KR102583397B1 - 데이터 및 무선 신호 분석을 통한 차량 식별 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 데이터 및 무선 신호 분석을 통한 차량 식별 방법 및 장치에 관한 것으로서, 차량을 인식하는 센서 모듈; 차량의 외형을 촬영하는 카메라; 안테나; 상기 차량에 장착 또는 탑재된 무선 통신기기에서 송출되는 무선 신호를 상기 안테나를 통해 수신하는 무선 통신부; 및 상기 센서 모듈에 의해 감지된 센싱 데이터 또는 상기 카메라를 이용하여 촬영된 이미지를 분석하여 제1 식별값을 추출하고, 상기 무선 통신부에 수신된 무선 신호를 분석하여 제2 식별값을 추출하며, 상기 제1 식별값 및 상기 제2 식별값에 기초하여 상기 차량을 식별하는 제어부를 포함한다.

Description

데이터 및 무선 신호 분석을 통한 차량 식별 방법 및 장치{VEHICLE IDENTIFICATION METHOD AND APPARATUS THROUGH DATA AND WIRELESS SIGNAL ANALYSIS}

본 발명은 차량 식별 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 데이터 및 무선 신호 분석을 통한 차량 식별 방법 및 장치에 관한 것이다.

차량의 번호판은 각 차량마다 식별을 달리하도록 부여된 고유번호로서 차량의 종류, 제작사, 제작기간, 사용용도, 배기량, 원동기형식, 소유주, 거주등록지, 무적차량, 10부제 위반차량, 도난차량 조회 등의 정보를 조회하기 위하여 사용된다. 따라서 어떠한 차량번호 조회환경에서도 신속 및 정확하게 차량번호를 인식하는 것이 매우 중요하다.

차량번호 인식 기술은 차량번호판으로부터 차량번호를 인식하는 기술로서 주차관리 시설의 관제 시스템에 적용되어 무발권 입차 방식을 통한 입/출차 차량의 감시, 입차 시간 대비 주차장 사용 요금의 정산 등에 널리 이용되고 있으며, 또한 차선 위반, 신호 위반 및 속도위반 등의 도로교통 위반을 단속하기 위하여 널리 사용되고 있다.

그러나 종래의 차량번호 인식 기술은 눈 또는 비, 오물 투척 등으로 인해 차량 전면부 번호판을 인식할 수 없게 되거나, 차량 차체 일부에서 태양광이 측각으로 반사되어 발생되는 스미어 현상이 발생되는 경우, 또는 야간의 차량 라이트에 의해 난반사 등이 발생하는 경우에 차량번호 인식률이 매우 저하되는 문제점이 있다.

예를 들어, 주차장 입구에 진입하는 차량번호를 인식하기 위해서는, 차량번호 인식장치가 주차장 입구의 지정된 위치와, 거리가 먼 방향에서만 영상을 촬영할 수밖에 없는데 특히 주간에는 태양광의 위치와 밝기, 차량번호 인식기의 설치 위치가 각종 그림자에 의해 영향을 받게 되므로 촬영되는 영상에 대하여 많은 부정적인 영향을 미치게 된다.

게다가 반사광 발생 시 진입 차량의 외형 색상이나 번호판 색상 등에 의하여 반사광(밀러)현상이 나타나거나, 역광 발생 시 그림자 등의 영향으로 인하여 차량번호를 인식할 수 없는 정도의 영상이 촬영된다.

또한, 눈 또는 비 등에 의한 주변 환경의 변화로 인하여 차량의 번호판이 가려지거나, 오물 투척 등으로 인해 차량 전면부 번호판을 인식할 수 없게 되거나, 진입하는 차량 차체 일부에서 태양광이 측각으로 반사되어 발생되는 스미어 현상이 발생하여 차량번호 인식률은 크게 저하된다. 더욱이 야간에는 차량 라이트에 의한 난반사 등으로 인하여 차량의 번호판을 인식하는 데 매우 제한적이다.

이러한 문제점을 해결하고자 국내공개특허 제10-2019-0099987호에는 "차량 융합 인식 기술을 이용한 무인 주차 관리 시스템"이 개시되어 있다.

간략히 살펴보면, "차량 융합 인식 기술을 이용한 무인 주차 관리 시스템"은 차량 내에 설치된 비콘 태그(Tag) 또는 운전자의 스마트폰에서 송출되는 블루투스 신호를 분석하여 차량 정보로 활용하여, LPR(License Plate Recognition) 인식 결과와 융합하여 보다 정확도가 개선된 차량 융합인식 기술을 제공한다.

그러나 상기 공개특허에 제안된 기술은 차량 관리를 위해서 NFC(Near Field Communication), 하이패스, 비콘, 및 전파 송출기 등과 같은 무선 통신기기를 차량에 별도로 부착해야 한다.

국내공개특허 제10-2019-0099987호

본 명세서는 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 눈 또는 비, 이물질, 번호판 변경, 신규 규격도입, 및 커스텀 번호판 등의 다양한 외부 요인에 따라 빈번하게 발생하는 차량 인식 오류를 개선한 데이터 및 무선 신호 분석을 통한 차량 식별 방법 및 장치를 제공하는 데 그 목적이 있다.

또한, 본 발명의 다른 목적은 차량 출고 시 부착된 통신 기기 및 운전자가 휴대하는 통신기기를 이용하여 차량을 인식할 수 있는 데이터 및 무선 신호 분석을 통한 차량 식별 방법 및 장치를 제공한다.

이와 같은 목적을 달성하기 위한, 본 명세서의 일실시예에 따르면, 본 명세서에 따른 데이터 및 무선 신호 분석을 통한 차량 식별 장치는, 차량을 인식하는 센서 모듈; 차량의 외형을 촬영하는 카메라; 안테나; 상기 차량에 장착 또는 탑재된 무선 전파발신장치에서 송출되는 무선 신호를 상기 안테나를 통해 수신하는 무선 통신부; 및 상기 센서 모듈에 의해 감지된 센싱 데이터 또는 상기 카메라를 이용하여 촬영된 이미지를 분석하여 제1 식별값을 추출하고, 상기 무선 통신부에 수신된 무선 신호를 분석하여 제2 식별값을 추출하며, 상기 제1 식별값 및 상기 제2 식별값에 기초하여 상기 차량을 식별하는 제어부를 포함한다.

