KR100936442B1 - 차량 정보 판독 시스템 및 이를 이용한 차량 정보 판독방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 차량 정보 판독 시스템 및 이를 이용한 차량 정보 판독 방법에 관한 것으로, 그 구성은 도로를 따라 이동하는 차량의 칼라 영상을 촬영할 수 있는 카메라부; 그리고, 상기 카메라부에 의해 촬영된 영상에서 차량의 번호에 관한 정보와 차량의 색상에 관한 정보를 추출하여 데이터화하는 중앙처리부;를 포함하여 구성될 수 있다.

중앙처리부, 재처리부

Description

차량 정보 판독 시스템 및 이를 이용한 차량 정보 판독 방법{A Car information Reading System and A Car Information Reading Method Thereof}

본 발명은 차량 정보 판독 시스템에 관한 것으로, 더욱 구체적으로는 도로에 주행하는 차량의 정보를 획득하여 처리하는 차량 정보 판독 시스템에 관한 것이다.

카메라 영상을 이용하여, 도로를 따라 주행하는 차량을 촬영하여 차량의 번호판을 추출하여 저장함으로써 신속한 검색이 가능하도록 하여 수배 및 용의 차량을 단속 검거하는 차량번호 판독 시스템이 급증하고 있다.

상기 차량의 번호판이 포함된 영상을 촬영하여 차량의 번호판을 추출하고, 번호정보를 인식하고 저장하여 만일의 사고 발생시에 신속한 검색이 가능하게 함으로서 신속한 사고 해결과 검거가 이루어지도록 하였다.

그러나, 상기한 바와 같은 종래 기술에서는 다음과 같은 문제점이 있다.

흑백카메라를 이용하므로, 종래 기술에 의한 시스템으로는 차량의 번호에 관한 정보만 판독되어, 일반적으로 사고가 발생한 경우 목격자들은 대부분 차량의 번호보다는 차량의 색상을 기억하기 쉬운데 이를 차량정보로서 이용할 방법이 없는 문제점이 발생한다.

또한, 종래 기술에 의한 시스템에서는 영상처리의 신속성을 위해 하나의 알고리즘을 사용하는데, 사고 발생시 차량을 검거하기 위해 판독된 차량의 번호정보를 검색하게 되는데, 차량의 번호가 판독되지 않아 저장부에 단순히 영상정보로 저장된 경우, 이를 작업자가 일일이 수작업으로 검색해야 하는데, 이는 검색이 사실상 불가능하게 되는 문제점이 발생한다.

따라서, 본 발명의 목적은 상기한 바와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 차량의 색상에 관한 정보도 차량의 영상정보와 함께 판독하여 데이터화하여 저장할 수 있는 차량 정보 판독 시스템 및 이를 이용한 차량 정보 판독 방법을 제공하는 것이다.

그리고, 본 발명의 다른 목적은 차량의 번호정보가 모두 판독될 수 있도록 여러가지 알고리즘이 적용되어 재처리할 수 있는 차량정보 판독 시스템 및 이를 이용한 차량 정보 판독 방법을 제공하는 것이다.

상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따르면, 본 발명인 차량 정보 판독 시스템은, 도로를 따라 이동하는 차량의 칼라 영상을 촬영할 수 있는 카메라부; 그리고, 상기 카메라부에 의해 촬영된 영상에서 차량의 번호에 관한 정보와 차량의 색상에 관한 정보를 추출하여 데이터화하는 중앙처리부;를 포함하여 구성될 수 있다.

상기 칼라 영상에서 상기 차량의 번호판부분의 영상을 추출하는 번호판추출부; 상기 칼라 영상에서 상기 번호판부분에 대해 일정한 거리를 가지는 둘 이상의 영역으로 설정되어 각 영역의 색상을 추출하는 색상추출부; 그리고, 상기 칼라 영상, 상기 번호판의 번호판정보 및 상기 색상추출부의 색상정보를 추출하여 데이터화하는 영상처리부;를 포함하여 구성될 수 있다.

상기 영상처리부는, 상기 색상추출부에서 추출되는 영상 중 둘 이상의 영역에서 추출되는 색상이 동일하면 그 색상을 차량의 색으로 결정하는 것을 특징으로 할 수 있다.

상기 영상처리부는, 상기 번호판추출부에서 추출되는 번호판에서 번호정보를 판독하는 것을 특징으로 할 수 있다.

