KR101560810B1 - Space controled method and apparatus for using template image - Google Patents

Space controled method and apparatus for using template image Download PDF

Info

Publication number
KR101560810B1
KR101560810B1 KR1020140182575A KR20140182575A KR101560810B1 KR 101560810 B1 KR101560810 B1 KR 101560810B1 KR 1020140182575 A KR1020140182575 A KR 1020140182575A KR 20140182575 A KR20140182575 A KR 20140182575A KR 101560810 B1 KR101560810 B1 KR 101560810B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image
display information
parking
binary image
vehicle
Prior art date
Application number
KR1020140182575A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
주용진
함창학
김희문
Original Assignee
인하공업전문대학산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 인하공업전문대학산학협력단 filed Critical 인하공업전문대학산학협력단
Priority to KR1020140182575A priority Critical patent/KR101560810B1/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101560810B1 publication Critical patent/KR101560810B1/en

Links

Images

Classifications

    • G06Q50/40—

Abstract

The present invention relates to a method and a device to manage a space. The method and the device are capable of more accurately managing a parked state of a vehicle in a parking space by matching a template image about display information for confirming whether a vehicle is parked or not based on a color image collected from the parking space divided by parking lines. The method includes the steps of: generating a binary image without a noise from the collected color image; and identifying the display information by matching the binary image with the template image.

Description

템플릿 영상을 이용한 공간 관리 방법 및 장치{SPACE CONTROLED METHOD AND APPARATUS FOR USING TEMPLATE IMAGE}[0001] SPACE CONTROLLED METHOD AND APPARATUS FOR USING TEMPLATE IMAGE [0002]

아래의 설명은 공간 관리 방법 및 장치에 관한 것으로 구체적으로는 주차 라인으로 구분된 주차 공간에서 차량이 주차되었는지에 대한 주정차 상태를 확인하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.Description of the Related Art [0002] The following description relates to a space management method and apparatus, and more particularly, to a method and apparatus for confirming a state of a parking space in which a vehicle is parked in a parking space divided by a parking line.

최근에는 차량이 급증함에 따라 차량을 주정할 수 있는 주차장의 수요가 증가함으로써, 주차장 내에서 발생하는 차량 사고 또는 주차 공간에 대한 분쟁이 날로 증가하고 있는 추세이다. 다시 말해, 주차장은 차량의 주차 공간이 한정되어 있으나, 한정된 주차 공간을 이용하고자 하는 차량이 상대적으로 많기 때문에 주차 가능한 주차 공간에 대하여 복수의 운전자 간의 분쟁이 발생한다. 결국, 이러한 상황은 주차장의 안전성 및 운전자의 인명 피해로 번질 수 있으며, 초?고층 복합 건축물에서 주차 가능 구역을 찾기 위한 운전자의 검색 운행 시간이 길어짐에 따라 시간과 연료의 낭비를 초래하는 일이 발생하고 있다.In recent years, as the number of vehicles increases, the demand for parking lots for parking the vehicles increases. Therefore, there is an increasing trend in the accidents involving car accidents or parking spaces in the parking lots. In other words, although the parking space of the vehicle is limited, there is a relatively large number of vehicles to use the limited parking space, so that a plurality of drivers are disputed with respect to the parking space. As a result, this situation can be caused by the safety of the parking lot and the damage of the driver's person, and as the driver's search time for finding the parking area in the high-rise complex is increased, the time and fuel are wasted .

이에 따라, 주차장의 안전성과 효율적인 운영이 중요해짐에 따라 이동하는 차량을 탐지하여 주차 현황을 안내하기 위한 다양한 연구가 진행되었다.Accordingly, as the safety and efficient operation of the parking lot become important, various studies have been conducted to detect the moving vehicle and to guide the parking situation.

구체적으로 연구를 통해 진행된 주차 관리 시스템은 정지 영상 내 도로 표면의 밝기 변화 또는 시간 영상 등의 참조 영상으로 기반으로 연속적인 참조 영상에 포함된 차량을 탐지한다. 그리고, 주차 관리 시스템은 탐지된 차량을 식별하기 위한 차량 번호를 기반으로 현재 주차가 가능한 주차 공간으로의 입차를 유도함으로써, 주차장 내에서 발생하는 차량 사고 또는 주차 공간에 대한 분쟁을 최소화한다.Specifically, the parking management system that has been studied through the researches detects the vehicles included in the continuous reference image based on the reference image such as the brightness change of the road surface or the time image in the still image. And, the parking management system minimizes the occurrence of a vehicle accident or a parking space dispute in the parking lot by inducing the entrance into the parking space where parking is possible based on the vehicle number for identifying the detected vehicle.

또한, 주차 관리 시스템은 운전자가 소지한 스마트 폰에 내장된 감지기와 지도를 이용하여 주차장의 상황에 따라 주차 공간을 탐지하거나 또는 무선 센서 네트워크를 기반으로 주차가 가능한 주차 공간에 대한 경로를 안내받는 등 다양한 방법을 통해 운전자에게 주차장 내 주차가 가능한 주차 공간의 정보를 제공한다.In addition, the parking management system detects the parking space according to the situation of the parking lot by using the detector and the map built in the smartphone possessed by the driver or receives a route to the parking space where parking is possible based on the wireless sensor network It provides the driver with information on the available parking space in the parking lot through various methods.

하지만, 주차 관리 시스템은 대부분 주차장의 입구와 출구에 설치된 감시 카메라 또는 감지 센서를 통해 입차하는 차량을 탐지하고, 탐지된 차량에 대한 주차 공간을 예측한다. 또한, 주차 관리 시스템은 차량에서 스테레오 비전을 계산하여 모델링하는 계산량이 많음에 따라 실효성이 떨어지며, 이동하는 차량의 속도로 인하여 탐지한 차량에 대한 차량 정보를 인식하기 어려운 부분이 있다. 더욱이 많은 차량이 입차 또는 출차하는 주차장의 특성으로 인하여 주차 관리 시스템은 실제 주차 공간이 요구되는 차량에 대한 식별이 불가능하다.However, most parking management systems detect vehicles entering through surveillance cameras or sensors installed at the entrance and exit of the parking lot, and predict parking spaces for the detected vehicles. In addition, the parking management system is ineffective as the calculation amount of modeling and calculation of the stereo vision is large in the vehicle, and it is difficult to recognize the vehicle information of the detected vehicle due to the speed of the moving vehicle. Moreover, due to the nature of the parking lot in which many vehicles enter or depart, the parking management system is unable to identify the vehicle in which the actual parking space is required.

그리고, 이러한 주차 관리 시스템은 여전히 초기 설치와 유지비용이 고가라는 한계로 인하여 관리자가 주차 가용 여부를 판단하여 안내하는 형태가 이어지고 있다.In addition, such a parking management system still has a form in which the manager judges whether or not the parking is available due to the limitation that the initial installation and maintenance costs are expensive.

따라서, 초기 설치 비용이 추가되지 않으면서 보다 효율적으로 주차가 가능한 주차 공간을 운전자에게 제공할 수 있는 방법이 필요하다.Accordingly, there is a need for a method that can provide a driver with a more efficient parking space without adding initial installation cost.

본 발명은 기존의 주차장에 설치된 감시 카메라를 통해 촬영된 칼라 영상을 기반으로 주차 공간을 식별할 수 있는 표시 정보를 이용해 주차 공간의 주정차 상태를 관리하는 공간 관리 방법 및 장치를 제공할 수 있다.The present invention can provide a space management method and apparatus for managing the parking status of a parking space using display information capable of identifying a parking space based on a color image photographed through a surveillance camera installed in an existing parking lot.

본 발명은 주차장에서 주차가 가능한 주차 공간의 총 가용 대수에 기초하여 주차가 가능한 주차 공간의 대수, 주차가 완료된 주차 공간의 대수와 같은 통계 정보를 보다 효과적으로 관리하는 공간 관리 방법 및 장치를 제공할 수 있다.The present invention can provide a space management method and apparatus that more effectively manage statistical information such as the number of parking spaces that can be parked and the number of parked parking spaces based on the total number of parking spaces available for parking in the parking lot have.

일실시예에 따른 공간 관리 방법은 주차 라인으로 구분된 주차 공간에서 차량이 주차되었는지 여부를 확인하기 위한 표시 정보를 포함하는 칼라 영상을 수집하는 단계; 상기 수집된 칼라 영상으로부터 잡음이 제거된 이진 영상을 생성하는 단계; 상기 생성된 이진 영상과 템플릿 영상을 매칭하여 상기 표시 정보를 식별하는 단계; 및 상기 식별된 표시 정보에 기초하여 상기 주차 공간의 주정차 상태를 관리하는 단계를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, there is provided a space management method comprising: collecting a color image including display information for confirming whether a vehicle is parked in a parking space divided by a parking line; Generating a binary image from which the noise is removed from the collected color image; Identifying the display information by matching the generated binary image with a template image; And managing the parking status of the parking space based on the identified display information.

일실시예에 따른 이진 영상을 생성하는 단계는 명암 대비 기법을 이용하여 상기 칼라 영상에 포함된 배경과 표시 정보를 구분하고, 이후에 상기 배경과 표시 정보가 구분된 칼라 영상을 그레이 스케일하여 잡음 제거를 위한 임계값을 기준으로 이진 영상을 생성할 수 있다.The step of generating a binary image according to an exemplary embodiment separates the background included in the color image and the display information using the contrast method, and then gray scales the color image in which the background and the display information are separated, A binary image can be generated on the basis of the threshold value.

일실시예에 따른 표시 정보를 식별하는 단계는 상기 주차 라인에 기준으로 상기 이진 영상에서 관심 영역(ROI: Region of Interest)를 설정하여 템플릿 영상을 매칭하기 위한 범위를 축소할 수 있다.The step of identifying display information according to an exemplary embodiment may reduce a range for matching a template image by setting a region of interest (ROI) in the binary image based on the parking line.

일실시예에 따른 템플릿 영상은 상기 이진 영상으로부터 식별해야 되는 표시 정보의 도형과 일치할 수 있다.The template image according to one embodiment may coincide with the graphic form of the display information to be identified from the binary image.

일실시예에 따른 표시 정보를 식별하는 단계는 상기 이진 영상의 명도값과 템플릿 영상의 명도값 간에 명도 차이를 이용해 이진 영상과 템플릿 영상간의 유사도를 판단하여 표시 정보를 식별할 수 있다.The step of identifying the display information according to an exemplary embodiment may identify the display information by determining the degree of similarity between the binary image and the template image using the brightness difference between the brightness value of the binary image and the brightness value of the template image.

