문제점
현재의 감시 운영은 효율성과 신뢰성을 제한하는 여러 문제에 직면해 있습니다. CCTV 영상은 수동으로 모니터링되며, 이로 인해 사건을 실시간으로 탐지하고 대응하기가 어렵습니다. 차량 식별과 같은 중요한 정보는 번호판을 자동으로 인식하거나 기록하는 체계가 없어 종종 누락됩니다. 또한 중앙 집중식 처리 부재로 인해 데이터가 개별 시스템이나 장치에 분산 저장되며, 하드웨어 교체나 인력 변경 시 데이터 손실 위험이 커집니다. 이러한 한계는 상황 인식 능력을 저하시킬 뿐만 아니라 조사 속도를 늦추고, 전반적인 업무 및 보안 연속성을 저해합니다.

프로젝트 목표
본 프로젝트의 목표는 CCTV 인프라와 원활히 통합되는 AI 기반 차량 번호판 인식(LPR) 시스템을 구축하는 것입니다. 이 솔루션은 다수의 카메라에서 차량과 번호판을 실시간 자동 탐지하여 신속하고 정확한 데이터 수집을 가능하게 합니다. 또한 번호판 번호를 기반으로 관련 영상 구간을 빠르게 조회하고 검색할 수 있는 AI 기반 인식 및 분석 기능을 제공합니다. 더 나아가 보안성이 강화된 중앙 집중식 저장 및 관리 기능을 통해, 시스템 업그레이드나 인력 변경 시에도 인식된 데이터가 보존되어 장기적인 운영 연속성을 보장합니다.

핵심 포인트
저조도, 날씨 변화, 카메라 각도 등 다양한 조건에서의 번호판 이미지 분석을 통한 고정밀 인식 제공
교통 관리, 법 집행, 스마트 시티 응용을 위한 API 및 대시보드를 통한 감시 데이터 중앙화 및 접근성 향상
자동차, 버스, 오토바이 등 다중 차량 지원 및 알림·조사용 이미지 아카이빙 기능 제공
감시 데이터의 안전한 처리를 위한 접근 제어 및 권한 관리 구현

본 프로젝트는 감시 카메라와 원활히 연동되어 다양한 조건(조명, 날씨, 시야각, 교통 밀집도)에서도 실시간으로 안정적으로 동작하는 AI 기반 차량 번호판 인식(LPR, License Plate Recognition) 시스템을 개발하는 데 중점을 두고 있습니다.
시스템은 차량을 자동으로 감지하고, 번호판을 추출한 뒤, 딥러닝 기반 OCR(광학 문자 인식)을 통해 정확하게 번호를 인식합니다. 또한 다중 카메라 입력을 지원하며, 즉각적인 의사결정을 가능하게 하는 저지연 처리와 교통 관리·보안 시스템 연계를 위한 API 및 대시보드를 통한 확장성을 제공합니다.
본 솔루션은 다양한 번호판 형식을 처리할 수 있도록 학습된 LPR 모델을 기반으로 하며, 차량 감지 → 번호판 추출 → OCR → 추적에 이르는 엔드투엔드 파이프라인을 구현합니다. 또한 정밀도(Precision), 재현율(Recall), 인식 정확도(Recognition Accuracy) 등의 평가 지표를 포함한 리포트를 제공하며, 엣지 디바이스 및 클라우드 서버 배포가 가능한 패키지를 지원합니다.
시스템은 교통 위반 단속을 위한 모니터링과 법 집행, 주차장 자동 입·출차 관리, 도시 전역 카메라 네트워크를 통한 스마트 시티 감시, 국경 보안 및 톨게이트 차량 자동 인식 등 다양한 분야에 활용할 수 있습니다.