KR101881321B1 - 다중 이진화 영상인식 기반 주차위치확인 및 주차유도 관제시스템 - Google Patents

다중 이진화 영상인식 기반 주차위치확인 및 주차유도 관제시스템 Download PDF

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KR101881321B1
KR101881321B1 KR1020170132287A KR20170132287A KR101881321B1 KR 101881321 B1 KR101881321 B1 KR 101881321B1 KR 1020170132287 A KR1020170132287 A KR 1020170132287A KR 20170132287 A KR20170132287 A KR 20170132287A KR 101881321 B1 KR101881321 B1 KR 101881321B1
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이순기
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주식회사한맥아이피에스
이홍기
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Abstract

다중 이진화　영상인식 기반 주차위치확인 및 주차유도 관제시스템이 개시된다. 주차장을 출입하는 차량 및 차량의 차량 번호판을 감지하여 차량 번호를 인식하는 출입 감지 CCTV 카메라; 출입 감지 CCTV 카메라에서 감지된 차량의 출입 시간을 기록하고, 기록된 출입 시간에 따른 주차 요금을 부과하고 정산을 수행하는 주차 요금 정산기; 주차 요금 정산기의 주차 요금 정산에 따라 출입 감지 CCTV 카메라에서 감지된 차량에 대한 출입을 통제하는 차량 출입 통제기; 주차장의 주차면마다 구비되어 해당 주차면을 촬영하는 주차 감지 CCTV 카메라; 주차 감지 CCTV 카메라에 의해 촬영된 주차면의 영상에서 차량의 차량 번호판을 감지하여 차량 번호를 인식하는 차량 번호판 감지/인식 모듈; 차량 번호판 감지/인식 모듈에 의해 인식되는 차량 번호에 의해 해당 주차면의 주차 여부를 확인하는 주차 확인 모듈; 차량이 주차된 주차면의 위치에 대한 정보, 차량의 출입 시간, 주차 요금에 대한 정보를 제공하는 주차 정보 제공 키오스크; 차량의 출입에 대한 정보, 출입 시간, 출입 시간에 따른 주차 요금 및 정산에 대한 정보, 주차 확인 모듈에서 확인된 주차면별 주차 여부에 대한 정보를 실시간 저장하고, 주차 정보 제공 키오스크에서 입력받은 차량 번호의 차량에 대한 주차면의 위치에 대한 정보, 출입 시간, 주차 요금에 대한 정보를 주차 정보 제공 키오스크로 실시간 제공하는 주차 관제 서버를 구성한다.

Description

다중 이진화 영상인식 기반 주차위치확인 및 주차유도 관제시스템{PARKING SITE CHECK AND PARKING GUIDE CONTROL SYSTEM USING MULTIPLE BINARY IMAGE COGNITION}
본 발명은 주차 관제시스템에 관한 것으로서, 구체적으로는 다중 이진화　영상인식 기반 주차위치확인 및 주차유도 관제시스템에 관한 것이다.
대형 주차장에서는 각 주차면마다 상단에 CCTV 카메라(closed circuit television camera)를 설치하여 각 주차면의 주차 차량을 감지하고 해당 차량 번호판의 차량 번호를 인식하여 주차 가능 여부나 주차 위치 확인, 주차료 산정 등의 서비스를 제공하고 있다.
도 1은 종래 기술에 따른 주차장의 주차 감지 카메라 영상의 예시도로서, 대형 주차장의 주차 차량의 주차 여부와 주차 차량의 차량 번호를 인식하는 영상을 나타내고 있다.
그러나, 이와 같은 방식을 사용하는 경우, 차량 번호판의 검출과 차량 번호 인식에 실패하는 경우에는 주차 차량의 위치를 확인할 수 없을 뿐만 아니라, 주차면에 차량이 주차되어 있는지 여부도 정확하게 판단할 수 없어서 효율적인 주차 유도와 주차 서비스의 제공이 이루어지지 않는다는 문제점이 있다.
즉, 영상에 의한 차량 번호판 검출과 차량 번호 인식에는 다양한 배경적 요소에 의해 실패 요인을 갖고 있기 때문이다. 시간대에 따라 외부의 햇볕이 강하게 입사되거나 그림자가 많이지거나, 조명이 일정하지 않은 경우 등에 따라서는 차량 번호판 검출과 차량 번호 인식에 상당한 애로 사항이 생기게 된다.
특히, 차량 번호판의 검출부터 오류가 발생하면 차량 번호 역시 인식되지 않게 된다.
이에, 보다 정확하게 차량 번호를 인식하고 주차 여부를 자동으로 확인할 수 있는 수단이 요구되고 있다.
10-2017-0033075 10-1378992
본 발명의 목적은 다중 이진화　영상인식 기반 주차위치확인 및 주차유도 관제시스템을 제공하는 데 있다.
