KR101240617B1 - 인식 알고리즘이 이중화된 차량번호 인식 시스템 및 방법 - Google Patents

인식 알고리즘이 이중화된 차량번호 인식 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명에 따르면, 차량번호 인식 시스템 및 방법이 제공된다. 차량번호 인식 시스템에 있어서, 물체에 대한 이미지를 획득하고, 상기 이미지로부터 상기 차량번호의 제1차 인식을 시도하고, 상기 제1차 인식 결과에 상응하여 분류된 제1차 분류 이미지를 생성한 후, 상기 제1차 분류 이미지를 서버로 전송하는 로컬 인식 장치; 및 상기 로컬 인식 장치로부터 전송된 상기 제1차 분류 이미지로부터 상기 차량번호의 제2차 인식을 시도하고, 상기 제2차 인식 결과와 상기 제1차 인식 결과를 비교하여 상기 제1차 분류 이미지를 재분류하는 서버;를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량번호 인식 시스템, 이를 이용한 차량번호 인식 방법 및 차량번호 인식 서버가 제공된다.

Description

인식 알고리즘이 이중화된 차량번호 인식 시스템 및 방법{LICENCE PLATE RECOGNITION SYSTEM AND METHOD USING DUALIZED RECOGNITION ALGORITHM}
본 발명은 차량번호를 인식하는 시스템과 이를 이용한 차량번호 인식 방법에 관한 것이다. 보다 자세하게는, 로컬 인식 장치와 관제서버에서의 차량번호 인식 알고리즘을 이중함으로써, 차량번호 인식률을 높일 수 있는 차량번호 인식 시스템 및 방법에 관한 것이다.
카메라를 이용하는 차량번호 인식 기술은 특정 지역의 도로 위에 감시 카메라를 설치하고 그 감시 카메라에 의해 촬영된 이미지를 분석하여 차량의 번호판으로부터 차량번호를 판독하는 기술을 말한다. 이러한 기술은 수배차량 검거, 도로교통법 위반 차량 단속 등 다양한 분야에서 사용되고 있다.
차량번호 인식은, 로컬 인식 장치가 차량의 사진을 찍거나 영상을 촬영하고, 그로부터 번호판을 추출하여 번호를 인식함으로써 이루어진다. 이때, 차량번호 인식의 과정에서, 오인식 또는 미인식되는 데이터가 발생할 수 있다. 오인식은 차량의 번호판에서 다른 번호로 잘못 판독하는 것이며, 미인식은 번호를 인식하지 못하는 것을 말한다. 인식 속도를 유지하면서 오인식 또는 미인식 데이터 검증하는 것은 어려우며, 하나의 알고리즘으로 인식률을 높이는 데에는 한계가 있게 된다. 인식률을 높이기 위한 개발은 계속 이루어지고 있다.
본 발명의 배경기술은 대한민국 등록특허공보 제10-0778390호(2007.11.15)에개시되어 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 차량번호 인식 알고리즘을 이중화하여 차량번호의 인식률을 높이는 데 있다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 차량번호 인식 시스템에 있어서, 물체에 대한 이미지를 획득하고, 상기 이미지로부터 상기 차량번호의 제1차 인식을 시도하고, 상기 제1차 인식 결과에 상응하여 분류된 제1차 분류 이미지를 생성한 후, 상기 제1차 분류 이미지를 서버로 전송하는 로컬 인식 장치; 및 상기 로컬 인식 장치로부터 전송된 상기 제1차 분류 이미지로부터 상기 차량번호의 제2차 인식을 시도하고, 상기 제2차 인식 결과와 상기 제1차 인식 결과를 비교하여 상기 제1차 분류 이미지를 재분류하는 서버;를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량번호 인식 시스템이 제공된다.
상기 로컬 인식 장치는, 상기 물체에 대한 복수의 이미지를 획득하고, 상기 복수의 이미지 각각에 대한 상기 차량번호의 제1차 인식을 시도하고, 상기 제1차 인식 결과를 비교하여 상기 제1차 분류 이미지를 생성할 수 있다.
상기 로컬 인식 장치는, 상기 제1차 분류 이미지는 인식 이미지 또는 미인식 이미지일 수 있다.
상기 로컬 인식 장치는, 상기 제1차 분류 이미지는 인식 이미지, 미인식 이미지 및 오인식 이미지 중 어느 하나일 수 있다.
상기 로컬 인식 장치는, 상기 복수의 이미지에 대한 제1차 인식 결과가 각각 상이한 경우 상기 오인식 이미지로 분류할 수 있다.
상기 서버는 상기 제1차 분류 이미지를 인식 이미지 및 확인필요 이미지 중 어느 하나로 재분류할 수 있다.
