KR102181355B1 - 인공지능 기반 차량 검색 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 인공지능 기반 차량 검색 시스템에 관한 것으로, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 딥 러닝기반의 데이터 학습을 통해서 차량을 인식하고, 분석하여 CCTV를 통한 모니터링 대상에 대한 오 탐지를 개선하는데 있다.
일례로, 서로 다른 기종의 감시카메라를 이용하여 영상데이터를 생성하는 영상촬영 장비부; 및 상기 영상데이터를 수신하고, 모니터링 대상인 대상 차량에 대한 조건정보를 등록하고, 등록된 조건정보 및 딥-러닝 기반의 인공지능 영상분석알고리즘을 이용하여 상기 영상데이터로부터 상기 대상 차량을 인식하고, 인식된 상기 대상 차량을 분석하며, 인식 및 분석된 데이터의 조회를 통해 제공하는 통합 관제부를 포함하는 인공지능 기반 차량 검색 시스템을 개시한다.

Description

인공지능 기반 차량 검색 시스템{VEHICLE SEARCH SYSTEM BASED ARTIFICIAL INTELLIGENCE}
본 발명의 실시예는 인공지능 기반 차량 검색 시스템에 관한 것이다.
인구의 증가, 도시화로 인한 인구의 밀집, 산업화로 인한 소외 등으로 증가하는 범죄문제에 대응하고 사회 안전망을 구축하기 위해서 CCTV의 도입은 전국적으로 확산되고 있으며 이를 이용한 범죄 해결의 비중은 해마다 증가하고 있다.
범죄사실이나 범인을 객관적으로 입증할 수 있는 증거자료로써 CCTV는 그 중요성이 증가하고 있지만 정보과부하(Information Overload: 지나치게 많이 수집된 이미지 정보)로 인한 과도한 판독업무로 인해 담당자들에게 많은 어려움을 주고 있다.
이와 같은 문제점을 해결하기 위해서 차량번호 인식, 보행자의 얼굴 인식 그리고, 침입 등의 다양한 행동을 분석하는 지능형 영상 감시기술 도입의 수요가 증가되어 왔다.
그러나, 기존의 시스템은 잦은 오 탐지로 인하여 만족도가 100점 만점에 21.5점으로 조사 되었으며 도입된 시스템들은 거의 사용되지 않는 것으로 파악 되었다("지능형 CCTV 행위기반 DB 구축 및 시험, 인증 방안 연구", 한국인터넷진흥원, 2012).
등록특허공보 제10-1850286호(등록일자: 2018년04월13일)
본 발명의 실시예는, 딥 러닝기반의 데이터 학습을 통해서 차량을 인식하고, 분석하여 CCTV를 통한 모니터링 대상에 대한 오 탐지를 개선할 수 있는 인공지능 기반 차량 검색 시스템을 제공한다.
본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반 차량 검색 시스템은, 서로 다른 기종의 감시카메라를 이용하여 영상데이터를 생성하는 영상촬영 장비부; 및 상기 영상데이터를 수신하고, 모니터링 대상인 대상 차량에 대한 조건정보를 등록하고, 등록된 조건정보 및 딥-러닝 기반의 인공지능 영상분석알고리즘을 이용하여 상기 영상데이터로부터 상기 대상 차량을 인식하고, 인식된 상기 대상 차량을 분석하며, 인식 및 분석된 데이터의 조회를 통해 제공하는 통합 관제부를 포함한다.