상술한 본 발명의 목적에 따른 다중 이진화　영상인식 기반 주차위치확인 및 주차유도 관제시스템은, 주차장을 출입하는 차량 및 차량의 차량 번호판을 감지하여 차량 번호를 인식하는 출입 감지 CCTV 카메라; 상기 출입 감지 CCTV 카메라에서 감지된 차량의 출입 시간을 기록하고, 기록된 출입 시간에 따른 주차 요금을 부과하고 정산을 수행하는 주차 요금 정산기; 상기 주차 요금 정산기의 주차 요금 정산에 따라 상기 출입 감지 CCTV 카메라에서 감지된 차량에 대한 출입을 통제하는 차량 출입 통제기; 상기 주차장의 주차면마다 구비되어 해당 주차면을 촬영하는 주차 감지 CCTV 카메라; 상기 주차 감지 CCTV 카메라에 의해 촬영된 주차면의 영상에서 차량의 차량 번호판을 감지하여 차량 번호를 인식하는 차량 번호판 감지/인식 모듈; 상기 차량 번호판 감지/인식 모듈에 의해 인식되는 차량 번호에 의해 해당 주차면의 주차 여부를 확인하는 주차 확인 모듈; 소정의 차량 번호를 입력받고 입력받은 차량 번호의 차량이 주차된 주차면의 위치에 대한 정보, 상기 차량의 출입 시간, 주차 요금에 대한 정보를 제공하는 주차 정보 제공 키오스크; 상기 출입 감지 CCTV 카메라에 의해 감지된 차량의 출입에 대한 정보, 상기 주차 요금 정산기에 의해 기록된 출입 시간, 상기 출입 시간에 따른 주차 요금 및 정산에 대한 정보, 상기 주차 확인 모듈에서 확인된 주차면별 주차 여부에 대한 정보를 실시간 저장하고, 상기 주차 정보 제공 키오스크에서 입력받은 차량 번호의 차량에 대한 주차면의 위치에 대한 정보, 출입 시간, 주차 요금에 대한 정보를 상기 주차 정보 제공 키오스크로 실시간 제공하는 주차 관제 서버를 포함하도록 구성될 수 있다.
여기서, 상기 차량 번호판 감지/인식 모듈은, 상기 주차 감지 CCTV 카메라에 의해 촬영된 주차면의 영상(normal image)의 각 픽셀(pixel)을 반전시켜 반전 영상(inverse image)을 생성하여 출력하는 반전 영상 생성부; 상기 주차 감지 CCTV 카메라에 의해 촬영된 주차면의 영상(normal image) 및 상기 반전 영상 생성부에 의해 출력된 반전 영상(inverse image)에 대해 적응적 이진화(adaptive binarization, AB)를 각각 적용하여 정상 적응적 이진화 영상(normal / AB) 및 반전 적응적 이진화 영상(inverse / AB)을 생성하여 출력하는 적응적 이진화 영상 생성부; 상기 주차 감지 CCTV 카메라에 의해 촬영된 주차면의 영상(normal image) 및 상기 반전 영상 생성부에 의해 출력된 반전 영상(inverse image)에 대해 2차미분 이진화(second derivative binarization, SB)를 각각 적용하여 정상 2차미분 이진화 영상(normal / SB) 및 반전 2차미분 이진화 영상(inverse / SB)을 각각 생성하여 출력하는 2차미분 이진화 영상 생성부; 상기 적응적 이진화 영상 생성부에 의해 출력된 정상 적응적 이진화 영상(normal / AB) 및 반전 적응적 이진화 영상(inverse / AB)에 대해 각각 에지 추출 강도를 소정 기준 이상 낮추어 라이트 에지 정상 적응적 이진화 영상(normal / AB/ light edge) 및 라이트 에지 반전 적응적 이진화 영상(inverse / AB / light edge)을 생성하여 출력하고, 상기 2차미분 이진화 영상 생성부에 의해 출력된 정상 2차미분 이진화 영상(normal / SB) 및 반전 2차미분 이진화 영상(inverse / SB)에 대해 각각 에지 추출 강도를 소정 기준 이상 낮추어 라이트 에지 정상 2차미분 이진화 영상(normal / SB / light edge) 및 라이트 에지 반전 2차미분 이진화 영상(inverse / SB / light edge)을 각각 생성하여 출력하는 라이트 에지(light edge) 영상 생성부; 상기 적응적 이진화 영상 생성부에 의해 출력된 정상 적응적 이진화 영상(normal / AB) 및 반전 적응적 이진화 영상(inverse / AB)에 대해 각각 에지 추출 강도를 소정 기준 이상 높여서 다크 에지 정상 적응적 이진화 영상(normal / AB/ dark edge) 및 다크 에지 반전 적응적 이진화 영상(inverse / AB / dark edge)을 생성하여 출력하고, 상기 2차미분 이진화 영상 생성부에 의해 출력된 정상 2차미분 이진화 영상(normal / SB) 및 반전 2차미분 이진화 영상(inverse / SB)에 대해 각각 에지 추출 강도를 소정 기준 이상 높여서 다크 에지 정상 2차미분 이진화 영상(normal / SB / dark edge) 및 다크 에지 반전 2차미분 이진화 영상(inverse / SB / dark edge)을 각각 생성하여 출력하는 다크 에지 영상 생성부를 포함하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 적응적 이진화 영상 생성부는, 하기 수학식에 따라 국소 임계치
Figure 112017100082610-pat00001
를 산출하여 적응적 이진화 영상 생성에 활용하도록 구성되며, [수학식]
Figure 112017100082610-pat00002
여기서,
Figure 112017100082610-pat00003
은 화소를 둘러싼 w 크기의 국소 윈도우 내에 포함되는 화소들의 명도 레벨 평균값이며,
Figure 112017100082610-pat00004
는 그 화소들의 표준 편차이고,
Figure 112017100082610-pat00005
은 영상에서 화소들의 명도 레벨 표준 편차가 가질 수 있는 영역을 의미하며 128로 고정되며,
Figure 112017100082610-pat00006
는 명도 레벨 화소 분포 정보의 반영 비율로서 0.2 내지 0.5 사이 값으로 고정되는 상수로 구성될 수 있다.