상기 서버는 상기 제1차 인식 결과와 상기 제2차 인식 결과가 상이한 경우 확인필요 이미지로 재분류할 수 있다.
상기 서버는, 상기 제1차 분류 이미지 중 분류기준에 상응하는 재분류 필요 이미지를 추출하고, 상기 재분류 필요 이미지로부터 상기 차량번호의 제2차 인식을 시도할 수 있다.
바람직하게는 상기 분류기준은 시간 및 장소 중 적어도 어느 하나에 따라 변화할 수 있다.
차량번호 인식 시스템은, 상기 서버와 연결된 사용자단말기를 더 포함하고, 상기 사용자단말기는, 타로컬 인식 장치와 유무선 네트워크로 연결된 타서버에 접속할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 로컬 인식 장치와 유무선 네트워크로 연결된 서버에서 차량 번호를 인식하는 방법에 있어서, 상기 로컬 인식 장치로부터 제1차 인식 결과에 상응하여 분류된 제1차 분류 이미지를 전송받는 단계; 상기 제1차 분류 이미지로부터 상기 차량번호의 제2차 인식을 시도하는 단계; 및 상기 제1차 인식 결과와 비교하여 상기 제1차 분류 이미지를 재분류하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 번호 인식 방법이 제공된다.
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 로컬 인식 장치와 유무선 네트워크로 연결되어, 차량번호를 인식하는 서버에 있어서, 상기 로컬 인식 장치로부터 제1차 인식 결과에 상응하여 분류된 제1차 분류 이미지를 전송받아 저장하는 제1차 분류 저장부; 및 상기 제1차 분류 이미지로부터 상기 차량번호의 제2차 인식을 시도하고, 상기 제2차 인식 결과를 상기 제1차 인식 결과와 비교하여 상기 제1차 분류 이미지를 재분류하는 서버 인식부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량번호 인식 서버가 제공된다.
바람직하게는 상기 서버는, 상기 제1차 분류 이미지 중, 재분류 필요 이미지를 추출하는 기준을 설정하는 분류기준부;를 더 포함할 수 있다.
본 발명은 차량번호의 인식 알고리즘을 이중화함으로써, 시간, 비용, 인력 등을 절감하면서 차량번호 인식률을 높일 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량번호 인식 시스템의 개념도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량번호 인식 시스템의 구성도.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 제1차 분류 및 재분류를 나타내는 도면.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 제1차 분류 및 재분류를 나타내는 도면.
도 5는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 제1차 분류 및 재분류를 나타내는 도면.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량번호 인식 시스템의 개념도.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량번호 인식 방법 흐름도.
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량번호 인식 방법 흐름도.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
이하, 본 발명에 따른 차량번호 인식 시스템 및 방법의 실시예를 첨부도면을 참조하여 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량번호 인식 시스템의 개념도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량번호 인식 시스템의 구성도이다.
도 1에 따르면, 차량번호 인식 시스템은 차량 등의 물체(1)를 감지하여 차량번호를 인식하는 로컬 인식 장치(20), 그로부터 이미지를 전송받는 서버(30)로 구성된다. 로컬 인식 장치(20)는 특정 지역의 도로 위에 설치될 수 있으며, 복수일 수 있다. 서버(30)는 경찰청 등의 중앙 관제 서버일 수 있다.
로컬 인식 장치(20)는 물체에 대한 이미지를 획득하여, 상기 이미지로부터 차량번호 제1차 인식을 시도하고, 결과에 따라 이미지를 제1차 분류하여 서버(30)로 전송한다. 서버(30)는 로컬 인식 장치(20)와 유무선 네크워크에 의하여 연결되어 로컬 인식 장치(20)로부터 이미지를 전송받을 수 있다. 서버(30)는 전송받은 이미지로부터 차량번호 제2차 인식을 시도하고, 결과에 따라 이미지를 재분류할 수 있다.
도 2에 따르면, 로컬 인식 장치(20)는 촬상부(21), 영상취득부(22), 영상저장부(23), 로컬인식부(24) 및 송신부(25)로 이루어질 수 있다.
촬상부(21)는 설정 영역 내로 진입한 물체를 검지하고 그 물체에 대한 영상을 획득하기 위한 것이며, CCTV 카메라 등이 될 수 있다.
영상취득부(22)는 촬상부(21)로부터 영상을 수신하고, T 프레임의 이미지를 추출한다. T 프레임의 이미지란, 영상에서 차량의 번호판이 인식될 수 있는 시간 동안, 추출한 이미지 중 어느 하나를 말한다.
