KR20100005421A - Image-processing-based automatic vehicle identification system of non-detection type - Google Patents

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KR20100005421A
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임세도
최대순
강원의
백남철
문병섭
박범진
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(주)타우마텍
한국건설기술연구원
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    • G08G1/04Detecting movement of traffic to be counted or controlled using optical or ultrasonic detectors

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Abstract

PURPOSE: An image-processing-based automatic vehicle identification system of a non-detection type are provided to reduce installation costs by detecting a vehicle trough image processing of a photographed image and make system installation simple. CONSTITUTION: A camera image input unit(10) receives images of at least one lane which is photographed by a camera. A vehicle area detector(20) performs a digital image process of an image from the camera image input unit and extracts a vehicle from the image. A number plate area detector(30) detects a number plate area of vehicles from the vehicle image data. A character/number area detector(40) extracts a character and number region from the number-plate image data of the vehicles.

Description

영상기반의 비검지식 자동 차량 인식 시스템 {Image-processing-based automatic vehicle identification system of non-detection type}Image-processing-based automatic vehicle identification system of non-detection type}

본 발명은 차량 인식 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 기존의 검지식 방식이 아니라 비점지식으로 촬영 영상을 신호처리하여 차량을 인식할 수 있는 영상기반의 비검지식 자동 차량 인식 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a vehicle recognition system. More particularly, the present invention relates to an image-based non-detection automatic vehicle recognition system capable of recognizing a vehicle by signal processing a captured image using non-point knowledge, rather than a conventional detection method.

자동 차량 인식(Automatic Vehicle Identification; AVI)는 자동으로 차량 번호판을 인식하는 기술을 말하는 것인데, 이를 통해 얻은 차량 번호판 정보는 지능형 교통망(ITS, Intelligent Transport System)의 기본 데이터로 처리되게 된다. 이러한 자동 차량 인식 기술은 도로에 설치된 카메라로부터 얻은 영상으로부터 필요한 교통정보를 획득하기 위해 수행되어야 하는 기본 단계이다. Automatic Vehicle Identification (AVI) refers to a technology for automatically recognizing a vehicle license plate. The vehicle license plate information obtained through this process is processed as basic data of an intelligent transport system (ITS). This automatic vehicle recognition technology is a basic step that must be performed to obtain necessary traffic information from an image obtained from a camera installed on a road.

종래의 AVI 시스템들은 검지식인데, 이는 차량의 진출입 여부를 지속적으로 검지하는 모듈을 갖추고 있는 시스템을 말한다. 그리고 차량의 진출입이 검지되었을 때 검지모듈로부터 신호를 받아 사진을 촬영하는 모듈이 있으며 촬영된 영상은 번호판 인식을 하는 인식모듈로 전달되어 차량의 번호판을 인식하게 된다. 인식된 번호판 데이터는 이후에 지능형 교통망에서 사용하는 기본 정보로서 사용되는 것이 다. 이와 같은 검지식 시스템은 차량의 진출입을 검지하는 방법에 따라 다양한 종류가 있는데, 검지장치를 차로에 매설하는가 여부를 기준으로 크게 매설식과 비매설식으로 나뉜다.Conventional AVI systems are detectable, which refers to a system equipped with a module that continuously detects whether the vehicle is in or out. Then, when the entrance and exit of the vehicle is detected, there is a module that receives a signal from the detection module and takes a picture. The captured image is transferred to a recognition module that recognizes the license plate to recognize the license plate of the vehicle. The recognized license plate data is used as basic information for later use in intelligent transportation networks. There are various types of such detection systems according to the method of detecting the entry and exit of the vehicle, which is divided into a buried type and a non-buried type based on whether the detection device is embedded in the lane.

도 1은 종래 검지식 AVI 시스템 중에서 검지장치로서 루프 코일을 차로에 매설한 매설식 시스템을 도시한 것이고, 도 2는 종래 검지식 AVI 시스템 중에서 루프 코일을 차로에 매설하는 것이 아니라 검지장치로서 레이저 빔 발생 및 검사 장비를 이용하는 비 매설식 시스템을 도시한 것이다.FIG. 1 illustrates a buried system in which a loop coil is embedded in a lane as a detection device in a conventional detection type AVI system, and FIG. 2 illustrates a laser beam as a detection device instead of embedding a loop coil in a lane in a conventional detection type AVI system. A non-embedded system using generation and inspection equipment is shown.