그리고 상기 라이트 에지 영상 생성부는, 상기 정상 2차미분 이진화 영상(normal / SB) 및 반전 2차미분 이진화 영상(inverse / SB)에 대해 에지를 추출하기 위해서는 하기 수학식에 따라 DoG(Difference of Gaussian) 필터를 이용하여 에지를 추출하도록 구성되며, [수학식]
Figure 112017100082610-pat00007
여기서,
Figure 112017100082610-pat00008
및
Figure 112017100082610-pat00009
는 에지 추출 강도를 조절하기 위한 매개 변수인 것으로 구성될 수 있다.
그리고 상기 다크 에지 영상 생성부는, 상기 정상 2차미분 이진화 영상(normal / SB) 및 반전 2차미분 이진화 영상(inverse / SB)에 대해 에지를 추출하기 위해서는 하기 수학식에 따라 DoG(Difference of Gaussian) 필터를 이용하여 에지를 추출하도록 구성되며, [수학식]
Figure 112017100082610-pat00010
여기서,
Figure 112017100082610-pat00011
및
Figure 112017100082610-pat00012
는 에지 추출 강도를 조절하기 위한 매개 변수인 것으로 구성될 수 있다.
상술한 다중 이진화　영상인식 기반 주차위치확인 및 주차유도 관제시스템에 의하면, 다양한 방식으로 여러 개의 에지 영상을 생성하여 주차 여부를 감지하고 차량 번호를 인식하도록 구성됨으로써, 주변의 자연광이나 조명 등에 의해 CCTV 주차 영상의 주차 감지율과 차량 번호 인식율이 떨어지는 것을 방지할 수 있는 효과가 있다.
또한, 2차적으로는 차량 스토퍼(car stopper)의 감지 여부에 따라 주차 여부를 감지하여 주차 감지에 대한 정확도를 높일 수 있는 효과가 있다.
도 1은 종래 기술에 따른 주차장의 주차 감지 카메라 영상의 예시도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 이진화　영상인식 기반 주차위치확인 및 주차유도 관제시스템의 블록 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 번호판 감지/인식 모듈의 블록 구성도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 멀티-감지(multi-detection)에 의한 8가지 영상의 예시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 스토퍼(car-stopper) 영상의 예시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 CCTV 영상 및 주차면 에지 영상의 예시도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차면 에지 강도 영상 및 차량 스토퍼 에지 영상의 예시도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차면 주차 확인 알고리즘의 순서도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상유도를 활용한 주차관제시스템의 블록 구성도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 번호판 감지/인식 모듈의 블록 구성도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 이진화　영상인식 기반 주차위치확인 및 주차유도 관제시스템(100)은 출입 감지 CCTV 카메라(110), 입차 감지 루프 코일(loop coil)(111), 주차 요금 정산기(120), 차량 출입 통제기(130), 주차 감지 CCTV 카메라(140), 차량 번호판 감지/인식 모듈(150), 차량 스토퍼 감지 모듈(160), 주차 확인 모듈(170), 주차 위치 제공 키오스크(kiosk)(180), 주차 관제 서버(190)를 포함하도록 구성될 수 있다.
다중 이진화　영상인식 기반 주차위치확인 및 주차유도 관제시스템(100)은 픽셀 반전, 다양한 방식의 이진화, 에지 추출 강도의 변경 등에 의해 여러 에지 영상을 생성하도록 구성되며, 이에 따라 주변 환경의 변화에도 불구하고 주차 감지 여부는 물론 차량 번호의 인식율을 일정하게 유지할 수 있다. 또한, 차량 스토퍼(car stopper)의 감지를 통해 주차 감지 여부를 정확하게 확인할 수 있다.
이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.
출입 감지 CCTV 카메라(110)는 주차장의 출입구에 구비될 수 있으며, 주차 장을 출입하는 차량 및 차량 번호판을 감지하고 차량 번호를 인식하도록 구성될 수 있다.
