KR102061104B1 - System for cognizing vehicle number plate and method for operating the same - Google Patents

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KR102061104B1 KR1020180029293A KR20180029293A KR102061104B1 KR 102061104 B1 KR102061104 B1 KR 102061104B1 KR 1020180029293 A KR1020180029293 A KR 1020180029293A KR 20180029293 A KR20180029293 A KR 20180029293A KR 102061104 B1 KR102061104 B1 KR 102061104B1
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Abstract

본 발명의 실시 형태는 차량 진행 방향의 제1지점에 설치되어, 주행하는 차량의 전면 차량번호판에 대해 시계열 순서대로 촬영한 N개의 전면 영상을 출력하는 전면 카메라; 상기 제1지점보다 후방 지점인 제2지점에 설치되어, 상기 전면 카메라에 의해 촬영된 동일 차량의 후면 차량번호판에 대해 시계열 순서대로 촬영한 N개의 후면 영상을 출력하는 후면 카메라; 및 상기 N개의 전면 영상 중에서 어느 하나의 영상을 추출하여 전면 대표 영상으로 선택하고, 상기 N개의 후면 영상 중에서 어느 하나의 영상을 추출하여 후면 대표 영상으로 선택한 후, 전면 대표 영상에서 추출되는 개별문자의 신뢰도인 전면 개별문자 신뢰도와, 후면 대표 영상에서 추출되는 개별문자의 신뢰도인 후면 개별문자 신뢰도를 산출하고, 전면 개별문자 신뢰도와 후면 개별문자 신뢰도간의 비교를 통해 차량번호를 확정하는 제어기;를 포함할 수 있다.Embodiments of the present invention include a front camera which is installed at a first point in a vehicle traveling direction and outputs N front images photographed in time-series order with respect to a front license plate of a vehicle in which the vehicle is traveling; A rear camera installed at a second point rearward from the first point and outputting N rear images photographed in time series with respect to a rear license plate of the same vehicle photographed by the front camera; And extracting any one image among the N front images, selecting the front representative image, extracting any one image among the N rear images, selecting the rear representative image, and then extracting an individual character extracted from the front representative image. A controller for calculating the front individual character reliability, which is the reliability, and the rear individual character reliability, which is the reliability of the individual characters extracted from the rear representative image, and determining the vehicle number by comparing the front individual character reliability and the rear individual character reliability; Can be.

Figure 112018025198626-pat00004
Figure 112018025198626-pat00004

Description

개별문자 신뢰도를 통한 차량번호판 인식 시스템 및 그 동작 방법{System for cognizing vehicle number plate and method for operating the same}Recognizing vehicle number plate and method for operating the same using individual character reliability

본 발명은 차량번호판 인식 시스템 및 인식 방법으로서, 개별문자 신뢰도를 통한 차량번호판 인식 시스템 및 인식 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a license plate recognition system and a recognition method, and to a license plate recognition system and a recognition method through the reliability of individual characters.

최근 전국적으로 스마트시티 조성에 대한 관심이 높아지면서 지능형 교통 시스템 구축에 대한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 특히 도로상에서 정속으로 주행하는 차량들의 번호판을 실시간으로 인식해서 자동으로 관리할 수 있는 기술은 지능형 교통시스템 구축의 핵심적인 요소이다.Recently, as interest in the smart city construction has increased nationwide, researches on building an intelligent transportation system have been actively conducted. In particular, the technology that recognizes and automatically manages license plates of vehicles running at constant speed on the road is a key element of building an intelligent transportation system.

일반적으로 도로상에 설치된 CCTV에서 차량 영상을 획득했을 때 번호판의 기울어짐이나 햇빛 또는 조명의 영향 등으로 영상이 왜곡되어 정확한 번호판 인식이 어려운 경우가 존재한다. 특히 CCTV 설치의 간편성을 위해 도 1과 같이 동일축상에 전면 CCTV 카메라와 후면 CCTV 카메라를 설치하여 주행하는 차량의 영상을 획득할 경우에는 전/후면 동일한 아일랜드 일괄 설치에 따른 현장(지장물, 빛반사 등) 여건에 따른 최적의 영상 시야 확보가 어려워지며, 또한 번호판 영상의 기하학적 왜곡이나 영상 화질의 저하 현상이 심화되어 차량 번호판의 자동 인식이 더욱 어려운 경우가 발생할 수 있다.In general, when acquiring a vehicle image from CCTV installed on the road, the image is distorted due to the inclination of the license plate or the influence of sunlight or lighting. In particular, when acquiring images of a vehicle driving by installing a front CCTV camera and a rear CCTV camera on the same axis as shown in FIG. It may be difficult to secure an optimal visual field according to the conditions, and furthermore, the geometric distortion of the license plate image or the degradation of the image quality may become more difficult, thereby making it difficult to automatically recognize the license plate image.

동일축 상에 고정 설치된 전면 CCTV 카메라와 후면 CCTV 카메라를 통해 획득한 차량번호판 영상은, 그 기하학적 형태가 다양하게 변형될 수 있고 수직 방향 촬영 각도에 따라 문자와 번호판의 테두리가 접촉되어 나타나는 경우가 발생할 수 있다. 그리고 햇빛의 영향으로 스미어 현상이 생기거나 야간 조명의 영향으로 블러링 현상이 발생한 왜곡된 영상이 입력될 수도 있다. 이러한 번호판 영상의 왜곡이 일어날 경우에는 번호판 후보영역의 검출이 상대적으로 어려워져서 전체적인 번호판 인식률을 저하시키는 결정적인 요인으로 작용할 수 있다.The license plate image acquired through the front CCTV camera and the rear CCTV camera fixedly installed on the same axis may have various geometrical shapes and appear to be in contact with the border of letters and license plates according to the vertical shooting angle. Can be. In addition, a smear phenomenon may occur under the influence of sunlight or a distorted image may be input due to a blurring phenomenon under the influence of night light. When distortion of the license plate image occurs, detection of license plate candidate regions becomes relatively difficult, which may act as a decisive factor in reducing the overall license plate recognition rate.

한편, 2016년 이후 신규, 노후교체 차로를 대상으로 전/후면 영상 촬영 후 신뢰도 높은 영상으로 차량번호를 판독하는 방식을 취하고 있다. On the other hand, since 2016, after taking front and rear images of new and old replacement lanes, the vehicle number is read out with high reliability images.

