KR101784764B1 - The highway toll payment method for electric vehicle - Google Patents

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주식회사한맥아이피에스
이홍기
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Abstract

본 발명에 따른 전기차의 고속도로 통행료 징수 방법은 톨게이트 요금 부스에서 고속도로 통행료를 정산하는 톨게이트 요금 정산 시스템이나 하이패스 시스템에 의해 고속도로 통행료가 정산되는 고속도로의 톨게이트나, 스마트톨링 시스템에 의해 고속도로 통행료가 정산되는 고속도로의 겐트리(Gantry)에 설치된 차량 검지 및 번호판 인식기가 카메라를 이용하여 고속도로 톨게이트 입구로 진입하는 차량이나 겐트리를 통과하는 차량의 전방 영상이나 후방 영상을 촬영하는 단계와; 상기 차량 검지 및 번호판 인식기가 고속도로 톨게이트 입구로 진입하는 차량이나 겐트리를 통과하는 차량의 전방 또는 후방 영상에서 차량 번호판 영역을 추출하는 단계; 상기 차량 검지 및 번호판 인식기가 추출된 차량 번호판 영역에 전기차 특유의 전기차 이미지 로고(A)와 EV 문자 로고(B)가 기재되어 있는지 판단하는 단계; 상기 차량 검지 및 번호판 인식기는 추출된 차량 번호판 영역에 전기차 특유의 전기차 이미지 로고(A)와 EV 문자 로고(B)가 기재되어 있다면 전기차라고 판단하고, 현재 고속도로 요금 결제 방식이 톨게이트 요금 정산 시스템이나 하이패스 시스템에 의해 운용되면 요금 정산 서버에 검출된 차량 번호와, 전기차 여부, 고속도로 입차 시간, 및 입차한 고속도로 톨게이트 명을 저장하는 반면, 현재 고속도로 요금 결제 방식이 스마트톨링 시스템에 의해 운용되면 요금 정산 서버에 겐트리(Gantry)를 통과한 차량의 차량번호와, 전기차 여부, 겐트리 통과 시간과 겐트리 통과시 차로 위치, 및 겐트리에 장착된 차량 검지 및 번호판 인식기의 식별자(ID)를 저장하는 단계; 톨게이트 요금 부스에서 고속도로 통행료를 정산하는 톨게이트 요금 정산 시스템이나 하이패스 시스템에 의해 운용되는 고속도로의 톨게이트에 설치된 차량 검지 및 번호판 인식기는 카메라를 이용하여 고속도로 톨게이트 출구로 빠져나가는 차량의 전방 영상이나 후방 영상을 촬영한 다음 촬영된 차량의 전방 영상이나 후방 영상으로부터 차량 번호판 영역을 추출하고 추출된 차량 번호판 영역에 전기차 이미지 로고(A)나 EV 문자 로고(B)가 기재되어 있는지 확인하며, 추출된 차량 번호판 영역에 전기차 이미지 로고(A)나 EV 문자 로고(B)가 기재되어 있다면, 출차 차량이 전기차라고 판단하고 요금 정산 서버에 검출된 차량 번호와, 전기차 여부, 고속도로 출차 시간, 및 출차한 고속도로 톨게이트 명을 저장하는 단계; 및 톨게이트 요금 부스에서 고속도로 통행료를 정산하는 톨게이트 요금 정산 시스템이나 하이패스 시스템에 의해 운용되는 고속도로의 요금 정산기는 고속도로 출차 차량의 통행료를 요금 정산 서버에 저장된 차량 번호와, 전기차 여부, 입차한 고속도로 톨게이트 명, 및 출차한 고속도로 톨게이트 명을 참고하여 정산한 다음, 출차 차량에게 청구하고, 스마트톨링 시스템에 의해 운용되는 고속도로의 요금 정산기는 고속도로 출차 차량의 통행료를 요금 정산 서버에 저장된 차량 번호와, 전기차 여부, 겐트리 통과 경로, 고속도로 연계 구간 통과 여부, 및 겐트리 통과 시간을 참고하여 정산한 다음, 출차 차량에게 청구하는 단계로 이루어질 수 있다.The method for collecting tolls on an expressway of an electric vehicle according to the present invention is a method for collecting tolls on an expressway tolls by a tollgate on a highway where a toll charge is settled by a toll charge system or a high- A step of photographing a forward image or a backward image of a vehicle passing through a gantry or a vehicle entering a highway toll gate entrance using a camera using a camera and a license plate recognizer installed in a gantry of a highway; Extracting a license plate area from a forward or backward image of a vehicle passing through a vehicle or a gantry where the vehicle detecting and license plate recognizer enters a highway toll gate entrance; Determining whether an electric vehicle image logo (A) and an EV character logo (B) unique to the electric vehicle are written in the vehicle license plate area from which the vehicle detection and license plate recognizer is extracted; The vehicle detection and license plate recognizer judges that the electric vehicle is an electric vehicle if the logo of the electric car image A and the logo of the EV character (B) are described in the extracted license plate area, and the current highway charge settlement system is a toll charge charge settlement system, When the vehicle is operated by the pass system, it stores the vehicle number detected in the fare settling server, the presence of the electric vehicle, the time of entering the highway, and the name of the highway tollgate entered. If the current highway fare settlement system is operated by the smart tolling system, Storing the vehicle number of the vehicle that has passed through the gantry, whether the vehicle is an electric vehicle, the gantry passage time, the lane position when passing through the gantry, and the identifier (ID) of the vehicle detector and license plate recognizer mounted on the gantry; Tollgate tolls settled at the tollgate fare booth Vehicle detectors and license plate recognizers installed on the tollgate of the highway operated by the fare settlement system or the high pass system are used to detect the forward and backward images of the vehicle leaving the highway toll gate exit The vehicle license plate area is extracted from the forward image or the backward image of the photographed vehicle, and it is confirmed whether the electric vehicle image logo (A) or the EV character logo (B) is written in the extracted license plate area. (A) or the EV character logo (B) is written on the vehicle, it is judged that the vehicle is an electric car, and the vehicle number detected on the fare settling server, whether the electric car is present, the time of departure to the expressway, Storing; And a toll gate fare adjustment system for highway tolls settled in the toll gate fee booth is operated by the vehicle number stored in the fare settling server, the electric car number, the toll gate number of the highway toll gate And the tollgate of the highway to the outgoing highway tolls, and then billing the departing vehicle. The fare adjuster of the highway operated by the smart tolling system compares the toll on the highway toll vehicle with the vehicle number stored in the fare settling server, The gantry passage, the passage through the highway linkage section, and the gantry passage time, and then charging the vehicle to the departing vehicle.

Description

전기차의 고속도로 통행료 징수 방법{The highway toll payment method for electric vehicle}BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a highway toll payment method for electric vehicles,

본 발명은 전기차의 고속도로 통행료 징수 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 전기차가 톨게이트 요금 정산 시스템이나 하이패스 시스템, 또는 스마트톨링 시스템에 의해 운용되는 고속도로 이용시 고속도로 톨게이트(Tollgate)나 고속도로 겐트리에서 전기차를 자동으로 인식한 다음, 고속도로를 빠져나가는 전기차에게 할인된 고속도로 이용료를 청구하는 전기차의 고속도로 통행료 징수 방법에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method of collecting tolls on an expressway of an electric vehicle, and more particularly, to a method of collecting tolls on an expressway using an expressway, such as a tollgate or a highway gantry, And then charging the electric vehicle leaving the expressway for a discounted highway fee.

현재, 정부에서는 미세 먼지를 저감하고, 친환경차 보급 확대를 위한 인센티브 지원 차원에서 2017년 9월부터 전기차와 수소차의 고속도로 통행료를 50% 할인해 주기로 하였다.At present, the government has decided to reduce the toll of electric cars and hydrogen cars toll roads by 50% from September 2017 in order to reduce fine dust and to support incentives to expand the supply of eco - friendly cars.

다만, 고속도로 주행시 석유 연료를 사용하는 하이브리드(Hybrid) 차는 대상에서 제외된다.However, Hybrid cars that use petroleum fuel during highway driving are excluded.

한편, 전기차 번호판의 디자인은 국토 교통부에서 발표한 이미지로서 도면 1과 같은 표준 형태로 확정되었는데, 상기 전기차 번호판의 바탕면은 푸른색으로 채워지고, 상기 푸른색의 바탕 면에는 태극 문양 패턴이 새겨진다.On the other hand, the design of the electric car license plate was confirmed by the Ministry of Land Transport and Transport as a standard form as shown in FIG. 1. The base plate of the electric car license plate is filled with blue color, .

또한, 상기 전기차 번호판의 정면에는 기존 차량 넘버가 기재되고, 상기 전기차 번호판의 좌측 상단에는 전기차 이미지 로고(A)가 기재되며, 상기 전기차 번호판의 우측에는 EV 문자 로고(B)가 기재된다.In addition, an existing vehicle number is described on the front of the electric vehicle license plate, an electric vehicle image logo (A) is written on the upper left side of the electric vehicle license plate, and an EV character logo (B) is written on the right side of the electric vehicle license plate.

한편, 고속도로 톨게이트 내 수납 직원들은 푸른색 바탕의 전기차 번호판을 육안으로 확인한 다음, 톨게이트 비용을 할인해주게 된다.On the other hand, the highway toll gatekeepers will be able to visually check the blue license plate number, and then discount the toll charges.

한편, 하이패스를 이용하는 전기차가 통행료를 할인받기 위해서는 전기차안에 전기차 전용 하이패스 단말기가 설치되어야만 한다.On the other hand, in order to reduce the toll of an electric vehicle using a high pass, a high pass terminal dedicated to an electric car must be installed in the electric vehicle.

또한, 하이패스 단말기가 기존 하이패스 단말기인 경우 한국도로공사 영업소나 전용 홈페이지를 이용하여 기존 하이패스 단말기에 전기차와 수소차 식별 코드를 입력해야만 한다.Also, if the high-pass terminal is a conventional high-pass terminal, the electric vehicle and the hydrogen vehicle identification code must be input to the existing high-pass terminal by using the Korea Highway Corporation's office or a dedicated homepage.

상기 전기·수소차 고속도로 통행료 할인 제도는 친환경차 보급 목표 연도인 2020년까지 한시적으로 적용되고, 이후 성과 검증을 통해 지속 여부를 결정할 방침이다.The electric and hydrogen car expressway toll discount system will be applied for a limited period of time until 2020, which is the target year for eco-friendly cars.

하지만, 상기와 같은 고속도로 통행료 할인 방식은 톨게이트 요금 부스 내 수납 직원이 일일이 육안을 통해 전기차 여부를 확인한 다음, 전기차나 수소차에게 고속도로 통행료를 50% 할인해주어야 한다는 불편함이 있었다.However, there is an inconvenience that the above-mentioned highway toll discount method requires the storage staff in the toll gate fee booth to visually confirm whether or not an electric car is present, and then 50% discount on the expressway toll to the electric car or hydrogen car.

또한, 전기차나 수소차가 하이패스 구간을 통과할 때 전기차나 수소차 내부에 전기차나 수소차 전용 하이패스 단말기가 장착되어있어야 한다는 불편함이 있었다.In addition, there is an inconvenience that an electric car or a hydrogen car must be equipped with an electric car or a high-pass terminal dedicated to the hydrogen car when the hydrogen car passes through the high-pass section.

