KR102436731B1 - 번호판을 인식하여 도로상에 주정차 중인 차량을 인식하는 방법 및 그 차량인식시스템 - Google Patents

번호판을 인식하여 도로상에 주정차 중인 차량을 인식하는 방법 및 그 차량인식시스템 Download PDF

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Abstract

번호판을 인식하여 도로상에 주정차 중인 차량을 인식하는 방법 및 그 차량인식시스템이 개시된다. 본 발명에 따른 차량인식시스템은 기설정된 프레임 속도로 차량을 촬영하여 연속으로 이미지를 생성한 다음, 이미지 내에서의 차량 번호판의 이동 거리를 측정하여 차량 속도를 계산함으로써 해당 차량이 주정차된 차량인지 주행 중인 차량인지 판단할 수 있다. 이때, 카메라부가 단속차량에 설치된 이동형인 경우에, 단속차량의 속도를 측정하여 이미지가 이동 중에 촬영됨에 따른 오류를 보상할 수 있다.

Description

번호판을 인식하여 도로상에 주정차 중인 차량을 인식하는 방법 및 그 차량인식시스템{System and Method for Recognising Parked or Temporary-Stopped Vehicles on the Road by Recognising Number Plate}
본 발명은, 차량의 번호판을 인식하여 도로상에 주정차 중인 차량을 인식하는 방법 및 그 차량인식시스템에 관한 것이다.
도로에는 다양한 카메라 시스템이 작동 중이다. 대표적으로 주정차 단속용 카메라와 차량방범용 카메라이다. 주정차 단속용 카메라는 도로 상에 주정차 금지 구역에 불법적으로 주차 또는 정차된 차량을 단속하기 위한 것으로서, 기둥에 고정 설치된 것도 있고, 단속 차량에 설치된 형태도 있다. 차량 방범용은 경찰에 의해 수배 중인 차량이나 도난차량을 검출하기 위한 것으로 주로 도로를 가로질러 설치된 구조물에 고정 설치되어 있다.
카메라 장치는 기설정된 프레임 속도로 도로를 촬영한 영상에 대한 영상처리를 수행하여 차량 또는 차량의 번호판을 인식하고 해당 차량의 차량번호를 획득한다. 이런 영상처리기법은 오랫동안 발전해 왔다.
문제는 도로상에 주차 또는 정차된 차량인지 주행 중인 차량인지 판단하는 것이다. 도 3의 카메라 영상에서, 차량 1(a)과 차량 2(b)는 주정차 단속 구역에 위치하고 있고 차량 3(c)은 도로 상에 있다. 실제상황에서 차량 1(a)은 주차된 상태이고 차량 2(b)는 이동 중인 상태이고, 차량 3(c)은 신호기가 주행신호로 바뀌면 다시 주행할 차량이지만 현재는 신호 대기 중으로 정차 중이라고 가정한다.
차량방범용의 경우에는 주행 중인 차량을 인식하는 것을 목적으로 하기 때문에 주정차 중인 차량을 인식해서는 안된다. 반대로, 주정차 단속인 경우에는 주행 중인 차량이 단속대상이 되어서는 안된다. 카메라 장치가 기설정된 프레임 속도로 영상을 촬영하더라도 개별 스틸 이미지에 대한 영상 분석을 통해서는 해당 차량이 주행 중인 차량인지 판단할 수 없다.
이미지 분석을 통해서 어떤 차량이 주행 중인 차량이고 정차된 차량인지 판단하려면, 도로 전체를 촬영하거나 일정한 수준으로 줌 아웃(Zoom Out)된 영상이어야 한다. 문제는 이런 이미지에서는 주정차 차량 검출의 원래 목적인 차량 번호인식이 어렵다는 것이다. 차량번호를 인식하려면 차량 번호판이 상당히 줌인(Zoom-In)된 영상이 필요한데 이런 영상을 이용해서는 주정차 차량을 인식하기 어렵다.
1. 특허공개 제10-2014-0096575호 (2014.08.06) 불법 주정차 단속 장치 및 그 방법. 이 공개 발명은 단속차량에 설치된 카메라를 이용하여 주정차된 차량을 단속하는 종래의 일반적인 기술로서, 단속장치는 영상처리를 통해 촬영된 차량이 주행 중인 차량인지 판단할 수 없다. 따라서 주행 중인 차량이 단속대상이 되는 문제가 발생한다. 2. 특허공개 제10-2017-0088692호 (영상을 이용한 차량속도 산출장치 및 그 방법) 이 발명은 차량을 촬영한 영상에서의 차량 영상의 소정 부분의 크기 변화량을 계산하여 차량의 속도를 계산하는 방법을 제안한다. 3. 대한민국 등록특허 제1996368호 (영상 처리를 이용한 차량 속도 측정 방법 및 장치) 이 발명은 영상처리를 기반으로 차량의 속도를 측정하는 방법을 제시하고 있으나, 차량의 속도를 알고 있는 샘플 차량의 이미지를 이용하여 측정 알고리즘을 설정한다는 점에서 고정된 카메라를 사용해야 하는 한계와 샘플 측정이 필요하다는 한계가 있다.