영상취득부(22)는 그래버(grabber)가 될 수 있다. 그래버는 영상을 디지털 파일 형태로 디스크에 저장하기 위하여 사용되는 비디오 메모리 장치이다.
이때, 영상취득부(22)는 배경모델링(OOI) 기법을 통하여 이미지를 전처리할 수 있다. 배경모델링 기법은 배경영상의 획득방법 중 하나로서 관심영역 내에서 이동하는 물체의 잔상을 신속하게 제거하여 배경영상을 정확하게 모델링할 수 있는 방법이다. 이에 의하여 이미지를 처리하게 되면, 대용량 이미지도 빠르게 처리할 수 있으므로 촬상부(21)가 HD급 카메라이더라도 차량번호 인식 시스템이 이미지를 빠르게 처리하는 데 어려움이 없게 된다. 배경모델링(OOI)에 대해서는 본 출원인이 2011.01.26.에 출원하여 등록받은 바 있다(등록특허 KR1038650).
영상저장부(23)는 영상취득부(22)에 연결되어 있으며, 촬영된 동영상을 저장한다. 영상저장부(23)는 DVR과 같은 녹화 장치일 수 있다. 필요에 따라, 서버(30)는 영상저장부(23)가 저장한 영상을 검색할 수 있다. 영상은 특정 이미지뿐만 아니라 전체 이미지를 연속적으로 파악하는 데에 도움이 되므로, 영상의 이용은 차량번호 인식률을 더욱 높일 수 있다.
로컬인식부(24)는 영상취득부(22)로부터 T 프레임의 이미지를 전송받고 이미지 내에 포함된 차량의 번호판에서 차량번호의 제1차 인식을 시도할 수 있다. 이때, 로컬인식부(24)는 T 프레임의 이미지에서 번호판을 추출하고, 저장되어 있는 패턴매칭에 따라 번호 인식을 시도할 수 있다. 로컬인식부(24)는 차량번호의 제1차 인식을 시도하여, 그 결과에 따라 이미지를 제1차 분류할 수 있다. 제1차 인식을 시도 결과 제1차 분류된 이미지를 제1차 분류 이미지라고 한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예에 의하면, 로컬인식부(24)는 이미지를 인식 이미지와 미인식 이미지로 제1차 분류할 수 있다. 즉, 제1차 분류 이미지에는 인식 이미지와 미인식 이미지가 포함될 수 있다.
인식 이미지는 로컬인식부(24)가 번호판 추출 후 번호 인식을 시도하여 실제로 번호가 인식된 이미지이며, 미인식 이미지는 로컬인식부(24)가 번호 인식을 시도하였으나 번호가 일부 또는 전부 인식되지 않은 이미지를 말한다. 후자의 경우는 차량이 촬영되었으나 번호가 인식되지 않은 경우와 차량이 아닌 사람 기타 다른 물체가 촬영되어 번호가 인식될 수 없는 경우 등을 포함한다. 예를 들어, 미인식 이미지는 39나 27X4 또는 XXX XXXX 등과 같이, 차량번호 일부 또는 전부가 X자로 표시되는 경우이다.
송신부(25)는 로컬인식부(24)가 분류한 제1차 분류 이미지를 서버(30)로 전송한다. 이때, 로컬인식부(24)는 제1차 분류 이미지를 인식 이미지와 미인식 이미지로 양분하여 전송할 수 있다.
서버(30)는 송수신부(31), 제1차 분류 저장부(32), 서버인식부(33) 및 재분류 저장부(34)를 포함할 수 있다.
송수신부(31)는 로컬 인식 장치(20)의 송신부(25)로부터 제1차 분류 이미지를 수신한다. 또한, 송수신부(31)는 서버(30)에 저장되는 이미지들을 사용자단말기(미도시)로 송신할 수 있다.
제1차 분류 저장부(32)는 송수신부(31)가 수신한 제1차 분류 이미지를 저장한다. 인식 이미지(32a)는 제1차 분류 저장부(32)의 인식 저장부(32a)에 저장되고, 미인식 이미지(32b)는 제1차 분류 저장부(32)의 미인식 저장부(32b)에 저장될 수 있다.
서버인식부(33)은 제1차 분류 저장부(32)에 저장된 이미지로부터 제2차 인식을 시도할 수 있다.
서버인식부(33)은 로컬 인식 장치(20)의 로컬인식부(24)의 알고리즘과 다른 알고리즘에 의하여 제2차 인식을 시도하게 된다. 서버인식부(33)은 차량번호의 제2차 인식 시도 결과를 제1차 인식 시도 결과와 비교하여 이미지를 재분류 할 수 있다.
