KR101731804B1 - 차량 번호판 인식 장치 및 방법 - Google Patents

차량 번호판 인식 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101731804B1
KR101731804B1 KR1020140193315A KR20140193315A KR101731804B1 KR 101731804 B1 KR101731804 B1 KR 101731804B1 KR 1020140193315 A KR1020140193315 A KR 1020140193315A KR 20140193315 A KR20140193315 A KR 20140193315A KR 101731804 B1 KR101731804 B1 KR 101731804B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
license plate
photographing angle
unit
image
camera
Prior art date
Application number
KR1020140193315A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20160083226A (ko
Inventor
신의섭
임강빈
Original Assignee
순천향대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 순천향대학교 산학협력단 filed Critical 순천향대학교 산학협력단
Priority to KR1020140193315A priority Critical patent/KR101731804B1/ko
Publication of KR20160083226A publication Critical patent/KR20160083226A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101731804B1 publication Critical patent/KR101731804B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/60—Type of objects
    • G06V20/62—Text, e.g. of license plates, overlay texts or captions on TV images
    • G06V20/625—License plates
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/25—Fusion techniques
    • G06F18/254—Fusion techniques of classification results, e.g. of results related to same input data
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/017—Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles
    • G08G1/0175—Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles by photographing vehicles, e.g. when violating traffic rules
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/04—Detecting movement of traffic to be counted or controlled using optical or ultrasonic detectors

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Character Input (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

본 발명은 차량 번호판 인식 장치 및 방법에 관한 것으로서, 차량 번호판을 촬영하여 영상정보를 생성하는 카메라와, 영상정보의 차량 번호판 프레임으로부터 촬영 각도를 계산하고, 차량 번호판 프레임의 위치별 단위 이미지와 미리 저장된 해당 촬영 각도의 샘플 이미지 데이터를 비교하여 문자를 판독하는 영상판독부와, 촬영 각도별 샘플 이미지 데이터 및 해당 문자 텍스트 정보를 매칭시켜 저장하고 있는 데이터베이스를 포함한다. 본 발명에 따르면, 모든 촬영 각도에 대응하여 차량 번호판 인식률을 향상시킬 수 있으므로, 차량 번호판 인식을 필요로 하는 다양한 환경에 용이하게 적용할 수 있다.

