KR20120114099A - Apparatus and method for car type recognition and method for coming and going managing method based on car type recognition - Google Patents

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KR20120114099A KR1020110031878A KR20110031878A KR20120114099A KR 20120114099 A KR20120114099 A KR 20120114099A KR 1020110031878 A KR1020110031878 A KR 1020110031878A KR 20110031878 A KR20110031878 A KR 20110031878A KR 20120114099 A KR20120114099 A KR 20120114099A
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Abstract

PURPOSE: A vehicle sensing device, a method thereof and a vehicle access managing method based on vehicle recognition are provided to accurately distinguish a vehicle by recognizing the vehicle based on extracted vehicle feature information. CONSTITUTION: A camera(10) takes a photograph of a vehicle. A controller(11) extracts vehicle feature information and recognizes the vehicle. A storage(15) stores reference vehicle contour information and reference vehicle feature information. A first vehicle sensing unit(110) determines the model of the vehicle. A second vehicle sensing unit(112) compares the extracted vehicle feature information and the reference vehicle feature information. The second vehicle sensing unit recognizes the vehicle. [Reference numerals] (10) Camera; (110) First vehicle sensing unit; (112) Second vehicle sensing unit; (12) Vehicle detecting sensor; (13) Operation unit; (14) Output unit; (15) Storage; (16) Lighting unit; (17) Communication unit

Description

차량 인식장치와 그 방법 및 차량 인식 기반 차량 출입 관리방법 {Apparatus and method for car type recognition and method for coming and going managing method based on car type recognition}Apparatus and method for car type recognition and method for coming and going managing method based on car type recognition}

본 발명의 일 양상은 차량 인식 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는 카메라를 이용한 차량 인식 기술에 관한 것이다.One aspect of the present invention relates to a vehicle recognition technology, and more particularly, to a vehicle recognition technology using a camera.

사회구조가 복잡해지고 교통수단이 발전함에 따라 다양한 종류의 차량들이 도로나 주차장에서 운행되고 있다. 각 차량은 승용차나 화물차 등과 같이 용도에 따라 분류됨과 아울러 배기량 등에 따라 경차, 소형 승용차, 중형 승용차 등으로 구분되기도 한다.As social structures become more complex and transportation develops, various types of vehicles operate on roads and parking lots. Each vehicle is classified according to the use, such as a passenger car or a van, and may also be classified into a light car, a small car, a medium-sized car, etc. according to the displacement.

한편, 차량에 의한 환경공해가 심해짐에 따라 가능한 환경오염을 줄이고 도로 자원의 효율적인 이용을 위하여 차종에 따라 도로 주행요금이나 주차요금 등을 달리하고 있다. 따라서 차종을 자동으로 인식할 수 있다면, 도로 주행요금징수나 주차관리비 징수 등에 매우 편리할 것이다.Meanwhile, as environmental pollution by vehicles increases, road running and parking fees vary according to vehicle types in order to reduce possible environmental pollution and to efficiently use road resources. Therefore, if the vehicle can be automatically recognized, it will be very convenient to collect road driving fare or parking management fee.

차종 인식 기술 중 진입 차량을 감지하면 차량의 번호판을 중심으로 전면을 촬영하여 차종을 자동으로 인식할 수 있는 기술이 제안되었다. 그러나 전술한 기술은 차량을 정확히 인식하는 데에 한계가 있다. 동일한 차종이면서 차량의 번호판을 제대로 인식하지 못하는 경우, 또는 미국 등 국가의 차량 특성에 따라 차량의 번호판을 제대로 인식하지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 예를 들면 미국에서는 주(state)에 따라 번호판 구성이 상이할 수 있고, 추가 비용 지불 여부 또는 사용자의 기호에 따라 다양한 무늬나 형태를 갖는 번호판을 구성하거나 변경할 수 있다. 이에 따라 차량의 출입 대수가 증가할수록, 완전 무인화 시스템일수록 차량 미인식률 또는 오인식률은 더 증가할 수 있다.When a vehicle is detected, a technology for automatically recognizing a vehicle model has been proposed by photographing the front surface of the vehicle's license plate. However, the above-described technique has a limitation in accurately recognizing a vehicle. The same model may not recognize the license plate of the vehicle, or may not recognize the license plate of the vehicle properly depending on the characteristics of the country, such as the United States. For example, in the United States, the license plate configuration may differ depending on the state, and the license plate may be configured or changed in various patterns or shapes depending on whether additional costs are paid or the user's preference. Accordingly, as the number of entrances and exits of the vehicle increases, the vehicle unrecognition rate or the misrecognition rate may increase as the complete unmanned system.

일 양상에 따라, 차량을 정확하게 인식할 수 있는 차량 인식 기술 및 차량 인식 기반 차량 출입 관리 기술을 제안한다.According to an aspect, a vehicle recognition technology and a vehicle recognition based vehicle access management technology capable of accurately recognizing a vehicle are proposed.

일 양상에 따른 차량 인식장치는 차량을 촬영하는 카메라와, 카메라로 촬영된 이미지 데이터로부터 차량 윤곽선 정보, 유리 특징정보, 범퍼 특징정보 및 결함 정보 중 적어도 하나를 포함하는 차량 특징정보를 추출하고 추출된 차량 특징정보를 기초로 하여 차량을 인식하는 제어부를 포함한다.According to an aspect, an apparatus for recognizing a vehicle may include extracting and extracting vehicle feature information including at least one of vehicle outline information, glass feature information, bumper feature information, and defect information from a camera photographing a vehicle and image data captured by the camera. And a controller configured to recognize the vehicle based on the vehicle feature information.

한편 다른 양상에 따른 차량 인식장치가 차량을 인식하는 방법은, 카메라로 차량을 촬영하는 단계와, 카메라로 촬영된 이미지 데이터로부터 차량 윤곽선을 추출하고 추출된 차량 윤곽선을 분석하여 차량의 차종을 판별하는 단계와, 카메라로 촬영된 이미지 데이터로부터 차량의 유리 특징정보, 범퍼 특징정보 및 결함 정보 중 적어도 하나를 포함하는 차량 특징정보를 추출하고 추출된 차량 특징정보를 분석하여 차량을 인식하는 단계를 포함한다.Meanwhile, a method of recognizing a vehicle by a vehicle recognizing apparatus according to another aspect includes photographing a vehicle with a camera, extracting a vehicle outline from image data captured by the camera, and analyzing the extracted vehicle outline to determine a vehicle type of the vehicle. And extracting vehicle feature information including at least one of glass feature information, bumper feature information, and defect information of the vehicle from the image data photographed by the camera, and analyzing the extracted vehicle feature information to recognize the vehicle. .

한편 또 다른 양상에 따른 차량 인식 장치의 차량 인식에 기반하여 차량 출입을 관리하는 방법은, 미리 설정된 영역으로 진입하는 차량을 차량 감지센서를 이용하여 감지하는 단계와, 차량이 감지되면 해당 차량을 카메라로 촬영하는 단계와, 카메라로 촬영된 이미지 데이터로부터 차량 윤곽선을 추출하고 추출된 차량 윤곽선을 분석하여 차량의 차종을 판별하는 단계와, 카메라로 촬영된 이미지 데이터로부터 차량의 유리 특징정보, 범퍼 특징정보 및 결함 정보 중 적어도 하나를 포함하는 차량 특징정보를 추출하고 추출된 차량 특징정보를 분석하여 차량을 인식하는 단계와, 인식 결과에 따라 차량의 진입을 허용함과 동시에 차종과 차량 인식정보와 출입시간을 포함한 차량정보를 저장하는 단계를 포함한다.Meanwhile, a method of managing vehicle access based on vehicle recognition of a vehicle recognition apparatus according to another aspect includes detecting a vehicle entering a preset area using a vehicle detection sensor, and when the vehicle is detected, a camera of the vehicle Photographing the vehicle, extracting the vehicle outline from the image data captured by the camera, and analyzing the extracted vehicle outline to determine the vehicle model, and glass feature information and bumper feature information of the vehicle from the image data captured by the camera. And recognizing the vehicle by extracting the vehicle feature information including at least one of defect information and analyzing the extracted vehicle feature information, allowing the vehicle to enter according to the recognition result, and simultaneously identifying the vehicle type, the vehicle recognition information, and the access time. And storing vehicle information including a.