재분류 저장부(34)는 서버인식부(33)이 재분류한 결과를 저장한다. 재분류 저장부(34)는 인식 저장부(34a), 확인필요 저장부(34b)를 포함할 수 있다.
상술한 바와 같이 로컬 인식 장치(20)와 서버(30)로 이중화하여 차량번호를 인식을 하게 되면 동일한 물체(차량)의 이미지가 여러 알고리즘을 거쳐 차량번호 인식이 시도되기 때문에 인식률을 높일 수 있다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 서버(30)는 분류기준부(35)를 더 포함할 수 있다. 도 2에서는, 서버(30)가 분류기준부(35)를 포함하고 있다.
분류기준부(35)는 제1차 분류 이미지 중에서 서버인식부(33)이 제2차 인식을 시도할 이미지를 선택하는 기준을 설정한다.
제1차 분류 이미지 중 제2차 인식을 시도할 이미지를 재분류 필요 이미지라고 하며, 서버인식부(33)이 재분류 필요 이미지를 선택하는 기준을 분류기준이라 한다. 서버인식부(33)은 제1차 분류 이미지 중에서 분류기준에 상응하는 재분류 필요 이미지를 추출하고, 이것으로부터 제2차 인식을 시도하게 된다.
분류기준은 사용자에 의하여 설정될 수 있으며, 분류기준은 차량번호 인식이 이루어지는 시간과 로컬 인식 장치(20)가 설치되는 장소 등에 따라 달라질 수 있다.
예를 들어, 차량 통행이 별로 없는 도로에 로컬 인식 장치(20)가 설치된 경우에는 재분류 필요 이미지가 적어지도록 분류기준을 설정하여 시스템의 부하를 최소화할 수 있다. 또한 특정 범죄가 발생한 지역이나 수배차량 또는 도주차량이 존재할 것으로 추측되는 지역에 로컬 인식 장치(20)가 설치된 경우에는 재분류 필요 이미지가 많아지도록 분류기준을 설정하여 서버(30)가 대부분의 이미지를 제2차 인식하게 할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 제1차 분류 및 재분류를 나타내는 도면이다. 도 3에 의하면, 로컬 인식 장치(20)는 T 프레임의 이미지를 획득(20a)하고, 이것으로부터 차량번호 제1차 인식을 시도(20b)한다. 제1차 인식 결과는 인식(110) 또는 미인식(120)일 수 있다. 로컬 인식 장치(20)는 인식(110) 처리 된 것을 인식 이미지(130)로 제1차 분류하고, 미인식(120) 처리 된 것을 미인식 이미지(140)로 제1차 분류하여 서버(30)로 전송한다.
서버(30)는 로컬 인식 장치(20)로부터 이미지를 전송 받고, 이것으로부터 차량번호 제2차 인식을 시도(30a)한다.
로컬 인식 장치(20)에서 인식 이미지(130)로 제1차 분류된 것을 서버(30)가 제2차 인식 시도한 결과는 인식(210) 또는 미인식(220)이 될 수 있다. 인식 이미지(130)가 또 다시 인식(210)인 경우에 제1차 인식 결과와 제2차 인식 결과를 비교하여, 차량번호가 일치하는지 판단(30b)한다. 일치 여부 판단 결과는 일치(250)와 불일치(260)가 될 수 있다. 일치(250)인 경우에는 해당 이미지를 인식 이미지(270)로 재분류한다. 불일치(260)인 경우에는 해당 이미지를 확인필요 이미지(280)로 재분류하고, 인식 이미지(130)가 서버(30)에서 미인식(220)된 경우에도 확인필요 이미지(280)로 재분류한다.
확인필요 이미지(280)는 사용자가 별도로 확인을 해야 하는 이미지로서 처리된다. 즉, 확인필요 이미지(280)는 사용자의 육안에 의하여 차량번호가 판독되어야 하는 이미지이다. 확인필요 이미지(280)는, 차량이 아닌 물체가 촬영된 경우에는, 보행자, 자전거, 오토바이 등으로 세분화될 수 있다.
로컬 인식 장치(20)에서 미인식 이미지(140)로 제1차 분류된 것을 서버(30)의 제2차 인식 시도한 결과는 인식(230) 또는 미인식(240)이 될 수 있다. 미인식 이미지(140)가 인식(230)된 경우에는 확인필요 이미지(280)로 재분류한다. 미인식 이미지(140)가 서버(30)에서도 미인식(240)되면 확인필요 이미지(280)로 재분류한다.
