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차량 번호판을 촬영하여 영상 데이터를 출력하는 CCTV 및 관제 센터 서버를 구비하는 영상 인식 시스템의 강화 학습 기반 CCTV용 차량 번호 인식 방법에 있어서,(a) 차량 번호판 검출부가 상기 영상 데이터를 인가받아 상기 차량 번호판의 경계선과 수평 에지 및 수직 에지를 검출하는 단계; (b) 문자 분할부가 상기 차량 번호판의 영상에서 잡음 제거 및 모폴로지 연산을 통해 전 처리한 후 수직 방향 및 수평 방향으로 프로젝션하여 상기 검출된 경계선과 수평 에지 및 수직 에지 내 문자들을 분할하는 단계; (c) 문자 인식부가 상기 분할된 문자들을 인가받아 강화 학습의 훈련 데이터로 학습하여 상기 차량 번호판 내 문자들을 인식하는 단계; 및(d) 상기 관제 센터 서버에 위치한 빅 데이터베이스가 상기 강화 학습된 훈련 데이터를 저장하는 단계;를 포함하고, 상기 (a) 단계에서, 상기 차량 번호판의 경계선 중 좌우 경계선은 상기 차량 번호판이 가지는 밝기 값 분포의 특성을 이용하여 추출하며,상기 (c) 단계에서, 상기 강화 학습의 훈련 데이터는 상기 수직 방향 및 수평 방향 프로젝션을 통한 특징, 체인 코드를 이용한 특징 및 국문 용어 및 영문 풀 명칭이 필요한 HOG를 이용한 특징을 이용하여 학습되는 것을 특징으로 하는,강화 학습 기반 CCTV용 차량 번호 인식 방법
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차량 번호판을 촬영하여 영상 데이터를 출력하는 CCTV 및 관제 센터 서버를 구비하는 영상 인식 시스템의 강화 학습 기반 CCTV용 차량 번호 인식 방법에 있어서,(a) 차량 번호판 검출부가 상기 영상 데이터를 인가받아 상기 차량 번호판의 경계선과 수평 에지 및 수직 에지를 검출하는 단계; (b) 문자 분할부가 상기 차량 번호판의 영상에서 잡음 제거 및 모폴로지 연산을 통해 전 처리한 후 수직 방향 및 수평 방향으로 프로젝션하여 상기 검출된 경계선과 수평 에지 및 수직 에지 내 문자들을 분할하는 단계; (c) 문자 인식부가 상기 분할된 문자들을 인가받아 강화 학습의 훈련 데이터로 학습하여 상기 차량 번호판 내 문자들을 인식하는 단계; (d) 상기 관제 센터 서버에 위치한 빅 데이터베이스가 상기 강화 학습된 훈련 데이터를 저장하는 단계; 및(e) 이미지 왜곡 보정부가 상기 인식된 문자들을 인가받아 상기 차량 번호판의 후보 영역에 대해서 기울기 보정 및 상하 경계 정보를 추출하는 단계; 를 포함하고, 상기 (a) 단계에서, 상기 차량 번호판의 경계선 중 좌우 경계선은 상기 차량 번호판이 가지는 밝기 값 분포의 특성을 이용하여 추출하며,상기 (c) 단계에서, 상기 강화 학습의 훈련 데이터는 상기 수직 방향 및 수평 방향 프로젝션을 통한 특징, 체인 코드를 이용한 특징 및 국문 용어 및 영문 풀 명칭이 필요한 HOG를 이용한 특징을 이용하여 학습되는 것을 특징으로 하는,강화 학습 기반 CCTV용 차량 번호 인식 방법
