본 논문에서는 컨테이너 영상의 식별자를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안 방법에서는 먼저 형태학적 필터를 이용하여 컨테이너 영상이 앞면 또는 뒷면 영상인지를 판단한다. 컨테이너 영상이 앞면일 경우 수직,수평 히스토그램을 비교하여 식별자 영역을 추정하고, 컨테이너 영상이 뒷면일 경우 3번째 손잡이의 위치와 수평 히스토그램을 이용하여 식별자 영역을 추정한다. 그리고 추정된 식별자 영역을 이진화한 다음, 최종적으로 8방향 윤곽선 추적 알고리즘과 식별자 조건을 이용하여 식별자를 검출하였다. 많은 다양한 컨테이너 영상에 대한 실험결과, 제안된 방법이 앞면 컨테이너 영상에 대해서는 기존 방법과 비슷한 성능을 나타내지만 기존 방법으로 해결하지 못한 뒷면 컨테이너 영상에 대해서도 우수한 식별자 검출 성능을 나타내었다.

Todays, the efficient management of container has not been realized in container terminal, because of the excessive quantity of container transported and manual system. For the efficient and automated management of container in terminal, the automated container identifier recognition system in terminal is a significant problem. However, the identifier recognition rate is decreased owing to the difficulty of image preprocessing caused the refraction of container surface, the change of weather and the damaged identifier characters. Therefore, this paper proposes more accurate system for container identifier recognition as suggestion of LSPRD(Line-Scan Proper Region Detection) for stronger preprocessing against external noisy element and MBP(Momentum Back-Propagation) neural network to recognize the identifier.