바람직하게는, 상기 센서 모듈은 상기 차량에 전파를 발신하여 반송되는 전파의 변화를 감지하여 상기 차량을 인식하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 센서 모듈은 자력계 센서, 루프코일 감지 센서, 초음파 센서, 마이크로파 센서, 레이더 센서, 라이다 센서, 광학 차단 방식 센서, 및 그리드 방식 센서 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 제어부는 상기 카메라를 이용하여 이전에 촬영된 영상과 현재 촬영된 영상을 비교하여 영상의 변화의 크기, 영역, 색상 및 특정 모양을 감지함으로써, 상기 차량을 인식하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 센서 모듈은 상기 차량에 가시광 및 적외선 광을 투광하고, 이로 인해 발생되는 그림자 및 투광되는 광의 모양(점, 선 및 모양)의 꺾임, 간격 및 크기를 포함하는 변형을 감지함으로써, 상기 차량을 인식하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 제어부는 상기 카메라를 이용하여 촬영된 영상을 상기 카메라에 내장된 인공지능 처리 프로세스(Neural Processing Unit)를 통해 객체 인식함으로써, 상기 차량을 인식하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 차량의 외형은 외장색상, 내장색상, 블랙박스 외형, 전조등 디자인, 후미등 디자인, 비상등 전멸간격, 유리 생산년월, 휠디자인, 그릴 디자인, 및 차량 엠블럼 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 명세서의 다른 실시예에 따르면, 본 명세서에 따른 데이터 및 무선 신호 분석을 통한 차량 식별 방법은, 차량 식별 장치가, 차량을 인식하거나, 차량의 외형을 촬영하는 단계; 상기 차량 식별 장치가, 센싱 데이터 또는 촬영된 이미지를 분석하여 제1 식별값을 추출하는 단계; 상기 차량 식별 장치가, 상기 차량에 장착 또는 탑재된 무선 전파발신장치에서 송출되는 무선 신호를 수신하는 단계; 상기 차량 식별 장치가, 상기 무선 신호를 분석하여 제2 식별값을 추출하는 단계; 및 상기 차량 식별 장치가, 상기 제1 식별값 및 상기 제2 식별값에 기초하여 상기 차량을 식별하는 단계를 포함한다.

바람직하게는, 상기 차량을 인식하는 단계에서, 상기 차량 식별 장치는, 상기 차량에 전파를 발신하여 반송되는 전파의 변화를 감지하여 상기 차량을 인식하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 차량을 인식하는 단계에서, 상기 차량 식별 장치는, 이전에 촬영된 영상과 현재 촬영된 영상을 비교하여 영상의 변화의 크기, 영역, 색상 및 특정 모양을 감지함으로써, 상기 차량을 인식하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 차량을 인식하는 단계에서, 상기 차량 식별 장치는, 상기 차량에 가시광 및 적외선 광을 투광하고, 이로 인해 발생되는 그림자 및 투광되는 광의 모양(점, 선 및 모양)의 꺾임, 간격 및 크기를 포함하는 변형을 감지함으로써, 상기 차량을 인식하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 무선 신호를 수신하는 단계는, 상기 차량 식별 장치가, 상기 무선 통신기기를 깨우는 활성화(Wake-up) 신호를 상기 무선 통신기기에 발신하는 단계; 및 상기 차량 식별 장치가, 상기 무선 통신기기로부터 상기 활성화 신호에 대한 응답으로 상기 무선 신호를 수신하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 무선 신호를 수신하는 단계에서, 상기 차량 식별 장치는, 상기 무선 통신기기에서 브로드캐스팅하는 상기 무선 신호를 수신하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 무선 신호를 수신하는 단계는, 상기 차량 식별 장치가, 통신을 위해 신호를 브로드캐스팅하는 단계; 및 상기 차량 식별 장치가, 브로드캐스팅된 신호에 대한 응답으로 상기 무선 신호로서, 프로브 정보를 수신하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

이상에서 설명한 바와 같이 본 명세서에 의하면, 센서 모듈에 의해 감지된 센싱 데이터 또는 카메라를 이용하여 촬영된 이미지를 분석하여 제1 식별값을 추출하고, 무선 통신부를 통해 수신한 무선 신호를 분석하여 제2 식별값을 추출하며, 제1 식별값 및 제2 식별값에 기초하여 차량을 식별하는 이미지 및 무선 신호 분석을 통한 차량 식별 방법 및 장치를 제공함으로써, 눈 또는 비, 이물질, 번호판 변경, 신규 규격도입, 및 커스텀 번호판 등의 다양한 외부 요인에 따라 빈번하게 발생하는 차량 인식 오류를 개선할 수 있다.

또한, 차량 관리를 위해서 NFC(Near Field Communication), 하이패스, 비콘, 및 전파 송출기 등과 같은 별도의 무선 통신기기를 요구하지 않는다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 데이터 및 무선 신호 분석을 통한 차량 식별 장치 내부의 개략적인 구성을 나타낸 블럭 구성도,
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 데이터 및 무선 신호 분석을 통한 차량 식별 방법을 나타낸 흐름도,
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 차량 식별 장치가 적용된 입출차 관리 시스템의 구성을 나타낸 도면, 및
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 차량 식별 장치가 적용된 주차 관리 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.

본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 본 명세서에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 기술적인 용어가 본 발명의 사상을 정확하게 표현하지 못하는 잘못된 기술적 용어일 때에는, 당업자가 올바르게 이해할 수 있는 기술적 용어로 대체되어 이해되어야 할 것이다. 또한, 본 발명에서 사용되는 일반적인 용어는 사전에 정의되어 있는 바에 따라, 또는 전후 문맥상에 따라 해석되어야 하며, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다.

또한, 본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계들을 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.

또한, 본 명세서에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다.

또한, 본 명세서에서 사용되는 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는 데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성 요소도 제1 구성 요소로 명명될 수 있다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

또한, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니됨을 유의해야 한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 데이터 및 무선 신호 분석을 통한 차량 식별 장치 내부의 개략적인 구성을 나타낸 블럭 구성도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 차량 식별 장치(100)는 센서 모듈(110), 카메라(120), 안테나(130a), 무선 통신부(130), 제어부(140), 저장부(150), 및 네트워크 인터페이스부(160)를 포함할 수 있다.

센서 모듈(110)은 공간 내의 움직임 및 변화를 감지하는 액티브 방식과 패시브 방식을 포함하는 다양한 방식의 감지 센서를 포함할 수 있다.

