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An effective license plate recognition system using deep learning technology

딥러닝 기술을 활용한 효과적인 차량 번호판 인식 시스템

  • Jang, Sung-su (Dept of Computer Science and Engineering, Konkuk University) ;
  • Jeong, Hyeok-june (Dept of Computer Science and Engineering, Konkuk University) ;
  • Eun, Ae-cheoun (Dept of Computer Science and Engineering, Konkuk University) ;
  • Ha, Young-guk (Dept of Computer Science and Engineering, Konkuk University)
  • 장성수 (건국대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 정혁준 (건국대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 은애천 (건국대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 하영국 (건국대학교 컴퓨터공학과)
  • Published : 2018.10.31

Abstract

최근의 차량 주차관리 시설, 출입통제가 필요한 장소 그리고 도로 방범카메라를 통한 단속 등 다양한 곳에서 차량 번호판 자동 인식 기술들이 활용되고 있다. 하지만 현재 사용되고 있는 LPR(License Plate Recognition) 시스템에는 많은 장비와 비용이 들어간다는 큰 단점이 존재한다. 본 논문에서는 하나의 컴퓨터와 최소의 카메라를 가지고 할 수 있는 기계학습을 통한 영상처리를 제안하려 한다. 먼저 딥러닝 프레임워크 중 하나인 YOLO(You Only Look Once) [4]를 활용하여 자동차의 번호판 부분의 영역을 검출하고 Grayscale를 통해 햇빛 또는 조명 등의 영향을 감소시켜 번호판의 특징을 보존시킨다. 전처리 작업이 끝난 후 번호판에서 숫자를 인식 하는 부분에서는 k-NN(k-Nearest Neighbor) 알고리즘을 사용하였으며 한글 문자 인식부분은 Template Matching을 이용하였다. 제안한 알고리즘을 사용하여 기존 LPR 시스템에서 획득한 차량이미지를 대상으로 시뮬레이션 한 결과 좋은 결과를 얻을 수 있어 향후 연구 방향의 시스템 확장성의 가능성을 발견할 수 있었다.

Keywords