KR101368831B1 - 차량번호 인식 시스템 및 방법 - Google Patents

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고부식
정병희
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에이제이파크 주식회사
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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 차량번호 인식 시스템은 차량의 진입 시, 상기 차량의 번호판 내 관심 영역에 대한 평균 밝기값을 추출하는 추출부; 상기 관심 영역에 대한 평균 밝기값에 기초하여, 시간별 카메라 설정값을 포함하는 참조 테이블 내 현재 시간에 해당하는 카메라 설정값을 갱신하는 업데이트부; 및 상기 갱신된 카메라 설정값을 이용하여 상기 번호판에 표기된 차량번호를 인식하는 차량번호 인식부를 포함한다.

Description

차량번호 인식 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR LICENSE PLATE RECOGNITION}
본 발명의 실시예들은 환경적 요인에 따른 번호판 인식 오류를 최소화할 수 있는 차량번호 인식 시스템 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 백화점, 아파트 및 유료 주차장 등과 같은 주차장 시설이 설비된 특정 장소에는 차량의 관리를 위한 다수의 인력을 사용하고 있다. 그러나, 최근에는 인력 사용에 따른 인건비를 절감하고자 주차장의 입구측과 출구측에 카메라를 설치하고 진입하는 차량의 번호판을 촬영한 뒤 이를 문자와 숫자로 인식하여 차량을 식별하는 시스템이 사용되고 있다.
이러한 시스템에서는 차량 진입로 바닥에는 루프 코일이 설치되어 있고, 진입로의 전면에는 카메라가 설치되어, 진입로에서 차량의 입차가 루프 코일에 의해 감지될 때, 카메라는 차량의 번호판을 촬영하고, 그 번호판 영상으로부터 진입로에 입차한 차량의 번호를 추출한다.
한편, 최근에는 차량에 카메라를 장착하여 저속으로 주행하면서 범법차량, 예를 들면 범칙금체납, 도난, 폐차방치 등과 같이 문제점을 가진 것으로 의심되는 차량의 번호판을 화상으로 촬영하여 경찰청 등의 서버에 전송하여, 상기 서버에서 판단된 정보를 다시 전송받는 방식을 채택하고 있다.
그러나, 차량의 번호판을 인식하는 과정에서, 역광이나 전반사, 주변 물체의 그림자 등의 환경적 요인으로 인하여 차량 번호판의 인식 오류 등의 문제가 발생하고 있으며, 이러한 인식 오류로 인해 차량 번호판의 인식률이 떨어지는 문제를 야기하고 있다.
따라서, 현장 상황에 맞게 환경적 요인을 줄임으로써 차량 번호판의 인식 오류를 최소화함으로써 인식 속도 및 기능을 향상시킬 수 있는 기술의 개발이 필요한 실정이다.
관련 선행기술로는 대한민국 등록특허공보 제10-1310103호(발명의 명칭: 주차장 차량 번호 인식 시스템 및 그 인식방법, 등록일자: 2013년 09월 12일)가 있다.
본 발명의 일 실시예는 현장 상황에 맞게 적절히 카메라 설정값을 조정하여 환경적인 요인을 줄임으로써 역광이나 전반사, 주변 물체의 그림자 등으로 인한 차량 번호판의 인식 오류를 최소화할 수 있으며, 이를 통해 차량 번호판(차량번호)의 인식률을 향상시킬 수 있는 차량번호 인식 시스템 및 방법을 제공한다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제(들)로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제(들)은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 차량번호 인식 시스템은 차량의 진입 시, 상기 차량의 번호판 내 관심 영역에 대한 평균 밝기값을 추출하는 추출부; 상기 관심 영역에 대한 평균 밝기값에 기초하여, 시간별 카메라 설정값을 포함하는 참조 테이블 내 현재 시간에 해당하는 카메라 설정값을 갱신하는 업데이트부; 및 상기 갱신된 카메라 설정값을 이용하여 상기 번호판에 표기된 차량번호를 인식하는 차량번호 인식부를 포함한다.
상기 추출부는 상기 차량의 진입 이전의 영상 전체에 대한 평균 밝기값을 추출하고, 상기 업데이트부는 상기 영상 전체에 대한 평균 밝기값에 기초하여 다수의 테이블 중 어느 하나의 테이블을 상기 참조 테이블로서 선택할 수 있다.
상기 참조 테이블은 밝기값에 따라 복수의 구간으로 나뉘어 생성된 다수의 테이블 중에서 선택된 어느 하나인 것이 바람직하다.
본 발명의 일 실시예에 따른 차량번호 인식 시스템은 0~255의 밝기값 구간을 N(상기 N은 자연수)개의 구간으로 나누어 상기 다수의 테이블을 생성하는 테이블 생성부를 더 포함할 수 있다.
상기 업데이트부는 카메라의 감도, 셔터 스피드 및 조리개 중 적어도 하나의 설정값에 대해, 상기 관심 영역에 대한 평균 밝기값을 기준으로 가감하는 방식을 통해 상기 카메라 설정값을 갱신할 수 있다.
상기 업데이트부는 상기 차량의 진입 속도가 기준 속도를 초과하는 경우, 상기 카메라 설정값 중 상기 조리개의 설정값을 제외한 나머지에 대해서만 갱신을 수행할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 차량번호 인식 시스템은 상기 번호판의 타입을 분석하여 상기 관심 영역을 인식하는 분석부를 더 포함할 수 있다.
