KR101362962B1 - 차량번호 인식 및 검색 시스템과 운영방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 기 설정된 촬영영역들을 촬영하여 획득된 영상으로부터 감지된 차량의 차량번호를 검출하되 번호인식을 위한 연산량이 많은 시간 대에는 차량번호 검출을 연산량이 적은 시간대에 수행함으로써 소수의 번호인식 모듈을 이용하여 다수의 촬영장치들에 의해 획득되는 영상으로부터 정확하게 차량번호를 검출할 수 있고, 선입선출구간들을 주행하는 차량들에 대해서는 별도의 차량번호 검출 연산을 수행하지 않고 이전에 검출된 차량번호를 동일하게 부여함으로써 연산량의 증가로 인한 연산부하를 최소화 시킬 수 있으며, 검출된 차량번호 정보는 영상정보에 매칭되어 저장됨으로써 차량번호를 기반으로 영상을 용이하게 검색할 수 있는 차량번호 기반 영상 검색 시스템과 운영방법을 제공하기 위한 것이다.

Description

차량번호 인식 및 검색 시스템과 운영방법{System for recognizing and searching the car number and method therefor}

본 발명은 차량번호 인식 및 검색 시스템에 관한 것으로서, 상세하게로는 소수의 차량번호 인식모듈을 이용하여 다수의 촬영장치들에 의해 획득되는 영상으로부터 누락 없이 정확하게 차량번호를 검출할 수 있으며, 차량번호 및 영상을 매칭시켜 저장함으로써 차량번호 기반으로 영상을 용이하게 검색할 수 있는 차량번호 인식 및 검색 시스템과 운영방법을 제공하기 위한 것이다.

카메라 및 영상처리기술이 발달함에 따라 카메라로 차량이 주행하는 장소를 촬영하여 획득된 영상을 통해 법규위반 차량 단속, 모니터링(Monitering) 및 교통정보 수집 등과 같은 특정 기능을 수행하는 시스템들이 광범위하게 사용되고 있다.

이때 카메라는 피사체를 촬영하여 영상을 획득하는 촬영장치로서, 상세하게로는 DVR(Digital Video Recorder) 및 CCTV(Closed Circuit Television) 등이 주로 사용되고 있고, 특히 DVR(Digital Video Recorder)은 획득된 영상을 디지털 데이터로 저장하는 카메라로서, 검색, 재생 및 데이터 전송이 용이하고, 해상도가 높을 뿐만 장시간 녹화할 수 장점으로 인해 수요량이 점차 증가하고 있는 실정이다.

또한 영상처리기술의 발달로 인해 영상으로부터 촬영된 차량의 번호를 인식하기 위한 방법 및 알고리즘 기술도 발달되었고, 이에 따라 카메라 촬영으로 인해 획득된 영상을 저장한 후 차량사고 및 법규위반 등과 같은 돌발상황이 발생될 때 저장된 영상을 분석하여 돌발상황의 원인 차량의 차량번호를 검출하는 영상 감시시스템에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다.

그러나 종래의 영상 감시시스템은 카메라 촬영으로 인해 획득된 영상정보와, 차량번호 인식모듈을 통해 검출된 차량번호를 데이터베이스부(미도시)에 저장하되 영상정보 및 차량번호 데이터들이 동기화되어 저장되는 것이 아니기 때문에 특정 차량번호에 대한 영상을 검색하기 위해서는 인력을 통해 특정 차량번호에 대한 영상을 확인한 후 차량특징(차종, 색상, 시간대 등)을 인식한 후 다채널의 영상들을 일일이 확인하여야 함으로써 검색 시간이 지체되며, 검색 효율이 떨어지는 문제점이 발생된다.

이러한 문제점을 극복하기 위해 영상정보와, 차량번호 데이터를 동기화시켜 저장함으로써 특정 차량번호에 대한 영상을 효율적으로 검색하기 위한 연구들이 다양하게 진행되고 있다.

도 1은 국내등록특허 제10-0968433호(명칭 : 차량번호 인식정보 저장 시스템과 그 시스템을 이용한 차량 영상정보 검색 시스템)에 개시된 차량번호 인식정보 저장 시스템을 나타내는 블록도이다.

도 1의 차량번호 인식정보 저장 시스템(이하 종래기술이라고 하기로 함)(100)은 동영상촬영부(110)와, 동영상촬영부(110)로부터 촬영된 동영상에 대하여 순차적인 정지영상으로 변환하는 정지영상변환부(120)와, 정지영상변환부(120)를 통해 변환된 정지영상을 분석하여 정지화상별 차량번호판을 인식하여 차량번호정보를 생성하는 차량번호인식부(140)와, 차량번호인식부(140)로부터 생성된 차량번호정보 및 영상저장관리제어부(160)에서 생성된 제어명령정보를 이용하여 정지영상변환부(120)를 통해 변환된 정지영상 별 검색을 위한 검색 동기화 정보를 생성하는 검색동기화정보생성부(150)와, 검색동기화정보생성부(150)에서 생성된 검색동기화정보를 해당 정지영상정보로 포함시켜 저장제어 관리하고 감시시스템(200)으로 이루어진다.

이와 같이 종래기술(100)은 검출된 차량번호 정보를 정지영상에 포함시켜 저장함으로써 차후 관리자가 특정 차량번호 정보를 입력하면 입력된 차량번호에 대응되는 정지영상들이 검색됨으로써 영상검색이 효율적으로 이루어지게 된다.

그러나 종래기술(100)은 주차장과 같이 사각지대 없이 전 영역을 촬영하기 위하여 복수개의 카메라들이 설치되어야 하는 장소에 적용될 때 차량번호를 인식하기 위한 고가의 번호인식모듈이 카메라들 각각에 설치되어야 하기 때문에 제조비용이 급격하게 증가되는 문제점을 발생시킨다.

이에 따라 일반적으로 차량번호 인식저장 시스템은 카메라들로부터 영상정보를 전송받는 별도의 관리서버를 포함하고, 관리서버가 구비된 번호인식모듈을 통해 카메라들로부터 전송받은 영상으로부터 차량번호를 검출하도록 하는 방법 및 시스템이 적용되고 있으나 번호 인식연산은 처리시간 및 연산량이 매우 높은 특성을 갖기 때문에 복수개의 카메라들로부터 전송받은 복수개의 영상들을 이용한 관리서버의 실시간 번호인식모듈 구동 시 과도한 연산량으로 인한 연산부하(Computational Load)가 발생하여 번호인식이 정확하게 이루어지지 않는 문제점이 발생된다.

특히 차량의 진입 및 진출이 수시로 이루어지는 주차장 등과 같은 경우에 하나의 영상정보 내에 포함되는 차량들의 수량 또한 높기 때문에 연산부하가 더욱 빈번하게 발생되고, 이에 따라 차량번호를 검출하지 못하는 일이 빈번하게 발생된다.

