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드론 영상 기반 딥러닝 알고리즘을 이용한 불법 주정차 번호 인식 기술
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2020
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Korean
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KCI등재
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학술저널
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20-31(12쪽)
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최근 도시개발에 따른 불법 주정차 문제는 화재나 응급환자 발생시 교통 흐름을 방해하여 막대한 인명 및 재산피해를 가져오고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 개선하기 위해 드론 영상 기반의 딥러닝 알고리즘을 이용하여 불법 주정차 번호를 인식하는 연구를 수행하였다. 먼저 50,232개의 차량 번호 학습자료를 구축하였으며 Single Shot Multi-Detector 알고리즘을 이용하여 차량 및 번호판 영역을 식별하였다. 또한 데이터 확장 알고리즘을 이용하여 경사지거나 비틀어진 번호판을 정형화시켰으며, 최종적으로 앵커박스 생성 및 딥러닝 기반의 차량번호 인식기술을 개발하였다. 본 연구에서는 불법 주정차 단속 업무를 효과적으로 지원하기 위해 Visual Studio 2017 환경에서 C++와 C# 언어를 이용하여 차량번호를 자동으로 인식할 수 있는 프로그램도 개발하였으며, 자체 테스트한 차량번호 인식 정확도는 99.4%로 매우 높게 나타났다. 불법 주정차 번호 인식을 위해 전주시 6개 노선을 선정하였으며 드론을 통해 해상도별 영상자료를 구축하였다. 딥러닝 알고리즘을 이용하여 차량 인식 정확도를 평가한 결과 불법 주정차된 64대의 차량 중 62대를 인식하여 96.9%의 높은 인식률을 확보할 수 있었다. 다만 전체 훈련자료 중 약 1.6%로 상대적으로 훈련자료가 부족한 세자리 숫자 번호판이 위치한 노선에서는 차량을 인식하지 못하는 한계를 보였으며, 향후 연구에서는 많은 학습자료 구축을 통해 정확도를 향상시킬 계획이다.
더보기Recently, the problem of illegal parking and stopping caused by urban development has caused enormous human and property damage by obstructing the traffic flow in case of fire or emergency patients. In this study, in order to improve this problem, a study was conducted to recognize illegal parking car numbers using a deep learning algorithm based on drone images. First, 50,232 vehicle numbers of various types were constructed as learning data, and the vehicle and license plate areas were identified using the Single Shot Multi-Detector algorithm. In addition, we developed a data expansion algorithm that formalizes inclined or twisted license plates for optimal anchor box and deep learning algorithm application. And finally, an anchor box creation and deep learning-based vehicle number recognition technology were developed. In this study, a program that can automatically recognize vehicle numbers using C++ and C# languages in the Visual Studio 2017 environment was also developed to effectively support illegal parking and stopping enforcement work. In addition, the self-tested vehicle number recognition accuracy was very high at 99.4%. For the recognition of illegal parking and stop car numbers, six routes in Jeonju were selected as a representative. And image data by resolution were constructed through drone photography. As a result of analysis through a deep learning algorithm, 62 out of 64 illegally parked and stopped vehicles were recognized, ensuring a high accuracy of 96.9%. However, about 1.6% of the total training data showed a limitation in not being able to recognize vehicles on the route where the three-digit license plate was relatively insufficient. And in future studies, it is necessary to improve the accuracy by securing many learning materials.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-09-30 | 학회명변경 | 영문명 : Korean Association Of Cadastre Information -> The Korean Cadastre Information Association | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2008-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) | KCI후보 |
2006-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.58 | 0.58 | 0.55 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.49 | 0.44 | 0.635 | 0.16 |
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