KR20030084375A - Method and system for detecting a parking space using of image information - Google Patents

Method and system for detecting a parking space using of image information Download PDF

Info

Publication number
KR20030084375A
KR20030084375A KR1020020023057A KR20020023057A KR20030084375A KR 20030084375 A KR20030084375 A KR 20030084375A KR 1020020023057 A KR1020020023057 A KR 1020020023057A KR 20020023057 A KR20020023057 A KR 20020023057A KR 20030084375 A KR20030084375 A KR 20030084375A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
parking
image information
pixel value
image
vehicle
Prior art date
Application number
KR1020020023057A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
정홍
김성환
Original Assignee
학교법인 포항공과대학교
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 학교법인 포항공과대학교 filed Critical 학교법인 포항공과대학교
Priority to KR1020020023057A priority Critical patent/KR20030084375A/en
Publication of KR20030084375A publication Critical patent/KR20030084375A/en

Links

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00Television systems
    • H04N7/18Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • H04N7/188Capturing isolated or intermittent images triggered by the occurrence of a predetermined event, e.g. an object reaching a predetermined position
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/40Business processes related to the transportation industry
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/20Analysis of motion
    • G06T7/254Analysis of motion involving subtraction of images
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/14Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas
    • G08G1/145Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas where the indication depends on the parking areas
    • G08G1/146Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas where the indication depends on the parking areas where the parking area is a limited parking space, e.g. parking garage, restricted space

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Devices For Checking Fares Or Tickets At Control Points (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

PURPOSE: A system for recognizing parking state using video information and a method for constructing the system are provided to effectively manage a wide parking lot with a low cost and a small number of equipment. CONSTITUTION: A system for recognizing parking state using video information captured by a CCD camera(10) located in a parking lot includes a capturing unit(102), a memory(104), and a controller(106). The capturing unit converts the video information into a digital pixel value and captures the digital pixel value. The memory sequentially stores pixel values inputted through the capturing unit. The controller detects a variation in the pixel values stored in the memory and, when the variation exceeds a predetermined threshold value, judges that a car is moved into the parking lot or out of the parking lot.

Description

영상정보를 이용한 주차상태 인식 시스템 및 그 구현 방법{METHOD AND SYSTEM FOR DETECTING A PARKING SPACE USING OF IMAGE INFORMATION}Parking status recognition system using image information and its implementation method {METHOD AND SYSTEM FOR DETECTING A PARKING SPACE USING OF IMAGE INFORMATION}

본 발명은 차량의 주차상태를 인식하는 기술에 관한 것으로, 특히, 주차장내에 촬영되는 영상정보를 이용하여 차량의 주차유무를 인식함으로써 무인 주차관제 시스템에 적용이 용이한 영상정보를 이용한 주차상태 인식 시스템 및 그 구현 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a technology for recognizing a parking state of a vehicle, and in particular, a parking state recognition system using image information that is easy to apply to an unmanned parking control system by recognizing whether a vehicle is parked using image information photographed in a parking lot. And a method of implementing the same.

차량의 주차상태를 인식하는 차량 검지기로는 압력형 검지기, 자기형 또는 자력계형 검지기, 초음파 검지기 및 레이더 검지기 등이 적용될 수 있으며, 최근에는 유도성 루프 검지기가 가장 널리 통용되고 있는 추세이다.As a vehicle detector for recognizing a parking state of a vehicle, a pressure detector, a magnetic or magnetometer detector, an ultrasonic detector, and a radar detector may be applied. In recent years, an inductive loop detector is the most widely used.

이러한 유도성 루프 검지기는 루프 코일, 인입선, 증폭기 등으로 구성되어 도로에 매설/접속된 루프 코일의 전기적인 변화를 검출하여 차량의 존재 및 통과를 검출한다.The inductive loop detector is composed of a loop coil, a lead wire, an amplifier, and the like to detect an electrical change of a loop coil embedded / connected to a road to detect the presence and passage of a vehicle.

유도성 루프 검지기의 자기 인덕턴스 감소는 루프선이 공진할 수 있도록 주파수를 증가시키는데, 증폭기는 자체의 발진 주파수를 증가시키는 귀환 회로를 이용하거나 주파수 위상차를 발생시키는 회로를 이용하여 이 주파수에 응답하게 된다.The reduction of the magnetic inductance of an inductive loop detector increases the frequency so that the loop line can resonate, and the amplifier responds to this frequency by using a feedback circuit that increases its oscillation frequency or a circuit that generates a frequency phase difference. .

이러한 주파수 변환 또는 위상 전이 등은 검지 자료를 얻는 기본이 되며, 출력이 구동되어 하나의 검지 자료를 출력하게 된다.Such frequency conversion or phase shift is the basis for obtaining detection data, and the output is driven to output one detection data.

차량 검지기는 증폭기의 발진기로부터 발생되는 발진 주파수 또는 주기의 변화를 검지하게 된다. 발진 주파수 또는 주기의 변화는 차량이 검지될 때에 루프 인덕턴스의 감소에 기인한다. 루프선을 통하여 흐르는 전류에 의해 루프 검지기 주위에 전자장이 발생하는데, 이는 에너지를 갖는 자속으로 표시할 수 있으며, 만약 차량이 전자장내로 들어오게 되면 와동 전류가 차체에 유도되어 자력선을 감소시키는 효과를 얻게 된다.The vehicle detector detects a change in the oscillation frequency or period generated from the oscillator of the amplifier. The change in oscillation frequency or period is due to the reduction of loop inductance when the vehicle is detected. An electric field is generated around the loop detector by the current flowing through the loop line, which can be expressed as an energy magnetic flux. If the vehicle enters the field, the vortex current is induced in the vehicle body to reduce the magnetic field lines. You get

루프 코일로 이루어진 지역 제어 장치의 구성은 주차장 노상에 설치하는 차량검지 센서와 주차장 주변에 설치된 차량 검지 제어기, 통신장치, 전원장치 및 옥외형 표준 케비넷으로 구성된다.The local control device consisting of a loop coil is composed of a vehicle detection sensor installed on the street of a parking lot, a vehicle detection controller, a communication device, a power supply, and an outdoor standard cabinet installed around the parking lot.