예를 들어, 도 2에 도시한 바와 같이 전면 CCTV 카메라를 통해 15컷 정도의 전면 영상을 획득하고, 후면 CCTV 카메라를 통해 15컷 정도의 후면 영상을 획득한 후, 이 중에서 최적의 두 컷의 영상을 선정하여 선정된 두 컷 영상 중에서 최종적으로 한 컷을 차량번호판 영상으로 선정한다.For example, as shown in FIG. 2, 15 front images are obtained through the front CCTV camera, 15 rear images are obtained through the rear CCTV camera, and the optimal two cut images are obtained. Finally, one cut is selected as the license plate image from the selected two cut images.

그런데 기존에는 전/후면 영상이 상이한 상태에서 전면 영상이나 후면 영상 중 어느 하나의 영상을 차량번호판 영상으로 선정하는 경우, 전면 영상이나 후면 영상내의 각 개별 문자에 대한 신뢰도를 판별하지 않은 채 차량번호판 영상을 선정하기 때문에 번호판 인식률을 저하시키는 결정적인 요인으로 작용할 수 있다.However, in the past, when one of the front image and the rear image is selected as the license plate image in a state where the front and rear images are different, the license plate image is not determined without determining the reliability of each individual character in the front image or the rear image. Because of this, it can act as a decisive factor to lower the license plate recognition rate.

예를 들어, 기존에는 전/후면 영상이 상이할 경우 일괄적으로 전면 영상을 차량번호로 확정하기 때문에 번호판 인식 오류가 발생할 수 있다. For example, when the front and rear images are different from each other, a license plate recognition error may occur because the front image is collectively determined as a vehicle number.

한국공개특허 10-005-0075989호Korean Patent Publication No. 10-005-0075989

본 발명의 기술적 과제는 차량번호판의 인식률을 향상시킬 수 있는 차량번호판 인식 수단을 제공하는데 있다.The technical problem of the present invention is to provide a license plate recognition means that can improve the recognition rate of the license plate.

본 발명의 실시 형태는 차량 진행 방향의 제1지점에 설치되어, 주행하는 차량의 전면 차량번호판에 대해 시계열 순서대로 촬영한 N개의 전면 영상을 출력하는 전면 카메라; 상기 제1지점보다 후방 지점인 제2지점에 설치되어, 상기 전면 카메라에 의해 촬영된 동일 차량의 후면 차량번호판에 대해 시계열 순서대로 촬영한 N개의 후면 영상을 출력하는 후면 카메라; 및 상기 N개의 전면 영상 중에서 어느 하나의 영상을 추출하여 전면 대표 영상으로 선택하고, 상기 N개의 후면 영상 중에서 어느 하나의 영상을 추출하여 후면 대표 영상으로 선택한 후, 전면 대표 영상에서 추출되는 개별문자의 신뢰도인 전면 개별문자 신뢰도와, 후면 대표 영상에서 추출되는 개별문자의 신뢰도인 후면 개별문자 신뢰도를 산출하고, 전면 개별문자 신뢰도와 후면 개별문자 신뢰도간의 비교를 통해 차량번호를 확정하는 제어기;를 포함할 수 있다.Embodiments of the present invention include a front camera which is installed at a first point in a vehicle traveling direction and outputs N front images photographed in time-series order with respect to a front license plate of a vehicle in which the vehicle is traveling; A rear camera installed at a second point rearward from the first point and outputting N rear images photographed in time series with respect to a rear license plate of the same vehicle photographed by the front camera; And extracting any one image among the N front images, selecting the front representative image, extracting any one image among the N rear images, selecting the rear representative image, and then extracting an individual character extracted from the front representative image. A controller for calculating the front individual character reliability, which is the reliability, and the rear individual character reliability, which is the reliability of the individual characters extracted from the rear representative image, and determining the vehicle number by comparing the front individual character reliability and the rear individual character reliability; Can be.

상기 전면 카메라는 차량 진행 방향의 일측 도로변에 설치되며, 상기 후면 카메라는 차량 진행 방향의 타측 도로변에 설치됨을 특징으로 할 수 있다.The front camera may be installed at one side of the road in the vehicle traveling direction, and the rear camera may be installed at the other side of the road in the vehicle traveling direction.

상기 제어기는 전면 대표 영상의 개별문자와 대응되는 후면 대표 영상간의 대응되는 개별문자가 서로 일치하는 경우, 개별문자 신뢰도를 비교하지 않고 차량번호 구성원으로 추출하며, 전면 대표 영상의 개별문자와 후면 대표 영상간의 대응되는 개별문자가 서로 일치하지 않는 경우, 전면 개별문자 신뢰도와 후면 개별문자 신뢰도를 비교하여 신뢰도가 높은 개별문자를 차량번호 구성원으로 추출하고, 추출한 차량번호 구성원을 조합하여 차량번호로 확정함을 특징으로 할 수 있다.If the corresponding individual characters between the individual characters of the front representative image and the corresponding rear representative images match each other, the controller extracts the individual character of the front representative image as a vehicle number member without comparing the reliability of the individual characters, and the individual characters of the front representative image and the rear representative image. If the corresponding individual characters do not match each other, it compares the front individual character reliability with the rear individual character reliability, extracts individual characters with high reliability as the vehicle number member, and combines the extracted vehicle number members to determine the vehicle number. It can be characterized.

또한 본 발명의 실시 형태는, 차량 진행 방향의 제1지점에 설치된 전면 카메라가, 주행하는 차량의 전면 차량번호판에 대해 시계열 순서대로 촬영한 N개의 전면 영상을 출력하여 제어기로 제공하는 전면 영상 제공 과정; 상기 제1지점보다 후방 지점인 제2지점에 설치된 후면 카메라가, 상기 전면 카메라에 의해 촬영된 동일 차량의 후면 차량번호판에 대해 시계열 순서대로 촬영한 N개의 후면 영상을 출력하여 상기 제어기로 제공하는 후면 영상 제공 과정; 상기 제어기가 상기 N개의 전면 영상 중에서 어느 하나의 영상을 추출하여 전면 대표 영상으로 선택하고, 상기 N개의 후면 영상 중에서 어느 하나의 영상을 추출하여 후면 대표 영상으로 선택하는 대표 영상 선택 과정; 상기 제어기가 전면 대표 영상에서 추출되는 개별문자의 신뢰도인 전면 개별문자 신뢰도와, 후면 대표 영상에서 추출되는 개별문자의 신뢰도인 후면 개별문자 신뢰도를 산출하는 개별문자 신뢰도 산출 과정; 및 상기 제어기가, 전면 개별문자 신뢰도와 후면 개별문자 신뢰도간의 비교를 통해 차량번호를 조합하여 확정하는 차량번호 조합 과정;을 포함할 수 있다.In addition, the embodiment of the present invention, the front camera provided at the first point in the direction of the vehicle, the front image providing process for outputting the N front images photographed in time-series order to the front license plate of the vehicle traveling to provide to the controller ; The rear camera installed at the second point rearward from the first point outputs the N rear images photographed in time series with respect to the rear license plate of the same vehicle photographed by the front camera and provides the rear image to the controller. Video presentation process; A representative image selection process of the controller extracting any one image among the N front images and selecting the front representative image, and extracting any one image among the N rear images and selecting the rear representative image; An individual character reliability calculation process of the controller calculating the front individual character reliability which is the reliability of the individual character extracted from the front representative image and the back individual character reliability which is the reliability of the individual character extracted from the rear representative image; And a vehicle number combining process of combining and determining the vehicle number by comparing the reliability of the front individual character and the rear individual character reliability.