Description

차량 번호판 인식 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR RECOGNIZING LICENSE PLATE}
본 발명은 차량 번호판 인식 장치 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 사선으로 촬영된 차량 번호판을 용이하게 인식할 수 있도록 하는 차량 번호판 인식 장치 및 방법에 관한 것이다.
도로상에 설치된 카메라, CCTV 등은 차량의 진행을 방해하지 않아야 하므로 상부 또는 측면에 설치되어 운용되고 있다. 이러한 위치에서 차량 번호판의 촬영이 이루어지면, 촬영 각도에 대응하여 문자 왜곡이 발생하게 된다.
이에, 사선으로 촬영된 차량 번호판을 인식하기 위해 다양한 기법의 문자인식 기술이 제안된 바 있다. 그러나, 촬영 각도가 일정 범위를 벗어날 경우에는 문자 인식률이 급격히 저하하는 문제점이 있다.
이에 이러한 문제를 해결하기 위해, 가우시안(Gaussian) 필터를 이용하여 노이즈를 제거하고, 그 결과에 라플라시안(Laplacian)을 적용하여 경계선을 추출한 후 차량 번호판의 영역을 추정하고, 차량 번호판의 영역에 포함된 각 문자를 구분하여 신경망 문자 인식기를 통해 각 문자를 인식하는 기술이 제안된 바 있다. 그러나, 이 기술 역시 촬영 각도가 커질 경우에 영상 왜곡으로 인해 차량 번호판의 인식률이 크게 저하하는 문제점이 있다.
이에 촬영 각도가 커질 경우에도 차량 번호판 인식률을 향상시킬 수 있는 방안이 필요하다할 것이다.
대한민국 등록특허공보 제10-1182173호(공고일 2012.09.12.)
따라서, 본 발명은 상기한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해 이루어진 것으로서, 본 발명의 목적은 촬영된 영상으로부터 촬영 각도를 추출하여 촬영 각도별 샘플 이미지 데이터와의 비교를 통해 차량 번호판을 용이하게 인식할 수 있도록 하는 차량 번호판 인식 장치 및 방법을 제공하는데 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 차량 번호판 인식 장치는, 차량 번호판을 촬영하여 영상정보를 생성하는 카메라; 상기 영상정보의 차량 번호판 프레임으로부터 촬영 각도를 계산하고, 상기 차량 번호판 프레임의 위치별 단위 이미지와 미리 저장된 해당 촬영 각도의 샘플 이미지 데이터를 비교하여 문자를 판독하는 영상판독부; 및 상기 촬영 각도별 샘플 이미지 데이터 및 해당 문자 텍스트 정보를 매칭시켜 저장하고 있는 데이터베이스를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 촬영 각도별 샘플 이미지 데이터는, 지면에 대한 상기 카메라의 촬영 각도와 차량의 진행방향에 대한 상기 카메라의 촬영 각도를 조합하여 각각 1° ~ 89° 범위 내에서 1° 단위마다 마련하는 것이 바람직하다.
상기 영상판독부는, 상기 영상정보로부터 노이즈 제거를 포함한 필터링을 수행하는 전처리부; 전처리된 영상정보로부터 상기 차량 번호판 프레임을 추출하는 차량 번호판 프레임 추출부; 추출된 차량 번호판 프레임으로부터 상기 촬영 각도를 계산하는 촬영 각도 계산부; 추출된 차량 번호판 프레임 내의 상기 위치별 단위 이미지를 생성하는 단위 이미지 생성부; 및 상기 위치별 단위 이미지와 해당 촬영 각도의 샘플 이미지 데이터를 비교하여 매칭되는 문자를 출력하는 이미지 비교부를 포함한다.
한편, 본 발명의 차량 번호판 인식 방법은, 전처리부에서, 영상정보에 대해 노이즈 제거를 포함한 필터링을 수행하는 단계; 차량 번호판 프레임 추출부에서, 영상정보로부터 차량 번호판 프레임을 추출하는 단계; 촬영 각도 계산부에서, 추출된 차량 번호판 프레임으로부터 촬영 각도를 계산하는 단계; 단위 이미지 생성부에서, 위치별 단위 이미지를 생성하는 단계; 및 이미지 비교부에서, 상기 위치별 단위 이미지와 데이터베이스에 미리 저장된 해당 촬영 각도의 샘플 이미지 데이터를 비교하여 매칭되는 문자들을 조합한 차량 번호를 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 의한 차량 번호판 인식 장치 및 방법에 따르면, 모든 촬영 각도에 대응하여 차량 번호판 인식률을 향상시킬 수 있으므로, 차량 번호판 인식을 필요로 하는 다양한 환경에 용이하게 적용할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 의한 차량 번호판 인식 장치의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 의한 영상판독부의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 의한 차량 번호판 인식 방법의 흐름도이다.
