KR20050094913A - Recognition system for vehicle and recognition method therefor - Google Patents
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Abstract
본 발명은 다수의 카메라로 차량이 통과하는 분할된 공간을 주기적으로 촬상하여 분할된 이미지를 형성하고, 분할된 이미지를 합성하고, 주기적으로 획득된 이미지를 파노라마 영상법에 의하여 합성함으로써 통과차량의 속도에 관계없이 차량에 대한 정확한 이미지를 획득하고, 이 이미지로부터 차량의 종류를 포함한 차량에 대한 정확한 인식을 하기 위한 장치 및 방법이다. According to an embodiment of the present invention, a plurality of cameras periodically capture a divided space to form a divided image, synthesize a divided image, and synthesize the periodically acquired image by a panoramic imaging method. It is an apparatus and method for acquiring an accurate image of a vehicle regardless of and obtaining an accurate recognition of the vehicle including the type of the vehicle from the image.
Description
본 발명은 통과속도에 관계없이 차량을 인식하기 위한 차량인식장치 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 다수의 카메라로 차량이 통과하는 분할된 공간을 주기적으로 촬상하여 분할된 이미지를 형성하고, 분할된 이미지를 합성하고, 주기적으로 획득된 이미지를 파노라마 영상법에 의하여 합성함으로써 통과차량의 속도에 관계없이 차량에 대한 정확한 이미지를 획득하고, 이 이미지로부터 차량의 종류를 포함한 차량에 대한 정확한 인식을 하기 위한 차량인식 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a vehicle recognition apparatus and method for recognizing a vehicle regardless of a passing speed, and more particularly, to form a divided image by periodically photographing a divided space through which a vehicle passes with a plurality of cameras, Synthesized images, and periodically acquired images are synthesized by panoramic imaging to obtain accurate images of vehicles regardless of the speed of the passing vehicle, and to accurately recognize vehicles including types of vehicles from these images. A vehicle recognition device and method for the same.
차종, 차량의 크기, 번호판 식별등을 비롯한 차량을 인식하는 기술은 고속도로 톨게이트의 요금부과, 속도위반 차량 번호표 인식등에 필요하기 때문에 많은 연구개발이 이루어져 왔으며, 카메라에 의하여 촬상된 이미지를 분석하여 차량을 인식하는 방법이 주종을 이루어 왔다. 그러나, 촬상이미지의 분석은 야간에 헤드라이트에 의하여 조사된 빛의 간섭에 의하여 이미지가 불안정하여 명확한 차량인식이 어려웠기 때문에 레이져 및 적외선 조사에 의한 차량인식방법이 개발되게 되었다.Since the technology for recognizing the vehicle, including the model, the size of the vehicle, the license plate identification, is required for the charge of the highway toll gate and the recognition of the speeding license plate, many researches and developments have been made. The method of recognition has been predominant. However, in the analysis of the captured image, the vehicle recognition method by laser and infrared irradiation has been developed because the image is unstable due to the interference of the light irradiated by the headlights at night and it is difficult to identify the vehicle clearly.
도 1은 종래의 차량인식방법을 설명하기 위한 모식도이다.1 is a schematic diagram for explaining a conventional vehicle recognition method.
도 1에 도시된 것은 차량인식, 특히 고속도로 톨게이트에서 차종을 인식하기 위하여 설치된 것으로, 차량이 통과하는 위치의 수직 상방에 레이져 장치(1)를 설치하고, 레이져 장치로부터 지상의 차량에 대하여 조사하도록 하여 스캔(scan)함으로써 차량의 폭과 길이를 동시에 획득함으로써 차종을 인식하도록 하는 것이다.1 is installed in order to recognize vehicle types in vehicle recognition, in particular, toll gates, by installing a laser device 1 vertically above the position at which the vehicle passes, and irradiating the vehicle on the ground from the laser device. By scanning, the vehicle model is recognized by simultaneously acquiring the width and the length of the vehicle.
도 2는 종래의 차량인식방법의 다른 예를 설명하기 위한 모식도이다.2 is a schematic view for explaining another example of a conventional vehicle recognition method.
