KR101625384B1 - 차량 식별 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 각기 다른 복수개의 알고리즘들을 이용하여 차량을 식별하도록 구성됨으로써 번호인식만으로 차량식별이 이루어져 번호인식이 이루어지지 않을 경우 차량을 식별할 수 없는 종래의 문제점을 획기적으로 해결함과 동시에 차량식별의 정확성 및 신뢰도를 높일 수 있으며, 차량식별 오류로 인한 민원 및 항의를 효율적으로 방지할 수 있고, 차량 식별성에 따라 차량을 식별하기 위한 복수방식들 각각에 우선순위를 부여하며, 우선순위가 높은 방식으로 차량을 식별하되 차량 식별에 실패할 경우 다음 우선순위의 방식으로 차량을 식별하도록 구성됨으로써 차량 식별의 정확성 및 신뢰도를 더욱 높일 수 있으며, 차량 식별 이후 검증작업을 수행하도록 구성됨으로써 우선순위가 높은 방식으로 차량식별 시 외부 환경에 의해 발생할 수 있는 에러 및 오류를 최소화할 수 있는 차량 식별 시스템 및 방법에 관한 것이다.

Description

차량 식별 시스템 및 방법{System and method for identifying vehicles}

본 발명은 차량 식별 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 상세하게로는 장애물, 조도, 번호판 훼손 등의 외부 환경에 의해 번호 인식이 이루어지지 않더라도 차량들을 정확하게 식별함으로써 차량식별의 정확성 및 신뢰도를 획기적으로 높임과 동시에 차량식별 오류로 인한 민원 및 항의를 현저히 방지할 수 있는 차량 식별 시스템 및 방법에 관한 것이다.

자동차 산업이 발전하고, 차량보급률이 기하급수적으로 증가함에 따라 주차공간을 제공하기 위한 주차장의 수량 또한 증가하였고, 이러한 주차장은 한정된 공간에 차량들을 효율적으로 주차시킬 수 있는 장점으로 인해 현재 대부분의 건물이나 장소에는 주차장이 구비되어 있다. 특히 백화점, 관공서, 아파트 등의 대형빌딩의 경우에는 유동 차량수가 많기 때문에 더욱 체계적이고 대형화된 주차장 설비가 요구됨에 따라 주차장을 방문한 차량에게 편리하고 다양한 서비스를 제공하기 위한 주차관리 시스템에 대한 연구가 다양하게 이루어지고 있다.

이와 같이 다양한 서비스를 제공하기 위한 주차관리 시스템을 운영하는데 있어서, 가장 기본적이면서 필수적으로 요구되는 기술은 감지영역을 이동하는 차량들을 식별하는 기술이다.

한편, 카메라 성능이 정밀화되고, 영상분석 기술이 발달함에 따라 카메라를 이용하여 주차장 진입차량 및 진출차량을 촬영한 후 획득된 영상을 분석하여 차량번호를 인식함으로써 인식된 차량번호를 이용하여 차량을 식별하도록 하는 번호인식 시스템(LPR, License Plate Recognition)에 대한 다양한 연구가 진행되었고, 이러한 번호인식 시스템(LPR)은 이미 다양한 현장에 널리 설치되어 실제 사용되고 있다.

도 1은 본 출원인에 의해 출원되어 특허 등록된 국내등록특허 제10-1362962호(발명의 명칭 : 차량번호 인식 및 검색 시스템과 운영방법)에 개시된 관리서버를 나타내는 블록도이다.

도 1의 영상검색 시스템(100)은 주차장 내부를 촬영하여 영상을 획득하는 복수개의 촬영장치(105-1), ..., (105-N)들과, 촬영장치(105-1), ..., (105-N)들 각각으로부터 전송받은 영상을 기 설정된 번호인식 알고리즘을 이용하여 분석하여 차량번호를 인식한 후 영상에 매칭시켜 저장하는 관리서버(103)와, 이들의 데이터 이동경로를 제공하는 통신망(107)으로 이루어진다.

이와 같이 구성되는 상기 영상검색 시스템(100)은 관리서버(103)가 촬영장치(105-1), ..., (105-N)들에 의해 획득된 영상을 전송받으면, 전송받은 영상을 분석하여 차량번호를 인식한 후 인식된 차량번호를 기반으로 감지차량들을 식별하여 서비스를 제공할 수 있게 된다.

그러나 상기 영상검색 시스템(100)에서와 같이, 영상분석을 이용한 번호인식을 이용한 차량식별 방식은 조도, 음영 등으로 인해 번호판영역의 영상이 선명하게 촬영되지 못하거나 또는 번호판영역의 일부가 훼손되거나, 이물질 등의 장애물에 의해 영상의 선명도가 떨어지는 경우 차량번호를 정확하게 인식하지 못하여 차량식별에 오류가 빈번하게 발생하는 구조적 한계를 갖는다.

그리고 이러한 차량식별 오류는 운전자의 민원 및 항의를 유발하고, 이에 따라 주차장 진입로 및 진출로에는 항시 관리자가 배치되어야만하기 때문에 인력이 낭비되는 단점을 갖는다.

특히 주차장 진입로 및 진출로는 진입 및 진출하고자 하는 차량들로 인하여 차량 상충이 많은 특성을 가지나, 이러한 차량식별 오류는 차량정체를 유발하여 다른 운전자들까지 2차적으로 피해를 주게 된다.

또한 상기 영상검색 시스템(100)은 전술하였던 바와 같은 외부 환경에 의해 차량번호가 인식되지 못하는 경우, 번호인식을 대체하여 차량을 식별할 수 있는 별도의 구성 및 기술이 기재되어 있지 않기 때문에 차량식별을 기반으로 하는 본연의 서비스를 제공하지 못하는 단점을 갖는다.

이에 따라 번호인식을 기반으로 하여 차량을 식별하는 방식을 이용하지 않고 다른 방식을 통해 차량을 식별하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다.

도 2는 국내등록특허 제10-0844539호(발명의 명칭 : 주차장의 차종 및 차량번호 감지장치 및 이를 이용한 감지방법)에 개시된 차종 및 차량번호 감지장치의 구성을 나타내는 도면이다.

도 2의 차종 및 차량번호 감지장치(이하 종래기술이라고 함)(200)는 주차장의 진출입로 바닥에 차량의 진입각도 통제를 위한 폭을 갖춘 직진가이드(202)와, 진출입로 양측에 수직으로 설치되는 초음파 거리센서(203)와, 차량번호를 촬영하여 차량번호를 인식하는 촬영장치(미도시)로 이루어진다.

직진가이드(202)는 폭을 넓게 하여 양측으로 나누어 설치할 수 있다.

또한 직진가이드(202)는 차량의 직진을 유도함으로써 진입각도가 틀어져 발생하는 차종인식의 오류를 방지할 뿐 아니라 진출입하는 차량의 운전자의 진행에 부담을 주지 않도록 일정폭으로 이루어짐이 바람직하다.

또한 초음파 거리센서(203)는 주차장으로 진출입하는 차량의 차폭을 측정하여 차량의 종류를 자동으로 인식한다.

이와 같이 구성되는 종래기술(200)은 직진가이드(202)가 주차장의 진출입로 바닥에 설치되어 차종식별이 용이하게 이루어지도록 차량의 진입각도를 유도하며, 초음파 거리센서(203)가 차량의 차폭을 측정한 후 측정된 차폭을 기준으로 차종을 검출하도록 구성됨으로써 차종 및 차량번호의 인식률을 개선할 수 있는 장점을 갖는다.

그러나 종래기술(200)은 직진가이드(202) 및 초음파 거리센서(203)를 이용하여 차종을 검출하는 데에는 큰 효과를 가지나, 차량식별 방식이 전술하였던 도 1의 영상 검색 시스템(100)과 동일한 번호인식 기술이 적용되어 운영되는 것이기 때문에 전술하였던 도 1의 문제점을 해결할 수 없는 한계를 갖는다. 즉 종래기술(200)은 주차장으로 진입한 전체 차량들의 차종이 서로 다를 경우에는 유효하나 동일 차종의 차량들이 다수 존재하는 경우 차량을 식별하지 못하게 된다.

또한 종래기술(200)은 차종을 식별하기 위하여 직진가이드(202) 및 초음파 거리센서(203)의 별도의 장비들이 설치되어야하기 때문에 설치 및 운영비용이 증가하는 단점을 갖는다.

또한 종래기술(200)은 직진가이드(202)가 진출입로에 설치되어야하기 때문에 설치과정이 복잡함과 동시에 차량과의 접촉 및 충격으로 인한 파손이 빈번하여 장비점검 및 교체가 잦은 문제점이 발생한다.

국내공개특허 제10-2008-0064853호(발명의 명칭 : 차량 식별 태그 및 차량 식별 태그의 유효성을 검증하는 방법)와, 국내등록특허 10-1031940호(발명의 명칭 : 차량 식별 시스템), 국내등록특허 제10-1563112호(발명의 명칭 : 전방위 카메라와 레이저센서를 이용한 차량 카운트 시스템)에는 RFID 태그, 레이저센서 등을 이용하여 차량 및 차종을 식별하도록 하는 구성이 기재되어 있으나, 상기 방식들은 차량 및 차종을 식별하기 위한 식별수단(식별장치)을 별도로 구입하여야 할 뿐만 아니라 이를 차량 또는 주차장에 별도로 설치하여야하기 때문에 비용이 증가하며, 설치 및 운용이 번거로운 단점을 갖는다.