즉 차량번호를 기반으로 저장된 영상을 검색하기 위해서는 우선 차량번호 정보와 영상데이터를 동기화하여 저장시키는 수단과, 소수의 관리서버에서 복수개의 카메라들에 의해 획득된 영상으로부터 실시간으로 누락 없이 정확하게 차량번호를 검출하기 위한 수단이 필수적으로 요구되고 있으나 아직까지 이러한 조건을 만족하기 위한 차량번호 인식저장 시스템 및 방법에 대한 연구는 미흡한 상황이다.

본 발명은 이러한 문제를 해결하기 위한 것으로, 본 발명의 해결과제는 높은 처리시간 및 연산량을 갖는 번호인식모듈의 특성을 감안하여 번호인식을 하기 위한 연산량이 많을 경우 연산부하가 발생될 것을 대비하여 연산량이 적은 시간대에 일부 영상에 대한 번호인식을 수행함으로써 소수의 번호인식모듈을 이용하여 다수의 촬영장치들에 의해 촬영된 영상으로부터 차량번호를 정확하게 검출할 수 있는 차량번호 인식 및 검색 시스템과 운영방법을 제공하기 위한 것이다.

또한 본 발명의 다른 해결과제는 진입되는 차량의 순서에 따라 차량 진출순서가 결정되는 선입선출(Fitst-In First-Out)구간 촬영 시 최초 진입된 차량에 한해서만 차량번호를 검출하며, 해당 차량이 진출할 때까지 동일한 차량번호를 부여함으로써 과도한 연산으로 인한 연산부하(Computational Load)를 최소화시켜 차량번호 검출율을 높일 수 있는 차량번호 인식 및 검색 시스템과 운영방법을 제공하기 위한 것이다.

또한 본 발명의 또 다른 해결과제는 검출된 차량번호를 영상정보에 매칭시켜 저장함으로써 차후 차량번호를 키워드로 영상을 효율적으로 검색할 수 있는 차량번호 인식 및 검색 시스템과 운영방법을 제공하기 위한 것이다.

상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 해결수단은 영상을 획득하는 촬영장치들과, 상기 촬영장치들로부터 전송받은 영상들로부터 차량번호를 검출하는 관리서버를 포함하고, 상기 관리서버는 영상으로부터 차량 및 차량번호를 검출하기 위한 번호인식 알고리즘과, 하나의 차량에 대한 차량번호를 검출할 때 소요되는 상기 번호인식 알고리즘의 연산량인 기준연산량과, 연산부하(Computational Load)가 발생되지 않았다고 판단할 수 있는 최대 연산량인 설정값(TH)이 저장되는 데이터베이스부; 상기 촬영장치들로부터 전송받은 각 영상의 차량 수를 검출하는 영상처리부; 상기 차량 수에 상기 기준연산량을 곱한 값인 예측연산량 값을 산출하는 연산량 검출부; 상기 예측연산량 값을 상기 설정값(TH)에 비교하는 비교부; 상기 예측연산량이 상기 설정값 이상일 때 상기 예측연산량에서 상기 설정값을 차감한 차감값보다 작은 예측연산량을 갖는 영상 또는 서로 예측연산량을 합산하더라도 상기 차감값보다 작은 예측연산량을 갖는 영상들 중 어느 하나를 추출하는 초과영상 추출부; 상기 번호인식 알고리즘을 기반으로 상기 촬영장치들로부터 전송받은 영상들 중 상기 초과영상 추출부에 의해 추출된 영상들을 제외한 영상들로부터 차량번호를 검출하는 차량번호 검출부를 포함하고, 상기 초과영상 추출부에 의해 추출된 영상은 임시로 저장되어 이후 입력되는 영상들의 예측연산량이 상기 설정값(TH) 보다 적은 시간대에 차량번호를 검출하는 것이다.

또한 본 발명에서 상기 관리서버는 차량번호가 검출되면 상기 차량번호를 대응되는 영상에 매칭시키는 데이터 매칭부를 더 포함하는 것이 바람직하다.

또한 본 발명에서 상기 관리서버는 상기 예측연산량이 상기 설정값 미만일 때 상기 설정값에서 상기 예측연산량을 차감하여 잔여값을 산출하며, 임시로 저장된 영상들 중 상기 잔여값보다 작은 예측연산량을 갖는 영상 또는 서로 예측연산량을 합산하더라도 상기 잔여값보다 작은 예측연산량을 갖는 영상들 중 어느 하나를 독출하는 잔여영상 추출부를 더 포함하고, 상기 차량번호 검출부는 상기 번호인식 알고리즘을 기반으로 상기 촬영장치들로부터 전송받은 영상들과, 상기 잔여영상 추출부에 의해 독출된 영상들로부터 차량번호를 검출하는 것이 바람직하다.

또한 본 발명에서 상기 관리서버는 상기 촬영장치들로부터 전송받은 상기 영상들을 화상정지인 복수개의 프레임들로 변환시키는 프레임 생성부를 더 포함하고, 동일한 시간대의 프레임들로부터 차량번호를 검출하는 것이 바람직하다.

또한 본 발명에서 상기 데이터베이스부에는 차량이 진입되는 순서에 따라 진출순서가 결정되는 선입선출(First-in First-out)구간의 위치정보와, 상기 선입선출 구간을 촬영하는 촬영장치인 선입선출 촬영장치에 대한 정보가 기 설정되어 더 저장되고, 상기 관리서버는 상기 선입선출 촬영장치로부터 영상을 전송받으면 최초 진입 시에만 차량번호 검출 연산을 수행한 후 상기 차량이 진출할 때까지는 이전 프레임에 검출된 차량번호정보와 동일한 차량번호를 상기 차량에게 부여하는 것이 바람직하다.

또한 본 발명의 다른 해결수단은 기 설정된 촬영영영들 각각을 촬영하는 촬영장치들로부터 영상을 수신 받는 수신단계; 기 설정된 상기 수신단계에 의해 수신된 영상들로부터 촬영된 차량 수를 검출하는 차량 수 검출단계; 상기 차량 수 검출단계에 의해 검출된 차량 수와, 영상으로부터 차량및 차량번호를 검출하기 위한 번호인식 알고리즘이 하나의 차량에 대한 차량번호를 검출할 때 소요되는 연산량인 기준연산량을 곱하여 소요되는 연산량 값인 예측연산량 값을 검출하는 연산량 검출단계; 상기 연산량 검출단계에 의해 검출된 상기 예측연산량 값과, 연산부하(Computational Load)가 발생되지 않았다고 판단할 수 있는 최대 연산량인 기 설정된 설정값(TH)을 비교하는 비교단계; 상기 비교단계에서 상기 예측연산량 값이 상기 설정값 이상일 때 진행되며, 상기 예측연산량에서 상기 설정값을 차감한 차감값보다 작은 예측연산량을 갖는 영상 또는 서로 예측연산량을 합산하더라도 상기 차감값보다 작은 예측연산량을 갖는 영상들 중 어느 하나를 추출하는 초과영상 추출단계; 상기 초과영상 추출단계에 의해 추출된 영상을 임시로 저장하는 임시저장 단계; 상기 번호인식 알고리즘을 기반으로 상기 촬영장치들로부터 전송받은 영상들 중 상기 초과영상 추출단계에 의해 추출된 영상들을 제외한 영상들로부터 차량번호를 검출하는 차량번호 검출단계를 포함하는 것이다.