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차량 번호판을 촬영하여 영상 데이터를 출력하는 CCTV 및 관제 센터 서버를 구비하는 영상 인식 시스템의 강화 학습 기반 CCTV용 차량 번호 인식 방법에 있어서,(a) 차량 번호판 검출부가 상기 영상 데이터를 인가받아 상기 차량 번호판의 경계선과 수평 에지 및 수직 에지를 검출하는 단계; (b) 문자 분할부가 상기 차량 번호판의 영상에서 잡음 제거 및 모폴로지 연산을 통해 전 처리한 후 수직 방향 및 수평 방향으로 프로젝션하여 상기 검출된 경계선과 수평 에지 및 수직 에지 내 문자들을 분할하는 단계; (c) 문자 인식부가 상기 분할된 문자들을 인가받아 강화 학습의 훈련 데이터로 학습하여 상기 차량 번호판 내 문자들을 인식하는 단계; (d) 상기 관제 센터 서버에 위치한 빅 데이터베이스가 상기 강화 학습된 훈련 데이터를 저장하는 단계; (e) 이미지 왜곡 보정부가 상기 인식된 문자들을 인가받아 상기 차량 번호판의 후보 영역에 대해서 기울기 보정 및 상하 경계 정보를 추출하는 단계; 및(f) 제어부가 마코프 의사 결정 프로세스를 이용하여 인공 지능부가 강화 학습한 결과를 전달받아 상기 차량 번호판 내 문자들을 판별하는 단계;를 포함하고, 상기 (a) 단계에서, 상기 차량 번호판의 경계선 중 좌우 경계선은 상기 차량 번호판이 가지는 밝기 값 분포의 특성을 이용하여 추출하며,상기 (c) 단계에서, 상기 강화 학습의 훈련 데이터는 상기 수직 방향 및 수평 방향 프로젝션을 통한 특징, 체인 코드를 이용한 특징 및 국문 용어 및 영문 풀 명칭이 필요한 HOG를 이용한 특징을 이용하여 학습되는 것을 특징으로 하는,강화 학습 기반 CCTV용 차량 번호 인식 방법
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차량 번호판을 촬영하여 영상 데이터를 출력하는 CCTV 및 관제 센터 서버를 구비하는 영상 인식 시스템의 강화 학습 기반 CCTV용 차량 번호 인식 방법에 있어서,(a) 차량 번호판 검출부가 상기 영상 데이터를 인가받아 상기 차량 번호판의 경계선과 수평 에지 및 수직 에지를 검출하는 단계; (b) 문자 분할부가 상기 차량 번호판의 영상에서 잡음 제거 및 모폴로지 연산을 통해 전 처리한 후 수직 방향 및 수평 방향으로 프로젝션하여 상기 검출된 경계선과 수평 에지 및 수직 에지 내 문자들을 분할하는 단계; (c) 문자 인식부가 상기 분할된 문자들을 인가받아 강화 학습의 훈련 데이터로 학습하여 상기 차량 번호판 내 문자들을 인식하는 단계; (d) 상기 관제 센터 서버에 위치한 빅 데이터베이스가 상기 강화 학습된 훈련 데이터를 저장하는 단계; 및(e) 이미지 왜곡 보정부가 상기 인식된 문자들을 인가받아 상기 차량 번호판의 후보 영역에 대해서 기울기 보정 및 상하 경계 정보를 추출하는 단계; 를 포함하고,상기 (e) 단계는 (e-1) 제어부가 상기 차량 번호판의 후보 영역에 존재하는 수평 에지 성분을 활용하여 기울어진 각도를 추정하는 단계;(e-2) 상기 이미지 왜곡 보정부가 상기 추정된 기울어진 각도를 인가받아 호모그래피 변환을 수행하여 상기 차량 번호판의 후보 영역의 기울기를 보정하는 단계; 및(e-3) 상기 제어부가 상기 차량 번호판의 상기 수직 에지 및 상기 수평 에지 간의 위치 관계 특성을 이용하여 상기 보정된 기울기와 유사한 경계 후보를 상기 차량 번호판의 상하단 경계로 추출하는 단계; 를 포함하고, 상기 (a) 단계에서, 상기 차량 번호판의 경계선 중 좌우 경계선은 상기 차량 번호판이 가지는 밝기 값 분포의 특성을 이용하여 추출하며,상기 (c) 단계에서, 상기 강화 학습의 훈련 데이터는 상기 수직 방향 및 수평 방향 프로젝션을 통한 특징, 체인 코드를 이용한 특징 및 국문 용어 및 영문 풀 명칭이 필요한 HOG를 이용한 특징을 이용하여 학습되는 것을 특징으로 하는,강화 학습 기반 CCTV용 차량 번호 인식 방법
