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Year ~ Transaction Count Keyword

Detail

Deep learning vehicle license plate detection and recognition technology based wild CCTV and black box images

Manager
Park Sangwook
Participants
Kim Geonwoo, Ghyme Sang Won, Kim Young Sae, Kim Yong Kyun, Kim Ik Kyun, Park Sangwook, Park So Hee, Su Wan Park, Seon Ho Oh, Yoon Hyunjin, Lim Kyung Soo, Choi Bum Suk, Han Jong-Wook, Han Jin Hee, Youngjun Heo
Transaction Count
2
Year
2021
Project Code
21HR2900, Development of 5G-based Predictive Visual Security for Preemptive Threat Response, Kim Geonwoo
20HR6900, Development of Intelligent VideoSecurity Technologies supporting 5G-based Mobility, Kim Geonwoo
20HR4300, Development of Predictive Visual Security for Preemptive Threat Response, Kim Geonwoo
- 본 이전 기술은 와일드 CCTV 환경 또는 차량용 블랙박스 영상에서 열악한 차량 번호판 이미지를 딥러닝 기법을 사용하여 탐지 및 식별하는 기술임
- 여기서 열악한 차량 번호판 이미지는 원거리 촬영(저해상도), 모션 블러, 낮은 조도, 빛에 의한 산란, 그림자, 좁은 시야각, 이미지 압축(인코딩)에 의한 로스(loss) 등에 의하여 열화된 차량 번호판 이미지를 의미함
- 이러한 열악한 차량 번호판의 판독 기술은 경찰청 및 지자체 통합관제센터에서 특정 차량을 특정하기 위한 수요가 높은 상황이나, 일반 CCTV 및 블랙박스 녹화된 영상은 대부분 열악한 번호판이 많아 본 기술과 같은 AI 기반의 차량 번호판 식별 및 추적에 대한 필요성이 높은 상황임
- 최근 차량 번호판 판독용 CCTV (고속 촬영 및 고해상도 촬영)의 보급으로 용의 차량 추적이 용이해지고 있는 상황이지만 높은 설치 비용으로, 여전히 대부분 도로의 CCTV는 이러한 기능이 없고 사각지대가 많은 상황임. 비단 일반 CCTV로 촬영한 차량 번호판 영상이 있더라도 카메라 렌즈의 노화, 빛의 산란, 눈비 등의 날씨, 움직이는 차량으로 인한 모션블러, 영상 압축 손실로 인하여 판독이 어려운 경우가 많음
- 또한 일반적인 차량 번호판 판독에서 활용되는 영상 데이터는 블랙박스나 스마트폰 등의 제보 영상인 경우가 많고, 대부분 원거리 촬영, 야간 촬영 등으로 열악한 환경의 차량 번호판 이미지로 판독이 불가능한 경우가 많음
- 따라서 본 기술은 CCTV 또는 블랙박스로부터 수집된 열악한 환경의 차량 번호판 이미지를 딥러닝 기법으로 학습한 신경망 모델을 사용하므로, 자동으로 열악 이미지의 패턴에 따른 인식을 제공하는 기술임
- 독창적인 신기술
자동차 도로에 사용되고 있는 번호 판독용 CCTV 및 일반 CCTV에서 자동 판독이 어려운 번호판, 또는 블랙박스나 핸드폰으로 촬영된 저해상도, 저조도, 블러링 등 와일드 환경의 차량 번호판 이미지 데이터를 기반으로 딥러닝 기법을 사용하여 식별하는 기술임

- 기존 기술의 개량/응용
기존 차량 번호판 판독용 CCTV의 경우 고해상도 촬영된 이미지를 바탕으로 번호 인식을 할 수 있는 반면에, 본 기술은 딥러닝 학습으로 열악한 번호 이미지의 패턴을 학습하여 이를 인식함. 또한 영상 데이터에서 자동으로 번호판 영역을 추출하고 번호판을 인식할 수 있는 기술임
A. 기술명: 딥러닝 기반 와일드 CCTV 및 블랙박스 영상에서의 차량 번호판 탐지 및 인식 기술
- 차량 번호판 탐지 기술
- 차량 번호판 인식 기술
A. 기술명: 딥러닝 기반 와일드 CCTV 및 블랙박스 영상에서의 차량 번호판 탐지 및 인식 기술
- 딥러닝 모델 기반 차량 번호판 탐지 및 인식 요구사항 정의서
- 딥러닝 모델 기반 차량 번호판 탐지 및 인식 시험절차 및 결과서
- 딥러닝 모델 기반 차량 번호판 탐지 및 인식 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 업체, 지자체 관제센터 및 경찰청과 같은 공공기관, 주차장 관리, 스마트 차량 관리 등 물리보안 업체 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 생활안전 서비스, 범죄/용의차량 추적과 같은 공공안전 서비스, u-city 및 스마트 시티 등의 지능형 영상보안 인프라 등에 활용 가능함