즉 1)단일방식으로 차량 식별이 이루어지지 않고, 각기 다른 알고리즘을 이용하여 차량 식별이 이루어지도록 함으로써 번호인식이 이루어지지 않더라도 차량식별이 가능하여 차량식별의 정확성 및 신뢰도를 높일 수 있고, 2)차량 식별이 복수방식들로 이루어짐에 따라 차량 식별의 검증이 가능하도록 구성함으로써 종래의 단일방식으로 차량 식별이 이루어지는 경우 식별오류가 발생하더라도 이를 해결할 수 없는 문제점을 해결할 수 있고, 3)각종 센서, 태그 등의 별도의 식별수단(식별장치)의 사용 없이도 운용이 가능한 차량 식별 시스템에 대한 연구가 시급한 실정이다.

본 발명은 이러한 문제를 해결하기 위한 것으로, 본 발명의 해결과제는 각기 다른 복수개의 알고리즘들을 이용하여 차량을 식별하도록 구성됨으로써 번호인식만으로 차량식별이 이루어져 번호인식이 이루어지지 않을 경우 차량을 식별할 수 없는 종래의 문제점을 획기적으로 해결함과 동시에 차량식별의 정확성 및 신뢰도를 높일 수 있으며, 차량식별 오류로 인한 민원 및 항의를 효율적으로 방지할 수 있는 차량 식별 시스템 및 방법을 제공하기 위한 것이다.

또한 본 발명의 다른 해결과제는 차량 식별성에 따라 차량을 식별하기 위한 복수방식들 각각에 우선순위를 부여하며, 우선순위가 높은 방식으로 차량을 식별하되 차량 식별에 실패할 경우 다음 우선순위의 방식으로 차량을 식별하도록 구성됨으로써 차량 식별의 정확성 및 신뢰도를 더욱 높일 수 있는 차량 식별 시스템 및 방법을 제공하기 위한 것이다.

또한 본 발명의 또 다른 해결과제는 차량 식별이 이루어진 이후, 각 식별방식에 대한 진입차량 및 진출차량의 유사정도(S1)를 검출하며, 검출된 유사정도(S1)들 각각에 기 설정된 가중치를 곱한 후 곱셈값들을 합산하여 전체 유사정도(S)를 산출하며, 산출된 전체 유사정도(S)가 기 설정된 설정값(TH:Threshold) 이상일 때 해당 차량 식별에 오류가 발생하지 않았다고 판단하는 검증작업을 수행하도록 구성됨으로써 우선순위가 높은 방식으로 차량식별 시 외부 환경에 의해 발생할 수 있는 에러 및 오류를 최소화할 수 있는 차량 식별 시스템 및 방법을 제공하기 위한 것이다.

또한 본 발명의 또 다른 해결과제는 차량을 식별하기 위한 복수방식들이 차량번호, 문자특징 및 외관특징을 이용하도로 구성됨으로써 별도의 식별수단(장치) 없이 카메라만을 이용하여 운용이 가능하여 설치 및 운영이 간단함과 동시에 비용을 절감시킬 수 있는 차량 식별 시스템 및 방법을 제공하기 위한 것이다.

또한 본 발명의 또 다른 해결과제는 문자특징이 번호판영역 내 문자객체들의 수량, 각 문자객체의 크기, 인접한 문자객체들 사이의 간격(자간) 등으로 이루어지도록 구성됨으로써 차량 식별이 정확하게 이루어질 수 있는 차량 식별 시스템 및 방법을 제공하기 위한 것이다.

상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 해결수단은 감지영역의 차량들을 식별하기 위한 차량 식별 방법에 있어서: 상기 감지영역의 진입차량 또는 진출차량을 촬영하는 촬영단계; 상기 촬영단계에서 진입차량이 촬영될 때 구동되며, 상기 촬영단계에 의한 촬영영상을 각기 다른 방식의 식별정보 검출 알고리즘들을 이용하여 서로 다른 종류의 식별정보들인 진입 식별정보들을 검출하는 진입 식별정보 검출단계; 상기 진입 식별정보 검출단계에 의한 진입 식별정보들을 저장하는 저장단계; 상기 촬영단계에서 진출차량이 촬영될 때 구동되며, 상기 촬영단계에 의한 촬영영상을 상기 식별정보 검출 알고리즘들을 이용하여 진출차량에 대한 식별정보들인 진출 식별정보들을 검출하는 진출 식별정보 검출단계; 기 설정된 식별정보 종류 별 우선순위에 따라 우선순위가 가장 높은 종류를, 차량매칭에 사용될 기준종류로 결정하는 기준종류 결정단계; 상기 진출 식별정보 검출단계에 의해 검출된 진출 식별정보들 중 상기 기준종류 결정단계에 의해 결정된 기준종류에 대응되는 진출 식별정보를 선택한 후 상기 저장단계에 의해 저장된 진입 식별정보들을 탐색하여 선택된 진출 식별정보와 동일한 값을 갖는 진입 식별정보를 검출하며, 상기 기준종류의 진출 식별정보와 동일한 값을 갖는 진입 식별정보가 검출되지 않으면, 기 설정된 식별정보 종류 별 우선순위에 따라 기준종류 다음으로 우선순위가 부여된 식별정보 종류를 기준종류로 재설정한 후 재설정된 기준종류에 대응되는 진출 식별정보를 다시 선택하며, 상기 저장단계에 의해 저장된 진입식별정보들을 탐색하여 다시 선택된 진출 식별정보와 동일한 값을 갖는 진입 식별정보를 검출하며, 동일한 값을 갖는 진입 식별정보가 검출될 때까지 동작을 반복하는 매칭단계; 상기 매칭단계에 의해 매칭된 진입 식별정보들 및 진출 식별정보들이 동일 차량에 대한 식별정보들인지를 검증하는 검증단계를 포함하고, 상기 검증단계는 기 설정된 유사정도 검출 알고리즘을 이용하여 상기 매칭단계에 의해 매칭된 종류 별 진입 식별정보 및 진출 식별정보의 유사정도인 개별 유사정도(S1)들을 산출하는 개별 유사정도 산출단계와, 식별정보 종류 별로 가중치가 부여된 기 설정된 기준테이블을 활용하여, 상기 개별 유사정도 산출단계에 의해 산출된 각 개별 유사정도(S1)를 동일 종류의 가중치에 곱한 후 곱셈값들을 합산하여 전체 유사정도(S)를 산출하는 전체 유사정도 산출단계와, 상기 유사정도 산출단계에 의해 산출된 전체 유사정도(S)를, 동일 차량이라고 판단할 수 있는 전체 유사정도의 최소값으로 정의되는 기 설정된 설정값(TH:Threshold)에 비교하여 전체 유사정도(S)가 상기 설정값(TH) 이상일 때 상기 매칭단계에 의해 매칭된 진입 식별정보들 및 진출 식별정보들이 동일 차량에 대한 데이터라고 판단하는 비교 및 검증판단단계를 더 포함하는 것이다.

삭제

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또한 본 발명에서 상기 기준종류 결정단계는 상기 기 설정된 식별정보 종류 별 우선순위에 따라 가장 높은 우선순위의 종류를 기준종류로 결정하는 후보 기준종류 설정단계; 상기 후보 기준종류 설정단계에 의한 후보 기준종류의 차량 식별정보의 값을 분석하여 후보 기준종류의 차량 식별정보 검출 시 외부 환경에 의해 검출이 이루어지지 않은 검출오류가 발생하였는지를 판단하는 판단단계; 상기 판단단계에 의해 상기 후보 기준종류의 차량 식별정보의 검출 시 검출오류가 발생하였다고 판단될 때 진행되며, 상기 기 설정된 식별정보 종류 별 우선순위를 참조하여 상기 후보 기준종류의 다음으로 우선순위기 부여된 식별정보 종류를 후보 기준종류로 재설정하며, 이후 상기 판단단계로 진행되는 후보 기준종류 재설정단계; 상기 판단단계에 의해 상기 후보 기준종류의 차량 식별정보의 검출 시 검출오류가 발생하지 않았다고 판단될 때 진행되며, 상기 후보 기준종류를 기준종류로 결정하며, 이후에 상기 매칭단계가 진행되는 기준종류 확정단계를 더 포함하는 것이 바람직하다.

또한 본 발명에서 상기 차량 식별 방법은 상기 진입 식별정보 검출단계 이후에 진행되는 부호화 단계와, 상기 매칭 단계 이후에 진행되는 시간산출단계를 더 포함하고, 상기 부호화 단계는 상기 진입 식별정보 검출단계에 의해 검출된 진입 식별정보들에 감지시간을 추가한 후 부호화(encoding) 시키고, 상기 시간산출단계는 상기 매칭단계에 의해 매칭된 진입 식별정보의 감지시간과 현재 시간을 이용하여 감지차량이 감지영역에 머무른 시간을 산출하는 것이 바람직하다.

또한 본 발명에서 상기 식별정보들은 차량번호 인식정보, 문자특징정보 및 외관특징정보를 포함하고, 상기 차량번호 인식정보는 감지차량의 차량번호이고, 상기 문자특징정보는 감지차량의 번호판영역 내 문자객체들의 수량, 인접한 문자객체들 사이의 간격, 각 문자객체의 크기 중 적어도 하나 이상을 포함하고, 상기 외관특징정보는 번호판영역으로 검출되지 않은 영역인 비번호판영역에 대한 공간적 데이터와 주변 특성의 주파수데이터를 포함하는 것이 바람직하다.

