KR102477410B1 - 자동차 후면 번호판 인식을 이용한 무인 단속 시스템 및 자동차 후면 번호판 인식방법 - Google Patents

자동차 후면 번호판 인식을 이용한 무인 단속 시스템 및 자동차 후면 번호판 인식방법 Download PDF

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Abstract

후면 번호판 인식을 통해 후면에만 번호판이 배치된 이륜차 및 전면 번호판이 오염된 차량의 경우에도 정확한 단속을 수행할 수 있는 자동차 후면 번호판 인식을 이용한 무인 단속 시스템 및 자동차 후면 번호판 인식방법을 개시한다.
자동차 후면 번호판 인식을 이용한 무인 단속 시스템은 주행 중인 자동차의 후면을 촬영하여 이미지 정보를 획득하고, 이미지 정보로부터 자동차의 번호판을 인식하도록 구성되는 번호 인식장치 및 번호 인식장치와 전기적으로 연결되어 번호 인식장치의 구동을 제어하고, 번호 인식장치에서 획득한 정보를 외부로 전송하도록 구성되는 제어장치를 포함한다.

Description

자동차 후면 번호판 인식을 이용한 무인 단속 시스템 및 자동차 후면 번호판 인식방법{Traffic violation enforcement system using rear license plate recognition and method for rear license plate recognition}
본 발명은 자동차 후면 번호판 인식을 이용한 무인 단속 시스템 및 자동차 후면 번호판 인식방법에 관한 것이다.
일반적으로 무인 단속 시스템은 차량을 촬영하여 차량의 속도 및 신호위반 여부를 파악하고, 이를 통해 교통사고 등과 같은 다양한 사고를 미연에 방지하기 위한 종합 교통 단속 장비이다.
종래의 무인 단속 시스템은 차량의 전면, 즉, 차량의 주행방향의 전방에서 차량을 촬영하여 차량의 속도위반/신호위반 여부 등을 판단하도록 구성되었다.
그러나, 종래의 무인 단속 시스템은 번호판이 전면에 배치된 차량에 대해서만 단속이 가능하여 후면에만 번호판이 배치된 이륜차 또는 전면에 배치된 번호판이 오염된 경우 단속이 불가능한 문제점이 있었다.
따라서, 후면에만 번호판이 배치된 이륜차 및 전면에 배치된 번호판이 오염된 경우에도 정확한 단속이 가능할 수 있는 새로운 형태의 무인 단속 시스템에 대한 필요성이 대두되고 있다.
공개특허공보 제10-2003-0024746호
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 후면 번호판 인식을 통해 후면에만 번호판이 배치된 이륜차 및 전면 번호판이 오염된 차량의 경우에도 정확한 단속을 수행할 수 있는 자동차 후면 번호판 인식을 이용한 무인 단속 시스템 및 자동차 후면 번호판 인식방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 과제는 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 자동차 후면 번호판 인식을 이용한 무인 단속 시스템은 주행 중인 자동차의 후면을 촬영하여 이미지 정보를 획득하고, 상기 이미지 정보로부터 자동차의 번호판을 인식하도록 구성되는 번호 인식장치; 및 상기 번호 인식장치와 전기적으로 연결되어 상기 번호 인식장치의 구동을 제어하고, 상기 번호 인식장치에서 획득한 정보를 외부로 전송하도록 구성되는 제어장치;를 포함한다.
상기 번호 인식장치는, 상기 자동차의 후면을 연속적으로 촬영하여 번호판 인식을 위한 주 이미지 정보를 획득하는 주 카메라 모듈; 상기 주 카메라 모듈의 주시방향으로 빛을 조사하도록 구성되는 조명모듈; 상기 자동차를 인식하고, 상기 자동차의 주행 속도를 감지하여 주행 속도 정보를 획득하는 속도 측정 모듈; 도로를 촬영하여 상기 자동차가 포함된 보조 이미지 정보를 획득하는 보조 카메라 모듈; 상기 주 카메라 모듈, 상기 조명모듈, 상기 속도 측정 모듈 및 상기 보조 카메라 모듈과 전기적으로 연결되어 상기 주 카메라 모듈, 상기 조명모듈, 상기 속도 측정 모듈 및 상기 보조 카메라 모듈을 제어하고, 상기 주 이미지 정보로부터 상기 자동차의 번호를 인식하고, 상기 자동차의 최종 주행 속도를 산출하여 상기 제어장치로 전송하는 컨트롤러; 상기 컨트롤러와 전기적으로 연결되고, 상기 컨트롤러를 통해 상기 주 카메라 모듈, 상기 조명모듈, 상기 속도 측정 모듈 및 상기 보조 카메라 모듈에 전원을 공급하는 전원공급모듈; 및 상기 주 카메라 모듈, 상기 조명모듈, 상기 속도 측정 모듈, 상기 보조 카메라 모듈, 상기 컨트롤러 및 상기 전원공급모듈을 외부로부터 보호하는 하우징;을 포함할 수 있다.
상기 컨트롤러는, 상기 속도 측정 모듈에서 주행 중인 상기 자동차를 감지하면, 상기 주 카메라 모듈 및 상기 보조 카메라 모듈에 상기 자동차의 촬영을 위한 트리거 신호를 전송할 수 있다.
상기 주 카메라 모듈은, 상기 트리거 신호가 입력되면, 미리 설정된 시간 간격에 따라 상기 자동차의 후면을 연속적으로 촬영하여 제1 주 이미지 정보 및 제2 주 이미지 정보를 획득하고, 상기 보조 카메라 모듈은, 상기 트리거 신호가 입력되면, 미리 설정된 시간 간격에 따라 상기 도로를 연속적으로 촬영하여 상기 자동차의 주행 여부 확인을 위한 추가 이미지 정보를 획득할 수 있다.
상기 컨트롤러는, 상기 주 카메라 모듈로부터 상기 제1 주 이미지 정보 및 상기 제2 주 이미지 정보가 전송되면, 상기 제1 주 이미지 정보에서 상기 자동차의 번호 정보를 인식할 수 있다.
상기 컨트롤러는, 상기 제1 주 이미지 정보로부터 번호판을 탐지하고, 탐지된 상기 번호판을 이륜차 번호판 또는 일반차 번호판으로 분류한 후, 상기 번호판에서 상기 번호 정보를 인식할 수 있다.
상기 컨트롤러는, 상기 번호판이 상기 이륜차 번호판이면, 상기 제1 주 이미지 정보 내에서 상기 번호판의 위치를 기준으로 헬멧을 탐지하고, 그 결과를 저장할 수 있다.
