KR101547239B1 - 배경영상 추출 기반 카메라 영상밝기 조절 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 감시 카메라를 이용하여 차량을 인식하는 과정에서 차량이 존재하는 오브젝트 영역의 픽셀값들을 차량이 존재하지 않는 동영상 프레임의 배경 영역의 픽셀값들로 대체하여 실시간 배경영상을 추출하고, 추출한 배경영상을 기준으로 영상밝기를 판단하여 카메라의 설정값을 조절함으로써 차량의 색상으로 인한 영상 밝기 왜곡을 최소화할 수 있는 카메라 영상밝기 조절 시스템 및 방법을 제공한다.

Description

배경영상 추출 기반 카메라 영상밝기 조절 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR ADJUSTING CAMERA BRIGHTNESS BASED EXTRACTION OF BACKGROUND IMAGE}

본 발명은 차량의 색상으로 인한 인식 오류를 최소화하기 위한 배경영상 추출 기반 카메라 영상밝기 조절 시스템 및 방법에 관한 것이다.

일반적으로, 백화점, 대형마트, 쇼핑몰 등의 주차장 시설이 설비된 장소에는 차량번호 인식기(License Plate Recognition: LPR)가 많이 사용되고 있다.

차량번호 인식기는 주차장의 입구측 또는 출구측에 카메라를 설치하고 진입하는 차량의 번호판을 촬영한 뒤 이를 문자와 숫자로 인식하여 차량을 식별하는 장치를 말한다.

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 전송하고 서버로부터 범법차량 여부가 판단된 정보를 수신하는 방식을 채택하고 있다.

또한, 고속도로나 교통 흐름이 잦은 교차로 등에도 CCTV를 장착하여 차량의 이동을 촬영하고 촬영된 영상으로부터 교통의 혼잡도, 도난차량 등을 모니터링하기도 한다.

그러나, 이처럼 감시 카메라를 이용하여 차량을 인식하는 과정에서, 역광이나 전반사, 주변 물체의 그림자 등의 환경적 요인으로 인하여 차량 인식의 오류가 발생하는 문제점이 있다.

따라서, 본 출원인은 현장 상황에 맞게 환경적 요인을 줄임으로써 차량 인식의 오류를 최소화하는 기술을 출원하여 등록받은 바 있다. 즉, 한국등록번호 제1368831호(차량번호 인식 시스템 및 방법)에는 차량의 진입 시 진입 이전 영상 전체에 대한 평균 밝기값을 추출하여 평균 밝기값에 대응하는 카메라 설정값으로 카메라를 조절하는 기술이 개시되어 있다.

그런데, 종래 기술은 진입하는 차량의 색상에 의해 카메라의 영상 밝기가 달라지는 문제점이 있다. 즉, 색상이 어두운 차량이 진입하는 경우 영상 전체의 평균 밝기값이 차량 색상에 의해 낮아지므로 카메라 조도가 높게 설정되고 이로 인해 외부 환경이 밝음에도 불구하고 높게 설정된 카메라의 조도로 촬영되어 영상 전체가 흰색으로 나타나는 현상이 발생한다.

이와 반대로, 차량의 색상이 상대적으로 밝은 경우 영상 전체의 평균 밝기값이 상대적으로 높아지므로 카메라 조도가 낮게 설정되고 이로 인해 외부 환경이 어두움에도 불구하고 낮은 조도로 촬영이 이루어지므로 영상 전체가 어둡게 나타나 정확한 차량 인식이 불가능하게 되는 문제점이 있다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 창안된 것으로서, 감시 카메라를 이용하여 차량을 인식하는 과정에서 차량의 색상으로 인한 영상 밝기 왜곡을 최소화하여 카메라의 설정값을 조절하는 카메라 영상밝기 조절 시스템 및 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.