도 2에 도시된 종래예는 차량이 통과하는 양측면에 적외선 발광센서 및 수광센서를 설치하여 차량이 통과함에 따라서 수광센서에 수광된 상태가 변화되기 때문에 이 변화패턴을 이용하여 차량을 인식하도록 한다.In the conventional example shown in FIG. 2, an infrared light emitting sensor and a light receiving sensor are installed on both sides of the vehicle to pass, so that the light received by the light receiving sensor changes as the vehicle passes.
그러나, 도 1과 도 2에 도시된 종래예들에서 차량의 통과속도에 대한 고려가 없기 때문에 기설정속도보다 차량이 천천히 통과하게 되면, 차량의 길이가 길게 인식되며, 기설정속도보다 차량이 빠르게 통과하면 차량의 길이가 짧게 인식된다. 또한, 도 1의 종래예서 차량의 지붕위에 짐을 실고 가는 경우에 차량을 오인식하는 경우가 빈번히 발생하게 된다.However, in the conventional examples shown in FIGS. 1 and 2, when the vehicle passes slowly than the preset speed because there is no consideration of the passing speed of the vehicle, the length of the vehicle is recognized as long, and the vehicle is faster than the preset speed. If it passes, the length of the vehicle is recognized as short. In addition, in the conventional example of FIG. 1, when carrying a load on the roof of a vehicle, a case of misrecognizing a vehicle frequently occurs.
또한, 미국특허출원 2003/0179923에서와 같이, 파노라마 영상법은 주로 정지화상의 3D화면을 구현하기 위하여 적용되어져 왔기 주행차량과 같은 이동물체에 적용하기가 곤란하여 속도의 변화에 대한 차량의 오인식 문제를 해결할 수 없었다.In addition, as in US Patent Application 2003/0179923, the panorama imaging method has been mainly applied to realize a 3D image of a still image, which is difficult to apply to a moving object such as a traveling vehicle, and thus a problem of misunderstanding of a vehicle about a change in speed. Could not be solved.
본 발명은 상기의 문제점들을 개선하기 위하여 안출된 것으로, 차량의 주행속도에 관계없이 정확히 차량을 인식, 특히 차종을 인식하식하도록 하기 위한 것이다. 또한, 본 발명의 다른 목적은 저가의 카메라를 복수사용함으로써 시스템 제작비용을 저렴하게 하면서도 효과적인 차량인식을 하기위한 것이다. The present invention has been made to solve the above problems, and to accurately recognize the vehicle, in particular to recognize the vehicle model regardless of the traveling speed of the vehicle. In addition, another object of the present invention is to make effective vehicle recognition while lowering the system manufacturing cost by using a plurality of inexpensive cameras.
상기 목적을 위한 본 발명의 특징은 이동차량을 적어도 하나 이상의 카메라들로 주기적으로 촬상한 이미지들을 순차적으로 합성하여 상기 이동차량을 인식하는 차량 인식장치에 있어서: 상기 이동차량이 촬상된 기준 이미지와 상기 이동차량이 촬상된 비교 이미지들간에 상기 촬상된 이동차량의 이동에 의한 이미지의 차이를 특정하는 모션벡터(motion vector)를 추출하는 모션벡터추출모듈; 임의의 이미지로부터 모션벡터가 기설정된 값 이상이 되는 후속이미지를 합성하여 합성이미지를 형성하고, 상기 합성이미지와 모션벡터가 기설정된 값 이상이되는 모션벡터를 갖는 상기 후속이미지에 후속되는 차후속이미지와 합성하여 후속합성이미지를 형성을 순차적으로 진행하여 차량이미지를 합성하는 파노라마합성모듈; 상기 임의의 이미지, 상기 임의의 이미지에 후속되는 후속이미지들, 상기 파노라마 합성모듈에 의하여 합성되는 합성이미지들을 상기 모션벡터추출모듈에 전송하여 모션벡터를 추출하도록 제어하고, 상기 추출된 모션벡터정보와 합성대상의 이미지를 상기 파노라마합성모듈에 전송하여 합성하도록 제어하는 제어부를 포함하는 것이다.A feature of the present invention for the above object is a vehicle recognition apparatus for recognizing a moving vehicle by sequentially synthesizing images taken periodically by the at least one camera of the moving vehicle: a reference image and the reference image of the moving vehicle A motion vector extraction module for extracting a motion vector specifying a difference of an image due to the movement of the photographed moving vehicle between the compared images photographed by the moving vehicle; Synthesizes a subsequent image from which a motion vector is greater than or equal to a predetermined value to form a composite image; and a subsequent successive image subsequent to the subsequent image having the composite image and a motion vector whose motion vector is greater than or equal to a predetermined value; A panorama synthesizing module for synthesizing a vehicle image by sequentially forming a subsequent composite image by synthesizing; The arbitrary image, subsequent images subsequent to the arbitrary image, and a synthesized image synthesized by the panorama synthesizing module are transmitted to the motion vector extraction module to control to extract a motion vector, and the extracted motion vector information and It includes a control unit for controlling to synthesize by transmitting the image of the synthesis target to the panorama synthesis module.