상기 컨트롤러는, 상기 자동차의 번호가 인식되면, 상기 제1 주 이미지 정보와 상기 제2 주 이미지 정보를 기반으로 영상 속도 정보를 산출할 수 있다.
상기 컨트롤러는, 상기 제1 주 이미지 정보에서 상기 번호판이 탐지된 영역을 잘라내어 제3 주 이미지 정보로 생성하고, 상기 제3 주 이미지 정보로부터 윤곽선을 추출한 후 상기 제3 주 이미지 정보를 패치 이미지 정보로 재설정하며, 상기 제2 주 이미지 정보에서 검색 영역을 설정하여 제4 주 이미지 정보로 생성한 후 상기 제4 주 이미지 정보와 상기 패치 이미지 정보 간의 유사도를 측정하고, 상기 제4 주 이미지 정보와 상기 패치 이미지 정보 간의 유사도 측정 결과로부터 상기 제4 주 이미지 정보와 상기 패치 이미지 정보의 매칭 영역에 대한 좌표 정보를 획득한 후, 상기 제4 주 이미지 정보로부터 픽셀의 실제 거리 정보를 산출하며, 상기 매칭 영역에 대한 좌표 정보와, 상기 픽셀의 실제 거리 정보를 기반으로 영상 속도 정보를 산출할 수 있다.
상기 컨트롤러는, 상기 영상 속도 정보가 산출되면, 상기 영상 속도 정보와 상기 주행 속도 정보를 비교하여 최종 속도 정보를 산출한 후, 상기 번호 정보 및 상기 최종 속도 정보를 저장할 수 있다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 자동차 후면 번호판 인식방법은 주행 중인 자동차를 감지하여 자동차의 촬영을 위한 트리거 신호를 생성하는 트리거 생성 단계; 및 상기 자동차의 후면을 촬영하여 이미지 정보를 획득하고, 상기 이미지 정보로부터 상기 자동차의 번호판을 인식하는 번호판 인식 단계;를 포함한다.
상기 번호판 인식 단계는, 상기 트리거 신호가 입력되면, 미리 설정된 시간 간격에 따라 상기 자동차의 후면을 연속적으로 촬영하여 제1 주 이미지 정보 및 제2 주 이미지 정보를 획득하고, 미리 설정된 시간 간격에 따라 상기 도로를 연속적으로 촬영하여 상기 자동차의 주행 여부 확인을 위한 추가 이미지 정보를 획득하는, 이미지 획득 단계; 상기 제1 주 이미지 정보에서 자동차의 번호 정보를 인식하는, 자동차 번호 인식 단계; 상기 제1 주 이미지 정보와 상기 제2 주 이미지 정보를 기반으로 영상 속도 정보를 산출하는, 영상 속도 정보 산출 단계; 상기 영상 속도 정보와 자동차의 주행 속도 정보를 비교하여 최종 속도 정보를 산출하는, 최종 속도 정보 산출 단계; 및 상기 번호 정보 및 상기 최종 속도 정보를 저장하는, 정보 저장 단계;를 포함할 수 있다.
상기 자동차 번호 인식 단계는, 상기 제1 주 이미지 정보로부터 번호판을 탐지하는, 번호판 탐지 단계; 상기 번호판을 이륜차 번호판 또는 일반차 번호판으로 분류하는, 번호판 분류 단계; 상기 번호판에서 상기 번호 정보를 인식하는, 번호 추출 단계; 및 번호판의 종류 정보 및 상기 번호 정보를 저장하는, 번호판 정보 저장 단계;를 포함할 수 있다.
상기 자동차 번호 인식 단계는, 상기 번호판이 상기 이륜차 번호판이면, 상기 번호 추출 단계와 상기 번호판 정보 저장 단계 사이에, 상기 제1 주 이미지 정보 내에서 상기 번호판의 위치를 기준으로 헬멧을 탐지하는, 헬멧 탐지 단계;를 더 포함하고, 상기 번호판 정보 저장 단계는, 상기 헬멧의 유무 정보를 더 저장하는, 번호판 정보 저장 단계;를 포함할 수 있다.
상기 영상 속도 정보 산출 단계는, 상기 제1 주 이미지 정보에서 상기 번호판이 탐지된 영역을 잘라내어 제3 주 이미지 정보로 생성하는, 크롭단계; 상기 제3 주 이미지 정보로부터 윤곽선을 추출한 후 상기 제3 주 이미지 정보를 패치 이미지 정보로 재설정하는, 패치 이미지 설정 단계; 상기 제2 주 이미지 정보에서 검색 영역을 설정하여 제4 주 이미지 정보로 생성하는, 검색 영역 설정 단계; 상기 제4 주 이미지 정보와 상기 패치 이미지 정보 간의 유사도를 측정하는, 유사도 측정 단계; 상기 제4 주 이미지 정보와 상기 패치 이미지 정보 간의 유사도 측정 결과로부터 상기 제4 주 이미지 정보와 상기 패치 이미지 정보의 매칭 영역에 대한 좌표 정보를 획득한 후, 상기 제4 주 이미지 정보로부터 픽셀의 실제 거리 정보를 산출하는, 거리 산출 단계; 및 상기 매칭 영역에 대한 좌표 정보와, 상기 픽셀의 실제 거리 정보를 기반으로 영상 속도 정보를 산출하는, 영상 속도 산출 단계;를 포함할 수 있다.
상기 번호판 인식 단계는, 상기 주 카메라 모듈의 파라미터를 보정하는, 파라미터 보정 단계;를 더 포함할 수 있다.
상기 파라미터 보정 단계는, 상기 매칭 영역의 픽셀 이동 거리에 관한 픽셀 이동거리 좌표정보, 상기 제1 주 이미지 정보와 상기 제2 주 이미지 정보 간 시간 차이 정보, 상기 주행 속도 정보, 영상 속도 정보 및 상기 주 카메라 모듈의 내부 파라미터 정보를 포함하는 구조체를 생성하는, 구조체 생성 단계; 상기 구조체가 미리 설정된 임계 수량이 될 때까지 상기 구조체들을 누적시키는, 구조체 누적 단계; 누적된 상기 구조체들의 상기 주 카메라 모듈의 내부 파라미터 정보를 수정한 뒤, 상기 영상 속도 정보를 업데이트 하고, 업데이트된 상기 영상 속도 정보와 상기 주행 속도 정보 간 차이를 산출한 뒤 누적 및 저장하는, 구조체 보정 단계; 및 상기 영상 속도 정보와 상기 주행 속도 정보 간 차이가 최소가 되면, 현재의 상기 주 카메라 모듈의 파라미터를 저장하는, 파라미터 설정 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 자동차의 전면이 아닌, 후면에서 자동차를 촬영하여 자동차의 번호판을 인식함과 동시에, 자동차의 주행 속도를 산출하도록 구성되므로, 전면과 후면에 번호판이 부착된 일반적인 자동차는 물론, 후면에만 번호판이 배치된 이륜차 및 전면 번호판이 오염된 차량의 경우에도 모두 정확한 단속을 수행할 수 있다.
