KR101691186B1

KR101691186B1 - 불법 주정차 차량 인식장치

Info

Publication number: KR101691186B1
Application number: KR1020140150022A
Authority: KR
Inventors: 강동중
Original assignee: 부산대학교 산학협력단
Priority date: 2014-10-31
Filing date: 2014-10-31
Publication date: 2016-12-30
Also published as: KR20160050883A

Abstract

본 발명은 차량의 번호판이 노출되지 않는 불법 주정차 차량도 인식이 가능하도록 하는 불법 주정차 차량 인식장치에 관한 것이다.
본 발명의 불법 주정차 차량 인식장치는, 일정한 촬영주기에 따라 차량의 영상을 촬영하고 상기 촬영된 영상을 데이터베이스에 저장하는 카메라부; 상기 카메라부에서 상기 차량의 영상이 촬영되면 상기 촬영된 차량의 영상으로부터 상기 차량을 인식하고 상기 인식된 차량의 정보를 상기 촬영주기별로 상기 데이터베이스(DB)에 저장하는 차량인식부; 상기 차량인식부에서 상기 카메라부에서 현재주기에 촬영한 차량의 영상으로부터 인식한 차량의 정보와 동일한 차량의 정보가 상기 데이터베이스(DB)에 저장되어 있는지를 판단하는 판단부; 및 상기 판단결과 저장되어 있으면 상기 데이터베이스에 저장된 영상을 상기 차량이 주정차하는 시점으로 되돌려서 상기 차량의 주정차 시점의 영상으로부터 상기 차량의 번호판을 인식하도록 상기 인식부의 동작을 제어하는 영상제어부를 포함한다.

Description

불법 주정차 차량 인식장치{APPARATUS FOR RECOGNIZING ILLEGAL PARKING AND STOPPING VEHICLE}

본 발명은 불법 주정차 차량 인식장치 및 그 방법에 관한 것으로서, 특히 번호판이 노출되지 않는 불법 주정차 차량도 인식이 가능하도록 하는 불법 주정차 차량 인식장치에 관한 것이다.

최근 차량의 증가로 도심에서 도로 혼잡의 정도가 날로 증가하고 있다. 증가하는 차량에 비례하는 주차 공간의 확보가 어려워 도로변에 불법 주ㆍ정차하는 차량이 증가하고 있다.

이에 따라 지자체에서는 교통의 원활한 흐름을 방해하는 불법 주정차 차량을 근본적으로 근절하기 위하여 상습적으로 불법 주정차가 이루어지는 지역의 도로변에 카메라를 설치하여 상시 단속하는 시스템을 운용하고 있다.

대부분의 불법 주정차 차량 단속은 불법 주정차 지역에 설치된 카메라로 차량의 번호판을 촬영하여 해당 차량의 소유자에게 과징금을 부여하는 형태이다. 하지만 서로 가까이 주정차된 차량은 번호판이 가려져 카메라로 촬영이 불가능한 경우에는 번호판의 인식이 어려웠다.

종래에 상기와 같이 번호판이 가려져 번호인식이 불가능한 불법 주정차 차량의 단속을 위한 시스템이 개시되어 있다. 예컨대, 불법 주정차 구역으로 진입하는 모든 차량을 촬영하는 방법이 개시되어 있다. 하지만, 이 경우 불법 주정차 구역으로 진입하는 모든 차량의 번호판을 촬영하여 인식해야 하는 번거로움이 있다.

또한, 지주에 회전가능하도록 설치된 회전봉의 단부에 감시카메라를 설치하여 회전봉을 회전시켜 사각지대의 불법 주정차 차량을 감시하도록 하는 기술이 개시되어 있다. 하지만, 번호판 촬영을 위해 회전봉을 회전시켜야 하는 어려움이 있고 회전하더라도 수직으로 형성된 차량의 번호판은 제대로 촬영되지 않는 문제점이 있다.