한편, 본 발명의 선행 기술로는 특허등록번호 "10-1461996"호의 "하이패스 통행료 감면 시스템 및 방법"이 출원되어 등록되었는데, 상기 하이패스 통행료 감면 시스템 및 방법은 톨게이트에 설치되는 하이패스 정산기와 무선 통신하여 통행료를 정산하며, 통행료 감면을 수행하지 않는 일반 모드와 감면 대상자 탑승에 상응하는 통행료 감면을 수행하는 감면 모드 중 어느 하나의 모드로 동작하는 하이패스 단말기와; 지문 인식 기능, GPS 기능, 및 근거리 무선 통신 기능을 구비하는 휴대 단말을 포함하고, 상기 휴대 단말은 지문 인식 기능을 이용하여 인식된 지문이 감면 대상자의 지문인 것으로 인증되면, 근거리 무선 통신 기능을 이용하여 상기 하이패스 단말기로 일반 모드에서 감면 모드로 전환할 것을 지시하는 제1 제어 신호를 전송하고, 상기 하이패스 단말기는 휴대 단말로부터 제1 제어 신호가 수신된 경우 일반 모드에서 감면 모드로 전환되고, 상기 감면 모드에서 차량이 상기 톨게이트를 통과할 때 상기 하이패스 정산기와 무선 통신하여 감면 대상자 탑승에 상응하는 감면된 통행료를 정산하게 된다.On the other hand, in the prior art of the present invention, "High Pass Fee Reduction System and Method" of the patent registration number "10-1461996" was filed and registered. The high pass toll reduction system and method includes a high pass adjuster installed in a toll gate A high pass terminal operating in any one of a normal mode in which tolls are settled by wireless communication and a toll reduction is not performed and a toll reduction mode in which toll reduction is performed corresponding to boarding of the subject to be abated; The mobile terminal includes a fingerprint recognition function, a GPS function, and a short-range wireless communication function. When the fingerprint is authenticated as a fingerprint of the subject to be reduced by using the fingerprint recognition function, The high-pass terminal transmits a first control signal for instructing the high-pass terminal to switch from the normal mode to the reduced mode, and the high-pass terminal is switched from the normal mode to the reduced mode when the first control signal is received from the portable terminal, When the vehicle passes through the tollgate in the reduction mode, the high-pass toll adjuster is communicatively communicated with the high-pass to settle the reduced toll corresponding to the boarding of the person to be reduced.

대한민국 특허공개번호 10-2010-0097545 (2010.09.03)Korean Patent Publication No. 10-2010-0097545 (September 3, 2010) 대한민국 특허등록번호 10-1461996 (2014.12.08)Korea Patent Registration No. 10-1461996 (Aug. 2014)

이에 본 발명은 상기 문제점을 해결하기 위하여, 톨게이트 요금 부스 내 수납 직원이 고속도로로부터 출차하는 차량의 전기차 여부를 육안으로 확인하지 않고도, 자동으로 전기차를 인식함과 더불어 전기차에 따른 고속도로 통행료를 자동으로 산출해 낼 수 있는 전기차의 고속도로 통행료 징수 방법을 제공하는데 본 발명의 목적이 있다.Accordingly, in order to solve the above problems, the present invention provides a method for automatically collecting tolls according to an electric vehicle, by automatically recognizing an electric vehicle without visually confirming whether or not the storage staff in the toll gate charge booth departs from the expressway SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-mentioned problems occurring in the prior art.

또한, 본 발명의 또 다른 목적은 하이패스 구간이나 다차로 스마트톨링 시스템을 통과하는 전기차가 실내에 전기차 전용 하이패스 단말기를 설치하지 않고도, 기존의 하이패스 단말기나 하이패스 단말기 없이도 고속도로 통행료를 납부할 수 있도록 한 전기차의 고속도로 통행료 징수 방법을 제공하는 것이다.It is another object of the present invention to provide an electric vehicle which can pass an expressway toll without an existing high-pass terminal or a high-pass terminal, without installing a high- And to provide a method of collecting tolls on an expressway of an electric car so as to be able to do so.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 전기차의 고속도로 통행료 징수 방법은 톨게이트 요금 부스에서 고속도로 통행료를 정산하는 톨게이트 요금 정산 시스템이나 하이패스 시스템에 의해 고속도로 통행료가 정산되는 고속도로의 톨게이트나 스마트톨링 시스템에 의해 고속도로 통행료가 정산되는 고속도로의 겐트리(Gantry)에 설치된 차량 검지 및 번호판 인식기가 카메라를 이용하여 고속도로 톨게이트 입구로 진입하는 차량이나 겐트리를 통과하는 차량의 전방 영상이나 후방 영상을 촬영하는 단계와; 상기 차량 검지 및 번호판 인식기가 고속도로 톨게이트 입구로 진입하는 차량이나 겐트리를 통과하는 차량의 전방 또는 후방 영상에서 차량 번호판 영역을 추출하는 단계; 상기 차량 검지 및 번호판 인식기가 추출된 차량 번호판 영역에 전기차 특유의 전기차 이미지 로고(A)와 EV 문자 로고(B)가 기재되어 있는지 판단하는 단계; 상기 차량 검지 및 번호판 인식기는 추출된 차량 번호판 영역에 전기차 특유의 전기차 이미지 로고(A)와 EV 문자 로고(B)가 기재되어 있다면 전기차라고 판단하고, 현재 고속도로 요금 결제 방식이 톨게이트 요금 정산 시스템이나 하이패스 시스템에 의해 운용되면 요금 정산 서버에 검출된 차량 번호와, 전기차 여부, 고속도로 입차 시간, 및 입차한 고속도로 톨게이트 명을 저장하는 반면, 현재 고속도로 요금 결제 방식이 스마트톨링 시스템에 의해 운용되면 요금 정산 서버에 겐트리(Gantry)를 통과한 차량의 차량번호와, 전기차 여부, 겐트리 통과 시간과 겐트리 통과시 차로 위치, 및 겐트리에 장착된 차량 검지 및 번호판 인식기의 식별자(ID)를 저장하는 단계; 톨게이트 요금 부스에서 고속도로 통행료를 정산하는 톨게이트 요금 정산 시스템이나 하이패스 시스템에 의해 운용되는 고속도로의 톨게이트에 설치된 차량 검지 및 번호판 인식기는 카메라를 이용하여 고속도로 톨게이트 출구로 빠져나가는 차량의 전방 영상이나 후방 영상을 촬영한 다음 촬영된 차량의 전방 영상이나 후방 영상으로부터 차량 번호판 영역을 추출하고 추출된 차량 번호판 영역에 전기차 이미지 로고(A)나 EV 문자 로고(B)가 기재되어 있는지 확인하며, 추출된 차량 번호판 영역에 전기차 이미지 로고(A)나 EV 문자 로고(B)가 기재되어 있다면, 출차 차량이 전기차라고 판단하고 요금 정산 서버에 검출된 차량 번호와, 전기차 여부, 고속도로 출차 시간, 및 출차한 고속도로 톨게이트 명을 저장하는 단계; 및 톨게이트 요금 부스에서 고속도로 통행료를 정산하는 톨게이트 요금 정산 시스템이나 하이패스 시스템에 의해 운용되는 고속도로의 요금 정산기는 고속도로 출차 차량의 통행료를 요금 정산 서버에 저장된 차량 번호와, 전기차 여부, 입차한 고속도로 톨게이트 명, 및 출차한 고속도로 톨게이트 명을 참고하여 정산한 다음, 출차 차량에게 청구하고, 스마트톨링 시스템에 의해 운용되는 고속도로의 요금 정산기는 고속도로 출차 차량의 통행료를 요금 정산 서버에 저장된 차량 번호와, 전기차 여부, 겐트리 통과 경로, 고속도로 연계구간 통과 여부, 및 겐트리 통과 시간을 참고하여 정산한 다음, 출차 차량에게 청구하는 단계로 이루어질 수 있다.In order to achieve the above object, according to the present invention, there is provided a highway toll collection method for an electric vehicle, comprising: a tollgate system for charging a highway toll at a toll gate fee booth, or a toll gate or a smart tolling system for a highway toll, A step of photographing a forward image or a backward image of a vehicle passing through a gantry or a vehicle entering a highway toll gate entrance using a camera by a vehicle detection and license plate recognizer installed in a gantry of a highway tolls of which the highway toll is settled; Extracting a license plate area from a forward or backward image of a vehicle passing through a vehicle or a gantry where the vehicle detecting and license plate recognizer enters a highway toll gate entrance; Determining whether an electric vehicle image logo (A) and an EV character logo (B) unique to the electric vehicle are written in the vehicle license plate area from which the vehicle detection and license plate recognizer is extracted; The vehicle detection and license plate recognizer judges that the electric vehicle is an electric vehicle if the logo of the electric car image A and the logo of the EV character (B) are described in the extracted license plate area, and the current highway charge settlement system is a toll charge charge settlement system, When the vehicle is operated by the pass system, it stores the vehicle number detected in the fare settling server, the presence of the electric vehicle, the time of entering the highway, and the name of the highway tollgate entered. If the current highway fare settlement system is operated by the smart tolling system, Storing the vehicle number of the vehicle that has passed through the gantry, whether the vehicle is an electric vehicle, the gantry passage time, the lane position when passing through the gantry, and the identifier (ID) of the vehicle detector and license plate recognizer mounted on the gantry; Tollgate tolls settled at the tollgate fare booth Vehicle detectors and license plate recognizers installed on the tollgate of the highway operated by the fare settlement system or the high pass system are used to detect the forward and backward images of the vehicle leaving the highway toll gate exit The vehicle license plate area is extracted from the forward image or the backward image of the photographed vehicle, and it is confirmed whether the electric vehicle image logo (A) or the EV character logo (B) is written in the extracted license plate area. (A) or the EV character logo (B) is written on the vehicle, it is judged that the vehicle is an electric car, and the vehicle number detected on the fare settling server, whether the electric car is present, the time of departure to the expressway, Storing; And a toll gate fare adjustment system for highway tolls settled in the toll gate fee booth is operated by the vehicle number stored in the fare settling server, the electric car number, the toll gate number of the highway toll gate And the tollgate of the highway to the outgoing highway tolls, and then billing the departing vehicle. The fare adjuster of the highway operated by the smart tolling system compares the toll on the highway toll vehicle with the vehicle number stored in the fare settling server, The gantry passage, the passage through the highway linkage section, and the gantry passage time, and then charging the vehicle to the departing vehicle.

이러한 절차로 이루어진 본 발명에 따른 전기차의 고속도로 통행료 징수 방법은 톨게이트 요금 정산 시스템이나, 하이패스 시스템, 또는 스마트톨링 시스템으로 운용되는 고속도로에서 고속도로 톨게이트나 겐트리에 장착된 차량 검지 및 번호판 인식기가 전기차의 번호판과 전기차 여부를 인식 및 식별하고 요금 정산기는 차량 번호별 고속도로 이동 경로와 고속도로 연계 구간을 파악하여 전기차 차주에게 전기차에 따른 할인된 고속도로 요금을 청구할 수 있다.The method for collecting tolls on an expressway of an electric vehicle according to the present invention, which is made up of such a procedure, is a method for collecting tolls of an electric car on a freeway tollgate or gantry on a highway operated by a toll charge system, high pass system or smart toll system, And the fare adjuster can charge the discounted highway fare according to the electric car to the electric car owner by understanding the highway route and the highway linkage section by the car number.

따라서, 본 발명에 따른 전기차의 고속도로 통행료 징수 방법은 고속도로 내 톨게이트 요금 부스내 수납 직원이 출차 차량의 전기차 여부를 육안으로 확인하지 않고도, 자동으로 전기차를 인식할 수 있고 자동 산출된 고속도로 통행료를 전기차 운전자에게 청구할 수 있다.Therefore, the highway toll collection method of an electric vehicle according to the present invention can automatically recognize the electric vehicle without confirming visually whether the storage staff in the toll gate booth in the expressway has the electric vehicle of the outgoing vehicle and can automatically calculate the toll of the highway toll driver .