이와 같은 검지식 AVI 시스템은 아래와 같은 문제점을 가지고 있다.Such a detection AVI system has the following problems.

첫 번째로 시스템 설치 및 이전작업이 복잡하다. 즉, 매설식 시스템의 경우에는 시스템의 설치시에는 검지용 루프 코일을 차로에 매설하는 작업으로 인하여 복잡한 도로공사가 필요하고, 시스템의 이전시에도 루프코일을 이동시킨 후 재매설하는 작업 등으로 복잡한 도로공사가 필요하다. 또, 비 매설식 시스템의 경우에도 시스템의 설치시에 카메라의 설치뿐만 아니라 레이저 빔 발생 및 검사 장비도 설치해야 하므로 레이저 빔 장치의 조립 설치 및 각도 설정 등의 복잡한 작업이 필요하다. First, the system installation and migration is complicated. That is, in the case of buried system, when installing the system, complicated road construction is required due to the embedding of the detection loop coil in the roadway, and it is complicated by moving the roof coil and reburying the roof coil even when the system is transferred. Road work is needed. In addition, even in the case of the non-embedded system, the installation of the laser beam generation and inspection equipment as well as the installation of the camera must be installed at the time of installation of the system.

두 번째로, 설치비가 비싸다. 즉, 매설식의 경우에는 고가의 루프 코일과 연결선이 필요하고 또한 고가의 도로공사 비용이 발생한다. 또, 비 매설식의 경우에는 고가의 레이저 빔 발생과 검사장비가 필요하다.Secondly, installation costs are high. That is, in the case of the buried type, expensive loop coils and connecting lines are required, and expensive road construction costs are incurred. In the case of the non-embedded type, expensive laser beam generation and inspection equipment is required.

세 번째로 차량 번호판 인식 대상 차로의 확장이 어렵다. 즉, 차량 번호판 인식 대상 차로를 확장하려는 경우 검지와 촬영 모듈을 매 차로마다 추가해야 하므 로 설치비와 운영비가 증가한다.Third, it is difficult to expand the lane to which the license plate is recognized. In other words, in order to expand the lane to be recognized by the license plate, installation and operation costs increase because detection and photographing modules need to be added for each lane.

네 번째로 레이저 빔 방식의 경우 도로 측면에 설치하여 여러 차선으로부터 차량 번호판 인식을 할 수 없다.Fourthly, in the case of the laser beam method, the license plate cannot be recognized from multiple lanes by installing on the side of the road.

본 발명은 상기한 종래 문제점을 해결하기 위해 이루어진 것으로, 시스템 설치 및 이전작업이 복잡하지 않고 설치비가 비교적 저렴하며, 인식 대상 차로의 확장시에도 추가적인 비용의 발생 없이 대응 가능하고, 도로 측면에 설치하여 여러 차선의 차량을 인식할 수 있는 영상기반의 비검지식 자동 차량 인식 시스템을 제공하고자 함에 그 목적이 있다.The present invention has been made to solve the above-mentioned conventional problems, the installation and transfer of the system is not complicated and the installation cost is relatively inexpensive, and can be installed on the side of the road without any additional cost even when expanding the target car to recognize An object of the present invention is to provide an image-based non-detection automatic vehicle recognition system capable of recognizing a vehicle of multiple lanes.