본 발명의 목적은 차량의 번호판을 인식하여 도로상에 주정차 중인 차량을 인식하는 방법 및 그 차량인식시스템을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위하여 차량인식시스템은 기설정된 프레임 속도로 차량을 촬영하여 연속으로 이미지를 생성한 다음, 이미지 내에서의 차량 번호판의 이동 거리를 픽셀 단위로 측정하여 차량 속도를 계산함으로써 해당 차량이 주정차된 차량인지 주행 중인 차량인지 판단할 수 있다. 여기서 주정차된 차량이란 신호 대기 수준의 정차를 의미하는 것이 아니라, 기설정된 시간(예컨대, 법률상 정차 위반에 해당하는 시간 정도) 이상 정차하거나 주차된 차량을 의미한다.
본 발명의 차량인식시스템의 주정차 중인 차량을 인식하는 방법은, 카메라부가 전방의 대상차량을 연속으로 촬영하여 영상을 생성하는 단계와; 길이계산부가 상기 영상에서 상기 대상차량의 차량번호판이 인식된 연속하는 제1 이미지와 제2 이미지 중 적어도 하나를 기초로 상기 차량번호판의 종류와 실물크기를 인식하는 번호판종류확인단계와; 상기 길이계산부가 상기 제1 이미지와 제2 이미지에 대해 상기 실물크기를 차량번호판 영역의 픽셀수로 나누어 픽셀당 실물길이를 각각 계산하고, 상기 픽셀당 실물길이를 평균하여 상기 제1 이미지와 제2 이미지에 대한 픽셀당 평균길이를 계산하는 길이계산단계와; 주정차판단부가 상기 제1 이미지와 제2 이미지에서 차량번호판의 특정지점의 좌표 차이에 상기 픽셀당 평균길이를 곱하여 상기 제1 이미지와 제2 이미지 사이에 이동거리를 계산하고, 상기 이동거리를 상기 상기 제1 이미지와 제2 이미지 사이의 시간으로 나누어 상기 대상차량의 이미지상 속도를 계산하는 차량속도계산단계와; 상기 주정차판단부가 상기 이미지상 속도로 상기 대상차량이 주정차 중인지 판단하는 주정차판단단계를 포함한다.
실시 예에 따라, 본 발명의 주정차 중인 차량을 인식하는 방법은, 상기 카메라부가 단속차량에 탑재된 경우에, 위치정보생성부가 GPS 신호로 상기 단속차량의 이동속도를 계산하거나, 단속차량속도확인부가 상기 단속차량의 OBD(On-Board Diagnostics) 단말기가 제공하는 속도를 확인하여 상기 단속차량의 이동속도를 확인하는 단계와; 상기 주정차판단부가 상기 이미지상 속도와 상기 단속차량 이동속도 사이의 차이를 계산하여 상기 대상차량의 속도를 다시 계산하는 단계를 더 포함하여 상기 단속차량의 이동이 상기 이미지상 속도에 적용되는 효과를 상쇄할 수 있다. 이 경우, 상기 주정차판단단계에서, 상기 주정차판단부는 상기 다시 계산된 대상차량의 속도로 상기 대상차량이 주정차 중인지 판단하게 된다.
다른 실시 예에 따라, 상기 번호판종류확인단계는, 상기 길이계산부가 상기 제1 이미지와 제2 이미지 중 적어도 하나에서 차량번호판 영역의 폭과 높이 사이의 비율을 계산하고 기등록된 차량번호판 정보를 조회하여 상기 차량번호판의 종류를 인식하고, 상기 차량번호판 정보에서 상기 실물 크기를 확인할 수 있다.
또 다른 실시 예에 따라, 상기 번호판종류확인단계는, 번호인식부가 상기 카메라부가 촬영한 영상에서 상기 대상차량의 차량번호판이 인식된 이미지들 중에 차량번호판 인식율이 최고인 이미지를 제1 이미지로 정하고, 상기 제1 이미지 직전 또는 직후에 촬영된 이미지를 제2 이미지로 설정할 수 있다.
