KR20050077160A - 이미지 매칭기법을 이용한 주차장 입고차량의 관리방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 이미지 매칭기법을 이용한 주차장 입고차량의 관리방법에 관한 것으로, 촬영된 번호판 이미지에 대한 문자인식을 보완하기 위해 이미지의 특징과 패턴을 기준으로 매칭시켜 잘못 인식되었거나 인식이 되지 않은 차량 번호에 관한 식별력을 극대화하여 주차장에 입고되는 차량을 관리할 수 있는 특징이 있다. 특히 차량 번호판이 오염, 훼손, 장애물에 의한 차단 등 외부요인에 의해 그 식별이 어려운 경우 이전 입고시 매번마다 이미지를 획득하고 이와 같은 외부요인에 의해 식별이 어려울 경우 신규 획득한 이미지를 이전에 획득한 다수의 이미지와 반복 비교함으로써 악조건에서도 문자데이터로의 인식을 극대화하고, 촬영각도에 따라 왜곡/획득된 이미지를 기하학적으로 보정함으로써 이후 진행되는 이미지 매칭의 정확성을 담보할 수 있다.

Description

이미지 매칭기법을 이용한 주차장 입고차량의 관리방법{Management Method Of Parking Entry Car Using Image Matching Method}

본 발명은 차량 번호판의 식별방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 입고되는 차량의 번호가 훼손, 오염, 장애물, 일기불순 등에 의해 제대로 인식되지 못하는 경우 이를 개선하고자 이미지의 특징과 패턴을 기준으로 매칭하는 기법을 이용하여 차량 번호에 관한 인식율을 극대화한 이미지 매칭기법을 이용한 주차장 입고차량의 관리방법에 관한 것이다.

일반적으로 특정 장소(예를 들어 아파트 단지, 유료주차장)의 주차장 운영기관(예를 들어 아파트 관리소, 주차관리실 등)에 등록(또는 등재)된 차량의 관리를 위해 다수의 인력을 사용하여 왔다. 이러한 인력 사용에 따른 인건비를 절감하고자 등록된 차량에 한해 발급되는 주차카드와 해당 주차카드를 인식할 수 있는 카드 판독기가 사용되고 있다.

그런데 대규모 아파트 단지, 상가, 대학교, 대기업의 작업장 등과 같이 등록되고 주차/관리되는 차량이 많을 경우, 그리고 앞으로 등록되고 주차/관리될 차량의 대폭적인 증가가 예견될 경우, 앞에서 언급된 주차카드의 발급에 막대한 예산이 소요되고 있다.

이를 해결하고자, 도 1에 도시된 바와 같은, 차량 번호판 인식 시스템이 개발/사용되고 있다. 주차장의 입구측에는 차량(50)의 통과를 제어할 수 있는 차단기(30)가 설치되어 있고, 진입하는 차량(50)의 번호판을 촬영하기 위한 카메라(40)가 설치되어 있다. 또한 필요에 따라서는 주차증 발행기(20)와 스마트 카드 판독기(10)를 설치하여 병행 운영할 수도 있다.

이러한 종래 차량 번호판 인식 시스템은, 주차장의 입구에 차량(50)이 진입할 경우 해당 차량(50)의 번호판을 LPR 카메라(40) 또는 CCD 카메라(40)로 촬영하고, 그 이미지를 획득한 뒤, 문자인식 기법을 이용하여 이로부터 문자열 데이터를 추출/출력하고, 이전의 차량(50) 등록시 구축된 DB의 등록 문자열 데이터와 비교하여 해당 차량(50)의 등록 여부를 타진하는 방식이다.

일반적으로 문서 이미지로부터 문자열 데이터를 추출하는 문자인식 기법은, 문서를 스캔하고, 이 문서의 이미지에서 문자열 데이터를 추출/문서화하는 기술로부터 상용화되어 왔다. 그런데 안정화된 조건하에서 종래 문자인식 기법을 이용한 문자 인식율은, 이를 다양한 문서 작업에 사용할 만큼 충분히 높은 신뢰성을 갖고 있었다.

그러나 앞에서 언급한 바와 같이 차량(50) 번호판을 촬영하여 획득된 이미지를 기초로 종래 문자인식 기법을 이용하여 문자열 데이터를 추출할 경우, 차량 번호판의 훼손, 오염, 장애물(예를 들어 범퍼 등)에 의한 차단, 일기불순(예를 들어 강우,강설,안개 등) 등과 같은 요인들에 의해 획득 이미지에 관한 종래 인식 시스템의 인식율은 현저하게 떨어지는 등의 문제점이 있다.

이럴 경우 부득이하게 인력(예를 들어 아파트 경비원, 주차관리원 등)을 동원하여 해당 차량 번호판의 번호를 수동 입력하거나, 차량 운전자가 인터폰 등으로 확인 절차를 진행해야 한다.

이러한 종래 문자인식 기법을 이용한 차량번호판 인식 시스템에서, 차량(50)이 입고되는 방법을 설명하는 순서도가 도 2에 도시되어 있다. 도 2에서와 같이, 우선 차량(50)이 주차장의 입구측으로 진입하는 것을 검지하면(S100), CCD카메라 또는 LPR 카메라로 차량(50)의 번호판 영역을 촬영하여 이미지를 생성/획득한다.(S200)

이와 같이 획득된 차량 번호판의 이미지에는, 차량 번호판의 숫자/문자 이미지를 포함하고 있다. 컴퓨터(미도시)에 내장/실행되는 차량 번호판 인식 시스템에서는 이러한 숫자/문자 이미지 즉 차량 번호를 문자열 데이터(예를 들어, 01가1234)로 변환/인식한다.(S300)

그런 뒤 문자인식 시스템은 문자인식이 모두 성공하였는지를 판단한다.(S400)

이 때 만일 차량 번호판이 훼손, 오염, 장애물(예를 들어 범퍼, 스티커 등)에 의한 차단 등과 강우, 강설, 안개 등의 일기불순 등의 외부요인에 의해 그 식별이 제한될 경우, 종래의 차량 번호판 인식 시스템으로는 차량 번호판의 이미지를 문자열 데이터로 변환하지 못하는 등의 인식불능이 발생된다.