이를 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 배경영상 추출 기반 카메라 영상밝기 조절 시스템은, 카메라를 통해 촬영한 다수의 영상 프레임들을 비교하여 영상 프레임간 픽셀값들의 변화가 있는지를 분석하는 영상 비교부; 상기 영상 비교부를 통해 분석한 결과 상기 영상 프레임간 픽셀값들의 변화가 있으면 각 픽셀에 대하여 일정 시간 동안 가장 많이 출현한 픽셀값을 해당 픽셀에 대체하여 순수 배경영상을 생성하는 배경영상 생성부; 상기 순수 배경영상을 기준으로 평균 밝기값을 추출하는 영상밝기 추출부; 및 상기 평균 밝기값에 따른 카메라 설정값을 기 정의된 테이블에 참조하여 검출하고 검출된 카메라 설정값으로 카메라를 조절하는 카메라 조절부를 포함한다.

상기 기 정의된 테이블은 상기 평균 밝기값의 레벨에 따라 카메라의 설정값들이 매칭되어 있는 것을 특징으로 한다.

상기 배경영상 생성부는, 상기 영상 비교부를 통해 분석한 결과 상기 영상 프레임간 픽셀값들의 변화가 없으면 현재 픽셀값들에 기초하여 순수 배경영상을 생성할 수 있다.

또한, 상기 배경영상 생성부는, 상기 픽셀값들에 대하여 일정 범위의 구간마다 분류하고 분류된 구간마다 대표값을 정의해 두어, 순수 배경영상 생성 시 각 픽셀에 대하여 상기 일정 시간 동안 가장 많이 출현하는 픽셀값이 포함된 구간의 대표값으로 대체할 수 있다.

또한, 상기 차량이 일정 프레임 이상 고정 위치인 경우, 상기 배경영상 생성부가 상기 차량이 존재하는 오브젝트 영역을 제거하고 제거된 오브젝트 영역을 제외한 나머지 영역의 픽셀에 대하여 순수 배경 영상을 생성할 수 있다.

또한, 상기 영상 비교부는 차량의 번호판에 대한 크기, 위치, 밝기 분포에 기초하여 차량번호판 영역을 인식하고, 상기 배경영상 생성부는 순수 배경영상 생성 시 상기 영상 비교부를 통해 인식한 차량번호판 영역을 제외시키는 것을 특징으로 한다.

한편, 본 발명의 실시예에 따른 배경영상 추출 기반 카메라 영상밝기 조절 방법은, 차량을 인식하기 위한 카메라 시스템에서의 영상밝기 조절 방법으로서, 상기 시스템이 카메라를 통해 촬영한 다수의 영상 프레임들을 비교하여 영상 프레임간 픽셀값들의 변화가 있는지를 분석하는 단계; 상기 시스템이 분석한 결과 상기 영상 프레임간 픽셀값들의 변화가 있으면 각 픽셀에 대하여 일정 시간 동안 가장 많이 출현한 픽셀값을 해당 픽셀에 대체하여 순수 배경영상을 생성하는 단계; 상기 시스템이 상기 순수 배경영상의 평균 밝기값을 추출하는 단계; 및 상기 시스템이 상기 평균 밝기값에 따른 카메라 설정값을 기 정의된 테이블을 참조하여 검출하는 단계; 및 상기 시스템이 검출된 카메라 설정값으로 카메라를 조절하는 단계를 포함한다.

또한, 상기 순수 배경영상을 생성하는 단계는, 상기 영상 프레임간 픽셀값들의 변화가 없으면 상기 시스템이 현재 픽셀값들에 기초하여 순수 배경영상을 생성할 수 있다.

또한, 상기 순수 배경영상을 생성하는 단계는, 상기 시스템이 픽셀값들에 대하여 일정 범위의 구간마다 분류하고 분류된 구간마다 대표값을 정의해 두어, 상기 순수 배경영상 생성 시 각 픽셀에 대하여 상기 일정 시간 동안 가장 많이 출현하는 픽셀값이 포함된 구간의 대표값을 해당 픽셀에 대체할 수 있다.