한편 추가 양상에 따른 차량 출입 관리방법은, 미리 설정된 영역에서 출차하는 차량을 차량 감지센서를 이용하여 감지하는 단계와, 차량이 감지되면 해당 차량을 카메라로 촬영하는 단계와, 카메라로 촬영된 이미지 데이터로부터 차량 윤곽선을 추출하고 추출된 차량 윤곽선을 분석하여 차량의 차종을 판별하는 단계와, 카메라로 촬영된 이미지 데이터로부터 차량의 유리 특징정보, 범퍼 특징정보 및 결함 정보 중 적어도 하나를 포함하는 차량 특징정보를 추출하고 추출된 차량 특징정보를 분석하여 차량을 인식하는 단계와, 인식 결과를 저장된 차량정보와 비교하는 단계와, 비교 결과 차종과 차량 인식정보가 상호 일치하면 차량의 출차를 허용하고 과금을 부여하는 단계를 포함한다.On the other hand, the vehicle access management method according to an additional aspect, the step of detecting a vehicle leaving the predetermined area using a vehicle sensor, if the vehicle is detected by taking a camera of the camera, and the image data captured by the camera Extracting the vehicle outline from the vehicle and analyzing the extracted vehicle outline to determine the vehicle model, and vehicle feature information including at least one of glass feature information, bumper feature information, and defect information of the vehicle from image data captured by the camera; Extracting and analyzing the extracted vehicle feature information and recognizing the vehicle, comparing the recognition result with the stored vehicle information, and if the comparison is the same as the vehicle type and the vehicle recognition information, permits the vehicle to be released and is charged. It includes a step.

일 실시예에 따르면, 진입 또는 주행하는 차량을 촬영한 후 촬영된 이미지 데이터로부터 차량 윤곽선 정보, 유리 특징정보, 범퍼 특징정보 및 결함 정보 중 적어도 하나를 포함하는 차량 특징정보를 추출하고, 추출된 차량 특징정보를 기초로 하여 차량을 인식함에 따라 정확하게 차량을 식별할 수 있다.According to an embodiment, after photographing a vehicle entering or driving, vehicle feature information including at least one of vehicle outline information, glass feature information, bumper feature information, and defect information is extracted from the captured image data, and the extracted vehicle is extracted. As the vehicle is recognized based on the feature information, the vehicle can be accurately identified.

나아가, 카메라로 촬영된 이미지 데이터로부터 차량의 차종을 판별하는 1차 차량 인식 프로세스와, 차량의 차종이 판별되면 촬영된 이미지 데이터로부터 차량 특징정보를 추출하고 이를 차종 판별 결과와 조합하여 차량 인식을 최종 확정하는 2차 차량 인식 프로세스를 수행함에 따라 오류 없이 정확하게 차량을 식별할 수 있다.Furthermore, the first vehicle recognition process for discriminating the vehicle type from the image data captured by the camera, and the vehicle feature information is extracted from the captured image data when the vehicle model is determined, and then combined with the vehicle type determination result to finalize the vehicle recognition. By performing the secondary vehicle recognition process to confirm, the vehicle can be correctly identified without errors.

나아가 본 발명은 차량 인식을 통해 주차 관리 시스템이나 차량 검문 시스템, 통행료 징수 시스템 등에 유용하게 응용될 수 있으며, 특히 주차 관리 시스템에 적용할 경우 사람이 직접 주차권을 발급할 필요 없이 무인 처리 시스템을 지원할 수 있다.Furthermore, the present invention can be usefully applied to a parking management system, a vehicle inspection system, a toll collection system, and the like through vehicle recognition, and in particular, when applied to the parking management system, a person can support an unmanned processing system without directly issuing a parking ticket. have.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 인식장치를 도시한 구성도,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 제2 차량 인식부의 세부 구성도,
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 인식장치의 차량 인식방법을 도시한 흐름도,
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 제1 차량 인식부의 차종 판별 프로세스를 도시한 흐름도,
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 유리 특징정보 기반 차량 인식방법을 도시한 흐름도,
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 범퍼 특징정보 기반 차량 인식 프로세스를 도시한 흐름도,
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 운전자 특징정보 기반 차량 인식 프로세스를 도시한 흐름도,
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 번호판 기반 차량 인식 프로세스를 도시한 흐름도,
도 9는 본 발명을 주차 관리 시스템에 적용한 예의 구성도,
도 10 및 도 11은 본 발명을 주차 관리 시스템에 적용한 예의 프로세스를 도시한 흐름도이다.
1 is a block diagram showing a vehicle recognition apparatus according to an embodiment of the present invention,
2 is a detailed configuration diagram of the second vehicle recognition unit of FIG. 1 according to an embodiment of the present disclosure;
3 is a flowchart illustrating a vehicle recognition method of a vehicle recognition apparatus according to an embodiment of the present invention;
4 is a flowchart illustrating a vehicle model discrimination process of a first vehicle recognition unit according to an embodiment of the present invention;
5 is a flowchart illustrating a method of recognizing a vehicle based on glass feature information according to an embodiment of the present invention;
6 is a flowchart illustrating a bumper feature-based vehicle recognition process according to an embodiment of the present invention;
7 is a flowchart illustrating a driver recognition information based vehicle recognition process according to an embodiment of the present invention;
8 is a flowchart illustrating a license plate based vehicle recognition process according to an embodiment of the present invention;
9 is a configuration diagram of an example in which the present invention is applied to a parking management system;
10 and 11 are flowcharts illustrating an example process of applying the present invention to a parking management system.

이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described embodiments of the present invention; In the following description of the present invention, a detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear. In addition, the terms described below are defined in consideration of the functions of the present invention, and this may vary depending on the intention of the user, the operator, or the like. Therefore, the definition should be based on the contents throughout this specification.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 인식장치(1)를 도시한 구성도이다.1 is a block diagram showing a vehicle recognition device 1 according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 차량 인식장치(1)는 카메라(10), 제1 차량 인식부(110)와 제2 차량 인식부(112)를 포함하는 제어부(11)를 포함하며, 차량 감지센서(12), 조작부(13), 출력부(14), 저장부(15), 조명부(16) 및 통신부(17)를 더 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, the vehicle recognition apparatus 1 includes a controller 11 including a camera 10, a first vehicle recognition unit 110, and a second vehicle recognition unit 112, and a vehicle detection sensor ( 12), the operation unit 13, the output unit 14, the storage unit 15, the lighting unit 16 and the communication unit 17 may be further included.

본 발명의 차량 인식장치(1)는 주차 관리 시스템, 통행료 징수 시스템 또는 차량 검문 시스템에서 진입 또는 주행하는 차량을 대상으로 차량을 인식하기 위한 것일 수 있으나, 차량 인식장치(1)의 활용예는 이에 한정되지 않는다.The vehicle recognition apparatus 1 of the present invention may be for recognizing a vehicle for a vehicle entering or driving in a parking management system, a toll collection system, or a vehicle inspection system. It is not limited.

차량 인식장치(1)의 차량 감지센서(12)는 진입 또는 주행중인 차량을 감지한다. 차량 감지센서(12)는 차량의 지자기 신호, 적외선 신호, 초음파 신호, 레이더 신호, 레이저 신호, 알에프 신호, 온도 감지 신호, 진동 감지 신호 등을 감지하는 센서일 수 있다. 그러나 이는 일 실시예일 뿐 차량 감지센서(12)는 현재 존재하거나 또는 향후 미래에 존재할 모든 차량 감지 방식을 사용할 수 있다. 차량 감지센서(12)는 차량이 감지되면 감지 신호를 제어부(11)로 전달한다.The vehicle sensor 12 of the vehicle recognition device 1 detects a vehicle entering or driving. The vehicle sensor 12 may be a sensor for detecting a geomagnetic signal, an infrared signal, an ultrasonic signal, a radar signal, a laser signal, an RF signal, a temperature detection signal, a vibration detection signal, or the like of the vehicle. However, this is only one embodiment, the vehicle sensor 12 may use any vehicle detection scheme that exists now or in the future in the future. The vehicle detection sensor 12 transmits a detection signal to the controller 11 when a vehicle is detected.

카메라(10)는 차량 감지센서(12)에 의해 차량이 감지되면 해당 차량을 촬영한다. 카메라(10)는 렌즈와 CCD나 CMOS 이미지 센서를 포함하며 제어부(11)의 제어에 따라 차량이 감지되는 경우 해당 차량을 촬영한다. 카메라(10)는 미도시된 모터나 기구적인 구성들에 의해 촬영 자세 또는 촬영 위치가 제어될 수 있는 것이 바람직하다. 나아가 카메라 촬영시 최적의 노출을 제공하기 위해 조명부(16)를 이용할 수 있다. 조명부(16)는 카메라(10) 촬영을 용이하도록 조명을 제공한다. 통신부(17)는 외부의 호스트나 네트워크와 통신하기 위한 인터페이스를 제공한다. The camera 10 photographs the vehicle when the vehicle is detected by the vehicle sensor 12. The camera 10 includes a lens and a CCD or CMOS image sensor, and photographs the vehicle when the vehicle is detected under the control of the controller 11. It is preferable that the camera 10 is capable of controlling a photographing posture or a photographing position by a motor or mechanical components not shown. Furthermore, the lighting unit 16 may be used to provide an optimal exposure when taking a camera. The lighting unit 16 provides illumination to facilitate photographing of the camera 10. The communication unit 17 provides an interface for communicating with an external host or network.

