KR101992652B1 - 번호판 인식을 통한 차량 인식 방법 및 장치 - Google Patents

번호판 인식을 통한 차량 인식 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

촬영된 영상으로부터 번호판을 인식하여 차량을 인식하는 방법이 개시되며, 상기 방법은 주변 차량의 번호판을 촬영한 영상의 적색, 녹색 및 청색 채널 중 녹색 채널을 추출하는 단계; 상기 추출된 녹색 채널로부터 노이즈를 제거하는 단계; 상기 노이즈가 제거된 녹색 채널에 스펙트럼 이퀄라이제이션(spectrum equalization)을 적용하는 단계; 및 상기 스펙트럼 이퀄라이제이션을 적용한 녹색 채널에서 주변 차량의 번호판을 인식하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

번호판 인식을 통한 차량 인식 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR DETECTING VEHICLE THROUGH DETECTION OF LICENSE PLATE}
본 발명은 일 차량의 주변 차량의 위치를 인식하기 위한 방법에 관한 것으로서, 좀더 상세하게는 차량용 카메라 또는 블랙박스를 통해 획득한 전방, 후방 또는 양측방 영상으로부터 주변 차량의 번호판을 인식하여 해당 주변 차량을 인식하기 위한 방법에 관한 것이다.
최근 들어 자동차의 동력 성능에 대한 소비자 만족뿐만 아니라 소비자의 편의를 위한 장치가 많이 보급되고 있다. 그러한 예로써 주차 보조를 위한 전, 후, 좌, 우측 카메라와 자동차의 상태를 한눈에 파악할 수 있는 통합 디스플레이 장치의 보급이 보편화되고 있는 추세다. 운전자는 전방 또는 후방 주차시에 차량의 전방 또는 후방에 구비된 카메라 및 거리 측정 센서와 디스플레이 장치를 통해 차량 주변의 장애물을 볼 수 있고, 장애물까지의 거리를 알 수 있다.
또한, 주변의 다른 차량을 인식하여 자동차의 추가적인 편의 기능에 이용하고자 하는 연구가 수행되고 있다. 예를 들면, 이러한 주변 차량 위치 파악 기술은 교통 정보 시스템이나 방범 시스템 등에 이용될 수 있다.
따라서, 종래의 주차 보조를 위한 차량 주변 정보를 넘어서서, 자동차의 추가적인 편의 기능을 도입할 수 있는 주변 차량을 인식하는 방법에 관한 개발이 필요하다.
본 발명은 카메라 등을 통해 획득되는 영상의 처리를 통해 주변 차량의 번호판을 인식하여 상기 주변 차량을 인식하기 위한 방법을 제안하고자 하며, 추가로 이러한 주변 차량까지의 거리를 측정하고 이를 통해 교통 정보 또는 방범 정보를 생성하여 활용하는 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 일 실시예에 따라 촬영된 영상으로부터 번호판을 인식하여 차량을 인식하는 방법이 개시되며, 상기 방법은 주변 차량의 번호판을 촬영한 영상의 적색, 녹색 및 청색 채널 중 녹색 채널을 추출하는 단계; 상기 추출된 녹색 채널로부터 노이즈를 제거하는 단계; 상기 노이즈가 제거된 녹색 채널에 스펙트럼 이퀄라이제이션(spectrum equalization)을 적용하는 단계; 및 상기 스펙트럼 이퀄라이제이션을 적용한 녹색 채널에서 주변 차량의 번호판을 인식하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 방법은 상기 인식된 주변 차량의 번호판의 숫자와 미리 저장해놓은 기준숫자의 크기를 비교하여 상기 인식된 주변 차량까지의 거리를 계산하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 방법은 상기 계산된 거리가 임계치 이내이면 경고음을 출력하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 방법은 상기 계산된 거리를 상기 촬영된 영상과 함께 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 방법은 현재 위치의 GPS 정보, 상기 인식된 주변 차량의 번호, 그리고 상기 인식된 주변 차량까지의 계산된 거리 정보를 서버로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 방법은 상기 서버에서 상기 인식된 주변 차량의 번호를 상기 GPS 정보와 상기 인식된 주변차량까지의 계산된 거리에 따라 지도에 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따라 촬영된 영상으로부터 번호판을 인식하여 차량을 인식하는 장치가 개시되며, 상기 장치는 주변 차량의 번호판을 촬영한 영상의 적색, 녹색 및 청색 채널 중 녹색 채널을 추출하고, 상기 추출된 녹색 채널로부터 노이즈를 제거하고, 상기 노이즈가 제거된 녹색 채널에 스펙트럼 이퀄라이제이션(spectrum equalization)을 적용하여 주변 차량의 번호판을 인식하도록 구성된 번호판 인식부를 포함할 수 있다.
