KR102403278B1 - Vehicle number recognition apparatus performing recognition of vehicle number through analysis and correction for a plurality of frames constituting a license plate video - Google Patents

Vehicle number recognition apparatus performing recognition of vehicle number through analysis and correction for a plurality of frames constituting a license plate video Download PDF

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Abstract

차량 번호판 영상을 구성하는 복수의 프레임들에 대한 분석 및 보정을 통해 차량번호의 인식을 수행하는 차량번호 인식 장치가 개시된다. 본 발명에 따른 차량번호 인식 장치는 카메라를 기초로 차량의 차량 번호판을 촬영하여 복수 개의 프레임들로 구성된 차량 번호판 영상을 획득하고, 상기 차량 번호판 영상을 구성하는 복수 개의 프레임들 각각에 대한 분석 및 보정을 통해 차량번호의 인식을 수행하는 차량번호 인식 장치를 제공함으로써, 차량번호 인식의 정확도를 향상시킬 수 있다.Disclosed is a vehicle number recognition apparatus for recognizing a vehicle number through analysis and correction of a plurality of frames constituting a vehicle license plate image. The vehicle number recognition device according to the present invention acquires a vehicle license plate image composed of a plurality of frames by photographing a vehicle license plate of a vehicle based on a camera, and analyzes and corrects each of a plurality of frames constituting the license plate image By providing a vehicle number recognition device that performs recognition of the vehicle number through , it is possible to improve the accuracy of vehicle number recognition.

Description

차량 번호판 영상을 구성하는 복수의 프레임들에 대한 분석 및 보정을 통해 차량번호의 인식을 수행하는 차량번호 인식 장치{VEHICLE NUMBER RECOGNITION APPARATUS PERFORMING RECOGNITION OF VEHICLE NUMBER THROUGH ANALYSIS AND CORRECTION FOR A PLURALITY OF FRAMES CONSTITUTING A LICENSE PLATE VIDEO}VEHICLE NUMBER RECOGNITION APPARATUS PERFORMING RECOGNITION OF VEHICLE NUMBER THROUGH ANALYSIS AND CORRECTION FOR A PLURALITY OF FRAMES CONSTITUTING A LICENSE PLATE VIDEO}

본 발명은 차량 번호판 영상을 구성하는 복수의 프레임들에 대한 분석 및 보정을 통해 차량번호의 인식을 수행하는 차량번호 인식 장치에 대한 것이다.The present invention relates to a vehicle number recognition apparatus for recognizing a vehicle number through analysis and correction of a plurality of frames constituting a vehicle license plate image.

최근, 전자 상거래와 관련된 다양한 기술이 등장함에 따라, 사용자의 편의를 도모하기 위한 전자 상거래 서비스가 주목받고 있다.Recently, as various technologies related to e-commerce have appeared, e-commerce services for the convenience of users are attracting attention.

특히, 스마트폰이나 태블릿 PC와 같은 인터넷 연결 가능한 휴대 기기가 등장하면서, 휴대 기기를 이용한 전자 상거래 관련 서비스의 보급이 활발히 이루어지고 있다.In particular, with the advent of Internet-connectable portable devices such as smart phones and tablet PCs, the spread of e-commerce related services using portable devices has been actively carried out.

최근에는 자가 차량을 이용하는 경우가 증가함에 따라, 운전자가 차량에서 하차하지 않고, 매장에 진입하여 자신이 원하는 상품을 차량 안에서 바로 구매할 수 있도록 하는 서비스인 '드라이브 쓰루'라고 하는 카 커머스(Commerce) 서비스가 주목받고 있다.Recently, as the number of self-driving cars is increasing, a car commerce service called 'drive-through', a service that allows drivers to enter a store and purchase desired products directly from within the vehicle, without getting out of the vehicle is attracting attention.

카 커머스 서비스를 운영하기 위해서는 차량이 매장에 진입할 때, 진입하는 차량의 차량번호를 자동으로 인식할 수 있는 기술이 도입될 필요가 있다.In order to operate a car commerce service, when a vehicle enters a store, a technology capable of automatically recognizing the vehicle number of an entering vehicle needs to be introduced.

이와 관련하여, 기존의 차량 번호 인식 기술은 카메라를 통해 차량 번호판 사진을 촬영한 후 촬영된 사진 이미지로부터 이미지 프로세싱을 수행하여 차량번호를 인식하는 방식이 사용되었는데, 이러한 방식은 1컷의 차량 번호 이미지만을 이용해서 차량번호를 인식한다는 점에서 인식 정확도가 떨어지는 단점이 존재하였다.In this regard, the existing vehicle number recognition technology used a method of recognizing the vehicle number by performing image processing from the photographed photo image after photographing the vehicle number plate photo through the camera. There was a disadvantage in that the recognition accuracy was lowered in that the vehicle number was recognized using only the vehicle number.

또한, 기존의 차량 번호 인식 기술을 활용한 방식에서는 차량 번호판 사진이 비스듬하게 촬영되면, 비스듬하게 촬영된 사진에서 차량번호를 제대로 인식해 내기 어렵다는 단점 또한 존재하였다.In addition, in the method utilizing the existing vehicle number recognition technology, if the vehicle license plate picture is taken at an angle, there is also a disadvantage in that it is difficult to properly recognize the license plate number from the picture taken at an angle.

따라서, 이러한 단점을 해결하기 위해, 차량 번호판을 사진이 아닌 영상으로 촬영하여 상기 영상을 구성하는 복수개의 프레임들 각각으로부터 차량번호들을 검출하는 방식과 비스듬하게 촬영된 차량 번호판 영상에 대해 보정을 수행하는 방식을 활용함으로써, 차량번호 인식의 정확도를 향상시킬 수 있는 기술에 대한 추가적인 연구가 필요하다.Therefore, in order to solve this disadvantage, a method of detecting the license plate number from each of a plurality of frames constituting the image by photographing the license plate as an image rather than a photo, and performing correction on the image of the license plate photographed at an angle By utilizing the method, additional research is needed on a technology that can improve the accuracy of vehicle number recognition.

대한민국 등록특허공보 제10-1935010호(2019.01.04)Republic of Korea Patent Publication No. 10-1935010 (2019.01.04) 대한민국 공개특허공보 제10-2010-0046113호(2010.05.06)Republic of Korea Patent Publication No. 10-2010-0046113 (2010.05.06)

본 발명은 카메라를 기초로 차량의 차량 번호판을 촬영하여 복수 개의 프레임들로 구성된 차량 번호판 영상을 획득하고, 상기 차량 번호판 영상을 구성하는 복수 개의 프레임들 각각에 대한 분석 및 보정을 통해 차량번호의 인식을 수행하는 차량번호 인식 장치를 제공함으로써, 차량번호 인식의 정확도를 향상시킬 수 있도록 한다.The present invention captures a license plate of a vehicle based on a camera to obtain a license plate image composed of a plurality of frames, and recognizes a license plate number through analysis and correction of each of a plurality of frames constituting the license plate image By providing a vehicle number recognition device that performs the following, it is possible to improve the accuracy of vehicle number recognition.

본 발명의 일실시예에 따른 차량 번호판 영상을 구성하는 복수의 프레임들에 대한 분석 및 보정을 통해 차량번호의 인식을 수행하는 차량번호 인식 장치는 카메라를 통해 차량의 차량 번호판을 촬영하여 n(n은 3이상의 자연수임)개의 프레임들로 구성된 차량 번호판 영상을 획득하는 영상 획득부, 상기 차량 번호판 영상을 구성하는 n개의 프레임들 각각으로부터 차량 번호판 영역을 추출함으로써, n개의 차량 번호판 영역 이미지들을 생성하는 차량 번호판 영역 이미지 생성부, 상기 n개의 차량 번호판 영역 이미지들 각각에 대해, 각 차량 번호판 영역 이미지에 대응되는 최상단 좌측 지점의 2차원 좌표 값과 최상단 우측 지점의 2차원 좌표 값을 기초로 가로축과의 기울기 정도를 표상하는 기울기 각도를 산출하는 기울기 각도 산출부, 상기 n개의 차량 번호판 영역 이미지들 각각에 대해서 산출된 기울기 각도를 기초로, 상기 n개의 차량 번호판 영역 이미지들 각각을 상기 가로축에 대해 수평이 되도록 기울임으로써, 상기 n개의 차량 번호판 영역 이미지들을 보정하는 차량 번호판 영역 이미지 보정부, 상기 n개의 차량 번호판 영역 이미지들이 보정되면, 상기 보정된 n개의 차량 번호판 영역 이미지들 각각으로부터 차량번호를 추출함으로써, n개의 차량번호들을 검출하는 차량번호 검출부, 상기 검출된 n개의 차량번호들로부터 상기 검출된 n개의 차량번호들을 구성하는 서로 중복되지 않는 적어도 하나의 대표 차량번호를 추출하는 대표 차량번호 추출부, 상기 적어도 하나의 대표 차량번호 각각에 대해, 상기 검출된 n개의 차량번호들에서 존재하는 중복 개수를 카운트하는 카운트부, 상기 적어도 하나의 대표 차량번호 중 중복 개수가 최대인 차량번호를 상기 차량에 대한 제1 차량번호로 결정하는 차량번호 결정부 및 상기 제1 차량번호가 결정되면, 상기 제1 차량번호를 화면 상에 디스플레이하는 차량번호 디스플레이부를 포함한다.The vehicle number recognition device for performing the recognition of the vehicle number through analysis and correction of a plurality of frames constituting the vehicle license plate image according to an embodiment of the present invention captures the vehicle license plate of the vehicle through a camera and n(n) is a natural number of 3 or more) an image acquisition unit for obtaining a license plate image composed of frames, and by extracting a license plate region from each of the n frames constituting the license plate image to generate n license plate region images Vehicle license plate area image generating unit, for each of the n number of license plate area images, based on the two-dimensional coordinate value of the uppermost left point corresponding to each vehicle license plate area image and the two-dimensional coordinate value of the uppermost right point of the horizontal axis A tilt angle calculation unit for calculating a tilt angle representing the degree of inclination, based on the tilt angle calculated for each of the n number of license plate area images, each of the n number of license plate area images is horizontal with respect to the horizontal axis By tilting as much as possible, the vehicle license plate area image correction unit for correcting the n number of license plate area images, when the n number of license plate area images are corrected, by extracting the vehicle number from each of the corrected n number of vehicle license plate area images, A vehicle number detection unit for detecting n vehicle numbers, a representative vehicle number extraction unit for extracting at least one non-overlapping representative vehicle number constituting the detected n vehicle numbers from the detected n vehicle numbers, the For each of the at least one representative vehicle number, a counting unit for counting the number of duplicates existing in the detected n number of vehicle numbers, a vehicle number having the largest number of overlaps among the at least one representative vehicle number is the first number for the vehicle When the first vehicle number is determined, and a vehicle number determining unit to determine the first vehicle number, it includes a vehicle number display unit for displaying the first vehicle number on the screen.

