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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 허서원
- 발행연도
- 2018
- 저작권
- 홍익대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수4
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최근 차량용 블랙박스의 급격한 보급과 차세대 지능형 교통 시스템(C-ITS: Cooperative Intelligent Transport Systems)에 대한 연구에 따라 이동 카메라로부터 얻은 영상에서 실시간으로 차량 번호판을 인식하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 카메라가 이동하면서 얻은 영상의 경우 기존의 고정 카메라용 차량 번호판 인식 기법을 사용하면 인식률이 현저히 저하된다.
본 논문을 통하여 개발될 차량용 블랙박스 영상과 같이 이동하는 카메라로부터 얻은 영상을 위한 차량 번호판 인식 시스템의 인식률을 개선하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 차량에 탑재된 카메라의 흔들림이나, 외부 지형 지물과 날씨에 의한 빛의 왜곡 등으로 인해 번호판 내부에 그림자가 드리울 경우 원하는 번호판 정보를 이진화하여 얻지 못하는 문제가 발생한다. 또한 빛의 왜곡, 카메라의 흔들림 등은 번호판 내의 글자에도 영향을 주기 때문에 기존의 신경 회로망 기법을 사용하면 한글의 인식률이 좋지 못하다. 이를 개선하기 위해 그림자 제거 알고리즘과 다단계 신경 회로망 구조 알고리즘을 제안한다.
본 논문을 통하여 개발될 차량용 블랙박스 영상과 같이 이동하는 카메라로부터 얻은 영상을 위한 차량 번호판 인식 시스템의 인식률을 개선하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 차량에 탑재된 카메라의 흔들림이나, 외부 지형 지물과 날씨에 의한 빛의 왜곡 등으로 인해 번호판 내부에 그림자가 드리울 경우 원하는 번호판 정보를 이진화하여 얻지 못하는 문제가 발생한다. 또한 빛의 왜곡, 카메라의 흔들림 등은 번호판 내의 글자에도 영향을 주기 때문에 기존의 신경 회로망 기법을 사용하면 한글의 인식률이 좋지 못하다. 이를 개선하기 위해 그림자 제거 알고리즘과 다단계 신경 회로망 구조 알고리즘을 제안한다.
목차
1. 서론 12. 기존 차량 번호판 인식 시스템 42.1. 차량 검출 과정 52.1.1. 차선 검출 과정 52.1.2. 차량 영역 검출 과정 52.2. 번호판 검출 과정 82.3. 번호판 인식 과정 92.3.1. 번호판 개별 문자 분할 과정 92.3.2. 기존 글자 인식 신경 회로망 구조 103. 제안하는 차량 번호판 인식 시스템 123.1. 다단계 신경 회로망을 이용한 번호판 인식 시스템 123.1.1. 기존 글자 인식 시스템의 문제점 123.1.2. 다단계 신경 회로망 구조 133.2. 번호판 내의 그림자 제거 시스템 193.2.1. 개별 문자 분할 과정의 문제점 193.2.2. 기존의 그림자 제거 알고리즘 203.2.3. 제안하는 그림자 제거 알고리즘 244. 시스템 모의실험 결과 294.1. 모의실험을 위한 환경 구축 294.2. 모의실험 결과 304.2.1. 다단계 신경 회로망 구조 인식률 314.2.2. 그림자 제거 알고리즘 성공률 325. 결론 33참 고 문 헌 35영 문 요 약 38
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