KR20210085614A - System, apparatus and method for vision based parking management - Google Patents
System, apparatus and method for vision based parking management Download PDFInfo
- Publication number
- KR20210085614A KR20210085614A KR1020190178851A KR20190178851A KR20210085614A KR 20210085614 A KR20210085614 A KR 20210085614A KR 1020190178851 A KR1020190178851 A KR 1020190178851A KR 20190178851 A KR20190178851 A KR 20190178851A KR 20210085614 A KR20210085614 A KR 20210085614A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- parking
- vehicle
- parking lot
- person
- information
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 41
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims abstract description 136
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 169
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 28
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 8
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 5
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 2
- 238000013136 deep learning model Methods 0.000 description 2
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 2
- 230000006698 induction Effects 0.000 description 2
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 2
- 230000000306 recurrent effect Effects 0.000 description 2
- 230000009087 cell motility Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000009545 invasion Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000007480 spreading Effects 0.000 description 1
- 238000004441 surface measurement Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 238000000844 transformation Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/14—Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas
- G08G1/145—Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas where the indication depends on the parking areas
- G08G1/148—Management of a network of parking areas
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/16—Anti-collision systems
- G08G1/166—Anti-collision systems for active traffic, e.g. moving vehicles, pedestrians, bikes
-
- G06K9/00624—
-
- G06Q50/30—
-
- 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—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/60—Type of objects
- G06V20/62—Text, e.g. of license plates, overlay texts or captions on TV images
- G06V20/625—License plates
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/017—Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/14—Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas
- G08G1/145—Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas where the indication depends on the parking areas
- G08G1/146—Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas where the indication depends on the parking areas where the parking area is a limited parking space, e.g. parking garage, restricted space
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N7/00—Television systems
- H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
-
- G06K2209/15—
-
- G06K2209/23—
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V2201/00—Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
- G06V2201/08—Detecting or categorising vehicles
Landscapes
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Economics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
Description
본 발명은 영상 기반 주차 관리 시스템, 장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 주자창에 대한 영상을 이용하여 주차장에서의 사람과 차량의 이동을 감지하고 이를 고려하여 차량 사고 발생을 방지하며 주차장을 보다 효율적으로 관리할 수 있는 영상 기반 주차 관리 시스템, 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an image-based parking management system, apparatus, and method, and more specifically, detects the movement of people and vehicles in a parking lot using an image for a main window, and prevents a vehicle accident by taking this into account, and looks at the parking lot It relates to an image-based parking management system, apparatus, and method that can be efficiently managed.
최근 주차장을 효율적으로 관리하기 위한 다양한 기술들이 폭넓게 활용되고 있다. Recently, various technologies for efficiently managing parking lots have been widely used.
보다 구체적으로, 고객에게 주차의 편리성과 신속성을 제공하고, 관리의 효율화를 위하여 주차장 입출구에서 카메라를 이용해 차량의 번호판을 인식하여 별도의 주차 티켓의 발급 없이 주차장을 이용할 수 있도록 하는 기술이 확산되고 있으며, 나아가 초음파 방식 등을 이용하여 각 주차면의 차량의 유무를 판별하여 램프 등으로 표시하여 줌으로써 운전자가 비어있는 주차면을 용이하게 인식할 수 있도록 하는 기술을 적용하는 주차장도 꾸준히 늘어나고 있다.More specifically, in order to provide customers with the convenience and speed of parking and to improve management efficiency, the technology that recognizes the license plate of a vehicle using a camera at the entrance and exit of the parking lot so that they can use the parking lot without issuing a separate parking ticket is spreading. , and furthermore, the number of parking lots applying a technology that allows a driver to easily recognize an empty parking surface by determining the presence or absence of a vehicle on each parking surface using an ultrasonic method and the like and displaying it with a lamp is steadily increasing.
그러나, 위와 같은 종래의 방식으로는 주차장에 대한 종합적인 정보 제공 및 관리에 어려움이 있었고, 투자 비용 대비 활용도도 충분하지 못하였다.However, in the conventional method as described above, it was difficult to provide and manage comprehensive information about the parking lot, and the utilization compared to the investment cost was not sufficient.
보다 구체적으로, 운전자가 주차장에서 종종 느끼게 되는 불편함 중 하나는 자신이 차량을 주차해둔 주차 구역 또는 주차면을 파악하는데 어려움을 느낀다는 점을 들 수 있으나, 위와 같은 종래의 방식으로는 운전자가 자신의 차량을 주차해둔 주차 구역 또는 주차면에 대한 안내 정보를 제공하기 어렵다는 한계가 따랐다.More specifically, one of the inconveniences that drivers often feel in a parking lot is that they feel difficult in identifying the parking area or parking surface where they park their vehicle. There was a limitation in that it was difficult to provide guidance information about the parking area or parking surface where the vehicle of the person was parked.
이에 대하여, 종래 방식에서 각 운전자가 차량을 주차한 주차 구역 또는 주차면을 인식하고 그에 대한 안내 정보를 제공하기 위해서는 각 주차 구역 또는 주차면에 다수의 카메라 등을 설치하여 각 주차 구역 또는 주차면에 주차된 차량을 인식할 수 있어야 하나, 이를 위해서는 상당한 추가 비용이 소요되어야 하는 문제가 따랐다.In contrast, in the prior art, in order to recognize the parking area or parking surface where each driver parked the vehicle and provide guidance information therefor, a plurality of cameras, etc. are installed in each parking area or parking surface to each parking area or parking surface. It should be able to recognize a parked vehicle, but there was a problem that a significant additional cost was required to do this.
나아가, 주차장 내에 설치된 카메라에서 직접 차량 번호인식을 할 수 있다면, 입차 시 차량 번호를 추적하는 차량에 매칭(matching)시켜 위치를 파악할 필요가 없을 것이나, 이러한 경우에는 주차장 내에 다수의 카메라를 설치해야 하고 해당 카메라들은 먼 거리에서도 차량의 번호인식이 가능한 고성능 카메라이어야 하므로, 주차관리 시스템을 구성하고 유지 관리하는데 소요되는 비용이 크게 늘어날 수 있었다.Furthermore, if the vehicle number recognition can be performed directly from the camera installed in the parking lot, there will be no need to identify the location by matching the vehicle number when entering the vehicle, but in this case, a number of cameras must be installed in the parking lot and Since the cameras must be high-performance cameras that can recognize the number of a vehicle even from a long distance, the cost of configuring and maintaining the parking management system could increase significantly.
더 나아가, 운전자가 주차장의 입구나 통로에 설치된 안내판의 주차 현황 정보에 따라 해당 주차 구역으로 이동하더라도, 상기 차량이 이동하는 동안에 다른 차량이 비어있는 주차 구역에 주차하거나 주차되어 있던 차량이 출차하면서 주차 현황이 바뀔 수가 있어, 운전자에게 불편함을 초래할 수 있다.Furthermore, even if the driver moves to the corresponding parking area according to the parking status information of the information board installed at the entrance or passageway of the parking lot, other vehicles are parked in the empty parking area while the vehicle is moving, or the parked vehicle is parked while exiting. The situation may change, which may cause inconvenience to the driver.
보다 구체적인 예를 들어, 주차장 내의 주차 구역 1자리가 비었고, 그 빈 자리는 주차장 입구에서 먼 곳에 위치하는 경우에, 주차장 입구의 안내판에는 한 자리가 비었다고 표시될 것이고, 이에 따라 주차장에 들어오는 운전자는 상기 안내판의 정보를 확인하고 비어있는 주차면 방향으로 이동하게 된다. 그런데, 경우에 따라서는 상기 차량이 이동하는 중에 다른 차량이 먼저 빈 주차면에 주차한다면, 상기 차량이 도착했을 때는 이미 그 주차면은 다른 차량에 의해서 주차된 점유 주차면이 되므로, 뒤따라 들어온 차량은 주차가 불가하게 되는 곤란한 상황이 발생하게 된다. As a more specific example, if 1 seat in a parking area in the parking lot is vacant and the vacant seat is located far from the parking lot entrance, the information board at the parking lot entrance will indicate that one seat is vacant, so that the driver entering the parking lot confirms the information on the guide plate and moves in the direction of the empty parking surface. However, in some cases, if another vehicle first parks on an empty parking surface while the vehicle is moving, when the vehicle arrives, the parking surface becomes an occupied parking surface parked by other vehicles, so the vehicle following A difficult situation arises where parking becomes impossible.