또한, 상기 차량이 일정 프레임 이상 고정 위치인 경우, 상기 순수 배경영상을 생성하는 단계는, 상기 시스템이 상기 차량이 존재하는 오브젝트 영역을 제거하고 제거된 오브젝트 영역을 제외한 나머지 영역의 픽셀에 대하여 순수 배경 영상을 생성할 수 있다.

또한, 상기 카메라를 통해 촬영한 다수의 영상 프레임들을 비교하는 단계에서, 상기 시스템이 상기 차량의 번호판에 대한 크기, 위치, 밝기 분포에 기초하여 차량번호판 영역을 인식하며, 상기 순수 배경영상 생성 시 인식한 차량번호판 영역을 제외시키는 것을 특징으로 한다.

이러한 본 발명에 따르면, 일정시간 동안 촬영된 다수의 영상 프레임에서 차량이 존재하는 영상에 차량이 존재하지 않은 배경의 영상을 대체하여 차량의 색상으로 인한 영상밝기 왜곡을 최소화함으로써 차량 또는 차량 번호판의 인식 오류를 해소할 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 배경영상 추출 기반 카메라 영상밝기 조절 시스템의 구성도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 카메라 영상밝기 조절 시스템을 이용하여 배경영상을 추출하는 과정을 나타낸 예시도.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 배경영상 추출 기반 카메라 영상밝기 조절 방법을 설명하는 전체 흐름도.
도 4는 일정시간 이상 정지하고 있는 차량의 경우 배경영상을 추출하여 카메라 영상밝기를 조절하는 방법을 설명하는 흐름도.

본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 본 명세서에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다.

또한, 본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계들을 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 배경영상 추출 기반 카메라 영상밝기 조절 시스템의 구성도이다.

본 발명의 실시예에 따른 카메라 영상밝기 조절 시스템(이하, 시스템)(100)은 카메라(110), 영상 분석부(120), 카메라 조절부(130), 테이블 생성부(140)를 포함할 수 있다. 그리고, 영상 분석부(120)는 영상 비교부(122), 배경영상 생성부(124), 영상밝기 추출부(126)를 포함할 수 있다.

또한, 상기의 시스템이 주차장의 차량 번호 인식에 적용되는 경우 차량번호 인식부(150)를 더 포함하여 구현할 수 있다.

카메라(110)는 주차장, 고속도로나 교차로, 모니터링 차량 등에 설치되어 특정 구간에 진입하는 또는 주행하는 차량을 촬영한다.

카메라(110)는 보통 일정 시간 동안 촬영한 다수의 영상 프레임을 출력한다.

카메라 조절부(130)는 카메라(110)의 설정값을 조절한다. 카메라 설정값은 감도, 셔터 스피드, 조리개 등과 관련한 제어값을 포함한다. 이러한 카메라 설정값은 테이블 생성부(140)에 기 정의된 테이블을 참조하여 검출할 수 있다.

테이블 생성부(140)는 영상의 평균 밝기값에 따라 카메라 설정값이 매칭된 테이블이 저장되어 있다. 테이블 생성부(140)는 0부터 255 사이의 밝기값을 일정 구간으로 분류하여 밝기 레벨을 생성하고 생성된 레벨에 따라 카메라의 설정값을 매칭해 둘 수 있다.

여기서, 테이블을 밝기 레벨로 구분하여 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.

예를 들어, 아래의 표 1과 같이 10시 30분에 밝기값이 80인 경우, 카메라 설정값으로서 셔터 스피드를 1/3000, 감도를 150, 조리개 프리셋(preset) 정보를 50으로 각각 설정하여 시간 및 밝기값에 따라 카메라 설정값을 매칭시켜 기록해 둘 수 있다.

시간	밝기값	셔터스피드	감도	조리개 preset정보
10시 30분	80	1/3000	150	50
10시 40분	70	1/3000	150	50
.	.	.	.	.