상기 분석부는 상기 번호판의 밝기 분포 및 가로세로비에 기초하여 상기 번호판의 타입을 분석하고, 상기 분석 결과에 따른 상기 번호판의 타입별로 바탕과 글자 중 상대적으로 밝은 영역을 상기 관심 영역으로 인식할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 차량번호 인식 시스템은 상기 차량번호의 인식 실패 횟수가 미리 설정된 횟수를 초과하는 경우, 영상 인식 시도 횟수를 초기화하고, 상기 차량번호의 인식을 재시도하도록 제어하는 제어부를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 차량번호 인식 시스템은 차량의 진입 시, 상기 차량의 번호판의 타입을 분석하여 상기 번호판 내 관심 영역을 인식하는 분석부; 상기 관심 영역에 대한 평균 밝기값을 추출하는 추출부; 및 상기 관심 영역에 대한 평균 밝기값에 기초하여 카메라에 세팅되어 있는 카메라 설정값을 조절하고, 상기 조절된 카메라 설정값을 이용하여 상기 번호판에 표기된 차량번호를 인식하는 차량번호 인식부를 포함한다.
상기 추출부는 상기 차량의 진입 이전의 영상 전체에 대한 평균 밝기값을 추출하고, 상기 차량번호 인식부는 상기 영상 전체에 대한 평균 밝기값에 기초하여, 상기 차량의 진입 이전에 주기적으로 임시 카메라 설정값을 상기 카메라에 세팅할 수 있다.
상기 분석부는 상기 번호판의 밝기 분포 및 가로세로비에 기초하여 상기 번호판의 타입을 분석하고, 상기 분석 결과에 따른 상기 번호판의 타입별로 바탕과 글자 중 상대적으로 밝은 영역을 상기 관심 영역으로 인식할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 차량번호 인식 시스템은 상기 관심 영역 또는 상기 영상 전체에 대한 평균 밝기값이 미리 설정된 기준값 이하인 경우, 상기 차량의 진입 시 상기 차량의 번호판에 광을 조사하는 조명부; 및 상기 조명부를 제어하여 상기 조명부에 의해 조사되는 상기 광의 밝기를 조절하는 조명 제어부를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 차량번호 인식 방법은 차량번호 인식 시스템의 추출부에서, 차량의 진입 시, 상기 차량의 번호판 내 관심 영역에 대한 평균 밝기값을 추출하는 단계; 상기 차량번호 인식 시스템의 업데이트부에서, 상기 관심 영역에 대한 평균 밝기값에 기초하여, 시간별 카메라 설정값을 포함하는 참조 테이블 내 현재 시간에 해당하는 카메라 설정값을 갱신하는 단계; 및 상기 차량번호 인식 시스템의 차량번호 인식부에서, 상기 갱신된 카메라 설정값을 이용하여 상기 번호판에 표기된 차량번호를 인식하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 차량번호 인식 방법은 상기 추출부에서, 상기 차량의 진입 이전의 영상 전체에 대한 평균 밝기값을 추출하는 단계; 및 상기 업데이트부에서, 상기 영상 전체에 대한 평균 밝기값에 기초하여 다수의 테이블 중 어느 하나의 테이블을 상기 참조 테이블로서 선택하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 차량번호 인식 방법은 0~255의 밝기값 구간을 N(상기 N은 자연수)개의 구간으로 나누어 다수의 테이블을 생성하는 테이블 생성부를 더 포함하고, 상기 참조 테이블은 상기 다수의 테이블 중에서 선택된 어느 하나일 수 있다.
상기 카메라 설정값을 갱신하는 단계는 카메라의 감도, 셔터 스피드 및 조리개 중 적어도 하나의 설정값에 대해, 상기 관심 영역에 대한 평균 밝기값을 기준으로 가감하는 방식을 통해 상기 카메라 설정값을 갱신하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 카메라 설정값을 갱신하는 단계는 상기 차량의 진입 속도가 기준 속도를 초과하는 경우, 상기 카메라 설정값 중 상기 조리개의 설정값을 제외한 나머지에 대해서만 갱신을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 차량번호 인식 방법은 상기 차량번호 인식 시스템의 분석부에서, 상기 번호판의 밝기 분포 및 가로세로비에 기초하여 상기 번호판의 타입을 분석하는 단계; 및 상기 분석부에서, 상기 분석 결과에 따른 상기 번호판의 타입별로 바탕과 글자 중 상대적으로 밝은 영역을 상기 관심 영역으로 인식하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 차량번호 인식 방법은 차량번호 인식 시스템의 분석부에서, 차량의 진입 시, 상기 차량의 번호판의 타입을 분석하여 상기 번호판 내 관심 영역을 인식하는 단계; 상기 차량번호 인식 시스템의 추출부에서, 상기 관심 영역에 대한 평균 밝기값을 추출하는 단계; 상기 차량번호 인식 시스템의 차량번호 인식부에서, 상기 관심 영역에 대한 평균 밝기값에 기초하여 카메라에 세팅되어 있는 카메라 설정값을 조절하는 단계; 및 상기 차량번호 인식부에서, 상기 조절된 카메라 설정값을 이용하여 상기 번호판에 표기된 차량번호를 인식하는 단계를 포함한다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 차량번호 인식 방법은 상기 추출부에서, 상기 차량의 진입 이전의 영상 전체에 대한 평균 밝기값을 추출하는 단계; 및 상기 차량번호 인식부에서, 상기 영상 전체에 대한 평균 밝기값에 기초하여, 상기 차량의 진입 이전에 주기적으로 임시 카메라 설정값을 상기 카메라에 세팅하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 또는 다른 실시예에 따른 차량번호 인식 방법은 상기 관심 영역 또는 전체 영상에 대한 평균 밝기값이 미리 설정된 기준값 이하인 경우, 상기 차량번호 인식 시스템의 조명부에서, 상기 차량의 진입 시 상기 차량의 번호판에 광을 조사하는 단계; 및 상기 차량번호 인식 시스템의 조명 제어부에서, 상기 조명부를 제어하여 상기 조명부에 의해 조사되는 상기 광의 밝기를 조절하는 단계를 더 포함할 수 있다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 첨부 도면들에 포함되어 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 현장 상황에 맞게 적절히 카메라 설정값을 조정하여 환경적인 요인을 줄임으로써 역광이나 전반사, 주변 물체의 그림자 등으로 인한 차량 번호판의 인식 오류를 최소화할 수 있으며, 이를 통해 차량 번호판(차량번호)의 인식률을 향상시킬 수 있다.
