KR102447798B1 - 차량번호판 크기 인식방법 및 그를 이용한 차량 이동속도 검출방법 - Google Patents

차량번호판 크기 인식방법 및 그를 이용한 차량 이동속도 검출방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 차량속도검출에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 차량의 이동속도를 측정하기 위하여 차량에 대한 이미지로부터 차량번호판 크기 인식하여 인식방법 및 그를 이용한 차량 이동속도 검출방법에 관한 것이다.
본 발명은, 차량이 이동하는 도로에 설치된 카메라에 의하여 획득된 차량 이미지로부터 차량번호판(1)의 크기를 인식하는 차량번호판 크기 인식방법으로서, 동일한 폰트 크기의 복수의 숫자들을 포함하는 메인번호영역(30) 및 숫자 및 문자 중 적어도 하나를 포함하는 하나 이상의 보조영역(20)을 인식하는 영역인식단계(S10)와; 상기 메인번호영역(30) 및 상기 보조영역(20)을 기준으로 차량번호판 규격을 인식하는 규격인식단계(S20)와; 상기 메인영역(2)의 치수정보, 상기 규격인식단계(S20)에 의하여 인식된 차량번호판 규격, 및 상기 차량번호판이 포함된 배경 영역을 기준으로 차량번호판의 크기를 계산하는 번호판 크기 계산단계(S30)를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량번호판 크기 인식방법을 개시한다.

Description

차량번호판 크기 인식방법 및 그를 이용한 차량 이동속도 검출방법 {Method for calculating number panel of vehicle, and method for calculating vehicle speed using the same}
본 발명은 차량속도검출에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 차량의 이동속도를 측정하기 위하여 차량에 대한 이미지로부터 차량번호판 크기 인식하여 인식방법 및 그를 이용한 차량 이동속도 검출방법에 관한 것이다.
차량의 증가에 따라 과속에 의한 교통사고가 증가함에 따라 과속을 단속하여 교통사고를 감소시킬 필요가 있다.
이에 차량의 속도를 측정하는 차량속도장치를 도로에 설치하여 차량의 속도를 측정함으로써 차량의 과속여부를 검출하고 있다.
차량의 속도를 검출하는 방법으로서, 레이저 센서(laser sensor) 또는 레이더 센서(radar sensor)와 함께 설치되며 레이저 센서의 반사파를 이용하여 도플러 효과(Doppler's effect)에 따른 주행 차량 속도를 산출하고 있다. 일례로서, 등록특허공보 10-0472080은 카메라 센서에 레이저 센서와 적외선 센서가 연동되는 구성을 개시하고 있다.
한편, 다른 방법으로서 루프 코일(loop coil)을 도로 바닥면에 설치하여 주행 차량의 속도를 검출하고 있다. 루프 코일을 일정 간격을 두고 도로 상에 매립 설치하며, 주행 차량이 루프 코일을 지나갈 때 각 루프 코일의 인덕턴스 변화를 통해 차량이 지나가는 것을 감지한다. 등록특허공보 10-0418458은 이러한 루프 코일에 의한 주행 속도 검출 방식을 예시하고 있다.
이러한 종래의 주행 차량 속도 검출의 경우 카메라 센서에 고가의 레이저 센서를 추가 구비해야 하거나 또는 도로 공사를 통해 루프 코일을 설치해야 하는 문제점이 있다.
또한, 종래의 주행 차량 속도 검출의 경우, 비용 면에서나 유지 보수 면에서 상당한 부담이 있을 수밖에 없다.
이러한 문제점을 고려하여 특허문헌 1과 같이, 비교적 고장이 적고 유지 보수 면에서 여러모로 유리한 카메라 센서만을 이용하여 차량 속도를 검출하게 되면 상당한 비용 절감을 기대할 수 있고, 유지 보수에 유리할 수 있다.
특허문헌 1에 따른 차량에 대한 이미지에서 차량번호판을 실거리 좌표를 변환하고 번호판의 임의의 한 지점의 좌표값의 이동값을 이용하여 차량의 이동거리를 산출함으로써 차량의 이동속도를 산출하고 있다.
그런데 특허문헌 1에 따른 차량속도 검출방법은, 차량번호판 인식, 특히 변환된 좌표값에 오류가 있는 경우 차량의 이동속도에 오류가 발생되는 문제점이 있다.
(특허문헌 1) KR 10-1633619 B1
본 발명의 목적은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 차량번호판의 크기 인식오류를 최소화함으로써 차량번호판을 이용한 차량의 이동속도 검출의 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있는 차량번호판 크기 인식방법 및 그를 이용한 차량 이동속도 검출방법을 제공하는데 있다.
본 발명은 상기와 같은 본 발명의 목적을 달성하기 위하여 창출된 것으로서, 본 발명은, 차량이 이동하는 도로에 설치된 카메라에 의하여 획득된 차량 이미지로부터 차량번호판(1)의 크기를 인식하는 차량번호판 크기 인식방법으로서, 동일한 폰트 크기의 복수의 숫자들을 포함하는 메인번호영역(30) 및 숫자 및 문자 중 적어도 하나를 포함하는 하나 이상의 보조영역(20)을 인식하는 영역인식단계(S10)와; 상기 메인번호영역(30) 및 상기 보조영역(20)을 기준으로 차량번호판 규격을 인식하는 규격인식단계(S20)와; 상기 메인영역(2)의 치수정보, 상기 규격인식단계(S20)에 의하여 인식된 차량번호판 규격, 및 상기 차량번호판이 포함된 배경 영역을 기준으로 차량번호판의 크기를 계산하는 번호판 크기 계산단계(S30)를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량번호판 크기 인식방법을 개시한다.
상기 계산단계(S30)는, 상기 메인번호영역(30)이 같은 열로 포함된 메인영역(2)에서 최 좌측의 숫자의 서브영역(2a)의 좌단에서 최 우측의 숫자의 서브영역(2a)의 우단까지의 기준폭(Wn)을 기준으로 번호판 크기를 계산할 수 있다.
상기 계산단계(S30)는, 상기 메인영역(2)에서 각 숫자에 대응되는 서브영역(2a)의 폭들의 평균값에 대하여 최 우측의 숫자의 서브영역(2a)의 폭이 미리 설정된 값 이상인 경우 상기 평균값으로 최 우측의 숫자의 서브영역(2a)의 폭의 값으로 대체할 수 있다.
상기 계산단계(S30)는, 상기 메인영역(2)에서 각 숫자에 대응되는 서브영역(2a)의 폭들의 평균값에 대하여 최 좌측의 숫자의 서브영역(2a)의 폭이 미리 설정된 값 이상인 경우 상기 평균값으로 최 좌측의 숫자의 서브영역(2a)의 폭의 값으로 대체할 수 있다.
또한, 상기 계산단계(S30)는, 상기 메인영역(2)에서 포함된 숫자의 수가 2n-1(n은 2 이상의 자연수)인 경우 각 숫자에 대응되는 서브영역(2a)의 폭의 크기들 중 n번째 크기를 중간값으로 하고, 상기 메인영역(2)에서 포함된 숫자의 수가 2n(n은 2 이상의 자연수)인 경우 각 숫자에 대응되는 서브영역(2a)의 폭의 크기들 중 n번째 크기 및 n+1번째 크기의 평균을 중간값으로 하고, 상기 중간값에 대하여 최 우측의 숫자의 서브영역(2a)의 폭이 미리 설정된 값 이상인 경우 상기 중간값으로 최 우측의 숫자의 서브영역(2a)의 폭의 값으로 대체할 수 있다.
상기 계산단계(S30)는, 상기 메인영역(2)에 포함된 숫자들 중 1에 대한 서브영역(2a)의 폭 값을 상기 차량번호판 규격에 맞추어 1의 서브영역(2a)의 폭의 값으로 대체할 수 있다.
또한, 상기 계산단계(S30)는, 상기 메인영역(2)에서 포함된 숫자의 수가 2n-1(n은 2 이상의 자연수)인 경우 각 숫자에 대응되는 서브영역(2a)의 폭의 크기들 중 n번째 크기를 중간값으로 하고, 상기 메인영역(2)에서 포함된 숫자의 수가 2n(n은 2 이상의 자연수)인 경우 각 숫자에 대응되는 서브영역(2a)의 폭의 크기들 중 n번째 크기 및 n+1번째 크기의 평균을 중간값으로 하고, 상기 중간값에 대하여 최 좌측의 숫자의 서브영역(2a)의 폭이 미리 설정된 값 이상인 경우 상기 중간값으로 최 좌측의 숫자의 서브영역(2a)의 폭의 값으로 대체할 수 있다.
상기 계산단계(S30)는, 상기 메인영역(2)에서 각 숫자에 대응되는 서브영역(2a)의 폭을 다른 숫자의 서브영역(2a)의 폭과 비교하여 미리 설정된 값 이상으로 차이가 난 경우 해당 차량 이미지는 오류가 있는 것으로 판단하는 검증단계를 포함할 수 있다.
상기 검증단계는, 서로 인접하는 숫자의 서브영역(2a)의 폭을 비교할 수 있다.
상기 계산단계(S30)는, 상기 메인영역(2)에서 각 숫자의 다음 숫자에 대응되는 서브영역(2a)의 좌단의 위치가 상기 차량번호판 규격과 다른 경우 해당 차량 이미지는 오류가 있는 것으로 판단하는 검증단계를 포함할 수 있다.
