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하둡을 이용한 번호판 인식 시스템
A Licence Plate Recognition System using Hadoop 원문보기

전기전자학회논문지 = Journal of IKEEE, v.21 no.2, 2017년, pp.142 - 145  

박진우 (Dept. of Electrical and Electronics Engineering, Chung-Ang University) ,  박호현 (Dept. of Electrical and Electronics Engineering, Chung-Ang University)

초록
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현재 활용되는 영상 데이터가 고화질 고화소 추세이며, 정보통신기술의 발달로 인해 이미지 데이터의 사이즈와 양이 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 영상데이터를 효율적으로 처리한다면 다양한 컨텐츠로 활용할 수 있지만 기존의 단일컴퓨터로 처리하기에는 늘어나는 데이터를 처리하기에는 한계가 있다. 본 논문은 분산 처리 프레임워크인 Hadoop을 이용하여 번호판 인식 시스템을 제안한다. SequenceFile 포맷을 이용하여 매퍼당 여러 개의 이미지 데이터를 가지고 있는 데이터 블록을 인풋으로 받아 번호판 인식을 수행한다. 실험결과 하둡의 데이터 노드 1개와 비교하여 데이터 노드 16개에서 최대 14.7배의 속도향상을 보였으며, 데이터 셋의 크기를 10배 증가하여도 데이터 노드가 점진적으로 늘어남에 따라 번호판 인식 속도의 강인함을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Currently, a trend in image processing is high-quality and high-resolution. The size and amount of image data are increasing exponentially because of the development of information and communication technology. Thus, license plate recognition with a single processor cannot handle the increasing data...

주제어

#Licence plate recognition   #ANPR   #Hadoop   #Big data   #CCTV  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 하지만 기하급수적으로 늘어나는 CCTV와 블랙박스의 영상데이터를 효율적으로 처리할 방안을 먼저 생각해야 한다. 이러한 빅데이터를 처리하기 위한 분산처리시스템 프레임워크인 하둡[2]은 구글 파일 시스템[3]과 맵리듀스[4]를 기반으로 구현되었으며, 본 논문에서는 빅데이터 영상데이터를 처리하기 위해 하둡을 이용하고, 번호판 이미지 프로세싱 라이브러리인 JavaCV[5]를 이용하여 번호판 인식시스템을 수행하고자 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
MapReduce에서 이미지 파일을 이용하기 위해 SequenceFile format으로 압축하여 사용하는 이유는 무엇인가? 맵리듀스에서 이미지파일을 이용하기 위해 본 논문에서는 SequenceFile를 이용한다. MapReduce는 본래 텍스트분석을 위해 설계되어있기 때문에 일반적인 방법으로는 이미지파일과 같은 바이너리 파일은 읽어오지 못한다. 따라서 이미지를 SequenceFile format으로 압축하여 사용한다.
하둡이란 무엇인가? 하지만 기하급수적으로 늘어나는 CCTV와 블랙박스의 영상데이터를 효율적으로 처리할 방안을 먼저 생각해야 한다. 이러한 빅데이터를 처리하기 위한 분산처리시스템 프레임워크인 하둡[2]은 구글 파일 시스템[3]과 맵리듀스[4]를 기반으로 구현되었으며, 본 논문에서는 빅데이터 영상데이터를 처리하기 위해 하둡을 이용하고, 번호판 이미지 프로세싱 라이브러리인 JavaCV[5]를 이용하여 번호판 인식시스템을 수행하고자 한다.
CCTV와 블랙박스 영상을 하나로 수집할 경우 나타나는 장점은 무엇인가? 반면, 블랙박스는 CCTV에 비해 설치비용이 1/60 정도로 개인에게 널리 보급되었으나[1], 개인 정보 보호 차원에서 활용 방안이 제한적이다. 만약 전국의 CCTV와 블랙박스 영상 데이터를 한곳으로 수집할 수 있다면 번호판 인식을 통해 차량 조회, 위치, 경로 등을 추적해 낼 수 있으며, 더욱 정확한 도로의 교통 예측 시스템 같은 다양한 활용방안들이 생겨날 것이다. 하지만 기하급수적으로 늘어나는 CCTV와 블랙박스의 영상데이터를 효율적으로 처리할 방안을 먼저 생각해야 한다.
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참고문헌 (9)

  1. J. H. Seol, "Dissemination and Application of Traffic Accident Video Recorder," Monthly Magazine on Transportation Policy, Vol. 184, pp13-18, 2013 

  2. http://hadoop.apache.org. 

  3. J. Dean and S. Ghemawat, "MapReduce: simplified data processing on large clusters," Communications of ACM, vol. 51, no. 1, pp. 107-113, 2004. DOI:10.1145/1327452.1327492 

  4. S. Ghemawat, H. Gobioff and S. Leung, "The Google file system" ACM, vol. 37, no. 5, pp. 29-43, 2003. DOI:10.1145/945445.945450 

  5. https://github.com/bytedeco/javacv 

  6. Ondrej Martinsky, Algorithmic and Mathematical Principles of Automatic Number Plate Recognition Systems, Brno University of Technology, 2007 

  7. Contour Tracing Algorithms, http://www.imageprocessingplace.com/downloads_V3/root_downloads/tutorials/contour_tracing_Abeer_George_Ghuneim/alg.html 

  8. Connected-component labeling, https://en.wikipedia.org/wiki/Connected-component_labeling 

  9. National Law Information Center, Notification on standards such as licence plate registration for automobiles, 2013. 

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