본 발명은 카메라를 기초로 차량의 차량 번호판을 촬영하여 복수 개의 프레임들로 구성된 차량 번호판 영상을 획득하고, 상기 차량 번호판 영상을 구성하는 복수 개의 프레임들 각각에 대한 분석 및 보정을 통해 차량번호의 인식을 수행하는 차량번호 인식 장치를 제공함으로써, 차량번호 인식의 정확도를 향상시킬 수 있다.The present invention captures a license plate of a vehicle based on a camera to obtain a license plate image composed of a plurality of frames, and recognizes a license plate number through analysis and correction of each of a plurality of frames constituting the license plate image By providing a vehicle number recognition device that performs, it is possible to improve the accuracy of vehicle number recognition.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 차량번호 인식 장치의 구조를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 차량번호 인식 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 차량번호 인식 장치의 동작 방법을 도시한 순서도이다.
1 is a view showing the structure of a vehicle number recognition apparatus according to an embodiment of the present invention.
2 is a view for explaining a vehicle number recognition apparatus according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart illustrating a method of operating a vehicle number recognition apparatus according to an embodiment of the present invention.

이하에서는 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명하기로 한다. 이러한 설명은 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 사용하였으며, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 본 명세서 상에서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 사람에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다.Hereinafter, embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. These descriptions are not intended to limit the present invention to specific embodiments, and should be understood to include all modifications, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present invention. While describing each drawing, like reference numerals are used for similar components, and unless otherwise defined, all terms used in this specification, including technical or scientific terms, refer to those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs. It has the same meaning as is commonly understood by those who have it.

본 문서에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예들에 있어서, 각 구성요소들, 기능 블록들 또는 수단들은 하나 또는 그 이상의 하부 구성요소로 구성될 수 있고, 각 구성요소들이 수행하는 전기, 전자, 기계적 기능들은 전자회로, 집적회로, ASIC(Application Specific Integrated Circuit) 등 공지된 다양한 소자들 또는 기계적 요소들로 구현될 수 있으며, 각각 별개로 구현되거나 2 이상이 하나로 통합되어 구현될 수도 있다.In this document, when a part "includes" a certain component, it means that other components may be further included, rather than excluding other components, unless otherwise stated. In addition, in various embodiments of the present invention, each of the components, functional blocks or means may be composed of one or more sub-components, and the electrical, electronic, and mechanical functions performed by each component are electronic. A circuit, an integrated circuit, an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), etc. may be implemented as various well-known devices or mechanical elements, and may be implemented separately or two or more may be integrated into one.

한편, 첨부된 블록도의 블록들이나 흐름도의 단계들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터, 휴대용 노트북 컴퓨터, 네트워크 컴퓨터 등 데이터 프로세싱이 가능한 장비의 프로세서나 메모리에 탑재되어 지정된 기능들을 수행하는 컴퓨터 프로그램 명령들(instructions)을 의미하는 것으로 해석될 수 있다. 이들 컴퓨터 프로그램 명령들은 컴퓨터 장치에 구비된 메모리 또는 컴퓨터에서 판독 가능한 메모리에 저장될 수 있기 때문에, 블록도의 블록들 또는 흐름도의 단계들에서 설명된 기능들은 이를 수행하는 명령 수단을 내포하는 제조물로 생산될 수도 있다. 아울러, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 명령들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 가능한 실시예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 정해진 순서와 달리 실행되는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 실질적으로 동시에 수행되거나, 역순으로 수행될 수 있으며, 경우에 따라 일부 블록들 또는 단계들이 생략된 채로 수행될 수도 있다.On the other hand, the blocks in the accompanying block diagram or steps in the flowchart are computer program instructions that are loaded in a processor or memory of equipment capable of data processing, such as a general-purpose computer, a special-purpose computer, a portable notebook computer, and a network computer, and perform specified functions. can be interpreted as meaning Since these computer program instructions may be stored in a memory provided in a computer device or in a memory readable by a computer, the functions described in the blocks of the block diagrams or the steps of the flowcharts are produced as articles of manufacture containing instruction means for performing the same. it might be In addition, each block or each step may represent a module, segment, or portion of code comprising one or more executable instructions for executing the specified logical function(s). It should also be noted that, in some alternative embodiments, it is also possible for the functions recited in blocks or steps to be executed out of the prescribed order. For example, two blocks or steps shown one after another may be performed substantially simultaneously or in the reverse order, and in some cases, some blocks or steps may be omitted.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 차량번호 인식 장치의 구조를 도시한 도면이다.1 is a view showing the structure of a vehicle number recognition apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 차량번호 인식 장치(110)는 영상 획득부(111), 차량 번호판 영역 이미지 생성부(112), 기울기 각도 산출부(113), 차량 번호판 영역 이미지 보정부(114), 차량번호 검출부(115), 대표 차량번호 추출부(116), 카운트부(117), 차량번호 결정부(118) 및 차량번호 디스플레이부(119)를 포함한다.Referring to FIG. 1 , the vehicle number recognition device 110 according to the present invention includes an image acquisition unit 111 , a vehicle license plate area image generation unit 112 , a tilt angle calculation unit 113 , and a vehicle license plate area image correction unit ( 114 ), a vehicle number detection unit 115 , a representative vehicle number extraction unit 116 , a count unit 117 , a vehicle number determination unit 118 , and a vehicle number display unit 119 .

영상 획득부(111)는 카메라를 통해 차량(140)의 차량 번호판을 촬영하여 n(n은 3이상의 자연수임)개의 프레임들로 구성된 차량 번호판 영상을 획득한다.The image acquisition unit 111 acquires a license plate image composed of n (n is a natural number greater than or equal to 3) frames by photographing the license plate of the vehicle 140 through a camera.

차량 번호판 영역 이미지 생성부(112)는 상기 차량 번호판 영상을 구성하는 n개의 프레임들 각각으로부터 차량 번호판 영역을 추출함으로써, n개의 차량 번호판 영역 이미지들을 생성한다.The license plate area image generating unit 112 generates n license plate area images by extracting the vehicle license plate area from each of the n frames constituting the license plate image.

이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 차량 번호판 영역 이미지 생성부(112)는 차량 번호판 영역에 대해 미리 지정된 색상을 이용하거나 YOLOv3와 같은 객체 검출 모델을 이용하여 상기 차량 번호판 영상을 구성하는 n개의 프레임들 각각으로부터 차량 번호판 영역을 추출함으로써, 상기 n개의 차량 번호판 영역 이미지들을 생성할 수 있다.At this time, according to an embodiment of the present invention, the license plate area image generating unit 112 uses a color specified in advance for the license plate area or using an object detection model such as YOLOv3 to configure the license plate image. By extracting the license plate region from each of the frames, it is possible to generate the n license plate region images.

예컨대, 'n=5'라고 가정하는 경우, 영상 획득부(111)는 상기 카메라를 통해 차량(140)의 차량 번호판을 촬영하여 5개의 프레임들로 구성된 차량 번호판 영상을 획득할 수 있다.For example, if it is assumed that 'n=5', the image acquisition unit 111 may acquire a license plate image composed of five frames by photographing the license plate of the vehicle 140 through the camera.

이때, 차량 번호판 영역 이미지 생성부(112)는 상기 차량 번호판 영상을 구성하는 5개의 프레임들 각각으로부터 차량 번호판 영역을 추출함으로써, '차량 번호판 영역 이미지 1, 차량 번호판 영역 이미지 2, 차량 번호판 영역 이미지 3, 차량 번호판 영역 이미지 4, 차량 번호판 영역 이미지 5'와 같은 5개의 차량 번호판 영역 이미지들을 생성할 수 있다.At this time, the license plate area image generating unit 112 extracts the vehicle license plate area from each of the five frames constituting the vehicle license plate image, so that 'Vehicle license plate area image 1, Vehicle license plate area image 2, Vehicle license plate area image 3 , it is possible to generate five license plate region images, such as the license plate region image 4, the license plate region image 5'.

기울기 각도 산출부(113)는 상기 n개의 차량 번호판 영역 이미지들 각각에 대해, 각 차량 번호판 영역 이미지에 대응되는 최상단 좌측 지점의 2차원 좌표 값과 최상단 우측 지점의 2차원 좌표 값을 기초로 가로축과의 기울기 정도를 표상하는 기울기 각도를 산출한다.The inclination angle calculation unit 113 for each of the n number of license plate area images, the horizontal axis and Calculate the inclination angle representing the degree of inclination of .

이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 기울기 각도 산출부(113)는 하기의 수학식 1에 기초하여 상기 기울기 각도를 산출할 수 있다.In this case, according to an embodiment of the present invention, the inclination angle calculating unit 113 may calculate the inclination angle based on Equation 1 below.

Figure 112020051345486-pat00001
Figure 112020051345486-pat00001

여기서,

Figure 112020051345486-pat00002
는 상기 기울기 각도로,
Figure 112020051345486-pat00003
은 각 차량 번호판 영역 이미지에 대응되는 최상단 좌측 지점의 2차원 좌표 값,
Figure 112020051345486-pat00004
는 각 차량 번호판 영역 이미지에 대응되는 최상단 우측 지점의 2차원 좌표 값을 의미한다.here,
Figure 112020051345486-pat00002
is the inclination angle,
Figure 112020051345486-pat00003
is the two-dimensional coordinate value of the uppermost left point corresponding to each license plate area image,
Figure 112020051345486-pat00004
denotes a two-dimensional coordinate value of the uppermost right point corresponding to each license plate area image.

