자동차 번호판 인식 방법

자동차 번호판 인식이 필요한 이유로써는 전 세계적으로 교통수단이 발전함에 따라 자동차 등록대수가 증가하고 있으며 우리나라에 등록된 자동차의 수도 증가하고 있고 그림 1은 대한민국 국토교통부에서 2006년부터 2014년까지 조사한 대한민국 자동차 등록대수의 증가 추이를 나타내는 그래프이며 2014년에 자동차 등록대수는 약 2000만대로 측정이 되었고 자동차 등록대수가 지속적으로 증가함에 따라 공공장소 직장 학교 등 다양한 곳에 교통사고 교통체증 등 교통에 관련된 여러 가지의 교통 문제가 발생하기 때문이다.

Photo by George Flowers on Unsplash

자동차 번호판 인식방법

 

이러한 문제를 해결하기 위해 2012년 6월 국토해양부에서는 2020년 자동차 도로교통 분야 ITS 계획안을 도입하였고 ITS 계획에서 ATMS 은 실시간 교통관리 제어 돌발 상황 관리 자동 교통단속 자동요금징수 과적 차량 관리 등 다양하게 포함되어있으며 대부분의 ATMS은 AVI 시스템을 이용하고 다른 나라에서는 AVI 기술을 ALPR 또는 ANPR 이라고도 부르며 일반적으로 자동차 번호판 문자 인식 방법은 두 단계로 구성되고 첫 번째는 자동차 번호판 영역 검출[4,5,6,7,8,9]이고 두 번째는 번호판 문자인식[10,11,12,13,14]이라는 사실이다.

 

 

번호판 영역 검출에 적용되는 다양한 기술이 있으며 사전에 번호판 규격에 대한 정보를 알면 영상에서 번호판 영역을 찾는데 도움을 줄 수 있고 다른 규격의 번호판을 인식할 경우 번호판 규격 정보를 조정해야 되는 번거로움이 있으며 우리나라의 자동차 번호판은 지난 60년간 여러 차례 바뀌었고 현재 4 종류의 번호판 규격이 혼용되고 있고 따라서 번호판 규격 정보를 이용하는 자동차 번호판 인식 방법을 사용하는 경우에 서로 다른 규격을 이용하는 인식 과정을 여러 번 반복해야 하는 단점이 있으며 이러한 단점을 해결하기 위해 알고리즘에 사용된 번호판 규격의 고정 값을 조정하지 않고 영상에서 다양한 규격의 번호판을 검출할 필요가 있다.

 

 

우리나라에서 현재 사용되고 있는 모든 규격의 번호판에 연속된 숫자 4 개가 있다는 것에 착안하여 자동차 사진에서 번호판 영역을 검출하는 대신에 연속된 숫자 4 개를 검출하는 방법을 제안하였으며 [15]에서는 연속된 숫자 4 개를 핵심(core) 패턴이라고 하였고 그렇지만 [15]에서는 자동차 사진에서 직접 숫자를 검출하는 방법은 핵심 패턴만 검출하는 내용만 제안하였고 번호 전체를 인식하는 방법에 대해서는 언급하지 않았으며 이 논문은 자동차 번호판 영역을 먼저 찾는 대신에 번호판의 숫자에 대한 사전 정보를 이용하여 영상 속에서 번호판 숫자 영역에 대해 검출과 인식을 동시에 진행하는 방법을 제안하였고 숫자 영역을 검출한 후에는 검출된 숫자 영역을 이용하여 차량의 가 나 다와 같은 용도 구분 기호와 서울 경기 강원과 같은 관할 관청 기호의 위치를 추정하여 한글 문자를 인식한다.

 

 

이때 숫자 영역 검출과 문자 인식 방법으로 딥 러닝을 사용하며 이 논문의 구성은 다음과 같고 2장은 자동차 번호판 영역 검출 및 문자 인식 기술 딥 러닝을 이용한 영상 속 숫자 인식 방법 영상 속 문자 인식과 같은 연구 배경에 대한 설명 3 장은 딥 러닝을 이용한 번호판 문자 인식에 관한 방법을 제안하고 4 장은 CNN의 구조에 따라 번호판 인식의 성능을 실험하여 분석하고 이후에 더 자세히 풀어내어 결론을 맺도록 노력을 해보겠다.

 

 

자동차 번호판 영역 검출은 영상에서 번호판 문자를 인식하기 전에 번호판 영역을 찾아내는 기술이며 번호판 영역을 먼저 찾는 이유는 번호판 문자 영역을 찾아 문자 인식하기 위한 원시 데이터이고 번호판 영역을 검출하는 성능을 높이기 위해 영상을 전처리 작업을 하는 경우도 있으며 자동차 번호판 영역을 검출하는 대표적인 방법은 에지 투영을 이용한 방법 모폴로지(morphology)와 번호판 윤곽선을 이용한 방법 MCT와 Adaboost를 이용한 방법이 있으며 이러한 다양한 방법이 있다는 것을 인지한다는 것 자체가 상당히 중요한 부분이다.

 

 

에지 투영을 기반으로 하는 번호판 검출 방법은 컬러 차량 영상을 흑백영상으로 변환하고 엣지가 과다하게 나타나게 되는 현상을 줄이기 위해 흐림 효과 필터를 거치고 소벨필터를 수평으로 적용시켰으며 그리고 이진화를 하여 수평방향으로 투영하고 번호판에 숫자와 문자가 있어 투영 값이 번호판 문자열이 있는 위치에 특정하게 상승하게 되고 번호판 위치의 수평 값을 찾게 되며 같은 방법으로 소벨 필터를 수직으로 적용하여 번호판 영역을 검출한다.

 

 

에지 투영을 기반으로 하는 번호판 검출 방법을 흐름도로 표현할 수 있으며 그리고 이 방법에서 자동차 영상에서 엣지성분 투영 결과에 대한 예시 또한 들어보고자 했지만 사정상 그렇지 못하였다는 점은 양해 바란다.

 

 

엣지 투영을 기반으로 하는 번호판 영역 검출 방법은 영상 배경에 복잡한 방해물들이 있는 경우 투영된 결과물 중 번호판 패턴의 위치를 찾아내기가 힘든 점이 있고 자동차의 전방 라디에이터 그릴을 번호판으로 인식하는 경우가 있다는 것을 잘 인식하고 있어야 하며 이러한 부분들을 잘 짚고 넘어가야 할 필요성이 있다. 자동차 번호판 인식은 상당히 민감한 문제라고 할 수 있다. 이 부분이 인식이 잘 될수록 개인정보에 대한 부분도 민감해질 수 있는 부분이 있기 때문이며 이러한 부분을 개선하고자 더욱이 우리가 노력을 해야 할 필요가 있다는 것을 알고 있어야 한다.

 

 

※참조문헌 : 딥 러닝을 이용한 한국형 자동차 번호판 문자 인식 (구본서 2016)