상기 계산단계(S30)는, 상기 메인영역(2)에서 각 숫자에 대응되는 서브영역(2a)의 종횡비의 편차가 미리 설정된 기준보다 큰 경우 해당 차량 이미지는 오류가 있는 것으로 판단하는 검증단계를 포함할 수 있다.
상기 계산단계(S30)는, 상기 차량번호판(1)가 포함된 분석대상이미지의 각 픽셀값을 이진화하여 상기 메인영역(2)을 기준으로 좌측 끝점 및 우측 끝점을 상기 차량번호판(1)의 이미지로 판단하고 해당 차량번호판(1)의 폭으로 계산할 수 있다.
본 발명은 또한, 도로에 설치된 카메라에 의하여 미리 설정된 주기로 도로에 대한 영상을 획득하는 영상획득단계와; 상기 영상획득단계에 의하여 획득된 도로영상에서 차량 이미지 및 해당 차량의 차량번호판을 인식하는 번호판인식단계와; 상기 번호판인식단계에서 인식된 차량번호판에 대하여 상기 영상획득단계에서 획득되는 주기와 동기화하여 차량번호판의 크기 변화를 계산하여 차량의 이동속도를 측정하는 차량이동속도를 측정하는 속도측정단계를 포함하며, 상기 번호판인식단계는, 상기와 같은 차량번호판 크기 인식방법에 의하여 수행되는 것을 특징으로 하는 차량번호판 크기 인식방법을 이용한 차량 이동속도 검출방법을 개시한다.
본 발명은 또한, 2차원 영상 입력 모듈(110)이 카메라 센서(camera sensor)(100)로부터 주행 차량의 2차원 영상을 입력받는 영상입력단계; 실거리 좌표계 변환 모듈(120)이 상기 2차원 영상 입력 모듈(110)에서 입력받은 2차원 영상에서 상기 주행 차량의 차량 번호판(10)을 인식하여 실거리 좌표계로 변환하는 좌표계변환단계; 차량 이동 거리 산출 모듈(130)이 상기 실거리 좌표계 변환 모듈(120)에서 변환된 실거리 좌표계 상에서 상기 번호판의 임의의 한 지점의 좌표값의 이동값을 이용하여 차량 이동 거리를 산출하는 거리산출단계; 차량 이동 거리 보정 모듈(140)이 상기 차량 이동 거리 산출 모듈(130)에서 산출된 차량 이동 거리에 실제 번호판의 높이를 반영하여 보정하고, 보정된 차량 이동 거리를 출력하는 거리출력단계; 차량 이동 속도 산출 모듈(150)이 상기 차량 이동 거리 보정 모듈(140)에 의해 출력된 차량 이동 거리를 이용하여 차량의 이동 속도를 산출하는 속도산출단계를 포함하며, 상기 좌표계변환단계는, 상기와 같은 차량번호판 크기 인식방법에 의하여 상기 차량 번호판(10)의 크기를 인식하고, 인식된 상기 차량 번호판(10)의 기준으로 상기 차량 번호판(10)의 실거리 좌표계를 계산하는 것을 특징으로 하는 차량번호판 크기 인식방법을 이용한 차량 이동속도 검출방법을 개시한다.
본 발명에 따른 차량번호판 크기 인식방법 및 그를 이용한 차량 이동속도 검출방법은, 4개의 숫자를 포함하는 메인번호영역을 이용하여 차량번호판의 크기, 예를 들면 폭을 계산함으로써 차량번호판의 크기 인식에 대한 오류를 최소화할 수 있는 이점이 있다.
특히 특허문헌 1에 의하여 차량의 이동속도를 측정함에 있어서, 차량번호판의 크기를 정확하게 인식함으로써 차량의 이동속도 검출의 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있는 이점이 있다.
도 1a 및 도 1b는, 각각 가장 최근 규격의 차량번호판의 예를 보여주는 개념도들이다.
도 2a 내지 도 2c는, 각각 과거 규격의 차량번호판의 예를 보여주는 개념도들이다.
도 3 및 도 4는, 각각 차량번호판 종류별로 영역을 표시하는 개념도이다.
도 5는, 본 발명에 따른 차량번호판 크기 인식방법을 보여주는 순서도이다.
도 6a 및 도 6b는, 각각 규격이 다른 차량 번호판의 기준폭(Wn)을 인식한 후 인식된 기준폭(Wn, num width) 및 표 2를 활용하여 상하좌우 간격을 계산하는 예를 보여주는 그림들이다.
도 7a 내지 도 7c는, 메인영역의 인식과정에서 기준폭의 인식오류로 작용할 수 있는 이미지의 예를 보여주는 그림들이다.
도 8은, 차량번호판 및 배경 부분을 이진화 한 예를 보여주는 그림이다.
도 9는, 좌측의 숫자조합이 세자리인 경우와 두자리인 경우의 번호판을 보여주는 그림이다.
도 10은, 이진화과정 수행시 숫자간격으로 활용하기 위한 예를 보여주는 그림이다.
이하 본 발명에 따른 차량번호판 크기 인식방법 및 그를 이용한 차량 이동속도 검출방법에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 설명한다.
본 발명에 따른 차량번호판 크기 인식방법은, 차량이 이동하는 도로에 설치된 카메라에 의하여 획득된 차량 이미지로부터 차량번호판(1)의 크기를 인식하는 방법으로서, 차량번호판(1)의 인식방법에 따라서 다양하게 수행될 수 있다.
구체적으로, 본 발명에 따른 차량번호판 크기 인식방법은, 도 5에 도시된 바와 같이, 차량이 이동하는 도로에 설치된 카메라에 의하여 획득된 차량 이미지로부터 차량번호판(1)의 크기를 인식하는 차량번호판 크기 인식방법으로서, 동일한 폰트 크기의 복수의 숫자들을 포함하는 메인번호영역(30) 및 숫자 및 문자 중 적어도 하나를 포함하는 하나 이상의 보조영역(20)을 인식하는 영역인식단계(S10)와; 상기 메인번호영역(30) 및 상기 보조영역(20)을 기준으로 차량번호판 규격을 인식하는 규격인식단계(S20)와; 상기 메인영역(2)의 치수정보, 상기 규격인식단계(S20)에 의하여 인식된 차량번호판 규격, 및 상기 차량번호판이 포함된 배경 영역을 기준으로 차량번호판의 크기를 계산하는 번호판 크기 계산단계(S30)를 포함한다.
먼저, 크기 인식대상인 차량번호판(1)은, 차량의 전면 및 후면에 설치되는 차량번호판으로서 규격에 따라서 그 크기가 달라질 수 있으며, 한국에서의 차량번호판의 규격은 아래 표 1 및 2와 같다.
번호판 규격
종류(type) 설명 종류(type) 설명
0 자가용 6 대형차
1 영업용(택시) 7 영업용대형차
소형사업기존(2006년형) 9 소형기존
2 대형차 0 소형신규
3 영업용대형차 10 소형사업신규
영업용대형차(2006년형) 11 대형자가용
4 자가용 12 특장차
5 영업용(택시) 19 신규 앞 세자리
번호판 규격에 따른 번호판 주요 치수
종류 메인영역폭
(W)		 좌측간격비율(Wf) 상부간격비율(Hu) 우측간격비율(Wr) 하부간격비율(Hb)
type 0 0.335 -0.460 -0.280 0.110 0.080
type 1 0.335 -0.310 -0.280 0.080 0.080
type 2 0.400 -0.300 -0.280 0.060 0.080
type 3 0.440 -0.360 -0.280 0.090 0.080
type 4 0.335 -0.050 -0.180 0.060 0.040
type 5 0.335 -0.100 -0.040 0.130 0.040
type 6 0.440 -0.090 -0.230 0.100 0.050
type 7 0.440 -0.100 -0.040 0.130 0.040
type 8 0.335 -0.030 -0.150 0.060 0.060
type 9 0.520 -0.100 -0.040 0.130 0.040
type 10 0.520 -0.250 -0.040 0.080 0.040
type 11 0.440 -0.030 -0.140 0.040 0.080
type 12 0.600 -0.070 -0.220 0.080 0.050
type 19 0.520 -0.080 -0.040 0.090 0.040
표 1은, 한국에서 최근까지 사용되고 있는 차량번호판의 종류를 예시하는 표로서, 차량번호판(1)은, 차량의 정보(승용차, 승합차, 화물차, 특수차), 차량의 용도(영업용, 비영업용) 등에 따라서 숫자 및 기호(글자)의 조합으로 구성된다.
예로서, 상기 차량번호판(1)은, 도 1a 및 도 1b는, 최근에 제정된 차량번호판으로서, 3개의 숫자(직전에는 2개)로 구성되며 차량의 정보를 표시하는 정보표시영역(21), 하나의 글자로 구성되며 차량의 용도를 표시하는 용도표시영역(22), 4개의 숫자로 구성되며 차량의 일련번호를 표시하는 메인번호영역(30)이 일렬로 표시될 수 있다.
또한, 상기 차량번호판(1)은, 도 2a에 도시된 바와 같이, 과거 차량번호판 규격으로서, 차량 등록 지역을 표시하는 지역표시영역(23)을 추가로 포함하며, 상측에 지역표시영역(23) 및 정보표시영역(21)이 표시되며, 하측에 용도표시영역(22) 및 메인번호영역(30)이 표시될 수 있다.