또 다른 실시 예에 따라, 상기 차량속도계산단계에서, 상기 주정차판단부는 상기 제1 이미지와 제2 이미지에서 복수 개의 특정지점을 선택하여 상기 복수 개 특정지점에 대해 상기 좌표 차이를 구하고 평균하여 상기 제1 이미지와 제2 이미지 사이에 이동거리를 계산할 수 있다.
본 발명은 주정차 중인 대상차량을 인식하는 방법을 수행하는 차량인식시스템에도 미친다. 상기 차량인식시스템은 카메라부, 길이계산부 및 주정차판단부를 포함한다.
본 발명의 차량인식시스템은 기설정된 프레임 속도로 차량을 촬영하여 연속으로 이미지를 생성한 다음, 이미지 내에서의 차량 번호판의 이동 거리를 측정하여 차량 속도를 계산함으로써 해당 차량이 주정차된 차량인지 주행 중인 차량인지 판단할 수 있다.
한편, 본 발명의 차량인식시스템은 특정 위치에 고정된 고정형으로 구현될 수도 있고, 이동 수단 등에 탑재되어 이동 중에 주정차 차량을 인식하는 이동형으로 구현할 수도 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량인식시스템의 블록도,
도 2는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 차량인식시스템의 블록도,
도 3은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 차량인식시스템의 블록도,
도 4는 차량인식시스템의 주정차 차량 인식방법의 설명에 제공되는 흐름도, 그리고
도 5는 주정차 차량 인식방법의 설명을 위해 도로를 도시한 도면이다.
이하 도면을 참조하여 본 발명을 더욱 상세히 설명한다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 차량인식시스템(100)은 도로를 촬영하는 카메라부(101)와, 신호처리기(110)를 포함한다.
본 발명의 카메라부(101)는 도로상에 고정 설치된 고정형일 수도 있고 별도의 차량(예컨대, 주정차 단속차량)에 설치된 이동형일 수도 있다. 카메라부(101)는 도로상의 '대상 차량'을 촬영하여 대상 차량에 대한 이미지를 생성한다. 이하에서는 카메라부(101)가 이동형인 경우에, 카메라부(101)가 촬영하는 대상이 되는 차량을 '대상 차량'이라 하고, 카메라부(101)가 탑재된 차량을 '단속차량'이라고 구분한다.
카메라부(101)가 단속차량에 탑재된 이동형인 경우에, 신호처리기(110)도 단속차량에 함께 설치되는 것이 바람직하다. 카메라부(101)는 기설정된 프레임 속도로 전방을 촬영하여 이미지(또는 영상)를 생성한다. 여기서, 영상은 기설정된 프레임으로 연속 촬영된 이미지들을 일괄하여 지칭하는 것이다. 이하에서는 카메라부(101)가 촬영하는 범위를 '감시범위' 또는 '영상 감시범위'라 한다.
카메라부(101)가 촬영하는 이미지에는 대상차량의 차량번호판과 그 차량번호를 인식할 수 있을 정도로 표시되어야 한다.
신호처리기(110)는 카메라부(101)가 촬영한 영상의 처리를 통해 대상차량의 이동속도를 계산하여 대상차량이 주행 중인 차량인지 주정차된 차량인지 판단한다. 이러한 동작을 위해, 신호처리기(110)는 차량감지부(111), 번호인식부(113), 길이계산부(115) 및 주정차판단부(117)를 포함한다.
차량감지부(111)는 영상 프레임마다 영상처리를 수행하여 대상차량을 인식하고, 번호인식부(113)는 대상차량이 인식된 영상 프레임에서 차량 번호를 인식한다. 차량감지부(111)와 번호인식부(113)의 차량 인식 및 번호인식은 종래에 알려진 다양한 영상처리기법을 이용할 수 있으며, 어떠한 방법이어도 무방하다.
번호인식부(113)는 카메라부(101)가 촬영한 영상에서 대상차량의 차량번호판이 인식된 연속하는 복수 개의 이미지들이 확인되면, 이 연속하는 이미지들 중에서 주정차 판단에 사용할 제1 이미지와 제2 이미지를 선택한다. 제1 이미지와 제2 이미지는 연속하여 촬영된 이미지이어야 하며, 번호인식부(113)는 바람직하게는 아래에서 설명하는 번호판 인식율이 제일 좋은 이미지를 제1 이미지로 설정하고 제1 이미지의 직전 또는 직후에 촬영된 이미지를 제2 이미지로 설정한다.
