{\circ}$ 원형영상의 평면 분할 부는 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라에서 원형영상 획득, 원형영상 분할, 평면영상으로 변환, 보간법을 사용한 픽셀 보정 및 컬러보정, 에지 보정 등의 과정을 거쳐 화질이 개선된 평면영상으로 출력한다. 다중 번호판 인식 부는 평면영상에서 다중 번호판 후보영역 추출, 다중 번호판 후보영역 정규화 및 복원, 신경망을 사용한 다중 번호판 숫자, 문자 인식 과정을 거쳐 다중 번호판을 인식하게 된다. 제안된 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템을 평가하기 위하여 지능형 주차관제시스템 운영 전문 업체와 공동으로 실험한 결과, 97.8%의 높은 번호판 인식률이 확인되었다.
본 논문에서는 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 $360^{\circ}$ 원형영상의 평면 분할 부와 다중 번호판 인식 부로 구성되었다. $360^{\circ}$ 원형영상의 평면 분할 부는 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라에서 원형영상 획득, 원형영상 분할, 평면영상으로 변환, 보간법을 사용한 픽셀 보정 및 컬러보정, 에지 보정 등의 과정을 거쳐 화질이 개선된 평면영상으로 출력한다. 다중 번호판 인식 부는 평면영상에서 다중 번호판 후보영역 추출, 다중 번호판 후보영역 정규화 및 복원, 신경망을 사용한 다중 번호판 숫자, 문자 인식 과정을 거쳐 다중 번호판을 인식하게 된다. 제안된 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템을 평가하기 위하여 지능형 주차관제시스템 운영 전문 업체와 공동으로 실험한 결과, 97.8%의 높은 번호판 인식률이 확인되었다.
In this paper, we propose a multi license plate recognition system using high resolution $360^{\circ}$ omnidirectional IP camera. The proposed system consists of a planar division part of $360^{\circ}$ circular image and a multi license plate recognition part. The planar divisi...
In this paper, we propose a multi license plate recognition system using high resolution $360^{\circ}$ omnidirectional IP camera. The proposed system consists of a planar division part of $360^{\circ}$ circular image and a multi license plate recognition part. The planar division part of the $360^{\circ}$ circular image are divided into a planar image with enhanced image quality through processes such as circular image acquisition, circular image segmentation, conversion to plane image, pixel correction using color interpolation, color correction and edge correction in a high resolution $360^{\circ}$ omnidirectional IP Camera. Multi license plate recognition part is through the multi-plate extraction candidate region, a multi-plate candidate area normalized and restore, multiple license plate number, character recognition using a neural network in the process of recognizing a multi-planar imaging plates. In order to evaluate the multi license plate recognition system using the proposed high resolution $360^{\circ}$ omnidirectional IP camera, we experimented with a specialist in the operation of intelligent parking control system, and 97.8% of high plate recognition rate was confirmed.
In this paper, we propose a multi license plate recognition system using high resolution $360^{\circ}$ omnidirectional IP camera. The proposed system consists of a planar division part of $360^{\circ}$ circular image and a multi license plate recognition part. The planar division part of the $360^{\circ}$ circular image are divided into a planar image with enhanced image quality through processes such as circular image acquisition, circular image segmentation, conversion to plane image, pixel correction using color interpolation, color correction and edge correction in a high resolution $360^{\circ}$ omnidirectional IP Camera. Multi license plate recognition part is through the multi-plate extraction candidate region, a multi-plate candidate area normalized and restore, multiple license plate number, character recognition using a neural network in the process of recognizing a multi-planar imaging plates. In order to evaluate the multi license plate recognition system using the proposed high resolution $360^{\circ}$ omnidirectional IP camera, we experimented with a specialist in the operation of intelligent parking control system, and 97.8% of high plate recognition rate was confirmed.
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문제 정의
따라서 본 논문에서는 고해상도 360° 전방위 IP카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 한번에 6면의 번호판 인식이 가능한 다중 번호판 인식 기술로서 지능형주차 유도 시스템 구축 기반을 확보할 수가 있으며, 관제시스템의 운영비용을 절감할 수 있다.
본 논문에서는 고해상도 360° 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 한번에 6면의 번호판 인식이 가능한 다중 번호판 인식 시스템으로서, 지능형주차 유도 시스템 구축 기반을 확보할 수 가 있으며 관제시스템의 운영비용을 절감할 수 있으리라 기대된다.
대상 데이터
본 논문에서 제안한 고해상도 360° 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템의 번호판 인식률을 평가하기 위하여, 지하주차장에서 총 90개의 번호판에 대해 실험을 수행하였다. 다중 번호판 인식률 평가에 대하여 시험 규격이 없어 지능형 주차관제시스템 운영 전문 업체와 공동으로 실험을 수행하였다.
획득한 360°의 원형영상은 90°씩 4개의 영상으로 분할되고, 분할된 각각의 원형영상을 4개의 스레드로 나누어 평면영상으로 변환한다.
이론/모형
원형영상을 평면영상으로 변환하였을 경우에 잃어버린 화소들을 보간할 필요성이 있다. 따라서 패턴 일치 보간법을 사용하여 이웃 화소들의 특성을 이용하여 잃어버린 화소를 추정한 픽셀 보정 및 컬러 보정을 수행한다. 패턴 일치 보간법은 패턴과 이웃 화소의 차이를 계산한 후 가장 차이가 적은 값을 사용하는 방법이다.