본 발명의 다른 특징은 주기마다 촬상된 이미지는 차량의 측면을 상, 하로 분할된 것이며, 분할된 이미지를 상기 주기마다 상, 하 합성한 합성이미지를 형성하는 블렌딩 모듈을 더 포함하는 것이다.Another feature of the present invention is that the image captured every cycle is divided into the upper side and the lower side of the vehicle, and further comprises a blending module for forming a composite image obtained by combining the divided image up and down each cycle.
본 발명의 또 다른 특징은 상기 파노라마 합성모듈에 의하여 합성된 이미지로 차량의 에지(edge)를 추출하기 위한 에지추출모듈; 상기 에지추출모듈에 의하여 추출된 에지이미지를 이진화하는 이진화모듈; 상기 이진화모듈에 의하여 이진화된 영상으로부터 차량의 특징부를 추출하여 기저장된 차량정보와 비교하여 차종을 판정하는 차량판정모듈을 더 포함하는 것이다.Another feature of the present invention is an edge extraction module for extracting the edge (edge) of the vehicle as an image synthesized by the panorama composition module; A binarization module for binarizing the edge image extracted by the edge extraction module; The vehicle determination module may further include a vehicle determination module configured to extract a feature of the vehicle from the image binarized by the binarization module and determine a vehicle type by comparing the previously stored vehicle information.
본 발명의 또 다른 특징은 상기 카메라들의 광축과 기설정된 각도로 1자형상의 슬릿 레이져를 조사하는 레이져 조사수단과, 상기 파노라마 합성모듈로부터 합성된 이미지에서 상기 슬릿 레이져의 연속부와 불연속부를 검출하는 배경제거모듈을 더 포함하는 것이다.Still another feature of the present invention is a laser irradiation means for irradiating a single-shaped slit laser at a predetermined angle with the optical axis of the cameras, and a background for detecting the continuous portion and the discontinuous portion of the slit laser in the image synthesized from the panoramic composition module. It further includes a removal module.
본 발명의 또 다른 특징은 이동차량이 통과하는 고정위치에 설치된 적어도 하나 이상의 카메라들에 의하여 주기적으로 촬상된 이미지들을 순차적으로 합성하여 상기 이동차량을 인식하는 차량 인식방법에 있어서; 임의의 이미지로부터 기설정된 크기의 이상의 모션벡터를 갖는 상기 임의의 이미지에 후속되는 피합성이미지를 추출하여 상기 임의의 이미지와 상기 피합성이미지를 합성하는 제 1 합성단계; 상기 제 1 합성단계에서 합성된 이미지와 기설정된 크기 이상의 모션벡터를 갖는 상기 피합성이미지에 후속되는 타 피합성이미지를 추출하여 상기 합성된 이미지와 상기 타 피합성이미지를 합성하는 제 2 합성단계; 상기 제 2 합성단계를 반복적으로 수행하여 차량에 대한 전체이미지를 획득하는 반복루틴 합성단계를 포함하는 것이다.In still another aspect of the present invention, there is provided a vehicle recognition method for recognizing a moving vehicle by sequentially synthesizing images periodically captured by at least one or more cameras installed at a fixed position through which a moving vehicle passes; A first synthesizing step of extracting a composite image subsequent to the arbitrary image having a motion vector having a predetermined size or more from the random image to synthesize the arbitrary image and the synthesized image; A second synthesizing step of synthesizing the synthesized image and the other synthesized image by extracting another synthesized image subsequent to the synthesized image having an image synthesized in the first synthesis step and a motion vector having a predetermined size or more; And a repeating routine synthesis step of repeatedly performing the second synthesis step to obtain a whole image of the vehicle.