길이계산부(115)는 번호인식부(113)가 선택한 제1 이미지와 제2 이미지 중에서 적어도 하나를 기초로 차량번호판의 종류와 실물크기를 인식하고, 차량번호판 종류별로 기저장된 실물크기 정보를 이용하여 제1 이미지와 제2 이미지에서 차량번호판 영역의 픽셀당 실물길이를 각각 계산하고, 제1 이미지의 픽셀당 실물길이와 제2 이미지의 픽셀당 실물길이를 평균하여 픽셀당 평균길이를 계산한다. 픽셀당 실물길이를 계산하는 방법은 아래에서 다시 설명한다.
주정차판단부(117)는 대상차량의 이동속도를 계산하고 계산된 속도를 이용하여 대상차량이 주정차 중인지 판단한다. 이를 위해, 주정차판단부(117)는 제1 이미지와 제2 이미지에서 차량번호판의 특정지점을 선택한 다음, 해당 선택된 지점의 좌표가 제1 이미지와 제2 이미지에서 이동한 픽셀 좌표상의 차이를 계산하고, 픽셀 좌표상 차이(픽셀상 이동거리)에 픽셀당 평균길이를 곱하여 제1 이미지와 제2 이미지 사이의 이동거리를 계산한다. 제1 이미지와 제2 이미지는 연속 촬영된 이미지이므로, 제1 이미지와 제2 이미지 사이의 시간은 카메라부(101)의 촬영 프레임 속도에 의해 계산될 수 있다. 따라서 주정차판단부(117)는 제1 이미지와 제2 이미지 사이의 이동거리를 제1 이미지와 제2 이미지 사이의 시간으로 나누어 대상차량의 속도를 계산할 수 있다. 이하에서는 구분을 위해, 주정차판단부(117)가 계산한 대상차량의 속도는 이미지 처리를 통한 것이므로, '이미지상 속도'라 한다.
주정차판단부(117)는 대상차량의 이미지상 속도가 0이 아니면, 주행 중인 차량으로 판단하고, 0이면 주정차 중인 차량으로 판단한다.
실시 예: 카메라부가 단속차량에 탑재된 이동형인 경우 (도 2 내지 도 4)
카메라부(101)가 단속차량(10)에 탑재된 이동형인 경우에, 주정차판단부(117)가 계산한 이미지상 속도는 단속차량(10)의 이동속도에 의해 왜곡되므로, 이미지상 속도가 대상차량의 실제속도가 아니다. 도 4에서, 차량 1(a)과 차량 2(b)는 모두 주정차 단속 구역에 위치하고 있으며, 차량 1(a)은 주차된 상태이고 차량 2(b)는 이동 중인 상태이다. 단속차량(10)은 단속을 위해 정차된 상태일 수도 있고 비록 저속이지만 이동 중일 수 있다. 단속차량(10)이 이동 중인 경우에 단속차량(10)의 이동속도는 주정차판단부(117)가 계산한 '이미지상 속도'에 영향을 준다. 따라서 단속차량(10)의 이동이 이미지상 속도에 적용되는 영향을 상쇄해야 한다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 차량인식시스템(200)은 도 1의 차량인식시스템(100)에 더하여 위치정보생성부(201)를 더 포함할 수 있다. 위치정보생성부(201)는 GPS 위성(미도시)로부터 GPS 신호를 수신하여 단속차량(10)의 이동속도를 계산한다.
도 2의 신호처리기(210)의 주정차판단부(211)는 도 1의 주정차판단부(117)와 동일한 동작을 수행하여 대상차량의 이미지상 속도를 계산한다. 다만, 주정차판단부(211)는 제1 이미지와 제2 이미지를 기초로 계산한 대상차량의 이미지상 속도와 위치정보생성부(201)가 계산한 단속차량(10)의 이동속도 차이의 절대값을 계산하여 대상차량의 실제속도를 다시 계산한다. 그리고 주정차판단부(211)는 단속차량(10)의 이동에 의한 영향을 상쇄한 대상차량의 실제속도를 이용하여 대상차량이 주정차 중인지 판단한다.