이와 같이, 로컬 인식 장치(20)와 서버(30)로 이중화된 차량번호 인식 시스템에 의하여 차량번호를 인식하면, 하나의 알고리즘만을 이용하는 기존의 방식보다 사용자가 별도로 확인을 해야 하는 이미지가 더 줄어들 수 있다. 기존의 방식을 따른다면, 도 3에서 제1차 인식 시도(20b)한 결과 미인식(120)된 이미지는 제2차 인식 시도(30a)의 기회를 갖지 못하므로, 사용자에 의하여 모두 판독되어야 한다. 따라서, 본 발명은 기존의 방식에서 치량번호 인식 알고리즘을 추가함으로써 인식률을 높일 수 있다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 제1차 분류 및 재분류를 나타내는 도면이다. 도 4를 참조하면, 영상취득부(22)는 복수개의 이미지를 추출할 수 있다.
영상취득부(22)는 T 프레임의 이미지와 T+1 프레임의 이미지 두개를 검출할 수 있다. T 프레임의 이미지란, 영상에서 차량의 번호판이 인식될 수 있는 시간 동안, 추출한 이미지 중 어느 하나를 말하고, T+1 프레임의 이미지는, 영상에서 차량의 번호판이 인식될 수 있는 시간 동안, 추출한 이미지 중, T 프레임의 이미지와 다른 어느 하나를 말한다.
바람직하게는 T+1 프레임의 이미지는 T 프레임의 이미지 다음의 이미지일 수 있다. 예를 들어, 1초에 15개의 프레임을 촬영하는 카메라라면, T+1 프레임의 이미지는 T 프레임의 이미지에서 약 0.067초가 지난 시점의 이미지일 수 있다. 1초에 30개의 프레임을 촬영하는 카메라라면, T+1 프레임의 이미지는 T 프레임의 이미지에서 약 0.033초가 지난 시점의 이미지일 수 있다.
T 프레임의 이미지와 T+1 프레임의 이미지를 이용하여 로컬 인식 장치(20)에서 제1차 인식을 시도하게 되면, 같은 차량의 다른 두 개의 이미지에 대하여 제1차 인식을 시도하는 효과가 있게 된다.
영상취득부(22)는 T 프레임의 이미지 및 T+1 프레임의 이미지뿐만 아니라 T 프레임의 이미지부터 T+n 프레임의 이미지까지 복수의 프레임의 이미지를 임의대로 검출할 수 있다. 이처럼 복수의 프레임의 이미지를 이용하여 제1차 인식을 하는 경우, 이미지가 서버(30)로 전송되기 전에, 로컬 인식 장치(20)에서 두 번의 인식을 하는 효과가 있으므로 차량번호 인식률을 높일 수 있다.
도 4를 참조하면, 로컬 인식 장치(20)는 T 프레임의 이미지와 T+1 프레임의 이미지를 획득(20a)하고, 이것들부터 차량번호 제1차 인식을 시도(20b)한다. 제1차 인식 결과는 각각 인식(310, 330, 350) 또는 미인식(320, 340, 360)일 수 있다.
로컬 인식 장치(20)는 이미지의 제1차 분류(20c)를 다음과 같이 할 수 있다.
T 프레임 인식 시도 인식 (310) 미인식 (320)
T+1 프레임
인식 시도
인식
(330)		 결과 일치 시 인식 이미지
(370)		 오인식 이미지
(380)
결과 불일치 시 오인식 이미지
(380)
미인식
(340)		 오인식 이미지
(380)		 미인식 이미지
(390)
즉, 양 프레임의 이미지에 대하여 제1차 인식을 시도하여, 두 결과가 완전히 일치하는 경우 인식 이미지(370)로 제1차 분류하고, 두 결과가 상이한 경우 오인식 이미지(380)로 제1차 분류하며, 두 결과 모두 인식되지 않은 경우에는 미인식 이미지(390)로 제1차 분류하게 된다.
오인식 이미지(380)는 T 프레임의 이미지와 T+1 프레임의 이미지에서 차량의 번호가 서로 다르게 인식된 경우이다.
예를 들어, T 프레임의 이미지에서 52가 3108로 제1차 인식(20b)되고, T+1 프레임의 이미지에서 52자 3108로 제1차 인식(20b)된 경우, 양 프레임의 이미지로부터 차량번호가 인식은 되었으나 그 결과가 불일치하므로 이는 오인식 이미지(380)로 제1차 분류(20c)된다.
또는 T 프레임의 이미지에서는 인식(310)되었으나 T+1 프레임의 이미지에서는 미인식(340)되었다면, 이 역시 인식의 정확도가 낮은 것이므로 오인식 이미지(380)로 제1차 분류되도록 할 수 있다.
서버(30)는 인식 이미지(370), 오인식 이미지(380), 미인식 이미지(390)을 전송받고, 차량번호 제2차 인식을 시도(30a)한다.