그런데, 상기한 바와 같은 루프를 이용한 차량인식 방법은 루프 설치를 위하여 도로 또는 주차구역의 노면을 뜯어야만 하는 단점이 있다. 루프 감지기의 감도는 루프의 크기, 리드(Lead-In) 선의 길이, 지면과의 단락저항 및 차도위 재포장(over-lay)층의 두께 등에 의하여 영향을 받는데, 리드 선의 길이가 길어지면 인덕턴스가 증가하고, 입력 단자에서의 인덕턴스 퍼센트 변화율이 감소하여 결국 감도가 저하된다는 문제가 제기되었다.However, the vehicle recognition method using the loop as described above has a disadvantage that the road surface or the parking area must be teared off for the roof installation. The sensitivity of the loop detector is affected by the size of the loop, the length of the lead-in wire, the short-circuit resistance to the ground, and the thickness of the over-lay layer on the roadway. The problem has been raised that the increase in the percentage of change in inductance percentage at the input terminal decreases and eventually the sensitivity decreases.

따라서, 보다 효율적이고 주차관리 정확도가 높은 체계적인 주차 관리 기술이 요망된다.Therefore, a systematic parking management technique with higher efficiency and higher parking management accuracy is desired.

본 발명은 상술한 요망에 의해 안출한 것으로, 본 발명의 목적은, 적어도 한 대 이상의 카메라를 통해 주차장 영상을 화소 단위로 획득하여 이를 영상 처리한 후 시간 경과에 따라 변화된 화소값을 비교함으로써, 주차구역의 주차유무 인식과 주차시간을 계산하여 체계적인 주차 관리를 실현하도록 한 영상정보를 이용한 주차상태 인식 시스템을 제공하는데 있다.The present invention has been made in view of the above-described needs, and an object of the present invention is to obtain a parking lot image by a pixel unit through at least one camera and process the image, and compare the pixel value changed over time, thereby parking the vehicle. It is to provide a parking status recognition system using image information to realize the parking management by calculating the parking status and parking time of the area.

또한, 본 발명의 다른 목적은 주차장내에 설치된 카메라로부터 입력되는 영상정보를 이용하여 시간적 차이를 갖는 주차장 구역내의 전후 이미지의 화소값을 비교하여 주차 구역내의 차량의 주차상태 여부를 인식하되, 이러한 자연상태에서의 화소값의 변화를 칼만 필터로 예측하여 갱신하므로서 노이즈로 인한 잘못된 주차 구역 인식을 방지하는 영상정보를 이용한 주차상태 인식 방법을 제공하는데 있다.In addition, another object of the present invention by using the image information input from the camera installed in the parking lot by comparing the pixel value of the before and after image in the parking area having a time difference to recognize whether the vehicle parking state in the parking area, such natural state The present invention provides a parking state recognition method using image information which prevents an incorrect parking area recognition due to noise by predicting and updating a change in pixel value in a Kalman filter.

이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따르면, 주차장내 배치되는 카메라에 의해 촬영되는 영상정보를 이용한 주차상태 인식 시스템에 있어서, 영상정보를 디지털 화소값으로 변환하여 캡쳐링하는 캡쳐링 수단과; 캡쳐링부를 통해 입력되는 화소값이 시간별로 순차 저장되는 메모리 수단과; 메모리 수단에 저장된 시간 경과에 따른 화소값의 변화를 검출하여 소정 임계치 이상 차이가 발생한 경우 차량의 입/출차 변화로 인식하는 제어 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는영상정보를 이용한 주차상태 인식 시스템을 제공한다.According to an embodiment of the present invention for achieving the above object, in the parking state recognition system using the image information captured by the camera disposed in the parking lot, capturing means for converting the image information to a digital pixel value to capture and; Memory means for sequentially storing pixel values input through the capturing unit for each time; It provides a parking state recognition system using the image information, characterized in that it comprises a control means for detecting a change in the pixel value over time stored in the memory means to recognize the change in the entry / exit of the vehicle when a difference occurs more than a predetermined threshold do.

또한, 본 발명의 목적을 달성하기 위한 다른 실시예에 따르면, 주차장내 배치되는 카메라에 의해 촬영되는 영상정보의 이미지 화소값 차에 따라 차량의 입/출차 유무를 인식하는 영상정보를 이용한 주차상태 인식 방법에 있어서, 카메라로부터 제공되는 영상정보의 기본 이미지 화소값을 저장하는 단계와; 기설정 시간이 경과한 후 카메라로부터 제공되는 영상정보의 비교 이미지 화소값을 저장하는 단계와; 기본 이미지 화소값과 비교 이미지 화소값의 차이를 픽셀 단위로 비교하는 단계와; 비교 결과, 소정 차 값이 발생하지 않았다면, 비교 이미지 화소값을 기본 이미지 화소값으로 갱신하는 단계와; 비교 결과, 소정 차 값이 발생하였다면, 변화된 주차구역의 영상정보를 외부로 디스플레이하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상정보를 이용한 주차상태 인식 방법을 제공한다.In addition, according to another embodiment for achieving the object of the present invention, the parking state recognition using the image information to recognize the presence / absence of the vehicle according to the image pixel value difference of the image information photographed by the camera disposed in the parking lot A method, comprising: storing a basic image pixel value of image information provided from a camera; Storing a comparison image pixel value of the image information provided from the camera after a preset time elapses; Comparing the difference between the base image pixel value and the comparison image pixel value on a pixel-by-pixel basis; Updating the comparison image pixel value to the base image pixel value if the predetermined difference value has not occurred; As a result of the comparison, if a predetermined difference occurs, the present invention provides a parking state recognition method using image information, comprising: displaying image information of the changed parking area to the outside.