여기서, 입차 차량은 주차장 출입구의 바닥면에 매설된 입차 감지 루프 코일(111)에 의해 입차 여부를 감지할 수 있다. 입차 감지 루프 코일(111)에 의해 감지되는 입차 여부에 대한 정보는 출입 감지 CCTV 카메라(110)로 실시간 제공되고, 출입 감지 CCTV 카메라(110)는 입차 차량의 차량 번호판을 감지하여 차량 번호를 인식할 수 있다.
주차 요금 정산기(120)는 출차 차량에 대해 주차 요금의 정산을 수행하도록 구성될 수 있다. 주차 요금 정산기(120)는 출입 감지 CCTV 카메라(110)에 의해 감지된 입차 차량과 출차 차량의 출입 시간을 실시간 기록하고 동일한 차량 번호의 출입 차량에 대해 주차 시간을 산출하도록 구성될 수 있다. 그리고 그 주차 시간 내지는 그 출입 시간에 상응하는 주차 요금을 자동으로 부과하여 표시하고 운전자의 결제 수단에 따라 정산을 수행하도록 구성될 수 있다.
차량 출입 통제기(130)는 입차 차량에 대해 출입 감지 CCTV 카메라(110)의 차량 번호 인식이 되면 입차를 허용하고, 출차 차량에 대해서는 주차 요금 정산기(120)의 주차 요금 정산 완료에 따라 출차를 허용하도록 구성될 수 있다.
주차 감지 CCTV 카메라(140)는 주차장의 각 주차면을 촬영하도록 구성될 수 있다. 주차 감지 CCTV 카메라(140)는 주차면의 차량 스토퍼를 촬영할 수 있는 각도에 설치될 수 있으며, 주차면의 앞쪽 천정에 주차면마다 설치되는 것이 바람직하다.
차량 번호판 감지/인식 모듈(150)은 주차 감지 CCTV 카메라(140)에 의해 촬영된 주차면의 영상에서 차량의 차량 번호판을 감지하여 차량 번호를 인식하도록 구성될 수 있다.
여기서, 도 3을 참조하면, 차량 번호판 감지/인식 모듈(150)은 반전 영상 생성부(111), 적응적 이진화 영상 생성부(112), 2차미분 이진화 영상 생성부(113), 라이트 에지 영상 생성부(114), 다크 에지 영상 생성부(115)를 포함하도록 구성될 수 있다.
반전 영상 생성부(151)는 주차 감지 CCTV 카메라(151)에 의해 촬영된 주차면의 영상(normal image)의 각 픽셀(pixel)을 반전시켜 반전 영상(inverse image)을 생성하여 출력하도록 구성될 수 있다. 픽셀을 반전시킬 경우 하기 수학식 1에 의해 영상(normal image)의 모든 영상을 반전 영상으로 전환시킬 수 있다.
Figure 112017100082610-pat00013
적응적 이진화 영상 생성부(152)는 주차 감지 CCTV 카메라(140)에 의해 촬영된 주차면의 영상(normal image) 및 반전 영상 생성부(151)에 의해 출력된 반전 영상(inverse image)에 대해 적응적 이진화(adaptive binarization, AB)를 각각 적용하도록 구성될 수 있다.
적응적 이진화 영상 생성부(152)는 정상 영상에 대해서는 정상 적응적 이진화 영상(normal / AB)을 생성하여 출력하고 반전 영상에 대해서는 반전 적응적 이진화 영상(inverse / AB)을 생성하여 출력하도록 구성될 수 있다.
구체적으로는, 적응적 이진화 영상 생성부(152)는 적응적 이진화를 적용하기 위해 국소 임계치
Figure 112017100082610-pat00014
를 구하여 적용한다. 이때, 적응적 이진화 영상 생성부(152)는 하기 수학식 2에 따라 국소 임계치
Figure 112017100082610-pat00015
를 산출하여 적응적 이진화 영상 생성에 활용하도록 구성될 수 있다.
Figure 112017100082610-pat00016
여기서,
Figure 112017100082610-pat00017
은 화소를 둘러싼 w 크기의 국소 윈도우 내에 포함되는 화소들의 명도 레벨 평균값이며,
Figure 112017100082610-pat00018
는 그 화소들의 표준 편차이고,
Figure 112017100082610-pat00019
은 영상에서 화소들의 명도 레벨 표준 편차가 가질 수 있는 영역을 의미하며 128로 고정되며,
Figure 112017100082610-pat00020
는 명도 레벨 화소 분포 정보의 반영 비율로서 0.2 내지 0.5 사이 값으로 고정되는 상수로 구성될 수 있다.
2차미분 이진화 영상 생성부(153)는 주차 감지 CCTV 카메라(140)에 의해 촬영된 주차면의 영상(normal image) 및 반전 영상 생성부(151)에 의해 출력된 반전 영상(inverse image)에 대해 2차미분 이진화(second derivative binarization, SB)를 각각 적용하도록 구성될 수 있다.
2차미분 이진화 영상 생성부(153)는 정상 영상에 대해서는 정상 2차미분 이진화 영상(normal / SB)를 생성하여 출력하고 반전 영상에 대해서는 반전 2차미분 이진화 영상(inverse / SB)을 생성하여 출력하도록 구성될 수 있다.