또한 본 발명의 다른 해결수단은 감지영역의 진입차량 및 진출차량을 촬영하는 카메라들과, 상기 카메라들로부터 전송받은 영상을 분석하여 차량들을 식별하는 로컬서버를 포함하는 차량 식별 시스템에 있어서: 상기 로컬서버는 데이터베이스부; 상기 카메라들로부터 전송받은 촬영영상을 각기 다른 방식의 식별정보 검출 알고리즘들을 이용하여 서로 다른 종류의 식별정보들을 검출하는 식별정보 검출부; 상기 식별정보 검출부가 상기 진입차량에 대한 식별정보들인 진입 식별정보들을 검출할 때 구동되어 상기 진입 식별정보들을 상기 데이터베이스부에 저장하는 제어부; 상기 식별정보 검출부가 상기 진출차량에 대한 식별정보들인 진출 식별정보들을 검출할 때 구동되며, 기 설정된 식별정보 종류 별 우선순위에 따라 우선순위가 가장 높은 종류를, 차량매칭에 사용될 기준종류로 결정하는 기준종류 결정부; 상기 진출 식별정보 검출부에 의해 검출된 진출 식별정보들 중 상기 기준종류 결정부에 의해 결정된 기준종류에 대응되는 진출 식별정보를 선택한 후 상기 데이터베이스부에 저장된 진입 식별정보들을 탐색하여 선택된 진출 식별정보와 동일한 값을 갖는 진입 식별정보를 검출하며, 상기 기준종류의 진출 식별정보와 동일한 값을 갖는 진입 식별정보가 검출되지 않으면, 기 설정된 식별정보 종류 별 우선순위에 따라 기준종류 다음으로 우선순위가 부여된 식별정보 종류를 기준종류로 재설정한 후 재설정된 기준종류에 대응되는 진출 식별정보를 다시 선택하며, 상기 데이터베이스부에 저장된 진입식별정보들을 탐색하여 다시 선택된 진출 식별정보와 동일한 값을 갖는 진입 식별정보를 검출하며, 동일한 값을 갖는 진입 식별정보가 검출될 때까지 동작을 반복하는 매칭부; 상기 매칭부에 의해 매칭된 진입 식별정보들 및 진출 식별정보들이 동일 차량에 대한 식별정보들인지를 검증하는 검증부를 포함하고, 상기 검증부는 기 설정된 유사정도 검출 알고리즘을 이용하여 상기 매칭부에 의해 매칭된 종류 별 진입 식별정보 및 진출 식별정보의 유사정도인 개별 유사정도(S1)들을 산출하는 개별 유사정도 산출모듈과, 식별정보 종류 별로 가중치가 부여된 기 설정된 기준테이블을 활용하여, 상기 개별 유사정도 산출모듈에 의해 산출된 각 개별 유사정도(S1)를 동일 종류의 가중치에 곱한 후 곱셈값들을 합산하여 전체 유사정도(S)를 산출하는 전체 유사정도 산출모듈과, 상기 유사정도 산출모듈에 의해 산출된 전체 유사정도(S)를, 동일 차량이라고 판단할 수 있는 전체 유사정도의 최소값으로 정의되는 기 설정된 설정값(TH:Threshold)에 비교하여 전체 유사정도(S)가 상기 설정값(TH) 이상일 때 상기 매칭부에 의해 매칭된 진입 식별정보들 및 진출 식별정보들이 동일 차량에 대한 데이터라고 판단하는 비교 및 검증판단모듈를 더 포함하는 것이다.

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또한 본 발명에서 상기 기준종류 결정부는 상기 기 설정된 식별정보 종류 별 우선순위에 따라 가장 높은 우선순위의 종류를 기준종류로 결정하는 후보 기준종류 설정모듈; 상기 후보 기준종류 설정모듈에 의한 후보 기준종류의 차량 식별정보의 값을 분석하여 후보 기준종류의 차량 식별정보 검출 시 외부 환경에 의해 검출이 이루어지지 않은 검출오류가 발생하였는지를 판단하는 판단모듈; 상기 판단모듈에 의해 상기 후보 기준종류의 차량 식별정보의 검출 시 검출오류가 발생하였다고 판단될 때 구동되며, 상기 기 설정된 식별정보 종류 별 우선순위를 참조하여 상기 후보 기준종류의 다음으로 우선순위기 부여된 식별정보 종류를 후보 기준종류로 재설정하는 후보 기준종류 재설정모듈; 상기 판단모듈에 의해 상기 후보 기준종류의 차량 식별정보의 검출 시 검출오류가 발생하지 않았다고 판단될 때 구동되며, 상기 후보 기준종류를 기준종류로 결정하며, 결정된 기준종류를 상기 매칭부로 입력시키는 기준종류 확정모듈를 더 포함하는 것이 바람직하다.

또한 본 발명에서 상기 식별정보들은 차량번호 인식정보, 문자특징정보 및 외관특징정보를 포함하고, 상기 차량번호 인식정보는 감지차량의 차량번호이고, 상기 문자특징정보는 감지차량의 번호판영역 내 문자객체들의 수량, 인접한 문자객체들 사이의 간격, 각 문자객체의 크기 중 적어도 하나 이상을 포함하고, 상기 외관특징정보는 번호판영역으로 검출되지 않은 영역인 비번호판영역에 대한 공간적 데이터와 주변 특성의 주파수데이터를 포함하는 것이 바람직하다.

상기 과제와 해결수단을 갖는 본 발명에 따르면 각기 다른 복수개의 알고리즘들을 이용하여 차량을 식별하도록 구성됨으로써 번호인식만으로 차량식별이 이루어져 번호인식이 이루어지지 않을 경우 차량을 식별할 수 없는 종래의 문제점을 획기적으로 해결함과 동시에 차량식별의 정확성 및 신뢰도를 높일 수 있으며, 차량식별 오류로 인한 민원 및 항의를 효율적으로 방지할 수 있다.

또한 본 발명에 의하면 차량 식별성에 따라 차량을 식별하기 위한 복수방식들 각각에 우선순위를 부여하며, 우선순위가 높은 방식으로 차량을 식별하되 차량 식별에 실패할 경우 다음 우선순위의 방식으로 차량을 식별하도록 구성됨으로써 차량 식별의 정확성 및 신뢰도를 더욱 높일 수 있다.

또한 본 발명에 의하면 차량 식별이 이루어진 이후, 각 식별방식에 대한 진입차량 및 진출차량의 유사정도(S1)를 검출하며, 검출된 유사정도(S1)들 각각에 기 설정된 가중치를 곱한 후 곱셈값들을 합산하여 전체 유사정도(S)를 산출하며, 산출된 전체 유사정도(S)가 기 설정된 설정값(TH:Threshold) 이상일 때 해당 차량 식별에 오류가 발생하지 않았다고 판단하는 검증작업을 수행하도록 구성됨으로써 우선순위가 높은 방식으로 차량식별 시 외부 환경에 의해 발생할 수 있는 에러 및 오류를 최소화할 수 있게 된다.

또한 본 발명에 의하면 차량을 식별하기 위한 복수방식들이 차량번호, 문자특징 및 외관특징을 이용하도로 구성됨으로써 별도의 식별수단(장치) 없이 카메라만을 이용하여 운용이 가능하여 설치 및 운영이 간단함과 동시에 비용을 절감시킬 수 있다.

또한 본 발명에 의하면 문자특징이 번호판영역 내 문자객체들의 수량, 각 문자객체의 크기, 인접한 문자객체들 사이의 간격(자간) 등으로 이루어지도록 구성됨으로써 차량 식별이 정확하게 이루어질 수 있다.

도 1은 본 출원인에 의해 출원되어 특허 등록된 국내등록특허 제10-1362962호(발명의 명칭 : 차량번호 인식 및 검색 시스템과 운영방법)에 개시된 관리서버를 나타내는 블록도이다.
도 2는 국내등록특허 제10-0844539호(발명의 명칭 : 주차장의 차종 및 차량번호 감지장치 및 이를 이용한 감지방법)에 개시된 차종 및 차량번호 감지장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 차량 식별 시스템을 나타내는 구성도이다.
도 4는 도 3의 카메라가 설치되는 모습을 나타내는 예시도이다.
도 5는 차량의 주차장 진입 시 도 3의 로컬서버의 동작 과정을 설명하기 위한 플로차트이다.
도 6은 차량의 주차장 진출예정 시 도 3의 로컬서버의 동작과정을 설명하기 위한 플로차트이다.
도 7은 도 6의 기준종류 결정단계를 나타내는 플로차트이다.
도 8은 도 6의 검증단계를 설명하기 위한 플로차트이다.
도 9는 도 8의 개별 유사정도 산출단계를 설명하기 위한 예시도이다.
도 10은 도 8의 전체 유사정도 산출단계를 설명하기 위한 예시도이다.
도 11은 도 3의 로컬서버를 나타내는 블록도이다.
도 12는 도 11의 기준종류 결정부를 나타내는 블록도이다.
도 13은 도 11의 검증부를 나타내는 블록도이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일실시예를 설명하기로 한다.

도 3은 본 발명의 차량 식별 시스템을 나타내는 구성도이고, 도 4는 도 3의 카메라가 설치되는 모습을 나타내는 예시도이다.

본 발명의 일실시예인 차량 식별 시스템(1)은 도 3과 4에 도시된 바와 같이, 주차장의 진입로(80) 및 진출로(90)에 설치되어 진입차량 및 진출차량을 촬영하여 영상을 획득하는 카메라(5), (6)들과, 카메라(5), (6)들로부터 획득영상을 전송받으며 전송받은 획득영상을 분석하여 차량번호 인식정보, 문자특징정보 및 외관특징정보를 검출하여 이를 부호화하여 저장함으로써 진입 및 진출 차량을 식별하는 로컬서버(3)와, 로컬서버(3) 및 카메라(5), (6)들 사이의 데이터 이동경로를 제공하는 통신망(7)으로 이루어진다.