도 4는 지면에 대한 카메라의 촬영 각도를 나타낸 도면이다.
도 5는 차량의 진행방향에 대한 카메라의 촬영 각도를 나타낸 도면이다.
도 6은 차량의 진행방향에 대한 카메라의 촬영 각도에서의 차량 번호판 프레임을 나타낸 도면이다.
이하, 본 발명의 차량 번호판 인식 장치 및 방법에 대하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 차량 번호판 인식 장치의 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 차량 번호판 인식 장치는, 차량 번호판을 촬영하여 영상정보를 생성하는 카메라(1)와, 영상정보의 차량 번호판 프레임으로부터 촬영 각도를 계산하고, 차량 번호판 프레임의 위치별 단위 이미지와 미리 저장된 해당 촬영 각도의 샘플 이미지 데이터를 비교하여 문자를 판독하는 영상판독부(2)와, 촬영 각도별 샘플 이미지 데이터 및 해당 문자 텍스트 정보를 매칭시켜 저장하고 있는 데이터베이스(DB)(3)를 포함한다.
여기서, 데이터베이스(3)에는 차량 번호판의 종류에 따라 각도, 글자, 숫자, 문자 위치에 대응하는 촬영 각도별 샘플 이미지 데이터가 저장되며, 촬영 각도별 샘플 이미지 데이터는 지면에 대한 카메라(1)의 촬영 각도와 차량의 진행방향에 대한 카메라(1)의 촬영 각도를 조합하여 각각 1° ~ 89° 범위 내에서 1° 단위마다 마련되어 있다. 또한, 데이터베이스(3)에는 촬영 각도별 샘플 이미지 데이터의 특징 정보를 저장하고 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 의한 영상판독부의 구성도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 영상판독부(2)는, 영상정보로부터 노이즈 제거 등의 필터링을 수행하는 전처리부(21)와, 전처리된 영상정보로부터 차량 번호판 프레임을 추출하는 차량 번호판 프레임 추출부(22)와, 추출된 차량 번호판 프레임으로부터 촬영 각도를 계산하는 촬영 각도 계산부(23)와, 추출된 차량 번호판 프레임 내의 위치별 단위 이미지를 생성하는 단위 이미지 생성부(24)와, 위치별 단위 이미지와 데이터베이스(3)에 미리 저장된 해당 촬영 각도의 샘플 이미지 데이터를 비교하여 매칭되는 문자를 출력하는 이미지 비교부(25)를 포함한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 차량 번호판 인식 방법의 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 카메라(1)에서 차량의 전면 혹은 후면의 번호판을 촬영하여 영상정보를 생성하면, 전처리부(21)에서는 노이즈 제거 등 필터링을 수행한다(S1).
전처리가 완료되면, 차량 번호판 프레임 추출부(22)에서는 차량의 전체 영상으로부터 차량 번호판 프레임을 추출한다(S2).
이어서, 촬영 각도 계산부(23)에서는 추출된 차량 번호판 프레임으로부터 촬영 각도를 계산한다(S3). 이 때, 촬영 각도는 지면에 대한 카메라(1)의 촬영 각도와 차량의 진행방향에 대한 카메라(1)의 촬영 각도를 추출한다.
한편, 차량 번호판 프레임은 미리 정해진 규격을 가지고 있으며, 해당 규격에 대응하여 규정된 문자/숫자의 위치가 정해져 있다. 또한, 해당 위치가 정해진 문자/숫자는 문자 세트 및 폰트가 제한되어 있다.
이러한 프레임 규격 및 제한된 문자 세트 및 폰트의 위치를 이용하여, 단위 이미지 생성부(24)에서는 위치별 단위 이미지를 생성한다(S4).
위치별 단위 이미지가 생성되면, 이미지 비교부(25)에서는 위치별 단위 이미지와 데이터베이스(3)에 미리 저장된 해당 촬영 각도의 샘플 이미지 데이터를 비교한다(S5).
이어서, 이미지 비교부(25)에서는 비교 결과로서 매칭되는 문자들을 조합하여 차량 번호를 출력한다(S6).
