KR20050020350A - System for detecting and recognizing a car plate area by using stereo vision and method thereof - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 자동차 번호판 추출 및 인식 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 더욱 구체적으로는 두 대의 카메라로부터 촬영되는 스테레오 영상을 이용하여 차량과 카메라와의 관계, 스테레오 영상과 목표차량과의 관계 등의 정보를 추출해내고 이를 이용하여 자동차번호판 영역을 추출하고, 인식률을 높이기 위한 영상 데이터로 변환하여 번호판정보를 인식하는 자동차 번호판 추출 및 인식 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a license plate extraction and recognition system and a method thereof, and more particularly, information such as a relationship between a vehicle and a camera, and a relationship between a stereo image and a target vehicle using stereo images taken from two cameras. The present invention relates to a license plate extraction and recognition system for recognizing license plate information by extracting and extracting a license plate area and converting the license plate area into image data for improving recognition rate.
종래에는 고정형의 레이저나 루프코일 방식 혹은 이동형의 레이저기술을 이용하여 차량이 지나갈 때 발생한 자장의 크기변화나 레이저반사파의 시간 등을 이용하여 차량위치정보를 획득하고 차량영상의 확보 여부를 결정한 후 촬영 이벤트가 발생하면 단독카메라를 사용하여 목표차량의 영상을 획득하였다.그러나, 영상촬영 여부를 결정하는 이벤트 발생원인 이들 루프코일 혹은 레이저의 노후화나 통신간섭으로 인한 신뢰성 악화로 촬영된 차량영상이 안정적인 특징을 가지지 못하여 이를 실시간 자동 영상인식으로 적용하는데 많은 어려움이 있어 왔으며 촬영된 영상은 추후 관계자가 일일이 수동으로 차량정보를 검색, 정리하는 방식을 취해왔다. Conventionally, by using a fixed laser, loop coil or mobile laser technology, the vehicle location information is obtained by using the magnetic field size change or the time of the laser reflection wave generated when the vehicle passes by, and after determining whether to secure the vehicle image is taken When an event occurs, an image of a target vehicle is obtained by using a single camera.However, the image of a vehicle that is photographed due to deterioration of reliability due to aging of the loop coil or laser or communication interference, which is the source of the event that determines whether to capture the image, is stable. There has been a lot of difficulties in applying this to real-time automatic image recognition, and the captured image has taken the method of manually retrieving and organizing vehicle information later.
종래의 자동영상인식 장치를 도입한 도로차량 감시 시스템의 경우, 번호판을 추출,인식하기 위해서는 도로의 특정 지점을 통과하는 차량에 대해 위치정보의 획득은 여전히 종래의 고정형의 레이저나 루프코일 방식 혹은 이동형의 레이저 기술방식을 이용하도록 되어 있으며 도로중앙 상단에 별도의 설치물을 두어 원거리 전방에서 근거리 후방으로 지나가는 차량에 대한 영상을 획득하였다.In the case of a road vehicle monitoring system incorporating a conventional automatic image recognition device, in order to extract and recognize a license plate, the acquisition of location information for a vehicle passing through a specific point of the road is still conventional laser or loop coil type or mobile type. The laser technology was used, and a separate installation was placed at the top of the road to obtain images of vehicles passing from far ahead to near rear.
종래의 도로 중앙 상단에 설치된 별도 설치물은 이를 포함한 도로감시 카메라 시스템을 설치하는데 드는 비용 비중에서 전체의 절반 이상을 차지하고 있으며 그 가격 또한 수천만원에 이르는 고가를 형성하고 있다. 종래의 영상자동인식 카메라시스템의 경우 설치환경이 열악한 곳에서는 설치비용이 많이 들뿐만 아니라 별도의 설치물이 필요하다.The separate installation installed on the top of the center of the conventional road accounts for more than half of the total cost of installing the road surveillance camera system including the same, and the price also forms a high price of tens of millions of won. In the case of a conventional automatic image recognition camera system, installation costs are high in places where the installation environment is poor, as well as a separate installation is required.
종래의 차량 자동영상획득 시스템의 경우 한 차선 당 하나의 카메라를 설치하는 제한된 촬영범위와 조건 하에서 목표차량에 대한 영상을 획득 할 수 있도록 되어 있다. 설치된 카메라 위치를 기준으로 이미 결정된 촬영각과 거리라는 조건 하에서 영상을 획득, 처리할 수 있게 되는 것이다. 따라서, 그 조건에서 벗어나는 경우, 양호한 차량영상을 획득하기 어려운 실정이다.In the conventional vehicle automatic image acquisition system, an image of a target vehicle can be acquired under a limited shooting range and conditions for installing one camera per lane. Based on the installed camera position, it is possible to acquire and process an image under conditions of a predetermined shooting angle and distance. Therefore, when it is out of the condition, it is difficult to obtain a good vehicle image.
종래에는 목표차량을 촬영하는데 있어 차량이 앞차에 연달아 주행하거나 정체, 혹은 다른 이유 등으로 정차되어 있는 경우 카메라 사각이 존재하게 되어 뒤차의 번호판이 가려져 뒤에 위치한 목표차량에 대한 번호판 영상 획득에 실패할 수 있는 문제점이 있다.Conventionally, when shooting a target vehicle, when the vehicle is running in front of the vehicle in front, or stopped due to congestion or other reasons, the camera blind spot is present and the license plate of the rear vehicle may be obscured and acquisition of the license plate image of the target vehicle located behind may fail. There is a problem.
종래에는 자동차번호판을 인식하기 위해 번호판에 대하여 정면에 가까운 영상을 획득하기 위한 노력을 해오고 있다. 이것은 정면이 아닌 측면이나 위 혹은 아래에서 촬영된 영상의 경우 인식률의 저하를 가져오게 됨에 따라 차량번호판이 정면에 가까운 형태로 찍히도록 카메라의 위치와 높이를 설정해야 했다. 따라서, 차량이 지나가는 도로상에 설치하기는 어려움에 따라 도로에서 수m 떨어진 높이에 구조물을 설치하고 거기에 카메라를 설치하여 자동차의 정면 영상을 확보하고자 하였다. Conventionally, efforts have been made to acquire images close to the front of license plates in order to recognize license plates. This caused a decrease in the recognition rate in the case of images taken from the side or the top or the bottom rather than the front, so the position and height of the camera had to be set so that the license plate was taken in the form close to the front. Therefore, as the vehicle is difficult to be installed on a road passing by, a structure is installed at a height several meters away from the road, and a camera is installed there to secure the front image of the car.
종래의 이동형 차량감시장치 등을 운영하는 관계자들은 도로 가에 이동형 장비를 설치한 후 자동 혹은 수동에 의한 과속, 차선위반 등등의 해당차량에 대한 영상을 확보하였다. 확보된 영상은 수동으로 차량정보가 입력되어 관계기관에 전송되어지는 방식을 따르고 있다. 여기서, 확보된 영상을 자동번호판 자동인식과 연결하지 못하고 일일이 수동으로 입력해야만 하는 한계를 가진다. 이것은 목표차량을 도로 가에서 찍은 측면 영상이므로 자동차 번호판은 우리가 정면에서 바라본 직사각형의 모양이 아니라 가로 혹은 세로로 기울어짐과 함께 소실점이 있는 영상특성을 가진다. 따라서, 영상데이터의 어느 부분이 측면 임의각에서 바라본 기울어진 번호판 영역에 해당하는 지를 먼저 찾아 낼 수 있어야 하며 최소한 번호판의 네 개의 외곽지점을 정확히 찾아내야만 정확한 기하학적 변환이 가능하다. 찾아진 기하학적 변환을 위한 매칭 포인트를 시작으로 자동차 번호판은 번호 문자인식에 유리하도록 변환을 할 수 있게 되는 것이다. 따라서, 종래의 시스템으로는 번호판의 위치를 자동으로 추출하기도 어려울 뿐만 아니라 추출된 번호판 영상은 기울어지거나 소실점을 가지는 변형된 사각형의 번호판영역에 포함된 차량번호영상을 그대로 인식에 적용하여 차량감시장치를 운영하는 것은 인식률 저하를 가져와 실제 적용하여 사용하기는 불가능하기 때문이다. 즉, 영상으로부터 차량번호판의 영역을 정확히 찾아내어야 인식에 유리하도록 기하학적 변환이 가능하며 변환을 마친 번호판영역영상은 인식률을 높여 실제 시스템에 적용가능하지만 종래의 시스템은 그러한 기능을 제공하고 있지 못하다. After installing the mobile equipment on the road, the officials operating the conventional mobile vehicle monitoring system obtained images of the vehicle such as speeding, lane violation, etc. by automatic or manual operation. The secured image follows a method in which vehicle information is manually input and transmitted to related organizations. In this case, the secured image cannot be connected to the automatic license plate recognition and has to be manually entered manually. Since this is a side image of the target vehicle on the road, the license plate has the image characteristic with vanishing point as well as the horizontal or vertical inclination, not the rectangular shape we saw from the front. Therefore, it is necessary to first find out which part of the image data corresponds to the inclined license plate area viewed from the side arbitrary angle, and accurate geometric transformation is possible only by accurately finding at least four outer points of the license plate. Starting with the matching point for the geometric transformation found, the license plate can be converted to favor number character recognition. Therefore, it is difficult to extract the position of the license plate automatically in the conventional system, and the extracted license plate image is applied to the vehicle license image by applying the license plate image included in the deformed rectangular license plate area that is inclined or vanishing point. This is because the operation rate is lowered and it is impossible to apply it. That is, geometrical conversion is possible to find the area of the license plate accurately from the image, and the license plate area image after the conversion can be applied to the actual system by increasing the recognition rate, but the conventional system does not provide such a function.