첫째, 센서 모듈(110)은 차량에 전파를 발신하여 반송되는 전파의 변화를 감지하여 객체를 인식할 수 있다. 이를 위해, 센서 모듈(110)은 자력계 센서, 루프코일 감지 센서, 초음파 센서, 마이크로파 센서, 레이더 센서, 라이다 센서, 광학 차단 방식 센서, 및 그리드 방식 센서 등을 포함할 수 있다.

둘째, 센서 모듈(110)은 이전에 촬영된 영상과 현재 촬영된 영상을 비교하여 영상의 변화의 크기, 영역, 색상 및 특정 모양을 감지함으로써, 차량을 인식할 수 있다. 이를 위해, 카메라(120)가 센서 모듈(110)을 대신할 수 있다.

셋째, 센서 모듈(110)은 차량에 가시광 및 적외선 광을 투광하고, 이로 인해 발생되는 그림자 및 투광되는 광의 모양(점, 선 및 모양)의 꺾임, 간격 및 크기를 포함하는 변형을 감지함으로써, 차량을 인식할 수 있다. 여기서, 센서 모듈(110)은 차량인지 구분하는 것과, 차량 종류별로 구분하는 것과, 그리고 차량 이외의 사람, 동물, 각종 물체를 구분하는 데 사용될 수 있다.

카메라(120)는 영상을 촬영한다. 여기서, 카메라(120)는 인공지능 처리 프로세스(Neural Processing Unit)가 내장되어 객체를 인식할 수 있다. 즉, 카메라(120)는 저장부(150) 이전에 영상 센서에서 ISP(Image Signal Processor), DSP(Digital Signal Processor)에 병합 또는 바로 연결되어 AI 칩, 즉 인공지능 처리 프로세스를 통해서 객체를 인식하는 방식의 카메라로서, 저장의 과정을 거치지 않고 영상을 처리할 수 있다.

안테나(130a)는 차량에 장착 또는 탑재된 무선 통신기기(예를 들면, TCU(Transmission Control Unit), 카오디오, 및 휴대폰 등)에서 무선 통신연결을 위해 발신되는 무선 신호를 수신하거나 또는 차량 식별 장치(100)로부터 전송되는 각종 정보를 전송받아 외부로 송신한다. 여기서, 무선 신호는 차량의 TPMS(Tire Pressure Monitoring System)(315/433/447 MHz 대역), 레이더 센서(20GHz~90GHz), Wi-Fi(2.4/5.8GHz) 및 기타 무선 통신기기(100KHz~630GHz)에서 발생하는 신호일 수 있다.

또한, 상기 안테나(130a)는 무선 통신기기에서 발신되는 통신을 위한 무선 신호뿐만 아니라 그 밖에 무선 신호를 수신할 수 있다. 예를 들어, 자율주행을 위해 사용되는 센서 중 레이다가 발신하여 수신하는 무선신호의 경우, 차종 간 혼선 방지를 위해 발신차량의 고유 정보를 포함할 수 있다. 이는 단순한 통신을 위한 것이 아니라 차종 간 혼선을 방지하기 위한 무선신호이다. 이런 예와 같이 본 발명의 안테나는 통신 목적의 무선 통신기기뿐만 아니라 다른 목적의 생성되는 무선 신호를 수신할 수 있고, 후술할 무선 통신부, 제어부 등은 이런 무선 신호를 처리할 수 있다.

안테나(130a)는 게이트를 통과하는 차량의 정보만을 획득할 수 있도록 특정 방향으로만 지향성의 특성을 갖는 안테나 시스템으로서, 다양한 주파수 정보를 획득할 수 있도록 광대역 안테나 시스템이 적용될 수 있다.

TPMS는 타이어 공기압 자동감지시스템, 타이어 압력 감지시스템, 타이어 압력 모니터링시스템이라고도 한다. 자동차 타이어의 공기압이 너무 높거나 낮으면 타이어가 터지거나 차량이 쉽게 미끄러져 대형사고로 이어질 가능성이 있다. 또한, 연료 소모량이 많아져 연비가 악화되고, 타이어 수명이 짧아질 뿐만 아니라, 승차감과 제동력도 많이 떨어진다.

이러한 타이어의 결함을 막기 위해 차량에 장착되는 안전장치가 TPMS이다. TPMS는 타이어 및 휠에 부착된 센서로서, 타이어의 압력과 온도를 감지한 뒤, 이 정보를 운전석으로 보내 운전자가 실시간으로 타이어의 압력 상태를 점검할 수 있게 설계되어 있다. 이 시스템을 이용하면 타이어의 내구성, 승차감, 제동력 향상은 물론, 연비도 높일 수 있고, 주행 중 차체가 심하게 흔들리는 것도 막을 수 있다.

무선 통신부(130)는 안테나(130a)를 통해 차량에 장착 또는 탑재된 무선 통신기기, 무선주파수 발신 센서 중 임의의 어느 하나와 무선 신호를 송수신한다. 이를 위해, 무선 통신부(130)는 NFC(Near Field Communication) 통신 규격에 따라 무선 통신기기와 무선 신호를 송수신할 수 있는 NFC 모듈(131), WLAN(Wireless LAN) 통신 규격에 따라 무선 통신기기와 무선 신호를 송수신할 수 있는 WLAN 모듈(133), RF 통신규격에 따라 무선 통신기기와 무선 신호를 송수신할 수 있는 RF 모듈(135), IR 통신규격에 따라 무선 통신기기와 무선 신호를 송수신할 수 있는 IR 모듈(137), 및 블루투스 통신규격에 따라 무선 통신기기와 무선 신호를 송수신할 수 있는 블루투스 모듈(139)을 포함할 수 있다.

제어부(140)는 통상적으로 차량 식별 장치(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 제어부(140)는 위에서 살펴본 구성요소들을 통해 입력 또는 출력되는 신호, 데이터, 및 정보 등을 처리하거나 저장부(150)에 저장된 응용 프로그램을 구동함으로써, 사용자에게 적절한 정보 또는 기능을 제공 또는 처리할 수 있다.