도 1은 전반사 현상을 설명하기 위해 도시한 도면이다.
도 2는 역광 현상을 설명하기 위해 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량번호 인식 시스템을 설명하기 위해 도시한 블록도이다.
도 4는 차량의 번호판을 타입별로 구분하여 나타내 보인 도면이다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량번호 인식 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.
본 발명의 이점 및/또는 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다.
현재 사용되고 있는 차량 번호판 인식기(LPR)는 환경적인 요인인 전반사, 역광, 주변 물체의 그림자 등으로 인하여 차량 번호판을 육안으로도 구별하기 힘들 정도로 영상을 획득하는 현상이 발생되고 있다.
여기서, 상기 전반사는 도 1에 도시된 바와 같이 햇빛이 차량의 번호판에 직접적으로 비추며, 이 햇빛이 반사되어 카메라로 직접적으로 투과될 때 발생하는 현상으로 번호판의 글자가 육안으로 구별되지 않을 만큼 하얗게 나타나는 현상을 말한다.
또한, 상기 역광은 도 2에 도시된 바와 같이 햇빛이 차량의 뒤에서 비추며, 상대적으로 번호판에는 햇빛의 양이 적어 카메라 촬영 시 육안으로 구별되지 않을 만큼 어두운 상태가 되는 현상을 말한다.
이러한 현상은 차량 번호판의 오인식 및 미인식 발생을 야기하며, 더 나아가 주차관리 시스템에서는 요금정산, 생활방범 시스템에서는 불법 차량(대포차, 범죄차량, 체납차량 등등)을 단속함에 있어 많은 문제점이 발생한다.
따라서, 현장 상황에 맞게 적절히 카메라 설정값을 조정하여 환경적인 요인을 줄임으로써 이러한 현상을 해결해야 할 필요가 있다. 이에, 본 발명의 일 실시예에서는 획득중인 영상에 대하여 관심 영역 및 영상 전역에 따른 밝기 분석을 통해 현재 상황을 판단하고 카메라 설정값을 조정함으로써 차량 번호판(차량번호)을 정확히 인식할 수 있는 기술을 제공한다.
이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량번호 인식 시스템을 설명하기 위해 도시한 블록도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량번호 인식 시스템(300)은 테이블 생성부(310), 분석부(320), 추출부(330), 업데이트부(340), 차량번호 인식부(350), 및 제어부(360)를 포함할 수 있다.
상기 테이블 생성부(310)는 밝기값에 따라 복수의 구간으로 다수의 테이블을 생성할 수 있다. 즉, 상기 테이블 생성부(310)는 0~255의 밝기값 구간을 N(상기 N은 자연수)개의 구간으로 나누어 상기 다수의 테이블을 생성할 수 있다. 예컨대, 상기 밝기값 구간을 5개로 나눌 경우, 상기 테이블 생성부(310)는 5개의 테이블을 생성할 수 있다.
여기서, 상기 테이블을 밝기 단계로 나누어 생성하는 이유는 날씨에 따른 영향을 최소한으로 하기 위함이다. 또한, 유사한 이전 날씨에 저장되었던 테이블을 참조하여 카메라의 초기 설정값으로 세팅함으로써 환경에 적응하는 시간을 단축할 수도 있기 때문이다.
이때, 상기 테이블 생성부(310)는 현재 시간을 참조하여 시간대별로 밝기값을 기록하되, 상기 시간대별 밝기값에 따른 카메라 설정값을 서로 매칭시켜 기록할 수 있다.
예를 들면, 상기 테이블 생성부(310)는 아래의 표 1과 같이 10시 30분에 밝기값이 80인 경우, 상기 카메라 설정값으로서 셔터 스피드를 1/3000, 감도를 150, 조리개 프리셋(Preset) 정보를 50으로 각각 설정하여 시간 및 밝기값에 매칭시켜 기록함으로써 상기 테이블을 생성할 수 있다.
[표 1]
Figure 112013093923868-pat00001
참고로, 카메라의 감도, 셔터 스피드, 조리개 등의 카메라 설정값을 조절함으로써 영상의 밝기를 제어할 수 있다.