일실시예에 따른 표시 정보를 식별하는 단계는 이진 영상에서의 두 점간의 거리를 이용해 상기 이진 영상의 명도값과 템플릿 영상의 명도값을 매칭하여 표시 정보를 식별할 수 있다.The step of identifying the display information according to an exemplary embodiment may identify the display information by matching the brightness value of the binary image with the brightness value of the template image using the distance between two points in the binary image.

일실시예에 따른 식별된 표시 정보는 이진 영상과 템플릿 영상간의 유사도에 대응하는 하이라이트를 포함할 수 있다.The identified presentation information according to one embodiment may include a highlight corresponding to the degree of similarity between the binary image and the template image.

일실시예에 따른 주정차 상태를 표시하는 단계는 상기 식별된 표시 정보의 개수를 고려하여 상기 차량의 주차가 가능한 가용 상태, 차량이 입출차 중인 이동 상태, 차량이 주차된 완료 상태 중 적어도 하나로 구분하여 주정차 상태를 표시할 수 있다.The step of displaying the state of the parking space according to an embodiment may be divided into at least one of an available state in which the vehicle can be parked, a moving state in which the vehicle is moving in and out, and a completed state in which the vehicle is parked, It is possible to display the state of the parking lot.

일실시예에 따른 공간 관리 장치는 주차 라인으로 구분된 주차 공간에서 차량이 주차되었는지 여부를 확인하기 위한 표시 정보를 포함하는 칼라 영상을 수집하는 칼라 영상 수집부; 상기 수집된 칼라 영상으로부터 잡음이 제거된 이진 영상을 생성하는 이진 영상 생성부; 상기 생성된 이진 영상과 템플릿 영상을 매칭하여 상기 표시 정보를 식별하는 표시 정보 식별부; 및 상기 식별된 표시 정보에 기초하여 상기 주차 공간의 주정차 상태를 관리하는 주정차 상태 표시부를 포함할 수 있다.A space management apparatus according to an embodiment includes a color image collection unit for collecting color images including display information for confirming whether a vehicle is parked in a parking space divided by a parking line; A binary image generation unit for generating a binary image from which the noise is removed from the collected color image; A display information identifying unit for identifying the display information by matching the generated binary image and the template image; And a parking space state display unit for managing the parking space state of the parking space based on the identified display information.

일실시예에 따른 이진 영상 생성부는 명암 대비 기법을 이용하여 상기 칼라 영상에 포함된 배경과 표시 정보를 구분하고, 이후에 상기 배경과 표시 정보가 구분된 칼라 영상을 그레이 스케일하여 잡음 제거를 위한 임계값을 기준으로 이진 영상을 생성할 수 있다.The binary image generating unit according to an exemplary embodiment divides the background included in the color image and the display information using the contrast method, and then gray-scales the color image in which the background and the display information are separated, The binary image can be generated based on the value.

일실시예에 따른 표시 정보 식별부는 상기 주차 라인에 기준으로 상기 이진 영상에서 관심 영역을 설정하여 템플릿 영상을 매칭하기 위한 범위를 축소할 수 있다.The display information identifying unit may reduce a range for matching a template image by setting a region of interest in the binary image based on the parking line.

일실시예에 따른 템플릿 영상은 상기 이진 영상으로부터 식별해야 되는 표시 정보의 도형과 일치할 수 있다.The template image according to one embodiment may coincide with the graphic form of the display information to be identified from the binary image.

일실시예에 따른 표시 정보 식별부는 상기 이진 영상의 명도값과 템플릿 영상의 명도값 간에 명도 차이를 이용해 이진 영상과 템플릿 영상간의 유사도를 판단하여 표시 정보를 식별할 수 있다.The display information identifying unit may identify the display information by determining the degree of similarity between the binary image and the template image using the brightness difference between the brightness value of the binary image and the brightness value of the template image.

일실시예에 따른 표시 정보 식별부는 이진 영상에서의 두 점간의 거리를 이용해 상기 이진 영상의 명도값과 템플릿 영상의 명도값을 매칭하여 표시 정보를 식별할 수 있다.The display information identifying unit may identify the display information by matching the brightness value of the binary image with the brightness value of the template image using the distance between two points in the binary image.

일실시예에 따른 식별된 표시 정보는 이진 영상과 템플릿 영상간의 유사도에 대응하는 하이라이트를 포함할 수 있다.The identified presentation information according to one embodiment may include a highlight corresponding to the degree of similarity between the binary image and the template image.

일실시예에 따른 주정차 상태 표시부는 상기 식별된 표시 정보의 개수를 고려하여 상기 차량의 주차가 가능한 가용 상태, 차량이 입출차 중인 이동 상태, 차량이 주차된 완료 상태 중 적어도 하나로 구분하여 주정차 상태를 표시할 수 있다.The parking space state display unit according to an embodiment divides the parking space into at least one of an available state in which the parking of the vehicle can be performed, a moving state in which the vehicle is moving in and out, and a completed state in which the vehicle is parked, Can be displayed.

일실시예에 따르면 공간 관리 방법 및 장치는 주차장에서 수집한 칼라 영상에 포함된 표시 정보를 식별하고, 식별된 표시 정보의 개수에 고려함으로써, 현재 주정차 중인 차량의 움직임을 보다 정확하게 판단할 수 있다.According to one embodiment, the space management method and apparatus can identify the display information included in the color image collected in the parking lot and consider the number of the displayed display information to more accurately determine the motion of the vehicle currently traveling on the road.

일실시예에 따르면 공간 관리 방법 및 장치는 표시 정보를 기반으로 주차장의 주차 공간과 관련된 통계 정보를 관리함으로써, 주차장를 관리하기 위한 유지 비용을 절감하며, 운전자의 편의를 보다 증진시킬 수 있다.According to one embodiment, the space management method and apparatus manage statistical information related to the parking space of the parking lot based on the display information, thereby reducing the maintenance cost for managing the parking lot, and can further improve the convenience of the driver.

도 1은 일실시예에 따른 주차 공간의 표시된 표시 정보를 이용하여 주차 공간의 주정차 상태를 파악하는 전체 구성도이다.
도 2는 일실시예에 따른 공간 관리 장치의 세부 구성도이다.
도 3은 일실시예에 따른 주차 공간에서 수집한 칼라 영상으로부터 이진 영상을 생성하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일실시예에 따른 주차 공간의 주정차 상태를 탐지하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일실시예에 따른 칼라 영상에 포함된 표시 정보를 인식하는 시뮬레이션 과정을 도시한 도면이다.
도 6은 일실시예에 따른 주차 공간의 주정차 상태와 관련된 다양한 상황을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일실시예에 따른 주차 공간의 주정차 상태를 구분하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 일실시예에 따른 주차장의 주차 공간을 관리하기 위한 인터페이스를 도시한 도면이다.
도 9는 일실시예에 따른 공간 관리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.FIG. 1 is an overall configuration diagram for grasping the state of a parking space by using displayed information of a parking space according to an embodiment.
2 is a detailed configuration diagram of a space management apparatus according to an embodiment.
3 is a view for explaining a process of generating a binary image from a color image collected in a parking space according to an embodiment.
FIG. 4 is a view for explaining an operation of detecting a parking space state of a parking space according to an embodiment.
FIG. 5 illustrates a process of recognizing display information included in a color image according to an exemplary embodiment of the present invention. Referring to FIG.
FIG. 6 is a view for explaining various situations related to a parking space of a parking space according to an embodiment.
FIG. 7 is a view for explaining an operation of distinguishing the state of a parking space according to an embodiment.
8 is a view showing an interface for managing a parking space of a parking lot according to an embodiment.
FIG. 9 is a flowchart illustrating a method of managing space according to an embodiment.

이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 일실시예에 따른 주차 공간의 표시된 표시 정보를 이용하여 주차 공간의 주정차 상태를 파악하는 전체 구성도이다.FIG. 1 is an overall configuration diagram for grasping the state of a parking space by using displayed information of a parking space according to an embodiment.

도 1을 참고하면, 공간 관리 장치(106)는 공영 주차장, 대형 주차장 등 차량을 주차할 수 있는 주차장(100)의 주차 공간(103)이 분명하고, 주차장(100) 내에 감시 카메라(101)가 설치되어있다는 것을 착안하여 주차 공간(103)의 주정차 상태를 관리할 수 있는 방법을 제안할 수 있다. 이를 위해, 공간 관리 장치(106)는 교통시스템의 일부분으로 주차장(100)의 안정성과 효율적인 운영을 수행하기 위하여 실시간으로 주차장(100)의 주차 공간(103)에 관한 칼라 영상(104)을 이용해 주차 공간(103)의 주정차 상태를 관리할 수 있다.1, the space management apparatus 106 has a parking space 103 of a parking lot 100 in which a vehicle can be parked, such as a public parking lot and a large parking lot, and a surveillance camera 101 It is possible to suggest a method of managing the state of parking of the parking space 103 by focusing on the fact that the parking space 103 is installed. For this purpose, the space management device 106 uses the color image 104 of the parking space 103 of the parking lot 100 in real time to perform parking (parking) The state of the parking space of the space 103 can be managed.

구체적으로, 주차장(100)은 주차 라인(102)으로 구분된 주차 공간(103)을 포함할 수 있다. 여기서, 주차 라인(102)은 차량을 주차하기 위한 영역을 설정하는 선을 의미하며 주차 공간(103)은 차량이 실제적으로 주차 또는 정차되는 영역을 의미할 수 있다. 그리고, 주차 공간(103)은 차량이 주차되어있는지 여부를 확인할 수 있는 표시 정보(105)를 포함할 수 있다. 다시 말해, 주차장(100) 내에 존재하는 각각의 주차 공간(103)은 해당 영역의 바닥면에 도형 형태의 식별자로써, 표시 정보(105)가 부착되어 있을 수 있다.Specifically, the parking lot 100 may include a parking space 103 divided by a parking line 102. Here, the parking line 102 means a line for setting an area for parking the vehicle, and the parking space 103 can mean an area where the vehicle is actually parked or stopped. The parking space 103 may include display information 105 for confirming whether or not the vehicle is parked. In other words, each parking space 103 existing in the parking lot 100 may be provided with display information 105 as an identifier in the form of a figure on the bottom surface of the corresponding area.

이때, 표시 정보(105)는 주차 공간(103)에서 주정차 중인 차량의 움직임에 대한 상황을 식별하기 위한 참조 표식 마커로써, 다양한 형태의 도형으로 주차 공간(103)의 바닥면에 부착될 수 있다. 일례로, 표시 정보(105)는 동그라미, 네모, 세모 등 다양한 형태로 주차 공간(103)의 바닥면과 구분되는 도형이라면 제한없이 사용될 수 있다.At this time, the display information 105 is a reference marking marker for identifying a situation of the vehicle moving in the parking space 103 in the parking space 103, and may be attached to the bottom surface of the parking space 103 in various shapes. For example, the display information 105 may be used in various forms such as a circle, a rectangle, a triangle, and the like, as long as it is a figure separated from the bottom surface of the parking space 103.