본 발명에 따른 효과는 이상에서 예시된 내용에 의해 제한되지 않으며, 더욱 다양한 효과들이 본 발명 내에 포함되어 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 무인 단속 시스템을 개략적으로 나타낸 개념도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 자동차 후면 번호판 인식방법을 나타낸 순서도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 번호판 인식 단계를 나타낸 순서도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 자동차 번호 인식 단계를 나타낸 순서도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 영상 속도 정보 산출 단계를 나타낸 순서도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 파라미터 보정 단계를 나타낸 순서도이다.
이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.
실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 실시될 수 있다. 따라서, 실시예들은 특정한 개시형태로 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 발명의 실시예들에서, 별도로 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명의 실시예에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
본 발명의 실시예를 설명하기 위한 도면에 개시된 형상, 크기, 비율, 각도, 개수 등은 예시적인 것이므로 본 발명이 도시된 사항에 한정되는 것은 아니다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명은 생략한다. 본 명세서 상에서 언급된 '포함한다', '갖는다', '이루어진다' 등이 사용되는 경우 '~만'이 사용되지 않는 이상 다른 부분이 추가될 수 있다. 구성 요소를 단수로 표현한 경우에 특별히 명시적인 기재 사항이 없는 한 복수를 포함하는 경우를 포함한다.
구성 요소를 해석함에 있어서, 별도의 명시적 기재가 없더라도 오차 범위를 포함하는 것으로 해석한다.
위치 관계에 대한 설명일 경우, 예를 들어, '~상에', '~상부에', '~하부에', '~옆에' 등으로 두 부분의 위치 관계가 설명되는 경우, '바로' 또는 '직접'이 사용되지 않는 이상 두 부분 사이에 하나 이상의 다른 부분이 위치할 수도 있다.
소자(elements) 또는 층이 다른 소자 또는 층"위(on)"로 지칭되는 것은 다른 소자 바로 위에 또는 중간에 다른 층 또는 다른 소자를 개재한 경우를 모두 포함한다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
도면에서 나타난 각 구성의 크기 및 두께는 설명의 편의를 위해 도시된 것이며, 본 발명이 도시된 구성의 크기 및 두께에 반드시 한정되는 것은 아니다.
본 발명의 여러 실시예들의 각각 특징들이 부분적으로 또는 전체적으로 서로 결합 또는 조합 가능하며, 당업자가 충분히 이해할 수 있듯이 기술적으로 다양한 연동 및 구동이 가능하며, 각 실시예들이 서로에 대하여 독립적으로 실시 가능할 수도 있고 연관 관계로 함께 실시 가능할 수도 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 무인 단속 시스템을 개략적으로 나타낸 개념도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 자동차 후면 번호판 인식을 이용한 무인 단속 시스템(1000)(이하 '무인 단속 시스템(1000)'이라 함)은 도로변에 배치되는 지주 등에 설치되고, 번호 인식장치(1) 및 제어장치(2)를 포함한다.
번호 인식장치(1)는 주행 중인 자동차의 후면을 촬영하여 이미지 정보를 획득하고, 이미지 정보로부터 자동차의 번호판을 인식하도록 구성된다.
구체적으로, 번호 인식장치(1)는 자동차의 후면을 연속적으로 촬영하여 번호판 인식을 위한 주 이미지 정보를 획득하는 주 카메라 모듈(11)과, 주 카메라 모듈(11)의 주시방향으로 빛을 조사하도록 구성되는 조명모듈(12)을 포함할 수 있다.
예를 들어, 주 카메라 모듈(11)은 카메라 본체와, 카메라 본체에 결합되어 초점거리를 가변시키도록 구성되는 가변 렌즈를 포함할 수 있다. 그리고, 조명모듈(12)은 IR LED로 구현될 수 있다.
또한, 번호 인식장치(1)는 자동차를 인식하고, 자동차의 주행 속도를 감지하여 주행 속도 정보를 획득하는 속도 측정 모듈(13)과, 도로를 촬영하여 상기 자동차가 포함된 보조 이미지 정보를 획득하는 보조 카메라 모듈(14)을 더 포함할 수 있다.
예를 들어, 속도 측정 모듈(13)은 레이더, 라이다, 루프 등으로 구성될 수 있다.
또한, 번호 인식장치(1)는 주 카메라 모듈(11), 조명모듈(12), 속도 측정 모듈(13) 및 보조 카메라 모듈(14)과 전기적으로 연결되어 주 카메라 모듈(11), 조명모듈(12), 속도 측정 모듈(13) 및 보조 카메라 모듈(14)을 제어하고, 주 이미지 정보로부터 자동차의 번호를 인식하고, 자동차의 최종 주행 속도를 산출하여 제어장치(2)로 전송하는 컨트롤러(15)를 더 포함할 수 있다.
컨트롤러(15)에 대한 상세한 설명은 후술하기로 한다.
또한, 번호 인식장치(1)는 컨트롤러(15)와 전기적으로 연결되고, 컨트롤러(15)를 통해 주 카메라 모듈(11), 조명모듈(12), 속도 측정 모듈(13) 및 보조 카메라 모듈(14)에 전원을 공급하는 전원공급모듈(16) 및 주 카메라 모듈(11), 조명모듈(12), 속도 측정 모듈(13), 보조 카메라 모듈(14), 컨트롤러(15) 및 전원공급모듈(16)을 외부로부터 보호하는 하우징(17)을 더 포함할 수 있다.
제어장치(2)는 번호 인식장치(1)와 전기적으로 연결되어 번호 인식장치(1)의 구동을 제어하고, 번호 인식장치(1)에서 획득한 정보를 외부로 전송하도록 구성된다.
예를 들어, 제어장치(2)는 번호 인식장치(1)의 현장 제어를 위한 제어기, 외부, 즉, 상황실과 통신하기 위한 통신장비, 그리고 전원 및 각종 기구 보호를 위한 전기 장치를 포함할 수 있다.
이하에서는, 컨트롤러(15)에 대하여 상세히 설명한다.