전술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 제 1목적은, 각 차선 중앙 등에 별도의 시설물을 설치하여 차량 감시카메라를 설치 해야만 할 필요 없이 기존의 시설물을 이용하여 다양한 위치와 높이,거리에 차량감시를 위한 스테레오 카메라를 설치하여 차량영상을 확보하고 이들 영상으로부터 차량이 현재 카메라로부터 얼마의 거리에 있는지, 스테레오 영상을 이용하여 목표차량이 어느 영역에 있는지를 지속적으로 알아낼 수 있는 자동차 위치검출 시스템을 제공하는 것이다.The first object of the present invention for solving the above-mentioned problems is to monitor the vehicle at various locations, heights, and distances using existing facilities without having to install a separate vehicle surveillance camera by installing a separate facility in the center of each lane. Is to provide a vehicle location detection system that can secure the vehicle image by installing a stereo camera and continuously find out how far the vehicle is from the current camera and from which region the target vehicle is located using the stereo image. will be.
또한, 본 발명의 제2 목적은, 한 쌍의 영상 즉, 동일한 목표차량에 대하여 왼쪽 카메라로 입력된 영상과 오른쪽 카메라로 입력된 영상 데이터를 이용하여 자동차의 번호판 위치를 검출함으로써 촬영 사각영역을 최대한 줄이고 별도의 시설물 없이 다양한 촬영위치 설정이 가능하도록 하면서 차량의 번호판정보에 대한 자동인식이 가능하도록 정보를 제공하는,차량번호판 위치 검출 시스템을 제공하는 것이다.In addition, the second object of the present invention is to maximize the shooting blind spot by detecting the position of the license plate of the vehicle using the image data inputted by the left camera and the right camera for a pair of images, that is, the same target vehicle. It is to provide a vehicle license plate position detection system that provides information to enable automatic recognition of the license plate information of the vehicle while reducing and enabling a variety of shooting position settings without additional facilities.
또한, 본 발명의 제3 목적은. 차량과 카메라간의 거리, 스테레오 매칭 특성을 이용한 자동차 번호판 영역검출, 자동차 번호판의 기울어진 정도, 번호판을 보는 각도, 번호판의 크기 정보 등을 검출 해내고 이러한 정보를 이용하여 추출된 자동차의 최종 번호판 영역을 기하학적 변환을 통해 문자인식을 위한 가상 이상적인 조건의 가상영상으로 재구축하는 문자인식을 위한 선행 영상변환시스템을 제공하는 것이다. 이렇게 형성된 문자인식을 위한 변환영상은 번호판 자동 문자 인식과정을 거쳐 완성된다.In addition, a third object of the present invention. Detects the license plate area using the distance between the vehicle and the camera, stereo matching characteristics, detects the inclination of the license plate, the angle of view of the license plate, and the size information of the license plate. It is to provide an advanced image conversion system for character recognition that reconstructs a virtual image with virtual ideal conditions for character recognition through geometric transformation. The converted image for character recognition thus formed is completed through the automatic license plate recognition process.
본 발명에 의하여, 종래의 차량위치 검출을 위해 설치한 루프코일이나 레이저 방식의 설비가 잦은 도로공사나 과적차량의 도로 훼손 등으로 유지보수가 어렵고 신뢰성이 저하되던 문제점은 두 대의 카메라를 이용하여 스테레오 영상을 획득하고 이들 스테레오 영상으로부터 목표차량과 카메라간의 거리를 정확하게 계산 해 낼 수 있음으로 해서 더 이상 종래의 차량검출을 위한 공사설비가 필요 없게 됨으로 해서 해소 되었으며 더불어 종래의 시스템과는 달리 가장 선명한 최적의 차량영상을 확보 할 수 있게 되었다. According to the present invention, the problem that the maintenance is difficult and reliability is degraded due to frequent road construction or road damage of overload vehicles, which is installed in the conventional roof coil or laser type equipment for detecting the vehicle position, is performed using two cameras. By acquiring the images and calculating the distance between the target vehicle and the camera accurately from these stereo images, the construction equipment for the detection of the vehicle is no longer needed. You can get a video of the car.
또한, 도로의 중앙상단에 별도의 설치물이라는 제한된 촬영조건이 아니라 별도의 시설물 없이 기존의 시설물을 이용 할 수 있도록 되어 있어 설치비가 저렴하고 유지비도 절감할 수 있게 되었으며 설치환경이 열악한 곳에도 별도의 구조물을 두지 않고 기존 구조물을 이용할 수 있게 되어 더욱 경제적이다. In addition, it is possible to use existing facilities without separate facilities at the top of the road, rather than limited photography conditions, so that installation costs can be reduced and maintenance costs can be reduced. It is more economical to be able to use existing structures without having to use them.
반드시 도로중앙 상단에 설치 할 필요 없이 도로가, 측면상단 등의 다양한 위치에 설치 운영이 가능하다. 이것은 종래의 한 차선 당 하나의 카메라를 두어 목표차량을 촬영하는 방식에서 벗어나 카메라의 해상도와 촬영위치에 따라 여러 차선을 통과 하는 차량을 동시에 촬영할 수 있는 기능을 가진다. It is possible to install and operate in various places such as road, side top without necessarily installing on the top of the road. It has a function of shooting a vehicle passing through several lanes simultaneously according to the resolution and the shooting position of the camera, away from the conventional method of photographing a target vehicle by having one camera per lane.
본 발명이 이루는 시스템은 도로의 어디든 설치할 수 있어 종래시스템에 비해 목표차량에 대한 카메라 촬영 사각을 줄였다.즉, 촬영환경이 열악한 차량 정체 환경이라든가 병렬주차 등의 주차차량 관리시스템 등에서도 번호판 영역에 대한 영상 획득이 가능하다. 이것은 스테레오 영상을 이용하여 측면에서 촬영한 목표차량영상으로 부터도 자동차 번호판영상 정보를 획득할 수 있으며 스테레오 영상 특성을 이용하여 추출된 번호판 영상으로부터 번호판정보 인식이 가능하기 때문이다. 따라서,자동차의 정면에 가까운 영상을 획득하기 위해 도로 상단이라는 카메라 위치제한을 따를 필요도 없으면서 목표차량의 번호판영상을 획득 가능하게 하는 것이다.The system of the present invention can be installed anywhere on the road, reducing the camera shooting blind spot for the target vehicle compared to the conventional system. That is, even in a vehicle congestion environment in which the shooting environment is poor or in a parking vehicle management system such as parallel parking, Image acquisition is possible. This is because the license plate image information can be obtained from the target vehicle image photographed from the side using the stereo image, and the license plate information can be recognized from the license plate image extracted using the stereo image characteristic. Therefore, it is possible to acquire the license plate image of the target vehicle without having to follow the camera position limitation of the top of the road in order to obtain an image close to the front of the vehicle.