[실시예]
본 발명은 촬영된 차량 번호판이 가지는 정형화된 정보, 즉 차량 번호판은 사각 프레임의 형상을 하고 있으며, 대부분 숫자로 구성되며, 제한된 문자 세트와 제한된 폰트, 문자/숫자가 일정한 위치에 존재한다는 정보를 활용하여 촬영된 이미지로부터 각도를 추출하고 촬영 각도별 샘플 이미지 데이터와의 비교를 통해 차량 번호판을 용이하게 인식할 수 있도록 한다.
이에 본 발명에서는, 카메라(1)에서 촬영된 영상정보에서 차량 번호판 이미지를 추출하는 과정, 추출된 차량 번호판 이미지에서 노이즈를 제거하거나 크기를 조절하는 등 차량 번호판 이미지를 비교하기 위한 전처리를 수행하는 과정, 추출된 차량 번호판 이미지에서 지면에 대한 카메라(1)의 촬영 각도와 차량의 진행방향에 대한 카메라(1)의 촬영 각도를 추출하는 과정, 차량 번호판의 위치에 대응하여 위치별 단위 이미지를 추출하는 과정, 위치별 단위 이미지와 해당 촬영 각도의 샘플 이미지 데이터를 비교하여 문자/숫자를 추출하는 과정을 포함한다.
한편, 데이터베이스(3)는 차량 번호판에서 사용하는 문자/숫자를 촬영 각도별 샘플 이미지 데이터를 지면에 대한 카메라(1)의 촬영 각도와 차량의 진행방향에 대한 카메라(1)의 촬영 각도의 조합으로 이루어진 세트를 미리 준비하여 카메라(1)에서 촬영한 차량 번호판의 단위 이미지와 비교한다.
도 4 내지 도 6은 차량과 카메라와의 각도가 형성되는 예시도이다.
도 4 내지 도 6을 참조하면, 대부분의 카메라(1)는 커다란 화각을 얻기 위하여 상당한 높이에 설치되기 때문에 본 발명에서 얻고자 하는 차량 번호판은 지면에 대한 카메라(1)의 촬영 각도를 이루게 된다. 이를 α라 예시한다. 또한 차량의 진행방향에 대한 카메라(1)의 촬영 각도는 다양한 각도를 이루게 된다. 이를 β로 예시한다.
각도 α는 차량과 카메라(1)와의 거리인 d와 카메라(1)의 높이(h)로부터 다음 (식1)을 얻을 수 있다. (식1)로부터 얻을 수 있는 각도의 범위는 0° ~ 90° 이다.
α = arctan (h/d) --- (식1)
그리고, 차량이 카메라(1)의 정면에서만 촬영되지 않으므로 차량과 카메라(1)와는 도 5와 같은 각도(β)를 이루게 된다. 이에 차량 번호판은 도 6과 같은 마름모 꼴의 형상을 갖게 된다. 이 때, 수평선과 이루는 각도가 β가 되며 수평선에서 시계방향으로 회전된 각도를 +β 시계 반대방향으로 회전된 각도를 -β로 표기하고, 각 각도는 0° ~ 90° 범위내에서 변화한다.
한편, 보다 빠르고 정확한 문자인식을 위해, 문자인식 이전에 수행되는 과정으로서 이진화, 영상향상, 기울어진 문자 교정 등을 수행한다.
이진화는 컬러 혹은 흑백 영상을 단순한 0과 1로만 표현하는 흑백 영상으로 변환하는 과정이다. 화소의 밝기 분포 히스토그램에서 전경과 배경에는 큰 피크가 존재하는데, 이 두 피크 사이의 중간값을 임계값으로 하여 (식2)와 같은 이진화를 수행한다.
B(x, y) = 0 if G(x, y) ＜ 임계값
B(x, y) = 1 if G(x, y) ≥ 임계값 ---- (식2)
G: 카메라 입력 화소, B: 이진 변환된 화소
영상향상(image enhancement) 기법은 영상을 효율적으로 처리하기 위해 선택한 특징을 강조하거나 억제하는데 사용하는 기법이다. 영상향상 기법은 매스크(mask)를 사용하는 공간영역(spacial domain) 방법과 푸리에(fourier) 변환이나 히스토그램 수정 등을 이용하는 주파수 영역 방법이 있다.
(식3)과 같은 Laplacian 여과 연산자는 저해상도 명도 영상에서 문자나 문자 영역의 패턴을 향상시키는데 사용되고, 또한 고주파 잡영을 제거하는 효과가 있다.
(∇2f)(x,y)=[f(x+1,y) + f(x-1, y) + f(x, y+1) + f(x, y-1)]-4f(x,y) --- (식3)
촬영된 차량 번호판은 수직 상태임을 가정하고 있으나, 여러 가지 원인에 의해 기울어질 수 있다. 이에 문자의 기울어짐이 발생하게 되는데, 문자의 기울어짐은 그 정도가 적은 경우에도 문자 인식 시스템의 성능을 급격히 저하시킨다. 특히 문자의 구조분석 방법 중에서 문자가 기본적으로 사각형의 영역으로 구성되었다는데 근거를 두고 처리하는 투영윤곽(projection profile) 분석 방법이나 길이 평활화(run length smoothing) 방법 등은 기울어진 문자에는 적용할 수 없다. 따라서 문자의 기울어짐을 교정하는 것은 문자의 구조분석 과정 이전에 반드시 수행하여야 한다.