또한, 상기 영상촬영 장비부는, 차량번호 인식 카메라와 네트워크 카메라를 포함하고, 영상을 촬영하는 감시 카메라부; 상기 감시 카메라부에 설치되고, 상기 감시 카메라의 야간 촬영 시 동작하는 적외선 조명 장치부; 및 상기 감시 카메라부의 카메라 셔터의 동작을 제어하는 셔터 신호와 동일한 펄스 폭의 동기 신호로 상기 적외선 조명 장치부의 발광 동작을 제어하는 적외선 조명 제어부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 통합 관제부는, 상기 영상촬영 장비부로부터 수신되는 상기 영상데이터를 출력하여 모니터링하기 위한 영상 모니터링부; 하나 이상의 차량 번호판 규격정보, 차량의 종류/모델 및 차량의 색상 중 적어도 하나의 차량정보가 저장되고, 상기 차량정보 중 적어도 하나에 대한 상세정보를 입력 받아 상기 조건정보로 등록 받는 조건정보 등록부; 상기 조건정보 등록부를 통해 등록된 상기 조건정보를 기반으로 인공지능 영상분석알고리즘을 통해 상기 영상데이터로부터 상기 대상 차량을 인식하고, 인식된 해당 대상 차량이 촬영된 영상데이터를 추출해 별도로 저장하는 차량 인식 저장부; 및 상기 차량 인식 저장부를 통해 저장된 영상데이터를 기반으로 해당 대상 차량이 촬영된 시간, 위치, 이동경로, 주/정차 및 이벤트 중 적어도 하나의 정보를 분석하여 저장하고, 분석된 정보를 조회를 통해 제공하는 차량 분석 및 정보 제공부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 차량 인식 저장부는, 상기 대상 차량의 차량의 종류/모델, 번호판 검출하고, 검출된 번호판의 번호 인식하고, 상기 조건정보를 검증하고, 상기 영상데이터에서 상기 대상 차량이 다른 객체와 겹치는 경우 상기 대상 차량과 다른 객체의 영역을 합산하고, 합산된 영역을 640x480 픽셀(가로x세로)의 영상 크기로 변환하며, 변환된 데이터를 파일로 저장하는 순서로 동작할 수 있다.
또한, 상기 차량 분석 및 정보 제공부는, 검색조회정보에 상기 대상 차량이 촬영된 시간, 위치, 이동경로, 주/정차 및 이벤트 정보를 포함하는 경우, 상기 영상데이터에서 해당 대상 차량이 발견된 시점부터 사라진 시점까지의 영상데이터를 제공하되, 지도 상에서 해당 대상 차량이 발견된 시점부터 사라진 시점까지 이동한 경로, 이동 경로 상에 주/정차한 위치와, 승/하차 및 합승 이벤트를 시간 순서대로 표시할 수 있다.
본 발명에 따르면, 딥 러닝기반의 데이터 학습을 통해서 차량을 인식하고, 분석하여 CCTV를 통한 모니터링 대상에 대한 오 탐지를 개선할 수 있는 인공지능 기반 차량 검색 시스템을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반 차량 검색 시스템의 전체 구성을 나타낸 개요도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 영상촬영 장비부의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 통합 관제부의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 적외선 조명 장치부의 트리거 신호와 적외선 조명 제어부를 통해 출력되는 셔터 신호를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 영상 모니터링부에서 동작하는 서버 프로그램과 클라이언트 프로그램의 예시를 나타낸 캡쳐 화면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 차량 번호판에 대한 규격조건을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 차량 인식 저장부의 동작을 설명하기 위해 나타낸 순서도이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 차량 분석 및 정보 제공부를 통해 제공되는 정보의 일례를 나타낸 도면이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반 차량 검색 시스템의 전체 구성을 나타낸 개요도이고, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 영상촬영 장비부의 구성을 나타낸 블록도이고, 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 통합 관제부의 구성을 나타낸 블록도이고, 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 적외선 조명 장치부의 트리거 신호와 적외선 조명 제어부를 통해 출력되는 셔터 신호를 나타낸 도면이고, 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 영상 모니터링부에서 동작하는 서버 프로그램과 클라이언트 프로그램의 예시를 나타낸 캡쳐 화면이고, 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 차량 번호판에 대한 규격조건을 나타낸 도면이고, 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 차량 인식 저장부의 동작을 설명하기 위해 나타낸 순서도이며, 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 차량 분석 및 정보 제공부를 통해 제공되는 정보의 일례를 나타낸 도면이다.
도 1 내지 도 3을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반 차량 검색 시스템(1000)은 영상촬영 장비부(100)와 통합 관제부(200)를 포함한다. 더불어, 본 실시예의 인공지능 기반 차량 검색 시스템(1000)은 영상촬영 장비부(100)를 통해 생성된 영상데이터를 통합 관제부(200)로 전송하기 위한 데이터통신 장비부(300)를 더 포함하여 구성될 수 있다.
상기 영상촬영 장비부(100)는 서로 다른 기종의 감시카메라를 이용하여 영상데이터를 생성할 수 있다. 이를 위해 영상촬영 장비부(100)는 감시 카메라부(110), 적외선 조명 장치부(120) 및 적외선 조명 제어부(130)를 포함할 수 있다.