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차량 번호판을 촬영하여 영상 데이터를 출력하는 CCTV 및 관제 센터 서버를 구비하는 영상 인식 시스템의 강화 학습 기반 CCTV용 차량 번호 인식 방법에 있어서,(a) 차량 번호판 검출부가 상기 영상 데이터를 인가받아 상기 차량 번호판의 경계선과 수평 에지 및 수직 에지를 검출하는 단계; (b) 문자 분할부가 상기 차량 번호판의 영상에서 잡음 제거 및 모폴로지 연산을 통해 전 처리한 후 수직 방향 및 수평 방향으로 프로젝션하여 상기 검출된 경계선과 수평 에지 및 수직 에지 내 문자들을 분할하는 단계; (c) 문자 인식부가 상기 분할된 문자들을 인가받아 강화 학습의 훈련 데이터로 학습하여 상기 차량 번호판 내 문자들을 인식하는 단계; (d) 상기 관제 센터 서버에 위치한 빅 데이터베이스가 상기 강화 학습된 훈련 데이터를 저장하는 단계; 및(e) 이미지 왜곡 보정부가 상기 인식된 문자들을 인가받아 상기 차량 번호판의 후보 영역에 대해서 기울기 보정 및 상하 경계 정보를 추출하는 단계; 를 포함하고,상기 (e) 단계는 (e-1) 제어부가 상기 차량 번호판의 후보 영역에 존재하는 수평 에지 성분을 활용하여 기울어진 각도를 추정하는 단계;(e-2) 상기 이미지 왜곡 보정부가 상기 추정된 기울어진 각도를 인가받아 호모그래피 변환을 수행하여 상기 차량 번호판의 후보 영역의 기울기를 보정하는 단계; 및(e-3) 상기 제어부가 상기 차량 번호판의 상기 수직 에지 및 상기 수평 에지 간의 위치 관계 특성을 이용하여 상기 보정된 기울기와 유사한 경계 후보를 상기 차량 번호판의 상하단 경계로 추출하는 단계; 를 포함하며,상기 (e-2) 단계는 상기 제어부가 상기 차량 번호판 내 수직 에지 및 상기 수평 에지 간의 위치 관계 특성을 활용하여 상기 경계 후보를 선정하는 단계; 상기 이미지 왜곡 보정부가 상기 선정된 경계 후보 간의 간격이 상기 차량 번호판의 높이와 유사하지 않은 경계 후보들을 제거하는 단계; 및상기 제어부가 상기 차량 번호판의 경계 후보 중 수평 방향으로의 겹침 정도 및 기울기가 상기 보정된 기울기와 유사한 경계 후보를 차량 번호판의 상하단 경계로 판단하는 단계; 를 포함하고, 상기 (a) 단계에서, 상기 차량 번호판의 경계선 중 좌우 경계선은 상기 차량 번호판이 가지는 밝기 값 분포의 특성을 이용하여 추출하며,상기 (c) 단계에서, 상기 강화 학습의 훈련 데이터는 상기 수직 방향 및 수평 방향 프로젝션을 통한 특징, 체인 코드를 이용한 특징 및 국문 용어 및 영문 풀 명칭이 필요한 HOG를 이용한 특징을 이용하여 학습되는 것을 특징으로 하는,강화 학습 기반 CCTV용 차량 번호 인식 방법
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