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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.4
- 수록면
- 32 - 42 (11page)
- DOI
- 10.46416/JKCIA.2024.04.26.1.32
이용수
초록· 키워드
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최근 오토바이로 인한 교통법규 위반 및 범죄 발생이 증가하면서 양방향 CCTV 설치 등 오토바이를 효과적으로 단속하기 위한 다양한 정책들이 발표되었다. 본 연구에서는 베트남 빈증성에 CCTV를 설치하여 취득한 CCTV 영상을 기초로 인공지능 알고리즘을 활용한 오토바이 번호 인식 기술을 개발하여 그 정확도를 평가하였다. 먼저 베트남 오토바이 규격을 파악하여 3D 형태의 가상번호판을 생성한 후 환경 및 카메라 레시피를 적용하여 학습데이터를 대량으로 구축하였다. 또한 Cycle GAN 알고리즘을 적용하여 실제 번호판이 갖는 훼손이나 오염 특성을 효과적으로 구현할 수 있었다. 오토바이 번호인식을 위해 먼저 NanoDet-Plus 학습 Tool을 활용하여 번호판 영역을 학습하였으며, 훈련자료 36,720개와 검증자료 2,327개를 활용하여 Epoch와 Batch Size에 따른 인식 정확도를 평가하였다. 그리고 생성된 번호판 영역으로부터 앵커박스와 LPRNet 학습 Tool을 활용하여 오토바이 번호인식 정확도를 평가한 결과, 3D 가상번호판, Cycle GAN으로 변환한 번호판 그리고 실제 번호판이 각각 6,000개, 54,000개, 511개 일 때의 인식 정확도가 97%로 가장 높게 나타남을 알 수 있었다. 본 연구에서 개발한 오토바이 번호인식 기술은 양방향 CCTV 확대 및 전면번호판 도입과 함께 오토바이 교통법규 위반 및 범죄예방에 효과적으로 활용될 수 있으리라 기대한다.
목차
요지
Abstract
1. 서론
2. 인공지능 학습용 오토바이 번호판 생성
3. 인공지능 기반 오토바이 번호 인식
4. 결과 정리 및 결론
참고문헌
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