속도 측정 모듈(13)에서 주행 중인 자동차를 감지하면, 컨트롤러(15)는 자동차의 촬영을 위한 트리거 신호를 생성하여 주 카메라 모듈(11) 및 보조 카메라 모듈(14)에 전송한다.
구체적으로, 속도 측정 모듈(13)에서 주행 속도 정보를 획득하면, 컨트롤러(15)는 자동차의 촬영을 위한 트리거 신호를 생성하고, 생성된 트리거 신호를 주 카메라 모듈(11) 및 보조 카메라 모듈(14)에 전송하여 주 카메라 모듈(11) 및 보조 카메라 모듈(14)을 구동시킨다.
이때, 주 카메라 모듈(11)은 트리거 신호가 입력되면, 미리 설정된 시간 간격에 따라 자동차의 후면을 연속적으로 촬영하여 제1 주 이미지 정보 및 제2 주 이미지 정보를 획득할 수 있다. 그리고, 보조 카메라 모듈(14)은 트리거 신호가 입력되면, 미리 설정된 시간 간격에 따라 도로를 연속적으로 촬영하여 자동차의 주행 여부 확인을 위한 추가 이미지 정보를 획득할 수 있다.
주 카메라 모듈(11)로부터 제1 주 이미지 정보 및 제2 주 이미지 정보가 전송되면, 컨트롤러(15)는 제1 주 이미지 정보에서 자동차의 번호 정보를 인식한다.
구체적으로, 주 카메라 모듈(11)로부터 컨트롤러(15)에 제1 주 이미지 정보 및 제2 주 이미지 정보가 전송되면, 컨트롤러(15)는 제1 주 이미지 정보로부터 번호판을 탐지하고, 탐지된 번호판을 이륜차 번호판 또는 일반차 번호판으로 분류한 후, 번호판에서 번호 정보를 인식한다.
참고로, 이륜차를 제외한 다른 일반차량 및 특수차량, 건설기계 등은 같은 포맷의 번호판 구조를 가진다. 하지만 이륜차의 경우 이륜차만의 특수한 번호판 구조를 가지기 때문에 이륜차와 일반 차량을 나누어 번호판 인식을 수행할 수 있다.
만약, 번호판이 이륜차 번호판이면, 컨트롤러(15)는 운전자의 헬멧 착용 여부를 확인하기 위하여 제1 주 이미지 정보 내에서 번호판의 위치를 기준으로 헬멧을 탐지하고, 그 결과를 저장할 수 있다.
예를 들어, 컨트롤러(15)는 제1 주 이미지 정보의 전체 영역이 아닌, 탐지된 번호판 위치를 기준으로 일정 영역 내에 있는 헬멧 만을 탐지할 수 있다. 이때, 컨트롤러(15)는 미리 설정된 수식을 이용하여 제1 주 이미지 정보 내에서 헬멧을 탐지할 수 있다.
자동차의 번호가 인식되면, 컨트롤러(15)는 제1 주 이미지 정보와 제2 주 이미지 정보를 기반으로 영상 속도 정보를 산출할 수 있다.
구체적으로, 자동차의 번호가 인식되면, 컨트롤러(15)는 제1 주 이미지 정보에서 번호판이 탐지된 영역을 잘라내어(cropping) 제3 주 이미지 정보로 생성할 수 있다. 그리고, 컨트롤러(15)는 제3 주 이미지 정보로부터 윤곽선을 추출한 후 제3 주 이미지 정보를 패치 이미지 정보로 재설정할 수 있다. 예를 들어, 제3 주 이미지 정보로부터 윤곽선을 추출하는 과정은 소벨 에지(Sobel Edge) 추출 방식을 통해 수행될 수 있다. 패치 이미지 정보가 설정되면, 컨트롤러(15)는 제2 주 이미지 정보에서 패치 이미지 정보와 매칭을 수행할 검색 영역을 설정하여 제4 주 이미지 정보로 생성할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(15)는 미리 설정된 수식에 의해 검색 영역을 설정할 수 있다. 그리고, 제4 주 이미지 정보가 생성되면, 컨트롤러(15)는 생성된 제4 주 이미지 정보와 패치 이미지 정보 간의 유사도를 측정한다. 예를 들어, 제4 주 이미지 정보와 패치 이미지 정보 간의 유사도 측정을 위하여, 컨트롤러(15)는 Normalized Cross Correlation(NCC)을 수행하여 제4 이미지 정보와 패치 이미지 정보 사이의 여러 변수들(윤곽선, 밝기 등)을 비교하여 가장 높은 유사도를 가지는 부분을 매칭시킬 수 있다. 그리고, 제4 주 이미지 정보와 패치 이미지 정보 간의 유사도 측정이 완료되면, 컨트롤러(15)는 제4 주 이미지 정보와 패치 이미지 정보 간의 유사도 측정 결과로부터 제4 주 이미지 정보와 패치 이미지 정보의 매칭 영역에 대한 좌표 정보를 획득한 후, 제4 주 이미지 정보로부터 픽셀의 실제 거리 정보를 산출하고, 매칭 영역에 대한 좌표 정보와, 픽셀의 실제 거리 정보를 기반으로 영상 속도 정보를 산출할 수 있다.
영상 속도 정보가 산출되면, 컨트롤러(15)는 영상 속도 정보와 주행 속도 정보를 비교하여 최종 속도 정보를 산출한 후, 번호 정보 및 최종 속도 정보를 저장한다.
예를 들어, 컨트롤러(15)는 미리 설정된 수식에 의해 최종 속도 정보를 산출할 수 있다.
이하에서는, 본 발명의 실시예에 따른 자동차 후면 번호판 인식방법(이하 '자동차 후면 번호판 인식방법'이라 함)에 대하여 설명한다.
참고로, 본 자동차 후면 번호판 인식방법을 설명하기 위한 각 구성에 대해서는 설명의 편의상 본 무인 단속 시스템(1000)을 설명하면서 사용한 도면부호를 동일하게 사용하고, 동일하거나 중복된 설명은 생략하기로 한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 자동차 후면 번호판 인식방법을 나타낸 순서도이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 본 자동차 후면 번호판 인식방법은 본 무인 단속 시스템(1000)을 통해 수행된다.
참고로 본 무인 단속 시스템(1000)은 주행 중인 자동차의 후면을 촬영하여 이미지 정보를 획득하고, 이미지 정보로부터 자동차의 번호판을 인식하도록 구성되는 번호 인식장치(1)와, 번호 인식장치(1)와 전기적으로 연결되어 번호 인식장치(1)의 구동을 제어하고, 번호 인식장치(1)에서 획득한 정보를 외부로 전송하도록 구성되는 제어장치(2)를 포함한다.