로컬 인식 장치(20)에서 인식 이미지(370)로 제1차 분류된 것을 서버(30)가 제2차 인식 시도한 결과는 인식(410) 또는 미인식(420)일 수 있다. 인식 이미지(370)가 또 다시 인식(410)인 경우에 제1차 인식 결과와 제2차 인식 결과를 비교하여, 차량번호가 일치하는지 판단한다. 일치 여부 판단 결과는 일치(450)와 불일치(460)가 될 수 있다. 일치(450)된 경우에는 해당 이미지를 인식 이미지(470)로 재분류하며, 불일치(460)된 경우에는 해당 이미지를 확인필요 이미지(480)로 재분류한다. 인식 이미지(370)가 서버(30)에서 미인식(420)된 경우에는 확인필요 이미지(480)로 재분류한다.
확인필요 이미지(480)는 사용자가 별도로 확인을 해야 하는 이미지로서 처리된다. 즉, 확인필요 이미지(480)는 사용자의 육안에 의하여 차량번호가 판독되어야 하는 이미지이다. 확인필요 이미지(480)는, 차량이 아닌 물체가 촬영된 경우에는, 보행자, 자전거, 오토바이 등으로 세분화될 수 있다.
로컬 인식 장치(20)에서 오인식 이미지(380)로 제1차 분류된 것은 서버(30)에서 제2차 인식을 하지 않을 수 있다. 이는 곧바로 확인필요 이미지(480)로 재분류될 수 있다.
로컬 인식 장치(20)에서 미인식 이미지(390)로 제1차 분류된 것을 서버(30)의 제2차 인식 시도한 결과는 인식(430) 또는 미인식(440)이 될 수 있다. 미인식 이미지(390)가 인식(430)된 경우에는 확인필요 이미지(480)로 재분류된다. 미인식 이미지(390)가 서버(30)에서도 미인식(440)되면 확인필요 이미지(480)로 재분류된다.
도 5는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 제1차 분류 및 재분류를 나타내는 도면이다. 도 5에 따르면, 서버(30)는 분류기준에 따라 제2차 인식을 할 이미지를 선택할 수 있다. 도 5에서의 분류기준은 다음과 같다.
먼저, 로컬 인식 장치(20)에서 제1차 인식 시도한 결과, 제1차 분류 이미지가 인식 이미지(570)인 경우에는 인식 이미지(670)로 재분류한다. 제1차 분류 이미지가 오인식 이미지(580)와 미인식 이미지(590)인 경우에는 제2차 인식을 시도하도록 한다.
오인식 이미지(580)가 제2차 인식 시도 결과 인식(610)이 되었다면, 제1차 인식 시도(20b) 결과 중 인식(510, 530)된 결과와 비교하여 일치(650)하면 인식 이미지(670)로 재분류되도록 한다. 결과가 불일치(660)하거나 오인식 이미지(580)가 제2차 인식 시도 결과 미인식(620)된 경우는 확인필요 이미지(680)로 재분류되도록 한다.
미인식 이미지(590)이 제2차 인식 시도 결과 인식(630)되면 확인필요 이미지(680)로 재분류되고, 또 다시 미인식(640)된 경우에도 확인필요 이미지(680)으로 재분류되도록 한다.
도 5와 같이 분류기준을 설정한다면, 제1차 분류(20c)가 인식 이미지(570)인 경우에는 서버(30)가 제2차 인식 시도(30a)를 하지 않으므로. 인식률을 높이면서도, 처리 속도를 향상시킬 수 있다.
필요에 따라서는 미인식 이미지(590)만을 제2차 인식(30a)하도록 설정할 수 있으며, 이 경우, 로컬 인식 장치(20) 및 서버(30)에서 총 세 번의 알고리즘을 거치기 때문에 인식률을 증가시킬 수 있으면서도, 처리 속도도 비교적 빠르게 할 수 있다. 즉, 분류기준을 달리 설정함으로써, 인식의 정확도와 인식의 처리 속도를 동시에 조절할 수 있게 된다.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량번호 인식 시스템의 개념도이다. 도 6을 참조하면, 차량번호 인식 시스템(10)은 로컬 인식 장치(20), 그로부터 이미지를 전송받는 서버(30), 서버(30)와 연결된 사용자단말기(40)로 구성된다. 이때, 사용자단말기(40)는 복수일 수 있다.
타차량번호 인식 시스템(15)은 차량번호 인식 시스템(10)이 존재하는 지역과 다른 지역에서 사용되는 차량번호 인식 시스템이다. 타차량번호 인식 시스템(15)은 타로컬 인식 장치(25), 그로부터 이미지를 전송받는 타서버(35), 타서버(35)와 연결된 타사용자단말기(45)로 구성될 수 있다.