상기 대표 영상 선택 과정은, N개의 전면 영상들 중에서 시계열상 가장 중심에 위치한 전면 영상을 전면 대표 영상으로 선택하고, N개의 후면 영상들 중에서 시계열상 가장 중심에 위치한 후면 영상을 후면 대표 영상으로 선택함을 특징으로 할 수 있다.In the representative image selection process, the front image located at the center of the time series among the N front images is selected as the front representative image, and the rear image located at the center of the time series among the N rear images is selected as the rear representative image. It may be characterized by.

상기 대표 영상 선택 과정은, N개의 전면 영상들간의 표준편차를 산출하여, N개의 전면 영상들 중에서 표준편차 '0'에 가장 가까운 전면 영상을 전면 대표 영상으로 선택하고, N개의 후면 영상들간의 표준편차를 산출하여, N개의 후면 영상들 중에서 표준편차 '0'에 가장 가까운 후면 영상을 후면 대표 영상으로 선택함을 특징으로 할 수 있다.The representative image selection process calculates the standard deviation between the N front images, selects the front image closest to the standard deviation '0' among the N front images as the front representative image, and selects the standard among the N rear images. The deviation may be calculated to select a rear image closest to the standard deviation '0' among the N rear images as the rear representative image.

상기 개별문자 신뢰도 산출 과정은, 전면 대표 영상 또는 후면 대표 영상의 해상도, 문자 크기를 포함하는 영상 조건에 따라서 결정됨을 특징으로 할 수 있다.The individual character reliability calculation process may be determined according to an image condition including a resolution and a character size of the front representative image or the rear representative image.

상기 차량번호 조합 과정은, 전면 대표 영상의 개별문자와 대응되는 후면 대표 영상간의 대응되는 개별문자가 서로 일치하는 경우, 개별문자 신뢰도를 비교하지 않고 차량번호 구성원으로 추출하는 과정; 전면 대표 영상의 개별문자와 후면 대표 영상간의 대응되는 개별문자가 서로 일치하지 않는 경우, 전면 개별문자 신뢰도와 후면 개별문자 신뢰도를 비교하여 신뢰도가 높은 개별문자를 차량번호 구성원으로 추출하는 과정; 및 추출한 차량번호 구성원을 조합하여 차량번호로 확정하는 차량번호 확정 과정;을 포함할 수 있다.The vehicle number combination process may include: extracting a vehicle number member without comparing individual character reliability when the corresponding individual characters between the individual characters of the front representative image and the corresponding rear representative images match each other; When the individual characters of the front representative image and the corresponding individual characters between the rear representative image do not coincide with each other, extracting a high reliability individual character as a vehicle number member by comparing the front individual character reliability and the rear individual character reliability; And a vehicle number confirmation process of combining the extracted vehicle number members to determine the vehicle number.

본 발명의 실시 형태에 따르면 현장여건(지장물, 빛반사 등)에 따른 시야간섭을 최소화할 수 있다. 또한 본 발명의 실시 형태에 따르면 개별문자에 대한 신뢰도 분석을 통해 인식률을 향상시킬 수 있다.According to the embodiment of the present invention, it is possible to minimize visual interference due to site conditions (obstacles, light reflections, etc.). In addition, according to an embodiment of the present invention it is possible to improve the recognition rate through the reliability analysis for the individual character.

도 1은 기존의 전면 카메라와 후면 카메라의 배치 위치를 도시한 그림.
도 2는 기존의 영상 추출 방식을 도시한 그림.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 차량번호판 인식 시스템의 구성도.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 전면 카메라와 후면 카메라의 배치 위치를 도시한 그림.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 제어기 구성 블록도.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 개별문자 신뢰도 비교의 예시 그림.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 차량번호판 인식 과정들을 도시한 흐름도.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 차량번호판 인식 과정들을 구체화한 플로차트.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 제1방식의 대표 영상을 선택하는 예시 그림.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 제2방식의 대표 영상을 선택하는 예시 그림.
1 is a view showing the arrangement position of the conventional front camera and the rear camera.
2 is a diagram illustrating a conventional image extraction method.
3 is a block diagram of a license plate recognition system according to an embodiment of the present invention.
4 is a view showing the arrangement position of the front camera and the rear camera according to an embodiment of the present invention.
5 is a block diagram illustrating a controller configuration according to an embodiment of the present invention.
Figure 6 is an illustration of the individual character reliability comparison according to an embodiment of the present invention.
7 is a flowchart illustrating a license plate recognition process according to an embodiment of the present invention.
8 is a flowchart embodying license plate recognition processes according to an embodiment of the present invention.
9 is an exemplary diagram for selecting a representative image of the first scheme according to an embodiment of the present invention.
10 is an exemplary diagram for selecting a representative image of the second scheme according to an embodiment of the present invention.

이하, 본 발명의 장점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은, 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것으로, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기술 등이 본 발명의 요지를 흐리게 할 수 있다고 판단되는 경우 그에 관한 자세한 설명은 생략하기로 한다.Advantages and features of the present invention, and methods for achieving them will be apparent with reference to the embodiments described below in detail with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in various forms, and is provided to fully inform the scope of the invention to those skilled in the art. The invention is defined only by the scope of the claims. In addition, in the following description of the present invention, if it is determined that related related art and the like may obscure the gist of the present invention, detailed description thereof will be omitted.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 차량번호판 인식 시스템의 구성도이며, 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 전면 카메라와 후면 카메라의 배치 위치를 도시한 그림이며, 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 서버 구성 블록도이며, 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 개별문자 신뢰도 비교의 예시 그림이다.3 is a configuration diagram of a license plate recognition system according to an embodiment of the present invention, Figure 4 is a view showing the arrangement position of the front camera and the rear camera according to an embodiment of the present invention, Figure 5 is an embodiment of the present invention Fig. 6 is a block diagram showing a server configuration according to an example.