또한 인식이 되더라도 잘못 인식이 되는 경우가 발생되는데, 예를 들어 "02나1234" 라는 차량 번호판의 번호에서, "나" 라는 문자를 "너" 라고 인식되는 경우즉 "02너1234" 라고 인식/출력되는 경우이다. 그리고 또다른 경우, "02나1234" 라는 번호를 전부 인식하지 못하고 예를 들어 "0XX1X34" 로 인식하는 한계를 갖고 있다. 여기서 "X" 라고 인식/출력된 것은, 해당 위치의 문자를 정확하게 인식하지 못해 와일드문자로 출력된 것이다. 이와 같이 인식불능 또는 인식이 되더라도 한글자 또는 한숫자라도 인식이 잘못된다면, 인식실패로 판단한다.

이럴 경우 해당 주차장의 경비원(또는 관리원)이 해당 차량(50)의 번호를 육안으로 식별하고 수동으로 컴퓨터에 입력해야 한다.(S410)

아울러 문자인식의 성공에 따른 차량 번호의 문자열 데이터의 획득 또는 문자인식의 실패에 따라 수동 입력에 의한 문자열 데이터의 획득 이후, 컴퓨터에 이미 구축된 등록 차량DB로부터 문자열 데이터를 검색한다.(S500)

그리고 비교결과에 따라 등록된 차량(50)인지를 판단한다(S600). 만일 미등록된 차량(50) 즉 해당 주차장에 등록되지 아니한 외부 차량(50)일 경우, 별도의 임시 주차권을 발급하고, 경비원(또는 관리원)의 확인절차를 진행한다. 이 때 출차를 대비하여 경비원은 비등록 차량(50)의 번호를 기재한다.(S620)

그러나 만일 등록된 차량(50)으로 판단될 경우 그리고 상기에서의 비등록 차량(50)의 확인절차가 완료된 경우, 바로 차단기(30)를 개방하고(S700), 입고를 허가한다.(S800)

이와 같이, 종래 차량 번호판 인식 시스템은, 차량의 번호판에 관한 인식환경이 안정적인 조건일 경우 즉 차량 번호판이 청결하고, 여타 장애물에 의한 차단이 없고, 날씨가 맑을 경우와 같은 제한적인 조건하에서만 정상적으로 작동되는 등의 문제점이 있다.

또한 차량 번호판의 촬영된 영상이 불량할 경우 즉 차량 번호판이 정면이 아닌 사면, 측사면 등에서 촬영될 경우, 획득된 이미지로부터 문자열 데이터를 추출하는 과정에서 에러율이 높은 문제점이 있다. 이러한 문제점은 종래 인식 시스템에는 획득 이미지를 정면에서 촬영된 것과 같은 이미지로 복원할 만한 알고리즘이 부재하기 때문에 발생된다.

이에 더하여 차량 번호판을 촬영하기 위한 LPR 카메라나 CCD 카메라에는 영상 획득에 있어 자체적으로 약 2∼5%의 불량율이 있다고 알려져 있고, 차량(50)이 주차장에 진입할 경우 보다 신속한 이미지 획득을 위해 정확한 포커싱 없이 촬영이 진행되므로 명확한 이미지의 획득이 어려운 문제점이 있다.

결과적으로 종래 차량 번호판 인식 시스템을 이용하여 주차장을 운영/관리할 경우, 제반 요인에 의한 인식율의 저하와 자체적인 에러율로 인하여 제품의 신뢰성이 저하되고 결국 다양한 현장 배치 및 운용에 문제가 있다.

따라서 본 발명은 상기와 같은 종래 문제점을 감안하여 안출된 것으로, 본 발명의 제 1 목적은, 입고될 차량 번호가 훼손, 오염, 장애물, 일기불순 등에 의한 제반요인에 의해 인식이 제한되더라도 신규 획득된 이미지와 등록된 이미지의 특징패턴 매칭을 이용하여 차량 번호를 보다 명확히 인식할 수 있는 이미지 특징패턴 매칭기법을 이용한 주차장 입고차량의 관리방법을 제공하는 것이다.

그리고 본 발명의 제 2 목적은, 사면 또는 측사면에서 촬영/획득된 이미지를 정면 영상으로 기하학적인 보정을 실시하여 보다 명확한 이미지 특징패턴 매칭이 가능하도록 함으로써, 매칭기법의 신뢰성을 제고할 수 있는 이미지 특징패턴 매칭기법을 이용한 주차장 입고차량의 관리방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 제 3 목적은 정기주차 차량을 등록하여 이러한 정기주차 차량을 신속히 입출고 시킬 수 있도록 하는 것이다.