공개특허공보 제10-2006-0119078호 등록특허공보 제10-0859504호 등록특허공보 제10-0974116호

본 발명은 상기한 종래기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서 서로 가까이 주정차되어 번호판이 노출되지 않거나 다른 물체에 의해 번호판이 가려져 있는 불법 주정차 차량도 인식이 가능하도록 하는 불법 주정차 차량 인식장치를 제공하는데 목적이 있다.

본 발명에 따른 불법 주정차 차량 인식 장치는,
일정한 촬영주기에 따라 차량의 영상을 촬영하고 상기 촬영된 영상을 데이터베이스에 저장하는 카메라부; 상기 카메라부에서 상기 차량의 영상이 촬영되면 상기 촬영된 차량의 영상으로부터 상기 차량을 인식하고 상기 인식된 차량의 정보를 상기 촬영주기별로 상기 데이터베이스(DB)에 저장하는 차량인식부; 상기 차량인식부에서 상기 카메라부에서 현재주기에 촬영한 차량의 영상으로부터 인식한 차량의 정보와 동일한 차량의 정보가 상기 데이터베이스(DB)에 저장되어 있는지를 판단하는 판단부; 및 상기 판단결과 저장되어 있으면 상기 데이터베이스에 저장된 영상을 상기 차량이 주정차하는 시점으로 되돌려서 상기 차량의 주정차 시점의 영상으로부터 상기 차량의 번호판을 인식하도록 상기 인식부를 제어하는 영상제어부를 포함하고, 상기 차량인식부는 상기 촬영된 차량의 윈도우(window) 부분의 영상을 다수의 셀(cell)로 분할하는 영상분할부; 상기 영상분할부에서 분할된 다수의 셀마다 대응되며 상기 각각의 셀별로 영상특징을 각각 추출하여 상기 데이터베이스에 저장하는 다수의 부분분류기; 및 상기 다수의 부분분류기에서 각각 추출된 다수의 셀별로 영상특징을 결합하여 상기 차량의 전체 영상특징을 추출하여 상기 데이터베이스에 저장하는 전체분류기를 포함하고, 상기 판단부는, 상기 현재주기에서 촬영된 차량의 윈도우 영상으로부터 분할된 다수의 셀 중 제1 셀부터 제n 셀까지의 각 영상특징을 이전주기까지 상기 데이터베이스에 기저장된 상기 차량의 윈도우 영상으로부터 분할된 다수의 셀 중 제1 셀부터 제n 셀까지의 영상특징과 각각 순차적으로 비교하되, 각각 서로 비교되는 두 셀의 영상특징 간의 차이가 기설정된 임계치보다 큰 셀의 개수가 기설정된 기준개수가 될 때까지 비교하는 비교부; 및 상기 비교부에서의 비교된 두 셀의 영상특징 간 차이가 상기 임계치보다 큰 셀의 개수가 상기 기설정된 기준개수보다 많은 경우에 동일한 차량으로 결정하는 결정부를 포함하며, 상기 영상특징은 상기 차량의 윈도우(window)에 대한 에지의 방향성분을 포함한다.

삭제

본 발명에서, 상기 카메라부는 PTZ(Pen-Tilt-Zoom)기능을 가지며 기설정된 촬영주기에 따라 상기 차량의 영상을 촬영한다.

삭제

본 발명에서, 상기 영상제어부는 상기 판단결과 저장되어 있지 않으면 이후의 촬영주기에 상기 카메라부에서 상기 차량이 출발하는 시점에 촬영되는 영상으로부터 상기 차량의 번호판을 인식하도록 상기 차량인식부의 동작을 제어한다.

본 발명에서, 상기 데이터베이스에 저장되는 차량의 정보는 촬영위치 정보와 촬영시간 정보를 포함한다.

본 발명에 의하면 서로 가까이 주정차되어 번호판이 앞뒤 차량에 의해 노출되지 않은 경우에도 해당 차량을 정확하게 인식할 수 있도록 한다.

또한, 본 발명에 의하면 차량의 번호판이 다른 물체에 의해 가려져 있어 카메라로 촬영해도 인식이 불가능한 경우에도 해당 차량을 정확하게 인식할 수 있도록 한다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 불법 주정차 차량 인식장치의 구성도,
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 불법 주정차 차량 인식장치의 설치예시도,
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 인식부의 구성도,
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 영상의 분할 예시도,
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 판단부의 구성도,
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 불법 주정차 차량 인식장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도,
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 불법 주정차 차량 인식장치에서 동일 차량의 판단과정을 설명하는 흐름도.