한편, 카메라부(101)가 단속차량(10)에 탑재된 이동형인 경우에 단속차량(10)의 이동이 이미지상 속도에 적용되는 효과를 상쇄하는 방법으로, 도 2와 같이 위치정보생성부(201)를 대신하여 차량의 OBD(On-Board Diagnostics) 단말기를 이용할 수 있다. OBD 단말기는 차량에 장착하여 운행정보, 고장정보, 소모품 정보 등을 파악할 수 있도록 한 장치로서 차량의 상태를 파악하기 위한 각종 센서를 구비하고 있으며, 센서들은 차량의 ECU(electronic control unit)(미도시)에 의해 제어된다. ECU는 자동차의 엔진, 자동변속기, ABS 따위의 상태를 컴퓨터로 제어하는 전자제어 장치이다. OBD 단말기가 제공하는 정보에는 차량의 속도가 포함된다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 차량인식시스템(300)은 도 1의 차량인식시스템(100)에 더하여 단속차량(10)의 OBD 단말기(11)와 통신하는 통신부(301)를 더 포함할 수 있다. 통신부(301)는 캔(CAN)통신 등을 통해 OBD 단말기(11)로부터 단속차량(10)의 이동속도를 제공받는다.
도 3의 신호처리기(310)의 주정차판단부(311)는 도 1의 주정차판단부(117)와 동일한 동작을 수행하여 대상차량의 이미지상 속도를 계산한다. 다만, 주정차판단부(311)는 제1 이미지와 제2 이미지를 기초로 계산한 대상차량의 이미지상 속도와 통신부(301)를 통해 제공받은 단속차량(10)의 이동속도 차이의 절대값을 계산하여 대상차량의 실제속도를 다시 계산한다. 그리고 주정차판단부(311)는 단속차량(10)의 이동에 의한 영향을 상쇄한 대상차량의 실제속도를 이용하여 대상차량이 주정차 중인지 판단한다.
주정차 판단방법(도 5)
이하에서는 도 5를 참조하여, 차량인식시스템(100, 200, 300)의 주정차 판단방법을 설명하되, 도 2의 차량인식시스템(200)의 동작을 중심으로 설명하며, 차량인식시스템(100) 또는 차량인식시스템(300)은 필요에 따라 구분하여 설명을 추가한다.
<제1 이미지 및 제2 이미지의 선택: S501, S503>
카메라부(110)가 전방의 대상차량을 연속으로 촬영하여 영상을 생성하면(S501), 번호인식부(113)가 카메라부(110)가 촬영한 영상에 대해 번호판 인식을 수행하여 동일한 번호판이 인식된 일련의 이미지들을 추출하고, 해당 이미지들 중에서 차량번호판 인식율이 최고인 이미지를 제1 이미지로 정하고 제1 이미지 직전 또는 직후에 촬영된 이미지를 제2 이미지로 설정한다(S503).
여기서, 번호판 인식율은 차량 번호판의 인식에 관한 신뢰도를 의미하는 것으로서 번호판에서 차량번호가 선명하게 인식될수록 인식율이 높다. 인식율은 차량 번호판 및 차량번호 인식에 관한 신경망 알고리즘을 이용하여 추출할 수 있는 것으로서, 종래에 알려진 다양한 방법을 사용하여 구할 수 있다.
<차량번호판 영역의 픽셀당 평균길이를 계산하는 단계: S505>
길이계산부(115)는 제1 이미지와 제2 이미지의 번호판 영역에 속하는 픽셀이 대표하는 실제 길이를 계산한다. 다만, 대상차량의 이동 등에 의해, 제1 이미지에서 계산한 픽셀당 실물길이와 제2 이미지에서 계산한 픽셀당 실물길이가 다를 수 있으므로, 이들을 평균하여 '픽셀당 평균길이'를 계산하여 대상차량이 포착된 제1 이미지와 제2 이미지에서의 픽셀당 실물길이로 사용한다. 한편, 픽셀당 실물길이 및 픽셀당 평균길이는 차량번호판의 가로 길이를 사용할 수도 있고 세로 길이를 사용할 수도 있으며, 다만 상대적으로 더 긴 가로 길이가 바람직하다. 이하에서도 가로 길이를 중심으로 설명한다.
우선, 길이계산부(115)는 실제 사용 중인 복수 개의 차량번호판의 종류와 그 가로/세로 비율 및 차량번호판의 실물 가로 및 세로 길이에 대한 정보를 가지고 있거나 별도의 차량번호판 정보 테이블의 형태로 보유한다. 실제 사용 중인 번호판 종류마다 차량번호판의 가로 세로 길이비율이 서로 다르기 때문에, 가로 세로 비율로 차량번호판의 종류를 확인할 수 있다.
길이계산부(115)는 제1 이미지와 제2 이미지 중 적어도 하나를 기초로 차량번호판의 종류를 인식한다. 길이계산부(115)는 제1 이미지의 차량번호판 영역의 픽셀단위의 가로 길이와 세로 길이의 비율을 계산한 다음, 차량번호판 정보 테이블을 조회하여 차량번호판의 종류를 확인한다. 길이계산부(115)는 차량번호판 종류가 확인되면 해당 차량번호판의 실물길이를 확인한다.
