적대적 공격이 적용된 차량 번호판을 판별하기 위한 오인식 방지 장치 및 그 방법

기술 요약기존 차량 번호판 인식 시스템은 물리적 조작이나 데이터 섭동과 같은 적대적 공격에 취약하여 오인식 문제를 겪고 있습니다. 본 발명은 이러한 문제를 해결하기 위해 딥러닝 기반의 차량 번호판 오인식 방지 장치 및 방법을 제공합니다. 차량 이미지로부터 번호판 데이터를 추출하고, 기계 학습 알고리즘을 통해 적대적 공격 여부를 판단합니다. 특히, 공격이 탐지되면 해당 데이터를 이용하여 알고리즘을 지속적으로 재학습시키고 강화합니다. 이 기술은 반복적인 딥러닝 학습을 통해 악의적인 적대적 공격에도 번호판을 정확하게 인식하며, 시스템의 보안을 강화하여 경제적 및 사회적 손실을 최소화하는 데 기여합니다. 인하대학교 산학협력단이 개발한 혁신 기술로, 지능형 교통 시스템의 안정성 확보에 필수적입니다.