본 발명의 또 다른 특징은 주기마다 촬상된 이미지는 차량의 측면을 상, 하로 분할된 것이며, 분할된 상기 이미지를 상, 하 합성하는 블렌딩단계를 더 포함하는 것이다.Another feature of the present invention is that the image captured every cycle is divided into the upper and lower sides of the vehicle, and further includes a blending step of combining the divided image up and down.
본 발명의 또 다른 특징은 상기 카메라들의 광축과 기설정된 각도로 1자형상의 슬릿 레이져를 조사함으로써, 상기 주기적으로 촬상된 이미지에는 레이져가 차량과 배경에서 분리되어 형성되는 것이고, 상기 루틴반복 합성단계후에 상기 전체이미지중에 상기 레이져의 이미지를 검출하여 상기 배경을 제거하는 배경제거단계를 더 포함하는 것이다.Another feature of the present invention is that by irradiating a one-shaped slit laser at a predetermined angle with the optical axis of the cameras, the laser is formed separately from the vehicle and the background in the periodically captured image, after the routine repeat synthesis step The method may further include a background removal step of removing the background by detecting the image of the laser in the entire image.
이하, 첨부된 도면에 따라서 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 3은 본 발명의 일실시예를 설명하기 위한 모식도이다.3 is a schematic diagram for explaining an embodiment of the present invention.
도 3에 도시된 실시예에서 차량이 통과하는 측부의 프레임(100)에 하부와 상부에 두 대의 카메라(21), (22)가 설치되고, 차량통과여부를 감지하기 위한 감지수단(11), (12)이 설치된다. 한 대의 카메라로 차량 측면의 상부에서 하부까지 전체적으로 촬영한다는 것은 카메라의 시야각(view angle)이 일정하다고 가정하면 차량과 카메라의 이격거리를 증대시켜야 하고, 이 경우에 선명한 이미지를 획득하기 어렵다. 이격거리가 큰 경우에 선명한 이미지를 얻기 위해서는 고가의 고해상도 카메라를 설치하여야 한다. 그러나, 근거리에서 시야각의 제한을 극복하기 위하여 두 대의 카메라(21), (22)로 상, 하로 분할된 이미지를 얻도록 하고, 획득된 이미지를 합성하면 고가의 카메라 없이도 선명한 차량의 이미지를 얻을 수 있다.In the embodiment shown in FIG. 3, two cameras 21 and 22 are installed in the lower and upper portions of the frame 100 of the side through which the vehicle passes, and the sensing means 11 for detecting whether the vehicle passes. 12 is installed. Shooting from the top to the bottom of the side of the vehicle with one camera as a whole should increase the separation distance between the vehicle and the camera, assuming that the view angle of the camera is constant, in which case it is difficult to obtain a clear image. If the separation distance is large, an expensive high resolution camera should be installed to obtain a clear image. However, in order to overcome the limitation of the viewing angle at a short distance, two cameras 21 and 22 can be obtained by dividing up and down images, and by synthesizing the acquired images, a clear vehicle image can be obtained without expensive cameras. have.
감지수단(11), (12)은 레이져를 방출하고, 차량으로 부터 반사되는 거리를 측정하여 차량진입을 감지한다. 또한 감지수단은 도 2에 도시된 바와 같은 적외선 발광센서와 적외선 수광센서를 설치하여 차량의 진입여부를 감지할 수 있다.The sensing means 11 and 12 emit a laser and measure the distance reflected from the vehicle to detect the vehicle entry. In addition, the sensing means may install an infrared light emitting sensor and an infrared light receiving sensor as shown in FIG. 2 to detect whether the vehicle has entered.
도 4는 본 발명의 일실시예에서 모자이킹 방식의 파노라마 영상법을 구현하기 위한 시스템을 설명하기 위한 구성 블록도이고, 도 5는 본 발명의 일실시예의 파노라마 영상법에 의하여 촬상된 이미지를 설명하는 사진이다.FIG. 4 is a block diagram illustrating a system for implementing a panoramic imaging method according to an embodiment of the present invention, and FIG. 5 illustrates an image captured by the panoramic imaging method according to an embodiment of the present invention. It is photograph to say.