제어부(11)는 차량 인식장치(1)의 각 엘리먼트의 동작을 제어한다. 즉, 제어부(11)는 통신부(17)를 통해 외부 호스트나 네트워크 등과 연결되어 저장부(15)에 저장된 차종별 기준 차량 윤곽선 정보와 차량 부속별 기준 차량 특징정보를 포함하는 내부 데이터를 갱신한다. 기준 차량 윤곽선 정보는 차종별로 특징이 되는 특징점 정보이다. 차량 부속별 기준 차량 특징정보는 차량 부속별, 예를 들면 유리 또는 범퍼별로 고유 특징이 되는 특징점 정보이다.The control unit 11 controls the operation of each element of the vehicle recognition device 1. That is, the control unit 11 is connected to an external host or network through the communication unit 17 to update the internal data including the reference vehicle contour information for each vehicle type and the reference vehicle characteristic information for each vehicle accessory stored in the storage unit 15. The reference vehicle contour information is feature point information that is characterized by vehicle types. The reference vehicle feature information for each vehicle part is feature point information that is a unique feature for each vehicle part, for example, glass or bumper.

제어부(11)는 차량 감지센서(12)에 의해 차량이 감지되면 카메라(10)를 제어하여 차량을 촬영하게 하고, 촬영한 이미지로부터 제1 차량 인식부(110) 및 제2 차량 인식부(112)를 통해 차량을 인식한다. 그리고 조작부(13)를 통해 입력된 사용자 제어에 따라 각종 초기값을 설정함과 아울러 동작 모드를 설정하고, 출력부(14)에 촬영된 이미지나 동작 상태 또는 차량 인식 결과를 표시한다.When the vehicle is detected by the vehicle sensor 12, the controller 11 controls the camera 10 to photograph the vehicle, and the first vehicle recognition unit 110 and the second vehicle recognition unit 112 from the captured image. Recognize the vehicle through). In addition, various initial values are set according to the user control input through the operation unit 13, an operation mode is set, and an image, an operation state, or a vehicle recognition result photographed is displayed on the output unit 14.

제어부(11)는 카메라(10)로 촬영된 이미지 데이터로부터 차량 윤곽선 정보와, 유리 특징정보, 범퍼 특징정보 및 결함 정보를 포함하는 차량 특징정보를 추출하고, 추출된 차량 특징정보를 기초로 하여 차량을 인식한다.The controller 11 extracts vehicle contour information, vehicle feature information including glass feature information, bumper feature information, and defect information from the image data photographed by the camera 10, and based on the extracted vehicle feature information. Recognize.

구체적으로 제어부(11)는 제1 차량 인식부(110) 및 제2 차량 인식부(112)를 포함한다. 제1 차량 인식부(110)는 카메라(10)로 촬영된 이미지 데이터로부터 차량 윤곽선을 추출한다. 그리고, 추출된 차량 윤곽선을 저장부(15)에 저장된 기준 차량 윤곽선 정보와 비교 분석하여 차량의 차종을 판별한다. 일 실시예에 따르면 제1 차량 인식부(110)는 카메라(10)로부터 촬영된 이미지 데이터를 전달받아 필터링, 배경 제거, 윤곽선 추출, 이미지 매칭(비교)을 처리하여 차량의 차종을 인식한다. 제1 차량 인식부(110)의 차량의 차종 인식 프로세스는 도 4에서 후술한다.In more detail, the controller 11 includes a first vehicle recognition unit 110 and a second vehicle recognition unit 112. The first vehicle recognition unit 110 extracts the vehicle outline from the image data photographed by the camera 10. The vehicle model of the vehicle is determined by comparing and analyzing the extracted vehicle contour with reference vehicle contour information stored in the storage unit 15. According to an exemplary embodiment, the first vehicle recognition unit 110 receives the image data captured by the camera 10 to process filtering, background removal, contour extraction, and image matching (compare) to recognize a vehicle model of the vehicle. A vehicle model recognition process of the vehicle of the first vehicle recognition unit 110 will be described later with reference to FIG. 4.

제2 차량 인식부(112)는 카메라(10)로 촬영된 이미지 데이터에서 차량 특징정보를 추출하고, 추출된 차량 특징정보를 저장부(15)에 저장된 기준 차량 특징정보와 비교 분석하여 차량을 인식한다. 이때, 차량 특징정보는 차량의 유리 특징정보, 범퍼 특징정보 및 결함 정보를 포함한다.The second vehicle recognition unit 112 extracts vehicle feature information from the image data photographed by the camera 10, and compares the extracted vehicle feature information with reference vehicle feature information stored in the storage unit 15 to recognize the vehicle. do. In this case, the vehicle feature information includes glass feature information, bumper feature information, and defect information of the vehicle.

일 실시예에 따르면 제2 차량 인식부(112)는 제1 차량 인식부(110)를 통해 차량의 차종이 판별되면, 판별된 차량을 대상으로 카메라(10)로 촬영된 이미지 데이터로부터 차량 특징정보를 추출한다. 그리고, 추출된 차량 특징정보를 제1 차량 인식부(110)를 통한 차종 판별 결과와 조합하고 이를 분석하여 차량 인식을 최종 확정할 수 있다.According to an exemplary embodiment, when the vehicle type of the vehicle is determined through the first vehicle recognition unit 110, the second vehicle recognition unit 112 may determine the vehicle feature information from the image data photographed by the camera 10 with respect to the determined vehicle. Extract In addition, the vehicle feature information may be combined with the vehicle type determination result through the first vehicle recognition unit 110 and analyzed to determine the vehicle recognition.

저장부(15)는 차종별 기준 차량 윤곽선 정보와 차량 부속별 기준 차량 특징정보를 저장한다. 차종별 기준 차량 윤곽선 정보와 차량 부속별 기준 차량 특징정보는 주기적으로 갱신되거나 새로운 차량 또는 부속품이 출시될 때마다 통신부(17)를 통해 업데이트될 수 있다.The storage unit 15 stores reference vehicle contour information for each vehicle type and reference vehicle feature information for each vehicle part. The reference vehicle contour information by vehicle type and the reference vehicle feature information by vehicle parts may be periodically updated or updated through the communication unit 17 whenever a new vehicle or accessory is released.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 제2 차량 인식부(112)의 세부 구성도이다.2 is a detailed block diagram of the second vehicle recognizing unit 112 of FIG. 1 according to an exemplary embodiment of the present invention.

제2 차량 인식부(112)는 유리 특징정보 기반 차량 인식부(1120), 범퍼 특징정보 기반 차량 인식부(1122), 운전자 특징정보 기반 차량 인식부(1124) 및 번호판 기반 차량 인식부(1126)를 포함한다.The second vehicle recognizer 112 includes a glass feature information based vehicle recognizer 1120, a bumper feature information based vehicle recognizer 1122, a driver feature information based vehicle recognizer 1124, and a license plate based vehicle recognizer 1126. It includes.

유리 특징정보 기반 차량 인식부(1120)는 카메라(10)로 촬영된 이미지 데이터로부터 차량 유리 특징정보를 추출하여 차량을 인식한다. 차량 유리 특징정보는 유리에 부착된 부착물의 위치, 종류 또는 크기와, 유리의 결함 위치, 종류 또는 크기 중 적어도 하나를 포함한다. 유리 특징정보 기반 차량 인식부(1120)의 차량 인식 프로세스는 도 5에서 후술한다.The glass feature information-based vehicle recognition unit 1120 extracts vehicle glass feature information from the image data captured by the camera 10 to recognize the vehicle. The vehicle glass feature information includes at least one of the location, type or size of the attachment attached to the glass and the location, type or size of the defects in the glass. The vehicle recognition process of the glass feature information-based vehicle recognition unit 1120 will be described later with reference to FIG. 5.

범퍼 특징정보 기반 차량 인식부(1122)는 카메라(10)로 촬영된 이미지 데이터로부터 차량 범퍼 특징정보를 추출하여 차량을 인식한다. 범퍼에 부착된 부착물의 위치, 종류 또는 크기와, 범퍼의 결함 위치, 종류 또는 크기 중 적어도 하나를 포함한다. 범퍼 특징정보 기반 차량 인식부(1122)의 차량 인식 프로세스는 도 6에서 후술한다.The bumper feature information-based vehicle recognition unit 1122 recognizes the vehicle by extracting the vehicle bumper feature information from the image data photographed by the camera 10. And at least one of the location, type, or size of the attachment attached to the bumper, and the location, type, or size of the defect location of the bumper. The vehicle recognition process of the bumper feature information-based vehicle recognition unit 1122 will be described later with reference to FIG. 6.

운전자 특징정보 기반 차량 인식부(1124)는 카메라(10)로 촬영된 이미지 데이터로부터 운전자 특징정보를 추출하여 차량을 인식한다. 운전자 특징정보 기반 차량 인식부(1124)의 차량 인식 프로세스는 도 7에서 후술한다.The driver characteristic information-based vehicle recognition unit 1124 extracts driver characteristic information from the image data photographed by the camera 10 to recognize the vehicle. The vehicle recognition process of the driver feature information based vehicle recognition unit 1124 will be described later with reference to FIG. 7.