그리고, 표시 정보(105)로 사용된 도형은 주차 공간(103)의 참조 표식 마커를 인식하는 템플릿 매칭을 수행하기 위해 템플릿 영상으로 생성될 수 있다. 표시 정보(105)와 템플릿 영상은 주차 공간(103)의 참조 표식 마커로 동일한 도형을 나타낼 수 있다. 템플릿 매칭은 칼라 영상(104)에 템플릿 영상을 스캔하면서 표시 정보(105)와 템플릿 영상에 포함된 도형 정보 간에 매칭을 수행하는 방법일 수 있다. 일례로, 템플릿 매칭은 얼굴을 포함한 영상 패치 즉, 템플릿 영상이 있고, 이를 입력 영상에 대하여 슬라이딩 시키면서 영상에서 얼굴이 있는 부분에서 강한 반응을 나타내는 매칭 방법일 수 있다.The figure used as the display information 105 may be generated as a template image to perform template matching for recognizing reference marker markers in the parking space 103. [ The display information 105 and the template image may represent the same figure as the reference markers in the parking space 103. [ The template matching may be a method of performing matching between the display information 105 and the graphic information included in the template image while scanning the template image on the color image 104. [ For example, template matching can be a matching method that shows a strong reaction in a face part of an image while there is an image patch including a face, that is, a template image, and sliding it on the input image.

그리고, 공간 관리 장치(106)는 감시 카메라(101)로부터 촬영된 칼라 영상(104)를 수집하고, 수집한 칼라 영상(104)에서 식별한 표시 정보(105)에 기초하여 주차 공간(103)의 주정차 상태를 관리할 수 있다. 즉, 공간 관리 장치(106)는 주차장(100)에 진입한 차량의 크기, 형태 등 차량을 탐색하고, 이에 따라 주정차 상태를 판단하는 것이 아니라, 주차장(100)에 참조 표식 마커로 주차 공간(103)마다 부착된 표시 정보(105)를 기반으로 주차 공간(103)의 주정차 상태를 관리할 수 있다.The space management device 106 collects the color image 104 photographed from the surveillance camera 101 and displays the color image 104 on the basis of the display information 105 identified in the collected color image 104 You can manage the parking status. That is, the space management device 106 does not search the vehicle such as the size and the shape of the vehicle that has entered the parking lot 100, The state of the parking space 103 can be managed based on the display information 105 attached to the parking space 103. [

다시 말해, 공간 관리 장치(106)는 움직임을 나타내는 차량에 대한 직접적인 탐지 대신하여 차량의 주차 여부를 탐지하기 위한 템플릿 매칭을 기반으로 영상 처리 기법을 제시함으로써, 차량의 움직임을 인식하고, 인식된 차량의 움직임에 대응하는 주정차 상태를 관리하는 방법일 수 있다.In other words, the space management apparatus 106 recognizes the motion of the vehicle by presenting an image processing technique based on template matching for detecting whether or not the vehicle is parked, instead of directly detecting the vehicle representing the motion, The state of the parking space can be managed.

결국, 공간 관리 장치(106)는 주차장(100)에 기 구축된 감시 카메라(101)를 기반으로 차량의 움직임을 인식하고, 인식된 움직임에 따른 표시 정보를 고려하여 주정차 상태를 판단할 수 있음에 따라 보다 정확하게 주차장의 현재 상황을 관리할 수 있는 특화된 관리 방법일 수 있다.As a result, the space management apparatus 106 can recognize the motion of the vehicle based on the surveillance camera 101 built in the parking lot 100, and can determine the state of the parking space considering the display information according to the recognized motion It can be a specialized management method that can more accurately manage the current situation of the parking lot.

더욱이, 감시 카메라(101)를 이용하여 차량의 움직임 및 주차 공간을 인지하기 위한 알고리즘은 공간정보와 컴퓨터 비젼 기법을 융합한 새로운 형태의 차량 위치 탐지 및 관리 기법을 제공할 수 있다.Moreover, the algorithm for recognizing the movement and parking space of the vehicle using the surveillance camera 101 can provide a new type of vehicle location detection and management technique that combines spatial information and computer vision techniques.

도 2는 일실시예에 따른 공간 관리 장치의 세부 구성도이다.2 is a detailed configuration diagram of a space management apparatus according to an embodiment.

도 2를 참고하면, 공간 관리 장치(201)는 칼라 영상 수집부(202), 이진 영상 생성부(203), 표시 정보 식별부(204) 및 주정차 상태 표시부(205)를 포함할 수 있다.2, the space management apparatus 201 may include a color image acquisition unit 202, a binary image generation unit 203, a display information identification unit 204, and a pause state display unit 205.

구체적으로, 칼라 영상 수집부(202)는 주차 라인으로 구분된 주차 공간에서 차량이 주차되었는지 여부를 확인하기 위한 표시 정보를 포함하는 칼라 영상을 수집할 수 있다. 다시 말해, 칼라 영상 수집부(202)는 주차장에 설치된 감시 카메라를 통해 촬영된 칼라 영상을 수집할 수 있다. Specifically, the color image collecting unit 202 may collect a color image including display information for confirming whether the vehicle is parked in a parking space divided by the parking line. In other words, the color image collecting unit 202 can collect the color image photographed through the surveillance camera installed in the parking lot.

일례로, 감시 카메라는 주차장의 입구 또는 출구에 설치되어 있거나, 주차 공간에 대하여 일정 간격으로 설치되어 있을 수 있다. 그리고, 감시 카메라는 설치된 위치에서 표시 정보가 부착된 주차 공간을 촬영하고, 칼라 영상 수집부(202)는 감시 카메라를 통해 촬영된 칼라 영상을 수집할 수 있다. 칼라 영상 수집부(202)는 주차장에서 설치된 복수의 감시 카메라로부터 실시간으로 칼라 영상을 수집할 수 있다.For example, the surveillance cameras may be installed at the entrance or exit of the parking lot, or may be installed at regular intervals with respect to the parking space. Then, the surveillance camera captures the parking space with display information attached thereto, and the color image acquisition unit 202 can acquire the color image photographed through the surveillance camera. The color image collection unit 202 can collect color images in real time from a plurality of surveillance cameras installed in the parking lot.

이진 영상 생성부(203)는 수집된 칼라 영상으로부터 잡음이 제거된 이진 영상을 생성할 수 있다. 이진 영상 생성부(203)는 명암 대비 기법을 이용하여 상기 칼라 영상에 포함된 배경과 표시 정보를 구분할 수 있다. 여기서, 이진 영상 생성부(203)는 주차 공간에서 탐지하고자 하는 탐지 객체를 나타내는 표시 정보와 표시 정보를 제외한 나머지 영역으로 배경을 구분할 수 있다. 그리고, 이진 영상 생성부(203)는 표시 정보와 배경이 구분된 칼라 영상에서 잡음을 제거하기 위해, 그레이 스케일로 변환한 후, 이진 영상을 생성할 수 있다. The binary image generating unit 203 can generate a binary image from which the noise is removed from the collected color image. The binary image generation unit 203 can distinguish the background included in the color image from the display information using the contrast method. Here, the binary image generating unit 203 may distinguish the background from the remaining area excluding the display information and the display information indicating the detection object to be detected in the parking space. The binary image generating unit 203 may generate a binary image after converting it into gray scale in order to remove noise from the color image separated from the display information and the background.

표시 정보 식별부(204)는 생성된 이진 영상과 템플릿 영상을 매칭하여 표시 정보를 식별할 수 있다. 표시 정보 식별부(204)는 주차 라인에 기준으로 이진 영상에서 관심 영역을 설정할 수 있다. 즉, 표시 정보 식별부(204)는 주차 라인으로 구분된 주차 공간의 형상에 대응하여 관심 영역을 설정함으로써, 표시 정보가 포함된 영역과 배경 영역을 구분할 수 있다.The display information identifying unit 204 can identify the display information by matching the generated binary image and the template image. The display information identification unit 204 can set the ROI in the binary image based on the parking line. That is, the display information identification unit 204 can distinguish the area including the display information from the background area by setting the area of interest corresponding to the shape of the parking space divided by the parking line.

또한, 표시 정보 식별부(204)는 이진 영상에서 관심 영역을 설정함에 따라 템플릿 영상을 매칭하기 위한 범위를 축소할 수 있다. 다시 말해, 표시 정보 식별부(204)는 표시 정보가 위치할 것으로 예상되는 관심 영역을 중심으로 템플릿 영상을 매칭함에 따라 표시 정보를 식별하기 위한 시간 및 연산량을 최소화할 수 있다.In addition, the display information identifying unit 204 may narrow the range for matching the template image by setting the region of interest in the binary image. In other words, the display information identifying unit 204 may minimize the time and the calculation amount for identifying the display information as the template image is matched with the center of the region of interest expected to be located.

이후, 표시 정보 식별부(204)는 관심 영역으로 설정된 이진 영상에서 표시 정보를 식별하기 위한 상관계수 맵을 생성하고, 관심 영역으로 설정된 이진 영상에서의 두 점간의 거리를 이용하여 이진 영상과 템플릿 영상을 매칭할 수 있다. 이 때, 표시 정보 식별부(204)는 이진 영상에 포함된 경계, 블록, 골격 등 주차 공간 및 주차 공간에 주차된 차량으로 예측되는 영상 요소를 추출한 후, 주차 공간에 포함된 표시 정보를 식별할 수 있다.Thereafter, the display information identification unit 204 generates a correlation coefficient map for identifying the display information from the binary image set as the ROI, and outputs the binary image and the template image using the distance between the two points in the binary image set as the ROI Can be matched. At this time, the display information identification unit 204 extracts image elements predicted by a parking space such as a boundary, a block, and a skeleton included in the binary image and a vehicle parked in the parking space, and then identifies the display information included in the parking space .

일례로, 감시 카메라는 주차 공간에 대하여 일대일로 존재하지 않는다. 다시 말해, 감시 카메라 한 대는 적어도 2개 이상의 주차 공간에 대한 칼라 영상을 촬영할 수 있다. 따라서, 이진 영상에는 적어도 2개 주차 라인에 기초한 관심 영역이 설정될 수 있다. 또한, 이진 영상에는 표시 정보가 표시된 영역이 존재하며, 뿐만 아니라 차량이 주차된 영역을 포함할 수 있다.For example, a surveillance camera does not exist on a one-to-one basis with respect to a parking space. In other words, one surveillance camera can shoot color images of at least two parking spaces. Therefore, a region of interest based on at least two parking lines can be set in the binary image. In addition, the binary image has an area in which display information is displayed, and may include a parked area as well.