길이계산부(115)는 제1 이미지와 제2 이미지에 대해 픽셀당 실물길이를 각각 계산한다. 우선, 길이계산부(115)는 제1 이미지의 차량번호판 영역의 가로 픽셀 수를 계산한다. 도 6을 참조하면, p1은 제1 이미지의 차량번호판 영역을 표시한 것이고 p2는 제2 이미지의 차량번호판 영역을 표시한 것으로서, 설명을 위해 두 개 차량번호판 영역을 하나의 이미지 상에 표시한 것이다. 이미지 상의 각 지점의 좌표를 이미지의 가로축과 세로축을 기준으로 (가로축, 세로축)으로 표시할 때, p1에서 가로 픽셀 수는 좌측 상단 x1의 좌표(a1, b1)와 우측 상단 x2의 좌표(a2, b2)에서 a1과 a2 사이의 차이로 가로 픽셀 수를 계산할 수 있고, 좌측 상단 x1의 좌표(a1, b1)와 좌측 하단 x3의 좌표(a3, b3)를 이용해 b1과 b3의 차이로 세로 픽셀 수를 계산할 수 있다.
제1 이미지의 차량번호판 영역의 가로 픽셀 수를 실물의 가로 길이로 나누면 제1 이미지의 픽셀당 실물길이가 된다. 마찬가지로 제2 이미지에 대해서도 동일한 방법으로 제2 이미지의 픽셀당 실물길이를 계산한다. 앞서 설명한 것처럼 가로 길이를 대신해 세로 길이를 계산할 수도 있다.
길이계산부(115)는 제1 이미지의 픽셀당 실물길이와 제2 이미지의 픽셀당 실물길이가 계산되면, 평균하여 제1 이미지와 제2 이미지에 대한 픽셀당 평균길이를 계산한다.
<대상차량의 이미지상 속도 계산: S507>
제1 이미지와 제2 이미지에 대한 픽셀당 평균길이가 계산되면, 주정차판단부(211)는 제1 이미지와 제2 이미지에서 차량번호판의 특정지점의 좌표 차이에 픽셀당 평균길이를 곱하여 제1 이미지와 제2 이미지 사이에 이동거리를 계산한다. 여기서, 특정지점은 차량번호판 영역의 상단 가장좌측이 될 수도 있고 반대로 하단 가장 우측이 될 수도 있고, 제1 이미지와 제2 이미지의 번호판 번호가 동일하므로 번호판 내의 특정 번호의 시작점을 특즐 지점으로 사용할 수도 있다.
특정지점의 좌표 차이는 제1 이미지와 제2 이미지에서의 특정지점의 픽셀기준 이동 거리이다. 도 6을 참조하면, 특정지점을 차량번호판 영역의 상단 가장좌측(x1, x1')으로 할 경우에, 제1 이미지의 x1 지점이 화살표 방향으로 이동하여, 제2 이미지의 x1'으로 이동한 상태임을 알 수 있다. 주정차판단부(211)는 x1의 좌표와 x1'의 좌표를 이용하여 이동벡터인 화살표의 길이가 좌표 차이가 된다.
주정차판단부(211)는 특정지점의 좌표 차이에 픽셀당 평균길이를 곱하여 제1 이미지와 제2 이미지 사이에 이동거리를 계산한다. 계산된 이동거리는 차량번호판 영역 또는 대상차량이 제1 이미지 촬영 때와 제2 이미지 촬영 때 사이에 화살표 방향으로 이동하였음을 보여준다.
제1 이미지와 제2 이미지는 연속하여 촬영된 이미지이므로 카메라부(110)의 촬영 프레임 속도를 이용하여 제1 이미지와 제2 이미지 사이의 시간을 알 수 있다. 따라서 주정차판단부(211)는 계산된 이동거리를 제1 이미지와 제2 이미지 사이의 시간으로 나누어 대상차량의 '이미지상 이동속도'를 계산할 수 있다.
한편, 실시 예에 따라, 주정차판단부(211)는 제1 이미지와 제2 이미지에서 차량번호판의 특정지점을 복수 개(예를 들어 좌측 상단과 우측 하단)를 선정하고, 복수 개 특정지점 각각에서의 좌표 차이(지점의 픽셀상 이동거리)를 구하여 복수 개 특정지점 각각을 기초로 한 픽셀기준 이동거리를 계산할 수 있다. 그런 다음, 복수 개 특정지점을 기초로 계산한 복수 개 픽셀기준 이동거리의 평균을 구하여 앞서 설명한 특정지점의 좌표 차이를 대체할 수 있다. 주정차판단부(211)는 평균한 좌표 차이에 픽셀당 평균길이를 곱하여 제1 이미지와 제2 이미지 사이에 이동거리로 사용할 수 있다.