이하, 본 발명의 일부 실시 예들을 예시적인 도면을 통해 상세히 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 실시 예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시 예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.

또한, 본 발명의 실시 예의 구성요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 접속될 수 있지만, 각 구성요소 사이에 또 다른 구성요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 불법 주정차 차량 인식장치의 구성도이고, 도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 불법 주정차 차량 인식장치의 설치예시도이다.

도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 불법 주정차 차량 인식장치(100)는 카메라부(110)와 영상처리부(120)를 포함하여 구성된다.

카메라부(110)는 일정한 촬영주기에 따라 차량(10)의 영상을 촬영하고 그 촬영된 차량의 영상을 영상처리부(120)로 전송하여 내부의 데이터베이스(123)에 저장하도록 한다. 이러한 카메라부(110)는 도로의 불법 주정차구역의 주변에 설치된 지주(11)의 상단부에 설치되며 도로의 불법 주정차된 차량(10)에 대한 영상을 기설정된 촬영주기에 따라 촬영한다. 본 실시 예에서 카메라부(110)는 CCTV 카메라를 포함이 바람직하며 야간에도 차량(10)을 촬영하여 인식할 수 있도록 적외선 카메라를 포함할 수도 있다. 또한, 본 실시 예의 카메라부(110)는 PTZ(Pen-Tilt-Zoom) 카메라를 포함할 수도 있다.

영상처리부(120)는 카메라부(110)에서 촬영된 차량(10)의 영상을 처리한다. 이러한 영상처리부(120)는 차량인식부(121), 판단부(122), 데이터베이스(DB)(123) 및 영상제어부(124)를 포함하여 구성된다.

차량인식부(121)는 카메라부(110)에서 촬영주기에 따라 차량(10)에 대한 영상이 촬영되면 촬영된 차량영상으로부터 차량(10)을 인식한다. 이처럼 차량(10)이 인식되면 인식된 차량(10)에 대한 정보를 촬영주기별로 데이터베이스(DB)(123)에 저장한다. 이는 카메라부(110)에서 촬영된 차량(10)의 영상을 촬영주기별로 데이터베이스(123)에 계속 저장함으로써 일정시간이 경과한 이후에도 불법 주정차 구역에서 동일한 차량이 인식된다면 불법주정차 차량이 존재하는지 판단하기 위한 자료로 이용하기 위한 것이다. 여기서, 이러한 차량(10)의 정보는 차량(10)의 특정부분에 대한 영상특징, 해당 영상을 획득한 장소와 시간에 대한 정보 등을 포함한다.

판단부(122)는 카메라부(110)에서 현재주기에 촬영한 차량(10)의 영상으로부터 차량인식부(121)에 의해 인식한 차량의 정보와 동일한 차량의 정보가 데이터베이스(DB)(123)에 저장되어 있는지를 판단한다. 데이터베이스(123)에는 상술한 바와 같이 차량인식부(121)에서 인식한 차량(10)의 정보가 촬영주기별로 저장되어 있으므로, 상기와 같이 데이터베이스(123)에 기저장되어 있는 다수의 차량(10)의 정보 중에서 현재주기에 카메라부(110)에서 촬영한 영상으로부터 인식된 차량(10)의 정보와 동일한 정보가 있는지를 판단한다. 이는 현재주기에서 인식된 차량(10)의 정보와 동일한 정보가 이전주기에 데이터베이스(123)에 저장되어 있다면 불법 주정차 차량으로 판단하기 위한 것이다. 즉, 현재시점에도 불법 주정차구역에서 차량이 촬영되었는데 이전시점에도 촬영이 되었다면 불법 주정차 차량으로 판단할 수 있기 때문이다. 차량(10)의 정보에 대한 동일성 여부는 예컨대 인식된 차량(10)의 영상특징을 비교하여 판단할 수 있다.

