초록 ▼

차량 번호판 인식시스템은 Pattern Recognition, 신경회로망 기술 및 인공지능 기법과 광학장비, 전용 processor 등의 Hardware를 응용하여 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 이동중인 차량의 영상에서 번호판구역을 찾아내고, 번호판 구역의 숫자, 문자 등을 구분한다. 구분된 숫자, 문자는 Multi-layer perceptron 신경회로망 Model을 이용하여 인식한다. 현재 본 시스템의 성능은 Hardware 환경에 따라 다르지만 17.5Mhz CPU, 80ns Main Memory 하에서 인식속도가 3초당

차량 번호판 인식시스템은 Pattern Recognition, 신경회로망 기술 및 인공지능 기법과 광학장비, 전용 processor 등의 Hardware를 응용하여 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 이동중인 차량의 영상에서 번호판구역을 찾아내고, 번호판 구역의 숫자, 문자 등을 구분한다. 구분된 숫자, 문자는 Multi-layer perceptron 신경회로망 Model을 이용하여 인식한다. 현재 본 시스템의 성능은 Hardware 환경에 따라 다르지만 17.5Mhz CPU, 80ns Main Memory 하에서 인식속도가 3초당 1대, 인식율 95% 의 성능을 갖고 있다. 향후 시스템은 인식속도 1초당 2대, 인식율 99.9% 성능을 갖는 시스템으로 발전될 계획이다. 본 시스템은 도난 및 수배차량을 자동 검문 할 수 있는 치안용으로 이용 가능하고, 톨게이트 및 도심진입 차량의 무인요금 징수용으로 활용 가능하며, 또한 주요시설 출입차량 통제 및 관리 시스템으로도 사용될 수 있다.

목차 Contents

• 제 1 장 서론...6
• 1.1 연구 개발의 목적...8
• 1.2 연구 개발의 내용및 범위...10
• 1.3 보고서 구성 및 결론...12
• 제 2 장 국내외 기술현황...13
• 2.1 국내외 기술 현황...15
• 제 3 장 차량번호 인식방법...17
• 3.1 시스템의 개요...19
• 3.2 번호판구역 추출방법...23
• 3.3 번호판 정부추출 및 이치화...29
• 3.4 영역화(Segmentation)...40
• 3.5 인식(Recognition)...47
• 제 4 장 결론...67
• 4.1 시스템의 성능평가...69
• 4.2 향후 개선 방향...71
• 부록 1: 자동차 윤거에 관한 사항...72
• 부록 2: 자동차 번호표 양식에 관한 사항...76
• 부록 3: 부분별 프로그램 예...81
• 참고문헌...86