또한 본 발명에서 상기 차량번호 검출단계 이후에 진행되며, 상기 차량번호 검출단계에 의해 검출된 차량번호 데이터를 대응되는 영상에 매칭시켜 저장하는 데이터 매칭단계를 더 포함하는 것이 바람직하다.

또한 본 발명에서 상기 비교단계에서 상기 예측연산량 값이 상기 설정값 미만일 때 진행되며, 상기 설정값에서 상기 예측연산량 값을 차감하여 잔여값을 산출한 후 상기 임시저장 단계에 의해 임시로 저장된 영상들 중 상기 잔여값 보다 작은 예측연산량을 갖는 영상 또는 서로 예측연산량을 합산하더라도 상기 잔여값 보다 작은 예측연산량을 갖는 영상들 중 어느 하나를 독출하는 잔여영상 추출단계를 더 포함하고, 상기 차량번호 검출단계는 상기 번호인식 알고리즘을 기반으로 상기 수신단계로부터 수신된 영상들과, 상기 잔여영상 추출단계에 의해 독출된 영상들로부터 차량번호를 검출하는 것이 바람직하다.

또한 본 발명에서 상기 영상인식 및 검색 방법은 상기 수신단계 이전에 진행되며, 차량이 진입되는 순서에 따라 진출순서가 결정되는 선입선출(First-in First-out)구간의 위치정보와, 상기 선입선출 구간을 촬영하는 촬영장치인 선입선출 촬영장치에 대한 정보가 기 설정되어 저장되는 설정단계; 상기 수신단계 이후에 진행되며, 상기 수신단계를 통해 상기 선입선출 촬영장치로부터 수신받은 영상을 통해 차량이 상기 선입선출 구간에 최초 진입한 차량인지를 판단하며, 상기 차량이 상기 선입선출 구간에 최초 진입할 때 상기 영상을 상기 차량 수 검출단계로 입력하는 판단단계; 상기 판단단계에 의해 상기 차량이 상기 선입선출 구간에 최초 진입하지 않을 때 진행되며, 상기 차량이 상기 선입선출 구간을 진출할 때까지 이전 영상에 검출된 차량번호정보와 동일한 정보를 상기 차량에게 부여하는 동일번호 부여단계를 더 포함하는 것이 바람직하다.

상기 과제와 해결수단을 갖는 본 발명에 따르면 번호인식 연산량이 많은 경우 연산 가능한 영상정보들만 번호인식을 수행하고, 잔여 영상정보들은 임시로 저장하여 연산량이 적은 시간대에 번호인식을 수행함으로써 소수의 번호인식모듈을 이용하여 다수의 촬영장치들로부터 전송받은 영상 내의 차량번호를 정확하게 검출할 수 있게 된다.

또한 본 발명에 의하면 고가의 번호인식모듈 및 장치가 최소로 사용되기 때문에 설치비용을 획기적으로 절감시킬 수 있다.

또한 본 발명에 의하면 선입선출구간에 진입하는 차량은 최초 진입 시 검출된 차량번호를 동일하게 부여하여 번호인식 연산량을 최소화시킴으로써 과도한 번호인식 연산으로 인해 발생되는 연산부하(Computational Load)가 최소화되어 차량번호 검출율을 높일 수 있다.

또한 본 발명에 의하면 차량번호가 검출되면 차량번호 정보를 영상정보에 매칭시켜 저장함으로써 특정 차량에 대한 검색 시 차량번호를 기반으로 영상을 검색할 수 있게 된다.

도 1은 국내등록특허 제10-0968433호(명칭 : 차량번호 인식정보 저장 시스템과 그 시스템을 이용한 차량 영상정보 검색 시스템)에 개시된 차량번호 인식정보 저장 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예인 영상검색 시스템을 나타내는 관계도이다.
도 3은 도 2의 관리서버를 나타내는 블록도이다.
도 4는 도 3의 데이터베이스부를 나타내는 블록도이다.
도 5는 도 4의 선입선출대상 정보를 설명하기 위한 예시도이다.
도 6은 도 2의 영상처리 및 관리부를 나타내는 블록도이다.
도 7은 도 6의 영상처리 및 관리부의 동작과정을 설명하기 위한 플로차트이다.
도 8은 본 발명의 일실시예인 영상인식 및 검색 시스템의 동작과정을 설명하기 위한 플로차트이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일실시예를 설명한다.

도 2는 본 발명의 일실시예인 영상검색 시스템을 나타내는 관계도이다.

도 2의 차량번호 인식 및 검색 시스템(1)은 주차장 내의 기 설정된 촬영영역들을 촬영하여 영상을 획득하는 복수개의 촬영장치(5-1), ..., (5-N)들과, 촬영장치(5-1), ..., (5-N)들 각각으로부터 전송받은 영상을 기반으로 차량번호를 검출한 후 차량번호 정보를 영상정보에 매칭시켜 저장하는 관리서버(3)와, 촬영장치(5-1), ..., (5-N)들 및 관리서버(3)들 간에 데이터가 이동되는 경로를 제공하는 통신망(7)으로 이루어진다.

촬영장치(5-1), ..., (5-N)들은 기 설정된 촬영영역들 각각을 촬영하여 영상을 획득하는 카메라이며, 상세하게로는 영상을 디지털 데이터로 획득하는 DVR(Digital Video Recorder)인 것이 바람직하다. 이때 본 발명에서는 촬영장치(5-1), ..., (5-N)에 의해 획득되는 영상정보가 동영상인 것으로 예를 들어 설명하였으나 영상정보가 이미지 데이터로 형성되어도 무방하다.

또한 촬영장치(5-1), ..., (5-N)들은 주차장의 모든 지역을 사각지대 없이 촬영할 수 있도록 설치됨으로써 관리자들은 사고 및 위반 등과 같은 돌발상황 또는 주차장 전역에 대한 모니터링을 수행할 수 있게 된다.

통신망(7)은 근거리 통신망(LAN), 광역 통신망(WAN), 유무선 네트워크(Network)망 등과 같이 데이터 이동 및 접속경로를 제공하며, 바람직하게는 초고속 데이터 통신이 가능한 광역 통신망(WAN)인 것이 바람직하다.

또한 도 2에는 도시되지 않았지만 차량번호 인식 및 검색 시스템(1)은 관리서버(3)로부터 영상을 전송받아 해당 영역을 모니터링 하여 돌발상황이 발생될 때 신속한 대응을 하는 관제센터(미도시)를 더 포함하여도 무방하다.

관리서버(3)는 촬영장치(5-1), ..., (5-N)들 각각으로부터 영상정보들을 실시간으로 전송받으며, 영상으로부터 차량을 검출하는 영상처리 알고리즘 및 검출된 차량 영상으로부터 차량번호를 검출하는 번호인식 알고리즘을 저장하여 촬영장치(5-1), ..., (5-N)들로부터 전송받은 실시간 영상으로부터 차량번호를 검출하며, 검출된 차량번호 정보를 영상정보에 매칭시켜 저장한다.