1. 감도 : 감도 값은 이미 획득된 영상 정보에서 설정된 감도 수치만큼 영상 정보의 밝기값을 증폭하는 효과를 가진다. 이 값이 너무 높을 경우 영상 전역에 잡영(Noise)이 증가하는 단점이 있다. 따라서, 잡영이 발생하지 않을 만큼의 최대값을 설정하여 사용하는 것이 바람직하다.
2. 셔터 스피드 : 셔터가 동작하는 속도를 조절함으로써 카메라에서 받아들이는 빛의 양을 조절할 수 있다. 셔터 스피드가 느릴수록 영상은 밝아지지만 빠르게 움직이는 피사체에 대해서 포커스가 맞지 않는 현상(Motion Blur)이 발생한다. 반대로, 셔터 스피드가 빠를수록 영상은 어두워지지만 빠르게 움직이는 피사체에 대해서는 선명하게 찍을 수 있다. 따라서, 셔터 스피드는 최소값과 최대값을 설정하여 사용하는 것이 바람직하다.
3. 조리개 : 카메라에서 받아들이는 빛의 양을 조절하는 장치로 상태에 따라 영상의 밝기에만 영향을 준다. 하지만 조리개를 변경하는 시간이 기구적으로 33ms 이내에 이동하는 것이 힘들기 때문에 차량의 속도가 빠를 경우, 조리개 변경 중에 촬영되기 때문에 적절한 밝기의 영상을 획득하기가 어렵다.
이와 같이, 감도, 셔터 스피드를 조절하는 것은 영상 획득에 영향을 주지 않지만, 조리개를 조절하는 것은 영상 획득에 영향을 줄 수 있기 때문에, 차량 운행 속도가 빠른 경우 조리개를 조절하는 방법은 적절하지 않다. 이와 관련해서는 상기 업데이트부(340)를 설명할 때 다시 살펴보기로 한다.
상기 분석부(320)는 상기 번호판의 타입을 분석하여 상기 번호판 내 관심 영역을 인식할 수 있다. 이를 위해, 상기 분석부(320)는 상기 번호판의 밝기 분포를 측정하여 바탕과 글자 중 상대적으로 밝은 영역을 상기 관심 영역으로 인식할 수 있다.
예를 들면, 도 4는 차량의 번호판을 타입별로 구분하여 나타내 보인 도면이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 차량의 번호판은 일반(구형/신형), 영업용, 특장차, 외교 등의 차량에 따라 그 밝기 분포 및 가로세로비에 있어서 차이가 있다.
일반 구형 번호판의 경우, 녹색 바탕과 흰색 글자로 이루어지므로 상대적으로 밝은 영역인 흰색 글자 부분이 상기 관심 영역으로 인식될 수 있다. 반면, 일반 신형 번호판의 경우, 흰색 바탕과 검은색 글자로 이루어지므로 상대적으로 밝은 영역인 흰색 바탕 부분이 상기 관심 영역으로 인식될 수 있다.
영업용 번호판의 경우, 노랑색 바탕과 검은색 글자로 이루어지므로 상대적으로 밝은 노랑색 바탕 부분이 상기 관심 영역으로 인식될 수 있다. 특장차 번호판의 경우, 주황색 바탕과 흰색 글자로 이루어지고, 외교 차량 번호판의 경우 군청색 바탕과 흰색 글자로 이루어지므로, 상대적으로 밝은 흰색 글자 부분이 상기 관심 영역으로 인식될 수 있다.
여기서, 번호판의 바탕과 글자 중 상대적으로 밝은 영역을 관심 영역으로 인식하는 이유는 밝은 영역이 어두운 영역보다 밝기에 대한 분별력이 좋기 때문이다.
또 달리, 상기 분석부(320)는 상기 번호판의 가로세로비에 기초하여 상기 번호판의 타입을 분석하고, 그 분석 결과에 따라 번호판의 타입이 결정되면, 상기 결정된 번호판의 타입별로 미리 정해진 부분을 상기 관심 영역으로 인식할 수도 있다.
예컨대, 도 4에서와 같은 경우, 상기 분석부(320)는 차량 번호판의 타입이 일반 구형이거나 특장차 또는 외교이면 흰색 바탕 부분을, 일반 신형이면 흰색 바탕 부분을, 영업용이면 노랑색 바탕 부분을 각각 상기 관심 영역으로 인식할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 일 실시예에서는 차량 번호판의 밝기 분포나 가로세로비, 또는 두 가지 모두를 이용하여 차량 번호판 내 관심 영역을 인식할 수 있다.
상기 추출부(330)는 상기 차량의 진입 이전의 영상 전체에 대한 평균 밝기값을 추출할 수 있다. 여기서, 상기 영상 전체에 대한 평균 밝기값은 상기 테이블 생성부(310)에 의해 생성된 다수의 테이블 중 참조 테이블을 선택하는 데 이용될 수 있다.
상기 추출부(330)는 상기 차량의 진입(예: 주차장 진입) 시, 상기 차량의 번호판 내 관심 영역에 대한 평균 밝기값을 추출한다. 여기서, 상기 관심 영역에 대한 평균 밝기값은 상기 참조 테이블 내 현재 시간에 해당하는 카메라 설정값을 갱신하는 데 이용될 수 있다.