이때, 차량번호 인식 시스템(10)의 사용자단말기(40)는 타차량번호 인식 시스템(15)의 타서버(35)에 접속할 수 있다. 다만, 보안을 위하여, 인증된 사용자단말기에 한하여 접속할 수 있다. 사용자단말기(40)는 인터넷 등의 네트워크를 사용하여 타서버(35)에 접속할 수 있다.
도 6에는 사용자단말기(40)가 타서버(35)에 접속하는 것만을 도시하였으나, 타사용자단말기(45)도 서버(30)에 접속할 수 있음은, 통상의 기술자에게 자명하다. 또한, 3개 이상의 차량번호 인식 시스템 간에도
사용자단말기(40)는 타서버(35)에 접속하여, 타서버(35)에 저장되어 있는 이미지를 검색 및 조회할 수 있다. 이에 따라, 타 지역에 있는 사용자는 원격적으로 이미지 자료를 획득할 수 있으므로, 공간적 제약을 극복할 수 있게 된다.
이하, 상술한 차량번호 인식 시스템이 차량번호를 인식하는 방법을 설명한다.
도 7 및 도 8은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 차량번호 인식 방법 흐름도이다.
도 7에 따르면, 로컬 인식 장치(20)가 T 프레임의 이미지를 추출(s110)하여 차량번호 제1차 인식을 시도(s120)한다. 로컬 인식 장치(20)가 제1차 인식 시도 결과에 따라 이미지를 제1차 분류하여 제1차 분류 이미지를 서버로 전송(s130)한다. 서버(30)는 차량번호 제2차 인식을 시도(s140)하고, 그 결과를 제1차 인식 결과와 비교하여 이미지를 재분류(s150)한다. 구체적인 내용은 상술한 바와 같다.
도 8에 따르면, 로컬 인식 장치(20)가 T 프레임의 이미지 및 T+1 프레임의 이미지를 추출(s210)하여 차량번호 제1차 인식을 시도(s220)한다. 로컬 인식 장치(20)가 제1차 인식 시도 결과에 따라 이미지를 제1차 분류(s230)하여 제1차 분류 이미지를 서버로 전송(s240)한다. 서버(30)는 차량번호 제2차 인식을 시도(s250)하고, 그 결과를 제1차 인식 결과와 비교하여 이미지를 재분류(s150)한다. 구체적인 내용은 상술한 바와 같다.
이와 같은 차량번호 인식 방법은 로컬 인식 장치와 서버의 알고리즘을 이중화한 것으로, 신번호판 도입 또는 신인식기술 도입 시, 서버의 업그레이드만으로 차량번호 인식률을 유지할 수 있다는 효과가 있다.
또한 저빈도 발생 차량번호 형식, 예를 들어, 중장비 차량, 특수 차량의 차량번호 인식을 위해 복잡한 알고리즘을 적용할 필요 없이 서버의 알고리즘만 이용하면 불필요한 컴퓨팅 파워를 절감하고, 과제원을 피할 수 있다.
이상, 본 발명의 일 실시예에 대하여 설명하였으나, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서, 구성 요소의 부가, 변경, 삭제 또는 추가 등에 의해 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있을 것이며, 이 또한 본 발명의 권리범위 내에 포함된다고 할 것이다.
10 : 차량번호 인식 시스템
20 : 로컬 인식 장치
21 : 촬상부
22 : 영상취득부
23 : 영상저장부
24 : 로컬인식부
25 : 송신부
30 : 서버
31 : 송수신부
32:제1차 분류 저장부
33 : 서버인식부 34 : 재분류 저장부
35 : 분류기준 설정부 40 : 사용자단말기

Claims (17)

  1. 차량번호 인식 시스템에 있어서,
    물체에 대한 이미지를 획득하고, 상기 이미지로부터 상기 차량번호의 제1차 인식을 시도하고, 상기 제1차 인식 결과에 상응하여 분류된 제1차 분류 이미지를 생성한 후, 상기 제1차 분류 이미지를 서버로 전송하는 로컬 인식 장치; 및
    상기 로컬 인식 장치로부터 전송된 상기 제1차 분류 이미지로부터 상기 차량번호의 제2차 인식을 시도하고, 상기 제2차 인식 결과와 상기 제1차 인식 결과를 비교하여 상기 제1차 분류 이미지를 재분류하는 서버를 포함하며,
    상기 제1차 분류 이미지는 인식 이미지 또는 미인식 이미지이고,
    상기 서버는 상기 제1차 분류 이미지를 인식 이미지 및 확인필요 이미지 중 어느 하나로 재분류하는 것을 특징으로 하는 차량번호 인식 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 로컬 인식 장치는,
    상기 물체에 대한 복수의 이미지를 획득하고, 상기 복수의 이미지 각각에 대한 상기 차량번호의 제1차 인식을 시도하고, 상기 복수의 이미지에 대한 제1차 인식 결과를 상호 비교하여 상기 제1차 분류 이미지를 생성하는 것을 특징으로 하는 차량번호 인식 시스템.