상기 장치는 상기 인식된 주변 차량의 번호판의 숫자와 미리 저장해놓은 기준숫자의 크기를 비교하여 상기 인식된 주변 차량까지의 거리를 계산하도록 구성된 거리 계산부를 더 포함할 수 있다.
상기 장치는 상기 계산된 거리가 임계치 이내이면 경고음을 출력하도록 구성된 출력부를 더 포함할 수 있다.
상기 장치는 상기 계산된 거리를 상기 촬영된 영상과 함께 저장하도록 구성된 저장부를 더 포함할 수 있다.
상기 장치는 현재 위치의 GPS 정보, 상기 인식된 주변 차량의 번호, 그리고 상기 인식된 주변 차량까지의 계산된 거리 정보를 서버로 전송하도록 구성된 통신부를 더 포함할 수 있다. 또한 상기 통신부는 상기 서버로부터 상기 인식된 주변 차량의 번호를 상기 GPS 정보와 상기 인식된 주변 차량까지의 계산된 거리에 따라 표시한 지도를 수신하도록 구성될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 주변 차량 및 상기 주변 차량과의 거리를 파악할 수 있으며, 아울러 상기 주변 차량의 위치를 주변 차량들과 공유함으로써 주변 도로의 교통 상황에 관한 정보를 획득할 수 있다.
또한, 공유된 주변 차량의 위치 정보는 도난 차량 또는 수배 차량 단속 등에 활용할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 번호판 인식을 통한 주변 차량 인식 장치와 이에 대한 정보를 수집하기 위한 서버의 블록도를 도시한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 주변 차량을 촬영한 영상으로부터 상기 주변 차량의 번호판을 인식하기 위한 방법에 관한 순서도를 도시한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 상기 주변 차량의 번호판을 인식하기 위한 방법의 추가적인 활용 방법에 관한 순서도를 도시한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 상기 주변 차량의 번호판을 인식하기 위한 방법의 추가적인 활용 방법에 관한 순서도를 도시한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 인식된 번호판 정보와 거리 정보를 표시한 지도를 도시한다.
본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니되며, 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 포괄하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 번호판 인식을 통한 주변 차량 인식 장치와 상기 장치로부터 정보를 수신하여 수집하기 위한 서버의 블록도를 도시한다.
상기 주변 차량 인식 장치(100)는 측정 차량의 주변 영상을 수집하도록 구성된 영상수집부(110); 상기 수집된 영상을 처리하여 주변 차량의 번호판을 인식하도록 구성된 번호판 인식부(121); 상기 인식된 주변 차량의 번호판의 크기를 측정하여 상기 주변 차량까지의 거리를 계산하도록 구성된 거리 계산부(122); 상기 주변 차량의 번호판 정보와 상기 계산된 거리 정보를 서버로 전송하도록 구성된 통신부(131); 상기 계산된 거리가 일정 거리 이하인 경우에 음성 경고 또는 시각 경고를 출력하도록 구성된 출력부(132); 및 현재 위치를 획득하도록 구성된 GPS 수신부(133)를 포함할 수 있다.