그리고, 본 발명인 차량 정보 판독 시스템의 다른 예는, 차량을 촬영하는 카메라부; 상기 카메라부에서 촬영된 영상으로부터 차량의 번호정보를 추출하는 중앙처리부; 그리고, 상기 중앙처리부에서 차량의 번호정보가 추출되지 않은 영상으로부터 차량의 번호정보를 추출하도록 상기 중앙처리부에서 처리하는 알고리즘과 다른 하나 이상의 알고리즘으로 구성되어 다른 알고리즘으로 처리하는 재처리부;를 포함하여 구성될 수 있다.

또한, 본 발명의 다른 실시예인 차량 정보 판독 방법은, 카메라부가 차량의 칼라 영상을 촬영하는 제 1단계; 상기 칼라 영상에서 번호판추출부에 의해 번호판부분 영상을 추출하는 제 2단계; 색상추출부에 의해 상기 칼라 영상에서 상기 번호판부분에 대해 일정한 거리를 가지는 둘 이상의 좌표값으로 설정되는 다수개의 소정의 영역의 영상을 추출하는 제 3단계; 그리고, 영상처리부에서 상기 칼라 영상, 상기 번호판영상 및 상기 색상영상에서 번포정보와 색상정보를 데이터화하는 제 4단계;를 포함하여 구성될 수 있다.

상기 제 4단계에서, 상기 번호판영상에서 차량의 번호정보를 추출하여 데이터를 생성하는 것을 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

상기 제 4단계에서, 상기 복수개의 색상영상에서 둘 이상의 영역의 색상이 동일하면 그 색상을 차량의 색으로 결정하여 데이터를 생성하는 것을 더 포함하여 구성될 수 있다.

상기 제 4단계에서, 상기 중앙처리부는, 상기 칼라 영상과 상기 데이터들을 하나의 데이터로 저장하는 것을 특징으로 할 수 있다.

그리고, 본 발명의 다른 실시예인 차량 정보 판독 방법의 다른 예는, 카메라부가 차량의 영상을 촬영하는 제 1단계; 중앙처리부에서 상기 촬영된 영상으로부터 차량의 번호 정보를 추출하는 제 2단계; 그리고, 상기 중앙처리부에서 처리되지 않은 영상에서 재처리부에 의해 상기 중앙처리부와 다른 알고리즘으로 차량의 번호 정보를 추출하는 제 3단계;를 포함하여 구성될 수 있다.

상기 제 3단계는, 상기 제 2단계에서 상기 중앙처리부가 동작하지 않는 때 또는 차량의 통행이 기준이하로 감소한 때에 동작하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명에 의한 차량 정보 판독 시스템에서는 다음과 같은 효과가 있다.

카메라부가 차량을 칼라 영상으로 획득할 수 있도록 하고, 상기 차량의 번호판부분을 중심으로 몇 부분을 추출하여, 차량의 색상을 결정하며, 이를 상기 차량의 영상 및 차량의 번호정보와 함께 데이터화하여 저장함으로써 후에 사고 발생시 차량의 색상정보까지 기초자료로 이용할 수 있어, 차량에 관한 정보로서 활용가치가 높아지는 효과가 있다.

그리고, 복수개의 알고리즘의 영상처리를 할 수 있는 재처리부를 부가하여, 중앙처리부에서 영상처리에 실패한 영상을 호출하여, 다양한 알고리즘으로 영상처리하여, 차량에 관한 정보를 판독하는 시스템의 효율을 높이는 효과가 있다.

이하 본 발명에 의한 차량 정보 판독 시스템 및 이를 이용한 차량 정보 판독 방법의 바람직한 실시예가 첨부된 도면을 참고하여 상세하게 설명한다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명인 차량 정보 판독 시스템은, 도로를 따라 이동하는 차량을 칼라 영상으로 촬영할 수 있는 카메라부(10)와, 상기 카메라부(10)에 의해 촬영된 영상에서 차량의 번호에 관한 정보와 차량의 색상에 관한 정보를 추출하여 데이터화하여 저장하는 중앙처리부(20)를 포함하여 구성될 수 있다.

먼저, 본 발명인 차량 정보 판독 시스템에는 카메라부(10)가 마련된다. 상기 카메라부(10)는 도로를 따라 이동하는 차량의 전면을 촬영할 수 있는 카메라이면 어느 것이라도 적용가능하다. 다만, 본 발명은 칼라 영상을 확보해야되므로, 칼라 영상으로 촬영할 수 있는 카메라로 구성됨이 바람직하다.