본 발명은 전/후면 영상 촬영 장치의 교차 배치를 통하여 아일랜드 방식의 지장물, 빛반사 발생 등에 따른 최적의 차량 번호판 판독이 이루어지도록 한다. 또한 본 발명은 전/후면 촬영한 영상에 대한 차량번호판의 개별 문자의 신뢰도를 비교하여 최적의 차량번호를 도출한다.According to the present invention, an optimal vehicle license plate reading is performed according to an island type obstacle, light reflection, and the like through the cross arrangement of the front and rear image photographing devices. In addition, the present invention compares the reliability of the individual characters of the license plate with respect to the image taken front / rear to derive the optimal vehicle number.

이를 위하여 본 발명의 개별문자 신뢰도를 통한 차량번호판 인식 시스템은, 도3에 도시한 바와 같이 전면 카메라(110), 후면 카메라(120), 및 제어기(200)를 포함할 수 있다.To this end, the license plate recognition system using the individual character reliability of the present invention may include a front camera 110, a rear camera 120, and a controller 200, as shown in FIG.

전면 카메라(110)는 도 4에 도시한 바와 같이 차량 진행 방향의 제1지점에 설치되는 카메라로서, 주행하는 차량의 전면 차량번호판에 대해 시계열 순서대로 촬영한 복수개(N개)의 영상을 전면 영상으로 출력한다. 여기서 시계열적으로 순서대로 촬영한다는 것은, 일정 주기로서 촬영이 이루어지는 것을 말하는 것으로서, 예컨대, 0.01초 간격으로 차례대로 이루어지는 것을 말한다. 따라서 15개의 전면 영상이 시계열적으로 촬영될 경우, 0.01초 간격으로 0.15초동안 15번의 반복 촬영이 이루어진다.As shown in FIG. 4, the front camera 110 is a camera installed at a first point in a vehicle traveling direction. Will print Here, photographing in sequence in time series means that photographing is performed at a constant cycle, for example, that photographing is performed sequentially at 0.01 second intervals. Therefore, when 15 front images are taken in time series, 15 repetitive shots are taken for 0.15 seconds at 0.01 second intervals.

참고로, 전면 카메라(110)는, 렌즈 어셈블리, 필터, 광전 변환 모듈, 및 아날로그/디지털 변환 모듈을 포함할 수 있다. 렌즈 어셈블리는 줌 렌즈, 포커스 렌즈 및 보상 렌즈를 포함한다. 필터는, 광학적 저역통과필터(Optical Low Pass Filter)와. 적외선 차단 필터(Infra-Red cutFilter)를포함할 수 있다. 광학적 저역통과필터(Optical Low Pass Filter)로서 고주파 성분의 광학적 노이즈를 제거하며, 적외선 차단 필터(Infra-Red cutFilter)는 입사되는 빛의 적외선 성분을 차단한다. 광전 변환 모듈은 광학계(OPS)로부터의 빛을 전기적 아날로그 신호로 변환시킨다. 아날로그/디지털 변환 모듈은 광전 변환 모듈로부터의 아날로그 신호를 처리하여, 그 고주파 노이즈를 제거하고 진폭을 조정한 후, 디지털 신호로 변환시켜 전면 영상을 생성할 수 있다.For reference, the front camera 110 may include a lens assembly, a filter, a photoelectric conversion module, and an analog / digital conversion module. The lens assembly includes a zoom lens, a focus lens and a compensation lens. The filter is composed of an optical low pass filter. It may include an Infra-Red cutFilter. Optical low pass filter (Optical Low Pass Filter) to remove the high-frequency components of the optical noise, Infra-red cut filter (Infra-Red cutFilter) blocks the infrared component of the incident light. The photoelectric conversion module converts light from the optical system OPS into an electrical analog signal. The analog / digital conversion module may process the analog signal from the photoelectric conversion module, remove the high frequency noise, adjust the amplitude, and convert the digital signal into a digital signal to generate a front image.

또한 후면 카메라(120)는, 도 4에 도시한 바와 같이 제1지점보다 후방 지점인 제2지점에 설치되어, 전면 카메라(110)에 의해 촬영된 동일 차량의 후면 차량번호판에 대해 시계열 순서대로 촬영한 복수개(N개)의 영상을 후면 영상으로 출력한다. In addition, the rear camera 120 is installed at a second point, which is a rear point than the first point, as shown in FIG. 4, and photographs the rear license plate of the same vehicle photographed by the front camera 110 in time-series order. One or more (N) images are output as rear images.

출력되는 N개의 전면 영상과 N개의 후면 영상들은 유무선 통신망을 통해 외부의 제어기(200)로 전송된다.The output N front images and N rear images are transmitted to an external controller 200 through a wired or wireless communication network.

또한 본 발명은, 도 4에 도시한 바와 같이 전면 카메라(110)는 차량 진행 방향의 일측 도로변에 설치되도록 하며, 후면 카메라(120)는 차량 진행 방향의 타측 도로변에 설치되도록 하여 전면 카메라(110)와 후면 카메라(120)가 서로 사선 방향으로 교차 배치되도록 한다. 따라서 전면 카메라(110)와 후면 카메라(120)를 사선 방향으로 교차 배치함으로써, 아일랜드 방식의 지장물, 빛반사 발생 등에 영향을 최소로 하며 최적의 차량 번호판 판독이 이루어지도록 할 수 있다.In addition, the present invention, as shown in Figure 4, the front camera 110 is to be installed on one side of the road in the vehicle travel direction, the rear camera 120 is to be installed on the other side of the road in the vehicle traveling direction front camera 110 The rear camera 120 is arranged to cross each other in an oblique direction. Therefore, by interposing the front camera 110 and the rear camera 120 in an oblique direction, it is possible to minimize the influence of island-like obstacles, light reflection, etc. and to read the license plate optimally.

제어기(200)는 하드웨어적으로는 통상적인 웹 서버와 동일한 구성을 가지며, 소프트웨어적으로는 C, C++, Java, Visual Basic, Visual C 등과 같은 다양한 형태의 언어를 통해 구현되어 여러 가지 기능을 하는 프로그램 모듈을 포함한다.The controller 200 has the same configuration as a conventional web server in hardware, and the software is implemented through various types of languages such as C, C ++, Java, Visual Basic, Visual C, and the like to perform various functions. Contains modules

제어기(200)는, N개의 전면 영상 중에서 어느 하나의 영상을 추출하여 전면 대표 영상으로 선택하고, 상기 N개의 후면 영상 중에서 어느 하나의 영상을 추출하여 후면 대표 영상으로 선택한다. 그리고 전면 대표 영상에서 추출되는 개별문자의 신뢰도인 전면 개별문자 신뢰도와, 후면 대표 영상에서 추출되는 개별문자의 신뢰도인 후면 개별문자 신뢰도를 산출하고, 전면 개별문자 신뢰도와 후면 개별문자 신뢰도간의 비교를 통해 차량번호를 확정한다.The controller 200 extracts one image from the N front images and selects it as the front representative image, and extracts any one image among the N rear images and selects the back representative image. Then, the front individual character reliability, which is the reliability of the individual characters extracted from the front representative image, and the back individual character reliability, which is the reliability of the individual characters extracted from the rear representative image, are calculated, and the comparison is made between the front individual character reliability and the rear individual character reliability. Confirm the vehicle number.