차량번호 인식부(150)는 실시간으로 카메라 설정값이 조절된 카메라(110)를 통해 촬영된 영상으로부터 차량번호를 인식한다. 차량번호의 인식 방법은 문자 인식 알고리즘 또는 OCR 등의 이미지 인식 알고리즘 등을 적용할 수 있다.

영상 분석부(120)는 일정 주기마다 카메라(110)를 통해 촬영한 영상 프레임을 분석하여 차량이 존재하는 영역의 영상을 차량이 존재하지 않는 영역의 영상으로 대체함으로써 카메라의 조절 시 차량의 색상에 영향을 받지 않도록 한다.

이를 구현하기 위한 구성으로서, 영상 비교부(122)는 카메라(110)를 통해 촬영한 일정 시간 동안의 영상 프레임들을 비교한다. 비교 시 프레임간 픽셀 단위로 이루어지며 다수의 영상 프레임간 픽셀값이 변화하는지 여부를 분석할 수 있다.

예컨대, 차량이 카메라(110)를 통해 촬영하는 특정 구간으로 진입하게 되면, 카메라(110)를 통해 촬영한 영상 프레임은 차량이 존재하지 않았던 영역에 차량이 출현하게 되므로 픽셀값이 변하게 된다. 이때 차량의 색상이 검은색과 같이 어두운 색상이면 영상밝기가 어두운 값으로 변하고, 흰색과 같이 밝은 색상이면 영상밝기가 밝은 값으로 변한다.

배경영상 생성부(124)는 영상 비교부(122)를 통해 분석한 결과 영상 프레임간 픽셀값들의 변화가 없으면 차량이 존재하지 않는 것으로 간주하여 현재 픽셀값 그대로 순수 배경영상을 생성한다. 또한, 배경영상 생성부(124)는 영상 프레임간 픽셀값들의 변화가 있으면 각 픽셀에 대하여 일정 시간 동안 가장 많이 출현하는 픽셀값을 해당 픽셀에 대체하여 현재 상황에서의 순수 배경영상을 생성한다.

또한, 배경영상 생성부(124)는 픽셀값들에 대하여 일정 범위의 구간마다 분류하고 분류된 구간마다 대표값을 정의하여 배경영상 처리를 수행할 수 있다. 이를 테면, 0 내지 20까지는 제1 레벨, 21 내지 40까지 제2 레벨, 41 내지 60까지 제3 레벨 등으로 구분하고, 각 레벨마다 대표값, 10, 30, 50을 정의해 두어, 순수 배경영상 생성 시 각 픽셀에 대하여 일정 시간 동안 가장 많이 출현한 픽셀값이 포함된 구간의 대표값을 해당 픽셀에 대체할 수 있다. 여기서, 대표값은 각 구간의 중간값으로 설정할 수 있다.

또한, 배경영상 생성부(124)는 순수 배경영상 생성 시 차량번호판이 존재하는 영역(이하, 차량번호판 영역)을 제외하고 배경영상 처리를 수행할 수 있다. 이 경우, 차량번호판 영역은 영상 비교부(122)에서 차량의 번호판에 대한 크기, 위치, 밝기 분포에 기초하여 인식되며, 영상 비교시 비교 대상에서 제외될 수 있다.

영상밝기 추출부(126)는 배경영상 생성부(124)를 통해 생성된 순수 배경영상을 기준으로 평균 밝기값을 추출한다.

추출된 평균 밝기값은 카메라 조절부(130)로 전달되고, 이를 전달받은 카메라 조절부(130)가 테이블 생성부(140)에 기 저장된 테이블을 참조하여 평균 밝기값에 상응하는 카메라 설정값을 검출한다.

예를 들어, 도 2에 도시한 바와 같이 특정 도로의 구간을 모니터링하는 감시 카메라의 경우를 살펴보면, 빗금친 박스는 어두운 색상의 차량이고 빗금치지 않은 박스는 밝은 색상의 차량이다.