두 대의 카메라에서 촬상된 이미지는 도 4에 도시된 바의 시스템에 의하여 모자이킹 되어 넓은 시야를 갖는 차량의 파노라마 영상을 획득할 수 있다. 시스템은 마이크로 프로세서로 구성되는 제어부(50)와 제어부(50)에 데이터 처리방법과 수순을 제공하는 프로그램 모듈이 저장된 시스템 메모리(40)로 이루어진다. 시스템 메모리(40) 내에는 입력으로 주어지는 이미지들 중 공간적으로 인접한 이미지의 쌍들에 대한 투영 변환행렬을 구하는 지역 레지스트레이션 모듈(local registration module: 41)과, 각 입력이미지를 입력이미지중 기준 이미지평면으로 투영시키기 위해 지역 레지스트레이션 모듈(41)에서 구해진 투영변환행렬을 재조정하는 전역 레지스트레이션 모듈(global registration module: 42)과, 전역 레지스트레이션 모듈(42)을 통하여 재조정된 투영변환행렬을 이용하여 각 이미지들을 기준이미지에 투영하여 혼하는 블렌딩 모듈(43)과 블렌딩 모듈에 의하여 블렌딩된 이미지의 모션 벡터(motion vector)를 추출하는 모션벡터 모듈(44)과 두 개의 이미지에서 모션벡터가 기준값보다 큰 경우에 두 개의 이미지를 합성하는 파노라마 합성모듈(45)과, 전체 합성된 차량의 이미지로부터 에지를 추출하기 위한 에지추출모듈(46)과 추출된 에지 이미지를 이진화 하기 위한 이진화 모듈(47)과, 이진화된 이미지에서 특징부를 추출하여 기 저장된 록업테이블(look up table) 차량 특징부와 비교하여 차량을 판정하는 차량판정모듈(48)이 구비된다. 또한, 제어부(50)에는 감지수단(11), (12)이 연결되며, 감지수단(11), (12)에는 제어부(50)의 제어데이터에 따라서 일정주기로 레이져 조사부(111)에서 레이져를 조사하도록 하고, 레이져 수광부(112)에서는 반사체로부터 반사되는 레이져를 수광한다. 차량이 통과시에는 레이져의 조사시각과 반사 레이져의 수광시각의 차이(△t)가 차량이 통과하지 않을 때 보다 짧게 된다. 거리산출모듈(113)은 △t에 의하여 차량통과를 인식할 수 있을 뿐만이 아니라 감지수단과 통과차량의 이격거리를 산출하며, 시스템 메모리(40)는 차량이 카메라에 인접하는 거리에 따라서 촬상되는 이미지내에 동일차량의 차량의 크기의 차이를 보정하는 정규화(normalizing)를 실시한다. 또한, 차량이 통과하는 양측면에 감지수단(11), (12)을 설치하고, 차량통과시에 차량과 감지수단과의 거리를 산출함으로써 차량폭을 산출하도록 할 수 있다. Images captured by two cameras may be captured by the system of FIG. 4 to obtain a panoramic image of a vehicle having a wide field of view. The system consists of a control unit 50 which is composed of a microprocessor and a system memory 40 in which a program module for providing data processing methods and procedures to the control unit 50 is stored. In the system memory 40, a local registration module 41 for obtaining a projection transformation matrix for pairs of spatially adjacent images among images given as an input, and projecting each input image to a reference image plane of the input image. Each image to a reference image using a global registration module 42 for readjusting the projection conversion matrix obtained by the local registration module 41 and a projection conversion matrix readjusted through the global registration module 42. The motion vector module 44, which extracts the motion vector of the image blended by the blending module 43 and the blending module by projecting and blending, and two images when the motion vector is larger than the reference value in the two images. Panorama composition module 45 for composing, and from the image of the total synthesized vehicle The edge extraction module 46 for extracting the edges, the binarization module 47 for binarizing the extracted edge image, and extracting the features from the binarized image are compared with previously stored look up table vehicle features. A vehicle determination module 48 for determining a vehicle is provided. In addition, the sensing means 11 and 12 are connected to the controller 50, and the sensing means 11 and 12 irradiate the laser from the laser irradiation unit 111 at regular intervals according to the control data of the controller 50. The laser light receiving unit 112 receives the laser reflected from the reflector. When the vehicle passes, the difference Δt between the irradiation time of the laser and the light receiving time of the reflective laser becomes shorter than when the vehicle does not pass. The distance calculation module 113 not only recognizes the passage of the vehicle by Δt but also calculates the separation distance between the sensing means and the passing vehicle, and the system memory 40 stores an image captured according to the distance of the vehicle adjacent to the camera. Normalizing is performed to correct the difference in the size of the vehicle of the same vehicle. In addition, the vehicle width may be calculated by providing the sensing means 11 and 12 on both sides of the vehicle passing, and calculating the distance between the vehicle and the sensing means when the vehicle passes.