또한 관리서버(3)는 차량의 입출차가 많아 복수개의 촬영장치(5-1), ..., (5-N)들로부터 전송받은 영상정보 내에 차량번호를 검출하고자 하는 차량이 많아 차량번호 검출 시 부하가 발생될 때, 상세하게로는 다수의 차량들에 대한 번호인식 연산을 동시에 수행할 때 연산부하(Computational Load)의 발생여부에 대해 미리 예측하며, 만약 연산부하가 발생된다고 판단될 경우 초과된 영상들을 임시로 데이터베이스부에 저장시킨다.

또한 관리서버(3)는 차량의 입출차가 적어 복수개의 촬영장치(5-1), ..., (5-N)들로부터 전송받은 영상정보 내에 차량번호를 검출하고자 하는 차량이 적을 때 데이터베이스부에 임시로 저장된 영상들을 추출하며, 기 설정된 번호인식 알고리즘을 통해 추출된 영상들의 차량번호를 검출한다.

이와 같이 본 발명의 일실시예인 차량번호 인식 및 검색 시스템(1)은 번호인식 알고리즘이 차량번호를 검출하기 위해서는 일정 크기의 연산량을 수행하여야 하는 문제점으로 인해 번호인식 연산이 멀티로 이루어져 연산부하가 발생될 지를 미리 판단하여 만약 번호인식 연산으로 인한 프로세서 값이 높을 경우 해당 영상들을 임시로 저장한 후 프로세서 값이 적을 때 번호인식 연산을 수행하도록 구성됨으로써 높은 번호인식률을 갖게 된다.

도 3은 도 2의 관리서버를 나타내는 블록도이다.

도 3의 관리서버(3)는 데이터들이 저장되는 데이터베이스부(32)와, 통신망(7)을 통해 촬영장치(5-1), ..., (5-N)들과 데이터를 송수신하는 통신 인터페이스부(33)와, 통신 인터페이스부(33)를 통해 촬영장치(5-1), ..., (5-N)들로부터 전송받은 영상정보를 정지화상인 스틸프레임으로 변환시키는 스틸프레임 생성부(34)와, 스틸프레임 생성부(34)에 의해 변환된 동일한 시간대의 스틸프레임들을 기 설정된 영상처리 알고리즘을 이용하여 스틸프레임에 포함되는 차량을 검출하는 영상처리부(35)와, 영상처리부(35)를 통해 검출된 차량들의 위치정보(좌표정보)를 검출하는 위치정보 검출부(36)와, 영상처리부(35)를 통해 검출된 차량이 차량번호 인식이 필요한 차량인지를 판단하는 번호인식대상 판단부(37)와, 번호인식대상 판단부(37)에서 번호인식이 필요한 차량으로 판단된 번호인식대상의 번호인식 연산을 현재 수행할 것인지를 판단하는 영상처리 및 관리부(38)와, 영상처리 및 관리부(38)의 결정에 따라 현재 번호인식 연산이 수행될 스틸프레임들 및 번호인식대상 판단부(37)로부터 입력된 번호인식대상들 각각의 위치정보를 기반으로 기 설정된 번호인식 알고리즘을 이용하여 스틸프레임들의 번호인식대상들의 차량번호를 검출하는 차량번호 검출부(39)와, 차량번호 검출부(39)에 의해 검출된 차량번호 정보, 번호 인식된 차량의 위치정보, 스틸프레임의 식별번호 및 시간정보들 중 적어도 하나 이상을 포함하는 부가정보를 생성하는 부가정보 생성부(40)와, 부가정보 생성부(40)에 의해 생성된 부가정보를 스틸프레임에 매칭시키는 데이터 매칭부(41)와, 이들 제어대상(32), (33), (34), (35), (36), (37), (38), (39), (40), (41)들을 제어 및 관리하는 제어부(31)로 이루어진다.

제어부(31)는 관리서버(3)의 O.S(Operating System)이며, 제어대상(32), (33), (34), (35), (36), (37), (38), (39), (40), (41)들을 제어 및 관리하는 컴퓨터이다.

또한 제어부(31)는 주기적으로 통신 인터페이스부(33)를 크롤링(Crawling) 하여 촬영장치(5-1), ..., (5-N)들로부터 전송받은 영상정보 및 데이터들을 주기적으로 수집하며, 수집된 영상정보들을 스틸프레임 생성부(34)로 입력한다.

또한 제어부(31)는 스틸프레임 생성부(34)에서 영상정보가 스틸프레임으로 변환되면 변화된 스틸프레임을 영상처리부(35)로 입력시켜 영상처리부(35)에 의해 영상이 분석되도록 한다.

또한 제어부(31)는 번호인식대상 판단부(37)에 의해 번호인식대상이 결정되면 번호인식대상의 위치정보를 영상처리 및 관리부(38)로 입력하여 영상처리 및 관리부(38)에 의해 번호인식대상들의 번호인식 연산이 수행되는 시기가 결정되도록 한다.

또한 제어부(31)는 영상처리 및 관리부(38)에 의해 현재 번호인식될 스틸프레임별 번호인식대상들이 결정되면 차량번호 검출부(39)로 스틸프레임 및 번호인식대상들의 위치정보를 입력시켜 번호인식대상들의 차량번호가 검출되도록 한다.

또한 제어부(31)는 차량번호 검출부(39)에 의해 차량번호가 검출되면 부가정보 생성부(40)로 해당 스틸프레임의 식별번호, 번호인식대상의 위치정보, 검출된 차량번호정보, 위치정보 검출부(36)에 의해 검출된 차량들의 위치정보를 부가정보 생성부(40)로 입력한다.

도 4는 도 3의 데이터베이스부를 나타내는 블록도이다.

도 4의 데이터베이스부(32)는 영상처리 및 관리부(38)의 판단에 따라 차후 번호인식이 수행될 데이터들이 저장되는 임시데이터 필드(321)와, 데이터 매칭부(41)에 의해 매칭된 스틸프레임 및 부가정보 생성부가 저장되는 매칭데이터 필드(323)와, 기본정보들이 저장되는 기본정보 필드(325)와, 기 설정된 영상처리 알고리즘 및 번호인식 알고리즘이 저장되는 알고리즘 필드(327)와, 진입순서에 따라 진출 순서가 이루어지는 선입선출(First-in First-out) 원리가 적용되는 촬영영역들을 기반으로 번호인식 알고리즘을 별도로 수행하지 않아도 될 촬영영역들에 대한 정보가 저장되는 선입선출대상 필드(329)로 구성된다.

임시데이터 필드(321)에는 영상처리 및 관리부(38)에 의해 차후에 번호인식이 수행될 스틸프레임들과, 각 스틸프레임들의 차량 위치정보, 각 스틸프레임들의 번호인식대상의 위치정보들이 저장된다.

