KR102091590B1 - System and Method for Enhanced Recognition of License Plate Number - Google Patents

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KR102091590B1
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석욱민
박수창
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Abstract

The present invention relates to an improved vehicle number recognition system and to a method thereof. The improved vehicle number recognition system comprises: a camera for photographing an image of a baseline and a vehicle; a three-dimensional correction processing unit obtaining the baseline from a photographing image of the camera and using the baseline to correct the three-dimensional geometric distortion of the photographing image so as to generate and output a three-dimensional correction image; a license plate image processing unit detecting a contour of a vehicle license plate from the three-dimensional correction image output from the three-dimensional correction processing unit to obtain a vehicle license plate image; and a vehicle number recognition unit recognizing a vehicle license number from the vehicle license plate image obtained from the license plate image processing unit. Thereby, the vehicle license number recognition rate can be increased.

Description

향상된 차량 번호 인식 시스템 및 방법{System and Method for Enhanced Recognition of License Plate Number} System and method for enhanced recognition of license plate number

본 발명은 향상된 차량 번호 인식 시스템 및 방법에 관한 것으로, 특히 공간에 표시된 가상의 기준선을 이용하여 카메라에서 촬영된 차량 번호판의 기하학적 왜곡을 보정함으로써 차량 번호를 정확하게 인식하는 향상된 차량 번호 인식 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an improved vehicle number recognition system and method, and in particular to an improved vehicle number recognition system and method for accurately recognizing a vehicle number by correcting geometric distortion of a vehicle license plate photographed by a camera using a virtual reference line displayed in space. It is about.

차량 번호 인식 기술은 소정 지역에 카메라를 설치하고 그 카메라에서 촬영된 이미지를 분석하여 차량 번호판으로부터 차량 번호를 인식하는 것을 말한다. 이러한 차량 번호 인식 기술은 주로 도로 위에 카메라를 설치하여 수배 차량 검거나 도로 교통법 위반 차량 단속 등에 이용되거나, 또는 주차장 시설이 설비된 특정 장소에 카메라를 설치하여 차량 관리 등에 이용된다.Vehicle number recognition technology refers to recognizing a vehicle number from a vehicle license plate by installing a camera in a predetermined area and analyzing images captured by the camera. The vehicle number recognition technology is mainly used for blacking a wanted vehicle by installing a camera on the road or controlling a vehicle violating the road traffic law, or used for vehicle management by installing a camera in a specific place where a parking lot facility is installed.

한편, 주차장 시설이 마련된 특정 장소에 카메라를 설치하여 차량을 관리하는 경우, 무인으로 차량의 통행을 관리할 수 있어 편리함과 효율성이 증대되지만, 카메라가 차량 번호 촬영시 영상의 기하학적 왜곡으로 인하여 차량 번호가 제대로 인식되지 않은 상황이 종종 발생하고 있다. 또한, 회전형 카메라를 이용하여 주차 구역에 주차한 차량이 그 주차 구역에 주차 가능한 차량인지 확인이 필요한 경우가 있는데, 이런 경우에도 카메라가 차량 번호 촬영시 영상의 기하학적 왜곡으로 인하여 차량 번호가 제대로 인식되지 않은 상황이 종종 발생하기도 한다. On the other hand, if a camera is installed in a specific place where a parking lot facility is provided to manage the vehicle, convenience and efficiency can be increased by managing the traffic of the vehicle unattended, but when the camera records the vehicle number, the vehicle number is due to geometric distortion of the image. There are often situations where is not properly recognized. In addition, there is a case where it is necessary to check whether a vehicle parked in a parking area is a vehicle that can be parked in the parking area using a rotational camera. Even in this case, the camera recognizes the vehicle number properly due to geometric distortion of the image when the vehicle number is taken Often times, an unsuccessful situation occurs.

상술한 문제점을 해결하여 위해, 본 발명은 공간에 표시된 가상의 기준선을 이용하여 카메라에서 촬영된 차량 번호판의 기하학적 왜곡을 보정함으로써 차량 번호를 정확하게 인식하는 향상된 차량 번호 인식 시스템 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다. In order to solve the above-mentioned problems, the present invention aims to provide an improved vehicle number recognition system and method for accurately recognizing a vehicle number by correcting geometric distortion of a vehicle license plate photographed by a camera using a virtual reference line displayed in space. Is done.

상술한 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 일실시예에 따른 향상된 차량 번호 인식 시스템은, 기준선 및 차량의 영상을 촬영하기 위한 카메라; 및 상기 카메라의 촬영 영상으로부터 기준선을 구하고 상기 기준선을 이용하여 상기 촬영 영상의 3차원의 기하학적 왜곡을 보정함으로써 3차원 보정 영상을 생성하여 출력하는 3차원 보정 처리부와, 상기 3차원 보정 처리부에서 출력된 3차원 보정 영상으로부터 차량 번호판의 윤곽선을 검출하여 차량 번호판 영상을 획득하는 번호판 영상 처리부와, 및 상기 번호판 영상 처리부에서 획득된 차량 번호판 영상으로부터 차량 번호를 인식하는 차량 번호 인식부를 구비하는 차량 번호 인식 장치를 제공한다.In order to achieve the above object, an improved vehicle number recognition system according to an embodiment of the present invention includes a camera for photographing an image of a baseline and a vehicle; And a 3D correction processing unit for generating and outputting a 3D correction image by obtaining a reference line from the captured image of the camera and correcting the 3D geometric distortion of the captured image using the reference line, and the 3D correction processing unit. A vehicle number recognition device including a license plate image processing unit for detecting a contour of a vehicle license plate from a 3D corrected image to obtain a vehicle license plate image, and a vehicle number recognition unit for recognizing a vehicle number from the vehicle license plate image obtained by the license plate image processing unit Provides

