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컴퓨팅 디바이스에 의한 차량 번호판 검출 방법에 있어서,카메라로부터 소정의 거리에 위치한 제1 대상체를 포함하는 특정 영역을 촬영한 영상을 입력받는 단계;상기 제1 대상체의 형태적 특징 및 상기 제1 대상체의 배경에 관한 데이터 세트를 기반으로 학습하여, 상기 제1 대상체에 관한 제1 영상 영역 분류 모델을 생성하는 단계;상기 제1 영상 영역 분류 모델을 이용하여, 상기 영상으로부터 상기 제1 대상체에 관한 제1 영상 영역을 검출하는 단계;상기 검출한 제1 영상 영역을 복수의 영역으로 분할하여, 상기 제1 영상 영역으로부터 제2 영상 영역에 관한 하나 이상의 후보 영역들을 추출하는 단계;상기 제1 대상체의 외관에 부착되어 상기 제1 대상체의 일부 구성에 해당하는 제2 대상체의 형태적 특징에 관한 데이터 세트를 기반으로 학습하여, 상기 제2 대상체에 관한 제2 영상 영역 분류 모델을 생성하는 단계; 및상기 제2 영상 영역 분류 모델을 이용하여, 상기 하나 이상의 후보 영역들 중에서 상기 제2 대상체에 관한 제2 영상 영역을 검출하는 단계를 포함하며,상기 제2 영상 영역은 상기 제1 영상 영역에 포함되며,상기 하나 이상의 후보 영역들을 추출하는 단계는, 상기 제1 영상 영역을 작은 영역들로 분할하고, 상기 작은 영역 내에 존재하는 특징 성분을 추출하고, 상기 특징 성분이 기 설정된 임계치보다 크면 유사한 것으로 판단하여, 유사한 복수의 영역들을 하나의 영역으로 합치는 과정을 반복적으로 수행하여 상기 후보 영역들을 추출하는 것을 특징으로 하는 차량 번호판 검출 방법
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제1항에 있어서,상기 제1 영상 영역 분류 모델을 생성하는 단계는,차량의 모양, 크기, 구조, 텍스처, 색깔, 또는 이들의 조합을 기준으로 차량 이미지 세트를 학습하여, 상기 제1 영상 영역 분류 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 차량 번호판 검출 방법
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제1항에 있어서,상기 제1 영상 영역 분류 모델을 생성하는 단계는,하나 이상의 레이어에서 컨볼루션 연산자를 통해 특징을 추출하여 특징 맵을 생성하고, 상기 하나 이상의 레이어의 노드들은 네트워크로 연결되며, 상기 추출한 특징을 다른 레이어에 전달하고, 서브샘플링을 통해 상기 추출한 특징을 통합하여 공간적 차원을 축소시키는 과정을 수행하여, 상기 제1 영상 영역 분류 모델의 파라미터를 학습하는 것을 특징으로 하는 차량 번호판 검출 방법
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제1항에 있어서,상기 제1 영상 영역 분류 모델을 생성하는 단계는,상기 제1 대상체 및 상기 제1 대상체의 배경을 구분하는 복수의 제1 분류기들을 반복적으로 학습하고 상기 복수의 제1 분류기들을 선택적으로 조합하여 제2 분류기를 생성하는 과정을 수행하여, 상기 제1 영상 영역 분류 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 차량 번호판 검출 방법
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제1항에 있어서,상기 제1 영상 영역을 검출하는 단계는,상기 영상을 소정의 크기를 갖는 셀로 분할하고, 각 셀마다 에지 픽셀들의 방향에 대한 히스토그램을 산출하고, 상기 히스토그램의 빈(Bin) 값들을 연결한 벡터를 적용하여 상기 제1 영상 영역을 검출하는 것을 특징으로 하는 차량 번호판 검출 방법
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제1항에 있어서,상기 제2 영상 영역 분류 모델을 생성하는 단계는,번호판의 모양, 크기, 구조, 텍스처, 색깔, 또는 이들의 조합을 기준으로 번호판 이미지 세트를 학습하여, 상기 제2 영상 영역 분류 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 차량 번호판 검출 방법
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제1항에 있어서,상기 제2 영상 영역 분류 모델을 생성하는 단계는, 상기 검출한 제2 영상 영역의 통계적 확률값을 기 설정된 임계치와 비교하여 상기 검출한 제2 영상 영역의 정확도를 평가한 결과에 따라 상기 제2 영상 영역 분류 모델의 파라미터를 변경하여, 상기 제2 영상 영역 분류 모델을 갱신하는 것을 특징으로 하는 차량 번호판 검출 방법
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제1항에 있어서,상기 하나 이상의 후보 영역들 중에서, 상기 제1 대상체의 크기 및 상기 제2 대상체의 크기 간에 비율이 소정의 범위 내에 존재하지 않는 일부의 후보 영역을 선별 또는 제거하는 단계를 추가로 포함하는 차량 번호판 검출 방법