이러한 문제에 따라, 종래의 주차관리 시스템에서는 주차면의 85% 내지 95%가 점유되어 있는 상태가 되면 안내판에 만차로 표시하여 위와 같은 상황을 방지하게 되나, 또한 이로 인하여 주차면의 일부는 비어 있는 상태로 관리되면서 주차장 관리가 비효율적으로 이루어지는 문제가 따르게 된다.According to this problem, in the conventional parking management system, when 85% to 95% of the parking surface is occupied, it is displayed as full on the information board to prevent the above situation. As the state is managed, the problem of inefficient parking lot management follows.
또한, 상기 주차장 내에는 차량 뿐만 아니라 차량에서 하차한 사람이나 차량에 승차하기 위하여 이동하는 사람들로 존재할 수 있으며, 상기 주차장 내의 사람들은 차량 사고의 위험을 유발할 수 있다. 나아가, 상기 사람들의 움직임을 분석하면 상기 주차장의 관리 운용에 필요한 여러 정보를 추출하는 것도 가능하다.Also, in the parking lot, not only the vehicle but also the person who got off the vehicle or the person who moves to get on the vehicle may exist, and the people in the parking lot may cause a risk of a vehicle accident. Furthermore, by analyzing the movement of the people, it is also possible to extract various information necessary for the management and operation of the parking lot.
따라서, 상기 주차장 내의 사람의 움직임을 감지하여 차량 사고의 위험을 방지하고 보다 효율적인 주차장의 관리 운용에 반영하는 것이 바람직하나 아직 이를 고려한 주차 관리가 이루어지지 못하고 있는 실정이다.Therefore, it is desirable to detect the movement of a person in the parking lot to prevent the risk of a vehicle accident and to reflect it in the more efficient management and operation of the parking lot, but parking management in consideration of this has not yet been made.
이에 따라, 적은 투자 비용으로 주차장에 대한 종합적인 정보 제공 및 관리를 가능하게 하며, 나아가 상기 차량 뿐만 아니라 주자창 내에서 이동하는 사람들에 대한 정보를 이용하여 보다 효율적이고 안전하게 주차장을 관리할 수 있는 방안에 대한 요구가 있으나, 아직 이에 대한 적절한 해법은 제공되지 못하고 있는 상황이다.Accordingly, it is possible to provide and manage comprehensive information about the parking lot with a small investment cost, and furthermore, it is possible to manage the parking lot more efficiently and safely by using information about the people moving in the parking lot as well as the vehicle. There is a demand for this, but an appropriate solution has not yet been provided.
본 발명은 상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해 창안된 것으로, 적은 투자 비용으로 주차장에 대한 종합적인 정보 제공 및 관리를 가능하게 하며, 나아가 상기 주자창 내에서 이동하는 사람 및 차량에 대한 정보를 이용하여 보다 효율적이고 안전하게 주차장을 관리할 수 있는 주차 관리 시스템, 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.The present invention was created to solve the problems of the prior art as described above, and enables comprehensive information provision and management of parking lots at a small investment cost, and furthermore, information about people and vehicles moving within the main window. An object of the present invention is to provide a parking management system, apparatus and method that can be used to manage a parking lot more efficiently and safely.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 한 측면에 따른 주차 관리 시스템은, 주차장을 촬영하는 하나 이상의 카메라; 및 상기 카메라에서 촬영된 영상을 이용하여 상기 주차장에 대한 관리를 수행하는 주차 관리 서버;를 구비하며, 상기 주차 관리 서버는, 상기 카메라에서 촬영된 영상을 이용하여 상기 주차장 안에서 이동하는 사람에 대한 이동 경로 정보를 산출하는 사람 인식 모듈; 및 상기 사람에 대한 이동 경로 정보를 고려하여 상기 주차장에 대한 관리를 수행하는 주차장 관리 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 한다.Parking management system according to an aspect of the present invention for solving the above problems, one or more cameras for photographing the parking lot; and a parking management server that manages the parking lot by using the image captured by the camera, wherein the parking management server uses the image captured by the camera to move a person moving in the parking lot a human recognition module for calculating path information; and a parking lot management module that manages the parking lot in consideration of the movement route information for the person.
이때, 상기 사람 인식 모듈에서는, 상기 카메라에서 촬영된 영상의 제1 영상 프레임과 상기 제1 영상 프레임에 후속하는 제2 영상 프레임을 이용해 사람의 이동을 인식하여 상기 사람에 대한 이동 경로 정보를 갱신할 수 있다.In this case, in the person recognition module, the movement path information for the person is updated by recognizing the movement of the person using the first image frame of the image captured by the camera and the second image frame following the first image frame. can
또한, 상기 사람 인식 모듈에서는, 상기 사람에 대한 이동 경로 정보를 이용하여 실시간으로 상기 사람의 예상 이동 경로를 산출할 수 있다.In addition, the person recognition module may calculate the expected moving path of the person in real time by using the moving path information about the person.
또한, 상기 사람 인식 모듈에서는, 상기 사람에 대한 이동 경로 정보를 이용하여, 상기 주차장에 주차된 차량에서 하차하여 이동하는 하차 이동자와 상기 주차장에 주차된 차량으로 이동하는 승차 이동자로 구분할 수 있다.In addition, in the person recognition module, by using the movement path information for the person, it is possible to classify a disembarking mover who gets off the vehicle parked in the parking lot and moves, and a boarding mover moving to a vehicle parked in the parking lot.
나아가, 상기 주차장 관리 모듈에서는, 상기 승차 이동자가 상기 주차장에 주차된 각 차량으로 이동하여 주차된 차량이 이동시킬 주차 차량 이동 확률을 산출하고, 상기 주차 차량 이동 확률을 반영해 상기 주차장의 각 주차면이 비움 상태가 될 확률을 산출하여 상기 주차장 내의 차량에 대하여 주차 안내 정보를 제공할 수 있다.또한, 상기 주차장 관리 모듈에서는, 상기 주차장 안에서 이동하는 사람의 예상 이동 경로와 상기 주차장 안에서 이동하는 차량의 예상 이동 경로를 고려하여, 상기 주차장 내의 사람 또는 차량에 대하여 위험 안내 정보를 제공할 수 있다.Furthermore, in the parking lot management module, the riding mover moves to each vehicle parked in the parking lot, calculates the parking vehicle movement probability to be moved by the parked vehicle, and reflects the parking vehicle movement probability to each parking surface of the parking lot By calculating the probability of the vacant state, it is possible to provide parking guidance information to the vehicle in the parking lot. In addition, in the parking lot management module, the expected movement path of a person moving in the parking lot and the vehicle moving in the parking lot In consideration of the expected movement path, it is possible to provide risk guide information for a person or vehicle in the parking lot.
또한, 상기 카메라는, 상기 주차장으로 입차하는 차량의 번호판을 촬영하는 제1 카메라; 및 상기 주차장을 촬영하는 하나 이상의 제2 카메라;를 포함하고, 상기 주차 관리 서버는, 상기 주차장으로 진입하는 차량의 번호판을 인식하는 번호판 인식 모듈; 상기 주차장의 차량을 인식하는 차량 인식 모듈; 및 상기 복수의 주차면의 점유 상태를 파악하는 주차면 모니터링 모듈;을 더 포함할 수 있다.In addition, the camera, a first camera for photographing the license plate of the vehicle entering the parking lot; and one or more second cameras for photographing the parking lot, wherein the parking management server includes: a license plate recognition module for recognizing a license plate of a vehicle entering the parking lot; a vehicle recognition module for recognizing a vehicle in the parking lot; and a parking surface monitoring module for determining the occupancy state of the plurality of parking surfaces.