그러므로 표시 정보 식별부(204)는 공간에 포함된 표시 정보를 식별하기 위하여 경계, 블록, 골격 등 주차 공간 및 주차 공간에 주차된 차량으로 예측되는 영상 요소에 대한 필터링을 수행할 수 있다. 결국, 표시 정보 식별부(204)는 이진 영상 내에서 보다 정확한 표시 정보를 식별하기 위하여 관심 영역 및 필터링 과정을 수행할 수 있다.Therefore, the display information identification unit 204 may perform filtering on the parking space such as a boundary, a block, a skeleton, and image elements predicted by a parked vehicle in the parking space in order to identify the display information included in the space. As a result, the display information identification unit 204 may perform the ROI and the filtering process to identify more accurate display information in the binary image.

주정차 상태 표시부(205)는 식별된 표시 정보에 기초하여 상기 주차 공간의 주정차 상태를 관리할 수 있다. 주정차 상태 표시부(205)는 식별된 표시 정보의 개수를 고려하여 상기 차량의 주차가 가능한 가용 상태, 차량이 입출차 중인 이동 상태, 차량이 주차된 완료 상태 중 적어도 하나로 구분하여 주정차 상태를 관리할 수 있다.The parking space state display unit 205 can manage the parking space state of the parking space based on the identified display information. The parking space state display unit 205 can manage the parking space state by dividing it into at least one of an available state in which the vehicle can be parked, a moving state in which the vehicle is moving in and out, and a completed state in which the vehicle is parked, have.

또한, 주정차 상태 표시부(205)는 실시간으로 수집한 칼라 영상과 주차 공간을 표시하고 탐지된 결과를 기반으로 건물 층별로 차량의 입?출차 현황을 지도에 가시화함으로써, 주차 공간의 주정차 상태를 관리할 수 있다. 이에 대한 자세한 구성을 도 7을 통해 설명하도록 한다.The parking space state display unit 205 displays color images and parking spaces collected in real time and displays the entrance / exit status of the vehicle on a map based on the detected result, thereby managing the state of parking space of the parking space . The detailed configuration will be described with reference to FIG.

따라서, 공간 관리 장치(201)는 감시 카메라를 통해 수집된 대용량의 칼라 영상과 차량이 주차한 주차 공간에 대한 위치 정보를 결합하여 실내외 주차 공간상의 표시 정보와 주차 상태 등을 실시간으로 확인할 수 있다. 또한, 공간 관리 장치(201)는 주차 공간 상의 표시 정보와 주차 상태 등을 실시간으로 확인함으로써, 주차장 내 추가 공간의 관리가 신속이 이뤄지게 할 수 있는 독창적인 방법을 제안할 수 있다.Therefore, the space management device 201 can combine the color image of the large capacity collected through the surveillance camera with the positional information of the parking space in which the vehicle is parked, thereby realizing the display information and the parking status on the indoor / outdoor parking space in real time. In addition, the space management device 201 can propose a unique method of quickly managing the additional space in the parking lot by checking the display information and the parking status on the parking space in real time.

도 3은 일실시예에 따른 주차 공간에서 수집한 칼라 영상으로부터 이진 영상을 생성하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.3 is a view for explaining a process of generating a binary image from a color image collected in a parking space according to an embodiment.

도 3을 참고하면, 공간 관리 장치는 수집된 칼라 영상으로부터 잡음이 제거된 이진 영상을 생성할 수 있다. 구체적으로, 공간 관리 장치는 칼라 영상에 포함된 표시 정보에 대한 특징을 보다 명확하게 검출하기 위해, 칼라 영상에 표시된 모든 픽셀을 흑과 백으로 표현된 이진 영상을 생성할 수 있다. 이를 위해, 공간 관리 장치는 잡음 제거를 위해 조정이 가능한 임계값을 이용하여 이진 영상을 생성할 수 있다. 이하의 수학식 1은 임계값을 이용하여 이진 영상을 생성하는 기준을 나타낸다.Referring to FIG. 3, the space management apparatus can generate a binary image from which noise is removed from the collected color image. Specifically, in order to more clearly detect the feature of the display information included in the color image, the space management apparatus may generate a binary image in which all the pixels displayed in the color image are represented in black and white. To this end, the space management apparatus can generate a binary image using an adjustable threshold value for noise cancellation. Equation (1) below represents a criterion for generating a binary image using a threshold value.

Figure 112014122812061-pat00001
Figure 112014122812061-pat00001

수학식 1을 참고하면 T는 임계값(threshold)를 나타내며, 칼라 영상의 픽셀값 x가 임계값보다 큰 경우, '255'의 값을 나타내는 픽셀로 변환하고, 반대로 칼라 영상의 픽셀값 x가 임계값 이하인 경우, '0'의 값을 나타내는 픽셀로 변환할 수 있다.If the pixel value x of the color image is larger than the threshold value, the pixel value x of the color image is converted into a pixel value of '255' Value, it can be converted into a pixel representing a value of '0'.

도 3의 (a)를 살펴보면 공간 관리 장치는 감시 카메라로부터 수집한 칼라 영상으로부터 배경과 지표 영상을 구분할 수 있다. 이 때, 칼라 영상을 RGB 칼라 정보에 의해 수집된 영상 일 수 있다.Referring to FIG. 3 (a), the space management apparatus can distinguish the background image from the background image from the color image collected from the surveillance camera. At this time, the color image may be an image collected by RGB color information.

도 3의 (b)를 살펴보면 공간 관리 장치는 칼라 영상을 그레이 스케일의 영상으로 변환할 수 있다. 이 때, 공간 관리 장치는 이진 영상을 생성하기 이전에 배경과 지표 정보를 보다 명확하게 구분하며, 잡음을 제거하기 위하여 그레이 스케일의 영상으로 변환할 수 있다.Referring to FIG. 3 (b), the space management apparatus can convert a color image into a gray scale image. In this case, the space management apparatus can divide the background and the indicator information more clearly before generating the binary image, and convert it into the gray-scale image to remove the noise.

도 3의 (c)를 살펴보면 공간 관리 장치는 변환된 그레이 스케일의 영상을 기반으로 임계값에 따라 이진 영상으로 생성할 수 있다. 임계값은 수학식 1을 통해 설명하였다. 결국, 이진 영상은 주차 공간에 포함된 표시 정보의 위치 및 형태에 대한 필수 정보를 모두 포함하고 있다. 다시 말해, 이진 영상은 배경에 해당하는 잡음을 모두 흑색으로 처리하고, 표시 정보에 해당하는 영역을 백색으로 처리함에 따라 표시 정보의 위치 및 형태에 대한 필수 정보를 모두 포함할 수 있다.Referring to FIG. 3 (c), the space management apparatus can generate a binary image according to the threshold value based on the converted gray-scale image. The threshold value is described in Equation (1). As a result, the binary image includes all necessary information about the position and the form of the display information included in the parking space. In other words, the binary image may include all the necessary information on the position and the form of the display information by processing all the noise corresponding to the background into black and processing the area corresponding to the display information with white.

따라서, 공간 관리 장치는 실제 사용되는 장소가 주차장임을 감안한다면 차량, 방지턱, 운전자 등의 다양한 변수들에 의한 노이즈가 상당히 많으므로 이진화를 통해 표시 정보를 보다 뚜렷하게 하고 템플릿 매칭 수행을 더욱 수월해지게 할 수 있다.Therefore, considering that the space management apparatus is a parking lot in actual use, noise due to various variables such as vehicle, bump, and driver is considerably large, so that binarization makes the display information more clear and facilitates template matching. have.

도 4는 일실시예에 따른 주차 공간의 주정차 상태를 탐지하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.FIG. 4 is a view for explaining an operation of detecting a parking space state of a parking space according to an embodiment.

도 4를 참고하면 공간 관리 장치는 주차 라인에 기준으로 이진 영상에서 관심 영역을 설정할 수 있다. 여기서, 공간 관리 장치는 이진 영상에서 관심 영역을 설정함에 따라 템플릿 영상을 매칭하기 위한 범위를 축소할 수 있다. 일례로, 공간 관리 장치는 템플릿 영상을 기반으로 이진 영상에서 표시 정보를 검출하기 위한 스캔 영역을 축소할 수 있다.Referring to FIG. 4, the space management apparatus can set a region of interest in a binary image based on a parking line. Here, the spatial management apparatus can reduce the range for matching the template image by setting the region of interest in the binary image. For example, the space management apparatus can reduce a scan area for detecting display information in a binary image based on a template image.

공간 관리 장치는 관심 영역으로 설정된 이진 영상 내에 표시 정보가 존재하는지 여부를 확인하기 위하여 템플릿 영상에 대한 매칭을 수행할 수 있다. 다시 말해, 공간 관리 장치는 이진 영상과 템플릿 영상 간의 매칭을 수행할 수 있다.The spatial management apparatus may perform matching with respect to the template image to check whether the display information exists in the binary image set as the region of interest. In other words, the space management apparatus can perform matching between the binary image and the template image.

공간 관리 장치는 보다 정밀한 매칭을 수행하기 위하여 상관계수 매칭의 정규화 방법(Normalized Cross Correlation: NCC)을 이용하여 이진 영상과 템플릿 영상 간의 매칭을 수행할 수 있다. 여기서, NCC는 정규화된 상호 연관성을 찾는 방식으로 입력 이미지(템플릿 영상에 표시된 도형)와 식별하고자 하는 이미지(표시 정보가 나태는 도형)간의 밝기의 선형적인 차이와 기하학적 유사도를 측정할 수 있는 방식이다. 수학식 2는 상관계수 매칭의 정규화 방법에 기초하여 이진 영상과 템플릿 영상 간에 유사도를 정량화한 결과이다.The spatial management apparatus can perform matching between the binary image and the template image using a normalized cross correlation (NCC) method of correlation coefficient matching in order to perform more precise matching. Here, the NCC is a method of finding the normalized correlation and measuring the linear difference in brightness between the input image (the figure displayed on the template image) and the image to be discriminated (the display information is a lazy figure) and the geometric similarity . Equation (2) is a result of quantifying the degree of similarity between the binary image and the template image based on the normalization method of correlation coefficient matching.

Figure 112014122812061-pat00002
Figure 112014122812061-pat00002

수학식 2를 참고하면, I(x, y)는 이진 영상, T(x, y)은 템플릿 영상, R(x, y)은 템플릿 영상에 대한 매칭을 수행한 결과로 이진 영상에서 표시 정보가 식별된 영상 결과 영상으로 정의할 수 있다.Referring to Equation 2, I (x, y) is a binary image, T (x, y) is a template image, and R (x, y) It can be defined as the image of the identified image.