상기 3차원 보정 처리부는 상기 기준선으로부터 소정의 사각형 영역을 선정하고 상기 사각형 영역의 좌표를 이용하여 상기 사각형 영역의 기울기 각도를 구하고, 상기 사각형 영역에 대하여 상기 기울기 각도만큼 아핀 변환을 적용하여 상기 3차원의 기하학적 왜곡을 보정할 수 있다.The 3D correction processing unit selects a predetermined rectangular area from the reference line, obtains an inclination angle of the rectangular area using coordinates of the rectangular area, and applies the affine transformation by the inclination angle to the rectangular area to apply the 3D Can correct geometric distortion.

상기 3차원 보정 처리부는 상기 기준선의 좌표값들을 기반으로 LB(좌측 하단) 및 RB(우측 하단) 위치를 지정하고, 상기 LB 및 RB 위치를 기준으로 상기 촬영 영상의 크기에서 소정 높이에 LT(좌측 상단) 및 RT(우측 상단) 위치를 지정하여 상기 사각형 영역을 선정할 수 있다.The 3D correction processing unit designates LB (lower left) and RB (lower right) positions based on the coordinate values of the reference line, and LT (left) at a predetermined height from the size of the captured image based on the LB and RB positions The rectangular area may be selected by designating positions at the top) and RT (top right).

상기 3차원 보정 처리부는 상기 사각형 영역에 대하여 상기 기울기 각도만큼 전단 변환을 적용하여 상기 3차원의 기하학적 왜곡을 보정할 수 있다.The 3D correction processing unit may correct the geometrical distortion of the 3D by applying a shear transformation by the inclination angle to the rectangular region.

상기 번호판 영상 처리부는 상기 차량 번호판 영상의 가장 긴 직선을 검출하고 상기 가장 긴 직선의 좌표를 이용하여 회전 각도를 구하고, 상기 차량 번호판 영상에 대하여 상기 회전 각도만큼 회전 변환을 적용하여 2차원의 기하학적 왜곡을 보정하여 차량 번호판 보정 영상 출력할 수 있다.The license plate image processing unit detects the longest straight line of the vehicle license plate image, obtains a rotation angle by using the coordinates of the longest straight line, and applies a rotational transformation by the rotation angle to the vehicle license plate image to provide geometrical distortion in two dimensions. By correcting, a vehicle license plate correction image may be output.

본 발명의 또 하나의 실시예에 따른 향상된 차량 번호 인식 방법은, 카메라로 기준선 및 차량의 영상을 촬영하는 단계; 상기 카메라의 촬영 영상으로부터 기준선을 구하고 상기 기준선을 이용하여 상기 촬영 영상의 3차원의 기하학적 왜곡을 보정함으로써 3차원 보정 영상을 생성하여 출력하는 단계; 상기 3차원 보정 영상을 출력하는 단계에서 출력된 3차원 보정 영상으로부터 차량 번호판의 윤곽선을 검출하여 차량 번호판 영상을 획득하는 단계; 및 상기 차량 번호판 영상을 획득하는 단계에서 획득된 차량 번호판 영상으로부터 차량 번호를 인식하는 단계를 제공함으로써 상술한 목적을 달성할 수 있다. An improved vehicle number recognition method according to another embodiment of the present invention includes the steps of taking an image of a baseline and a vehicle with a camera; Obtaining a reference line from the captured image of the camera and generating and outputting a 3D corrected image by correcting 3D geometric distortion of the captured image using the reference line; Obtaining a vehicle license plate image by detecting an outline of the vehicle license plate from the 3D calibration image output in the step of outputting the 3D correction image; And providing the step of recognizing the vehicle number from the vehicle license plate image obtained in the step of acquiring the vehicle license plate image to achieve the above object.