또한, 제어부(140)는 저장부(150)에 저장된 응용 프로그램을 구동하기 위하여, 도 1에서 살펴본 구성요소들 중 적어도 일부를 제어할 수 있다. 나아가, 제어부(140)는 상기 응용 프로그램의 구동을 위하여, 차량 식별 장치(100)에 포함된 구성요소들 중 적어도 둘 이상을 서로 조합하여 동작시킬 수 있다.

한편, 본 발명에 따른 제어부(140)는 기존의 로컬 서버를 대신하여 센서 모듈(110)에 의해 감지된 센싱 데이터, 카메라(120)를 이용하여 촬영된 이미지, 및 무선 통신부(130)를 통해 수신한 무선 신호를 저장부(150)에 저장한 후, 저장부(150)에 저장된 센싱 데이터 또는 이미지를 분석하여 제1 식별값을 추출하고, 저장부(150)에 저장된 무선 신호를 분석하여 제2 식별값을 추출하며, 제1 식별값 및 제2 식별값에 기초하여 차량을 식별한다. 여기서, 제1 식별값은 차량번호, 번호판, 차량의 외형, 차종 등을 포함할 수 있다. 차량의 외형은 외장색상, 내장색상, 블랙박스 외형, 전조등 디자인, 후미등 디자인, 비상등 점멸간격, 유리 생산년월, 휠디자인, 그릴 디자인, 및 차량 엠블럼 등을 포함할 수 있다. 또한, 제2 식별값은 무선 신호의 파형, 무선 신호의 데이터에 포함된 각종 정보(예를 들면, IMEI(International Mobile Equipment Identity), UDID(Unique Device Identifier), 광고식별자(IDFA/ADID), Android ID, Apple UUID 신호)) 및 맥 어드레스(Mac Address)를 포함할 수 있다.

즉, 제어부(140)는 OCR(Optical Character Reader)을 이용하여 적외선 이미지로부터 제1 식별값으로서, 차량번호를 인식할 수 있다.

제어부(140)는 인공지능(Artificial Intelligence: AI)에 기반하여 이미지로부터 제1 식별값으로서, 차량번호를 인식할 수 있다. 즉, 제어부(140)는 MCNN(Multi-Scale Convolutional Neural Network)과 RNN(Recurrent Neural Network) 기법을 이용하여 이미지로부터 차량번호를 인식할 수 있다. 예를 들면, 제어부(140)는 차량을 검출하고, 화질 개선, 색상 개선, 노이즈 개선, 이미지 변환, 및 가변 임계치 병렬처리 등을 통해 이미지를 전처리한 후, 에지 검출, 부분 유추, 및 특징벡터 추출을 통해 번호판을 추출하며, 추출된 번호판에서 번호 부분을 블랍(Blob) 추출한 후, 매칭 인식, AI(비지도, 준지도 및 강화학습) 인식, 레이트(Rate) 처리, 및 보팅(Voting) 처리 등을 통해 차량번호를 인식할 수 있다.

제어부(140)는 인공지능에 기반하여 이미지로부터 제1 식별값으로서, 번호판 객체를 인식할 수 있다. 즉, 제어부(140)는 객체 선별 방법에 그리드 방식을 적용하여 번호판 객체를 인식할 수 있다. 예를 들면, 제어부(130)는 입출차 시 차량의 번호판 영역을 추출하여 번호판 내의 정보(예를 들면, 차량번호 및 국가 지역 등)를 분류한 후, 번호판 형태 및 내용을 분석함으로써, 번호판 객체를 인식할 수 있다. 이때, 제어부(140)는 이미지를 이용하기 때문에 번호판 색상 차이를 구분 가능하다. 이처럼, 제어부(140)는 인공지능을 이용한 번호판 객체 인식에 통상적으로 사용하는 오브젝트 디텍션 기법의 단점을 보완하기 위해 객체 선별 방법에 그리드 방식을 적용함으로써, 부동소수점 연산을 개선하여 속도 면에서 최적화할 수 있다.

제어부(140)는 인공지능에 기반하여 이미지로부터 제1 식별값으로서, 차량의 외형을 인식할 수 있다. 즉, 제어부(140)는 객체 선별 방법에 그리드 방식을 적용하여 차량의 외형을 인식할 수 있다. 예를 들면, 제어부(140)는 입출차 시 차량 전면부(번호판 제외), 후면부의 디자인 및 각종 부착물의 특징을 분석하여 제조사, 차종, 연식, 및 배기량 등으로 분류함으로써, 차량의 외형을 분석할 수 있다.

제어부(140)는 인공지능에 기반하여 차량의 외형을 이용하여 제1 식별값으로서, 차종을 인식할 수 있다. 즉, 제어부(140)는 강화 학습 기능을 이용한 객체 인식으로 차종을 인식할 수 있다.

한편, 카메라(120) 내에 인공지능 처리 프로세스가 내장되어 있는 경우, 전술한 제어부(140)의 동작은 카메라(120)에서 수행될 수도 있다.

또한, 제어부(140)는 무선 신호로부터 제2 식별값으로서, 무선 신호의 파형을 추출할 수 있다.

이를 위해, 제어부(140)는 무선 통신부(130)를 통해 무선 통신기기를 깨우는 활성화(Wake-up) 신호를 무선 통신기기에 발신하고, 무선 통신기기로부터 활성화 신호에 대한 응답으로 무선 신호를 수신할 수 있다. 또한, 제어부(140)는 무선 통신부(130)를 통해 무선 통신기기에서 브로드캐스팅하는 무선 신호를 수신할 수 있다. 또한, 제어부(140)는 무선 통신부(130)를 통해 통신을 위해 신호를 브로드캐스팅하고, 브로드캐스팅된 신호에 대한 응답으로 무선 신호로서, 프로브 정보를 수신할 수 있다.

제어부(140)는 무선 신호에 포함된 데이터를 분석하고, 데이터로부터 제2 식별값으로서, 적어도 하나의 정보를 추출할 수 있다.

제어부(140)는 무선 신호로부터 제2 식별값으로서, 맥 어드레스(Mac Address)를 추출할 수 있다. 여기서, 제어부(140)는 복수의 무선 통신기기로부터 복수의 무선 신호를 수신하고, 복수의 무선 통신기기 각각의 맥 어드레스의 일부를 통합하여 식별값을 만들 수 있다. 좀 더 상세하게, 각각의 무선 통신기기의 맥 어드레스의 일부를 통합하여 본 발명에만 제공되는 별도의 식별값을 만들기 때문에, 특정 무선 통신기기 맥 어드레스값을 그대로 받아 저장함으로써 생길 수 있는 개인사생활 침해 등을 막을 수 있다. 한편, 무선 신호는 차량의 TPMS에서 발생하는 신호일 수 있다. 이를 위해, 제어부(140)는 TPMS를 깨우는(wake up) 기능을 사용할 수 있다. 또한, 제어부(140)는 차량의 각 타이어에 장착된 4개의 TPMS의 ID의 일부를 통합하여 식별값을 만들 수 있다.