도 1은 본 발명에 따른 영상정보를 이용한 주차상태 인식 시스템의 구성 블록도,1 is a block diagram of a parking state recognition system using image information according to the present invention;

도 2는 본 발명에 따른 영상정보를 이용한 주차상태 인식 방법을 설명하기 위한 흐름도,2 is a flowchart illustrating a parking state recognition method using image information according to the present invention;

도 3a 및 도 3b는 도 1의 표시부를 통해 디스플레이되는 주차장 영상정보 캡쳐 화면을 도시한 도면,3A and 3B illustrate a parking lot image information capture screen displayed through the display of FIG. 1;

도 4는 본 발명에 따른 주차상태 인식 기술에 적용되는 칼만 필터링 기법을 설명하기 위한 도면,4 is a diagram illustrating a Kalman filtering technique applied to a parking state recognition technique according to the present invention;

도 5는 도 4의 칼만 필터링 기법의 기본 개념 블록도.5 is a basic conceptual block diagram of the Kalman filtering technique of FIG.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명><Explanation of symbols for the main parts of the drawings>

10 : CCD 카메라10: CCD camera

12 : 인터페이스12: interface

100 : 주차상태 인식 시스템100: parking status recognition system

102 : 캡쳐링부102: capturing unit

104 : 메모리부104: memory section

106 : 제어부106: control unit

108 : 표시부108: display unit

110 : 입력부110: input unit

200 : 주차관리 시스템200: parking management system

300 : 무인결제 시스템300: unattended payment system

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described in detail a preferred embodiment of the present invention.

설명에 앞서, 본 발명의 핵심 기술 요지는, 한 대 또는 여러 대의 카메라를 통해 입력되는 영상을 이용하여 주차구역 내의 차량의 주차유무를 인식하여 자동으로 주차관리 및 주차요금을 정산, 즉, 주차장 영상을 이용하여 자동으로 주차 상황을 인식한다는 것으로, 이러한 기술적 사상으로부터 본 발명의 목적으로 하는 바를 용이하게 달성할 수 있을 것이다.Prior to the description, the core technical gist of the present invention automatically recognizes whether a vehicle is parked in a parking area by using images input through one or several cameras and automatically calculates parking management and parking fee, that is, parking lot image. By automatically recognizing the parking situation by using, it will be easy to achieve the object of the present invention from this technical idea.

도 1은 본 발명에 따른 영상정보를 이용한 주차상태 인식 시스템(100)의 구성 블록도로서, 캡쳐링부(102), 메모리부(104), 제어부(106), 표시부(108) 및 입력부(110)를 각각 포함한다.1 is a block diagram of a parking state recognition system 100 using image information according to the present invention, which includes a capturing unit 102, a memory unit 104, a control unit 106, a display unit 108, and an input unit 110. Each includes.

먼저, 주차상태 인식 시스템(100)은 도시한 바와 같이 카메라(10), 인터페이스(12), 주차관리 시스템(200), 무인결제 시스템(300)과 연결되어 있다.First, the parking state recognition system 100 is connected to the camera 10, the interface 12, the parking management system 200, the unattended payment system 300 as shown.

카메라(10)는, 예컨대, CCD(Charge Coupled Device) 카메라를 채용할 수 있으며, 인터페이스(12)는 이러한 카메라(10)와 본 발명에 따른 주차관리 시스템(200)을 연결한다.The camera 10 may employ, for example, a charge coupled device (CCD) camera, and the interface 12 connects the camera 10 to the parking management system 200 according to the present invention.

이때, 인터페이스(12)는, 카메라(10)로부터 촬영된 영상 이미지를 주차관리 시스템(200)으로 제공하는 역할을 수행하는데, 이러한 인터페이스(12)로는 유선 케이블 또는 무선 송신기가 채용될 수 있다. 만약, 무선 송신기를 사용하는 경우에는 잡음에 의한 영향을 받지 않는 적정 거리 내에서 사용토록 한다.In this case, the interface 12 serves to provide the parking management system 200 with the video image photographed from the camera 10. A wired cable or a wireless transmitter may be employed as the interface 12. If a radio transmitter is used, it should be used within an appropriate distance that is not affected by noise.

주차관리 시스템(200)은 주차상태 인식 시스템(100)으로부터 제공되는 주차상태 정보를 기반으로 가장 적합한 주차 정보를 디스플레이 장치 등을 통해 운전자(입차하는 차량의 운전자)에게 인지시키고, 차량이 출차되기까지의 시간을 계산하는 전반적인 무인 주차 프로그램을 운용한다.The parking management system 200 recognizes the most suitable parking information to a driver (driver of a vehicle entering) based on the parking state information provided from the parking state recognition system 100 through a display device, and until the vehicle is discharged. Operate an overall unmanned parking program to calculate your time.

무인결제 시스템(300)은 차량이 출차되기까지 경과된 시간에 따라 책정되는 요금을 부과하기 위한 수단으로서, 무인카드결제 또는 무선핸드폰결제 라인과 연동될 수 있다.The unmanned payment system 300 is a means for imposing a fee that is set according to the time elapsed until the vehicle is discharged, and may be linked with an unmanned card payment or a wireless cellphone payment line.

한편, 카메라(10)에 의해 촬영되고 인터페이스(12)를 통해 입력되는 영상신호는 영상처리를 위해 주차상태 인식 시스템(100)내의 캡쳐링부(102)에 입력되는데, 이러한 캡쳐링부(102)는 제어부(106)의 제어하에 카메라(10)를 통해 입력된 아날로그 영상신호를 디지털 화소값으로 변환하는 역할을 수행한다.Meanwhile, an image signal captured by the camera 10 and input through the interface 12 is input to the capturing unit 102 in the parking state recognition system 100 for image processing, and the capturing unit 102 is a control unit. Under the control of 106, the analog video signal input through the camera 10 is converted into a digital pixel value.