이를 위하여 제어기(200)는, 도 5에 도시한 바와 같이 통신부(210), 대표 영상 선택부(220), 개별문자 신뢰도 산출부(230), 및 차량번호 조합부(240)를 포함할 수 있다.To this end, the controller 200 may include a communication unit 210, a representative image selection unit 220, an individual character reliability calculation unit 230, and a vehicle number combination unit 240 as shown in FIG. 5. .

통신부(210)는, 전면 카메라(110) 및 후면 카메라(120)와 각각 통신하는 하드웨어 및 소프트웨어의 프로토콜을 지원한다. 통신부(210)는, 예컨대, TCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol) 등의 인터넷 프로토콜에 따라서 데이터 통신이 이루어질 수 있다.The communication unit 210 supports hardware and software protocols for communicating with the front camera 110 and the rear camera 120, respectively. The communication unit 210 may perform data communication according to an Internet protocol such as, for example, Transmission Control Protocol / Internet Protocol (TCP / IP).

대표 영상 선택부(220)는, N개의 전면 영상 중에서 어느 하나의 영상을 추출하여 전면 대표 영상으로 선택하고, N개의 후면 영상 중에서 어느 하나의 영상을 추출하여 후면 대표 영상으로 선택하는 모듈이다.The representative image selecting unit 220 is a module that extracts any one image from the N front images and selects the front representative image, and extracts any one image from the N rear images and selects the rear representative image.

개별문자 신뢰도 산출부(230)는, 전면 대표 영상에서 추출되는 개별문자의 신뢰도인 전면 개별문자 신뢰도와, 후면 대표 영상에서 추출되는 개별문자의 신뢰도인 후면 개별문자 신뢰도를 산출하는 모듈이다. 여기서, 개별문자 신뢰도는 전면 대표 영상 또는 후면 대표 영상의 해상도, 문자 크기를 포함하는 영상 조건에 따라서 결정될 수 있다. 예를 들어, 대표 영상의 해상도가 높을수록 개별문자 신뢰가 높으며 반대로 대표 영상의 해상도가 낮을수록 개별문자 신뢰가 낮게 산출된다. The individual character reliability calculator 230 is a module for calculating the front individual character reliability that is the reliability of the individual character extracted from the front representative image and the rear individual character reliability that is the reliability of the individual character extracted from the rear representative image. Here, the individual character reliability may be determined according to an image condition including a resolution and a character size of the front representative image or the back representative image. For example, the higher the resolution of the representative image, the higher the individual character confidence. On the contrary, the lower the resolution of the representative image, the lower the individual character confidence is calculated.

참고로, 개별문자라 함은, 차량번호판의 숫자, 글자(한글, 알파벳 등) 단위를 말하는 것으로서, 개별문자별로 신뢰도를 산출하는 것이다.For reference, the individual character refers to a unit of a license plate number, letters (Korean, alphabet, etc.), and calculates reliability for each individual character.

차량번호 조합부(240)는, 전면 개별문자 신뢰도와 후면 개별문자 신뢰도 간의 비교를 통해 차량번호를 조합하여 확정하는 모듈이다.The vehicle number combination unit 240 is a module that combines and determines the vehicle number through a comparison between the front individual character reliability and the rear individual character reliability.

즉, 차량번호 조합부(240)는, 전면 대표 영상의 개별문자와 대응되는 후면 대표 영상간의 대응되는 개별문자가 서로 일치하는 경우, 개별문자 신뢰도를 비교하지 않고 차량번호 구성원으로 추출한다. That is, the vehicle number combination unit 240 extracts the individual character in the vehicle number member without comparing the individual character reliability when the corresponding individual characters between the individual characters of the front representative image and the corresponding rear representative images match each other.

예를 들어, 도 6에 도시한 바와 같이 전면 대표 영상의 전면 개별문자 신뢰도와 후면 대표 영상의 후면 개별문자 신뢰도가 산출되었다고 할 경우, 전면 대표 영상에 표시된 개별문자인 첫번째 자리 숫자인 '1'과, 두번째 자리 숫자인 '2'와, 네번째 자리 숫자인 '3'과, 다섯번째 자리 숫자인 '4'와, 여섯번째 자리 숫자인 '5'와, 일곱번째 자리 숫자인 '6'은, 대응되는 후면 대표 영상에 표시된 개별문자인 첫번째 자리 숫자인 '1'과, 두번째 자리 숫자인 '2'와, 네번째 자리 숫자인 '3'과, 다섯번째 자리 숫자인 '4'와, 여섯번째 자리 숫자인 '5'와, 일곱번째 자리 숫자인 '6'과 각각 일치하기 때문에, 개별문자 신뢰도를 비교하지 않고 '1'을 첫번째 자리 숫자의 차량번호 구성원으로 추출한다. 나머지 차량번호 구성원도 개별문자 신뢰도 비교없이 조합하여 확정하게 된다.For example, as shown in FIG. 6, when the front individual character reliability of the front representative image and the rear individual character reliability of the rear representative image are calculated, '1' and the first digit which are the individual characters displayed on the front representative image are calculated. , The second digit '2', the fourth digit '3', the fifth digit '4', the sixth digit '5' and the seventh digit '6' correspond The first digit '1', the second digit '2', the fourth digit '3', the fifth digit '4' and the sixth digit Since '5' coincides with '7' which is the seventh digit, respectively, '1' is extracted as the vehicle number member of the first digit without comparing individual character reliability. The remaining vehicle number members are also determined by combining them without comparing the individual character reliability.

또한 전면 대표 영상의 개별문자와 후면 대표 영상간의 대응되는 개별문자가 서로 일치하지 않는 경우, 전면 개별문자 신뢰도와 후면 개별문자 신뢰도를 비교하여 신뢰도가 높은 개별문자를 차량번호 구성원으로 추출한다. In addition, when the individual characters of the front representative image and the corresponding individual characters between the rear representative image do not coincide with each other, the individual characters having high reliability are extracted as vehicle number members by comparing the reliability of the front individual characters with the rear individual characters.

