차량 영상을 입력받아 합성곱을 수행하여 번호판 영역의 검출과 글자 인식을 동시에 수행하는 단일 단계(Single State) CNN(Convolutional Neural Network)부;상기 CNN부에서 출력되는 번호판 영역의 글자에 대하여 에러를 보정하여 출력하는 에러 보정부; 및상기 에러 보정부에서 보정되어 출력된 결과를 입력받아 번호판 영역에서 각기 검출된 글자의 영역 상자를 중심 위치에 따라 정렬하여 차량 번호판 내의 차량 번호를 인식하는 제어부;를 포함하되,상기 에러 보정부는,하나의 글자에 동시에 두 개의 영역 상자의 겹침이 발생할 경우, 두 영역 상자의 겹침이 50% 이하이면, 두 영역 상자 중 하나를 제거하되, 객체 신뢰도 값이 가장 작은 영역 상자를 제거하는, 거짓 양성 보정 기능을 수행하도록 구현되며, 또한차량 번호판 영역에서 검출된 영역 상자들 중 객체 신뢰도 값이 미리 지정된 임계값보다 작은 영역 상자를 제거하되, 검출된 영역 상자의 개수가 번호판의 종류에 따라 미리 지정된 개수보다 작고, 또한 인접한 두 개의 영역 상자 사이의 간격이 지정된 기준 보다 큰 경우, 상기 제거한 영역 상자 중 그 중심이 상기 인접한 두 영역 상자 사이의 간격이 지정된 기준 보다 큰 두 영역 상자의 사이에 있는 영역 상자 중 객체 신뢰도 값이 가장 큰 영역 상자를 선택하여 회복시키는, 거짓 음성 보정 기능을 수행하도록 구현되며, 또한차량 번호판에서 검출된 영역 상자의 크기가 실제 글자의 크기보다 지정된 기준 이상으로 커서 오류 가능성이 있는 경우, 상기 오류 가능성이 있는 영역 상자의 중심이 인접한 두 글자 사이에 있고, 또한 글자 개수가 번호판의 종류에 따라 지정된 기준 개수를 만족하면 상기 영역 상자가 올바르게 검출된 것으로 간주하는, 영역 상자의 크기 오류 보정 기능을 수행하도록 구현된 것을 특징으로 하는 단일 단계 CNN 기반 한국 차량 번호판 인식 장치.

제 1항에 있어서, 상기 단일 단계 CNN은,하나의 CNN에서 번호판 검출과 글자 인식을 한 단계에서 동시에 실시할 수 있도록 개선된 YOLO v3가 적용된 CNN인 것을 특징으로 하는 단일 단계 CNN 기반 한국 차량 번호판 인식 장치.

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제 1항에 있어서, 상기 중심 위치는,상기 각기 검출된 글자에 대한 사각형 영역 상자의 모서리를 대각선으로 연결하는 경우에 교차되는 대각선의 중심을 의미하는 것을 특징으로 하는 단일 단계 CNN 기반 한국 차량 번호판 인식 장치.