그리고, 상기 카메라부(10)에 의해 촬영된 칼라 영상을 전송받아 영상처리하는 중앙처리부(20)가 마련된다. 상기 중앙처리부(20)는 다음과 같은 구성으로 구성될 수 있다.

상기 중앙처리부(20)는, 상기 칼라 영상에서 상기 차량의 번호판부분(o)의 영상을 추출하는 번호판추출부(22)와, 상기 칼라 영상에서 상기 번호판부분(o)에 대해 일정한 거리를 가지는 둘 이상의 영역(a,b,c,d)으로 설정되어 각 영역(a,b,c,d)의 색상을 추출하는 색상추출부(24)와, 상기 칼라영상, 상기 번호판의 번호판영상 및 색상영상을 분석하는 영상처리부(26)를 포함하여 구성될 수 있다.

먼저, 상기 중앙처리부(20)에는 번호판추출부(22)가 마련된다. 상기 번호판추출부(22)는 상기 카메라부(10)에서 촬영된 영상중 상기 차량의 번호판부분(o)을 추출하는 역할을 한다.

그리고, 상기 중앙처리부(20)에는 색상추출부(24)가 마련된다. 상기 색상추출부(24)는 상기 칼라 영상에서 상기 번호판부분(o)에 대해 일정한 거리를 가지는 둘 이상의 영역으로 설정되는 각 영역(a,b,c,d)의 색상을 추출할 수 있도록 한다.

즉, 보다 구체적으로 말하면, 상기 칼라 영상에서 상기 차량의 외부 일부분을 추출하여, 차량의 색상을 결정할 수 있도록 하는 것이다. 예를 들면, 도 2에 도시된 바와 같이, 상기 칼라 영상에서 색상을 추출한 영역을 몇 부분으로 정하고, 그 부분을 추출한다.

그리고, 아래에서 설명될 영상처리부(26)에서 상기 칼라 영상에서 추출된 영역의 색상 중 2개 이상 일치하는 색상을 차량의 색상으로 결정할 수 있도록 한다. 또한, 이는 차량의 색상정보를 데이터화하여, 후에 작업자가 차량정보를 검색할 때, 차량색상정보도 함께 검색할 수 있도록 하기 위함이다.

또한, 상기 중앙처리부(20)에는 영상처리부(26)가 마련된다. 상기 영상처리부(26)는, 상기 번호판추출부(22) 및 상기 색상추출부(24)에서 추출된 영상정보를 기초로 차량의 번호정보와 차량의 색상정보를 판독하여 데이터화하는 역할을 한다.

상기 영상처리부(26)에서 판독할 수 있도록 상기 번호판추출부(22)에서 상기 번호판부분(o)의 영상에서 차량의 번호를 추출하고, 상기 색상추출부(24)에서 차량 의 색상을 추출하여, 상기 영상처리부(26)에서 차량의 색상을 결정하는 방법은 여러가지의 구성이 있으며, 이는 이하에서 상세하게 설명하기로 한다.

먼저, 상기 카메라부(10)에서 촬영된 영상에서 노이즈 제거와, 밝기조정, 정규화과정을 수행하는 전처리과정을 거치게 된다. 그리고, 차량의 번호추출 및 차량의 색상추출이 이루어지는데 다음과 같다.

도 2에는, 상기 카메라부(10)에서 칼라 영상으로 촬영된 영상에서 차량의 색상을 추출하는 예로, 해상도가 1,366*1,036인 칼라 카메라를 이용하여 차량을 촬영한 영상이다.

일반적으로 디지털 칼라 이미지의 구성은 R(Red), G(Green), B(Blue)의 3가지 인자로 구성되며, 각각은 0 내지 255까지로 표현한다. 예를 들면, 검은색은 R=0, G=0, B=0 이고, 흰색은 R=255, G=255, B=255로 표현된다.

상기 카메라부(10)에서 촬영된 칼라 영상에서 차량의 색상을 추출하기 위해 좌표값을 이용하면 된다. 즉, 상기 칼라 영상에서 좌측상단(X1, Y1)과 우측하단(X2, Y2)의 좌표를 알면 특정영역을 지정하는 것이 가능하게 된다.

먼저, 상기 번호판추출부(22)에서 도 2의 영상에서 상기 차량의 번호판부분(o)을 추출하면, 좌측상단은 (886,820)이고, 우측하단은 (1045, 891)이다.

상기 차량의 번호판부분(o)은 기준점이 되고, 이에 대해, 도 2에 도시된 바와 같이, 4개의 색상추출영역의 좌표값 중 제 1영역(a)은 (933,123),(973,163)이고, 제 2영역(b)은 (711, 585),(751,625)이고, 제 3영역(c)은 (933,585),(973,625)이고, 제 4영역(d)은 (1115,585),(1195,625)가 된다.