이와 같은 본 발명의 목적들은, 주차장의 입구측으로 진입하는 차량을 검지하는 단계(S1000); 상기 차량의 전방을 촬영하고, 차량 번호판에 관한 제 2 이미지를 추출/획득하는 단계(S2000); 상기 제 2 이미지로부터 문자데이터를 인식하는 단계(S3000); 상기 문자 인식율이 설정된 경계값을 초과하는지에 따라 인식된 문자데이터를 채택할것인지를 판단하는 단계(S3100); 상기 문자 인식율이 상기 경계값을 초과한 경우, 인식된 문자데이터를 채택/출력하는 단계(S3110); 상기 문자 인식율이 상기 경계값 이하인 경우, 상기 제 2 이미지를 상기 차량 번호판 이미지DB의 각 제 1 이미지와 매칭시키고(S3120), 이와 병행하여 상기 제 2 이미지로부터 문자데이터를 인식하는 단계(S3130); 상기 이미지 매칭율과 상기 문자 인식율의 크기를 비교하여(S4100), 더 큰 크기를 채택하는 판단단계(S4200); 문자 인식율을 채택할 경우, 상기 문자데이터를 출력하는 단계(S5100); 이미지 매칭율을 채택할 경우, 상기 매칭결과를 기준으로 소정의 임계값 이상의 제 1 이미지가 있는지를 판단하는 단계(S5200); 상기 임계값 조건을 만족하는 제 1 이미지가 없는 경우, 다수의 각 제 1 이미지를 선별하고, 반복 매칭하는 단계(S6100); 상기 임계값 조건을 만족하는 제 1 이미지가 있을 경우, 등록된 차량번호에 관한 문자데이터가 입력된 등록 차량DB로부터 해당 제 1 이미지와 매칭되는 차량번호를 독출하는 단계(S6200); 상기 S3110 단계 또는 상기 S5100 단계에서 출력된 문자데이터에 기초하여 상기 등록 차량DB를 검색하는 단계(S7000); 상기 검색결과에 따라 등록 차량(300) 여부를 판단하는 단계(S7100); 등록 차량(300)일 경우, 상기 차량 번호판 이미지DB에 상기 제 1 이미지 및 제 1 이미지에 해당되는 제 1 비트맵 이미지를 상기 제 2 이미지 및 상기 제 2 이미지를 변환한 제 2 비트맵 이미지로 구분하여 갱신/저장하는 단계(S8100); 미등록 차량(300)일 경우 주차카드를 발급하는 단계(S8200); 및 차량(300)의 입고를 허용하는 단계(S9000);를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 매칭기법을 이용한 주차장 입고차량의 관리방법에 의하여 달성된다.

여기서 이미지 매칭단계(S3120)는, 제 2 이미지의 특징영역을 추출하는 단계(S3121)와, 특징영역을 기준으로 패턴의 유형 정합성을 갖는 제 1 이미지를 비교/식별하는 단계(S3122)를 포함하는 것이 바람직하다.

그리고 제 2 이미지를 추출/획득단계(S2000) 이후, 제 2 이미지를 정면 촬영 영상으로 기하학적 보정하는 단계(S2100)가 더 포함되는 것이 바람직하다.

본 발명의 그 밖의 목적, 특정한 장점들 및 신규한 특징들은 첨부된 도면들과 연관되어지는 이하의 상세한 설명과 바람직한 실시예들로부터 더욱 분명해질 것이다.

이하에서는 이미지 매칭기법을 이용한 주차장 입고차량의 관리방법에 관하여 첨부된 도면과 더불어 상세히 설명하기로 한다.

도 3a,3b,3c는, 본 발명에 따른 이미지 매칭기법을 이용한 주차장 입고차량의 관리방법의 순서도이고, 도 4는 본 발명에 따른 차량 번호판 인식 시스템의 개략적인 사시도이다. 도 3a,3b,3c 및 도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 입고차량의 관리방법은, 이미지 매칭기법을 이용하고 문자인식에 있어 발생되는 에러를 보완하기 위한 것이다. 특히 입고될 차량(300)의 번호판에 관한 이미지의 특징(예를 들어 글자 또는 숫자를 이루는 형상의 분기,절곡,만곡)을 추출하고, DB로 구축된 이미지와 전체적인 패턴을 비교하는 패턴의 유형 정합성을 타진하는 매칭기법을 도입한 방법이다.

우선, 주차장에 입고되는 차량(300)을 검지한다.(S1000) 검지수단으로는, 주차장의 입구측 바닥에 설치되는 압력센서(230)를 이용할 수 있다. 특히 광섬유는 차량(300)의 하중이 가해질 경우 전송되는 빛의 강도가 변화되는 특성을 지닌 바, 광감지기(미도시)와 더불어 압력센서로 채용할 경우 신속한 검지가 이루어질 수 있다.

본 실시예에서는 주차장으로 가는 길목의 축선방향을 따라 일정 거리차를 두고 2개의 압력센서(230)가 설치되는 바, 2개의 압력센서(230)가 거리차에 의거한 시차를 두고 검지신호를 발송하면, 이를 트리거 신호로 카메라(250)가 작동될 수 있다. 따라서 검지신호가 없을 경우 카메라(250)의 작동이 되지 않고, 검지신호가 있을 경우 카메라(250)가 순간적으로 스트로보에 의하여 작동/촬영하므로, 상시적인 카메라(250) 작동에 의한 오차발생을 방지할 수 있는 구조가 마련된다.

각 압력센서(230)의 검지신호가 송출되어 차량(300)이 검지될 경우, 주차장 입구에 설치된 LPR 카메라(250)로 차량(300)의 전방을 촬영한다. 이에 따라 획득되는 차량(300) 전방의 이미지에는, 차량 번호판의 이미지가 포함되고, 차량 번호판에 관한 제 2 이미지를 추출/획득한다.(S2000) 이 때 보안목적으로 사용하기 위해 운전자를 식별할 수 있는 차량의 전방전체의 이미지도 저장/보관한다.