데이터베이스(123)는 영상처리부(120)의 동작에 필요한 데이터 및 프로그램을 저장한다. 또한, 데이터베이스(123)는 카메라부(110)에서 촬영된 차량(10)의 영상을 저장하고, 인식부(122)에서 인식된 차량(10)의 정보를 저장한다. 뿐만 아니라 인식부(122)에 의해 차량(10)의 번호판이 인식되면 그 번호판의 정보도 저장한다.

영상제어부(124)는 영상처리부(120)의 전반적인 동작을 제어한다. 특히, 본 발명에 따른 영상제어부(124)는 판단부(122)의 판단결과 현재주기에 인식된 차량의 정보와 동일한 정보가 데이터베이스(123)에 기저장되어 있으면 데이터베이스(123)에 기저장된 차량(10)의 영상을 해당 차량(10)이 주정차하는 시점으로 되돌려서 그 차량(10)의 주정차 시점의 영상으로부터 차량(10)의 번호판을 인식하도록 상기 인식부(121)의 동작을 제어한다. 구체적으로 판단부(122)에서의 판단결과 현재주기에 인식된 차량의 정보와 동일한 정보가 데이터베이스(123)에 기저장되어 있으면 불법 주정차 차량이므로 영상제어부(124)에서는 인식부(121)에서 인식한 차량(10)의 정보 중 번호판에 대한 정보가 없다면 데이터베이스(123)에 저장된 차량(10)의 영상을 차량(10)이 주정차하는 시점으로 되돌려서 그 차량(10)의 주정차 시점의 영상으로부터 차량(10)의 번호판을 인식하도록 인식부(121)의 동작을 제어한다. 이는 불법 주정차된 차량끼리 너무 붙어 있다거나 다른 물체에 의해 차량의 번호판이 가려져 있는 경우에는 불법 주정차된 차량의 번호판을 인식할 수가 없으므로 차량이 주정차하는 시점의 영상으로부터 차량의 번호판을 인식하도록 하기 위한 것이다.

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 인식부의 구성도이, 도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 영상의 분할 예시도이다.

도 3을 참조하면, 본 발명에 따른 인식부(121)는 영상분할부(1211), 다수의 부분분류기(1212) 및 전체분류기(1213)를 포함하여 구성된다.

영역분할부(1211)는 카메라부(110)에 의해 촬영된 차량(10)의 영상을 다수의 셀(cell)로 분할한다. 이러한 영상의 분할은 인식부(121)에서의 차량인식의 신뢰성을 높이기 위하여 카메라부(110)에서 촬영된 차량(10)의 영상을 다수의 셀로 구분하여 각 셀별로 영상의 특징을 추출하기 위한 것이다. 도 4에는 영상의 분할 예시도를 도시한다. 도 4에서와 같이 바람직하게는 차량의 윈도우(window) 부분을 다수의 셀(12)로 분할한다. 도면에서 가로와 세로로 정사각형으로 다수의 셀(12)로 분할한 예를 도시하고 있으나 셀(12)의 형상이나 개수는 설계조건에 따라 변경될 수 있음은 당연하다.

부분분류기(partial classifier)(1212)는 영상분할부(1211)에서 분할된 다수의 셀(12)마다 각각 대응되며 각각의 셀(12)별로 영상특징으로 각각 추출하여 상기한 데이터베이스(123)에 저장한다. 이러한 부분분류기(1212)는 각 셀(12)별로 영상에서 차량의 영상특징을 검출한다. 이는 공지의 히스토그램 모델(Histogram model)에 기반한 영상의 RGB 값으로 검출될 수 있으며, 이러한 부분분류기(1212)는 예컨대 SVM(Support Vector Machine)에 기반하여 영상에서 다수의 색상 비율로 검출될 수 있다. 특히, 이러한 영상특징은 차량의 윈도우(window)에 대한 에지(edge)의 방향성분을 포함할 수 있다. 이는 일례로 차량의 윈도우 부분은 에지의 방향성이 분명하므로 에지의 성질을 이용할 수 있는 HOG(Histogram Of Gradient edges) 특징을 이용할 수 있다. 밤낮, 조명 등의 촬영환경이 수시로 변하는 조건에서 차량의 윈도우의 기하학적 특징을 안정적으로 표현할 수 있는 HOG 특징을 부분분류기(1211)에서 각 셀별로 추출하는 것이다.