문자의 기울어짐 정도를 측정하기 위해 가장 일반적으로 사용하는 방법은 허프(Hough) 변환을 이용하는 것이다. Hough 변환이란 기본적으로 임의의 각도에 위치한 선분과 그 선분의 기울어진 각도를 알아내는 방법으로 영상공간(x,y)를 매개변수 공간(ρ,θ)의 곡선으로 대응시키는 (식4)와 같은 변환으로 이루어진다.
ρ = x cosθ = y sinθ --- (식4)
이와 같은 변환에서 (ρ,θ)에 따라 그 교차의 수를 누적하는 배열(T, R)이 필요한데 일반적으로 T= -90 ~ +90, R = ((문자의 폭)2+ (문자의 길이)2)의 값으로 수행하며, 누적한 배열에서 가장 큰 ρ 값을 갖는 θ가 원래 영상에서의 선분에 해당된다.
문자의 구조분석은 신문, 논문, 잡지 등과 같은 일반적인 문자나 각종 영수증, 수표 등과 같은 특정한 형식을 갖는 문자에서 사전 지식을 사용하여 문자 영상으로부터 문자의 기하학적인 구조를 추출하는 것으로, 문자를 단위 블록의 집합으로 분할한 후, 각 블록의 특성을 조사하여 문자를 분리하고자 하는 영역으로 분리하는 것이다.
차량 번호판의 문자를 인식하기 위한 문자구조 분석의 경우, 우리나라에서 사용하는 몇 가지의 차량 번호판의 단순성을 이용하는 것이므로 복잡한 기법을 사용할 필요는 없으나, 외국의 차량 번호판을 사용하는 경우도 있으므로 기본적인 알고리즘은 포함하여야 한다. 문자구조분석 방법은 연결요소 분석방법, 인접선분 밀도 분석방법, 런길이 평활화방법(run length smoothing), 투영윤곽 분석방법 등이 있다.
한편, 이미지 비교부(25)에서 전처리 및 필터링이 완료된 영상 데이터와 촬영 각도별 샘플 이미지 데이터를 비교하는 과정에 대해 설명한다.
글자는 다양한 형태의 정보를 포함하고 있다. 따라서 수집된 영상에서의 정보의 분포를 알 수 있다면 영상에서의 글자 인식이 가능하다. 정보란 여러 개의 객체들로부터 한 객체를 구별할 수 있는 상태에 관한 지식으로서 상태에 관한 불확실성을 감소시키는 것이며 엔트로피는 무질서의 정도를 나타내는 척도로서 원래는 열 역학적 엔트로피와는 다른 관점에서 연구가 시작되었으나 수학적인 표현은 서로 일치하며 상호 밀접한 관계를 갖고 있다.
본 발명에서는 샤논(shannon)의 정보이론(information theory)에 기술한 정보량과 엔트로피를 이용하여 영상에 포함된 정보를 확정하는 방법을 사용한다. 즉, 지면에 대한 카메라(1)의 촬영 각도(α)와 차량의 진행방향에 대한 카메라(1)의 촬영 각도(β)의 조합에 따라 미리 숫자와 글자에 대한 엔트로피를 데이터베이스(3)에 저장하고, 영상으로부터 추출된 숫자와 글자의 엔트로피를 계산하여 서로 비교하여 글자를 인식한다.
엔트로피를 계산하는 방법은 다음과 같다.
n개의 사건으로 구성된 확률분포가 아래와 같이 존재할 때,
Pi >= 0 (i = 1, 2, ... , n), ∑Pi = 1
정보량 I와 엔트로피 H는 다음과 같다
I = -∑ log₂Pi
H = -∑Pi log₂Pi
문자 영상 전체에 대한 정보량과 엔트로피는 다음과 같다.
I = ∑∑ I[i, j] (i, j는 픽셀정보)
H = ∑∑ H[i, j] (i, j는 픽셀정보)
이 때, 영상 데이터와 촬영 각도별 샘플 이미지 데이터간의 매칭이 이루어지면, 데이터베이스(3)에 저장된 해당 문자 텍스트 정보를 결과물로서 출력한다.
만약, 영상 데이터와 촬영 각도별 샘플 이미지 데이터간의 매칭이 이루어지지 않으면, 이웃하는 각도에 대한 촬영 각도별 샘플 이미지 데이터를 추출하여 비교하는 과정을 반복하게 된다.
이상에서 몇 가지 실시 예를 들어 본 발명을 더욱 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 반드시 이러한 실시예로 국한되는 것이 아니고 본 발명의 기술사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형 실시될 수 있다.
1 : 카메라 2 : 영상판독부
21 : 전처리부 22 : 차량 번호판 프레임 추출부
23 : 촬영 각도 계산부 24 : 단위 이미지 생성부
25 : 이미지 비교부 3 : 데이터베이스