제 2 이미지는 LPR 카메라(250)로 획득된 영상 이미지이다. 그리고 이를 2진화되기 이전의 포맷 형식인 비트맵 이미지로 변환하여 구분한다. 이 때 비트맵화된 이미지가 제 2 비트맵 이미지이다.

본 발명에서는 테이블 내에 차량번호필드와 이미지필드로 정의된 차량 번호판 이미지DB에, 이전에 입고되었던 차량 번호판에 관한 영상 이미지와 이를 변환한 비트맵 이미지를 구분 저장하였는 바, 이중 영상 이미지가 제 1 이미지이고, 비트맵화한 이미지가 제 1 비트맵 이미지이다. 그리고, 차량 번호판 이미지DB에 등록되는 차량은 정기주차 차량을 대상으로 한다.

그런데 주차장에 접근한 차량(300)은 그 접근자세가 카메라(250) 렌즈의 초점축과 어긋다는 경우가 있다. 예를 들어 카메라(250)가 차량(300)을 사면 또는 측사면에 촬영하게 되는 경우가 발생된다. 이럴경우 이미지 매칭시 에러가 발생할 소지가 다분하다.

따라서 본 발명에서는, 제 2 이미지의 촬영/획득과정(S2000)에서 이러한 사면 또는 측사면에서 촬영된 제 2 이미지가 획득될 경우, 이후 이를 기하학적으로 보정하고 차량 번호판의 문자나 숫자가 일정한 크기를 갖는 정면촬영 영상으로 변환한다.(S2100) 본 실시예에서는 제 2 이미지를 본 발명의 차량 번호판 인식 시스템에 저장된 보정 프로그램으로 보정하거나, 제 2 비트맵 이미지 상에 설정된 통제점과 카메라(250)의 특성값 정보를 이용하여 보정하는 방법을 사용한다.

이와 같이 보정된 제 2 이미지를 제 2 비트맵 이미지로 변환한 뒤, 2진화하여 문자데이터를 생성하는 최초의 문자인식 과정을 진행시킨다.(S3000)

그런 뒤 문자 인식율이 설정된 경계값을 초과하는지에 따라 인식된 문자데이터의 채택여부를 판단한다.(S3100)

예를 들어 경계값이 90%로 설정되었을 경우 그리고 만일 문자인식 과정(S3000)에서의 문자 인식율이 95%일 경우에는, 문자 인식율이 설정된 당해 경계값을 초과하였는 바, 인식된 문자데이터를 채택하고 이를 출력한다.(S3110) 이처럼 최초의 인식과정에서 채택/출력된 문자데이터는 뒤이어 설명될 S7000 단계의 과정에서 등록 차량DB의 검색에 이용된다.

또한 만일 문자 인식율이 85%로 나타날 경우 이는 설정된 경계값 이하이므로, 앞서의 문자인식 과정(S3000)에서의 인식 문자데이터를 채택하지 않고 이를 무시한다. 그리고 제 2 이미지를 차량 번호판 이미지DB의 각 제 1 이미지와 매칭시킨다.(S3120) 이러한 매칭 과정은, 매칭대상인 1개의 이미지에 대해 다른 각 이미지의 패턴을 유형 정합성에 기초하여 식별하는 것으로, 제 2 이미지의 특징영역을 추출한 뒤, 그 특징영역을 기준으로 유형 정합되는 제 1 이미지를 식별하는 과정으로 이루어진다.

그리고 이러한 이미지 매칭과정(S3120)과 병행하여 제 2 이미지를 제 2 비트맵 이미지로 변환한 뒤, 2진화하여 문자데이터를 생성하는 문자인식 과정을 진행한다.(S3130)

이로서, 이미지 매칭과정(S3120)과 문자인식 과정(S3130)이 완료된다. 이에 따라 이미지 매칭율과 문자인식율이 계산/출력되는 바, 출력된 매칭율과 인식율의 값을 크기를 기준으로 비교한다.(S4100)

그리고 이러한 비교결과에 기초하여 상대적으로 더 큰 값을 갖는 것을 채택한다.(S4200) 예를 들어 문자 인식율이 81% 이고 이 때 이미지 매칭율이 89% 일 경우, 더 큰 값을 갖는 이미지 매칭율을 채택한다. 그 반대일 경우 즉 문자 인식율의 값이 더 클 경우에는 문자 인식율을 채택한다.

만일 문자 인식율을 채택할 경우, 예를 들어 "X"로 표시되는 와일드문자가 한글자라도 포함되지 않을 경우와 그리고 "서울32나2833" 라는 실제 차량번호를 한글자로 틀리지 않고 그대로 인식하는 경우를 모두 만족하는 경우, 문자인식율을 채택하고 인식과정에서 획득한 문자 데이터를 출력한다.(S5100) 이 때에는 이미지 매칭과정(S3120)에서 획득한 매칭율을 무시한다.

이와는 달리 이미지 매칭율의 값이 더 크기 때문에 이미지 매칭율을 채택할 경우, 예를 들어 문자인식시 "서울32X2833" 와 같이 "X"로 표시되는 와일드문자가 한글자라도 포함될 경우 즉 문자인식에 실패하였을 경우 또는 "서울32나2833" 이라는 실제 차량번호를 "서울32너2833" 와 같이 "나"를 "너"로 잘못 인식하는 경우 이미지 매칭율이 문자인식율에 비해 수치적으로 더 크기 때문에 이미지 매칭율을 채택한다. 그리고 이러한 매칭 결과를 기준으로 차량 번호판 이미지DB에 소정의 임계값 이상의 매칭값을 갖는 제 1 이미지가 있는지를 판단한다.(S5200)

본 실시예에서는 0∼1 범위에서 임계값의 기준을 0.9 로 설정하였다. 만일 한번의 매칭과정을 거쳐 임계값 조건을 만족하는 제 1 이미지가 없는 애매한 경우 즉 이미지 인식이 잘되지 않는 경우에는, 다수의 각 제 1 이미지를 선별하고, 매칭과정(S3120)을 반복한다.(S6100)

본 실시예에서는, 20번의 매칭이 반복되는 루프를 설정하였는 바, 이를 위해 차량 번호판 이미지DB에는 이와 같이 매칭과정에서 인식이 잘 안되는 차량(300)에 대해 20번까지 입고시마다 차량 번호판 이미지를 촬영/저장한다. 이에 따라 매칭 과정은 20번까지 반복될 수 있으며, 이러한 과정은 최대 40번까지 반복이 가능하다.