표기된 A픽셀은 정방향 위치(x1, y1)의 단위 픽셀이고, B픽셀은 역방향 위치(x2, y2)의 단위 픽셀을 나타내고 있다.

각 픽셀에 대하여 일정 시간 동안 촬영한 10개의 영상 프레임을 비교하면, A픽셀은 한 대의 어두운 차량이 진입하여 지나가는 영상 프레임이고, B픽셀은 어두운 색상의 전방차량이 진입하여 이미 지나가고 뒤에 어두운 색상의 후방차량이 진입하는 영상 프레임을 알 수 있다. 차량이 지나간 영상 프레임은 차량이 존재하지 않는 배경 영역으로 볼 수 있다.

이 경우, A픽셀은 일정 시간 동안 가장 많이 출현한 픽셀값 즉, 150으로 실시간 대체되고, B픽셀은 일정 시간 동안 두 대의 어두운 차량이 진입하였지만 가장 많이 출현한 픽셀값 149로 대체된다. 상기한 방식으로 모든 픽셀에 대하여 수행하면 전체 영상에 대하여 차량이 존재하는 영역의 픽셀을 차량이 존재하지 않는 영역의 픽셀로 대체하게 됨으로써 순수 배경영상을 생성할 수 있다.

도 2에서는 설명의 편의상 일정 시간 동안 다수의 영상 프레임을 10개로 한정하여 설명하였지만, 이에 한정하는 것은 아니며 일정 시간 동안의 영상 프레임은 시스템 내 초당 정의된 영상 프레임의 개수에 따라 달라질 수 있을 것이다.

한편, 도로의 갓길 등에 차량이 정차하거나, 교통 혼잡 또는 사고 등의 원인으로 차량이 정체하게 되는 경우, 본 발명의 실시예에 따른 시스템은 차량을 배경영상으로 간주할 수 있다. 이 경우, 시스템은 차량의 위치를 트랙킹하는 수단을 활용하여 일정 프레임 이상 즉, 기설정한 임계 시간 이상 차량의 위치가 고정되어 있는지를 파악하고, 차량이 존재하는 오브젝트 영역을 강제로 제거한 후 나머지 영상에 대하여 배경영상 처리를 수행할 수 있다. 이에 대해서는 도 4의 흐름도를 통해 구체적으로 설명하기로 한다.

이하, 상기의 시스템을 이용하여 배경영상 추출 기반 카메라 영상밝기를 조절하는 방법에 대하여 구체적으로 설명한다.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 배경영상 추출 기반 카메라 영상밝기 조절 방법을 설명하는 전체 흐름도이다. 참고로, 도 1의 구성요소를 참조하여 설명하기로 한다.

S100 단계에서, 시스템(100)이 카메라(110)를 통해 주차장, 고속도로, 교차로 등의 특정 구간에 진입하는 또는 주행하는 차량을 촬영한다.

다음 S110 단계에서, 시스템(100)이 영상 비교부(122)에서 카메라(110)를 통해 일정 시간 동안 촬영한 다수의 영상 프레임을 비교한다. 여기서, 일정 시간은 대략 3 내지 4초 정도로 주차장에 진입하는 차량이 잠시 멈추었다가 촬영이 이루어진 후 다시 주행하는 데 평균적으로 소요되는 시간을 포함한다. 또는, 고속도로나 교차로 등의 특정 구간에서는 차량의 주행 속도와 관련하여 설정될 수 있을 것이다.

다음 S120 단계에서, 시스템(100)의 영상 비교부(122)가 영상 프레임간 픽셀값들의 변화가 있는지를 분석할 수 있다.

분석 결과, 영상 프레임간 픽셀값들의 변화가 없으면 현재 픽셀값들에 기초하여 순수 배경영상을 생성할 수 있다.

분석 결과, 영상 프레임간 픽셀값들의 변화가 있으면 S130 단계에서, 시스템(100)의 배경영상 생성부(124)가 각 픽셀에 대하여 일정시간 동안 가장 많이 출현한 픽셀값을 해당 픽셀에 대체한다.