도 5a에 도시된 이미지에서 Fa1, Fa2, …,Fan은 상부에 설치된 카메라(22)에 의하여 촬상된 것이고, Fb1, Fb2, …,Fbn은 하부에 설치된 카메라(21)에 의하여 촬상된 것이고, 도 5c는 Fa1, Fa2, …,Fan과 Fb1, Fb2, …,Fbn 의 로우 이미지(raw image)를 입력하여 지역 레지스트레이션 모듈(41)과 전역 레지스트레이션 모듈(42)을 거쳐 블렌딩 모듈(43)에 의하여 얻어지는 이미지이다. 블렌딩 모듈(42)에 의하여 블렌딩된 이미지 Fc1, Fc2, …,Fcn 를 형성함에 있어서, 차량의 통과가 저속인 경우에는 지정된 시간동안에 많은 수의 이미지가 얻어지며, 고속으로 차량이 통과되게 되면 작은 수의 이미지가 획득된다. 만일 차량이 정지하고 있는 상황이라면 동일 이미지가 무한히 생성되게 된다. 따라서 차량의 이동속도와 관계없이 차량을 인식하기 위하여 모션벡터 추출모듈(44)은 블렌딩된 이미지 Fc1과 Fc2사이의 모션벡턱를 블록 정합알고리즘에 의하여 추출한다. 또한 파노라마 합성모듈(45)는 모션벡터의 크기가 기준값 이하이면 차량의 이동이 없는 것으로, Fc2를 버리고, 기준값 이상이면 두 이미지의 합성된 이미지Fp1을 형성하고, 모션벡터 추출모듈(44)은 합성된 이미지Fp1과 Fc3의 모션벡터를 추출하고, 기준값이하이면 Fc3를 버리고, 기준값 이상이면 이 두 이미지의 합성이미지를 Fp2을 형성한다. 이와 같은 과정을 반복함으로써 최종적으로 도 5c에 도시된 차량의 전체적인 이미지를 형성한다.In the image shown in FIG. 5A, Fa 1 , Fa 2 ,... , Fa n is imaged by the camera 22 installed at the top, and Fb 1 , Fb 2 ,... , Fb n is captured by the camera 21 installed in the lower portion, Figure 5c is Fa 1 , Fa 2 ,. , Fa n and Fb 1 , Fb 2 ,. A raw image of Fb n is input to the image obtained by the blending module 43 through the local registration module 41 and the global registration module 42. Images Fc 1 , Fc 2 ,... Blended by blending module 42. In forming Fc n , a large number of images are obtained during a predetermined time when the vehicle passes at a low speed, and a small number of images are obtained when the vehicle passes at a high speed. If the vehicle is stationary, the same image is created indefinitely. Accordingly, in order to recognize the vehicle regardless of the moving speed of the vehicle, the motion vector extraction module 44 extracts the motion vector between the blended images Fc 1 and Fc 2 by a block matching algorithm. Further panorama synthesis module 45 is that the size of the motion vector is not the movement of equal to or less than the reference value the vehicle, discard the Fc 2, if the reference value over the composite image of the two images to form an Fp 1, the motion vector extraction module 44 Extracts the motion vectors of the synthesized images Fp 1 and Fc 3 , discards Fc 3 if it is below the reference value, and forms Fp 2 of the combined images of the two images if it is above the reference value. By repeating this process, the overall image of the vehicle shown in FIG. 5C is finally formed.
