[논문]레이블링기법을 이용한 차량 일련번호 추출

제성관; 박재현; 차의영

레이블링기법을 이용한 차량 일련번호 추출
The Extraction of Vehicle Number Components Using Labeling Method 원문보기

제성관 (부산대학교 자연과학대학 전자계산학과) , 박재현 (부산대학교 일반대학원 영상정보공학과) , 차의영 (부산대학교 자연과학대학 전자계산학과)

본 논문에서는 컴퓨터 비전의 한 분야인 영상처리에 의한 물체인식을 위한 선행연구로써, 차량번호판 인식 시스템을 구현하기 위한 연구의 한 부분인 차량 번호판의 일련번호부분을 추출하는 방법을 기술한다. 이진화된 전체 차량 이미지의 일련번호영역을 추출하기 위해 레이블링기법과 번호판 일련번호의 특성 등 선행지식을 이용하여 번호판의 각 일련번호를 찾아서 분할하고 추출하는 알고리즘을 제안한다. 번호판영역을 찾는 동시에 분할하고 추출해 줌으로써 복잡한 여러 알고리즘을 사용하지 않고도 비교적 정확히 번호판의 일련번호를 추출할 수 있고, 속도면에서도 상당히 우수한 결과를 보여준다.

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

문제 정의

본 논문에서는 레이블링할 때, 번호판 일련번호에 대한 사전 정보를 가지고 다음과 같은 몇 가지 알고리즘을 제시한다.
본 논문에서는 번호판의 일련번호를 찾기 위하여 이진화된 영상을 기반으로 레이블링하여 번호판 일련번호를 분할하고 추출하며, 실패한 경우 다시 수행함으로써 정확한 번호판 일련번호 추출을 한 번에 수행함으로서, 여러 단계를 수행하여 추출할 수 있었던 번호판 일련번호를 빠르고 비교적 정확하게 추출하 는 알고리즘을 제시한다.

제안 방법

둘째, 과 같이 레이블링된 이미지에 대해 최소 X촤 표, 최대 X 좌표를 저장하여 높이를 계산하도록 하였으며, 최소 Y 좌표, 최대 Y 좌표를 저장하여 넓이를 계산한다.
일련번호가 있는 부분은 레이블링된 이미지가 많으므로, 보다 무게 중심에서 가까울 수가 있다. 따라서, 무개중심에서 일정한 거리보다 떨어진 레이블링 이미지에 대해서 잡음으로 간주하여 처리하였다.
레이블링 기법의 전제조건은 이진화가 되어야 한다는 점이고, 반복적 알고리즘과 순서적 알고리즘, 두 가지 방법이 있지만, 본 논문에서는 간단한 반복적 알고리즘을 사용, 반복적 알고리즘의 단점인 비효율적인 면을 해결하는 알고리즘올 제안한다.
레이블링 수행 후 일련번호를 제외한 레이블링 이미지를 잡음으로 간주하고 잡음처리를 위해서 다음과 같은 알고리즘을 이용하였다.
이진화된 차량이미지의 전체 영상을 가지고 레이블링 기법을 이용하여, 일련번호를 추출하는 방법을 제시하였다. 본 논문의 장점은 여러 알고리즘을 사용하지 않고 단지 본 논문의 알고리즘만으로 일련번호를 찾아 분할하고 추출까지 적은 수행시간으로 얻을 수 있다는 점이다.

대상 데이터

영상 입력장치는 비디오를 이용하여 순간 정지 캡쳐한 화면을 입력 데이터로 사용하였다. 입력 이미지 종류는 256 Gray 320 X 240이다.
입력 이미지 종류는 256 Gray 320 X 240이다. 이진화가 잘되는 낮에 우선적으로 하였고, 밤의 경우, 조명을 사용하여 다양한 차량 번호판을 대상으로 실험하였다. 본 알고리즘을 Pentium Celeron 500Mhz, Memory 128Mbyte, VC 6.

