[논문 리뷰] Novel and Automatic Parking Inventory System Based on Pattern Recognition and Directional Chain Code

Reza Azad, Majid Nazari|arXiv (Cornell University)|2014. 07. 23.

Vehicle License Plate Recognition참고 문헌 24인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 실시간 차량 번호판 검출 및 문자 인식을 위한 패턴 인식과 방향성 연쇄 코드를 사용한 자동 주차 차량 등록 시스템을 제시한다. 이 시스템은 페르시아어 번호판에서 100% 정확도로 번호판 위치를 파악하고, 99%의 인식 정확도를 달성하여 자동 차량 추적, 통행료 계산 및 장벽 제어를 가능하게 한다.

ABSTRACT

The objective of this paper is to design an efficient vehicle license plate recognition System and to implement it for automatic parking inventory system. The system detects the vehicle first and then captures the image of the front view of the vehicle. Vehicle license plate is localized and characters are segmented. For finding the place of plate, a novel and real time method is expressed. A new and robust technique based on directional chain code is used for character recognition. The resulting vehicle number is then compared with the available database of all the vehicles so as to come up with information about the vehicle type and to charge entrance cost accordingly. The system is then allowed to open parking barrier for the vehicle and generate entrance cost receipt. The vehicle information (such as entrance time, date, and cost amount) is also stored in the database to maintain the record. The hardware and software integrated system is implemented and a working prototype model is developed. Under the available database, the average accuracy of locating vehicle license plate obtained 100%. Using 70% samples of character for training, we tested our scheme on whole samples and obtained 100% correct recognition rate. Further we tested our character recognition stage on Persian vehicle data set and we achieved 99% correct recognition.

연구 동기 및 목표

• 번호판 인식을 활용한 효율적이고 자동화된 주차 차량 등록 시스템을 개발하기 위해.
• 주차 환경에서 실시간으로 정확하게 번호판을 검출하고 인식하는 데 도전하는 문제를 해결하기 위해.
• 차량 식별을 자동 장벽 제어 및 비용 계산과 통합하기 위해.
• 특히 라틴 알파벳 외의 문자 체계인 페르시아어와 같은 비라틴 스크립트에 대해서도 번호판 위치 파악 및 문자 인식의 높은 정확도를 확보하기 위해.
• 차량 데이터(입차 시간, 비용 등)를 저장하고 데이터베이스 기반 운영을 지원하는 기능을 갖춘 기능성 프로토타입을 구현하기 위해.

제안 방법

• 차량을 실시간으로 검출하고 정면 이미지를 캡처하는 방법을 사용한다.
• 캡처된 차량 이미지 내에서 번호판을 국소화하기 위한 신규 기법을 적용한다.
• 문자 인식을 위한 강력한 특징 추출 방법으로 방향성 연쇄 코드를 활용한다.
• 국소화된 번호판 영역에서 개별 문자를 분할한다.
• 사전에 존재하는 데이터베이스와 비교하여 인식된 차량 번호를 기반으로 차량 유형과 입차 비용을 결정한다.
• 주차 장벽 제어 및 디지털 영수증 생성을 위한 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소를 통합한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 주차 차량 등록 시스템에서 번호판 검출 및 인식을 실시간으로 자동화할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 비라틴 스크립트, 특히 페르시아어 번호판의 문자 인식에 있어 방향성 연쇄 코드의 효과는 어떠한가?
• RQ3 실생활 조건에서 번호판 국소화 및 문자 인식 양측 모두에서 높은 정확도를 달성할 수 있는가?
• RQ4 복잡한 문자 형태와 스크립트를 가진 페르시아어 번호판에서 시스템의 성능은 얼마나 우수한가?
• RQ5 주차 장벽 제어 및 데이터 로깅을 포함한 완전한 주차 관리 워크플로우에 안정적으로 통합될 수 있는가?

주요 결과

• 시험용 데이터베이스 조건 하에서 번호판 국소화 정확도가 100%를 달성했다.
• 학습용으로 70%의 문자 샘플을 사용한 결과, 전체 테스트 세트에서 100%의 정확한 인식 성능을 보였다.
• 전용 페르시아어 번호판 데이터셋에서 문자 인식 정확도가 99%에 도달했다.
• 차량 식별 기능이 자동 장벽 제어 및 영수증 생성과 성공적으로 통합되었다.
• 기능성 프로토타입이 개발되고 검증되었으며, 실시간 성능과 데이터 로깅 기능을 입증했다.
• 복잡하거나 표준 외의 문자 집합이 존재하는 경우에도 방향성 연쇄 코드 방법이 강력하고 효과적인 것으로 입증되었다.