이때, 상기 차량 인식 모듈에서는, 상기 제2 카메라에서 촬영된 영상에서 상기 주차장으로 새롭게 진입한 제1 차량을 인식하고 상기 번호판 인식 모듈에서 인식된 번호판 정보를 상기 제1 차량에 대응시켜 저장하며, 상기 영상의 제1 영상 프레임과 상기 제1 영상 프레임에 후속하는 제2 영상 프레임을 이용해 제2 차량의 이동을 인식하여 상기 제2 차량에 대한 이동 경로 정보를 갱신할 수 있다.At this time, in the vehicle recognition module, the first vehicle newly entered into the parking lot is recognized from the image taken by the second camera, and the license plate information recognized by the license plate recognition module is stored in correspondence with the first vehicle, and the The movement path information of the second vehicle may be updated by recognizing the movement of the second vehicle using the first image frame of the image and the second image frame following the first image frame.
또한, 상기 차량 인식 모듈에서는, 상기 제2 차량에 대한 이동 경로 정보를 이용하여 실시간으로 상기 제2 차량의 예상 이동 경로를 산출할 수 있다.Also, the vehicle recognition module may calculate the expected moving path of the second vehicle in real time by using the moving path information about the second vehicle.
또한, 상기 주차면 모니터링 모듈에서는, 상기 차량 인식 모듈에서 생성되는 상기 제2 차량에 대한 번호판 정보와 위치 정보를 상기 복수의 주차면의 영역과 대비하여, 상기 복수의 주차면에 위치하는 차량을 파악할 수 있다.In addition, in the parking surface monitoring module, by comparing the license plate information and location information for the second vehicle generated by the vehicle recognition module with the area of the plurality of parking surfaces, to determine the vehicle located in the plurality of parking surfaces can
또한, 본 발명의 다른 측면에 따른 주차 관리 서버는, 주차장을 촬영하는 하나 이상의 카메라에서 촬영된 영상을 이용하여 상기 주차장에 대한 관리를 수행하는 주차 관리 서버에 있어서, 상기 카메라에서 촬영된 영상을 이용하여 상기 주차장 안에서 이동하는 사람에 대한 이동 경로 정보를 산출하는 사람 인식 모듈; 및 상기 사람에 대한 이동 경로 정보를 고려하여 상기 주차장에 대한 관리를 수행하는 주차장 관리 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the parking management server according to another aspect of the present invention, in the parking management server for performing management of the parking lot by using the image taken by one or more cameras for photographing the parking lot, using the image taken by the camera a person recognition module for calculating movement path information for a person moving in the parking lot; and a parking lot management module that manages the parking lot in consideration of the movement route information for the person.
이때, 상기 사람 인식 모듈에서는, 상기 카메라에서 촬영된 영상의 제1 영상 프레임과 상기 제1 영상 프레임에 후속하는 제2 영상 프레임을 이용해 사람의 이동을 인식하여 상기 사람에 대한 이동 경로 정보를 갱신할 수 있다.In this case, in the person recognition module, the movement path information for the person is updated by recognizing the movement of the person using the first image frame of the image captured by the camera and the second image frame following the first image frame. can
또한, 상기 사람 인식 모듈에서는, 상기 사람에 대한 이동 경로 정보를 이용하여 실시간으로 상기 사람의 예상 이동 경로를 산출할 수 있다.In addition, the person recognition module may calculate the expected moving path of the person in real time by using the moving path information about the person.
또한, 상기 사람 인식 모듈에서는, 상기 사람에 대한 이동 경로 정보를 이용하여, 상기 주차장에 주차된 차량에서 하차하여 이동하는 하차 이동자와 상기 주차장에 주차된 차량으로 이동하는 승차 이동자로 구분할 수 있다.In addition, in the person recognition module, by using the movement path information for the person, it is possible to classify a disembarking mover who gets off the vehicle parked in the parking lot and moves, and a boarding mover moving to a vehicle parked in the parking lot.
또한, 상기 주차장 관리 모듈에서는, 상기 승차 이동자가 상기 주차장에 주차된 각 차량으로 이동하여 주차된 차량이 이동시킬 주차 차량 이동 확률을 산출하고, 상기 주차 차량 이동 확률을 반영해 상기 주차장의 각 주차면이 비움 상태가 될 확률을 산출하여 상기 주차장 내의 차량에 대하여 주차 안내 정보를 제공할 수 있다.In addition, in the parking lot management module, the riding mover moves to each vehicle parked in the parking lot, calculates a parking vehicle movement probability that the parked vehicle will move, and reflects the parking vehicle movement probability to each parking surface of the parking lot It is possible to provide parking guidance information to the vehicle in the parking lot by calculating the probability of the vacant state.
또한, 상기 주차장 관리 모듈에서는, 상기 주차장 안에서 이동하는 사람의 예상 이동 경로와 상기 주차장 안에서 이동하는 차량의 예상 이동 경로를 고려하여, 상기 주차장 내의 사람 또는 차량에 대하여 위험 안내 정보를 제공할 수 있다.In addition, in the parking lot management module, in consideration of the expected movement path of the person moving in the parking lot and the expected movement path of the vehicle moving in the parking lot, it is possible to provide risk guide information to the person or vehicle in the parking lot.
또한, 본 발명의 다른 측면에 따른 주차 관리 방법은, 주차장을 촬영하는 하나 이상의 카메라에서 촬영된 영상을 이용하여 상기 주차장에 대한 관리를 수행하는 주차 관리 방법에 있어서, 상기 카메라에서 촬영된 영상을 이용하여 상기 주차장 안에서 이동하는 사람에 대한 이동 경로 정보를 산출하는 사람 인식 단계; 및 상기 사람에 대한 이동 경로 정보를 고려하여 상기 주차장에 대한 관리를 수행하는 주차장 관리 단계;을 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, in the parking management method according to another aspect of the present invention, in the parking management method for performing management of the parking lot by using the image taken by one or more cameras for photographing the parking lot, using the image taken by the camera a person recognition step of calculating movement path information for a person moving in the parking lot; and a parking lot management step of performing management of the parking lot in consideration of the movement route information for the person.
이때, 상기 사람 인식 단계에서는, 상기 카메라에서 촬영된 영상의 제1 영상 프레임과 상기 제1 영상 프레임에 후속하는 제2 영상 프레임을 이용해 사람의 이동을 인식하여 상기 사람에 대한 이동 경로 정보를 갱신할 수 있다.In this case, in the step of recognizing the person, the movement path information for the person is updated by recognizing the movement of the person using the first image frame of the image captured by the camera and the second image frame following the first image frame. can
또한, 상기 사람 인식 단계에서는, 상기 사람에 대한 이동 경로 정보를 이용하여 실시간으로 상기 사람의 예상 이동 경로를 산출할 수 있다.In addition, in the step of recognizing the person, an expected moving path of the person may be calculated in real time by using the moving path information about the person.
또한, 상기 사람 인식 단계에서는, 상기 사람에 대한 이동 경로 정보를 이용하여, 상기 주차장에 주차된 차량에서 하차하여 이동하는 하차 이동자와 상기 주차장에 주차된 차량으로 이동하는 승차 이동자로 구분할 수 있다.Also, in the step of recognizing the person, by using the movement route information for the person, it is possible to classify a get-off mover who gets off the vehicle parked in the parking lot and moves, and a boarding mover who moves to a vehicle parked in the parking lot.
또한, 상기 주차장 관리 단계에서는, 상기 승차 이동자가 상기 주차장에 주차된 각 차량으로 이동하여 주차된 차량을 이동시킬 주차 차량 이동 확률을 산출하고, 상기 주차 차량 이동 확률을 반영해 상기 주차장의 각 주차면이 비움 상태가 될 확률을 산출하여 상기 주차장 내의 차량에 대하여 주차 안내 정보를 제공할 수 있다.In addition, in the parking lot management step, the riding mover moves to each vehicle parked in the parking lot, calculates the parking vehicle movement probability to move the parked vehicle, and reflects the parking vehicle movement probability to each parking surface of the parking lot It is possible to provide parking guidance information to the vehicle in the parking lot by calculating the probability of the vacant state.
또한, 상기 주차장 관리 단계에서는, 상기 주차장 안에서 이동하는 사람의 예상 이동 경로와 상기 주차장 안에서 이동하는 차량의 예상 이동 경로를 고려하여, 상기 주차장 내의 사람 또는 차량에 대하여 위험 안내 정보를 제공할 수 있다.In addition, in the parking lot management step, in consideration of the expected movement path of the person moving in the parking lot and the expected movement path of the vehicle moving in the parking lot, it is possible to provide risk guide information to the person or vehicle in the parking lot.
