본 기술은 도로 주행 영상에서 에지 강화, 노이즈 제거, 연결 요소 분석으로 단일 문자 영역을 찾아 병합해 번호판 후보를 고른 뒤, 서브 영역별 에지 밀도와 색상 특징 벡터를 쓰는 서포트 벡터 머신으로 번호판 영역을 결정하는 검출 방법 및 장치입니다.
스트리트 뷰나 블랙박스 영상 공유가 늘면서 번호판 노출에 따른 프라이버시 침해가 문제가 되었지만, 매일 쏟아지는 영상을 수작업으로 가리는 것은 사실상 불가능했습니다. 기존 검출 방법은 번호판 위치, 크기, 기울기, 조명 상태 변화와 도로 표지·광고판 같은 혼동 요소에 취약하다는 한계가 존재했습니다.
본 기술은 문자 높이·중심선·간격 조건과 번호판 종횡비로 후보 영역 수를 대폭 줄인 뒤 학습된 분류 모델로 판별하므로 검출율과 처리 속도가 함께 향상됩니다. 블랙박스 영상 공유 플랫폼의 자동 비식별화, 주차 관리와 통행료 시스템에 적용될 수 있어 다양한 촬영 조건의 영상에서도 번호판을 빠르게 찾아낼 수 있습니다.
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