KR20130095345A - 차량번호 인식 불법 주정차 ｃｃｔｖ 단속 시스템 및 이를 위한 전자 상거래 방법 - Google Patents

차량번호 인식 불법 주정차 ｃｃｔｖ 단속 시스템 및 이를 위한 전자 상거래 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20130095345A
KR20130095345A KR1020120016669A KR20120016669A KR20130095345A KR 20130095345 A KR20130095345 A KR 20130095345A KR 1020120016669 A KR1020120016669 A KR 1020120016669A KR 20120016669 A KR20120016669 A KR 20120016669A KR 20130095345 A KR20130095345 A KR 20130095345A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
histogram
vehicle
image
parking
pixel
Prior art date
Application number
KR1020120016669A
Other languages
English (en)
Inventor
송시우
Original Assignee
송시우
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 송시우 filed Critical 송시우
Priority to KR1020120016669A priority Critical patent/KR20130095345A/ko
Publication of KR20130095345A publication Critical patent/KR20130095345A/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/26—Government or public services
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/80—Camera processing pipelines; Components thereof
    • H04N23/81—Camera processing pipelines; Components thereof for suppressing or minimising disturbance in the image signal generation

Abstract

본 발명은 차량번호 인식 불법 주정차 CCTV 단속 시스템 및 이를 위한 전자 상거래 방법에 관한 것으로서, 주차 구역에 설치된 CCTV 카메라를 통해 주차 또는 정차를 하고 있는 차량을 촬영하면, 단속서버가 CCTV 카메라에 의해 촬영된 차량번호 영상을 흑백영상으로 변환하고, 각 픽셀의 색상 정보에 근거해 픽셀 그레이(pixel gray) 값에 따른 색상지도(color map) 분포도를 나타내는 색상정보 히스토그램(color map histogram)으로 생성하고, 차량정보 DB에 등록된 차량의 차량번호 흑백영상을 각 픽셀의 색상 정보에 근거해 픽셀 그레이(pixel gray) 값에 따른 기준분포 히스토그램(base distribution histogram)으로 생성한 후, 색상정보 히스토그램과 기준분포 히스토그램의 유사도를 바타차리야 계수(Bhattacharyya Coefficient)를 이용하여 유사값(DFHistogram)으로 산출하여, 그 유사값이 일정 기준 이상이 되지 못한 경우에 불법 주·정차인 것으로 통지하는 것을 특징으로 한다.

