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자료유형
학술저널
저자정보
김재정 (가천대학교) 김창복 (가천대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제19권 제4호(JKIIT, Vol.19, No.4)
발행연도
2021.4
수록면
1 - 9 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2021.19.4.1

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최근 지능형 교통 시스템의 발전에 따라 자동차 번호판 인식에 대한 연구가 관심을 끌고 있다. 국내 자동차 번호판 인식은 영상의 질과 한글 문제로 오 인식이 자주 발생한다. 본 연구는 YOLO(You Only Look Once)와 CNN(Convolution Neural Network)을 이용하여 환경 변화에 강인한 실시간 자동차 번호판 인식 시스템을 구현하였다. YOLO는 특정 번호판 영역만 추출하는 경우에 사용하였으며, CNN은 번호판을 인식하는 데 사용하였다. 번호판 인식은 실제 번호판 도면에서 숫자 및 문자를 추출하였고, 환경에 강인하도록 변형하고 증식하여 CNN으로 학습하였다. 또한, 오 인식이 많은 한글 인식을 위해 침식과 평균 영역을 이용한 분리된 자음과 모음 영역 검출, 한글 음절이 없는 경우 음절 영역 추출 등 3가지 알고리즘을 사용하였다. 최종적으로 제안 번호판 인식 시스템과 기존 OCR 알고리즘을 비교하였다. 실험 결과로서 easy OCR은 62.5%의 정확도를 가지며, 침식만을 이용한 알고리즘은 82.5%, 그리고 제안 알고리즘은 97.5%의 정확도를 획득했다.
#you only look once #license plate #object detection #optical character recognition #convolution neural network

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 번호판 검출 및 문자 인식
Ⅲ. 번호판 인식 시스템
Ⅳ. 실험 및 비교 검토
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
이승주 / 2020 / 가상 데이터를 활용한 번호판 문자 인식 및 차종 인식 시스템 제안 / 방송공학회 논문지 25(5):776~788 dbpia 정윤주 / 2017 / 딥 컨볼루션 신경망을 이용한 자동차번호판 영역 검출 시스템 / 멀티미디어학회논문지 20(8):1166~1174 dbpia S. Kumari / 2017 / Automatic License Plate Recognition Using OpenCV and Neural Network / International Journal of Computer Science Trends and Technology 5(3):114~118 google schola 당순정 / 2019 / YOLOv2 기반의 영상워핑을 이용한 강인한 오토바이 번호판 검출 및 인식 / 방송공학회 논문지 24(5):713~725 dbpia S. Usmankhujaev / 2019 / Korean license plate recognition system using combinedneural networks / International Symposium on Distributed Computing and Artificial Intelligence :10~17 google schola

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