또한, 시스템(100)의 배경영상 생성부(124)가 픽셀값들에 대하여 기 정의된 테이블과 같이 일정 범위의 구간마다 분류하고 분류된 구간마다 대표값을 정의해 두어 배경영상 처리를 수행할 수 있다. 이 경우, 배경영상 생성부(124)가 각 픽셀에 대하여 일정 시간 동안 가장 많이 출현하는 픽셀값을 대체하는 것이 아니라, 일정 시간 동안 가장 많이 출현하는 픽셀값이 포함된 구간의 대표값을 해당 픽셀에 대체한다.

또한, 상기 S130 단계에서, 시스템(100)의 배경영상 생성부(124)는 차량번호판 영역에 대하여 순수 배경영상 생성 시 그 대상에서 제외시킬 수 있다.

다음 S140 단계에서, 모든 픽셀에 대하여 실시간 배경영상 처리가 완료되면 현재 상황에 따른 순수 배경영상을 생성하게 된다.

다음 S150 단계에서, 시스템(100)이 영상밝기 추출부(126)를 통해 순수 배경영상을 기준으로 평균 밝기값을 추출한다.

다음 S160 단계에서, 시스템(100)의 카메라 조절부(130)가 영상밝기 추출부(126)를 통해 추출한 평균 밝기값에 따른 카메라 설정값을 기 정의된 테이블을 참조하여 검출한다. 기 정의된 테이블은 앞서 설명한 바와 같이 평균 밝기값의 레벨에 따라 카메라의 설정값들이 매칭되어 있다.

다음 S170 단계에서, 시스템(100)이 카메라 조절부(130)를 통해 검출된 카메라 설정값으로 카메라(110)를 조절한다.

이러한 과정을 통해 본 발명의 실시예에 따른 시스템은 진입하는 차량의 색상에 관계없이 실시간으로 차량이 존재하는 영역의 픽셀을 차량이 존재하지 않는 배경 영역의 픽셀로 대체하여 전체 영상밝기를 추출함으로써 차량의 색상으로 인한 영상밝기 왜곡을 최소화할 수 있다.

도 4는 일정시간 이상 정지하고 있는 차량의 경우 배경영상을 추출하여 카메라 영상밝기를 조절하는 방법을 설명하는 흐름도이다.

먼저 S200 단계에서, 시스템(100)이 트랙킹 수단을 활용하여 차량이 일정 프레임 이상 고정 위치인지를 확인할 수 있다.

일정 프레임 이상 고정 위치가 아니면, 즉 차량의 위치 변화가 있으면 다음 동작 수행을 위해 대기한다. 즉, 앞서 도 3에서 설명한 일련의 과정들을 수행할 수 있다.

일정 프레임 이상 고정 위치이면, S210 단계에서, 시스템(100)이 트랙킹 수단을 통해 차량이 존재하는 오브젝트 영역을 인식한다.

다음 S220 단계에서, 시스템(100)의 배경영상 생성부(124)가 차량이 존재하는 오브젝트 영역을 강제 제거한다.

다음 S230 단계에서, 배경영상 생성부(124)가 제거된 오브젝트 영역의 픽셀을 제외한 나머지 영역의 픽셀에 대하여 배경영상 처리를 수행하고, 이로부터 영상밝기 추출부(126)가 배경영상 생성부(124)를 통해 생성된 순수 배경영상을 기준으로 평균 밝기값을 추출한다. 예를 들어, 전체 영상의 픽셀 개수가 100×100이고 오브젝트 영역의 픽셀 개수가 30×30이면, 오브젝트 영역의 픽셀 개수 900를 제외한 나머지 9100에 대하여 평균 밝기값을 추출한다.

이후 S240 단계에서, 시스템(100)의 카메라 조절부(130)가 평균 밝기값에 따른 카메라 설정값을 기 정의된 테이블을 참조하여 검출한다.