아울러 만일 임계값 조건을 만족하는 제 1 이미지가 있을 경우에는, 등록된 차량번호에 관한 문자데이터가 입력된 등록차량 DB로부터 제 1 이미지와 매칭되는 차량 번호를 독출한다(S6200).

아울러 앞서 언급된 바와 같은 최초의 문자데이터의 인식과정(S3000)에서 인식된 문자데이터를 채택/출력하는 과정(S3110) 또는 문자데이터의 출력 과정(S5100)에서 출력되는 문자데이터를 기초로 등록 차량DB를 문자 검색한다.(S7000)

그리고 등록 차량DB의 검색결과에 따라 당해 출력된 문자데이터에 해당되는 차량(300)이 등록된 차량인지를 판단한다(S7100).

만일 등록된 차량(300)일 경우, 최초 문자인식 과정(S3000), 이미지 매칭과정(S3120), 또는 문자인식 과정(S3130)에서 이용되었던 신규한 제 2 이미지로, 이와 매칭된 제 1 이미지를 대체하여, 당해 시각의 최신자료로 차량 번호판 이미지DB를 갱신한다. 즉 제 1 이미지 및 제 1 이미지에 해당되는 제 1 비트맵 이미지를 신규한 제 2 이미지 및 제 2 비트맵 이미지로 갱신/저장한다.(S8100)

따라서 이후 입고되는 차량(300)에 대한 최초 문자인식 과정(S3000), 이미지 매칭과정(S3120), 또는 문자인식 과정(S3130)에서 보다 향상된 신뢰성 및 신속성을 담보할 수 있다.

그런데 만일 미등록 차량(300)일 경우, 주차카드 발급기(220)로부터 주차카드를 발급한다.(S8200) 이와 같이 발급된 주차카드는 스마트 카드 판독기(210)에 판독되어 당해 입고시간이 기록된다. 기록된 시간은 출고시간과 대비/정산하여 미등록 차량(300)에 대한 주차요금의 부과기준으로 이용할 수 있다.

그리고 차단기(240)를 올려 차량(300)의 입고를 허용한다(S9000).

도 5는 도 3a에 도시된 이미지 매칭의 과정(S3120)을 설명하기 위한 순서도이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명에서는, 문자인식 기법을 보완하기 위해 이미지 매칭기법을 이용한다. 그리고 이러한 이미지 매칭기법으로서, 특징영역 추출과 패턴 비교 및 판단과정인 유형정합이 모두 이용된다.

우선 획득된 제 2 이미지에서 특징영역을 추출한다.(S3121) 특징영역은, 제 2 이미지에서 문자 또는 숫자로 표시되는 각 이미지 영역에서, 예를 들어 "ㅅ" 과 같은 분기, "ㄱ" 같은 절곡 등과 같이 비교적 급격한 변화를 갖는 부분의 위치 및 변화유형 등이다.

이와 같은 특징영역을 추출하고, 특징영역을 기준으로 전반적인 패턴을 비교한다.(S3122) 제 2 이미지는 대상 이미지이고, 이러한 제 2 이미지에 대해 유사 패턴을 지닌 제 1 이미지를 차량 번화판 이미지DB로부터 검색하고 그 유형 정합성을 판정한다.

이와 같이 특징영역 및 패턴의 비교가 모두 이루어지기 때문에, 낮은 문자인식율을 갖는다고 알려진 문자인식 기법을 보완할 수 있다.

도 6a는 오른쪽으로 기울어져 왜곡된 차량 번호판의 제 2 이미지이고, 도 6b는 도 6a의 제 2 이미지를 정면 영상으로 보정한 제 2 비트맵 이미지이다. 우선 도 6a에 도시된 바와 같이, "01구1076" 이라고 표시되는 제 2 이미지가 촬영/획득되었다.

그런데 차량(300)에 대한 카메라(250)의 촬영각도가 기울어져 획득된 제 2 이미지가 오른쪽으로 기울어진 채 획득되어 있다.

그러나 제 2 이미지의 촬영/획득과정(S2000) 이후, 진행되는 기하학적인 보정과정(S2100)을 거쳐 도 6b에서와 같이, 정면에서 촬영된 영상 이미지로 보정되고, 제 2 비트맵 이미지로 변환되었다.

도 7a는 본 발명에 따른 주차장 입고차량의 관리방법에서, 기울어진 차량번호판 이미지를 보정하고 인식하는 것을 보여주는 관리화면창이다. 도 7a에 도시된 바와 같이, 차량 번호판 인식 시스템에 관한 본 실시예에서, 화면관리창은, 좌측 상단의 차량 이미지 표시부(110)와, 차량 이미지 표시부(110) 아래의 번호판 이미지 표시부(120)와, 차량 이미지 표시부(110) 우측으로 위에 위치한 조회상황 표시부(140)와, 조회상황 표시부(140) 아래의 세팅 표시부(150) 등을 포함하여 구성되고 있다. 그리고 번호판 이미지 표시부(120)의 우측으로는 문자데이터 표시부(130)가 위치하고 있고, 문자데이터 표시부(130)의 우측에는 매칭율 또는 인식율을 나타내는 표시부(160)가 위치하고 있다.