또한, 본 발명은 하이패스 구간과 다차로 스마트톨링 시스템을 통과하는 전기차가 실내에 전기차 전용 하이패스 단말기를 설치하지 않고도, 기존의 하이패스 단말기나 하이패스 단말기 없이도 고속도로 통행료를 납부할 수 있다.Further, according to the present invention, an electric car passing through a high-pass section and a multi-car smart tolling system can pay a highway toll without a high-pass terminal or a high-pass terminal without installing a high-

도면 1은 국토 교통부에서 발표한 전기차 번호판의 이미지,
도면 2a와 도면 2b는 본 발명의 제어 흐름도,
도면 3은 카메라에 의해 촬영된 전기차 번호판을 흑백 영상으로 변환한 예,
도면 4는

Figure 112017085913211-pat00001
크기의 국소 윈도우 영역을 설정한 일실시 예,
도면 5는 전기차 번호판의 흑백 영상에서 숫자 및 문자와 전기차 이미지 로고(A), EV 문자 로고(B)의 후보 영역을 검출한 일실시 예,
도면 6은 차량 번호판 인식용 한글 및 숫자 전용 인공 신경망에서 전기차 이미지 로고(A)와, EV 문자 로고(B)를 인식하기 위해 숫자 인식용 인공 신경망의 구조를 확장한 일실시 예,
도면 7은 본 발명이 스마트톨링 시스템을 통해 전기차에게 고속도로 통행료를 과금하는 절차를 순차적으로 도시한 도면.Figure 1 shows an image of a license plate issued by the Ministry of Land,
2a and 2b are a control flow diagram of the present invention,
FIG. 3 shows an example of conversion of an electric car license plate photographed by a camera into a monochrome image,
4,
Figure 112017085913211-pat00001
Size local window region,
5 shows an example in which candidate regions of numbers and letters, an electric vehicle image logo (A) and an EV character logo (B) are detected in a monochrome image of an electric car license plate,
6 is an embodiment of an extended artificial neural network structure for recognition of an electric vehicle image logo (A) and an EV character logo (B) in Korean and numeric artificial neural networks for license plate recognition,
FIG. 7 is a diagram sequentially illustrating a procedure for charging an electric vehicle with a highway toll through the smart tolling system.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 자세히 설명한다.Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

본 발명에 따른 전기차의 고속도로 통행료 징수 방법은 도면 2a 내지 도면 2b에 도시한 바와 같이, 톨게이트 요금 부스에서 고속도로 통행료를 정산하는 톨게이트 요금 정산 시스템이나 하이패스 시스템에 의해 고속도로 통행료가 정산되는 고속도로의 톨게이트나, 스마트톨링 시스템에 의해 고속도로 통행료가 정산되는 고속도로의 겐트리(Gantry)에 설치된 차량 검지 및 번호판 인식기(1)가 카메라를 이용하여 고속도로 톨게이트 입구로 진입하는 차량이나 겐트리를 통과하는 차량의 전방 영상이나 후방 영상을 촬영하는 단계(S1)와; 상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)가 고속도로 톨게이트 입구로 진입하는 차량이나 겐트리를 통과하는 차량의 전방 또는 후방 영상에서 차량 번호판 영역을 추출하는 단계(S2); 상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)가 추출된 차량 번호판 영역에 전기차 특유의 전기차 이미지 로고(A)와 EV 문자 로고(B)가 기재되어 있는지 판단하는 단계(S3); 상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)는 추출된 차량 번호판 영역에 전기차 특유의 전기차 이미지 로고(A)와 EV 문자 로고(B)가 기재되어 있다면 전기차라고 판단하고, 현재 고속도로 요금 결제 방식이 톨게이트 요금 정산 시스템이나 하이패스 시스템에 의해 운용되면 요금 정산 서버(7)에 검출된 차량 번호와, 전기차 여부, 고속도로 입차 시간, 및 입차한 고속도로 톨게이트 명을 저장하는 반면, 현재 고속도로 요금 결제 방식이 스마트톨링 시스템에 의해 운용되면 요금 정산 서버(7)에 겐트리(Gantry)를 통과한 차량의 차량번호와, 전기차 여부, 겐트리 통과 시간과 겐트리 통과시 차로 위치, 및 겐트리에 장착된 차량 검지 및 번호판 인식기(1)의 식별자(ID)를 저장하는 단계(S4); 톨게이트 요금 부스에서 고속도로 통행료를 정산하는 톨게이트 요금 정산 시스템이나 하이패스 시스템에 의해 운용되는 고속도로의 톨게이트에 설치된 차량 검지 및 번호판 인식기(1)는 카메라를 이용하여 고속도로 톨게이트 출구로 빠져나가는 차량의 전방 영상이나 후방 영상을 촬영한 다음 촬영된 차량의 전방 영상이나 후방 영상으로부터 차량 번호판 영역을 추출하고 추출된 차량 번호판 영역에 전기차 이미지 로고(A)나 EV 문자 로고(B)가 기재되어 있는지 확인하며, 추출된 차량 번호판 영역에 전기차 이미지 로고(A)나 EV 문자 로고(B)가 기재되어 있다면, 출차 차량이 전기차라고 판단하고 요금 정산 서버(7)에 검출된 차량 번호와, 전기차 여부, 고속도로 출차 시간, 및 출차한 고속도로 톨게이트 명을 저장하는 단계(S5); 및 톨게이트 요금 부스에서 고속도로 통행료를 정산하는 톨게이트 요금 정산 시스템이나 하이패스 시스템에 의해 운용되는 고속도로의 요금 정산기는 고속도로 출차 차량의 통행료를 요금 정산 서버(7)에 저장된 차량 번호와, 전기차 여부, 입차한 고속도로 톨게이트 명, 및 출차한 고속도로 톨게이트 명을 참고하여 정산한 다음, 출차 차량에게 청구하고, 스마트톨링 시스템에 의해 운용되는 고속도로의 요금 정산기는 고속도로 출차 차량의 통행료를 요금 정산 서버(7)에 저장된 차량 번호와, 전기차 여부, 겐트리 통과 경로, 고속도로 연계 구간 통과 여부, 및 겐트리 통과 시간을 참고하여 정산한 다음, 출차 차량에게 청구하는 단계(S6)로 이루어질 수 있다.As shown in FIGS. 2A to 2B, the method of collecting tolls on an expressway of an electric vehicle according to the present invention is a method of collecting tolls on a tollgate or a tollgate on a highway tolls of highway tolls settled by a toll- , A vehicle detection and license plate recognizer (1) installed in a gantry of a highway where a toll charge is settled by a smart tolling system, and a forward image of a vehicle passing through a gantry or a vehicle entering a highway toll gate entrance using a camera A step S1 of photographing a backward image or a backward image; (S2) extracting a license plate area from a forward or backward image of a vehicle passing through a vehicle or a gantry where the vehicle detecting and license plate recognizer (1) enters a highway toll gate entrance; (S3) judging whether an electric vehicle image logo (A) and an EV character logo (B) unique to the electric vehicle are written in the vehicle license plate area from which the vehicle detection and license plate recognizer (1) is extracted; The vehicle identification and license plate recognizer 1 judges that the electric vehicle is an electric car if the logo of the electric car image A and the logo of the EV character B are described in the extracted license plate area and the current highway charge settlement method is a toll charge settlement System, or a high-pass system, it stores the vehicle number detected in the fare settling server 7, the presence of an electric car, the time of the highway entrance, and the name of the toll gate of the highway. The vehicle number of the vehicle that has passed through the gantry, the presence or absence of the electric car, the gantry passage time, the position of the lane when passing through the gantry, and the vehicle detection and license plate recognizer mounted on the gantry 1) (S4); A vehicle detection and license plate recognizer (1) installed on a toll gate of a highway operated by a toll charge settlement system or a high pass system that clears a toll charge toll gate at a toll gate fee booth is a forward image of a vehicle After the rear image is photographed, the vehicle license plate area is extracted from the forward image or the backward image of the photographed vehicle, and it is checked whether the electric vehicle image logo (A) or the EV character logo (B) If the logo of the electric car image (A) or the logo of the EV character (B) is written in the license plate area, it is determined that the vehicle is an electric car and the vehicle number detected by the charge settlement server (7) Storing the name of the toll gate on the highway (S5); And a toll charge system of a highway operated by a toll charge system for setting up toll charge on a toll gate fee booth and a highway system operated by a high pass system compares the toll on the highway toll vehicle with the vehicle number stored in the toll charge server 7, The toll account of the expressway tollgate, the tollgate name of the tollgate on the highway, and the tollgate name of the highway to which the vehicle has departed, and then bill the vehicle to the departing vehicle. The fare adjuster of the highway operated by the smart tolling system, (Step S6) of charging the vehicle with reference to the number, the electric vehicle, the gantry passage, the passage of the highway linkage, and the gantry passage time.

상기 EV 문자 로고(B)는 EV(Electric Vehicle)이다.The EV character logo B is an electric vehicle (EV).

상기 전기차 번호판의 디자인은 도면 1과 같은 표준 형태로 확정되었는데, 상기 전기차 번호판에 대해 보다 상세히 설명하면, 상기 전기차 번호판의 바탕면은 푸른색으로 채워지고, 상기 푸른색의 바탕 면에는 태극 문양 패턴이 새겨진다.The design of the electric car license plate has been established in a standard form as shown in FIG. 1, which will be described in more detail. The base plate of the electric car license plate is filled with blue color, It is engraved.

또한, 상기 전기차 번호판의 정면에는 기존 차량 번호가 기재되고, 상기 전기차 번호판의 좌측 상단에는 전기차 이미지 로고(A)가 기재되며, 상기 전기차 번호판의 우측에는 EV 문자 로고(B)가 기재된다.In addition, an existing vehicle number is written on the front face of the electric car license plate, an electric vehicle image logo A is written on the upper left side of the electric car license plate, and an EV character logo B is written on the right side of the electric car license plate.

상기 전기차 번호판의 이미지는 국토 교통부에서 발표한 이미지로서 2017년 5월 말 현재 국내에 등록된 전기차는 14,861대이다.The image of the electric car license plate is an image announced by the Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs. As of the end of May 2017, there are 14,861 electric cars registered in Korea.

현재 설치 운영되고 있는 기존의 차량 번호판 인식 시스템에 탑재된 대부분의 카메라는 번호판의 컬러 정보를 활용하지 않으므로 전기차 번호판의 푸른색 컬러 정보를 이용하지 않고 전기차 번호판에 추가된 로고들만을 참고하는 것만으로 전기차 여부를 판단할 수 있어야 한다.Since most of the cameras installed in the existing license plate recognition system do not utilize the color information of the license plates, it is only necessary to refer to the logos added to the license plate of the electric car without using the blue color information of the license plate, It should be possible to judge whether

상기 전기차 번호판에 추가된 로고들만으로 해당 차량이 전기차인지 여부를 판단하기 위해서는 전기차 번호판을 흑백 영상으로 변환하였을 때 전기차 이미지 로고(A)나 EV 문자 로고(B)가 선명하게 표시될 수 있는 알고리즘의 개발이 매우 중요하다.In order to judge whether the vehicle is an electric car only with the logos added to the electric vehicle license plate, development of an algorithm that can display the electric vehicle image logo (A) or the EV character logo (B) clearly when the electric car license plate is converted into a monochrome image This is very important.

상기 전기차 번호판에 새겨진 전기차 이미지 로고(A)나 EV 문자 로고(B)는 전기차 번호판에 새겨진 차량 번호 색과 푸른 바탕색 사이의 중간 명도 레벨을 갖는다.The electric vehicle image logo (A) or the EV character logo (B) engraved on the electric car license plate has an intermediate brightness level between the car number color engraved on the electric car license plate and the blue background color.

이에 따라 본 발명은 전기차 번호판을 흑백 영상으로 변환할 때 전기차 번호판의 바탕 면에 표시된 푸른색 태극 문양들은 없애고, 전기차 이미지 로고(A)와 EV 문자 로고(B) 그리고 차량 넘버는 선명하게 표시할 수 있는 알고리즘이 필요하다.Accordingly, when converting an electric car license plate into a black and white image, it is possible to eliminate the blue-colored flag patterns displayed on the base of the license plate, to display the electric vehicle image logo (A), the EV character logo (B) Algorithm is needed.