이때 본 발명에서는 설명의 편의를 위해 영상분석을 통해 차량번호 인식정보, 문자특징정보 및 외관특징정보를 검출하여 차량들을 식별하도록 하는 기능이 로컬서버(3)에서 수행되는 것으로 예를 들어 설명하였으나, 이러한 기능은 별도의 컨트롤러 또는 MCU를 구비한 제어부에서 수행되는 것으로 구성될 수 있음은 당연하다.

또한 본 발명의 로컬서버(3)는 주차관련정보(전체 주차면수, 주차 가능한 주차면수 등) 제공서비스, 주차 가능한 주차공간 안내 서비스, 주차요금 정산 서비스, 주차위치 제공 서비스 등의 다양한 기능을 제공하는 구성될 수 있고, 이러한 각종 기능들은 무인주차 관리 시스템에서 통상적으로 사용되는 기술이기 때문에 상세한 설명은 생략하기로 한다.

통신망(7)은 로컬서버(3) 및 카메라(5), (6)들 사이의 데이터 이동경로를 제공하며, 상세하게로는 근거리 통신망, 광역통신망(WAN) 등의 유무선 네트워크(Network)망, 이동통신망, 3G/4G 등으로 구성될 수 있다.

카메라(5), (6)들은 주차장 진입로 및 진출로에 설치되어 주차장으로 진입 및 진출하는 차량을 촬영하여 영상을 획득하기 위한 장치이다.

이때 본 발명에서는 설명의 편의를 위해 카메라(5), (6)들이 주차장 진입로 및 진출로에만 설치되는 것으로 예를 들어 설명하였으나, 카메라의 설치 위치 및 수량은 이에 한정되지 않으며, 주차장 내 필요한 위치에 다양한 수량으로 설치될 수 있음은 당연하다.

도 5는 차량의 주차장 진입 시 도 3의 로컬서버의 동작 과정을 설명하기 위한 플로차트이다.

로컬서버(3)의 입차 시 동작과정(S100)은 도 5에 도시된 바와 같이, 촬영 및 저장단계(S110)와, 영상분석 및 번호판영역 검출단계(S120), 번호인식단계(S130), 문자특징 검출단계(S140), 외관특징 검출단계(S150), 부호화단계(S160), 저장단계(S170)로 이루어진다.

촬영 및 저장단계(S110)는 주차장의 진입로에 설치되는 카메라(5)로부터 통신망(7)을 통해 영상을 전송받으며, 전송받은 영상을 데이터베이스부(33)에 저장하는 단계이다.

영상분석 및 번호판영역 검출단계(S120)는 기 설정된 영상분석 알고리즘을 이용하여 촬영영상을 분석하여 촬영영상으로부터 번호판이라고 판단할 수 있는 번호판영역을 검출하는 단계이다.

이때 영상으로부터 번호판 영역을 검출하기 위한 알고리즘으로는 에지 검출을 이용한 방식, 색상 및 종횡비를 이용한 방식, 허프만변환(Hough Transform)을 이용한 방식 등의 다양한 알고리즘이 적용될 수 있고, 이러한 영상분석 알고리즘은 영상분석 시스템에 있어서 통상적으로 사용되는 기술이기 때문에 상세한 설명은 생략하기로 한다.

번호인식단계(S130)는 기 설정된 번호인식 알고리즘을 이용하여 영상분석 및 번호판영역 검출단계(S120)에 의해 검출된 번호판영역 객체를 분석하여 번호판영역 객체로부터 차량번호를 인식하는 단계이다.

문자특징 검출단계(S140)는 기 설정된 에이다부스트(adaboost) 알고리즘을 이용하여 영상분석 및 번호판영역 검출단계(S120)에 의해 검출된 번호판영역의 객체를 분석하여 번호판 영역 내 문자라고 판단할 수 있는 객체(문자)들의 수량, 각 객체의 크기, 인접한 객체들 간의 간격 등을 포함하는 문자특징정보를 검출하는 단계이고, 이때 문자는 숫자를 포함한다.

외관특징 검출단계(S150)는 영상분석 및 번호판영역 검출단계(S120)에서 번호판영역으로 검출되지 않은 영역(이하 비번호판영역이라고 함)에 대한 외관특징을 검출하는 단계이다.

이때 로컬서버(3)는 차량객체의 중심을 기준으로 하여 특징 주변에 대한 공간적 데이터와 주변 특성에 대한 기울기값 등의 주파수데이터를 생성하며, 생성된 공간적 데이터 및 주파수 데이터의 상관관계에 따라 특징이 될 수 없는 데이터들을 제거하며, 제거되지 않은 외관특징정보를 유효데이터라고 판단한다.

부호화단계(S160)는 번호판인식단계(S130)에 의해 검출된 차량번호 인식정보와, 문자특징 검출단계(S140)에 의해 검출된 문자특징정보와, 외관특징 검출단계(S150)에 의해 검출된 외관특징정보와, 진입시간정보를 부호화(encoding)하는 단계이다.

이때 차량번호 인식정보, 문자특징정보, 외관특징정보를 포함하는 정보를 식별정보라고 명칭하기로 한고, 진입차량을 촬영한 영상을 분석하여 검출되는 식별정보를 진입 식별정보라고 명칭하기로 하고, 진출차량을 촬영한 영상을 분석하여 검출되는 식별정보를 진출 식별정보라고 명칭하기로 한다.

즉 본 발명에서는 차량을 식별하기 위한 식별정보로 차량번호 인식정보, 문자특징정보, 외관특징정보를 예를 들어 설명하였으나, 식별정보의 종류 및 수량은 이에 한정되지 않으며, 차량을 식별할 수 있는 더욱 다양한 정보가 더 추가될 수 있음은 당연하다.

저장단계(S170)는 부호화단계(S160)에 의해 부호화된 데이터를 데이터베이스부에 저장하는 단계이다.

도 6은 차량의 주차장 진출예정 시 도 3의 로컬서버의 동작과정을 설명하기 위한 플로차트이다.

로컬서버(3)의 출차 시 동작과정(S200)은 도 6에 도시된 바와 같이, 촬영 및 저장단계(S210)와, 영상분석 및 번호판영역 검출단계(S220), 번호인식단계(S230), 문자특징 검출단계(S240), 외관특징 검출단계(S250), 기준종류 결정단계(S260), 매칭 및 판단단계(S270), 기준종류 재설정단계(S280), 검증단계(S290), 주차시간산출단계(S300), 저장단계(S310)로 이루어진다.

촬영 및 저장단계(S210)는 주차장의 진출로에 설치되는 카메라(6)로부터 통신망(7)을 통해 영상을 진입로에 설치되는 카메라(6)로부터 통신망(7)을 통해 영상을 전송받으며, 전송받은 영상을 데이터베이스부에 저장하는 단계이다.

영상분석 및 번호판영역 검출단계(S220)는 도 5에서 전술하였던 바와 같이 동일하게 영상으로부터 번호판영역을 검출하는 단계이고, 번호인식단계(S230), 문자특징 검출단계(S240) 및 외관특징 검출단계(S250) 또한 도 5와 동일한 방식으로 진행되어 차량번호 인식정보, 문자특징정보 및 외관특징정보를 검출하는 단계이다.

도 7은 도 6의 기준종류 결정단계를 나타내는 플로차트이다.

기준종류 결정단계(S260)는 식별정보의 종류(차량번호 인식정보, 문자특징정보 및 외관특징정보)들 중 진출차량 및 진입차량의 매칭에 적용될 식별정보 종류인 기준종류를 결정하는 단계이다.

로컬서버(3)는 식별정보 종류(차량번호 인식정보, 문자특징 정보, 외관특징정보) 별로 우선순위를 기 설정하여 사전에 저장한다. 이때 우선순위 순서는 식별성이 높은 순서에 따라 부여되는 것이 바람직하고, 본 발명에서는 식별성이 높은 차량번호 인식정보를 가장 높은 우선순위로 부여하여, 문자특징 정보 -> 외관특징정보의 순서대로 우선순위를 부여하는 것으로 설정하였으나, 식별정보 종류 별 우선순위의 순서는 이에 한정되지 않는다.

한편, 식별정보들 각각은 번호인식단계(S230), 문자특징 검출단계(S240) 및 외관특징 검출단계(S250)에 의해 검출되게 되는데, 이때 번호인식단계(S230), 문자특징 검출단계(S240) 및 외관특징 검출단계(S250)는 외부 환경에 의해 데이터를 검출하지 못하는 검출오류가 발생하게 된다. 예를 들어 차량번호판이 훼손되었다고 가정할 때 번호인식단계(S230) 시 차량번호가 인식되지 못하는 검출오류가 발생하게 된다.

즉 기준종류 결정단계(S260)는 기 설정된 식별정보 종류 별 우선순위와, 검출오류를 감안하여, 진출차량 및 진입차량의 매칭에 필요한 기준종류를 결정하는 단계이다.