스테레오비전 특성을 이용하여 자동으로 자동차번호판 영역을 추출,변환,인식 함으로써 종래의 이동형 차량감시장치가 측면에서 촬영한 영상을 수동으로 정보를 입력하던 문제점을 해결하였다. 한대의 카메라로 구성된 이동형 차량감시장치는 차량의 위치확보를 위해 레이저 기술을 사용하고 있으며 이벤트가 발생시 영상을 확보하도록 되어 있다. 그러나,이때 확보된 차량영상으로부터 번호판영역을 추출하고 인식하기는 어렵다. 즉, 이러한 문제점은 스테레오 영상과 스테레오 특성을 이용하여 번호판 영역을 추출해내고 기하학적 변환을 거쳐 차량번호판을 인식률을 높일 수 있는 형태로 정규화하고 이를 바탕으로 번호판 문자인식을 함으로써 가능하게 되었다.By using the stereo vision characteristics, the license plate area is automatically extracted, converted, and recognized, and the conventional mobile vehicle monitoring device has been solved the problem of manually inputting information taken from the side. The mobile surveillance system, which consists of one camera, uses laser technology to secure the position of the vehicle, and acquires images when an event occurs. However, it is difficult to extract and recognize the license plate area from the acquired vehicle image at this time. That is, this problem is made possible by extracting the license plate area using stereo images and stereo characteristics, normalizing the license plate to a form that can increase the recognition rate through geometric transformation, and based on the license plate character recognition.
본 발명이 이루는 시스템은 스테레오 카메라를 이용하여 스테레오 영상을 획득하는 단계에서부터 임의순간의 스테레오 영상으로부터 목표차량이 어느 위치에 있는 지를 알아 낼 수 있으므로 한대의 카메라 만으로 목표차량의 위치를 정확히 계산해 낼 수 없어 적정위치에서의 차량영상 획득을 위해 루프코일 등의 외부 트리거 신호가 필요했던 종래 시스템에 비해 스테레오 카메라와 획득영상을 이용하여 목표차량의 정확한 위치를 계산해 낼 수 있게 되었다. 즉, 그 결과 정확한 거리 산출에 따라 촬영된 영상은 기 설정된 카메라의 촬영조건과 초점거리 등의 정보에 따라 최적의 촬영조건이 되었을 때 스테레오 영상을 확보하게 된다.The system of the present invention can determine the position of the target vehicle from the stereo image at any moment from the step of acquiring the stereo image by using the stereo camera, so it is impossible to calculate the position of the target vehicle accurately with only one camera. Compared to the conventional system that required an external trigger signal such as a roof coil to acquire a vehicle image at an appropriate position, the accurate position of the target vehicle can be calculated using a stereo camera and an acquired image. That is, as a result, the image photographed according to the accurate distance calculation ensures the stereo image when the optimum photographing condition is obtained according to the information of the preset photographing condition and the focal length of the camera.
이러한 조건과 정보 하에 획득된 스테레오 영상이므로 영상인식에 의한 자동 차량번호인식 시스템의 기초영상 데이터는 가장 좋은 조건으로 확보되게 된다.Since the stereo image is obtained under such conditions and information, the basic image data of the automatic vehicle number recognition system by image recognition is secured in the best condition.
이미 알고 있는 카메라와 목표차량과의 거리 정보와 함께 확보한 스테레오 영상으로부터 차량번호판 영역의 위치와 크기,기울어진 정도를 정확하게 알아 낼 수 있다. 즉, 거리정보로부터 구한 차량 번호판의 크기와 위치 정보, 그리고 스테레오 영상 특성을 이용하여 차량번호판의 특징 포인트를 찾아냄으로써 기울어진 각도를 알아내고 이러한 정보를 차량번호 영역을 정규화 하는데 이용함으로써 신뢰성 있는 차량번호 인식이 가능하도록 하였다. From the stereo image obtained with the distance information between the camera and the target vehicle, the position, size and degree of tilt of the license plate area can be accurately determined. In other words, by finding the feature points of the license plate using the size and location information of the license plate obtained from the distance information and the stereo image characteristics, it is possible to find out the inclination angle and use this information to normalize the license plate area. Recognition was made possible.
촬영 하고자 하는 임의의 위치에 스테레오비전 방식의 카메라를 설치하고 카메라를 통해 들어오는 목표 차량에 대한 영상으로부터 어느 지점을 통과하는지 그 차량의 위치를 계산해내고 최적의 위치에 도달했을 때 영상을 획득한다. 이렇게 획득된 스테레오 영상이 자동차번호판 추출 및 인식을 위한 기초영상 데이터로 사용된다.A stereo vision camera is installed at any position to be photographed, and the position of the vehicle is calculated from the image of the target vehicle coming through the camera, and the image is acquired when the optimal position is reached. The stereo image thus obtained is used as basic image data for license plate extraction and recognition.
스테레오 영상, 카메라 촬영조건, 이로부터 추출된 차량과 카메라의 거리 정보, 거리정보로부터 추출할 수 있는 자동차번호판의 개략적인 크기와 위치, 이로부터 번호판 추출을 위한 검색 영역 설정, 설정된 검색영역 내에서 스테레오 매칭 특성을 이용하여 차량번호판의 위치와 크기,기울기 촬영각 등을 정확하게 추출해 낼 수 있다. 추출된 번호판영역에 대한 좌표와 크기,기울기 데이터는 정확한 차량번호인식에 좀 더 유리하도록 기하학적 변환과정을 거쳐 영상을 재구축하고 정규화 한다. Stereo image, camera shooting condition, distance information of vehicle and camera extracted from this, outline size and location of license plate which can be extracted from distance information, search area setting for license plate extraction from it, stereo within set search area Using the matching characteristics, the position and size of the license plate and the tilting angle can be extracted accurately. Coordinate, size, and tilt data of the extracted license plate area are reconstructed and normalized through geometric transformation process to be more advantageous for accurate vehicle number recognition.
정규화 한 번호판 영상으로부터 차량번호 각각에 대한 추출, 인식을 수행하며 그 인식된 차량번호 결과는 차량정보 관리 시스템에 전송하는 장치에 대해 제시한다. 본 고안은 종래의 루프코일방식이나 레이저검출기가 설치된 전주 방식을 필요로 하지 않고 스테레오비전을 이용한 자동차 번호판 인식 시스템이므로 이동설치가 가능하며 따라서,원하는 위치 어디서든 스테레오비전을 이용한 고정 설치형 자동차번호판 인식시스템은 물론, 이동형 설치 혹은 주행형 자동차번호판 인식 시스템을 운영 할 수 있도록 하였다.The vehicle number is extracted and recognized from the normalized license plate image, and the recognized vehicle number results are presented to the device for transmission to the vehicle information management system. The present invention does not require the conventional roof coil method or the electric pole method equipped with a laser detector, so it is possible to move and install the license plate recognition system using stereo vision, therefore, fixed installation type license plate recognition system using stereo vision wherever desired. Of course, it is possible to operate a mobile installation license plate recognition system.
연속하여 받아 들인 스테레오 영상은 스테레오 비전 특성에 의해 동일 차량에 대해 두개의 시점영상을 입력 받게 된다. 이때, 통과하는 목표차량에 대한 차량번호 추출 및 인식을 실시간으로 수행하기 위해서는 스테레오 매칭 특성을 이용하면서도 실시간 처리가 가능하도록 해야 하는 문제점이 있다. Stereo images continuously received receive two viewpoint images for the same vehicle by stereo vision characteristics. In this case, in order to perform vehicle number extraction and recognition on the target vehicle passing in real time, there is a problem that the real-time processing must be enabled while using the stereo matching characteristic.