또한, n은 이진 영상과 템플릿 영상에 포함된 전체 픽셀의 개수를 의미하며, I’는 이진 영상의 평균 명도값(밝기)을 의미하며, T’는 템플릿 영상의 평균 명도값(밝기)를 의미할 수 있다. 또한, δI, δT는 이진 영상의 명도값과 템플릿 영상의 명도값 간의 표준 편차를 의미할 수 있다. R(x, y)는 -1 ~ 1 사이의 실수 값으로 계산되며 이를 8비트 밝기의 값(256단계의 값)으로 변환하면 상관계수 맵(Corrleation map)을 구할 수 있다.In addition, n denotes the number of all pixels included in the binary image and the template image, I 'denotes the average brightness value (brightness) of the binary image, and T' denotes the average brightness value (brightness) can do. [Delta] I, [Delta] T may mean the standard deviation between the brightness value of the binary image and the brightness value of the template image. R (x, y) is calculated as a real value between -1 and 1, and a correlation map is obtained by converting the value to an 8-bit brightness value (256 values).

공간 관리 장치는 이진 영상과 템플릿 영상 간의 유사도(Similarity)를 구하기 위하여 이진 영상의 명도값과 템플릿 영상의 명도값 간에 명도 차이를 이용할 수 있다. 그리고, 이진 영상의 명도값과 템플릿 영상의 명도값 간에 명도 차이를 구하기 위해서는 거리 측정 방법(distance measure)을 이용할 수 있다.In order to obtain similarity between the binary image and the template image, the space management apparatus can use the brightness difference between the brightness value of the binary image and the brightness value of the template image. A distance measure can be used to obtain the brightness difference between the brightness value of the binary image and the brightness value of the template image.

공간 관리 장치는 거리 측정을 위한 대표적인 방법인 유클리디안 거리를 이용할 수 있다. 수학식 3은 유클리디안 거리를 이용한 유사도를 측정하는 식이다.The space management apparatus can use the Euclidean distance, which is a representative method for distance measurement. Equation (3) is an equation for measuring the similarity using the Euclidean distance.

Figure 112014122812061-pat00003
Figure 112014122812061-pat00003

수학식 3을 참고하면, pn와 qn은 n차원 상의 두 점이며 이들 간의 거리를 구함으로써, 두 점 간 얼마만큼의 유사도를 가지고 있는지 구할 수 있다.Referring to Equation (3), pn and qn are two points on the n-dimensional plane, and the distance between the two points can be obtained to find the degree of similarity between two points.

도 4의 (a)에서 (c)를 살펴보면 공간 관리 장치는 상술한 방법을 이용하여 템플릿 영상에 대한 매칭을 수행한 결과로 이진 영상에서 표시 정보가 식별된 영상 결과 영상을 생성할 수 있다.Referring to FIGS. 4 (a) to 4 (c), the spatial management apparatus can generate a video image in which the display information is identified in the binary image as a result of performing the matching on the template image using the above-described method.

도 4의 (a)는 주차 공간의 주정차 상태를 확인하기 위한 템플릿 영상일 수 있다. 이 때, 템플릿 영상은 이진 영상으로부터 식별해야 되는 표시 정보의 도형과 일치할 수 있으며, 좌측 템플릿 영상 및 우측 템플릿 영상을 구분될 수 있다.4 (a) can be a template image for confirming the state of a parking space. At this time, the template image may coincide with the graphic form of the display information to be discriminated from the binary image, and the left template image and the right template image may be distinguished.

도 4의 (b)는 이진 영상과 템플릿 영상을 매칭하여 식별된 표시 정보를 표시한 결과일 수 있다. 구체적으로, 공간 관리 장치는 템플릿 영상을 기반으로 이진 영상 내에 표시 정보가 존재하는지 여부를 확인하기 위하여 유사도의 최대값을 검색한 후, 상관계수 맵을 생성할 수 있다. 다시 말해, 공간 관리 장치는 수학식 2를 통해 계산된 -1 ~ 1 사이의 실수 값으로 표현된 유사도의 최대값을 검색한 후, 검색된 유사도의 최대값을 8비트 밝기의 값으로 변환함으로써, 상관계수 맵을 생성할 수 있다.FIG. 4B may be a result of displaying the identified display information by matching the binary image and the template image. Specifically, the spatial management apparatus may search for the maximum value of the similarity degree to check whether the display information exists in the binary image based on the template image, and then generate the correlation coefficient map. In other words, the space management apparatus searches for the maximum value of the similarity expressed by a real number value between -1 and 1 calculated by Equation (2), and then converts the maximum value of the retrieved similarity to a value of 8 bit brightness, A coefficient map can be generated.

이후, 공간 관리 장치는 유클리디안 거리를 이용하여 픽셀 간 슬라이딩을 통해 이진 영상과 템플릿 영상간의 유사도를 판단함으로써, 이진 영상에 포함된 표시 정보를 식별할 수 있다. 일례로, 공간 관리 장치는 좌측 템플릿 영상 및 우측 템플릿 영상을 이용하여 상관계수 맵에 나타나는 유사도의 최대값의 임계값을 조절함으로써, 표시 정보를 식별할 수 있다.Then, the spatial management apparatus can identify the display information included in the binary image by determining the similarity degree between the binary image and the template image through the inter-pixel sliding using the Euclidean distance. For example, the spatial management apparatus can identify the display information by adjusting a threshold value of the maximum value of similarity appearing in the correlation coefficient map using the left template image and the right template image.

식별된 표시 정보는 유사도에 대한 정도에 따라 명도의 세기가 다르게 표현되며, 주차 공간에 표현된 명도 중 가장 밝게 표현된 부분에서 템플릿 영상에 대응하는 표시 정보가 위치할 수 있다.The identified display information may be represented by intensity of brightness according to degree of similarity, and display information corresponding to the template image may be located at the brightest portion of the brightness expressed in the parking space.

도 4의 (c)는 식별된 표시 정보와 칼라 영상을 중첩하여 표시한 영상일 수 있다. 결국, 공간 관리 장치는 좌측 템플릿 영상 및 우측 템플릿 영상을 이용하여 주차 공간의 주정차 상태를 관리할 수 있다.4C can be an image in which the identified display information and the color image are superimposed and displayed. As a result, the space management apparatus can manage the parking status of the parking space using the left template image and the right template image.

도 5는 일실시예에 따른 칼라 영상에 포함된 표시 정보를 인식하는 시뮬레이션 과정을 도시한 도면이다.FIG. 5 illustrates a process of recognizing display information included in a color image according to an exemplary embodiment of the present invention. Referring to FIG.

도 5를 참고하면, 공간 관리 장치는 주차장에 설치된 감시 카메라를 통해 수집한 칼라 영상을 저장하고, 저장된 칼라 영상에 대한 후처리 모듈에 의해 칼라 영상에 대한 처리를 실행할 수 있다. 다시 말해, 감시 카메라는 주차장의 벽면 또는 천장에 주차 공간을 촬영하기 위한 장애물 없도록 설치되어 고정된 장면을 촬영할 수 있다. Referring to FIG. 5, the space management apparatus may store a color image collected through a surveillance camera installed in a parking lot, and may perform processing on a color image by a post-processing module for the stored color image. In other words, the surveillance camera can be installed on the wall of the parking lot or on the ceiling so that there is no obstacle for photographing the parking space, so that a fixed scene can be photographed.

공간 관리 장치는 감시 카메라를 통해 수집한 칼라 영상을 기준으로 표시 정보를 추출할 수 있으며, 도 5의 (a)에 도시된 각각의 영상을 다음과 같이 설명할 수 있다.The space management apparatus can extract display information based on a color image collected through a surveillance camera, and each image shown in FIG. 5 (a) can be described as follows.

칼라 영상(501)은 주차 라인으로 구분된 주차 공간이 촬영된 영상이며, 차량이 주차된 영역과 주차되지 않은 영역을 포함함에 따라 일반적으로 2대의 차량에 대한 주차가 가능한 영역임을 나타내는 영상일 수 있다.The color image 501 may be a video image of a parking space divided by a parking line and may be an image indicating that parking is possible for two vehicles in general as the vehicle includes a parked area and an un-parked area .

그레이 영상(502)은 칼라 영상(501)으로부터 그레이 스케일된 영상일 수 있다. 그레이 영상(502)은 이진 영상(503)을 생성하기 이전에 칼라 영상에 포함된 잡음을 제거하기 위하여 생성하는 영상일 수 있다.The gray image 502 may be a gray-scale image from the color image 501. The gray image 502 may be an image that is generated to remove the noise included in the color image before generating the binary image 503.

이진 영상(503)은 그레이 영상(502)으로부터 임계값에 의해 잡음이 제거된 영상일 수 있다. 이진 영상(502)은 그레이 스케일로 변환된 영상에서 표시된 표시 정보, 차량 등 다양한 객체에 대한 형태에 대한 모든 정보를 포함할 수 있다. 다시 말해, 공간 관리 장치는 칼라 영상을 기반으로 칼라 영상에 포함된 모든 객체에 대응하여 흑색과 백색으로 구분함에 따라 탐색하고자 하는 표시 정보를 보다 뚜렷한 형태로 식별할 수 있다.The binary image 503 may be an image from which noise has been removed from the gray image 502 by a threshold value. The binary image 502 may include all the information about the shape of various objects such as display information, vehicle, and the like displayed in the gray-scale converted image. In other words, the space management apparatus can distinguish the display information to be searched in a more distinct form as it is divided into black and white corresponding to all objects included in the color image based on the color image.

정규화된 이진 영상(504)는 상관계수 맵에 의해 정규화 된 것으로 이진 영상의 명도값과 템플릿 영상의 명도값 간에 명도 차이 및 기하학적 유사도가 측정된 결과일 수 있다. 이 때, 정규화된 이진 영상(504)는 차량이 존재할 것으로 예상되는 부분에 대하여 관심 영역으로 설정된 영역만을 나타낼 수 있다.The normalized binary image 504 may be a result of brightness difference and geometric similarity measured between the brightness value of the binary image and the brightness value of the template image as normalized by the correlation coefficient map. At this time, the normalized binary image 504 may represent only a region set as a region of interest with respect to a portion where a vehicle is expected to exist.

유사도가 결정된 이진 영상(505)은 유클리디안 거리를 이용하여 픽셀 간 슬라이딩을 통해 이진 영상과 템플릿 영상간의 유사도에 따라 표시 정보가 식별된 결과일 수 있다. 여기서, 식별된 표시 정보는 유사도에 대한 정도에 따라 명도의 세기가 다르게 표현되며, 주차 공간에 표현된 명도 중 가장 밝게 표현된 부분에서 템플릿 영상에 대응하는 표시 정보가 위치할 수 있다.The binary image 505 in which the degree of similarity is determined may be a result of identifying the display information according to the degree of similarity between the binary image and the template image through the inter-pixel sliding using the Euclidean distance. Here, the identified display information may be represented by a different intensity of brightness depending on the degree of similarity, and the display information corresponding to the template image may be located in the brightest portion of the brightness expressed in the parking space.

