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자동차 번호판 식별 개선을 위한 데이터드리프트 적용에 대한 연구

원문정보

Study on the Application of data drift to improve car Number Plate Identification

정남주, 이도연, 윤철희, 박상열

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초록

영어

Vehicle tracking is being done using black boxes and closed-circuit televisions (CCTVs). When an investigation is con ducted relying on footage captured on CCTVs and black boxes, Number plates become important clues for identifying cri minals. Research on image technology using artificial intelligence to smoothly recognize license plates is continuously bein g conducted. This paper conducted an academic review of research on number plate recognition and then improved the pla te identification system used in actual investigations using Image Processing and YOLO. In addition, it examined that data drift is effective in improving license plate identification through experiments and results on a method of recognizing licen se plates using preprocessing functions of OpenCV.

한국어

블랙박스와 폐쇄회로(CCTV)를 통한 자동차 추적이 이루어지고 있다. 폐쇄회로(CCTV) 및 블랙박스 등에 촬영된 영상에 의 존하여 수사를 진행되는 시점에서 자동차 번호판은 범인을 특정하는 중요한 단서가 된다. 자동차 번호판을 원활하게 인식하기 위해 인공지능을 활용한 영상 기술 연구는 지속적으로 수행되고 있으며, 본 논문은 자동차 번호판 인식에 대한 연구의 학술적 고찰을 진행한 후 실제 수사에서 사용하는 자동차번호판 식별시스템을 Image Processing와 YOLO를 활용하여 개선하였으며, 추가적으로 OpenCV의 전처리 기능들을 사용하여 자동차 번호판을 인식하는 방식에 대한 실험 및 결과를 통해 데이터드리프트 가 자동차 번호판 식별 개선에 효과적이라는 점을 고찰하였다.

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
1.1 연구개요
1.2 연구배경
2. 전처리를 통한 실험 준비
3. Image Processing과 데이터드리프트 적용 YOLOv4 적용 실험
3.1 Image Processing을 활용한 번호판 감지
3.2 YOLOv4를 활용한 데이터드리프트 적용
3.3 Image Processing과 YOLO Detection 실험결과
4. 결론
참고문헌

저자정보

  • 정남주 Jeong Namju. 경찰대학 치안정책연구소
  • 이도연 Do-Yeon Lee. 경찰대학 치안정책연구소
  • 윤철희 Yoon Cheol Hee. 경찰대학 치안정책연구소
  • 박상열 San Yeol Park. 연세대학 정보대학원

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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