한편, 위에서 생성되는 영상들에 대해서는 라이트 에지 영상 생성부(154) 및 다크 에지 영상 생성부(155)가 각각 에지 추출 강도를 다르게 적용하도록 구성될 수 있다.
라이트 에지 영상 생성부(154)는 적응적 이진화 영상 생성부(152)에 의해 출력된 정상 적응적 이진화 영상(normal / AB), 반전 적응적 이진화 영상(inverse / AB), 정상 2차미분 이진화 영상(normal / SB) 반전 2차미분 이진화 영상(inverser / SB)에 대해 각각 에지 추출 강도를 소정 기준 이상 낮추어 적용하도록 구성될 수 있다.
라이트 에지 영상 생성부(154)는 라이트 에지 정상 적응적 이진화 영상(normal / AB/ light edge), 라이트 에지 반전 적응적 이진화 영상(inverse / AB / light edge), 라이트 에지 정상 적응적 이진화 영상(normal / SB / light edge), 라이트 에지 반전 2차미분 이진화 영상(inverse / SB / light edge) 각각 생성하여 출력하도록 구성될 수 있다.
다크 에지 영상 생성부(155)는 적응적 이진화 영상 생성부(152)에 의해 출력된 정상 적응적 이진화 영상(normal / AB), 반전 적응적 이진화 영상(inverse / AB), 정상 2차미분 이진화 영상(normal / SB) 및 반전 2차미분 이진화 영상(inverse / SB)에 대해 각각 에지 추출 강도를 소정 기준 이상 높여서 적용하도록 구성될 수 있다.
다크 에지 영상 생성부(155)는 다크 에지 정상 적응적 이진화 영상(normal / AB/ dark edge), 다크 에지 반전 적응적 이진화 영상(inverse / AB / dark edge), 다크 에지 정상 적응적 이진화 영상(normal / SB / dark edge), 다크 에지 반전 2차미분 이진화 영상(inverse / SB / dark edge) 각각 생성하여 출력하도록 구성될 수 있다.
한편, 라이트 에지 영상 생성부(154) 및 다크 에지 영상 생성부(155)는 특히 2차미분 이진화 영상(normal / SB)(inverser / SB)에 대해서 에지를 추출하기 위해 DoG(Difference of Gaussian) 필터를 적용하도록 구성될 수 있다. 또한 DoG 필터는 에지 추출 강도를 조절하는 데 유용하며 처리 속도도 빠르게 유지할 수 있다.
LoG(Laplacian of Gaussian) 필터의 경우에는 마스크 사이즈(mask size)가 커지면 처리 속도가 매우 느려지는 DoG 필터는 이러한 단점을 보완할 수 있다.
라이트 에지 영상 생성부(154) 및 다크 에지 영상 생성부(155)는 하기 수학식 3에 의해 DoG 필터를 적용할 수 있다.
Figure 112017100082610-pat00021
여기서,
Figure 112017100082610-pat00022
및
Figure 112017100082610-pat00023
는 에지 추출 강도를 조절하기 위한 매개 변수가 될 수 있다.
DoG 필터는 잡음에 상당히 민감한 특성을 가지고 있지만 연결 화소로 구성된 에지를 추출하는 데에 있어서는 일반 에지 추출 연산자보다 우수한 것으로 알려져 있다. 이에, 라이트 에지 영상 생성부(154)와 다크 에지 영상 생성부(155)는 번호판에 기록된 문자의 크기, 기로 및 세로 비율 등의 특징을 이용하여 잡음을 제거하도록 알고리즘을 구성할 수 있으며, 이에 따라 번호판 추출에 매우 효과적일 수 있다. 또한,
Figure 112017100082610-pat00024
및
Figure 112017100082610-pat00025
를 조정하여 에지 추출을 연하게 또는 진하게 할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 멀티-감지(multi-detection)에 의한 위 8가지 영상의 예시도이다.
도 4에서 보듯이 위 라이트 에지 영상 생성부(154) 및 다크 에지 영상 생성부(155)에 의해 생성되는 라이트 에지 정상 적응적 이진화 영상(normal / AB/ light edge), 라이트 에지 반전 적응적 이진화 영상(inverse / AB / light edge), 라이트 에지 정상 2차미분 이진화 영상(normal / SB / light edge), 라이트 에지 반전 2차미분 이진화 영상(inverse / SB / light edge), 다크 에지 정상 적응적 이진화 영상(normal / AB/ dark edge), 다크 에지 반전 적응적 이진화 영상(inverse / AB / dark edge), 다크 에지 정상 2차미분 이진화 영상(normal / SB / dark edge), 다크 에지 반전 2차미분 이진화 영상(inverse / SB / dark edge)이 예시되어 있다.