상술한 구성에 의해, 본 발명은 차량 번호를 정확하게 인식함으로써 차량 번호 인식률을 향상시킬 수 있다.With the above-described configuration, the present invention can improve the vehicle number recognition rate by accurately recognizing the vehicle number.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 향상된 차량 번호 인식 시스템의 블록도를 도시하는 도면이다.
도 2는 장애인 주차 구역과 회전형 카메라를 도시하는 도면이다.
도 3a는 3차원의 기하학적 왜곡을 보정하기 위한 사각형 영역을 설정하는 일례를 도시하는 도면이다.
도 3b는 사각형 영역의 기울기 각도를 구하는 일례를 도시하는 도면이다.
도 3c는 3차원의 기하학적 왜곡을 보정한 3차원 보정 영상의 일례를 도시하는 도면이다.
도 4a는 3차원 보정 영상으로부터 획득된 차량 번호판 영상의 일례를 도시하는 도면이다.
도 4b는 차량 번호판 영상의 2차원의 기하학적 왜곡을 보정한 차량 번호판 보정 영상의 일례를 도시하는 도면이다.
도 5는 본 발명의 또 하나의 실시예에 따른 향상된 차량 번호 인식 방법의 흐름도를 도시하는 도면이다.1 is a block diagram of an improved vehicle number recognition system according to an embodiment of the present invention.
2 is a view showing a disabled parking zone and a rotating camera.
3A is a diagram showing an example of setting a rectangular area for correcting geometric distortion in 3D.
3B is a diagram showing an example of obtaining an inclination angle of a rectangular area.
3C is a diagram showing an example of a 3D corrected image in which 3D geometric distortion is corrected.
4A is a diagram showing an example of a vehicle license plate image obtained from a 3D corrected image.
4B is a diagram showing an example of a vehicle license plate correction image in which two-dimensional geometric distortion of a vehicle license plate image is corrected.
5 is a flowchart illustrating an improved vehicle number recognition method according to another embodiment of the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 향상된 차량 번호 인식 시스템 및 방법의 바람직한 실시예를 설명한다. 참고로, 아래에서 본 발명을 설명함에 있어서, 본 발명의 구성요소를 지칭하는 용어들은 각각의 구성 요소들의 기능을 고려하여 명명된 것이므로, 본 발명의 기술적 구성요소를 한정하는 의미로 이해되어서는 안 될 것이다. Hereinafter, preferred embodiments of an improved vehicle number recognition system and method according to the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. For reference, in the following description of the present invention, the terms referring to the components of the present invention are named in consideration of the function of each component, and should not be understood as a meaning limiting the technical components of the present invention. Will be.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 향상된 차량 번호 인식 시스템의 블록도를 도시하는 도면이고, 도 2는 장애인 주차 구역과 회전형 카메라를 도시하는 도면이고, 도 3a는 3차원의 기하학적 왜곡을 보정하기 위한 사각형 영역을 설정하는 일례를 도시하는 도면이고, 도 3b는 사각형 영역의 기울기 각도를 구하는 일례를 도시하는 도면이고, 도 3c는 3차원의 기하학적 왜곡을 보정한 3차원 보정 영상의 일례를 도시하는 도면이고, 도 4a는 3차원 보정 영상으로부터 획득된 차량 번호판 영상의 일례를 도시하는 도면이고, 도 4b는 차량 번호판 영상의 2차원의 기하학적 왜곡을 보정한 차량 번호판 보정 영상의 일례를 도시하는 도면이다.1 is a block diagram of an improved vehicle number recognition system according to an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a diagram showing a disabled parking zone and a rotating camera, and FIG. 3A is a geometrical distortion of three dimensions 3B is a view showing an example of setting a rectangular area for correction, FIG. 3B is a view showing an example of obtaining an inclination angle of the rectangular area, and FIG. 3C is an example of a 3D correction image correcting 3D geometric distortion. FIG. 4A is a diagram showing an example of a vehicle license plate image obtained from a 3D correction image, and FIG. 4B is a diagram showing an example of a vehicle license plate correction image correcting two-dimensional geometric distortion of a vehicle license plate image. It is a drawing.

도 1에 도시된 바와 같이, 향상된 차량 번호 인식 시스템은 카메라(110), 차량 번호 인식 장치(120) 및 서버(130)를 포함할 수 있다. 도 1에서는 카메라(110)와 차량 번호 인식 장치(120)가 별도 장치로 도시되어 있지만, 이들 구성은 일체로 구현될 수 있다.As shown in FIG. 1, the improved vehicle number recognition system may include a camera 110, a vehicle number recognition device 120, and a server 130. In FIG. 1, the camera 110 and the vehicle number recognition device 120 are illustrated as separate devices, but these configurations may be integrally implemented.

카메라(110)는 차량의 영상을 촬영한다. 카메라(110)는 주차장 입구에 설치된 고정형 카메라(110)일 수 있지만, 본 발명의 실시예에서는 장애인 주차 구역에 설치되어 각 차량 영상을 촬영할 수 있는 도 2와 같은 회전형 카메라를 예로 들어 설명한다.The camera 110 photographs an image of a vehicle. The camera 110 may be a fixed camera 110 installed at the entrance of a parking lot, but an embodiment of the present invention will be described as an example of a rotating camera as shown in FIG. 2 installed in a parking area for a disabled person to take images of each vehicle.

회전형 카메라(110)는 가장 왼쪽의 주차 구역의 차량을 촬영하고 소정 각도로 우측으로 회전하면서 주차 구역들의 차량을 촬영할 수 있다. 이 경우 카메라(110)는 차량과 차량의 정면에 있는 주차 라인을 하나의 영상으로 촬영한다. 본 발명에서는 이 주차 라인을 포함하여, 장애인 주차 구역에 표시된 소정의 라인을 기준선으로 이용할 수 있다.The rotatable camera 110 may photograph a vehicle in the parking zone on the leftmost side and rotate the vehicle to the right at a predetermined angle to photograph the vehicle in the parking zones. In this case, the camera 110 photographs the vehicle and the parking line in front of the vehicle as one image. In the present invention, including the parking line, a predetermined line displayed in the parking area for the disabled can be used as a reference line.