표시 정보가 표시된 칼라 영상(506)은 이진 영상과 템플릿 영상간의 매칭을 통해 식별된 표시 정보와 칼라 영상(501)이 중첩되어 나타낸 결과이다.The color image 506 in which the display information is displayed is a result of superimposing the color information 501 on the display information identified through matching between the binary image and the template image.

공간 관리 장치는 도 5의 (a)에 도시된 각각의 영상의 흐름에 따라 표시 정보를 식별하고, 식별된 표시 정보가 중첩된 칼라 영상(506)을 고려하여 도 5의 (b)에 도시된 두 개의 템플릿 영상을 모두 가지고 있는 주차 공간에 대한 정보를 획득할 수 있다.The space management apparatus identifies the display information according to the flow of each image shown in FIG. 5 (a), and considers the color image 506 in which the identified display information is superimposed, as shown in FIG. 5 (b) Information about a parking space having both template images can be obtained.

도 6은 일실시예에 따른 주차 공간의 주정차 상태와 관련된 다양한 상황을 설명하기 위한 도면이다.FIG. 6 is a view for explaining various situations related to a parking space of a parking space according to an embodiment.

도 6을 참고하면, 공간 관리 장치는 상술한 방법을 기반으로 4가지에 시나리오 해당하는 영상을 추출한 것이다. 4가지 시나리오는 다음과 같다. Referring to FIG. 6, the space management apparatus extracts images corresponding to four scenarios based on the above-described method. The four scenarios are as follows.

시나리오 1: 도 6의 (a)를 살펴보면, 두 개 주차 공간은 모두 차량의 주차가 가능한 가용 상태일 수 있다.Scenario 1: Referring to FIG. 6 (a), both parking spaces may be in an available state where parking of the vehicle is possible.

시나리오 2: 도 6의 (b)를 살펴보면, 좌측에 위치한 주차 공간은 차량의 주차가 가능한 가용 상태이며, 우측에 위치한 주차 공간은 주차가 완료된 상태일 수 있다.Scenario 2: Referring to FIG. 6B, the parking space on the left side is available for parking the vehicle, and the parking space on the right side may be parked.

시나리오 3: 도 6의 (c)를 살펴보면, 두 개의 주차 공간은 모두 차량의 주차된 완료 상태일 수 있다.Scenario 3: Referring to (c) of FIG. 6, both parking spaces may be the parked completion state of the vehicle.

시나리오 4: 도 6의 (d)를 살펴보면, 좌측에 위치한 주차 공간은 차량이 입차 또는 출차 중인 이동 상태 중이며, 우측에 위치한 주차 공간은 주차가 완료된 상태일 수 있다.Scenario 4: Referring to FIG. 6 (d), the parking space on the left side is in a moving state when the vehicle is entering or leaving the vehicle, and the parking space on the right side may be in a state in which parking is completed.

공간 관리 장치는 상술한 4가지 시나리오에 따라 칼라 영상들을 이용하여 상관 계수의 변화(0.1~0.9)에 따라 검출(recall or detection), 미검출 및 오검출(false positive) 등 성능 지표에 대한 측정을 수행할 수 있다. According to the four scenarios described above, the space management device measures the performance indicators such as recall or detection, non-detection and false positive according to the change (0.1 ~ 0.9) of the correlation coefficient using color images Can be performed.

여기서, 검출은 입력 데이터에 있는 전체 템플릿 영상 중에 성공적으로 검출된 표시 정보의 수를 나타낼 수 있다. 미검출은 검출과는 상반되는 개념으로 입력 데이터 있는 전체 템플릿 영상 중 검출되지 못한 표시 정보의 수를 나타낼 수 있다. 또한 오검출은 검출된 결과물 중 잘 못 검출된 표시 정보의 수를 나타내며 정확도에 상반되는 개념일 수 있다.Here, the detection may indicate the number of display information successfully detected among the entire template images in the input data. The non-detection is a concept opposite to the detection, and can represent the number of pieces of display information that can not be detected in the whole template image having input data. Also, erroneous detection represents the number of erroneously detected display information among the detected results, and may be a concept contrary to accuracy.

Figure 112014122812061-pat00004
Figure 112014122812061-pat00004

표 1은 표시 정보를 식별하는 성능을 평가한 결과이다. 구체적으로, 표 1은 각 성능 지표에 대한 측정 결과를 보면 4개 영상 모두 상관 계수가 작을수록 오검출이 높고, 반대로 높을수록 미검출이 나타나는 경향을 보이고 있다.Table 1 shows the results of evaluating performance for identifying display information. Specifically, Table 1 shows that, when the correlation coefficients of all the four images are low, the false detection is high, and when the correlation coefficient is high, the non-detection is exhibited.

Figure 112014122812061-pat00005
Figure 112014122812061-pat00005

표 2는 표시 정보를 정확하게 검출한 결과 영상을 나타낼 수 있다. (상관계수 = 0.7) 구체적으로, 표 2는 테이블에 첫 번째 컬럼(the upper template)은 두 영상에서 위 쪽 마커를 탐지한 결과이며, 두 번째 컬럼(the upper template)은 두 영상에서 아래 부분 마커를 탐지한 결과를 나타낸다.Table 2 shows the image as a result of accurately detecting the display information. Specifically, Table 2 shows that the upper template is the result of detecting the upper marker in two images, and the upper template is the lower marker in the two images. .

Figure 112014122812061-pat00006
Figure 112014122812061-pat00006

표 3은 표시 정보를 정확하게 검출하지 못한 결과 영상을 나타낼 수 있다. 다시 말해, 표 3은 표시 정보에 대하여 미검출 및 오검출이 발생한 대표적인 경우일 수 있다.Table 3 shows a result image that can not accurately detect display information. In other words, Table 3 may be a representative case in which non-detection and false detection occur in the display information.

도 7은 일실시예에 따른 주차 공간의 주정차 상태를 구분하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.FIG. 7 is a view for explaining an operation of distinguishing the state of a parking space according to an embodiment.

도 7을 참고하면, 공간 관리 장치는 템플릿 매칭의 원리를 이용하여 주차 공간 내에 존재하는 두 개 템플릿을 가지고 상관계수 맵에 나타나는 최댓값의 임계치를 조절하여 이동 중인 차량의 유무와 주차 현황을 탐지할 수 있다. 다시 말해, 공간 관리 장치는 입?출차 또는 주차 되어 있는 차량의 정확한 일치 여부에 관계없이 탐지된 표시 정보의 개수에 따라 주차 공간의 주정차 상태를 관리할 수 있다.Referring to FIG. 7, the space management apparatus can detect the presence or absence of a moving vehicle and the parking status by adjusting a threshold value of a maximum value appearing in a correlation coefficient map using two templates existing in a parking space using the principle of template matching have. In other words, the space management apparatus can manage the parking status of the parking space according to the number of the detected display information, irrespective of whether the vehicle is parked correctly or not.

도 7의 (a)를 살펴보면, 공간 관리 장치는 차량의 주차가 가능한 가용 상태를 나타낼 수 있다. 일례로, 주차 공간에 포함된 표시 정보가 2개로 식별된 경우, 공간 관리 장치는 해당 주차 공간에 대하여 가용 상태로 지정할 수 있다.Referring to FIG. 7A, the space management apparatus can display an available state in which parking of the vehicle is possible. For example, when the display information included in the parking space is identified as two, the space management apparatus can designate the available parking space as an available state.

도 7의 (b)를 살펴보면, 공간 관리 장치는 차량이 입출차 중인 이동 상태를 나타낼 수 있다. 다시 말해, 차량이 주차 공간에 주차된 상태에서 출차하는 경우, 또는 가용 상태인 주차 공간에 차량이 입차하는 경우에 대응하여 공간 관리 장치는 차량이 입출차 중인 이동 상태를 나타낼 수 있다. 일례로, 주차 공간에 포함된 표시 정보가 1개로 식별된 경우, 공간 관리 장치는 차량이 입출차 중인 이동 상태를 나타낼 수 있다.Referring to FIG. 7 (b), the space management apparatus can indicate the moving state of the vehicle in and out of the vehicle. In other words, in response to a vehicle departing from a parked state in a parking space, or when a vehicle enters an available parking space, the space management apparatus can indicate the moving state of the vehicle in and out of the vehicle. For example, when the display information included in the parking space is identified as one, the space management apparatus can display the traveling state in which the vehicle is moving in and out.

도 7의 (c)를 살펴보면, 공간 관리 장치는 차량이 주차된 완료 상태를 나타낼 수 있다. 차량이 주차 공간에 주차된 상태인 경우, 공간 관리 장치는 차량이 주차된 완료 상태를 나타낼 수 있다. 일례로, 주차 공간에 포함된 표시 정보가 식별되지 않는 경우, 공간 관리 장치는 차량이 주차된 완료 상태를 나타낼 수 있다.Referring to (c) of FIG. 7, the space management apparatus may indicate a completed state in which the vehicle is parked. When the vehicle is parked in the parking space, the space management device may indicate the completed state in which the vehicle is parked. In one example, when the display information included in the parking space is not identified, the space management apparatus can indicate the completed state in which the vehicle is parked.

결국, 공간 관리 장치는 주차 공간에 포함된 표시 정보에 대한 개수에 대응하여 주차 공간에 대한 상태를 관리함으로써, 주차 공간의 종합적인 주차 상황 분석을 통해 주차 관리를 체계적이고 효율적으로 운영할 수 있다.As a result, the space management apparatus manages the state of the parking space in correspondence with the number of the display information included in the parking space, so that the parking management can be systematically and efficiently operated through the comprehensive parking situation analysis of the parking space.

공간 관리 장치는 차량 출입과 이동 정보를 실시간 모니터링 하여 주차 시설에 대한 변화 탐지를 할 수 있으며 이를 통해 주차 가용 정보의 갱신을 동시에 수행하므로 시간과 비용, 인력이 절감될 수 있다.The space management device can detect changes in the parking facilities by monitoring the vehicle access and movement information in real time, and can simultaneously save time, cost, and manpower by updating the parking available information.

도 8은 일실시예에 따른 주차장의 주차 공간을 관리하기 위한 인터페이스를 도시한 도면이다.8 is a view showing an interface for managing a parking space of a parking lot according to an embodiment.