상기 영상수집부(110)는 측정 차량에 구비된 전방 또는 후방 카메라 또는 블랙박스에 내장된 카메라 등을 포함하는 각종 카메라 등에 해당한다. 상기 영상수집부(110)는 측정 차량의 전방, 후방 또는 측방에 위치한 주변 차량을 촬영하며, 특히 주변 차량의 번호판을 촬영하도록 구성될 수 있다.
상기 번호판 인식부(121)는 상기 촬영 또는 수집된 주변 영상에서 주변 차량의 번호판을 인식하도록 구성될 수 있다. 상기 번호판 인식부(121)는 주변 차량의 번호판을 인식하기 위해 일련의 절차를 거칠 수 있다.
수집된 영상으로부터 번호판을 인식하는 방법의 결과는 그 영상의 촬영 시점의 날씨나 주변 환경에 영향을 받을 수 있다. 예컨대, 날씨가 매우 흐리거나 밤이었다면, 수집된 영상은 대체로 어두울 것이며 이는 번호판 인식을 위한 알고리즘 수행에 방해요인이 될 수 있다. 따라서, 촬영 또는 수집된 영상의 밝기가 일정 수준보다 어두운 경우엔 별도의 영상 처리가 필요하며, 이는 본 발명의 일 실시예에서 제안하고자 하는 바이다.
종래에는 촬영 또는 수집된 영상의 밝기를 일정 수준 이상으로 획득하기 위해, 카메라 모듈에 WDR(Wide Dynamic Rage) 이미지 센서를 탑재하였으나 상기 WDR 이미지 센서는 일반 이미지 센서보다 비싸므로 비용적인 측면에서 쉽게 사용할 수 없다. 또한, 영상을 촬영하는 동안 플래쉬 등의 보조 조명을 통해 밝기를 보정할 수 있으나, 차량 내에 탑재되는 카메라 모듈은 일반적으로 상기 차량의 주행중에 동작해야하므로 상기 보조 조명을 사용하는 것은 사실상 불가능하다.
따라서, 본 발명의 일 실시예를 통해 영상 처리에 따른 번호판 인식 방법을 제안하고자 한다.
상기 번호판 인식부(121)는 촬영 또는 수집된 영상의 밝기에 관한 정보를 획득할 수 있다. 획득된 밝기에 관한 정보가 임계치 이상이면 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리를 수행하지 않고 일반적인 영상 처리를 통해 번호판 인식을 수행할 수 있다. 그러나, 상기 획득된 밝기에 관한 정보와 관계없이 본 발명의 일 실시예에 따른 번호판 인식을 수행할 수도 있다.
상기 번호판 인식부(121)는 상기 쵤영 또는 수집된 영상의 적색, 녹색 및 청색(RGB) 채널 중 녹색 채널을 추출할 수 있다. 또한, 상기 추출된 녹색 채널에 로컬 에버리지(local average) 필터를 적용하여 노이즈를 제거할 수 있다. 그리고나서, 상기 노이즈가 제거된 녹색 채널에 스펙트럼 이퀄라이제이션(spectrum equalization)을 적용하여 상기 촬영 또는 수집된 영상의 밝기를 어느 수준 이상으로 보정할 수 있다.
이러한 절차를 거쳐, 상기 번호판 인식부(121)는 촬영 또는 수집된 영상으로부터 상기 주변 차량의 번호판을 인식할 수 있다.
상기 거리 계산부(122)는 상기 인식된 주변 차량의 번호판의 숫자와 미리 저장해놓은 기준숫자의 크기를 비교하여 상기 주변 차량까지의 거리를 계산할 수 있다.
상기 기준 숫자는 복수 개일 수 있으며, 예를 들어 측정 차량과의 일정한 이격 거리(1m) 마다 하나의 기준 숫자가 준비될 수 있다. 즉, 각각의 기준 숫자의 크기는 거리 정보를 포함하는 기준 값일 수 있다.