상기 감시 카메라부(110)는 차량번호 인식 카메라와 네트워크 카메라를 포함하고, 차량, 보행자 등을 포함하는 외부 영상을 촬영할 수 있다. 차량번호 인식 카메라는 도로, 길가, 골목 등의 외부 현장 곳곳에 CCTV 형태로 설치되어 해당 현장의 영상을 계속해서 촬영할 수 있으며, 촬영된 영상데이터는 데이터통신 장비부(300)를 통해 통합 관제부(200)로 실시간 전송될 수 있다. 네트워크 카메라 또한, 차량, 보행자 등을 포함하는 외부 영상을 촬영할 수 있으며, 데이터통신 장비부(300) 또는 별도의 인터넷 통신 장치에 연결되어 촬영된 영상데이터를 통합 관제부(200)로 실시간 전송할 수 있다.
상기 적외선 조명 장치부(120)는 감시 카메라(110)에 설치되어 감시 카메라(110)의 야간 촬영 시 동작할 수 있다. 좀 더 구체적으로, 적외선 조명 장치부(120)는 적외선 조명을 발광하여 감시 카메라(110)의 야간 촬영 영상의 화질을 개선할 수 있다. 이러한 적외선 조명 장치부(120)는 감시 카메라(110)의 종류에 따라서 740nm 내지 850nm 파장대의 적외선 조명이 적용될 수 있다.
상기 적외선 조명 제어부(130)는 감시 카메라부(110)의 카메라 셔터의 동작을 제어하는 셔터 신호와 동일한 펄스 폭의 동기 신호로 적외선 조명 장치부(120)의 발광 동작을 제어할 수 있다. 좀 더 구체적으로, 감시 카메라(110)의 셔터가 열린(OPEN) 상태에서 적외선 조명이 발광(ON)되어야 카메라 렌즈로 흡수되는 빛의 양이 많아지며 좋은 화질의 영상을 획득할 수 있으므로, 이를 위해 적외선 조명 제어부(130)는 도 4에 도시된 바와 같이 감시 카메라(110)의 셔터 스피드와 동일한 펄스 폭의 동기신호(Strobe)에 맞춰 적외선 조명이 발광(트리거 신호)할 수 있도록 한다.
상기 통합 관제부(200)는, 데이터통신 장비부(300)를 통해 영상촬영 장비부(100)의 영상데이터를 수신하고, 모니터링 대상인 대상 차량(보행자도 포함할 수 있음)에 대한 조건정보를 등록하고, 등록된 조건정보 및 딥-러닝 기반의 인공지능 영상분석알고리즘을 이용하여 수신된 영상데이터로부터 대상 차량(보행자도 포함할 수 있음)을 인식하고, 인식된 대상 차량(보행자도 포함할 수 있음)을 분석하며, 인식 및 분석된 데이터의 조회를 통해 관리자에게 제공될 수 있다. 이를 위해 통합 관제부(200)는 영상 모니터링부(210), 조건정보 등록부(220), 차량 인식 저장부(230), 및 차량 분석 및 정보 제공부(240)를 포함할 수 있다.
상기 영상 모니터링부(210)는 영상촬영 장비부(100)로부터 수신되는 영상데이터를 출력하여 모니터링 할 수 있도록 한다. 이를 위해 영상 모니터링부(210)는 도 5를 참조하면 영상촬영 장비부(100)로부터 영상데이터를 실시간 수신하는 서버 프로그램(a)과 수신된 영상데이터를 화면을 통해 제공하는 클라이언트 프로그램(b)으로 구성될 수 있다. 이러한 영상 모니터링부(210)는 최대 32개 채널의 감시 카메라로부터 영상데이터를 각각 획득하여 관제요원들이 모니터링 가능하도록 화면으로 출력할 수 있으며, 서버 프로그램과 클라이언트 프로그램은 서로 다른 컴퓨터에서 실행될 수 있으며 또는, 하나의 컴퓨터에서 실행 될 수 있다.
상기 조건정보 등록부(220)는 하나 이상의 차량 번호판 규격정보, 차량의 종류/모델 및 차량의 색상 중 적어도 하나의 차량정보가 저장되고, 차량정보 중 적어도 하나에 대한 상세정보를 입력 받아 조건정보로 등록 받을 수 있다.
