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🚀 딥러닝 기반 차량번호 인식 엔진

TS-ANPR

TS-ANPR은 딥러닝 기반의 대한민국 차량 번호 인식 엔진입니다.

아래 차번 인식 데모 사이트에서 가지고 계신 차량 이미지로 직접 테스트해 보세요.

🚘 차번 인식 데모

⚡️ 최신 엔진 다운로드

💻 응용 프로그램 개발 가이드

• Entry points
• pdf 문서 다운로드

🎁 설치 방법

최신 버전 정보

v1.7.2 출시🎉 (2024-02-23)

1. 인식률 향상
2. 구형 주한미군 번호판 지원
   
   [이미지 출처: 나무위키]

v1.7.1 출시🎉 (2024-02-07)

1. 저사양 CPU용 lite 버전 출시
   • 인식 속도는 일반 버전에 비해 약 2배 빠름
   • 인식률은 일반 버전에 비해 근거리 촬영 이미지는 차이가 거의 없고 원거리 촬영이나 다중 인식시는 소폭 떨어짐
     • 주차장 입출구 용으로 사용 권장
   • 엔진 파일만 교체하고 라이선스 변경없이 사용 가능
2. 인식률 향상
   • 30도 이상 기울어진 번호판 이미지에서 인식률 향상

인식 속도 비교표

CPU	코어	쓰레드	클럭	운영체제	실행환경	일반 버전	lite 버전
인텔 i7-12700	12	20	2.1GHz	윈도우즈, 리눅스	64비트	0.040초	0.021초
인텔 i5-6500	4	4	3.2GHz	윈도우즈, 리눅스	64비트	0.094초	0.031초
(상동)				윈도우즈	32비트	0.203초	0.094초
인텔 i3-8100	4	4	3.6GHz	윈도우즈, 리눅스	64비트	0.099초	0.042초
(상동)				윈도우즈	32비트	0.204초	0.096초
인텔 셀러론 J4005	2	2	2.0GHz	윈도우즈, 리눅스	64비트	1.017초	0.398초
(상동)				윈도우즈	32비트	1.571초	0.649초
인텔 셀러론 1037U (32비트 전용)	2	2	1.8GHz	윈도우즈	32비트	1.186초	0.484초
Rockchip RK3588S	8	8	1.5GHz	리눅스 (ARM)	64비트	0.534초	0.247초
BCM2711 (라즈베리 파이4)	4	4	1.8GHz	리눅스 (ARM)	64비트	1.213초	0.528초

특장점

1. 차번 인식 능력

아래와 같은 다양한 환경 요인에 대해 뛰어난 적응력을 보입니다.

• 반사 필름
  
• 야간 노이즈
  
• 촬영 각도
  
• 날씨 / 조명
  
• 오염 / 훼손
  
• 360도 어안 카메라 이미지
  • 이미지를 펼치지 않고 원본 이미지에서 여러 대의 차량 번호를 인식합니다.
  

2. 각종 번호판 지원

아래와 같은 다양한 번호판 규격을 지원합니다.

• 덤프트럭, 중장비 번호판
  
• 특수 번호판 (임시, 외교, 군용)
  
• 친환경 전기차 번호판
  • 차번 인식 결과 데이터의 ev항목에 true 또는 false로 구분합니다.
  • 단, 영업용 차량 번호판처럼 번호판 규격상 내연기관 차량과 구분되지 않는 경우는 판단이 불가능합니다.
  
• ’80, ’90년대 구형 번호판
  • 1996년도 번호판 규격 개정 이전에 사용되던 처, 퍼, 차, 파, 추 ~ 후, 그 ~ 흐 문자를 지원합니다.
  

3. 주요 운영체제 / CPU 아키텍처 지원

• 윈도우즈
  • 인텔 계열 64비트(windows-x86_64), 32비트(windows-x86)
  • 윈도우즈 7 이상 호환
• 리눅스
  • 인텔 계열 64비트(linux-x86_64),
  • ARM 계열 64비트(linux-aarch64)
  • 배포판에 관계없이 glibc 2.27 이상 호환

4. 다양한 개발 환경 지원

• 특정 프로그래밍 언어에 종속되지 않는 범용 라이브러리 인터페이스
• 프로그래밍 언어별 예제 제공 (C, C++, C#, Visual Basic, Python, JavaScript/Node.js, Go, Pascal/Delphi, Perl, Ruby)
• 입력 이미지 파일 형식 (bmp, jpg, png, pnm, pbm, pgm, ppm, jfif, webp)
• 입력 이미지 메모리 버퍼 픽셀 형식 (GRAY, BGRA, RGBA, RGB, BGR, BGR555, BGR565, HSV, YCrCb, I420, YV12, IYUV, NV12, NV21)
• 인식 결과 출력 형식 (text, json, yaml, xml, csv)

5. 다양한 라이선스 제공

• 무료 평가판 라이선스
  • 개발 및 데모용으로 시스템당 설치 이후 30일간 무료 사용 기간 제공
• 상용 라이선스
  • 매체별: USB 동글, 또는 소프트웨어 라이선스 중 선택
  • 기능 및 성능별: IoT, Basic, Pro, Server 중 응용 소프트웨어 요구사항에 따라 선택 가능 (자세히)

인식 옵션

1. 차량 장착 검사 (Vehicle Mounted)

차체가 보이는 이미지에서 차량에 장착된 번호판인지 구분합니다. 차량 장착(v) 옵션을 사용하면 차량에 장착된 번호판만 인식합니다.

아래 이미지처럼 차량없이 번호판만 있거나 바이크 번호판 등은 무시합니다.

[이미지 출처: 연합뉴스]

[이미지 출처: 바이커즈랩]

번호판만 근접 촬영된 경우는 차량 인식이 안되는 경우가 있는데, 이런 경우 차량 장착(v) 옵션을 사용하지 않으면 차량 번호를 인식할 수 있습니다.

2. 다중 인식 (Multiple Recognition)

다중 인식(m) 옵션을 사용하면 이미지에 차량이 여러 대 있으면 모두 인식합니다.

다중 인식(m) 옵션을 사용하지 않으면 여러 대 차량 중 가장 번호판 신뢰도가 높은(잘 보이는) 것 하나만 인식합니다.

3. 서라운드 인식 (Surround Recognition)

서라운드 인식(s) 옵션을 사용하면 전복된 차량 또는 어안 렌즈 카메라로 촬영한 차량 등 이미지 내의 차량이 사방으로 기울어져 있거나 넘어져 있는 경우도 차량 번호를 인식할 수 있습니다.

[이미지 출처: KBS]

• 응용 프로그램 개발 전 단계의 기본적인 성능 테스트는 온라인 데모 사이트 http://tsnvr.ipdisk.co.kr/ 를 이용하실 수 있습니다.
• 응용 프로그램 개발 단계에서는 응용 프로그램 개발 가이드 와 포함된 프로그래밍 언어별 예제들을 참고하시기 바랍니다.
• 개발 관련 질문이나 요청 사항들은 Issues에 등록해 주시면 적극적으로 지원하겠습니다.

• 개발 문의: [email protected]
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