상기한 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 영상기반의 비검지식 자동 차량 인식 시스템은, 카메라에서 촬영된 적어도 한 차로에 대한 영상을 입력받아 디지털 영상 데이터로 출력하는 카메라 영상 입력부와; 상기 카메라 영상 입력부로부터 입력되는 디지털 영상 데이터를 디지털 영상 처리를 통하여 차량을 검출하여 차량 영상을 추출해내는 차량 영역 검출부와; 상기 차량 영역 검출부에서 출력된 차량 영상 데이터에서 차량의 번호판 영역을 검출해 내는 번호판 영역 검출부와; 상기 번호판 영역 검출부에서 출력된 차량의 번호판 영상 데이터에서 문자 및 숫자 영역을 추출해내는 문자/숫자 영역 검출부와; 상기 문자/숫자 영역 검출부에서 출력된 문자 및 숫자 영상 데이터로부터 문자 및 숫자를 인식하여 차량 번호 데이터로서 출력하는 문자/숫자 인식부를 구비하여 구성된 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, an image-based non-detection automatic vehicle recognition system according to the present invention includes a camera image input unit for receiving an image of at least one lane photographed by a camera and outputting the image as digital image data; A vehicle region detector for extracting a vehicle image by detecting a vehicle through digital image processing of the digital image data input from the camera image input unit; A license plate area detector for detecting a license plate area of a vehicle from the vehicle image data output from the vehicle area detector; A character / numeric region detector for extracting a character and numeric region from the license plate image data of the vehicle output from the license plate region detector; And a character / number recognition unit for recognizing characters and numbers from the character and numeric image data output from the character / number region detection unit and outputting them as vehicle number data.

여기서, 본 발명에 따른 영상기반의 비검지식 자동 차량 인식 시스템은 상기 차량 영역 검출부에서 출력된 차량 영상 데이터로부터 차량 고유 정보를 검출하는 차량 고유 정보 검출부를 더 포함하여 구성될 수 있다. 또한, 상기 차량 고유 정보 검출부는, 상기 차량 영역 검출부에서 출력된 차량 영상 데이터로부터 차량의 크기를 측정하고 측정된 크기를 차량 크기 정보로서 출력하는 차량 크기 측정부와; 상기 차량 영역 검출부에서 출력된 차량 영상 데이터로부터 차량의 색상을 인식하고 인식된 색상을 차량 색상 정보로서 출력하는 차량 색상 인식부와; 상기 차량 영역 검출부에서 출력된 차량 영상 데이터로부터 차량의 전조등을 검출하고 이 검출된 차량의 좌우 전조등의 간격을 측정하여 전조등 간격 데이터로서 출력하는 차량 전조등 검출 및 간격 측정부 중 적어도 어느 하나를 구비하여 구성될 수 있다.Here, the image-based non-detection type automatic vehicle recognition system according to the present invention may further include a vehicle specific information detector for detecting vehicle specific information from the vehicle image data output from the vehicle region detector. The vehicle specific information detection unit may further include: a vehicle size measuring unit configured to measure the size of the vehicle from the vehicle image data output from the vehicle region detection unit and output the measured size as vehicle size information; A vehicle color recognizer configured to recognize a color of the vehicle from the vehicle image data output from the vehicle region detector and to output the recognized color as vehicle color information; And at least one of a vehicle headlight detection and interval measuring unit configured to detect the headlights of the vehicle from the vehicle image data output from the vehicle region detection unit, measure the distance between the detected left and right headlights, and output the headlight interval data. Can be.

상기 차량 영역 검출부는, 상기 카메라 영상 입력부로부터 출력되는 디지털 영상 데이터를 일정 시간 지연시켜 출력하는 시간 지연부와; 현재 카메라 영상 입력부로부터 출력되는 디지털 영상 데이터와 상기 시간 지연부로부터 출력되는 지연된 디지털 영상 데이터를 비교하여 전경과 배경을 분리하여 제거하는 전경 및 배경 분리부와; 상기 전경 및 배경 분리부로부터 전경과 배경이 분리 제거된 디지털 영상데이터를 입력받아 움직임 추정 및 보상 알고리즘을 이용하여 움직임 벡터를 계산하고 차량의 움직임을 추정하고 보상하는 차량 움직임 추정 및 보상부와; 상기 차량 움직임 추정 및 보상부로부터 차량의 움직임이 보상된 영상 데이터를 입력받아 최적화된 차량 영역을 검출해 내는 차량 검출부를 구비하여 구성될 수 있다.The vehicle region detector may include: a time delay unit configured to delay and output digital image data output from the camera image input unit for a predetermined time; A foreground and background separator for separating and removing the foreground and the background by comparing the digital image data output from the current camera image input unit with the delayed digital image data output from the time delay unit; A vehicle motion estimation and compensation unit which receives digital image data from which the foreground and background are separated from the foreground and background separation unit, calculates a motion vector by using a motion estimation and compensation algorithm, and estimates and compensates the movement of the vehicle; And a vehicle detector configured to receive image data compensated for the movement of the vehicle from the vehicle movement estimator and compensator to detect an optimized vehicle region.