결합분류기(1213)는 다수의 부분분류기(1212)에서 각각 추출된 다수의 셀별로 영상특징을 결합하여 차량(10)의 전체 영상특징을 추출하여 데이터베이스(123)에 저장한다. 이는 예컨대 복수 개의 HOG 특징을 상호 결합함으로써 전체 차량의 영상을 추출하도록 하기 위한 것이다. 본 발명에 따른 결합분류기(1213)는 예컨대 다수의 부분분류기(1211)들을 결합하여 강한 성능을 낼 수 있는 앙상블(Ensemble) 분류기로 구현될 수 있다. 대표적인 앙상블 분류기로는 예컨대 Multiple SVM, Adaboost, Random Tree 등의 분류기가 있지만, 본 발명은 이에 한정되지 않는다. 특히, 본 발명의 실시 예에서 결합분류기(1213)는 차량이 주정차된 도로변의 위치와 카메라부(110)의 촬영각도 변경, 높이, 거리 등의 다양한 조건에서도 신뢰성이 높은 차량인식 결과를 보장하기 위해 HOG-mSVM(multiple SVM)의 결합을 이용하는 앙상블 분류기를 사용함이 바람직하다.

도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 판단부의 구성도이다.

도 5를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 판단부(122)는 비교부(1221) 및 결정부(1222)를 포함하여 구성된다.

비교부(1221)는 카메라부(110)에서 현재주기에 촬영된 차량(10)의 영상으로부터 영상분할부(1211)에 의해 분할된 다수의 셀의 각 영상특징과 이전주기까지 상기 데이터베이스(123)에 기저장된 각 셀의 영상특징을 비교한다. 이는 현재주기에서 각 셀별로 부분분류기(1212)에서 추출된 영상특징과, 이전주기에 각 셀별로 분분분류기(1212)에서 추출되어 데이터베이스(123)에 저장된 영상특징을 서로 비교하는 것이다. 이와 같이 현재주기에서 추출된 각 셀별 영상특징과 이전주기에서 추출된 각 셀별 영상특징이 동일한지를 비교함으로써 현재주기에 촬영된 차량이 데이터에비스에 이미 저장되어 있는지를 확인하는 것이다. 이처럼 현재주기에 촬영된 차량이 이전주기에도 촬영된 것이라면 불법 주정차 차량으로 결정할 수 있다.

결정부(1222)는 비교부(1221)에서의 비교된 각각 두 셀의 영상특징 간 차이가 기설정된 임계치보다 큰 셀의 개수가 기설정된 기준개수보다 많은 경우에 현재주기에 촬영된 차량과 이전주기에 촬영된 차량이 동일한 차량인 것으로 결정한다. 이는 곧 이전주기에 촬영된 차량이 일정시간이 경과한 현재주기에도 촬영된 것으로 불법 주정차 구역에 현재까지도 주정차된 것으로 결정하는 것이다.

이러한 구성요소를 갖는 본 발명의 불법 주정차 차량 인식장치(100)의 동작과정을 하기에서 구체적으로 설명한다.

도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 불법 주정차 차량 인식장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 6을 참조하면, 본 발명에 따른 불법 주정차 차량 인식장치100)에서는 도로변에 설치된 지주(11)의 상단에 설치된 카메라부(110)에서 기설정된 촬영주기에 따라 도로변의 불법 주정차 구역에 주정차되어 있는 차량(10)에 대한 영상을 촬영한다(S101). 이러한 차량(10)의 영상은 기설정된 촬영주기에 따라 지속적으로 촬영되므로 임의의 시점에서 차량(10)의 영상이 촬영될 수 있다. 예컨대, 차량(10)이 주정차하기 전부터 촬영될 수도 있으며, 또는 경우에 따라서는 차량(10)이 주정차하는 시점부터 촬영될 수도 있다. 이와 같이 카메라부(110)에서 촬영된 차량(10)의 영상은 데이터베이스(123)에 계속 저장된다(S103).