그리고, 상기 영상처리부(26)에서 처리한 상기 제 1영역(a), 제2영역(b), 제 3영역(c) 및 제 4영역(d)의 영상에서의 R, G, B의 값을 추출한 결과가 아래에 같다고 가정하자.

제 1영역(a)은 R=96, G=100, B=160

제 2영역(b)은 R=90, G=153, B=249

제 3영역(c)은 R=79, G=141, B=255

제 4영역(d)은 R=60, G=120, B=247

상기의 데이터를 이용하여 각각의 영역(a,b,c,d)의 색상이 결정하고, 상기 4개의 영역(a,b,c,d)에서 추출되는 영상의 색상이 동일 또는 유사한 색상이 추출되는 영역의 수가 그렇치 않은 것보다 다수인 영역의 색상으로 차량의 색상을 결정할 수 있게 된다.

즉, 다시 말하면, 둘 이상의 동일 또는 유사한 색상을 가지는 영역의 색상이 차량의 색상으로 결정되는 것이다.

예를 들면, 흰색 차량의 RGB의 인자 특성을 살펴보면 R=255, G=255, B=255 으로, R, G, B 의 값은 각각 유사하고, R, G, B의 값은 0 내지 255 값에서 모두 255에 가깝게 나타남을 알 수 있다.

그리고, 검정색 차량의 RGB의 인자특성을 살펴보면, R=0, G=0, B=0 으로, RGB의 값은 각각 유사하고, RGB의 값은 0 내지 255 값에서 모두 0에 가깝게 나타남을 알 수 있다.

그리고, 노란색 차량의 RGB의 인자특성을 살펴보면, R=255, G=255, B=0 으 로, RGB의 값이 R=G>>B의 특성을 나타내고, RG의 값은 0 내지 255에서 255이고, B의 값은 0임을 알 수 있다.

그리고, 파란색 차량의 RGB의 인자특성을 살펴보면, R=0, G=0, B=255으로, RGB의 값이 R=G<<B 특성을 나타내고, B의 값이 0 내지 255에서 255에 가깝게 나타남을 알 수 있다.

그리고, 빨간색 차량의 RGB의 인자특성을 살펴보면, R=255, G=0, B=0이며, RGB의 값이 R>>G=B의 특성을 나타내고, R의 값이 0 내지 255 값에서 255에 가깝게 나타남을 알 수 있다.

또한, 차량의 색상은 오염정도 또는 태양광의 위치에 따라 반사광이 발생되어, 실제 색상과 다소 차이가 발생되어, 통계적인 처리 기법을 통하여, 각각의 영역(a,b,c,d)간의 편차와 분산을 통하여 오차를 최소화할 수 있다.

상기 보기에서는 제 1영역(a)이 전혀 다른 색상이고, 나머지, 제 2영역(b), 제 3영역(c) 및 제 4영역(d)이 동일 또는 유사한 색상이므로 상기 제 1영역(a)의 색상을 제외한 나머지 영역의 색상으로 차량의 색상을 결정하게 되며, 파란색 계열의 차량으로 판단될 것이다.

또한, 상술한 바와 같이 상기 색상추출부(24)가 상기 칼라 영상으로부터 소정의 영역(a,b,c,d)의 영상을 추출하여 상기 영상처리부(26)가 색상을 결정했으나, 상기 칼라 영상으로부터 다수의 픽셀을 이용하여 상술한 방법을 통하여 차량의 색상을 결정하는 방법도 가능하다.

도 3은 서로 다른 종류의 차량에서 상기 번호판추출부(22) 및 색상추출 부(24)에서 소정의 영역을 설정하여 번호판 및 색상을 추출하는 예를 보인 것이다.

또한, 상기 색상추출부(24)의 영역은 상술한 바와 같이 항상 고정된 위치일 수도 있으나, 색상 추출 영역이 에지(Edge)에 해당하는 경우 또는 문자 등이 밀집된 영역에 상기 색상추출부(24)의 영역이 위치되는 경우에는, 상기 제 1, 2, 3 및 4영역(a,b,c,d)을 상하 또는 좌우로의 이동이 작업자가 상기 중앙처리부(20)를 통하여 가능하도록 구성할 수 있다.

그리고, 상기 번호판추출부(22)에서 추출된 번호판영상을 이용하여, 상기 영상처리부(26)에서 차량의 번호정보를 추출하는 과정을 설명한다.

