인공지능 학습용 차량번호 생성 프로그램 개발 = Development of vehicle number generation program for artificial intelligence

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

UFor artificial intelligence-based license plate recognition, learning data is essential. However, in Korea, it is difficult to collect license plate data for learning due to the ‘Personal Information Protection Act’. In this study, a license plate generation program for AI learning was developed to solve this problem. The developed program includes an object generation unit, a virtual license plate generation unit, and a license plate generation unit for learning. And through this, it was possible to generate a large number of license plates for learning in a form very similar to license plates acquired in the actual field. In addition, a CNN algorithm-based license plate recognition system was developed, and the accuracy of vehicle license plates collected in the field was verified based on the learning data generated through the license plate generation program for learning. As a result of the accuracy evaluation, it was confirmed that the numbers of 496 vehicles, which correspond to about 99.2% of a total of 500 vehicles, matched. Therefore, it was found that the license plate generation program developed in this study can generate the learning data necessary for AI-based license plate recognition very effectively.

국문 초록 (Abstract)

인공지능 기반의 차량번호 인식을 위해서는 필수적으로 학습용 데이터가 필요하다. 그러나 국내에서는 ‘개인정보보호법’으로 인해 학습용 차량 번호판 데이터 확보가 어려운 실정이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 인공지능 학습용 차량번호판 생성 프로그램을 개발하였다. 개발된 프로그램은 객체 생성부, 가상번호판 생성부, 학습용 번호판 생성부로 포함하고 있으며, 이를 통해 실제 현장에서 취득된 번호판과 매우 유사한 형태의 학습용 번호판을 대량으로 생성할 수 있었다. 또한 합성곱 신경망 알고리즘 기반의 차량번호 인식 시스템을 개발하였으며, 학습용 차량번호판 생성 프로그램을 통해 생성한 학습 데이터를 기반으로 실제 현장에서 수집한 차량 번호판에 대한 정확도를 검증하였다. 평가 결과, 총 500대 차량 중 약 99.2%에 해당되는 496대 차량의 번호가 일치함을 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구에서 개발한 번호판 생성 프로그램은 인공지능 기반의 차량번호 인식에 필요한 학습용 데이터를 매우 효과적으로 생성해 줄 수 있음을 알 수 있었다.

참고문헌 (Reference)

1 윤찬호, "신경망 영상인식을 이용한 인가/비인가 차량 인식 시스템 연구" 한국전자통신학회 15 (15): 299-306, 2020

2 이근상 ; 김영주 ; 고대경, "딥러닝 알고리즘 기반의 차량번호 인식 프로그램 개발" 한국지적정보학회 22 (22): 124-135, 2020

3 이근상, "드론 영상 기반 딥러닝 알고리즘을 이용한 불법 주정차 번호 인식 기술" 한국지적정보학회 22 (22): 20-31, 2020

4 Asharul Islam Khan, "Unmanned Aerial Vehicle in the Machine Learning Environment" 46-53, 2019

5 노태완 ; 박기헌, "UAV 영상 기반의 Faster R-CNN 기법을 활용한 샌드위치패널 지붕탐색" 한국지적학회 38 (38): 61-72, 2022

6 Meiyu Liang, "Research on Unmanned Infrared Night Vision System Based on Improved Faster R-CNN Target Detection Algorithm" 5 : 863-869, 2022

7 Guna Sekhar Sajja, "Machine Learning Algorithms in Intrusion Detection and Classification" 25 (25): 12211-12219, 2021

8 Ou, J., "Infrared Image Target Detection of Substation Electrical Equipment Using an Improved Faster R-CNN" 38 (38): 387-396, 2023

9 Goodfellow, I., "Generative adversarial nets" 27 : 1-9, 2014

10 Golam Rabiul Alam, "Feature Cloning and Feature Fusion Based Transportation Mode Detection UsingConvolutional Neural Network" 24 (24): 4671-4681, 2023

11 김대성 ; 공정식 ; 임재훈 ; 소병춘, "Faster R-CNN 학습데이터 구축과 모델을 이용한 안전모 탐지 연구" 한국방재학회 20 (20): 119-126, 2020

12 이동석 ; 윤숙 ; 이재환 ; 박동선, "Faster R-CNN 기반의 실시간 번호판 검출" 한국정보처리학회 5 (5): 511-520, 2016

13 이영학 ; 김중수 ; 심재창, "Faster R-CNN 기반의 관심영역 유사도를 이용한 후방접근차량 검출 연구" 한국전기전자학회 23 (23): 235-241, 2019

14 심승보 ; 전찬준 ; 류승기, "Fast R-CNN을 이용한 객체 인식 기반의 도로 노면 파손 탐지 기법" 한국ITS학회 18 (18): 104-113, 2019

15 König, T., "Enhanced damage classification accuracy on a transmission by extending existing datasets with generative adversarial networks" Engineering Research 1-10, 2023

16 Arzoo Miglani, "Deep learning models for traffic flow prediction in autonomous vehicles" 20 : 1-36, 2019

17 황광복 ; 박진현, "CNN을 이용한 자율주행차 조향 제어" 한국정보통신학회 24 (24): 834-841, 2020

18 정호진 ; 조민수 ; 김기범, "CNN을 이용한 대기차량 카운팅 알고리즘 구조에 관한 연구" 한국생산제조학회 29 (29): 176-181, 2020

19 임승철 ; 고재승, "CNN 기법을 활용한 운전자 시선 사각지대 보조 시스템 설계 및 구현 연구" 한국인터넷방송통신학회 20 (20): 149-155, 2020

20 강호선 ; 옥용진 ; 이장명, "CNN 기반 주행 중인 차량 간 상대속도 추정 알고리즘" 제어·로봇·시스템학회 27 (27): 37-43, 2021

21 Lavanya Kumari, P., "Automatic License Plate Detection using KNN and Convolutional Neural Network" 2022

22 Pratham Tatraiya, "Applicative analysis of activation functions for pneumonia detection using convolutional neural networks" 2023