에지 추출모듈(47)은 도 5c의 이미지로부터 에지를 추출하여 도 5d의 에지 이미지를 형성한다. 도 5d의 에지 이미지를 이진화 모듈(47)은 이진화시켜 특징부가 보다 명확히 부각되도록 한다. 차량판정모듈(48)은 이진화된 이미지와 거리산출모듈(113)에 의하여 산출된 감지수단과 통과차량과의 거리에 의하여 차량영상을 정규화(normalizing)하고, 정규화된 영상으로부터 특징부를 추출하여 록업테이블의 특징부와 비교하여 차량을 판정한다. 특징부의 예로는 이미지하부에 차량바퀴가 원의 성분을 갖는 것을 이용하여 이를 용이하게 추출할 수 있으며, 차량바퀴간의 이격거리를 룩업테이블의 정보와 비교하여 차량을 판정할 수 있다. 또한, 명암값의 변화빈도수, 차량폭, 전체 윤곽을 이루는 좌표벡터정보, 바퀴의 크기등을 추가정보로 추출하여 보완할 수 있다. 또한, 룩업테이블을 사용하지 않고 바퀴간의 거리를 설정값과 비교하여 차량을 판정할 수 있음은 주지의 사실이다. The edge extraction module 47 extracts edges from the image of FIG. 5C to form the edge image of FIG. 5D. The binarization module 47 binarizes the edge image of FIG. 5D so that the features are more clearly highlighted. The vehicle determination module 48 normalizes the vehicle image by the distance between the binarized image and the sensing means calculated by the distance calculation module 113 and the passing vehicle, extracts a feature from the normalized image, and locks up the table. The vehicle is determined by comparison with the features of. An example of the feature can be easily extracted by using the vehicle wheel having the original component under the image, and determining the vehicle by comparing the separation distance between the wheels with the information in the lookup table. In addition, the frequency of change of the contrast value, the vehicle width, coordinate vector information forming the entire contour, the size of the wheel, and the like can be extracted and supplemented with additional information. It is also well known that the vehicle can be determined by comparing the distance between the wheels with the set value without using the lookup table.
도 6은 본 발명의 다른 실시예를 설명하기 위한 모식도이고, 도 7은 도 6의 카메라에 의하여 촬상된 이미지이다.6 is a schematic view for explaining another embodiment of the present invention, Figure 7 is an image captured by the camera of FIG.
도 6a는 카메라(61)의 광축과 레이져장치(62)로부터 조사되는 레이져의 광축이 일치하나 도 6b에서는 카메라(61)의 광축과 레이져장치(62)로부터 조사되는 레이져의 광축이 θ를 이루고 있다. 이때, 레이져장치는 1자형상의 슬릿광을 조사하게되고, 도 6a와 같이 레이져 장치(62)와 카메라가 동일방향의 광축이 되도록 설치된 상태에서 카메라에 촬상된 이미지는 도 7a와 같고, 도 6b와 같이 광축들이 θ의 각도로 만나도록 설치된 상태에서 차량의 촬상된 이미지는 도 7b와 같다. 도 7a에서와 같이 광축이 일치하는 경우에는 레이져 슬릿광은 차량과 배경에 대하여 연속적으로 구분되지 않고 1자형상을 유지하고 있으나, 도 7b와 같이 카메라 광축에 엇갈리게 조사된 레이져 슬릿광은 차량과 배경에서 큰 차이를 갖는 분리된 상태로 촬상되게 된다. 이와 같이, 차량의 합성 이미지에서 레이져 슬릿광이 연속되는 부분까지를 차량으로 인식하고, 나머지 부분을 배경으로 인식함으로써 차량에 대한 이미지만을 추출할 수 있고, 배경으로 인한 오인식의 문제점을 줄일 수 있다. In FIG. 6A, the optical axis of the camera 61 and the optical axis of the laser irradiated from the laser device 62 coincide. In FIG. 6B, the optical axis of the camera 61 and the optical axis of the laser irradiated from the laser device 62 form θ. . At this time, the laser device is irradiated with a single-shaped slit light, the image captured by the camera in the state in which the laser device 62 and the camera is installed in the same direction as the optical axis, as shown in Figure 6a is shown in Figure 7a, and As shown in FIG. 7B, the photographed image of the vehicle in the state where the optical axes are installed to meet at an angle of θ as described above. When the optical axes coincide with each other as shown in FIG. 7A, the laser slit light maintains one shape without being continuously distinguished from the vehicle and the background. However, as shown in FIG. The image is taken in a separated state with a large difference in. As described above, by recognizing the portion of the laser slit light continuous from the composite image of the vehicle as the vehicle and recognizing the remaining portion as the background, only the image of the vehicle can be extracted and the problem of misrecognition due to the background can be reduced.
