인식 결과
차량번호
-
후처리된 번호판 후보
신뢰도
-
OCR 평균 confidence
처리상태
대기
모델 로딩/전처리/OCR
형식검증
-
한국 번호판 패턴 검사
원본/전처리 이미지
텍스트 변환 결과
-
Raw OCR
OCR 실행 전입니다.
AI OCR 처리 파이프라인
운영 모델 구조
| 단계 | PoC 적용 | 실서비스 권장 |
|---|---|---|
| 번호판 탐지 | 업로드 이미지 전체를 OCR 대상으로 사용 | YOLOv8/RT-DETR로 번호판 bounding box 탐지 |
| 전처리 | Grayscale, contrast, threshold | 왜곡 보정, 야간/역광 보정, super resolution |
| 문자 인식 | Tesseract.js 기반 OCR | CRNN, SVTR, Transformer OCR을 번호판 데이터로 학습 |
| 후처리 | 한국 번호판 정규식 후보 추출 | 지역명, 용도 문자, 숫자 자리수, confidence ensemble |
적용 시 주의사항
- 차량번호는 개인정보 또는 개인위치정보와 결합될 수 있으므로 접근권한과 보관기간을 제한해야 합니다.
- 실시간 차단/단속 용도는 오인식 리스크와 법적 근거를 별도로 검토해야 합니다.
- 운영 환경에서는 원본 이미지, OCR 결과, 모델 버전, confidence, 수정 이력을 감사 로그로 남기는 것이 좋습니다.
- 번호판 각도, 흔들림, 야간 반사, 오염, 가림에 대한 실패 케이스 데이터셋이 필요합니다.