상기 번호판추출부(22)에서 상기 칼라 영상으로부터 번호판 위치를 찾는 과정은 색상정보에 의한 위치파악 알고리즘, 스캔방식에 의한 알고리즘 혹은 물체검지 방식에 의한 방법 등이 사용될 수 있다. 상기 번호판추출부(22)에서의 번호판영역을 추출하는 단계가 종료되면, 상기 영상처리부(26)에서 각각의 문자를 분할하게 된다.

상기 문자를 분할하는 방법은 X, Y 사영에 의한 분할방법이 많이 사용되며, 마스크를 이용하는 방법 등이 있으며, 통상적으로는 상기 문자를 분할하는 과정에서 기울기 보정과 잡음제거 등을 동시에 수행하게 된다.

그리고, 상기 영상처리부(26)에서 문자를 인식하는 과정을 수행하게 되는데, 상기 차량번호는 한글과 숫자의 조합으로 구성되는 것으로, 한글을 인식하는 알고리즘과 숫자를 인식하는 알고리즘을 동시에 수행하게 된다. 상기 한글 및 숫자를 인식하는 알고리즘은 주로 패턴 매칭법을 이용하며, 최근에는 신경망 알고리즘을 사용하기도 한다.

상술한 과정이 종료되면, 상기 영상처리부(26)에서는 후처리과정을 수행하게 되는데, 이 과정에서는 상기 차량의 번호판에서 추출된 데이터가 부족하거나 잘못처리된 것을 바르게 보정하는 기능을 한다. 즉 예를 들면, 한글조합에서 " 서일" 로 데이터화 된 것을 서일이라는 지명이 없으므로, 가장 가까운 " 서울 "로 보정하는 것이다.

한편, 상기 중앙처리부(20)에서 상기 카메라부(10)에서 촬영된 영상에서 번호판부분(o)을 추출하여 차량의 번호 정보를 데이터화 하는데, 이 과정이 불가능한 경우가 발생한다.

예를 들면, 각각의 차량정보 판독시스템은 각각의 개발자 또는 제조사에서 통상적으로 가장 최적화되고, 우수한 알고리즘을 탑재하여 운용하지만, 실제 영상이 정상적인 경우에도 처리를 하지 못하는 영상을 알고리즘의 변화를 시도하면, 쉽게 인식을 수행하는 경우를 보게 되는데 이는 개발자 또는 제조사 입장에서 최적이지 모든 영상에 최적은 아닌 것이다.

즉, 상기 중앙처리부(20)에서 상기 차량정보 추출의 알고리즘과 차량번호 추출 알고리즘은 일반적으로 처리속도를 고려하여 가장 보편적으로 사용되는 하나의 알고리즘으로 처리되도록 한다.

그리고, 실제 도로에서 차량정보 판독을 위해서는 연속하여 진입하는 차량의 차량정보를 판독하기 위하여, 통상적으로 2 내지 3초 시간이 소요되며, 이 시간 내에 처리되지 않으면, 처리여부에 상관없이 영상처리를 종료하고, 다음에 진입하는 차량의 영상을 처리하게 된다.

따라서, 상기 중앙처리부(20)에서 처리할 수 있는 알고리즘이 아닌 경우에는 상기 영상처리부(26)는 처리를 할 수 없게 된다. 이 경우, 본 발명에서는 재처리부(30)를 두어 상술한 과정이 원활하게 이루어질 수 있도록 하는 것이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 상기 재처리부(30)는 다수의 조합으로 이루어지는 차량의 번호판 인식 알고리즘을 구성하여, 상기 중앙처리부(20)에서의 인식에 실패한 영상을 호출하여 재처리를 수행하는 역할을 한다. 상기 재처리부(30)는 운영자가 지정하는 시간이나 차량의 통행량이 감소하는 경우에 구동할 수 있도록 하여, 상기 중앙처리부(20)에 부하가 발생하는 것을 방지할 수 있다.

한편, 상기 재처리부(30)의 과정에서 상기 차량의 색상에 관한 정보가 필요없는 경우에는, 상기 카메라부(30)에서 촬영되는 영상이 흑백으로 된 영상이라도 상관없다. 즉, 상기 차량의 색상정보가 요구되지 않는 경우에는 흑백영상을 촬영하는 카메라부(10)가 적용될 수 있다.

이하, 상기한 바와 같은 구성을 가지는 본 발명에 의한 차량 정보 판독 시스템의 작용을 상세하게 설명한다.