또한 임시데이터 필드(321)에 저장된 스틸프레임들, 차량 위치정보, 번호인식대상 위치정보들은 차후 영상처리 및 관리부(38)의 결정에 따라 영상부하가 적은 시간대에 추출되어 차량번호 검출부(39)로 입력된다.

기본정보 필드(325)에는 촬영장치(5-1), ..., (5-N)들 각각의 ID값, 촬영장치(5-1), ..., (5-N)들 각각의 위치정보가 저장된다.

또한 기본정보 필드(325)에는 번호인식 알고리즘 구동 시 연산부하가 발생될 수 있는 최대 연산량 값인 설정값(TH:Threshold)과, 하나의 차량에 대한 번호인식 알고리즘 연산 시 소요되는 연산량인 기준연산량이 기 설정되어 저장된다. 즉 본 발명의 관리서버(3)는 영상처리 및 관리부(38)가 촬영장치들 각각에 대응되는 스틸프레임들 내의 번호인식대상들에 대한 번호인식 연산을 동시에 수행할 때 연산부하가 발생되는지를 미리 판단하며, 만약 연산부하가 발생된다고 판단할 때에는 스틸프레임들 중 소수를 임시로 저장하여 차후 연산량이 적은 시간대에 번호인식 연산을 수행하도록 함으로써 차량의 입, 출차가 많은 시간대에 연산부하로 인해 번호인식이 정확하게 이루어지지 않는 문제점을 해결할 수 있게 된다.

알고리즘 필드(327)에는 영상으로부터 차량을 검출하는 영상처리 알고리즘과, 영상으로부터 차량번호를 검출하는 번호인식 알고리즘들이 저장된다. 이때 영상처리 알고리즘은 스틸프레임을 분석하여 번호인식 대상인 차량을 검출하는 알고리즘이고, 번호인식 알고리즘은 차량의 번호판을 검출하여 검출된 번호판의 경계선들을 검출하여 차량번호를 검출하는 알고리즘이다.

또한 영상처리 알고리즘 및 번호인식 알고리즘은 차량 촬영 시스템에 있어서 통상적으로 사용되는 기술이기 때문에 상세한 설명은 생략하기로 한다.

선입선출구간 필드에는 차량의 진입순서에 따라 차량의 진출순서가 이루어지는, 상세하게로는 선입선출(First-in First-out) 논리가 적용되는 촬영영역을 촬영하는 촬영장치(이하 '선입선출 촬영장치'라고 하기로 함)에 대한 정보가 기 설정되어 저장된다. 이때 선입선출(First-in First-out)이 적용되는 촬영영역(이하 '선입선출 촬영영역'이라고 하기로 함)은 교차로 또는 끼어들기 차선이 없는 1차선으로 이루어져 진입된 차량순서에 따라 차량 진출순서가 이루어지는 구간으로 정의된다.

즉 선입선출구간 필드에 저장된 선입선출 촬영장치로 차량이 진입되면 관리서버(3)는 차량 진입 시에만 차량번호를 검출한 후 해당 차량이 진출할 때까지는 차량번호를 별도로 검출하지 않음으로써 차량번호 검출을 위한 연산량을 줄일 수 있게 된다.

도 5는 도 4의 선입선출대상 정보를 설명하기 위한 예시도이다.

촬영장치(A), (B), (C)가 도 5에 도시된 바와 같이 설치되어 있을 때 촬영장치(B)에 의해 촬영되는 촬영영역(b)을 살펴보면 촬영영역(b)은 진입되는 차량순서에 따라 차량진출이 이루어지는 선입선출구간임을 알 수 있다. 이에 따라 촬영영역(b)을 촬영하는 선입선출 촬영장치(B)는 선입선출대상 필드(329)에 저장되고, 관리서버(3)는 선입선출 촬영장치(B)의 촬영영역(b)으로 차량이 진입하면 전술하였던 바와 같이 최초 진입 시에만 차량번호를 검출한 후 해당 차량이 촬영영역(b)을 진출할 때까지 별도의 번호인식 연산을 수행하지 않고 최초 검출된 차량번호를 부여한다.

스틸프레임 생성부(34)는 제어부(31)로부터 입력받은 영상정보를 정지화상인 스틸프레임들로 변환시킨다. 만약 촬영장치(5)가 초당 30프레임으로 촬영을 하도록 설정되면 스틸프레임 생성부(34)는 입력된 초당 영상정보를 30개의 스틸프레임들로 생성한다.

또한 스틸프레임 생성부(34)에 의해 생성된 스틸프레임들은 제어부(31)의 제어에 따라 영상처리부(35)로 입력된다.

영상처리부(35)는 제어부(31)의 제어에 따라 스틸프레임 생성부(34)로부터 스틸프레임을 입력받으며, 알고리즘 필드(327)에 저장된 영상처리 알고리즘을 기반으로 스틸프레임들을 분석하여 스틸프레임 내에서 차량을 검출한다. 이때 검출된 차량들 정보는 위치정보 검출부(36)로 입력된다.

위치정보 검출부(36)는 영상처리부(35)에 의해 검출된 차량들의 위치정보(좌표정보)를 검출한다.

번호인식대상 판단부(37)는 분석하려는 스틸프레임을 촬영한 촬영장치의 식별 ID값과, 데이터베이스부(32)의 선입선출대상 필드(329)에 저장된 선입선출 촬영장치의 식별 ID값을 비교하며, 만약 두 개의 데이터가 일치하면 해당 차량은 번호인식이 필요하지 않은 차량으로 판단하며, 이전 스틸프레임에 매칭된 부가정보에 포함되는 차량번호정보를 추출하여 동일한 차량번호를 부여한다.

또한 번호인식대상 판단부(37)는 분석하고자 하는 스틸프레임과 이전 스틸프레임의 차량 위치정보를 이용하여, 상세하게로는 이전 스틸프레임의 부가정보에 해당 차량의 위치정보가 포함되어 있지 않을 경우 해당 차량이 최초 진입한 것으로 판단하여 해당 차량을 번호인식이 필요한 차량으로 판단한다.

또한 번호인식대상 판단부(37)는 번호인식대상이 아니라고 판단된 차량들의 위치정보와, 이들 각각에게 부여된 차량번호 정보를 부가정보 생성부(40)로 입력하며, 번호인식이 필요한 차량으로 판단된 차량들의 위치정보는 차량번호 검출부(39)로 입력한다.

도 6은 도 2의 영상처리 및 관리부를 나타내는 블록도이다.

도 6의 영상처리 및 관리부(38)는 입력된 스틸프레임, 번호인식대상들의 위치정보를 입력받으며, 입력받은 번호인식대상들의 번호인식 연산을 동시에 수행할 때 소요되는 연산량 값인 예측연산량 값을 검출하며, 검출된 예측연산량값을 기반으로 차량번호검출을 현재 수행할 것인지 또는 차후 부하가 적은 시간대에 수행할 것인지를 결정한다.