상기와 같이 구성된 본 발명에 의하면, 종래 방식에 비하여, 시스템 설치 및 이전작업이 복잡하지 않고 설치비가 비교적 저렴하며, 인식 대상 차로의 확장시에 도 추가적인 비용의 발생 없이 대응 가능하고, 도로 측면에 설치하여 여러 차선의 차량을 인식할 수 있게 된다. According to the present invention configured as described above, compared with the conventional method, the installation and transfer operation of the system is not complicated and the installation cost is relatively low, and it is possible to cope without incurring additional costs even when expanding the lane to be recognized, and installed on the side of the road. It is possible to recognize a vehicle of multiple lanes.

이하, 첨부도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 영상기반의 비검지식 자동 차량 인식 시스템에 대하여 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, an image-based non-detection automatic vehicle recognition system according to a preferred embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 3은 본 발명에 따른 영상기반의 비검지식 자동 차량 인식 시스템을 설명하기 위한 도면이다.3 is a view for explaining an image-based non-detection automatic vehicle recognition system according to the present invention.

동 도면에 도시한 바와 같이, 본 발명에 따른 영상기반의 비검지식 자동 차량 인식 시스템은 종래의 검지식 방식과는 달리 루프코일이나 레이저빔 등을 사용하여 차량을 검지하는 것이 아니라 카메라에서 촬영한 영상 데이터를 가지고서 영상기반의 검지기술을 이용하여 복수 차로를 통과하는 차량을 검지한다.As shown in the drawing, the image-based non-detection automatic vehicle recognition system according to the present invention, unlike the conventional detection method, does not detect a vehicle using a loop coil or a laser beam, but images captured by a camera. Based on the data, image-based detection technology is used to detect vehicles passing through multiple lanes.

도 4는 본 발명에 따른 영상기반의 비검지식 자동 차량 인식 시스템의 블록구성을 도시한 도면이고, 도 5는 도 4의 차량 영역 검출부의 상세 블록 구성을 도시한 도면이다.4 is a block diagram illustrating an image-based non-detection automatic vehicle recognition system according to the present invention, and FIG. 5 is a block diagram illustrating a detailed block configuration of the vehicle region detection unit of FIG. 4.

도 4에 도시한 바와 같이, 본 발명에 따른 영상기반의 비검지식 자동 차량 인식 시스템은, 카메라 영상 입력부(10), 차량 영역 검출부(20), 번호판 영역 검출부(30), 문자/숫자 영역 검출부(40), 문자/숫자 인식부(50) 및 차량 고유 정보 검출부(60)를 구비하여 구성된다.As shown in FIG. 4, the image-based non-detection type automatic vehicle recognition system according to the present invention includes a camera image input unit 10, a vehicle area detection unit 20, a license plate area detection unit 30, and an alphanumeric area detection unit ( 40), an alphanumeric recognition unit 50 and a vehicle specific information detection unit 60 are configured.

상기 카메라 영상 입력부(10)는 카메라에서 촬영된 복수 차로에 대한 영상을 입력받아 프레임 단위로 디지털 영상 데이터로 출력한다. The camera image input unit 10 receives an image of a plurality of lanes photographed by the camera and outputs the digital image data in frame units.

상기 차량 영역 검출부(20)는 상기 카메라 영상 입력부(10)로부터 입력되는 프레임 단위의 디지털 영상 데이터를 디지털 영상 처리를 통하여 차량을 검출하여 차량 영상을 추출해낸다.The vehicle region detector 20 detects a vehicle through digital image processing of frame-based digital image data input from the camera image input unit 10 and extracts a vehicle image.