상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)가 고속도로 톨게이트 입구로 진입하는 차량이나 겐트리를 통과하는 차량의 전방 또는 후방 영상에서 차량 번호판 영역을 추출하는 단계(S2)는 상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)가 전기차의 전방 영상이나 후방 영상 전체에 가우시안 스무딩(Gaussian smoothing)과 메디안 필터링(median filtering)을 차례대로 수행하여 전기차의 전방 영상이나 후방 영상 내 잡음을 제거하는 단계와; 상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)가 전기차의 전방 영상이나 후방 영상 전체에 2차 미분 필터링(Filtering)을 수행한 다음 수평 방향으로 에지(Edge) 성분을 추출하는 단계; 추출된 에지 성분이 연결된 에지 세그먼트(Edge Segment)를 수직 방향으로 누적시켜 생성된 연속한 세그먼트(Segment)에 대해 동일한 레이블(Label) 값을 할당하는 방식으로 문자 세그먼트 영상을 생성하는 단계; 및 생성된 에지 기반 문자 세그먼트 영상에서 4개의 연속된 숫자 블롭(Blob)들을 찾아냄으로써 전기차 번호판의 후보 영역을 검출하는 단계로 이루어질 수 있다.The step S2 of extracting the license plate area from the forward or backward image of the vehicle passing through the vehicle or the gantry of the vehicle detection and license plate recognizer 1 enters the highway toll gate entrance, A step of performing Gaussian smoothing and median filtering on the front image or the rear image of the electric car in order to remove the front image or the back image noise of the electric car; Extracting an edge component in a horizontal direction after the vehicle detection and license plate recognizer (1) performs second differential filtering on the entire forward or backward image of the electric vehicle; Generating a character segment image by assigning the same label value to successive segments generated by vertically stacking edge segments connected to extracted edge components; And detecting a candidate region of the electric license plate by finding four consecutive number blobs in the generated edge-based character segment image.

번호판 영역에 왜곡이 발생한 경우 번호판 고유의 기하학적 특징들이 많이 소실될 수 있지만, 연속적으로 배치된 4개의 큰 숫자들의 크기와 위치 등에는 규칙성이 남아있게 된다.If distortion occurs in the license plate area, many unique geometric features of the license plate may be lost, but regularity remains in the size and position of the four consecutive large numbers.

따라서, 왜곡에 불변한 번호판 검출 및 인식 시스템을 구현하기 위해 연속된 4개의 큰 숫자들을 먼저 찾은 다음 번호판 영역을 추정한다.Therefore, in order to realize the license plate invariant license plate recognition and recognition system, four consecutive large digits are firstly found and then the license plate area is estimated.

일반적으로, 전기차 번호판을 흑백 영상으로 변환할 때 적응적 이진화 알고리즘을 이용할 경우 이진화 매개 변수들 즉, 이진화를 위해 임계치를 구하는데 사용되는 국소 윈도우 크기와 화소들의 명도 레벨 분포에 대한 반영 비율 등이 고정되면 변환된 흑백 영상의 화질이 달라질 수 있어, 전기차 로고 형태를 정확하게 추출할 수 없다.In general, when an adaptive binarization algorithm is used to convert an electric license plate into a black and white image, the binarization parameters, that is, the local window size used for obtaining the threshold value for binarization and the reflection ratio of the brightness level distribution of the pixels are fixed The image quality of the converted black and white image may be changed, so that the logo type of the electric car can not be accurately extracted.

이를 위해 전기차 번호판을 흑백 영상으로 변환할 때 전기차 이미지 로고(A)나 EV 문자 로고(B)를 흑백 영상으로 정확하게 변환하기 위해 가변적 이진화 매개 변수들을 설정해야만 한다.For this purpose, it is necessary to set variable binarization parameters in order to convert the electric car image logo (A) or the EV character logo (B) into black and white images accurately when converting the license plate into a black and white image.

상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)가 추출된 차량 번호판 영역에 전기차 특유의 전기차 이미지 로고(A)와 EV 문자 로고(B)가 기재되어 있는지 판단하는 단계(S3)는 상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)가 추출된 차량 번호판을 흑백 영상으로 변환하는 단계와, 상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)가 흑백 영상으로 변환된 차량 번호판에서 전기차 이미지 로고(A)와 EV 문자 로고(B)가 기재된 후보 영역을 분할하고 분할한 후보 영역을 차량 번호판으로부터 추출하는 단계, 및 상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)가 차량 번호판으로부터 추출되고 분류된 후보 영역을 전기차 이미지 로고(A)와 EV 문자 로고(B)를 인식 및 분류하는 인공 신경망(Artificial Neural Network)에 투입시켜 후보 영역 중에 전기차 이미지 로고(A)와 EV 문자 로고(B)가 포함되어 있는지 확인하고 후보 영역이 전기차 이미지 로고(A)인지 또는 EV 문자 로고(B)인지 분류하는 단계로 이루어질 수 있다.The step S3 of judging whether or not the electric vehicle image logo A and the EV character logo B unique to the electric vehicle are described in the vehicle license plate area from which the vehicle detection and license plate recognizer 1 is extracted is performed by the vehicle detection and license plate recognizer (A) and an EV character logo (B) are described in a vehicle license plate converted into a monochrome image by the vehicle identification and license plate recognizer (1) (A) and an EV character logo (B) are extracted from the vehicle license plate and the candidate region extracted and classified from the license plate is extracted from the vehicle license plate, (Artificial Neural Network), which recognizes and classifies the candidates, and confirms whether the logo of the electric vehicle image (A) and the logo of the EV character (B) are included in the candidate region. And classifying whether the region is an electric vehicle image logo (A) or an EV character logo (B).

상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)가 추출된 차량 번호판을 흑백 영상으로 변환하는 단계는 도면 3과 도면 4에 도시한 바와 같이, 상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)가 추출된 명도 영상(Grayscale image) 상태의 전기차 번호판의 전체 화소에 대해서 평균 명도값

Figure 112017085913211-pat00002
을 구한 다음, 평균 명도값
Figure 112017085913211-pat00003
이 상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)에 설정된 명도 임계값
Figure 112017085913211-pat00004
이하인지 확인하는 단계와; 상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)는 평균 명도값
Figure 112017085913211-pat00005
이 상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)에 설정된 명도 임계값
Figure 112017085913211-pat00006
이하라면 촬영된 전기차 번호판 영상이 흐린 영상이라고 판단하여 선명한 이진화 영상을 얻기 위해 각 화소들의 명도 레벨 분포에 대한 반영 비율
Figure 112017085913211-pat00007
값을 상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)에 저장된 하이 값(High value)으로 설정하는 단계; 상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)는 평균 명도값
Figure 112017085913211-pat00008
이 차량 검지 및 번호판 인식기(1)에 설정된 명도 임계값
Figure 112017085913211-pat00009
을 초과하였다면 불필요한 영상 일부가 이진화됨을 막기 위해 각 화소들의 명도 레벨 분포에 대한 반영 비율
Figure 112017085913211-pat00010
값을 차량 검지 및 번호판 인식기(1)에 저장된 로우 값(Low value)으로 설정하는 단계; 상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)는 전기차 번호판 영상 내 숫자들의 평균 높이
Figure 112017085913211-pat00011
을 구한 다음, 상기
Figure 112017085913211-pat00012
이 차량 검지 및 번호판 인식기(1)에 설정된 숫자 높이의 임계값
Figure 112017085913211-pat00013
이하일 경우 전기차 번호판 영상이 작고 흐린 영상이라고 판단하여 국소 윈도우(Window) 크기 값
Figure 112017085913211-pat00014
을 차량 검지 및 번호판 인식기(1)에 저장된 하이 값(High value)으로 설정하는 단계; 상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)는 전기차 번호판 영상 내 숫자들의 평균 높이
Figure 112017085913211-pat00015
을 구한 다음, 상기
Figure 112017085913211-pat00016
이 차량 검지 및 번호판 인식기(1)에 설정된 숫자 높이의 임계값
Figure 112017085913211-pat00017
을 초과하였을 경우 국소 윈도우 크기 값
Figure 112017085913211-pat00018
을 차량 검지 및 번호판 인식기(1)에 저장된 로우 값(Low value)으로 설정하는 단계; 상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)는
Figure 112017085913211-pat00019
식을 이용하여 국소 임계치(Local threshold value) T를 구하는 단계; 및 상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)는 국소 윈도우 영역 내 포함된 각 화소들의 명도 레벨과 국소 임계치 T를 순차적으로 비교하여 특정 화소의 명도 레벨이 국소 임계치 T보다 크면 특정 화소를 백색 화소('1')로 변환하고 특정 화소의 명도 레벨이 국소 임계치 T보다 낮으면 특정 화소를 흑색 화소로 변환함으로써 전기차 번호판의 명도 영상을 흑백 영상으로 변환 및 이진화하는 단계로 이루어질 수 있다.As shown in FIGS. 3 and 4, the step of converting the vehicle license plate into a black and white image is carried out by the vehicle detection and license plate recognizer 1, ) ≪ / RTI > for all the pixels of the license plate of the &
Figure 112017085913211-pat00002
And the average brightness value
Figure 112017085913211-pat00003
The vehicle identification and license plate recognizer (1)
Figure 112017085913211-pat00004
Or less; The vehicle detection and license plate recognizer (1)
Figure 112017085913211-pat00005
The vehicle identification and license plate recognizer (1)
Figure 112017085913211-pat00006
Or less, it is determined that the photographed license plate image is a blurry image, and in order to obtain a bright binary image, a reflection ratio
Figure 112017085913211-pat00007
Setting a value to a high value stored in the vehicle identification and license plate recognizer (1); The vehicle detection and license plate recognizer (1)
Figure 112017085913211-pat00008
The vehicle detection and license plate recognizer (1)
Figure 112017085913211-pat00009
It is possible to prevent the unnecessary part of the image from being binarized. In order to prevent the unnecessary part of the image from being binarized,
Figure 112017085913211-pat00010
Setting a value to a low value stored in the vehicle identification and license plate recognizer (1); The vehicle detection and license plate recognizer (1) recognizes the average height of the numbers in the license plate image
Figure 112017085913211-pat00011
And then,
Figure 112017085913211-pat00012
The numerical height threshold value set in the vehicle identification and license plate recognizer (1)
Figure 112017085913211-pat00013
, It is determined that the image of the electric license plate is a small and blurry image, and the local window size value
Figure 112017085913211-pat00014
To a high value stored in the vehicle identification and license plate recognizer (1); The vehicle detection and license plate recognizer (1) recognizes the average height of the numbers in the license plate image
Figure 112017085913211-pat00015
And then,
Figure 112017085913211-pat00016
The numerical height threshold value set in the vehicle identification and license plate recognizer (1)
Figure 112017085913211-pat00017
The local window size value
Figure 112017085913211-pat00018
To a low value stored in the vehicle identification and license plate recognizer (1); The vehicle identification and license plate recognizer (1)
Figure 112017085913211-pat00019
Obtaining a local threshold value T using an equation; And the vehicle detection and license plate recognizer 1 sequentially compares the brightness level of each of the pixels included in the local window region with the local threshold T, and if the brightness level of the specific pixel is greater than the local threshold T, Converting the brightness image of the electric vehicle license plate into a black and white image by converting a specific pixel into a black pixel if the brightness level of the specific pixel is lower than the local threshold value T, and binarizing the brightness image.

여기서, 상기

Figure 112017085913211-pat00020
는 전기차 번호판의 명도 영상을 흑백 영상으로 변환할 때 명도 영상의 국소 윈도우 영역에 포함된 각 화소들의 명도 레벨과 비교되는 국소 임계치(Local threshold value)이고, 상기
Figure 112017085913211-pat00021
은 도면 4에 도시한 바와 같이, 전기차 번호판의 명도 영상 내 국소 윈도우(Window)의 가로 세로 크기이며, 상기
Figure 112017085913211-pat00022
Figure 112017085913211-pat00023
크기의 국소 윈도우 영역 내에 포함된 화소들의 명도 레벨을 평균 낸 값이다.Here,
Figure 112017085913211-pat00020
Is a local threshold value which is compared with the brightness level of each pixel included in the local window region of the brightness image when converting the brightness image of the license plate into the black and white image,
Figure 112017085913211-pat00021
As shown in Fig. 4, the horizontal and vertical sizes of the local window in the brightness image of the license plate,
Figure 112017085913211-pat00022
silver
Figure 112017085913211-pat00023
The average brightness level of the pixels included in the local window region of the size is averaged.