본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템, 장치 및 방법에서는, 비디오 등의 영상을 기반으로 하여 적은 투자 비용으로 주차장에 대한 종합적인 정보 제공 및 관리를 가능하게 하며, 나아가 상기 주자창 내에서 이동하는 사람 및 차량에 대한 정보를 이용하여 보다 효율적이고 안전하게 주차장을 관리할 수 있는 영상 기반 주차 관리 시스템, 장치 및 방법을 제공하게 된다.In the parking management system, apparatus and method according to an embodiment of the present invention, it is possible to provide and manage comprehensive information about the parking lot at a small investment cost based on images such as video, and furthermore, to move within the main window An image-based parking management system, apparatus, and method that can manage a parking lot more efficiently and safely using information about people and vehicles are provided.
본 발명에 관한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함되는, 첨부도면은 본 발명에 대한 실시예를 제공하고, 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술적 사상을 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템의 구성을 설명하는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템의 주차장 카메라 배치 구조 및 동작을 설명하는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템의 동작을 구체적으로 설명하는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 방법의 순서도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 방법에서 차량 인식 단계의 구체적인 순서도를 예시하는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템의 주차면 모니터링 모듈의 동작을 설명하는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템의 구성 및 동작을 설명하는 도면이다.
도 9와 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템의 구체적인 동작을 설명하는 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 서버의 구성도이다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The accompanying drawings, which are included as a part of the detailed description to help the understanding of the present invention, provide embodiments of the present invention, and together with the detailed description, explain the technical spirit of the present invention.
1 is a block diagram of a parking management system according to an embodiment of the present invention.
2 is a view for explaining the configuration of a parking management system according to an embodiment of the present invention.
3 is a view for explaining the arrangement structure and operation of the parking lot camera of the parking management system according to an embodiment of the present invention.
4 is a view specifically explaining the operation of the parking management system according to an embodiment of the present invention.
5 is a flowchart of a parking management method according to an embodiment of the present invention.
6 is a diagram illustrating a detailed flowchart of a vehicle recognition step in a parking management method according to an embodiment of the present invention.
7 is a view for explaining the operation of the parking surface monitoring module of the parking management system according to an embodiment of the present invention.
8 is a view for explaining the configuration and operation of a parking management system according to an embodiment of the present invention.
9 and 10 are diagrams for explaining a specific operation of the parking management system according to an embodiment of the present invention.
11 is a block diagram of a parking management server according to an embodiment of the present invention.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 이하에서는 특정 실시예들을 첨부된 도면을 기초로 상세히 설명하고자 한다.The present invention can apply various transformations and can have various embodiments. Hereinafter, specific embodiments will be described in detail based on the accompanying drawings.
이하의 실시예는 본 명세서에서 기술된 방법, 장치 및/또는 시스템에 대한 포괄적인 이해를 돕기 위해 제공된다. 그러나 이는 예시에 불과하며 본 발명은 이에 제한되지 않는다.The following examples are provided to provide a comprehensive understanding of the methods, apparatus and/or systems described herein. However, this is merely an example and the present invention is not limited thereto.
본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서, 본 발명과 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 그리고, 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. 상세한 설명에서 사용되는 용어는 단지 본 발명의 실시 예들을 기술하기 위한 것이며, 결코 제한적이어서는 안 된다. 명확하게 달리 사용되지 않는 한, 단수 형태의 표현은 복수 형태의 의미를 포함한다. 본 설명에서, "포함" 또는 "구비"와 같은 표현은 어떤 특성들, 숫자들, 단계들, 동작들, 요소들, 이들의 일부 또는 조합을 가리키기 위한 것이며, 기술된 것 이외에 하나 또는 그 이상의 다른 특성, 숫자, 단계, 동작, 요소, 이들의 일부 또는 조합의 존재 또는 가능성을 배제하도록 해석되어서는 안 된다. In describing the embodiments of the present invention, if it is determined that the detailed description of the known technology related to the present invention may unnecessarily obscure the gist of the present invention, the detailed description thereof will be omitted. In addition, the terms to be described later are terms defined in consideration of functions in the present invention, which may vary according to intentions or customs of users and operators. Therefore, the definition should be made based on the content throughout this specification. The terminology used in the detailed description is for the purpose of describing embodiments of the present invention only, and should not be limiting in any way. Unless explicitly used otherwise, expressions in the singular include the meaning of the plural. In this description, expressions such as “comprising” or “comprising” are intended to indicate certain features, numbers, steps, acts, elements, some or a combination thereof, and one or more other than those described. It should not be construed to exclude the presence or possibility of other features, numbers, steps, acts, elements, or any part or combination thereof.
또한, 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되는 것은 아니며, 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.In addition, terms such as first and second may be used to describe various components, but the components are not limited by the terms, and the terms are for the purpose of distinguishing one component from other components. used only as
이하, 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템, 장치 및 방법의 예시적인 실시형태들을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.Hereinafter, exemplary embodiments of a parking management system, apparatus and method according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