또한, 상기 차량번호판(1)은, 도 2b에 도시된 바와 같이, 과거 차량번호판 규격으로서, 정보표시영역(21) 및 용도표시영역(22)이 상측에 표시되며, 메인번호영역(30)이 하측에 표시될 수 있다.
또한, 상기 차량번호판(1)은, 도 1a 및 도 1b와 유사한 규격으로서, 도 2c에 도시된 바와 같이, 2개의 숫자로 구성되는 정보표시영역(21), 하나의 글자로 구성되는 용도표시영역(22), 메인번호영역(30)이 일렬로 표시될 수 있다.
정리하면, 차량번호판(1)은, 메인번호영역(30)과, 차량정보, 차량용도, 차량 등록지 등을 표시하는 보조영역(20)을 포함하여 구성된다.
상기 메인번호영역(30)은, 앞서 설명한 바와 같이, 동일한 폰트 크기의 복수의, 특히 4개의 숫자들을 포함하는 영역으로서, 각 숫자들에 대응되는 영역은 서브영역(2a)으로 정의될 수 있다.
상기 보조영역(20)은, 차량정보, 차량용도, 차량 등록지 등을 표시하는 영역으로서, 정보표시영역(21), 용도표시영역(22), 지역표시영역(23) 등을 포함할 수 있다.
상기 정보표시영역(21)은, 차량의 정보로서, 승용차, 승합차, 화물차, 특수차 등을 표시하는 영역으로서 동일한 폰트 크기의 1~3개의 숫자를 포함할 수 있다.
상기 용도표시영역(22)은, 영업용, 비영업용 등을 표시하는 영역으로서, 가, 나, 다 등 하나의 한글을 포함할 수 있다.
상기 지역표시영역(23)은, 현재는 사용되지 않고 과거 규격 차량번호판에 포함된 영역으로서, 서울, 경기 등 2개의 글자로 구성된 지역표시로 표시될 수 있다.
한편, 모든 차량번호판(1)은, 4개의 숫자들로 구성된 메인번호영역(30)을 포함하는데 공통점이 있다는 점을 고려하여, 차량의 이미지에서 차량번호판(1)의 이미지를 추출하고 추출된 차량번호판(1)에서 메인번호영역(30)을 기준으로 차량번호판(1)의 크기를 측정할 수 있다.
이를 위하여, 도 3 및 도 4에 도시된 바와 같이, 차량번호판(1)에서 메인번호영역(30)이 같은 열로 포함된 메인영역(2)을 기준으로 차량번호판(1)의 크기를 추출할 수 있다.
상기 메인영역(2)은, 차량번호판(1)에서 메인번호영역(30)이 같은 열로 포함된 영역으로서, 동일한 폰트 및 크기를 가지는 숫자들에 공통점 있는바 메인번호영역(30)이 같은 열로 포함된 영역에서 최 좌측의 숫자부터 최 우측까지의 숫자까지의 영역으로 정의될 수 있다.
상기와 같이 정의된 메인영역(2)을 기준으로 차량번호판(1)의 규격별로 좌측간격, 우측간격, 상부간격 및 하부간격을 메인영역(2)의 폭(W)에 대한 비율로서, 표 2와 같다.
구체적으로 W는, 메인영역(2)의 폭(Wn, num width)이며, Wf는, 차량번호판의 폭에 대한 좌측간격의 비율, Wr은, 차량번호판의 폭에 대한 우측간격의 비율, Hu는, 메인영역(2)의 상단으로부터의 상부간격의 비율, Hb는, 메인영역(2)의 하단으로부터의 하부간격의 비율을 의미한다.
그리고 표 2에서 -값은 X축 및 Y축을 기준으로 방향을 의미한다.
상기 영역인식단계(S10)는, 도 1 내지 도 5에 도시된 차량번호판을 인식하는 단계로서, 동일한 폰트 크기의 복수의 숫자들을 포함하는 메인번호영역(30) 및 숫자 및 문자 중 적어도 하나를 포함하는 하나 이상의 보조영역(20)을 인식하여 수행될 수 있다.
여기서 상기 차량번호판(1)은, 규격화되어 있는바 차량의 이미지에서 차량번호판의 이미지를 추출하고, 추출된 차량번호판의 이미지에서 상기 메인번호영역(30), 보조영역(20)을 인식할 수 있다.
특히 상기 차량번호판의 이미지에서 상기 메인번호영역(30), 보조영역(20)을 인식하는 프로세스는, 딥러닝 등 사전에 학습된 인공지능 알고리즘을 활용하여 수행될 수 있다.
상기 규격인식단계(S20)는, 상기 메인번호영역(30) 및 상기 보조영역(20)을 기준으로 차량번호판 규격을 인식하는 단계로서, 다양한 방법에 의하여 수행될 수 있다.
구체적으로, 상기 규격인식단계(S20)는, 상기 영역인식단계(S10)에서 인식된 상기 메인번호영역(30) 및 보조영역(20)의 배치로부터 표 1에 나열된 차량번호판의 종류, 즉 type을 특정할 수 있다.
한편, 상기 규격인식단계(S20)에서 차량번호판(1)의 규격이 인식되면 표 2에 나열된 값들을 활용하여 차량번호판(1)의 크기를 특정할 수 있다.
즉, 상기 계산단계(S30)는, 상기 메인영역(2)의 치수정보, 상기 규격인식단계(S20)에 의하여 인식된 차량번호판 규격, 및 상기 차량번호판이 포함된 배경 영역을 기준으로 차량번호판의 크기를 다양한 방법에 의하여 계산할 수 있다.
여기서 상기 배경 영역은, 차량의 이미지가 포함된 전체 이미지로서, 차량의 이미지를 촬영하는 카메라는 도로에 고정되어 설치되는바, 배경 영역 및 카메라에 의하여 촬영된 도로 등에 대응시켜 배경 영역 내에 포함된 차량번호판(1)의 절대 크기를 계산하는데 활용된다.
한편, 상기 차량번호판(1)의 이미지를 추출함에 있어서, 차량번호판(1)의 판면을 기준으로 카메라가 비스듬하게 촬영되는바 차량번호판(1)의 판면이 차량번호판(1)의 이미지에 맞도록 왜곡을 보정하는 전처리 과정을 거침이 바람직하다.
예로서, 상기 차량번호판(1) 및 차량의 이미지는, 배경 영역 대비 실제 공간 내의 좌표를 구할 수 있도록 이미지의 변환이 이루어질 수 있다.
즉, 특허문헌 1과 같이, 상기 차량번호판(1)에 대하여 배경 영역에서의 실제 좌표를 구하게 되면 차량번호판(1)의 좌표 변화에 따라 이동이 있음을 확인하고, 두 이미지간 촬영시간 차를 이용하여 차량의 이동속도를 측정할 수 있다.
그리고 상기 메인영역(2)은, 앞서 설명한 바와 같이, 상기 메인번호영역(30)이 같은 열로 포함된 영역으로 정의되며, 이를 기준으로 차량번호판의 크기를 계산할 수 있는바, 메인영역(2)의 인식결과에 따라 차량번호판의 크기를 계산할 수 있다.
구체적으로, 상기 계산단계(S30)는, 상기 메인영역(2)에서 최 좌측의 숫자의 서브영역(2a)의 좌단에서 최 우측의 숫자의 서브영역(2a)의 우단까지의 기준폭(Wn, num width)을 기준으로 번호판 크기를 계산할 수 있다.
도 6a 및 도 6b는, 각각 규격이 다른 차량 번호판의 기준폭(Wn)을 인식한 후 인식된 기준폭(Wn, num width) 및 표 2를 활용하여 상하좌우 간격을 계산하는 예를 보여주는 그림들이다.
구체적으로, 먼저 기준폭(Wn, num width)을 구한 후, 상기 기준폭(Wn, num width) 및 표 2를 활용하면, 차량번호판 이미지 내 차량번호판의 폭 및 높이를 계산할 수 있다.
한편, 상기 기준폭(Wn, num width)을 인식하기 위해서는 메인영역(2)을 정확하게 인식될 필요가 있다.
그런데, 도 7a 내지 도 7c에 도시된 바와 같이, 이미지의 왜곡 등에 의하여 메인영역(2), 특히 각 서브영역(2a)가 부정확하게 추출될 수 있다.
구체적으로, 도 7a는, 최 우측의 숫자의 끝부분에 대한 인식이 부정확한 경우의 예를 보여주는 그림이고, 도 7b는, 메인영역(2)에서의 각 숫자의 간격이 일정하지 않은 경우의 예를 보여주는 그림이고, 도 7c는, 최 우측의 숫자의 끝부분에 예기치 않은 음영의 존재로 최 우측 서브영역의 우단의 끝의 경계를 특정하기 어려운 경우를 보여주는 그림이다.
예로서, 차량번호판(1)의 크기를 구하기 위해서는 차량번호판(1)이 메인영역(2)을 알아야 하며 이 메인영역(2)이 잘못 검출되면 차량번호판(1) 크기도 잘못된다. 도 7a에 도시된 바와 같이, 마지막 숫자 '7'이 다른 숫자에 비해 크게 검출되면 전체 차량번호판 크기가 달라진다. 이와 같이 메인영역(2)의 경우 미리 크기를 보정하거나 검증을 통해 검출이 잘못된 경우 그 측정값을 버려야 한다.