이러한 차량 영역 검출부(20)는, 도 5에 도시한 바와 같이, 시간 지연부(24)와, 전경 및 배경 분리부(22), 차량 움직임 추정 및 보상부(26) 및 차량 검출부(28)를 구비하여 구성될 수 있다. 상기 시간 지연부(24)는 카메라 영상 입력부(10)로부터 출력되는 프레임 단위의 디지털 영상 데이터를 일정 시간(예를 들면 프레임 단위 시간으로 예를 들면 1 또는 2 프레임) 지연시켜 출력한다. 전경 및 배경 분리부(22)는 현재 카메라 영상 입력부(10)로부터 출력되는 디지털 영상 데이터의 현재 프레임과 상기 시간 지연부(24)로부터 출력되는 지연된 디지털 영상 데이터의 이전 프레임을 비교하여 전경과 배경을 분리하여 제거하고 전경과 배경이 분리 제거된 디지털 영상데이터를 출력한다. 상기 차량 움직임 추정 및 보상부(26)는 상기 전경 및 배경 분리부(22)로부터 전경과 배경이 분리 제거된 디지털 영상데이터를 입력받아 움직임 추정 및 보상 알고리즘을 이용하여 움직임 벡터를 계산하고차량의 움직임을 추정하고 보상한다. 상기 차량 검출부(28)는 상기 차량 움직임 추정 및 보상부(26)로부터 차량의 움직임이 보상된 영상 데이터를 입력받아 최적화된 차량 영역을 검출해 내고 검출된 차량의 영상 데이터만을 출력한다.As shown in FIG. 5, the vehicle area detector 20 includes a time delay unit 24, a foreground and background separator 22, a vehicle motion estimation and compensator 26, and a vehicle detector 28. It may be provided with. The time delay unit 24 delays and outputs the digital image data of the frame unit output from the camera image input unit 10 for a predetermined time (for example, one or two frames in frame unit time). The foreground and background separator 22 compares a current frame of the digital image data output from the current camera image input unit 10 with a previous frame of the delayed digital image data output from the time delay unit 24 to compare the foreground and the background. The digital image data is separated and removed, and the foreground and background are separated and output. The vehicle motion estimation and compensator 26 receives digital image data from which the foreground and background are separated from the foreground and background separator 22, calculates a motion vector using a motion estimation and compensation algorithm, and calculates the motion of the vehicle. Estimate and compensate. The vehicle detector 28 receives the image data compensated for the movement of the vehicle from the vehicle motion estimation and compensator 26, detects an optimized vehicle region, and outputs only the detected image data of the vehicle.

상기 번호판 영역 검출부(30)는 상기 차량 영역 검출부(20)에서 출력된 차량 영상 데이터에서 차량의 번호판 영역을 검출해 내고 검출된 차량의 번호판 영상 데이터만을 출력한다.The license plate area detector 30 detects the license plate area of the vehicle from the vehicle image data output from the vehicle area detector 20 and outputs only the detected license plate image data of the vehicle.

상기 문자/숫자 영역 검출부(40)는 상기 번호판 영역 검출부(30)에서 출력된 차량의 번호판 영상 데이터에서 문자 및 숫자 영역을 추출해내고 이 추출된 문자 및 숫자 영상 데이터만을 출력한다.The character / numeric region detector 40 extracts a character and numeric region from the license plate image data of the vehicle output from the license plate region detector 30 and outputs only the extracted character and numeric image data.

상기 문자/숫자 인식부(50)는 상기 문자/숫자 영역 검출부(40)에서 출력된 문자 및 숫자 영상 데이터로부터 문자 및 숫자를 인식하여 차량 번호 데이터로서 출력한다.The letter / number recognition unit 50 recognizes letters and numbers from the letter and number image data output from the letter / number area detection unit 40 and outputs them as vehicle number data.

상기 차량 고유 정보 검출부(60)는 상기 차량 영역 검출부(20)에서 출력된 차량 영상 데이터로부터 차량 고유 정보를 검출하여 출력한다. 본 실시예에서는 상기 차량 고유 정보로서 차량의 크기, 차량의 색상 및 차량 전조등의 간격만을 예를 들어 설명하지만, 다른 차량 고유 정보도 가능함은 물론이다.The vehicle specific information detection unit 60 detects and outputs vehicle specific information from the vehicle image data output from the vehicle region detection unit 20. In the present embodiment, only the size of the vehicle, the color of the vehicle, and the interval between the vehicle headlights are described as the vehicle-specific information, but other vehicle-specific information is also possible.