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제1항에 있어서,상기 제2 영상 영역을 검출하는 단계는,상기 하나 이상의 후보 영역들 중에서, 상기 제2 영상 영역 분류 모델에 따라 산출된 통계적 확률값이 기 설정된 임계치보다 큰 후보 영역을 선택하는 것을 특징으로 하는 차량 번호판 검출 방법
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제1항에 있어서,상기 카메라 및 상기 제1 대상체 간의 거리에 따른 상기 영상의 해상도를 기준으로, 상기 검출한 제1 영상 영역의 해상도가 기 설정된 제1 임계치보다 작거나 상기 검출한 제2 영상 영역의 통계적 확률값이 기 설정된 제2 임계치보다 작으면, 상기 카메라의 렌즈의 포커스를 조절하거나 줌인(Zoom in)하는 단계를 추가로 포함하는 차량 번호판 검출 방법
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제11항에 있어서,상기 카메라로부터 영상을 입력받는 단계는,상기 검출한 제1 영상 영역의 해상도가 상기 기 설정된 제1 임계치보다 큰 값을 갖거나 상기 검출한 제2 영상 영역의 통계적 확률값이 상기 기 설정된 제2 임계치보다 큰 값을 갖도록 상기 카메라의 렌즈를 줌인하여, 상기 제1 대상체를 포함하는 상기 특정 영역 중에서 일부 영역을 상기 검출한 제1 영상 영역의 해상도보다 높은 해상도를 갖는 영상을 입력받는 것을 특징으로 하는 차량 번호판 검출 방법
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카메라로부터 소정의 거리에 위치한 제1 대상체를 포함하는 특정 영역을 촬영한 영상을 입력받는 영상 입력부;상기 제1 대상체의 형태적 특징 및 상기 제1 대상체의 배경에 관한 데이터 세트를 기반으로 학습하여, 상기 제1 대상체에 관한 제1 영상 영역 분류 모델을 생성하는 제1 영상 영역 분류 모델 생성부;상기 제1 영상 영역 분류 모델을 이용하여, 상기 영상으로부터 상기 제1 대상체에 관한 제1 영상 영역을 검출하는 제1 영상 영역 검출부;상기 검출한 제1 영상 영역을 복수의 영역으로 분할하여, 상기 제1 영상 영역으로부터 제2 영상 영역에 관한 하나 이상의 후보 영역들을 추출하는 후보영역 추출부;상기 제1 대상체의 외관에 부착되어 상기 제1 대상체의 일부 구성에 해당하는 제2 대상체의 형태적 특징에 관한 데이터 세트를 기반으로 학습하여, 상기 제2 대상체에 관한 제2 영상 영역 분류 모델을 생성하는 제2 영상 영역 분류 모델 생성부; 및상기 제2 영상 영역 분류 모델을 이용하여, 상기 하나 이상의 후보 영역들 중에서 상기 제2 대상체에 관한 제2 영상 영역을 검출하는 제2 영상 영역 검출부를 포함하며,상기 제2 영상 영역은 상기 제1 영상 영역에 포함되며,상기 후보영역 추출부는 상기 제1 영상 영역을 작은 영역들로 분할하고, 상기 작은 영역 내에 존재하는 특징 성분을 추출하고, 상기 특징 성분이 기 설정된 임계치보다 크면 유사한 것으로 판단하여, 유사한 복수의 영역들을 하나의 영역으로 합치는 과정을 반복적으로 수행하여 상기 후보 영역들을 추출하는 것을 특징으로 하는 것을 특징으로 하는 차량 번호판 검출 장치
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제13항에 있어서,상기 제1 영상 영역 분류 모델 생성부는, 차량의 모양, 크기, 구조, 텍스처, 색깔, 또는 이들의 조합을 기준으로 차량 이미지 세트를 학습하여, 상기 제1 영상 영역 분류 모델을 생성하고,상기 제2 영상 영역 분류 모델 생성부는, 번호판의 모양, 크기, 구조, 텍스처, 색깔, 또는 이들의 조합을 기준으로 번호판 이미지 세트를 학습하여, 상기 제2 영상 영역 분류 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 차량 번호판 검출 장치
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제13항에 있어서,상기 하나 이상의 후보 영역들 중에서, 상기 제1 대상체의 크기 및 상기 제2 대상체의 크기 간에 비율이 소정의 범위 내에 존재하지 않는 일부의 후보 영역을 선별 또는 제거하는 후보영역 제거부를 추가로 포함하는 차량 번호판 검출 장치
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제13항에 있어서,상기 검출한 제1 영상 영역의 해상도가 기 설정된 제1 임계치보다 작거나 상기 검출한 제2 영상 영역의 통계적 확률값이 기 설정된 제2 임계치보다 작으면, 상기 카메라 및 상기 제1 대상체 간의 거리에 따른 상기 영상의 해상도를 기준으로, 상기 카메라의 렌즈의 포커스를 조절하거나 줌인(Zoom in)하는 카메라 조절부를 추가로 포함하는 차량 번호판 검출 장치
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