번호판 기반 차량 인식부(1126)는 차량의 이미지 데이터에서 번호판 문자를 추출하여 차량을 인식한다. 번호판 기반 차량 인식부(1126)의 차량 인식 프로세스는 도 8에서 후술한다.The license plate-based vehicle recognition unit 1126 recognizes the vehicle by extracting the license plate character from the image data of the vehicle. The vehicle recognition process of the license plate based vehicle recognition unit 1126 will be described later with reference to FIG. 8.

일 실시예에 따르면, 제2 차량 인식부(112)는 제1 차량 인식부(110)를 통해 인식된 차량의 차종 정보를 토대로, 유리 특징정보 기반 차량 인식부(1120)로부터 추출된 유리 특징정보와, 범퍼 특징정보 기반 차량 인식부(1122)로부터 추출된 범퍼 특징정보와, 운전자 특징정보 기반 차량 인식부(1124)로부터 추출된 운전자 특징정보와, 번호판 기반 차량 인식부(1126)로부터 추출된 번호판 문자인식 정보를 개별적 또는 조합적으로 분석하여 최종적으로 차량 인식을 확정할 수 있다.According to an embodiment, the second vehicle recognition unit 112 may extract the glass feature information extracted from the glass feature information-based vehicle recognition unit 1120 based on the vehicle model information recognized by the first vehicle recognition unit 110. And bumper feature information extracted from the bumper feature information-based vehicle recognizing unit 1122, driver feature information extracted from the driver feature information-based vehicle recognizing unit 1124 and license plate extracted from the license plate-based vehicle recognizing unit 1126. Character recognition information may be analyzed individually or in combination to finally determine vehicle recognition.

예를 들면, 제2 차량 인식부(112)는 제1 차량 인식부(110)를 통해 판별된 차종 정보를 1차 키 값으로 저장부(15)에 임시 저장한다. 이어서, 유리 특징정보 기반 차량 인식부(1120)로부터 추출된 유리 특징정보와 운전자 특징정보 기반 차량 인식부(1124)로부터 추출된 운전자 특징정보를 2차 키 값으로 저장부(15)에 임시 저장한다. 그리고, 범퍼 특징정보 기반 차량 인식부(1122)로부터 추출된 범퍼 특징정보를 3차 키 값으로 임시 저장한다. 이어서, 1차, 2차 및 3차 키 값들을 결합하여 차량 식별 특징값으로 저장부(15)에 저장하고, 저장된 차량 식별 특징값으로부터 차량을 식별한다. 이때, 번호판 기반 차량 인식부(1126)로부터 추출된 번호판 문자인식 정보를 전술한 차량 식별 특징값과 결합하여 최종적으로 차량을 식별할 수 있다. 한편 전술한 예는 본 발명의 이해를 돕기 위한 일 실시예일 뿐 개별적 또는 조합적 분석을 통한 차량 인식 실시예는 다양하게 구현될 수 있다.For example, the second vehicle recognizing unit 112 temporarily stores the vehicle model information determined by the first vehicle recognizing unit 110 as the primary key value in the storage unit 15. Subsequently, the glass feature information extracted from the glass feature information based vehicle recognition unit 1120 and the driver feature information extracted from the driver feature information based vehicle recognition unit 1124 are temporarily stored in the storage unit 15 as a secondary key value. . The bumper feature information based on the vehicle recognition unit 1122 is temporarily stored as a third key value. Then, the primary, secondary and tertiary key values are combined and stored in the storage unit 15 as vehicle identification feature values, and the vehicle is identified from the stored vehicle identification feature values. In this case, the license plate character recognition information extracted from the license plate-based vehicle recognition unit 1126 may be combined with the aforementioned vehicle identification feature to finally identify the vehicle. Meanwhile, the above-described example is only one embodiment for better understanding of the present invention, and the vehicle recognition embodiment through individual or combination analysis may be variously implemented.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 인식장치(1)의 차량 인식방법을 도시한 흐름도이다. 3 is a flowchart illustrating a vehicle recognition method of the vehicle recognition apparatus 1 according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 차량 인식장치(1)는 카메라(10)로 차량을 촬영한다(300). 예를 들면, 카메라(10)로 차량의 전면을 촬영한다. 최근에는 카메라 기술이 발전하여 촬영된 디지털 데이터를 로(Raw) 파일 형식이나 다양한 표준파일(jpg 등) 형식으로 바로 제공할 수 있다. 이어서, 카메라(10)로 촬영된 이미지 데이터로부터 차량 윤곽선을 추출(310)하고 추출된 차량 윤곽선을 분석하여 차량의 차종을 판별한다(320). 이어서, 카메라로 촬영된 이미지 데이터로부터 차량의 유리 특징정보, 범퍼 특징정보 및 결함 정보를 포함하는 차량 특징정보를 추출(330)하고, 추출된 차량 특징정보를 분석하여 차량을 인식한다(340).Referring to FIG. 3, the vehicle recognition apparatus 1 photographs a vehicle with the camera 10 (300). For example, the front surface of the vehicle is photographed by the camera 10. In recent years, the camera technology has been advanced, so that the photographed digital data can be directly provided in a raw file format or various standard files (jpg, etc.). Subsequently, the vehicle outline is extracted 310 from the image data captured by the camera 10, and the extracted vehicle outline is analyzed to determine a vehicle model of the vehicle (320). Subsequently, vehicle feature information including glass feature information, bumper feature information, and defect information of the vehicle is extracted from the image data photographed by the camera (330), and the extracted vehicle feature information is analyzed to recognize the vehicle (340).

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 제1 차량 인식부(110)의 차종 판별 프로세스를 도시한 흐름도이다.4 is a flowchart illustrating a vehicle model determining process of the first vehicle recognizing unit 110 according to an exemplary embodiment of the present invention.

도 4를 참조하면, 제1 차량 인식부(110)는 카메라(10)로 촬영된 데이터를 입력받아 전처리 또는 필터링을 수행한 후 배경을 제거하고 윤곽선을 추출한다(400~420). 이어서, 차량의 윤곽선과 저장부(15)에 저장된 기준 윤곽선 정보를 비교 매칭(430)하여 해당 차량을 가장 근사한 기준 윤곽선의 차종으로 판단한다(440).Referring to FIG. 4, the first vehicle recognition unit 110 receives data photographed by the camera 10, performs preprocessing or filtering, removes a background, and extracts outlines (400 to 420). Subsequently, the vehicle outline and the reference contour information stored in the storage unit 15 are compared and matched with each other (430) to determine the vehicle as the vehicle model of the reference outline that is the most close (440).

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 유리 특징정보 기반 차량 인식방법을 도시한 흐름도이다.5 is a flowchart illustrating a method of recognizing a vehicle based on glass feature information according to an embodiment of the present invention.

도 5를 참조하면, 유리 특징정보 기반 차량 인식부(1120)는 카메라(10)로 촬영된 이미지 데이터로부터 유리 영역을 추출한다(500). Referring to FIG. 5, the glass feature information-based vehicle recognition unit 1120 extracts a glass region from image data captured by the camera 10 (500).

이어서, 추출된 유리 영역을 저장부(15)에 저장된 기준 유리 특징정보와 비교(510)하여 차량 유리 특징정보를 추출한다(520). 기준 유리 특징정보는 차종별 또는 유리 부속품별로 표준이 되는 유리의 형태, 종류 또는 크기 등에 대한 특징을 포함한다. 추출된 차량 유리 특징정보는 유리에 부착된 부착물의 위치, 종류 또는 크기와, 유리의 결함 위치, 종류 또는 크기일 수 있다. 예를 들면 부착물은 유리 전면에 부착된 각종 스티커나 운전자 개인 액세서리(accessory)일 수 있다. 가령 차량의 유리 전면에 부착된 '장애인 전용'임을 식별할 수 있는 스티커일 수 있다.Subsequently, the vehicle glass feature information is extracted by comparing the extracted glass area with reference glass feature information stored in the storage 15 (510) (520). Reference glass feature information includes features such as the type, type, or size of glass that is standard for each vehicle type or glass accessory. The extracted vehicle glass feature information may be the position, type or size of the attachment attached to the glass, and the defect location, type or size of the glass. For example, the attachment may be various stickers or driver personal accessories attached to the glass front. For example, it may be a sticker that can be identified as 'disabled person' attached to the front of the glass of the vehicle.

이어서, 유리 특징정보 기반 차량 인식부(1120)는 추출된 차량 유리 특징정보를 이용하여 차량을 인식한다(530). 예를 들면, 차량의 유리 전면에 부착된 스티커가 '장애인 전용'임을 식별할 수 있는 마크가 새겨져 있는 경우, 유리 특징정보 기반 차량 인식부(1120)는 '장애인 전용' 마크로부터 해당 차량을 식별할 수 있다.Subsequently, the vehicle feature-based vehicle recognition unit 1120 recognizes the vehicle using the extracted vehicle glass feature information (530). For example, when a mark on the front surface of the vehicle is marked with a mark for identifying that the sticker is for the handicapped only, the glass feature information-based vehicle recognition unit 1120 identifies the vehicle from the mark for the handicapped only. can do.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 범퍼 특징정보 기반 차량 인식 프로세스를 도시한 흐름도이다.6 is a flowchart illustrating a bumper feature-based vehicle recognition process according to an embodiment of the present invention.