또한, 상기

Figure 112017085913211-pat00024
는 국소 임계치
Figure 112017085913211-pat00025
를 계산하기 위해 국소 윈도우 내 각 화소들의 명도 레벨 분포에 대한 반영 비율이고, 상기
Figure 112017085913211-pat00026
Figure 112017085913211-pat00027
크기의 국소 윈도우 영역 내에 포함된 화소들의 명도 레벨에 대한 표준 편차이며, 상기
Figure 112017085913211-pat00028
은 상수로서 128로 고정한다.In addition,
Figure 112017085913211-pat00024
Lt; RTI ID = 0.0 >
Figure 112017085913211-pat00025
Is a reflection ratio for the brightness level distribution of each pixel in the local window in order to calculate
Figure 112017085913211-pat00026
The
Figure 112017085913211-pat00027
The standard deviation of the brightness level of the pixels included in the local window region of the size
Figure 112017085913211-pat00028
Is fixed to 128 as a constant.

상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)가 흑백 영상으로 변환된 차량 번호판에서 전기차 이미지 로고(A)와 EV 문자 로고(B)가 기재된 후보 영역을 분할하고 분할한 후보 영역을 차량 번호판으로부터 추출하는 단계는 도면 5에 도시한 바와 같이, 상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)가 전기차 번호판에 새겨진 차량 넘버(Number)를 인식하는 단계와; 상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)가 인식한 차량 넘버의 좌측 단과 우측 단의 위치 정보를 기준으로 전기차 번호판에 새겨진 전기차 이미지 로고(A)와 EV 문자 로고(B)의 위치를 예측하고 예측된 위치의 전기차 이미지 로고(A)와 EV 문자 로고(B)를 추출하는 단계; 및 상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)가 추출된 전기차 이미지 로고(A)와 EV 문자 로고(B)의 크기를 전기차 번호판에 새겨진 숫자 크기와 동등하게 정규화하는 단계를 포함한다.The step of dividing the candidate region on which the EV logo (A) and the EV character logo (B) are described and extracting the candidate region from the license plate is performed on the license plate of the vehicle detection and license plate recognizer As shown in FIG. 5, the vehicle identification and license plate recognizer 1 recognizes a vehicle number engraved on an electric license plate; The position of the EV logo A and the EV character logo B engraved on the license plate are predicted based on the position information of the left end and the right end of the vehicle number recognized by the vehicle detection and license plate recognizer 1, (A) and an EV character logo (B) of the EV image; And normalizing the size of the EV image logo A and the EV character logo B extracted from the vehicle detection and license plate recognizer 1 to the same size as the number engraved on the EV license plate.

상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)가 흑백 영상으로 변환된 차량 번호판에서 전기차 이미지 로고(A)와 EV 문자 로고(B)가 기재된 후보 영역을 분할하고 분할한 후보 영역을 차량 번호판으로부터 추출하는 단계는 흑백 영상으로 변환된 차량 번호판에서 끊어진 화소들이 존재할 경우 모폴로지(Morphology) 기법을 이용하여 끊어진 화소를 연결시키는 단계를 더 포함한다.The step of dividing the candidate region on which the EV logo (A) and the EV character logo (B) are described and extracting the candidate region from the license plate is performed on the license plate of the vehicle detection and license plate recognizer And connecting broken pixels using a morphology technique when pixels that are cut off from the license plate are converted into monochrome images.

즉, 상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)는 도면 5에 도시한 바와 같이, 차량 넘버의 좌측에 위치한 전기차 이미지 로고(A)와, 차량 넘버의 우측에 위치한 EV 문자 로고(B)를 추출하여 현재 차량이 연료차인지 또는 전기차인지 여부를 판단할 수 있다.That is, as shown in FIG. 5, the vehicle detection and license plate recognizer 1 extracts the electric vehicle image logo A located on the left side of the vehicle number and the EV character logo B located on the right side of the vehicle number, It can be determined whether the vehicle is a fuel car or an electric car.

상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)가 인공 신경망을 이용하여 전기차 이미지 로고(A)와 EV 문자 로고(B)를 인식하기 위해서는 먼저, 추출된 전기차 이미지 로고(A)와 EV 문자 로고(B)에 대한 샘플을 수집하고, 상기 전기차 이미지 로고(A)와 EV 문자 로고(B)의 크기를 정규화시킨다.In order to recognize the electric vehicle image logo A and the EV character logo B by using the artificial neural network, the vehicle detection and license plate recognizer 1 first recognizes the electric vehicle image logo A and the EV character logo B And normalizes the size of the EV image logo (A) and the EV character logo (B).

다음, 크기가 정규화된 전기차 이미지 로고(A)와 EV 문자 로고(B)를 도면 6에 도시한 바와 같이, 숫자 인식용 신경망에 추가해 훈련 시킨다.Next, the size-normalized electric vehicle image logo (A) and the EV character logo (B) are trained by adding to the numerical recognition neural network as shown in FIG.

즉, 10개의 출력을 갖는 숫자 인식용 신경망에 전기차 이미지 로고(A)와 EV 문자 로고(B)를 추가로 인식할 수 있도록 출력 뉴런의 개수를 0~9와 전기차 이미지 로고(A), EV 문자 로고(B)를 합한 12개로 늘리고, 상기 전기차 이미지 로고(A)와 EV 문자 로고(B)를 증가 된 2개의 뉴런으로 인식한다.That is, the number of output neurons is 0 to 9, the electric vehicle image logo (A), the EV character (A), and the EV character image The logo B is added to 12, and the electric vehicle image logo A and the EV character logo B are recognized as two increased neurons.

즉, 기존의 숫자 인식용 인공 신경망을 수정하여 도면 6에 도시한 바와 같이, 12개의 입력 패턴들을 분류해낼 수 있도록 학습시킨다.That is, the conventional artificial neural network for numerical recognition is modified to learn 12 input patterns as shown in FIG.

숫자 인식용 인공 신경망에 12개의 입력 패턴들을 학습시키고 난 이후, 임의의 입력 샘플에 대해 인공 신경망의 신뢰도를 확인하고 분석한 결과 12개의 입력 패턴에 대해서는 95% 이상의 신뢰도를 가지며, 학습되지 않은 패턴들에 대해서는 60% 이하의 낮은 신뢰도를 갖게 되어 전기차 번호판에 새겨진 숫자뿐만 아니라 전기차 이미지 로고(A)와 EV 문자 로고(B)에 대해서도 정확한 인식이 가능하다.After learning 12 input patterns for numerical recognition artificial neural network, we confirmed and analyzed the reliability of artificial neural network for arbitrary input samples. As a result, we have reliability of 95% or more for 12 input patterns, , It is possible to accurately recognize not only the numbers engraved on the license plate but also the EV image logo (A) and the EV character logo (B).

상기 숫자 인식용 인공 신경망을 확장시켜 전기차 이미지 로고(A)와 EV 문자 로고(B)를 포함한 12종류의 숫자와 로고를 구분할 수 있도록 숫자 인식용 인공 신경망을 학습시킴으로써 고성능 숫자 인식용 인공 신경망을 이용하여 전기차 이미지 로고(A)와 EV 문자 로고(B)들을 인식할 수 있도록 한다.By expanding the artificial neural network for numerical recognition, artificial neural network for numerical recognition is learned so as to distinguish 12 types of numbers and logos including an electric vehicle image logo (A) and an EV character logo (B), thereby using a high performance artificial neural network So that the electric vehicle image logo (A) and the EV character logo (B) can be recognized.

따라서, 전기차 이미지 로고(A)나 EV 문자 로고(B)의 인식을 위한 별도의 독립된 판단 분류기를 도입하지 않고 기존의 숫자 인식용 인공 신경망에 출력 뉴런을 증가시켜 분류 클래스만 늘임으로써 간편하게 현재 차량이 연료차인지 또는 전기차인지 여부를 확인할 수 있다.Therefore, instead of introducing a separate independent decision classifier for recognizing the electric vehicle image logo (A) or the EV character logo (B), the output neuron is increased to the conventional numerical recognition artificial neural network, Whether it is a fuel car or an electric car.

상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)가 차량 번호판으로부터 추출되고 분류된 후보 영역을 전기차 이미지 로고(A)와 EV 문자 로고(B)를 인식 및 분류하는 인공 신경망(Artificial Neural Network)에 투입시켜 후보 영역 중에 전기차 이미지 로고(A)와 EV 문자 로고(B)가 포함되어 있는지 확인하고 후보 영역이 전기차 이미지 로고(A)인지 또는 EV 문자 로고(B)인지 분류하는 단계에서 상기 인공 신경망은 역전파 알고리즘(Backpropagation algorithm)을 이용하여 구현하였으며, 상기 인공 신경망에서 전기차 이미지 로고(A)와 EV 문자 로고(B)의 특징 추출 방법으로는 흑백 영상으로 변환된 전기차 번호판으로부터 추출된 전기차 이미지 로고(A) 또는 EV 문자 로고(B)를 격자 형태로 나누어 흑색 화소의 분포 비율을 계산하는 그물망 특징 추출 방법과, 흑백 영상으로 변환된 전기차 번호판으로부터 추출된 전기차 이미지 로고(A) 또는 EV 문자 로고(B)에 외접하는 사각형으로부터 전기차 이미지 로고(A)나 EV 문자 로고(B)의 획(劃)까지의 수평 및 수직 거리를 계산하는 거리 추출 방법, 흑백 영상으로 변환된 전기차 번호판으로부터 추출된 전기차 이미지 로고(A) 또는 EV 문자 로고(B)에 대해서 수평 방향이나 수직 방향으로 흑색 화소를 누적시켰을 때 흑색 화소의 분포를 계산하는 투영 추출 방법, 및 흑백 영상으로 변환된 전기차 번호판으로부터 추출된 전기차 이미지 로고(A) 또는 EV 문자 로고(B)를 수평 방향이나 수직 방향으로 가로지르는 선이 전기차 이미지 로고(A) 또는 EV 문자 로고(B)의 획(劃)과 만나는 횟수를 계산하는 크로싱(Crossing) 특징 추출 방법을 사용할 수 있다.The vehicle detection and license plate recognizer 1 extracts candidate regions extracted from the license plate and inputs the classified candidate regions into an artificial neural network for recognizing and classifying the electric vehicle image logo A and the EV character logo B, (A) and the EV character logo (B) are included in the candidate region, and the artificial neural network classifies whether the candidate region is the electric vehicle image logo (A) or the EV character logo (B) (A) or EV (B) extracted from an electric vehicle license plate converted into a black and white image is used as a feature extraction method for an electric vehicle image logo (A) and an EV character logo (B) in the artificial neural network. A mesh feature extraction method of dividing a character logo (B) into a grid shape and calculating a distribution ratio of black pixels; Distance to calculate the horizontal and vertical distances from the rectangle circumscribing the EV image logo (B) or the EV image logo (A) extracted from the plate to the stroke of the EV logo (B) Extraction method, a projection extraction method for calculating the distribution of black pixels when black pixels are accumulated in a horizontal direction or a vertical direction with respect to an electric vehicle image logo (A) or an EV character logo (B) extracted from an electric vehicle license plate converted into a monochrome image And a line crossing the electric motor vehicle image logo A or the EV character logo B extracted from the electric vehicle license plate converted into the monochrome image in the horizontal direction or the vertical direction is the electric motor image logo A or the EV character logo B A crossing feature extraction method may be used to calculate the number of times a stroke is encountered.

상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)가 고속도로로부터 빠져나가는 차량의 차량 번호와 전기차 여부를 인식 및 식별하는 방법은 고속도로로 진입하는 차량이나 겐트리를 통과하는 차량의 차량 번호나 전기차 여부를 인식 및 식별하는 방법과 동일함으로 자세한 설명은 생략한다.The method for recognizing and identifying the vehicle number and the electric vehicle of the vehicle that the vehicle detecting and license plate recognizer 1 exits from the highway recognizes and identifies the vehicle number or the electric vehicle of the vehicle passing through the highway or the gantry The detailed description is omitted.