기준종류 결정단계(S260)는 도 7에 도시된 바와 같이, 식별정보 종류(차량번호 인식정보, 문자특징정보, 외관특징정보)들 중 기 설정된 우선순위에 따라 가장 높은 우선순위의 식별후보 종류를 후보 기준종류로 결정하는 후보 기준종류 설정단계(S261)와, 후보 기준종류 설정단계(S261)에 의해 설정된 후보 기준종류에 대한 진출 식별정보 검출 시 검출오류가 발생되었는지를 판단하며 만약 후보 기준종류에 대한 진출 식별정보 검출 시 검출오류가 발생하였다고 판단되는 경우 후술되는 후보 기준종류 재설정단계(S263)로 진행되며 만약 후보 기준종류의 진출 식별정보 검출 시 검출오류가 발생하지 않았다고 판단되는 경우 후술되는 기준종류 확정단계(264)로 진행되는 판단단계(S262)와, 판단단계(S262)에 의해 후보 기준종류의 진출 식별정보 검출 시 검출오류가 발생하였다고 판단될 때 진행되며 해당 후보 기준종류의 다음 순서로 우선순위가 부여된 식별정보 종류를 후보 기준종류로 재설정한 후 판단단계(S262)로 돌아가 이후 과정을 재수행하도록 하는 후보 기준종류 재설정단계(S263)와, 판단단계(S262)에 의해 후보 기준종류에 대한 검출오류가 발생하지 않았다고 판단될 때 진행되며 후보 기준종류를 기준종류로 결정하는 기준종류 확정단계(S264)로 이루어진다.

예를 들어, 식별정보의 종류가 ‘차량번호’, ‘문자특징’, ‘외관특징’이고, 식별정보 종류 별 우선순위가 차량번호 인식정보 -> 문자특징정보 -> 외관특징정보이고, 번호인식단계(S230) 시 진출차량의 차량번호 인식에 검출오류가 발생하여 차량번호가 검출되지 않았고, 문자특징 검출단계(S240) 및 외관특징 검출단계(S250) 시 문자특징 및 외관특징 검출에 검출오류가 발생하지 않아 문자특징 및 외관특징이 검출되었다고 가정할 때, 도 7의 기준종류 결정단계(S260)의 후보 기준종류 설정단계(S261)는 식별정보 종류(차량번호 인식정보, 문자특징정보, 외관특징정보)들 중 우선순위가 가장 높은 ‘차량번호 인식정보’를 후보 기준종류로 설정하게 되고, 판단단계(S262)는 진출차량에 대한 ‘차량번호 인식정보’ 검출 시 검출오류 발생여부의 판단에 따라 이후의 과정을 서로 다르게 진행하는데, 번호인식단계(S230)에서 ‘차량번호’를 인식하지 못하는 검출오류를 발생하였기 때문에 후보 기준종류 재설정단계(S263)를 진행하게 된다.

또한 후보 기준종류 재설정단계(S263)는 기 설정된 식별정보 종류 별 우선순위에 따라 차량번호 인식정보’ 다음으로 우선순위가 부여된 ‘문자특징정보’를 후보 기준종류로 재설정한 후 판단단계(S262)로 돌아간다.

또한 판단단계(S262)는 후보 기준종류 재설정단계(S263)에 의해 재설정된 후보 기준종류의 진출 식별정보의 검출오류 발생여부의 판단결과에 따라 이후의 과정을 서로 다르게 진행하는데, 문자특징 검출단계(S240)에서 ‘문자특징정보’가 정확하게 검출되어 검출오류가 발생하지 않았기 때문에 기준종류 확정단계(S264)가 진행되게 된다.

또한 기준종류 (S264)는 판단단계(S262)에 의해 검출오류가 발생되지 않았다고 판단되는 후보 기준종류를 기준종류로 결정하게 된다.

다시 도 6으로 돌아가 매칭 및 판단단계(S270)를 살펴보면, 매칭 및 판단단계(S270)는 기준종류 결정단계(S260)에 의해 결정된 기준종류의 진출 식별정보와 동일한 값을 갖는 진입 식별정보를 탐색 및 추출하여 진입차량 및 진출차량을 매칭시키는 단계이다.

상세하게 말하면, 매칭 및 판단단계(S270)는 진입 식별정보가 저장되어 있는 데이터베이스부를 탐색하여 기준종류의 진출 식별정보와 동일한 값을 갖는 진입 식별정보가 존재하는지를 비교하며, 만약 기준종류의 진출 식별정보와 동일한 값을 진입 식별정보가 존재하는 경우 이를 데이터베이스부로부터 추출한다.

예를 들어 기준종류가 ‘차량번호 인식정보’이고, 해당 기준종류(차량번호)에 대한 진출 식별정보가 ‘1234’일 때, 매칭 및 판단단계(S270)는 데이터베이스부를 탐색하여 ‘1234’와 동일한 값을 갖는 진입 식별정보가 존재하는지를 비교하며, 만약 ‘1234’와 동일한 값을 갖는 진입 식별정보가 탐색되는 경우 이를 데이터베이스부로부터 추출한다.

이때 매칭 및 판단단계(S270)는 만약 기준종류의 진출 식별정보과 동일한 값을 갖는 진입 식별정보가 존재하지 않는 경우 기준종류 재설정단계(S280)를 진행하고, 만약 기준종류의 진출 식별정보와 동일한 값을 갖는 진입 식별정보가 존재하는 경우 검증단계(S290)를 진행한다.

기준종류 재설정단계(S280)는 매칭 및 판단단계(S270)에 의해 기준종류의 진출 식별정보와 동일한 값을 갖는 진입 식별정보가 존재하지 않을 때 진행되며, 기 설정된 우선순위에 따라 기준종류 다음으로 우선순위가 부여된 식별정보 종류를 기준종류로 재설정한다.

또한 기준종류 재설정단계(S280)는 기준종류의 재설정이 완료되면, 매칭 및 판단단계(S270)로 돌아가 이후의 과정을 재수행하도록 한다.

검증단계(S290)는 매칭 및 판단단계(S270)에 의해 매칭된 진입 식별정보들 및 진출 식별정보들의 매칭이 정확하게 이루어졌는지를 검증하는 단계이다.

도 8은 도 6의 검증단계를 설명하기 위한 플로차트이고, 도 9는 도 8의 개별 유사정도 산출단계를 설명하기 위한 예시도이고, 도 10은 도 8의 전체 유사정도 산출단계를 설명하기 위한 예시도이다.

검증단계(S290)는 도 8에 도시된 바와 같이, 매칭 및 판단단계(S270)에 의해 매칭된 진입 식별정보 및 진출 식별정보로부터, 기 설정된 유사정도 검출 알고리즘을 이용하여 진입차량 및 진출차량의 각 식별정보 종류 별 유사정도인 개별 유사정도(S1)들을 산출하는 개별 유사정도 산출단계(S291)와, 기 설정된 식별정보 종류 별 가중치가 설정된 기준테이블을 활용하여, 유사정도 산출단계(S291)에 의해 산출된 식별정보 종류 별 유사정도(S1)들과 식별정보 종류 별 가중치를 각각 곱셈값들을 합산하여 전체 유사정도(S)를 산출하는 전체 유사정도 산출단계(S292)와, 전체 유사정도 산출단계(S292)에 산출된 전체 유사정도(S)를 기 설정된 설정값(TH:Threshold)에 비교하는 비교단계(S293)와, 비교단계(S293)에 의해 전체 유사정도(S)가 설정값(TH) 미만인 경우 진입차량 및 진출차량의 매칭이 정확하게 이루어지지 않았다고 판단하며 알림단계(S295)를 진행하며 전체 유사정도(S)가 설정값(TH) 이상일 때 진입차량 및 진출차량의 매칭이 정확하게 이루어졌다고 판단하는 검증판단단계(S294)로 이루어진다. 이때 알림단계(S295)는 주차관리자의 단말기로 매칭이 정확하게 이루어지지 않았다는 데이터를 전송하는 단계이다.

개별 유사정도 산출단계(S291)는 매칭 및 판단단계(S270)에 의해 매칭된 진출 식별정보들 및 진입 식별정보들로부터, 기 설정된 유사정도 검출 알고리즘을 이용하여 각 식별정보 종류 별로 진입 식별정보 및 진출 식별정보의 유사정도를 나타내는 개별 유사정도(S1)들을 산출하는 단계이다.

예를 들어 도 9에 도시된 바와 같이, 진출차량(910)의 차량번호 인식정보(진출 식별정보)가 ‘1234’이고, 매칭된 진입차량(920)의 차량번호 인식정보가 ‘1235’(진입 식별정보)라고 가정한 경우(a)와, 진출차량의 차량번호 인식정보(910)가 ‘1234’이고, 매칭된 진입차량(920)의 차량번호 인식정보가 ‘9457’인 경우(b)를 비교하여 도 8의 개별 유사정도 산출단계(S291)를 설명하기로 한다.

개별 유사정도 산출단계(S291)는 기 설정된 유사정도 검출 알고리즘을 이용하여 차량번호에 대한 진입 식별정보와 진출 식별정보의 유사정도를 나타내는 유사정도(S1)를 산출하게 되는데, (a)의 경우 진입차량의 차량번호인 ‘1234’(910)와 진출차량의 차량번호인 ‘1235’(920)가 3개의 숫자는 동일하되 한 개의 숫자만 서로 다르기 때문에 개별 유사정도(S1a)가 매우 높게 산출되는 것을 알 수 있다.

그러나 (b)의 경우 진입차량의 차량번호인 ‘1234’(910)와 진출차량의 차량번호인 ‘9457’(930)이 모든 숫자가 다르기 때문에 개별 유사정도 산출단계(S291)에 의해 산출되는 개별 유사정도(S1b, S1b<S1a)가 매우 낮게 산출되는 것을 알 수 있다.

즉 개별 유사정도 산출단계(S291)에 의해 산출되는 개별 유사정도(S1)들은 동일 식별정보 종류에 대한 진입 식별정보 및 진출 식별종류의 유사정도에 따라 점수가 산출되게 된다.