추가로, 제어부(140)가 제1 식별값 및 제2 식별값을 이용하더라도 차량을 식별하지 못한 경우, 운전자는 1번 또는 2회 연속 등 다양한 횟수로 차량 리모컨의 특정 버튼(예컨대, 문잠금 해제, 문잠금, 트렁크 잠금 또는 잠금해제 등을 포함하는 기능 버튼)을 눌러서 신호를 발생하고, 제어부(140)가 이를 인식하여 차량을 식별할 수도 있다.

저장부(150)는 센서 모듈(110)에 의해 감지된 센싱 데이터, 카메라(120)에 의해 촬영된 이미지 및 무선 통신부(130)를 통해 수신한 무선 신호를 저장할 수 있다. 한편, 카메라(120) 내에 인공지능 처리 프로세스가 내장되어 있는 경우, 저장부(150)는 생략될 수도 있다.

또한, 저장부(150)는 차량 식별 장치(100)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장한다. 저장부(150)는 차량 식별 장치(100)에서 구동되는 다수의 응용 프로그램(application program 또는 애플리케이션(application)), 차량 식별 장치(100)의 동작을 위한 데이터들, 명령어들을 저장할 수 있다. 이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는, 무선 통신을 통해 외부 서버로부터 다운로드될 수 있다. 한편, 응용 프로그램은, 저장부(150)에 저장되고, 차량 식별 장치(100) 상에 설치되어, 제어부(140)에 의하여 장치의 동작(또는 기능)을 수행하도록 구동될 수 있다.

네트워크 인터페이스부(160)는 차량 식별 장치(100)를 인터넷망을 포함하는 유/무선 네트워크와 연결하기 위한 인터페이스를 제공할 수 있다. 네트워크 인터페이스부(160)는 접속된 네트워크 또는 접속된 네트워크에 링크된 다른 네트워크를 통해, 다른 사용자 또는 다른 전자 기기와 데이터를 송신 또는 수신할 수 있다. 예를 들면, 차량 식별 장치(100)는 네트워크 인터페이스부(160)를 통해 관리자 단말, 차량 입출입 관리 서버, 및 차량 주차 관리 서버 등과 연결되어 데이터를 송수신할 수 있다.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 데이터 및 무선 신호 분석을 통한 차량 식별 방법을 나타낸 흐름도이다.

도 2를 참조하면, 차량 식별 장치(100)는 차량을 인식하거나, 차량의 외형을 촬영한다(S210). 여기서, 차량 식별 장치(100)는 차량에 전파를 발신하여 반송되는 전파의 변화를 감지하여 객체를 인식할 수 있다. 또한, 차량 식별 장치(100)는 이전에 촬영된 영상과 현재 촬영된 영상을 비교하여 영상의 변화의 크기, 영역, 색상 및 특정 모양을 감지함으로써, 차량을 인식할 수 있다. 또한, 차량 식별 장치(100)는 차량에 가시광 및 적외선 광을 투광하고, 이로 인해 발생되는 그림자 및 투광되는 광의 모양(점, 선 및 모양)의 꺾임, 간격 및 크기를 포함하는 변형을 감지함으로써, 차량을 인식할 수 있다. 또한, 차량 식별 장치(100)는 카메라(120) 내 인공지능 처리 프로세스를 통해 촬영된 영상을 처리하여 객체를 인식할 수 있다.

차량 식별 장치(100)는 센싱 데이터 또는 촬영된 이미지를 분석하여 제1 식별값을 추출한다(S220).

즉, 차량 식별 장치(100)는 OCR을 이용하여 이미지로부터 제1 식별값으로서, 차량번호를 인식할 수 있다.

또한, 차량 식별 장치(100)는 인공지능에 기반하여 이미지로부터 제1 식별값으로서, 차량번호를 인식할 수 있다. 즉, 차량 식별 장치(100)는 MCNN과 RNN 기법을 이용하여 이미지로부터 차량번호를 인식할 수 있다. 예를 들면, 차량 식별 장치(100)는 차량을 검출하고, 화질 개선, 색상 개선, 노이즈 개선, 이미지 변환, 및 가변 임계치 병렬처리 등을 통해 이미지를 전처리한 후, 에지 검출, 부분 유추, 및 특징벡터 추출을 통해 번호판을 추출하며, 추출된 번호판에서 번호 부분을 블랍(Blob) 추출한 후, 매칭 인식, AI(비지도, 준지도 및 강화학습) 인식, 레이트(Rate) 처리, 및 보팅(Voting) 처리 등을 통해 차량번호를 인식할 수 있다.

또한, 차량 식별 장치(100)는 인공지능에 기반하여 이미지로부터 제1 식별값으로서, 번호판 객체를 인식할 수 있다. 즉, 차량 식별 장치(100)는 객체 선별 방법에 그리드 방식을 적용하여 번호판 객체를 인식할 수 있다. 예를 들면, 차량 식별 장치(100)는 입출차 시 차량의 번호판 영역을 추출하여 번호판 내의 정보(예를 들면, 차량번호 및 국가 지역 등)를 분류한 후, 번호판 형태 및 내용을 분석함으로써, 번호판 객체를 인식할 수 있다. 이때, 차량 식별 장치(100)는 적외선 이미지를 이용하여 번호판 색상 차이를 구분할 수 있다.

또한, 차량 식별 장치(100)는 인공지능에 기반하여 이미지로부터 제1 식별값으로서, 차량의 외형을 인식할 수 있다. 즉, 차량 식별 장치(100)는 객체 선별 방법에 그리드 방식을 적용하여 차량의 외형을 인식할 수 있다. 예를 들면, 차량 식별 장치(100)는 입출차 시 차량 전면부(번호판 제외), 후면부의 디자인 및 각종 부착물의 특징을 분석하여 제조사, 차종, 연식, 및 배기량 등으로 분류함으로써, 차량의 외형을 분석할 수 있다.