Description

차량번호 인식 불법 주정차 ＣＣＴＶ 단속 시스템 및 이를 위한 전자 상거래 방법{Illegal parking and standing closed-circuit television control system using a vehicle number recognition, and electronic trading method thereof}
본 발명은 주·정차를 하고 있는 차량을 CCTV로 촬영하고 차량번호를 인식하여 불법 주·정차를 단속할 수 있도록 하는 기술과, 이러한 기술을 전자 상거래를 통해 일정한 비용을 지불하고 이용할 수 있는 기술에 관한 것이다.
과학기술의 발달과 경제 성장으로 인해 도로 상에는 차량수가 점차 증가되고 있으며, 차량수의 증가에 따른 사고 발생 및 불편함이 증대됨에 따라, 불가피하게 주정차나 속도위반 같은 위반차량의 단속이 요구된다.
보통 위반차량의 단속은 구청 공무원이나 경찰 등의 인력이 대거 현장에 투입되어 위반차량을 직접 단속하고 있다.
그러나, 이러한 단속형태는 인력의 대거 투입이 요구되므로 단속에 따른 부대비용이 증가되고, 또한 단속하는 공무원이나 경찰 등이 안전사고의 발생 확률이 높은 도로가에 노출되는 문제점이 있다.
한편, 최근에는 상기한 문제점을 개선하기 위해 무인 단속카메라를 각 단속현장에 설치하여 위반차량의 영상을 촬영하고, 추후 이를 판독하여 위반차량을 단속하는 소위, 차량번호 인식기능을 이용하여 무인 단속을 구현하고 있다.
그러나, 종래 단속시스템에서는 위반사실의 영상을 기록장치(DVR)에 기록하고, 이를 상황실에서 검사자가 일일이 판독하여 추후 운전자에게 고지하고 있는 관계로, 운전자가 위반사실을 신속히 확인하기 어려워 반복하여 위반하는 경우가 종종 발생하기도 한다.
대한민국 특허등록공고 제 10-0801935 호 (등록일: 2008년 1월 31일)
전술한 단점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 주·정차를 하고 있는 차량을 CCTV로 촬영하여 단속서버로 전송하면, 단속서버에서 차량 영상을 분석하고 차량번호를 인식하여 불법 주·정차를 단속할 수 있도록 하는, 차량번호 인식 불법 주정차 CCTV 단속 시스템 및 이를 위한 전자 상거래 방법을 제공함에 있다.
전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에 따르면, CCTV 카메라 장치와 사용자 단말기, 차량정보 데이터베이스 및 단속서버를 포함하는 차량번호 인식 불법 주정차 CCTV 단속 시스템의 전자 상거래 방법으로서, (a) 상기 사용자 단말기가 통신망을 통해 단속서버에 접속하여, 비용결제 방식, 주차구역, 차량정보 및 CCTV 카메라 장치를 등록하는 단계; (b) 상기 단속서버가 상기 비용결제 방식에 따라 상기 사용자 단말기에 대해 차량번호 인식 불법 주정차 단속 서비스에 대한 일정 비용을 결제하는 단계; (c) 상기 CCTV 카메라 장치가 주차 구역에 주차 또는 정차를 하고 있는 차량을 촬영하여 차량번호 영상을 획득하는 단계; (d) 상기 CCTV 카메라 장치가 획득한 차량번호 영상을 단속서버에 전송하는 단계; (e) 상기 단속서버가 전송받은 차량번호 영상의 흑백 프레임에 대해 각 픽셀의 색상 정보에 근거해 픽셀 그레이(pixel gray) 값에 따른 색상지도(color map) 분포도를 나타내는 색상정보 히스토그램(color map histogram)으로 생성하는 단계; (f) 상기 단속서버가, 상기 차량정보 데이터베이스에 상기 주차구역에 대응되어 등록된 차량의 차량번호 영상을 픽셀 그레이(pixel gray) 값에 따른 기준분포 히스토그램(base distribution histogram)으로 생성하는 단계; (g) 상기 단속서버가 상기 색상정보 히스토그램과 기준분포 히스토그램의 유사도를 바타차리야 계수(Bhattacharyya Coefficient)를 이용하여 유사값(DFHistogram)으로 산출하는 단계; 및 (h) 상기 단속서버가 상기 유사값이 일정 기준 이상이 되지 못한 경우에 불법 주·정차인 것으로 상기 사용자 단말기에 통지하는 단계를 포함하는 차량번호 인식 불법 주정차 CCTV 단속 시스템의 전자 상거래 방법이 제공된다.
이때, 상기 (g) 단계는, 상기 단속서버가 상기 색상정보 히스토그램과 균등 분포 히스토그램 값들의 총합이 각각 1이 되도록 픽셀의 개수로 나누어 정규화(Normalization)하고, 바타차리야 계수를 이용하여 다음 수학식1에 따라 색상정보 히스토그램과 기준분포 히스토그램의 유사도를 유사값(DFHistogram)으로 산출할 수 있다.
[수학식 1]
Figure pat00001
여기서,
Figure pat00002
는 정규화 된(Normalized) 픽셀정보 히스토그램의 i번째 인덱스(index)의 값이고,
Figure pat00003
는 정규화 된 기준분포 히스토그램의 i번째 인덱스(index)의 값을 나타낸다.
상기 (h) 단계는, 상기 단속서버가 불법 주·정차인 차량의 차량번호와 색상을 포함하는 차량정보를 상기 사용자 단말기에 전송하여 통지하는 것을 특징으로 하는 차량번호 인식 불법 주정차 CCTV 단속 시스템의 전자 상거래 방법.
한편, 전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 측면에 따르면, 주차 구역에 주차 또는 정차를 하고 있는 차량을 촬영하기 위한 CCTV 카메라; 상기 주차 구역에 대응되어 등록된 차량의 차량번호 영상을 저장하고 있는 차량정보 데이터베이스; 및 상기 CCTV 카메라에 의해 촬영된 차량번호 영상을 흑백영상으로 변환하고, 각 픽셀의 색상 정보에 근거해 픽셀 그레이(pixel gray) 값에 따른 색상지도(color map) 분포도를 나타내는 색상정보 히스토그램(color map histogram)으로 생성하고, 상기 등록된 차량의 차량번호 흑백영상을 각 픽셀의 색상 정보에 근거해 픽셀 그레이(pixel gray) 값에 따른 기준분포 히스토그램(base distribution histogram)으로 생성한 후, 상기 색상정보 히스토그램과 기준분포 히스토그램의 유사도를 바타차리야 계수(Bhattacharyya Coefficient)를 이용하여 유사값(Density Function; DFHistogram)으로 산출하고, 상기 유사값이 일정 기준 이상이 되지 못한 경우에 불법 주·정차인 것으로 통지하는 단속서버를 포함하는 차량번호 인식 불법 주정차 CCTV 단속 시스템이 제공된다.
이때, 상기 단속서버는, 상기 색상정보 히스토그램과 균등 분포 히스토그램 값들의 총합이 각각 1이 되도록 픽셀의 개수로 나누어 정규화(Normalization)하고, 바타차리야 계수를 이용하여 다음 수학식1에 따라 상기 색상정보 히스토그램과 기준분포 히스토그램의 유사도를 유사값(DFHistogram)으로 산출할 수 있다.
[수학식 1]
Figure pat00004
여기서,
Figure pat00005
는 정규화 된(Normalized) 픽셀정보 히스토그램의 i번째 인덱스(index)의 값이고,
Figure pat00006
는 정규화 된 기준분포 히스토그램의 i번째 인덱스(index)의 값을 나타낸다.
한편, 전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 또 다른 측면에 따르면, CCTV 카메라를 통해 주차 구역을 감시 촬영하는 카메라 촬영부; 상기 카메라 촬영부에 의해 촬영된 감시 영상을 일정한 시간 단위로 버퍼링하는 영상 버퍼링부; 상기 영상 버퍼링부에 버퍼링되는 감시 영상을 전송하기 위한 영상 전송부; 상기 영상 버퍼링부에 임시로 버퍼링되어 있는 이전의 감시 영상과 현재의 감시 영상을 비교하여 분석하되, 현재 버퍼링되는 감시 영상을 흑백영상으로 변환하고, 각 픽셀의 색상 정보에 근거해 픽셀 그레이 값에 따른 색상지도 분포도를 나타내는 색상정보 히스토그램으로 생성하고, 이전에 버퍼링 된 감시 영상을 각 픽셀의 색상 정보에 근거해 픽셀 그레이 값에 따른 기준분포 히스토그램으로 생성한 후, 색상정보 히스토그램과 기준분포 히스토그램의 유사도를 바타차리야 계수를 이용하여 유사값(DFHistogram)으로 산출하는 영상 분석부; 및 상기 영상 분석부에 의해 산출된 유사값이 일정 기준 이상이 되지 못한 경우에, 상기 주차 구역에 차량이 진입한 것으로 인식하여, 상기 영상 버퍼링부에 버퍼링되는 현재의 감시 영상에 대해 기록함과 더불어 영상 전송부를 통해 단속서버에 전송하도록 제어하는 마이크로프로세서를 포함하는 CCTV 카메라 장치가 제공된다.
이때, 상기 영상 분석부는 상기 색상정보 히스토그램과 기준분포 히스토그램 값들의 총합이 각각 1이 되도록 픽셀의 개수로 나누어 정규화(Normalization) 하고, 바타차리야 계수를 이용하여 다음 수학식1에 따라 색상정보 히스토그램과 기준분포 히스토그램의 유사도를 유사값(DFHistogram)으로 산출할 수 있다.
[수학식 1]
Figure pat00007
여기서,
Figure pat00008
는 정규화 된(Normalized) 픽셀정보 히스토그램의 i번째 인덱스(index)의 값이고,
Figure pat00009
는 정규화 된 기준분포 히스토그램의 i번째 인덱스(index)의 값을 나타낸다.
본 발명에 의하면, 단속 구역에 설치된 CCTV 카메라를 통해 차량이 불법 주차 또는 정차하는 영상을 획득하고 분석함에 따라 주차할 수 없는 특정지역에 주차를 한 경우 효율적으로 단속할 수 있다.
또한, CCTV 카메라를 통해 불법 주정차를 단속하는 서비스를 전자 상거래를 통해 유통시킬 수 있다.
그리고, CCTV 카메라를 통해 촬영한 차량번호 영상에 대해 그레이 스케일의 히스토그램과 바타차리야 계수를 이용하여 영상 분석 및 차량번호 인식을 명확히 함으로써, 불법 주정차의 단속률을 더욱 증가시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 차량번호 인식 불법 주정차 CCTV 단속 시스템의 전체적인 구성을 개략적으로 나타낸 블럭 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 차량번호 인식 불법 주정차 CCTV 단속 시스템의 전자 상거래 방법을 설명하기 위한 전체적인 흐름도를 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따라 차량번호 영상을 픽셀 그레이 값에 따른 색상지도 분포도로 나타내기 위한 흑백 그레이 값의 각 단계 색상을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따라 픽셀 그레이 값에 따른 색상지도 분포도를 나타내는 히스토그램의 한 예를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량번호 인식 불법 주정차 CCTV 단속 시스템에서 CCTV 카메라 장치의 기능 블럭을 개략적으로 나타낸 구성도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 특정한 실시형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 발명에 따른 차량번호 인식 불법 주정차 CCTV 단속 시스템 및 이를 위한 전자 상거래 방법의 실시예를 첨부도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다. 첨부도면을 참조하여 설명함에 있어 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 차량번호 인식 불법 주정차 CCTV 단속 시스템의 전체적인 구성을 개략적으로 나타낸 블럭 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 차량번호 인식 불법 주정차 CCTV 단속 시스템(100)은, CCTV(Closed Circuit TeleVision) 카메라 장치(110), 차량정보 데이터베이스(120), 단속서버(130), 사용자 단말기(140) 및 통신망(150) 등을 포함한다.
여기서, CCTV 카메라 장치(110)와 차량정보 DB(120), 단속서버(130) 및 사용자 단말기(140)는 각각 통신망(150)을 통해 상호 통신이 가능하도록 무선 또는 유선으로 연결된다.
CCTV 카메라 장치(110)는 단속하고자 하는 주차 구역을 촬영하도록 설치되고, CCTV 카메라를 통해 주차 구역을 촬영하는 중에 차량이 진입하여 주차 또는 정차하는 경우에 이를 감지해 주·정차하는 차량을 촬영하여 단속서버(130)에 차량 영상 또는 차량번호 영상으로 전송해 준다. 여기서, 주차 구역은 특정한 야외 주차장이 될 수 있고, 주차 시설 내의 주차장이나, 주차 단속을 위한 도로 가에 지정된 특정 구역일 수 있다.
이때, CCTV 카메라 장치(110)는 일정 시간 간격으로 CCTV 카메라를 통해 주차 구역을 촬영한 영상을 버퍼링하여 이전에 촬영한 영상과 비교해 차량 진입으로 촬영된 영상이 이전 영상과 다른 시각에 해당 주차 구역에 진입한 차량을 촬영하기 시작하고, 촬영된 차량 영상 또는 차량번호 영상을 단속서버(130)에 전송해 주는 것이다. 이를 위해, CCTV 카메라 장치(110)는 IP 주소와 같은 위치 정보가 세팅될 수 있다.
차량정보 데이터베이스(120)는 주차 구역에 대응되어 등록된 차량의 차량번호 영상을 저장하고 있고, 단속서버(130)와 연동하여 그 제어에 따라 데이터의 읽기 또는 기록 기능이 실현된다.
단속서버(130)는 통신망(150)을 통해 사용자 단말기(140)로부터 비용결제 방식, 주차구역, 차량정보 및 CCTV 카메라 장치 등을 등록받아, 차량번호 인식 불법 주정차 단속 서비스에 대한 비용을 결제한 후 해당 서비스를 제공한다.
즉, 단속서버(130)는 CCTV 카메라에 의해 촬영되어 CCTV 카메라 장치(110)로부터 전송받은 차량번호 영상을 흑백영상으로 변환하고, 각 픽셀의 색상 정보에 근거해 픽셀 그레이(pixel gray) 값에 따른 색상지도(color map) 분포도를 나타내는 색상정보 히스토그램(color map histogram)으로 생성하고, 차량정보 DB(120)에 등록된 차량의 차량번호 흑백영상을 각 픽셀의 색상 정보에 근거해 픽셀 그레이(pixel gray) 값에 따른 기준분포 히스토그램(base distribution histogram)으로 생성한 후, 색상정보 히스토그램과 기준분포 히스토그램의 유사도를 바타차리야 계수(Bhattacharyya Coefficient)를 이용하여 유사값(Density Function; DFHistogram)으로 산출하고, 그 유사값이 일정 기준 이상이 되지 못한 경우에 불법 주·정차인 것으로 통지한다. 여기서, 불법 주·정차의 통지는 사용자 단말기(140)에 통지할 수 있다.
이때, 단속서버(130)는, 색상정보 히스토그램과 균등 분포 히스토그램 값들의 총합이 각각 1이 되도록 픽셀의 개수로 나누어 정규화(Normalization)하고, 바타차리야 계수를 이용하여 다음 수학식1에 따라 색상정보 히스토그램과 기준분포 히스토그램의 유사도를 유사값(DFHistogram)으로 산출한다.
Figure pat00010
수학식 1에서,
Figure pat00011
는 정규화 된(Normalized) 픽셀정보 히스토그램의 i번째 인덱스(index)의 값이고,
Figure pat00012
는 정규화 된 기준분포 히스토그램의 i번째 인덱스(index)의 값을 나타낸다.
사용자 단말기(140)는 통신망(150)을 통해 단속서버(130)에 접속하여, 비용결제 방식, 주차구역, 차량정보 및 CCTV 카메라 장치를 등록하여, 차량번호 인식 불법 주정차 단속 서비스에 대한 일정 비용의 결제를 요청한다. 이때, 사용자 단말기(140)는 통신망(150)이 인터넷 등의 유선 통신망일 경우에 컴퓨터 단말기가 될 수 있고, 통신망(150)이 이통 통신망이나 근거리 통신망일 경우에 사용자가 휴대하는 형태의 이동 단말기가 될 수 있다.
따라서, 단속서버(130)는 사용자 단말기(140)의 선택된 비용결제 방식에 따라 사용자 단말기(140)에 대해 차량번호 인식 불법 주정차 단속 서비스에 대한 일정 비용을 결제하고, 이후 전술한 바와 같은 차량번호 인식 불법 주정차 단속 서비스를 통신망(150)을 통해 사용자 단말기(140)에 제공한다.
또한, 단속서버(130)는 주차 구역이 도로 가에 특정된 단속 구역일 경우에 CCTV 카메라 장치(110)로부터 전송받은 차량 영상에 대해, 전술한 바와 같이 본 발명의 방식으로 처리하지 않고, 일반적인 단속 기능으로 처리하여 위반차량 영상, 즉, 차량번호와 차량색상 등 단속차량 정보로 저장하여 등록하거나, 불법 주정차를 단속하는 경찰서 등 단속기관의 단말기로 전송해 줄 수 있다.
그리고, 통신망(150)은 인터넷 등의 유선 통신망을 포함하고, WCDMA나 LTE 등의 이동 통신망, 지그비(Zigbee)나 와이파이(WiFi) 등의 근거리 통신망을 포함한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 차량번호 인식 불법 주정차 CCTV 단속 시스템의 전자 상거래 방법을 설명하기 위한 전체적인 흐름도를 나타낸 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 차량번호 인식 불법 주정차 CCTV 단속 시스템(100)은, 먼저 사용자 단말기(140)가 통신망(150)을 통해 단속서버(130)에 접속하여, 비용결제 방식, 주차구역, 차량정보 및 CCTV 카메라 장치 등을 등록한다(S210).
이에, 단속서버(130)는 사용자 단말기(140)에 의해 선택된 비용결제 방식에 따라 사용자 단말기(140)에 대해 차량번호 인식 불법 주정차 단속 서비스에 대한 일정 비용을 결제한다(S220).
이어, CCTV 카메라 장치(110)는 주차 구역에 주차 또는 정차를 하고 있는 차량을 촬영하여 차량번호 영상을 획득하고, 획득한 차량번호 영상을 단속서버(130)에 전송한다(S230).
이에, 단속서버(130)는 전송받은 차량번호 영상의 흑백 프레임에 대해 각 픽셀의 색상 정보에 근거해 도 3에 도시된 바와 같은 픽셀 그레이(pixel gray) 값에 따른 색상지도(color map) 분포도를 나타내는 색상정보 히스토그램(color map histogram)으로 생성한다(S240). 여기서, 도 3은 본 발명의 실시예에 따라 차량번호 영상을 픽셀 그레이 값에 따른 색상지도 분포도로 나타내기 위한 흑백 그레이 값의 각 단계 색상을 나타낸 도면이다. 즉, 단속서버(130)는 차량번호 영상에 대해 흑백 프레임으로 변환하고, 흑백 프레임의 각 픽셀을 흑백 그레이 값으로 전환해 그 픽셀 그레이 값에 따른 색상지도 분포도를 나타내는 히스토그램으로 생성하는 것이다.
이어, 단속서버(130)는 차량정보 데이터베이스(120)에 주차구역에 대응되게 등록된 차량의 차량번호 영상을 동일한 방식으로 도 4에 도시된 바와 같이 픽셀 그레이(pixel gray) 값에 따른 기준분포 히스토그램(base distribution histogram)으로 생성한다(S250). 도 4는 본 발명의 실시예에 따라 픽셀 그레이 값에 따른 색상지도 분포도를 나타내는 히스토그램의 한 예를 나타낸 도면이다. 도 4에서, (가)는 각 픽셀의 색상에 대한 그레이 값의 분포도를 나타낸 것이고, (나)는 촬영된 차량의 차량번호 영상에 대한 색상정보 히스토그램과, 등록된 차량의 차량번호 영상에 대한 기준분포 히스토그램을 나타낸 것이다.
이어, 단속서버(130)는 색상정보 히스토그램과 기준분포 히스토그램의 유사도를 바타차리야 계수(Bhattacharyya Coefficient)를 이용하여 유사값(DFHistogram)으로 산출한다(S260).
이때, 단속서버(130)는, 색상정보 히스토그램과 기준분포 히스토그램 값들의 총합이 각각 1이 되도록 픽셀의 개수로 나누어 정규화(Normalization)하고, 바타차리야 계수를 이용하여 수학식1에 따라 색상정보 히스토그램과 기준분포 히스토그램의 유사도를 유사값(DFHistogram)으로 산출하게 된다. 따라서, 유사값에 1에 가까울수록 촬영한 차량의 차량번호 영상과 등록된 차량의 차량번호 영상이 거의 동일한 것으로 볼 수 있다.
그리고, 단속서버(130)는 유사값이 일정 기준 이상이 되지 못한 경우에, 예를 들면, 유사값이 0.8 미만에 해당하는 경우 두 차량번호 영상이 다른 것이기에 불법 주·정차인 것으로 통신망(150)을 통해 사용자 단말기(140)에 통지한다(S270).
따라서, 사용자 단말기(140)를 휴대하고 있는 단속자는 그 즉시로 특정 주차 구역에 특정 차량이 불법 주정차하고 있음을 인지하게 된다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량번호 인식 불법 주정차 CCTV 단속 시스템에서 CCTV 카메라 장치의 기능 블럭을 개략적으로 나타낸 구성도이다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 CCTV 카메라 장치(500)는, 카메라 촬영부(510), 영상 버퍼링부(520), 영상 분석부(530), 마이크로프로세서(540), 영상 전송부(550) 및 통신부(560) 등을 포함한다.
여기서, 일반적으로 공지되어 있는 저장부, 표시부 등은 도시하지 않았으나 기술적 구성에 포함하고 그에 대한 설명은 공지되어 있어 생략한다.
먼저, 카메라 촬영부(510)는 주차 구역을 감시 촬영하고, 촬영된 감시 영상을 영상 버퍼링부(520)에 전달한다.
이어, 영상 버퍼링부(520)는 카메라 촬영부(510)에 의해 촬영된 감시 영상을 일정한 시간 단위, 예컨대 1 초(sec)나 5 초(sec) 단위로 버퍼링한다.
이어, 영상 분석부(530)는 영상 버퍼링부(520)에 임시로 버퍼링되어 있는 이전의 감시 영상과 현재의 감시 영상을 비교하여 분석한다. 즉, 영상 분석부(530)는 현재 버퍼링되는 감시 영상을 흑백영상으로 변환하고, 도 4에 도시된 바와 같이 각 픽셀의 색상 정보에 근거해 픽셀 그레이 값에 따른 색상지도 분포도를 나타내는 색상정보 히스토그램으로 생성하고, 이전에 버퍼링 된 감시 영상을 각 픽셀의 색상 정보에 근거해 픽셀 그레이 값에 따른 기준분포 히스토그램으로 생성한 후, 색상정보 히스토그램과 기준분포 히스토그램의 유사도를 바타차리야 계수(Bhattacharyya Coefficient)를 이용하여 유사값(Density Function; DFHistogram)으로 산출해 마이크로프로세서(540)에 전달한다.
이때, 영상 분석부(530)는 색상정보 히스토그램과 기준분포 히스토그램 값들의 총합이 각각 1이 되도록 픽셀의 개수로 나누어 정규화(Normalization) 하고, 바타차리야 계수를 이용하여 수학식1에 따라 색상정보 히스토그램과 기준분포 히스토그램의 유사도를 유사값(DFHistogram)으로 산출하게 된다. 따라서, 유사값이 1에 가까울수록 현재의 감시 영상과 이전의 감시 영상이 거의 동일한 것으로서, 감시하는 주차 구역에 아무런 물체가 진입하지 않았다는 것으로 볼 수 있다.
이에, 마이크로프로세서(540)는 전달받은 유사값이 일정 기준 이상이 되지 못한 경우에, 예를 들면, 유사값이 0.8 미만에 해당하는 경우, 비교한 두 감시 영상이 다른 것이기에 주차 구역에 차량이 진입한 것으로 인식하여, 영상 버퍼링부(520)에 버퍼링되어 있는 현재의 감시 영상에 대해 기록함과 더불어 영상 전송부(550)를 통해 단속서버(130)에 전송하도록 제어한다.
즉, 본 발명의 다른 실시예에 따른 CCTV 카메라 장치(500)는 주차 구역에 차량의 진입을 전술한 바와 같은 과정으로 인식하여 즉시로 현재 촬영되고 있는 차량의 차량번호 영상을 획득해 기록함과 더불어 단속서버(130)에 실시간으로 전송할 수 있게 된다.
따라서, 본 발명의 다른 실시예에 따른 CCTV 카메라 장치(500)에 의해 단속하고자 하는 주차 구역에 차량이 진입하는 것을 감지하여 불법 주정차를 즉시로 단속할 수 있게 된다.
그리고, 본 발명의 다른 실시예에 따른 CCTV 카메라 장치(500)의 전술한 동작 과정에 대해, 동일한 개념으로 카테고리만 달리하는 CCTV 카메라 장치의 차량번호 인식 불법 주정차 단속 방법으로 구현할 수 있다.
전술한 바와 같이 본 발명에 의하면, 주·정차를 하고 있는 차량을 CCTV로 촬영하여 단속서버로 전송하면, 단속서버에서 차량 영상을 분석하고 차량번호를 인식하여 불법 주·정차를 단속할 수 있도록 하는, 차량번호 인식 불법 주정차 CCTV 단속 시스템 및 이를 위한 전자 상거래 방법을 실현할 수 있다.
본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있으므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
본 발명은 주·정차를 하고 있는 차량을 CCTV로 촬영하여 단속서버로 전송하고, 단속서버에서 차량 영상을 분석하고 차량번호를 인식하여 불법 주·정차를 단속할 수 있도록 하는, 차량번호 인식 불법 주정차 CCTV 단속 시스템 및 이를 위한 전자 상거래 방법에 적용할 수 있다.
100 : 차량번호인식 불법 주정차 CCTV 단속 시스템
110 : CCTV 카메라 장치 120 : 차량정보 데이터베이스
130 : 단속서버 140 : 사용자 단말기
150 : 통신망 500 : 다른 실시예 CCTV 카메라 장치
510 : 카메라 촬영부 530 : 영상 분석부
540 : 마이크로프로세서 550 : 영상 전송부
560 : 통신부