따라서, 본 발명에서는 연속해서 들어오는 스테레오 영상으로부터 카메라와 목표차량과의 거리를 이용하여 자동차 번호판의 기울어진 각과 크기, 위치를 알아냄으로써 보다 빠르게 번호판 영역을 추출하고, 스테레오 영상을 이용하여 인식처리시 상호보완데이터로 활용함으로써 햇빛, 기울어짐, 난반사 등의 노이즈에도 강하고 데이터 리던던시도 제공하게 하여 자동차 번호판 인식률을 개선하였다. 즉, 임의 위치에 설치된 스테레오 카메라로부터 촬영한 특정차량의 스테레오 이미지가 수평 스캔라인을 따라 매칭을 해보면 한쪽 이미지에 존재하는 픽셀은 다른 한쪽 이미지의 특정 픽셀과 선형적인 매칭이 가능하다는 점을 이용하여 영역중심의 매칭방식을 이용하되 전체영역에 대해 하지 않고 일부 구간마다 임의 수평스캔라인에 대해 좌우 영상의 기하학적 매핑을 수행한다. 이렇게 하여 이차원 이미지 쌍으로부터 카메라의 투사 기하학적 정보와 촬영 대상인 차량의 구성상태, 카메라 기하정보를 구할 수 있으며 따라서, 차량의 번호판이 어떤 촬영각에 있건, 또한 차량의 번호판의 기울어짐 혹은 뒤틀림에도 강하게 차량번호 영상을 정규화 할 수 있게 되었다.Accordingly, in the present invention, the license plate area is extracted more quickly by finding the inclination angle, size, and position of the license plate using the distance between the camera and the target vehicle from successive stereo images. By using it as complementary data, it is strong against noise such as sunlight, tilting, and diffuse reflection, and provides data redundancy, thereby improving the license plate recognition rate. In other words, if a stereo image of a specific vehicle photographed from a stereo camera installed at an arbitrary position is matched along a horizontal scan line, the pixels in one image can be linearly matched to specific pixels in the other image. Geometric mapping of left and right images is performed on a random horizontal scan line for each section without using the central matching method but for the entire region. In this way, the projection geometric information of the camera, the configuration state of the vehicle to be photographed, and the camera geometric information can be obtained from the pair of two-dimensional images, so that the vehicle is strongly resistant to any tilting or torsion of the vehicle's license plate at any shooting angle. Numbered images can now be normalized.
카메라와 목표차량간의 거리정보와 함께 정확한 번호판 영역과 크기, 기울기를 구함으로 해서 번호영역 내 문자 인식률을 높이게 되며, 좌우 영상가운데 어느 하나의 입력부에 주변 날씨,난반사 혹은 환경 등의 외부 노이즈 등에 의한 문자 영역훼손이 발생한다 하더라도 나머지 하나의 기하학적 위치정보로부터 다른 하나의 값을 구해 낼 수 있게 된다. 좌우 영상가운데 임의의 한 영상으로부터 추출된 번호판 후보영역은 남아 있는 다른 한 영상정보를 이용하여 정확한 번호판의 위치를 알아낼 수 있게 되는 것이다.In addition to the distance information between the camera and the target vehicle, it increases the character recognition rate in the number area by obtaining the correct license plate area, size, and slope, and the characters due to external noise such as ambient weather, diffuse reflection, or the environment in one of the left and right images. Even if region corruption occurs, it is possible to obtain one value from the other geometric position information. The license plate candidate region extracted from any one image in the left and right images is able to determine the exact position of the license plate using the other remaining image information.
전술한 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따른 자동차 번호판 추출 및 인식시스템은, 적어도 2개 이상의 카메라를 구비하여 목표 차량에 대한 스테레오 영상을 촬영하는 스테레오 영상 입력부, 상기 스테레오 영상 입력부로부터 전송된 스테레오영상으로부터 목표 차량과 카메라간의 거리정보를 구하는 차량 위치 검출부, 목표 차량에 대한 최적촬영조건에 대한 정보들을 미리 설정하여 저장하는 메모리부, 목표 차량에 대한 거리 정보를 지속적으로 감시하면서 기 메모리에 저장되어 있는 최적의 촬영조건 값을 만족할 경우 촬영이벤트(211)를 발생시켜 현재의 스테레오 영상을 획득하는 최적영상 획득부, 목표차량에 대한 거리정보와 스테레오 영상을 이용하여 차량번호판 영역의 위치, 크기, 및 기울기를 정확하게 검출하고 이를 이용하여 스테레오 영상으로부터 차량 번호판 영역에 대한 위치좌표정보 및 차량번호판 영역을 추출해내는 차량번호영역 추출부, 상기 차량번호영역 추출부에 의하여 추출된 차량번호판 영역에 대한 영상을 인식율을 높일 수 있는 적합한 영상으로 변환시키는 차량번호영역 변환부, 상기 차량번호영역 변환부에 의하여 변환된 차량번호판 영역에 대한 영상으로부터 문자인식처리를 하여 차량 번호를 인식하는 차량번호 인식부, 목표 차량에 대한 스테레오 영상과 인식된 차량번호에 대한 정보를 외부로 전송하는 정보전송부(260)를 구비하여, 목표차량에 대한 번호판을 추출하고 차량 번호를 인식한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a license plate extraction and recognition system according to a feature of the present invention, including a stereo image input unit for recording a stereo image for a target vehicle with at least two cameras, transmitted from the stereo image input unit Vehicle position detection unit for obtaining distance information between target vehicle and camera from stereo image, memory unit for setting and storing information on optimal shooting condition for target vehicle in advance, and storing in machine memory while continuously monitoring distance information for target vehicle When the optimal shooting condition value is satisfied, the optimal image acquisition unit generates a shooting event 211 to obtain the current stereo image, the position, size, and location of the license plate area using the distance information and the stereo image of the target vehicle. Accurately detect and use gradients A vehicle number area extractor which extracts position coordinate information and a license plate area of a vehicle license plate area from a stereo image, and converts an image of a vehicle license plate area extracted by the vehicle number area extractor into a suitable image to increase recognition rate A license plate number recognition unit for recognizing a vehicle number by character recognition from the image of the license plate area converted by the license plate number conversion unit, a stereo image of the target vehicle and the recognized vehicle number An information transmission unit 260 for transmitting the information on the outside, extracting the license plate for the target vehicle and recognizes the vehicle number.
이때, 상기 차량번호영역 추출부는, 스테레오 영상으로부터 차량 번호판 특징 영역을 추출하고, 추출된 차량 번호판 특징 영역에 대하여 스테레오 매칭을 수행하여 좌측 영상과 우측 영상에서의 차량 번호판 영역을 일차적으로 추출해 내고, 3차원 깊이 정보를 구하고, 이를 이용하여 차량 번호판이 스테레오 영상의 어느 영역에 위치하는지를 나타내는 차량 번호판 영역에 대한 위치좌표정보를 검출하는 것이 바람직하다.At this time, the vehicle number area extractor extracts a vehicle license plate feature region from a stereo image, performs stereo matching on the extracted vehicle license plate feature region, and primarily extracts a vehicle license plate region from a left image and a right image, and 3 It is preferable to obtain the dimensional depth information and use the same to detect the position coordinate information for the vehicle license plate area indicating in which area of the stereo image the vehicle license plate is located.
또한, 상기 차량번호영역 변환부는, 상기 차량번호영역 추출부에 의해 추출된 차량번호판 영역에 대하여 기하학적 변환과정 및 정규화과정을 수행하는 것이 바람직하다.In addition, it is preferable that the vehicle number area conversion unit performs a geometric conversion process and a normalization process on the vehicle license plate area extracted by the vehicle number area extraction unit.