촬영된 차량(300)의 전반부가 차량 이미지 표시부(110)에 표시되고 있고, 그 아래의 번호판 이미지 표시부(120)에는, 차량 이미지로부터 차량 번호판에 이미지 즉 제 2 이미지가 분리/표시되고 있다. 그리고 제 2 이미지의 아래에는 제 2 이미지를 변환한 제 2 비트맵 이미지가 표시되고, 제 2 비트맵 이미지의 우측으로는 차량 번호판 이미지DB의 제 1 비트맵 이미지가 표시되고 있다.

본 실시예에서는, 오른쪽으로 기울어진 "01구1076" 라는 제 2 이미지가 촬영에 의해 획득되었다. 이와 같은 촬영불량으로 왜곡된 이미지는, 본 발명에 따른 기하학적 보정(S2100) 과정에 의해 정면에서 촬영된 영상으로 보정된다.

이와 같이 보정된 제 2 이미지를 비트맵화 한 것이 제 2 이미지 아래의 제 2 비트맵 이미지이다. 보정된 제 2 비트맵 이미지는 촬영불량에 의한 왜곡 이외에는 더 이상 문자인식을 저해하는 불량이 배제되어 있고, 보정으로 왜곡됨이 제거/수정되었음으로, 최초 문자인식 과정(S3000)에서의 문자인식율이 문자 인식율 표시부에는, 91%의 문자인식율이 기록되고 있다.

이에 따라 문자데이터를 바로 채택하고, 해당 문자데이터를 등록차량 DB로부터 조회한 결과 등록차량(300)으로 판단되어 "문자데이터 표시부(130)에 01구1076" 으로 출력되었다. 그리고 보정된 제 2 이미지 및 제 2 비트맵 이미지는 차량 번호판 이미지DB에 갱신/저장된다.

도 7b는 본 발명에 따른 주차장 입고차량의 관리방법에서, 미인식된 차량 번호판을 이미지 매칭으로 인식한 것을 보여주는 관리화면창이다. 도 7b에 도시된 바와 같이, 차량 이미지 표시부(110)에는 "서울55도9053" 번호의 차량 이미지가 표시되고 있다.

그리고 번호판 이미지 표시부(120)에는, 번호판에 관해 분리/획득된 영상의 제 2 이미지와, 이를 비트맵화한 제 2 비트맵 이미지와, 이와 매칭된 제 1 이미지의 제 1 비트맵 이미지가 표시되고 있다.

본 실시예에서는, 이미지 매칭과정(S3120)과 문자인식 과정(S3130)이 병행된 뒤 문자인식율에 비해 이미지 매칭율의 수치가 더 크기 때문에, 이미지 매칭율을 채택하고 이를 매칭율 표시부(160)에 84% 로 표시하고 있다. 그리고 임계값 조건을 갖는 제 1 이미지를 차량 번호판 이미지 DB에서 검색/조회한 뒤, 조건을 만족하는 제 1 이미지 및 제 1 비트맵 이미지를 기초로 등록 차량DB를 조회/독출하였고, 문자데이터 표시부(130)에 "서울55도9053" 로 표시되고 있다.

도 7c,도 7d는 본 발명에 따른 주차장 입고차량의 관리방법에서, 범퍼에 의해 가려진 차량 번호판을 이미지 매칭으로 인식하는 것을 보여주는 관리화면창이다. 우선 도 7c에서와 같이, 차량 이미지 표시부(110)에서 차량의 번호판이 범퍼에 의해 상부가 가려져 있다.

이에 따라 획득된 제 2 이미지는, 번호판 이미지 표시부(120)에서 상부가 가려져 표시되고 있다.

이러한 경우, 차량(300)은 매번 촬영시마다 번호판의 상부가 가려져 촬영되고, 획득된 제 2 이미지도 상부가 가려진 채 획득된다. 따라서 매칭율 표시부(160)의 우측에는 와일드문자 "X"가 다수 포함된 문자 데이터가 표시되고 있다. 이경우 이미지 매칭과정(S3120)과 문자인식 과정(S3130)이 병행된 뒤 이와 같이 문자인식이 되지 않았고 따라서 이미지 매칭율이 채택된다. 본 실시예에서는 이미지 매칭율이 94%로 매칭율 표시부(160)에서 표시되고 있다.

본 실시예에서는 이와 같은 차량(300)의 경우 차량 입고 매회마다 촬영하고, 매회촬영을 20번 반복하여 20장의 제 1 이미지를 차량 번호판 이미지 DB에 저장한 뒤, 이후 입고시 촬영된 제 2 이미지를 그 이전에 저장된 20장의 각 제 1 이미지와 비교한다.

따라서 비록 범퍼에 의해 번호판이 가려져 있는 환경에서도 임계값 조건을 만족하는 제 1 이미지의 검색이 가능하다. 임계값 조건을 만족하는 제 1 이미지로부터 등록 차량 DB로부터 조회한다.

이와 같은 조회결과 문자데이터 표시부(130)에서 표시되는 것과 같이, "서울50머3748" 이라는 등록 차량임을 알 수 있었다.

그리고 도 7d에서도, 범퍼에 의해 번호판 상부가 가려진 차량 이미지가 차량 이미지 표시부(110)에 표시되고 있다. 그리고 상부가 가려진 제 2 이미지가 획득되고, 앞서 언급된 20번의 비교를 반복하고, 임계값을 만족하는 제 1 이미지를 찾아 이를 기초로 등록 차량DB로부터 "서울82로3472" 라는 차량(300)의 등록 문자데이터를 표시하고 있다.

