KR101686558B1 - 다차선 카메라 인식 시스템 및 그의 학습형 영상분석 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 다차선 카메라 시스템의 학습형 영상분석 방법에 있어서, 상기 다차선 카메라 시스템은 해당 도로에 대한 촬영을 수행하여 영상을 획득하는 단계, 상기 획득한 영상을 그레이 스케일 처리하는 단계, 상기 그레이 스케일 처리된 영상을 필터히스토그램화 이진화하는 단계 및, 상기 이진화 영상에서 번호판의 문자와 숫자를 추출하여 번호판을 인식하는 단계를 포함하여 이루어지는 다차선 카메라 시스템의 학습형 영상분석 방법에 관한 것으로, 소형 기기로 구성되기 때문에 작은 공간에 적용 가능하다. 즉 기존의 카메라 장착방식에서 벗어나 다양한 방식으로 장착되어도 영상을 정확하게 인식할 수 있다면 적용 가능하다.

Description

다차선 카메라 인식 시스템 및 그의 학습형 영상분석 방법{Multilane camera recognition system and method for analysing image to learning type thereof}

본 발명은 학습형 영상분석 알고리즘을 이용한 다차선 카메라 인식 시스템에 관한 것이다.

자동차 번호판 인식 기술은 영상분석기술의 가장 기초적인 영역이자 가장 활발하게 사용되고 있는 영역의 기술로써, 1980년대 이후부터 꾸준히 발전하여 현재 약 97.5%의 높은 인식률을 지닌 알고리즘까지 개발되어있으며, 지속적으로 연구가 활발하게 진행 중이다.

기존의 자동차 번호판 인식기술은 주차관리 시스템에서 자동차 번호판이 있는 부분을 정확하게 확대하여 찍는 기술로 대변되다가, 도로의 한 차선에서 촬영된 차량의 번호판을 정확하게 인식하는 기술과 속도계의 만남에 의해 속도 및 신호위반 차량을 촬영하는 위법차량 단속기술, 범죄수사 연동기술, 출입통제기술, 무인 톨게이트 등의 분야에서 널리 활용중이다. 또한 이동 중인 차량에 카메라를 장착하여 영상을 촬영하고, 그 영상에서 번호판을 인식하여 불법주차 차량 단속에 이용하는 등 고정된 상황에서 벗어나 이동 중인 차량 및 그와 비슷한 상황에서도 영상을 인식할 수 있는 기술로 그 활용 폭을 넓혀가고 있다.

가장 최근 영상처리 기술에서 가장 큰 이슈는 무인 자동차 시스템에 이용 가능한 영상인식 기술로써, 이 연구는 무인자동차뿐만 아니라 안전운전을 보장하기 위한 목적으로 국내외적으로 매우 활발하게 연구되고 있다.

차량 번호판 인식의 경우는 다른 문자인식 기술과 비교하여 주위 환경의 영향을 많이 받으며, 번호판 자체의 상황이 열악한 경우가 많기 때문에 잡음이나 변형에 강하도록 고려되어야 한다. 하지만 번호판의 특성상 그 내용이 제한되어 있으므로 일반적인 문자 인식기술에 비하면 다소 쉽게 추출이 가능하다.

도로를 비추는 차량용 번호인식 카메라의 경우, 오브젝트의 속도위반, 신호위반등에 대응하여 사진이 촬영되고, 촬영된 사진에서 사람이 직접 번호를 추출해 내거나 기타 처리를 하는 시스템이 대부분이다. 일부 자동화 된 시스템이 있지만 인식률이 매우 저조하며, 사람의 도움이 있어야 정확한 판독이 가능한 경우도 있다. 따라서 오브젝트의 위반여부에 따라 자동적으로 번호판독이 되고, 그 인식률이 최소 90%를 넘어서는 시스템의 개발이 필요하며 이 시스템의 개발은 기존 영상인식 시장에 큰 파급효과를 미칠 것으로 생각된다.

기존 번호인식 카메라는 특수카메라로 한정된 공간을 촬영하여 번호를 추출해 내거나, 일반 영상에서 사람이 직접적으로 범위를 지정하여 번호를 인식하거나, 지정거리에 센서를 설치하여 차량이 그 위치에 도착했을 때 지정범위를 인식하여 인식하는 방법 등을 사용하고 있다. 따라서 현재 시스템은 장비에 대한 제한이나, 설치 위치·각도에 대한 제한, 일정 범위만을 대상으로 하는 공간에 따른 제약 등이 극복되지 않았다. 따라서 이런 제약을 극복할 수 있는 방법이 지속적으로 요구되고 있으나, 아직까지 기술적 제한을 벗어나기에는 힘든 실정이다.