차량 번호 인식 장치(120)는 3차원 보정 처리부(122), 번호판 영상 처리부(124) 및 차량 번호 인식부(126)를 포함한다. The vehicle number recognition device 120 includes a three-dimensional correction processing unit 122, a license plate image processing unit 124, and a vehicle number recognition unit 126.

3차원 보정 처리부(122)는 카메라(110)의 촬영 영상으로부터 기준선을 구하고 기준선을 이용하여 3차원의 기하학적 왜곡을 보정하고 3차원 보정 영상을 출력한다. 3차원 보정 처리부(122)는 3차원의 기하학적 왜곡을 보정하기 위해, 기준선으로부터 소정의 사각형 영역을 선정하고 사각형 영역의 좌표를 이용하여 사각형 영역의 기울기 각도를 구하고, 사각형 영역에 대하여 기울기 각도만큼 3차원 아핀 변환을 적용한다. The 3D correction processing unit 122 obtains a reference line from the captured image of the camera 110, corrects geometric distortion in 3D using the reference line, and outputs a 3D corrected image. The 3D correction processing unit 122 selects a predetermined rectangular area from a reference line to correct the geometric distortion of the 3D, obtains an inclination angle of the rectangular area using coordinates of the rectangular area, and is 3 by an inclination angle with respect to the rectangular area. Apply dimensional affine transformation.

도 3에는 3차원의 기하학적 왜곡을 보정하기 위해 이러한 사각형 영역을 설정하는 일례가 도시되어 있다.FIG. 3 shows an example of setting such a rectangular area to correct three-dimensional geometric distortion.

도 3a에 도시된 바와 같이, 3차원 보정 처리부(122)는 카메라(110)로부터 입력된 촬영 영상의 좌측 최하단 지점을 좌표(0, 0)로 설정하고, 차량의 정면에 있는 그려진 주차 라인의 좌측 하단 지점의 좌표값을 LB(x1, y1)로, 우측 하단 지점의 좌표값을 RB(x1, y1)로 지정한다. 3차원 보정 처리부(122)는 LB(x1, y1) 및 RB(x2, y2)를 기준으로 입력 영상의 크기에서 소정의 높이, 예를 들어 1/3 높이의 좌측 상단 지점의 좌표값을 LT(x3, y3)로, 우측 상단 지점의 좌표값을 RT(x4, y4)로 지정한다. 3차원 보정 처리부(122)는 이들 4개의 지점(LB, RB, LT, RT)을 연결하여 사각형 영역을 선정한다.As shown in FIG. 3A, the 3D correction processing unit 122 sets the lower leftmost point of the captured image input from the camera 110 as coordinates (0, 0), and the left side of the drawn parking line in front of the vehicle. The coordinate value of the lower point is designated as LB (x1, y1), and the coordinate value of the lower right point is designated as RB (x1, y1). The 3D correction processing unit 122 LT (coordinate values of the upper left point of a predetermined height, for example, 1/3 height) from the size of the input image based on LB (x1, y1) and RB (x2, y2). x3, y3), and the coordinate values of the upper right point are designated as RT (x4, y4). The three-dimensional correction processing unit 122 connects these four points (LB, RB, LT, RT) to select a rectangular area.

도 3b에는 사각형 영역의 기울기 각도를 구하는 일례를 도시하는 도면이다.3B is a diagram showing an example of obtaining an inclination angle of a rectangular area.

도 3b에 도시된 바와 같이, 3차원 보정 처리부(122)는 지정된 좌측 하단 지점의 좌표값 LB(x1, y1) 및 우측 하단 지점의 좌표값 RB(x2, y2)를 기반으로 좌표(x1, y2)를 지정한다. 3차원 보정 처리부(122)는 LB(x1, y1), RB(x1, y1) 및 좌표(x1, y2)를 삼각형으로 가정하여 수학식 1의 피타고라스 정리 및 삼각함수를 적용하여 기울기 각도(θ)를 구한다.As illustrated in FIG. 3B, the 3D correction processing unit 122 is based on the coordinates (x1, y2) based on the coordinates LB (x1, y1) of the lower left point designated and the coordinate values RB (x2, y2) of the lower right point. ). The 3D correction processing unit 122 assumes LB (x1, y1), RB (x1, y1) and coordinates (x1, y2) as triangles and applies the Pythagorean theorem of Equation 1 and the inclination angle (θ) To get

Figure 112019091201018-pat00001
Figure 112019091201018-pat00001

여기서 A는 삼각형의 세 빗변 중 가장 긴 빗변의 길이이며, B는 각도(θ)를 이루는 다른 빗변의 길이이다. Here, A is the length of the longest hypotenuse among the three hypotenuses of the triangle, and B is the length of the other hypotenuse constituting the angle θ.