상기 차량 고유 정보 검출부(60)는 차량 크기 측정부(62)와 차량 색상 인식부(64) 및 차량 전조등 검출 및 간격 측정부[전조등 영역 검출부(66) 및 전조등 간격 측정부(68)]를 포함할 수 있다.The vehicle specific information detecting unit 60 includes a vehicle size measuring unit 62, a vehicle color recognition unit 64, and a vehicle headlight detecting and spacing measuring unit (headlight area detecting unit 66 and headlight spacing measuring unit 68). can do.

상기 차량 크기 측정부(62)는 상기 차량 영역 검출부(20)에서 출력된 차량 영상 데이터로부터 차량의 크기(예를 들면 차량 길이, 폭)를 측정하고 측정된 크기를 차량 크기 데이터로서 출력한다.The vehicle size measuring unit 62 measures the size of the vehicle (for example, vehicle length and width) from the vehicle image data output from the vehicle region detecting unit 20 and outputs the measured size as vehicle size data.

상기 차량 색상 인식부(64)는 상기 차량 영역 검출부(20)에서 출력된 차량 영상 데이터로부터 차량의 색상을 인식하고 인식된 색상을 차량 색상 데이터로서 출력한다.The vehicle color recognizer 64 recognizes the color of the vehicle from the vehicle image data output from the vehicle region detector 20 and outputs the recognized color as the vehicle color data.

상기 전조등 영역 검출부(66)는 상기 차량 영역 검출부(20)에서 출력된 차량 영상 데이터로부터 차량의 전조등을 검출하고, 상기 전조등 간격 측정부(68)는 상기 전조등 영역 검출부(66)에서 검출된 차량의 전조등 간격(좌우 전조등의 간격)을 측정하여 전조등 간격 데이터로서 출력한다.The headlight area detection unit 66 detects the headlight of the vehicle from the vehicle image data output from the vehicle area detection unit 20, and the headlight spacing measuring unit 68 detects the headlight area of the vehicle detected by the headlight area detection unit 66. The headlight spacing (left and right headlight spacing) is measured and output as headlight spacing data.

이상 설명한 바와 같이 본 발명에 의하면, 비검지식 방식인 영상기반의 차량 검지기술을 이용하여, 종래 검지식 방식의 문제점을 극복하고 더불어 다차선의 차량들을 검지하며, 차량의 고유 정보(색상, 크기, 좌우 전조등의 간격 등)들을 차량 번호판 인식에 추가적으로 사용하여 차량 번호판 인식의 신뢰성을 크게 향상시킨다. 도한, 본 발명에 의하면, 실시간으로 연속적인 카메라 영상을 획득하여 이전 영상과 현재 영상을 비교한 후, 전경과 배경을 분리하고 차량의 모션 벡터를 계산하여 최적화된 차량 영역을 검출하며, 그후 번호판 영역 검출시 번호판이 포함된 최소한의 차량 영역 안에서 번호판 영상을 검색하기 때문에 처리 속도를 크게 향상시키며 오인식률을 현저히 줄일 수 있다.As described above, according to the present invention, by overcoming the problems of the conventional detection method by using an image-based vehicle detection technology which is a non-detection method, the multi-lane vehicles are detected and the unique information (color, size, The use of the left and right headlight spacing, etc., in addition to the license plate recognition greatly improves the reliability of the license plate recognition. In addition, according to the present invention, a continuous camera image is acquired in real time, the previous image is compared with the current image, the foreground and the background are separated, the motion vector of the vehicle is calculated, and the optimized vehicle region is detected. When detecting, the license plate image is searched within the minimum vehicle area including the license plate, which greatly improves the processing speed and significantly reduces the false recognition rate.