기존 기술이 가지고 있는 가장 큰 문제점은 영상인식 알고리즘이 일률적이라는 것이다. 예를 들면 도로를 인식하는 카메라의 경우 도로 외의 영상도 계속적으로 영상처리를 거쳐 인식범위에 넣어버리는 것이다. 따라서 이런 필요없는 영상을 학습알고리즘에 의해서 배제하여 필요한 부분만을 영상분석하는 기술이 필요하다.

본 발명은, 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 화면의 일부 요소만을 제한하여 처리하거나 전체적으로 인식하여 번호판을 추출하는 기존 방식에서 벗어나, 학습형 알고리즘을 적용하여 필요범위만을 자동적으로 인식하고, 약 30프레임 이상의 처리속도로 화면에 존재하는 모든 차량의 번호판을 인식하는 영상처리 알고리즘 및 이를 이용한 차량번호판 인식시스템을 실현화하는데 그 목적이 있다. 본 발명으로 인해 차량 번호인식 시스템의 위치적인 제약과 공간적인 제약 및 좁은 인식범위를 탈피하는 영상인식 기술이 구현될 것이며, 학습형 알고리즘의 적용으로 인해 처리 속도가 비약적으로 상승될 것이다.

이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 다차선 카메라 시스템의 학습형 영상분석 방법은,

다차선 카메라 시스템의 학습형 영상분석 방법에 있어서, 상기 다차선 카메라 시스템은 해당 도로에 대한 촬영을 수행하여 영상을 획득하는 단계, 상기 획득한 영상을 그레이 스케일 처리하는 단계, 상기 그레이 스케일 처리된 영상을 필터히스토그램화 이진화하는 단계 및, 상기 이진화 영상에서 번호판의 문자와 숫자를 추출하여 번호판을 인식하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

바람직하게, 상기 다차선 카메라 시스템은 상기 그레이 스케일 처리된 영상을 필터히스토그램화 이진화하는 단계는 영상보정을 위한 조도값 또는 휘도값 중 적어도 어느 하나를 측정하거나, 기상청의 날씨데이터나 주위 도로카메라의 보정신호를 획득하여 영상보정용 보정데이터를 수집하는 단계 및, 상기 영상보정용 보정데이터를 이용하여 최적의 보정 기준을 설정하고 상기 설정된 보정 기준을 적용하여 상기 그레이 스케일 처리된 영상을 필터히스토그램화 이진화하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

그리고, 상기 최적의 보정 기준은 상기 영상보정을 위해 측정된 조도값에 따른 임계값이나 상기 영상보정을 위해 측정된 휘도값에 따른 임계값이 사용되는 것을 특징으로 한다.

바람직하게, 상기 다차선 카메라 시스템은 상기 이진화 영상에서 번호판 문자를 추출하여 번호판을 인식하는 단계는 상기 이진화 영상에서 배경화면을 제거하는 단계, 상기 배경화면이 제거된 영상을 화면, 차량번호판 비율을 계산하여 취한 크기의 블록(Block)으로 라벨링(Labeling) 처리하는 단계, 상기 라벨링 처리된 영상에서 수직 성분이 비교 대상이 되는 수직 성분보다 많은 문자와 숫자가 밀집된 블록을 번호판으로 판단하여 윤곽선(Edge Detection)을 검출하는 단계, 상기 윤곽선이 검출된 영상 내의 번호판 영역 라벨링(Labeling) 처리하는 단계, 상기 라벨링 처리된 번호판 영역의 가로/세로 비율 및 라벨링된 숫자, 문자수를 비교하여 번호판 종류를 판별하는 단계 및, 상기 종류가 판별된 번호판의 문자와 숫자를 데이터베이스(DB)에 저장된 영상자료와 비교하여 해당 번호판의 문자와 숫자를 추출해 번호판을 인식하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