차량 번호판 영역 이미지 보정부(114)는 상기 n개의 차량 번호판 영역 이미지들 각각에 대해서 산출된 기울기 각도를 기초로, 상기 n개의 차량 번호판 영역 이미지들 각각을 상기 가로축에 대해 수평이 되도록 기울임으로써, 상기 n개의 차량 번호판 영역 이미지들을 보정한다.The vehicle license plate area image correction unit 114 tilts each of the n number of license plate area images to be horizontal with respect to the horizontal axis based on the inclination angle calculated for each of the n number of vehicle license plate area images. Corrects n license plate area images.

관련하여, 도 2는 기울기 각도 산출부(113) 및 차량 번호판 영역 이미지 보정부(114)의 동작을 설명하기 위한 도면으로, 도면부호 210은 차량 번호판 영역 이미지 생성부(112)에 의해 생성된 특정 프레임에서의 차량 번호판 영역 이미지(210)를 나타내며, 도면부호 220은 차량 번호판 영역 이미지(210)에 대응되는 최상단 좌측 지점의 2차원 좌표 값(220)을 나타내고, 도면부호 230은 차량 번호판 영역 이미지(210)에 대응되는 최상단 우측 지점의 2차원 좌표 값(230)을 나타내며, 도면부호 240은 가로축(240)을 나타낸다.In relation to this, Figure 2 is a view for explaining the operation of the inclination angle calculation unit 113 and the vehicle license plate area image correcting unit 114, reference numeral 210 is a specific generated by the vehicle license plate area image generation unit 112 Indicates the license plate area image 210 in the frame, reference number 220 indicates the two-dimensional coordinate value 220 of the uppermost left point corresponding to the vehicle license plate area image 210, reference number 230 is the vehicle license plate area image ( A two-dimensional coordinate value 230 of the uppermost right point corresponding to 210 is indicated, and reference numeral 240 denotes a horizontal axis 240 .

이때, 앞서 설명한 바와 같이, 'n=5'라고 가정하는 경우, 기울기 각도 산출부(113)는 도 2에 도시된 그림처럼 상기 5개의 차량 번호판 영역 이미지들인 '차량 번호판 영역 이미지 1, 2, 3, 4, 5'(210) 각각에 대응되는 최상단 좌측 지점의 2차원 좌표 값(220)과 최상단 우측 지점의 2차원 좌표 값(230)을 산출할 수 있다.At this time, as described above, if it is assumed that 'n=5', the inclination angle calculating unit 113 is 'vehicle license plate area images 1, 2, 3, , 4, 5' (210), the two-dimensional coordinate value 220 of the uppermost left point and the two-dimensional coordinate value 230 of the uppermost right point corresponding to each may be calculated.

그러고 나서, 기울기 각도 산출부(113)는 상기 5개의 차량 번호판 영역 이미지들인 '차량 번호판 영역 이미지 1, 2, 3, 4, 5'(210) 각각에 대응되는 최상단 좌측 지점의 2차원 좌표 값(220)과 최상단 우측 지점의 2차원 좌표 값(230)을 상기 수학식 1에 대입시킴으로써, 상기 5개의 차량 번호판 영역 이미지들인 '차량 번호판 영역 이미지 1, 2, 3, 4, 5'(210) 각각에 대한 가로축(240)과의 기울기 각도를 '

Figure 112020051345486-pat00005
'와 같이 산출할 수 있다.Then, the inclination angle calculation unit 113 is a two-dimensional coordinate value of the uppermost left point corresponding to each of the five license plate area images, 'vehicle license plate area images 1, 2, 3, 4, 5' (210) ( 220) and the two-dimensional coordinate value 230 of the uppermost right point by substituting into Equation 1, 'Vehicle license plate area images 1, 2, 3, 4, 5' 210, which are the five vehicle license plate area images, respectively The angle of inclination with the horizontal axis 240 for '
Figure 112020051345486-pat00005
' can be calculated as

그 이후, 차량 번호판 영역 이미지 보정부(114)는 상기 5개의 차량 번호판 영역 이미지들인 '차량 번호판 영역 이미지 1, 2, 3, 4, 5'(210) 각각에 대해서 산출된 가로축(240)과의 기울기 각도인 '

Figure 112020051345486-pat00006
'를 기초로, 상기 5개의 차량 번호판 영역 이미지들인 '차량 번호판 영역 이미지 1, 2, 3, 4, 5'(210) 각각을 가로축(240)에 대해 수평이 되도록 기울임으로써, 상기 5개의 차량 번호판 영역 이미지들인 '차량 번호판 영역 이미지 1, 2, 3, 4, 5'(210)를 각각 '차량 번호판 영역 이미지 1-1, 2-1, 3-1, 4-1, 5-1'로 보정할 수 있다.After that, the vehicle license plate area image correction unit 114 calculates for each of the five vehicle license plate area images 'Vehicle license plate area images 1, 2, 3, 4, 5' 210 with the horizontal axis 240 and ' is the angle of inclination
Figure 112020051345486-pat00006
Based on ', by tilting each of 'Vehicle license plate area images 1, 2, 3, 4, 5' 210, which are the five license plate area images, to be horizontal with respect to the horizontal axis 240, the five license plates Correction of 'vehicle license plate area images 1, 2, 3, 4, 5' 210, which are area images, to 'vehicle license plate area images 1-1, 2-1, 3-1, 4-1, 5-1', respectively can do.

차량번호 검출부(115)는 상기 n개의 차량 번호판 영역 이미지들이 보정되면, 상기 보정된 n개의 차량 번호판 영역 이미지들 각각으로부터 차량번호를 추출함으로써, n개의 차량번호들을 검출한다.When the n number of license plate area images are corrected, the vehicle number detection unit 115 detects n number of vehicle numbers by extracting a vehicle number from each of the corrected n number of license plate area images.

대표 차량번호 추출부(116)는 상기 검출된 n개의 차량번호들로부터 상기 검출된 n개의 차량번호들을 구성하는 서로 중복되지 않는 적어도 하나의 대표 차량번호를 추출한다.The representative vehicle number extraction unit 116 extracts at least one representative vehicle number that does not overlap with each other constituting the detected n number of vehicle numbers from the detected n number of vehicle numbers.

예컨대, 앞서 설명한 예시와 같이, 'n=5'라고 하고, 차량 번호판 영역 이미지 보정부(114)에 의해 상기 5개의 차량 번호판 영역 이미지들인 '차량 번호판 영역 이미지 1, 차량 번호판 영역 이미지 2, 차량 번호판 영역 이미지 3, 차량 번호판 영역 이미지 4, 차량 번호판 영역 이미지 5' 각각이 '차량 번호판 영역 이미지 1-1, 차량 번호판 영역 이미지 2-1, 차량 번호판 영역 이미지 3-1, 차량 번호판 영역 이미지 4-1, 차량 번호판 영역 이미지 5-1'로 보정되었다고 가정하자.For example, as in the example described above, 'n=5' and the five license plate area images 'Vehicle license plate area image 1, vehicle license plate area image 2, vehicle number plate' by the vehicle license plate area image correction unit 114 Area image 3, vehicle license plate area image 4, vehicle license plate area image 5' is respectively 'Vehicle license plate area image 1-1, vehicle license plate area image 2-1, vehicle license plate area image 3-1, vehicle license plate area image 4-1 , Assume that the license plate area image 5-1' has been corrected.

이때, 차량번호 검출부(115)는 상기 보정된 5개의 차량 번호판 영역 이미지들인 '차량 번호판 영역 이미지 1-1, 차량 번호판 영역 이미지 2-1, 차량 번호판 영역 이미지 3-1, 차량 번호판 영역 이미지 4-1, 차량 번호판 영역 이미지 5-1' 각각으로부터 차량번호를 추출함으로써, '8501, 8502, 8501, 8503, 8504'와 같은 5개의 차량번호들을 검출할 수 있다.At this time, the license plate detection unit 115 is the corrected five license plate region images 'Vehicle license plate region image 1-1, license plate region image 2-1, license plate region image 3-1, license plate region image 4- 1, by extracting the license plate number from each of the license plate area image 5-1', five license plate numbers such as '8501, 8502, 8501, 8503, 8504' can be detected.

그러고 나서, 대표 차량번호 추출부(116)는 상기 검출된 5개의 차량번호들인 '8501, 8502, 8501, 8503, 8504'로부터 상기 검출된 5개의 차량번호들인 '8501, 8502, 8501, 8503, 8504'를 구성하는 서로 중복되지 않는 적어도 하나의 대표 차량번호인 '8501, 8502, 8503, 8504'를 추출할 수 있다.Then, the representative vehicle number extraction unit 116 is the detected five vehicle numbers '8501, 8502, 8501, 8503, 8504 from the detected five vehicle numbers '8501, 8502, 8501, 8503, 8504' '8501, 8502, 8503, 8504', which are at least one representative vehicle number that does not overlap with each other constituting ', may be extracted.

카운트부(117)는 상기 적어도 하나의 대표 차량번호 각각에 대해, 상기 검출된 n개의 차량번호들에서 존재하는 중복 개수를 카운트한다.The counting unit 117 counts the number of duplicates existing in the detected n number of vehicle numbers for each of the at least one representative vehicle number.

차량번호 결정부(118)는 상기 적어도 하나의 대표 차량번호 중 중복 개수가 최대인 차량번호를 차량(140)에 대한 제1 차량번호로 결정한다.The vehicle number determining unit 118 determines the vehicle number having the largest overlapping number among the at least one representative vehicle number as the first vehicle number for the vehicle 140 .

차량번호 디스플레이부(119)는 상기 제1 차량번호가 결정되면, 상기 제1 차량번호를 화면 상에 디스플레이한다.When the first vehicle number is determined, the vehicle number display unit 119 displays the first vehicle number on the screen.

