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영어

There are many difficulties when tracking license plates in a widespread image from a security camera. In this case, making restraints and optimization are the most important things. In this paper, we have studied extraction of multiple car license plates in a widespread image. First of all, we searched relevant area with color. Second, we removed unrelated areas with morphological characteristics. Finally, we can extract license plates irrelevant to the kinds of color, location, amount, background. In the test, we sampled plate pictures from ground and underground parking lot in the daytime to consider the effect of sunlight. Also, we collected plate pictures in the nighttime with camera flash light. We tested 163 samples and the test has a success rate of 97.5 percent.

한국어

방범용 CCTV처럼 광범위한 영상에서 차량의 번호판을 추적하기 위해서는 번호판의 상태나 촬영한 환경 등의 영향을 크게 받는다. 따라서 원하는 결과를 얻기 위해서는 제약사항의 설정 및 최적화가 큰 부분을 차지하게 된다. 본 논문에서는 카메라가 넓은 범위를 촬영하는 환경에서도 사용이 가능하고, 다수 차량에 대해서도 번호판영역의 추출이 가능한 기법에 대한 연구를 진행하였다. 제안하는 추출기법에서는 유사 번호판 영역을 추출하고, 번호판의 구조적 특징을 이용하여 비 번호판 영역을 제거함으로써 최종적으로 번호판영역만을 도출할 수 있도록 한다. 그 결과, 번호판의 종류, 색상, 위치, 수량, 배경과 무관하게 번호판 영역의 추출이 가능하게 된다. 실험에서는 빛의 밝기에 의한 영향을 고려하여 주간에는 지상 및 지하 주차장에서, 야간에는 카메라 플래쉬를 사용하여 샘플을 획득하였다. 무작위로 촬영된 163개의 영상에 대한 테스트를 수행한 결과 97.5%의 추출 정확도를 얻을 수 있었다.