그리고, 상기 다차선 카메라 시스템은 상기 이진화 영상에서 배경화면을 제거하는 단계는 학습형 알고리즘에 의해 정지된 또는 그에 상응하는 영상은 자동적으로 배제하고 이동하는 오브젝트를 인식하여 상기 인식된 오브젝트에서 번호판을 인식하는 것을 특징으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 또 다른 본 발명에 따른 다차선 카메라 시스템은,

영상보정을 위한 해당 도로에 대한 조도값 또는 휘도값 중 적어도 어느 하나를 측정하는 수단 또는, 기상청의 날씨데이터나 주위 도로카메라의 보정신호를 획득하는 수단 중 적어도 어느 하나 이상을 포함한 보정신호 획득장비, 해당 도로에 대한 영상 획득을 위한 영상 획득 장비 및, 상기 획득한 영상을 그레이 스케일 처리하고, 그레이 스케일 처리된 영상을 필터히스토그램화 이진화하며 상기 이진화 영상에서 번호판의 문자와 숫자를 추출하여 번호판을 인식하되, 상기 그레이 스케일 처리된 영상에 대한 필터히스토그램화 이진화는 상기 보정신호 획득장비로부터 획득한 영상보정용 보정데이터를 이용하여 최적의 보정 기준을 설정하고 상기 설정된 보정 기준을 적용하여 상기 그레이 스케일 처리된 영상을 필터히스토그램화 이진화하는 영상 처리 장치를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

바람직하게, 상기 최적의 보정 기준은 상기 영상보정을 위해 측정된 조도값에 따른 임계값이나 상기 영상보정을 위해 측정된 휘도값에 따른 임계값이 사용되는 것을 특징으로 한다.

그리고, 상기 영상 처리 장치는 상기 이진화 영상에서 배경화면을 제거하고, 상기 배경화면이 제거된 영상을 화면, 차량번호판 비율을 계산하여 취한 크기의 블록(Block)으로 라벨링(Labeling) 처리하며, 상기 라벨링 처리된 영상에서 수직 성분이 비교 대상이 되는 수직 성분보다 많은 문자와 숫자가 밀집된 블록을 번호판으로 판단하여 윤곽선(Edge Detection)을 검출하고, 상기 윤곽선이 검출된 영상 내의 번호판 영역 라벨링(Labeling) 처리하고, 상기 라벨링 처리된 번호판 영역의 가로/세로 비율 및 라벨링된 숫자, 문자수를 비교하여 번호판 종류를 판별하며, 상기 종류가 판별된 번호판의 문자와 숫자를 데이터베이스(DB)에 저장된 영상자료와 비교하여 해당 번호판의 문자와 숫자를 추출해 번호판을 인식하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게, 상기 영상 처리 장치는 학습형 알고리즘에 의해 정지된 또는 그에 상응하는 영상은 자동적으로 배제하고 이동하는 오브젝트를 인식하여 상기 인식된 오브젝트에서 번호판을 인식함으로써, 상기 이진화 영상에서 배경화면을 제거하는 것을 특징으로 한다.

그리고, 상기 영상 처리 장치로부터 번호판 정보를 전송받아 이용, 관리하며 번호판과 관련된 서비스를 처리하는 데이터 관리 서버를 더 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.

본 발명은 자동차 번호판 인식 시스템의 영역에서 큰 변화를 가져올 것으로 예상된다. 발명의 효과는 다음과 같다.

1.본 시스템은 소형 기기로 구성되기 때문에 작은 공간에 적용 가능하다. 즉 기존의 카메라 장착방식에서 벗어나 다양한 방식으로 장착되어도 영상을 정확하게 인식할 수 있다면 적용 가능하다.

2.하나의 영상시스템으로 다차선의 번호판 인식이 가능하다. 따라서 3~4차선 도로에 2~3개의 카메라를 설치하던 종전과는 달리 하나의 카메라로 4차선 전부의 번호판을 인식하기 때문에 유지 보수 측면에서도 월등한 효율을 가진다.

3.영상인식 시스템이기 때문에 차량수에 상관없이 인식 가능하다. 즉 인식가능한 거리안에서(너무 멀리 있으면 화소에 따라 인식이 불가할 수 도 있다) 화면안에 몇 대가 들어오던 전부 인식할 수 있다.