또한 영상처리 및 관리부(38)는 입력된 스틸프레임들 각각의 번호인식대상들에 대한 번호인식 연산을 수행할 때 소요되는 예측연산량 값을 검출하는 연산량 검출모듈(381)과, 검출된 예측연산량 값을 연산부하가 발생되지 않았다고 판단할 수 있는 최대 연산량 값인 기 설정된 설정값(TH)에 비교하는 비교모듈(383)과, 상기 비교모듈(383)에서 예측연산량 값이 설정값(TH) 이상일 때 초과되는 예측연산량 값에 대응되는 스틸프레임을 추출하는 초과프레임 추출모듈(385)과, 비교모듈(383)에서 예측연산량이 설정값(TH) 미만일 때 설정값(TH)에서 예측연산량 값을 차감한 후 데이터베이스부(32)의 임시데이터 필드(321)에 저장된 부가정보의 예측연산량 값을 탐색하여 산출된 차감값에 대응되는 예측연산량 값을 갖는 스틸프레임을 데이터베이스부(32)로부터 추출하는 잔여프레임 추출모듈(387)과, 현재 번호인식 연산이 가능한 스틸프레임을 판단하는 판단모듈(389)로 이루어진다.

연산량 검출모듈(381)은 입력된 스틸프레임들의 인식번호대상의 수와, 상기 데이터베이스부(32)의 기본정보 필드(325)에 저장된 기준연산량을 곱하여 번호인식대상들에 대한 번소인식 연산 시 소요되는 연산량 값인 예측연산량 값을 검출한다.

비교모듈(383)은 연산량 검출모듈(381)에 의해 검출된 예측연산량 값과, 연산부하가 발생되지 않았다고 판단할 수 있는 최대 연산량 값인 기 설정된 설정값(TH)을 비교한다.

또한 비교모듈(383)은 만약 예측연산량 값이 설정값(TH) 이상이면 초과프레임 추출모듈(385)을 구동시키고, 만약 예측연산량 값이 설정값(TH) 미만이면 잔여플임 추출모듈(387)을 구동시킨다.

초과프레임 추출모듈(385)은 비교모듈(383)에서 예측연산량 값이 설정값(TH) 이상일 때 초과되는 예측연산량 값에 대응되는 스틸프레임을 추출하며, 추출된 스틸프레임들은 판단모듈(389)에 의해 부가정보 생성부(40)로 입력되어 부가정보 생성부(40)에 의해 부가정보가 매칭된 후 임시데이터 필드(321)에 저장된다.

잔여프레임 추출모듈(387)은 비교모듈(383)에서 예측연산량 값이 설정값(TH) 미만일 때 설정값(TH)에서 예측연산량 값을 차감하며, 데이터베이스부(32)의 임시데이터 필드(321)에 저장된 스틸프레임들의 부가정보를 탐색하여 산출된 차감값 보다 작은 예측연산량 값을 갖는 스틸프레임을 데이터베이스부(32)로부터 추출한다.

판단모듈(389)은 비교모듈(383)에서 예측연산량 값이 설정값(TH) 미만일 때 스틸프레임이 현재 번호인식이 가능하다고 판단한다. 이때 판단모듈(389)은 식별프레임의 식별 ID값과, 번호인식대상 위치정보를 차량번호 검출부(39)로 입력한다.

또한 판단모듈(389)은 초과프레임 추출모듈(385)에 의해 추출된 스틸프레임들은 현재 번호인식이 불가능하다고 판단하며, 추출된 스틸프레임들이 제외된 스틸프레임들은 현재 번호인식이 가능하다고 판단한다. 이때 판단모듈(389)은 번호인식이 불가능하다고 판단된 식별프레임의 식별 ID값 및 번호인식대상 위치정보를 부가정보 생성부(40)로 입력하며, 번호인식이 가능하다고 판단된 식별프레임의 식별 ID값 및 번호인식대상 위치정보를 차량번호 검출부(39)로 입력한다.

또한 판단모듈(389)은 잔여프레임 추출모듈(387)에 의해 추출된 스틸프레임은 현재 번호인식 연산이 가능하다고 판단하여 상기 스틸프레임의 식별ID값 및 매칭된 부가정보를 차량번호 검출부(39)로 입력한다.

도 7은 도 6의 영상처리 및 관리부의 동작과정을 설명하기 위한 플로차트이다.

영상처리 및 관리부(38)는 스틸프레임의 식별ID값 및 번호인식대상들 각각의 위치정보를 입력받으며(S10) 연산량 검출모듈(381)이 단계 10(S10)을 통해 입력된 스틸프레임들의 번호인식대상들 각각에 대한 번호인식 연산을 수행할 때 소요되는 예측연산량 값을 산출한다(S20).

비교모듈(383)은 단계 20(S20)을 통해 산출된 예측연산량 값과 기 설정된 설정값(TH)을 비교한다. 이때 프로세서 값이 설정값(TH) 미만이면 다음 단계(S40)을 수행하고, 예측연산량 값이 설정값(TH) 이상이면 단계 80(S80)을 수행한다(S30).

단계 30(S30)을 통해 예측연산량 값이 설정값(TH) 미만일 때 구동되며, 잔여프레임 추출모듈(387)은 설정값(TH)에서 예측연산량 값을 차감한 잔여 연산량 값을 산출한다(S40).

또한 잔여프레임 추출모듈(387)은 데이터베이스부(32)의 임시데이터 필드(321)에 저장된 스틸프레임들 각각의 부가정보의 예측연산량 값을 탐색하여(S50) 잔여연산량 값 보다 작은 스틸프레임을 데이터베이스부(32)로부터 추출한다(S60).

판단모듈(389)은 입력된 식별프레임들의 식별ID값 및 번호인식대상들의 위치정보와, 추출된 잔여 식별프레임들의 식별ID값 및 부가정보를 차량번호 검출부(39)로 입력한다(S70).

단계 30(S30)에서 예측연산량 값이 설정값(TH) 이상일 때 구동되며, 초과프레임 추출모듈(385)은 예측연산량 값에서 설정값(TH)을 차감하여 초과 연산량 값을 산출한다(S80).

초과프레임 추출모듈(385)은 입력된 식별ID값을 갖는 식별프레임들 중 산출된 초과 연산량 값 미만의 예측연산량 값을 갖는 초과 식별프레임을 추출한다(S90).

판단모듈(389)은 단계 90(S90)을 통해 추출된 초과 식별프레임의 식별정보, 번호인식대상들의 위치정보 및 연산량 값을 부가정보 생성부(40)로 입력하며(S100), 단계 90(S90)을 통해 추출된 초과 식별프레임을 제외한 식별프레임들의 식별정보, 번호인식대상들의 위치정보 및 연산량 값을 차량번호 검출부(39) 및 부가정보 생성부(40)로 입력한다(S110).

차량번호 검출부(39)는 식별프레임, 식별정보, 위치정보 및 연산량 값들을 입력받으며, 알고리즘 필드(327)에 기 저장된 번호인식 알고리즘을 이용하여 입력된 스틸프레임에 포함된 번호인식대상들의 차량번호를 검출한다.

또한 차량번호 검출부(39)에 의해 검출된 차량번호정보는 입력받은 식별프레임, 위치정보 및 연산량 값들과 함께 부가정보 생성부(40)로 입력된다.