또한, 차량 식별 장치(100)는 인공지능에 기반하여 차량의 외형을 이용하여 제1 식별값으로서, 차종을 인식할 수 있다. 즉, 차량 식별 장치(100)는 강화 학습 기능을 이용한 객체 인식으로 차종을 인식할 수 있다.

이어서, 차량 식별 장치(100)는 차량에 장착 또는 탑재된 무선 통신기기에서 송출되는 무선 신호를 수신한다(S230). 이때, 차량 식별 장치(100)는 무선 통신기기를 깨우는 활성화(Wake-up) 신호를 무선 통신기기에 발신하고, 무선 통신기기로부터 활성화 신호에 대한 응답으로 무선 신호를 수신할 수 있다. 또한, 차량 식별 장치(100)는 무선 통신기기에서 브로드캐스팅하는 무선 신호를 수신할 수 있다. 또한, 차량 식별 장치(100)는 통신을 위해 신호를 브로드캐스팅하고, 브로드캐스팅된 신호에 대한 응답으로 무선 신호로서, 프로브 정보를 수신할 수 있다.

이어서, 차량 식별 장치(100)는 무선 신호를 분석하여 제2 식별값을 추출한다(S240).

즉, 차량 식별 장치(100)는 무선 신호로부터 제2 식별값으로서, 무선 신호의 파형을 추출할 수 있다.

또한, 차량 식별 장치(100)는 무선 신호에 포함된 데이터를 분석하고, 데이터로부터 제2 식별값으로서, 적어도 하나의 정보를 추출할 수 있다.

또한, 차량 식별 장치(100)는 무선 신호로부터 제2 식별값으로서, 맥 어드레스를 추출할 수 있다. 여기서, 차량 식별 장치(100)는 복수의 무선 통신기기로부터 복수의 무선 신호를 수신하고, 복수의 무선 통신기기 각각의 맥 어드레스의 일부를 통합하여 식별값을 만들 수 있다.

한편, 무선 신호는 차량의 TPMS에서 발생하는 신호일 수 있다. 이를 위해, 차량 식별 장치(100)는 TPMS를 깨우는(wake up) 기능을 사용할 수 있다. 또한, 차량 식별 장치(100)는 차량의 각 타이어에 장착된 4개의 TPMS의 ID의 일부를 통합하여 식별값을 만들 수 있다.

이어서, 차량 식별 장치(100)는 제1 식별값 및 제2 식별값에 기초하여 차량을 식별 가능한지 여부를 판단하고(S250), 제1 식별값 및 제2 식별값에 기초하여 차량을 식별 가능하다고 판단한 경우, 제1 식별값 및 제2 식별값에 기초하여 차량을 식별한다(S260).

차량 식별 장치(100)는 제1 식별값 및 제2 식별값에 기초하여 차량을 식별 가능하지 못하다고 판단한 경우, 차량 리모컨으로부터 신호를 수신하고(S252), 수신한 신호에 기초하여 차량을 식별한다(S254). 예를 들면, 운전자는 1번 또는 2회 연속 등 다양한 횟수로 차량 리모컨의 특정 버튼(예컨대, 문잠금 해제, 문잠금, 트렁크 잠금 또는 잠금해제 등을 포함하는 기능 버튼)을 눌러서 신호를 발생하고, 차량 식별 장치(100)는 이를 인식하여 차량을 식별할 수 있다.

전술한 방법은 다양한 수단을 통해 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 실시예들은 하드웨어, 펌웨어(Firmware), 소프트웨어 또는 그것들의 결합 등에 의해 구현될 수 있다.

하드웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 실시예들에 따른 방법은 하나 또는 그 이상의 ASICs(Application Specific Integrated Circuits), DSPs(Digital Signal Processors), DSPDs(Digital Signal Processing Devices), PLDs(Programmable Logic Devices), FPGAs(Field Programmable Gate Arrays), ISPs(Image Signal Processing), GPUs(Graphics Processing Unit), NPUs(Neural Processing Unit), 프로세서, 컨트롤러, 마이크로컨트롤러 및 마이크로프로세서 등에 의해 구현될 수 있다.

펌웨어나 소프트웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 실시예들에 따른 방법은 이상에서 설명된 기능 또는 동작들을 수행하는 모듈, 절차 또는 함수 등의 형태로 구현될 수 있다. 소프트웨어 코드는 메모리 유닛에 저장되어 프로세서에 의해 구동될 수 있다. 상기 메모리 유닛은 상기 프로세서 내부 또는 외부에 위치하여, 이미 공지된 다양한 수단에 의해 상기 프로세서와 데이터를 주고 받을 수 있다.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 차량 식별 장치가 적용된 입출차 관리 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.

도 3을 참조하면, 본 발명에 따른 입출차 관리 시스템은 차량 식별 장치(100), 통신망(200), 관리자 단말(300), 및 입출차 관리 서버(400)를 포함할 수 있다. 여기서, 차량 식별 장치(100)는 입출차 관리 서버(400)에 포함될 수도 있다.

차량 식별 장치(100)는 도 1에서 설명했듯이, 센서 모듈(110), 카메라(120), 안테나(130a), 무선 통신부(130), 제어부(140), 저장부(150), 및 네트워크 인터페이스부(160)를 포함하는 장치이다. 차량 식별 장치(100)는 센서 모듈(110)에 의해 감지된 센싱 데이터 또는 카메라(120)를 이용하여 촬영된 이미지를 분석하여 제1 식별값을 추출하고, 무선 통신부(130)를 통해 수신한 무선 신호를 분석하여 제2 식별값을 추출하며, 제1 식별값 및 제2 식별값에 기초하여 차량을 식별할 수 있다.

통신망(200)은 차량 식별 장치(100), 관리자 단말(300), 및 입출차 관리 서버(400) 간에 데이터를 송수신할 수 있는 접속 경로를 제공하고, 유/무선 통신 모듈을 포함할 수 있다. 여기서, 상기 무선 인터넷 기술은, 무선랜(Wireless LAN : WLAN), 와이 파이(Wi-Fi), 와이브로(Wireless Broadband : Wibro), 와이맥스(World Interoperability for Microwave Access : Wimax), 고속 하향 패킷 접속(High Speed Downlink Packet Access : HSDPA), IEEE 802.16, WAVE(Wireless Access in Vehicular Environment), IEEE 802.11p, C-V2X(Cellular-V2X), 5G-V2X, 롱 텀 에볼루션(Long Term Evolution : LTE), 광대역 무선 이동 통신 서비스(Wireless Mobile Broadband Service : WMBS), 라이파이(Light Fidelity) 등을 포함할 수 있고, 상기 근거리 통신(Short Range Communication) 기술은, 블루투스(Bluetooth), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association : IrDA), 초광대역 무선(Ultra Wideband : UWB), 지그비(ZigBee), DSRC(Dedicated Short Range Communication) 등을 포함할 수 있다. 또한, 상기 유선 통신 기술은, USB(Universal Serial Bus) 통신 등을 포함할 수 있다.