이론/모형

Density Segmentat ion)과 PCMS(Pattern Correlation Matching Segmentation)방법을 써서 번호판 영역을 추출한다[2]. 위에 제시된 연구들의 특징은 알고리즘을 수행하기 위해 전처리 과정을 해야 하고 그에 해당되는 시간적 낭비가 생기는 단점이 있다.

성능/효과

3초의 시간이 걸렸다. 약 300여 대의 차량에 대해 실험을 한 결과 번호판의 일련번호 영역과 테두리 부분이 붙는 이진화 영상의 경우를 제외한 대부분의 차량의 번호판에 대해서 99%의 높은 성공률을 보였으나, 잡음으로 처리되어야 할 레이블링 이미지 중 "1"과 유사한 번호판의 테두리의 경우, 일련번호로 인식하는 경우가 발생하였다.
넷째, 한 번 더 레이블링을 수행함으로써 최종 레이블링된 이미지의 개수를 저장하여, 그 이미지 개수로써 성공 여부를 판단할 수 있다.
입력 영상이 아주 어둡게 나오는 경우 야간 조명둥(할로겐 램프 또는 적외선 램프)을 사용하여 보다 좋은 이잔화영상을 얻어 충분한 효과를 가져 올 수 있었다. 또한 번호판보다 아래에 번호판과 유사한 패턴의 장신구, 스티커 등을 부착하였을 경우에도 검증 후 오류판정이 되어 잡음으로 간주하므로 성공적으로 추출할 수 있었다.
이진화가 잘되는 낮에 우선적으로 하였고, 밤의 경우, 조명을 사용하여 다양한 차량 번호판을 대상으로 실험하였다. 본 알고리즘을 Pentium Celeron 500Mhz, Memory 128Mbyte, VC 6.0, Windows 98에서 수행한 결과 번호판의 일련번호를 찾아내는 데 걸리는 시간은 0.2 ~ 0.3초의 시간이 걸렸다. 약 300여 대의 차량에 대해 실험을 한 결과 번호판의 일련번호 영역과 테두리 부분이 붙는 이진화 영상의 경우를 제외한 대부분의 차량의 번호판에 대해서 99%의 높은 성공률을 보였으나, 잡음으로 처리되어야 할 레이블링 이미지 중 "1"과 유사한 번호판의 테두리의 경우, 일련번호로 인식하는 경우가 발생하였다.
셋째, 높이와 넓이의 정보로, 높이 대 넓이의 비율(경험치로 1:1.4), 레이블링 된 이미지의 픽셀의 개수(최대 픽셀 개수 : 120, 최소 픽셀 개수 : 20)의 정보를 가치고, 레이블링된 이미지에 대해 제약조건을 두어 일련번호를 추출할 수 있다.

후속연구

앞으로의 연구 방향은 레이블링 기법의 전제조건인 이진화에 대해서 보다 효율적인 이진화 기법을 사용하여 조명에 국한되지 않고 번호판 영역올 찾을 수 있도록 한다.

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증

레이블링기법을 이용한 차량 일련번호 추출
The Extraction of Vehicle Number Components Using Labeling Method 원문보기

초록
AI-Helper

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

제안 방법

대상 데이터

이론/모형

성능/효과

후속연구

이 논문을 인용한 문헌

관련 콘텐츠

원문 보기

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

연합인증

레이블링기법을 이용한 차량 일련번호 추출 The Extraction of Vehicle Number Components Using Labeling Method 원문보기

초록 용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

AI 본문요약 엑셀 다운로드 AI-Helper

문제 정의

제안 방법

대상 데이터

이론/모형

성능/효과

후속연구

이 논문을 인용한 문헌

관련 콘텐츠

원문 보기

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

레이블링기법을 이용한 차량 일련번호 추출
The Extraction of Vehicle Number Components Using Labeling Method 원문보기

초록
AI-Helper

AI 본문요약
AI-Helper