상기 스마트톨링 시스템에 장착된 차량 검지 및 번호판 인식기(1)는 겐트리를 지나는 차량을 검지하는 차량 검지 제어 기기(3)와, 상기 차량 검지 제어 기기(3)로부터 차량이 검지되었을 때 카메라를 이용하여 검지된 차량의 전방 영상이나 후방 영상을 촬영한 다음, 촬영 영상으로부터 번호판 영역을 추출하고, 추출된 번호판 영역으로부터 차량 번호와 전기차 여부를 인식 및 식별하는 영상 처리 제어 기기(5)를 포함한다.The vehicle detection and license plate recognizer (1) mounted on the smart tolling system comprises a vehicle detection control device (3) for detecting a vehicle passing through a gantry, a camera using the vehicle when the vehicle is detected from the vehicle detection control device And an image processing control device 5 for capturing a forward or backward image of the detected vehicle, extracting a license plate area from the photographed image, and recognizing and identifying the vehicle number and the electric vehicle from the extracted license plate area.

또한, 상기 톨게이트 요금 부스에서 고속도로 통행료를 정산하는 톨게이트 요금 정산 시스템이나 하이패스 시스템에 의해 운용되는 고속도로의 요금 정산기는 고속도로 출차 차량의 통행료를 요금 정산 서버(7)에 저장된 차량 번호와, 전기차 여부, 입차한 고속도로 톨게이트 명, 및 출차한 고속도로 톨게이트 명을 참고하여 정산한 다음, 출차 차량에게 청구하고, 스마트톨링 시스템에 의해 운용되는 고속도로의 요금 정산기는 고속도로 출차 차량의 통행료를 요금 정산 서버(7)에 저장된 차량 번호와, 전기차 여부, 겐트리 통과 경로, 고속도로 연계구간 통과 여부, 및 겐트리 통과 시간을 참고하여 정산한 다음, 출차 차량에게 청구하는 단계(S6)는 도면 7에 도시한 바와 같이, 초기화 절차로 고속도로 겐트리(Gantry)로 진입하는 차량을 감지하는 스마트톨링 시스템 내 차량 검지 제어 기기(3)(VDU: Vehicle Detecting Unit)가 요금 정산 서버(7)에게 소켓(Socket) 접속을 요청하고 상기 요금 정산 서버(7)는 소켓 접속을 받아들여 차량 검지 제어 기기(3)와 요금 정산 서버(7)가 소켓 접속하는 단계(S6-1)와; 상기 요금 정산 서버(7)는 현재시간 정보를 확인한 다음, 현재시간 정보를 차량 검지 제어 기기(3)로 전송하고 상기 차량 검지 제어 기기(3)는 전송받은 현재시간 정보를 저장하는 단계(S6-2); 고속도로 통행료 과금 절차로 고속도로 겐트리로 진입하는 차량을 검지한 차량 검지 제어 기기(3)가 영상 처리 제어 기기(5)에 차량 검지 신호인 트리거(Trigger) 신호와, 트리거 신호의 고유 번호를 전송한 다음, 검지된 차량의 차로 위치와, 차량 검지 제어 기기(3)의 식별자(ID), 검지된 차량이 겐트리를 지나는 시각을 영상 처리 제어 기기(5)로 전송하는 단계(S6-3); 상기 영상 처리 제어 기기(5)는 차량 검지 제어 기기(3)로부터 전송받은 트리거 신호와, 트리거 신호의 고유 번호, 검지된 차량의 차로 위치, 차량 검지 제어 기기(3)의 식별자(ID), 및 검지된 차량이 겐트리를 지나는 시각을 요금 정산 서버(7)로 전송하는 단계(S6-4); 상기 차량 검지 제어 기기(3)로부터 트리거 신호와, 트리거 신호의 고유 번호, 검지된 차량의 차로 위치, 차량 검지 제어 기기의 식별자(ID), 및 검지된 차량이 겐트리를 지나는 시각을 전송받은 영상 처리 제어 기기(5)는 카메라를 통해 촬영된 겐트리 통과 차량의 전방 영상이나 후방 영상으로부터 번호판 영역을 추출하고, 추출된 번호판 영역에서 차량 번호와 전기차 여부를 인식 및 식별한 다음 식별된 차량 번호와 전기차 여부를 요금 정산 서버(7)로 전송하는 단계(S6-5); 및 상기 요금 정산 서버(7)는 영상 처리 제어 기기(5)로부터 전송된 차량 번호와 전기차 여부, 겐트리 통과 경로, 고속도로 연계 구간 통과 여부를 참고하여 고속도로 요금을 정산한 다음 정산된 고속도로 요금을 해당 차량 번호의 차주에게 청구하는 단계(S6-6)로 이루어질 수 있다.The fare adjuster of the highway operated by the toll charge system or the high pass system that clears the highway toll charge at the toll gate booth can calculate the toll of the outbound vehicle on the highway to the vehicle number stored in the fare settling server 7, The highway toll gate name of the highway toll gate, and the highway toll gate name of the highway to the departing vehicle, and the fare adjuster of the highway operated by the smart tolling system transmits the toll to the fare settling server 7 (S6), which is calculated by referring to the stored vehicle number, the presence or absence of the electric vehicle, the gantry passing path, the passage of the highway linking section, and the gantry passing time, and then charging the departing vehicle, Smart talling to detect vehicles entering the highway gantry as a procedure The system in-vehicle detection device 3 (VDU: Vehicle Detecting Unit) requests the charge settlement server 7 to make a socket connection, the charge settlement server 7 receives the socket connection, 3) and a fare settlement server (7) socket connection (S6-1); The charge settlement server 7 confirms the current time information and then transmits the current time information to the vehicle detection control device 3 and the vehicle detection control device 3 stores the received current time information S6- 2); The vehicle detection control device 3 that detects the vehicle entering the highway gantry by the highway toll billing procedure transmits a trigger signal that is a vehicle detection signal to the image processing control device 5 and a unique number of the trigger signal Next, a step (S6-3) of transmitting the position of the detected vehicle, the identifier (ID) of the vehicle detection control device 3, and the time when the detected vehicle passes the gantry to the image processing control device 5; The image processing control device 5 receives the trigger signal transmitted from the vehicle detection control device 3, the unique number of the trigger signal, the vehicle position of the detected vehicle, the identifier (ID) of the vehicle detection control device 3, (S6-4) of transmitting the time that the detected vehicle passes through the gantry to the fare adjustment server 7; The vehicle control unit 3 receives the trigger signal, the unique number of the trigger signal, the vehicle position of the detected vehicle, the identifier (ID) of the vehicle detection control device, and the time when the detected vehicle passes the gantry The processing control device 5 extracts the license plate area from the forward image or the backward image of the gantry passing vehicle photographed through the camera, identifies and identifies the vehicle number and the electric vehicle in the extracted license plate area, (S6-5) whether the electric car is transferred to the fare adjustment server (7); And the fare settling server 7 calculates the fare of the expressway by referring to the vehicle number transmitted from the image processing control device 5, whether the vehicle is an electric car, whether the gantry passage is passing through the highway linkage section, And a step S6-6 of charging the borrower of the car number.

또한, 상기 톨게이트 요금 부스에서 고속도로 통행료를 정산하는 톨게이트 요금 정산 시스템이나 하이패스 시스템에 의해 운용되는 고속도로의 요금 정산기는 고속도로 출차 차량의 통행료를 요금 정산 서버(7)에 저장된 차량 번호와, 전기차 여부, 입차한 고속도로 톨게이트 명, 및 출차한 고속도로 톨게이트 명을 참고하여 정산한 다음, 출차 차량에게 청구하고, 스마트톨링 시스템에 의해 운용되는 고속도로의 요금 정산기는 고속도로 출차 차량의 통행료를 요금 정산 서버(7)에 저장된 차량 번호와, 전기차 여부, 겐트리 통과 경로, 고속도로 연계구간 통과 여부, 및 겐트리 통과 시간을 참고하여 정산한 다음, 출차 차량에게 청구하는 단계(S6)는 영상 처리 제어 기기(5)가 카메라를 통해 촬영된 겐트리 통과 차량의 전방 영상이나 후방 영상을 영상 서버(9)로 전송하는 단계(S6-7)를 더 포함한다.The fare adjuster of the highway operated by the toll charge system or the high pass system that clears the highway toll charge at the toll gate booth can calculate the toll of the outbound vehicle on the highway to the vehicle number stored in the fare settling server 7, The highway toll gate name of the highway toll gate, and the highway toll gate name of the highway to the departing vehicle, and the fare adjuster of the highway operated by the smart tolling system transmits the toll to the fare settling server 7 (Step S6), in which the image processing control device 5 determines whether or not the image processing control device 5 has received the vehicle number, the electric vehicle number, the gantry passage, the highway linkage period, and the gantry passage time, Passing vehicle captured through the gantry-passing vehicle is transmitted to the video server 9 (S6-7). ≪ / RTI >

이러한 절차로 이루어진 본 발명에 따른 전기차의 고속도로 통행료 징수 방법은 톨게이트 요금 정산 시스템이나, 하이패스 시스템, 또는 스마트톨링 시스템으로 운용되는 고속도로에서 고속도로 톨게이트나 겐트리에 장착된 차량 검지 및 번호판 인식기가 전기차의 번호판과 전기차 여부를 인식 및 식별하고 요금 정산기는 차량 번호별 고속도로 이동 경로와 고속도로 연계 구간을 파악하여 전기차 차주에게 할인된 고속도로 요금을 청구할 수 있다.The method for collecting tolls on an expressway of an electric vehicle according to the present invention, which is made up of such a procedure, is a method for collecting tolls of an electric car on a freeway tollgate or gantry on a highway operated by a toll charge system, high pass system or smart toll system, And the fare adjuster can charge the discounted highway fare to the electric car owner by identifying the highway route and highway linkage zone by car number.

따라서, 본 발명에 따른 전기차의 고속도로 통행료 징수 방법은 톨게이트 요금 부스 내 수납 직원이 출차 차량의 전기차 여부를 육안으로 확인하지 않고도, 자동으로 전기차를 인식할 수 있고 자동 산출된 고속도로 통행료를 전기차 운전자에게 청구할 수 있다.Accordingly, the highway toll collection method of an electric vehicle according to the present invention can automatically recognize the electric vehicle without confirming visually whether the storage staff in the toll gate charge booth is the electric vehicle of the vehicle coming out of the toll gate, and charge the automatically calculated highway toll to the electric vehicle driver can do.

또한, 본 발명은 하이패스 구간과 다차로 스마트톨링 시스템을 통과하는 전기차가 실내에 전기차 전용 하이패스 단말기를 설치하지 않고도, 기존의 하이패스 단말기나 하이패스 단말기 없이도 고속도로 통행료를 납부할 수 있다.Further, according to the present invention, an electric car passing through a high-pass section and a multi-car smart tolling system can pay a highway toll without a high-pass terminal or a high-pass terminal without installing a high-

1. 차량 검지 및 번호판 인식기 3. 차량 검지 제어 기기
5. 영상 처리 제어 기기 7. 요금 정산 서버
9. 영상 서버
1. Vehicle detection and license plate recognition device 3. Vehicle detection control device
5. Image processing control device 7. Fee settlement server
9. Video server

Claims (4)