예컨대, 앞서 설명한 예시와 같이, 'n=5'라고 하고, 상기 검출된 5개의 차량번호들을 '8501, 8502, 8501, 8503, 8504'라고 하며, 상기 적어도 하나의 대표 차량번호를 '8501, 8502, 8503, 8504'라고 가정하는 경우, 카운트부(117)는 상기 적어도 하나의 대표 차량번호인 '8501, 8502, 8503, 8504' 각각에 대해, 상기 검출된 5개의 차량번호들인 '8501, 8502, 8501, 8503, 8504'에서 존재하는 중복 개수를 카운트할 수 있다.For example, as in the example described above, 'n = 5', the five detected vehicle numbers are referred to as '8501, 8502, 8501, 8503, 8504', and the at least one representative vehicle number is referred to as '8501, 8502. , 8503, 8504', the counting unit 117 for each of the at least one representative vehicle number '8501, 8502, 8503, 8504', the detected five vehicle numbers '8501, 8502, The number of duplicates existing in 8501, 8503, and 8504' may be counted.

이때, 차량번호 결정부(118)는 상기 적어도 하나의 대표 차량번호인 '8501, 8502, 8503, 8504' 중 중복 개수가 최대인 차량번호 '8501'을 차량(140)에 대한 제1 차량번호로 결정할 수 있다.At this time, the vehicle number determination unit 118 sets the vehicle number '8501' with the largest overlapping number among the at least one representative vehicle number '8501, 8502, 8503, and 8504' as the first vehicle number for the vehicle 140. can decide

이렇게, 상기 제1 차량번호가 '8501'로 결정되면, 차량번호 디스플레이부(119)는 상기 제1 차량번호인 '8501'을 상기 화면 상에 디스플레이할 수 있다.In this way, when the first vehicle number is determined to be '8501', the vehicle number display unit 119 may display '8501', which is the first vehicle number, on the screen.

즉, 차량번호 인식 장치(110)는 카메라를 통해 차량(140)의 차량 번호판을 촬영하여 n개의 프레임들로 구성된 차량 번호판 영상을 획득한 후, 상기 차량 번호판 영상을 구성하는 n개의 프레임들 각각으로부터 차량 번호판 영역을 추출함으로써, n개의 차량 번호판 영역 이미지들을 생성하고, 상기 n개의 차량 번호판 영역 이미지들 각각에 대해, 각 차량 번호판 영역 이미지에 대응되는 최상단 좌측 지점의 2차원 좌표 값과 최상단 우측 지점의 2차원 좌표 값을 기초로 가로축과의 기울기 정도를 표상하는 기울기 각도를 산출하며, 상기 n개의 차량 번호판 영역 이미지들 각각에 대해서 산출된 기울기 각도를 기초로, 상기 n개의 차량 번호판 영역 이미지들 각각을 상기 가로축에 대해 수평이 되도록 기울임으로써, 상기 n개의 차량 번호판 영역 이미지들을 보정하고, 상기 보정된 n개의 차량 번호판 영역 이미지들 각각으로부터 차량번호를 추출함으로써, n개의 차량번호들을 검출하며, 상기 검출된 n개의 차량번호들로부터 상기 검출된 n개의 차량번호들을 구성하는 서로 중복되지 않는 적어도 하나의 대표 차량번호를 추출하고, 상기 적어도 하나의 대표 차량번호 각각에 대해, 상기 검출된 n개의 차량번호들에서 존재하는 중복 개수를 카운트하며, 상기 적어도 하나의 대표 차량번호 중 중복 개수가 최대인 차량번호를 차량(140)에 대한 제1 차량번호로 결정한 후 상기 제1 차량번호를 화면 상에 디스플레이함으로써, 운전자에게 보다 정확한 차량번호 인식 정보를 제공할 수 있다.That is, the license plate recognition device 110 acquires a license plate image composed of n frames by photographing the license plate of the vehicle 140 through a camera, and then from each of the n frames constituting the license plate image. By extracting the license plate area, n number of license plate area images are generated, and for each of the n number of license plate area images, the two-dimensional coordinate value of the uppermost left point corresponding to each license plate area image and the uppermost right point Calculate the inclination angle representing the degree of inclination with the horizontal axis based on the two-dimensional coordinate value, and based on the calculated inclination angle for each of the n number of license plate area images, each of the n number of license plate area images By tilting to be horizontal with respect to the horizontal axis, correcting the n number of license plate area images, and extracting the vehicle number from each of the corrected n number of license plate area images, n number of vehicle numbers are detected, At least one representative vehicle number that does not overlap with each other constituting the detected n vehicle numbers is extracted from the n vehicle numbers, and, for each of the at least one representative vehicle number, from the detected n vehicle numbers By counting the number of duplicates that exist, determining the vehicle number with the largest number of overlaps among the at least one representative vehicle number as the first vehicle number for the vehicle 140 and then displaying the first vehicle number on the screen, the driver It is possible to provide more accurate vehicle number recognition information to

본 발명의 일실시예에 따르면, 차량번호 인식 장치(110)는 확산도 연산부(120) 및 메시지 디스플레이부(121)를 더 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the vehicle number recognition apparatus 110 may further include a diffusion calculating unit 120 and a message display unit 121 .

확산도 연산부(120)는 상기 검출된 n개의 차량번호들의 총 개수에 대한 상기 적어도 하나의 대표 차량번호 각각의 중복 개수의 비율을 산출한 후, 상기 비율에 기초하여 상기 검출된 n개의 차량번호들이 얼마나 고르게 분포되어 있는지 여부를 지시하는 확산도를 연산한다.After calculating the ratio of the overlapping number of each of the at least one representative vehicle number to the total number of the detected n number of vehicle numbers, the diffusion calculating unit 120 calculates the ratio of the detected n vehicle numbers based on the ratio. Computes the diffusivity indicating how evenly distributed it is.

이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 확산도 연산부(120)는 하기의 수학식 2에 기초하여 상기 확산도를 연산할 수 있다.In this case, according to an embodiment of the present invention, the diffusivity calculator 120 may calculate the diffusivity based on Equation 2 below.

Figure 112020051345486-pat00007
Figure 112020051345486-pat00007

여기서, I는 상기 확산도로, Xi는 상기 적어도 하나의 대표 차량번호 중 i번째 대표 차량번호의 중복 개수, n은 상기 검출된 n개의 차량번호들의 총 개수, J는 상기 적어도 하나의 대표 차량번호의 총 개수를 의미한다.Here, I is the diffusion road, X i is the number of duplicates of the i-th representative vehicle number among the at least one representative vehicle number, n is the total number of the detected n vehicle numbers, and J is the at least one representative vehicle number means the total number of

상기 수학식 2에 따라 연산되는 상기 확산도의 값이 '0'에 가까울수록 상기 검출된 n개의 차량번호들이 집중되어 존재하고 있음을 의미하고, 상기 확산도의 값이 '1'에 가까울수록 상기 검출된 n개의 차량번호들이 골고루 분포되어 존재하고 있음을 의미한다.The closer the value of the diffusivity calculated according to Equation 2 to '0', the more it means that the detected n number of vehicle numbers are concentrated, and the closer the value of the diffusivity is to '1', the closer the detected This means that n vehicle numbers are evenly distributed.

관련해서, 앞서 설명한 예시에 따라, 상기 검출된 5개의 차량번호들을 '8501, 8502, 8501, 8503, 8504'라고 하고, 상기 적어도 하나의 대표 차량번호를 '8501, 8502, 8503, 8504'라고 가정하자.In this regard, according to the example described above, it is assumed that the five detected vehicle numbers are '8501, 8502, 8501, 8503, 8504', and the at least one representative vehicle number is '8501, 8502, 8503, 8504'. lets do it.

이때, J는 상기 적어도 하나의 대표 차량번호인 '8501, 8502, 8503, 8504'의 총 개수이므로, '4'가 되고, n은 상기 검출된 5개의 차량번호들인 '8501, 8502, 8501, 8503, 8504'의 총 개수이므로, '5'가 된다.At this time, since J is the total number of the at least one representative vehicle number '8501, 8502, 8503, 8504', it becomes '4', and n is the five detected vehicle number '8501, 8502, 8501, 8503'. , since it is the total number of 8504', it becomes '5'.

그리고, X1/5은 상기 검출된 5개의 차량번호들인 '8501, 8502, 8501, 8503, 8504'의 총 개수에 대한 1번째 대표 차량번호인 '8501'의 중복 개수의 비율이므로, '2/5'가 되고, X2/5는 상기 검출된 5개의 차량번호들인 '8501, 8502, 8501, 8503, 8504'의 총 개수에 대한 2번째 대표 차량번호인 '8502'의 중복 개수의 비율이므로, '1/5'이 되며, X3/5는 상기 검출된 5개의 차량번호들인 '8501, 8502, 8501, 8503, 8504'의 총 개수에 대한 3번째 대표 차량번호인 '8503'의 중복 개수의 비율이므로, '1/5'이 되고, X4/5는 상기 검출된 5개의 차량번호들인 '8501, 8502, 8501, 8503, 8504'의 총 개수에 대한 4번째 대표 차량번호인 '8504'의 중복 개수의 비율이므로, '1/5'이 된다.And, X 1 /5 is the ratio of the overlapping number of the first representative vehicle number '8501' to the total number of '8501, 8502, 8501, 8503, 8504', which are the detected five vehicle numbers, so '2/ 5', and X 2 /5 is the ratio of the overlapping number of '8502', the second representative vehicle number, to the total number of '8501, 8502, 8501, 8503, 8504', which are the detected five vehicle numbers, becomes '1/5', and X 3 /5 is the overlapping number of '8503', which is the third representative vehicle number for the total number of '8501, 8502, 8501, 8503, 8504', which are the detected five vehicle numbers. Since it is a ratio, it becomes '1/5', and X 4 /5 is the 4th representative vehicle number '8504' for the total number of the detected five vehicle numbers '8501, 8502, 8501, 8503, 8504' Since it is a ratio of the number of duplicates, it becomes '1/5'.

이러한 점을 고려하여, 상기 수학식 2에 따라 상기 확산도를 연산하게 되면, 상기 확산도는 '0.72'로 연산될 수 있다.In consideration of this, if the diffusivity is calculated according to Equation 2, the diffusivity may be calculated as '0.72'.