이렇게 변환된 디지털 화소값은 주차상태 인식 시스템(100)내의 메모리부(104)에 기록된다.The digital pixel values thus converted are recorded in the memory unit 104 in the parking state recognition system 100.

메모리부(104)에 기록된 디지털 화소값은 제어부(106)에 의해 독출되는데, 그 이유는 변화된 화소값, 즉, 최초 이미지 화소값과 시간 경과에 따른 다음 이미지 화소값을 제어부(106)를 통해 비교하기 위해서이다.The digital pixel value recorded in the memory unit 104 is read by the controller 106 because the changed pixel value, that is, the first image pixel value and the next image pixel value over time are controlled by the controller 106. For comparison.

표시부(108)는, 예컨대, PC상의 디스플레이 장치로서, 운용자가 각 주차 블록을 지정하기 위한 주차장 영상, 즉, 캡쳐된 이미지 화면을 출력하기 위한 수단으로 활용된다.The display unit 108 is, for example, a display device on a PC, and is used as a means for outputting a parking lot image, that is, a captured image screen, for the operator to designate each parking block.

입력부(110)는, 예컨대, 마우스 등의 입력 수단으로서, 임의의 주차 블록을 캡쳐링하여 지정하거나, 주차 정보에 관련된 각종 데이터를 입력하기 위한 수단으로 활용된다.The input unit 110 is, for example, an input means such as a mouse, and is used as a means for capturing and specifying an arbitrary parking block or inputting various data related to parking information.

이하, 상술한 구성과 함께, 본 발명에 따른 영상정보를 이용한 주차상태 인식 과정을 첨부한 도 2의 흐름도를 참조하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, with reference to the above-described configuration, with reference to the flowchart of Figure 2 attached to the parking state recognition process using the image information according to the present invention will be described in detail.

먼저, 표시부(108)를 통해 임의의 주차장 영상 화면이 디스플레이되면, 처음 시스템을 세팅하는 관리자는 이러한 영상 화면에 기초하여 입력부(110)를 이용, 각 주차 블록을 지정한다(S200). 이렇게 하면 도 3a에 도시한 바와 같은 이미지 상에서의 각 주차구역의 상대적인 위치정보가 메모리부(104)에 저장된다.First, when an arbitrary parking lot video screen is displayed through the display unit 108, the administrator who first sets the system designates each parking block using the input unit 110 based on the video screen (S200). This stores the relative position information of each parking area on the image as shown in FIG. 3A in the memory unit 104.

이후부터 주차상태 인식 시스템(100)으로 입력되는 영상 정보는 이전에 지정된 각 주차구역의 위치정보를 이용하여 배경이미지를 제외한 각 구역 이미지의 화소값으로 메모리부(104)에 저장된다. 이렇게 처음 저장된 각 주차구역들의 이미지는 기본 이미지(후술하는 도 4의 X'(n-1))로 메모리부(104)에 저장된다(S202).Thereafter, the image information input to the parking state recognition system 100 is stored in the memory unit 104 as pixel values of each zone image except for a background image by using location information of each previously designated parking zone. The image of each of the parking spaces stored in this way is stored in the memory unit 104 as a basic image (X '(n-1) in FIG. 4 to be described later) (S202).

이후, 기설정된 시간이 경과하면, 다시 주차장 영상을 캡쳐하여 역시 이전에 저장된 위치 정보를 이용하여 각 주차구역의 화소값을 저장한다. 이는 이전에 저장된 이미지와 비교될 대상이므로 메모리부(104)의 제 2 메모리 영역에 비교 대상 이미지로 저장된다(S204).Thereafter, when the predetermined time elapses, the parking lot image is captured again and the pixel value of each parking area is stored using the previously stored location information. Since this is a target to be compared with a previously stored image, the target image is stored as a comparison target image in the second memory area of the memory unit 104 (S204).

그런 후, 제어부(106)는 각 구역별로 각 이미지 화소값을 픽셀 단위로 비교한다(S206). 이때, 자연상태에서의 화소값들은 약간의 오차가 일정하게 발생할 수 있으므로, 어느 정도의 임계치를 두어 임계치 이상 변화를 보이는 픽셀들을 확인해 나간다. 이러한 오차 발생에 의한 임계치 확인은 '칼만 필터'를 적용한 하기의 도 4 및 도 5에서 보다 상세히 설명하기로 한다.Thereafter, the controller 106 compares each image pixel value in units of pixels for each zone (S206). At this time, the pixel values in the natural state may have a slight error constantly, so that a certain threshold is placed to check the pixels that change more than the threshold. Checking the threshold due to such an error will be described in more detail with reference to FIGS. 4 and 5 to which the Kalman filter is applied.

한편, 단계(S206)에서의 화소값 비교 과정 수행 후, 제어부(106)는 단계(S208)로 진행하여 기본 이미지 화소값과 비교 이미지 화소값에 차이가 발생하는지를 판단한다.On the other hand, after performing the pixel value comparison process in step S206, the control unit 106 proceeds to step S208 to determine whether there is a difference between the base image pixel value and the comparison image pixel value.

단계(S208)에서의 판단 결과, 화소값에 차이가 발생하지 않았다면, 제어부(106)는 단계(S210)로 진행하여 비교 이미지를 기본 이미지로 저장한다. 즉, 기본 이미지와 비교 대상 이미지를 비교한 후 비교 대상 이미지를 기본 이미지로 메모리부(104)에 업데이트시킨다. 이 업데이트된 기본 이미지로 다음 단계에서 새로 입력된 비교 이미지와 비교를 하게 된다.As a result of the determination in step S208, if no difference occurs in the pixel value, the controller 106 proceeds to step S210 and stores the comparison image as a base image. That is, after comparing the base image and the comparison target image, the comparison target image is updated to the memory unit 104 as the base image. This updated base image will be compared with the newly entered comparison image in the next step.