여기서, 번호 인식장치(1)는, 자동차의 후면을 연속적으로 촬영하여 번호판 인식을 위한 주 이미지 정보를 획득하는 주 카메라 모듈(11)과, 주 카메라 모듈(11)의 주시방향으로 빛을 조사하도록 구성되는 조명모듈(12)과, 자동차를 인식하고, 자동차의 주행 속도를 감지하여 주행 속도 정보를 획득하는 속도 측정 모듈(13)과, 도로를 촬영하여 자동차가 포함된 보조 이미지 정보를 획득하는 보조 카메라 모듈(14)과, 주 카메라 모듈(11), 조명모듈(12), 속도 측정 모듈(13) 및 보조 카메라 모듈(14)과 전기적으로 연결되어 주 카메라 모듈(11), 조명모듈(12), 속도 측정 모듈(13) 및 보조 카메라 모듈(14)을 제어하고, 주 이미지 정보로부터 자동차의 번호를 인식하고, 자동차의 최종 주행 속도를 산출하여 제어장치(2)로 전송하는 컨트롤러(15)와, 컨트롤러(15)와 전기적으로 연결되고, 컨트롤러(15)를 통해 주 카메라 모듈(11), 조명모듈(12), 속도 측정 모듈(13) 및 보조 카메라 모듈(14)에 전원을 공급하는 전원공급모듈(16)과, 주 카메라 모듈(11), 조명모듈(12), 속도 측정 모듈(13), 보조 카메라 모듈(14), 컨트롤러(15) 및 전원공급모듈(16)을 외부로부터 보호하는 하우징(17)을 포함한다.
본 자동차 후면 번호판 인식방법에 대하여 설명한다.
본 무인 단속 시스템(1000)은 주행 중인 자동차를 감지하여 자동차의 촬영을 위한 트리거 신호를 생성한다(S100).
구체적으로, 속도 측정 모듈(13)에서 주행 중인 자동차가 감지되면, 감지 신호를 컨트롤러(15)에 전송한다. 그리고, 컨트롤러(15)에 감지 신호가 전송되면, 컨트롤러(15)는 자동차의 촬영을 위한 트리거 신호를 생성하여 주 카메라 모듈(11)과 보조 카메라 모듈(14)에 트리거 신호를 전송하고, 이에 주 카메라 모듈(11)과 보조 카메라 모듈(14)이 구동된다.
즉, 자동차의 후면 촬영의 경우, 전면 촬영에 비하여 차량을 검지하는 거리가 상대적으로 짧기 때문에, 속도 측정 모듈(13)만을 사용해서 촬영할 경우 자동차의 검지율이 하락하게 된다. 따라서, 속도 측정 모듈(13)과, 보조 카메라 모듈(14)을 모두 이용하여 트리거 신호를 발생시킨다.
트리거 신호가 생성되면, 본 무인 단속 시스템(1000)은 자동차의 후면을 촬영하여 이미지 정보를 획득하고, 이미지 정보로부터 자동차의 번호판을 인식한다(S200).
본 무인 단속 시스템(1000)이 자동차의 번호판을 인식하는 과정에 대하여 보다 상세히 설명한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 번호판 인식 단계를 나타낸 순서도이다.
도 3을 참조하면, 주 카메라 모듈(11) 및 보조 카메라 모듈(14)에 트리거 신호가 입력되면, 주 카메라 모듈(11)은 미리 설정된 시간 간격에 따라 자동차의 후면을 연속적으로 촬영하여 제1 주 이미지 정보 및 제2 주 이미지 정보를 획득하고, 보조 카메라 모듈(14)은 미리 설정된 시간 간격에 따라 도로를 연속적으로 촬영하여 자동차의 주행 여부 확인을 위한 추가 이미지 정보를 획득한다(S210).
제1 주 이미지 정보, 제2 주 이미지 정보 및 추가 이미지 정보가 획득되면, 컨트롤러(15)는 제1 주 이미지 정보에서 자동차의 번호 정보를 인식한다(S220).
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 자동차 번호 인식 단계를 나타낸 순서도이다.
도 4를 참조하면, 주 카메라 모듈(11)로부터 컨트롤러(15)에 제1 주 이미지 정보 및 제2 주 이미지 정보가 전송되면, 컨트롤러(15)는 제1 주 이미지 정보로부터 번호판을 탐지한다(S221).
번호판이 탐지되면, 컨트롤러(15)는 탐지된 번호판을 이륜차 번호판 또는 일반차 번호판으로 분류한다(S222).
번호판이 이륜차 번호판 또는 일반차 번호판으로 분류되면, 컨트롤러(15)는 번호판에서 번호 정보를 인식한다(S223). 참고로, 이륜차를 제외한 다른 일반차량 및 특수차량, 건설기계 등은 같은 포맷의 번호판 구조를 가진다. 하지만 이륜차의 경우 이륜차만의 특수한 번호판 구조를 가지기 때문에 이륜차와 일반 차량을 나누어 번호판 인식을 수행할 수 있다.
번호 정보가 인식되면, 컨트롤러(15)는 번호판의 종류 정보 및 번호 정보를 저장한다(S224).
한편, 번호판이 이륜차 번호판일 경우, 컨트롤러(15)는 번호판에서 번호 정보를 인식(S223)한 후에, 운전자의 헬멧 착용 여부를 확인하기 위하여 제1 주 이미지 정보 내에서 번호판의 위치를 기준으로 헬멧을 탐지하고(S225), 그 이후에 번호판의 종류 정보 및 번호 정보와 함께, 헬멧의 유무 정보를 함께 저장(S224)한다.
예를 들어, 컨트롤러(15)는 제1 주 이미지 정보의 전체 영역이 아닌, 탐지된 번호판 위치를 기준으로 일정 영역 내에 있는 헬멧 만을 탐지할 수 있다. 이때, 컨트롤러(15)는 미리 설정된 수식을 이용하여 제1 주 이미지 정보 내에서 헬멧을 탐지할 수 있다.
도 3을 참조하면, 자동차의 번호가 인식되면, 컨트롤러(15)는 제1 주 이미지 정보와 제2 주 이미지 정보를 기반으로 영상 속도 정보를 산출한다(S230).
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 영상 속도 정보 산출 단계를 나타낸 순서도이다.
도 5를 참조하면, 자동차의 번호가 인식되면, 컨트롤러(15)는 제1 주 이미지 정보에서 번호판이 탐지된 영역을 잘라내어(cropping) 제3 주 이미지 정보로 생성한다(S231).