한편, 본 발명은 상기한 특정 실시예에 한정되는 것이 아니라 본 발명의 요지를 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지로 변형 및 수정하여 실시할 수 있는 것이다. 이러한 변형 및 수정이 첨부하는 특허청구범위에 포함되는 것이라면 본 발명에 속하는 것임은 물론이다.On the other hand, the present invention is not limited to the above specific embodiments, but can be modified and modified in various ways without departing from the gist of the present invention. If such changes and modifications are included in the appended claims, of course, they belong to the present invention.

도 1은 종래 검지식 자동 차량 인식(AVI) 시스템 중에서 검지장치로서 루프 코일을 차로에 매설한 매설식 시스템을 도시한 도면이다.FIG. 1 is a view showing a buried system in which a loop coil is embedded in a lane as a detection device among conventional detection automatic vehicle recognition (AVI) systems.

도 2는 종래 검지식 자동 차량 인식(AVI) 시스템 중에서 루프 코일을 차로에 매설하는 것이 아니라 검지장치로서 레이저 빔 발생 및 검사 장비를 이용하는 비 매설식 시스템을 도시한 도면이다.FIG. 2 is a diagram illustrating a non-embedded system using a laser beam generation and inspection apparatus as a detection apparatus, rather than embedding a loop coil in a lane among conventional AVI systems.

도 3은 본 발명에 따른 영상기반의 비검지식 자동 차량 인식 시스템을 설명하기 위한 도면이다.3 is a view for explaining an image-based non-detection automatic vehicle recognition system according to the present invention.

도 4는 본 발명에 따른 영상기반의 비검지식 자동 차량 인식 시스템의 블록구성을 도시한 도면이다.4 is a block diagram of an image-based non-detection automatic vehicle recognition system according to the present invention.

도 5는 도 4의 차량 영역 검출부의 상세 블록 구성을 도시한 도면이다.FIG. 5 is a diagram illustrating a detailed block configuration of the vehicle region detector of FIG. 4.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명><Explanation of symbols for the main parts of the drawings>

10 : 카메라 영상 입력부 20 : 차량 영역 검출부10: camera image input unit 20: vehicle area detection unit

22 : 전경 및 배경 분리부 24 : 시간 지연부22: foreground and background separator 24: time delay

26 : 차량 움직임 추정 및 보상부 28 : 차량 검출 및 추적부26: vehicle motion estimation and compensation unit 28: vehicle detection and tracking unit

30 : 번호판 영역 검출부 40 : 문자/숫자 영역 검출부30: license plate area detection unit 40: alphanumeric area detection unit

50 : 문자/숫자 인식부 60 : 차량 고유 정보 검출부50: character / number recognition unit 60: vehicle specific information detection unit

62 : 차량 크기 측정부 64 : 차량 색상 인식부62: vehicle size measurement unit 64: vehicle color recognition unit

66 : 전조등 영역 검출부 68 : 전조등 간격 측정부66: headlight area detection unit 68: headlight spacing measuring unit

Claims (4)