또한, 상기 차량번호 인식부는, 상기 차량번호영역 변환부에 의해 정규화된 차량번호판영역에 대한 영상으로부터 차량번호로 추정되는 후보영역을 추출하고, 각 차량번호의 문자영역에 대하여 세그멘테이션을 수행하고, 세그멘테이션 된 각 문자와 숫자를 인식하기 적합한 형태로 변환하여 개별 문자 인식 과정을 거쳐 차량 번호를 인식하는 것이 바람직하다.The vehicle number recognition unit extracts a candidate region estimated by the vehicle number from the image of the license plate region normalized by the vehicle number region conversion unit, performs segmentation on the character region of each vehicle number, and performs segmentation. It is preferable to recognize the vehicle number through an individual character recognition process by converting each letter and number into a form suitable for recognition.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 자동차 번호판 추출 및 인식 시스템에 대한 구성 및 그 동작과정을 구체적으로 설명한다. 도 1은 본 발명에 따른 자동차 번호판 추출 및 인식 시스템을 개략적으로 도시한 블록도이다. Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described in detail the configuration and operation of the vehicle license plate extraction and recognition system according to the present invention. 1 is a block diagram schematically showing a license plate extraction and recognition system according to the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 자동차 번호판 추출 및 인식 시스템은, 적어도 둘 이상의 카메라를 구비하고 상기 카메라들로부터 이동하는 목표 차량에 대한 스테레오 영상이 입력되는 스테레오 영상 입력부(200), 스테레오영상과 카메라 촬영조건으로부터 목표 차량과 카메라간의 거리정보를 구하는 차량 위치 검출부(210), 최적의 카메라 촬영조건과 거리값 등에 관한 정보를 미리 설정하여 저장하는 메모리부(270), 차량 위치 값을 지속적으로 감시하면서 기 메모리에 저장되어 있는 최적의 촬영조건 값을 만족할 경우 촬영이벤트(211)를 발생시켜 현재의 영상을 획득하는 최적영상 획득부(220), 목표차량에 대한 거리정보와 스테레오 영상을 이용하여 차량번호판 영역의 위치, 크기, 및 기울기를 정확하게 검출하고 이를 이용하여 스테레오 영상으로부터 차량번호판 영역을 추출해내는 차량번호영역 추출부(230), 추출된 차량번호판 영역에 대한 영상을 인식율을 높일 수 있는 적합한 영상으로 변환시키는 차량번호영역 변환부(240), 변환된 차량번호판 영역에 대한 영상으로부터 문자인식처리를 하여 차량 번호를 인식하는 차량번호 인식부(250), 추출된 차량의 영상과 인식된 차량번호에 대한 정보를 관리 시스템에 전송하는 정보전송부(260) 등을 구비하여 목표차량에 대한 번호판을 추출하고 차량 번호를 인식하도록 구성되어 있다. 이하, 각 구성요소에 대하여 구체적으로 설명한다. Referring to FIG. 1, a license plate extraction and recognition system according to the present invention includes a stereo image input unit 200, a stereo image having at least two cameras and a stereo image for a target vehicle moving from the cameras is input. Vehicle position detection unit 210 for obtaining distance information between the target vehicle and the camera from the camera shooting conditions, memory unit 270 for setting and storing information related to optimal camera shooting conditions and distance values in advance, and continuously monitoring the vehicle position values. While satisfying the optimal shooting condition value stored in the memory, the optimum image acquisition unit 220 generates a shooting event 211 to obtain the current image, and the vehicle is generated using the distance information and the stereo image of the target vehicle. Accurately detect the position, size, and tilt of license plate areas and use them to generate stereo images Vehicle number area extraction unit 230 for extracting the license plate area, vehicle number area conversion unit 240 for converting the image of the extracted license plate area into a suitable image to increase the recognition rate, for the converted license plate area And a vehicle number recognition unit 250 for recognizing a vehicle number by character recognition from the image, and an information transmission unit 260 for transmitting information about the extracted vehicle image and the recognized vehicle number to a management system. It is configured to extract the license plate for the vehicle and recognize the vehicle number. Hereinafter, each component is demonstrated concretely.
상기 스테레오 영상 입력부(200)는, 도 2에 도시된 바와 같이, 제 1카메라(201)및 제2카메라(202)를 구비하고, 상기 제1카메라(201) 및 제2카메라(202)로부터 각각 제1 영상 및 제2 영상이 입력되는 것이 바람직하다. 이때, 에피폴러 선(epipolar line)은 각각의 영상에 대해 평행하도록 구성되며 에피폴(epipoles)들은 무한히 진행된다고 가정하는 것이 바람직하다. 이러한 조건은 왼쪽 영상에서의 특정 포인트 U가 오른쪽 영상에서의 특정 포인트 U'과 일치 하는지를 찾아 내기위한 차수(2차원에서 1차원으로)의 범위를 줄여주는 효과가 있기 때문이다.As illustrated in FIG. 2, the stereo image input unit 200 includes a first camera 201 and a second camera 202, respectively, from the first camera 201 and the second camera 202. Preferably, the first image and the second image are input. At this time, it is preferable to assume that the epipolar line is configured to be parallel to each image and that the epipoles proceed indefinitely. This is because the condition reduces the range of orders (from two dimensions to one dimension) to find out whether a specific point U in the left image coincides with a specific point U ' in the right image.
상기 메모리부(270)는 촬영하고자 하는 목표 차량에 대한 최적 위치 정보를 미리 설정하여 저장하게 되며, 이러한 최적 위치 정보는 상기 제1 및 제2 카메라의 초점거리와 렌즈의 조건, 상기 카메라들과 목표차량과의 목표 촬영구간, 촬영된 영상에서의 차량이 차지하는 비중, 번호판의 크기 등에 따라 결정된다. 따라서, 목표 차량에 대한 상기 최적 위치 정보는, 본 발명의 자동차번호판 추출 및 인식 시스템을 운영하고자 하는 위치에서 카메라와 목표 차량에 대해 원하는 조건에서 촬영 할 수 있도록 조정하고 그때 검출되는 목표 차량의 위치정보가 된다.The memory unit 270 presets and stores optimal position information of a target vehicle to be photographed, and the optimal position information may include focal lengths and lens conditions of the first and second cameras, the cameras, and the target. It is determined according to the target photographing section with the vehicle, the specific gravity of the vehicle in the captured image, the size of the license plate, and the like. Therefore, the optimum position information of the target vehicle is adjusted to be photographed in a desired condition for the camera and the target vehicle at the position where the license plate extraction and recognition system of the present invention is to be operated, and the position information of the target vehicle detected at that time. Becomes
상기 차량위치 검출부(210)는, 도 3에 도시된 바와 같이, 스테레오비전 특성에 따라 기하학적 매핑 과정을 통해 연속적으로 목표 차량과 카메라 간의 거리정보를 검출하게 된다. 즉, 도로상의 임의의 위치에 설치된 스테레오 영상 입력부로부터 연속적으로 입력되는 제1 및 제2 영상들을 이용하여, t-1시점에서의 목표차량과 카메라와의 거리 P를 구하고, t시점에서의 목표차량과 카메라와의 거리 Q를 구하게 된다. 따라서, 상기 차량 위치 검출부(210)는 스테레오 카메라로부터 입력되는 스테레오 영상(제1 영상 및 제2 영상)으로부터 지속적으로 차량의 위치를 계산해낸다. 이때,결과 위치값이 기 설정된 메모리부(270)에 저장된 최적위치정보와 일치하는 지점을 통과하고 있다면 최적의 촬영조건에 왔음을 알리는 이벤트를 발생시킨다. As shown in FIG. 3, the vehicle position detector 210 continuously detects distance information between the target vehicle and the camera through a geometric mapping process according to stereovision characteristics. That is, using the first and second images continuously input from the stereo image input unit installed at an arbitrary position on the road, the target vehicle at t-1 and the distance P between the camera are obtained, and the target vehicle at t The distance Q to the camera is obtained. Accordingly, the vehicle position detector 210 continuously calculates the position of the vehicle from stereo images (first image and second image) input from the stereo camera. At this time, if the resultant position value passes the point corresponding to the optimal position information stored in the preset memory unit 270, an event indicating that the optimal photographing condition has been generated is generated.
이하, 도 4를 참조하여, 목표 차량이 어느 지점을 통과 하고 있는지 그 위치를 계산하는 방법을 설명한다. 도 4는 일반적으로 스테레오 카메라가 갖는 기하학적 모델을 도시한 것으로서, 두 대의 카메라가 하나의 물체 즉, 목표 차량을 바라보고 있는 구조를 가지며, 본 발명에서는 이들 목표 차량영상으로부터 번호판 영역을 추출하고 정규화하여 정확한 번호판인식이 되도록 하는 것이다. 도 4는 두 대의 카메라가 평행하게 배치되어 있는 구조이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 스테레오 영상으로부터 목표차량과 카메라와의 거리(depth)를 z라고 하고 v1과 v2의 차이(disparity)를 d라고 가정하면 d=v2-v1=d12f/z 식이 성립한다. 즉,카메라로부터 목표차량 M까지의 떨어진 거리 z=d12f/(v2-v1)로 구할 수 있다. 즉,이러한 관계를 이용하여 3차원 공간 내 지점들의 상대적 거리를 구할 수 있고, 초점거리와 기준선의 길이를 알 수 있다면 물체의 z좌표를 구할 수 있다. 이때, C1과 C2는 왼쪽 카메라와 오른쪽 카메라의 각 Optical Center를 의미한다.Hereinafter, referring to FIG. 4, a method of calculating a position of the target vehicle passing through will be described. FIG. 4 illustrates a geometric model of a stereo camera in general, and has a structure in which two cameras face one object, that is, a target vehicle. In the present invention, the license plate region is extracted and normalized from these target vehicle images. It is to ensure accurate license plate recognition. 4 is a structure in which two cameras are arranged in parallel. As shown in FIG. 4, assuming that the distance between the target vehicle and the camera from the stereo image is z and the difference between v1 and v2 is d, d = v 2 -v 1 = d 12 f / z The formula is established. That is, the distance z = d 12 f / (v 2 -v 1 ) from the camera to the target vehicle M can be obtained. That is, the relative distance of points in the three-dimensional space can be obtained using this relationship, and the z-coordinate of the object can be obtained if the focal length and the length of the reference line are known. In this case, C 1 and C 2 mean each optical center of the left camera and the right camera.