부가정보 생성부(40)는 입력받은 스틸프레임의 식별정보, 차량 및 번호인식대상들의 위치정보, 차량 및 번호인식대상들 각각의 차량번호 정보, 연산량 값들을 포함하는 부가정보를 생성하고, 생성된 부가정보를 데이터 매칭부(41)로 입력한다.

또한 부가정보 생성부(40)는 초과프레임의 식별정보와, 위치정보 검출부(36)로부터 입력된 차량들의 위치정보, 번호인식대상 판단부(37)로부터 입력된 번호인식대상들의 위치정보, 번호인식대상 판단부(37)로부터 입력된 차량번호가 부여된 차량번호 정보, 영상처리 및 관리부(38)로부터 입력된 연산량 값들을 포함하는 부가정보를 생성한다. 이때 생성된 부가정보는 제어부(31)의 제어에 따라 임시데이터 필드(321)에 저장됨으로써 번호인식 연산이 수행되지 않은 데이터들이 이후 번호인식 연산 시 사용될 수 있게 된다.

또한 부가정보 생성부(40)는 영상처리 및 관리부(38)로부터 초과프레임의 식별정보, 연산량 값 및 부가정보를 입력받으면 부가정보에 차량번호정보를 추가함으로써 부가정보를 갱신한다.

데이터 매칭부(41)는 스틸프레임과, 스틸프레임에 대한 관련정보인 부가정보를 매칭시키며, 이때 매칭된 정보는 제어부(31)의 제어에 의해 매칭데이터 필드(323)에 저장된다.

도 8은 본 발명의 일실시예인 영상인식 및 검색 시스템의 동작과정을 설명하기 위한 플로차트이다.

영상인식 및 검색 시스템(1)은 도 8에 도시된 바와 같이 설정단계(S110)와, 수신단계(S120), 판단단계(S130), 동일번호 부여단계(S140), 차량 수 검출단계(S150), 연산량 검출단계(S160), 비교단계(S170), 초과영상 추출단계(S180), 임시저장 단계(S190), 잔여영상 추출단계(S200), 차량번호 검출단계(S210), 데이터 매칭단계(S220)로 이루어진다.

설정단계(S110)는 차량이 진입되는 순서에 따라 진출순서가 결정되는 선입선출(First-in First-out)구간의 위치정보와, 상기 선입선출 구간을 촬영하는 촬영장치인 선입선출 촬영장치에 대한 정보가 기 설정되어 저장된다.

수신단계(S120)는 기 설정된 촬영영영들 각각을 촬영하는 촬영장치들로부터 영상을 수신 받는다.

판단단계(S130)는 상기 수신단계를 통해 상기 선입선출 촬영장치로부터 수신받은 영상을 통해 차량이 상기 선입선출 구간에 최초 진입한 차량인지를 판단하며, 상기 차량이 상기 선입선출 구간에 최초 진입할 때 상기 영상을 상기 차량 수 검출단계로 입력한다.

동일번호 부여단계(S140)는 상기 판단단계에 의해 상기 차량이 상기 선입선출 구간에 최초 진입하지 않을 때 진행되며, 상기 차량이 상기 선입선출 구간을 진출할 때까지 이전 영상에 검출된 차량번호정보와 동일한 정보를 상기 차량에게 부여한다.

차량 수 검출단계(S150)는 기 설정된 상기 수신단계에 의해 수신된 영상들로부터 촬영된 차량 수를 검출한다.

연산량 검출단계(S160)는 상기 차량 수 검출단계에 의해 검출된 차량 수와, 영상으로부터 차량및 차량번호를 검출하기 위한 번호인식 알고리즘이 하나의 차량에 대한 차량번호를 검출할 때 소요되는 연산량인 기준연산량을 곱하여 소요되는 연산량 값인 예측연산량 값을 검출한다.

비교단계(S170)는 상기 연산량 검출단계에 의해 검출된 상기 예측연산량 값과, 연산부하(Computational Load)가 발생되지 않았다고 판단할 수 있는 최대 연산량인 기 설정된 설정값(TH)을 비교한다.

초과영상 추출단계(S180)는 상기 비교단계에서 상기 예측연산량 값이 상기 설정값 이상일 때 진행되며, 상기 예측연산량에서 상기 설정값을 차감한 차감값보다 작은 예측연산량을 갖는 영상 또는 서로 예측연산량을 합산하더라도 상기 차감값보다 작은 예측연산량을 갖는 영상들 중 어느 하나를 추출한다.

임시저장 단계(S190)는 상기 초과영상 추출단계에 의해 추출된 영상을 임시로 저장한다.

잔여영상 추출단계(S200)는 상기 비교단계에서 상기 예측연산량 값이 상기 설정값 미만일 때 진행되며, 상기 설정값에서 상기 예측연산량 값을 차감하여 잔여값을 산출한 후 상기 임시저장 단계에 의해 임시로 저장된 영상들 중 상기 잔여값 보다 작은 예측연산량을 갖는 영상 또는 서로 예측연산량을 합산하더라도 상기 잔여값 보다 작은 예측연산량을 갖는 영상들 중 어느 하나를 독출한다.

차량번호 검출단계(S210)는 상기 번호인식 알고리즘을 기반으로 상기 촬영장치들로부터 전송받은 영상들 중 상기 초과영상 추출부에 의해 추출된 영상들을 제외한 영상들로부터 차량번호를 검출한다.

데이터 매칭단계(S220)는 상기 차량번호 검출부 이후에 진행되며, 상기 차량번호 검출단계에 의해 검출된 차량번호 데이터를 대응되는 영상에 매칭시켜 저장한다.

1:차량번호 인식 및 검색 시스템 3:관리서버
5-1, ..., 5-N:촬영장치 1, ...N 7:통신망
31:제어부 32:데이터베이스부
33:통신인터페이스부 34:스틸프레임 생성부
35:영상처리부 36:위치정보 검출부
37:번호인식대상 판단부 38:영상처리 및 관리부
39:차량번호 검출부 40:부가정보 생성부
41:데이터 매칭부 321:임시데이터 필드
323:매칭데이터 필드 325:기본정보 필드
327:알고리즘 필드 329:선입선출대상 필드

Claims (9)

