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기술개요
- 본 기술은 영상만을 이용하여 영상내에 있는 차량을 검출하고, 해당 차량의 번호판 문자열 정보를 인식하는 기술임
- GPU 사용이 어려운 환경을 고려하여, CPU만으로도 기존의 차량 번호판 인식 시스템과 유사한 성능을 보임
- 차량 번호판 고속 인식 기술은 세 가지의 주요 알고리즘으로 구성됨:
1. 차량 검출 ? 주어진 영상에서 차량의 위치 정보를 검출
2. 번호판 검출 ? 차량 영상에서 번호판의 위치 정보를 검출하고 번호판 종류를 판독
3. 번호판 인식 ? 번호판 영상에서 문자열 정보를 인식
기술이전 목적 및 필요성
- 대부분의 상용 시스템은 루프 센서 방식의 단일 차로 자동차 인식 방법임(단일 차로 도로면에 설치된 루프 센서를 이용해 차량 검출)
- 루프 센서의 설치 및 관리의 어려움으로 인해, 루프 센서 등을 사용하지 않는 무센서형 번호판 인식 기술에 대한 필요성이 높음. 무센서 방식은 이동식 환경 및 루프 센서의 설치가 어려운 환경에서 적용이 가능함
- 현재 상용화된 자동차 번호판 인식 시스템은 적용되는 환경에 따라 다양한 인식률을 보이고 있음. 주차 관리 등 호조건에서는 98%이상의 높은 인식률이지만, 조명 조건 등이 좋지 않거나 저해상도 영상(방범 등)에서는 50~70% 수준의 인식률을 나타내는 것으로 알려져 있음
- 최근 널리 사용되는 딥러닝 기반의 차량 번호판 인식 기술은 높은 인식 성능을 나타내고 있으나, GPU 사용이 필수임. GPU 설치가 어려운 기존 함체 등에 설치하는 것이 어렵고, 내구성 등에 문제가 있어 GPU를 사용하지 않는 번호판 인식 기술에 대한 필요성이 높음
- 본 기술이전에서는 루프 센서와 같은 외부의 차량 검출 장치 없이 단일 카메라에 의해 획득되는 영상에 영상인식기술만으로 차량을 검출하고 번호판 정보를 인식하는 기술을 이전하고자함
기술의 특징 및 장점
- 영상 정보만으로 영상내에 존재하는 번호판 위치 정보 검출 및 번호판 문자열 인식이 가능함
- 루프/레이저 등 차량 검지 센서가 필요 없음
- 머신러닝 기반의 기술로 잡영 및 왜곡, 조도 변화에 강인함
- GPU 없이 CPU만으로 실행 가능
기술의 성숙도
활용방안 및 기대성과
- 자동차 번호판 인식 기술은 1)과속/주정차위반 단속/톨게이트 과금, 교통정보수집 등의 교통 분야, 2)대형 건물 및 주차장 등의 출입통제 및 주차 관리 분야, 3)수배자 및 체납자 검색 등의 방범 분야 등 다양한 분야에서의 활용도가 높음
- 임베디드 타입의 스마트 카메라 개발 및 출시, 또는 중앙 집중 서버형 인식 시스템 개발을 통한 관련 제품/솔루션의 부가가치 제고가 가능함
기술이전 내용 및 범위
A. 기술명 : 차량 번호판 고속 인식 기술
- 영상에서의 번호판 위치 검출 및 번호판 문자열 추출
- 자동차번호판 규격을 따르는 번호판인식기술(전기자동차번호판/8자리 번호판 수용)
A. 차량 번호판 고속 인식 기술
- 차량 번호판 고속 인식 라이브러리
- 차량 번호판 고속 인식 기술 요구사항 정의서 등
- 관련 특허 실시권
관련지적재산권
특허 1건
1) 차량 번호판 정보 인식 시스템 및 방법
(출원번호 : 2020-0002244)
첨부파일
기술이전조건
실시권 허용범위
비독점적 통상실시권
계약기간
계약체결일로부터 5 년간
기술료조건(부가세별도)
※ 착수기본료(단위:천원)
| 구분 |
중소기업 |
중견기업 |
대기업 |
| 착수기본료 |
70,000
|
140,000
|
140,000
|
| 매출정률사용료(%) |
5
|
15
|
20
|
※중소기업 또는 중견기업 기술료조건을 적용받고자 하는 경우에는 중소기업확인증 또는 중견기업확인증 제출 필요
기술전수교육
1 개월 / 1,000 천원정(부가세 별도)
기타특기사항
※ 다차로 LPR 1.0 또는 다차로 LPR 2.0을 기술이전 받은 업체가 본 기술을 이전 받고자 하는 경우, 착수기본료는 30,000천원으로 재계약 가능
※ 다차로 LPR 1.0: 다차로 환경에서의 영상기반 다중 자동차 검지 및 번호판 인식기술
※ 다차로 LPR 2.0: 딥러닝 기반 다중 자동차 번호판 인식 기술
※ 다차로 LPR 1.0 또는 2.0을 이전받은 업체가 본 기술을 이전받을 경우 기술이전실 계약담당자에게 별도 통지 필요
세부문의
기술관련
| 기술개발 발표당시 |
인공지능응용연구실 김병근 (0536708029, iros@etri.re.kr)
|
| 현재 |
AI인프라연구실 김병근 (0536708029, iros@etri.re.kr)
|
계약관련
기술이전실 인혜은 (042-860-1291, inhy@etri.re.kr)