Claims (4)

  1. 차량 번호판을 촬영하여 영상정보를 생성하는 카메라;
    상기 영상정보의 차량 번호판 프레임으로부터 촬영 각도를 계산하고, 상기 차량 번호판 프레임의 위치별 단위 이미지와 미리 저장된 해당 촬영 각도의 샘플 이미지 데이터를 비교하여 문자를 판독하는 영상판독부; 그리고
    상기 촬영 각도별 샘플 이미지 데이터 및 해당 문자 텍스트 정보를 매칭시켜 저장하고 있는 데이터베이스
    를 포함하고,
    상기 영상판독부는,
    상기 영상정보로부터 노이즈 제거를 포함한 필터링을 수행하는 전처리부;
    전처리된 영상정보로부터 상기 차량 번호판 프레임을 추출하는 차량 번호판 프레임 추출부;
    추출된 차량 번호판 프레임으로부터 촬영 각도를 계산하여, 지면에 대한 카메라의 촬영각도와 차량의 진행방향에 대한 카메라의 촬영 각도를 추출하는 촬영 각도 계산부;
    차량 번호판 프레임의 규격 및 제한된 문자 세트 및 폰트의 위치를 이용하여, 추출된 상기 차량 번호판 프레임 내의 상기 위치별 단위 이미지를 생성하는 단위 이미지 생성부; 그리고
    상기 위치별 단위 이미지와 상기 데이터베이스에 저장되어 있는 해당 촬영 각도의 샘플 이미지 데이터를 비교하여 매칭되는 문자들을 조합해 차량 번호를 출력하는 이미지 비교부
    를 포함하고,
    상기 이미지 비교부는 지면에 대한 카메라의 상기 촬영 각도와 차량의 진행방향에 대한 카메라의 상기 촬영 각도의 조합에 따라 미리 숫자와 글자에 대한 엔트로피를 상기 데이터베이스에 저장하고, 영상정보로부터 추출된 숫자와 글자의 엔트로피를 계산하여 서로 비교하여 글자를 인식하는
    차량 번호판 인식 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 촬영 각도별 샘플 이미지 데이터는, 지면에 대한 상기 카메라의 촬영 각도와 차량의 진행방향에 대한 상기 카메라의 촬영 각도를 조합하여 각각 1° ~ 89° 범위 내에서 1° 단위마다 마련한 차량 번호판 인식 장치.
  3. 삭제
  4. 전처리부에서, 영상정보에 대해 노이즈 제거를 포함한 필터링을 수행하는 단계;
    차량 번호판 프레임 추출부에서, 영상정보로부터 차량 번호판 프레임을 추출하는 단계;
    촬영 각도 계산부에서, 추출된 차량 번호판 프레임으로부터 촬영 각도를 계산하여, 지면에 대한 카메라의 촬영각도와 차량의 진행방향에 대한 카메라의 촬영 각도를 추출하는 단계;
    단위 이미지 생성부에서, 차량 번호판 프레임의 규격 및 제한된 문자 세트 및 폰트의 위치를 이용하여, 추출된 상기 차량 번호판 프레임 내의 위치별 단위 이미지를 생성하는 단계; 그리고
    이미지 비교부에서, 지면에 대한 카메라의 상기 촬영 각도와 차량의 진행방향에 대한 카메라의 상기 촬영 각도의 조합에 따라 미리 숫자와 글자에 대한 엔트로피를 데이터베이스에 저장하고, 영상정보로부터 추출된 숫자와 글자의 엔트로피를 계산하여 서로 비교하여 글자를 인식하여, 상기 위치별 단위 이미지와 데이터베이스에 미리 저장된 해당 촬영 각도의 샘플 이미지 데이터를 비교하여 매칭되는 문자들을 조합한 차량 번호를 출력하는 단계를 포함하는 차량 번호판 인식 방법.
KR1020140193315A 2014-12-30 2014-12-30 차량 번호판 인식 장치 및 방법 KR101731804B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140193315A KR101731804B1 (ko) 2014-12-30 2014-12-30 차량 번호판 인식 장치 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140193315A KR101731804B1 (ko) 2014-12-30 2014-12-30 차량 번호판 인식 장치 및 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20160083226A KR20160083226A (ko) 2016-07-12
KR101731804B1 true KR101731804B1 (ko) 2017-05-04