이후 S250 단계에서, 카메라 조절부(130)가 검출된 카메라 설정값으로 카메라(110)를 조절한다.

이상의 설명은 본 발명을 예시적으로 설명한 것에 불과하며, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 본 발명의 기술적 사상에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 변형이 가능할 것이다. 따라서 본 발명의 명세서에 개시된 실시 예들은 본 발명을 한정하는 것이 아니다. 본 발명의 범위는 아래의 특허청구범위에 의해 해석되어야 하며, 그와 균등한 범위 내에 있는 모든 기술도 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석해야 할 것이다.

1110: 카메라 120: 영상 분석부
122: 영상 비교부 124: 배경영상 생성부
126: 영상 밝기 추출부 130: 카메라 조절부
140: 테이블 생성부 150: 차량번호 인식부

Claims (12)

1. 카메라를 이용하여 차량을 인식하는 시스템에 있어서,
   상기 카메라를 통해 촬영한 다수의 영상 프레임들에 대하여 픽셀 단위로 비교하여 영상 프레임간 픽셀값들의 변화가 있는지를 분석하는 영상 비교부;
   상기 영상 비교부를 통해 분석한 결과 상기 차량의 진입으로 상기 영상 프레임간 픽셀값들의 변화가 있으면 각 픽셀에 대하여 일정 시간 동안 가장 많이 출현한 픽셀값을 해당 픽셀에 대체하여 순수 배경영상을 생성하는 배경영상 생성부;
   상기 순수 배경영상을 기준으로 평균 밝기값을 추출하는 영상밝기 추출부; 및
   상기 평균 밝기값에 따른 카메라 설정값을 기 정의된 테이블에 참조하여 검출하고 검출된 카메라 설정값으로 카메라를 조절하는 카메라 조절부를 포함하고,
   상기 배경영상 생성부는,
   상기 차량의 진입으로 상기 영상 프레임간 픽셀값들의 변화가 있으면 상기 일정 시간 동안 가장 많이 출현한 픽셀값이 상기 차량이 존재하지 않을 때의 픽셀값으로 간주하고, 각 픽셀에 대하여 상기 차량이 존재하지 않을 때의 픽셀값으로 대체하여 배경 영상 처리를 수행하는 것을 특징으로 하는 배경영상 추출 기반 카메라 영상밝기 조절 시스템.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 기 정의된 테이블은 상기 평균 밝기값의 레벨에 따라 카메라의 설정값들이 매칭되어 있는 것을 특징으로 하는 배경영상 추출 기반 카메라 영상밝기 조절 시스템.
   
3. 제1항에 있어서,
   상기 배경영상 생성부는
   상기 영상 비교부를 통해 분석한 결과 상기 영상 프레임간 픽셀값들의 변화가 없으면 현재 픽셀값들에 기초하여 순수 배경영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 배경영상 추출 기반 카메라 영상밝기 조절 시스템.
   
4. 제1항에 있어서,
   상기 배경영상 생성부는
   상기 픽셀값들에 대하여 일정 범위의 구간마다 분류하고 분류된 구간마다 대표값을 정의해 두어, 순수 배경영상 생성 시 각 픽셀에 대하여 상기 일정 시간 동안 가장 많이 출현하는 픽셀값이 포함된 구간의 대표값으로 대체하는 것을 특징으로 하는 배경영상 추출 기반 카메라 영상밝기 조절 시스템.
   
5. 제1항에 있어서,
   상기 차량이 일정 프레임 이상 고정 위치인 경우,
   상기 배경영상 생성부가 상기 차량이 존재하는 오브젝트 영역을 제거하고 제거된 오브젝트 영역을 제외한 나머지 영역의 픽셀에 대하여 순수 배경 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 배경영상 추출 기반 카메라 영상밝기 조절 시스템.
   