<단속차량의 실제 이동속도 측정: S509>
카메라부(110)가 단속차량(10)에 설치된 이동형인 경우에, 단속차량(10)의 이동속도는 주정차판단부(117)가 계산한 '이미지상 속도'에 영향을 준다. 따라서 단속차량(10)의 이동이 이미지상 속도에 적용되는 영향을 상쇄해야 한다. 앞서 설명한 것처럼 도 2의 주정차판단부(211)는 위치정보생성부(201)를 사용하고, 도 3의 주정차판단부(311)는 통신부(301)를 통해 단속차량(10)의 OBD 단말기(11)가 제공하는 단속차량(10)의 이동속도를 구한다.
<대상차량의 실제 속도 계산: S511>
앞서 설명한 것처럼, S509 단계는 카메라부(110)가 단속차량(10)에 설치된 이동형인 경우에 적용된다. S509 단계를 수행한 경우에, 주정차판단부(211, 311)는 이미지상 속도와 단속차량(10)의 이동속도 사이의 차이(절대값으로 계산)를 계산하여 대상차량의 실제 속도를 다시 계산한다.
<대상차량의 속도를 이용하여 주정차 여부 판단: S513>
주정차판단부(211, 311)는 S511 단계에서 계산된 대상차량의 실제 속도로 대상차량이 주정차 중인지 판단한다. 대상차량의 실제 속도가 0이면 주정차 중인 차량으로 판단하고 대상차량의 실제 속도가 0이 아니면 이동 중인 차량으로 판단한다. 만약, 카메라부(110)가 고정형이면, 주정차판단부(117, 211, 311)는 S507 단계에서 계산된 이미지상 속도를 이용하여 대상차량이 주정차 중인지 판단한다.
이상의 방법으로, 본 발명의 차량인식시스템(100, 200, 300)의 주정차 판단방법이 수행된다.
이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안 될 것이다.

Claims (10)

  1. 차량인식시스템의 주정차 중인 대상차량을 인식하는 방법에 있어서,
    위치정보생성부가 GPS 신호로 단속차량의 이동속도를 계산하거나, 단속차량속도확인부가 상기 단속차량의 OBD(On-Board Diagnostics) 단말기가 제공하는 속도를 확인하여 상기 단속차량의 이동속도를 확인하는 단계;
    상기 단속차량에 탑재된 카메라부가 전방의 대상차량을 연속으로 촬영하여 영상을 생성하는 단계;
    길이계산부가 상기 영상에서 상기 대상차량의 차량번호판이 인식된 연속하는 제1 이미지와 제2 이미지 중 적어도 하나를 기초로 상기 차량번호판의 종류와 실물크기를 인식하는 번호판종류확인단계;
    상기 길이계산부가 상기 제1 이미지와 제2 이미지에 대해 상기 실물크기를 차량번호판 영역의 픽셀수로 나눔으로써 상기 제1 이미지와 제2 이미지 각각의 픽셀당 실물길이를 계산하고, 상기 제1 이미지와 제2 이미지 각각의 픽셀당 실물길이를 평균하여 상기 제1 이미지와 제2 이미지에서의 픽셀당 평균길이를 계산하는 길이계산단계;
    주정차판단부가 상기 제1 이미지와 제2 이미지에서 차량번호판의 특정지점의 좌표 차이에 상기 픽셀당 평균길이를 곱하여 상기 제1 이미지와 제2 이미지 사이에 이동거리를 계산하고, 상기 이동거리를 상기 제1 이미지와 제2 이미지 사이의 시간으로 나누어 상기 대상차량의 이미지상 속도를 계산하는 차량속도계산단계;
    상기 주정차판단부가 상기 대상차량의 이미지상 속도와 상기 단속차량 이동속도 사이의 차이를 구하여 상기 대상차량의 속도를 다시 계산함으로써 상기 단속차량의 이동이 상기 이미지상 속도에 적용되는 효과를 상쇄하는 단계: 및
    상기 주정차판단부가 상기 다시 계산된 대상차량의 속도로 상기 대상차량이 주정차 중인지 판단하는 주정차판단단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량인식시스템의 주정차 차량 인식방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 번호판종류확인단계는,
    상기 길이계산부가 상기 제1 이미지와 제2 이미지 중 적어도 하나에서 차량번호판 영역의 폭과 높이 사이의 비율을 계산하고 기등록된 차량번호판 정보를 조회하여 상기 차량번호판의 종류를 인식하고, 상기 차량번호판 정보에서 상기 실물 크기를 확인하는 것을 특징으로 하는 차량인식시스템의 주정차 차량 인식방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 번호판종류확인단계는,
    번호인식부가 상기 카메라부가 촬영한 영상에서 상기 대상차량의 차량번호판이 인식된 이미지들 중에 차량번호판 인식율이 최고인 이미지를 제1 이미지로 정하고 상기 제1 이미지 직전 또는 직후에 촬영된 이미지를 제2 이미지로 설정하는 것을 특징으로 하는 차량인식시스템의 주정차 차량 인식방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 차량속도계산단계에서, 상기 주정차판단부는 상기 제1 이미지와 제2 이미지에서 복수 개의 특정지점을 선택하여 상기 복수 개 특정지점에 대해 상기 좌표 차이를 구하고 평균하여 상기 제1 이미지와 제2 이미지 사이에 이동거리를 계산하는 것을 특징으로 하는 차량인식시스템의 주정차 차량 인식방법.
