조도 변화에 강인한 번호판 인식 시스템
An Illumination-Robust License Plate Recognition System
- 주제(키워드) License plate , Number plate , 번호판 , STR , Histogram , 히스토그램 , 조도
- 주제(DDC) 621
- 발행기관 아주대학교 IT융합대학원
- 지도교수 구형일
- 발행년도 2025
- 학위수여년월 2025. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 IT융합대학원 IT융합공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000034613
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
본 논문은 다양한 조도 조건에서도 높은 인식 성능을 제공하는 번호판 인식 시스템을 제안한다. 종래 번호판 인식 시스템은 주간과 같은 충분한 조도 조건에서는 높은 인식 정확도를 보였으나, 야간과 같은 저조도 환경에서는 성능이 현저히 저하되는 문제가 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구는 야간 환경에서도 높은 인식 성능을 유지할 수 있는 두 가지 방법을 제안한다. 첫 번째 제안방법은 Histogram Equalization을활용하여입력이미지의밝기를개선하는 시스템이며, 두 번째는 Histogram Specification을 통해 데이터셋의 밝기 분포를 조정하여 다양한 조도 조건에서도 안정적인 인식 성능을 보장하는 시스템이다. 실험 평가는 주간과 야간에 각각 촬영된 119개의 차량 이미지를 사용하여 종래 시스템, 제안 방법1(HELP 방법), 제안 방법2(HSDBA 방법)를 비교하였다. 종래 시스템의 경우, 주간 인식률은 98.32%로 나타났으나 야간 인식률은 86.56%에 불과했다. 제안 방법 1은 이미지의 전반적인 밝기를 개선하여 야간 인식률을 99.16%로 크게 향상시켰으며, 제안 방법 2는 데이터셋의 밝기 분포를 조정함으로써 야간 인식률을 98.32%로 향상시켰다. 또한, 두 제안 방법 모두 주간에서도 기존 시스템과 비교하여 전반적으로 높은 인식 정확도를 유지하였다. 제안된 시스템은 다양한 조도 조건에서도 번호판 인식의 신뢰성을 크게 향상시켰으며, 이를 통해 교통 법규 집행, 차량 추적 시스템, 주차 관리 시스템, 도로 통행료 자동 징수 시스템 등과 같은 다양한 실제 응용 분야에서 활용될 수 있다. 향후 연구에서는 실시간 처리 성능의 최적화와 더불어, 다양한 차량 및 환경 조건을 포함한 데이터셋 확장을 통해 시스템의 일반화 가능성을 더욱 높이는 것을 목표로 한다. 이러한 연구는 번호판 인식 시스템의 신뢰성과 효율성을 향상시켜 교통 관리 및 안전성 강화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
more목차
제 1 장 서론 1
제 2 장 관련 연구 4
2.1 종래 번호판 인식 시스템 4
2.2 영상 명암 분포 조절 방법 7
2.2.1 Histogram 7
2.2.2 Histogram Equalization 8
2.2.3 Histogram Specification 9
제 3 장 제안 방법 10
3.1 종래 번호판 인식 시스템의 한계 10
3.2 제안 방법1: Histogram Equalization을 적용한 인식 전 이미지 처리 방법 14
3.3 제안 방법2: 데이터셋 증강을 통한 인식 데이터셋 재학습 방법 17
제 4 장 실험 및 평가 20
4.1 실험 환경 및 데이터셋 20
4.2 실험 결과 22
4.3 성능 평가 및 분석 23
제 5 장 결론 25
Abstract 30