다시 말하면, 상기 기준 숫자의 크기는 상기 카메라 등을 통해 거리를 변화시켜가면서 번호판의 숫자를 측정하여 획득한 값이며, 예를 들어 다음의 표 1과 같이 정의될 수 있다.
기준 숫자의 높이 (픽셀) 이격 거리(미터)
5 4
6 3
7 2
8 1
표 1에서는 기준 숫자의 높이를 비교 기준으로 이용했으나, 기준 숫자의 폭이나 인식된 번호판의 높이, 폭 등을 비교 기준으로 이용할 수 있다. 한편, 표 1에서 제공된 정보는 일 예시일 뿐 본 발명을 한정하지 않는다.
따라서, 상기 인식된 번호판의 숫자의 크기(예컨대, 높이)를 기준 숫자의 크기(예컨대, 높이)와 비교하여, 동일한 크기를 갖는 기준 숫자에 해당하는 이격 거리 정보를 확인하면 상기 인식된 번호판까지의 이격 거리를 계산할 수 있다.
상기 통신부(131)는 상기 주변 차량의 번호판 정보와 상기 계산된 거리 정보를 서버로 전송하도록 구성되며, 이렇게 전송함으로써 상기 주변 차량의 번호판 정보와 상기 주변 차량의 위치를 서버(200) 또는 다른 차량들과 공유할 수 있다.
또한, 출력부(132)는 상기 계산된 거리가 일정 거리 이하인 경우에 음성 경고 또는 시각 경고를 출력하도록 구성될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 주변 차량 인식 장치(100)는 일반적으로 차량 내에 구비되므로, 장치(100)가 구비된 차량의 운전자에게 주변 차량과의 거리가 가까워질 경우에는 차간 간격을 확대하도록 경고할 수 있다. 예컨대, 상기 출력부(132)는 디스플레이 유닛 또는 스피커 등을 포함할 수 있다.
또한, GPS 수신부(133)는 현재 위치를 획득하도록 구성되며, 이를 통해 장치(100)의 위치, 즉 측정 차량의 위치를 알 수 있고 또한 상기 주변 차량까지의 거리 정보를 활용하여 상기 주변 차량의 위치도 파악할 수 있다.
또한, 저장부(134)는 상기 주변 차량의 번호판 정보와 상기 계산된 거리 정보를 저장할 수 있으며, 상기 기준 숫자에 대한 정보를 저장할 수 있다. 아울러, 저장부(134)는 상기 출력부(132)를 이용한 내비게이션 기능을 위한 지도와 주소 정보를 저장할 수 있다.
상기 서버(200)는 각 차량으로부터 상기 주변 차량의 번호판 정보, 상기 주변 차량까지의 거리 정보 그리고 현재 GPS 정보를 수신할 수 있다. 상기 서버(200)는 상기 수신된 정보를 수집 그리고 분석하여 이를 지도에 합성 또는 표시할 수 있다. 이러한 정보를 반영된 지도는 다시 각 차량으로 제공될 수도 있다.
이러한 정보가 반영된 지도는 교통 상황 정보에 이용될 수도 있고, 도난 차량 또는 수배 차량 등을 추적할 수 있는 방범 효과를 얻을 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 주변 차량을 촬영한 영상으로부터 상기 주변 차량의 번호판을 인식하기 위한 방법에 관한 순서도를 도시한다.
상기 방법은 카메라를 통해 촬영된 영상으로부터 번호판을 인식하여 차량을 인식하는 방법으로서, 주변 차량의 번호판을 촬영한 영상의 적색, 녹색 및 청색 채널 중 녹색 채널을 추출하는 단계(S210); 상기 추출된 녹색 채널로부터 노이즈를 제거하는 단계(S220); 상기 노이즈가 제거된 녹색 채널에 스펙트럼 이퀄라이제이션(spectrum equalization)을 적용하는 단계(S230); 및 상기 스펙트럼 이퀄라이제이션을 적용한 녹색 채널에서 주변 차량의 번호판을 인식하는 단계(S240)를 포함할 수 있다.