먼저, 도 4에 도시된 바와 같이, 카메라부(10)가 도로를 주행하는 차량을 칼라 영상으로 실시간으로 촬영한다(S1). 상기 카메라부(10)에 의해 실시간으로 촬영된 영상은 중앙처리부(20)로 전송된다. 보다 구체적으로는 상기 중앙처리부(20)에 구비되는 저장부(40)에 저장될 수 있다.

그리고, 상기 영상은 중앙처리부(20)의 영상처리부(26)에서 노이즈제거와 밝 기조정, 정규화과정 등의 전처리공정이 진행된다(S2). 그리고, 번호판추출부(22)에서 번호판부분(o)의 영상을 추출하는 작업이 이루어지는데, 먼저 번호판부분(o)의 위치를 찾는 작업이 진행된다(S3). 상기 번호판추출부(22)가 상기 번호판부분(o)의 위치를 찾는 방법은, 색상정보에 의한 위치파악 알고리즘, 스캔방식에 의한 알고리즘 혹은 물체검지 방식에 의한 방법 등에 의할 수 있다.

그리고, 상기 번호판추출부(22)의 번호판부분(o)의 영상의 추출하게 된다(S11). 상기 번호판영상이 추출되면, 상기 번호판부분(o)에서 차량의 번호에 관한 정보를 추출하는 작업이 이루어지게 된다.

물론, 상기 번호판부분(o)에서 차량의 번호에 관한 정보를 추출하는 작업이 이루어지기 전에 색상추출부(24)에 의해 상기 차량의 색상을 추출하는 작업이 이루어질 수도 있다.

상기 영상처리부(26)에서의 차량의 번호에 관한 정보를 추출하는 작업과, 상기 색상추출부(24)에서 상기 차량의 색상을 추출하는 작업 중 어느 것이 선행되어도 상관없다. 다만, 상기 차량의 정보 중 차량의 색상이 필요없는 경우, 즉 예를 들면, 상기 카메라부(10)의 영상이 흑백영상인 경우에는 상기 차량의 색상추출이 필요없으므로 상기 영상처리부(26)에서의 차량의 번호에 관한 정보추출작업이 이루어질 것이다.

여기서는 편의상 상기 번호판부분(o)의 영상에서 차량의 번호의 분할 추출이 선행한다는 가정하에 서술한다. 상기 영상처리부(26)에서는 상기 번호판부분(o)의 영상에서 문자를 분할하는 방법으로 X, Y사영에 의한 분할방법, 마스크를 이용하는 방법 등을 이용하게 된다(S12). 물론, 이 과정에서 기울기 보정 및 잡읍 제거 등의 이루어질 수도 있다.

그리고, 상기 문자의 분할과정이 종료되면, 상기 영상처리부(26)에서는 문자인식과정(S13)을 수행하는데, 차량번호에 사용되는 문자가 한글과, 숫자이므로, 한글을 인식하는 알고리즘과 숫자를 인식하는 알고리즘을 동시에 수행한다. 이때, 패턴 매칭법 또는 신경망 알고리즘을 이용하게 된다.

상술한 바와 같이, 상기 영상처리부(26)에서 차량의 번호에 관한 한글 및 숫자의 인식이 완료되면, 후처리과정을 수행하게 된다(S14). 이때, 상기 한글이나 숫자의 정보가 잘못된 경우 이를 보정하는 작업이 진행된다.

한편, 상기 번호판추출부(22) 및 영상처리부(26)에서 차량의 번호에 관한 정보를 처리할 때, 색상추출부(24)에서는 차량의 색상정보를 추출하게 된다. 먼저, 상기 번호판추출부(22)에서 상기 번호판부분(o)의 영역을 지정하여 추출할 때, 상기 색상추출부(24)는 상기 번호판부분(o)의 영역을 기준으로 일정한 거리를 두는 다수개의 영역(a,b,c,d)을 지정하게 된다(S21).

예를 들면, 상기 번호판부분(o) 영역의 좌표를 촤측상단(886, 820), 우측하단(1045, 891)이라 했을 때, 상기 색상추출부(24)에서 추출하는 색상추출영역은 제 1영역(a)이 (933, 123), (973, 163)이고, 제 2영역(b)은 (711,585), (751,625)이고, 제 3영역(c)은 (933, 585), (973, 625)이고, 제 4영역(d)은 (1115, 585), (1195, 625)으로 지정할 수 있다.