3차원 보정 처리부(122)는 구한 기울기 각도(θ)를 이용하여 도 3b에 도시된 적색의 사각형 영역에 대하여 기울기 각도(θ)만큼 아핀 변환을 적용하여 3차원 보정 영상을 생성한다. 아핀 변환은 스케일링(scaling), 회전(rotation) 또는 전단(shearing)과 같은 변환을 포함한다. 도 3b에서는 전단 변환이 필요하므로, 수학식 2를 이용하여 변환을 수행한다.The 3D correction processing unit 122 generates a 3D correction image by applying an affine transformation by a tilt angle θ to the red rectangular region shown in FIG. 3B using the obtained tilt angle θ. Affine transformations include transformations such as scaling, rotation, or shearing. In FIG. 3B, since a shear transformation is required, the transformation is performed using Equation (2).

Figure 112019091201018-pat00002
Figure 112019091201018-pat00002

여기서, hx 및 hy는 각각 수평 및 수직 전단 요소이며, Rectimage 도 3b에서 적색으로 표시된 사각형 영역이고, Resultimage는 도 3c에 도시된 3차원의 기하학적 왜곡이 보정된 3차원 보정 영상이다.Here, hx and hy are horizontal and vertical shear elements, respectively, Rect image is a rectangular region indicated in red in FIG. 3B, and the result image is a 3D correction image corrected for 3D geometric distortion illustrated in FIG. 3C.

도 3a 및 도 3b에서는 사각형 영역을 먼저 구하고 이어서 사각형 영역의 기울기 각도를 구하였으나, 기준선을 이용하여 기울기 각도를 먼저 구하고 그 기울기 각도를 이용하여 각도만큼 기울기를 가지고 소정의 높이에서 사각형 영역을 선정할 수 있다. 이 경우에는 아핀 변환으로 회전 변환이 이용될 수 있다.In FIGS. 3A and 3B, a rectangular area is first obtained and then an inclination angle of the rectangular area is obtained. First, an inclination angle is obtained using a reference line, and a rectangular area is selected at a predetermined height with an inclination of an angle using the inclination angle. Can be. In this case, rotation transformation may be used as an affine transformation.

번호판 영상 처리부(124)는 3차원 보정 처리부(122)에서 출력된 3차원 보정 영상으로부터 차량 번호판의 윤곽선을 검출하여 차량 번호판 영상을 획득하고 차량 번호판 영상에 대해 2차원의 기하학적 왜곡을 보정한다. 번호판 영상 처리부(124)는 차량 번호판의 윤곽선을 검출한 후에 차량 번호판 영상의 가장 긴 직선을 검출하고 가장 긴 직선의 좌표를 이용하여 보정이 필요한 각도를 구하고 차량 번호판 영상에 대하여 각도만큼 아핀 변환을 적용하여 2차원의 기하학적 왜곡을 보정할 수 있다.The license plate image processing unit 124 detects the contour of the vehicle license plate from the 3D correction image output from the 3D correction processing unit 122 to obtain a vehicle license plate image and corrects a geometrical distortion of 2D in the license plate image. After detecting the contour of the license plate, the license plate image processing unit 124 detects the longest straight line of the vehicle license plate image, uses the coordinates of the longest straight line to obtain the angle that needs to be corrected, and applies affine transformation by the angle to the license plate image. By doing so, two-dimensional geometric distortion can be corrected.

번호판 영상 처리부(124)는 3차원 보정 처리부(122)에서 출력된 3차원 보정 영상으로부터 차량 번호판의 윤곽선을 검출하기 위해 수학식 3의 소벨(sobel) 에지 검출기를 적용할 수 있다.The license plate image processing unit 124 may apply a sobel edge detector of Equation 3 to detect the outline of the vehicle license plate from the 3D correction image output from the 3D correction processing unit 122.

Figure 112019091201018-pat00003
Figure 112019091201018-pat00003

여기서 resultimage는 도 3c에 도시된 3차원의 기하학적 왜곡이 보정된 3차원 보정 영상이고, edge image는 3차원 보정 영상으로부터 검출된 차량 번호판 윤곽선 영상이며,

Figure 112019091201018-pat00004
는 Gx로 x 방향 경사도이다.Here, the result image is a 3D correction image in which the 3D geometric distortion shown in FIG. 3C is corrected, and the edge image is a vehicle license plate contour image detected from the 3D correction image,
Figure 112019091201018-pat00004
Gx is the slope in the x direction.

번호판 영상 처리부(124)는 차량 번호판 윤곽선 영상을 이용하여 3차원 보정 영상으로부터 차량 번호판 영상을 획득한다. 도 4a에는 차량 번호판 윤곽선 영상을 이용하여 3차원 보정 영상으로부터 획득된 차량 번호판 영상의 일례가 도시되어 있다. The license plate image processing unit 124 acquires the vehicle license plate image from the 3D corrected image using the vehicle license plate contour image. 4A shows an example of a vehicle license plate image obtained from a 3D corrected image using a vehicle license plate contour image.