전체 유사정도 산출단계(S292)는 기 설정된 식별정보 종류 별 가중치가 설정된 기준테이블을 활용하여, 유사정도 산출단계(S291)에 의해 산출된 개별 유사정도(S1)들 각각에 동일 종류의 가중치들을 각각 곱한 후 이들 곱셈값들을 합산하여 전체 유사정도(S)를 산출하는 단계이다. 이때 기준테이블은 식별정보 종류 별 가중치가 기 설정되어 저장되는 테이블이다.

또한 전체 유사정도 산출단계(S292)에 적용되는 기준테이블의 식별정보 종류 별 가중치는 식별력에 따라 부여될 수 있다. 예를 들어 식별력이 높은 차량번호의 경우 진입 식별정보 및 진출 식별정보가 동일할 경우 다른 종류의 진입 식별정보 및 진출 식별정보들의 차이가 크더라도, 동일차량일 경우가 높기 때문에 매우 높은 가중치를 부여할 수 있다. 이에 반하여 문자특징정보는 서로 다른 문자라고 하더라도 문자크기 및 간격이 유사할 수 있으며, 외관특징정보 또한 이종차종이라고 하더라도 차량크기 및 외관이 유사할 수 있기 때문에 문자특징정보 및 외관특징정보는 차량번호 인식정보에 비교하여 식별성이 떨어져 차량번호 인식정보보다 낮은 가중치가 적용될 수 있다.

예를 들어 도 10에 도시된 바와 같이, 기준테이블(800)이 ‘차량번호 인식정보’(810)의 가중치를 ‘95’로, ‘문자특징정보’(820)의 가중치를 ‘60’으로, ‘외관특징정보’(830)의 가중치가 ‘50’으로 설정하였고, 개별 유사정도 산출단계(S291)에 의해 산출되는 ‘차량번호 인식정보’(840)의 개별 유사정도(S1)가 ‘100’, ‘문자특징정보’(850)의 개별 유사정도(S1)가 ‘80’, ‘외관특징정보’(860)의 개별 유사정도(S1)가 ‘10’이라고 가정할 때, 전체 유사정도 산출단계(S292)는 동일 식별정보 종류에 대한 개별 유사정도(S1) 및 가중치를 곱한 후 이들 곱셈값들을 합산하여 전체 유사정도(S)인 ‘14800’을 산출할 수 있게 된다.

비교단계(S293)는 전체 유사정도 산출단계(S292)에 산출된 전체 유사정도(S)를 기 설정된 설정값(TH:Threshold)에 비교하는 단계이다. 이때 설정값(TH)은 동일 차량이라고 판단할 수 있는 전체 유사정도(S)의 최소값으로 정의된다.

즉 전체 유사정도 산출단계(S292)에 의해 산출되는 전체 유사정도(S)가 설정값(TH) 이상이면 진입차량 및 진출차량이 동일차량이라고 판단할 수 있으며, 전체 유사정도(S)가 설정값(TH) 미만이면 진입차량 및 진출차량이 동일차량이 아니라고 판단할 수 있는 것이다.

검증판단단계(S294)는 비교단계(S293)에 의해 전체 유사정도(S)가 설정값(TH) 미만인 경우 진입차량 및 진출차량의 매칭이 정확하게 이루어지지 않았다고 판단하며, 이후 알림단계(S250)를 진행한다.

또한 검증판단단계(S294)는 전체 유사정도(S)가 설정값(TH) 이상일 때 진입차량 및 진출차량의 매칭이 정확하게 이루어졌다고 판단하며, 이후 주차시간산출단계(S300)를 진행한다.

주차시간산출단계(S300)는 진출차량이 감지된 진출시간정보와, 진출차량에 대한 동일차량이라고 검증된 진입 식별정보에 포함된 진입시간정보를 이용하여 주차시간을 산출한다. 이때 산출된 주차시간은 주차요금정보에 활용될 수 있다.

저장단계(S310)는 주차시간산출단계(S300)와, 진입차량 및 진출차량의 매칭정보를 데이터베이스부에 저장하는 단계이다.

도 11은 도 3의 로컬서버를 나타내는 블록도이다.

도 11의 로컬서버(3)는 카메라(5), (6)들로부터 촬영영상을 전송받으며 외부와의 데이터통신을 지원하는 통신 인터페이스부(32)와, 데이터들이 저장되는 데이터베이스부(33)와, 입력영상을 분석하여 영상 내 번호판영역을 검출하는 영상분석부(34)와, 영상분석부(34)에 의해 검출된 번호판영역 객체를 분석하여 차량번호 인식정보를 검출하는 번호인식부(35)와, 영상분석부(34)에 의해 검출된 번호판영역 객체를 분석하여 문자특징정보를 검출하는 문자특징 검출부(36)와, 영상분석부(34)에 의해 검출된 비번호판영역을 분석하여 외관특징정보를 검출하는 외관특징 검출부(37)와, 진입차량에 대한 식별정보를 부호화(encoding)함과 동시에 부후화된 식별정보를 데이터베이스부에 저장하는 부호화 처리부(38)와, 진출 식별정보가 차량에 대한 식별정보가 검출되면 구동되어 기준종류를 기준종류 결정부(39)와, 기준종류 결정부(39)에 의해 결정된 기준종류의 진출 식별정보와 동일한 값을 갖는 진입 식별정보를 검출하여 진출차량 및 진입차량을 매칭시키는 매칭 및 판단부(40)와, 매칭 및 판단부(40)에 의한 진출차량 및 진입차량의 매칭을 검증하는 검증부(41)와, 검증부(41)에 의해 매칭이 검증될 때 구동되어 감지차량의 주차시간을 산출하는 주차시간 산출부(42)와, 검증부(41)에 의해 매칭이 검증되지 않을 때 구동되어 관리자 단말기로 이를 전송하도록 하는 알림부(43)와, 이들 제어대상(32), (33), (34), (35), (36), (37), (38), (39), (40), (41), (42), (43)들을 관리 및 제어하는 제어부(31)로 이루어진다.

제어부(31)는 로컬서버(3)의 O.S(Operating System)이며, 제어대상(32), (33), (34), (35), (36), (37), (38), (39), (40), (41), (42), (43)들을 관리 및 제어한다.

또한 제어부(31)는 통신 인터페이스부(32)를 크롤링(crawling) 하여 카메라(5), (6)들로부터 수신 받은 영상을 데이터베이스부(33)에 저장함과 동시에 영상분석부(34)로 입력한다.

또한 제어부(31)는 진입로 카메라(5)로부터 전송받은 영상에 대한 번호인식부(35), 문자특징 검출부(36) 및 외관특징 검출부(37)가 동작되면, 부호화 처리부(38)를 제어하여 이들에 의해 검출된 식별정보(차량번호 인식정보, 문자특징정보, 외관특징정보) 및 진입시간정보가 부호화 처리부(38)에 의해 부호화된 후 데이터베이스부(33)에 저장되도록 한다.

또한 제어부(31)는 진출로 카메라(6)로부터 전송받은 영상에 대한 번호인식부(35), 문자특징 검출부(36) 및 외관특징 검출부(37)가 동작되면, 기준종류 결정부(39), 매칭 및 판단부(40), 검증부(41)를 구동시켜 진출차량 및 진입차량의 매칭이 이루어지도록 한다.

또한 제어부(31)는 검증부(41)에 의해 매칭 검증이 완료되면 주차시간 산출부(42)를 구동시킨다.

통신 인터페이스부(32)는 카메라(5), (6)들로부터 주기적으로 영상을 전송받으며, 외부와의 데이터통신을 지원한다.

데이터베이스부(33)에는 카메라(5), (6)들로부터 전송받은 촬영영상들과, 부호화 처리부(38)에 의해 진입차량에 대한 식별정보 및 진입시간정보가 부호화 된 데이터들이 저장된다.

또한 데이터베이스부(33)에는 검증부(41)에 의해 매칭된 매칭정보가 저장된다.

또한 데이터베이스부(33)에는 기 설정된 영상분석 알고리즘, 기 설정된 번호인식 알고리즘, 기 설정된 문자특징 검출 알고리즘, 기 설정된 유사정도 검출 알고리즘과, 기 설정된 기준테이블이 저장된다.

영상분석부(34)는 기 설정된 영상분석 알고리즘을 이용하여 입력영상을 분석하며, 입력영상으로부터 번호판영역 및 비번호판영역(번호판영역이 아닌 영역)을 검출한다.

번호인식부(35)는 기 설정된 번호인식 알고리즘을 이용하여 영상분석부(34)에 의해 검출된 번호판영역 객체를 분석하여 번호판영역으로부터 차량번호를 인식 및 검출한다.

문자특징 검출부(36)는 영상분석부(34)에 의해 검출된 번호판영역 객체를 분석하여 문자특징정보를 검출한다.

외관특징 검출부(37)는 영상분석부(34)에 의해 검출된 비번호판영역을 분석하여 외관특징정보를 검출한다.

부호화 처리부(38)는 진입차량에 대한 번호인식부(35), 문자특징 검출부(36) 및 외관특징 검출부(37)의 동작이 완료될 때 제어부(31)의 제어에 따라 구동되며, 번호인식부(35)에 의해 인식된 차량번호 인식정보와, 문자특징 검출부(36)에 의해 검출된 문자특징정보와, 외관특징 검출부(37)에 의해 검출된 외관특징정보와, 진입시간정보를 부호화(ecoding) 처리한다.

또한 부호화 처리부(38)는 부호화된 데이터들을 데이터베이스부(33)에 저장한다.

기준종류 결정부(39)는 진출 식별정보가 검출되면 구동되어 기준종류를 결정하며, 상세하게로는 식별정보 종류(차량번호 인식정보, 문자특징정보, 외관특징정보) 중 진출차량 및 진입차량의 매칭에 활용될 기준종류를 결정한다.