그리고, 상기 영상처리부(26)에서는 각각의 영역(a,b,c,d)에서 색상에 관한 정보를 추출하게 된다. 상기 각 영역(a,b,c,d)에서 추출된 색상의 정보가 다음과 같은 경우가 발생할 수 있다(S22).

제 1영역(a)은 R=96, G=100, B=160

제 2영역(b)은 R=90, G=153, B=249

제 3영역(c)은 R=79, G=141, B=255

제 4영역(d)은 R=60, G=120, B=247

이 경우, 각각의 영역에서 나타내는 숫자는 각 영역의 색상정보를 나타내고 있다. 이 경우 도 2에 도시된 바와 같이, 추출된 영역 중 완전히 다른 색상을 추출하게 되는 경우가 발생하므로, 상기 추출된 영역의 색상정보 중 동일하거나 유사한 정보 2개 이상이면 이를 차량의 색상으로 정하게 된다.

즉, 제 1영역(a)의 값이 다른 영역과 완전히 다르므로, 제 1영역(a)을 제외하고, 나머지 영역(b,c,d)의 색상을 차량의 색상으로 정할 수 있게 된다. 물론, 나머지 제 2 내지 4영역(b,c,d)의 색상을 서로 평균값으로 계산하여 차량의 색상을 결정할 수도 있다.

상술한 바와 같이, 상기 차량에 관한 번호 및 색상에 관한 정보가 추출되면, 상기 영상처리부(26)는 상기 정보들을 데이터화하여 상기 카메라부(10)에서 촬영한 영상과 함께 저장하게 된다(S4). 물론, 상기 저장된 영상 및 데이터를 서버(S) 등으로 송신할 수도 있다.

한편, 도 5에 도시된 바와 같이, 상기 중앙처리부(20)는 상기 도로를 따라 이동하는 차량을 촬영한 영상을 실시간으로 처리하게 된다. 그러나, 상기 도로를 따라 이동하는 차량의 양이 많으므로 상기 영상을 실시간으로 진입하는 차량을 모두 처리하기 위해서는 상기 중앙처리부(10)에서 처리하는 알고리즘이 단순해야 많은 버퍼링없이 처리될 수 있게 된다.

통상적으로 진입하는 차량을 실시간으로 처리하기 위해서는 약 1 내지 3초 정도의 처리시간을 부여하고, 이 시간이 경과하면 영상처리 결과에 관계없이 저장하고 처리과정을 종료하고, 다음 차량의 처리를 시작하게 된다.

또한, 상술한 바와 같이, 상기 중앙처리부(10)에서 처리되는 상기 차량의 번호 및 색상 등의 정보를 얻는데 있어 하나의 알고리즘으로 처리하면 판독되지 않는 영상이 처리 또는 판독되지 않는 비율은 통상적으로 5 내지 25%에 이르며, 영상이 차량의 번호인식 등의 처리가 되지 않은 상태로 저장부(40)에 저장되게 된다(S31).

그러나, 차량번호 판독 시스템의 경우에는 실시간의 처리보다는 사건 발생 후에 수일 또는 수개월이 경과한 후에 추적과 검색이 주로 이뤄지기 때문에, 사고가 발생하였을 때, 상기 영상처리부(26)에서 영상이 처리되어 데이터화되어 저장되지 않고 그냥 촬영된 영상으로 되어 있으면, 이를 작업자가 일일이 수작업을 통해서 판독하여야 한다. 또한, 그 양이 몇 대이면 상관없지만 수천대 수만대인 경우에는 더욱더 힘들게 된다.

따라서, 상기 카메라부(10)에서 촬영되는 차량의 영상이 없거나, 심야시간대로 차량의 통행이 없는 경우에, 재처리부(40)가 작동하게 된다(S32). 상기 재처리부(40)는 상기 중앙처리부(20)의 알고리즘과 전혀 다른 다수개의 알고리즘을 채택할 수 있도록 구성되어, 상기 중앙처리부에서 처리되지 않고 저장된 영상들을 다시 불러들여 다른 알고리즘에 따라 상술한 과정을 진행하게 된다(S33).

그리고, 상기 차량에 관한 번호 및 색상에 관한 정보가 추출되면 상기 재처리부(40)는 상기 정보들을 데이터화하여 상기 카메라부(10)에서 촬영한 영상과 함께 저장하게 된다.(S4). 물론, 상기 저장된 영상 및 데이터를 서버(S) 등으로 송신할 수도 있다.