  3. 삭제
  4. 제2항에 있어서,
    상기 로컬 인식 장치는,
    상기 제1차 분류 이미지는 인식 이미지, 미인식 이미지 및 오인식 이미지 중 어느 하나인 것
    을 특징으로 하는 차량번호 인식 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 로컬 인식 장치는,
    상기 복수의 이미지에 대한 제1차 인식 결과가 각각 상이한 경우 상기 오인식 이미지로 분류하는 것
    을 특징으로 하는 차량번호 인식 시스템.
  6. 삭제
  7. 제1항에 있어서,
    상기 서버는 상기 제1차 인식 결과와 상기 제2차 인식 결과가 상이한 경우 확인필요 이미지로 재분류하는 것
    을 특징으로 하는 차량번호 인식 시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 서버는, 상기 제1차 분류 이미지 중 분류기준에 상응하는 재분류 필요 이미지를 추출하고, 상기 재분류 필요 이미지로부터 상기 차량번호의 제2차 인식을 시도하는 것
    을 특징으로 하는 차량번호 인식 시스템.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 분류기준은 시간 및 장소 중 적어도 어느 하나에 따라 변화하는 것
    을 특징으로 하는 차량번호 인식 시스템.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 서버와 연결된 사용자단말기를 더 포함하고,
    상기 사용자단말기는, 타로컬 인식 장치와 유무선 네트워크로 연결된 타서버에 접속하는 것
    을 특징으로 하는 차량번호 인식 시스템.
  11. 로컬 인식 장치와 유무선 네트워크로 연결된 서버에서 차량 번호를 인식하는 방법에 있어서,
    상기 로컬 인식 장치로부터 제1차 인식 결과에 상응하여 분류된 제1차 분류 이미지를 전송받는 단계;
    상기 제1차 분류 이미지로부터 상기 차량번호의 제2차 인식을 시도하는 단계; 및
    상기 제1차 인식 결과를 상기 제2차 인식 결과와 비교하여 상기 제1차 분류 이미지를 재분류하는 단계를 포함하며,
    상기 제1차 분류 이미지는 인식 이미지 또는 미인식 이미지이고,
    상기 재분류 단계는, 상기 제1차 분류 이미지를 인식 이미지 및 확인필요 이미지 중 어느 하나로 재분류하는 것을 특징으로 하는 차량 번호 인식 방법.
  12. 삭제
  13. 제11항에 있어서,
    상기 서버는 상기 제1차 인식 결과와 상기 제2차 인식 결과가 상이한 경우 확인필요 이미지로 재분류하는 것
    을 특징으로 하는 차량번호 인식 방법.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 서버는, 제1차 분류 이미지 중 분류기준에 상응하는 재분류 필요 이미지를 추출하고, 상기 재분류 필요 이미지로부터 상기 차량번호의 제2차 인식을 시도하는 것
    을 특징으로 하는 차량번호 인식 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 분류기준은 시간 및 장소 중 적어도 어느 하나에 따라 변화하는 것
    을 특징으로 하는 차량번호 인식 방법.
  16. 로컬 인식 장치와 유무선 네트워크로 연결되어, 차량번호를 인식하는 서버에 있어서,
    상기 로컬 인식 장치로부터 제1차 인식 결과에 상응하여 분류된 제1차 분류 이미지를 전송받아 저장하는 제1차 분류 저장부; 및
    상기 제1차 분류 이미지로부터 상기 차량번호의 제2차 인식을 시도하고, 상기 제2차 인식 결과를 상기 제1차 인식 결과와 비교하여 상기 제1차 분류 이미지를 재분류하는 서버 인식부를 포함하며,
    상기 제1차 분류 이미지는 인식 이미지 또는 미인식 이미지이고,
    상기 서버 인식부는 상기 제1차 분류 이미지를 인식 이미지 및 확인필요 이미지 중 어느 하나로 재분류하는 것을 특징으로 하는 차량번호 인식 서버.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 서버는,
    상기 제1차 분류 이미지 중, 재분류 필요 이미지를 추출하는 기준을 설정하는 분류기준부;를 더 포함하는 것
    을 특징으로 하는 차량번호 인식 서버.
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