상기 업데이트부(340)는 상기 차량의 진입 시, 상기 추출부(330)에 의해 추출된 평균 밝기값에 기초하여 그 동작을 제어할 수 있다.
즉, 상기 업데이트부(340)는 상기 영상 전체에 대한 평균 밝기값에 기초하여, 상기 테이블 생성부(310)에 의해 생성된 다수의 테이블 중 어느 하나의 테이블을 참조 테이블로서 선택할 수 있다.
그리고, 상기 업데이트부(340)는 상기 참조 테이블 내 카메라 설정값을 갱신한다. 이를 위해, 상기 업데이트부(340)는 상기 관심 영역에 대한 평균 밝기값에 기초하여, 상기 참조 테이블 내 현재 시간에 해당하는 카메라 설정값을 갱신한다.
이때, 상기 업데이트부(340)는 카메라의 감도, 셔터 스피드 및 조리개 중 적어도 하나의 설정값에 대해, 상기 관심 영역에 대한 평균 밝기값을 기준으로 가감하는 방식을 통해 상기 카메라 설정값을 갱신할 수 있다.
다만, 상기 업데이트부(340)는 상기 차량의 진입 속도가 기준 속도를 초과하는 경우, 상기 카메라 설정값 중 상기 조리개의 설정값을 제외한 나머지에 대해서만 갱신을 수행할 수 있다. 즉, 상기 차량의 진입 속도가 기준 속도를 초과하면, 상기 업데이트부(340)는 상기 조리개의 설정값에 대해서는 갱신을 수행하지 않을 수 있다.
상기 차량번호 인식부(350)는 상기 갱신된 카메라 설정값을 이용하여 상기 번호판에 표기된 차량번호를 인식한다. 이를 위해, 상기 갱신된 카메라 설정값은 상기 업데이트부(340)에 의해 미리 카메라에 세팅될 수 있다.
즉, 상기 차량번호 인식부(350)는 상기 세팅된 카메라를 통해 상기 번호판에 대한 영상을 획득하고, 상기 획득된 영상을 소정의 차량번호 인식 알고리즘을 통해 분석하여 상기 번호판에 표기된 차량번호를 인식할 수 있다. 여기서, 상기 차량번호 인식 알고리즘은 이미 널리 사용되고 있는 공지 기술이므로, 본 명세서에서는 이에 대한 설명은 생략한다.
그런데, 상기 세팅된 카메라를 통해서도 상기 차량번호를 인식하지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 예를 들면, 야간 또는 주간이지만 매우 어두운 날, 혹은 역광이 강한 날 같은 경우가 그렇다. 이러한 경우에는 상기 관심 영역의 평균 밝기값이나 상기 전체 영상의 평균 밝기값이 너무 낮아서, 상기 카메라 설정값의 조절(갱신)에도 불구하고 상기 번호판에 대한 영상을 획득하기 어려워 상기 차량번호를 인식하지 못하는 경우가 발생할 수 있다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에서는 상기 관심 영역 또는 상기 전체 영상에 대한 평균 밝기값이 미리 설정된 기준값 이하로 떨어지고, 이로 인해 상기 카메라 설정값의 조절에도 불구하고 상기 차량번호가 인식되지 않는 경우를 대비하여 조명부(미도시)를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 조명부를 제어하기 위한 조명 제어부(미도시)를 더 포함할 수 있다.
즉, 상기 조명부는 상기 카메라 설정값의 조절에도 ?구하고 상기 차량번호가 인식되지 않는 경우, 상기 차량의 진입 시 상기 차량의 번호판에 광을 조사할 수 있다. 여기서, 상기 조명부는 LED 램프를 포함해서 현존하는 모든 발광장치를 포함할 수 있다. 하지만, 본 발명의 일 실시예에서는 상기 LED 램프를 상기 조명부로서 사용하기로 한다.
상기 조명 제어부는 상기 조명부를 제어하여 상기 조명부에 의해 조사되는 광의 밝기를 조절할 수 있다. 즉, 상기 조명 제어부는 상기 관심 영역 또는 상기 영상 전체에 대한 평균 밝기값이 미리 설정된 기준값 이하로 떨어지는 경우, 그 이하의 값들을 몇 개(예: 3개)의 범위로 나누어 등급을 부여(예: A, B, C)하고, 각 등급에 맞는 밝기의 광이 조사되도록 상기 조명부를 제어할 수 있다.
상기 제어부(360)는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량번호 인식 시스템(300), 즉 상기 테이블 생성부(310), 상기 분석부(320), 상기 추출부(330), 상기 업데이트부(340), 상기 차량번호 인식부(350) 등의 동작을 전반적으로 제어할 수 있다.
특히, 상기 제어부(360)는 시도한 인식 영상 개수를 카운트하여 상기 차량번호의 인식 실패 횟수를 산출하고, 상기 산출된 인식 실패 횟수가 미리 설정된 횟수를 초과하는 경우, 영상 인식 시도 횟수를 초기화하고, 상기 차량번호의 인식을 재시도하도록 제어할 수 있다.