시간에 따른 주변의 입사광의 변화와 조명의 변화 등에 의해 영상의 인식률이 달라질 수 있는데, 주변 환경의 변화에도 불구하고 위와 같은 8가지 영상에 의해 가장 인식률이 높은 영상을 선택하거나 가장 많은 인식 결과에 의해 영상에 의해 주차 여부와 차량 번호가 인식될 수 있다.
차량 스토퍼 감지 모듈(160)은 주차면의 차량 스토퍼를 감지하도록 구성될 수 있다. 차량 스토퍼 감지 모듈(160)은 위의 8가지 영상에 의한 감지/인식 방식과는 별개로 차량 스토퍼가 영상에서 감지되는지 여부에 따라 차량의 주차 여부를 인지할 수 있도록 구성될 수 있다.
차량 스토퍼가 영상에서 감지되면 해당 주차면에는 차량이 주차되지 않은 것으로 파악하고 차량 스토퍼가 영상에서 감지되지 않으면 해당 주차면에는 차량이 주차된 것으로 파악될 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 스토퍼(car-stopper) 영상의 예시도이다. 도 5와 같이 차량 스토퍼가 감지되면 해당 주차면에는 차량이 주차되지 않은 것으로 파악된다.
한편, 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 CCTV 영상 및 주차면 에지 영상의 예시도이고, 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차면 에지 강도 영상 및 차량 스토퍼 에지 영상의 예시도이다.
도 6에서는 CCTV 영상과 에지 영상을 나타내며, 도 7에서는 차량 스토퍼에 대한 에지 영상을 나타내고 있다.
주차 확인 모듈(170)은 차량 번호판 감지/인식 모듈(150)에 의해 인식되는 차량 번호에 의해 해당 주차면의 주차 여부 및 해당 차량 번호를 최종 확인하고 주차 시간, 주차 요금 등의 주차 관리를 하도록 구성될 수 있다.
도 8은 이러한 주차 확인 모듈(170)의 주차면 주차 확인에 대한 알고리즘을 나타내고 있다.
구체적으로는, 주차 확인 모듈(170)이 1차적으로 차량 번호판 감지/인식 모듈(150)에 의해 인식되는 각 주차면의 차량 번호에 의해 주차 차량을 확인할 수 있으며, 차량 번호가 확인되지 않으면 2차적으로 차량 스토퍼 감지 모듈(160)이 주차면의 차량 스토퍼가 감지되는지 여부를 판단하여 빈 주차면인지 확인하도록 구성될 수 있다.
각 주차면에서는 여러 가지 상황이 발생할 수 있는데, 예를 들어 통로를 지나가는 차량이 주차 감지 CCTV 카메라(140)를 가리거나 주차면 앞을 이동하는 kfka이 차량 번호판을 가리는 경우도 발생한다. 이러한 경우에는 해당 주차면에 차량이 주차되어 있지 않은 것으로 잘못 인식할 수 있다.
이와 같이 차량 번호판이 인식되지 않는 경우에는 2차적으로 차량 스토퍼 감지 모듈(160)이 차량 스토퍼를 감지하여 해당 주차면이 빈 주차면인지 여부를 확인할 수 있다. 이때, 차량 스토퍼가 감지되면 빈 주차면인 것으로 최종 확인할 수 있다. 그러나, 차량 스토퍼가 감지되지 않으면 해당 주차면에 대한 기존의 주차 상태에 대한 정보를 그대로 유지하도록 구성될 수 있다. 즉, 기존에 그 주차면에 차량이 주차되어 있었으면 그대로 주차되어 있는 것으로 최종 확인하고, 기존에 그 주차면에 차량이 주차되어 있지 않았으면 주차되어 있지 않은 것으로 최종 확인하도록 구성될 수 있다.
주차 위치 제공 키오스크(180)는 운전자가 주차 차량의 주차 위치를 찾지 못할 때 해당 주차 차량의 주차 위치를 확인하기 위한 구성이다. 주차 위치 제공 키오스크(180)는 운전자로부터 차량 번호를 입력받도록 구성되며, 입력받은 차량 번호의 차량이 주차된 주차 위치에 대한 정보 그리고 차량의 출입 시간, 출입 시간에 따른 주차 요금에 대한 정보를 표시하도록 구성될 수 있다. 필요에 따라서는 주차 위치 제공 키오스크(180)에서 미리 주차 요금을 정산할 수 있도록 구성될 수도 있다. 주차 위치 제공 키오스크(180)는 위와 같은 정보를 주차 관제 서버(190)로 요청하여 제공받을 수 있다.
주차 관제 서버(190)는 출입 감지 CCTV 카메라(110)에 의한 감지된 출입 차량의 출입에 대한 정보, 주차 요금 정산기(120)에 의해 기록된 출입 시간, 출입 시간에 따른 주차 요금 및 정산에 대한 정보, 주차 확인 모듈(170)에서 확인된 주차면별 주차 여부에 대한 전체적인 정보를 실시간으로 수신하여 저장하도록 구성될 수 있다.
