[2020 AI데이터바우처지원사업] 향상된 차량번호인식 AI 딥러닝 모델 개발 진행상황 공유

 

 

 

 

안녕하세요 실리콘브릿지의 새로운 소식을 전달드리는 에디터 김사원입니다.

 

지난 소식에서, 실리콘브릿지가 2020 하반기 AI데이터바우처지원사업의 우선협약대상자로 선정되었다고 말씀드린 적이 있습니다.

 

 

siliconbridge-eyevacs.tistory.com/25

[2020 하반기 소식] 실리콘브릿지 AI데이터바우처지원사업 우선협약대상 선정

 

2020년 6월 시행한 도로교통공단성능평가에서 실리콘브릿지의 차량번호 인식률은 신규 번호판 포함 100%, 오인식률 0.2% 이내라는 우수한 성적서를 받았습니다.

 

하지만 이 0.2%의 오인식률조차 낮추기 위해 빅데이터 기반의 딥러닝 모델을 구축하게 되었고, 마침 AI데이터바우처지원사업이 있어 함께하게 되었습니다(지난 이야기 참고).

 

오늘은 데이터바우처 지원을 받아 어디까지 성능이 개발되었는지, 중간 진행상황을 공유하도록 하겠습니다.

 

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실리콘브릿지가 현재 제공하는 차량번호판 인식모델의 정확도는 99%가 넘지만 설치 환경의 조건에 따라 번호판이 오인식되는 경우가 종종 있었습니다.

 

현재의 소프트웨어도 AI가 반복학습을 통해 오인식되는 차량번호판에 대해 자체 보정 및 인식률 향상을 꾀하고 있지만, 고객분들께 조금이라도 더 나은 서비스를 제공해드리고자 2020년 9월 1일, 자사가 가지고 있는 1억장 이상의 차량번호 데이터를 가공해 딥러닝 기반의 차량번호판 인식모델 구축을 시작했습니다.

 

① 하루 100대 기준 정인식률 99% vs 99.8%의 차이
=미/오인식 차량 대수 1대 vs 0.2대

② 하루 1,000대 기준 정인식률 99% vs 99.8%의 차이
=미/오인식 차량대수 10대 vs 2대

③ 하루 10,000대 기준 정인식률 99% vs 99.8%의 차이
= 미/오인식 차량대수 100대 vs 20대

 

간혹 99%, 99.8%가 얼마나 차이가 나는지 문의주시는 분들이 계십니다.

 

위의 단순 계산식처럼 입출차 차량 대수가 많아질수록 정인식 되지 않는 차량 대수도 많아지기 때문에, 소숫점의 정확도까지 최대한 높이려고 하는 것입니다.

 

 

중간진행상황

그렇다면 약 3개월의 시간이 흐른 지금, 어디까지 개발이 진행되었을까요?

 

분류	진행률(%)
1. 차량번호판 전처리	데이터 가공업체에게 전달하기 위한 데이터 선별과정 = 달성률 100%
2. 데이터 검수	데이터와 산출물을 송수신하고 산출물을 검수하는 과정 = 달성률 100%
3. 딥러닝 기반 차량번호판 인식 모델 구축	산출물을 이용해 모델을 학습하고 수정하는 과정 = 현재 진행중
4. 프로토타입 제작	실제 서비스에 적용해 정확도를 판별하는 과정

 

에디터 김사원이 부설연구소를 취재한 결과, 데이터 선별 및 산출물 검수까지 모든 진행이 끝났고 딥러닝 기반의 차량번호판 인식 모델을 구축중이라는 답변을 받았습니다.

 

12월 데이터바우처지원사업이 끝날 때까지 지속적으로 딥러닝 모델 개선을 시행할 예정이며 현재까지 유의미한 인식률 향상 결과를 얻고 있다고 합니다(하지만 자세한 인식률 현황은 내부 비밀로, 프로토타입까지 제작이 되었을 때 공식적으로 공개하도록 하겠습니다).

 

슬쩍 말씀드리자면 구글 비전API를 사용한 것보다 훨씬 좋은 결과를 얻고 있다고 하니 기대해 보셔도 좋을 곳 같습니다 :).

 

 

 

구글 비전 API를 통해 차량데이터를 수집했을 때 화면입니다.

 

'11고64XX' 차량번호판이 '11164XX'로 인식되는 것을 볼 수 있는데요, 한글이 제대로 읽히지 않아 오인식되는 것을 볼 수 있습니다.

 

 

 

 

반면 (주)실리콘브릿지가 새롭게 구축하는 딥러닝 기반의 차량번호판 인식모델에서는 한글까지 정확하게 인식하고 있습니다.

새롭게 구축하는 이 인식모델의 정확도가 현재 사용하는 소프트웨어(인식률 100%, 오인식률 0.2%)를 넘어선다고 판단이 되면 프로토타입으로 제작되어 시중에 공개될 예정입니다.

 

 

어제보다 나은 서비스를 제공하고자 노력중인 실리콘브릿지의 새로운 이야기를 기대해 주시길 바랍니다.

 

오늘도 읽어주셔서 감사합니다.