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문제 정의
- 본 논문에서는 항만 자동화를 위하여 컨테이너의 바탕색과 문자색의 RGB 차이를 이용하여 문자를 검 출 하였고, Back-propagation 알고리즘을 이용하여 식별자 인식에 적용함으로써 보다 정확하고 신속한 식별자 인식이 가능하도록 하였다.
- 이에 본 논문에서는 잡음에 영향을 덜 받기 위해서 컨테이너의 RGB 값을 이용해서 문자를 검출하였다. RGB 값을 이용하는 방법은 컨테이너가 색이 벗겨지고 충돌에 의해 컨테이너가 손상을 입어도 컨 테이너에는 그런 잡은 보다는 원래 가지고 있던 컨 테이너의 색상이 가장 많이 남는 다는 점을 이용하 게 된다.
- 이 시스템은 기존의 설비 장비만으로 모든 번호판의 판독이 자동으 로 처리될 수 있으며, 신규 컨테이너 증가와 번호판 규격의 변경 시에도 일부 소프트웨어의 변경만으로 기존 장비를 100% 활용할 수 있다는 장점을 가진다. 이에 본 연구에서는 컨테이너 식별자 인식 시스템을 사용하기 위해서 컨테이너의 RGB 색상을 이용하여 문자를 검출 하였다. 보통의 경우는 Gray 레벨 의 영상을 사용하여 문자를 검출하였으나 이 방법은 컨테이너가 오래돼서 컨테이너의 외장이 벗겨지고 충돌에 의해 컨테이너가 손상을 입게 되면 정확한 식별자를 인식 할 수가 없었다.
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