촬영 영상에서 녹색 채널을 추출하는 단계(S210)에 앞서 상기 촬영 영상의 밝기 정보를 획득하는 절차가 선행할 수 있다. 촬영 영상으로부터 차량의 번호판을 인식하는 방법은 상기 영상이 촬영된 시점의 날씨나 시간 등에 영향을 받을 수 있다.
예컨대, 야간에 촬영된 영상의 경우 밝기가 어둡기 때문에 촬영 영상에서 차량의 번호판을 인식하는 것은 용이하지 않을 것이다. 그러나, 주간에 촬영된 영상의 경우는 영상의 밝기가 어느 정도 수준 이상이기 때문에, 상기 촬영 영상에서 차량의 번호판을 인식하는 것은 별도의 영상 처리 없이 가능할 수 있다.
따라서, 상기 촬영 영상에 대하여 영상 처리를 수행하기 전에, 상기 촬영 영상의 밝기 정보를 획득하여, 그 밝기값이 임계치보다 크면 영상 처리를 생략한 채 번호판 인식을 수행하며 그 밝기값이 임계치보다 작으면 영상 처리를 수행하도록 구성될 수 있다.
촬영 영상에서 그 영상을 구성하는 적색, 녹색 그리고 청색 채널 중 녹색 채널을 추출할 수 있다(S210). 그 후, 추출된 녹색 채널로부터 노이즈를 제거할 수 있다(S220). 노이즈를 제거하기 위해 로컬 에버리지(local average) 필터를 이용할 수 있다.
노이즈가 제거된 녹색 채널에 스펙트럼 이퀄라이제이션(spectrum equalization)을 적용할 수 있다(S230). 일 영상에 스펙트럼 이퀄라이제이션을 적용하면 상기 일 영상의 각각의 픽셀의 밝기를 고르게 분포하게 할 수 있다. 따라서, 어두운 촬영 영상을 상대적으로 밝게 변환하여 상기 영상 내에서 정보를 추출하는 것을 용이하게 할 수 있다.
그리고나서, 상기 스펙트럼 이퀄라이제이션을 적용한 녹색 채널에서 주변 차량의 번호판을 인식할 수 있다(S240). S210 내지 S230을 거친 상기 촬영 영상 또는 그것의 녹색 채널은 밝기가 보정되었으므로, 최초의 촬영 영상이 어두운 영상이었다 하더라도 그로부터 차량의 번호판을 인식할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 상기 주변 차량의 번호판을 인식하기 위한 방법의 추가적인 활용 방법에 관한 순서도를 도시한다.
촬영 또는 수집된 영상으로부터 주변 차량의 번호판을 인식할 수 있다(S310). 상기 번호판 인식은 도 2와 관련하여 설명된 S210 내지 S240을 통해 수행될 수 있다.
그리고나서, 상기 인식된 주변 차량의 번호판을 통해 상기 주변 차량까지의 거리를 계산할 수 있다(S320). 상기 인식된 주변 차량의 번호판에서 상기 번호판 내의 숫자의 크기를 측정할 수 있다. 도 1에 도시된 저장부(134)에는 복수 개의 기준 숫자와 그 기준 숫자에 해당하는 이격 거리가 저장되어 있을 수 있다. 상기 측정된 번호판 내의 숫자 크기와 상기 기준 숫자의 크기와 비교를 통해, 상기 주변 차량까지의 거리를 계산할 수 있다. 이에 대해선, 도 1과 관련하여 상술했으므로 자세한 설명은 생략하도록 한다.
