- 최근 자동차 번호 판독용 CCTV(고속 촬영 및 고해상도 촬영)의 보급으로 용의 차량 추적이 용이해지고 있는 상황이지만, 여전히 대부분 도로의 CCTV는 이러한 기능이 없고 사각지대가 많으며, 일반 CCTV가 있다 할지라도 카메라 랜즈의 노화, 빛의 산란, 눈비 등의 날씨, 움직이는 차량으로 인한 모션블러, 영상 압축 손실로 인하여 판독이 어려운 경우가 많음
- 또한 블랙박스나 스마트폰 등의 제보 영상의 경우 원거리 촬영, 야간 촬영 등 자동차 번호 판독이 불가능한 경우가 많음
- 다양한 이미지 향상 기법이 존재하지만, 지금까지는 이미지 열화 상태에 따라 전문 노하우가 있는 전문가가 적절한 처리를 달리 해주어야 하는 부분이라 이는 대부분 주관적인 판단에 의하여 좌우될 수 있기 때문에 객관적인 통계에 기반한 방법이라 할 수 없음
- 본 기술은 CCTV 또는 블랙박스로부터 수집된 열악 자동차 번호 이미지를 딥러닝 기법으로 학습하므로 자동으로 열악 이미지의 패턴에 따른 복원과 인식을 제공하 는 기술임
- 본 이전 기술은 열악한 자동차 번호 이미지를 복원 및 인식하는 기술에 관한 것임
- 여기서 열악한 자동차 번호 이미지라 함은 원거리 촬영(저해상도), 모션 블러, 낮은 조도, 빛에 의한 산란, 그림자, 좁은 시야각, 이미지 압축(인코딩)에 의한 로스(loss) 등에 의하여 사람이 판별하기에 모호한 자동차 번호 이미지를 의미함
- 최근 자동차 번호 판독용 CCTV(고속 촬영 및 고해상도 촬영)의 보급으로 용의 차량 추적이 용이해지고 있는 상황이지만, 여전히 대부분 도로의 CCTV는 이러한 기능이 없고 사각지대가 많으며, 일반 CCTV가 있다 할지라도 카메라 랜즈의 노화, 빛의 산란, 눈비 등의 날씨, 움직이는 차량으로 인한 모션블러, 영상 압축 손실로 인하여 판독이 어려운 경우가 많음
- 또한 블랙박스나 스마트폰 등의 제보 영상의 경우 원거리 촬영, 야간 촬영 등 자동차 번호 판독이 불가능한 경우가 많음
- 다양한 이미지 향상 기법이 존재하지만, 지금까지는 이미지 열화 상태에 따라 전문 노하우가 있는 전문가가 적절한 처리를 달리 해주어야 하는 부분이라 이는 대부분 주관적인 판단에 의하여 좌우될 수 있기 때문에 객관적인 통계에 기반한 방법이라 할 수 없음
- 본 기술은 CCTV 또는 블랙박스로부터 수집된 열악 자동차 번호 이미지를 딥러닝 기법으로 학습하므로 자동으로 열악 이미지의 패턴에 따른 복원과 인식을 제공하는 기술임
- 독창적인 신기술
: 현재 주요 자동차 도로에 사용되고 있는 번호 판독용 CCTV에서 판독이 불가한 번호 이미지 또는 블랙박스나 핸드폰으로 촬영된 저 해상도, 저 조도 촬영, 블러링된 이미지 등의 열악한 자동차 번호 이미지를 딥러닝 기법을 사용하여 판독이 가능하도록 복원 하고 인식하는 기술임
- 기존 기술의 개량/응용
: 기존 자동차 번호 판독용 CCTV의 경우 고 해상도 촬영된 이미지를 바탕으로 번호 인식을 할 수 있는 반면에, 본 기술은 딥러닝 학습으로 열악한 번호 이미지의 패턴을 학습하여 이를 복원하고 인식함
- 기존 기술의 융합
: De-noising autoencoder 모델 및 GAN 모델을 적용하여 학습
A. 기술명: 딥러닝 기반 열악 자동차 번호 이미지 복원 및 인식 기술
- 딥러닝 기반 열악 자동차 번호 이미지 복원 기술
- 딥러닝 기반 열악 자동차 번호 이미지 인식 기술
- 자동차 번호 이미지 복원 및 인식 기능 제공 GUI 기술
A. 기술명 : 딥러닝 기반 열악 자동차 번호 이미지 복원 및 인식 기술
- 딥러닝 기반 열악 자동차 번호 이미지 복원 및 인식 기술 요구사항 정의서
- 딥러닝 기반 열악 자동차 번호 이미지 복원 및 인식 기술 시험절차결과서
- 딥러닝 기반 열악 자동차 번호 이미지 복원 및 인식 시스템 메뉴얼
- De-noising 모델 및 GAN 모델 기반 열악 자동차 번호 이미지 복원 SW
- VGG-16 모델 기반 열악 자동차 번호 이미지 인식 SW
- 열악 자동차 번호 이미지 인식을 위한 그래픽 사용자 인터페이스 SW
- 본 이전 기술은 일반적으로 CCTV 카메라, 통합관제시스템 등과 연계되어 지능형 영상 보안 시스템을 구성하며, 영상 산업 뿐만 아니라 시큐리티 산업, 공공 안전 산업 등에 활용 가능
- 본 기술의 주요 수요처는 CCTV, DVR, NVR, CMS 등 지능형 영상 보안 장비 제조 업체뿐만 아니라 보안 사업체 등에 활용이 가능하므로 전반적인 국내 지능형 영상 보안 기술을 한 단계 업그레이드 시킬 수 있음
- 외국 메이저 업체의 high-end급 영상 보안 기술과 중국, 대만을 중심으로 하는 저가형 영상 보안 장비에 밀려, 세계 영상 보안 시장에서 국내 업체의 점유율은 점점 하락하는 추세임. 따라서 세계적인 추세에 따르는 높은 기술력을 보유함으로써 국제 경쟁력을 향상 시킬 수 있음
- 아파트 단지 내 방범/방재, 산업시설 및 국가 주요시설 보호, 학교 및 통학로 안전, 건물 안전관리 등 협역 환경에서의 범죄 용의차량 추적 서비스 인프라에 사용 가능하며, u-city 영상보안 인프라나 전국에 걸친 광역 용의차량 검색 서비스 인프라에도 활용 가능