에지 보정의 경우, 샤프닝 필터 중의 하나인 라플라시안(Laplacian) 필터를 적용하였다.
성능/효과
미인식된 2개의 번호판의 경우는 번호판의 훼손이 심하여 육안으로도 식별이 불가한 경우이었다. 360° 전방위 영상에서 동시에 6개의 번호판을 인식하는 시스템은 현재 없기 때문에, 본 논문에서 개발한 시스템의 97.8%의 다중 번호판 인식률은 매우 높은 인식률이라고 사료된다.
실험 결과, 표 1과 같이 90개의 테스트 시료 중에서 88개의 번호판이 인식되어서 97.8%의 번호판 인식률이 확인되었다. 미인식된 2개의 번호판의 경우는 번호판의 훼손이 심하여 육안으로도 식별이 불가한 경우이었다.
제안된 시스템은 한번에 6면의 번호판 인식이 가능한 다중 번호판 인식 시스템으로서, 지능형주차 유도 시스템 구축 기반을 확보할 수 가 있으며 관제시스템의 운영비용을 절감할 수 있으리라 기대된다. 제안된 시스템을 평가하기 위하여 지능형 주차관제시스템 운영 전문 업체와 공동으로 실험한 결과, 다중 번호판 인식률이 97.8% 정도로 높게 나오는 것을 확인되었다. 향후 연구과제로는 강한 조명에도 강인하게 번호판을 인식할 수 있는 알고리즘에 대한 연구가 필요하다.
따라서 본 논문에서는 고해상도 360° 전방위 IP카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 한번에 6면의 번호판 인식이 가능한 다중 번호판 인식 기술로서 지능형주차 유도 시스템 구축 기반을 확보할 수가 있으며, 관제시스템의 운영비용을 절감할 수 있다.
후속연구
본 논문에서는 고해상도 360° 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 한번에 6면의 번호판 인식이 가능한 다중 번호판 인식 시스템으로서, 지능형주차 유도 시스템 구축 기반을 확보할 수 가 있으며 관제시스템의 운영비용을 절감할 수 있으리라 기대된다. 제안된 시스템을 평가하기 위하여 지능형 주차관제시스템 운영 전문 업체와 공동으로 실험한 결과, 다중 번호판 인식률이 97.
8% 정도로 높게 나오는 것을 확인되었다. 향후 연구과제로는 강한 조명에도 강인하게 번호판을 인식할 수 있는 알고리즘에 대한 연구가 필요하다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
번호판 인식 시스템이란?
번호판 인식 시스템이란 카메라로 촬영한 이미지로부터 차량번호 데이터를 추출해 내주는 장치로서, 주차장을 신속하고 편리하게 출입할 수 있도록 해주는 지능형 주차관리 시스템에 도입되면서 널리 활용되고 있다[1][2]. 기존의 번호판 인식시스템의 경우, 단방향 카메라 1대로 1대의 번호판 인식이 가능하다.
기존의 번호판 인식시스템의 딘잠은?
기존의 번호판 인식시스템의 경우, 단방향 카메라 1대로 1대의 번호판 인식이 가능하다. 따라서 다수의 번호판 인식을 위해서는 카메라 설치 대수의 증가가 필수적이고, 관리 비용이 높아지게 되는 단점이 있다.그러나 360° 전방위 IP 카메라를 이용할 경우에 1대의 카메라로 6면 이상의 주차면 감시가 가능하기 때문에 경제성이 뛰어나다[3].
원형영상을 평면영상으로 변환하였을 경우 필요한 작업은?
원형영상을 평면영상으로 변환하였을 경우에 잃어버린 화소들을 보간할 필요성이 있다. 따라서 패턴 일치 보간법을 사용하여 이웃 화소들의 특성을 이용하여 잃어버린 화소를 추정한 픽셀 보정 및 컬러 보정을 수행한다.
참고문헌 (5)
Yu, Mei, Yong Deak Kim, "An approach to Korean license plate recognition based on vertical edge matching," Systems, Man, and Cybernetics, 2000 IEEE International Conference on, vol.4, IEEE, 2000. DOI: 10.1109/ICSMC.2000.884453
Hong-Hee Kim, Jae-Heung Lee, "The Development of a License Plate Recognition System using Template Matching Method in Embedded System," j.inst.Korean.electr.electron.eng,, vol.15, no.4, pp. 274-280, 2011.
Hee-Yeol Lee, Sun-Gu Lee, Seung-Ho Lee, "Development of $360^{\circ}$ Omnidirectional IP Camera with High Resolution of 12Million Pixels," j.inst.Korean.electr.electron.eng,, vol.21, no.3, pp. 268-271, 2017. DOI: 10.7471/ikeee.2017.21.3.268
K. Yamazawa, Y. Yasushi, M. Yachida, "Omnidirectional imaging with hyperboloidal projection," Intelligent Robots and Systems' 93, IROS'93. Proceedings of the 1993 IEEE/RSJ International Conference on. vol. 2. IEEE, 1993. DOI: 10.1109/IROS.1993.583287
Seung-Ho Lee, "An Efficient Hardware Architecture of Coordinate Transformation for Panorama Unrolling of Catadioptric Omnidirectional Images," j.inst.Korean.electr.electron.eng,, vol.15, no.1, pp. 10-14, 2011.
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