4.학습형 배경제외 알고리즘으로 인식속도에 매우 우수하다. 기존 인식은 전체의 사진을 찍어 사람이 번호를 조회하거나, 전체적인 영상처리를 통해 인식속도가 매우 느렸지만, 본 발명은 자동적으로 제외 배경을 설정하고 인식속도를 최적화 시킬 수 있기 때문에 우수한 인식속력을 가진다.

5.여러 영상시스템에 한 보조기구로 우수한 인식이 가능하다. 카메라마다 보조장치에 의해 영상을 보정하여 받아들이는 것이 아니라, 영상을 받아들여 보정에 의해 처리되기 때문에 1기구1보조기구의 공식에서 벗어나 원하는 환경을 꾸미는 것이 가능하다.

6.실시간 영상처리가 가능하기 때문에 범죄수사에 사용 가능하다. 상기 4항에서도 언급했던 실시간 인식 시스템은 공공기관 뿐만 아니라 경찰의 범죄수사에도 적용 가능하다.

도 1은 본 발명에 따른 다차선 카메라 시스템의 구성을 나타낸 도면
도 2는 본 발명에 따른 영상신호를 어떤 식으로 얻어내는지를 나타낸 도면
도 3은 본 발명에 따른 필터링 된 영상을 이진영상으로 처리하는 영상처리방법을 순서대로 도시한 도면
도 4는 본 발명에 따른 보정값을 이용한 영상 이진화 동작을 순서대로 도시한 도면
도 5는 본 발명에 따른 처리된 영상에서 차량번호판을 인식할 수 있는 방법을 순서대로 도시한 도면
도 6은 학습형 배경선택 방법을 순서대로 도시한 도면
도 7은 영상처리순서의 3단계 예를 도시한 도면

도 1은 본 발명에 따른 다차선 카메라 시스템의 구성을 나타낸 도면, 도 2는 본 발명에 따른 영상신호를 어떤 식으로 얻어내는지를 나타낸 도면이다.

도 1과 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 다차선 카메라 시스템은 차량 및 번호판을 검지하기 위해 해당 도로에 대한 촬영을 수행하는 영상촬영수단(영상획득장비)(상기 영상촬영수단을 통해 얻어진 영상신호를 전달받아 영상처리 알고리즘으로 넘어가기 전까지의 영상확보)과 확보된 영상을 처리하는 기준을 정하기 위한 조도센서(영상 촬영시 획득된 조도 값은 미리 지정된 영상처리용 임계값과 대조되어 영상처리 알고리즘에 전달됨)(보정신호 획득장비)가 함께 존재하며, 두가지 값을 받아들여 영상을 처리하는 영상처리장치(보통 근거리에 영상처리용 PC나 신호를 송출할 수 있는 네트워크가 구성되어야 하며, 원거리에서 수신된 신호를 처리할 수 있는 영상처리서버 등이 존재해야 한다)를 통해 처리된 영상을 동일 기기에서 데이터 대조작업을 통해 처리하거나, 이를 다시 네트워크로 송출하여 일괄적으로 처리할 수 있는 PC나 서버 등을 포함하는 것을 특징으로 한다.

영상촬영수단(영상획득장비)은 약 200만화소 이상의 카메라가 필요하며, 최종적으로 100만화소급 정도의 카메라에서 얻어진 영상에서 번호판을 획득할 수 있는 알고리즘으로 구현하는 것을 특징으로 한다.

영상촬영 수단은 일반적인 PC카메라를 목적으로 하며, 그 외 다른 영상촬영수단(보안용 CCTV카메라, 디지털 카메라, 흑백화상 카메라 등의 화상 시스템)을 이용할 수 있는 알고리즘을 가지고 있는 것을 특징으로 한다.

영상처리 알고리즘은 학습형 알고리즘에 의해 정지되어있거나 그에 준하는 영상은 자동적으로 배제한 후 이동하는 오브젝트를 인식하고 그 오브젝트에서 번호판을 인식하는 형태로 구현되는 것을 그 특징으로 한다.