도 8을 참고하면, 공간 관리 장치는 주차 공간에 대한 각각의 상태를 고려하여 주차 현황 시뮬레이션을 위한 주차 공간 가용 탐지 시스템으로 동작할 수 있다. 다시 말해, 공간 관리 장치는 실시간 카메라 영상을 통한 패턴 인식 및 영상처리를 통해 출차 또는 입차 중인 차량의 위치 추적 및 주?정차 차량을 검출할 수 있다. 또한, 공간 관리 장치는 현재 주차 공간에 추자된 차량에 대하여 개별 차량 주차 현황 색상, 가용 주차 공간, 전체 층별 주차 공간 등의 다양한 정보를 제공할 수 있다.Referring to FIG. 8, the space management apparatus can operate as a parking space availability detection system for simulating the parking situation in consideration of each state of the parking space. In other words, the space management apparatus can detect the position of the vehicle leaving or entering the vehicle through the pattern recognition and image processing through the real-time camera image, and can detect the vehicle stopping and stopping. In addition, the space management apparatus can provide various information such as the individual vehicle parking status color, the available parking space, and the parking space for the entire floor to the vehicle currently parked in the parking space.

일례로, 공간 관리 장치는 카메라 인식이 기능한 C++기반 OPEN CV 라이브러리를 사용하여 영상처리 및 패턴 인식을 수행할 수 있는 인터페이스를 제공할 수 있다. 또한, 공간 관리 장치는 복수의 층으로 주차장이 존재하는 경우에 대응하여 지상 1층과 2층 주차 공간에 주차된 차량을 대상으로 층별 주차현황 정보(가용주차/총주차)를 제공할 수 있다.For example, a space management device can provide an interface for performing image processing and pattern recognition using a C ++-based OPEN CV library functioning as a camera recognition function. In addition, the space management apparatus may provide floor-level parking status information (available parking / total parking) for vehicles parked in the first floor and second floor parking spaces corresponding to the case where parking lots exist in a plurality of layers.

또한. 공간 관리 장치는 현재 주차장에 설치된 카메라에서 전송되는 영상 위에 처리되는 화면, 그에 해당하는 정보를 단순화시켜 구분이 용이한 색상 정보, 마지막으로 전체 층에 따른 가용 주차 공간과 영역을 보여주는 화면으로 표시할 수 있다.Also. The space management device can display the screen that is processed on the image transmitted from the camera installed in the parking lot, the color information that is easy to distinguish by simplifying the corresponding information, and finally, the screen showing the available parking space and the area according to the entire floor have.

결론적으로 공간 관리 장치는 실시간 주차장의 총 주차 공간 수, 주차 가능한 위치와 같은 정보를 제공 할 수 있으며, 주차장에서의 층별 주차 가용성 여부 파악하여 운전자에게 제공 가능한 기반을 마련할 수 있다. 또한 주차정보를 필요로 하는 운전자는 단말 장치를 통하여 서버에 접속하여 원하는 주차장의 주차 가용성 여부를 파악할 수 있고 주차장을 선택하는 결정을 내릴 수 있다. As a result, the space management apparatus can provide information such as the total number of parking spaces and the possible parking positions of the real-time parking lot, and can provide a basis for providing the driver with identification of availability of the floor parking in the parking lot. In addition, a driver who requires parking information can access the server through the terminal device to determine whether or not parking of the desired parking lot is available, and can make a decision to select the parking lot.

공간 관리 장치는 주차 정보와 층별 주차 현황을 시뮬레이션하기 위한 프로토타입 시스템을 구현함으로써, 보다 편리한 주차 안내 정보를 제공할 수 있다. 또한, 공간 관리 장치는 주차 상황 분석을 통해 주차 관리를 체계적이고 효율적으로 운영하는데 있어 비용 절감과 사용자 편의를 보다 증진 시킬 수 있다.The space management apparatus implements a prototype system for simulating parking information and floor parking status, thereby providing more convenient parking guidance information. Also, the space management device can improve the cost saving and user convenience in systematically and efficiently operating the parking management through the parking situation analysis.

도 9는 일실시예에 따른 공간 관리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.FIG. 9 is a flowchart illustrating a method of managing space according to an embodiment.

단계(901)에서 공간 관리 장치는 주차 라인으로 구분된 주차 공간에서 차량이 주차되었는지 여부를 확인하기 위한 표시 정보를 포함하는 칼라 영상을 수집할 수 있다.In step 901, the space management device may collect a color image including display information for confirming whether the vehicle is parked in a parking space divided by the parking line.

단계(902)에서 공간 관리 장치는 수집된 칼라 영상으로부터 잡음이 제거된 이진 영상을 생성할 수 있다. 공간 관리 장치는 명암 대비 기법을 이용하여 상기 칼라 영상에 포함된 배경과 표시 정보를 구분하고, 이후에 상기 배경과 표시 정보가 구분된 칼라 영상을 그레이 스케일하여 잡음 제거를 위한 임계값을 기준으로 이진 영상을 생성할 수 있다.In step 902, the spatial management apparatus may generate a binary image from which the noise is removed from the collected color image. The space management apparatus divides the background included in the color image and the display information using the contrast technique, and then gray-scales the color image in which the background and the display information are separated, Images can be generated.

단계(903)에서 공간 관리 장치는 생성된 이진 영상과 템플릿 영상을 매칭하여 상기 표시 정보를 식별할 수 있다. 공간 관리 장치는 주차 라인에 기준으로 상기 이진 영상에서 관심 영역을 설정함으로써, 템플릿 영상을 매칭하기 위한 범위를 축소할 수 있다. 여기서, 템플릿 영상은 이진 영상으로부터 식별해야 되는 표시 정보의 도형과 일치할 수 있다.In step 903, the spatial management apparatus can identify the display information by matching the generated binary image and the template image. The space management apparatus can narrow the range for matching the template image by setting the region of interest in the binary image based on the parking line. Here, the template image may coincide with the graphic form of the display information to be identified from the binary image.

그리고, 공간 관리 장치는 이진 영상의 명도값과 템플릿 영상의 명도값 간에 명도 차이를 이용해 이진 영상과 템플릿 영상간의 유사도를 판단하여 표시 정보를 식별할 수 있다.The spatial management apparatus can identify the display information by determining the degree of similarity between the binary image and the template image by using the brightness difference between the brightness value of the binary image and the brightness value of the template image.

또한, 공간 관리 장치는 이진 영상에서의 두 점간의 거리를 이용해 상기 이진 영상의 명도값과 템플릿 영상의 명도값을 매칭하여 표시 정보를 식별할 수 있다. 이때, 식별된 표시 정보는 이진 영상과 템플릿 영상간의 유사도에 대응하는 하이라이트를 포함할 수 있다. 다시 말해, 식별된 표시 정보는 템플릿 매칭을 수행함에 따라 매칭된 부분에 대하여 명도에 대한 강도가 상이하게 표현될 수 있다.Also, the space management apparatus can identify the display information by matching the brightness value of the binary image with the brightness value of the template image using the distance between two points in the binary image. At this time, the identified display information may include a highlight corresponding to the degree of similarity between the binary image and the template image. In other words, the identified display information can be expressed differently in intensity with respect to brightness for the matched part as the template matching is performed.

단계(904)에서 공간 관리 장치는 식별된 표시 정보의 개수를 고려하여 상기 차량의 주차가 가능한 가용 상태, 차량이 입출차 중인 이동 상태, 차량이 주차된 완료 상태 중 적어도 하나로 구분하여 주정차 상태를 관리할 수 있다.In step 904, the space management apparatus classifies at least one of the available state in which the vehicle can be parked, the moving state in which the vehicle is moving in and out, and the completed state in which the vehicle is parked, can do.

본 발명의 실시 예에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.The methods according to embodiments of the present invention may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like, alone or in combination. The program instructions recorded on the medium may be those specially designed and configured for the present invention or may be available to those skilled in the art of computer software.

이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.While the invention has been shown and described with reference to certain preferred embodiments thereof, it will be understood by those of ordinary skill in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the invention as defined by the appended claims. This is possible.

그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.Therefore, the scope of the present invention should not be limited to the described embodiments, but should be determined by the equivalents of the claims, as well as the claims.

101: 감시 카메라
102: 주차 라인
103: 주차 공간
104: 칼라 영상
105: 공간 관리 장치101: Surveillance camera
102: parking line
103: Parking space
104: color image
105: Space management device

Claims (16)