또한, 상기 제어부(360)는 차량이 진입하지 않은 상태에서 테이블 참조 시간이 일정 시간(예: 10분) 경과하면, 상기 업데이트부(340)에 테이블 선택 명령 신호를 전달할 수 있다. 이에 따라, 상기 업데이트부(340)는 그 동안 획득한 영상 전체에 대한 평균 밝기값에 기초하여 다수의 테이블 중 어느 하나를 상기 참조 테이블로서 다시 선택할 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 실시예로서, 상기 차량번호 인식 시스템(300)은 상기 참조 테이블을 이용하지 않을 수도 있다.
즉, 상기 분석부(320)는 차량의 진입 시, 상기 차량의 번호판의 타입을 분석하여 상기 번호판 내 관심 영역을 인식한다. 이때, 상기 분석부(320)는 상기 번호판의 밝기 분포 및 가로세로비에 기초하여 상기 번호판의 타입을 분석하고, 상기 분석 결과에 따른 상기 번호판의 타입별로 바탕과 글자 중 상대적으로 밝은 영역을 상기 관심 영역으로 인식할 수 있다.
상기 추출부(330)는 상기 관심 영역에 대한 평균 밝기값을 추출할 수 있다. 이에 따라, 상기 차량번호 인식부(350)는 상기 관심 영역에 대한 평균 밝기값에 기초하여 카메라에 세팅되어 있는 카메라 설정값을 조절하고, 상기 조절된 카메라 설정값을 이용하여 상기 번호판에 표기된 차량번호를 인식할 수 있다.
여기서, 상기 차량번호 인식부(350)는 상기 차량의 진입 이전의 영상 전체에 대한 평균 밝기값에 기초하여, 상기 차량의 진입 이전에 주기적으로 임시 카메라 설정값을 상기 카메라에 세팅할 수 있으며, 이후 상기 차량이 진입하면 상기 카메라에 세팅되어 있는 임시 카메라 설정값을 상기 관심 영역의 평균 밝기값에 기초하여 다른 값으로 변경하거나 동일한 값으로 유지할 수 있다.
그런데, 앞선 일 실시예에서 언급한 바와 같이, 상기 세팅된 카메라를 통해서도 상기 차량번호를 인식하지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 따라서, 본 발명의 다른 실시예에서는 상기 일 실시예에서와 마찬가지로, 상기 관심 영역 또는 상기 전체 영상에 대한 평균 밝기값이 미리 설정된 기준값 이하로 떨어지고, 이로 인해 상기 카메라 설정값의 조절에도 불구하고 상기 차량번호가 인식되지 않는 경우를 대비하여 조명부(미도시)를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 조명부를 제어하기 위한 조명 제어부(미도시)를 더 포함할 수 있다. 상기 조명부 및 상기 조명 제어부의 기능은 상기 일 실시예에서와 동일하므로 이에 대한 설명은 생략하기로 한다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량번호 인식 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.
도 3 및 도 5를 참조하면, 단계(510)에서 상기 차량번호 인식 시스템(300)의 추출부(330)는 상기 차량의 진입 이전의 영상 전체에 대한 평균 밝기값을 추출한다.
다음으로, 단계(520)에서 상기 차량번호 인식 시스템(300)의 업데이트부(340)는 상기 영상 전체에 대한 평균 밝기값에 기초하여 다수의 테이블 중 어느 하나의 테이블을 참조 테이블로서 선택한다.
여기서, 상기 참조 테이블은 밝기값에 따라 복수의 구간으로 나뉘어 생성된 다수의 테이블 중 선택된 어느 하나일 수 있다. 상기 다수의 테이블은 상기 차량번호 인식 시스템(300)의 테이블 생성부(310)에 의해 차량 진입 이전에 미리 생성될 수 있다. 즉, 상기 테이블 생성부(310)는 0~255의 밝기값 구간을 N개(예: 5개)의 구간으로 나누어 상기 다수의 테이블을 생성할 수 있다.
다음으로, 상기 차량의 진입을 감지하면(530의 "예" 방향), 단계(540)에서 상기 차량번호 인식 시스템(300)의 분석부(320)는 상기 차량의 번호판을 분석하여 상기 관심 영역을 인식한다.
이를 위해, 상기 분석부(320)는 도 6에 도시된 바와 같이, 단계(610)에서 상기 번호판의 밝기 분포 및 가로세로비에 기초하여 상기 번호판의 타입을 분석할 수 있다.
다음으로, 단계(620)에서 상기 분석부(320)는 상기 분석 결과에 따른 상기 번호판의 타입별로 바탕과 글자 중 상대적으로 밝은 영역을 상기 관심 영역으로 인식할 수 있다.
한편, 다시 도 5를 참조하면, 상기 단계(530)에서 상기 차량의 진입을 감지하지 못하면("아니오" 방향), 상기 차량번호 인식 시스템(300)은 상기 단계(510)으로 리턴(return)하여 상기 영상 전체에 대한 평균 밝기값을 추출하는 과정과, 상기 단계(520)의 참조 테이블을 선택하는 과정을 소정 시간(예: 10분) 단위로 반복할 수 있다.
다음으로, 단계(550)에서 상기 차량번호 인식 시스템(300)의 추출부(330)는 상기 차량의 번호판 내 관심 영역에 대한 평균 밝기값을 추출한다.
다음으로, 단계(560)에서 상기 차량번호 인식 시스템(300)의 업데이트부(340)는 상기 관심 영역에 대한 평균 밝기값에 기초하여, 상기 참조 테이블 내 현재 시간에 해당하는 카메라 설정값을 갱신한다.