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 차량번호판 인식 과정들을 도시한 흐름도이며, 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 차량번호판 인식 과정들을 구체화한 플로차트이며, 도 9는 본 발명의 실시예에 따른 제1방식의 대표 영상을 선택하는 예시 그림이며, 도 10은 본 발명의 실시예에 따른 제2방식의 대표 영상을 선택하는 예시 그림이다.7 is a flowchart illustrating a license plate recognition process according to an embodiment of the present invention, FIG. 8 is a flowchart embodying a license plate recognition process according to an embodiment of the present invention, and FIG. 9 is a flowchart according to an embodiment of the present invention. FIG. 10 is an exemplary diagram for selecting a representative image of the first scheme, and FIG. 10 is an exemplary diagram for selecting a representative image of the second scheme according to an embodiment of the present invention.

도 7 및 도 8을 참조하면, 본 발명의 차량번호판 인식 방법은, 전면 영상 제공 과정(S710), 후면 영상 제공 과정(S720), 대표 영상 선택 과정(S730), 개별문자 신뢰도 산출 과정(S740), 및 차량번호 조합 과정(S750)을 포함할 수 있다.7 and 8, the license plate recognition method of the present invention, the front image providing process (S710), the rear image providing process (S720), representative image selection process (S730), individual character reliability calculation process (S740) , And a vehicle number combination process (S750).

전면 영상 제공 과정(S710)은, 차량 진행 방향의 제1지점에 설치된 전면 카메라(110)가, 주행하는 차량의 전면 차량번호판에 대해 시계열 순서대로 촬영(S712)한 N개의 영상을 전면 영상으로 출력하여 제어기(200)로 제공(S714)하는 과정이다. 여기서 시계열적으로 순서대로 촬영한다는 것은, 일정 주기로서 촬영이 이루어지는 것을 말하는 것으로서, 예컨대, 0.01초 간격으로 차례대로 이루어지는 것을 말한다.In the front image providing process (S710), the front camera 110 installed at the first point in the vehicle traveling direction outputs N images captured by the front vehicle license plate of the driving vehicle (S712) in time series order as a front image. It provides a process to the controller 200 (S714). Here, photographing in sequence in time series means that photographing is performed at a constant cycle, for example, that photographing is performed sequentially at 0.01 second intervals.

후면 영상 제공 과정(S720)은, 제1지점보다 후방 지점인 제2지점에 설치된 후면 카메라(120)가, 전면 카메라(110)에 의해 촬영된 동일 차량의 후면 차량번호판에 대해 시계열 순서대로 촬영(S722)한 N개의 영상을 후면 영상으로 출력하여 상기 제어기(200)로 제공(S724)하는 과정이다.In the rear image providing process (S720), the rear camera 120 installed at the second point behind the first point is photographed in chronological order with respect to the rear license plate of the same vehicle photographed by the front camera 110 ( S722) is a process of outputting the N images as a rear image provided to the controller 200 (S724).

대표 영상 선택 과정(S730)은, 제어기(200)가, N개의 전면 영상 중에서 어느 하나의 영상을 추출하여 전면 대표 영상으로 선택하고, 상기 N개의 후면 영상 중에서 어느 하나의 영상을 추출하여 후면 대표 영상으로 선택하는 과정이다.In the representative image selection process (S730), the controller 200 extracts any one image among the N front images and selects the front representative image, extracts any one image among the N rear images, and displays the rear representative image. Is the process of selecting.

대표 영상을 선택함에 있어서 다음과 같이 두 가지 방식으로 선택할 수 있다.There are two ways to select a representative image.

첫 번째 방식은, 도 9에 도시한 바와 같이 N개의 전면 영상들 중에서 시계열상 가장 중심에 위치한 전면 영상을 전면 대표 영상으로 선택하고, N개의 후면 영상들 중에서 시계열상 가장 중심에 위치한 후면 영상을 후면 대표 영상으로 선택하는 것이다. 시계열적으로 순차적으로 촬영이 이루어지는 경우, 시계열상 가장 중심에 위치한 영상이 해당 영상들의 평균이 될 확률이 높으므로 대표 영상으로 선택하는 것이다.In the first method, as shown in FIG. 9, the front image located at the center of the time series among the N front images is selected as the front representative image, and the rear image located at the center of the time series among the N rear images is rear-viewed. It is to select a representative video. When photographing is performed sequentially in time series, the image located at the center of the time series has a high probability of being the average of the corresponding images, and thus is selected as the representative image.

대표 영상을 선택하는 두 번째 방식은, N개의 전면 영상들 중에서 유사도가 가장 높은 전면 영상을 전면 대표 영상으로 선택하고, N개의 후면 영상들 중에서 유사도가 가장 높은 후면 영상을 후면 대표 영상으로 선택하는 방식이다. 이를 위해 대표 영상 선택 과정(S730)은, 도 10에 도시한 바와 같이 N개의 전면 영상들간의 표준편차를 산출하여, N개의 전면 영상들 중에서 표준편차 '0'에 가장 가까운 전면 영상을 전면 대표 영상으로 선택하고, N개의 후면 영상들간의 표준편차를 산출하여, N개의 후면 영상들 중에서 표준편차 '0'에 가장 가까운 후면 영상을 후면 대표 영상으로 선택한다. 표준편차(standard deviation, 標準偏差)란 알려진 바와 같이 편차의 제곱을 이용하여 구하는 수치로서, 통계집단의 단위의 계량적 특성값에 관한 산포도를 나타내는 도수 특성값이다. 따라서 어떤 집단에서 표준편차가 '0'이라는 것은, 그 집단에서 가장 평균이 되는 값을 말한다.In the second method of selecting a representative image, a front image having the highest similarity among N front images is selected as a front representative image, and a rear image having the highest similarity among N rear images is selected as a rear representative image. to be. To this end, the representative image selection process (S730) calculates the standard deviation between the N front images, as shown in FIG. 10, and displays the front image closest to the standard deviation '0' among the N front images. The standard deviation between the N rear images is calculated, and the rear image closest to the standard deviation '0' among the N rear images is selected as the rear representative image. A standard deviation, known as a standard deviation, is a number obtained by using the square of the deviation, which is the frequency characteristic value representing the scatter plot of the quantitative characteristic value of the unit of the statistical group. Thus, the standard deviation of '0' in a group is the average value in that group.