메시지 디스플레이부(121)는 상기 연산된 확산도가 미리 설정된 임계 값을 초과하는 것으로 판단되는 경우, 차량(140)의 차량 번호판을 재인식시킬 것을 지시하는 메시지를 상기 화면 상에 디스플레이한다.When it is determined that the calculated diffusion exceeds a preset threshold value, the message display unit 121 displays a message instructing to re-recognize the license plate of the vehicle 140 on the screen.

예컨대, 앞서 설명한 예시와 같이, 상기 연산된 확산도를 '0.72'라고 하고, 상기 임계 값을 '0.56'이라고 가정하자. 이때, 메시지 디스플레이부(121)는 상기 연산된 확산도인 '0.72'가 상기 임계 값인 '0.56'을 초과하는 것으로 판단함으로써, 차량(140)의 차량 번호판을 재인식시킬 것을 지시하는 메시지를 상기 화면 상에 디스플레이할 수 있다.For example, as in the example described above, it is assumed that the calculated spread is '0.72' and the threshold value is '0.56'. At this time, the message display unit 121 determines that the calculated diffusion '0.72' exceeds the threshold value '0.56', thereby displaying a message instructing to re-recognize the license plate of the vehicle 140 on the screen. can be displayed.

본 발명의 일실시예에 따르면, 차량번호 인식 장치(110)는 이력 정보 데이터베이스(122) 및 이력 정보 저장부(123)를 더 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the vehicle number recognition apparatus 110 may further include a history information database 122 and a history information storage unit 123 .

이력 정보 데이터베이스(122)에는 복수의 차량들에 대한 차량번호 인식 이력 정보가 저장되어 있다.The history information database 122 stores vehicle number recognition history information for a plurality of vehicles.

여기서, 차량번호 인식 이력 정보는 인식된 차량번호와 차량번호의 인식시점에 대한 시간으로 구성된 정보를 의미한다.Here, the vehicle number recognition history information means information composed of a recognized vehicle number and a time for the recognition time of the vehicle number.

예컨대, 이력 정보 데이터베이스(122)에는 하기의 표 1과 같이 정보가 저장되어 있을 수 있다.For example, information may be stored in the history information database 122 as shown in Table 1 below.

차량번호 인식 이력 정보Vehicle number recognition history information 차량번호 인식 이력 정보 1(차량번호: 3295, 인식시점에 대한 시간: 14시 30분)Vehicle number recognition history information 1 (Vehicle number: 3295, time for recognition: 14:30) 차량번호 인식 이력 정보 2(차량번호: 6736, 인식시점에 대한 시간: 15시 00분)Vehicle number recognition history information 2 (Vehicle number: 6736, time for recognition time: 15:00) ......

이력 정보 저장부(123)는 상기 제1 차량번호가 결정되면, 이력 정보 데이터베이스(122)에 상기 제1 차량번호와 상기 제1 차량번호의 인식시점에 대한 시간으로 구성된 제1 차량번호 인식 이력 정보를 생성하여 이력 정보 데이터베이스(122)에 저장한다.When the first vehicle number is determined, the history information storage unit 123 stores the first vehicle number in the history information database 122 and first vehicle number recognition history information composed of the time for the recognition time of the first vehicle number and the first vehicle number. generated and stored in the history information database 122 .

예컨대, 앞서 설명한 예시와 같이, 상기 제1 차량번호가 '8501'로 결정되었다고 하고, 상기 제1 차량번호인 '8501'의 인식시점에 대한 시간을 '21시 30분'이라고 가정하자. 이때, 이력 정보 저장부(123)는 하기의 표 2와 같은 이력 정보 데이터베이스(122)에 상기 제1 차량번호인 '8501'과 상기 제1 차량번호인 '8501'의 인식시점에 대한 시간인 '21시 30분'으로 구성된 제1 차량번호 인식 이력 정보를 '차량번호 인식 이력 정보 20'과 같이 생성한 후 상기 제1 차량번호 인식 이력 정보인 '차량번호 인식 이력 정보 20'을 하기의 표 2와 같은 이력 정보 데이터베이스(122)에 저장할 수 있다.For example, as in the example described above, it is assumed that the first vehicle number is determined to be '8501', and the time for the recognition time of the first vehicle number '8501' is '21:30'. At this time, the history information storage unit 123 is the time for the recognition time of the first vehicle number '8501' and the first vehicle number '8501' in the history information database 122 as shown in Table 2 below. After generating the first vehicle number recognition history information composed of '21:30' as 'vehicle number recognition history information 20', the 'vehicle number recognition history information 20', which is the first vehicle number recognition history information, is shown in Table 2 below. It can be stored in the history information database 122, such as

차량번호 인식 이력 정보Vehicle number recognition history information 차량번호 인식 이력 정보 1(차량번호: 3295, 인식시점에 대한 시간: 14시 30분)Vehicle number recognition history information 1 (Vehicle number: 3295, time for recognition: 14:30) 차량번호 인식 이력 정보 2(차량번호: 6736, 인식시점에 대한 시간: 15시 00분)Vehicle number recognition history information 2 (Vehicle number: 6736, time for recognition time: 15:00) ...... 차량번호 인식 이력 정보 20
(차량번호: 8501, 인식시점에 대한 시간: 21시 30분)
Vehicle number recognition history information 20
(Vehicle number: 8501, time for recognition: 21:30)

본 발명의 일실시예에 따르면, 차량번호 인식 장치(110)는 OTP 생성함수 저장부(124), 인증 이벤트 발생부(125), 인증 요청부(126), 인증 수행부(127) 및 이력 정보 전송부(128)를 더 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the vehicle number recognition device 110 includes an OTP generating function storage unit 124 , an authentication event generating unit 125 , an authentication request unit 126 , an authentication performing unit 127 , and history information. It may further include a transmission unit 128 .

OTP 생성함수 저장부(124)에는 관리자 단말(130)과 사전 공유하고 있는 OTP(One Time Password) 생성함수가 저장되어 있다.The OTP generation function storage unit 124 stores an OTP (One Time Password) generation function shared in advance with the manager terminal 130 .

여기서, OTP란 고정된 패스워드 대신 무작위로 생성되는 일회용 인증 번호를 의미하고, 상기 OTP 생성함수는 개발자에 의해 미리 설정될 수 있는 함수로, 현재 시간 값을 기초로 일회용 인증 번호가 생성되도록 설정될 수 있다.Here, OTP means a one-time authentication number that is randomly generated instead of a fixed password, and the OTP generation function is a function that can be set in advance by a developer, and can be set to generate a one-time authentication number based on the current time value. have.

인증 이벤트 발생부(125)는 관리자 단말(130)로부터 이력 정보 데이터베이스(122)에 저장되어 있는 상기 복수의 차량들에 대한 차량번호 인식 이력 정보 중 제2 차량번호 인식 이력 정보의 전송 요청이 수신되면, 관리자 단말(130)의 인증을 위한 인증 이벤트를 발생시킨다.When the authentication event generator 125 receives a request for transmission of second vehicle number recognition history information among vehicle number recognition history information for the plurality of vehicles stored in the history information database 122 from the manager terminal 130 , , an authentication event for authentication of the manager terminal 130 is generated.

인증 요청부(126)는 상기 인증 이벤트가 발생되면, t x t(t은 2이상의 자연수)의 크기를 갖는 랜덤 행렬을 생성하여 관리자 단말(130)로 전송하면서, 상기 랜덤 행렬에 대응되는 피드백 행렬의 전송을 요청한다.When the authentication event occurs, the authentication request unit 126 generates a random matrix having a size of t x t (t is a natural number greater than or equal to 2) and transmits it to the manager terminal 130 while transmitting a feedback matrix corresponding to the random matrix to request

이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 관리자 단말(130)은 메모리 상에 상기 OTP 생성함수를 사전 저장하고 있고, 차량번호 인식 장치(110)로부터 상기 랜덤 행렬이 수신되면, 상기 메모리 상에 사전 저장되어 있는 상기 OTP 생성함수를 기초로 k(k는 2이상의 자연수)개의 일회용 인증번호를 생성하고, 상기 k개의 일회용 인증번호를 성분으로 갖는 행벡터를 생성한 후 상기 행벡터와 상기 랜덤 행렬 간의 크로네커 곱(Kronecker product)을 연산하여 제1 피드백 행렬을 산출한 후 상기 제1 피드백 행렬을 차량번호 인식 장치(110)로 전송할 수 있다.At this time, according to an embodiment of the present invention, the manager terminal 130 pre-stores the OTP generation function in a memory, and when the random matrix is received from the vehicle number recognition device 110, the Based on the stored OTP generation function, k (k is a natural number greater than or equal to 2) generates k one-time authentication numbers, and after generating a row vector having the k one-time authentication numbers as components, a Kronecker between the row vector and the random matrix After calculating a first feedback matrix by calculating a product (Kronecker product), the first feedback matrix may be transmitted to the vehicle number recognition apparatus 110 .