다음으로, 단계(570)에서 상기 차량번호 인식 시스템(300)의 차량번호 인식부(350)는 상기 갱신된 카메라 설정값을 이용하여 상기 번호판에 표기된 차량번호를 인식한다.
한편, 본 발명의 다른 실시예로서, 상기 차량번호 인식 시스템(300)은 상기 참조 테이블을 이용하지 않을 수 있으며, 그 과정을 설명하면 다음과 같다.
먼저, 상기 차량번호 인식 시스템(300)의 추출부(330)는 차량의 진입 이전의 영상 전체에 대한 평균 밝기값을 추출한다.
이후, 상기 차량번호 인식 시스템(300)의 차량번호 인식부(350)는 상기 영상 전체에 대한 평균 밝기값에 기초하여, 상기 차량의 진입 이전에 주기적으로(예: 10분 단위) 임시 카메라 설정값을 카메라에 세팅한다.
이후, 상기 차량의 진입이 감지되면, 상기 차량번호 인식 시스템(300)의 분석부(320)는 상기 차량의 번호판의 타입을 분석하여 상기 번호판 내 관심 영역을 인식한다.
이후, 상기 차량번호 인식 시스템(300)의 추출부(330)는 상기 관심 영역에 대한 평균 밝기값을 추출한다.
계속해서, 상기 차량번호 인식 시스템(300)의 차량번호 인식부(350)는 상기 관심 영역에 대한 평균 밝기값에 기초하여 카메라에 세팅되어 있는 카메라 설정값(임시 카메라 설정값)을 조절(다른 값으로 변경하거나 동일한 값으로 유지)하고, 상기 조절된 카메라 설정값을 이용하여 상기 번호판에 표기된 차량번호를 인식한다.
한편, 상기 관심 영역 또는 상기 전체 영상에 대한 평균 밝기값이 미리 설정된 기준값 이하인 경우, 상기 차량번호 인식 시스템(300)의 조명부는 상기 차량의 진입 시 상기 차량의 번호판에 광을 조사할 수 있다. 그리고, 상기 차량번호 인식 시스템(300)의 조명 제어부는 상기 조명부를 제어하여 상기 조명부에 의해 조사되는 광의 밝기를 조절할 수 있다.
본 발명의 실시예들은 다양한 컴퓨터로 구현되는 동작을 수행하기 위한 프로그램 명령을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함한다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 로컬 데이터 파일, 로컬 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크와 같은 자기-광 매체, 및 롬, 램, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
이와 같이, 본 발명의 일 실시예에서는 현장 상황에 맞게 적절히 카메라 설정값을 조정하여 환경적인 요인을 줄임으로써 역광이나 전반사, 주변 물체의 그림자 등으로 인한 차량 번호판의 인식 오류를 최소화할 수 있으며, 이를 통해 차량 번호판(차량번호)의 인식률을 향상시킬 수 있다.
지금까지 본 발명에 따른 구체적인 실시예에 관하여 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서는 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허 청구의 범위뿐 아니라 이 특허 청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 이는 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명 사상은 아래에 기재된 특허청구범위에 의해서만 파악되어야 하고, 이의 균등 또는 등가적 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
310: 테이블 생성부
320: 분석부
330: 추출부
340: 업데이트부
350: 차량번호 인식부
360: 제어부

Claims (17)

  1. 차량의 진입 시, 상기 차량의 번호판 내 관심 영역에 대한 평균 밝기값을 추출하는 추출부;
    상기 관심 영역에 대한 평균 밝기값에 기초하여, 시간별 카메라 설정값을 포함하는 참조 테이블 내 현재 시간에 해당하는 카메라 설정값을 갱신하는 업데이트부; 및
    상기 갱신된 카메라 설정값을 이용하여 상기 번호판에 표기된 차량번호를 인식하는 차량번호 인식부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량번호 인식 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 추출부는
    상기 차량의 진입 이전의 영상 전체에 대한 평균 밝기값을 추출하고,
    상기 업데이트부는
    상기 영상 전체에 대한 평균 밝기값에 기초하여 다수의 테이블 중 어느 하나의 테이블을 상기 참조 테이블로서 선택하는 것을 특징으로 하는 차량번호 인식 시스템.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 참조 테이블은
    밝기값에 따라 복수의 구간으로 나뉘어 생성된 다수의 테이블 중에서 선택된 어느 하나인 것을 특징으로 하는 차량번호 인식 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    0~255의 밝기값 구간을 N(상기 N은 자연수)개의 구간으로 나누어 상기 다수의 테이블을 생성하는 테이블 생성부
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량번호 인식 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 업데이트부는
    카메라의 감도, 셔터 스피드 및 조리개 중 적어도 하나의 설정값에 대해, 상기 관심 영역에 대한 평균 밝기값을 기준으로 가감하는 방식을 통해 상기 카메라 설정값을 갱신하는 것을 특징으로 하는 차량번호 인식 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 업데이트부는
    상기 차량의 진입 속도가 기준 속도를 초과하는 경우, 상기 카메라 설정값 중 상기 조리개의 설정값을 제외한 나머지에 대해서만 갱신을 수행하는 것을 특징으로 하는 차량번호 인식 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 번호판의 타입을 분석하여 상기 관심 영역을 인식하는 분석부
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량번호 인식 시스템.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 분석부는
    상기 번호판의 밝기 분포 및 가로세로비에 기초하여 상기 번호판의 타입을 분석하고, 상기 분석 결과에 따른 상기 번호판의 타입별로 바탕과 글자 중 상대적으로 밝은 영역을 상기 관심 영역으로 인식하는 것을 특징으로 하는 차량번호 인식 시스템.