톨게이트 요금 부스에서 고속도로 통행료를 정산하는 톨게이트 요금 정산 시스템이나 하이패스 시스템에 의해 고속도로 통행료가 정산되는 고속도로의 톨게이트나 스마트톨링 시스템에 의해 고속도로 통행료가 정산되는 고속도로의 겐트리(Gantry)에 설치된 차량 검지 및 번호판 인식기(1)가 카메라를 이용하여 고속도로 톨게이트 입구로 진입하는 차량이나 겐트리를 통과하는 차량의 전방 영상이나 후방 영상을 촬영하는 단계(S1)와;
상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)가 고속도로 톨게이트 입구로 진입하는 차량이나 겐트리를 통과하는 차량의 전방 또는 후방 영상에서 차량 번호판 영역을 추출하는 단계(S2);
상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)가 추출된 차량 번호판 영역에 전기차 특유의 전기차 이미지 로고(A)와 EV 문자 로고(B)가 기재되어 있는지 판단하는 단계(S3);
상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)는 추출된 차량 번호판 영역에 전기차 특유의 전기차 이미지 로고(A)와 EV 문자 로고(B)가 기재되어 있다면 전기차라고 판단하고, 현재 고속도로 요금 결제 방식이 톨게이트 요금 정산 시스템이나 하이패스 시스템에 의해 운용되면 요금 정산 서버(7)에 검출된 차량 번호와, 전기차 여부, 고속도로 입차 시간, 및 입차한 고속도로 톨게이트 명을 저장하는 반면, 현재 고속도로 요금 결제 방식이 스마트톨링 시스템에 의해 운용되면 요금 정산 서버(7)에 겐트리(Gantry)를 통과한 차량의 차량번호와, 전기차 여부, 겐트리 통과 시간과, 겐트리 통과시 차로 위치, 및 겐트리에 장착된 차량 검지 및 번호판 인식기(1)의 식별자(ID)를 저장하는 단계(S4);
톨게이트 요금 부스에서 고속도로 통행료를 정산하는 톨게이트 요금 정산 시스템이나 하이패스 시스템에 의해 운용되는 고속도로의 톨게이트에 설치된 차량 검지 및 번호판 인식기(1)는 카메라를 이용하여 고속도로 톨게이트 출구로 빠져나가는 차량의 전방 영상이나 후방 영상을 촬영한 다음 촬영된 차량의 전방 영상이나 후방 영상으로부터 차량 번호판 영역을 추출하고 추출된 차량 번호판 영역에 전기차 이미지 로고(A)나 EV 문자 로고(B)가 기재되어 있는지 확인하며, 추출된 차량 번호판 영역에 전기차 이미지 로고(A)나 EV 문자 로고(B)가 기재되어 있다면, 출차 차량이 전기차라고 판단하고 요금 정산 서버(7)에 검출된 차량 번호와, 전기차 여부, 고속도로 출차 시간, 및 출차한 고속도로 톨게이트 명을 저장하는 단계(S5);
및 톨게이트 요금 부스에서 고속도로 통행료를 정산하는 톨게이트 요금 정산 시스템이나 하이패스 시스템에 의해 운용되는 고속도로의 요금 정산기는 고속도로 출차 차량의 통행료를 요금 정산 서버(7)에 저장된 차량 번호와, 전기차 여부, 입차한 고속도로 톨게이트 명, 및 출차한 고속도로 톨게이트 명을 참고하여 정산한 다음, 출차 차량에게 청구하고, 스마트톨링 시스템에 의해 운용되는 고속도로의 요금 정산기는 고속도로 출차 차량의 통행료를 요금 정산 서버(7)에 저장된 차량 번호와, 전기차 여부, 겐트리 통과 경로, 고속도로 연계 구간 통과 여부, 및 겐트리 통과 시간을 참고하여 정산한 다음, 출차 차량에게 청구하는 단계(S6)로 이루어진 전기차의 고속도로 통행료 징수 방법.
Tollgate tolls are settled on the toll gate tollgate in the tollgate booth. Vehicle detection and installation on the gantry of the expressway tolls are settled by highway toll or highway toll system where highway tolls are settled by highway system. (S1) photographing a forward image or a backward image of a vehicle passing through a gantry or a vehicle entering a highway toll gate entrance using a camera using the license plate recognizer (1);
(S2) extracting a license plate area from a forward or backward image of a vehicle passing through a vehicle or a gantry where the vehicle detecting and license plate recognizer (1) enters a highway toll gate entrance;
(S3) judging whether an electric vehicle image logo (A) and an EV character logo (B) unique to the electric vehicle are written in the vehicle license plate area from which the vehicle detection and license plate recognizer (1) is extracted;
The vehicle identification and license plate recognizer 1 judges that the electric vehicle is an electric car if the logo of the electric car image A and the logo of the EV character B are described in the extracted license plate area and the current highway charge settlement method is a toll charge settlement System, or a high-pass system, it stores the vehicle number detected in the fare settling server 7, the presence of an electric car, the time of the highway entrance, and the name of the toll gate of the highway. The vehicle number of the vehicle that has passed through the gantry, the presence or absence of the electric vehicle, the gantry passage time, the lane of the vehicle when passing through the gantry, and the vehicle detection and license plate recognizer mounted on the gantry, (S4) of storing an identifier (ID) of the terminal (1);
A vehicle detection and license plate recognizer (1) installed on a toll gate of a highway operated by a toll charge settlement system or a high pass system that clears a toll charge toll gate at a toll gate fee booth is a forward image of a vehicle After the rear image is photographed, the vehicle license plate area is extracted from the forward image or the backward image of the photographed vehicle, and it is checked whether the electric vehicle image logo (A) or the EV character logo (B) If the logo of the electric car image (A) or the logo of the EV character (B) is written in the license plate area, it is determined that the vehicle is an electric car and the vehicle number detected by the charge settlement server (7) Storing the name of the toll gate on the highway (S5);
And a toll charge system of a highway operated by a toll charge system for setting up toll charge on a toll gate fee booth and a highway system operated by a high pass system compares the toll on the highway toll vehicle with the vehicle number stored in the toll charge server 7, The toll account of the expressway tollgate, the tollgate name of the tollgate on the highway, and the tollgate name of the highway to which the vehicle has departed, and then bill the vehicle to the departing vehicle. The fare adjuster of the highway operated by the smart tolling system, (S6) of charging the vehicle with reference to the number of the vehicle, whether or not the electric vehicle is present, the gantry passage, the passage of the highway linkage, and the gantry passage time.
제1 항에 있어서,
상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)가 추출된 차량 번호판 영역에 전기차 특유의 전기차 이미지 로고(A)와 EV 문자 로고(B)가 기재되어 있는지 판단하는 단계(S3)는
상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)가 추출된 차량 번호판을 흑백 영상으로 변환하는 단계와,
상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)가 흑백 영상으로 변환된 차량 번호판에서 전기차 이미지 로고(A)와 EV 문자 로고(B)가 기재된 후보 영역을 분할하고 분할한 후보 영역을 차량 번호판으로부터 추출하는 단계,
및 상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)가 차량 번호판으로부터 추출되고 분류된 후보 영역을 전기차 이미지 로고(A)와 EV 문자 로고(B)를 인식 및 분류하는 인공 신경망(Artificial Neural Network)에 투입시켜 후보 영역 중에 전기차 이미지 로고(A)와 EV 문자 로고(B)가 포함되어 있는지 확인하고 후보 영역이 전기차 이미지 로고(A)인지 또는 EV 문자 로고(B)인지 분류하는 단계로 이루어진 것을 특징으로 하는 전기차의 고속도로 통행료 징수 방법.
The method according to claim 1,
Step S3 of determining whether the electric vehicle image logo A and the EV character logo B specific to the electric vehicle are described in the vehicle license plate area from which the vehicle detection and license plate recognizer 1 is extracted
Converting the license plate into a monochrome image by the vehicle identification and license plate recognizer (1)
A step of extracting a candidate region in which a candidate region on which an EV logo (A) and an EV character logo (B) are described is divided and divided into candidate regions from a license plate on a license plate on which the vehicle identification and license plate recognizer (1)
And the vehicle detecting and license plate recognizing device (1) inputs the classified candidate regions extracted from the license plate into an artificial neural network for recognizing and classifying the electric vehicle image logo (A) and the EV character logo (B) (A) and an EV character logo (B) are included in the region, and classifying whether the candidate region is an electric vehicle image logo (A) or an EV character logo (B) Highway toll collection method.
제2 항에 있어서,
상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)가 추출된 차량 번호판을 흑백 영상으로 변환하는 단계는
상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)가 추출된 명도 영상(Grayscale image) 상태의 전기차 번호판의 전체 화소에 대해서 평균 명도값
Figure 112017085913211-pat00029
을 구한 다음, 평균 명도값
Figure 112017085913211-pat00030
이 상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)에 설정된 명도 임계값
Figure 112017085913211-pat00031
이하인지 확인하는 단계와;
상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)는 평균 명도값
Figure 112017085913211-pat00032
이 상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)에 설정된 명도 임계값
Figure 112017085913211-pat00033
이하라면 촬영된 전기차 번호판 영상이 흐린 영상이라고 판단하여 선명한 이진화 영상을 얻기 위해 각 화소들의 명도 레벨 분포에 대한 반영 비율
Figure 112017085913211-pat00034
값을 상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)에 저장된 하이 값(High value)으로 설정하는 단계;
상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)는 평균 명도값
Figure 112017085913211-pat00035
이 차량 검지 및 번호판 인식기(1)에 설정된 명도 임계값
Figure 112017085913211-pat00036
을 초과하였다면 불필요한 영상 일부가 이진화됨을 막기 위해 각 화소들의 명도 레벨 분포에 대한 반영 비율
Figure 112017085913211-pat00037
값을 차량 검지 및 번호판 인식기(1)에 저장된 로우 값(Low value)으로 설정하는 단계;
상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)는 전기차 번호판 영상 내 숫자들의 평균 높이
Figure 112017085913211-pat00038
을 구한 다음, 상기
Figure 112017085913211-pat00039
이 차량 검지 및 번호판 인식기(1)에 설정된 숫자 높이의 임계값
Figure 112017085913211-pat00040
이하일 경우 전기차 번호판 영상이 작고 흐린 영상이라고 판단하여 국소 윈도우(Window) 크기 값
Figure 112017085913211-pat00041
을 차량 검지 및 번호판 인식기(1)에 저장된 하이 값(High value)으로 설정하는 단계;
상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)는 전기차 번호판 영상 내 숫자들의 평균 높이
Figure 112017085913211-pat00042
을 구한 다음, 상기
Figure 112017085913211-pat00043
이 차량 검지 및 번호판 인식기(1)에 설정된 숫자 높이의 임계값
Figure 112017085913211-pat00044
을 초과하였을 경우 국소 윈도우 크기 값
Figure 112017085913211-pat00045
을 차량 검지 및 번호판 인식기(1)에 저장된 로우 값(Low value)으로 설정하는 단계;
상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)는
Figure 112017085913211-pat00046
식을 이용하여 국소 임계치(Local threshold value) T를 구하는 단계;
및 상기 차량 검지 및 번호판 인식기(1)는 국소 윈도우 영역 내 포함된 각 화소들의 명도 레벨과 국소 임계치 T를 순차적으로 비교하여 특정 화소의 명도 레벨이 국소 임계치 T보다 크면 특정 화소를 백색 화소('1')로 변환하고 특정 화소의 명도 레벨이 국소 임계치 T보다 낮으면 특정 화소를 흑색 화소로 변환함으로써 전기차 번호판의 명도 영상을 흑백 영상으로 변환 및 이진화하는 단계로 이루어진 전기차의 고속도로 통행료 징수 방법.

여기서, 상기
Figure 112017085913211-pat00047
는 전기차 번호판의 명도 영상을 흑백 영상으로 변환할 때 명도 영상의 국소 윈도우 영역에 포함된 각 화소들의 명도 레벨과 비교되는 국소 임계치(Local threshold value),
상기
Figure 112017085913211-pat00048
은 전기차 번호판의 명도 영상 내 국소 윈도우(Window)의 가로 세로 크기,
상기
Figure 112017085913211-pat00049
Figure 112017085913211-pat00050
크기의 국소 윈도우 영역 내에 포함된 화소들의 명도 레벨을 평균 낸 값,
상기
Figure 112017085913211-pat00051
는 국소 임계치
Figure 112017085913211-pat00052
를 계산하기 위해 국소 윈도우 내 각 화소들의 명도 레벨 분포에 대한 반영 비율,
상기
Figure 112017085913211-pat00053
Figure 112017085913211-pat00054
크기의 국소 윈도우 영역 내에 포함된 화소들의 명도 레벨에 대한 표준 편차,
및 상기
Figure 112017085913211-pat00055
은 상수로서 128
3. The method of claim 2,
The step of converting the vehicle license plate into a monochrome image by the vehicle detection and license plate recognizer (1)
The average value of brightness of all the pixels of the electric car number plate in the state of the grayscale image in which the vehicle detection and license plate recognizer 1 is extracted
Figure 112017085913211-pat00029
And the average brightness value
Figure 112017085913211-pat00030
The vehicle identification and license plate recognizer (1)
Figure 112017085913211-pat00031
Or less;
The vehicle detection and license plate recognizer (1)
Figure 112017085913211-pat00032
The vehicle identification and license plate recognizer (1)
Figure 112017085913211-pat00033
Or less, it is determined that the photographed license plate image is a blurry image, and in order to obtain a bright binary image, a reflection ratio
Figure 112017085913211-pat00034
Setting a value to a high value stored in the vehicle identification and license plate recognizer (1);
The vehicle detection and license plate recognizer (1)
Figure 112017085913211-pat00035
The vehicle detection and license plate recognizer (1)
Figure 112017085913211-pat00036
It is possible to prevent the unnecessary part of the image from being binarized. In order to prevent the unnecessary part of the image from being binarized,
Figure 112017085913211-pat00037
Setting a value to a low value stored in the vehicle identification and license plate recognizer (1);
The vehicle detection and license plate recognizer (1) recognizes the average height of the numbers in the license plate image
Figure 112017085913211-pat00038
And then,
Figure 112017085913211-pat00039
The numerical height threshold value set in the vehicle identification and license plate recognizer (1)
Figure 112017085913211-pat00040
, It is determined that the image of the electric license plate is a small and blurry image, and the local window size value
Figure 112017085913211-pat00041
To a high value stored in the vehicle identification and license plate recognizer (1);
The vehicle detection and license plate recognizer (1) recognizes the average height of the numbers in the license plate image
Figure 112017085913211-pat00042
And then,
Figure 112017085913211-pat00043
The numerical height threshold value set in the vehicle identification and license plate recognizer (1)
Figure 112017085913211-pat00044
The local window size value
Figure 112017085913211-pat00045
To a low value stored in the vehicle identification and license plate recognizer (1);
The vehicle identification and license plate recognizer (1)
Figure 112017085913211-pat00046
Obtaining a local threshold value T using an equation;
And the vehicle detection and license plate recognizer 1 sequentially compares the brightness level of each of the pixels included in the local window region with the local threshold T, and if the brightness level of the specific pixel is greater than the local threshold T, Converting the brightness image of the license plate into a black and white image and converting the brightness image into a black and white image by converting a specific pixel into a black pixel if the brightness level of the specific pixel is lower than the local threshold value T. [

Here,
Figure 112017085913211-pat00047
Is a local threshold value that is compared with the brightness level of each pixel included in the local window region of the brightness image when converting the brightness image of the license plate into the black and white image,
remind
Figure 112017085913211-pat00048
The size of the local window in the brightness image of the electric car license plate,
remind
Figure 112017085913211-pat00049
silver
Figure 112017085913211-pat00050
A value obtained by averaging the brightness level of the pixels included in the local window region of the size,
remind
Figure 112017085913211-pat00051
Lt; RTI ID = 0.0 >
Figure 112017085913211-pat00052
The reflectance ratio for the brightness level distribution of each pixel in the local window,
remind
Figure 112017085913211-pat00053
The
Figure 112017085913211-pat00054
The standard deviation of the brightness level of the pixels included in the local window region of the size,
And
Figure 112017085913211-pat00055
128 as a constant
제1 항에 있어서,
상기 스마트톨링 시스템에 장착된 차량 검지 및 번호판 인식기(1)는 겐트리를 지나는 차량을 검지하는 차량 검지 제어 기기(3)와,
상기 차량 검지 제어 기기(3)로부터 차량이 검지되었을 때 카메라를 이용하여 검지된 차량의 전방 영상이나 후방 영상을 촬영한 다음, 촬영 영상으로부터 번호판 영역을 추출하고, 추출된 번호판 영역으로부터 차량 번호와 전기차 여부를 인식 및 식별하는 영상 처리 제어 기기(5)를 포함하고,
상기 톨게이트 요금 부스에서 고속도로 통행료를 정산하는 톨게이트 요금 정산 시스템이나, 하이패스 시스템에 의해 운용되는 고속도로의 요금 정산기는 고속도로 출차 차량의 통행료를 요금 정산 서버(7)에 저장된 차량 번호와, 전기차 여부, 입차한 고속도로 톨게이트 명, 및 출차한 고속도로 톨게이트 명을 참고하여 정산한 다음, 출차 차량에게 청구하고, 스마트톨링 시스템에 의해 운용되는 고속도로의 요금 정산기는 고속도로 출차 차량의 통행료를 요금 정산 서버(7)에 저장된 차량 번호와, 전기차 여부, 겐트리 통과 경로, 고속도로 연계 구간 통과 여부, 및 겐트리 통과 시간을 참고하여 정산한 다음, 출차 차량에게 청구하는 단계(S6)는
초기화 절차로 고속도로 겐트리(Gantry)로 진입하는 차량을 감지하는 스마트톨링 시스템 내 차량 검지 제어 기기(3)(VDU: Vehicle Detecting Unit)가 요금 정산 서버(7)에게 소켓(Socket) 접속을 요청하고 상기 요금 정산 서버(7)는 소켓 접속을 받아들여 차량 검지 제어 기기(3)와 요금 정산 서버(7)가 소켓 접속하는 단계(S6-1)와;
상기 요금 정산 서버(7)는 현재시간 정보를 확인한 다음, 현재시간 정보를 차량 검지 제어 기기(3)로 전송하고 상기 차량 검지 제어 기기(3)는 전송받은 현재시간 정보를 저장하는 단계(S6-2);
고속도로 통행료 과금 절차로 고속도로 겐트리로 진입하는 차량을 검지한 차량 검지 제어 기기(3)가 영상 처리 제어 기기(5)에 차량 검지 신호인 트리거(Trigger) 신호와, 트리거 신호의 고유 번호를 전송한 다음, 검지된 차량의 차로 위치와, 차량 검지 제어 기기(3)의 식별자(ID), 및 검지된 차량이 겐트리를 지나는 시각을 영상 처리 제어 기기(5)로 전송하는 단계(S6-3);
상기 영상 처리 제어 기기(5)는 차량 검지 제어 기기(3)로부터 전송받은 트리거 신호와, 트리거 신호의 고유 번호, 검지된 차량의 차로 위치, 차량 검지 제어 기기(3)의 식별자(ID), 및 검지된 차량이 겐트리를 지나는 시각을 요금 정산 서버(7)로 전송하는 단계(S6-4);
상기 차량 검지 제어 기기(3)로부터 트리거 신호와, 트리거 신호의 고유 번호, 검지된 차량의 차로 위치, 차량 검지 제어 기기(3)의 식별자(ID), 및 검지된 차량이 겐트리를 지나는 시각을 전송받은 영상 처리 제어 기기(5)는 카메라를 통해 촬영된 겐트리 통과 차량의 전방 영상이나 후방 영상으로부터 번호판 영역을 추출하고, 추출된 번호판 영역에서 차량 번호와 전기차 여부를 인식 및 식별한 다음 식별된 차량 번호와 전기차 여부를 요금 정산 서버(7)로 전송하는 단계(S6-5);
및 상기 요금 정산 서버(7)는 영상 처리 제어 기기(5)로부터 전송된 차량 번호와 전기차 여부, 겐트리 통과 경로, 고속도로 연계 구간 통과 여부를 참고하여 고속도로 요금을 정산한 다음 정산된 고속도로 요금을 해당 차량 번호의 차주에게 청구하는 단계(S6-6)로 이루어진 것을 특징으로 하는 전기차의 고속도로 통행료 징수 방법.
The method according to claim 1,
The vehicle detection and license plate recognizer (1) mounted on the smart tolling system includes a vehicle detection control device (3) for detecting a vehicle passing the gantry,
When a vehicle is detected from the vehicle detection control device 3, a front image or a rear image of the detected vehicle is photographed using the camera, and then a license plate area is extracted from the photographed image. And an image processing control device (5)
The toll charge system for the highway toll charge system in the toll gate charge booth or the highway toll system operated by the high pass system stores the toll on the highway toll vehicle in the toll gate system, The highway tollgate name and the highway toll gate name of the highway to the departing vehicle, and the fare adjuster of the highway operated by the smart tolling system stores the toll of the highway toll vehicle in the fare settling server 7 (S6) of charging the vehicle to the departing vehicle based on the reference to the vehicle number, whether or not the electric vehicle is present, the gantry passage, the passage of the highway linkage, and the gantry passage time
The vehicle detection control unit 3 (VDU: Vehicle Detecting Unit) in the smart tolling system that detects the vehicle entering the highway gantry in the initialization procedure requests a socket connection to the fare settling server 7 The charge settlement server 7 accepts socket connection and socket connection of the vehicle detection control device 3 and the charge settlement server 7 (S6-1);
The charge settlement server 7 confirms the current time information and then transmits the current time information to the vehicle detection control device 3 and the vehicle detection control device 3 stores the received current time information S6- 2);
The vehicle detection control device 3 that detects the vehicle entering the highway gantry by the highway toll billing procedure transmits a trigger signal that is a vehicle detection signal to the image processing control device 5 and a unique number of the trigger signal Next, a step (S6-3) of transmitting the position of the detected vehicle, the identifier (ID) of the vehicle detection control device 3, and the time when the detected vehicle passes the gantry to the image processing control device 5, ;
The image processing control device 5 receives the trigger signal transmitted from the vehicle detection control device 3, the unique number of the trigger signal, the vehicle position of the detected vehicle, the identifier (ID) of the vehicle detection control device 3, (S6-4) of transmitting the time that the detected vehicle passes through the gantry to the fare adjustment server 7;
The trigger signal, the unique number of the trigger signal, the position of the detected vehicle, the identifier (ID) of the vehicle detection control device 3, and the time at which the detected vehicle passes the gantry are calculated from the vehicle detection control device 3 The transmitted image processing control device 5 extracts the license plate area from the forward image or the backward image of the gantry passing vehicle photographed through the camera, identifies and identifies the vehicle number and the electric vehicle in the extracted license plate area, (S6-5) of transmitting the vehicle number and the electric vehicle to the fare adjustment server 7;
And the fare settling server 7 calculates the fare of the expressway by referring to the vehicle number transmitted from the image processing control device 5, whether the vehicle is an electric car, whether the gantry passage is passing through the highway linkage section, And a step (S6-6) of charging the owner of the car number to the owner of the car number.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190058863A (en) * 2017-11-22 2019-05-30 한국도로공사 License plate matching system by using learning algorithm and method thereof
CN116935697A (en) * 2023-07-10 2023-10-24 宁波福尔达智能科技股份有限公司 Image-based vehicle rear-end collision prevention reminding method, vehicle camera equipment and vehicle

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140244366A1 (en) 2012-08-06 2014-08-28 Cloudparc, Inc. Tracking and Counting Wheeled Transportation Apparatuses
KR101436953B1 (en) 2014-01-10 2014-09-05 주식회사 스마트비전 Intelligent Transport System using Dedicated Short Range Communication
KR101613703B1 (en) 2015-12-29 2016-04-19 (주)인펙비전 detection of vehicle video and license plate region extraction method
KR101710646B1 (en) 2015-11-18 2017-02-28 주식회사 디아이랩 System for recognizing front and back face of license plate using video tracking

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140244366A1 (en) 2012-08-06 2014-08-28 Cloudparc, Inc. Tracking and Counting Wheeled Transportation Apparatuses
KR101436953B1 (en) 2014-01-10 2014-09-05 주식회사 스마트비전 Intelligent Transport System using Dedicated Short Range Communication
KR101710646B1 (en) 2015-11-18 2017-02-28 주식회사 디아이랩 System for recognizing front and back face of license plate using video tracking
KR101613703B1 (en) 2015-12-29 2016-04-19 (주)인펙비전 detection of vehicle video and license plate region extraction method

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190058863A (en) * 2017-11-22 2019-05-30 한국도로공사 License plate matching system by using learning algorithm and method thereof
KR101987671B1 (en) 2017-11-22 2019-06-11 한국도로공사 License plate matching system by using learning algorithm and method thereof
CN116935697A (en) * 2023-07-10 2023-10-24 宁波福尔达智能科技股份有限公司 Image-based vehicle rear-end collision prevention reminding method, vehicle camera equipment and vehicle

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