여기서, 크로네커 곱이란 두 행렬의 텐서곱을 구체적으로 표현한 행렬을 의미하는 것으로, 하기의 수학식 3과 같은 m x n의 행렬 M과 하기의 수학식 4와 같은 p x q의 행렬 N이 주어졌다고 하였을 때, 하기의 수학식 5와 같이 나타낼 수 있다.Here, the Kronecker product refers to a matrix specifically expressing the tensor product of two matrices. Assuming that a matrix M of m x n as in Equation 3 below and a matrix N of p x q as in Equation 4 below are given, It can be expressed as Equation 5 of

Figure 112020051345486-pat00008
Figure 112020051345486-pat00008

Figure 112020051345486-pat00009
Figure 112020051345486-pat00009

Figure 112020051345486-pat00010
Figure 112020051345486-pat00010

이때, 인증 수행부(127)는 관리자 단말(130)로부터 상기 랜덤 행렬에 대응되는 피드백 행렬로 상기 제1 피드백 행렬이 수신되면, OTP 생성함수 저장부(124)에 저장되어 있는 상기 OTP 생성함수를 기초로 상기 k개의 일회용 인증번호를 생성한 후 상기 k개의 일회용 인증번호를 성분으로 갖는 행벡터와 상기 랜덤 행렬 간의 크로네커 곱이 상기 제1 피드백 행렬로 산출되는지 확인함으로써, 관리자 단말(130)에 대한 인증을 수행한다.At this time, when the first feedback matrix is received from the manager terminal 130 as a feedback matrix corresponding to the random matrix, the authentication performing unit 127 uses the OTP generation function stored in the OTP generation function storage unit 124 . After generating the k one-time authentication numbers on the basis of, authentication for the manager terminal 130 by checking whether a Kronecker product between a row vector having the k one-time authentication numbers as a component and the random matrix is calculated as the first feedback matrix carry out

즉, 상기 행벡터와 상기 랜덤 행렬 간의 크로네커 곱이 상기 제1 피드백 행렬로 산출되는 경우, 관리자 단말(130)이 OTP 생성함수를 정상적으로 공유하고 있는 단말이 맞는 것으로 볼 수 있기 때문에, 인증 수행부(127)는 상기 행벡터와 상기 랜덤 행렬 간의 크로네커 곱이 상기 제1 피드백 행렬로 산출되면 관리자 단말(130)에 대한 인증을 완료할 수 있다.That is, when the Kronecker product between the row vector and the random matrix is calculated as the first feedback matrix, since the manager terminal 130 can see that the terminal that normally shares the OTP generation function is correct, the authentication performing unit 127 ) may complete the authentication of the manager terminal 130 when the Kronecker product between the row vector and the random matrix is calculated as the first feedback matrix.

이력 정보 전송부(128)는 관리자 단말(130)에 대한 인증이 완료되면, 이력 정보 데이터베이스(122)에 저장되어 있는 상기 제2 차량번호 인식 이력 정보를 추출한 후 관리자 단말(130)로 상기 제2 차량번호 인식 이력 정보를 전송할 수 있다.When the authentication for the manager terminal 130 is completed, the history information transmission unit 128 extracts the second vehicle number recognition history information stored in the history information database 122 and then sends the second information to the manager terminal 130. Vehicle number recognition history information may be transmitted.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 차량 번호판 영상을 구성하는 복수의 프레임들에 대한 분석 및 보정을 통해 차량번호의 인식을 수행하는 차량번호 인식 장치의 동작 방법을 도시한 순서도이다.3 is a flowchart illustrating a method of operating a vehicle number recognition apparatus for recognizing a vehicle number through analysis and correction of a plurality of frames constituting a vehicle license plate image according to an embodiment of the present invention.

단계(S310)에서는 카메라를 통해 차량의 차량 번호판을 촬영하여 n(n은 3이상의 자연수임)개의 프레임들로 구성된 차량 번호판 영상을 획득한다.In step S310, a vehicle license plate image is obtained by photographing the license plate of the vehicle through a camera, and consisting of n (n is a natural number of 3 or more) frames.

단계(S320)에서는 상기 차량 번호판 영상을 구성하는 n개의 프레임들 각각으로부터 차량 번호판 영역을 추출함으로써, n개의 차량 번호판 영역 이미지들을 생성한다.In step S320, by extracting a license plate region from each of the n frames constituting the license plate image, n number of license plate region images are generated.

단계(S330)에서는 상기 n개의 차량 번호판 영역 이미지들 각각에 대해, 각 차량 번호판 영역 이미지에 대응되는 최상단 좌측 지점의 2차원 좌표 값과 최상단 우측 지점의 2차원 좌표 값을 기초로 가로축과의 기울기 정도를 표상하는 기울기 각도를 산출한다.In step S330, for each of the n number of license plate area images, the degree of inclination with the horizontal axis based on the two-dimensional coordinate value of the uppermost left point and the two-dimensional coordinate value of the uppermost right point corresponding to each vehicle license plate area image Calculate the inclination angle representing .

단계(S340)에서는 상기 n개의 차량 번호판 영역 이미지들 각각에 대해서 산출된 기울기 각도를 기초로, 상기 n개의 차량 번호판 영역 이미지들 각각을 상기 가로축에 대해 수평이 되도록 기울임으로써, 상기 n개의 차량 번호판 영역 이미지들을 보정한다.In step S340, based on the inclination angle calculated for each of the n number of license plate area images, by tilting each of the n number of license plate area images to be horizontal with respect to the horizontal axis, the n number of license plate area Correct the images.

단계(S350)에서는 상기 n개의 차량 번호판 영역 이미지들이 보정되면, 상기 보정된 n개의 차량 번호판 영역 이미지들 각각으로부터 차량번호를 추출함으로써, n개의 차량번호들을 검출한다.In step S350, when the n number of license plate area images are corrected, the n number of vehicle numbers are detected by extracting a vehicle number from each of the corrected n number of license plate area images.

단계(S360)에서는 상기 검출된 n개의 차량번호들로부터 상기 검출된 n개의 차량번호들을 구성하는 서로 중복되지 않는 적어도 하나의 대표 차량번호를 추출한다.In step S360, at least one representative vehicle number that does not overlap with each other constituting the detected n vehicle numbers is extracted from the detected n vehicle numbers.

단계(S370)에서는 상기 적어도 하나의 대표 차량번호 각각에 대해, 상기 검출된 n개의 차량번호들에서 존재하는 중복 개수를 카운트한다.In step S370, for each of the at least one representative vehicle number, the number of duplicates existing in the detected n number of vehicle numbers is counted.

단계(S380)에서는 상기 적어도 하나의 대표 차량번호 중 중복 개수가 최대인 차량번호를 상기 차량에 대한 제1 차량번호로 결정한다.In step S380, the vehicle number having the largest overlapping number among the at least one representative vehicle number is determined as the first vehicle number for the vehicle.

단계(S390)에서는 상기 제1 차량번호가 결정되면, 상기 제1 차량번호를 화면 상에 디스플레이한다.In step S390, when the first vehicle number is determined, the first vehicle number is displayed on the screen.

이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 단계(S330)에서는 상기의 수학식 1에 기초하여 상기 기울기 각도를 산출할 수 있다.At this time, according to an embodiment of the present invention, in step S330, the inclination angle may be calculated based on Equation 1 above.

또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 차량번호 인식 장치의 동작 방법은 상기 검출된 n개의 차량번호들의 총 개수에 대한 상기 적어도 하나의 대표 차량번호 각각의 중복 개수의 비율을 산출한 후, 상기 비율에 기초하여 상기 검출된 n개의 차량번호들이 얼마나 고르게 분포되어 있는지 여부를 지시하는 확산도를 연산하는 단계 및 상기 연산된 확산도가 미리 설정된 임계 값을 초과하는 것으로 판단되는 경우, 상기 차량의 차량 번호판을 재인식시킬 것을 지시하는 메시지를 상기 화면 상에 디스플레이하는 단계를 더 포함할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, the method of operating the vehicle number recognition device calculates the ratio of the overlapping number of each of the at least one representative vehicle number to the total number of the detected n number of vehicle numbers, calculating a spread indicating how evenly the detected n number of license plates are distributed based on the ratio, and when it is determined that the calculated spread exceeds a preset threshold value, the license plate of the vehicle The method may further include displaying a message instructing to recognize again on the screen.

이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 확산도를 연산하는 단계는 상기의 수학식 2에 기초하여 상기 확산도를 연산할 수 있다.In this case, according to an embodiment of the present invention, calculating the diffusivity may include calculating the diffusivity based on Equation 2 above.

또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 차량번호 인식 장치의 동작 방법은 복수의 차량들에 대한 차량번호 인식 이력 정보(상기 차량번호 인식 이력 정보는 인식된 차량번호와 차량번호의 인식시점에 대한 시간으로 구성된 정보임)가 저장되어 있는 이력 정보 데이터베이스를 유지하는 단계 및 상기 제1 차량번호가 결정되면, 상기 이력 정보 데이터베이스에 상기 제1 차량번호와 상기 제1 차량번호의 인식시점에 대한 시간으로 구성된 제1 차량번호 인식 이력 정보를 생성하여 상기 이력 정보 데이터베이스에 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, the operating method of the vehicle number recognition apparatus includes vehicle number recognition history information for a plurality of vehicles (the vehicle number recognition history information is at the time of recognition of the recognized vehicle number and vehicle number) maintaining a history information database in which the information consisting of time) is stored, and when the first vehicle number is determined, the time for the recognition time of the first vehicle number and the first vehicle number in the history information database It may further include the step of generating the first vehicle number recognition history information consisting of and storing it in the history information database.

