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딥러닝 기법을 이용한 웹 카메라 입력 자동차 번호판 인식
Recognition of License Plate Number for Web Camera Input using Deep Learning Technique

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  • 발행기관
    국제차세대융합기술학회 바로가기
  • 간행물
    차세대융합기술학회논문지 KCI 등재후보 바로가기
  • 통권
    제4권 6호 (2020.12)바로가기
  • 페이지
    pp.565-572
  • 저자
    유영중, 문상호, 심상진, 박성호
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A387021

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원문정보

초록

영어
The technology of recognizing numbers and letters from license plates has already been commercialized and is conveniently used in many parts of our lives. In general, license plate recognition is handled in two stages. These are the steps for extracting license plates from a given image, and recognizing letters and numbers from extracted license plates. The first step before the use of deep learning techniques was mainly dependent on image processing, but now they mainly use deep learning techniques such as Faster R-CNN and YOLO. The second stage of character and number recognition was mainly used by KNN or template matching techniques. In this paper, car license plates are extracted from images using Faster R-CNN, and CNN is used as a way to recognize letters and numbers from extracted car license plates. Experiments have shown that the number and characters of the license plate can be recognized with an accuracy of about 98%.
한국어
자동차 번호판으로부터 숫자와 문자를 인식하는 기술은 이미 상용화되어 우리 생활의 많은 부분에서 편 리하게 사용되고 있다. 일반적으로 자동차 번호판 인식은 2단계로 처리된다. 주어진 영상으로부터 자동차 번호판 을 추출하는 단계와, 추출된 번호판으로부터 문자와 숫자를 인식하는 단계가 그것이다. 딥러닝 기법이 사용되기 전 첫 번째 단계는 주로 영상처리에 의존했었지만 현재는 Faster R-CNN이나 YOLO와 같은 딥러닝 기법을 주로 사용한다. 문자 및 숫자를 인식하는 두 번째 단계는 KNN 또는 템플릿 매칭 기법이 주로 사용되었다. 본 논문에 서는 Faster R-CNN을 사용하여 영상으로부터 자동차 번호판을 추출하고, 추출된 자동차 번호판으로부터 문자 및 숫자를 인식하기 위한 방법으로 기존의 영상처리 기법이 아닌 CNN 기법을 사용한다. 실험결과 약 98%의 정 확도로 자동차 번호판의 숫자 및 문자를 인식할 수 있음을 확인하였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 번호판 검출
Ⅲ. 번호판 숫자 및 문자 인식
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES

키워드

자동차 번호판 딥러닝 CNN YOLO Faster R-CNN License Plate Deep Learning CNN YOLO Faster R-CNN

저자

  • 유영중 [ Young-Jung Yu | 부산외국어대학교 컴퓨터소프트웨어학부 교수 ]
  • 문상호 [ Sang-Ho Moon | 부산외국어대학교 컴퓨터소프트웨어학부 교수 ]
  • 심상진 [ Sang-Jin Sim | 메쉬플레이 대표이사 ]
  • 박성호 [ Seong-Ho Park | 부산대학교 정보화본부 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제차세대융합기술학회 [International Next-generation Convergence technology Association]
  • 설립연도
    2017
  • 분야
    복합학>기술정책
  • 소개
    Ever since next generation convergence technology became one of the most important industries in the nation, computing professionals have encountered a growing number of challenges. Along with scholars and colleagues in related fields, they have gathered in avariety of forums and meetings over the last few decades to share their knowledge, experiences and the outcome of their research. These exchanges have led to the founding of the International Next-generation Convergence technology (INCA) on December 1, 2015. INCA was registered as an incorporated association under the Ministry of Information and Communications. The main purpose of the organization is to improve our society by achieving the highest capability possible in next generation convergence technology.

간행물

  • 간행물명
    차세대융합기술학회논문지 [The Journal of Next-generation Convergence Technology Association]
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2508-8270
  • 수록기간
    2017~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 506 DDC 606

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