문자인식
‘내추럴 씬(Natural scene) 텍스트 인식을 통한 정보 지평의 확대’
OCR(Optical Character Recognition) 기술은 거리에 있는 간판 텍스트 추출에 사용하기에는 부족한 점이 있습니다. OCR 기술이 주로 흑백 이미지, 라인 형태의 텍스트 배치에 적용된 이유로 인해 다양한 요인(레이아웃, 스타일, 시간대 별 조명, 백그라운드 객체)이 존재하는 간판 텍스트 환경에 적합하지 않습니다. 한양정보통신에서는 지난 수년간 습득한 관련 기술을 바탕으로 내추럴 씬의 텍스트 이해를 목표로 관련 R&D를 진행하고 있습니다.
01| 간판 텍스트 인식/추출용 학습 합성(Synthetic) 데이터 생성 기술 보유
간판 텍스트 인식에 있어서 충분한 양의 딥러닝 학습 데이터의 확보는 매우 중요하다고 할 수 있습니다. 하지만 간판 텍스트 수집은 시간과 비용이 많이 발생되는 과정입니다. 한양정보통신은 자체 폰트 제작 기술을 바탕으로 지난 30년간 300여 종의 폰트를 보유하고 있습니다. 이를 기반으로 사실적인(Realistic) 합성 텍스트 생성을 통해 충분한 양의 학습 데이터를 확보하고 있습니다.
02| FMS(Fleet Management System) 기반 거리 영상 수집 기술
본사는 ADAS 제품 개발 단계에서 획득한 LiDAR/Camera/GPS/IMU 등의 센서 융합 및 차량 운용 기술을 바탕한 실제 간판 텍스트 수집 노하우를 보유하고 있습니다.
03| 딥러닝 기술 보유
CPU/GPU/FPGA/AI 전용 칩 등 하드웨어 운용 기술과 Convolutional Neural Network 기반 이미지 인식 및 추출 관련 다양한 기술을 보유하고 있습니다.