번호판 영상 처리부(124)는 차량 번호판 영상의 시작점 및 종점에 유클리디언 거리 법을 적용하여 길이를 계산한다. 번호판 영상 처리부(124)는 계산된 길이들 중에서 가장 긴 직선을 검출한다. 번호판 영상 처리부(124)는 가장 긴 직선의 좌측 지점을 좌표(0, 0)로 설정하고 우측 지점의 좌표값을 좌표(x1, y1)로 지정한다. 가장 긴 직선의 시작점에서 0도인 가로 직선과 비교하여 회전된 각도를 계산한다. 이러한 계산은 수학식 1을 이용하여 계산할 수 있다.The license plate image processing unit 124 calculates the length by applying the Euclidean distance method to the start and end points of the vehicle license plate image. The license plate image processing unit 124 detects the longest straight line among the calculated lengths. The license plate image processing unit 124 sets the left point of the longest straight line as the coordinates (0, 0) and designates the coordinate value of the right point as the coordinates (x1, y1). The rotated angle is calculated by comparing it with a horizontal straight line that is 0 degrees from the starting point of the longest straight line. This calculation can be performed using Equation (1).

번호판 영상 처리부(124)는 차량 번호판 영상에 대해 검출된 각도만큼 수학식 4의 2차원 아핀 변환을 적용하여 시계 또는 반시계방향으로 회전시켜 보정된 차량 번호판 보정 영상을 얻을 수 있다. The license plate image processing unit 124 may obtain a corrected vehicle license plate correction image by rotating in a clockwise or counterclockwise direction by applying a two-dimensional affine transformation of Equation 4 to an angle detected for the vehicle license plate image.

Figure 112019091201018-pat00005
Figure 112019091201018-pat00005

여기서 Carplateimage는 차량 번호판 영상이고, Rotationimage는 차량 번호판 보정 영상이며,

Figure 112019091201018-pat00006
는 회전 변환 매트릭스이다.Here, the Carplate image is a license plate image, and the Rotationimage is a vehicle license plate correction image.
Figure 112019091201018-pat00006
Is a rotation transformation matrix.

도 4b에는 차량 번호판 영상의 2차원의 기하학적 왜곡을 보정한 이러한 차량 번호판 보정 영상의 일례가 도시되어 있다.4B shows an example of such a vehicle license plate correction image that corrects two-dimensional geometric distortion of the vehicle license plate image.

차량 번호 인식부(126)는 번호판 영상 처리부(124)에서 획득된 차량 번호판 영상으로부터 차량 번호를 인식한다. 차량 번호 인식 장치(120)는 인식된 차량 번호를 서버(130)로 송신할 수 있다.The vehicle number recognition unit 126 recognizes the vehicle number from the vehicle license plate image obtained by the license plate image processing unit 124. The vehicle number recognition device 120 may transmit the recognized vehicle number to the server 130.

서버(130)는 예를 들어, 장애인 차량으로 등록된 차량 정보들을 저장하고 있다. 서버(130)는 차량 번호 인식 장치(120)로부터 송신된 차량 번호가 등록된 차량 정보인지를 확인한 후에 확인 정보를 차량 번호 인식 장치(120)로 통지할 수 있다.The server 130 stores vehicle information registered as a disabled vehicle, for example. After confirming whether the vehicle number transmitted from the vehicle number recognition device 120 is registered vehicle information, the server 130 may notify the vehicle number recognition device 120 of the confirmation information.

도 5는 본 발명의 또 하나의 실시예에 따른 향상된 차량 번호 인식 방법의 흐름도를 도시하는 도면이다.5 is a flowchart illustrating an improved vehicle number recognition method according to another embodiment of the present invention.

회전형 카메라(110)는 회전하면서 장애인 주차 구역에 새로운 차량이 주차되어 있는지를 확인한다. 예를 들어, 회전형 카메라(110)는 가장 왼쪽의 주차 구역의 차량을 촬영하고 소정 각도로 우측으로 회전하면서 주차 구역들의 차량을 촬영할 수 있다. 이 경우 카메라(110)는 차량과 차량의 정면에 있는 주차 라인을 하나의 영상으로 촬영한다(S502). The rotating camera 110 rotates and checks whether a new vehicle is parked in the disabled parking area. For example, the rotatable camera 110 may photograph a vehicle in the leftmost parking area and rotate the vehicle to the right at a predetermined angle to photograph a vehicle in the parking areas. In this case, the camera 110 photographs the vehicle and the parking line in front of the vehicle as a single image (S502).

3차원 보정 처리부(122)는 카메라(110)의 촬영 영상으로부터 기준선을 구하고 촬영 영상의 기준선을 이용하여 3차원의 기하학적 왜곡을 보정함으로써 3차원 보정 영상을 생성하여 출력한다(S504). 3차원 보정 처리부(122)는 3차원의 기하학적 왜곡을 보정하기 위해, 기준선으로부터 소정의 사각형 영역을 선정하고 사각형 영역의 좌표를 이용하여 사각형 영역의 기울기 각도를 구한다. 3차원 보정 처리부(122)는 구한 기울기 각도(θ)를 이용하여 사각형 영역에 대하여 기울기 각도(θ)만큼 아핀 변환을 적용하여 3차원 보정 영상을 생성한다. The 3D correction processing unit 122 obtains a reference line from the captured image of the camera 110 and corrects the geometrical distortion of the 3D using the reference line of the captured image to generate and output a 3D corrected image (S504). The 3D correction processing unit 122 selects a predetermined rectangular area from a reference line to correct the geometric distortion of the 3D, and obtains an inclination angle of the rectangular area using coordinates of the rectangular area. The 3D correction processing unit 122 generates a 3D correction image by applying an affine transformation by a tilt angle θ to the rectangular area using the obtained tilt angle θ.