영상처리시스템은 영상보정을 위한 보조수단(조도, 휘도 센서 등) 및 주위에서 획득 가능한 신호(기상청의 날씨데이터, 주위 도로카메라의 보정신호 등)를 이용하여 기준을 설정하고 영상처리를 실시하며, 이에 따라 1영상장치당 1보조신호획득기기의 공식을 벗어나 최적의 보정값을 만들어 주기 위한 유동적인 환경을 구성 할 수 있다

도 1에 도시된 바와 같이, 구체적으로, 본 발명에 따른 다차선 카메라 시스템은 영상보정을 위한 해당 도로에 대한 조도값 또는 휘도값 중 적어도 어느 하나를 측정하는 수단 또는, 기상청의 날씨데이터나 주위 도로카메라의 보정신호를 획득하는 수단 중 적어도 어느 하나 이상을 포함한 보정신호 획득장비, 해당 도로에 대한 영상 획득을 위한 영상 획득 장비 및, 상기 획득한 영상을 그레이 스케일 처리하고, 그레이 스케일 처리된 영상을 필터히스토그램화 이진화하며 상기 이진화 영상에서 번호판의 문자와 숫자를 추출하여 번호판을 인식하되, 상기 그레이 스케일 처리된 영상에 대한 필터히스토그램화 이진화는 상기 보정신호 획득장비로부터 획득한 영상보정용 보정데이터를 이용하여 최적의 보정 기준을 설정하고 상기 설정된 보정 기준을 적용하여 상기 그레이 스케일 처리된 영상을 필터히스토그램화 이진화하는 영상 처리 장치를 포함하여 이루어진다.

그리고, 상기 최적의 보정 기준은 상기 영상보정을 위해 측정된 조도값에 따른 임계값이나 상기 영상보정을 위해 측정된 휘도값에 따른 임계값이 사용된다.

예를 들어, 영상보정을 위해 해당 도로에 대한 조도값에 따른 임계값을 그레이 스케일 처리된 영상에 대한 필터히스토그램화 이진화 작업에 적용할 수 있다.

상기 영상 처리 장치는 본 발명에 따른 능동형 차량번호판 인식 알고리즘을 사용한다. 구체적으로는 다음과 같다. 상기 영상 처리 장치는 상기 이진화 영상에서 배경화면을 제거하고, 상기 배경화면이 제거된 영상을 화면, 차량번호판 비율을 계산하여 취한 크기의 블록(Block)으로 라벨링(Labeling) 처리하며, 상기 라벨링 처리된 영상에서 수직 성분이 비교 대상이 되는 수직 성분보다 많은 문자와 숫자가 밀집된 블록을 번호판으로 판단하여 윤곽선(Edge Detection)을 검출하고, 상기 윤곽선이 검출된 영상 내의 번호판 영역 라벨링(Labeling) 처리하고, 상기 라벨링 처리된 번호판 영역의 가로/세로 비율 및 라벨링된 숫자, 문자수를 비교하여 번호판 종류를 판별하며, 상기 종류가 판별된 번호판의 문자와 숫자를 데이터베이스(DB)에 저장된 영상자료와 비교하여 해당 번호판의 문자와 숫자를 추출해 번호판을 인식한다.

그리고, 상기 영상 처리 장치는 학습형 알고리즘을 통한 배경제거 알고리즘을 사용하는데, 즉 학습형 알고리즘에 의해 정지된 또는 그에 상응하는 영상은 자동적으로 배제하고 이동하는 오브젝트를 인식하여 상기 인식된 오브젝트에서 번호판을 인식함으로써, 상기 이진화 영상에서 배경화면을 제거한다.

또한, 상기 영상 처리 장치로부터 번호판 정보를 전송받아 이용, 관리하며 번호판과 관련된 서비스를 처리하는 데이터 관리 서버를 더 포함하여 이루어진다.

상기 데이터 관리 서버는 예를 들어, 회사 출입 허가 차량 관리용 데이터 관리 서버로 사용되거나, 차량 단속용 데이터 관리 서버 등에 사용될 수 있다.

도 3은 본 발명에 따른 필터링 된 영상을 이진영상으로 처리하는 영상처리방법을 순서대로 도시한 도면, 도 4는 본 발명에 따른 보정값을 이용한 영상 이진화 동작을 순서대로 도시한 도면, 도 5는 본 발명에 따른 처리된 영상에서 차량번호판을 인식할 수 있는 방법을 순서대로 도시한 도면, 도 6은 학습형 배경선택 방법을 순서대로 도시한 도면, 도 7은 영상처리순서의 3단계 예를 도시한 도면이다.