상기 최적영상 획득부(220)는 상기 차량위치 검출부(210)로부터 위치 결과가 최적의 조건을 만족하면 촬영이벤트(211) 신호를 전달 받게 된다. 상기 차량 위치 검출부(210)로부터 촬영 이벤트 신호를 전달받은 최적영상 획득부는 연속적으로 스테레오영상 입력부(200)로부터 입력되고 있는 스테레오 영상 가운데 최적위치 이벤트를 발생시킨 순간의 스테레오 영상 즉, 왼쪽 영상과 오른쪽 영상을 가져와서 내부 메모리에 저장한다. The optimum image acquisition unit 220 receives a shooting event 211 signal from the vehicle location detection unit 210 when the location result satisfies an optimal condition. The optimum image acquisition unit, which receives the shooting event signal from the vehicle position detection unit 210, is a stereo image at the moment of generating an optimal position event among stereo images input from the stereo image input unit 200, that is, a left image and a right image. Get it and store it in internal memory.
상기 차량번호영역 추출부(230)는 최적영상 획득부(220)로부터 최적 거리에서 촬영된 스테레오 영상(221,222)을 전달 받게 되며 목표차량에 대해 촬영된 이 스테레오 영상으로부터 차량 번호판 영역을 추출한다. The vehicle number area extraction unit 230 receives the stereo images 221 and 222 photographed at the optimum distance from the optimum image acquisition unit 220 and extracts the vehicle license plate region from the stereo images photographed for the target vehicle.
이하, 도 5를 참조하여, 상기 차량번호영역 추출부(230)의 동작을 설명한다. 먼저 입력된 스테레오 영상(231)으로부터 차량 번호판이 가지는 번호판 특징 영역을 추출(232)한다. 추출된 특징 영역에 대하여 스테레오 매칭(233)을 수행하여 좌측영상과 우측영상에서의 차량 번호판 영역을 일차적으로 추출해 내는 후처리 단계(234)를 거친다. 다음 변위수집단계(235)를 거쳐 3차원 깊이 정보를 구하여(236) 목표 차량에 대한 번호판이 영상의 어느 영역에 위치하고 있는지를 확정 짓는다. 이와 같이, 거리 정보를 얻기 위한 기본 단계는 영상 획득,특징 추출, 스테레오 정합, 변위추정, 변위로부터 거리계산 등으로 이루어지는데 여기에서 가장 중요한 인자는 특징으로 사용될 정합요소의 선택과 그 요소에 적절한 정합 전략을 구하는 것이라 할 수 있다. Hereinafter, the operation of the vehicle number area extraction unit 230 will be described with reference to FIG. 5. First, the license plate feature region of the vehicle license plate is extracted from the input stereo image 231. After the stereo matching 233 is performed on the extracted feature region, a post-processing step 234 is performed to first extract the vehicle license plate region in the left image and the right image. Next, three-dimensional depth information is obtained through the displacement collection step 235 to determine in which area of the image the license plate for the target vehicle is located. As such, the basic steps for obtaining distance information consist of image acquisition, feature extraction, stereo matching, displacement estimation, distance calculation from displacement, etc. The most important factors here are the selection of matching elements to be used as features and matching appropriate to those elements. It's a strategy.
우리가 목표로 하는 것은 스테레오 영상으로부터 자동차의 번호판 영역을 추출하는 것이며 자동차를 3차원영상에 복원하려는 것은 아니다. 따라서, 스테레오 정합시 정합요소에 따른 특징기반(feature-based)법과 영역기반(area-based)법에서 차량번호판은 직사각형의 알미늄판에 양각으로 새겨진 숫자와 문자로 구성되어 있다는 특징이 있으므로 경계선이나 모서리 정보는 특징기반을 이용하고 번호판의 문자의 모양이나 밝기, 면적 등은 영역기반을 이용하여 스테레오 정합을 수행한다. 또한, 촬영된 차량번호판 영상으로부터 발생할 수 있는 영상의 깊이 값 범위에서 벗어난 것은 검색 대상에서 제외시켜 처리 부하를 줄였다. 또한, 스테레오 정합을 수행하기 위해서는 스테레오 영상이 가지는 고유의 특성을 이용함으로써 좋은 결과를 얻을 수 있는데 , 그 제한 사항으로 정합 된 값은 서로 유사성을 갖게 되는 유사성의 성질과, 변위 값이 급격하게 변하지 않게 되는 완만함의 성질, 각 영상의 픽셀은 동일한 3차원상의 지점을 가리키는 유일성의 성질을 이용하도록 한다. 또한, 스테레오 정합 시 고려해야 하는 영상에 적절한 특징추출이 가능해야 한다는 점과 추출된 특징에 따른 정합전략은 자동차번호판이라는 정해진 패턴을 대상으로 하여 처리하고자 하므로 이러한 제한된 조건과 특징을 이용하여 그 처리범위에 대한 부하를 줄였다.Our goal is to extract the license plate area of a car from a stereo image, not to restore the car to a 3D image. Therefore, in case of stereo matching, in the feature-based and area-based methods according to the matching elements, the license plate is composed of numbers and letters engraved on the rectangular aluminum plate and embossed. The information is based on the feature base, and the shape, brightness, and area of the characters on the license plate are stereo based on the area. In addition, the deviation from the depth value range of the image that may occur from the photographed license plate image is excluded from the search target to reduce the processing load. Also, in order to perform stereo matching, a good result can be obtained by using the inherent characteristics of stereo images. As a result of the limitation, the matched values are similar to each other and the displacement value does not change rapidly. The property of being gentle, the pixel of each image uses the property of uniqueness that points to the same three-dimensional point. In addition, the proper feature extraction should be possible for the image to be considered in stereo matching, and the matching strategy according to the extracted feature is targeted to a predetermined pattern called license plate. Reduced the load on
참고로 서술하자면 스테레오 정합은 정합요소에 따라 크게 특징기반(feature-based)법과 영역기반(area-based)법으로 나눌 수 있다. 특징 기반에 사용되는 정합요소(matching primitive)는 영 교차점,경계선, 모서리, 마루, 골, 원추곡선 등이 있다. 이들은 정합점이 정확하고 잡음에 강한 특징을 가지나. 정합 되어지는 점들이 적으므로 전체 영상의 변위값을 구하기 위해서는 폐색 모델링(occlusion modeling)과 변위 연속성(disparity continuity)등을 포함하는 어려운 내삽(interpolation)과정을 필요로 한다. 반면에 영역 기반법에서의 정합 요소는 밝기 정보의 변화가 평탄하거나 동일한 영역의 모양,평균 밝기 및 면적 등을 이용한다. 이 정합 요소는 밝기 정보에 많이 의존하기 때문에 잡음에 약한 면이 있지만 영상의 정체 거리 정보를 얻을 수 있다는 장점이 있다. 최근에는 계층적인 정합법, 여러가지 정합 요소를 이용하는 복합적인 정합법, 색정보를 이용하는 정합법, 여러 장의 스테레오 영상을 이용하는 정합법, 그리고 위상을 이용하는 정합법, 신경회로망을 이용하는 방법, 유전자 알고리즘을 이용하는 방법등이 제안되고 있다. 이러한 다양한 정합법 자체에 대한 논의는 본 발명의 핵심이 아니므로 여기서 생략한다.For reference, stereo matching can be largely divided into a feature-based method and an area-based method according to matching elements. Matching primitives used in feature-based include zero crossings, boundary lines, edges, floors, valleys, and cone curves. They are characterized by precise matching and noise resistance. Since few points are matched, it is difficult to obtain a displacement value of the entire image, which requires a difficult interpolation process including occlusion modeling and disparity continuity. On the other hand, the matching element in the region-based method uses a shape, an average brightness and an area of a region where the change of brightness information is flat or the same. This matching element is very weak in noise because it depends on the brightness information, but it has the advantage of obtaining the information about the distance of the image. Recently, hierarchical matching, complex matching using various matching elements, matching using color information, matching using multiple stereo images, matching using phases, using neural networks, using genetic algorithms Methods are proposed. The discussion of these various matching methods per se is not essential to the present invention and is therefore omitted here.