주차 관제 서버(190)는 주차 정보 제공 키오스크(180)에서 입력받은 차량 번호의 차량에 대한 주차면의 위치에 대한 정보, 출입 시간, 주차 요금에 대한 정보를 주차 정보 제공 키오스크(180)로부터 요청받아 주차 정보 제공 키오스크(180)로 실시간 제공하도록 구성될 수 있다.
이상 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
110: 출입 감지 CCTV 카메라 111: 입차 감지 루프 코일
120: 주차 요금 정산기 130: 차량 출입 통제기
140: 주차 감지 CCTV 카메라 150: 차량 번호판 감지/인식 모듈
151: 반전 영상 생성부 152: 적응적 이진화 영상 생성부
153: 2차미분 이진화 영상 생성부 154: 라이트 에지 영상 생성부
155: 다크 에지 영상 생성부 160: 차량 스토퍼 감지 모듈
170: 주차 확인 모듈 180: 주차 위치 제공 키오스크
190: 주차 관제 서버

Claims (5)

  1. 주차장을 출입하는 차량 및 차량의 차량 번호판을 감지하여 차량 번호를 인식하는 출입 감지 CCTV 카메라(110);
    상기 출입 감지 CCTV 카메라(110)에서 감지된 차량의 출입 시간을 기록하고, 기록된 출입 시간에 따른 주차 요금을 부과하고 정산을 수행하는 주차 요금 정산기(120);
    상기 주차 요금 정산기(120)의 주차 요금 정산에 따라 상기 출입 감지 CCTV 카메라(110)에서 감지된 차량에 대한 출입을 통제하는 차량 출입 통제기(130);
    상기 주차장의 주차면마다 구비되어 해당 주차면을 촬영하는 주차 감지 CCTV 카메라(140);
    상기 주차 감지 CCTV 카메라(140)에 의해 촬영된 주차면의 영상에서 차량의 차량 번호판을 감지하여 차량 번호를 인식하는 차량 번호판 감지/인식 모듈(150);
    상기 차량 번호판 감지/인식 모듈(150)에 의해 인식되는 차량 번호에 의해 해당 주차면의 주차 여부를 확인하는 주차 확인 모듈(170);
    소정의 차량 번호를 입력받고 입력받은 차량 번호의 차량이 주차된 주차면의 위치에 대한 정보, 상기 차량의 출입 시간, 주차 요금에 대한 정보를 제공하는 주차 정보 제공 키오스크(180);
    상기 출입 감지 CCTV 카메라(110)에 의해 감지된 차량의 출입에 대한 정보, 상기 주차 요금 정산기(120)에 의해 기록된 출입 시간, 상기 출입 시간에 따른 주차 요금 및 정산에 대한 정보, 상기 주차 확인 모듈(170)에서 확인된 주차면별 주차 여부에 대한 정보를 실시간 저장하고, 상기 주차 정보 제공 키오스크(180)에서 입력받은 차량 번호의 차량에 대한 주차면의 위치에 대한 정보, 출입 시간, 주차 요금에 대한 정보를 상기 주차 정보 제공 키오스크(180)로 실시간 제공하는 주차 관제 서버(190)를 포함하고,
    상기 차량 번호판 감지/인식 모듈(150)은,
    상기 주차 감지 CCTV 카메라(140)에 의해 촬영된 주차면의 영상(normal image)의 각 픽셀(pixel)을 반전시켜 반전 영상(inverse image)을 생성하여 출력하는 반전 영상 생성부(151);
    상기 주차 감지 CCTV 카메라(140)에 의해 촬영된 주차면의 영상(normal image) 및 상기 반전 영상 생성부(151)에 의해 출력된 반전 영상(inverse image)에 대해 적응적 이진화(adaptive binarization, AB)를 각각 적용하여 정상 적응적 이진화 영상(normal / AB) 및 반전 적응적 이진화 영상(inverse / AB)을 생성하여 출력하는 적응적 이진화 영상 생성부(152);
    상기 주차 감지 CCTV 카메라(140)에 의해 촬영된 주차면의 영상(normal image) 및 상기 반전 영상 생성부(151)에 의해 출력된 반전 영상(inverse image)에 대해 2차미분 이진화(second derivative binarization, SB)를 각각 적용하여 정상 2차미분 이진화 영상(normal / SB) 및 반전 2차미분 이진화 영상(inverse / SB)을 각각 생성하여 출력하는 2차미분 이진화 영상 생성부(153);
    상기 적응적 이진화 영상 생성부(152)에 의해 출력된 정상 적응적 이진화 영상(normal / AB) 및 반전 적응적 이진화 영상(inverse / AB)에 대해 각각 에지 추출 강도를 소정 기준 이상 낮추어 라이트 에지 정상 적응적 이진화 영상(normal / AB/ light edge) 및 라이트 에지 반전 적응적 이진화 영상(inverse / AB / light edge)을 생성하여 출력하고, 상기 2차미분 이진화 영상 생성부(153)에 의해 출력된 정상 2차미분 이진화 영상(normal / SB) 및 반전 2차미분 이진화 영상(inverse / SB)에 대해 각각 에지 추출 강도를 소정 기준 이상 낮추어 라이트 에지 정상 2차미분 이진화 영상(normal / SB / light edge) 및 라이트 에지 반전 2차미분 이진화 영상(inverse / SB / light edge)을 각각 생성하여 출력하는 라이트 에지(light edge) 영상 생성부(154);