이러한 과정은 비교적 짧은 시간 간격에서의 이미지 비교를 통해 장시간의 이미지 차이에서 발생할 수 있는 환경 변화에 대한 영향을 극소화하기 위한 것이다.This process aims to minimize the effects of environmental changes that may occur in long time image differences by comparing images at relatively short time intervals.

즉, 일반적인 실내 주차장이 아닌 실외 주차장에 차량이 주차되는 경우, 많은 노이즈 성분, 예를 들어, 차츰 크기가 커지는 나무그늘이나 해가 질 때의 급속한 광량의 변화가 존재하게 되는데, 이러한 노이즈는 영상을 캡쳐할 때마다 조금씩 화소값을 일정하게 변화시키게 되며, 노면에 비춰지는 태양의 광량에 따라 화소값이 변화를 보이게 된다. 따라서, 단순한 비교를 할 경우에는 이런 경우에 잘못된 인식을 할 수 있다.That is, when a vehicle is parked in an outdoor parking lot instead of a general indoor parking lot, there are many noise components, for example, a tree shade that grows in size gradually, or a rapid change in light quantity at sunset. Every time the capture is made, the pixel value is changed little by little, and the pixel value changes according to the amount of sun light reflected on the road surface. Thus, a simple comparison can lead to false recognition in this case.

이렇게 비교대상 이미지를 기본 이미지로 재 저장하고 나면 앞 단계에서의 이미지 비교 결과에 따라 표시부(108)에 디스플레이되는 주차구역 상황 표시 부분을 바꿔주게 된다.After re-saving the comparison target image as the base image, the parking area situation display part displayed on the display unit 108 is changed according to the image comparison result in the previous step.

주차구역의 상태는 크게 차량이 입차한 상태와 차량이 출차한 상태로 나뉠 수 있는데, 만약, 화소값에 차이가 없다면 주차장 구역의 상태변화가 없음을 의미한다. 즉, 전 화면에서 빈 주차구역이었다면 여전히 빈 구역임을 의미하고 주차된 상태였다면 여전히 주차상태임을 의미하는 것이다.The state of the parking area can be divided into the state in which the vehicle is entered and the state in which the vehicle is discharged. If there is no difference in the pixel value, it means that there is no change in the state of the parking area. That is, if the empty parking area in the previous screen means that the empty space still, if it was parked, it means that it is still parking.

만약, 화소값에 변화가 생겼다면 이는 주차구역에 상태변화가 일어났음을 의미한다. 즉, 전 화면에서 빈 주차구역이었다면 이번 화면에서 주차되었음을 의미하고, 전 화면에서 주차된 구역이었다면 이번 화면에서는 빈 구역임을 의미하는 것이다. 따라서, 제어부(106)는 단계(S212)로 진행하여 도 3b에 도시한 바와 같이 변화된 주차구역의 영상정보를 표시부(108)에 디스플레이하도록 제어한다.If a change occurs in the pixel value, this means that a change in state occurs in the parking area. In other words, if it was an empty parking area on the previous screen, it means that it was parked on this screen, and if it was an area parked on the previous screen, it means that it is an empty area on this screen. Accordingly, the controller 106 proceeds to step S212 and controls to display the image information of the changed parking area on the display unit 108 as shown in FIG. 3B.

이미지 비교 결과에서 이미지의 변화가 별로 없다면 비교 이미지를 기본 이미지로 저장한 후 주차구역 상태를 유지시킨다. 즉, 빈 주차구역이었다면 계속 빈 주차구역임을 표시하고 주차구역이었다면 이전에 카운트되고 있던 주차 시간을 계속 카운트되도록 한다. 그리고, 새로운 비교 이미지를 입력받아 이전 이미지 비교 단계를 반복한다.If there is little change in the image comparison result, save the comparison image as the base image and maintain the parking area. That is, if it is an empty parking area, it indicates that it is an empty parking area, and if it is a parking area, it keeps counting the parking time that was previously counted. Then, the new comparison image is input and the previous image comparison step is repeated.

만약, 이미지 비교 결과에서 이미지 변화가 인식되었다면 주차구역 상태표시의 변환과 함께 이에 상응하는 시간 계산을 한다(S214). 즉, 빈 주차구역이었다면 주차구역임을 표시해 주고 입차시간의 저장과 함께 주차시간의 카운트를 시작한다. 만약, 주차구역이었다면 이는 출차를 의미하므로 빈 주차구역 표시를 해 주고, 출차시간의 기록과 함께 주차시간 계산, 요금 계산 등의 단계를 수행한다.(도 3b의 가장 좌측이 1번 구역).If the image change is recognized in the image comparison result, the corresponding time calculation is performed together with the conversion of the parking area status indication (S214). In other words, if there is an empty parking area, the parking area is indicated and the parking time is counted together with the storage of the parking time. If it is a parking area, this means leaving the vehicle, and thus marking an empty parking area, and performing the steps of calculating the parking time, calculating the fare, etc. together with the recording of the leaving time (the leftmost area of FIG. 3B).

이후, 비교 이미지를 기본 이미지로 업데이트 한 후 전과 같은 과정을 반복하게 된다(S216).Thereafter, after updating the comparison image to the base image and repeating the same process as before (S216).

상술한 바와 같이, 새 이미지로 업데이트되는 과정에서 환경에 의해 화소값이 차이를 보이게 되는데, 만일, 이러한 차값이 누적될 경우 잘못된 인식의 원인이 된다.As described above, in the process of updating to a new image, the pixel values are different depending on the environment. If the difference values accumulate, it becomes a cause of erroneous recognition.

따라서, 이것을 해결하기 위해 칼만 필터를 사용하여 앞으로 변할 화소값을 어느 정도 예상함으로서 이런 자연적인 화소값의 변화를 줄일 수 있다.Therefore, in order to solve this problem, it is possible to reduce this natural pixel value change by predicting the pixel value to be changed in the future by using the Kalman filter.