제3 주 이미지 정보가 생성되면, 컨트롤러(15)는 제3 주 이미지 정보로부터 윤곽선을 추출한 후 제3 주 이미지 정보를 패치 이미지 정보로 재설정한다(S232). 예를 들어, 제3 주 이미지 정보로부터 윤곽선을 추출하는 과정은 소벨 에지(Sobel Edge) 추출 방식을 통해 수행될 수 있다.
패치 이미지 정보가 설정되면, 컨트롤러(15)는 제2 주 이미지 정보에서 패치 이미지 정보와 매칭을 수행할 검색 영역을 설정하여 제4 주 이미지 정보로 생성한다(S233). 예를 들어, 컨트롤러(15)는 미리 설정된 수식에 의해 검색 영역을 설정할 수 있다.
제4 주 이미지 정보가 생성되면, 컨트롤러(15)는 생성된 제4 주 이미지 정보와 패치 이미지 정보 간의 유사도를 측정한다(S234). 예를 들어, 제4 주 이미지 정보와 패치 이미지 정보 간의 유사도 측정을 위하여, 컨트롤러(15)는 Normalized Cross Correlation(NCC)을 수행하여 제4 이미지 정보와 패치 이미지 정보 사이의 여러 변수들(윤곽선, 밝기 등)을 비교하여 가장 높은 유사도를 가지는 부분을 매칭시킬 수 있다.
제4 주 이미지 정보와 패치 이미지 정보 간의 유사도 측정이 완료되면, 컨트롤러(15)는 제4 주 이미지 정보와 패치 이미지 정보 간의 유사도 측정 결과로부터 제4 주 이미지 정보와 패치 이미지 정보의 매칭 영역에 대한 좌표 정보를 획득한 후, 제4 주 이미지 정보로부터 픽셀의 실제 거리 정보를 산출한다(S235).
매칭 영역에 대한 좌표 정보 및 픽셀의 실제 거리 정보를 산출하면, 컨트롤러(15)는 매칭 영역에 대한 좌표 정보와, 픽셀의 실제 거리 정보를 기반으로 영상 속도 정보를 산출한다(S236).
도 3을 참조하면, 영상 속도 정보가 산출되면, 컨트롤러(15)는 영상 속도 정보와 주행 속도 정보를 비교하여 최종 속도 정보를 산출한다(S240).
최종 속도 정보가 산출되면, 컨트롤러(15)는 번호 정보 및 최종 속도 정보를 저장한다(S250). 예를 들어, 컨트롤러(15)는 미리 설정된 수식에 의해 최종 속도 정보를 산출할 수 있다.
번호 정보 및 최종 속도 정보가 저장되면, 컨트롤러(15)는 제1 주 이미지 정보 및 제2 주 이미지 정보를 획득하는 주 카메라 모듈(11)의 파라미터를 보정한다(S260).
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 파라미터 보정 단계를 나타낸 순서도이다.
도 6을 참조하면, 컨트롤러(15)는 매칭 영역의 픽셀 이동 거리에 관한 픽셀 이동거리 좌표정보, 제1 주 이미지 정보와 제2 주 이미지 정보 간 시간 차이 정보, 주행 속도 정보, 영상 속도 정보 및 주 카메라 모듈(11)의 내부 파라미터 정보를 포함하는 구조체를 생성한다(S261).
구조체가 생성되면, 컨트롤러(15)는 구조체가 미리 설정된 임계 수량이 될 때까지 구조체들을 누적시킨다(S262).
구조체들의 누적 수량이 임계 수량과 일치되면, 컨트롤러(15)는 누적된 구조체들의 수량만큼 루프(loop)를 돌면서 누적된 구조체들의 주 카메라 모듈(11)의 내부 파라미터 정보를 수정한 뒤, 영상 속도 정보를 업데이트 하고, 업데이트된 영상 속도 정보와 주행 속도 정보 간 차이를 산출한 뒤 누적 및 저장한다(S263).
루프가 종료되면, 컨트롤러(15)는 영상 속도 정보와 주행 속도 정보 간 차이가 최소값인지 확인하고, 영상 속도 정보와 주행 속도 정보 간 차이가 최소값이 되면, 현재 설정된 주 카메라 모듈(11)의 파라미터를 저장한다(S264).
즉, 영상 속도의 계산을 위해서는 영상의 픽셀 거리를 실제 환경에서의 거리로 변경해야 한다. 이때, 사용하는 방법이 카메라 켈리브레이션이다. 카메라 켈리브레이션은 카메라의 내부 파라미터, 설치 위치를 조합하여 영상 내 픽셀 거리를 실제 거리로 바꾸어주는 기법이다. 카메라의 설치 위치는 계측으로 측정이 가능하지만 내부 파라미터의 경우 계측이 불가능 하며, 대부분 카메라의 제조사에서 제공하는 스펙시트에 작성되어 있다. 이때, 내부 파라미터는 카메라 제조 공정에서 발생하는 오차가 생길 수 있으며 매우 작은 오차가 발생하더라도 최종 결과에는 큼 영향을 미치게 된다. 때문에, 일반적으로 카메라 켈리브레이션 시 외부 파라미터는 측정값으로 고정해 둔 이후 내부 파라미터는 미세하게 조절하면서 설정을 한다. 이러한 내부 파라미터 미세 조절을 자동화하기 위해서 영상 속도와 주행 속도 정보 등을 활용하여 주 카메라 모듈(11)의 파라미터를 자동으로 보정할 수 있다.
이처럼 본 발명의 실시예에 따르면, 자동차의 전면이 아닌, 후면에서 자동차를 촬영하여 자동차의 번호판을 인식함과 동시에, 자동차의 주행 속도를 산출하도록 구성되므로, 전면과 후면에 번호판이 부착된 일반적인 자동차는 물론, 후면에만 번호판이 배치된 이륜차 및 전면 번호판이 오염된 차량의 경우에도 모두 정확한 단속을 수행할 수 있다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 더욱 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 반드시 이러한 실시예로 국한되는 것은 아니고, 본 발명의 기술사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형 실시될 수 있다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.
