신경망을 이용한 실시간 영상 내의 차량 번호판 인식방법에 관한 연구
Study on the Vehicle License Plate Recognition Algorithm In Real-Time Video Using Neural-networks
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초록
일반적으로 차량 번호판의 인식은 영상획득, 번호판영역 검출, 문자인식 등 3단계 과정으로 진행된다. 본 논문에서는 영상획득 단계에서, 여러 장의 연속된 입력영상을 합성하는 방법을 사용하여 영상입력 단계에서 발생되는 잡음을 없애고 선명도를 높였다. 그리고 입력영상에서 문자로 판단되는 부분들의 위치가 국내의 번호판 규격에 명시된 문자들의 상대적 위치와 일치하는 정도를 확인하였고, 위치가 일치한다고 판단되면 그 문자들이 존재하는 부분에 번호판이 존재한다고 판단하여 해당 영역을 번호판 영역으로 검출하였다. 마지막으로 ART2 신경망에 문자의 윤곽선 패턴을 학습하여 번호판 내부의 문자를 인식하도록 하였다. 본 논문의 실험은 건물의 차량출입차단기 앞에 정차한 차량과 주차된 차량의 영상을 사용하였다.
Abstract
In general, recognition of vehicle license plate is conducted three-step process that are the acquisition of images of vehicle license plate, license plate area detection and character recognition. In this paper, at the acquisition of image steps, the synthesis of multiple input images to a series of steps by using the video input to eliminate the noise generated from the raised contrast. Enter the next character in the video portion is determined by the position of the national standards set forth in the license plate matching the relative position of the letters was to determine the extent location, If you believe that a match exists, the characters that they believe there is at the plate by detecting in the area of the zone plate. Finally, the outline of a letter to the ART2 neural network to learn patterns recognizing the characters of the plates were inside. Experiment in this paper is used videos with stopped vehicles in front of the building's and parked vehicles.
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