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번호판 인식 방법 및 시스템

  • 기술번호 : KST2020017304
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 번호판 인식 시스템 및 방법이 개시된다. 일 실시예에 따른 인식 시스템에 의해 수행되는 번호판 인식 방법은, 복수 개의 기술이 결합된 복합 신경망에 기반한 학습 모델을 구성하는 단계; 및 상기 구성된 학습 모델에 기초하여 이미지를 학습시킴에 따라 번호판을 인식하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G06K 9/32 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01)
CPC G06K 9/3258(2013.01) G06N 20/00(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 3/0454(2013.01) G06K 2209/15(2013.01)
출원번호/일자 1020190073813 (2019.06.21)
출원인 인하대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2197930-0000 (2020.12.28)
공개번호/일자 10-2020-0145174 (2020.12.30) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.06.21)
심사청구항수 4

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 인하대학교 산학협력단 대한민국 인천광역시 미추홀구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 권장우 부산광역시 남구
2 사이드라술콘 인천광역시 미추홀구
3 이선우 서울특별시 강서구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 인하대학교 산학협력단 인천광역시 미추홀구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2019.06.21 수리 (Accepted) 1-1-2019-0635772-04
2 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2019.10.31 수리 (Accepted) 1-1-2019-1114808-52
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2020.03.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2020.05.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2020-0072638-27
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.07.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0486209-29
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2020.09.09 수리 (Accepted) 1-1-2020-0955071-47
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.09.09 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0955072-93
8 등록결정서
Decision to grant		 2020.12.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0902156-45
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
인식 시스템에 의해 수행되는 번호판 인식 방법에 있어서, 복수 개의 기술이 결합된 복합 신경망에 기반한 학습 모델을 구성하는 단계; 및 상기 구성된 학습 모델에 기초하여 이미지를 학습시킴에 따라 번호판을 인식하는 단계를 포함하는 번호판 인식 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 학습 모델을 구성하는 단계는,장면 텍스트 인식(Scene text recognition)기법과 기하학적 이미지 변환(geometrical image transformation)이 결합된 학습 모델을 구성하는 단계를 포함하는 번호판 인식 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 학습 모델을 구성하는 단계는,경쟁 평균 정밀도(mAP) 점수로 로지스틱 회귀 분석을 사용하여 각 경계 박스의 객체 점수와 번호판의 유형을 예측하기 위한 YOLOv3을 학습 모델로 생성하는 단계를 포함하고, 상기 번호판은 인식하는 단계는,상기 이미지의 히스토그램 값을 변경하여 어둠 속에서 번호판을 식별하도록 YOLOv3을 학습시킴에 따라 번호판이 존재하는 영역을 감지하는 단계를 포함하는 번호판 인식 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 구성하는 단계는,완전 연결 계층(Fully connected layers)을 제거한 표준 VGG 네트워크에서 콘볼루션 및 맥스-풀링(Max-pooling layers) 계층으로 구성된 CRNN(Convolutional Recurrent Neural Networks)을 학습 모델로 생성하는 단계를 포함하고, 상기 번호판은 인식하는 단계는,상기 이미지를 상기 CRNN에 입력하여 학습시킴에 따라 상기 이미지로부터 문자와 숫자의 순서를 식별하는 단계를 포함하는 번호판 인식 방법
5 5
제4항에 있어서,상기 번호판은 인식하는 단계는,상기 이미지에 대한 그레이 스케일 이미지를 사용하여 특징 학습이 y축에 따라 번호판 한 줄마다 레이블 시퀀스를 획득하고, 상기 학습이 수행된 영역을 인식 필드(perceptive field)라고 정의하고, 상기 인식 필드가 LSTM 스택의 특정 유닛에 공급되고, 문자의 확률로 정의되는 CTC 계층을 사용하여 상기 학습이 수행된 영역의 전후로 추출된 특징을 양방향 LSTM 스택에 저장하는 단계를 포함하는 번호판 인식 방법
6 6
인식 시스템에 있어서, 복수 개의 기술이 결합된 복합 신경망에 기반한 학습 모델을 구성하는 구성부; 및 상기 구성된 학습 모델에 기초하여 이미지를 학습시킴에 따라 번호판을 인식하는 인식부를 포함하는 인식 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 인하대학교 산학협력단 대학 IT연구센터 육성·지원 [IITP-exbaro][정부] 인공지능을 활용한 콘텐츠 창작 기술(3차 년도)
2 과학기술정보통신부 인하대학교 산학협력단 대학 IT연구센터 육성·지원 [IITP-ezbaro][정부][민간] 스마트한 주파수 이용을 위한 스펙트럼 및 전파기술(6차 년도)