예를 들어, 차량 번호판 규격정보는 도 6의 (a)에 도시된 바와 같이 아래 열 좌측부터 H1 한글, D4~D1은 숫자, 윗 열의 H3, H2는 한글, 그리고 D6, D5는 숫자 형태로 이루어진 차량 번호판의 기본규격정보(제1 기본규격정보)일 수 있고, 도 6의 (b)에 도시된 바와 같이 D4, D3은 숫자, 그 다음 H1은 한글, 그 다음 D4~D1은 숫자 형태로 이루어진 차량 번호판의 다른 기본규격정보(제2 기본규격정보)일 수 있다. 이러한 제1 및 제2 기본규격정보는 대한민국 차량 번호판의 기본적인 형식으로서 일련번호 숫자 네 자리가 존재하는 조건과 용도문자 한글이 존재해야 하는 조건을 포함할 수 있으며, 그 외 특수 목적의 차량에 대한 번호판 규격정보와 더불어, 영업용 차량, 전기차량 등의 경우 번호판의 색상까지 기본적으로 규격화되어 정의될 수 있다.
상기 조건정보 등록부(220)는 이러한 기본규격정보 중 대상 차량의 번호 형식이 제1 기본규격정보에 해당되는지 제2 기본규격정보에 해당되는지를 선택 받고, 선택된 해당 규격정보에 따른 상세정보 즉 차량번호정보를 등록 받을 수 있다 또한, 차량정보는 상기와 같은 차량번호판의 규격정보뿐만 아니라, 대상 차량의 종류, 모델, 색상 등을 포함할 수 있으며, 입력 가능한 정보를 등록 받을 수 있다.
상기 차량 인식 저장부(230)는 조건정보 등록부(220)를 통해 등록된 조건정보를 기반으로 딥러닝 기반의 인공지능 영상분석알고리즘을 통해 영상데이터로부터 대상 차량을 인식하고, 인식된 해당 대상 차량이 촬영된 영상데이터를 추출해 별도로 저장할 수 있다. 여기서 별도로 저장한다는 것은 통합 관제부(200)가 영상촬영 장비부(100)로부터 받은 영상데이터를 서버에 저장하는 것과 별도로 특정 대상에 대하여 인식 및 분석된 영상데이터를 데이터베이스에 저장하여 관리하도록 한다는 것을 의미할 수 있다.
좀 더 구체적으로 차량 인식 저장부(230)는 대상 차량의 종류/모델, 번호판 검출하고, 검출된 번호판의 번호 인식하고, 조건정보를 검증하고, 영상데이터에서 대상 차량이 다른 객체와 겹치는 경우 대상 차량과 다른 객체의 영역을 합산하고, 합산된 영역을 640x480 픽셀(가로x세로)의 영상 크기로 변환하며, 변환된 데이터를 파일로 저장하는 순서로 동작할 수 있다.
예를 들어, 도 7에 도시된 바와 같이 영상촬영 장비부(100)의 각 감시 카메라로부터 영상데이터를 획득하면 기본적으로 차량인지 이륜차인지(또는 보행자)인지를 구분한 후, 차량인 경우 해당 차량의 번호판을 검출한 후, 조건정보 등록부(220)를 통해 등록된 조건정보 중 차량 번호판의 규격정보에 기초하여 해당 차량이 등록된 차량 번호판의 규격정보와 실제 모니터링 하고자 하는 차량번호에 부합하는 차량인지를 검증할 수 있다. 한편, 차량이 아닌 경우 이륜차로 분류(또는 보행자)하고, 해당 이륜차의 번호판의 규격정보와 실제 모니터링 하고자 하는 이륜차번호에 부합하는지 검증할 수 있다.
이후, 해당 차량(또는 이륜차, 보행자)이 다른 객체와 영상 내에서 겹치는 경우, 대상 차량 및 겹치는 다른 객체에 대한 영역을 합산할 수 있다. 예를 들어, 대상 차량의 앞을 가로지르는 다른 차량이 대상 차량과 함께 촬영된 경우, 대상 차량의 앞을 가로지르는 이륜차 또는 보행자 등이 대상 차량과 함께 촬영된 경우, 대상 차량과 그 대상 차량과 겹치는 해당 객체를 하나의 객체로 처리하여 해당 영역을 합산하며, 합산된 객체 영역을 가로 640픽셀, 세로 480 픽셀의 영상 크기로 변환할 수 있다. 변환된 영상데이터는 파일로 각각 저장되며, 검색 명령에 따라 조회되어 제공될 수 있다.