번호판 영상 처리부(124)는 3차원 보정 처리부(122)에서 출력된 3차원 보정 영상으로부터 차량 번호판의 윤곽선을 검출하여 차량 번호판 영상을 획득하고 차량 번호판 영상에 대해 2차원의 기하학적 왜곡을 보정한다(S506). 번호판 영상 처리부(124)는 차량 번호판의 윤곽선을 검출한 후에 차량 번호판 영상의 가장 긴 직선을 검출하고 가장 긴 직선의 좌표를 이용하여 보정이 필요한 각도를 구한다. 번호판 영상 처리부(124)는 차량 번호판 영상에 대해 검출된 각도만큼 2차원 아핀 변환을 적용하여 시계 또는 반시계방향으로 회전시켜 보정된 차량 번호판 보정 영상을 얻을 수 있다. The license plate image processing unit 124 detects the contour of the vehicle license plate from the 3D correction image output from the 3D correction processing unit 122 to obtain the vehicle license plate image and corrects the geometrical distortion of the 2D to the license plate image (S506) ). After detecting the outline of the vehicle license plate, the license plate image processing unit 124 detects the longest straight line of the vehicle license plate image and uses the coordinates of the longest straight line to obtain an angle that needs to be corrected. The license plate image processing unit 124 may obtain a corrected vehicle license plate correction image by rotating in a clockwise or counterclockwise direction by applying a two-dimensional affine transformation to an angle detected for the vehicle license plate image.

차량 번호 인식부(126)는 번호판 영상 처리부(124)에서 보정된 차량 번호판 보정 영상으로부터 차량 번호를 인식한다(S508). 차량 번호 인식 장치(120)는 서버(130)로 인식된 차량 번호를 송신한다(S510).The vehicle number recognition unit 126 recognizes the vehicle number from the vehicle license plate correction image corrected by the license plate image processing unit 124 (S508). The vehicle number recognition device 120 transmits the vehicle number recognized by the server 130 (S510).

서버(130)는 차량 번호 인식 장치(120)로부터 송신된 차량 번호가 등록된 차량 정보인지를 확인한 후에 확인 정보를 차량 번호 인식 장치(120)로 통지한다(S512). 한편, 서버(130)는 관리자 통신 장치(미도시됨)로 장애인 차량 여부에 대한 확인 정보를 통지할 수 있다.After confirming whether the vehicle number transmitted from the vehicle number recognition device 120 is registered vehicle information, the server 130 notifies the vehicle number recognition device 120 of the confirmation information (S512). Meanwhile, the server 130 may notify the manager communication device (not shown) of confirmation information on whether the vehicle is disabled.

이상에서 설명된 본 발명의 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 보여준 것에 불과하며, 본 발명의 보호 범위는 이하 특허청구범위에 의하여 해석되어야 마땅할 것이다. 또한, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형할 수 있을 것인 바, 본 발명과 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The embodiments of the present invention described above are merely illustrative of the technical idea of the present invention, and the protection scope of the present invention should be interpreted by the claims below. In addition, those skilled in the art to which the present invention pertains will be able to make various modifications and modifications without departing from the essential characteristics of the present invention. It should be interpreted as being included in the scope of the rights of.

110: 카메라 120: 차량 번호 인식 장치
122: 3차원 보정 처리부 124: 번호판 영상 처리부
126: 차량 번호 인식부 130: 서버110: camera 120: vehicle number recognition device
122: three-dimensional correction processing unit 124: license plate image processing unit
126: vehicle number recognition unit 130: server

Claims (7)