개별문자 신뢰도 산출 과정(S740)은, 제어기(200)가, 전면 대표 영상에서 추출되는 개별문자의 신뢰도인 전면 개별문자 신뢰도와, 후면 대표 영상에서 추출되는 개별문자의 신뢰도인 후면 개별문자 신뢰도를 산출하는 과정이다. In the individual character reliability calculation process (S740), the controller 200 calculates the front individual character reliability, which is the reliability of the individual character extracted from the front representative image, and the back individual character reliability, which is the reliability of the individual character extracted from the rear representative image. It's a process.

이러한 개별문자 신뢰도 산출은, 전면 대표 영상 또는 후면 대표 영상의 해상도, 문자 크기를 포함하는 영상 조건에 따라서 결정될 수 있다. 예를 들어, 어느 하나의 전면 대표 영상이라 하더라도 차량번호의 첫번째 자리의 해상도가 제1해상도를 가지며, 차량번호의 두번째 자리의 해상도가 제2해상도를 가지는 경우, 판독되는 차량번호의 첫번째 자리에 있는 개별문자의 신뢰도가 판독되는 차량번호의 두번째 자리에 있는 개별문자의 신뢰도보다 높게 결정될 수 있다.The individual character reliability calculation may be determined according to an image condition including a resolution and a character size of the front representative image or the back representative image. For example, even if the front representative image has a resolution of the first digit of the vehicle number having the first resolution, and the resolution of the second digit of the vehicle number has the second resolution, the first digit of the vehicle number to be read The reliability of the individual character can be determined to be higher than the reliability of the individual character in the second digit of the vehicle number to be read.

차량번호 조합 과정(S750)은, 제어기(200)가, 전면 개별문자 신뢰도와 후면 개별문자 신뢰도간의 비교를 통해 차량번호를 조합하여 확정하는 과정이다.The vehicle number combining process (S750) is a process in which the controller 200 combines and determines the vehicle number through a comparison between the front individual character reliability and the rear individual character reliability.

이를 위해 차량번호 조합 과정(S750)은, 전면 대표 영상의 개별문자와 대응되는 후면 대표 영상간의 대응되는 개별문자가 서로 일치하는지 비교(S752)하여, 전면 대표 영상의 개별문자와 대응되는 후면 대표 영상간의 대응되는 개별문자가 서로 일치하는 경우, 개별문자 신뢰도를 비교하지 않고 차량번호 구성원으로 추출하는 과정(S754)과, 전면 대표 영상의 개별문자와 후면 대표 영상간의 대응되는 개별문자가 서로 일치하지 않는 경우, 전면 개별문자 신뢰도와 후면 개별문자 신뢰도를 비교하여 신뢰도가 높은 개별문자를 차량번호 구성원으로 추출하는 과정(S756)과, 추출한 차량번호 구성원을 조합하여 차량번호로 확정하는 차량번호 확정 과정(S758)을 포함할 수 있다.To this end, the vehicle number combination process (S750) compares the corresponding individual characters between the individual characters of the front representative image and the corresponding rear representative images (S752), and compares the individual characters of the front representative image with the rear representative images. If the corresponding individual characters are identical to each other, the process of extracting the individual character reliability without comparing the individual character reliability (S754), and the corresponding individual characters between the individual characters of the front representative image and the rear representative image do not match each other. In this case, the process of extracting the individual characters having high reliability as the vehicle number member by comparing the reliability of the front individual character and the reliability of the rear individual character (S756), and the vehicle number confirmation process of determining the vehicle number by combining the extracted vehicle number members (S758). ) May be included.

상술하면, 개별문자 신뢰도를 비교하지 않고 차량번호 구성원으로 추출하는 과정(S756)은, 예를 들어, 도 6에 도시한 바와 같이 전면 대표 영상의 전면 개별문자 신뢰도와 후면 대표 영상의 후면 개별문자 신뢰도가 산출되었다고 할 경우, 전면 대표 영상에 표시된 개별문자인 첫번째 자리의 숫자인 '1'과, 두번째 자리 숫자인 '2'와, 네번째 자리 숫자인 '3'과, 다섯번째 자리 숫자인 '4'와, 여섯번째 자리 숫자인 '5'와, 일곱번째 자리 숫자인 '6'은, 대응되는 후면 대표 영상에 표시된 개별문자인 첫번째 자리 숫자인 '1'과, 두번째 자리 숫자인 '2'와, 네번째 자리 숫자인 '3'과, 다섯번째 자리 숫자인 '4'와, 여섯번째 자리 숫자인 '5'와, 일곱번째 자리 숫자인 '6'과 각각 일치하기 때문에, 개별문자 신뢰도를 비교하지 않고 '1'을 첫번째 자라숫자의 차량번호 구성원으로 추출한다. 나머지 차량번호 구성원도 개별문자 신뢰도 비교없이 조합하여 확정하게 된다.In detail, the process of extracting the individual character reliability into the vehicle number member without comparing the individual character reliability (S756) may include, for example, the front individual character reliability of the front representative image and the rear individual character reliability of the rear representative image as illustrated in FIG. 6. Is calculated, the first digit '1', the second digit '2', the fourth digit '3' and the fourth digit '4' And the sixth digit '5' and the seventh digit '6' are the first digit '1', the second digit '1', and the second digit '2', Since the fourth digit '3', the fifth digit '4', the sixth digit '5' and the seventh digit '6' are matched, the individual character reliability is not compared. Replace '1' with the first number number member Extract with The remaining vehicle number members are also determined by combining them without comparing the individual character reliability.

또한 전면 개별문자 신뢰도와 후면 개별문자 신뢰도를 비교하여 신뢰도가 높은 개별문자를 차량번호 구성원으로 추출하는 과정(S754)은, 예를 들어, 도 6과 같은 전면 대표 영상과 후면 대표 영상이 있다고 할 경우, 전면 대표 영상에 표시된 개별문자인 세번째 자리의 문자는 '거'가 되며, 후면 대표 영상에 표시된 개별문자인 세번째 자리의 문자는 '가'가 되어 서로 일치하지 않는다. 이럴 경우, 전면 대표 영상의 '거'의 개별문자 신뢰도와 후면 대표 영상의 '가'의 개별문자 신뢰도를 비교하여 높은 신뢰도를 가지는 문자를 차량번호 구성원으로 추출한다. 도면을 참조하면 전면 대표 영상의 '거'의 개별문자 신뢰도는 '26%'가 되며, 후면 대표 영상의 '가'의 개별문자 신뢰도는 '79%'를 가지기 때문에, 따라서 문자 '가'가 세번째 자리의 차량번호 구성원으로 추출된다. 따라서 최종적으로 인식되는 차량번호는, '12가3456'으로 확정되게 된다.In addition, the process of extracting a high reliability individual character as a vehicle number member by comparing the front individual character reliability and the rear individual character reliability (S754), for example, if there is a front representative image and a rear representative image as shown in FIG. In this case, the characters of the third digit, which are the individual characters displayed on the front representative image, become 'almost', and the characters of the third digit, which are the individual characters displayed on the rear representative image become 'A' and do not match with each other. In this case, a character having a high reliability is extracted as a vehicle number member by comparing the reliability of the individual character of 'almost' of the front representative image with the reliability of the individual character of 'a' of the rear representative image. Referring to the drawing, since the reliability of the individual characters of 'almost' of the front representative image is '26% ', and the reliability of the individual characters of' a 'of the rear representative image has '79%', so the character 'ga' is the third Extracted to the seat number member of the seat. Accordingly, the vehicle number finally recognized is determined to be '12'3456'.