한편, 상기와 같이 카메라부(110)에서 차량(10)의 영상이 촬영주기에 따라 촬영되면 차량인식부(121)에서는 해당 차량(10)의 영상으로부터 차량(10)을 인식한다(S105). 이는 촬영주기마다 차량(10)을 인식하는 것으로서 도로변의 불법 주정차구역에 주정차된 차량을 인식하는 것이다. 이와 같이 인식된 차량(10)에 대한 인식정보는 데이터베이스(123)에 촬영주기별로 저장된다(S107).

이와 같이, 상기한 S101 단계부터 S107 단계까지는 도로변에 주정차된 차량의 정보를 데이터베이스(123)에 구축하는 과정이다. 즉, 불법 주정차 차량을 계속 촬영하고 촬영될 때마다 차량의 정보를 인식하여 데이터베이스에 저장함으로써 불법 주정차되어 있는 차량을 계속 모니터링하는 것이다. 만약, 상기와 같이 데이터베이스에 저장된 차량이 현재주기에도 촬영이 된다면 주차 또는 정차된 상황으로 판단할 수 있는 것이다.

이에, 본 발명에서는 현재의 촬영주기에 카메라부(110)에 의해 차량(10)의 영상이 촬영되면 차량인식부(121)에서 역시 그 촬영된 영상으로부터 차량(10)을 인식한다(S109). 이때, 차량인식부(121)에서 인식된 차량(10)의 정보가 이전주기에 데이터베이스(123)에 기저장되어 있는지를 판단한다(S111). 즉, 현재주기에서 촬영된 영상에서 인식된 차량(10)의 정보가 데이터베이스(123)에 이미 저장되어 있는지를 확인하는 것이다. 동일한 차량(10)의 정보가 데이터베이스(123)에 기저장되어 있지 않다면 그 현재주기에 처음으로 촬영된 차량으로 판단하여 S107 단계로 진행하여 데이터베이스(123)에 그 차량의 정보를 저장한다(S107). 하지만, 인식된 차량의 정보와 동일한 차량의 정보가 데이터베이스(123)에 기저장되어 있다면 영상제어부(124)에서 카메라부(110)에서 촬영되어 데이터베이스(123)에 기저장된 차량(10)의 영상을 그 해당 차량(10)이 주정차하는 시점으로 되돌린다(S113). 이후에, 그 차량(10)의 주정차 시점의 영상으로부터 차량(10)의 번호판을 인식하고(S115), 그 인식된 번호판을 데이터베이스(123)에 저장한다(S117).

이와 같이, 본 발명에서는 카메라부(110)에서 촬영주기별로 차량(10)의 영상을 촬영하여 차량(10)을 인식한 후 차량(10)의 정보를 DB(123)에 저장해 두고, 이후에 계속 촬영된 영상에서 동일한 차량이 발견되는지를 DB(123)에서 확인하여 불법 주정차 차량으로 판단한다. 만약, 불법 주정차 차량으로 판단되면 DB(123)에 이미 저장된 영상을 앞으로 되돌리되, 그 해당 차량(10)이 주정차하는 시점까지 영상을 되돌려서 그 주정차시점의 영상으로부터 번호판을 인식하도록 하는 것이다.

이러한 번호판의 인식과정은 예를 들어 불법 주정차된 차량(10)이 너무 가까이 붙어 주정차되거나 또는 번호판에 앞에 다른 물체가 놓여 번호판을 가린 경우와 같이 현재주기에서 촬영된 영상만으로는 번호판을 정확하게 인식하지 못하는 경우에 번호판을 정확히 인식할 수 있는 영상으로 되돌려서 번호판을 인식하도록 하기 위한 것이다. 이는 차량이 주정차하는 시점에는 번호판을 주변에 다른 차량이나 물체가 없어 번호판이 인식되기 때문이다.

