딥러닝 추적을 이용한 주정차위반 검지 방법

류지형; 최두현; 김영모

doi:10.5573/ieie.2019.56.9.67

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자료유형: 학술저널

저자정보: 류지형 최두현 (경북대학교) 김영모 (경북대학교)

저널정보: 대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제56권 제9호(통권 제502호)

발행연도: 2019.9

수록면: 67 - 74 (8page)

DOI: 10.5573/ieie.2019.56.9.67

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본 논문은 번호판 인식기술과 딥러닝을 이용하여 주정차위반을 판단하는 효과적인 방법을 소개한다. 이 방법은 차량이 통과 하는 지역(ROI)에서 차량번호를 읽고 추적하는 중에, 차량이 주차금지구역에 일정 시간 이상 정지하면 주차위반으로 판단하고 역방향으로 재생된 동영상과 증거 이미지를 확보한다. 주정차위반을 단속하는 일반적인 방법은 단속 순간을 촬영한 몇 장의 이미지에서 차량번호를 확인하는 것에 그친다. 추적기법과 역방향 재생이 활용되는 이 방법은 물체에 의한 번호판 가림에 상관없이 차량번호판을 인식할 수 있어서 기존의 방법보다 단속 효과가 높다. 또한, 번호판을 읽기에 가장 좋은 시점에서 촬영 이미지를 얻기 때문에 번호 인식률도 높다. 주정차위반 여부를 판단하기 위해 사용하는 차량추적은 CNTK 및 Faster R-CNN을 사용하였다. 실험은 도로상 관심구역을 통과하는 521대의 차량을 대상으로 진행했으며 그중 30대가 주정차 위반차량이었다. 제안한 방법은 주차위반차량 30대 중 29대를 주정차위반으로 판정하여 주정차 위반차량 검지율은 96.7%를 보였다.

#Vehicle Tracking #Parking Violation #CNTK #Faster R-CNN #Backward-Sequence Video

참고문헌 (23)

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김원호 / 2012 / 불법운전의 사회적 비용 / 정책리포트 117:1~18

이경순 / 2006 / 서울시 불법주차무인단속시스템구축 사례 / 교통 기술과 정책 3(1):116~126

이정수 / 2007 / 무인 자동 주차단속시스템의 효과 평가: 서초구 설치사례를 중심으로 / 서울도시연구 8(3):43~55

이신 / 2017 / 불법주정차무인단속: 벌금과 물증의 힘 / 서울시 도시정책

Giuseppe Amato / 2016 / Car Parking Occupancy Detection Using Smart Camera Networks and Deep Learning / IEEE Symposium on Computers and Communication(ISCC)

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