Claims (7)

  1. CCTV 카메라 장치와 사용자 단말기, 차량정보 데이터베이스 및 단속서버를 포함하는 차량번호 인식 불법 주정차 CCTV 단속 시스템의 전자 상거래 방법으로서,
    (a) 상기 사용자 단말기가 통신망을 통해 단속서버에 접속하여, 비용결제 방식, 주차구역, 차량정보 및 CCTV 카메라 장치를 등록하는 단계;
    (b) 상기 단속서버가 상기 비용결제 방식에 따라 상기 사용자 단말기에 대해 차량번호 인식 불법 주정차 단속 서비스에 대한 일정 비용을 결제하는 단계;
    (c) 상기 CCTV 카메라 장치가 주차 구역에 주차 또는 정차를 하고 있는 차량을 촬영하여 차량번호 영상을 획득하는 단계;
    (d) 상기 CCTV 카메라 장치가 획득한 차량번호 영상을 단속서버에 전송하는 단계;
    (e) 상기 단속서버가 전송받은 차량번호 영상의 흑백 프레임에 대해 각 픽셀의 색상 정보에 근거해 픽셀 그레이(pixel gray) 값에 따른 색상지도(color map) 분포도를 나타내는 색상정보 히스토그램(color map histogram)으로 생성하는 단계;
    (f) 상기 단속서버가, 상기 차량정보 데이터베이스에 상기 주차구역에 대응되어 등록된 차량의 차량번호 영상을 픽셀 그레이(pixel gray) 값에 따른 기준분포 히스토그램(base distribution histogram)으로 생성하는 단계;
    (g) 상기 단속서버가 상기 색상정보 히스토그램과 기준분포 히스토그램의 유사도를 바타차리야 계수(Bhattacharyya Coefficient)를 이용하여 유사값(DFHistogram)으로 산출하는 단계; 및
    (h) 상기 단속서버가 상기 유사값이 일정 기준 이상이 되지 못한 경우에 불법 주·정차인 것으로 상기 사용자 단말기에 통지하는 단계;
    를 포함하는 차량번호 인식 불법 주정차 CCTV 단속 시스템의 전자 상거래 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 (g) 단계는, 상기 단속서버가 상기 색상정보 히스토그램과 균등 분포 히스토그램 값들의 총합이 각각 1이 되도록 픽셀의 개수로 나누어 정규화(Normalization)하고, 바타차리야 계수를 이용하여 다음 수학식1에 따라 색상정보 히스토그램과 기준분포 히스토그램의 유사도를 유사값(DFHistogram)으로 산출하는 것을 특징으로 하는 차량번호 인식 불법 주정차 CCTV 단속 시스템의 전자 상거래 방법.
    [수학식 1]
    Figure pat00013

