• 산업문제명딥러닝 기반 Super_resolution 알고리즘을 활용한 차량 번호판 인식
• 기업㈜디파인
• 키워드딥러닝, 초해상화
• 산업문제 내용· 기업소개 : ㈜디파인- 시스템 소프트웨어 개발 및 공급하는 기업으로 생활폐기물 최적수거 시스템, 유해조수 퇴치 시스템, 딥러닝 기반 스마트 주차 시스템 등을 개발 및 공급 · 산업문제 : 1. ㈜디파인이 시범 서비스 중인 딥러닝 기반 스마트 주차 시스템은 입·출차 시간, 차량 번호, 실시간 주차면 사용여부, 총 주차 이용대수 등에 대한 서비스 제공 2. 수집하고 있는 CCTV 영상은 태양광 정도나 입·출차 시 차량 각도에 따라 차량 번호판 인식률이 떨어지는 문제가 있음 3. 스마트 주차 시스템의 서비스 향상 및 기업 경쟁력을 위해 CCTV 영상에서 차량 번호판의 위치를 찾는 높은 정확도의 알고리즘이 필요 4. 더불어 차량 번호를 추출하여 주차장에서 차량 입·출차 시간과 차량 번호 등을 정확히 인식할 수 있도록 하는 시스템이 요구됨
• 문제해결 결과· 제시된 해결방안 : 1. 차량 번호판 위치를 찾기 위해서 tensorflow object detection API 모델을 비교 분석 2. 차량 이미지에서 OCR 알고리즘을 사용하여 텍스트를 추출해 보았으나 그 성능이 높다고 볼 수 없었기 때문에 차량 번호를 추출해 낼 수 있는 새로운 알고리즘 필요 3. 차량 이미지에서 object detection을 이용하여 번호판 부분만 추출하게 되면 이미지 화질이 떨어지는 문제점이 발생할 수밖에 없으므로 이미지 화질 개선을 위해 적용 가능한 super-resolution 알고리즘 필요 · 활용계획 및 기대성과 : 1. 차량 번호판 위치를 찾기 위해서 tensorflow object detection API 모델 중 속도와 정확도가 높은 모델을 선정하여 학습시킴 2. 테스트 영상에 대해서 모델별 속도 및 정확도 비교 분석하여 적용이 가능한 모델 선정 3. 차량 번호를 추출해 낼 수 있는 알고리즘 중 이미지와 텍스트 분석에 타당한 알고리즘 제시 4. 차량 번호판 이미지 화질 개선을 위한 super-resolution 알고리즘을 제시 5. 시스템 고도화를 위해서 적용해 볼 수 있는 object detection 알고리즘과 super-resolution 알고리즘 제안 6. 단일 이미지 기반의 번호판 분석이 아닌 연속 이미지를 기반으로 분석하여 오류 제거