도 7e는 본 발명에 따른 주차장 입고차량의 관리방법에서, 번호판이 훼손된 차량 번호판을 이미지 매칭으로 인식하는 것을 보여주는 관리화면창이다. 도 7e에 도시된 바와 같이, 번호판이 심하게 훼손된 차량(300)의 이미지가 차량 이미지 표시부(110)에 표시되고 있다.

이에 따라 획득되는 제 2 이미지는 부분적으로 식별이 어려운 불량영상을 보이고 있다. 이러한 불량한 제 2 이미지를 기초로 문자인식을 시행하였더니 인식이 되지 않아 다수의 "X"가 포함되고 표시되고 있다.

따라서 이미지 매칭과정(S3120)과 문자인식 과정(S3130)이 병행된 뒤 이미지 매칭율을 채택하고, 이에 따라 임계값 조건을 만족하는 제 1 이미지를 찾고, 제 1 이미지의 해당 등록 문자 데이터를 찾게 되었고, 문자데이터 표시부(130)에서 표시함으로써, 정기주차하는 등록차량(300)임을 알 수 있었다.

이런 경우 해당 차량(300)의 번호판이 새것으로 교체될 경우 새로 교체된 차량 번호판의 제 2 이미지를 제 1 이미지로 갱신/저장하거나, 그렇지 못할 경우 입고시마다 촬영/저장된 20장의 제 1 이미지를 제 2 이미지와 반복 비교한다.

도 7f는 본 발명에 따른 주차장 입고차량의 관리방법에서, 번호판에 이물질이 묻은 차량 번호판을 이미지 매칭으로 인식하는 것을 보여주는 관리화면창이다. 도 7f에 도시된 바와 같이, 번호판에 이물질(예를 들어 야광도료 등)이 묻은 경우 촬영된 차량 이미지가 차량 이미지 표시부(110)에 표시되고 있다.

이에 따라 획득된 제 2 이미지의 선명도가 전반적으로 떨어지고 있다. 이경우 이미지 매칭과정(S3120)과 문자인식 과정(S3130)이 병행한 뒤 문자인식시 와일드문자가 다수 포함되는 등 문자인식율이 떨어지었고, 이에 따라 이미지 매칭율이 채택된다. 이후 차량 번호판 이미지DB에서, 임계값 조건을 충족하는 제 1 이미지를 찾고 이를 기초로 등록 차량DB를 검색하여 등록된 번호의 문자데이터를 찾아 문자데이터 표시부(130)에 표시하였다. 문자데이터 표시부(130)에 표시된 "경기52너7241" 이라는 등록 차량임을 알 수 있었다.

이상에서와 같은 본 발명에 따른 이미지 매칭기법을 이용한 주차장 입고차량의 관리방법에서, 차량번호판의 형식을 "서울32나2833"와 같이 "문자2-숫자2-문자1-숫자4" 또는 "01구1076" 과 같이 "숫자2-문자1-숫자4"와 같이 정의하였으나, 필요에 따라 "1234"와 같이 "숫자4"로만 정의할 수도 있다. 또한, 해당 국가의 교통관련 법제에 따라 차량 번호판의 문자 및 숫자 기입형식을 자유로이 정의할 수 있음은 물론이다.

그리고 본 발명에서는 임계값을 0.9로 설정/실시하였으나, 번호판의 형식, 주차장내의 조명, 영상 처리 기법의 편차, 카메라(250)의 성능, 차량의 종류와 색상 등을 종합적으로 감안하여 임계값을 미세하게 조정할 수 있음은 물론이다.

본 발명의 시스템은 컴퓨터에 의해 판독되고 실행될 수 있는 일련의 명령어로 구현될 수 있으며, 이러한 명령어는 기록매체에 기록될 수 있다. 이러한 기록매체로는 하드디스크, RAM장치, ROM장치, 컴팩트 디스크, DVD, CD-ROM, 광자기 디스크, 플로피 디스크, 디지털 테이프, 메모리 스틱 등을 예로 들 수 있다.

상술한 본 발명에 따른 이미지 매칭기법을 이용한 주차장 입고차량의 관리방법에 의하면, 차량 번호판이 오염, 훼손, 장애물에 의한 차단 등 외부요인에 의해 그 식별이 어려운 경우라도 이미지의 특징 및 패턴을 기준으로 진행되는 이미지 매칭에 의해 차량 번호의 식별율을 대폭적으로 극대화하여 주차장의 입고 차량을 관리할 수 있는 특징이 있다.

그리고 왜곡된 이미지를 기하학적으로 보정함으로써, 이미지 매칭의 정확성을 담보할 수 있는 장점이 있다.

또한 이러한 이미지 매칭기법을 이용하면, 별도의 입차관리 기기인 전자 TAG 관련 하드웨어의 도입이 불필요하는 등 예산절감 및 수입대체의 효과가 있다.

더불어 입고되는 모든 차량의 입차영상을 보관할 수 있으므로, 해당 장소에서의 범죄발생시 차량 및 운전자의 영상을 기초로 범인의 색출이 가능하는 등의 보안시스템의 구축이 가능한 효과가 있다.

비록 본 발명이 상기 언급된 바람직한 실시예와 관련하여 설명되어졌지만, 발명의 요지와 범위로부터 벗어남이 없이 다양한 수정이나 변형을 하는 것이 가능하다. 따라서 첨부된 특허청구의 범위는 본 발명의 요지에서 속하는 이러한 수정이나 변형을 포함할 것이다.