이렇게 인식된 주변 차량의 번호판과 상기 주변 차량까지의 거리에 관한 정보를 서버(200)로 전송할 수 있다(S330). 또한, 상기 GPS 수신부(133)를 통해 획득한 현재 위치의 GPS 정보도 상기 서버로 전송할 수 있다.
예컨대, 상기 서버(200)로 전송되는 정보는 다음의 표 2에 예시된다.
차량 정보 11가 1111
GPS 수신 정보 37.390243 / 126.973457
현재위치 경기도 안양시 동안구 평촌동
주변차량정보
차량 번호 이격 거리(미터)
22나 2222 3
33다 3333 4
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 상기 주변 차량의 번호판을 인식하기 위한 방법의 추가적인 활용 방법에 관한 순서도를 도시한다.
서버(200)는 각 차량으로부터 상기 주변 차량의 번호판 정보, 상기 주변 차량까지의 거리 정보 그리고 현재 GPS 정보를 수신할 수 있다(S410). 상기 서버(200)는 표 2에 예시된 정보를 각 차량으로부터 수신할 수 있다.
상기 서버(200)는 상기 수신된 정보를 수집 그리고 분석하여 이를 지도에 합성 또는 표시할 수 있다(S420). 표 2를 참조하면, 상기 정보를 전송한 차량의 정보와 그 위치 정보를 파악할 수 있다.
따라서, 상기 서버(200)는 표 2의 "차량 정보"와 "GPS 수신 정보"를 근거로 일정 지리적 영역 내의 정보를 모두 수집할 수 있고, 이러한 정보를 분석하여 지도에 표시할 수 있다.
예컨대, 표 2에 제시된 정보를 서버로 전송하여 지도에 표시한 예가 도 5에 도시된다. 측정 차량은 검정색 원으로 나타냈으며, 상기 측정 차량에서 인식한 주변 차량을 흰색 원으로 나타냈다.
이러한 정보가 반영된 지도는 다시 각 차량으로 제공될 수도 있다. 또는, 상기 서버(200)는 지도 대신에 여러 차량으로부터 수집된 표 2와 같은 정보를 다시 각 차량으로 제공할 수 있다. 이러한 정보를 수신한 차량 각각은 차량 내의 출력부(132)를 통해 저장부(134)에 저장된 지도와 상기 정보를 결합하여 표시할 수 있다.
이러한 정보 또는 상기 정보가 반영된 지도는 교통 상황 정보에 이용될 수도 있고, 도난 차량 또는 수배 차량 등을 추적할 수 있는 방범 효과를 얻을 수 있다.
위에서 본 발명의 실시예들이 설명되었으며, 당해 기술 분야에 속한 통상의 지식을 가진 자는 이러한 실시예들은 발명을 한정하기 위한 것이 아니라 단지 예시적인 것임을 인식할 수 있고, 본 발명의 범위 또는 사상을 벗어나지 않고 변형, 수정 등이 가능함을 인식할 것이다.