이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 차량번호 인식 장치의 동작 방법은 관리자 단말과 사전 공유하고 있는 OTP 생성함수가 저장되어 있는 OTP 생성함수 저장부를 유지하는 단계, 상기 관리자 단말로부터 상기 이력 정보 데이터베이스에 저장되어 있는 상기 복수의 차량들에 대한 차량번호 인식 이력 정보 중 제2 차량번호 인식 이력 정보의 전송 요청이 수신되면, 상기 관리자 단말의 인증을 위한 인증 이벤트를 발생시키는 단계, 상기 인증 이벤트가 발생되면, t x t(t은 2이상의 자연수)의 크기를 갖는 랜덤 행렬을 생성하여 상기 관리자 단말로 전송하면서, 상기 랜덤 행렬에 대응되는 피드백 행렬의 전송을 요청하는 단계, 상기 관리자 단말로부터 상기 랜덤 행렬에 대응되는 피드백 행렬로 제1 피드백 행렬(상기 제1 피드백 행렬은 상기 관리자 단말에서, 상기 관리자 단말에 기 저장되어 있는 상기 OTP 생성함수를 기초로 k(k는 2이상의 자연수)개의 일회용 인증번호가 생성되고, 상기 k개의 일회용 인증번호를 성분으로 갖는 행벡터가 생성된 후 상기 행벡터와 상기 랜덤 행렬 간의 크로네커 곱이 연산되어 산출된 행렬임)이 수신되면, 상기 OTP 생성함수 저장부에 저장되어 있는 상기 OTP 생성함수를 기초로 상기 k개의 일회용 인증번호를 생성한 후 상기 k개의 일회용 인증번호를 성분으로 갖는 행벡터와 상기 랜덤 행렬 간의 크로네커 곱이 상기 제1 피드백 행렬로 산출되는지 확인함으로써, 상기 관리자 단말에 대한 인증을 수행하는 단계 및 상기 관리자 단말에 대한 인증이 완료되면, 상기 이력 정보 데이터베이스에 저장되어 있는 상기 제2 차량번호 인식 이력 정보를 추출한 후 상기 관리자 단말로 상기 제2 차량번호 인식 이력 정보를 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.At this time, according to an embodiment of the present invention, the method of operating the vehicle number recognition device includes maintaining an OTP generation function storage unit in which an OTP generation function previously shared with a manager terminal is stored, and the history information from the manager terminal generating an authentication event for authentication of the manager terminal when a request for transmission of second vehicle number recognition history information among the vehicle number recognition history information for the plurality of vehicles stored in the database is received, the authentication event When generated, generating a random matrix having a size of t x t (t is a natural number greater than or equal to 2) and transmitting it to the manager terminal, requesting transmission of a feedback matrix corresponding to the random matrix, from the manager terminal to the random matrix A first feedback matrix as a corresponding feedback matrix (the first feedback matrix is, in the manager terminal, k (k is a natural number greater than or equal to 2) one-time authentication numbers are generated based on the OTP generation function pre-stored in the manager terminal When a row vector having the k one-time authentication numbers as a component is generated and then the Kronecker product between the row vector and the random matrix is calculated and received), the OTP stored in the OTP generation function storage unit After generating the k one-time authentication numbers based on a generation function, by checking whether the Kronecker product between a row vector having the k one-time authentication numbers as components and the random matrix is calculated as the first feedback matrix, After performing authentication and authentication for the manager terminal is completed, extracting the second vehicle number recognition history information stored in the history information database, and then transmitting the second vehicle number recognition history information to the manager terminal It may include further steps.

이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 관리자 단말은 메모리 상에 상기 OTP 생성함수를 사전 저장하고 있고, 상기 차량번호 인식 장치로부터 상기 랜덤 행렬이 수신되면, 상기 메모리 상에 사전 저장되어 있는 상기 OTP 생성함수를 기초로 상기 k개의 일회용 인증번호를 생성하고, 상기 k개의 일회용 인증번호를 성분으로 갖는 상기 행벡터를 생성한 후 상기 행벡터와 상기 랜덤 행렬 간의 크로네커 곱을 연산하여 상기 제1 피드백 행렬을 산출한 후 상기 제1 피드백 행렬을 상기 차량번호 인식 장치로 전송할 수 있다.At this time, according to an embodiment of the present invention, the manager terminal pre-stores the OTP generation function in a memory, and when the random matrix is received from the vehicle number recognition device, the The first feedback matrix is generated by generating the k one-time authentication numbers based on the OTP generation function, generating the row vector having the k one-time authentication numbers as components, and calculating a Kronecker product between the row vector and the random matrix. After the calculation, the first feedback matrix may be transmitted to the vehicle number recognition device.

이상, 도 3을 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 차량번호 인식 장치의 동작 방법에 대해 설명하였다. 여기서, 본 발명의 일실시예에 따른 차량번호 인식 장치의 동작 방법은 도 1 내지 도 2를 이용하여 설명한 차량번호 인식 장치(110)의 동작에 대한 구성과 대응될 수 있으므로, 이에 대한 보다 상세한 설명은 생략하기로 한다.In the above, the operation method of the vehicle number recognition apparatus according to an embodiment of the present invention has been described with reference to FIG. 3 . Here, the operating method of the vehicle number recognition apparatus according to an embodiment of the present invention may correspond to the configuration of the operation of the vehicle number recognition apparatus 110 described with reference to FIGS. 1 and 2 , so a more detailed description thereof is to be omitted.

본 발명의 일실시예에 따른 차량번호 인식 장치의 동작 방법은 컴퓨터와의 결합을 통해 실행시키기 위한 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로 구현될 수 있다.The operating method of the vehicle number recognition apparatus according to an embodiment of the present invention may be implemented as a computer program stored in a storage medium for execution through combination with a computer.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 차량번호 인식 장치의 동작 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. In addition, the operating method of the vehicle number recognition apparatus according to an embodiment of the present invention may be implemented in the form of a program command that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. The program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the present invention, or may be known and available to those skilled in the art of computer software. Examples of the computer-readable recording medium include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floppy disks. - includes magneto-optical media, and hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include not only machine language codes such as those generated by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like.

이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.As described above, in the present invention, specific matters such as specific components, etc., and limited embodiments and drawings have been described, but these are only provided to help a more general understanding of the present invention, and the present invention is not limited to the above embodiments. , various modifications and variations are possible from these descriptions by those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains.

따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.Therefore, the spirit of the present invention should not be limited to the described embodiments, and not only the claims described below, but also all of the claims and all equivalents or equivalent modifications to the claims will be said to belong to the scope of the spirit of the present invention. .

110: 차량번호 인식 장치
111: 영상 획득부 112: 차량 번호판 영역 이미지 생성부
113: 기울기 각도 산출부 114: 차량 번호판 영역 이미지 보정부
115: 차량번호 검출부 116: 대표 차량번호 추출부
117: 카운트부 118: 차량번호 결정부
119: 차량번호 디스플레이부 120: 확산도 연산부
121: 메시지 디스플레이부 122: 이력 정보 데이터베이스
123: 이력 정보 저장부 124: OTP 생성함수 저장부
125: 인증 이벤트 발생부 126: 인증 요청부
127: 인증 수행부 128: 이력 정보 전송부
130: 관리자 단말 140: 차량
110: vehicle number recognition device
111: image acquisition unit 112: vehicle license plate area image generation unit
113: tilt angle calculation unit 114: vehicle license plate area image correction unit
115: vehicle number detection unit 116: representative vehicle number extraction unit
117: count unit 118: vehicle number determination unit
119: vehicle number display unit 120: diffusivity calculation unit
121: message display unit 122: history information database
123: history information storage unit 124: OTP generation function storage unit
125: authentication event generation unit 126: authentication request unit
127: authentication performing unit 128: history information transmitting unit
130: manager terminal 140: vehicle

Claims (7)

카메라를 통해 차량의 차량 번호판을 촬영하여 n(n은 3이상의 자연수임)개의 프레임들로 구성된 차량 번호판 영상을 획득하는 영상 획득부;
상기 차량 번호판 영상을 구성하는 n개의 프레임들 각각으로부터 차량 번호판 영역을 추출함으로써, n개의 차량 번호판 영역 이미지들을 생성하는 차량 번호판 영역 이미지 생성부;
상기 n개의 차량 번호판 영역 이미지들 각각에 대해, 각 차량 번호판 영역 이미지에 대응되는 최상단 좌측 지점의 2차원 좌표 값과 최상단 우측 지점의 2차원 좌표 값을 기초로 가로축과의 기울기 정도를 표상하는 기울기 각도를 산출하는 기울기 각도 산출부;
상기 n개의 차량 번호판 영역 이미지들 각각에 대해서 산출된 기울기 각도를 기초로, 상기 n개의 차량 번호판 영역 이미지들 각각을 상기 가로축에 대해 수평이 되도록 기울임으로써, 상기 n개의 차량 번호판 영역 이미지들을 보정하는 차량 번호판 영역 이미지 보정부;
상기 n개의 차량 번호판 영역 이미지들이 보정되면, 상기 보정된 n개의 차량 번호판 영역 이미지들 각각으로부터 차량번호를 추출함으로써, n개의 차량번호들을 검출하는 차량번호 검출부;
상기 검출된 n개의 차량번호들로부터 상기 검출된 n개의 차량번호들을 구성하는 서로 중복되지 않는 적어도 하나의 대표 차량번호를 추출하는 대표 차량번호 추출부;
상기 적어도 하나의 대표 차량번호 각각에 대해, 상기 검출된 n개의 차량번호들에서 존재하는 중복 개수를 카운트하는 카운트부;
상기 적어도 하나의 대표 차량번호 중 중복 개수가 최대인 차량번호를 상기 차량에 대한 제1 차량번호로 결정하는 차량번호 결정부; 및
상기 제1 차량번호가 결정되면, 상기 제1 차량번호를 화면 상에 디스플레이하는 차량번호 디스플레이부
를 포함하고,
상기 기울기 각도 산출부는
하기의 수학식 1에 기초하여 상기 기울기 각도를 산출하는 차량 번호판 영상을 구성하는 복수의 프레임들에 대한 분석 및 보정을 통해 차량번호의 인식을 수행하는 차량번호 인식 장치.
[수학식 1]
Figure 112021146675781-pat00019