참고로, 전/후면 개별문자 조합의 경우의 수는 다음과 같을 수 있다.For reference, the number of front / back individual character combinations may be as follows.

Figure 112018025198626-pat00001
Figure 112018025198626-pat00001

상술한 본 발명의 설명에서의 실시예는 여러가지 실시가능한 예중에서 당업자의 이해를 돕기 위하여 가장 바람직한 예를 선정하여 제시한 것으로, 이 발명의 기술적 사상이 반드시 이 실시예만 의해서 한정되거나 제한되는 것은 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위내에서 다양한 변화와 변경 및 균등한 타의 실시예가 가능한 것이다.The embodiments in the above description of the present invention are presented by selecting the most preferred examples to help those skilled in the art from the various possible examples, and the technical spirit of the present invention is not necessarily limited or limited only by the embodiments. However, various changes, modifications, and other equivalent embodiments may be made without departing from the technical spirit of the present invention.

110:전면 카메라
120:후면 카메라
200:제어기
110: front camera
120: rear camera
200: controller

Claims (8)

차량 진행 방향의 제1지점에 설치되어, 주행하는 차량의 전면 차량번호판에 대해 시계열 순서대로 촬영한 N개의 전면 영상을 출력하는 전면 카메라;
상기 제1지점보다 후방 지점인 제2지점에 설치되어, 상기 전면 카메라에 의해 촬영된 동일 차량의 후면 차량번호판에 대해 시계열 순서대로 촬영한 N개의 후면 영상을 출력하는 후면 카메라; 및
상기 N개의 전면 영상 중에서 어느 하나의 영상을 추출하여 전면 대표 영상으로 선택하고, 상기 N개의 후면 영상 중에서 어느 하나의 영상을 추출하여 후면 대표 영상으로 선택한 후, 전면 대표 영상에서 추출되는 개별문자의 신뢰도인 전면 개별문자 신뢰도와, 후면 대표 영상에서 추출되는 개별문자의 신뢰도인 후면 개별문자 신뢰도를 산출하고, 전면 개별문자 신뢰도와 후면 개별문자 신뢰도간의 비교를 통해 차량번호를 확정하는 제어기를 포함하고,
상기 전면 대표 영상은, 상기 N개의 전면 영상들의 표준 편차를 산출하여 표준편차가 0에 가장 가까운 전면 영상이며,
상기 후면 대표 영상은, 상기 N개의 후면 영상들의 표준 편차를 산출하여 표준편차가 0에 가장 가까운 후면 영상이며,
상기 전면 개별문자 신뢰도는 상기 전면 대표 영상의 문자별 해당 문자 영역의 해상도와 문자 크기로부터 산출되며,
상기 후면 개별문자 신뢰도는 상기 후면 대표 영상의 문자별 해당 문자 영역의 해상도와 문자 크기로부터 산출되며,
상기 전면 카메라는 차량 진행 방향의 일측 도로변에 설치되며,
상기 후면 카메라는 차량 진행 방향의 타측 도로변에 설치되며 상기 전면 카메라와 상기 후면 카메라는 서로 사선 방향으로 교차 배치되는 것을 특징으로 하는 개별문자 신뢰도를 통한 차량번호판 인식 시스템.
A front camera installed at a first point in a direction in which the vehicle travels and outputting N front images photographed in a time-series sequence with respect to the front license plate of a traveling vehicle;
A rear camera installed at a second point rearward from the first point and outputting N rear images photographed in time series with respect to a rear license plate of the same vehicle photographed by the front camera; And
Extract any one of the N front images to select the front representative image, extract one of the N rear images to select the rear representative image, and then extract the reliability of the individual character extracted from the front representative image. Calculating the front individual character reliability and the rear individual character reliability, which is the reliability of the individual character extracted from the rear representative image, and including a controller for determining the vehicle number through comparison between the front individual character reliability and the rear individual character reliability,
The front face image is a front face image of which standard deviation is closest to 0 by calculating standard deviations of the N front face images.
The rear representative image is a rear image having a standard deviation closest to 0 by calculating a standard deviation of the N rear images.
The front individual character reliability is calculated from a resolution and a text size of a corresponding text area for each character of the front representative image.
The rear individual character reliability is calculated from the resolution and the character size of the corresponding character area for each character of the rear representation image.
The front camera is installed on one side of the road in the vehicle traveling direction,
The rear camera is installed on the other side of the road in the vehicle travel direction, the front camera and the rear camera is a vehicle license plate recognition system with individual character reliability, characterized in that arranged in an oblique direction to each other.
삭제delete 청구항 1에 있어서, 상기 제어기는,
전면 대표 영상의 개별문자와 대응되는 후면 대표 영상간의 대응되는 개별문자가 서로 일치하는 경우, 개별문자 신뢰도를 비교하지 않고 차량번호 구성원으로 추출하며, 전면 대표 영상의 개별문자와 후면 대표 영상간의 대응되는 개별문자가 서로 일치하지 않는 경우, 전면 개별문자 신뢰도와 후면 개별문자 신뢰도를 비교하여 신뢰도가 높은 개별문자를 차량번호 구성원으로 추출하고,
추출한 차량번호 구성원을 조합하여 차량번호로 확정함을 특징으로 하는 개별문자 신뢰도를 통한 차량번호판 인식 시스템.
The method according to claim 1, wherein the controller,
If the corresponding individual characters between the individual characters of the front representative image and the corresponding rear representative images match each other, the individual character of the front representative image is extracted as a vehicle number member without comparing the reliability of the individual characters. If the individual characters do not match with each other, the individual characters with high reliability are extracted as the vehicle number member by comparing the reliability of the front and rear characters.
A license plate recognition system using individual character reliability, characterized in that the combination of the extracted vehicle number members to determine the vehicle number.
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