본 발명의 다른 실시예의 파노라마 영상을 구현하기 위한 시스템은 도 4에 도시된 블록도와 동일 구성을 하고 있으나, 파노라마 합성모듈(45)로부터 합성된 이미지로부터 레이져 슬릿광이 연속된 차량부위를 검출하고, 나머지 부분을 배경으로 인식하여 제거하기 위한 배경제거모듈이 더 구비된다. 또한, 배경제거모듈은 블렌딩 모듈(43)로부터 각각의 블렌딩된 이미지로부터 연속된 레이져 슬릿광을 검출하고, 나머지 부분을 제거함으로써 배경이 제거된 블렌딩 이미지를 구현할 수 있고, 이를 파노라마 영상법에 의하여 합성할 수 있다. 이러한 차이는 설계자의 편의성에 의하여 결정되는 것으로 다양한 방식에 의하여 구현될 수 있다.A system for implementing a panoramic image according to another embodiment of the present invention has the same configuration as the block diagram shown in FIG. 4, but detects a vehicle portion where laser slit light is continuous from an image synthesized from the panoramic composition module 45, A background removal module for recognizing and removing the remaining part as a background is further provided. In addition, the background removal module detects a continuous laser slit light from each blended image from the blending module 43, and implements a blended image from which the background is removed by removing the remaining portion, which is synthesized by a panoramic imaging method. can do. This difference is determined by the convenience of the designer and can be implemented in various ways.
상기의 목적과 구성에 따르면, 차량의 이동속도와 관계없이 정확히 차량의 이미지를 획득할 수 있고, 저가의 카메라로 넓은 시야각을 갖는 이미지를 획득할 수 있으며, 이미지로부터 배경을 쉽게 제거할 수 있어 차량의 이미지만을 추출할 수 있어 정확한 차량만의 이미지를 획득할 수 있어 차량인식을 정확히 할 수 있다.According to the above object and configuration, it is possible to obtain the image of the vehicle accurately regardless of the moving speed of the vehicle, to obtain an image having a wide viewing angle with a low-cost camera, and to easily remove the background from the image. Because only the image of can be extracted, it is possible to obtain the exact image of the vehicle so that the vehicle recognition can be accurately made.
도 1은 종래의 차량인식방법을 설명하기 위한 모식도이다.1 is a schematic diagram for explaining a conventional vehicle recognition method.
도 2는 종래의 차량인식방법의 다른 예를 설명하기 위한 모식도이다.2 is a schematic view for explaining another example of a conventional vehicle recognition method.
도 3은 본 발명의 일실시예를 설명하기 위한 모식도이다.3 is a schematic diagram for explaining an embodiment of the present invention.
도 4는 본 발명의 일실시예에서 모자이킹 방식의 파노라마 영상법을 구현하기 위한 시스템을 설명하기 위한 구성 블록도이다.FIG. 4 is a block diagram illustrating a system for implementing a panoramic image method using a moking method in an embodiment of the present invention.
도 5는 본 발명의 일실시예의 파노라마 영상법에 의하여 촬상된 이미지를 설명하는 사진이다.5 is a photograph illustrating an image captured by the panoramic imaging method according to an embodiment of the present invention.
도 6은 본 발명의 다른 실시예를 설명하기 위한 모식도이다.6 is a schematic view for explaining another embodiment of the present invention.
도 7은 도 6의 카메라에 의하여 촬상된 이미지이다.FIG. 7 is an image photographed by the camera of FIG. 6.
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| KR1020040019537A KR20050094913A (en) | 2004-03-23 | 2004-03-23 | Recognition system for vehicle and recognition method therefor |
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100802605B1 (en) * | 2007-02-16 | 2008-02-13 | 조선대학교산학협력단 | Apparatus and method of recognizing numerals from vehicle licenseplate |
| KR100836943B1 (en) * | 2006-09-22 | 2008-06-11 | 주식회사 이비 | Apparatus for collecting a vehicle and traffic information and method therefor |
| KR100913396B1 (en) * | 2006-12-04 | 2009-08-21 | 한국전자통신연구원 | Apparatus and method for recognizing person's behaviors using motion vector |
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2004
- 2004-03-23 KR KR1020040019537A patent/KR20050094913A/en active Search and Examination
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|---|---|---|---|---|
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| KR100802605B1 (en) * | 2007-02-16 | 2008-02-13 | 조선대학교산학협력단 | Apparatus and method of recognizing numerals from vehicle licenseplate |
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