  6. 주정차 중인 대상차량을 인식하는 차량인식시스템에 있어서,
    GPS 신호로 단속차량의 이동속도를 계산하는 위치정보생성부, 또는 상기 단속차량의 OBD(On-Board Diagnostics) 단말기가 제공하는 속도를 확인하여 상기 단속차량의 이동속도를 확인하는 단속차량속도확인부;
    상기 단속차량에 탑재되어, 전방의 대상차량을 연속으로 촬영하여 영상을 생성하는 카메라부;
    상기 영상에서 상기 대상차량의 차량번호판이 인식된 연속하는 제1 이미지와 제2 이미지 중 적어도 하나를 기초로 상기 차량번호판의 종류와 실물크기를 인식하고, 상기 제1 이미지와 제2 이미지에 대해 상기 실물크기를 차량번호판 영역의 픽셀수로 나눔으로써 상기 제1 이미지와 제2 이미지 각각의 픽셀당 실물길이를 계산하고, 상기 제1 이미지와 제2 이미지 각각의 픽셀당 실물길이를 평균하여 상기 제1 이미지와 제2 이미지에서의 픽셀당 평균길이를 계산하는 길이계산부; 및
    상기 제1 이미지와 제2 이미지에서 차량번호판의 특정지점의 좌표 차이에 상기 픽셀당 평균길이를 곱하여 상기 제1 이미지와 제2 이미지 사이에 이동거리를 계산하고 상기 이동거리를 상기 제1 이미지와 제2 이미지 사이의 시간으로 나누어 상기 대상차량의 이미지상 속도를 계산하고, 상기 계산된 속도로 상기 대상차량이 주정차 중인지 판단하는 주정차판단부를 포함하며,
    상기 주정차판단부는 상기 이미지상 속도와 상기 단속차량 이동속도 사이의 차이를 계산하여 상기 대상차량의 속도를 다시 계산하여 상기 대상차량이 주정차 중인지 판단함으로써 상기 단속차량의 이동이 상기 이미지상 속도에 적용되는 효과를 상쇄하는 것을 특징으로 하는 차량인식시스템.
  7. 삭제
  8. 제6항에 있어서,
    상기 길이계산부는 상기 제1 이미지와 제2 이미지 중 적어도 하나에서 차량번호판 영역의 폭과 높이 사이의 비율을 계산하고 기등록된 차량번호판 정보를 조회하여 상기 차량번호판의 종류를 인식하고, 상기 차량번호판 정보에서 상기 종류의 차량번호판 정보를 조회하여 상기 실물 크기를 확인하는 것을 특징으로 하는 차량인식시스템.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 카메라부가 촬영한 영상에서 상기 대상차량의 차량번호판이 인식된 이미지들 중에 차량번호판 인식율이 최고인 이미지를 제1 이미지로 정하고, 상기 제1 이미지 직전 또는 직후에 촬영된 이미지를 제2 이미지로 설정하는 번호인식부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량인식시스템.
  10. 제6항에 있어서,
    상기 주정차판단부는 상기 제1 이미지와 제2 이미지에서 복수 개의 특정지점을 선택하여 상기 복수 개 특정지점에 대해 상기 좌표 차이를 구하고 평균하여 상기 제1 이미지와 제2 이미지 사이에 이동거리를 계산하는 것을 특징으로 하는 차량인식시스템.
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