  9. 차량의 진입 시, 상기 차량의 번호판의 타입을 분석하여 상기 번호판 내 관심 영역을 인식하는 분석부;
    상기 관심 영역에 대한 평균 밝기값을 추출하는 추출부; 및
    상기 관심 영역에 대한 평균 밝기값에 기초하여 카메라에 세팅되어 있는 카메라 설정값을 조절하고, 상기 조절된 카메라 설정값을 이용하여 상기 번호판에 표기된 차량번호를 인식하는 차량번호 인식부를 포함하며,
    상기 분석부는
    상기 번호판의 밝기 분포 및 가로세로비에 기초하여 상기 번호판의 타입을 분석하고, 상기 분석 결과에 따른 상기 번호판의 타입별로 바탕과 글자 중 상대적으로 밝은 영역을 상기 관심 영역으로 인식하는 것을 특징으로 하는 차량번호 인식 시스템.
  10. 차량의 진입 시, 상기 차량의 번호판의 타입을 분석하여 상기 번호판 내 관심 영역을 인식하는 분석부;
    상기 관심 영역에 대한 평균 밝기값을 추출하는 추출부; 및
    상기 관심 영역에 대한 평균 밝기값에 기초하여 카메라에 세팅되어 있는 카메라 설정값을 조절하고, 상기 조절된 카메라 설정값을 이용하여 상기 번호판에 표기된 차량번호를 인식하는 차량번호 인식부를 포함하며,
    상기 추출부는
    상기 차량의 진입 이전의 영상 전체에 대한 평균 밝기값을 추출하고,
    상기 차량번호 인식부는
    상기 영상 전체에 대한 평균 밝기값에 기초하여, 상기 차량의 진입 이전에 주기적으로 임시 카메라 설정값을 상기 카메라에 세팅하는 것을 특징으로 하는 차량번호 인식 시스템.
  11. 삭제
  12. 제2항 또는 제10항에 있어서,
    상기 관심 영역 또는 상기 영상 전체에 대한 평균 밝기값이 미리 설정된 기준값 이하인 경우, 상기 차량의 진입 시 상기 차량의 번호판에 광을 조사하는 조명부; 및
    상기 조명부를 제어하여 상기 조명부에 의해 조사되는 상기 광의 밝기를 조절하는 조명 제어부
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량번호 인식 시스템.
  13. 차량번호 인식 시스템의 추출부에서, 차량의 진입 시, 상기 차량의 번호판 내 관심 영역에 대한 평균 밝기값을 추출하는 단계;
    상기 차량번호 인식 시스템의 업데이트부에서, 상기 관심 영역에 대한 평균 밝기값에 기초하여, 시간별 카메라 설정값을 포함하는 참조 테이블 내 현재 시간에 해당하는 카메라 설정값을 갱신하는 단계; 및
    상기 차량번호 인식 시스템의 차량번호 인식부에서, 상기 갱신된 카메라 설정값을 이용하여 상기 번호판에 표기된 차량번호를 인식하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량번호 인식 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 추출부에서, 상기 차량의 진입 이전의 영상 전체에 대한 평균 밝기값을 추출하는 단계; 및
    상기 업데이트부에서, 상기 영상 전체에 대한 평균 밝기값에 기초하여 다수의 테이블 중 어느 하나의 테이블을 상기 참조 테이블로서 선택하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량번호 인식 방법.
  15. 차량번호 인식 시스템의 분석부에서, 차량의 진입 시, 상기 차량의 번호판의 타입을 분석하여 상기 번호판 내 관심 영역을 인식하는 단계;
    상기 차량번호 인식 시스템의 추출부에서, 상기 관심 영역에 대한 평균 밝기값을 추출하는 단계;
    상기 차량번호 인식 시스템의 차량번호 인식부에서, 상기 관심 영역에 대한 평균 밝기값에 기초하여 카메라에 세팅되어 있는 카메라 설정값을 조절하는 단계;
    상기 차량번호 인식부에서, 상기 조절된 카메라 설정값을 이용하여 상기 번호판에 표기된 차량번호를 인식하는 단계;
    상기 추출부에서, 상기 차량의 진입 이전의 영상 전체에 대한 평균 밝기값을 추출하는 단계; 및
    상기 차량번호 인식부에서, 상기 영상 전체에 대한 평균 밝기값에 기초하여, 상기 차량의 진입 이전에 주기적으로 임시 카메라 설정값을 상기 카메라에 세팅하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량번호 인식 방법.
  16. 삭제
  17. 제14항 또는 제15항에 있어서,
    상기 관심 영역 또는 전체 영상에 대한 평균 밝기값이 미리 설정된 기준값 이하인 경우, 상기 차량번호 인식 시스템의 조명부에서, 상기 차량의 진입 시 상기 차량의 번호판에 광을 조사하는 단계; 및
    상기 차량번호 인식 시스템의 조명 제어부에서, 상기 조명부를 제어하여 상기 조명부에 의해 조사되는 상기 광의 밝기를 조절하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량번호 인식 방법.
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