카메라에서 촬영된 적어도 한 차로에 대한 영상을 입력받아 디지털 영상 데이터로 출력하는 카메라 영상 입력부와;A camera image input unit which receives an image of at least one lane photographed by a camera and outputs the image as digital image data; 상기 카메라 영상 입력부로부터 입력되는 디지털 영상 데이터를 디지털 영상 처리를 통하여 차량을 검출하여 차량 영상을 추출해내는 차량 영역 검출부와;A vehicle region detector for extracting a vehicle image by detecting a vehicle through digital image processing of the digital image data input from the camera image input unit; 상기 차량 영역 검출부에서 출력된 차량 영상 데이터에서 차량의 번호판 영역을 검출해 내는 번호판 영역 검출부와;A license plate area detector for detecting a license plate area of a vehicle from the vehicle image data output from the vehicle area detector; 상기 번호판 영역 검출부에서 출력된 차량의 번호판 영상 데이터에서 문자 및 숫자 영역을 추출해내는 문자/숫자 영역 검출부와;A character / numeric region detector for extracting a character and numeric region from the license plate image data of the vehicle output from the license plate region detector; 상기 문자/숫자 영역 검출부에서 출력된 문자 및 숫자 영상 데이터로부터 문자 및 숫자를 인식하여 차량 번호 데이터로서 출력하는 문자/숫자 인식부를 구비하여 구성된 것을 특징으로 하는 영상기반의 비검지식 자동 차량 인식 시스템.And a character / number recognition unit configured to recognize letters and numbers from the character and numeric image data output from the character / numerical area detection unit and output them as vehicle number data. 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 차량 영역 검출부에서 출력된 차량 영상 데이터로부터 차량 고유 정보를 검출하는 차량 고유 정보 검출부를 더 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 영상기반의 비검지식 자동 차량 인식 시스템.And a vehicle specific information detection unit configured to detect vehicle specific information from the vehicle image data output from the vehicle region detection unit. 제2항에 있어서,The method of claim 2, 상기 차량 고유 정보 검출부는, The vehicle specific information detection unit, 상기 차량 영역 검출부에서 출력된 차량 영상 데이터로부터 차량의 크기를 측정하고 측정된 크기를 차량 크기 정보로서 출력하는 차량 크기 측정부와;A vehicle size measuring unit measuring the size of the vehicle from the vehicle image data output from the vehicle region detecting unit and outputting the measured size as vehicle size information; 상기 차량 영역 검출부에서 출력된 차량 영상 데이터로부터 차량의 색상을 인식하고 인식된 색상을 차량 색상 정보로서 출력하는 차량 색상 인식부와;A vehicle color recognizer configured to recognize a color of the vehicle from the vehicle image data output from the vehicle region detector and to output the recognized color as vehicle color information; 상기 차량 영역 검출부에서 출력된 차량 영상 데이터로부터 차량의 전조등을 검출하고 이 검출된 차량의 좌우 전조등의 간격을 측정하여 전조등 간격 데이터로서 출력하는 차량 전조등 검출 및 간격 측정부 중 적어도 어느 하나를 구비하여 구성된 것을 특징으로 하는 영상기반의 비검지식 자동 차량 인식 시스템.And at least one of a vehicle headlight detection and interval measuring unit configured to detect the headlights of the vehicle from the vehicle image data output from the vehicle region detection unit, and measure the distance between the detected left and right headlights and output them as headlight interval data. Image-based non-detection automatic vehicle recognition system, characterized in that. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,The method according to any one of claims 1 to 3, 상기 차량 영역 검출부는, The vehicle area detection unit, 상기 카메라 영상 입력부로부터 출력되는 디지털 영상 데이터를 일정 시간 지연시켜 출력하는 시간 지연부와;  A time delay unit for delaying and outputting digital image data output from the camera image input unit for a predetermined time; 현재 카메라 영상 입력부로부터 출력되는 디지털 영상 데이터와 상기 시간 지연부로부터 출력되는 지연된 디지털 영상 데이터를 비교하여 전경과 배경을 분리하여 제거하는 전경 및 배경 분리부와;A foreground and background separator for separating and removing the foreground and the background by comparing the digital image data output from the current camera image input unit with the delayed digital image data output from the time delay unit; 상기 전경 및 배경 분리부로부터 전경과 배경이 분리 제거된 디지털 영상데이터를 입력받아 움직임 추정 및 보상 알고리즘을 이용하여 움직임 벡터를 계산하고 차량의 움직임을 추정하고 보상하는 차량 움직임 추정 및 보상부와;A vehicle motion estimation and compensation unit which receives digital image data from which the foreground and background are separated from the foreground and background separation unit, calculates a motion vector by using a motion estimation and compensation algorithm, and estimates and compensates the movement of the vehicle; 상기 차량 움직임 추정 및 보상부로부터 차량의 움직임이 보상된 영상 데이터를 입력받아 최적화된 차량 영역을 검출해 내는 차량 검출부를 구비하여 구성된 것을 특징으로 하는 영상기반의 비검지식 자동 차량 인식 시스템.And a vehicle detection unit configured to detect an optimized vehicle area by receiving image data compensated for the movement of the vehicle from the vehicle motion estimation and compensation unit.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR20200119384A (en) * 2019-03-26 2020-10-20 (주)아이에스인텍 Apparatus and method for recognizing license plates in real time
KR20230003827A (en) * 2021-06-30 2023-01-06 주식회사 사로리스 Image processing apparatus for improving license plate recognition rate and image processing method using the same

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