도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 불법 주정차 차량 인식장치에서 불법 주정차로 판단하는 과정을 설명하는 흐름도이다.

도 7을 참조하면, 본 발명의 판단부(122)는 다수의 셀별로 분할된 영상마다 추출된 영상특징을 데이터베이스(123)에 저장된 각 대응되는 셀의 영상특징과 비교하도록 한다. 모든 셀에 대하여 각 영상특징을 비교하여 그 비교결과에 따라 현재주기에 인식된 차량과 데이터베이스(123)에 저장된 차량도 동일성 여부를 판단하게 된다. 도 7을 참조하여 이를 구체적으로 설명함에 있어, 셀은 n개의 셀로 분할된 것으로 가정하여 설명한다.

먼저, i=1로 설정하고(S201), 제1셀의 영상특징을 추출한다(S203). 이러한 영상특징은 바람직하게는 차량(10)의 윈도우(window)의 에지 방향성분을 포함한다. 윈도우의 에지는 방향성이 분명하므로 이러한 방향성을 포함하는 영상특징을 추출함으로써 차량을 확인하는데 신뢰성을 높일 수 있다. 이와 같이 추출된 제1셀의 영상특징과 데이터베이스(123)에 저장된 제1셀의 영상특징과 비교한다(S205).

그 비교결과 제1셀의 영상특징 간 차이가 기설정된 임계치 이하이면(S207), i을 1증가시켜(S217), S203 단계로 진행하여 제2셀에 대하여 상기 S203 단계부터 반복하여 수행한다. 만약, 상기 비교결과 제1셀의 영상특징 간의 차이가 임계치 이상이면(S207), 그 셀의 개수를 누적 카운트한다(S209). 즉, 제i셀의 영상특징 간의 차이가 임계치보다 큰 셀의 개수를 카운트하는 것이다.

이후에, i=n인지 판단하여(S211), i=n이 아니면 i를 1증가시켜(S217), S203 단계로 진행하여 이후의 단계를 반복수행하고, i=n이면 마지막 n번째 셀에 대하여 영상특징을 비교한 것이므로 그때까지 카운트된 셀의 개수와 기설정된 기준개수를 비교하여 최종 카운트된 셀의 개수가 기준개수 이상이면(S213), 현재주기에 인식된 차량(10)과 데이터베이스(123)에 저장된 차량(10)이 동일한 차량인 것으로 결정한다(S215). 이와 같이 동일한 차량이라는 것은 현재주기에 촬영된 차량이 이전주기에도 촬영되었다는 것이며, 이는 곧 일정시간 동안 불법 주정차 구역에 주정차되고 있다는 것을 의미한다. 이 경우에는 도 6에 설명한 바와 같이 차량이 주정차되는 시점으로 영상을 되돌려서 차량의 번호판을 정확히 인식하도록 하는 것이다.

상기 기준개수는 동일한 차량인지를 판단하는 기준으로서, n개의 셀마다 영상특징을 데이터베이스의 영상특징과 비교해서 몇 개의 셀에서 영상특징이 같으면 동일한 차량으로 판단할 것인지 결정하는 기준이 되는 수치이다. 따라서, 이러한 기준개수는 설계조건에 따라 변경될 수 있음은 당연하다.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에서는 카메라를 통해 일정한 주기에 따라 불법 주정차 구역에 주정차된 차량을 촬영하여 차량의 정보를 DB에 저장해 두고 이후에 다시 차량을 촬영했을 때 그 차량이 DB에 저장되어 있다면 그 차량이 불법 주정차구역에 일정시간 동안 주정차된 것으로 판단한다. 이때, 본 발명에서는 현재주기에 촬영한 차량의 영상으로부터는 차량의 번호판을 인식할 수 없는 경우에 그 차량이 주정차하는 시점의 영상을 이용하여 번호판을 정확하게 인식하도록 한다.

이에 따라, 본 발명에서는 차량의 번호판이 가려져 있어 정확한 인식이 불가능한 차량에 대해서도 번호판을 정확히 촬영할 수 있으며, 차량에 대한 촬영부터 번호판의 인식까지 자동으로 처리할 수 있으므로 관리자가 수동으로 번호판을 인식하는 번거로움을 해결할 수 있고 비용 및 효율성에서 매우 탁월할 효과를 기대할 수 있는 것이다.