먼저, 도 1에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템(100)의 구성도를 보여주고 있다. 도 1에서 볼 수 있는 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템 (100)은, 주차장을 촬영하는 하나 이상의 카메라(120), 상기 카메라(120)에서 촬영된 영상을 이용하여 상기 주차장에 대한 관리를 수행하는 주차 관리 서버(110) 및 상기 카메라(120)에서 생성된 영상 신호를 상기 주차 관리 서버(110)로 전달하는 네트워크(130)를 포함하여 구성될 수 있다.First, FIG. 1 shows a configuration diagram of a
이때, 상기 주차 관리 서버(110)는, 도 2에서 볼 수 있는 바와 같이, 상기 카메라(120)에서 촬영된 영상을 이용하여 상기 주차장 안에서 이동하는 사람에 대한 이동 경로 정보를 산출하는 사람 인식 모듈(114) 및 상기 사람에 대한 이동 경로 정보를 고려하여 상기 주차장에 대한 관리를 수행하는 주차장 관리 모듈(115)을 포함할 수 있다.At this time, the
나아가, 상기 카메라(120)는, 상기 주차장으로 입차하는 차량의 번호판을 촬영하는 제1 카메라(120a) 및 상기 주차장을 촬영하는 하나 이상의 제2 카메라(120b)를 포함할 수 있으며, 상기 주차 관리 서버(110)는 상기 제1 카메라(120a)에서 촬영된 영상을 이용하여 상기 주차장으로 진입하는 차량의 번호판을 인식하는 번호판 인식 모듈(111), 상기 제2 카메라(120b)에서 촬영된 영상에서 상기 주차장 내에 존재하는 차량을 인식하는 차량 인식 모듈(112) 및 상기 복수의 주차면의 점유 상태를 파악하는 주차면 모니터링 모듈(113)을 더 포함할 수 있다.Furthermore, the camera 120 may include a
여기서, 상기 주차 관리 서버(110)의 번호판 인식 모듈(111), 차량 인식 모듈(112), 주차면 모니터링 모듈(113), 주차장 관리 모듈(115) 및 사람 인식 모듈(114)은 서로 분리된 별도의 서버 등 하드웨어 장치로 구현하는 것도 가능하며, 나아가 클라우드 컴퓨팅을 이용하여 영상을 처리하거나 분석하도록 구현하는 것도 가능하다. 더 나아가, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니며, 이외에도 서버에서 구동되는 복수의 소프트웨어 모듈로 구현하는 등 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 구조로 구현하는 것도 가능하다.Here, the license
또한, 상기 카메라(120)와 주차 관리 서버(120)를 연결하는 네트워크(130)에는 유선 네트워크와 무선 네트워크가 포함될 수 있으며, 구체적으로, 근거리 통신망 (LAN: Local Area Network), 도시권 통신망 (MAN: Metropolitan Area Network), 광역 통신망 (WAN: Wide Area Network) 등의 다양한 통신망을 포함할 수 있다. 또한, 상기 네트워크(130)는 공지의 월드 와이드 웹(WWW: World Wide Web) 등 인터넷을 포함할 수도 있다. 그러나, 본 발명에서 상기 네트워크(130)는 상기 열거된 네트워크에 국한되지 않고, 이외에 단순히 도전선을 사용하여 상기 카메라(120)에서 생성된 영상 신호를 상기 주차 관리 서버(120)로 전송하는 것도 가능하며, 나아가 상기 네트워크(130)를 무선 데이터 네트워크를 이용하여 구현하는 경우 넓은 주차장 또는 다층 구조의 주차장 등에서도 효율적으로 상기 카메라(120)에서 생성된 영상 신호를 상기 주차 관리 서버(120)로 전송하는 것이 가능하다.In addition, the
도 3에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템(100)에서 주차장에서의 카메라(120) 배치 구조 및 동작을 설명하고 있다.3 illustrates the arrangement structure and operation of the camera 120 in the parking lot in the
도 3에서 볼 수 있는 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템(100)에는, 주차장으로 입차하는 차량의 번호판을 촬영하는 제1 카메라(120a)와 상기 주차장을 촬영하는 하나 이상의 제2 카메라(120b)가 구비될 수 있다.As can be seen in FIG. 3 , in the
보다 구체적으로, 도 3에서 볼 수 있는 바와 같이, 상기 주차장으로 입차하는 진입 영역(도 3의 (B1))에는 상기 제1 카메라(120a)가 배치되어 상기 주차장으로 입차하는 차량의 번호판을 촬영할 수 있다.More specifically, as can be seen in FIG. 3 , the
나아가, 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템(100)에는, 상기 주차장에서 출차하는 출차 영역(도 3의 (B2))에도 상기 제1 카메라(120a)가 더 배치되어 상기 주차장으로부터 출차하는 차량의 번호판을 촬영하는 것도 가능하다.Furthermore, in the
또한, 도 3에서 볼 수 있는 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템(100)에는, 상기 주차장을 촬영하는 하나 이상의 제2 카메라(120b)가 구비될 수 있다.In addition, as can be seen in FIG. 3 , in the
이때, 1대의 제2 카메라(120b)로 상기 주차장의 전체 영역을 촬영할 수 있는 경우에는, 1대의 제2 카메라(120b) 만을 사용하는 것도 가능하겠으나, 주차장의 면적이 넓거나 건물의 복수의 층에 주차장이 분리되어 있는 등의 경우에는 복수의 제2 카메라(120b)를 사용하는 것이 바람직하다.At this time, if the entire area of the parking lot can be photographed with one
이때, 상기 복수의 제2 카메라(120b)는 상기 주차장의 전체 영역을 커버할 수 있는 위치를 선정하여 배치하는 것이 바람직하다.In this case, the plurality of
보다 구체적으로, 도 3에서 볼 수 있는 바와 같이, 상기 주차장의 전체 영역을 커버하기 위해서는 2대의 제2 카메라(120b)가 필요하고, 이때 상기 2대의 제2 카메라(120b)를 서로 대향하는 모서리 영역(도 3의 (A1), (A2))에 배치함으로써, 상기 2대의 제2 카메라(120b)가 상기 주차장의 전체 영역을 효과적으로 커버할 수 있도록 할 수 있다.More specifically, as can be seen in FIG. 3 , two
또한, 도 4에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 주차장 관리 시스템(100)의 동작을 구체적으로 설명하고 있다. In addition, FIG. 4 specifically describes the operation of the parking
도 4에서 볼 수 있는 바와 같이, 상기 카메라(120)는 상기 주차장을 촬영하여 영상을 생성한다. 또한, 상기 주차 관리 서버(110)의 사람 인식 모듈(114)는 상기 카메라(120)에서 촬영된 영상을 이용하여 상기 주차장 안에서 이동하는 사람에 대한 이동 경로 정보를 산출하게 된다(예를 들어, 도 4의 (C1) 및 (D1)). As can be seen in FIG. 4 , the camera 120 creates an image by photographing the parking lot. In addition, the
이에 따라, 상기 주차장 관리 모듈(115)은 상기 사람 인식 모듈(114)에서 산출되는 상기 주차장 안의 사람에 대한 이동 경로 정보를 고려하여 상기 주차장에 대한 관리를 수행하게 된다.Accordingly, the parking
보다 구체적으로, 상기 사람 인식 모듈(114)에서는, 상기 카메라(120)에서 촬영된 영상의 제1 영상 프레임과 상기 제1 영상 프레임에 후속하는 제2 영상 프레임을 이용해 사람의 이동을 인식하여 상기 사람에 대한 이동 경로 정보를 갱신하면서 상기 사람의 이동 경로 정보를 산출하게 된다.More specifically, the
또한, 상기 사람 인식 모듈(114)에서는, 상기 사람에 대한 이동 경로 정보를 이용하여, 상기 주차장에 주차된 차량에서 하차하여 이동하는 하차 이동자와 상기 주차장에 주차된 차량으로 이동하는 승차 이동자로 구분할 수 있다.In addition, in the
보다 구체적인 예를 들어, 상기 사람의 이동 경로가 주차장에 주차된 차량에서 시작하여 주차장의 출구 쪽으로 진행한다면 상기 사람은 하차 이동자로 판단될 수 있으며(예를 들어, 도 4의 (D1)), 상기 사람의 이동 경로가 주차장의 입구 쪽에서 시작하여 주차장에 주차된 차량 쪽으로 진행한다면 상기 사람은 승차 이동자로 판단될 수 있다(예를 들어, 도 4의 (C1)).As a more specific example, if the movement path of the person starts from a vehicle parked in the parking lot and proceeds toward the exit of the parking lot, the person may be determined to be an alighting mover (eg, (D1) in FIG. 4), and the If a person's moving path starts from the entrance side of the parking lot and proceeds toward the vehicle parked in the parking lot, the person may be determined to be a riding mover (eg, (C1) of FIG. 4 ).
또한, 상기 사람 인식 모듈(114)에서는, 상기 주차장에 주차된 차량에서 하차하여 이동하는 하차 이동자 및 상기 주차장에 주차된 차량으로 이동하는 승차 이동자 이외에, 주차장 관리자들과 같이 차량의 이동과 무관하게 주차장에 머무르는 사람 등을 승하차 무관자로 구분할 수도 있다.In addition, in the
보다 구체적인 예를 들어, 주차장에서 차량 주차면 방향과 무관한 방향으로 이동하거나, 주차장 내에 특정 시간 이상으로 머물고 있는 경우 등 미리 정해진 조건을 충족하는 사람에 대해서는 승하차 무관자로 분류하고, 상기 승하차 무관자에 대해서는 필터링하여 관리 대상에서 제외하거나, 상기 주차장에 주차된 각 차량으로 이동하여 주차된 차량을 이동시킬 주차 차량 이동 확률을 산출하지 않는 방식으로 처리할 수 있다.For a more specific example, a person who meets predetermined conditions such as moving in a direction irrelevant to the direction of the vehicle parking surface in the parking lot or staying in the parking lot for more than a specific time is classified as an uninvolved getting on and off, and may be filtered and excluded from management, or may be processed in a manner that does not calculate the probability of moving a parked vehicle by moving to each vehicle parked in the parking lot and moving the parked vehicle.
나아가, 상기 사람 인식 모듈(114)에서는, 상기 사람에 대한 이동 경로 정보를 이용하여 실시간으로 상기 사람의 예상 이동 경로를 산출할 수 있다(예를 들어, 도 4의 (C2)와 (D2)).Furthermore, the
이에 따라, 본 발명의 일 실시예에 따른 주차장 관리 시스템(100)에서, 상기 주차장 관리 모듈(115)은 상기 승차 이동자가 상기 주차장에 주차된 각 차량으로 이동하여 주차된 차량을 이동시킬 주차 차량 이동 확률을 산출하고(예를 들어, 도 4의 (P1) ~ (Pn)), 상기 주차 차량 이동 확률을 반영해 상기 주차장의 각 주차면이 비움 상태가 될 확률을 산출하여 상기 주차장 내의 차량에 대하여 주차 안내 정보를 제공할 수 있게 된다.Accordingly, in the parking
나아가, 상기 주차장 관리 모듈(115)에서는 상기 주차장 안에서 이동하는 사람의 예상 이동 경로(예를 들어, 도 4의 (D2))와 상기 주차장 안에서 이동하는 차량의 예상 이동 경로(예를 들어, 도 4의 (E))를 고려하여, 상기 사람의 이동 예상 경로와 상기 차량의 이동 예상 경로가 교차하거나 중첩되는 등의 경우(예를 들어, 도 4의 (F)) 상기 주차장 내의 사람 또는 차량에 대하여 위험 안내 정보를 제공할 수도 있다.Further, in the parking
또한, 도 5에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 주차장 관리 방법의 순서도를 예시하고 있다. 도 5에서 볼 수 있는 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 주차장 관리 방법은, 상기 카메라(120)에서 촬영된 영상을 이용하여 상기 주차장 안에서 이동하는 사람에 대한 이동 경로 정보를 산출하는 사람 인식 단계(S110) 및 상기 사람에 대한 이동 경로 정보를 고려하여 상기 주차장에 대한 관리를 수행하는 주차장 관리 단계(S120)를 포함할 수 있다.In addition, FIG. 5 illustrates a flowchart of a parking lot management method according to an embodiment of the present invention. As can be seen in FIG. 5 , the parking lot management method according to an embodiment of the present invention recognizes a person that calculates movement route information for a person moving in the parking lot by using the image captured by the camera 120 . It may include a parking lot management step (S120) of performing management of the parking lot in consideration of the step (S110) and movement route information for the person.
아래에서는 도 1 내지 도 5를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템(100), 장치 및 방법을 각 구성 요소 별로 나누어 자세하게 살핀다. Hereinafter, with reference to FIGS. 1 to 5 , the
먼저, 상기 번호판 인식 모듈(111)에서는 상기 제1 카메라(120a)에서 촬영된 영상을 이용하여 상기 주차장으로 진입하는 차량의 번호판을 인식하게 된다. 이때, 상기 번호판 인식 모듈(111)에서는 종래의 번호판 인식 알고리즘 등 상기 영상으로부터 상기 차량의 번호판을 인식할 수 있는 다양한 기술을 특별한 제한 없이 사용할 수 있다.First, the license
또한, 상기 차량 인식 모듈(112)에서는 상기 제2 카메라(120b)를 이용하여 상기 주차장의 차량을 인식하게 된다.Also, the
나아가, 상기 차량 인식 모듈(112)에서는 상기 제2 카메라(120b)에서 촬영된 영상에서 상기 주차장으로 새롭게 진입한 제1 차량을 인식하고 상기 번호판 인식 모듈(111)에서 인식된 번호판 정보를 상기 제1 차량에 대응시켜 저장하고, 또한 상기 영상의 제1 영상 프레임과 상기 제1 영상 프레임에 후속하는 제2 영상 프레임을 이용해 제2 차량의 이동을 인식하여 상기 제2 차량에 대한 위치 정보를 갱신할 수 있다.Furthermore, the
이에 따라, 상기 차량 인식 모듈(112)에서는 상기 제2 카메라(120b)에서 촬영되는 영상에서 새롭게 등장한 차량(즉, 상기 주차장으로 진입한 제1 차량)이 인식되면, 상기 번호판 인식 모듈(111)에서 인식된 번호판 정보를 상기 제1 차량에 대응시켜 저장하게 된다.Accordingly, when the
또한, 상기 차량 인식 모듈(112)에서는 상기 제2 카메라(120b)에서 촬영된 영상의 제1 영상 프레임과 상기 제1 영상 프레임에 후속하는 제2 영상 프레임을 이용해 제2 차량의 이동을 인식하여 상기 제2 차량에 대한 위치 정보를 갱신하게 된다.In addition, the
이때, 상기 차량 인식 모듈(112)에서는 Adaboost, multiple instance learning, kernelized correlation filter 등 종래에 알려진 트래킹 알고리즘 중 본 발명의 적용 환경 등을 고려하여 적절한 알고리즘을 선택하여 적용하는 것이 가능하다. 이에 따라, 상기 제2 카메라(120b)에서 촬영된 영상의 프레임이 입력될 때마다 트래킹 알고리즘을 적용하여 상기 프레임 내에 존재하는 차량들을 모두 검출하게 된다.In this case, in the
또한, 상기 차량 인식 모듈(112)에서는, 상기 제2 카메라(120b)에서 촬영된 영상에서 상기 주차장으로부터 출차한 제3 차량을 인식하고 상기 제3 차량에 대한 처리를 수행할 수 있다.In addition, the
또한, 상기 차량 인식 모듈(112)에서는, 상기 제2 카메라(120b)에서 촬영된 영상의 제1 영상 프레임에 존재하였던 제2 차량이 제2 영상 프레임에서 인식되지 않는 경우, 상기 제2 영상 프레임에 후속하는 제3 영상 프레임을 기다려 상기 제2 차량을 인식하도록 재시도할 수 있다.In addition, in the
이에 따라, 상기 차량 인식 모듈(112)에서는 상기 제2 카메라(120b)에서 촬영된 영상을 이용해 상기 주차장으로 진입한 제1 차량에 대해서는 상기 번호판 정보와 위치 정보를 포함하는 트래킹 정보를 생성하여 저장할 수 있으며, 상기 주차장에 기 존재하는 것으로 인식된 제2 차량에 대해서는 이동을 인식하여 상기 제2 차량에 대한 트래킹 정보 중 위치 정보를 갱신하여 줌으로써, 상기 주차장으로 진입하고 이동하는 차량들에 대한 트래킹을 수행할 수 있게 된다.Accordingly, the
보다 구체적으로, 도 6에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 방법에서 차량 인식 단계(S120)의 구체적인 순서도를 도시하고 있다.More specifically, FIG. 6 shows a detailed flowchart of the vehicle recognition step S120 in the parking management method according to an embodiment of the present invention.
도 6에서 볼 수 있는 바와 같이, 차량 인식 모듈(112)이 주차장을 촬영하는 제2 카메라(120b)로부터 비디오 등 영상의 제1 영상 프레임을 획득하게 된다(S211).As can be seen in FIG. 6 , the
이어서, 상기 차량 인식 모듈(112)은 상기 제1 영상 프레임에서 차량 객체(C)를 인식하여 추출하게 된다(S212).Next, the
이에 따라, 상기 차량 인식 모듈(112)에서는 상기 차량 객체(C)에 대하여(S213), 상기 차량 객체(C)가 이미 트래킹(tracking)되고 있는지 판단하게 된다(S214).Accordingly, the
이때, 상기 차량 객체(C)가 아직 트래킹되고 있지 않은 경우(즉, 상기 차량 객체(C)가 주차장으로 새롭게 입차하는 경우 등)에는 상기 차량 인식 모듈(112)이 상기 번호판 인식 모듈(111)에서 신규로 인식된 차량 식별 정보(즉, 번호판 정보)가 있는지 판단한 후(S218), 신규 차량 식별 정보가 있는 경우에는 상기 차량 객체(C)를 새롭게 트래킹 대상에 포함시키면서 상기 번호판 정보를 상기 차량 객체(C)에 매핑시키고(S219), 신규 차량 식별 정보가 없는 경우에는 오류 처리를 수행하게 된다(S220).At this time, if the vehicle object (C) is not yet being tracked (that is, when the vehicle object (C) enters a new parking lot, etc.), the
또한, 상기 S214 단계에서, 상기 차량 객체(C)가 이미 트래킹되고 있는 경우에는, 상기 차량 객체(C)가 주차장의 출구 영역을 지났는지 판단하여(S215), 출구 영역을 지난 경우에는 상기 차량 객체(C)를 트래킹 대상에서 제외하고(S216), 출구 영역을 지나지 않은 경우에는 상기 차량 객체(C)의 위치 정보를 갱신하게 된다(S217).In addition, in the step S214, if the vehicle object C is already being tracked, it is determined whether the vehicle object C has passed the exit area of the parking lot (S215), and if the vehicle object C has passed the exit area, the vehicle object (C) is excluded from the tracking target (S216), and when the exit area is not passed, the location information of the vehicle object (C) is updated (S217).