6. 제1항에 있어서,
   상기 영상 비교부는 차량의 번호판에 대한 크기, 위치, 밝기 분포에 기초하여 차량번호판 영역을 인식하고,
   상기 배경영상 생성부는 순수 배경영상 생성 시 상기 영상 비교부를 통해 인식한 차량번호판 영역을 제외시키는 것을 특징으로 하는 배경영상 추출 기반 카메라 영상밝기 조절 시스템.
   
7. 차량을 인식하기 위한 카메라 시스템에서의 영상밝기 조절 방법으로서,
   상기 시스템이 카메라를 통해 촬영한 다수의 영상 프레임에 대하여 픽셀 단위로 비교하여 영상 프레임간 픽셀값들의 변화가 있는지를 분석하는 단계;
   상기 시스템이 분석한 결과 상기 차량의 진입으로 상기 영상 프레임간 픽셀값들의 변화가 있으면 각 픽셀에 대하여 일정 시간 동안 가장 많이 출현한 픽셀값을 해당 픽셀에 대체하여 순수 배경영상을 생성하는 단계;
   상기 시스템이 상기 순수 배경영상의 평균 밝기값을 추출하는 단계; 및
   상기 시스템이 상기 평균 밝기값에 따른 카메라 설정값을 기 정의된 테이블을 참조하여 검출하는 단계; 및
   상기 시스템이 검출된 카메라 설정값으로 카메라를 조절하는 단계를 포함하고,
   상기 순수 배경영상을 생성하는 단계는,
   상기 차량의 진입으로 상기 영상 프레임간 픽셀값들의 변화가 있으면 상기 일정 시간 동안 가장 많이 출현한 픽셀값이 상기 차량이 존재하지 않을 때의 픽셀값으로 간주하고, 각 픽셀에 대하여 상기 차량이 존재하지 않을 때의 픽셀값으로 대체하여 배경 영상 처리를 수행하는 것을 특징으로 하는 배경영상 추출 기반 카메라 영상밝기 조절 방법.
   
8. 제7항에 있어서,
   상기 기 정의된 테이블은 상기 평균 밝기값의 레벨에 따라 카메라의 설정값들이 매칭되어 있는 것을 특징으로 하는 배경영상 추출 기반 카메라 영상밝기 조절 방법.
   
9. 제7항에 있어서,
   상기 순수 배경영상을 생성하는 단계는,
   상기 영상 프레임간 픽셀값들의 변화가 없으면 상기 시스템이 현재 픽셀값들에 기초하여 순수 배경영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 배경영상 추출 기반 카메라 영상밝기 조절 방법.
   
10. 제7항에 있어서,
    상기 순수 배경영상을 생성하는 단계는,
    상기 시스템이 픽셀값들에 대하여 일정 범위의 구간마다 분류하고 분류된 구간마다 대표값을 정의해 두어, 상기 순수 배경영상 생성 시 각 픽셀에 대하여 상기 일정 시간 동안 가장 많이 출현하는 픽셀값이 포함된 구간의 대표값을 해당 픽셀에 대체하는 것을 특징으로 하는 배경영상 추출 기반 카메라 영상밝기 조절 방법.
    
11. 제7항에 있어서,
    상기 차량이 일정 프레임 이상 고정 위치인 경우,
    상기 순수 배경영상을 생성하는 단계는,
    상기 시스템이 상기 차량이 존재하는 오브젝트 영역을 제거하고 제거된 오브젝트 영역을 제외한 나머지 영역의 픽셀에 대하여 순수 배경 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 배경영상 추출 기반 카메라 영상밝기 조절 방법.
    
12. 제7항에 있어서,
    상기 카메라를 통해 촬영한 다수의 영상 프레임들을 비교하는 단계에서,
    상기 시스템이 상기 차량의 번호판에 대한 크기, 위치, 밝기 분포에 기초하여 차량번호판 영역을 인식하며,
    상기 순수 배경영상 생성 시 인식한 차량번호판 영역을 제외시키는 것을 특징으로 하는 배경영상 추출 기반 카메라 영상밝기 조절 방법.

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