이에 상기와 같은 왜곡들을 보정하기 위하여, 상기 계산단계(S30)는, 상기 메인영역(2)에서 각 숫자에 대응되는 서브영역(2a)의 폭들의 평균값에 대하여 최 우측의 숫자의 서브영역(2a)의 폭이 미리 설정된 값 이상인 경우 상기 평균값으로 최 우측의 숫자의 서브영역(2a)의 폭의 값으로 대체하는 보정단계를 포함할 수 있다.
상기 보정단계는, 도 7a 및 도 7c의 예를 고려하여, 상기 메인영역(2)에서 각 숫자에 대응되는 서브영역(2a)의 폭들의 평균값에 대하여 최 우측의 숫자의 서브영역(2a)의 폭이 미리 설정된 값 이상인 경우 상기 평균값으로 최 우측의 숫자의 서브영역(2a)의 폭의 값으로 대체하는 단계로서, 다양한 방법에 의하여 수행될 수 있다.
예로서, 상기 메인영역(2) 검출에 사용되는 첫 번째 숫자와 마지막 숫자의 폭이 숫자 전체(위 경우 6개) 숫자 폭(서브영역의 폭) 값들의 중간값보다 일정 비율 이상이면 그 숫자 폭을 중간값으로 보정한다.
또한, 상기 계산단계(S30)는, 도 7b의 예를 고려하여, 상기 메인영역(2)에서 각 숫자에 대응되는 서브영역(2a)의 폭들의 평균값에 대하여 최 좌측의 숫자의 서브영역(2a)의 폭이 미리 설정된 값 이상인 경우 상기 평균값으로 최 좌측의 숫자의 서브영역(2a)의 폭의 값으로 대체하는 보정단계를 포함할 수 있다.
상기 보정단계는, 상기 메인영역(2)에서 각 숫자에 대응되는 서브영역(2a)의 폭들의 평균값에 대하여 최 좌측의 숫자의 서브영역(2a)의 폭이 미리 설정된 값 이상인 경우 상기 평균값으로 최 좌측의 숫자의 서브영역(2a)의 폭의 값으로 대체하는 다양한 방법에 의하여 수행될 수 있다.
한편, 상기 메인영역(2)에서 각 숫자에 대응되는 서브영역(2a)의 폭들의 평균값을 이용하는 대신 각 숫자에 대응되는 서브영역(2a)의 폭들 값 중 중간값을 활용하여 보정할 수 있다.
즉, 상기 계산단계(S30)는, 상기 메인영역(2)에서 포함된 숫자의 수가 홀수, 즉 2n-1(n은 2 이상의 자연수)인 경우 각 숫자에 대응되는 서브영역(2a)의 폭의 크기들 중 n번째 크기를 중간값으로 하고, 상기 메인영역(2)에서 포함된 숫자의 수가 짝수, 즉 2n(n은 2 이상의 자연수)인 경우 각 숫자에 대응되는 서브영역(2a)의 폭의 크기들 중 n번째 크기 및 n+1번째 크기의 평균을 중간값으로 하고, 상기 중간값에 대하여 최 우측의 숫자의 서브영역(2a)의 폭이 미리 설정된 값 이상인 경우 상기 중간값으로 최 우측의 숫자의 서브영역(2a)의 폭의 값으로 대체할 수 있다.
또한, 최 좌측의 숫자의 서브영역(2a)와 관련하여서도, 상기 계산단계(S30)는, 상기 메인영역(2)에서 포함된 숫자의 수가 2n-1(n은 2 이상의 자연수)인 경우 각 숫자에 대응되는 서브영역(2a)의 폭의 크기들 중 n번째 크기를 중간값으로 하고, 상기 메인영역(2)에서 포함된 숫자의 수가 2n(n은 2 이상의 자연수)인 경우 각 숫자에 대응되는 서브영역(2a)의 폭의 크기들 중 n번째 크기 및 n+1번째 크기의 평균을 중간값으로 하고, 상기 중간값에 대하여 최 좌측의 숫자의 서브영역(2a)의 폭이 미리 설정된 값 이상인 경우 상기 중간값으로 최 우측의 숫자의 서브영역(2a)의 폭의 값으로 대체할 수 있다.
참고로, 평균값 및 중간값을 기준으로 인식된 차량번호판(10)의 정확성을 검증한 결과 중간값을 활용하여 보정한 경우가 보다 정확한 것으로 확인되었다.
또한, 숫자 1의 경우 다른 숫자에 비하여 서브영역의 폭이 작게 계산될 수 있는바, 상기 계산단계(S30)는, 상기 메인영역(2)에 포함된 숫자들 중 1에 대한 서브영역(2a)의 폭 값을 상기 차량번호판 규격에 맞추어 1의 서브영역(2a)의 폭의 값으로 대체할 수 있다.
예로서, 숫자 '1'의 경우 다른 숫자와 폭이 다르므로 번호판 TYPE 별로 정해진 숫자 폭이 되도록 숫자 '1'을 좌/우로 확대하여 폭이 일반 숫자 폭이 되도록 한다.
한편, 상기 계산단계(S30)는, 차량번호판(1)의 크기검출의 오류를 검증하기 위하여, 상기 메인영역(2)에서 각 숫자에 대응되는 서브영역(2a)의 폭을 다른 숫자의 서브영역(2a)의 폭과 비교하여 미리 설정된 값 이상으로 차이가 난 경우 해당 차량 이미지는 오류가 있는 것으로 판단하는 검증단계를 포함할 수 있다.
상기 검증단계는, 차량번호판(1)의 크기검출의 오류를 검증하는 단계로서, 상기 메인영역(2)에서 각 숫자에 대응되는 서브영역(2a)의 폭을 다른 숫자의 서브영역(2a)의 폭과 비교하여 미리 설정된 값 이상으로 차이가 난 경우 해당 차량 이미지는 오류가 있는 것으로 판단할 수 있다.
이때, 상기 검증단계는, 서로 인접하는 숫자의 서브영역(2a)의 폭을 비교할 수 있다.
예로서, 모든 숫자와 바로 이웃하는 숫자의 폭을 비교하여 일정 이상이면 이 차량번호판은 사용하지 않는다. 추가로 모든 숫자와 하나 건너뛰어 이웃하는 숫자의 폭과 비교하여 일정 이상이면 이 차량번호판은 사용하지 않는다. 이런 경우는 처리를 위해 검출된 번호판의 숫자 폭이 균일하지 않은 경우에 발생한다.
한편, 상기 계산단계(S30)는, 다른 검증단계로서, 상기 메인영역(2)에서 각 숫자의 다음 숫자에 대응되는 서브영역(2a)의 좌단의 위치가 상기 차량번호판 규격과 다른 경우 해당 차량 이미지는 오류가 있는 것으로 판단하는 검증단계를 포함할 수 있다.
상기 검증단계는, 다른 검증단계로서, 상기 메인영역(2)에서 각 숫자의 다음 숫자에 대응되는 서브영역(2a)의 좌단의 위치가 상기 차량번호판 규격과 다른 경우 해당 차량 이미지는 오류가 있는 것으로 판단할 수 있다.
예로서, 모든 숫자와 다음 숫자의 시작 위치를 비교하여 번호판 TYPE 별로 정해진 위치와 다르면 이 번호판은 사용하지 않는다. 이런 경우는 처리를 위해 검출된 번호판의 숫자 간격이 균일하지 않은 경우에 발생한다.
한편, 상기 계산단계(S30)는, 또 다른 검증단계로서, 상기 메인영역(2)에서 각 숫자에 대응되는 서브영역(2a)의 종횡비의 편차가 미리 설정된 기준보다 큰 경우 해당 차량 이미지는 오류가 있는 것으로 판단하는 검증단계를 포함할 수 있다.
상기 검증단계는, 또 다른 검증단계로서, 상기 메인영역(2)에서 각 숫자에 대응되는 서브영역(2a)의 종횡비의 편차가 미리 설정된 기준보다 큰 경우 해당 차량 이미지는 오류가 있는 것으로 판단할 수 있다.
예로서, 모든 숫자에 대해 가로/세로 비율을 구한다. 모든 숫자 비율을 크기순으로 정렬(sorting)한다. 정렬된 가로/세로 비율값들을 대상으로 현재 비율과 다음 비율의 차이가 0.12 이상이면 검출된 번호판의 숫자 가로/세로 비율이 균일하지 않은 경우로 이 번호판은 사용하지 않는다. 다음 현재 비율과 다음/다음 비율의 차이가 0.15 이상인 경우도 사용하지 않는다.
상기와 같은 번호인식, 보정 및 검증과정을 거쳐 차량번호판(1)의 크기를 인식할 수 있다.
한편, 상기와 같은 과정에 의하여 차량번호판(1)의 크기 인식이 불가능한 경우가 있으며, 예로서, 아주 작은 빈도로 번호판 내 숫자 영역의 위치가 정확하지 않은 경우가 발생할 수 있다.
이때, 번호판에서 숫자 아닌 배경 영역과 함께 이진화과정을 통하여 번호판 폭을 결정할 수 있다.
더 나아가 상기 이진화과정은, 앞서 설명한 계산단계(S30)에 의하여 계산된 차량번호판(1)의 크기를 검증하는데에도 활용하여 검출결과의 정확성을 높일 수 있다.