본 발명의 권리는 위에서 설명된 실시예에 한정되지 않고 청구범위에 기재된 바에 의해 정의되며, 본 발명의 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 청구범위에 기재된 권리범위 내에서 다양한 변형과 개작을 할 수 있다는 것은 자명하다.

도 1은 본 발명에 의한 차량 정보 판독 시스템의 구성을 보인 구성도.

도 2는 도 1의 차량 정보 판독 시스템에 의해 처리되는 영상을 보인 예시도.

도 3은 도 1의 차량 정보 판독 시스템에 의해 처리되는 영상의 다른 예를 보인 예시도.

도 4는 도 1의 차량 정보 판독 시스템의 동작 과정을 보인 순서도.

도 5는 도 1의 차량 정보 판독 시스템의 동작 과정을 다른예를 보인 순서도.

* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 *

10: 카메라부 20: 중앙처리부

22: 번호판추출부 24: 색상추출부

26: 영상처리부 30: 재처리부

40: 저장부

Claims (14)

1. 도로를 따라 이동하는 차량의 칼라 영상을 촬영할 수 있는 카메라부;

   상기 칼라 영상에서 상기 차량의 번호판부분 영상을 추출하는 번호판추출부;

   상기 칼라 영상에서 상기 번호판부분 영상에 대해 일정한 거리를 가지는 둘 이상의 색상부분 영상을 추출하는 색상추출부; 그리고,

   상기 번호판추출부에서 추출된 상기 번호판부분 영상을 이용하여 번호판 정보를 데이터화하며, 상기 색상추출부에서 추출된 상기 둘 이상의 색상부분 영상을 이용하여 차량의 색상 정보를 데이터화하는 영상처리부;를 포함하는 차량 정보 판독 시스템.
2. 삭제
3. 제 1항에 있어서,

   상기 영상처리부는,

   상기 색상추출부에서 추출되는 상기 색상부분 영상 중 둘 이상의 영역에서 추출되는 색상이 동일하면 그 색상을 차량의 색으로 결정하는 것을 특징으로 하는 차량 정보 판독 시스템.
4. 제 1항에 있어서,

   상기 영상처리부는,

   상기 번호판추출부에서 추출되는 상기 번호판부분 영상에서 번호정보를 판독하는 것을 특징으로 하는 차량 정보 판독 시스템.
5. 삭제
6. 차량의 칼라 영상을 촬영하는 제 1단계;

   상기 칼라 영상에서 번호판부분 영상을 추출하는 제 2단계;

   상기 칼라 영상에서 상기 번호판부분 영상에 대해 일정한 거리를 가지는 둘 이상의 색상부분 영상을 추출하는 제 3단계; 그리고,

   상기 번호판부분 영상을 이용하여 번호판 정보를 데이터화하며, 상기 둘 이상의 색상부분 영상에서 색상 정보를 데이터화하는 제 4단계;를 포함하는 차량 정보 판독 방법.
7. 제 6항에 있어서,

   상기 제 4단계에서,

   상기 번호판부분 영상에서 차량의 번호정보를 추출하여 데이터를 생성하는 것을 것을 특징으로 하는 차량 판독 방법.
8. 제 6항 또는 제 7항에 있어서,

   상기 제 4단계에서,

   상기 복수개의 색상부분 영상에서 둘 이상의 영역의 색상이 동일하면 그 색상을 차량의 색으로 결정하여 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 차량 판독 방법.
9. 제 8항에 있어서,

   상기 제 4단계에서,

   상기 칼라 영상과 상기 데이터들을 하나의 데이터로 저장하는 것을 특징으로 하는 차량 판독 방법.
10. 제6항에 있어서,

    상기 제 4단계에서, 상기 번호판부분 영상으로부터 소정 알고리즘으로 차량의 번호 정보를 추출하는 기본단계와, 상기 기본단계에서 상기 차량의 번호 정보를 추출하지 못하면, 상기 알고리즘과는 다른 알고리즘으로 차량의 번호 정보를 추출하는 부가단계;를 포함하는 차량 판독 방법.
11. 제 10항에 있어서,

    상기 부가단계는, 상기 기본단계에서 상기 차량의 번호 정보를 추출하는 부하가 적을 때 수행되는 것을 특징으로 하는 차량 판독 방법.
12. 제 11항에 있어서,

    상기 부가단계는, 차량의 통행이 기준 이하로 감소할 때 수행되는 것을 특징으로 하는 차량 판독 방법.
13. 제 11항에 있어서,

    상기 부가단계는, 사용자가 미리 정한 시간에 수행되는 것을 특징으로 하는 차량 판독 방법.
14. 삭제

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