공간 관리 장치가 수행하는 공간 관리 방법에 있어서,
상기 공간 관리 장치가 감시 카메라를 통해 차량의 움직임을 인식하고, 인식된 움직임에 따라 주차 라인으로 구분된 주차 공간에서 차량이 주차되었는지 여부를 확인하기 위한 표시 정보를 포함하는 칼라 영상을 수집하는 단계;
상기 공간 관리 장치가 수집된 칼라 영상을 그레이 스케일로 변환하고, 변환된 그레이 스케일의 영상에 대한 임계값에 따라 주차 공간에서 탐지하고자 하는 상기 표시 정보와 표시 정보를 제외한 배경이 구분되어 잡음이 제거된 이진 영상을 생성하는 단계;
상기 공간 관리 장치가 생성된 이진 영상에서 관심 영역을 설정하고, 관심 영역으로 설정된 이진 영상에서 표시 정보를 식별하기 위한 상관계수 맵을 생성하여, 생성된 상관계수 맵에 따라 이진 영상과 템플릿 영상을 매칭함으로써, 이진 영상의 관심 영역에 포함된 상기 표시 정보를 식별하는 단계; 및
상기 공간 관리 장치가 식별된 표시 정보의 수에 기초하여 상기 주차 공간의 주정차 상태를 상기 차량의 주차가 가능한 가용 상태, 차량이 입출차 중인 이동 상태, 차량이 주차된 완료 상태 중 적어도 하나로 관리하는 단계
를 포함하고,
상기 표시 정보를 식별하는 단계는,
상기 이진 영상과 템플릿 영상에 포함된 전체 픽셀의 개수, 이진 형상과 템플릿 영상의 평균적인 밝기 및 이진 형상과 템플릿 영상의 평균적인 밝기 간의 표준 편차를 기반으로 표시 정보를 식별하기 위한 상관계수 맵을 생성하고,
상기 생성된 상관계수 맵에 따라 유클리디안 거리를 통해 이전 영상과 템플릿 영상 간의 픽셀을 슬라이딩하여 이진 영상의 명도값과 템플릿 영상의 명도값 간에 명도 차이를 판단하고, 판단된 결과에 따른 이진 영상과 템플릿 영상 간의 유사도(Similarity)를 구한 매칭 결과로써, 표시 정보를 식별하는 공간 관리 방법.A space management method performed by a space management apparatus,
Collecting a color image including display information for recognizing the movement of the vehicle through the surveillance camera and confirming whether the vehicle is parked in a parking space divided by the parking line according to the recognized movement;
The space management apparatus converts the collected color image into gray scale, and the background excluding the display information and the display information to be detected in the parking space is separated according to the threshold value of the converted gray scale image, Generating a binary image;
The spatial management apparatus sets a region of interest in the generated binary image, generates a correlation coefficient map for identifying display information in a binary image set as a region of interest, and matches the binary image and the template image according to the generated correlation coefficient map Identifying the display information included in the region of interest of the binary image; And
The space management apparatus managing the parking space status of the parking space based on the number of pieces of identified display information as at least one of an availability state in which the vehicle is parked, a moving state in which the vehicle is moving in and out, and a completed state in which the vehicle is parked
Lt; / RTI >
Wherein identifying the display information comprises:
A correlation coefficient map is generated to identify the display information based on the number of all pixels included in the binary image and the template image, the standard deviation between the binary shape, the average brightness of the template image, and the average brightness of the binary image and the template image and,
The brightness difference between the brightness value of the binary image and the brightness value of the template image is determined by sliding a pixel between the previous image and the template image through the Euclidean distance according to the generated correlation coefficient map, A method for identifying a display information as a matching result that obtains similarity between template images. 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 표시 정보를 식별하는 단계는,
상기 주차 라인에 기준으로 상기 이진 영상에서 관심 영역(ROI: Region of Interest)를 설정하여 템플릿 영상을 매칭하기 위한 범위를 축소하는 공간 관리 방법.The method according to claim 1,
Wherein identifying the display information comprises:
Wherein a region of interest (ROI) is set in the binary image on the basis of the parking line to narrow the range for matching the template image. 제1항에 있어서,
상기 템플릿 영상은
상기 이진 영상으로부터 식별해야 되는 표시 정보의 도형과 일치하는 공간 관리 방법.The method according to claim 1,
The template image
And the shape of the display information to be identified from the binary image coincides with the shape of the display information. 삭제delete 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 식별된 표시 정보는
이진 영상과 템플릿 영상간의 유사도에 대응하는 하이라이트를 포함하는 공간 관리 방법.The method according to claim 1,
The identified display information
And a highlight corresponding to the degree of similarity between the binary image and the template image. 삭제delete 감시 카메라를 통해 차량의 움직임을 인식하고, 인식된 움직임에 따라 주차 라인으로 구분된 주차 공간에서 차량이 주차되었는지 여부를 확인하기 위한 표시 정보를 포함하는 칼라 영상을 수집하는 칼라 영상 수집부;
상기 수집된 칼라 영상을 그레이 스케일로 변환하고, 변환된 그레이 스케일의 영상에 대한 임계값에 따라 주차 공간에서 탐지하고자 하는 상기 표시 정보와 표시 정보를 제외한 배경이 구분되어 잡음이 제거된 이진 영상을 생성하는 이진 영상 생성부;
상기 생성된 이진 영상에서 관심 영역을 설정하고, 관심 영역으로 설정된 이진 영상에서 표시 정보를 식별하기 위한 상관계수 맵을 생성하여, 생성된 상관계수 맵에 따라 이진 영상과 템플릿 영상을 매칭함으로써, 이진 영상에서의 관심 영역에 포함된 상기 표시 정보를 식별하는 표시 정보 식별부; 및
상기 식별된 표시 정보의 수에 기초하여 상기 주차 공간의 주정차 상태를 상기 차량의 주차가 가능한 가용 상태, 차량이 입출차 중인 이동 상태, 차량이 주차된 완료 상태 중 적어도 하나로 관리하는 주정차 상태 표시부
를 포함하고,
상기 표시 정보 식별부가 표시 정보를 식별함에 있어서,
상기 이진 영상과 템플릿 영상에 포함된 전체 픽셀의 개수, 이진 형상과 템플릿 영상의 평균적인 밝기 및 이진 형상과 템플릿 영상의 평균적인 밝기 간의 표준 편차를 기반으로 표시 정보를 식별하기 위한 상관계수 맵을 생성하고,
상기 생성된 상관계수 맵에 따라 유클리디안 거리를 통해 이전 영상과 템플릿 영상 간의 픽셀을 슬라이딩하여 이진 영상의 명도값과 템플릿 영상의 명도값 간에 명도 차이를 판단하고, 판단된 결과에 따른 이진 영상과 템플릿 영상 간의 유사도를 구한 매칭 결과로써, 표시 정보를 식별하는 공간 관리 장치.A color image collection unit for recognizing the movement of the vehicle through a surveillance camera and collecting color images including display information for confirming whether or not the vehicle is parked in a parking space divided by a parking line according to the recognized movement;
The background image is separated from the display information to be detected in the parking space according to the threshold value of the converted gray-scale image, and the noise-eliminated binary image is generated A binary image generating unit;
A correlation coefficient map for identifying the display information in the binary image set as the ROI is generated, and the binary image and the template image are matched with each other according to the generated correlation coefficient map, A display information identification unit for identifying the display information included in the area of interest in the display area; And
A parking space state display section for managing the parking space status of the parking space based on the number of the identified display information as at least one of an available state in which the parking of the vehicle is available, a moving state in which the vehicle is moving in and out,
Lt; / RTI >
In identifying the display information by the display information identification unit,
A correlation coefficient map is generated to identify the display information based on the number of all pixels included in the binary image and the template image, the standard deviation between the binary shape, the average brightness of the template image, and the average brightness of the binary image and the template image and,
The brightness difference between the brightness value of the binary image and the brightness value of the template image is determined by sliding a pixel between the previous image and the template image through the Euclidean distance according to the generated correlation coefficient map, A space management apparatus for identifying display information as a matching result of finding similarities between template images. 삭제delete 제9항에 있어서,
상기 표시 정보 식별부는,
상기 주차 라인에 기준으로 상기 이진 영상에서 관심 영역(ROI: Region of Interest)를 설정하여 템플릿 영상을 매칭하기 위한 범위를 축소하는 공간 관리 장치.10. The method of claim 9,
Wherein the display information identification unit comprises:
And a region of interest (ROI) is set in the binary image based on the parking line, thereby reducing a range for matching the template image. 제9항에 있어서,
상기 템플릿 영상은
상기 이진 영상으로부터 식별해야 되는 표시 정보의 도형과 일치하는 공간 관리 장치.10. The method of claim 9,
The template image
And matches the shape of the display information to be identified from the binary image. 삭제delete 삭제delete 제9항에 있어서,
상기 식별된 표시 정보는
이진 영상과 템플릿 영상간의 유사도에 대응하는 하이라이트를 포함하는 공간 관리 장치.10. The method of claim 9,
The identified display information
And a highlight corresponding to the degree of similarity between the binary image and the template image. 삭제delete
KR1020140182575A 2014-12-17 2014-12-17 Space controled method and apparatus for using template image KR101560810B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140182575A KR101560810B1 (en) 2014-12-17 2014-12-17 Space controled method and apparatus for using template image

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140182575A KR101560810B1 (en) 2014-12-17 2014-12-17 Space controled method and apparatus for using template image

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101560810B1 true KR101560810B1 (en) 2015-10-23

Family

ID=54427382

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020140182575A KR101560810B1 (en) 2014-12-17 2014-12-17 Space controled method and apparatus for using template image

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101560810B1 (en)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101717613B1 (en) * 2016-12-27 2017-03-17 주식회사한맥아이피에스 The moving vehicle detection system using an object tracking algorithm based on edge information, and method thereof
KR20200088148A (en) 2019-01-14 2020-07-22 중앙대학교 산학협력단 System for detecting vacant and full places parking lot and method thereof
CN114267200A (en) * 2021-12-28 2022-04-01 广东伟邦科技股份有限公司 Vehicle management method based on visual identification

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012073801A (en) * 2010-09-28 2012-04-12 Nagoya Electric Works Co Ltd Parking detection device, parking detection method and parking detection program

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012073801A (en) * 2010-09-28 2012-04-12 Nagoya Electric Works Co Ltd Parking detection device, parking detection method and parking detection program

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101717613B1 (en) * 2016-12-27 2017-03-17 주식회사한맥아이피에스 The moving vehicle detection system using an object tracking algorithm based on edge information, and method thereof
KR20200088148A (en) 2019-01-14 2020-07-22 중앙대학교 산학협력단 System for detecting vacant and full places parking lot and method thereof
CN114267200A (en) * 2021-12-28 2022-04-01 广东伟邦科技股份有限公司 Vehicle management method based on visual identification
CN114267200B (en) * 2021-12-28 2023-11-21 广东伟邦科技股份有限公司 Vehicle management method based on visual recognition

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US8655078B2 (en) Situation determining apparatus, situation determining method, situation determining program, abnormality determining apparatus, abnormality determining method, abnormality determining program, and congestion estimating apparatus
JP4970195B2 (en) Person tracking system, person tracking apparatus, and person tracking program
US20110025834A1 (en) Method and apparatus of identifying human body posture
WO2004011314A1 (en) Security monitor device at station platform
CN112149512A (en) Helmet wearing identification method based on two-stage deep learning
JP2013196684A (en) Object counting method and object counting device
CN111079589B (en) Automatic height detection method based on depth camera shooting and height threshold value pixel calibration
US11417134B2 (en) Image analysis device, image analysis method, and recording medium
CN106156695B (en) Outlet and/or entrance area recognition methods and device
CN107341538A (en) A kind of statistical magnitude method of view-based access control model
WO2021114765A1 (en) Depth image-based method and system for anti-trailing detection of self-service channel
CN101383005A (en) Method for separating passenger target image and background by auxiliary regular veins
JP2017163374A (en) Traffic situation analyzer, traffic situation analyzing method, and traffic situation analysis program
KR101560810B1 (en) Space controled method and apparatus for using template image
CN115346256A (en) Robot searching method and system
Jalalat et al. Vehicle detection and speed estimation using cascade classifier and sub-pixel stereo matching
CN112699748B (en) Human-vehicle distance estimation method based on YOLO and RGB image
JP2008052539A (en) Vehicle model distinction device, vehicle model distinction system, vehicle model distinction method and vehicle model distinction program
KR20200123537A (en) Method for detecting sinkhole using deep learning and data association and sinkhole detecting system using it
KR100532058B1 (en) Traffic information acquisition method and apparatus using camera calibration
CN113639685B (en) Displacement detection method, device, equipment and storage medium
US11748876B2 (en) Joint surface safety evaluation apparatus
KR101355206B1 (en) A count system of coming and going using image analysis and method thereof
KR20220120211A (en) Drone image analysis system based on deep learning for traffic measurement
JP2006010652A (en) Object-detecting device

Legal Events

Date Code Title Description
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20181108

Year of fee payment: 4