즉, 상기 계산단계(S30)는, 상기 차량번호판(1)가 포함된 분석대상이미지의 각 픽셀값을 이진화, 즉 이진화 과정을 통하여 상기 메인영역(2)을 기준으로 좌측 끝점 및 우측 끝점을 상기 차량번호판(1)의 이미지로 판단하고 해당 차량번호판(1)의 폭으로 계산할 수 있다.
- 이미지 이진화
먼저, 이진화 대상 이미지의 픽셀에 대한 N×M 이웃점들(부영역)의 평균 및 분산을 이용하여 이진화 임계치를 구한다.
구해진 이진화 임계치를 기준으로 이진화 대상 이미지의 픽셀에 대햐여 이진화를 수행한다. 이때, 해당 이미지의 모든 픽셀에 적용되며, 픽셀마다 임계치는 변경된다.
한편, N, M은 이웃점 영역의 폭 및 높이이고 픽셀 (x,y)위치에서의 임계치 T(x,y)는 다음 식들에 의하여 구해질 수 있다.
Figure 112022070605286-pat00001
Figure 112022070605286-pat00002
Figure 112022070605286-pat00003
Figure 112022070605286-pat00004
I(x,y)는 이진화 대상 이미지이고, m(x,y)는 픽셀 (x,y)의 N×M 이웃점들의 평균이고, s(x,y)는 N×M 이웃점들의 표준편차이다. 이는 N×M 부영역 세부적인 부분을 보존하면서 동시에 잡음을 제거하도록 결정한다. 보통 13(폭)×17(높이) 부영역 크기를 사용하나 처리 대상에 따라 변경될 수 있다.
그리고 k값은 0.5를 사용하나 이 또한 처리 대상에 따라 변경될 수 있다. 도 8은, 차량번호판 및 배경 부분을 이진화 한 예를 보여주는 그림이다.
여기서, 이진화한 후에 차량번호판 오른쪽의 번호판 끝 부분을 찾기 위해 마지막 숫자 위치로부터 오른쪽으로 도 7c에 도시된 바와 같이, 사각형 영역을 취하고 이 사각형 안의 이진화된 배경 영상의 오른쪽 끝점들의 평균 위치값을 차량번호판(1)의 오른쪽 끝 값으로 선택한다.
비슷하게 왼쪽 끝에서도 같은 방법으로 번호판 왼쪽 끝 값을 구한 후 번호판 폭 값을 구한다. 도 8의 경우 2개의 경계영역(음영표시)이 나타날 수 있는데 오른쪽을 번호판 배경 영역으로 사용하여 번호판 왼쪽 끝값을 구한다.
한편, 도 9에 도시된 바와 같이, 메인영역(2), 즉 숫자 영역 중 왼쪽의 숫자가 2개 또는 3개를 포함할 수 있다. 이에, 세자리 신규 번호판의 폭을 구하기 위해 두자리 번호판과의 구분이 필요하다.
여기서 도 9에 도시된 바와 같이, 세자리 번호판은 중간 한글과 그 다음 숫자간 간격이 2자리 번호판 대비 작다. 따라서 이 간격을 구한 후 특정 임계치 이상이면 세자리 번호판으로 판단한다.
한편, 이진화과정의 수행시 좌측간격 및 우측간격의 크기를 측정하는 경우, 픽셀을 그룹화하고 그룹화된 면적의 크기가 미리 설정된 기준 인상인 경우에만 좌측간격 및 우측간격을 측정하는데 활용할 수 있다.
상기와 같은 본 발명에 따른 차량번호판 크기 인식방법은, 도로에 설치된 카메라에 의하여 촬영된 차량의 이미지에서 인식된 차량번호판(1)의 크기에 대한 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 차량번호판 크기 인식방법에 의하여 인식된 차량번호판은, 특허문헌 1에 개시된 차량속도 검출방법에 활용될 수 있다.
예로서, 도로에 설치된 카메라에 의하여 미리 설정된 주기로 도로에 대한 영상을 획득하는 영상획득단계와; 상기 영상획득단계에 의하여 획득된 도로영상에서 차량 이미지 및 해당 차량의 차량번호판을 인식하는 번호판인식단계와; 상기 번호판인식단계에서 인식된 차량번호판에 대하여 상기 영상획득단계에서 획득되는 주기와 동기화하여 차량번호판의 크기 변화를 계산하여 차량의 이동속도를 측정하는 차량이동속도를 측정하는 속도측정단계에 의하여 수행될 수 있다.
여기서 상기 번호판인식단계는, 본 발명에 따른 차량번호판 크기 인식방법의 수행에 의하여 도로에 설치된 카메라에 의하여 촬영된 차량의 이미지에서 인식된 차량번호판(1)의 크기에 대한 신뢰성, 더 나아가 검출된 차량의 이동속도의 정확성을 크게 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 차량번호판 크기 인식방법은, 특허문헌 1의 주행 차량의 이동속도 검출 방법에서 차량의 이동속도를 검출하는데 활용할 수 있다.
이하, 특허문헌 1에 본 발명이 적용된 예에 따른 차량 이동속도 검출방법에 관하여 설명한다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 2차원 영상에서 차량번호 인식을 이용한 주행 차량의 속도 검출 방법의 흐름도이고, 도 12 내지 도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 이동 거리 산출과 보정에 대한 개념을 설명하는 모식도이다.
먼저, 도 11을 참조하면, 먼저 2차원 영상 입력 모듈(110)이 카메라 센서(10)로부터 주행 차량의 2차원 영상을 입력받는다(S101).
도 12에서 볼 때, 번호판은 2차원 영상의 아래쪽에 위치할수록 그 크기가 더 커진다. 여기서, 2차원 영상 입력 모듈(110)은 2차원 영상 상에서 볼 때 2차원 영상의 가장 아래에서 촬영된 번호판의 폭이 번호판의 실제 폭과 동일하도록 미리 설정된 2차원 영상을 입력받도록 구성될 수 있다. 카메라 센서(10)와 2차원 영상 입력 모듈(110) 간의 상호 설정을 통해 미리 설정되도록 구성될 수 있다.
다음으로, 실거리 좌표계 변환 모듈(120)이 2차원 영상 입력 모듈(110)에서 입력받은 2차원 영상에서 주행 차량의 차량 번호판(10)을 실거리 좌표계로 변환한다(S102)-좌표계변환단계.
여기서, 실거리 좌표계 변환 모듈(120)은 미리 저장된 배경 화면(background)과 2차원 영상 입력 모듈(110)에 의해 입력된 2차원 영상이 달라지는 경우 차량 주행이 있는 것으로 보고 실거리 좌표계 변환 프로세스를 수행하도록 구성될 수 있다.
구체적으로, 실거리 좌표계 변환 모듈(120)은 카메라 센서(10)의 크기 및 렌즈의 초점 거리를 통해 화각을 계산하고 계산된 화각에서 번호판까지의 거리를 통해 번호판의 크기를 실거리 좌표계로 변환하도록 구성될 수 있다.
화각은 다음의 수학식 1에 의해 계산될 수 있다.
Figure 112022070605286-pat00005
여기서,
Figure 112022070605286-pat00006
는 카메라 센서(10)의 대각선 길이이고,
Figure 112022070605286-pat00007
는 초점 거리이다.
다른 방식으로서, 실거리 좌표계 변환 모듈(120)은 2차원 영상에서 소정의 기준점 간의 거리와 번호판의 크기를 대비하여 번호판의 크기를 실거리 좌표계로 변환하도록 구성될 수도 있다.
다음으로, 차량 이동 거리 산출 모듈(130)이 실거리 좌표계 변환 모듈(120)에서 변환된 실거리 좌표계 상에서 번호판의 임의의 한 지점의 좌표값의 이동값을 이용하여 차량 이동 거리를 산출한다(S103).
여기서, 번호판의 임의의 한 지점은 예를 들어 각 모서리의 어느 한 지점이 될 수 있다. 도 12의 경우, 오른쪽 끝 아래의 모서리 지점이 예시되어 있다. 그 지점의 최초 좌표를 (
Figure 112022070605286-pat00008
,
Figure 112022070605286-pat00009
), 최후 좌표를 (
Figure 112022070605286-pat00010
,
Figure 112022070605286-pat00011
)이라고 할 때, 해당 좌표의 이동 거리를 산출하도록 구성될 수 있다.
차량 이동 거리
Figure 112022070605286-pat00012
는 다음의 수학식 2와 같이 산출될 수 있다.
Figure 112022070605286-pat00013
여기서,
Figure 112022070605286-pat00014
은 실거리 좌표계 변환 모듈(120)에서 산출된 2차원 영상 내 번호판과 실제 번호판 간의 길이의 비를 의미한다. 예를 들어, 2차원 영상 내 번호판의 길이와 실제 번호판의 길이의 비가 1:5인 경우
Figure 112022070605286-pat00015
은 5가 된다.
그러나 2차원 영상의 번호판의 크기가 실제 번호판의 크기와는 차이가 발생하며, 이로 인해 이동 거리에서도 오차가 발생한다.
구체적으로는 번호판이 도로 지면으로부터의 높이가 차마다 다를 수 있는데, 이러한 번호판의 높이차에 의해 이동 거리 산출에 오차가 발생할 수 있다. 번호판이 높을수록 이동 거리 산출 프로세스에 의해 산출되는 이동 거리는 실제 주행 거리보다 더 길게 나타나는 경향이 있다.
이에, 이동 거리 산출 프로세스에 따라 산출된 이동 거리를 번호판의 높이를 반영하여 보정할 필요가 있으며, 이에, 앞서 번호판의 높이를 산출할 필요가 있다.