도 3 내지 도 7에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 다차선 카메라 시스템의 학습형 영상분석 방법은 해당 도로에 대한 촬영을 수행하여 영상을 획득하고(S301), 상기 획득한 영상을 그레이 스케일 처리하고(S302), 상기 그레이 스케일 처리된 영상을 필터히스토그램화 이진화한 후(S303), 상기 이진화 영상에서 번호판의 문자와 숫자를 추출하여 번호판을 인식한다(S304~S306).

특히, 상기 그레이 스케일 처리된 영상을 필터히스토그램화 이진화하는 작업은 영상보정을 위한 조도값 또는 휘도값 중 적어도 어느 하나를 측정하거나, 기상청의 날씨데이터나 주위 도로카메라의 보정신호를 획득하여 영상보정용 보정데이터를 수집하고, 상기 영상보정용 보정데이터를 이용하여 최적의 보정 기준(예: 상기 최적의 보정 기준은 상기 영상보정을 위해 측정된 조도값에 따른 임계값이나 상기 영상보정을 위해 측정된 휘도값에 따른 임계값이 사용됨)을 설정하고 상기 설정된 보정 기준을 적용하여 상기 그레이 스케일 처리된 영상을 필터히스토그램화 이진화한다(S307~S308, S401~S404).

또한, 본 발명에 따른 능동형 차량번호판 인식 알고리즘은 즉, 상기 이진화 영상에서 번호판 문자를 추출하여 번호판을 인식하는 작업은 상기 이진화 영상에서 배경화면을 제거하고(S501~S502), 상기 배경화면이 제거된 영상을 화면, 차량번호판 비율을 계산하여 취한 크기의 블록(Block)으로 라벨링(Labeling) 처리하며(S503), 상기 라벨링 처리된 영상에서 수직 성분이 비교 대상이 되는 수직 성분보다 많은 문자와 숫자가 밀집된 블록을 번호판으로 판단하여 윤곽선(Edge Detection)을 검출하고(S504), 상기 윤곽선이 검출된 영상 내의 번호판 영역 라벨링(Labeling) 처리하고(S505), 상기 라벨링 처리된 번호판 영역의 가로/세로 비율 및 라벨링된 숫자, 문자수를 비교하여 번호판 종류를 판별하고(S506), 상기 종류가 판별된 번호판의 문자와 숫자를 데이터베이스(DB)에 저장된 영상자료와 비교하여 해당 번호판의 문자와 숫자를 추출해 번호판을 인식하는 동작으로 이루어진다(S507~S508).

그리고, 상기 이진화 영상에서 배경화면을 제거하는 작업은 학습형 알고리즘에 의해 정지된 또는 그에 상응하는 영상은 자동적으로 배제하고 이동하는 오브젝트를 인식하여 상기 인식된 오브젝트에서 번호판을 인식한다(S601~S604).

Claims (10)

1. 다차선 카메라 시스템의 학습형 영상분석 방법에 있어서,
   상기 다차선 카메라 시스템은 해당 도로에 대한 촬영을 수행하여 영상을 획득하는 단계;
   상기 획득한 영상을 그레이 스케일 처리하는 단계;
   상기 그레이 스케일 처리된 영상을 필터히스토그램화 이진화하는 단계; 및
   상기 이진화 영상에서 번호판의 문자와 숫자를 추출하여 번호판을 인식하는 단계를 포함하여 이루어지고,
   
   상기 다차선 카메라 시스템은 상기 그레이 스케일 처리된 영상을 필터히스토그램화 이진화하는 단계는
   영상보정을 위한 조도값 또는 휘도값 중 적어도 어느 하나를 측정하거나, 기상청의 날씨데이터나 주위 도로카메라의 보정신호를 획득하여 영상보정용 보정데이터를 수집하는 단계; 및
   상기 영상보정용 보정데이터를 이용하여 최적의 보정 기준을 설정하고 상기 설정된 보정 기준을 적용하여 상기 그레이 스케일 처리된 영상을 필터히스토그램화 이진화하는 단계를 포함하여 이루어지며,
   
   상기 최적의 보정 기준은
   상기 영상보정을 위해 측정된 조도값에 따른 임계값이나 상기 영상보정을 위해 측정된 휘도값에 따른 임계값이 사용되고,
   