이상에서, 본 발명의 실시 예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시 예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다" 또는 "가지다" 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소가 내재할 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

10 : 차량 11 : 지주
110 : 카메라부 120 : 영상처리부
121 : 차량인식부 122 : 판단부
123 : 데이터베이스 124 : 영상제어부
1211 : 영상분할부 1212 : 부분분류기
1213 : 결합분류기 1221 : 비교부
1222 : 결정부

Claims

일정한 촬영주기에 따라 차량의 영상을 촬영하고 상기 촬영된 영상을 데이터베이스에 저장하는 카메라부;
상기 카메라부에서 상기 차량의 영상이 촬영되면 상기 촬영된 차량의 영상으로부터 상기 차량을 인식하고 상기 인식된 차량의 정보를 상기 촬영주기별로 상기 데이터베이스(DB)에 저장하는 차량인식부;
상기 차량인식부에서 상기 카메라부에서 현재주기에 촬영한 차량의 영상으로부터 인식한 차량의 정보와 동일한 차량의 정보가 상기 데이터베이스(DB)에 저장되어 있는지를 판단하는 판단부; 및
상기 판단결과 저장되어 있으면 상기 데이터베이스에 저장된 영상을 상기 차량이 주정차하는 시점으로 되돌려서 상기 차량의 주정차 시점의 영상으로부터 상기 차량의 번호판을 인식하도록 상기 인식부를 제어하는 영상제어부를 포함하고,
상기 차량인식부는 상기 촬영된 차량의 윈도우(window) 부분의 영상을 다수의 셀(cell)로 분할하는 영상분할부; 상기 영상분할부에서 분할된 다수의 셀마다 대응되며 상기 각각의 셀별로 영상특징을 각각 추출하여 상기 데이터베이스에 저장하는 다수의 부분분류기; 및 상기 다수의 부분분류기에서 각각 추출된 다수의 셀별로 영상특징을 결합하여 상기 차량의 전체 영상특징을 추출하여 상기 데이터베이스에 저장하는 전체분류기를 포함하고,
상기 판단부는, 상기 현재주기에서 촬영된 차량의 윈도우 영상으로부터 분할된 다수의 셀 중 제1 셀부터 제n 셀까지의 각 영상특징을 이전주기까지 상기 데이터베이스에 기저장된 상기 차량의 윈도우 영상으로부터 분할된 다수의 셀 중 제1 셀부터 제n 셀까지의 영상특징과 각각 순차적으로 비교하되, 각각 서로 비교되는 두 셀의 영상특징 간의 차이가 기설정된 임계치보다 큰 셀의 개수가 기설정된 기준개수가 될 때까지 비교하는 비교부; 및 상기 비교부에서의 비교된 두 셀의 영상특징 간 차이가 상기 임계치보다 큰 셀의 개수가 상기 기설정된 기준개수보다 많은 경우에 동일한 차량으로 결정하는 결정부를 포함하며,
상기 영상특징은 상기 차량의 윈도우(window)에 대한 에지의 방향성분을 포함하는 불법 주정차 차량 인식장치.
제1항에 있어서, 상기 카메라부는 PTZ(Pen-Tilt-Zoom)기능을 가지며 기설정된 촬영주기에 따라 상기 차량의 영상을 촬영하는 불법 주정차 차량 인식장치.
삭제
삭제
삭제
삭제
제1항에 있어서,
상기 영상제어부는 상기 판단결과 저장되어 있지 않으면 이후의 촬영주기에 상기 카메라부에서 상기 차량이 출발하는 시점에 촬영되는 영상으로부터 상기 차량의 번호판을 인식하도록 상기 차량인식부의 동작을 제어하는 불법 주정차 차량 인식장치.
제1항에 있어서,
상기 데이터베이스에 저장되는 차량의 정보는 촬영위치 정보와 촬영시간 정보를 포함하는 불법 주정차 차량 인식장치.