도 6을 참조하면, 범퍼 특징정보 기반 차량 인식부(1122)는 카메라(10)로 촬영된 이미지 데이터로부터 범퍼 영역을 추출한다(600). Referring to FIG. 6, the bumper feature information-based vehicle recognizer 1122 extracts a bumper region from image data captured by the camera 10 (600).

이어서, 추출된 범퍼 영역을 기준 범퍼 특징정보와 비교(610)하여 차량 범퍼 특징정보를 추출한다(620). 기준 범퍼 특징정보는 차종별 또는 범퍼 부속품별로 표준이 되는 범퍼의 형태, 종류 또는 크기 등에 대한 특징을 포함한다. 추출된 차량 범퍼 특징정보는 범퍼에 부착된 부착물의 위치, 종류 또는 크기와, 범퍼의 결함 위치, 종류 또는 크기를 포함한다. 예를 들면 차량 범퍼의 특정 부분이 찌그러져 있다면 찌그러진 부분의 위치 및 크기를 차량 범퍼 특징정보로 추출할 수 있다.Subsequently, the vehicle bumper feature information is extracted (620) by comparing the extracted bumper area with reference bumper feature information (610). The reference bumper feature information includes features on the type, type, or size of a bumper, which is a standard for each vehicle type or bumper accessory. The extracted vehicle bumper feature information includes the position, type or size of the attachment attached to the bumper, and the defect position, type or size of the bumper. For example, if a specific portion of the vehicle bumper is crushed, the position and size of the crushed portion may be extracted as the vehicle bumper feature information.

이어서, 범퍼 특징정보 기반 차량 인식부(1122)는 추출된 차량 범퍼 특징정보를 이용하여 차량을 인식한다(630). 예를 들면, 범퍼의 특정 부분이 찌그러져 있는 경우, 범퍼 특징정보 기반 차량 인식부(1122)는 범퍼의 찌그러진 형태로부터 해당 차량을 식별할 수 있다.Subsequently, the vehicle recognition unit 1122 based on the bumper feature information recognizes the vehicle by using the extracted vehicle bumper feature information (630). For example, when a certain portion of the bumper is crushed, the bumper characteristic information-based vehicle recognition unit 1122 may identify the vehicle from the crushed shape of the bumper.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 운전자 특징정보 기반 차량 인식 프로세스를 도시한 흐름도이다.7 is a flowchart illustrating a driver recognition information based vehicle recognition process according to an embodiment of the present invention.

도 7을 참조하면, 운전자 특징정보 기반 차량 인식부(1124)는 카메라(10)로 촬영된 이미지 데이터로부터 소정의 얼굴인식 알고리즘을 통해 얼굴을 인식하고 운전자 특징정보를 추출한다(700,710). 얼굴인식 알고리즘은 해리슨, 헤시안 코너 검출 또는 DoG 방식을 통해 특징점을 추출하고, 일반화된 컬러 모멘트 또는 SIFT 등의 방법을 통해 추출된 특징점의 특징정보를 얻을 수 있으나, 전술한 방법 이외의 다양한 실시예가 가능하다. 운전자 특징정보를 예를 들면 운전자의 헤어 스타일, 안경 또는 선글라스 착용 여부, 패션 스타일 등일 수 있으나 이에 한정되지 않는다.Referring to FIG. 7, the driver characteristic information-based vehicle recognition unit 1124 recognizes a face through a predetermined face recognition algorithm from the image data photographed by the camera 10 and extracts driver characteristic information (700, 710). The face recognition algorithm extracts feature points through Harrison, Hessian corner detection, or DoG method, and obtains feature information of extracted feature points through methods such as generalized color moments or SIFT. It is possible. For example, the driver's characteristic information may be, but is not limited to, a driver's hairstyle, glasses or sunglasses, or a fashion style.

이어서, 운전자 특징정보 기반 차량 인식부(1124)는 추출된 운전자 특징정보와 유리 특징정보, 범퍼 특징정보 및 결함 정보를 포함하는 차량 특징정보를 개별적 또는 조합적으로 분석하여 차량을 인식한다(720). Subsequently, the driver characteristic information-based vehicle recognition unit 1124 recognizes the vehicle by analyzing the extracted driver characteristic information and the vehicle characteristic information including the glass characteristic information, the bumper characteristic information, and the defect information individually or in combination (720). .

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 번호판 기반 차량 인식 프로세스를 도시한 흐름도이다.8 is a flowchart illustrating a license plate based vehicle recognition process according to an embodiment of the present invention.

도 8을 참조하면, 번호판 기반 차량 인식부(1126)는 차량의 이미지 데이터에서 번호판 영역을 추출한다(800). 그리고, 추출된 번호판 영역에서 다시 문자영역을 추출(810)한 후, 소정의 문자인식 알고리즘에 따라 번호판 문자를 인식한다(820). 이어서, 인식된 번호판 문자정보와 유리 특징정보, 범퍼 특징정보 및 결함 정보를 포함하는 차량 특징정보를 개별적 또는 조합적으로 분석하여 차량을 인식한다(830).Referring to FIG. 8, the license plate-based vehicle recognition unit 1126 extracts a license plate area from image data of a vehicle (800). After extracting the text area from the extracted license plate area (810), the license plate character is recognized according to a predetermined character recognition algorithm (820). Subsequently, the vehicle is recognized by analyzing the license plate character information, the vehicle feature information including the glass feature information, the bumper feature information, and the defect information, individually or in combination.

도 9는 본 발명을 주차 관리 시스템에 적용한 예의 구성도이다.9 is a configuration diagram of an example in which the present invention is applied to a parking management system.

도 9를 참조하면, 주차 관리 시스템은 주차장 입구에 설치되는 입차 제어기(910), 차량 감지센서(911), 카메라(912), 차단기(914)와, 주차장 출구에 설치되는 출차 제어기(930), 카메라(931), 요금 표시부(932), 차단기(933), 차량 감지센서(934)와, 관리실에 설치되는 주차관리 서버(920)를 포함한다.Referring to FIG. 9, the parking management system includes a parking controller 910 installed at an entrance of a parking lot, a vehicle sensor 911, a camera 912, a breaker 914, a parking controller 930 installed at an exit of a parking lot, The camera 931, the charge display unit 932, the breaker 933, the vehicle sensor 934, and the parking management server 920 installed in the management room are included.

도 10 및 도 11은 본 발명을 주차 관리 시스템에 적용한 예의 프로세스를 도시한 흐름도이다. 이때 설명의 편의를 위해 도 9에서 전술한 도면부호를 인용한다.10 and 11 are flowcharts illustrating an example process of applying the present invention to a parking management system. In this case, for the convenience of description, reference numerals described above are referred to in FIG. 9.

도 10을 참조하면, 주차장 입구에서 차량 감지센서(911)는 주차장으로 진입하는 차량을 감지(1000)하여 입차 제어기(910)로 전달하고, 입차 제어기(910)는 차량 감지센서(911)로부터 차량이 감지되면 카메라(912)를 제어하여 진입 차량을 촬영하게 한다(1010).Referring to FIG. 10, at a parking lot entrance, the vehicle detection sensor 911 detects a vehicle entering the parking lot and transmits the detected vehicle 1000 to the entrance controller 910, and the entrance controller 910 receives the vehicle from the vehicle detection sensor 911. If detected, the camera 912 is controlled to photograph the entry vehicle 1010.

이어서, 입차 제어기(910)는 카메라(912)로 촬영된 이미지 데이터로부터 차량 윤곽선을 추출(1020)하고 추출된 차량 윤곽선을 분석하여 차량의 차종을 판별한다(1030).Subsequently, the entrance controller 910 extracts a vehicle outline from the image data captured by the camera 912 (1020) and analyzes the extracted vehicle outline to determine a vehicle type of the vehicle (1030).

이어서, 입차 제어기(910)는 카메라(912)로 촬영된 이미지 데이터로부터 차량의 유리 특징정보, 범퍼 특징정보 및 결함 정보를 포함하는 차량 특징정보를 추출(1040)하고, 추출된 차량 특징정보를 분석하여 차량을 인식한다(1050).Subsequently, the parking controller 910 extracts 1040 vehicle feature information including glass feature information, bumper feature information, and defect information of the vehicle from the image data photographed by the camera 912, and analyzes the extracted vehicle feature information. The vehicle is recognized (1050).

이어서, 입차 제어기(910)는 인식 결과에 따라 차단기(914)를 제어하여 차량의 진입을 허용한다(1060). 그리고, 차종과 차량 인식정보와 출입시간을 포함한 차량정보를 주차관리 서버(920)에 저장한다(1060).Subsequently, the entrance controller 910 controls the breaker 914 according to the recognition result to allow entry of the vehicle (1060). In operation 1060, vehicle information including the vehicle model, vehicle identification information, and access time is stored in the parking management server 920.