상기 차량 분석 및 정보 제공부(240)는 차량 인식 저장부(230)를 통해 저장된 영상데이터를 기반으로 해당 대상 차량이 촬영된 시간, 위치, 이동경로, 주/정차 및 이벤트 중 적어도 하나의 정보를 분석하여 저장하고, 분석된 정보를 조회를 통해 제공할 수 있다.
또한, 차량 분석 및 정보 제공부(240)는 검색조회정보에 대상 차량이 촬영된 시간, 위치, 이동경로, 주/정차 및 이벤트 정보를 포함하는 경우, 영상데이터에서 해당 대상 차량이 발견된 시점부터 사라진 시점까지의 영상데이터를 제공하되, 지도 상에서 해당 대상 차량이 발견된 시점부터 사라진 시점까지 이동한 경로, 이동 경로 상에 주/정차한 위치와, 승/하차 및 합승 이벤트를 시간 순서대로 표시할 수 있다.
예를 들어, 도 8에 도시된 바와 같이 대상 차량이 역삼역 근처에서 ①번 지점에서 인식 및 발견되면, 발견된 시간정보와 위치정보, 그리고 이벤트(주차, 정차, 승/하차, 합승자 탑승 등)을 검출하여 검출된 정보와 함께 해당 영상데이터가 파일로 저장될 수 있다.
이후, ①번 지점과 다른 ②번 지점에서 발견되면, 발견된 시간정보와 위치정보, 그리고 이벤트(주차, 정차, 승/하차, 합승자 탑승 등)을 검출하여 검출된 정보와 함께 해당 영상데이터가 파일로 저장될 수 있다.
이후, ②번 지점과 다른 ③번 지점에서 발견되면, 발견된 시간정보와 위치정보, 그리고 이벤트(주차, 정차, 승/하차, 합승자 탑승 등)을 검출하여 검출된 정보와 함께 해당 영상데이터가 파일로 저장될 수 있다.
이후, ③번 지점과 다른 ④번 지점에서 발견되면, 발견된 시간정보와 위치정보, 그리고 이벤트(주차, 정차, 승/하차, 합승자 탑승 등)을 검출하여 검출된 정보와 함께 해당 영상데이터가 파일로 저장될 수 있다.
이후, ④번 지점과 다른 ⑤번 지점에서 발견되면, 발견된 시간정보와 위치정보, 그리고 이벤트(주차, 정차, 승/하차, 합승자 탑승 등)을 검출하여 검출된 정보와 함께 해당 영상데이터가 파일로 저장될 수 있다.
이러한 과정을 통해 특정 대상 차량에 대하여 영상데이터 파일이 5개가 생성 및 저장될 수 있는데, 사용자가 특정 검색 조건을 입력하면, 도 8에 도시된 바와 같이 대상 차량이 발견된 지도 상에 ①~⑤번과 같은 위치 마커를 이용한 이동경로정보를 표시하며, 각각의 이동경로정보를 선택하는 경우 인식된 차량번호, 차종, 모델, 촬영시각, 이벤트 등의 텍스트 정보가 표시되며, 촬영영상보기를 선택하는 경우 해당 위치에서 촬영된 영상데이터를 불러와 재생할 수 있다.
본 실시예에서는 도 8에 도시된 바와 같이 지도 형태로 대상 차량의 검색 정보를 제공할 뿐만 아니라, 도시하지는 않았지만 사용자 선택에 따라 타임 라인 형태로 제공할 수 있다. 이러한 경우 타임 라인 상에 ①~⑤번 대상 차량 아이콘이 표시되며 해당 아이콘 아래에 인식된 차량번호, 차종, 모델, 촬영시각, 이벤트 등의 텍스트 정보가 표시되며, 해당 아이콘을 선택(클릭, 터치)하는 경우 해당 위치에서 촬영된 영상데이터를 불러와 재생할 수 있다.
이와 같이 차량 분석 및 정보 제공부(240)는 지도 또는 타임 라인 형식으로 검색정보를 조회하여 제공할 수 있다.
이상에서 설명한 것은 본 발명에 의한 인공지능 기반 차량 검색 시스템을 실시하기 위한 하나의 실시예에 불과한 것으로서, 본 발명은 상기 실시예에 한정되지 않고, 이하의 특허청구범위에서 청구하는 바와 같이 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변경 실시가 가능한 범위까지 본 발명의 기술적 정신이 있다고 할 것이다.