이러한 이유로 차량 이동 거리 보정 모듈(140)이 차량 이동 거리 산출 모듈(130)에서 산출된 차량 이동 거리에 실제 번호판의 높이를 반영하여 보정하고, 보정된 차량 이동 거리를 출력한다(S104).
차량 이동 거리 보정 모듈(140)은 도로 지면으로부터 번호판의 높이
Figure 112022070605286-pat00016
를 산출하도록 구성될 수 있다.
Figure 112022070605286-pat00017
여기서,
Figure 112022070605286-pat00018
은 도 13에서 보듯이 2차원 영상의 가장 낮은 번호판 '1'의 폭이고,
Figure 112022070605286-pat00019
은 도 13에서 보듯이 가장 높은 번호판 '14'의 폭이며,
Figure 112022070605286-pat00020
는 가장 높은 번호판 위치 '14'에서 가장 낮은 번호판 위치 '1'의 차이이며,
Figure 112022070605286-pat00021
는 인식된 번호판의 폭이고,
Figure 112022070605286-pat00022
은 국가마다 이미 규정된 번호판의 실제 폭이다.
Figure 112022070605286-pat00023
가 일정하다고 가정할 때, 번호판이 높이 부착되어 있을수록 2차원 영상에서
Figure 112022070605286-pat00024
와
Figure 112022070605286-pat00025
의 차이가 작게 인식되므로 번호판의 높이
Figure 112022070605286-pat00026
가 높게 산출되며, 번호판이 높이 부착되어 있을수록 2차원 영상에서 인식된 번호판의 폭
Figure 112022070605286-pat00027
역시 실제 규정 번호판의 폭
Figure 112022070605286-pat00028
보다 크게 인식되는 경향이 있다.
마찬가지로
Figure 112022070605286-pat00029
가 일정하다고 가정할 때, 번호판이 낮게 부착되어 있을수록 2차원 영상에서
Figure 112022070605286-pat00030
와
Figure 112022070605286-pat00031
의 차이가 크게 인식되므로 번호판의 높이
Figure 112022070605286-pat00032
가 낮게 산출되며, 번호판이 낮게 부착되어 있을수록 2차원 영상에서 인식된 번호판의 폭
Figure 112022070605286-pat00033
과 실제 규정 번호판의 폭
Figure 112022070605286-pat00034
의 차가 작게 인식되는 경향이 있다.
이때, 차량 이동 거리 보정 모듈(140)은 2차원 영상 상에서 볼 때 2차원 영상의 가장 아래에서 촬영된 번호판의 위치를 기준으로 실제 번호판의 높이를 반영하여 차량 이동 거리를 보정하도록 구성될 수 있다.
앞서 언급한 바와 같이, 실제 번호판의 폭이 번호판 위치가 가장 낮은 번호판 '1'의 폭 일 때 인식된 번호판의 폭과 같도록 미리 설정되어 있으므로, 차량 이동 거리 보정 모듈(140)은 가장 낮은 번호판의 위치를 기준으로 보정값을 산출하도록 구성될 수 있다.
한편, 번호판의 높이에 대한 보정값
Figure 112022070605286-pat00035
는 다음의 수학식 4와 같이 산출될 수 있다.
Figure 112022070605286-pat00036
여기서,
Figure 112022070605286-pat00037
는 도 14에서 보듯이 H 위치의 이동 거리이고,
Figure 112022070605286-pat00038
은 L 위치의 이동 거리이며,
Figure 112022070605286-pat00039
는 H 위치의 번호판 위치와 L 위치의 번호판의 위치의 차이값이다.
다음으로, 차량 이동 속도 산출 모듈(150)이 차량 이동 거리 보정 모듈(140)에 의해 출력된 차량 이동 거리를 이용하여 차량의 이동 속도를 산출한다(S105).
구체적으로 차량 이동 속도 산출 모듈(150)은 먼저 보정된 차량 이동 거리 즉 실제 이동 거리를 먼저 산출한다. 실제 이동 거리
Figure 112022070605286-pat00040
는 다음 수학식 5와 같이 산출될 수 있다.
Figure 112022070605286-pat00041
여기서,
Figure 112022070605286-pat00042
는 보정된 차량 이동 거리이다.
그리고 차량 이동 속도 산출 모듈(150)은 실제 이동 거리
Figure 112022070605286-pat00043
를 이용하여 다음 수학식 6을 이용하여 차량의 이동 속도
Figure 112022070605286-pat00044
를 산출하도록 구성될 수 있다.
Figure 112022070605286-pat00045
여기서,
Figure 112022070605286-pat00046
는 이동 시간이다.
한편, 인식되는 차량 번호판(10)의 크기, 특히 폭이 부정확하게 인식되는 경우, 2차원 영상에서 인식된 차량번호판(10)의 크기가 실제 번호판의 크기와는 차이가 발생하며, 이로 인해 이동 거리에서도 오차가 발생한다.
이에 앞서 설명한 본 발명에 따른 차량번호판 크기 인식방법에 의하여 차량 번호판의 크기를 인식함으로써, 인식된 차량 번호판의 크기의 정확성을 높여 차량 이동속도 검출에 대한 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있다.
특히, 차량 번호판의 크기를 인식함에 있어서, 번호판의 높이보다 상대적으로 크기가 큰 번호판의 폭을 활용하여 차량 번호판의 크기를 인식함으로써, 인식된 차량 번호판의 크기의 정확성을 높여 차량 이동속도 검출에 대한 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있다.
이에 상기 좌표계변환단계는, 청구항 10에 따른 청구항 10에 따른 차량번호판 크기 인식방법에 의하여 상기 차량 번호판(10)의 크기를 인식하고, 인식된 상기 차량 번호판(10)의 기준으로 상기 차량 번호판(10)의 실거리 좌표계를 계산하
도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 2차원 영상에서 차량번호 인식을 이용한 주행 차량의 속도 검출 장치의 블록 구성도이다.
도 15를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 2차원 영상에서 차량번호 인식을 이용한 주행 차량의 속도 검출 장치(100)는 2차원 영상 입력 모듈(110), 실거리 좌표계 변환 모듈(120), 차량 이동 거리 산출 모듈(130), 차량 이동 거리 보정 모듈(140) 및 차량 이동 속도 산출 모듈(150)을 포함하도록 구성될 수 있다.
이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.
2차원 영상 입력 모듈(110)이 카메라 센서(10)로부터 주행 차량의 2차원 영상을 입력받도록 구성될 수 있다.
도 12에서 볼 때, 번호판은 2차원 영상의 아래쪽에 위치할수록 그 크기가 더 커진다. 여기서, 2차원 영상 입력 모듈(110)은 2차원 영상 상에서 볼 때 2차원 영상의 가장 아래에서 촬영된 번호판의 폭이 번호판의 실제 폭과 동일하도록 미리 설정된 2차원 영상을 입력받도록 구성될 수 있다. 카메라 센서(10)와 2차원 영상 입력 모듈(110) 간의 상호 설정을 통해 미리 설정되도록 구성될 수 있다.
실거리 좌표계 변환 모듈(120)이 2차원 영상 입력 모듈(110)에서 입력받은 2차원 영상에서 주행 차량의 차량 번호판(10)을 실거리 좌표계로 변환하도록 구성될 수 있다.
여기서, 실거리 좌표계 변환 모듈(120)은 미리 저장된 배경 화면(background)과 2차원 영상 입력 모듈(110)에 의해 입력된 2차원 영상이 달라지는 경우 차량 주행이 있는 것으로 보고 실거리 좌표계 변환 프로세스를 수행하도록 구성될 수 있다.
구체적으로, 실거리 좌표계 변환 모듈(120)은 카메라 센서(10)의 크기 및 렌즈의 초점 거리를 통해 화각을 계산하고 계산된 화각에서 번호판까지의 거리를 통해 번호판의 크기를 실거리 좌표계로 변환하도록 구성될 수 있다.
화각은 다음의 수학식 7에 의해 계산될 수 있다.
Figure 112022070605286-pat00047
여기서,
Figure 112022070605286-pat00048
는 카메라 센서(10)의 대각선 길이이고,
Figure 112022070605286-pat00049
는 초점 거리이다.
다른 방식으로서, 실거리 좌표계 변환 모듈(120)은 2차원 영상에서 소정의 기준점 간의 거리와 번호판의 크기를 대비하여 번호판의 크기를 실거리 좌표계로 변환하도록 구성될 수도 있다.
차량 이동 거리 산출 모듈(130)이 실거리 좌표계 변환 모듈(120)에서 변환된 실거리 좌표계 상에서 번호판의 임의의 한 지점의 좌표값의 이동값을 이용하여 차량 이동 거리를 산출하도록 구성될 수 있다.
여기서, 번호판의 임의의 한 지점은 예를 들어 각 모서리의 어느 한 지점이 될 수 있다. 도 12의 경우, 오른쪽 끝 아래의 모서리 지점이 예시되어 있다. 그 지점의 최초 좌표를 (
Figure 112022070605286-pat00050
,
Figure 112022070605286-pat00051
), 최후 좌표를 (
Figure 112022070605286-pat00052
,
Figure 112022070605286-pat00053
)이라고 할 때, 해당 좌표의 이동 거리를 산출하도록 구성될 수 있다.
차량 이동 거리
Figure 112022070605286-pat00054
는 다음의 수학식 8과 같이 산출될 수 있다.