상기 차량번호영역 변환부(240)는 차량번호영역 추출부(230)에 의해 추출된 차량 번호판 영상 영역에 대한 위치좌표 정보(237)를 이용하여 추출된 차량번호판 영상영역을 기하학적 변환과정과 정규화 과정을 거친다. The license plate area conversion unit 240 performs a geometric conversion process and a normalization process on the extracted license plate image area using the position coordinate information 237 of the license plate image area extracted by the license plate area extraction unit 230. Go through
이하, 도 6을 참조하여, 상기 차량번호영역 변환부(240)의 동작을 구체적으로 설명한다. 먼저, 자동차 번호판 영상영역의 스테레오 매칭 포인트를 이용하여 차량번호판의 크기, 위치, 및 기울어진 정도를 추출한 후(242), 촬영각을 추출해 낸다(243). 추출된 각 값을 이용하여 스테레오 영상(221, 22)의 특징점을 포함하여 번호판영역이라고 추정되는 특징점 내부영역에 대하여 스테레오 매칭을 수행하는 비교검증 과정(244)을 거친다. 이렇게 오정합을 줄이고 일관성 있는 결과를 얻기 위한 처리를 거친 후 검증 결과에 따라 발생할 수 있는 오차에 대해 특징기반의 영상에서의 위치정보를 보정하는 단계(245)를 거쳐 자동차 번호판 영상영역에 대한 좌표정보를 확인하는 과정을 완료한다. 완료된 차량번호판 영상영역에 대한 좌표값을 이용하여 기하학적 변환(246)을 한다. 변환된 영상은 다시 정규화된 번호판 영상이 되도록 변환을 행하여 정규화된 차량 번호판 영역 영상(247)을 획득하게 된다. Hereinafter, the operation of the vehicle number area converter 240 will be described in detail with reference to FIG. 6. First, the size, position, and inclination of the license plate are extracted using the stereo matching point of the license plate image area (242), and the photographing angle is extracted (243). Using the extracted values, a comparison and verification process 244 is performed to perform stereo matching on an inner region of a feature point estimated to be a license plate area including the feature points of the stereo images 221 and 22. After correcting misalignment and correcting the position information in the feature-based image for errors that may occur according to the verification result, the coordinate information of the license plate image region is processed. Complete the process of checking. The geometric transformation 246 is performed using the coordinate values of the completed license plate image area. The converted image is converted again to be a normalized license plate image to obtain a normalized license plate area image 247.
도 7은 위치보정이 완료된 자동차 번호판 영역 영상(245)이 기하학적 변환과정 및 정규화 과정을 거쳐 결과 영상(247)으로 변환되는 과정을 개념적으로 도시하고 있다. 도 7에 도시된 바와 같이, 위치보정이 완료된 자동차 번호판 영역영상(245)이 스테레오 매칭 특징점 정보, 기울기, 크기, 및 각 정보를 이용하여 기하학적 변환과정을 거쳐서 결과영상(246)을 얻게 된다. 또한, 상기 결과 영상(246)은 정규화된 크기로 변환된 결과 영상(247)으로 변환되어, 차량 번호를 인식하기 가장 유리한 형태인 번호판 정면 영상 형태로 가로세로의 비를 유지하게 된다. 이렇게 정규화된 차량번호판 영역영상(247)은 차량 번호 인식부(250)의 입력영상 데이터로 이용된다.FIG. 7 conceptually illustrates a process of converting a vehicle license plate area image 245 from which position correction is completed into a result image 247 through a geometric transformation process and a normalization process. As shown in FIG. 7, the license plate area image 245 having the position correction is obtained through the geometric transformation process using the stereo matching feature point information, the slope, the size, and the respective information to obtain the result image 246. In addition, the resultant image 246 is converted into a resultant image 247 converted to a normalized size to maintain the aspect ratio in the form of a license plate front image which is the most advantageous form for recognizing a vehicle number. The normalized license plate area image 247 is used as input image data of the license plate recognition unit 250.
상기 차량 번호 인식부(250)는, 도 8에 도시된 바와 같이, 상기 차량번호 영상영역 변환부(240)의 결과로 만들어진 정규화된 차량번호판 영역영상(247)으로부터 차량번호로 추정되는 후보영역을 추출(251)한 후 각 차량번호 문자영역에 대한 세그멘테이션(segmentation) (252)을 수행한다. 세크멘트되어진 각 문자와 숫자영역은 문자정규화(253)과정을 거쳐 인식을 위해 구축된 인식검증 데이터에 적합한 형태로 변환된다. 정규화된 각 문자는 개별 문자 인식과정을 거쳐 각 문자와 숫자에 대한 추정인식(254)을 하는 단계를 거쳐 스테레오 영상을 이용하여 비교검증(255)후 인식결과 정보를 결론짓는다. 즉, 인식처리과정에서 스테레오 영상은 스테레오 매칭에 의해 한쪽 번호판의 영상은 다른 쪽 영상의 번호판의 보정 및 보완과 비교검증(255)을 위한 정보로 활용되어 문자 인식률을 높이도록 한 것이다. As illustrated in FIG. 8, the vehicle number recognition unit 250 selects a candidate region estimated by a vehicle number from the normalized license plate region image 247 generated as a result of the vehicle number image region conversion unit 240. After extraction (251), segmentation (252) for each vehicle number character area is performed. Each segmented character and numeric area is converted into a form suitable for recognition verification data constructed for recognition through a character normalization process (253). Each normalized character undergoes an individual character recognition process, and then estimates 254 each character and number, and then compares and verifies the recognition result information using a stereo image. That is, in the recognition process, the stereo image is used to correct and supplement the license plate of the other image by the stereo matching, and as information for comparison verification (255) to increase the character recognition rate.
상기 정보전송부(260)는 차량번호 인식부(250)에서 얻어진 차량번호 인식결과(256) 정보와 추출 및 인식에 사용된 스테레오 영상(221,222)가운데 하나의 영상을 영상정보로 구성된 데이터를 전송받게 되며, 이렇게 전송된 데이터들인 차량번호인식결과와 영상 정보는 이용하는 목적에 따라 해당기관의 차량정보 관리 및 관련기기의 제어에 이용될 수 있도록 전송 시키게 된다.The information transmitter 260 is configured to receive data comprising image information of one image among the vehicle number recognition result 256 obtained from the vehicle number recognition unit 250 and stereo images 221 and 222 used for extraction and recognition. The vehicle number recognition result and the image information, which are thus transmitted, are transmitted to be used for vehicle information management and control of the relevant device according to the purpose of use.
본 발명에 따른 스테레오 비전을 이용한 자동차 번호판 추출 및 인식 시스템은 목표차량의 위치를 연속적으로 검출해내고 상기 최적 영상 획득부에 의해 획득된 목표차량에 대한 최적의 스테레오 영상 및 상기 차량과 카메라간의 거리를 이용하여 차량번호판영역의 위치와 크기,기울기를 정확히 알아내고 이 정보와 스테레오 영상을 이용하여 자동차번호판 영상영역을 기하학적 변환과정을 거치게 한다. 변환된 결과영상은 인식률을 높이기 위한 선행처리로 정규화 처리 과정을 거쳐 이후 변환된 번호판 영상으로부터 차량번호를 인식한다. The license plate extraction and recognition system using the stereo vision according to the present invention continuously detects the position of the target vehicle and detects the optimal stereo image of the target vehicle obtained by the optimum image acquisition unit and the distance between the vehicle and the camera. The location, size, and tilt of the license plate area are precisely determined using this information, and the information and stereo images are used to geometrically convert the license plate image area. The converted result image is subjected to a normalization process as a preprocessing to increase the recognition rate, and then recognizes a vehicle number from the converted license plate image.