110: 영상 수집부 121: 번호판 인식부
122: 거리 계산부 131: 통신부
132: 출력부 133: GPS 수신부
200: 서버

Claims (12)

  1. 주변 차량의 번호판을 촬영한 촬영영상을 생성하는 단계;
    상기 촬영영상에서 주변 차량의 번호판을 인식하는 단계;
    상기 인식된 주변 차량의 번호판의 숫자 크기인 제 1 정보를 저장된 복수의 제 2 정보와 비교하여 상기 주변 차량까지의 거리인 차량 거리정보를 산출하는 단계; 및
    상기 인식된 주변 차량의 번호판 정보, 상기 산출된 차량 거리정보 및 측정 차량의 GPS 정보를 포함하는 제 3 정보를 서버로 전송하여 다른 차량들에 전송하는 단계를 포함하고,
    상기 복수의 제 2 정보는 각각의 거리에서 번호판 숫자의 크기를 촬영하여, 상기 각각의 거리에 대응되는 상기 촬영된 번호판 숫자의 크기값이 저장된 값이고,
    상기 서버는 상기 제 3 정보를 수신하여 상기 제 3 정보가 포함된 지도 정보를 생성하고, 상기 생성된 지도 정보를 상기 측정 차량 및 상기 다른 차량으로 제공하는 번호판 인식을 통한 차량 인식 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 복수의 제 2 정보는 상기 각각의 거리에서 상기 번호판 숫자의 폭 또는 높이를 촬영하여 측정한 값인 번호판 인식을 통한 차량 인식 방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 산출된 차량 거리정보를 상기 촬영영상과 함께 저장하는 단계를 포함하는 번호판 인식을 통한 차량 인식 방법.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 서버는 상기 촬영영상으로부터 인식된 상기 주변 차량의 번호판 정보 및 상기 차량 거리정보를 상기 다른 차량으로 제공하는 번호판 인식을 통한 차량 인식 방법.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 촬영영상에서 녹색 채널을 추출하여 로컬 에버리지(local average) 필터를 적용하여 노이즈를 제거하고,
    상기 노이즈가 제거된 상기 녹색 채널에 스펙트럼 이퀄라이제이션(spectrum equalization)을 적용하여 상기 촬영영상의 밝기를 보정하는 번호판 인식을 통한 차량 인식 방법.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 주변 차량은 복수이고,
    상기 다른 차량은 상기 주변 차량을 포함하는 번호판 인식을 통한 차량 인식 방법.
  7. 주변 차량의 번호판을 촬영한 촬영영상을 수집하는 영상수집부;
    상기 촬영영상에서 상기 주변 차량의 번호판을 인식하는 번호판 인식부;
    기준숫자의 이격 거리정보에 대응되는 크기정보인 복수의 제 2 정보를 저장하는 저장부;
    상기 인식된 주변 차량의 번호판의 숫자 크기인 제 1 정보를 상기 제 2 정보와 비교하여 상기 주변 차량까지의 거리인 차량 거리정보를 산출하는 거리 계산부; 및
    상기 인식된 주변 차량의 번호판 정보, 상기 산출된 차량 거리정보, 및 측정 차량의 GPS 정보를 포함하는 제 3 정보를 서버로 전송하는 통신부를 포함하고,
    상기 복수의 제 2 정보의 상기 기준숫자는 번호판의 숫자이고,
    상기 복수의 제 2 정보는 각각의 거리에서 기준숫자의 크기를 촬영하여, 상기 각각의 거리에 대응되는 상기 촬영된 기준숫자의 크기값이고,
    상기 서버는 상기 제 3 정보를 수신하여 상기 제 3 정보가 포함된 지도 정보를 생성하고, 상기 생성된 지도 정보를 상기 측정 차량 및 다른 차량으로 전송하는 번호판 인식을 통한 차량 인식 장치.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 복수의 제 2 정보는 상기 각각의 거리에서 상기 기준숫자의 폭 또는 높이를 촬영하여 측정한 값인 번호판 인식을 통한 차량 인식 장치.
  9. 청구항 7에 있어서,
    상기 저장부는 상기 산출된 차량 거리정보를 상기 촬영 영상과 함께 저장하는 번호판 인식을 통한 차량 인식 장치.
  10. 청구항 7에 있어서,
    상기 번호판 인식부는 상기 촬영 영상에서 노이즈를 제거하고, 녹색 채널을 추출하는 로컬 에버리지(local average) 필터; 및
    상기 노이즈가 제거된 상기 녹색 채널에 촬영 영상의 밝기를 보정하는 스펙트럼 이퀄라이제이션(spectrum equalization)을 포함하는 번호판 인식을 통한 차량 인식 장치.
  11. 청구항 7에 있어서,
    상기 주변 차량은 복수이고,
    상기 다른 차량은 상기 주변 차량을 포함하는 번호판 인식을 통한 차량 인식 장치.
  12. 삭제
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