즉 기준종류 결정부(39)는 기 설정된 식별정보 종류 별 우선순위와, 검출오류를 감안하여, 진출차량 및 진입차량의 매칭에 필요한 기준종류를 결정하게 된다.

도 12는 도 11의 기준종류 결정부를 나타내는 블록도이다.

기준종류 결정부(39)는 도 12에 도시된 바와 같이, 식별정보 종류들 중 기 설정된 우선순위에 따라 가장 높은 우선순위의 식별정보 종류를 후보 기준종류로 결정하는 후보 기준종류 설정모듈(391)과, 후보 기준종류 설정모듈(391)에 의해 설정된 후보 기준종류에 대한 검출오류가 발생되었는지를 판단하며 만약 후보 기준종류에 대한 검출오류가 발생하였다고 판단되는 경우 후술되는 후보 기준종류 재설정모듈(393)을 구동시키며 만약 후보 기준종류에 대한 검출오류가 발생하지 않았다고 판단되는 경우 후술되는 기준종류 확정모듈(394)을 구동시키는 판단모듈(392)과, 판단모듈(392)에 의해 후보 기준종류에 대한 검출오류가 발생하였다고 판단될 때 진행되며 해당 후보 기준종류의 다음 순서로 우선순위가 부여된 식별정보 종류를 후보 기준종류로 재설정한 후 판단모듈(392)을 재구동시키는 후보 기준종류 재설정모듈(393)과, 판단모듈(392)에 의해 후보 기준종류에 대한 검출오류가 발생하지 않았다고 판단될 때 진행되며 후보 기준종류를 기준종류로 결정하는 기준종류 확정모듈(394)로 이루어진다.

매칭 및 판단부(40)는 기준종류 결정부(39)에 의해 결정된 기준종류리를 기준으로 하여 진출 식별정보와 동일한 값을 갖는 진입 식별정보를 검출하여 진출차량 및 진입차량을 매칭시킨다.

다시 말하면, 매칭 및 판단부(40)는 진입 식별정보가 저장되어 있는 데이터베이스부(33)를 탐색하여 기준종류의 진출 식별정보와 동일한 값을 갖는 진입 식별정보가 존재하는지를 비교하며, 만약 기준종류의 진출 식별정보와 동일한 값을 진입 식별정보가 존재하는 경우 해당 식별정보를 데이터베이스부(33)로부터 추출한다.

또한 매칭 및 판단부(40)는 만약 기준종류에 대한 진출 식별정보와 동일한 값을 갖는 진입 식별정보가 존재하지 않는 경우 제어부(31)의 제어에 따라 전술하였던 도 12의 기준종류 재설정모듈(393)이 다시 구동되고, 만약 기준종류에 대한 진출 식별정보와 동일한 값을 갖는 진입 식별정보가 존재하는 경우 제어부(31)의 제어에 따라 검증부(41)가 구동된다. 이때 기준종류 재설정모듈(393)은 매칭 및 판단부(40)에 의해 기준종류의 진출 식별정보와 동일한 값을 갖는 진입 식별정보가 존재하지 않을 때 제어부(31)의 제어에 따라 구동되며, 기 설정된 우선순위에 따라 해당 기준종류 다음으로 우선순위가 부여된 식별정보 종류를 기준종류로 재설정하고, 기준종류가 재설정되고 나면, 기준종류 확정모듈(394), 매칭 및 판단부(40)가 다시 이전과 같이 구동된다.

검증부(41)는 매칭 및 판단부(40)에 의한 진출차량 및 진입차량의매칭이 정확하게 이루어졌는지를 검증한다.

도 13은 도 11의 검증부를 나타내는 블록도이다.

도 13의 검증부(41)는 기 설정된 유사정도 검출 알고리즘을 이용하여 진입차량 및 진출차량의 각 식별정보 종류 별 유사정도(S1)인 개별 유사정도(S1)들을 산출하는 개별 유사정도 산출모듈(411)과, 기 설정된 식별정보 종류 별 가중치가 설정된 기준테이블 및 유사정도 산출모듈(411)에 의해 산출된 식별정보 종류 별 유사정도(S1)들을 분석 및 활용하여 전체 유사정도(S)를 산출하는 전체 유사정도 산출모듈(412)과, 전체 유사정도 산출모듈(412)에 의해 산출된 전체 유사정도(S)를 기 설정된 설정값(TH:Threshold)에 비교하는 비교모듈(413)과, 비교모듈(413)에 의해 전체 유사정도(S)가 설정값(TH) 미만인 경우 진입차량 및 진출차량의 매칭이 정확하게 이루어지지 않았다고 판단하며 알림부(43)를 구동시키며 전체 유사정도(S)가 설정값(TH) 이상일 때 진입차량 및 진출차량의 매칭이 정확하게 이루어졌다고 판단하는 검증판단모듈(414)로 이루어진다.

주차시간 산출부(42)는 검증부(41)에 의해 매칭이 정확하게 이루어졌다고 검증될 때 구동되어 감지차량의 주차시간을 산출한다.

알림부(43)는 검증부(41)에 의해 매칭이 정확하게 이루어지지 않았다고 판단될 때 구동되어 관리자 단말기로 이를 전송한다.

이와 같이 본 발명의 일실시예인 차량 식별 시스템(1)은 각기 다른 복수개의 알고리즘들을 이용하여 차량을 식별하도록 구성됨으로써 번호인식만으로 차량식별이 이루어져 번호인식이 이루어지지 않을 경우 차량을 식별할 수 없는 종래의 문제점을 획기적으로 해결함과 동시에 차량식별의 정확성 및 신뢰도를 높일 수 있으며, 차량식별 오류로 인한 민원 및 항의를 효율적으로 방지할 수 있다.

또한 차량 식별 시스템(1)은 차량 식별성에 따라 차량을 식별하기 위한 복수방식들 각각에 우선순위를 부여하며, 우선순위가 높은 방식으로 차량을 식별하되 차량 식별에 실패할 경우 다음 우선순위의 방식으로 차량을 식별하도록 구성됨으로써 차량 식별의 정확성 및 신뢰도를 더욱 높일 수 있다.

또한 차량 식별 시스템(1)은 차량 식별이 이루어진 이후, 각 식별방식에 대한 진입차량 및 진출차량의 유사정도(S1)를 검출하며, 검출된 유사정도(S1)들 각각에 기 설정된 가중치를 곱한 후 곱셈값들을 합산하여 전체 유사정도(S)를 산출하며, 산출된 전체 유사정도(S)가 기 설정된 설정값(TH:Threshold) 이상일 때 해당 차량 식별에 오류가 발생하지 않았다고 판단하는 검증작업을 수행하도록 구성됨으로써 우선순위가 높은 방식으로 차량식별 시 외부 환경에 의해 발생할 수 있는 에러 및 오류를 최소화할 수 있게 된다.

또한 차량 식별 시스템(1)은 차량을 식별하기 위한 복수방식들이 차량번호, 문자특징 및 외관특징을 이용하도로 구성됨으로써 별도의 식별수단(장치) 없이 카메라만을 이용하여 운용이 가능하여 설치 및 운영이 간단함과 동시에 비용을 절감시킬 수 있게 된다.

1:차량 식별 시스템 3:로컬서버 5, 6:카메라
7:통신망 31:제어부 32:통신 인터페이스부
33:데이터베이스부 34:영상분석부 35:번호인식부
36:문자특징 검출부 37:외관특징 검출부 38:부호화 처리부
39:기준종류 결정부 40:매칭부 41:검증부
42:주차시간 산출부 43:알림부
391:후보 기준종류 설정모듈 392:판단모듈
393:후보 기준종류 재설정모듈 394:기준종류 확정모듈
411:개별 유사정도 산출모듈 412:전체 유사정도 산출모듈
413:비교모듈 414:검증판단모듈

Claims (12)