도 11을 참조하면, 주차장 출구에서 차량 감지센서(934)는 주차장에서 빠져 나가는 차량을 감지(1100)하여 출차 제어기(930)로 전달하고, 출차 제어기(930)는 차량 감지센서(934)로부터 차량이 감지되면 카메라(931)를 제어하여 빠져나가는 차량을 촬영하게 한다(1110).Referring to FIG. 11, at the exit of the parking lot, the vehicle sensor 934 detects a vehicle exiting from the parking lot 1100, and delivers the vehicle to the departure controller 930, and the departure controller 930 receives the vehicle from the vehicle detection sensor 934. When the detection is detected, the camera 931 is controlled to photograph the exiting vehicle (1110).

이어서, 출차 제어기(930)는 카메라(934)로 촬영된 이미지 데이터로부터 차량 윤곽선을 추출(1120)하고 추출된 차량 윤곽선을 분석하여 차량의 차종을 판별한다(1130).Subsequently, the departure controller 930 extracts the vehicle outline from the image data photographed by the camera 934 (1120) and analyzes the extracted vehicle outline to determine the vehicle model of the vehicle (1130).

이어서, 출차 제어기(930)는 카메라(934)로 촬영된 이미지 데이터로부터 차량의 유리 특징정보, 범퍼 특징정보 및 결함 정보를 포함하는 차량 특징정보를 추출(1140)하고, 추출된 차량 특징정보를 분석하여 차량을 인식한다(1150).Subsequently, the departure controller 930 extracts the vehicle characteristic information including glass characteristic information, bumper characteristic information, and defect information of the vehicle from the image data photographed by the camera 934 (1140), and analyzes the extracted vehicle characteristic information. The vehicle is recognized (1150).

이어서, 출차 제어기(930)는 해당 차량의 주차정보를 주차관리 서버(920)로부터 가져와 차량 인식 결과와 비교한다(1160). 비교 결과 차종과 차량 인식정보가 상호 일치하면 차단기(933)를 제어하여 차량의 출차를 허용하고 과금을 부여한다(1170).Subsequently, the parking controller 930 obtains the parking information of the vehicle from the parking management server 920 and compares it with the vehicle recognition result (1160). As a result of comparison, when the vehicle model and the vehicle identification information coincide with each other, the circuit breaker 933 is controlled to allow the vehicle to be taken out and the charging is performed (1170).

일 실시예에 따르면 출차 제어기(930)는 출차 시간까지의 주차 요금을 산출한 후, 요금 표시부(932)에 주차 요금을 표시함과 아울러 정산을 처리한다. 이때 인식된 차종정보를 이용하여 경차일 경우, 소정의 디스카운트를 적용하여 주차요금을 산정할 수 있다. 그리고 정산이 완료되면 차단기(933)를 열어 출차를 허용함과 아울러 정산 관련 정보를 주차관리 서버(920)로 전달한다. According to one embodiment, the parking controller 930 calculates the parking fee until the departure time, displays the parking fee on the charge display unit 932 and processes the settlement. At this time, in the case of a light car using the recognized car model information, a parking discount may be calculated by applying a predetermined discount. When the settlement is completed, the breaker 933 is opened to allow the vehicle to exit, and the settlement related information is transmitted to the parking management server 920.

본 발명이 적용된 주차 관리 시스템의 예에서는 차종 인식을 입차 단계 밀 출차 단계 모두에서 수행하는 것으로 설명하였으나 그외에도 입차 단계에서만 차종 인식을 할 수도 있고, 출차 단계에서만 차종 인식을 처리할 수도 있다.In the example of the parking management system to which the present invention is applied, vehicle type recognition is described as being performed in all the entering and exiting stages, but in addition, vehicle type recognition may be performed only at the entering stage, and vehicle model recognition may be processed only at the leaving stage.

이제까지 본 발명에 대하여 그 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.The embodiments of the present invention have been described above. Those skilled in the art will appreciate that the present invention can be implemented in a modified form without departing from the essential features of the present invention. Therefore, the disclosed embodiments should be considered in an illustrative rather than a restrictive sense. The scope of the present invention is defined by the appended claims rather than by the foregoing description, and all differences within the scope of equivalents thereof should be construed as being included in the present invention.

1 : 차량 인식장치 10 : 카메라
11 : 제어부 12 : 차량 감지센서
13 : 조작부 14 : 출력부
15 : 저장부 16 : 조명부
17 : 통신부 110 : 제1 차량 인식부
112 : 제2 차량 인식부
1020 : 유리 특징정보 기반 차량 인식부
1122 : 범퍼 특징정보 기반 차량 인식부
1124 : 운전자 특징정보 기반 차량 인식부
1126 : 번호판 기반 차량 인식부
1: vehicle recognition device 10: camera
11 control unit 12 vehicle detection sensor
13: operation unit 14: output unit
15: storage unit 16: lighting unit
17: communication unit 110: first vehicle recognition unit
112: second vehicle recognition unit
1020: Vehicle feature based on glass feature information
1122: bumper feature information based vehicle recognition unit
1124: vehicle recognition unit based on driver characteristic information
1126: license plate based vehicle recognition unit

Claims (18)