1000: 인공지능 기반 차량 검색 시스템
100: 영상촬영 장비부
110: 감시 카메라부
120: 적외선 조명 장치부
130: 적외선 조명 제어부
200: 통합 관제부
210: 영상 모니터링부
220: 조건정보 등록부
230: 차량 인식 저장부
240: 차량 분석 및 정보 제공부
300: 데이터통신 장비부

Claims (4)

  1. 서로 다른 기종의 감시카메라를 이용하여 영상데이터를 생성하는 영상촬영 장비부; 및
    상기 영상데이터를 수신하고, 모니터링 대상인 대상 차량에 대한 조건정보를 등록하고, 등록된 조건정보 및 딥-러닝 기반의 인공지능 영상분석알고리즘을 이용하여 상기 영상데이터로부터 상기 대상 차량을 인식하고, 인식된 상기 대상 차량을 분석하며, 인식 및 분석된 데이터의 조회를 통해 상기 대상 차량이 촬영된 시간, 위치, 이동경로, 주/정차 및 이벤트 중 적어도 하나의 정보를 사용자에게 제공하는 통합 관제부를 포함하고,
    상기 통합 관제부는,
    상기 영상촬영 장비부로부터 수신되는 상기 영상데이터를 출력하여 모니터링하기 위한 영상 모니터링부;
    차량 번호판 규격정보, 차량의 종류/모델 및 차량의 색상을 포함하는 차량정보 중 적어도 하나의 차량정보가 저장되고, 상기 차량정보에 포함된 적어도 어느 하나의 정보를 입력 받아 상기 조건정보로 등록 받는 조건정보 등록부;
    상기 조건정보 등록부를 통해 등록된 상기 조건정보를 기반으로 딥러닝 기반의 인공지능 영상분석알고리즘을 통해 상기 영상데이터로부터 상기 대상 차량을 인식하고, 인식된 해당 대상 차량이 촬영된 영상데이터를 추출해 별도로 저장하는 차량 인식 저장부; 및
    상기 차량 인식 저장부를 통해 저장된 영상데이터를 기반으로 상기 대상 차량이 촬영된 시간, 위치, 이동경로, 주/정차 및 이벤트 중 적어도 하나의 정보를 분석하여 저장하고, 분석된 정보를 조회를 통해 상기 대상 차량이 촬영된 시간, 위치, 이동경로, 주/정차 및 이벤트 중 적어도 하나의 정보를 사용자에게 제공하는 차량 분석 및 정보 제공부를 포함하고,
    상기 차량 분석 및 정보 제공부는,
    검색조회정보에 상기 대상 차량이 촬영된 시간, 위치, 이동경로, 주/정차 및 이벤트 정보 중 적어도 하나의 정보를 포함하는 경우, 상기 영상데이터에서 상기 대상 차량이 발견된 시점부터 사라진 시점까지의 영상데이터를 제공하되, 지도 상에서 상기 대상 차량이 발견된 시점부터 사라진 시점까지 이동한 경로, 이동 경로 상에 주/정차한 위치와, 승/하차 및 합승 이벤트를 시간 순서대로 표시하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 차량 검색 시스템.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 영상촬영 장비부는,
    차량번호 인식 카메라와 네트워크 카메라를 포함하고, 영상을 촬영하는 감시 카메라부;
    상기 감시 카메라부에 설치되고, 상기 감시 카메라의 야간 촬영 시 동작하는 적외선 조명 장치부; 및
    상기 감시 카메라부의 카메라 셔터의 동작을 제어하는 셔터 신호와 동일한 펄스 폭의 동기 신호로 상기 적외선 조명 장치부의 발광 동작을 제어하는 적외선 조명 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 차량 검색 시스템.
  3. 삭제
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 차량 인식 저장부는,
    상기 대상 차량의 차량의 종류/모델, 번호판 검출하고, 검출된 번호판의 번호 인식하고, 상기 조건정보를 검증하고, 상기 영상데이터에서 상기 대상 차량이 다른 객체와 겹치는 경우 상기 대상 차량과 다른 객체의 영역을 합산하고, 합산된 영역을 640x480 픽셀(가로x세로)의 영상 크기로 변환하며, 변환된 데이터를 파일로 저장하는 순서로 동작하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 차량 검색 시스템.
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