Figure 112022070605286-pat00055
여기서,
Figure 112022070605286-pat00056
은 실거리 좌표계 변환 모듈(120)에서 산출된 2차원 영상 내 번호판과 실제 번호판 간의 길이의 비를 의미한다. 예를 들어, 2차원 영상 내 번호판의 길이와 실제 번호판의 길이의 비가 1:5인 경우
Figure 112022070605286-pat00057
은 5가 된다.
그러나, 2차원 영상의 번호판의 크기가 실제 번호판의 크기와는 차이가 발생하며, 이로 인해 이동 거리에서도 오차가 발생한다.
구체적으로는 번호판이 도로 지면으로부터의 높이가 차마다 다를 수 있는데, 이러한 번호판의 높이차에 의해 이동 거리 산출에 오차가 발생할 수 있다. 번호판이 높을수록 이동 거리 산출 프로세스에 의해 산출되는 이동 거리는 실제 주행 거리보다 더 길게 나타나는 경향이 있다.
이에, 이동 거리 산출 프로세스에 따라 산출된 이동 거리를 번호판의 높이를 반영하여 보정할 필요가 있으며, 이에, 앞서 번호판의 높이를 산출할 필요가 있다.
이러한 이유로 차량 이동 거리 보정 모듈(140)이 차량 이동 거리 산출 모듈(130)에서 산출된 차량 이동 거리에 실제 번호판의 높이를 반영하여 보정하고, 보정된 차량 이동 거리를 하도록 구성될 수 있다.
차량 이동 거리 보정 모듈(140)은 도로 지면으로부터 번호판의 높이
Figure 112022070605286-pat00058
를 산출하도록 구성될 수 있다.
Figure 112022070605286-pat00059
여기서,
Figure 112022070605286-pat00060
은 도 13에서 보듯이 2차원 영상의 가장 낮은 번호판 '1'의 폭이고,
Figure 112022070605286-pat00061
은 도 13에서 보듯이 가장 높은 번호판 '14'의 폭이며,
Figure 112022070605286-pat00062
는 가장 높은 번호판 위치 '14'에서 가장 낮은 번호판 위치 '1'의 차이이며,
Figure 112022070605286-pat00063
는 인식된 번호판의 폭이고,
Figure 112022070605286-pat00064
은 국가마다 이미 규정된 번호판의 실제 폭이다.
Figure 112022070605286-pat00065
가 일정하다고 가정할 때, 번호판이 높이 부착되어 있을수록 2차원 영상에서
Figure 112022070605286-pat00066
와
Figure 112022070605286-pat00067
의 차이가 작게 인식되므로 번호판의 높이
Figure 112022070605286-pat00068
가 높게 산출되며, 번호판이 높이 부착되어 있을수록 2차원 영상에서 인식된 번호판의 폭
Figure 112022070605286-pat00069
역시 실제 규정 번호판의 폭
Figure 112022070605286-pat00070
보다 크게 인식되는 경향이 있다.
마찬가지로
Figure 112022070605286-pat00071
가 일정하다고 가정할 때, 번호판이 낮게 부착되어 있을수록 2차원 영상에서
Figure 112022070605286-pat00072
와
Figure 112022070605286-pat00073
의 차이가 크게 인식되므로 번호판의 높이
Figure 112022070605286-pat00074
가 낮게 산출되며, 번호판이 낮게 부착되어 있을수록 2차원 영상에서 인식된 번호판의 폭
Figure 112022070605286-pat00075
와 실제 규정 번호판의 폭
Figure 112022070605286-pat00076
의 차가 작게 인식되는 경향이 있다.
이때, 차량 이동 거리 보정 모듈(140)은 2차원 영상 상에서 볼 때 2차원 영상의 가장 아래에서 촬영된 번호판의 위치를 기준으로 실제 번호판의 높이를 반영하여 차량 이동 거리를 보정하도록 구성될 수 있다.
앞서 언급한 바와 같이, 실제 번호판의 폭이 번호판 위치가 가장 낮은 번호판 '1'의 폭 일 때 인식된 번호판의 폭과 같도록 미리 설정되어 있으므로, 차량 이동 거리 보정 모듈(140)은 가장 낮은 번호판의 위치를 기준으로 보정값을 산출하도록 구성될 수 있다.
한편, 번호판의 높이에 대한 보정값
Figure 112022070605286-pat00077
는 다음의 수학식 10과 같이 산출될 수 있다.
Figure 112022070605286-pat00078
여기서,
Figure 112022070605286-pat00079
는 도 14에서 보듯이 H 위치의 이동 거리이고,
Figure 112022070605286-pat00080
은 L 위치의 이동 거리이며,
Figure 112022070605286-pat00081
는 H 위치의 번호판 위치와 L 위치의 번호판의 위치의 차이값이다.
차량 이동 속도 산출 모듈(150)이 차량 이동 거리 보정 모듈(140)에 의해 출력된 차량 이동 거리를 이용하여 차량의 이동 속도를 산출하도록 구성될 수 있다.
구체적으로 차량 이동 속도 산출 모듈(150)은 먼저 보정된 차량 이동 거리 즉 실제 이동 거리를 먼저 산출한다. 실제 이동 거리
Figure 112022070605286-pat00082
는 다음 수학식 11과 같이 산출될 수 있다.
Figure 112022070605286-pat00083
여기서,
Figure 112022070605286-pat00084
는 보정된 차량 이동 거리이다.
그리고 차량 이동 산출모듈(150)은 실제 이동 거리
Figure 112022070605286-pat00085
를 이용하여 다음 수학식 12를 이용하여 차량의 이동 속도
Figure 112022070605286-pat00086
를 산출하도록 구성될 수 있다.
Figure 112022070605286-pat00087
여기서,
Figure 112022070605286-pat00088
는 이동 시간이다.
이상은 본 발명에 의해 구현될 수 있는 바람직한 실시예의 일부에 관하여 설명한 것에 불과하므로, 주지된 바와 같이 본 발명의 범위는 위의 실시예에 한정되어 해석되어서는 안 될 것이며, 위에서 설명된 본 발명의 기술적 사상과 그 근본을 함께하는 기술적 사상은 모두 본 발명의 범위에 포함된다고 할 것이다.
1 : 차량번호판 2 : 메인영역
20 : 보조영역 30 : 메인번호영역

Claims (16)

  1. 차량이 이동하는 도로에 설치된 카메라에 의하여 획득된 차량 이미지로부터 차량번호판(1)의 크기를 인식하는 차량번호판 크기 인식방법으로서,
    동일한 폰트 크기의 복수의 숫자들을 포함하는 메인번호영역(30) 및 숫자 및 문자 중 적어도 하나를 포함하는 하나 이상의 보조영역(20)을 인식하는 영역인식단계(S10)와;
    상기 메인번호영역(30) 및 상기 보조영역(20)을 기준으로 차량번호판 규격을 인식하는 규격인식단계(S20)와;
    상기 메인번호영역(30)이 포함된 메인영역(2)의 치수정보, 상기 규격인식단계(S20)에 의하여 인식된 차량번호판 규격, 및 상기 차량번호판이 포함된 배경 영역을 기준으로 차량번호판의 크기를 계산하는 번호판 크기 계산단계(S30)를 포함하며,
    상기 계산단계(S30)는,
    상기 메인번호영역(30)이 같은 열로 포함된 메인영역(2)에서 최 좌측의 숫자의 서브영역(2a)의 좌단에서 최 우측의 숫자의 서브영역(2a)의 우단까지의 기준폭(Wn)을 기준으로 번호판 크기를 계산하며,
    상기 계산단계(S30)는,
    상기 메인영역(2)에서 포함된 숫자의 수가 2n-1(n은 2 이상의 자연수)인 경우 각 숫자에 대응되는 서브영역(2a)의 폭의 크기들 중 n번째 크기를 중간값으로 하고,
    상기 메인영역(2)에서 포함된 숫자의 수가 2n(n은 2 이상의 자연수)인 경우 각 숫자에 대응되는 서브영역(2a)의 폭의 크기들 중 n번째 크기 및 n+1번째 크기의 평균을 중간값으로 하고,
    상기 중간값에 대하여 최 우측의 숫자의 서브영역(2a)의 폭이 미리 설정된 값 이상인 경우 상기 중간값으로 최 우측의 숫자의 서브영역(2a)의 폭의 값으로 대체하며,
    상기 계산단계(S30)는,
    상기 메인영역(2)에서 포함된 숫자의 수가 2n-1(n은 2 이상의 자연수)인 경우 각 숫자에 대응되는 서브영역(2a)의 폭의 크기들 중 n번째 크기를 중간값으로 하고,
    상기 메인영역(2)에서 포함된 숫자의 수가 2n(n은 2 이상의 자연수)인 경우 각 숫자에 대응되는 서브영역(2a)의 폭의 크기들 중 n번째 크기 및 n+1번째 크기의 평균을 중간값으로 하고,
    상기 중간값에 대하여 최 좌측의 숫자의 서브영역(2a)의 폭이 미리 설정된 값 이상인 경우 상기 중간값으로 최 우측의 숫자의 서브영역(2a)의 폭의 값으로 대체하는 것을 특징으로 하는 차량번호판 크기 인식방법.