도 4는 이러한 칼만 필터링 기법을 설명하기 위한 도면이다.4 is a diagram for explaining such a Kalman filtering technique.

칼만 필터란 과거의 데이터를 이용하여 현재 혹은 미래를 추정하는 것으로서, 다음 수학식 1의 상태 방정식과 수학식 2의 측정 방정식으로 구성된다.The Kalman filter estimates the present or future by using past data. The Kalman filter is composed of a state equation of Equation 1 and a measurement equation of Equation 2.

x(k+1)=Φ(k, k+1)x(k)+ω(k)x (k + 1) = Φ (k, k + 1) x (k) + ω (k)

z(k)=H(k)x(k)+υ(k)z (k) = H (k) x (k) + υ (k)

여기서, Φ(k, k+1)는 단위시간동안의 상태천이행렬, ω(k)는 추정오차, H(k)는 측정행렬, υ(k)는 측정오차를 나타낸다.Where Φ (k, k + 1) is the state transition matrix for unit time, ω (k) is the estimated error, H (k) is the measurement matrix, and υ (k) is the measurement error.

ω(k)와 υ(k)는 평균이 0인 가우시안 함수라고 가정한다. H(k)는 단순한 화소값의 측정에 해당하므로 단위 행렬이 된다. 먼저, 현재의 추정치 및 공분산 값으로부터 다음 측정시간에서의 상태변수 및 상태변수 공분산을 계산하고 새로운 측정을 한 후 이 측정치와 위에서 얻어진 상태변수 추정치를 혼합하여 상태변수 추정치를 새롭게 계산하는 과정을 반복하게 된다.Assume that ω (k) and υ (k) are Gaussian functions with a mean of zero. H (k) is a unit matrix because it corresponds to a simple measurement of pixel values. First, calculate the state variable and state variable covariance at the next measurement time from the current estimate and the covariance value, make a new measurement, and then repeat the process of newly calculating the state variable estimate by mixing the measured value and the state variable estimate obtained above. do.

본 발명에서 추정하게 되는 값은 주차장 영상 이미지 픽셀의 화소값이 되고, 추정치에 대한 식은 수학식 3과 같다.In the present invention, the value estimated is a pixel value of the parking lot image image pixel, and an equation for the estimated value is shown in Equation 3 below.

여기서,는 추정값,는 k시각에서의 상태변수의 평균,는 k시각에서의 측정치의 평균을 나타낸다. 또한, g_k는 다음 수학식 4와 같이 표현될 수 있다.here, Is an estimate, Is the mean of the state variables at time k, Denotes the average of the measured values at k time. In addition, g_k may be expressed as Equation 4 below.

여기서, σ_x_k는 k시각에서의 상태변수의 분산이고, σ_ω_k는 k시각에서의 측정오차의 분산을 나타낸다.Where σ_x_k is the variance of the state variable at k time, and σ_ω_k is the variance of the measurement error at k time.

이렇게 추정된 값은 비교될 기본이미지의 화소값으로 저장되어 다음 단계에서 새로 입력된 비교 이미지 화소값과 비교된다.The estimated value is stored as the pixel value of the base image to be compared and compared with the newly input comparison image pixel value in the next step.

도 5는 도 4의 칼만 필터링 기법의 기본 개념 블록도이다.5 is a basic conceptual block diagram of the Kalman filtering technique of FIG.

이상 설명한 바와 같이, 본 발명은 주차구역내의 차량의 주차유무를 알아낼 수 있으므로 이를 주차관리 시스템(200)과 연계시킬 수 있다. 먼저, 카메라(10)를 통해 현재 주차장의 점유상태를 구역별로 모두 파악할 수 있으므로 주차상태 인식 시스템(100)은 현재 입구에서 가장 가까운 빈구역을 표시부(108)를 통하여 입차하는 운전자에게 알릴 수 있다.As described above, the present invention can find out whether the vehicle is parked in the parking area, so that it can be associated with the parking management system 200. First, since the camera 10 can grasp all the occupied states of the current parking lot by zone, the parking state recognition system 100 can notify the driver who enters the empty area closest to the current entrance through the display unit 108.

이렇게 입차된 차는 곧 설치된 카메라(10)를 통해 상술한 바와 같은 절차에 따라 인식되게 되고 이에 따라 주차상태 인식 시스템(100)은 시간을 계산하게 된다.The car occupied in this way is immediately recognized according to the above-described procedure through the installed camera 10, and thus the parking state recognition system 100 calculates the time.

출차시에는 무인 카드 결제 시스템이나 무선 핸드폰 결제 시스템 등으로 결제하게 할 수 있으며, 이렇게 결제가 되면 중앙 컴퓨터에 이 결과가 통보되고 중앙 컴퓨터는 해당 구역의 주차상태 관리에 요금지불을 인식하게 된다.At the time of departure, payment can be made using an unmanned card payment system or a wireless mobile phone payment system. When the payment is made, the central computer is notified of the result, and the central computer recognizes the payment for parking status management of the area.

운전자가 차를 가지고 출차시 주차구역내의 화소변화로 중앙 컴퓨터는 해당 구역의 출차를 인지하게 되고, 그 구역의 요금 지불 상태가 확인된 상태이면 출차를 허용하고 요금이 지불되지 않은 상태에서 출차가 확인되면 관리자에게 이를 알리고 출구의 바리게이트를 막게된다.When the driver leaves the car, the central computer recognizes the departure of the area due to the pixel change in the parking area.If the payment status of the area is confirmed, the vehicle is allowed to leave and the departure is confirmed without the fee. If not, the manager will be notified and the barrier at the exit will be blocked.

결국, 위와 같은 시스템으로 무인 주차관리의 자동화를 실현할 수 있다.As a result, the above system can realize the automation of unmanned parking management.

