[논문]YOLOv5에서 자동차 번호판 및 문자 정렬 알고리즘에 관한 연구

장문석; 하상현; 정석찬

doi:10.21289/ksic.2021.24.5.555

YOLOv5에서 자동차 번호판 및 문자 정렬 알고리즘에 관한 연구
A Study on Vehicle License Plates and Character Sorting Algorithms in YOLOv5 원문보기

한국산업융합학회 논문집 = Journal of the Korean Society of Industry Convergence, v.24 no.5, 2021년, pp.555 - 562

장문석 (동의과학대학교 AI전자과) , 하상현 (동의대학교 인공지능그랜드ICT연구센터) , 정석찬 (동의대학교 e비즈니스학과, 인공지능그랜드)

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we propose a sorting method for extracting accurate license plate information, which is currently used in Korea, after detecting objects using YOLO. We propose sorting methods for the five types of vehicle license plates managed by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport by classifying the plates with the number of lines, Korean characters, and numbers. The results of experiments with 5 license plates show that the proposed algorithm identifies all license plate types and information by focusing on the object with high reliability score in the result label file presented by YOLO and deleting unnecessary object information. The proposed method will be applicable to all systems that recognize license plates.

주제어

표/그림 (14)

그림 Fig. 1 Structure of Korean license plate
그림 Fig. 2 Type of Korean license plate
표 Table 1. Classification of Korean license plates (Except for diplomatic use)
그림 Fig. 3 License plate recognition result using YOLO
표 Table 2. Fig. 3(a) recognition result
표 Table 3. Fig. 3(b)의 인식 결과
그림 Fig. 4 Position alignment preprocessing
그림 Fig. 5 Korean processing process
그림 Fig. 6 Number processing process
그림 Fig. 7 1 line 7 characters Hangul 7 numeric license plate output
그림 Fig. 8 2 lines, 6 characters Hangul 6 numeric license plate output
그림 Fig. 9 1 line 1 character Hangul 6 numeric license plate output
그림 Fig. 10 2 lines, 3 characters Hangul 6 numeric license plate output
그림 Fig. 11 1 line 3 characters Hangul 6 numeric license plate output

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

본 논문은 한국에서 사용되고 있는 다양한 종류의 번호판 형식을 YOLO를 이용하여 객체를 검출한 후 정확한 자동차 번호판 정보를 추출하기 위한 정렬 방법에 대해 제안한다. 이를 위해 5가지 번호판 종류를 라인 수, 한글 수, 숫자 수로 분류하였고, 각각에 대한 정렬 방법을 제안하였다.

제안 방법

본 논문에서 제안하는 자동차 번호판 위치정렬 알고리즘은 Table 2, Table 3과 같은 YOLO에서 객체 인식 결과를 이용하여 전처리 과정, 한글처리 과정, 숫자 처리 과정으로 나누어진다.
본 논문은 한국에서 사용되고 있는 다양한 종류의 번호판 형식을 YOLO를 이용하여 객체를 검출한 후 정확한 자동차 번호판 정보를 추출하기 위한 정렬 방법에 대해 제안한다. 이를 위해 5가지 번호판 종류를 라인 수, 한글 수, 숫자 수로 분류하였고, 각각에 대한 정렬 방법을 제안하였다. 실험 결과 5가지의 번호판 출력에 있어서 YOLO 에서 제시하는 결과 라벨 파일에서 신뢰도 점수가 높은 객체를 중점으로 하고, 불필요한 객체 정보는 삭제하여 모든 번호판의 종류와 번호판 정보를 올바르게 판독할 수 있었다.

성능/효과

이를 위해 5가지 번호판 종류를 라인 수, 한글 수, 숫자 수로 분류하였고, 각각에 대한 정렬 방법을 제안하였다. 실험 결과 5가지의 번호판 출력에 있어서 YOLO 에서 제시하는 결과 라벨 파일에서 신뢰도 점수가 높은 객체를 중점으로 하고, 불필요한 객체 정보는 삭제하여 모든 번호판의 종류와 번호판 정보를 올바르게 판독할 수 있었다.

후속연구

본 연구를 통해 자동차 번호판을 인식하는 모든 시스템에 적용 가능할 것이다.

참고문헌 (14)

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한국지능정보사회진흥원 AI 허브, http://www.aihub.or.kr

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