차량을 촬영하는 카메라; 및
상기 카메라로 촬영된 이미지 데이터로부터 차량 윤곽선 정보, 유리 특징정보, 범퍼 특징정보 및 결함 정보 중 적어도 하나를 포함하는 차량 특징정보를 추출하고, 상기 추출된 차량 특징정보를 기초로 하여 상기 차량을 인식하는 제어부;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 인식장치.
A camera for photographing the vehicle; And
Extracting vehicle feature information including at least one of vehicle outline information, glass feature information, bumper feature information, and defect information from the image data photographed by the camera, and recognizing the vehicle based on the extracted vehicle feature information. Control unit;
Vehicle identification apparatus comprising a.
제 1 항에 있어서,
차종별 기준 차량 윤곽선 정보와 차량 부속별 기준 차량 특징정보를 저장하는 저장부를 더 포함하며,
상기 제어부는,
상기 카메라로 촬영된 이미지 데이터로부터 차량 윤곽선을 추출하고 상기 추출된 차량 윤곽선을 상기 저장부에 저장된 기준 차량 윤곽선 정보와 비교 분석하여 상기 차량의 차종을 판별하는 제1 차량 인식부; 및
상기 차량의 차종이 판별되면, 상기 카메라로 촬영된 이미지 데이터로부터 상기 차량 특징정보를 추출하고, 상기 추출된 차량 특징정보를 상기 저장부에 저장된 기준 차량 특징정보와 비교 분석하여 상기 차량을 인식하는 제2 차량 인식부;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 인식장치.
The method of claim 1,
Further comprising a storage unit for storing the reference vehicle contour information by vehicle type and the reference vehicle feature information by vehicle parts,
The control unit,
A first vehicle recognition unit extracting a vehicle outline from the image data photographed by the camera and comparing and analyzing the extracted vehicle outline with reference vehicle outline information stored in the storage unit to determine a vehicle type of the vehicle; And
And when the vehicle model of the vehicle is determined, extracting the vehicle feature information from the image data photographed by the camera, and comparing the extracted vehicle feature information with reference vehicle feature information stored in the storage unit to recognize the vehicle. 2 vehicle recognition unit;
Vehicle identification apparatus comprising a.
제 2 항에 있어서, 상기 제2 차량 인식부는,
상기 카메라로 촬영된 이미지 데이터로부터 유리 영역을 추출하고, 상기 추출된 유리 영역을 상기 저장부에 저장된 기준 차량 특징정보 중 기준 유리 특징정보와 비교하여 유리에 부착된 부착물의 위치, 종류 또는 크기와, 유리의 결함 위치, 종류 또는 크기 중 적어도 하나를 포함하는 차량 유리 특징정보를 추출하며, 상기 추출된 차량 유리 특징정보를 이용하여 상기 차량을 인식하는 유리 특징정보 기반 차량 인식부;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 인식장치.
The method of claim 2, wherein the second vehicle recognition unit,
Extracting a glass region from the image data photographed by the camera, and comparing the extracted glass region with reference glass characteristic information among the reference vehicle characteristic information stored in the storage unit; A glass feature information-based vehicle recognition unit extracting vehicle glass feature information including at least one of a defect position, type, or size of glass, and recognizing the vehicle using the extracted vehicle glass feature information;
Vehicle identification apparatus comprising a.
제 2 항에 있어서, 상기 제2 차량 인식부는,
상기 카메라로 촬영된 이미지 데이터로부터 범퍼 영역을 추출하고, 상기 추출된 범퍼 영역을 상기 기준 차량 특징정보 중 기준 범퍼 특징정보와 비교하여 범퍼에 부착된 부착물의 위치, 종류 또는 크기와, 범퍼의 결함 위치, 종류 또는 크기 중 적어도 하나를 포함하는 차량 범퍼 특징정보를 추출하며, 상기 추출된 차량 범퍼 특징정보를 이용하여 상기 차량을 인식하는 범퍼 특징정보 기반 차량 인식부;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 인식장치.
The method of claim 2, wherein the second vehicle recognition unit,
Extracting the bumper area from the image data photographed by the camera, comparing the extracted bumper area with the reference bumper feature information of the reference vehicle feature information, the position, type or size of the attachment attached to the bumper and the defect position of the bumper A bumper feature information-based vehicle recognition unit extracting vehicle bumper feature information including at least one of a type and a size, and recognizing the vehicle using the extracted vehicle bumper feature information;
Vehicle identification apparatus comprising a.
제 2 항에 있어서, 상기 제2 차량 인식부는,
상기 카메라로 촬영된 이미지 데이터에서 소정의 얼굴인식 알고리즘에 따라 운전자 특징정보를 추출하고, 상기 추출된 운전자 특징정보와 상기 추출된 차량 특징정보를 개별적 또는 조합적으로 분석하여 상기 차량을 인식하는 운전자 특징정보 기반 차량 인식부;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 인식장치.
The method of claim 2, wherein the second vehicle recognition unit,
Driver features for extracting driver feature information from the image data photographed by the camera according to a predetermined face recognition algorithm and analyzing the extracted driver feature information and the extracted vehicle feature information individually or in combination to recognize the vehicle. An information-based vehicle recognition unit;
Vehicle identification apparatus comprising a.
제 2 항에 있어서,
상기 카메라로 촬영된 이미지 데이터에서 번호판 영역을 추출하고, 상기 추출된 번호판 영역에서 문자영역을 추출하고, 소정의 문자인식 알고리즘에 따라 번호판 문자를 인식하며, 상기 인식된 번호판 문자정보와 상기 추출된 차량 특징정보를 개별적 또는 조합적으로 분석하여 상기 차량을 인식하는 번호판 기반 차량 인식부;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 인식장치.
The method of claim 2,
Extracting the license plate area from the image data taken by the camera, extracting the character area from the extracted license plate area, recognizing the license plate character according to a predetermined character recognition algorithm, the recognized license plate character information and the extracted vehicle A license plate-based vehicle recognition unit for recognizing the vehicle by analyzing feature information individually or in combination;
Recognizing apparatus of a vehicle comprising a.
제 2 항에 있어서, 상기 제2 차량 인식부는
상기 이미지 데이터에서 소정의 얼굴인식 알고리즘에 따라 운전자 특징정보를 추출하는 운전자 특징정보 기반 차량 인식부;
상기 이미지 데이터에서 번호판 영역을 추출하고, 상기 추출된 번호판 영역에서 다시 문자영역을 추출한 후, 소정의 문자인식 알고리즘에 따라 번호판 문자를 인식하는 번호판 기반 차량 인식부를 포함하며,
상기 제2 차량 인식부는 상기 차량의 차종이 판별된 차량의 유리 특징정보, 범퍼 특징정보, 결함 정보, 운전자 특징정보 및 번호판 문자인식 정보를 개별적 또는 조합적으로 분석하여 상기 차량을 인식하는 것을 특징으로 하는 차량 인식장치.
The method of claim 2, wherein the second vehicle recognition unit
A driver feature information based vehicle recognition unit configured to extract driver feature information from the image data according to a predetermined face recognition algorithm;
And extracting the license plate area from the image data, extracting the character area from the extracted license plate area, and then recognizing the license plate character according to a predetermined character recognition algorithm.
The second vehicle recognizing unit recognizes the vehicle by analyzing the glass feature information, the bumper feature information, the defect information, the driver feature information, and the license plate character recognition information of the vehicle in which the vehicle model is determined, individually or in combination. Vehicle identification device.
제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 차량 인식장치는
주차 관리 시스템이나 통행료 징수 시스템 또는 차량 검문 시스템에 이용되는 것을 특징으로 하는 차량 인식장치.
8. The vehicle recognition apparatus according to any one of claims 1 to 7, wherein
A vehicle recognition device, which is used for a parking management system, a toll collection system, or a vehicle inspection system.
차량 인식장치가 차량을 인식하는 방법에 있어서,
카메라로 차량을 촬영하는 단계;
상기 카메라로 촬영된 이미지 데이터로부터 차량 윤곽선을 추출하고 상기 추출된 차량 윤곽선을 분석하여 상기 차량의 차종을 판별하는 단계; 및
상기 카메라로 촬영된 이미지 데이터로부터 상기 차량의 유리 특징정보, 범퍼 특징정보 및 결함 정보 중 적어도 하나를 포함하는 차량 특징정보를 추출하고, 상기 추출된 차량 특징정보를 분석하여 상기 차량을 인식하는 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 인식방법.
In the vehicle recognition apparatus recognizes a vehicle,
Photographing the vehicle with a camera;
Extracting a vehicle outline from the image data captured by the camera and analyzing the extracted vehicle outline to determine a vehicle type of the vehicle; And
Extracting vehicle feature information including at least one of glass feature information, bumper feature information, and defect information of the vehicle from the image data photographed by the camera, and analyzing the extracted vehicle feature information to recognize the vehicle;
Vehicle recognition method comprising a.
제 9 항에 있어서, 상기 추출된 차량 특징정보를 분석하여 상기 차량을 인식하는 단계는,
상기 차량의 차종이 판별되면, 상기 판별된 차량을 대상으로 상기 카메라로 촬영된 이미지 데이터로부터 상기 차량 특징정보를 추출하고 상기 추출된 차량 특징정보를 상기 차종 판별 결과와 개별적 또는 조합적으로 분석하여 상기 차량 인식을 최종 확정하는 것을 특징으로 하는 차량 인식방법.
The method of claim 9, wherein the analyzing of the extracted vehicle characteristic information to recognize the vehicle comprises:
When the vehicle type of the vehicle is determined, the vehicle feature information is extracted from the image data photographed by the camera, and the extracted vehicle feature information is analyzed individually or in combination with the vehicle type determination result. Vehicle identification method, characterized in that the final determination of the vehicle recognition.
제 9 항에 있어서, 상기 추출된 차량 특징정보를 분석하여 상기 차량을 인식하는 단계는,
상기 카메라로 촬영된 이미지 데이터로부터 유리 영역을 추출하는 단계;
상기 추출된 유리 영역을 기저장된 기준 유리 특징정보와 비교하여 유리에 부착된 부착물의 위치, 종류 또는 크기와, 상기 유리의 결함 위치, 종류 또는 크기 중 적어도 하나를 포함하는 차량 유리 특징정보를 추출하는 단계; 및
상기 추출된 차량 유리 특징정보를 이용하여 상기 차량을 인식하는 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 인식방법.
The method of claim 9, wherein the analyzing of the extracted vehicle characteristic information to recognize the vehicle comprises:
Extracting a glass area from the image data captured by the camera;
Comparing the extracted glass region with previously stored reference glass characteristic information to extract vehicle glass characteristic information including at least one of a position, a kind or a size of an attachment attached to the glass, and a defect position, a kind, or a size of the glass; step; And
Recognizing the vehicle using the extracted vehicle glass feature information;
Vehicle recognition method comprising a.
제 9 항에 있어서, 상기 추출된 차량 특징정보를 분석하여 상기 차량을 인식하는 단계는,