부가하여, 본 발명에 적용되는 카메라는 주차구역의 색정보를 이용하여야 하므로 칼라 CCD 카메라를 채용할 필요가 있다. 또한, 카메라를 설치할 때는 되도록 넓은 범위의 주차장을 촬영할 수 있는 적당한 높이에 설치한다. 특히, 항상 다른 장애물에 가려 주차장을 촬영할 수 없는 일이 일어나지 않도록 나무나 주면 시설물이 가리지 않는 곳을 택한다.In addition, since the camera applied to the present invention must use the color information of the parking area, it is necessary to employ a color CCD camera. Also, when installing the camera, install it at a suitable height where a wide range of parking lots can be taken. In particular, choose trees or facilities that do not cover the facility so that you will not be able to take pictures of the parking lot.

실내 주차장의 경우, 보통 천장이 낮기 때문에 야외 주차장처럼 넓은 범위의 주차장 구역을 촬영할 수 없다. 이러한 경우에는 비교적 낮은 높이에서도 넓은 범위의 촬영이 가능한 반구 형태의 입사각을 갖는 카메라를 설치함으로써, 넓은 범위의 주차장 구역, 즉, 보다 많은 차량을 시야에 확보하도록 구현할 수 있을 것이다.Indoor car parks usually have low ceilings, making it impossible to photograph a wide range of parking areas, such as outdoor car parks. In this case, by installing a camera having a hemispherical angle of incidence that allows a wide range of shooting even at a relatively low height, it can be implemented to secure a wide range of parking area, that is, more vehicles in the field of view.

또한, 천장이 낮은 경우, 여러 대의 카메라 설치가 불가피하지만 컬러 이미지를 지원하는 화소값이 높은 카메라를 채용하고 실내 주차장의 조명을 충분히 확보한다면, 그다지 많은 수의 카메라를 설치할 필요는 없을 것이며, 이러한 사실은 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 용이하게 알 수 있을 것이다.Also, if the ceiling is low, installation of multiple cameras is inevitable, but if you adopt a high pixel camera that supports color images and have enough lighting in the indoor parking lot, you will not need to install too many cameras. Will be readily apparent to those of ordinary skill in the art.

이상, 본 발명을 실시예에 근거하여 구체적으로 설명하였지만, 본 발명은 이러한 실시예에 한정되는 것이 아니라, 그 요지를 벗어나지 않는 범위내에서 여러가지 변형이 가능한 것은 물론이다.As mentioned above, although this invention was concretely demonstrated based on the Example, this invention is not limited to this Example, Of course, various deformation | transformation is possible for it in the range which does not deviate from the summary.

따라서, 본 발명은 보다 효율적이고 정확도가 높은 체계적인 주차 관리를 구현할 수 있다.Therefore, the present invention can implement more efficient and accurate systematic parking management.

Claims (8)

주차장내 배치되는 카메라에 의해 촬영되는 영상정보를 이용한 주차상태 인식 시스템에 있어서,In the parking state recognition system using the image information captured by the camera disposed in the parking lot, 상기 영상정보를 디지털 화소값으로 변환하여 캡쳐링하는 캡쳐링 수단과;Capturing means for capturing the image information by converting the image information into digital pixel values; 상기 캡쳐링부를 통해 입력되는 화소값이 시간별로 순차 저장되는 메모리 수단과;Memory means for sequentially storing pixel values input through the capturing unit for each time; 상기 메모리 수단에 저장된 시간 경과에 따른 화소값의 변화를 검출하여 소정 임계치 이상 차이가 발생한 경우 차량의 입/출차 변화로 인식하는 제어 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상정보를 이용한 주차상태 인식 시스템.And a control means for detecting a change in a pixel value over time stored in the memory means and recognizing a change in entry / exit of a vehicle when a difference of more than a predetermined threshold occurs. 제 1 항에 있어서,The method of claim 1, 상기 시스템은,The system, 주차상태 정보를 기반으로 가장 적합한 주차 정보를 운전자에게 인지시키고 임의의 차량이 출차되기까지의 시간을 계산하는 주차관리 시스템과 연계하는 것을 특징으로 하는 영상정보를 이용한 주차상태 인식 시스템.A parking state recognition system using image information, characterized in that it is associated with a parking management system that recognizes the most suitable parking information based on the parking state information to the driver and calculates the time until an arbitrary vehicle is released. 제 1 항에 있어서,The method of claim 1, 상기 시스템은,The system, 임의의 차량이 출차되기까지 경과된 시간에 따라 책정되는 요금을 부과하는무인결제 시스템과 연계하는 것을 특징으로 하는 영상정보를 이용한 주차상태 인식 시스템.Parking state recognition system using the image information, characterized in that associated with the unattended payment system that charges a fee that is determined according to the time that elapses before any vehicle is released. 주차장내 배치되는 카메라에 의해 촬영되는 영상정보의 이미지 화소값 차에 따라 차량의 입/출차 유무를 인식하는 영상정보를 이용한 주차상태 인식 방법에 있어서,In the parking state recognition method using the image information to recognize the presence / absence of the vehicle according to the difference of the image pixel value of the image information captured by the camera disposed in the parking lot, 상기 카메라로부터 제공되는 영상정보의 기본 이미지 화소값을 저장하는 단계와;Storing basic image pixel values of the image information provided from the camera; 기설정 시간이 경과한 후 상기 카메라로부터 제공되는 영상정보의 비교 이미지 화소값을 저장하는 단계와;Storing a comparison image pixel value of the image information provided from the camera after a preset time elapses; 상기 기본 이미지 화소값과 상기 비교 이미지 화소값의 차이를 픽셀 단위로 비교하는 단계와;Comparing the difference between the base image pixel value and the comparison image pixel value in units of pixels; 상기 비교 결과, 소정 차 값이 발생하지 않았다면, 상기 비교 이미지 화소값을 기본 이미지 화소값으로 갱신하는 단계와;Updating the comparison image pixel value to a basic image pixel value if a predetermined difference value has not occurred as a result of the comparison; 상기 비교 결과, 소정 차 값이 발생하였다면, 변화된 주차구역의 영상정보를 외부로 디스플레이하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상정보를 이용한 주차상태 인식 방법.And displaying the image information of the changed parking area to the outside when a predetermined difference value occurs as a result of the comparison. 제 4 항에 있어서,The method of claim 4, wherein 상기 기본 이미지 화소값은 최초 촬영된 주차장 영상정보에 대응하며, 상기비교 이미지 화소값은 현재 촬영된 주차장 영상정보에 대응하는 것을 특징으로 하는 영상정보를 이용한 주차상태 인식 방법.The basic image pixel value corresponds to the first parking lot image information photographed, and the comparison image pixel value corresponds to the parking lot image information currently photographed. 제 4 항에 있어서,The method of claim 4, wherein 상기 화소값의 차이를 픽셀 단위로 비교하는 단계는,Comparing the difference of the pixel value in pixel unit, 자연상태에서의 화소값에서 발생할 수 있는 오차를 최소화하기 위한 칼만 필터를 적용하는 것을 특징으로 하는 영상정보를 이용한 주차상태 인식 방법.A parking state recognition method using image information, characterized by applying a Kalman filter for minimizing an error that may occur in a pixel value in a natural state. 제 4 항에 있어서,The method of claim 4, wherein 상기 방법은,The method, 주차상태 정보를 기반으로 가장 적합한 주차 정보를 운전자에게 인지시키고 임의의 차량이 출차되기까지의 시간을 계산하는 주차관리 시스템과 연계하는 것을 특징으로 하는 영상정보를 이용한 주차상태 인식 방법.A parking state recognition method using image information, characterized in that it is associated with a parking management system that recognizes the most suitable parking information based on the parking state information to the driver and calculates the time until an arbitrary vehicle is released. 제 4 항에 있어서,The method of claim 4, wherein 상기 방법은,The method, 임의의 차량이 출차되기까지 경과된 시간에 따라 책정되는 요금을 부과하는 무인결제 시스템과 연계하는 것을 특징으로 하는 영상정보를 이용한 주차상태 인식 방법.Parking state recognition method using the image information, characterized in that associated with the unattended payment system that charges a fee that is determined according to the time that elapses before any vehicle is released.
KR1020020023057A 2002-04-26 2002-04-26 Method and system for detecting a parking space using of image information KR20030084375A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020020023057A KR20030084375A (en) 2002-04-26 2002-04-26 Method and system for detecting a parking space using of image information