   상기 다차선 카메라 시스템은 상기 이진화 영상에서 번호판 문자를 추출하여 번호판을 인식하는 단계는
   상기 이진화 영상에서 배경화면을 제거하는 단계;
   상기 배경화면이 제거된 영상을 화면, 차량번호판 비율을 계산하여 취한 크기의 블록(Block)으로 라벨링(Labeling) 처리하는 단계;
   상기 라벨링 처리된 영상에서 수직 성분이 비교 대상이 되는 수직 성분보다 많은 문자와 숫자가 밀집된 블록을 번호판으로 판단하여 윤곽선(Edge Detection)을 검출하는 단계;
   상기 윤곽선이 검출된 영상 내의 번호판 영역 라벨링(Labeling) 처리하는 단계;
   상기 라벨링 처리된 번호판 영역의 가로/세로 비율 및 라벨링된 숫자, 문자수를 비교하여 번호판 종류를 판별하는 단계; 및
   상기 종류가 판별된 번호판의 문자와 숫자를 데이터베이스(DB)에 저장된 영상자료와 비교하여 해당 번호판의 문자와 숫자를 추출해 번호판을 인식하는 단계를 포함하여 이루어지며,
   
   상기 다차선 카메라 시스템은 상기 이진화 영상에서 배경화면을 제거하는 단계는
   학습형 알고리즘에 의해 정지된 또는 그에 상응하는 영상은 자동적으로 배제하고 이동하는 오브젝트를 인식하여 상기 인식된 오브젝트에서 번호판을 인식하는 것을 특징으로 하는 다차선 카메라 시스템의 학습형 영상분석 방법.
   
2. 삭제
3. 삭제
4. 삭제
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6. 영상보정을 위한 해당 도로에 대한 조도값 또는 휘도값 중 적어도 어느 하나를 측정하는 수단 또는, 기상청의 날씨데이터나 주위 도로카메라의 보정신호를 획득하는 수단 중 적어도 어느 하나 이상을 포함한 보정신호 획득장비;
   해당 도로에 대한 영상 획득을 위한 영상 획득 장비; 및
   상기 획득한 영상을 그레이 스케일 처리하고, 그레이 스케일 처리된 영상을 필터히스토그램화 이진화하며 상기 이진화 영상에서 번호판의 문자와 숫자를 추출하여 번호판을 인식하되, 상기 그레이 스케일 처리된 영상에 대한 필터히스토그램화 이진화는 상기 보정신호 획득장비로부터 획득한 영상보정용 보정데이터를 이용하여 최적의 보정 기준을 설정하고 상기 설정된 보정 기준을 적용하여 상기 그레이 스케일 처리된 영상을 필터히스토그램화 이진화하는 영상 처리 장치를 포함하여 이루어지고,
   
   상기 최적의 보정 기준은
   상기 영상보정을 위해 측정된 조도값에 따른 임계값이나 상기 영상보정을 위해 측정된 휘도값에 따른 임계값이 사용되며,
   
   상기 영상 처리 장치는
   상기 이진화 영상에서 배경화면을 제거하고, 상기 배경화면이 제거된 영상을 화면, 차량번호판 비율을 계산하여 취한 크기의 블록(Block)으로 라벨링(Labeling) 처리하며, 상기 라벨링 처리된 영상에서 수직 성분이 비교 대상이 되는 수직 성분보다 많은 문자와 숫자가 밀집된 블록을 번호판으로 판단하여 윤곽선(Edge Detection)을 검출하고, 상기 윤곽선이 검출된 영상 내의 번호판 영역 라벨링(Labeling) 처리하고, 상기 라벨링 처리된 번호판 영역의 가로/세로 비율 및 라벨링된 숫자, 문자수를 비교하여 번호판 종류를 판별하며, 상기 종류가 판별된 번호판의 문자와 숫자를 데이터베이스(DB)에 저장된 영상자료와 비교하여 해당 번호판의 문자와 숫자를 추출해 번호판을 인식하고,
   
   상기 영상 처리 장치는
   학습형 알고리즘에 의해 정지된 또는 그에 상응하는 영상은 자동적으로 배제하고 이동하는 오브젝트를 인식하여 상기 인식된 오브젝트에서 번호판을 인식함으로써, 상기 이진화 영상에서 배경화면을 제거하며,
   
   상기 영상 처리 장치로부터 번호판 정보를 전송받아 이용, 관리하며 번호판과 관련된 서비스를 처리하는 데이터 관리 서버를 더 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 다차선 카메라 시스템.
   
   
   
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