1. 감지영역의 차량들을 식별하기 위한 차량 식별 방법에 있어서:
   상기 감지영역의 진입차량 또는 진출차량을 촬영하는 촬영단계;
   상기 촬영단계에서 진입차량이 촬영될 때 구동되며, 상기 촬영단계에 의한 촬영영상을 각기 다른 방식의 식별정보 검출 알고리즘들을 이용하여 서로 다른 종류의 식별정보들인 진입 식별정보들을 검출하는 진입 식별정보 검출단계;
   상기 진입 식별정보 검출단계에 의한 진입 식별정보들을 저장하는 저장단계;
   상기 촬영단계에서 진출차량이 촬영될 때 구동되며, 상기 촬영단계에 의한 촬영영상을 상기 식별정보 검출 알고리즘들을 이용하여 진출차량에 대한 식별정보들인 진출 식별정보들을 검출하는 진출 식별정보 검출단계;
   기 설정된 식별정보 종류 별 우선순위에 따라 우선순위가 가장 높은 종류를, 차량매칭에 사용될 기준종류로 결정하는 기준종류 결정단계;
   상기 진출 식별정보 검출단계에 의해 검출된 진출 식별정보들 중 상기 기준종류 결정단계에 의해 결정된 기준종류에 대응되는 진출 식별정보를 선택한 후 상기 저장단계에 의해 저장된 진입 식별정보들을 탐색하여 선택된 진출 식별정보와 동일한 값을 갖는 진입 식별정보를 검출하며, 상기 기준종류의 진출 식별정보와 동일한 값을 갖는 진입 식별정보가 검출되지 않으면, 기 설정된 식별정보 종류 별 우선순위에 따라 기준종류 다음으로 우선순위가 부여된 식별정보 종류를 기준종류로 재설정한 후 재설정된 기준종류에 대응되는 진출 식별정보를 다시 선택하며, 상기 저장단계에 의해 저장된 진입식별정보들을 탐색하여 다시 선택된 진출 식별정보와 동일한 값을 갖는 진입 식별정보를 검출하며, 동일한 값을 갖는 진입 식별정보가 검출될 때까지 동작을 반복하는 매칭단계;
   상기 매칭단계에 의해 매칭된 진입 식별정보들 및 진출 식별정보들이 동일 차량에 대한 식별정보들인지를 검증하는 검증단계를 포함하고,
   상기 검증단계는
   기 설정된 유사정도 검출 알고리즘을 이용하여 상기 매칭단계에 의해 매칭된 종류 별 진입 식별정보 및 진출 식별정보의 유사정도인 개별 유사정도(S1)들을 산출하는 개별 유사정도 산출단계와, 식별정보 종류 별로 가중치가 부여된 기 설정된 기준테이블을 활용하여, 상기 개별 유사정도 산출단계에 의해 산출된 각 개별 유사정도(S1)를 동일 종류의 가중치에 곱한 후 곱셈값들을 합산하여 전체 유사정도(S)를 산출하는 전체 유사정도 산출단계와, 상기 유사정도 산출단계에 의해 산출된 전체 유사정도(S)를, 동일 차량이라고 판단할 수 있는 전체 유사정도의 최소값으로 정의되는 기 설정된 설정값(TH:Threshold)에 비교하여 전체 유사정도(S)가 상기 설정값(TH) 이상일 때 상기 매칭단계에 의해 매칭된 진입 식별정보들 및 진출 식별정보들이 동일 차량에 대한 데이터라고 판단하는 비교 및 검증판단단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 식별 방법.
2. 삭제
3. 삭제
4. 삭제
5. 청구항 제1항에 있어서, 상기 기준종류 결정단계는
   상기 기 설정된 식별정보 종류 별 우선순위에 따라 가장 높은 우선순위의 종류를 기준종류로 결정하는 후보 기준종류 설정단계;
   상기 후보 기준종류 설정단계에 의한 후보 기준종류의 차량 식별정보의 값을 분석하여 후보 기준종류의 차량 식별정보 검출 시 외부 환경에 의해 검출이 이루어지지 않은 검출오류가 발생하였는지를 판단하는 판단단계;
   상기 판단단계에 의해 상기 후보 기준종류의 차량 식별정보의 검출 시 검출오류가 발생하였다고 판단될 때 진행되며, 상기 기 설정된 식별정보 종류 별 우선순위를 참조하여 상기 후보 기준종류의 다음으로 우선순위기 부여된 식별정보 종류를 후보 기준종류로 재설정하며, 이후 상기 판단단계로 진행되는 후보 기준종류 재설정단계;
   상기 판단단계에 의해 상기 후보 기준종류의 차량 식별정보의 검출 시 검출오류가 발생하지 않았다고 판단될 때 진행되며, 상기 후보 기준종류를 기준종류로 결정하며, 이후에 상기 매칭단계가 진행되는 기준종류 확정단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 식별 방법.
6. 청구항 제5항에 있어서, 상기 차량 식별 방법은 상기 진입 식별정보 검출단계 이후에 진행되는 부호화 단계와, 상기 매칭 단계 이후에 진행되는 시간산출단계를 더 포함하고,
   상기 부호화 단계는 상기 진입 식별정보 검출단계에 의해 검출된 진입 식별정보들에 감지시간을 추가한 후 부호화(encoding) 시키고,
   상기 시간산출단계는 상기 매칭단계에 의해 매칭된 진입 식별정보의 감지시간과 현재 시간을 이용하여 감지차량이 감지영역에 머무른 시간을 산출하는 것을 특징으로 하는 차량 식별 방법.
7. 청구항 제6항에 있어서, 상기 식별정보들은 차량번호 인식정보, 문자특징정보 및 외관특징정보를 포함하고,
   상기 차량번호 인식정보는 감지차량의 차량번호이고,
   상기 문자특징정보는 감지차량의 번호판영역 내 문자객체들의 수량, 인접한 문자객체들 사이의 간격, 각 문자객체의 크기 중 적어도 하나 이상을 포함하고,
   상기 외관특징정보는 번호판영역으로 검출되지 않은 영역인 비번호판영역에 대한 공간적 데이터와 주변 특성의 주파수데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 식별 방법.
8. 감지영역의 진입차량 및 진출차량을 촬영하는 카메라들과, 상기 카메라들로부터 전송받은 영상을 분석하여 차량들을 식별하는 로컬서버를 포함하는 차량 식별 시스템에 있어서:
   상기 로컬서버는
   데이터베이스부;
   상기 카메라들로부터 전송받은 촬영영상을 각기 다른 방식의 식별정보 검출 알고리즘들을 이용하여 서로 다른 종류의 식별정보들을 검출하는 식별정보 검출부;
   상기 식별정보 검출부가 상기 진입차량에 대한 식별정보들인 진입 식별정보들을 검출할 때 구동되어 상기 진입 식별정보들을 상기 데이터베이스부에 저장하는 제어부;
   상기 식별정보 검출부가 상기 진출차량에 대한 식별정보들인 진출 식별정보들을 검출할 때 구동되며, 기 설정된 식별정보 종류 별 우선순위에 따라 우선순위가 가장 높은 종류를, 차량매칭에 사용될 기준종류로 결정하는 기준종류 결정부;
   상기 식별정보 검출부에 의해 검출된 진출 식별정보들 중 상기 기준종류 결정부에 의해 결정된 기준종류에 대응되는 진출 식별정보를 선택한 후 상기 데이터베이스부에 저장된 진입 식별정보들을 탐색하여 선택된 진출 식별정보와 동일한 값을 갖는 진입 식별정보를 검출하며, 상기 기준종류의 진출 식별정보와 동일한 값을 갖는 진입 식별정보가 검출되지 않으면, 기 설정된 식별정보 종류 별 우선순위에 따라 기준종류 다음으로 우선순위가 부여된 식별정보 종류를 기준종류로 재설정한 후 재설정된 기준종류에 대응되는 진출 식별정보를 다시 선택하며, 상기 데이터베이스부에 저장된 진입식별정보들을 탐색하여 다시 선택된 진출 식별정보와 동일한 값을 갖는 진입 식별정보를 검출하며, 동일한 값을 갖는 진입 식별정보가 검출될 때까지 동작을 반복하는 매칭부;
   상기 매칭부에 의해 매칭된 진입 식별정보들 및 진출 식별정보들이 동일 차량에 대한 식별정보들인지를 검증하는 검증부를 포함하고,
   상기 검증부는 기 설정된 유사정도 검출 알고리즘을 이용하여 상기 매칭부에 의해 매칭된 종류 별 진입 식별정보 및 진출 식별정보의 유사정도인 개별 유사정도(S1)들을 산출하는 개별 유사정도 산출모듈과, 식별정보 종류 별로 가중치가 부여된 기 설정된 기준테이블을 활용하여, 상기 개별 유사정도 산출모듈에 의해 산출된 각 개별 유사정도(S1)를 동일 종류의 가중치에 곱한 후 곱셈값들을 합산하여 전체 유사정도(S)를 산출하는 전체 유사정도 산출모듈과, 상기 유사정도 산출모듈에 의해 산출된 전체 유사정도(S)를, 동일 차량이라고 판단할 수 있는 전체 유사정도의 최소값으로 정의되는 기 설정된 설정값(TH:Threshold)에 비교하여 전체 유사정도(S)가 상기 설정값(TH) 이상일 때 상기 매칭부에 의해 매칭된 진입 식별정보들 및 진출 식별정보들이 동일 차량에 대한 데이터라고 판단하는 비교 및 검증판단모듈를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 식별 시스템.
9. 삭제
10. 삭제
11. 청구항 제8항에 있어서, 상기 기준종류 결정부는
    상기 기 설정된 식별정보 종류 별 우선순위에 따라 가장 높은 우선순위의 종류를 기준종류로 결정하는 후보 기준종류 설정모듈;
    상기 후보 기준종류 설정모듈에 의한 후보 기준종류의 차량 식별정보의 값을 분석하여 후보 기준종류의 차량 식별정보 검출 시 외부 환경에 의해 검출이 이루어지지 않은 검출오류가 발생하였는지를 판단하는 판단모듈;
    상기 판단모듈에 의해 상기 후보 기준종류의 차량 식별정보의 검출 시 검출오류가 발생하였다고 판단될 때 구동되며, 상기 기 설정된 식별정보 종류 별 우선순위를 참조하여 상기 후보 기준종류의 다음으로 우선순위기 부여된 식별정보 종류를 후보 기준종류로 재설정하는 후보 기준종류 재설정모듈;
    상기 판단모듈에 의해 상기 후보 기준종류의 차량 식별정보의 검출 시 검출오류가 발생하지 않았다고 판단될 때 구동되며, 상기 후보 기준종류를 기준종류로 결정하며, 결정된 기준종류를 상기 매칭부로 입력시키는 기준종류 확정모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 식별 시스템.
12. 청구항 제11항에 있어서, 상기 식별정보들은 차량번호 인식정보, 문자특징정보 및 외관특징정보를 포함하고,
    상기 차량번호 인식정보는 감지차량의 차량번호이고,
    상기 문자특징정보는 감지차량의 번호판영역 내 문자객체들의 수량, 인접한 문자객체들 사이의 간격, 각 문자객체의 크기 중 적어도 하나 이상을 포함하고,
    상기 외관특징정보는 번호판영역으로 검출되지 않은 영역인 비번호판영역에 대한 공간적 데이터와 주변 특성의 주파수데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 식별 시스템.

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