도 1은 종래 차량 번호판 인식 시스템의 개략적인 사시도,

도 2는 종래 차량 번호판 인식 시스템에서 차량이 입고될 때의 과정을 설명하기 위한 순서도,

도 3a,3b,3c는 본 발명에 따른 이미지 매칭기법을 이용한 주차장 입고차량의 관리방법의 순서도,

도 4는 본 발명에 따른 차량 번호판 인식 시스템의 개략적인 사시도,

도 5는 도 3a에 도시된 이미지 매칭의 과정을 설명하기 위한 순서도,

도 6a는 오른쪽으로 기울어져 왜곡된 차량 번호판의 제 2 이미지,

도 6b는 도 6a의 제 2 이미지를 정면 영상으로 보정한 제 2 비트맵 이미지,

도 7a는 본 발명에 따른 주차장 입고차량의 관리방법에서, 기울어진 차량번호판 이미지를 보정하고 인식하는 것을 보여주는 관리화면창,

도 7b는 본 발명에 따른 주차장 입고차량의 관리방법에서, 미인식된 차량 번호판을 이미지 매칭으로 인식한 것을 보여주는 관리화면창,

도 7c, 도 7d는 본 발명에 따른 주차장 입고차량의 관리방법에서, 범퍼에 의해 가려진 차량 번호판을 이미지 매칭으로 인식하는 것을 보여주는 관리화면창,

도 7e는 본 발명에 따른 주차장 입고차량의 관리방법에서, 번호판이 훼손된 차량 번호판을 이미지 매칭으로 인식하는 것을 보여주는 관리화면창,

도 7f는 본 발명에 따른 주차장 입고차량의 관리방법에서, 번호판에 이물질이 묻은 차량 번호판을 이미지 매칭으로 인식하는 것을 보여주는 관리화면창이다.

< 도면의 주요부분에 관한 부호의 설명 >

110: 차량 이미지 표시부, 120: 번호판 이미지 표시부,

130: 문자데이터 표시부, 140: 조회상황 표시부,

150: 세팅 표시부, 160: 매칭율 표시부,인식율 표시부,

210: 스마트 카드 판독기, 220: 주차카드 발급기,

230: 압력센서, 240: 차단기,

250: 카메라, 300: 차량.

Claims (3)

1. 주차장의 입구측으로 진입하는 차량(300)을 검지하는 단계(S1000);

   상기 차량(300)의 전방을 촬영하고, 차량 번호판에 관한 제 2 이미지를 추출/획득하는 단계(S2000);

   상기 제 2 이미지로부터 문자데이터를 인식하는 단계(S3000);

   상기 문자 인식율이 설정된 경계값을 초과하는지에 따라 인식된 문자데이터를 채택할것인지를 판단하는 단계(S3100);

   상기 문자 인식율이 상기 경계값을 초과한 경우, 인식된 문자데이터를 채택/출력하는 단계(S3110);

   상기 문자 인식율이 상기 경계값 이하인 경우, 상기 제 2 이미지를 상기 차량 번호판 이미지DB의 각 제 1 이미지와 매칭시키고(S3120), 이와 병행하여 상기 제 2 이미지로부터 문자데이터를 인식하는 단계(S3130);

   상기 이미지 매칭율과 상기 문자 인식율의 크기를 비교하여(S4100), 더 큰 크기를 채택하는 판단단계(S4200);

   문자 인식율을 채택할 경우, 상기 문자데이터를 출력하는 단계(S5100);

   이미지 매칭율을 채택할 경우, 상기 매칭결과를 기준으로 소정의 임계값 이상의 제 1 이미지가 있는지를 판단하는 단계(S5200);

   상기 임계값 조건을 만족하는 제 1 이미지가 없는 경우, 다수의 각 제 1 이미지를 선별하고, 반복 매칭하는 단계(S6100);

   상기 임계값 조건을 만족하는 제 1 이미지가 있을 경우, 등록된 차량번호에 관한 문자데이터가 입력된 등록 차량DB로부터 해당 제 1 이미지와 매칭되는 차량번호를 독출하는 단계(S6200);

   상기 S3110 단계 또는 상기 S5100 단계에서 출력된 문자데이터에 기초하여 상기 등록 차량DB를 검색하는 단계(S7000);

   상기 검색결과에 따라 등록 차량(300) 여부를 판단하는 단계(S7100);

   등록 차량(300)일 경우, 상기 차량 번호판 이미지DB에 상기 제 1 이미지 및 제 1 이미지에 해당되는 제 1 비트맵 이미지를 상기 제 2 이미지 및 상기 제 2 이미지를 변환한 제 2 비트맵 이미지로 구분하여 갱신/저장하는 단계(S8100);

   미등록 차량(300)일 경우 주차카드를 발급하는 단계(S8200); 및

   차량(300)의 입고를 허용하는 단계(S9000);를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 매칭기법을 이용한 주차장 입고차량의 관리방법.
2. 제 1 항에 있어서, 상기 이미지 매칭단계(S3120)는,

   상기 제 2 이미지의 특징영역을 추출하는 단계(S3121)와,

   상기 특징영역을 기준으로 패턴의 유형 정합성을 갖는 제 1 이미지를 비교/식별하는 단계(S3122)를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 매칭기법을 이용한 주차장 입고차량의 관리방법.
3. 제 1 항에 있어서, 상기 제 2 이미지를 추출/획득단계(S2000) 이후, 상기 제 2 이미지를 정면 촬영 영상으로 기하학적 보정하는 단계(S2100)가 더 포함되는 것을 특징으로 하는 이미지 매칭기법을 이용한 주차장 입고차량의 관리방법.