관리자 단말(300)은 차량 식별 장치(100)의 번호판 오인식에 따라 차량 식별 장치(100)로 하여금 클라우드 서버를 통해 모듈을 재학습하도록 함으로써, 번호판 인식의 정확도를 높일 수 있다.

본 명세서에서 설명되는 관리자 단말(300)은 휴대폰, 스마트폰(smart phone), 노트북 컴퓨터(laptop computer), 디지털방송용 단말, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 내비게이션, 슬레이트 PC(slate PC), 태블릿 PC(tablet PC), 울트라북(ultra book), 웨어러블 디바이스(wearable device, 예를 들어, 워치형 단말(smart watch), 글라스형 단말(smart glass), HMD(head mounted display) 등을 포함할 수 있다.

그러나 본 명세서에 기재된 실시예에 따른 구성은 이동 단말에만 적용 가능한 경우를 제외하면, 디지털 TV, 데스크탑 컴퓨터, 디지털 사이니지 등과 같은 고정 단말에도 적용될 수도 있음을 본 기술분야의 당업자라면 쉽게 알 수 있을 것이다.

입출차 관리 서버(400)는 차량 식별 장치(100)를 통해 차량의 외형을 인식하고, 차량의 외형이 출입허가된 차량(주거자 또는 관리자의 차량 등)의 외형일 경우, 출입통제수단을 제어하여 차량이 출입할 수 있도록 한다. 여기서, 출입통제수단은 가로바, 세로바가 상하방향으로 회동하는 차단기 등을 말한다.

한편, 출입이 허가된 차량 이외의 차량(예를 들어, 방문자의 차량, 택배차량 등)이 출입할 필요성이 있거나, 차량의 번호판이나 외형이 훼손 등의 이유로 인해 인식되지 못할 경우에도 출입이 허가될 필요성이 있으므로, 본 발명에 의한 입출차 관리 시스템은, 방문자가 댁내 또는 관리자를 호출할 수 있는 출입요청 단말기와, 차량 식별 장치(100)로부터 입출차의 영상정보를 전송받는 댁내 제어 단말기를 포함할 수 있다.

즉, 출입이 허가되지 못한 차량의 경우, 출입요청 단말기를 통해 댁내의 주거자 또는 주차장 관리자 등에게 출입허가를 요청할 수 있다. 또한, 주거자의 경우에도 차량의 번호판이나 외형이 정상적으로 인식되지 못할 경우, 출입요청 단말기에 개인의 식별자(Identifier) 및 비밀번호를 입력하여 출입을 허가받을 수 있다. 여기서, 댁내 제어 단말기는 홈네트워크에 포함된 것으로, 홈네트워크의 구성 등은 당업자의 요구에 따라 다양하게 적용됨은 당연하다.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 차량 식별 장치가 적용된 주차 관리 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.

도 4를 참조하면, 본 발명에 따른 주차 관리 시스템은 차량 식별 장치(100), 통신망(200), 관리자 단말(300), 및 주차 관리 서버(500)를 포함할 수 있다. 이하에서는, 도 3의 입출차 관리 시스템과 동일한 구성요소에 대해서는 그에 대한 설명을 생략하기로 한다.

주차 관리 서버(500)는 운전자가 주차 위치에서 차량 리모컨의 특정 버튼을 누른 경우, 안테나를 통해 차량 리모컨으로부터 발생된 신호를 수신하여, 안테나에서의 방향과 거리, 즉, 공간 좌표를 알아내고, 주차장 구조(지도)에 구역 연관하여 차량의 위치를 표시할 수 있다. 이를 위해, 주차 관리 서버(500)는 여러 개의 안테나 또는 빔포밍 안테나를 구비할 수 있다.

주차 관리 서버(500)는 차량에서 스마트키와 통신을 위해 발생하는 신호를 수신하여, 안테나에서의 방향과 거리, 즉 공간 좌표를 알아내고, 주차장 구도 또는 지도에 구역 연관하여 차량의 위치를 표시할 수 있다. 이를 위해, 주차 관리 서버(500)는 여러개의 안테나 또는 빔포밍 안테나를 구비할 수 있다.

이상에서 본 명세서에 개시된 실시예들을 첨부된 도면들을 참조로 설명하였다. 이와 같이 각 도면에 도시된 실시예들은 한정적으로 해석되면 아니되며, 본 명세서의 내용을 숙지한 당업자에 의해 서로 조합될 수 있고, 조합될 경우 일부 구성 요소들은 생략될 수도 있는 것으로 해석될 수 있다.

여기서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 본 명세서에 개시된 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.

따라서 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 명세서에 개시된 실시예에 불과할 뿐이고, 본 명세서에 개시된 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.

110: 감시 모듈 120: 카메라
130a: 안테나 130: 무선 통신부
131: NFC 모듈 133: WLAN 모듈
135: RF 모듈 137: IR 모듈
139: 블루투스 모듈 140: 제어부
150: 저장부 160: 네트워크 인터페이스부

Claims (14)

1. 차량을 인식하는 센서 모듈;
   차량의 외형을 촬영하는 카메라;
   안테나;
   상기 차량에 장착 또는 탑재된 무선 전파발신장치에서 송출되는 무선 신호를 상기 안테나를 통해 수신하는 무선 통신부; 및
   상기 센서 모듈에 의해 감지된 센싱 데이터 또는 상기 카메라를 이용하여 촬영된 이미지를 분석하여 제1 식별값을 추출하고, 상기 무선 통신부에 수신된 무선 신호를 분석하여 제2 식별값을 추출하며, 상기 제1 식별값 및 상기 제2 식별값에 기초하여 상기 차량을 식별하는 제어부;
   를 포함하며,
   상기 제1 식별값은 인식된 차량번호, 번호판, 차량의 외형, 및 차종 중 적어도 하나이고,
   상기 제2 식별값은 상기 무선 신호로부터 추출한 상기 무선 신호의 파형, 또는 상기 무선 신호에 포함된 데이터로부터 추출된 맥 어드레스(Mac Address)이며,
   상기 무선 신호는 상기 차량의 TPMS(Tire Pressure Monitoring System)에서 발생하는 신호인 데이터 및 무선 신호 분석을 통한 차량 식별 장치.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 센서 모듈은 상기 차량에 전파를 발신하여 반송되는 전파의 변화를 감지하여 상기 차량을 인식하는 것을 특징으로 하는 데이터 및 무선 신호 분석을 통한 차량 식별 장치.
   