따라서, 종래의 목표차량 영상으로부터 번호판 영역에 대한 영상영역을 추출 및 인식 하는데 있어 거리는 별도 설치물을 이용하여 촬영이벤트 트리거 정보로만 쓰이고 영상은 단일 카메라에서 차량을 촬영하므로 설치한 카메라의 위치나 각도, 대상 차량의 상태변화,도로 여건 등 주변환경에 따라 추출 및 인식률이 가변하여 일관성이 없고 난반사 등으로 인한 입력영상의 손실 부분에 대한 보완책이 전혀 없었던 문제점을 본 고안에서는 해결하였다. Therefore, in extracting and recognizing the image area of the license plate area from the conventional target vehicle image, the distance is used only as a shooting event trigger information by using a separate installation, and the image is photographed by a single camera, so the position, angle, and target of the installed camera are taken. The present invention solved the problem that the extraction and recognition rate were variable according to the surrounding conditions such as the state of the vehicle and the road conditions, so that there was no consistency and there was no supplement for the loss of the input image due to diffuse reflection.
또한, 상기 자동차번호판 추출 및 인식 시스템은 스테레오 비전특성을 이용함으로써 도로나 골목 어느 위치에서는 물론 노변의 평행주차 등의 촬영사각이 큰 주차관리 시스템에도 설치적용이 가능한 것을 특징으로 한다.In addition, the license plate extraction and recognition system is characterized in that it can be applied to a parking management system having a large shooting angle, such as parallel parking on the side of the road or alley as well as by using the stereo vision characteristics.
즉, 스테레오 영상을 이용함으로써 카메라의 각도나 위치의 가변 등 주변 환경의 변화에 강하게 대처할 수 있도록 하고 촬영사각을 줄여 영상정보의 손실을 최소화 하였으며 자동차 번호판 영역의 위치,크기,기울기 등을 정확하게 추출해 내어 번호판 인식에 이용할 기초영상 데이터를 제공하게 되었다.In other words, by using the stereo image, it is able to cope with the change of the surrounding environment such as the change of the angle and position of the camera, and minimizes the loss of image information by reducing the shooting angle, and accurately extracts the position, size, and tilt of the license plate area. Basic image data to be used for license plate recognition has been provided.
본 발명은 한 쌍의 영상은 서로 영상의 손실된 결점을 보완하는 역할을 하여 추출 및 인식률을 높이는데 기여하도록 이용하였다.In the present invention, a pair of images serves to compensate for the missing defects of each other and contribute to increase the extraction and recognition rate.
본 발명은 도로상의 차량에 대한 번호 추출 및 인식을 3차원정보 획득으로 다양한 환경에서도 높은 추출 및 인식률로 적용 가능하게 되어 자동차영상을 획득하여 차량번호를 추출 인식하는 것이 요구되는 장소라면 어디든지 가변적으로 별도의 구조물 없이 설치하여 운영할 수 있게 하였다.The present invention can be applied to the extraction and recognition of the number of vehicles on the road with high extraction and recognition rate in a variety of environments by obtaining three-dimensional information, so that any place where it is required to extract the vehicle number by acquiring the car image It can be installed and operated without a separate structure.
본 발명에 의하여, 이동하는 목표차량에 대해 별도의 차량검지를 위한 매설물이나 설치물로부터 영상 촬영 이벤트를 받는 것이 아니라 공사가 필요 없이 다양한 촬영위치에서 획득한 스테레오 영상으로부터 거리정보를 얻을 수 있음으로 해서 설치 및 유지보수비의 대폭절감을 기대할 수 있게 되었다. According to the present invention, it is possible to obtain distance information from stereo images obtained at various shooting positions without construction, rather than receiving a video shooting event from a buried object or installation for a separate vehicle detection for a moving target vehicle. And it can be expected to significantly reduce the maintenance cost.
카메라조건과 목표차량의 조건이 최적으로 일치하는 순간의 영상을 획득 할 수 있게 됨으로써 자동차번호판 영상영역에 대한 추출율을 높였으며 이러한 기초데이터는 번호판 인식률도 높이는 기초를 제공하게 하였다.By acquiring images at the moment when the conditions of the camera and the target vehicle are optimally matched, the extraction rate of the license plate image area is increased, and these basic data provide the basis for increasing the license plate recognition rate.
자동차번호판 영상영역을 추출하는데 있어 자동차번호판을 구성하는 모양과 문자 숫자에 대해 특징기반과 영역기반의 장점을 이용하여 추출함으로써 스테레오 매칭의 처리부하를 최대한 줄여 효율적 처리시간이 가능하게 하였다. In extracting the license plate image area, the feature-based and area-based merits for the shape and the number of the license plate are extracted using the feature-based and area-based advantages to minimize the processing load of the stereo matching and enable efficient processing time.
자동차 번호판 영역과 번호판의 상태를 정확하게 구하고 스테레오 매칭 특성을 이용하여 신뢰성 있는 차량번호인식이 가능하도록 전처리(preprocessing)변환을 하게 함으로써 차량번호판 자동 인식률을 높였다.The automatic recognition rate of the license plate is increased by accurately calculating the state of the license plate area and the license plate and preprocessing conversion to enable reliable license plate identification using the stereo matching feature.
스테레오 영상으로부터 거리와 위치를 구해 낼 수 있으므로 도로 고정 설치형 자동차번호판 인식시스템은 물론,이동 설치형, 주행중인 차량에 설치해서 운영하는 차량이동 순회형 자동차번호판 인식 시스템 모두를 가능하게 하였다.The distance and position can be obtained from the stereo image, making it possible not only to fix the road-mounted license plate recognition system, but also to the mobile-mounted vehicle license plate recognition system installed and operated on a running vehicle.
도 1은 본 발명에 따른 자동차 번호판 인식 및 추출 시스템을 개략적으로 도시한 블록도.1 is a block diagram schematically showing a license plate recognition and extraction system according to the present invention.
도 2는 본 발명에 따른 자동차 번호판 인식 및 추출 시스템에 있어서, 스테레오 영상을 촬영하는 상태를 도시한 도면.2 is a view illustrating a state in which a stereo image is photographed in the license plate recognition and extraction system according to the present invention.
도 3은 본 발명에 따른 자동차 번호판 인식 및 추출 시스템에 있어서, 목표 차량에 대한 거리 정보를 획득하는 과정을 설명하기 위하여 도시한 도면.3 is a view illustrating a process of obtaining distance information on a target vehicle in a license plate recognition and extraction system according to the present invention.
도 4는 본 발명에 따른 자동차 번호판 인식 및 추출 시스템에 있어서, 두 대의 카메라를 이용한 에피폴러(Epipolar) 기하구조와 변위, 깊이의 관계를 설명하기 위하여 도시한 도면.4 is a view illustrating a relationship between an epipolar geometry, displacement and depth using two cameras in a license plate recognition and extraction system according to the present invention.
도 5는 본 발명에 따른 자동차 번호판 인식 및 추출 시스템에 있어서, 차량번호영역 추출부의 동작 과정을 순차적으로 나타내는 흐름도.5 is a flowchart sequentially illustrating an operation process of a vehicle number area extraction unit in a license plate recognition and extraction system according to the present invention.
도 6은 본 발명에 따른 자동차 번호판 인식 및 추출 시스템에 있어서, 차량번호영역 변환부의 동작 과정을 순차적으로 나타내는 흐름도.6 is a flowchart sequentially illustrating an operation process of a vehicle number area conversion unit in a license plate recognition and extraction system according to the present invention.
도 7은 본 발명에 따라 차량 번호판 영역에 대한 영상을 변환시키는 과정을 개념적으로 도시한 도면.7 conceptually illustrates a process of converting an image for a vehicle license plate area according to the present invention;
도 8은 본 발명에 따른 자동차 번호판 인식 및 추출 시스템에 있어서, 차량번호 인식부의 동작 과정을 순차적으로 나타내는 흐름도.8 is a flowchart sequentially illustrating an operation process of a vehicle number recognition unit in a license plate recognition and extraction system according to the present invention.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명><Explanation of symbols for the main parts of the drawings>
200 : 스테레오 영상 입력부200: stereo image input unit
210 : 차량위치 검출부210: vehicle position detection unit
220 : 최적 영상 획득부220: optimal image acquisition unit
270 : 메모리270: memory
230 : 차량번호영역 추출부230: vehicle number area extraction unit
240 : 차량번호영역 변환부240: vehicle number area conversion unit
250 : 차량번호 인식부250: vehicle number recognition unit
260 : 정보전송부260: information transmission unit
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