1. 영상을 획득하는 촬영장치들과, 상기 촬영장치들로부터 전송받은 영상들로부터 차량번호를 검출하는 관리서버를 포함하고,
   상기 관리서버는
   영상으로부터 차량 및 차량번호를 검출하기 위한 번호인식 알고리즘과, 하나의 차량에 대한 차량번호를 검출할 때 소요되는 상기 번호인식 알고리즘의 연산량인 기준연산량과, 연산부하(Computational Load)가 발생되지 않았다고 판단할 수 있는 최대 연산량인 설정값(TH)이 저장되는 데이터베이스부;
   상기 촬영장치들로부터 전송받은 각 영상의 차량 수를 검출하는 영상처리부;
   상기 차량 수에 상기 기준연산량을 곱한 값인 예측연산량 값을 산출하는 연산량 검출부;
   상기 예측연산량 값을 상기 설정값(TH)에 비교하는 비교부;
   상기 예측연산량이 상기 설정값 이상일 때 상기 예측연산량에서 상기 설정값을 차감한 차감값보다 작은 예측연산량을 갖는 영상 또는 서로 예측연산량을 합산하더라도 상기 차감값보다 작은 예측연산량을 갖는 영상들 중 어느 하나를 추출하는 초과영상 추출부;
   상기 번호인식 알고리즘을 기반으로 상기 촬영장치들로부터 전송받은 영상들 중 상기 초과영상 추출부에 의해 추출된 영상들을 제외한 영상들로부터 차량번호를 검출하는 차량번호 검출부를 포함하고,
   상기 초과영상 추출부에 의해 추출된 영상은 임시로 저장되어 이후 입력되는 영상들의 예측연산량이 상기 설정값(TH) 보다 적은 시간대에 차량번호를 검출하는 것을 특징으로 하는 영상인식 및 검색 시스템.
2. 청구항 1에 있어서, 상기 관리서버는 차량번호가 검출되면 상기 차량번호를 대응되는 영상에 매칭시키는 데이터 매칭부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상인식 및 검색 시스템.
3. 청구항 1에 있어서, 상기 관리서버는 상기 예측연산량이 상기 설정값 미만일 때 상기 설정값에서 상기 예측연산량을 차감하여 잔여값을 산출하며, 임시로 저장된 영상들 중 상기 잔여값보다 작은 예측연산량을 갖는 영상 또는 서로 예측연산량을 합산하더라도 상기 잔여값보다 작은 예측연산량을 갖는 영상들 중 어느 하나를 독출하는 잔여영상 추출부를 더 포함하고,
   상기 차량번호 검출부는 상기 번호인식 알고리즘을 기반으로 상기 촬영장치들로부터 전송받은 영상들과, 상기 잔여영상 추출부에 의해 독출된 영상들로부터 차량번호를 검출하는 것을 특징으로 하는 영상인식 및 검색 시스템.
4. 청구항 1에 있어서, 상기 관리서버는 상기 촬영장치들로부터 전송받은 상기 영상들을 화상정지인 복수개의 프레임들로 변환시키는 프레임 생성부를 더 포함하고, 동일한 시간대의 프레임들로부터 차량번호를 검출하는 것을 특징으로 하는 영상인식 및 검색 시스템.
5. 청구항 4에 있어서, 상기 데이터베이스부에는 차량이 진입되는 순서에 따라 진출순서가 결정되는 선입선출(First-in First-out)구간의 위치정보와, 상기 선입선출 구간을 촬영하는 촬영장치인 선입선출 촬영장치에 대한 정보가 기 설정되어 더 저장되고,
   상기 관리서버는
   상기 선입선출 촬영장치로부터 영상을 전송받으면 최초 진입 시에만 차량번호 검출 연산을 수행한 후 상기 차량이 진출할 때까지는 이전 프레임에 검출된 차량번호정보와 동일한 차량번호를 상기 차량에게 부여하는 것을 특징으로 하는 영상인식 및 검색 시스템.
6. 기 설정된 촬영영영들 각각을 촬영하는 촬영장치들로부터 영상을 수신 받는 수신단계;
   기 설정된 상기 수신단계에 의해 수신된 영상들로부터 촬영된 차량 수를 검출하는 차량 수 검출단계;
   상기 차량 수 검출단계에 의해 검출된 차량 수와, 영상으로부터 차량및 차량번호를 검출하기 위한 번호인식 알고리즘이 하나의 차량에 대한 차량번호를 검출할 때 소요되는 연산량인 기준연산량을 곱하여 소요되는 연산량 값인 예측연산량 값을 검출하는 연산량 검출단계;
   상기 연산량 검출단계에 의해 검출된 상기 예측연산량 값과, 연산부하(Computational Load)가 발생되지 않았다고 판단할 수 있는 최대 연산량인 기 설정된 설정값(TH)을 비교하는 비교단계;
   상기 비교단계에서 상기 예측연산량 값이 상기 설정값 이상일 때 진행되며, 상기 예측연산량에서 상기 설정값을 차감한 차감값보다 작은 예측연산량을 갖는 영상 또는 서로 예측연산량을 합산하더라도 상기 차감값보다 작은 예측연산량을 갖는 영상들 중 어느 하나를 추출하는 초과영상 추출단계;
   상기 초과영상 추출단계에 의해 추출된 영상을 임시로 저장하는 임시저장 단계;
   상기 번호인식 알고리즘을 기반으로 상기 촬영장치들로부터 전송받은 영상들 중 상기 초과영상 추출단계에 의해 추출된 영상들을 제외한 영상들로부터 차량번호를 검출하는 차량번호 검출단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상인식 및 검색 방법.
7. 청구항 6에 있어서, 상기 차량번호 검출단계 이후에 진행되며, 상기 차량번호 검출단계에 의해 검출된 차량번호 데이터를 대응되는 영상에 매칭시켜 저장하는 데이터 매칭단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상인식 및 검색 방법.
8. 청구항 7에 있어서, 상기 비교단계에서 상기 예측연산량 값이 상기 설정값 미만일 때 진행되며, 상기 설정값에서 상기 예측연산량 값을 차감하여 잔여값을 산출한 후 상기 임시저장 단계에 의해 임시로 저장된 영상들 중 상기 잔여값 보다 작은 예측연산량을 갖는 영상 또는 서로 예측연산량을 합산하더라도 상기 잔여값 보다 작은 예측연산량을 갖는 영상들 중 어느 하나를 독출하는 잔여영상 추출단계를 더 포함하고,
   상기 차량번호 검출단계는 상기 번호인식 알고리즘을 기반으로 상기 수신단계로부터 수신된 영상들과, 상기 잔여영상 추출단계에 의해 독출된 영상들로부터 차량번호를 검출하는 것을 특징으로 하는 영상인식 및 검색 방법.
9. 청구항 8에 있어서, 상기 영상인식 및 검색 방법은
   상기 수신단계 이전에 진행되며, 차량이 진입되는 순서에 따라 진출순서가 결정되는 선입선출(First-in First-out)구간의 위치정보와, 상기 선입선출 구간을 촬영하는 촬영장치인 선입선출 촬영장치에 대한 정보가 기 설정되어 저장되는 설정단계;
   상기 수신단계 이후에 진행되며, 상기 수신단계를 통해 상기 선입선출 촬영장치로부터 수신받은 영상을 통해 차량이 상기 선입선출 구간에 최초 진입한 차량인지를 판단하며, 상기 차량이 상기 선입선출 구간에 최초 진입할 때 상기 영상을 상기 차량 수 검출단계로 입력하는 판단단계;
   상기 판단단계에 의해 상기 차량이 상기 선입선출 구간에 최초 진입하지 않을 때 진행되며, 상기 차량이 상기 선입선출 구간을 진출할 때까지 이전 영상에 검출된 차량번호정보와 동일한 정보를 상기 차량에게 부여하는 동일번호 부여단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상인식 및 검색 방법.

Images