기준선 및 차량의 영상을 촬영하기 위한 카메라; 및
상기 카메라의 촬영 영상으로부터 기준선을 구하고 상기 기준선을 이용하여 상기 촬영 영상의 3차원의 기하학적 왜곡을 보정함으로써 3차원 보정 영상을 생성하여 출력하는 3차원 보정 처리부와, 상기 3차원 보정 처리부에서 출력된 3차원 보정 영상으로부터 차량 번호판의 윤곽선을 검출하여 차량 번호판 영상을 획득하는 번호판 영상 처리부와, 및 상기 번호판 영상 처리부에서 획득된 차량 번호판 영상으로부터 차량 번호를 인식하는 차량 번호 인식부를 구비하는 차량 번호 인식 장치를 포함하고,
상기 3차원 보정 처리부는 상기 카메라의 상기 촬영 영상의 차량 영역 바깥에 있는 라인으로부터 상기 기준선을 구하고, 상기 기준선으로부터 소정의 사각형 영역을 선정하고 상기 사각형 영역의 좌표를 이용하여 상기 사각형 영역의 기울기 각도를 구하고, 상기 사각형 영역에 대하여 상기 기울기 각도만큼 아핀 변환을 적용하여 상기 3차원의 기하학적 왜곡을 보정하는 것을 특징으로 하는 향상된 차량 번호 인식 시스템.A camera for taking an image of a baseline and a vehicle; And
A 3D correction processing unit for generating and outputting a 3D correction image by obtaining a reference line from the captured image of the camera and correcting 3D geometric distortion of the captured image using the reference line, and 3 output from the 3D correction processing unit A vehicle number recognition device including a license plate image processing unit for detecting a contour of a vehicle license plate from a dimensional correction image to obtain a vehicle license plate image, and a vehicle number recognition unit for recognizing a vehicle number from the license plate image acquired by the license plate image processing unit. Including,
The 3D correction processing unit obtains the reference line from a line outside the vehicle area of the captured image of the camera, selects a predetermined rectangular area from the reference line, and uses the coordinates of the rectangular area to determine the inclination angle of the rectangular area. Obtaining, and applying the affine transformation by the inclination angle with respect to the rectangular area, the improved vehicle number recognition system, characterized in that to correct the geometric distortion of the three-dimensional. 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 3차원 보정 처리부는 상기 기준선의 좌표값들을 기반으로 LB(좌측 하단) 및 RB(우측 하단) 위치를 지정하고, 상기 LB 및 RB 위치를 기준으로 상기 촬영 영상의 크기에서 소정 높이에 LT(좌측 상단) 및 RT(우측 상단) 위치를 지정하여 상기 사각형 영역을 선정하는 것을 특징으로 하는 향상된 차량 번호 인식 시스템.According to claim 1,
The 3D correction processing unit designates LB (bottom left) and RB (bottom right) based on the coordinate values of the reference line, and LT (left) at a predetermined height from the size of the captured image based on the LB and RB locations. Improved vehicle number recognition system, characterized in that the rectangular area is selected by specifying positions of the upper part) and the upper right part (RT). 제3항에 있어서,
상기 3차원 보정 처리부는 상기 사각형 영역에 대하여 상기 기울기 각도만큼 전단 변환을 적용하여 상기 3차원의 기하학적 왜곡을 보정하는 것을 특징으로 하는 향상된 차량 번호 인식 시스템. According to claim 3,
And the three-dimensional correction processing unit corrects the three-dimensional geometric distortion by applying a shear transformation by the inclination angle to the rectangular area. 제1항, 제3항 또는 제4항에 있어서.
상기 번호판 영상 처리부는 상기 차량 번호판 영상의 가장 긴 직선을 검출하고 상기 가장 긴 직선의 좌표를 이용하여 회전 각도를 구하고, 상기 차량 번호판 영상에 대하여 상기 회전 각도만큼 회전 변환을 적용하여 2차원의 기하학적 왜곡을 보정하여 차량 번호판 보정 영상 출력하는 것을 특징으로 하는 향상된 차량 번호 인식 시스템. The method according to claim 1, 3 or 4.
The license plate image processing unit detects the longest straight line of the vehicle license plate image, obtains a rotation angle by using the coordinates of the longest straight line, and applies a rotational transformation by the rotation angle to the vehicle license plate image to geometrically distort the image in two dimensions. Improved vehicle number recognition system, characterized in that for outputting the vehicle license plate correction image by correcting. 카메라로 기준선 및 차량의 영상을 촬영하는 단계;
상기 카메라의 촬영 영상으로부터 기준선을 구하고 상기 기준선을 이용하여 상기 촬영 영상의 3차원의 기하학적 왜곡을 보정함으로써 3차원 보정 영상을 생성하여 출력하는 단계;
상기 3차원 보정 영상을 출력하는 단계에서 출력된 상기 3차원 보정 영상으로부터 차량 번호판의 윤곽선을 검출하여 차량 번호판 영상을 획득하는 단계; 및
상기 차량 번호판 영상을 획득하는 단계에서 획득된 차량 번호판 영상으로부터 차량 번호를 인식하는 단계를 포함하고,
상기 3차원 보정 영상을 출력하는 단계는 상기 카메라의 상기 촬영 영상의 차량 영역 바깥에 있는 라인으로부터 상기 기준선을 구하고, 상기 기준선으로부터 소정의 사각형 영역을 선정하고 상기 사각형 영역의 좌표를 이용하여 상기 사각형 영역의 기울기 각도를 구하고, 상기 사각형 영역에 대하여 상기 기울기 각도만큼 아핀 변환을 적용하여 상기 3차원의 기하학적 왜곡을 보정하는 것을 특징으로 하는 향상된 차량 번호 인식 방법.Taking an image of a baseline and a vehicle with a camera;
Obtaining a reference line from the captured image of the camera and generating and outputting a 3D corrected image by correcting 3D geometric distortion of the captured image using the reference line;
Obtaining a vehicle license plate image by detecting an outline of a vehicle license plate from the 3D calibration image output in the step of outputting the 3D correction image; And
Recognizing the vehicle number from the vehicle license plate image obtained in the step of obtaining the vehicle license plate image,
In the outputting of the 3D corrected image, the reference line is obtained from a line outside the vehicle area of the photographed image of the camera, a predetermined rectangular area is selected from the reference line, and the rectangular area is determined using coordinates of the rectangular area. Obtaining an inclination angle of, and applying the affine transformation by the inclination angle to the rectangular area to correct the geometrical distortion of the three-dimensional vehicle number recognition method. 삭제delete
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