3. 제1항에 있어서,
   상기 센서 모듈은 자력계 센서, 루프코일 감지 센서, 초음파 센서, 마이크로파 센서, 레이더 센서, 라이다 센서, 광학 차단 방식 센서, 및 그리드 방식 센서 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 및 무선 신호 분석을 통한 차량 식별 장치.
   
4. 제1항에 있어서,
   상기 제어부는 상기 카메라를 이용하여 이전에 촬영된 영상과 현재 촬영된 영상을 비교하여 영상의 변화의 크기, 영역, 색상 및 특정 모양을 감지함으로써, 상기 차량을 인식하는 것을 특징으로 하는 데이터 및 무선 신호 분석을 통한 차량 식별 장치.
   
5. 제1항에 있어서,
   상기 센서 모듈은 상기 차량에 가시광 및 적외선 광을 투광하고, 이로 인해 발생되는 그림자 및 투광되는 광의 모양(점, 선 및 모양)의 꺾임, 간격 및 크기를 포함하는 변형을 감지함으로써, 상기 차량을 인식하는 것을 특징으로 하는 데이터 및 무선 신호 분석을 통한 차량 식별 장치.
   
6. 제1항에 있어서,
   상기 제어부는 상기 카메라를 이용하여 촬영된 영상을 상기 카메라에 내장된 인공지능 처리 프로세스(Neural Processing Unit)를 통해 객체 인식함으로써, 상기 차량을 인식하는 것을 특징으로 하는 데이터 및 무선 신호 분석을 통한 차량 식별 장치.
   
7. 제1항에 있어서,
   상기 차량의 외형은 외장색상, 내장색상, 블랙박스 외형, 전조등 디자인, 후미등 디자인, 비상등 점멸간격, 유리 생산년월, 휠디자인, 그릴 디자인, 및 차량 엠블럼 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 및 무선 신호 분석을 통한 차량 식별 장치.
   
8. 차량 식별 장치가, 차량을 인식하거나, 차량의 외형을 촬영하는 단계;
   상기 차량 식별 장치가, 센싱 데이터 또는 촬영된 이미지를 분석하여 제1 식별값을 추출하는 단계;
   상기 차량 식별 장치가, 상기 차량에 장착 또는 탑재된 무선 전파발신장치에서 송출되는 무선 신호를 수신하는 단계;
   상기 차량 식별 장치가, 상기 무선 신호를 분석하여 제2 식별값을 추출하는 단계; 및
   상기 차량 식별 장치가, 상기 제1 식별값 및 상기 제2 식별값에 기초하여 상기 차량을 식별하는 단계;
   를 포함하되,
   상기 제1 식별값은 인식된 차량번호, 번호판, 차량의 외형, 및 차종 중 적어도 하나이고,
   상기 제2 식별값은 상기 무선 신호로부터 추출한 상기 무선 신호의 파형, 또는 상기 무선 신호에 포함된 데이터로부터 추출된 맥 어드레스(Mac Address)이며,
   상기 무선 신호는 상기 차량의 TPMS(Tire Pressure Monitoring System)에서 발생하는 신호인 데이터 및 무선 신호 분석을 통한 차량 식별 방법.
   
9. 제8항에 있어서, 상기 차량을 인식하는 단계에서,
   상기 차량 식별 장치는, 상기 차량에 전파를 발신하여 반송되는 전파의 변화를 감지하여 상기 차량을 인식하는 것을 특징으로 하는 데이터 및 무선 신호 분석을 통한 차량 식별 방법.
   
10. 제8항에 있어서, 상기 차량을 인식하는 단계에서,
    상기 차량 식별 장치는, 이전에 촬영된 영상과 현재 촬영된 영상을 비교하여 영상의 변화의 크기, 영역, 색상 및 특정 모양을 감지함으로써, 상기 차량을 인식하는 것을 특징으로 하는 데이터 및 무선 신호 분석을 통한 차량 식별 방법.
    
11. 제8항에 있어서, 상기 차량을 인식하는 단계에서,
    상기 차량 식별 장치는, 상기 차량에 가시광 및 적외선 광을 투광하고, 이로 인해 발생되는 그림자 및 투광되는 광의 모양(점, 선 및 모양)의 꺾임, 간격 및 크기를 포함하는 변형을 감지함으로써, 상기 차량을 인식하는 것을 특징으로 하는 데이터 및 무선 신호 분석을 통한 차량 식별 방법.
    
12. 제8항에 있어서, 상기 무선 신호를 수신하는 단계는,
    상기 차량 식별 장치가, 무선 통신기기를 깨우는 활성화(Wake-up) 신호를 상기 무선 통신기기에 발신하는 단계; 및
    상기 차량 식별 장치가, 상기 무선 통신기기로부터 활성화 신호에 대한 응답으로 상기 무선 신호를 수신하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 및 무선 신호 분석을 통한 차량 식별 방법.
    
13. 제8항에 있어서, 상기 무선 신호를 수신하는 단계에서,
    상기 차량 식별 장치는, 무선 통신기기에서 브로드캐스팅하는 상기 무선 신호를 수신하는 것을 특징으로 하는 데이터 및 무선 신호 분석을 통한 차량 식별 방법.
    
14. 제8항에 있어서, 상기 무선 신호를 수신하는 단계는,
    상기 차량 식별 장치가, 통신을 위해 신호를 브로드캐스팅하는 단계; 및
    상기 차량 식별 장치가, 브로드캐스팅된 신호에 대한 응답으로 상기 무선 신호로서, 프로브 정보를 수신하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 및 무선 신호 분석을 통한 차량 식별 방법.