여기서,
Figure 112021146675781-pat00020
는 상기 기울기 각도로,
Figure 112021146675781-pat00021
은 각 차량 번호판 영역 이미지에 대응되는 최상단 좌측 지점의 2차원 좌표 값,
Figure 112021146675781-pat00022
는 각 차량 번호판 영역 이미지에 대응되는 최상단 우측 지점의 2차원 좌표 값을 의미함.
An image acquisition unit for photographing a license plate of a vehicle through a camera to acquire a license plate image composed of n (n is a natural number greater than or equal to 3) frames;
a vehicle license plate area image generator for generating n number of license plate area images by extracting a vehicle license plate area from each of the n frames constituting the license plate image;
For each of the n license plate area images, the inclination angle representing the degree of inclination with the horizontal axis based on the two-dimensional coordinate value of the uppermost left point and the two-dimensional coordinate value of the uppermost right point corresponding to each vehicle license plate area image an inclination angle calculator to calculate ;
Based on the inclination angle calculated for each of the n number of license plate area images, by tilting each of the n number of license plate area images to be horizontal with respect to the horizontal axis, a vehicle to correct the n number of license plate area images License plate area image correction unit;
When the n number of license plate area images are corrected, by extracting a vehicle number from each of the corrected n number of license plate area images, a vehicle number detection unit for detecting the n number of license plates;
a representative vehicle number extraction unit for extracting at least one non-overlapping representative vehicle number constituting the detected n vehicle numbers from the detected n vehicle numbers;
a counting unit for counting the number of duplicates existing in the detected n number of vehicle numbers for each of the at least one representative vehicle number;
a vehicle number determining unit for determining, as a first vehicle number for the vehicle, a vehicle number having the largest overlapping number among the at least one representative vehicle number; and
When the first vehicle number is determined, the vehicle number display unit for displaying the first vehicle number on the screen
including,
The inclination angle calculation unit
A vehicle number recognition apparatus for performing recognition of a vehicle number through analysis and correction of a plurality of frames constituting the vehicle license plate image for calculating the inclination angle based on Equation 1 below.
[Equation 1]
Figure 112021146675781-pat00019

here,
Figure 112021146675781-pat00020
is the inclination angle,
Figure 112021146675781-pat00021
is the two-dimensional coordinate value of the uppermost left point corresponding to each license plate area image,
Figure 112021146675781-pat00022
denotes the two-dimensional coordinate value of the uppermost right point corresponding to each license plate area image.
삭제delete 제1항에 있어서,
상기 검출된 n개의 차량번호들의 총 개수에 대한 상기 적어도 하나의 대표 차량번호 각각의 중복 개수의 비율을 산출한 후, 상기 비율에 기초하여 상기 검출된 n개의 차량번호들이 얼마나 고르게 분포되어 있는지 여부를 지시하는 확산도를 연산하는 확산도 연산부; 및
상기 연산된 확산도가 미리 설정된 임계 값을 초과하는 것으로 판단되는 경우, 상기 차량의 차량 번호판을 재인식시킬 것을 지시하는 메시지를 상기 화면 상에 디스플레이하는 메시지 디스플레이부
를 더 포함하는 차량 번호판 영상을 구성하는 복수의 프레임들에 대한 분석 및 보정을 통해 차량번호의 인식을 수행하는 차량번호 인식 장치.
According to claim 1,
After calculating the ratio of the overlapping number of each of the at least one representative vehicle number to the total number of the detected n number of vehicle numbers, it is determined how evenly the detected n number of vehicle numbers are distributed based on the ratio a diffusivity calculator that calculates the indicated diffusivity; and
When it is determined that the calculated diffusion exceeds a preset threshold value, a message display unit for displaying a message instructing to re-recognize the license plate of the vehicle on the screen
A vehicle number recognition device for performing recognition of the vehicle number through analysis and correction of a plurality of frames constituting the vehicle license plate image further comprising a.
제3항에 있어서,
상기 확산도 연산부는
하기의 수학식 2에 기초하여 상기 확산도를 연산하는 차량 번호판 영상을 구성하는 복수의 프레임들에 대한 분석 및 보정을 통해 차량번호의 인식을 수행하는 차량번호 인식 장치.
[수학식 2]
Figure 112020051345486-pat00015

여기서, I는 상기 확산도로, Xi는 상기 적어도 하나의 대표 차량번호 중 i번째 대표 차량번호의 중복 개수, n은 상기 검출된 n개의 차량번호들의 총 개수, J는 상기 적어도 하나의 대표 차량번호의 총 개수를 의미함.
4. The method of claim 3,
The diffusivity calculator
A vehicle number recognition apparatus for performing vehicle number recognition through analysis and correction of a plurality of frames constituting the vehicle license plate image for calculating the diffusion degree based on Equation 2 below.
[Equation 2]
Figure 112020051345486-pat00015

Here, I is the diffusion road, X i is the number of duplicates of the i-th representative vehicle number among the at least one representative vehicle number, n is the total number of the detected n vehicle numbers, and J is the at least one representative vehicle number means the total number of
제1항에 있어서,
복수의 차량들에 대한 차량번호 인식 이력 정보 - 상기 차량번호 인식 이력 정보는 인식된 차량번호와 차량번호의 인식시점에 대한 시간으로 구성된 정보임 - 가 저장되어 있는 이력 정보 데이터베이스; 및
상기 제1 차량번호가 결정되면, 상기 이력 정보 데이터베이스에 상기 제1 차량번호와 상기 제1 차량번호의 인식시점에 대한 시간으로 구성된 제1 차량번호 인식 이력 정보를 생성하여 상기 이력 정보 데이터베이스에 저장하는 이력 정보 저장부
를 더 포함하는 차량 번호판 영상을 구성하는 복수의 프레임들에 대한 분석 및 보정을 통해 차량번호의 인식을 수행하는 차량번호 인식 장치.
According to claim 1,
a history information database in which license plate recognition history information for a plurality of vehicles is stored; and
When the first vehicle number is determined, the first vehicle number recognition history information consisting of the time for the recognition time of the first vehicle number and the first vehicle number is generated in the history information database and stored in the history information database history information storage
A vehicle number recognition device for performing recognition of the vehicle number through analysis and correction of a plurality of frames constituting the vehicle license plate image further comprising a.
제5항에 있어서,
관리자 단말과 사전 공유하고 있는 OTP(One Time Password) 생성함수가 저장되어 있는 OTP 생성함수 저장부;
상기 관리자 단말로부터 상기 이력 정보 데이터베이스에 저장되어 있는 상기 복수의 차량들에 대한 차량번호 인식 이력 정보 중 제2 차량번호 인식 이력 정보의 전송 요청이 수신되면, 상기 관리자 단말의 인증을 위한 인증 이벤트를 발생시키는 인증 이벤트 발생부;
상기 인증 이벤트가 발생되면, t x t(t은 2이상의 자연수)의 크기를 갖는 랜덤 행렬을 생성하여 상기 관리자 단말로 전송하면서, 상기 랜덤 행렬에 대응되는 피드백 행렬의 전송을 요청하는 인증 요청부;
상기 관리자 단말로부터 상기 랜덤 행렬에 대응되는 피드백 행렬로 제1 피드백 행렬 - 상기 제1 피드백 행렬은 상기 관리자 단말에서, 상기 관리자 단말에 기 저장되어 있는 상기 OTP 생성함수를 기초로 k(k는 2이상의 자연수)개의 일회용 인증번호가 생성되고, 상기 k개의 일회용 인증번호를 성분으로 갖는 행벡터가 생성된 후 상기 행벡터와 상기 랜덤 행렬 간의 크로네커 곱(Kronecker product)이 연산되어 산출된 행렬임 - 이 수신되면, 상기 OTP 생성함수 저장부에 저장되어 있는 상기 OTP 생성함수를 기초로 상기 k개의 일회용 인증번호를 생성한 후 상기 k개의 일회용 인증번호를 성분으로 갖는 행벡터와 상기 랜덤 행렬 간의 크로네커 곱이 상기 제1 피드백 행렬로 산출되는지 확인함으로써, 상기 관리자 단말에 대한 인증을 수행하는 인증 수행부; 및
상기 관리자 단말에 대한 인증이 완료되면, 상기 이력 정보 데이터베이스에 저장되어 있는 상기 제2 차량번호 인식 이력 정보를 추출한 후 상기 관리자 단말로 상기 제2 차량번호 인식 이력 정보를 전송하는 이력 정보 전송부
를 더 포함하는 차량 번호판 영상을 구성하는 복수의 프레임들에 대한 분석 및 보정을 통해 차량번호의 인식을 수행하는 차량번호 인식 장치.
6. The method of claim 5,
an OTP generation function storage unit storing an OTP (One Time Password) generation function shared with the administrator terminal in advance;
When a request for transmission of second vehicle number recognition history information among the vehicle number recognition history information for the plurality of vehicles stored in the history information database is received from the manager terminal, an authentication event for authentication of the manager terminal is generated an authentication event generating unit;
When the authentication event occurs, an authentication request unit for requesting transmission of a feedback matrix corresponding to the random matrix while generating a random matrix having a size of txt (t is a natural number greater than or equal to 2) and transmitting it to the manager terminal;
A first feedback matrix from the manager terminal to a feedback matrix corresponding to the random matrix - The first feedback matrix is k (k is 2 or more based on the OTP generation function pre-stored in the manager terminal in the manager terminal) A natural number) one-time authentication numbers are generated, and after a row vector having the k one-time authentication numbers as a component is generated, a Kronecker product between the row vector and the random matrix is calculated and calculated. - When received , After generating the k one-time authentication numbers based on the OTP generating function stored in the OTP generating function storage unit, the Kronecker product between the row vector having the k one-time authentication numbers as components and the random matrix is the first an authentication performing unit for performing authentication on the manager terminal by checking whether the feedback matrix is calculated; and
When the authentication for the manager terminal is completed, after extracting the second vehicle number recognition history information stored in the history information database, a history information transmission unit for transmitting the second vehicle number recognition history information to the manager terminal
A vehicle number recognition device for performing recognition of the vehicle number through analysis and correction of a plurality of frames constituting the vehicle license plate image further comprising a.
제6항에 있어서,
상기 관리자 단말은
메모리 상에 상기 OTP 생성함수를 사전 저장하고 있고, 상기 차량번호 인식 장치로부터 상기 랜덤 행렬이 수신되면, 상기 메모리 상에 사전 저장되어 있는 상기 OTP 생성함수를 기초로 상기 k개의 일회용 인증번호를 생성하고, 상기 k개의 일회용 인증번호를 성분으로 갖는 상기 행벡터를 생성한 후 상기 행벡터와 상기 랜덤 행렬 간의 크로네커 곱을 연산하여 상기 제1 피드백 행렬을 산출한 후 상기 제1 피드백 행렬을 상기 차량번호 인식 장치로 전송하는 차량 번호판 영상을 구성하는 복수의 프레임들에 대한 분석 및 보정을 통해 차량번호의 인식을 수행하는 차량번호 인식 장치.
7. The method of claim 6,
The manager terminal
The OTP generation function is pre-stored in a memory, and when the random matrix is received from the vehicle number recognition device, the k number of one-time authentication numbers are generated based on the OTP generation function pre-stored in the memory, , After generating the row vector having the k one-time authentication numbers as a component, calculating the Kronecker product between the row vector and the random matrix to calculate the first feedback matrix, and then converting the first feedback matrix to the vehicle number recognition device A vehicle number recognition device for performing vehicle number recognition through analysis and correction of a plurality of frames constituting the transmitted vehicle license plate image.
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