이어서, 상기 차량 인식 모듈(112)에서는 상기 제1 영상 프레임에서 인식된 모든 차량 객체(C)에 대한 처리를 완료하였는지 판단하여(S221), 완료되지 않았으면 상기 S213 단계로 돌아가 나머지 차량 객체(C)에 대한 처리를 계속하여 수행하고, 완료되었으면 다음 영상 프레임을 기다려 상기 일련의 프로세스를 반복하게 된다.Next, the
또한, 상기 주차면 모니터링 모듈(113)에서는 상기 주차면 모니터링 모듈(113)이 상기 제2 카메라(120b)에서 촬영된 영상을 이용하여 상기 복수의 주차면의 점유 상태를 파악하게 된다.In addition, in the parking
이와 관련하여, 도 7에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템(100)에서 상기 주차면 모니터링 모듈(113)의 동작을 예시하고 있다.In this regard, FIG. 7 exemplifies the operation of the parking
보다 구체적으로, 도 7에서 볼 수 있는 바와 같이, 상기 주차면 모니터링 모듈(113)에서는 상기 영상의 주차면을 분할(segment)하여 인식할 수 있으며, 1개의 주차면은 1개의 세그먼트에 대응하게 된다(도 7의 (a)). More specifically, as can be seen in FIG. 7 , the parking
이때, 상기 주차면 모니터링 모듈(113)은 상기 영상의 픽셀 영역과 상기 주차면의 물리적 영역 간의 매칭 정보를 보유할 수 있다.In this case, the parking
이에 따라, 상기 주차면 모니터링 모듈(113)은 상기 각 세그먼트에 대하여 점유 상태를 감지(occupancy detection)를 수행하게 된다. 이때, 상기 주차면 모니터링 모듈(113)은 딥 러닝(deep learning), 기계 학습(machine learning) 등 학습 기법을 이용하여 구현될 수 있으나, 본 발명이 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.Accordingly, the parking
상기 주차면 모니터링 모듈(113)에서는 상기 차량 인식 모듈(112)에서 생성되는 각 차량에 대한 위치 정보 및 번호판 정보를 상기 주차장의 복수의 주차면(세그먼트)의 영역과 대비하여 각 주차면에 대한 차량의 점유 여부 판단(도 7의 (b), (c)) 및 점유한 차량의 식별을 수행하게 된다.The parking
이때, 상기 주차면 모니터링 모듈(113)은 복수의 제2 카메라(120b)에 의한 복수의 영상에서 중복 인식되는 주차면에 대해서는 하나의 영상의 인식 결과를 우선 사용하거나 복수의 영상의 인식 결과를 모두 고려하여 처리할 수 있다.At this time, the parking
나아가, 상기 주차면 모니터링 모듈(113)에서는, 상기 제2 카메라(120b)에서 촬영된 영상을 이용하여 제1 주차면에 차량이 주차한 상태일 가능성(=P)이 미리 정해진 제1 기준치 보다 높은 경우 주차 상태로 파악하고(예를 들어, P > 0.6), 상기 가능성이 미리 정해진 제2 기준치 보다 낮은 경우 비움 상태로 파악하며(예를 들어, P < 0.4), 상기 가능성이 상기 제2 기준치 이상이면서 상기 제1 기준치 이하인 경우에는 차량이 아닌 다른 물체(예를 들어, 주차면에 오토바이나 화물 상자가 적체된 경우)가 상기 제1 주차면에 위치하는 것으로 판단할 수 있다(예를 들어, 0.4 =< P =< 0.6).Furthermore, in the parking
이때, 상기 제1 기준치와 상기 제2 기준치는 시스템 관리자의 설정에 따라 정해질 수도 있으며, 또는 상기 주차 관리 시스템(100)에서 기계 학습 등의 학습 과정을 통해 최적치를 산출하도록 하는 것도 가능하며, 나아가 이외에도 딥 러닝(deep learning) 등 다양한 기법을 적용하여 상기 주차면에 대한 점유 상태를 판단하는 것이 가능하다.In this case, the first reference value and the second reference value may be determined according to a setting of a system administrator, or it is also possible to calculate an optimal value through a learning process such as machine learning in the
또한, 상기 영상에 주차면에 대한 경계선이 인식되지 못하는 경우에도, 상기 주차면 모니터링 모듈(113)에서는 미리 설정된 가상의 주차면 정보(예를 들어, 가로축 A, B, C, ??, 세로축 1, 2, 3, ??)를 이용하여 차량의 주차면 점유 여부를 판단할 수 있다. In addition, even when the boundary line for the parking surface is not recognized in the image, the parking
나아가, 상기 주차면 모니터링 모듈(113)에서는, 상기 제2 카메라(120b)에서 촬영된 영상을 이용하여 차량이 상기 주차면 경계선을 침범한 상태인지 여부를 판단하여, 상기 주차장 관리 모듈(115)로 제공할 수 있다.Furthermore, the parking
이때, 상기 주차면 모니터링 모듈(113)에서는, 상기 제2 카메라(120b)와 상기 차량의 위치에 따른 상기 차량에 대한 검출 각도와 상기 주차면 경계선의 위치를 고려하여 상기 차량의 상기 주차면 경계선에 대한 침범 여부를 판단할 수 있다.At this time, in the parking
또한, 상기 사람 인식 모듈(114)에서는, 상기 카메라(120)에서 촬영된 영상을 이용하여 상기 주차장 안에서 이동하는 사람에 대한 이동 경로 정보를 산출하게 된다.In addition, the
이때, 상기 사람 인식 모듈(114)에서는 앞서 설명한 차량 인식 모듈(112)와 유사하게 상기 주차장 안에서 이동하는 사람에 대한 이동 경로 정보를 산출할 수 있다.In this case, the
보다 구체적으로, 상기 사람 인식 모듈(114)에서는 상기 제2 카메라(120b)에서 촬영된 영상의 제1 영상 프레임과 상기 제1 영상 프레임에 후속하는 제2 영상 프레임을 이용해 주차장 안에서의 사람의 이동을 인식하여 상기 사람에 대한 이동 경로 정보를 갱신할 수 있다.More specifically, the
이때, 상기 사람 인식 모듈(114)에서는 Adaboost, multiple instance learning, kernelized correlation filter 등 종래에 알려진 트래킹 알고리즘 중 본 발명의 적용 환경 등을 고려하여 적절한 알고리즘을 선택하여 적용하는 것이 가능하다. 이에 따라, 상기 제2 카메라(120b)에서 촬영된 영상의 프레임이 입력될 때마다 트래킹 알고리즘을 적용하여 상기 영상에서 사람의 이동을 검출하게 된다.In this case, in the
또한, 상기 사람 인식 모듈(114)에서는 상기 사람에 대한 이동 경로 정보를 이용하여, 상기 주차장에 주차된 차량에서 하차하여 이동하는 하차 이동자와 상기 주차장에 주차된 차량으로 이동하는 승차 이동자로 구분할 수 있다.In addition, the
보다 구체적인 예를 들어, 상기 사람의 이동 경로가 주차장에 주차된 차량에서 시작하여 주차장의 출구 쪽으로 진행한다면 상기 사람은 하차 이동자로 판단될 수 있으며, 상기 사람의 이동 경로가 주차장의 입구 쪽에서 시작하여 주차장에 주차된 차량 쪽으로 진행한다면 상기 사람은 승차 이동자로 판단될 수 있다.For a more specific example, if the movement path of the person starts from the vehicle parked in the parking lot and proceeds toward the exit of the parking lot, the person may be determined to be an alighting mover, and the movement path of the person starts from the entrance side of the parking lot to the parking lot If the person proceeds toward the vehicle parked at , the person may be determined to be a passenger.