Family

ID=56504798

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020140193315A KR101731804B1 (ko) 2014-12-30 2014-12-30 차량 번호판 인식 장치 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101731804B1 (ko)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101800591B1 (ko) 2017-10-30 2017-11-24 김용오 3차원 카메라를 이용한 차량 번호 인식 시스템
KR20230086368A (ko) 2021-12-08 2023-06-15 엔에이치엔클라우드 주식회사 객체 인식 기반의 문자 탐지 방법 및 그 시스템

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101888959B1 (ko) * 2018-05-14 2018-08-16 이형각 다차선에서의 차량 번호판 인식 방법 및 시스템
KR102537295B1 (ko) * 2021-02-01 2023-05-26 한국로봇융합연구원 적재된 객체 인식 장치 및 객체 인식 방법
KR102339686B1 (ko) 2021-05-12 2021-12-16 주식회사 실리콘큐브 차량번호 인식을 위한 번호판 이미지 처리 장치 및 이를 이용한 번호판 이미지 보정 방법
KR102480582B1 (ko) * 2021-12-15 2022-12-23 주식회사 펜타게이트 번호인식 학습용 가상번호판 생성시스템 및 이를 이용한 번호인식 학습용 가상번호판 생성방법

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009237669A (ja) * 2008-03-26 2009-10-15 Ayonix Inc 顔認識装置
JP2013251005A (ja) * 2013-09-03 2013-12-12 Tateyama System Laboratory Ltd 画像補正方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101182173B1 (ko) 2012-02-07 2012-09-12 김진호 차량 번호판 인식 방법 및 시스템

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009237669A (ja) * 2008-03-26 2009-10-15 Ayonix Inc 顔認識装置
JP2013251005A (ja) * 2013-09-03 2013-12-12 Tateyama System Laboratory Ltd 画像補正方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101800591B1 (ko) 2017-10-30 2017-11-24 김용오 3차원 카메라를 이용한 차량 번호 인식 시스템
KR20230086368A (ko) 2021-12-08 2023-06-15 엔에이치엔클라우드 주식회사 객체 인식 기반의 문자 탐지 방법 및 그 시스템

Also Published As

Publication number Publication date
KR20160083226A (ko) 2016-07-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101731804B1 (ko) 차량 번호판 인식 장치 및 방법
CN110414507B (zh) 车牌识别方法、装置、计算机设备和存储介质
US8611662B2 (en) Text detection using multi-layer connected components with histograms
US9904848B1 (en) Character count determination for a digital image
US8559748B2 (en) Edge detection
JP2020525947A (ja) 操作された画像の検出
US20080226171A1 (en) Correcting device and method for perspective transformed document images
US9349237B2 (en) Method of authenticating a printed document
KR20110057536A (ko) 문자인식장치 및 그 제어방법
CN109492642B (zh) 车牌识别方法、装置、计算机设备及存储介质
KR101182173B1 (ko) 차량 번호판 인식 방법 및 시스템
BR102012033723A2 (pt) Método para restauração de imagens de código de barras desfocados
US11126824B2 (en) Face image quality evaluating method and apparatus and computer readable storage medium using the same
US20150178573A1 (en) Ground plane detection
CN110378351B (zh) 印章鉴别方法及装置
CN108961262B (zh) 一种复杂场景下的条码定位方法
Kanter Color Crack: Identifying Cracks in Glass
Arulmozhi et al. Image refinement using skew angle detection and correction for Indian license plates
CN104318216B (zh) 视频监控中跨盲区行人目标的识别匹配方法
CN108021913A (zh) 证件照片信息识别方法及装置
CN105608689A (zh) 一种全景拼接消除图像特征误匹配方法及装置
US20150112853A1 (en) Online loan application using image capture at a client device
CN112991159B (zh) 人脸光照质量评估方法、系统、服务器与计算机可读介质
US9569681B2 (en) Methods and systems for efficient image cropping and analysis
KR101904480B1 (ko) 카메라의 왜곡을 고려한 물체 인식 시스템 및 방법

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant