노상주차관리 시스템을 위한 머신러닝 기반 번호판 인식 알고리즘

Abstract

국내 무인주차관리 시스템은 이제는 아파트, 대형마트, 공공시설 등 점차적으로 확대되어 가고 있다. 하지만 일급지 서울시내 한복판의 길거리 노상 주차장은 아직도 수작업으로 처리된다. 그 이유는 특정한 출입구가 정해져 있지 않아 바닥의 루프 코일 설치가 불가능 하며 다각도로 접근되어 주차하는 차량의 번호인식률이 현저히 떨어지기 때문이다. 무인주차관리 시스템을 사용하는 대부분의 주차장들은 반듯한 진입로를 통한 진입이 이루어져 바닥의 루프 코일을 밟는 순간 사진에서 정확한 차량번호를 수집하지만 이처럼 움직이는 차량의 여러 각도에서의 차량번호 수집은 정확성이 현저히 떨어지므로 아직까지 노상 주차 관리는 수작업 처리되고 있다. 이러한 배경으로 노상 주차 관리의 효율성 및 정확한 차량번호를 인식하기 위하여 수작업으로 진행되는 일급 지 노상 주차장을 자동화하는데 있어서 고정된 주차 면에 IP카메라들의 통신을 활용하고, AI를 이용하는 번호 인식률 향상을 위한 알고리즘 개발을 하고자 하는데 그 목적이 있다. 이 연구는 머신 러닝 기반 번호판 인식 알고리즘 대한 개선으로 설계 및 성능을 보완하여 효율적인 노상 주차관리 시스템을 구축하고자 하는데 그 의미가 있다.

|Most parking lots equipped with unmanned parking management systems rely on vehicles entering through a designated entrance where the license plate can be accurately captured by floor-mounted loop coils. However, accurately capturing license plate numbers from moving vehicles at various angles remains a significant challenge. As a result, manual intervention is still required for outdoor parking management. Against this backdrop, the aim is to automate the management of premium outdoor parking lots that currently rely on manual operations, with the goal of improving efficiency and ensuring accurate license plate recognition. This involves utilizing IP cameras placed in fixed parking spaces and developing algorithms that leverage AI to enhance the license plate recognition rate. The purpose of this research is to establish an efficient outdoor parking management system by improving machine learning-based license plate recognition algorithms. By doing so, it aims to automate the processes associated with premium outdoor parking lots and address the limitations of manual operations. Ultimately, this research is significant for enhancing the accuracy of license plate recognition and improving the efficiency of outdoor parking management.