    여기서,
    Figure pat00014
    는 정규화 된(Normalized) 픽셀정보 히스토그램의 i번째 인덱스(index)의 값이고,
    Figure pat00015
    는 정규화 된 기준분포 히스토그램의 i번째 인덱스(index)의 값을 나타낸다.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 (h) 단계는, 상기 단속서버가 불법 주·정차인 차량의 차량번호와 색상을 포함하는 차량정보를 상기 사용자 단말기에 전송하여 통지하는 것을 특징으로 하는 차량번호 인식 불법 주정차 CCTV 단속 시스템의 전자 상거래 방법.
  4. 주차 구역에 주차 또는 정차를 하고 있는 차량을 촬영하기 위한 CCTV 카메라;
    상기 주차 구역에 대응되어 등록된 차량의 차량번호 영상을 저장하고 있는 차량정보 데이터베이스; 및
    상기 CCTV 카메라에 의해 촬영된 차량번호 영상을 흑백영상으로 변환하고, 각 픽셀의 색상 정보에 근거해 픽셀 그레이(pixel gray) 값에 따른 색상지도(color map) 분포도를 나타내는 색상정보 히스토그램(color map histogram)으로 생성하고, 상기 등록된 차량의 차량번호 흑백영상을 각 픽셀의 색상 정보에 근거해 픽셀 그레이(pixel gray) 값에 따른 기준분포 히스토그램(base distribution histogram)으로 생성한 후, 상기 색상정보 히스토그램과 기준분포 히스토그램의 유사도를 바타차리야 계수(Bhattacharyya Coefficient)를 이용하여 유사값(Density Function; DFHistogram)으로 산출하고, 상기 유사값이 일정 기준 이상이 되지 못한 경우에 불법 주·정차인 것으로 통지하는 단속서버;
    를 포함하는 차량번호 인식 불법 주정차 CCTV 단속 시스템.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 단속서버는, 상기 색상정보 히스토그램과 균등 분포 히스토그램 값들의 총합이 각각 1이 되도록 픽셀의 개수로 나누어 정규화(Normalization)하고, 바타차리야 계수를 이용하여 다음 수학식1에 따라 상기 색상정보 히스토그램과 기준분포 히스토그램의 유사도를 유사값(DFHistogram)으로 산출하는 것을 특징으로 하는 차량번호 인식 불법 주정차 CCTV 단속 시스템.
    [수학식 1]
    Figure pat00016