    상기 적응적 이진화 영상 생성부(152)에 의해 출력된 정상 적응적 이진화 영상(normal / AB) 및 반전 적응적 이진화 영상(inverse / AB)에 대해 각각 에지 추출 강도를 소정 기준 이상 높여서 다크 에지 정상 적응적 이진화 영상(normal / AB/ dark edge) 및 다크 에지 반전 적응적 이진화 영상(inverse / AB / dark edge)을 생성하여 출력하고, 상기 2차미분 이진화 영상 생성부(153)에 의해 출력된 정상 2차미분 이진화 영상(normal / SB) 및 반전 2차미분 이진화 영상(inverse / SB)에 대해 각각 에지 추출 강도를 소정 기준 이상 높여서 다크 에지 정상 2차미분 이진화 영상(normal / SB / dark edge) 및 다크 에지 반전 2차미분 이진화 영상(inverse / SB / dark edge)을 각각 생성하여 출력하는 다크 에지 영상 생성부(155)를 포함하도록 구성되며,
    상기 적응적 이진화 영상 생성부(152)는,
    하기 수학식에 따라 국소 임계치
    Figure 112017127432012-pat00046
    를 산출하여 적응적 이진화 영상 생성에 활용하도록 구성되며,
    [수학식]
    Figure 112017127432012-pat00047

    상기 주차 확인 모듈(170)에 의해 차량 번호가 확인되지 않으면 2차적으로 차량 스토퍼 감지 모듈(160)이 주차면의 차량 스토퍼가 감지되는지 여부를 판단하여 빈 주차면인지 확인하도록 구성되고,
    여기서,
    Figure 112017127432012-pat00048
    은 화소를 둘러싼 w 크기의 국소 윈도우 내에 포함되는 화소들의 명도 레벨 평균값이며,
    Figure 112017127432012-pat00049
    는 그 화소들의 표준 편차이고,
    Figure 112017127432012-pat00050
    은 영상에서 화소들의 명도 레벨 표준 편차가 가질 수 있는 영역을 의미하며 128로 고정되며,
    Figure 112017127432012-pat00051
    는 명도 레벨 화소 분포 정보의 반영 비율로서 0.2 내지 0.5 사이 값으로 고정되는 상수로 구성되는 것을 특징으로 하는 다중 이진화　영상인식 기반 주차위치확인 및 주차유도 관제시스템.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20230123854A (ko) * 2022-02-17 2023-08-24 주식회사 킥엠테크 카메라 장치 및 이를 구비하는 차량 번호 인식 시스템
WO2023158233A1 (ko) * 2022-02-17 2023-08-24 주식회사 킥엠테크 카메라 장치 및 이를 구비하는 차량 번호 인식 시스템

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20100086089A (ko) * 2009-01-20 2010-07-30 (주)인펙비전 영상인식 종합 주차관리시스템
KR20130105952A (ko) * 2012-03-19 2013-09-27 한밭대학교 산학협력단 차량 번호판 인식 방법과 그 장치
KR101378992B1 (ko) 2014-02-11 2014-03-27 이충구 주차관제시스템 및 방법
KR20170033075A (ko) 2015-09-16 2017-03-24 김용묵 주차유도 영상 카메라, 그를 이용한 주차유도 시스템 및 주차유도 시스템을 이용한 주차유도 방법
KR101753660B1 (ko) * 2017-02-22 2017-07-19 주식회사한맥아이피에스 축산농가 출입관리 시스템 및 그 방법

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20100086089A (ko) * 2009-01-20 2010-07-30 (주)인펙비전 영상인식 종합 주차관리시스템
KR20130105952A (ko) * 2012-03-19 2013-09-27 한밭대학교 산학협력단 차량 번호판 인식 방법과 그 장치
KR101378992B1 (ko) 2014-02-11 2014-03-27 이충구 주차관제시스템 및 방법
KR20170033075A (ko) 2015-09-16 2017-03-24 김용묵 주차유도 영상 카메라, 그를 이용한 주차유도 시스템 및 주차유도 시스템을 이용한 주차유도 방법
KR101753660B1 (ko) * 2017-02-22 2017-07-19 주식회사한맥아이피에스 축산농가 출입관리 시스템 및 그 방법

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20230123854A (ko) * 2022-02-17 2023-08-24 주식회사 킥엠테크 카메라 장치 및 이를 구비하는 차량 번호 인식 시스템
WO2023158233A1 (ko) * 2022-02-17 2023-08-24 주식회사 킥엠테크 카메라 장치 및 이를 구비하는 차량 번호 인식 시스템
KR102684196B1 (ko) * 2022-02-17 2024-07-12 주식회사 킥엠테크 카메라 장치 및 이를 구비하는 차량 번호 인식 시스템

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