상기 카메라로 촬영된 이미지 데이터로부터 범퍼 영역을 추출하는 단계;
상기 추출된 범퍼 영역을 기저장된 기준 범퍼 특징정보와 비교하여 범퍼에 부착된 부착물의 위치, 종류 또는 크기와, 범퍼의 결함 위치, 종류 또는 크기 중 적어도 하나를 포함하는 차량 범퍼 특징정보를 추출하는 단계; 및
상기 추출된 차량 범퍼 특징정보를 이용하여 상기 차량을 인식하는 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 인식방법.
The method of claim 9, wherein the analyzing of the extracted vehicle characteristic information to recognize the vehicle comprises:
Extracting a bumper area from the image data photographed by the camera;
Comparing the extracted bumper area with previously stored reference bumper feature information to extract vehicle bumper feature information including at least one of a position, a type or a size of an attachment attached to the bumper, and a defect location, type or size of the bumper; ; And
Recognizing the vehicle using the extracted vehicle bumper feature information;
Vehicle recognition method comprising a.
제 9 항에 있어서,
상기 이미지 데이터에서 소정의 얼굴인식 알고리즘에 따라 운전자 특징정보를 추출하는 단계를 더 포함하며,
상기 추출된 차량 특징정보를 분석하여 상기 차량을 인식하는 단계는,
상기 차량의 차종이 판별된 차량의 상기 추출된 운전자 특징정보와 상기 추출된 차량 특징정보를 개별적 또는 조합적으로 분석하여 상기 차량을 인식하는 것을 특징으로 하는 차량 인식방법.
The method of claim 9,
Extracting driver characteristic information from the image data according to a predetermined face recognition algorithm,
Recognizing the vehicle by analyzing the extracted vehicle feature information,
And recognizing the vehicle by analyzing the extracted driver characteristic information and the extracted vehicle characteristic information of the vehicle in which the vehicle model of the vehicle is determined, individually or in combination.
제 9 항에 있어서,
상기 이미지 데이터에서 번호판 영역을 추출하는 단계; 및
상기 추출된 번호판 영역에서 문자영역을 추출하고, 소정의 문자인식 알고리즘에 따라 번호판 문자를 인식하는 단계를 더 포함하며,
상기 추출된 차량 특징정보를 분석하여 상기 차량을 인식하는 단계는,
상기 차량의 차종이 판별된 차량의 상기 추출된 차량 특징정보와 상기 번호판 문자인식 정보를 개별적 또는 조합적으로 분석하여 상기 차량을 인식하는 것을 특징으로 하는 차량의 인식방법.
The method of claim 9,
Extracting a license plate area from the image data; And
Extracting a character area from the extracted license plate area and recognizing the license plate letter according to a predetermined character recognition algorithm;
Recognizing the vehicle by analyzing the extracted vehicle feature information,
And recognizing the vehicle by analyzing the extracted vehicle characteristic information and the license plate character recognition information of the vehicle in which the vehicle model of the vehicle is determined, individually or in combination.
제 9 항에 있어서,
상기 이미지 데이터에서 소정의 얼굴인식 알고리즘에 따라 운전자 특징정보를 추출하는 단계;
상기 이미지 데이터에서 번호판 영역을 추출하고, 상기 추출된 번호판 영역에서 문자영역을 추출하고, 소정의 문자인식 알고리즘에 따라 번호판 문자를 인식하는 단계를 더 포함하며,
상기 추출된 차량 특징정보를 분석하여 상기 차량을 인식하는 단계는,
상기 차량의 차종이 판별된 차량의 유리 특징정보, 범퍼 특징정보, 결함 정보, 운전자 특징정보 및 번호판 문자인식 정보를 개별적 또는 조합적으로 분석하여 상기 차량을 인식하는 것을 특징으로 하는 차량 인식방법.
The method of claim 9,
Extracting driver characteristic information from the image data according to a predetermined face recognition algorithm;
Extracting a license plate region from the image data, extracting a character region from the extracted license plate region, and recognizing the license plate character according to a predetermined character recognition algorithm,
Recognizing the vehicle by analyzing the extracted vehicle feature information,
And recognizing the vehicle individually or in combination by analyzing glass feature information, bumper feature information, defect information, driver feature information, and license plate character recognition information of the vehicle in which the vehicle model of the vehicle is determined.
차량 인식 장치의 차량 인식에 기반하여 차량 출입을 관리하는 방법에 있어서,
미리 설정된 영역으로 진입하는 차량을 차량 감지센서를 이용하여 감지하는 단계;
상기 차량이 감지되면 해당 차량을 카메라로 촬영하는 단계;
상기 카메라로 촬영된 이미지 데이터로부터 차량 윤곽선을 추출하고 상기 추출된 차량 윤곽선을 분석하여 상기 차량의 차종을 판별하는 단계;
상기 카메라로 촬영된 이미지 데이터로부터 상기 차량의 유리 특징정보, 범퍼 특징정보 및 결함 정보 중 적어도 하나를 포함하는 차량 특징정보를 추출하고, 상기 추출된 차량 특징정보를 분석하여 상기 차량을 인식하는 단계; 및
상기 인식 결과에 따라 차량의 진입을 허용함과 동시에 차종과 차량 인식정보와 출입시간을 포함한 차량정보를 저장하는 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 인식 기반 차량 출입 관리방법.
In the method for managing vehicle access based on the vehicle recognition of the vehicle recognition device,
Detecting a vehicle entering a preset area using a vehicle detection sensor;
Photographing the vehicle with a camera when the vehicle is detected;
Extracting a vehicle outline from the image data captured by the camera and analyzing the extracted vehicle outline to determine a vehicle type of the vehicle;
Extracting vehicle feature information including at least one of glass feature information, bumper feature information, and defect information of the vehicle from the image data photographed by the camera, and analyzing the extracted vehicle feature information to recognize the vehicle; And
Allowing vehicle access according to the recognition result and storing vehicle information including vehicle type, vehicle identification information, and access time;
Vehicle recognition based vehicle access management method comprising a.
제 16 항에 있어서,
상기 미리 설정된 영역에서 출차하는 차량을 상기 차량 감지센서를 이용하여 감지하는 단계;
상기 차량이 감지되면 해당 차량을 카메라로 촬영하는 단계;
상기 카메라로 촬영된 이미지 데이터로부터 차량 윤곽선을 추출하고 상기 추출된 차량 윤곽선을 분석하여 상기 차량의 차종을 판별하는 단계;
상기 카메라로 촬영된 이미지 데이터로부터 상기 차량의 유리 특징정보, 범퍼 특징정보 및 결함 정보 중 적어도 하나를 포함하는 차량 특징정보를 추출하고, 상기 추출된 차량 특징정보를 분석하여 상기 차량을 인식하는 단계;
상기 인식 결과를 상기 저장된 차량정보와 비교하는 단계; 및
상기 비교 결과 상기 차종과 차량 인식정보가 상호 일치하면 상기 차량의 출차를 허용하고 과금을 부여하는 단계;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 인식 기반 차량 출입 관리방법.
17. The method of claim 16,
Detecting a vehicle leaving the preset area using the vehicle detection sensor;
Photographing the vehicle with a camera when the vehicle is detected;
Extracting a vehicle outline from the image data captured by the camera and analyzing the extracted vehicle outline to determine a vehicle type of the vehicle;
Extracting vehicle feature information including at least one of glass feature information, bumper feature information, and defect information of the vehicle from the image data photographed by the camera, and analyzing the extracted vehicle feature information to recognize the vehicle;
Comparing the recognition result with the stored vehicle information; And
Allowing the vehicle to leave the vehicle and granting the charge if the vehicle type and the vehicle identification information match each other as a result of the comparison;
Vehicle recognition based vehicle access management method further comprising.
제 17 항에 있어서,
상기 이미지 데이터에서 소정의 얼굴인식 알고리즘에 따라 운전자 특징정보를 추출하는 단계; 및
상기 이미지 데이터에서 번호판 영역을 추출하고, 상기 추출된 번호판 영역에서 다시 문자영역을 추출한 후, 소정의 문자인식 알고리즘에 따라 번호판 문자를 인식하는 단계를 더 포함하며,
상기 추출된 차량 특징정보를 분석하여 상기 차량을 인식하는 단계는,
상기 차량의 차종이 판별된 차량의 유리 특징정보, 범퍼 특징정보, 결함 정보, 운전자 특징정보 및 번호판 문자인식 정보를 개별적 또는 조합적으로 분석하여 상기 차량을 인식하는 것을 특징으로 하는 차량 인식 기반 차량 출입 관리방법.
The method of claim 17,
Extracting driver characteristic information from the image data according to a predetermined face recognition algorithm; And
Extracting the license plate area from the image data, extracting the character area from the extracted license plate area, and recognizing the license plate character according to a predetermined character recognition algorithm,
Recognizing the vehicle by analyzing the extracted vehicle feature information,
Vehicle recognition-based vehicle access characterized in that the vehicle is recognized by analyzing the glass feature information, bumper feature information, defect information, driver feature information and license plate character recognition information individually or in combination, the vehicle type is determined How to manage.
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103400499A (en) * 2013-07-22 2013-11-20 青岛海信网络科技股份有限公司 Ultra-high definition intelligent video electronic police system and vehicle violation judging method of ultra-high definition intelligent video electronic police system
KR20160064931A (en) * 2014-11-28 2016-06-08 숭실대학교산학협력단 Apparatus and Method for detecting intelligent high-speed multi-object
KR20160098676A (en) * 2015-02-10 2016-08-19 (주)파크인서울 Parking vehicle management apparatus
KR20190015767A (en) * 2017-07-27 2019-02-15 두림야스카와(주) Method for car type recognition of panting system
KR102276041B1 (en) * 2020-04-16 2021-07-14 송인의 Vehicle identification method and apparatus through image and wireless signal analysis
KR102352121B1 (en) * 2021-07-15 2022-01-17 최대룡 Authentic detection system for vehicle number

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103400499A (en) * 2013-07-22 2013-11-20 青岛海信网络科技股份有限公司 Ultra-high definition intelligent video electronic police system and vehicle violation judging method of ultra-high definition intelligent video electronic police system
KR20160064931A (en) * 2014-11-28 2016-06-08 숭실대학교산학협력단 Apparatus and Method for detecting intelligent high-speed multi-object
KR20160098676A (en) * 2015-02-10 2016-08-19 (주)파크인서울 Parking vehicle management apparatus
KR20190015767A (en) * 2017-07-27 2019-02-15 두림야스카와(주) Method for car type recognition of panting system
KR102276041B1 (en) * 2020-04-16 2021-07-14 송인의 Vehicle identification method and apparatus through image and wireless signal analysis
WO2021210864A1 (en) * 2020-04-16 2021-10-21 주식회사 액손시스 Method and device for identifying vehicle through image and wireless signal analysis
KR20210128329A (en) * 2020-04-16 2021-10-26 송인의 Vehicle identification method and apparatus through image and wireless signal analysis
KR102352121B1 (en) * 2021-07-15 2022-01-17 최대룡 Authentic detection system for vehicle number

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