  2. 삭제
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 계산단계(S30)는,
    상기 메인영역(2)에서 각 숫자에 대응되는 서브영역(2a)의 폭들의 평균값에 대하여 최 우측의 숫자의 서브영역(2a)의 폭이 미리 설정된 값 이상인 경우 상기 평균값으로 최 우측의 숫자의 서브영역(2a)의 폭의 값으로 대체하는 것을 특징으로 하는 차량번호판 크기 인식방법.
  4. 삭제
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 계산단계(S30)는,
    상기 메인영역(2)에서 각 숫자에 대응되는 서브영역(2a)의 폭들의 평균값에 대하여 최 좌측의 숫자의 서브영역(2a)의 폭이 미리 설정된 값 이상인 경우 상기 평균값으로 최 좌측의 숫자의 서브영역(2a)의 폭의 값으로 대체하는 것을 특징으로 하는 차량번호판 크기 인식방법.
  6. 삭제
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 계산단계(S30)는,
    상기 메인영역(2)에 포함된 숫자들 중 1에 대한 서브영역(2a)의 폭 값을 상기 차량번호판 규격에 맞추어 1의 서브영역(2a)의 폭의 값으로 대체하는 것을 특징으로 하는 차량번호판 크기 인식방법.
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 계산단계(S30)는,
    상기 메인영역(2)에서 각 숫자에 대응되는 서브영역(2a)의 폭을 다른 숫자의 서브영역(2a)의 폭과 비교하여 미리 설정된 값 이상으로 차이가 난 경우 해당 차량 이미지는 오류가 있는 것으로 판단하는 검증단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량번호판 크기 인식방법.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 검증단계는,
    서로 인접하는 숫자의 서브영역(2a)의 폭을 비교하는 것을 특징으로 하는 차량번호판 크기 인식방법.
  10. 청구항 1에 있어서,
    상기 계산단계(S30)는,
    상기 메인영역(2)에서 각 숫자의 다음 숫자에 대응되는 서브영역(2a)의 좌단의 위치가 상기 차량번호판 규격과 다른 경우 해당 차량 이미지는 오류가 있는 것으로 판단하는 검증단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량번호판 크기 인식방법.
  11. 청구항 1에 있어서,
    상기 계산단계(S30)는,
    상기 메인영역(2)에서 각 숫자에 대응되는 서브영역(2a)의 종횡비의 편차가 미리 설정된 기준보다 큰 경우 해당 차량 이미지는 오류가 있는 것으로 판단하는 검증단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량번호판 크기 인식방법.
  12. 청구항 1, 청구항 3, 청구항 5, 청구항 7 내지 청구항 11 중 어느 하나의 항에 있어서,
    상기 계산단계(S30)는,
    상기 차량번호판(1)가 포함된 분석대상이미지의 각 픽셀값을 이진화하여 상기 메인영역(2)을 기준으로 좌측 끝점 및 우측 끝점을 상기 차량번호판(1)의 이미지로 판단하고 해당 차량번호판(1)의 폭으로 계산하는 것을 특징으로 하는 차량번호판 크기 인식방법.
  13. 도로에 설치된 카메라에 의하여 미리 설정된 주기로 도로에 대한 영상을 획득하는 영상획득단계와;
    상기 영상획득단계에 의하여 획득된 도로영상에서 차량 이미지 및 해당 차량의 차량번호판을 인식하는 번호판인식단계와;
    상기 번호판인식단계에서 인식된 차량번호판에 대하여 상기 영상획득단계에서 획득되는 주기와 동기화하여 차량번호판의 크기 변화를 계산하여 차량의 이동속도를 측정하는 차량이동속도를 측정하는 속도측정단계를 포함하며,
    상기 번호판인식단계는, 청구항 1, 청구항 3, 청구항 5, 청구항 7 내지 청구항 11 중 어느 하나의 항에 따른 차량번호판 크기 인식방법에 의하여 수행되는 것을 특징으로 하는 차량번호판 크기 인식방법을 이용한 차량 이동속도 검출방법.
  14. 도로에 설치된 카메라에 의하여 미리 설정된 주기로 도로에 대한 영상을 획득하는 영상획득단계와;
    상기 영상획득단계에 의하여 획득된 도로영상에서 차량 이미지 및 해당 차량의 차량번호판을 인식하는 번호판인식단계와;
    상기 번호판인식단계에서 인식된 차량번호판에 대하여 상기 영상획득단계에서 획득되는 주기와 동기화하여 차량번호판의 크기 변화를 계산하여 차량의 이동속도를 측정하는 차량이동속도를 측정하는 속도측정단계를 포함하며,
    상기 번호판인식단계는, 청구항 12에 따른 차량번호판 크기 인식방법에 의하여 수행되는 것을 특징으로 하는 차량번호판 크기 인식방법을 이용한 차량 이동속도 검출방법.
  15. 2차원 영상 입력 모듈(110)이 카메라 센서(camera sensor)(100)로부터 주행 차량의 2차원 영상을 입력받는 영상입력단계;
    실거리 좌표계 변환 모듈(120)이 상기 2차원 영상 입력 모듈(110)에서 입력받은 2차원 영상에서 상기 주행 차량의 차량 번호판(10)을 인식하여 실거리 좌표계로 변환하는 좌표계변환단계;
    차량 이동 거리 산출 모듈(130)이 상기 실거리 좌표계 변환 모듈(120)에서 변환된 실거리 좌표계 상에서 상기 번호판의 임의의 한 지점의 좌표값의 이동값을 이용하여 차량 이동 거리를 산출하는 거리산출단계;
    차량 이동 거리 보정 모듈(140)이 상기 차량 이동 거리 산출 모듈(130)에서 산출된 차량 이동 거리에 실제 번호판의 높이를 반영하여 보정하고, 보정된 차량 이동 거리를 출력하는 거리출력단계;
    차량 이동 속도 산출 모듈(150)이 상기 차량 이동 거리 보정 모듈(140)에 의해 출력된 차량 이동 거리를 이용하여 차량의 이동 속도를 산출하는 속도산출단계를 포함하며,
    상기 좌표계변환단계는, 청구항 1, 청구항 3, 청구항 5, 청구항 7 내지 청구항 11 중 어느 하나의 항에 따른 차량번호판 크기 인식방법에 의하여 상기 차량 번호판(10)의 크기를 인식하고, 인식된 상기 차량 번호판(10)의 기준으로 상기 차량 번호판(10)의 실거리 좌표계를 계산하는 것을 특징으로 하는 차량번호판 크기 인식방법을 이용한 차량 이동속도 검출방법.
  16. 2차원 영상 입력 모듈(110)이 카메라 센서(camera sensor)(100)로부터 주행 차량의 2차원 영상을 입력받는 영상입력단계;
    실거리 좌표계 변환 모듈(120)이 상기 2차원 영상 입력 모듈(110)에서 입력받은 2차원 영상에서 상기 주행 차량의 차량 번호판(10)을 인식하여 실거리 좌표계로 변환하는 좌표계변환단계;
    차량 이동 거리 산출 모듈(130)이 상기 실거리 좌표계 변환 모듈(120)에서 변환된 실거리 좌표계 상에서 상기 번호판의 임의의 한 지점의 좌표값의 이동값을 이용하여 차량 이동 거리를 산출하는 거리산출단계;
    차량 이동 거리 보정 모듈(140)이 상기 차량 이동 거리 산출 모듈(130)에서 산출된 차량 이동 거리에 실제 번호판의 높이를 반영하여 보정하고, 보정된 차량 이동 거리를 출력하는 거리출력단계;
    차량 이동 속도 산출 모듈(150)이 상기 차량 이동 거리 보정 모듈(140)에 의해 출력된 차량 이동 거리를 이용하여 차량의 이동 속도를 산출하는 속도산출단계를 포함하며,
    상기 좌표계변환단계는, 청구항 12에 따른 차량번호판 크기 인식방법에 의하여 상기 차량 번호판(10)의 크기를 인식하고, 인식된 상기 차량 번호판(10)의 기준으로 상기 차량 번호판(10)의 실거리 좌표계를 계산하는 것을 특징으로 하는 차량번호판 크기 인식방법을 이용한 차량 이동속도 검출방법.
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101633619B1 (ko) * 2016-03-23 2016-06-27 주식회사 토페스 ２차원 영상에서 차량번호 인식을 이용한 주행 차량의 속도 검출 방법 및 장치
KR20200027149A (ko) * 2018-09-04 2020-03-12 한국전자통신연구원 차량의 이동 속도 추정 방법 및 장치
KR20200064873A (ko) * 2018-11-29 2020-06-08 주식회사 케이티앤씨 객체와 감지 카메라의 거리차를 이용한 속도 검출 방법
KR20200071853A (ko) * 2018-12-04 2020-06-22 전자부품연구원 차량 번호판 검출 및 인식 시스템 및 방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101633619B1 (ko) * 2016-03-23 2016-06-27 주식회사 토페스 ２차원 영상에서 차량번호 인식을 이용한 주행 차량의 속도 검출 방법 및 장치
KR20200027149A (ko) * 2018-09-04 2020-03-12 한국전자통신연구원 차량의 이동 속도 추정 방법 및 장치
KR20200064873A (ko) * 2018-11-29 2020-06-08 주식회사 케이티앤씨 객체와 감지 카메라의 거리차를 이용한 속도 검출 방법
KR20200071853A (ko) * 2018-12-04 2020-06-22 전자부품연구원 차량 번호판 검출 및 인식 시스템 및 방법

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