1000. 무인 단속 시스템 1. 번호 인식장치
11. 주 카메라 모듈 12. 조명모듈
13. 속도 측정 모듈 14. 보조 카메라 모듈
15. 컨트롤러 16. 전원공급모듈
17. 하우징 2. 제어장치

Claims (16)

  1. 주행 중인 자동차의 후면을 촬영하여 이미지 정보를 획득하고, 상기 이미지 정보로부터 자동차의 번호판을 인식하도록 구성되는 번호 인식장치(1); 및
    상기 번호 인식장치(1)와 전기적으로 연결되어 상기 번호 인식장치(1)의 구동을 제어하고, 상기 번호 인식장치(1)에서 획득한 정보를 외부로 전송하도록 구성되는 제어장치(2);를 포함하고,
    상기 번호 인식장치(1)는,
    상기 자동차의 후면을 연속적으로 촬영하여 번호판 인식을 위한 주 이미지 정보를 획득하는 주 카메라 모듈(11),
    상기 주 카메라 모듈(11)의 주시방향으로 빛을 조사하도록 구성되는 조명모듈(12),
    상기 자동차를 인식하고 상기 자동차의 주행 속도를 감지하여 주행 속도 정보를 획득하는 속도 측정 모듈(13),
    도로를 촬영하여 상기 자동차가 포함된 보조 이미지 정보를 획득하는 보조 카메라 모듈(14),
    상기 주 카메라 모듈(11) 상기 조명모듈(12) 상기 속도 측정 모듈(13) 및 상기 보조 카메라 모듈(14)과 전기적으로 연결되어 상기 주 카메라 모듈(11) 상기 조명모듈(12) 상기 속도 측정 모듈(13) 및 상기 보조 카메라 모듈(14)을 제어하고 상기 주 이미지 정보로부터 상기 자동차의 번호를 인식하고 상기 자동차의 최종 주행 속도를 산출하여 상기 제어장치(2)로 전송하는 컨트롤러(15),
    상기 컨트롤러(15)와 전기적으로 연결되고 상기 컨트롤러(15)를 통해 상기 주 카메라 모듈(11) 상기 조명모듈(12) 상기 속도 측정 모듈(13) 및 상기 보조 카메라 모듈(14)에 전원을 공급하는 전원공급모듈(16), 및
    상기 주 카메라 모듈(11) 상기 조명모듈(12) 상기 속도 측정 모듈(13) 상기 보조 카메라 모듈(14) 상기 컨트롤러(15) 및 상기 전원공급모듈(16)을 외부로부터 보호하는 하우징(17)을 포함하며,
    상기 컨트롤러(15)는,
    상기 속도 측정 모듈(13)에서 주행 중인 상기 자동차를 감지하면, 상기 주 카메라 모듈(11) 및 상기 보조 카메라 모듈(14)에 상기 자동차의 촬영을 위한 트리거 신호를 전송하고,
    상기 주 카메라 모듈(11)은,
    상기 트리거 신호가 입력되면, 미리 설정된 시간 간격에 따라 상기 자동차의 후면을 연속적으로 촬영하여 제1 주 이미지 정보 및 제2 주 이미지 정보를 획득하고,
    상기 보조 카메라 모듈(14)은,
    상기 트리거 신호가 입력되면, 미리 설정된 시간 간격에 따라 상기 도로를 연속적으로 촬영하여 상기 자동차의 주행 여부 확인을 위한 추가 이미지 정보를 획득하며,
    상기 컨트롤러(15)는,
    상기 제1 주 이미지 정보로부터 번호판을 탐지하고, 탐지된 상기 번호판을 이륜차 번호판 또는 일반차 번호판으로 분류한 후, 상기 번호판에서 상기 번호 정보를 인식하는, 자동차 후면 번호판 인식을 이용한 무인 단속 시스템(1000).
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 컨트롤러(15)는,
    상기 주 카메라 모듈(11)로부터 상기 제1 주 이미지 정보 및 상기 제2 주 이미지 정보가 전송되면, 상기 제1 주 이미지 정보에서 상기 자동차의 번호 정보를 인식하는, 자동차 후면 번호판 인식을 이용한 무인 단속 시스템(1000).
  6. 삭제
  7. 제1항에 있어서,
    상기 컨트롤러(15)는,
    상기 번호판이 상기 이륜차 번호판이면, 상기 제1 주 이미지 정보 내에서 상기 번호판의 위치를 기준으로 헬멧을 탐지하고, 그 결과를 저장하는, 자동차 후면 번호판 인식을 이용한 무인 단속 시스템(1000).
  8. 제5항에 있어서,
    상기 컨트롤러(15)는,
    상기 자동차의 번호가 인식되면, 상기 제1 주 이미지 정보와 상기 제2 주 이미지 정보를 기반으로 영상 속도 정보를 산출하는, 자동차 후면 번호판 인식을 이용한 무인 단속 시스템(1000).
  9. 제8항에 있어서,
    상기 컨트롤러(15)는,
    상기 제1 주 이미지 정보에서 상기 번호판이 탐지된 영역을 잘라내어 제3 주 이미지 정보로 생성하고,
    상기 제3 주 이미지 정보로부터 윤곽선을 추출한 후 상기 제3 주 이미지 정보를 패치 이미지 정보로 재설정하며,
    상기 제2 주 이미지 정보에서 검색 영역을 설정하여 제4 주 이미지 정보로 생성한 후 상기 제4 주 이미지 정보와 상기 패치 이미지 정보 간의 유사도를 측정하고,
    상기 제4 주 이미지 정보와 상기 패치 이미지 정보 간의 유사도 측정 결과로부터 상기 제4 주 이미지 정보와 상기 패치 이미지 정보의 매칭 영역에 대한 좌표 정보를 획득한 후, 상기 제4 주 이미지 정보로부터 픽셀의 실제 거리 정보를 산출하며,
    상기 매칭 영역에 대한 좌표 정보와, 상기 픽셀의 실제 거리 정보를 기반으로 영상 속도 정보를 산출하는, 자동차 후면 번호판 인식을 이용한 무인 단속 시스템(1000).
  10. 제8항에 있어서,
    상기 컨트롤러(15)는,
    상기 영상 속도 정보가 산출되면, 상기 영상 속도 정보와 상기 주행 속도 정보를 비교하여 최종 속도 정보를 산출한 후, 상기 번호 정보 및 상기 최종 속도 정보를 저장하는, 자동차 후면 번호판 인식을 이용한 무인 단속 시스템(1000).
