플러스프로젝트 배경
문제점 현재 감시 시스템은 수동 모니터링과 분산 데이터 관리로 인해 실시간 사건 대응과 차량 식별이 어렵습니다. 번호판 자동 인식 기능이 없어 핵심 정보 누락이 빈번하며, 데이터가 개별 장치에 저장되어 보안성과 연속성이 떨어집니다. 프로젝트 목표 본 프로젝트는 CCTV 인프라와 연동되는 AI 차량 번호판 인식(LPR) 시스템을 구축해 다수의 카메라에서 차량과 번호판을 실시간 자동 탐지·인식하고 번호
프로젝트 성과
인식 정확도
시스템은 전체 차량 번호판 인식 정확도 약 92%를 달성하여 다양한 환경 조건에서도 신뢰성 있는 번호판 추출을 보장합니다.
멀티 카메라 처리량
고성능 추론을 위해 최적화되어, 단일 NVIDIA V100 서버에서 최대 8개의 감시 카메라 영상을 동시에 실시간으로 처리할 수 있습니다.
다중 차량 추적
ByteTrack, FairMOT 알고리즘을 통합하여 버스, 자동차, 오토바이를 동시에 추적할 수 있으며, 다양한 차량 유형에 대한 포괄적인 모니터링을 지원합니다.
알림용 이미지 아카이빙
탐지된 각 차량 이미지를 저장하여 알림, 조사, 증거 관리에 활용함으로써 법 집행 및 보안 업무를 강화합니다.
핵심 기능
실시간 차량 및 번호판 인식
YOLOv8·Faster R-CNN 등 최첨단 딥러닝으로 차량·번호판을 신속·정확하게 감지하며, OpenCV·ImgAug, LPRNet/DeepLPR OCR을 결합해 다양한 번호판에서도 높은 인식률을 달성합니다.
진행 단계
연구 및 시스템 설계
2023.04.
요구사항 분석, 기존 감시 인프라 검토 및 전체 시스템 아키텍처 설계를 수행합니다. AI 모델(YOLOv8, Faster R-CNN, LPRNet/DeepLPR)을 선정하고 데이터 수집 및 평가 기준을 정의합니다.
프로젝트 상세
본 프로젝트는 AI 기반 차량 번호판 인식(LPR) 시스템으로, 감시 카메라와 연동되어 조명·날씨·시야각 등 다양한 환경에서도 안정적으로 작동합니다. 시스템은 차량을 자동 감지하고 번호판을 추출한 뒤, 딥러닝 OCR로 정확하게 인식합니다. 다중 카메라 입력, 저지연 처리, API·대시보드 연동을 통해 실시간 교통 관리와 보안 시스템 통합이 가능합니다. 학습된 엔드투엔드 LPR 파이프라인(감지→추출→인식→