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020020023057A KR20030084375A (en) 2002-04-26 2002-04-26 Method and system for detecting a parking space using of image information

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20030084375A true KR20030084375A (en) 2003-11-01

Family

ID=32380582

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020020023057A KR20030084375A (en) 2002-04-26 2002-04-26 Method and system for detecting a parking space using of image information

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20030084375A (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100867112B1 (en) * 2007-07-09 2008-11-06 주식회사 인스프리트 System for inspecting vehicle accident using the images

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH03161898A (en) * 1989-11-20 1991-07-11 Neptune:Kk Parking zone managing device
JPH1162299A (en) * 1997-08-20 1999-03-05 Shinmeiwa Eng Kk Vehicle detecting device of parking lot
JP2000251193A (en) * 1999-03-02 2000-09-14 Canon Inc Device and method for processing video image and storage medium
KR20010084891A (en) * 2000-10-19 2001-09-07 한명국 Manless parking control system and manless parking control method

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH03161898A (en) * 1989-11-20 1991-07-11 Neptune:Kk Parking zone managing device
JPH1162299A (en) * 1997-08-20 1999-03-05 Shinmeiwa Eng Kk Vehicle detecting device of parking lot
JP2000251193A (en) * 1999-03-02 2000-09-14 Canon Inc Device and method for processing video image and storage medium
KR20010084891A (en) * 2000-10-19 2001-09-07 한명국 Manless parking control system and manless parking control method

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100867112B1 (en) * 2007-07-09 2008-11-06 주식회사 인스프리트 System for inspecting vehicle accident using the images

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101937833B1 (en) Parking Management Systems and Methods based Image Processing
KR100383870B1 (en) Manless parking control system and manless parking control method
CN108765976B (en) Roadside parallel parking information management system and method
CN1249635C (en) Parking lot management system and parking lot management method
KR101146583B1 (en) Smart computer camera for identifying vehicles in parking area
KR101753117B1 (en) Lpr system for controlling entrance time and exit time of vehicle by implementing camera and lpr module integrally and the method threof
CN111613088A (en) Parking charging management system and method
KR101043912B1 (en) System for Controlling Vehicle Transport Signal of Intersection using Day and Night Integrated Traffic Image Detector
CN108765975B (en) Roadside vertical parking lot management system and method
KR100751498B1 (en) Unattended fare adjustment system of on-street parking lot and method thereof
KR20120039229A (en) System and method for managing car parking
CN109285357B (en) Vehicle information acquisition and automatic fee deduction system based on geomagnetic pattern recognition technology
KR102197704B1 (en) Augmented Reality Based Parking Guidance System in Indoor Parking Lot
AU2015282374A1 (en) Vehicle position confirmation system of parking lot using imaging method and control method thereof
CN107491765A (en) A kind of shared bicycle and its parking identification device and system
CN112489483B (en) Intelligent parking management method, system, electronic device and storage medium
CN211787506U (en) Parking stall detecting system based on earth magnetism combines together with high-order video
KR100939048B1 (en) Apparatus and method for parking information guide using camera
KR102168297B1 (en) Access control apparatus and method of object based on deep learning and internet of things
CN111556295A (en) Control method and device of movable monitoring cloud deck and unmanned vehicle
JP2014048964A (en) Parking lot system
KR20030084375A (en) Method and system for detecting a parking space using of image information
CN109671291B (en) Panoramic monitoring method based on intelligent sensor
CN111785068A (en) Garage management system
CN113345118B (en) Parking charge management method, system and storage medium

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E601 Decision to refuse application