  11. 주행 중인 자동차의 후면을 촬영하여 이미지 정보를 획득하고, 상기 이미지 정보로부터 자동차의 번호판을 인식하도록 구성되는 번호 인식장치(1); 및
    상기 번호 인식장치(1)와 전기적으로 연결되어 상기 번호 인식장치(1)의 구동을 제어하고, 상기 번호 인식장치(1)에서 획득한 정보를 외부로 전송하도록 구성되는 제어장치(2);를 포함하고,
    상기 번호 인식장치(1)는,
    상기 자동차의 후면을 연속적으로 촬영하여 번호판 인식을 위한 주 이미지 정보를 획득하는 주 카메라 모듈(11),
    상기 주 카메라 모듈(11)의 주시방향으로 빛을 조사하도록 구성되는 조명모듈(12),
    상기 자동차를 인식하고 상기 자동차의 주행 속도를 감지하여 주행 속도 정보를 획득하는 속도 측정 모듈(13),
    도로를 촬영하여 상기 자동차가 포함된 보조 이미지 정보를 획득하는 보조 카메라 모듈(14),
    상기 주 카메라 모듈(11) 상기 조명모듈(12) 상기 속도 측정 모듈(13) 및 상기 보조 카메라 모듈(14)과 전기적으로 연결되어 상기 주 카메라 모듈(11) 상기 조명모듈(12) 상기 속도 측정 모듈(13) 및 상기 보조 카메라 모듈(14)을 제어하고 상기 주 이미지 정보로부터 상기 자동차의 번호를 인식하고 상기 자동차의 최종 주행 속도를 산출하여 상기 제어장치(2)로 전송하는 컨트롤러(15),
    상기 컨트롤러(15)와 전기적으로 연결되고 상기 컨트롤러(15)를 통해 상기 주 카메라 모듈(11) 상기 조명모듈(12) 상기 속도 측정 모듈(13) 및 상기 보조 카메라 모듈(14)에 전원을 공급하는 전원공급모듈(16), 및
    상기 주 카메라 모듈(11) 상기 조명모듈(12) 상기 속도 측정 모듈(13) 상기 보조 카메라 모듈(14) 상기 컨트롤러(15) 및 상기 전원공급모듈(16)을 외부로부터 보호하는 하우징(17)을 포함하는 자동차 후면 번호판 인식을 이용한 무인 단속 시스템(1000)에 따른 무인 단속 시스템(1000)을 이용한 자동차 후면 번호판 인식방법으로서,
    주행 중인 자동차를 감지하여 자동차의 촬영을 위한 트리거 신호를 생성하는 트리거 생성 단계(S100); 및
    상기 자동차의 후면을 촬영하여 이미지 정보를 획득하고, 상기 이미지 정보로부터 상기 자동차의 번호판을 인식하는 번호판 인식 단계(S200);를 포함하고,
    상기 번호판 인식 단계(S200)는,
    상기 트리거 신호가 입력되면 미리 설정된 시간 간격에 따라 상기 자동차의 후면을 연속적으로 촬영하여 제1 주 이미지 정보 및 제2 주 이미지 정보를 획득하고 미리 설정된 시간 간격에 따라 상기 도로를 연속적으로 촬영하여 상기 자동차의 주행 여부 확인을 위한 추가 이미지 정보를 획득하는 이미지 획득 단계(S210),
    상기 제1 주 이미지 정보에서 자동차의 번호 정보를 인식하는 자동차 번호 인식 단계(S220),
    상기 제1 주 이미지 정보와 상기 제2 주 이미지 정보를 기반으로 영상 속도 정보를 산출하는 영상 속도 정보 산출 단계(S230),
    상기 영상 속도 정보와 자동차의 주행 속도 정보를 비교하여 최종 속도 정보를 산출하는 최종 속도 정보 산출 단계(S240), 및
    상기 번호 정보 및 상기 최종 속도 정보를 저장하는 정보 저장 단계(S250)를 포함하는, 자동차 후면 번호판 인식방법.
  12. 삭제
  13. 제11항에 있어서,
    상기 자동차 번호 인식 단계(S220)는,
    상기 제1 주 이미지 정보로부터 번호판을 탐지하는, 번호판 탐지 단계(S221);
    상기 번호판을 이륜차 번호판 또는 일반차 번호판으로 분류하는, 번호판 분류 단계(S222);
    상기 번호판에서 상기 번호 정보를 인식하는, 번호 추출 단계(S223); 및
    번호판의 종류 정보 및 상기 번호 정보를 저장하는, 번호판 정보 저장 단계(S224);를 포함하는, 자동차 후면 번호판 인식방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 자동차 번호 인식 단계(S220)는,
    상기 번호판이 상기 이륜차 번호판이면, 상기 번호 추출 단계(S223)와 상기 번호판 정보 저장 단계(S224) 사이에, 상기 제1 주 이미지 정보 내에서 상기 번호판의 위치를 기준으로 헬멧을 탐지하는, 헬멧 탐지 단계(S225);를 더 포함하고,
    상기 번호판 정보 저장 단계는,
    상기 헬멧의 유무 정보를 더 저장하는, 번호판 정보 저장 단계;를 포함하는, 자동차 후면 번호판 인식방법.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 영상 속도 정보 산출 단계(S230)는,
    상기 제1 주 이미지 정보에서 상기 번호판이 탐지된 영역을 잘라내어 제3 주 이미지 정보로 생성하는, 크롭단계(S231);
    상기 제3 주 이미지 정보로부터 윤곽선을 추출한 후 상기 제3 주 이미지 정보를 패치 이미지 정보로 재설정하는, 패치 이미지 설정 단계(S232);
    상기 제2 주 이미지 정보에서 검색 영역을 설정하여 제4 주 이미지 정보로 생성하는, 검색 영역 설정 단계(S233);
    상기 제4 주 이미지 정보와 상기 패치 이미지 정보 간의 유사도를 측정하는, 유사도 측정 단계(S234);
    상기 제4 주 이미지 정보와 상기 패치 이미지 정보 간의 유사도 측정 결과로부터 상기 제4 주 이미지 정보와 상기 패치 이미지 정보의 매칭 영역에 대한 좌표 정보를 획득한 후, 상기 제4 주 이미지 정보로부터 픽셀의 실제 거리 정보를 산출하는, 거리 산출 단계(S235); 및
    상기 매칭 영역에 대한 좌표 정보와, 상기 픽셀의 실제 거리 정보를 기반으로 영상 속도 정보를 산출하는, 영상 속도 산출 단계(S236);를 포함하는, 자동차 후면 번호판 인식방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 번호판 인식 단계(S200)는,
    상기 자동차의 후면을 연속적으로 촬영하여 상기 제1 주 이미지 정보 및 상기 제2 주 이미지 정보를 획득하는 주 카메라 모듈(11)의 파라미터를 보정하는, 파라미터 보정 단계(S260);를 더 포함하는, 자동차 후면 번호판 인식방법.
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