    여기서,
    Figure pat00017
    는 정규화 된(Normalized) 픽셀정보 히스토그램의 i번째 인덱스(index)의 값이고,
    Figure pat00018
    는 정규화 된 기준분포 히스토그램의 i번째 인덱스(index)의 값을 나타낸다.
  6. CCTV 카메라를 통해 주차 구역을 감시 촬영하는 카메라 촬영부;
    상기 카메라 촬영부에 의해 촬영된 감시 영상을 일정한 시간 단위로 버퍼링하는 영상 버퍼링부;
    상기 영상 버퍼링부에 버퍼링되는 감시 영상을 전송하기 위한 영상 전송부;
    상기 영상 버퍼링부에 임시로 버퍼링되어 있는 이전의 감시 영상과 현재의 감시 영상을 비교하여 분석하되, 현재 버퍼링되는 감시 영상을 흑백영상으로 변환하고, 각 픽셀의 색상 정보에 근거해 픽셀 그레이 값에 따른 색상지도 분포도를 나타내는 색상정보 히스토그램으로 생성하고, 이전에 버퍼링 된 감시 영상을 각 픽셀의 색상 정보에 근거해 픽셀 그레이 값에 따른 기준분포 히스토그램으로 생성한 후, 색상정보 히스토그램과 기준분포 히스토그램의 유사도를 바타차리야 계수를 이용하여 유사값(DFHistogram)으로 산출하는 영상 분석부; 및
    상기 영상 분석부에 의해 산출된 유사값이 일정 기준 이상이 되지 못한 경우에, 상기 주차 구역에 차량이 진입한 것으로 인식하여, 상기 영상 버퍼링부에 버퍼링되는 현재의 감시 영상에 대해 기록함과 더불어 영상 전송부를 통해 단속서버에 전송하도록 제어하는 마이크로프로세서;
    를 포함하는 CCTV 카메라 장치.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 영상 분석부는 상기 색상정보 히스토그램과 기준분포 히스토그램 값들의 총합이 각각 1이 되도록 픽셀의 개수로 나누어 정규화(Normalization) 하고, 바타차리야 계수를 이용하여 다음 수학식1에 따라 색상정보 히스토그램과 기준분포 히스토그램의 유사도를 유사값(DFHistogram)으로 산출하는 것을 특징으로 하는 CCTV 카메라 장치.
    [수학식 1]
    Figure pat00019

    여기서,
    Figure pat00020
    는 정규화 된(Normalized) 픽셀정보 히스토그램의 i번째 인덱스(index)의 값이고,
KR1020120016669A 2012-02-18 2012-02-18 차량번호 인식 불법 주정차 ｃｃｔｖ 단속 시스템 및 이를 위한 전자 상거래 방법 KR20130095345A (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120016669A KR20130095345A (ko) 2012-02-18 2012-02-18 차량번호 인식 불법 주정차 ｃｃｔｖ 단속 시스템 및 이를 위한 전자 상거래 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120016669A KR20130095345A (ko) 2012-02-18 2012-02-18 차량번호 인식 불법 주정차 ｃｃｔｖ 단속 시스템 및 이를 위한 전자 상거래 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20130095345A true KR20130095345A (ko) 2013-08-28

Family

ID=49218694

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020120016669A KR20130095345A (ko) 2012-02-18 2012-02-18 차량번호 인식 불법 주정차 ｃｃｔｖ 단속 시스템 및 이를 위한 전자 상거래 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20130095345A (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110688979A (zh) * 2019-10-11 2020-01-14 莆田学院 违法车辆追踪方法及装置

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110688979A (zh) * 2019-10-11 2020-01-14 莆田学院 违法车辆追踪方法及装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10977917B2 (en) Surveillance camera system and surveillance method
CN106710291B (zh) 停车场的停车位获取方法及装置
JP6394402B2 (ja) 交通違反管理システムおよび交通違反管理方法
JP6365311B2 (ja) 交通違反管理システムおよび交通違反管理方法
US11735043B2 (en) Systems and methods for fraud prevention based on video analytics
KR101956286B1 (ko) 영상인식을 통한 대중교통 하차 결제시스템 및 그 방법
CN107004352B (zh) 交通违章管理系统和交通违章管理方法
US20210192215A1 (en) Platform for the management and validation of contents of video images, picture or similar, generated by different devices
US20150102946A1 (en) System and method for enforcing parking rules
KR20160035274A (ko) Cctv와 차량내 블랙박스를 활용한 빅데이터 기반의 불법 주정차 단속 시스템
WO2016113977A1 (ja) 交通違反管理システムおよび交通違反管理方法
KR100986622B1 (ko) Ｌｂｓ 기반의 모바일 단말을 이용한 사고 민원 처리 시스템 및 방법
KR102429515B1 (ko) 차량번호 모바일 인식 기반 주차관리시스템
CN111241918B (zh) 一种基于人脸识别的车用防跟踪方法及系统
CN108062520A (zh) 一种驾驶员识别系统及方法
KR102101090B1 (ko) 차량 사고 영상 공유 방법 및 그 장치
KR20130095345A (ko) 차량번호 인식 불법 주정차 ｃｃｔｖ 단속 시스템 및 이를 위한 전자 상거래 방법
CN110933360A (zh) 车辆违章监控方法及系统
CA2765987C (en) Method for validating a road traffic control transaction
CN111462480B (zh) 交通图像证据验证方法、装置、计算机设备和存储介质
KR20140098378A (ko) 스마트폰을 이용한 압류 차량 단속 시스템
TWI544454B (zh) 車牌識別方法及系統
Lokhande et al. I-TVS: Instantaneous-Traffic Violation Surveillance System Using Machine Learning
KR20230117974A (ko) 불법 주차 감시 시스템
CN117334053A (zh) 一种智能扫描识别车牌app系统及方法

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E601 Decision to refuse application