또한, 상기 사람 인식 모듈(114)에서는, 상기 사람에 대한 이동 경로 정보를 이용하여 실시간으로 상기 사람의 예상 이동 경로를 산출할 수 있다.In addition, the
이에 따라, 상기 사람 인식 모듈(114)에서는 상기 제2 카메라(120b)에서 촬영된 영상에서 사람의 이동을 인식하여 상기 사람에 대한 이동 경로 정보를 갱신하여 줌으로써, 상기 주차장에서 이동하는 사람들에 대한 트래킹을 수행할 수 있게 된다.Accordingly, the
이에 따라, 상기 주차장 관리 모듈(115)에서는, 상기 주차장 관리 모듈(115)이 상기 번호판 인식 모듈(111), 차량 인식 모듈(112), 주차면 모니터링 모듈(113)을 이용하여 상기 주차장에 대한 관리를 수행하게 된다.Accordingly, in the parking
이에 따라, 상기 주차장 관리 모듈(115)에서는, 상기 승차 이동자가 상기 주차장에 주차된 각 차량으로 이동하여 주차된 차량을 이동시킬 주차 차량 이동 확률을 산출하고, 상기 주차 차량 이동 확률을 반영해 상기 주차장의 각 주차면이 비움 상태가 될 확률을 산출하여 상기 주차장 내의 차량에 대하여 주차 안내 정보를 제공할 수 있다.Accordingly, in the parking
이때, 상기 주차 안내 정보는, 주차장의 천장부에 표시 램프를 설치하거나, 세 면 또는 네 면 등 복수의 주차면마다 하나의 표시램프를 설치하는 방식으로 구현될 수 있으며, 또한 차량 통로에 빈 주차면이 존재하는 방향과 그 숫자를 표시하는 유도 전광판을 설치하는 등의 구조로 빈 주차면의 위치를 운전자가 인지할 수 있도록 하는 등 다양한 구조로 구현하는 것이 가능하다.In this case, the parking guide information may be implemented in a way that a display lamp is installed on the ceiling of the parking lot, or one indicator lamp is installed for each of a plurality of parking surfaces such as three or four sides, and an empty parking surface in the vehicle passage. It is possible to implement in various structures, such as installing an induction signboard that displays the direction and number of the vehicle, so that the driver can recognize the location of an empty parking surface.
이에 따라, 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템(100), 장치 및 방법에서는, 주차창 내의 사람 및 차량의 이동을 감지하고, 주차된 차량을 출차하려는 사람까지 감안하여 주차면이 비게 될지 또는 점유된 상태로 있을지를 확률로 판단하고, 이를 반영한 주차 정보를 입구 안내판이나 블록 안내판 등에 제공함으로써, 주차하고자 하는 운전자의 입장에서의 보다 정확한 실시간 주차 정보를 제공받을 수 있으며, 이에 따라 종래의 주차 관리 시스템보다 높은 정확도로 실시간 주차 정보를 제공하여 운전가의 불편을 최소화하고 보다 효율적으로 주차장은 운용할 수 있게 된다.Accordingly, in the
나아가, 상기 주차장 관리 모듈(115)에서는, 상기 주차장 안에서 이동하는 사람의 예상 이동 경로와 상기 주차장 안에서 이동하는 차량의 예상 이동 경로를 고려하여, 상기 주차장 내의 사람 또는 차량에 대하여 위험 안내 정보를 제공할 수 있다.Furthermore, in the parking
또한, 상기 주차장 관리 모듈(115)은 상기 주차면 모니터링 모듈(113)으로부터 각 주차면에 대한 점유 여부 및 점유 차량 식별 정보(예를 들어, 번호판 정보)를 주기적으로 제공받아 데이터베이스에 저장하여 관리할 수 있다.In addition, the parking
또한, 상기 주차장 관리 모듈(115)은 상기 차량 인식 모듈(112)로부터 주차장 출차 차량에 대한 정보를 제공받아 상기 데이터베이스를 갱신할 수 있다.In addition, the parking
이에 따라, 상기 주차장 관리 모듈(115)은 상기 데이터베이스의 정보를 이용하여 차량별 주차 시간을 관리할 수 있다.Accordingly, the parking
또한, 상기 주차장 관리 모듈(115)에서는, 주차장으로 제1 차량이 진입하면 상기 차량이 각 주차면으로 이동하였을 때의 주차 성공 확률을 산출하고, 상기 주차 성공 확률을 고려하여 상기 제1 차량에 대하여 경로 안내 정보를 제공할 수 있다.In addition, in the parking
나아가, 상기 주차장 관리 모듈(115)에서는, 상기 차량 인식 모듈(112)에서 파악되는 상기 제1 차량의 실시간 이동 경로를 고려하여 상기 제1 차량이 각 주차면에 주차할 예측 확률을 산출하고, 상기 각 주차면에 대한 예측 확률을 고려하여 상기 제1 차량에 대하여 주차 안내 정보를 제공할 수 있다.Furthermore, in the parking
이때, 상기 주차장 관리 모듈(115)에서는, 상기 제1 차량의 현재 이동 방향 및 이동 속도 중 하나 이상을 함께 고려하여 상기 제1 차량이 각 주차면에 주차할 예측 확률을 산출할 수 있다.In this case, the parking
이때, 상기 제1 차량의 이동 방향은 상기 제1 차량에 대한 검출 각도 또는 상기 제1 차량의 이동 경로를 고려하여 산출될 수 있으며, 상기 제1 차량의 이동 속도는 상기 영상의 촬영 주기와 상기 영상 간 상기 제1 차량의 위치 변화를 고려하여 산출될 수 있다.In this case, the moving direction of the first vehicle may be calculated in consideration of a detection angle with respect to the first vehicle or a moving path of the first vehicle, and the moving speed of the first vehicle may be determined by a photographing period of the image and the image. The interval may be calculated in consideration of a change in the position of the first vehicle.
이에 따라, 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템(100)에서는, 영상을 이용하여 상기 주자창 내에서 이동하는 사람 및 차량의 이동 경로를 실시간으로 예측하면서 상기 차량이 주차에 성공할 확률이 높은 주차면 및 주차 구역을 판단하여 주차 안내 표시기 등을 이용하여 운전자에게 이동 방향을 지시하여 줌으로써, 운전자가 보다 용이하고 신속하게 주차를 할 수 있도록 돕게 된다.Accordingly, in the
또한, 상기 차량 인식 모듈(112)에서 상기 제1 차량에 대한 위치 정보 추적(tracking)에 실패하는 경우, 상기 주차장 관리 모듈(115)에서는 상기 제1 차량의 상기 각 주차면에 대한 주차 예측 확률을 이용하여 상기 제1 차량의 위치를 추정할 수 있다.In addition, when the
이에 따라, 상기 주차장 관리 모듈(115)에서는 상기 제1 차량의 주차 위치를 명확히 파악하지 못한 경우에도, 상기 제1 차량의 사용자에게 예측 확률에 기반하여 상기 제1 차량이 위치할 수 있는 후보 영역에 대한 정보를 제공할 수 있으며, 나아가 상기 후보 영역에 대한 영상을 제공하여 사용자가 자신의 차량의 위치를 파악하는데 도움을 줄 수 있다.Accordingly, even when the parking location of the first vehicle is not clearly identified in the parking
또한, 도 8에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템(100)의 구성 및 동작을 설명하고 있다.In addition, FIG. 8 describes the configuration and operation of the
도 8에서 볼 수 있는 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템(100)에서, 상기 번호판 인식 모듈(111)(License Plate Recognition, LPR)은 주차장으로 입차하는 차량을 촬영하는 제1 카메라(120a)의 영상으로부터 번호판을 인식하게 된다.As can be seen in FIG. 8 , in the
이에 따라, 상기 차량 인식 모듈(112)에서는 상기 주차장을 촬영하는 하나 이상의 제2 카메라(120b)의 주차장 영상으로부터 차량을 인식하여, 상기 번호판 인식 모듈(111)에서 인식된 번호판 정보와 상기 차량의 영상내 위치 정보를 매칭하게 된다.Accordingly, the
또한, 상기 사람 인식 모듈(114)에서는 상기 주차장을 촬영하는 하나 이상의 제2 카메라(120b)의 주차장 영상으로부터 상기 주차장 안에서 이동하는 사람에 대한 이동 경로 정보를 산출하게 된다.In addition, the
또한, 상기 주차면 모니터링 모듈(113)에서는, 상기 제2 카메라(120b)의 주차장 영상과 상기 차량 인식 모듈(112)에서 인식된 차량에 대한 위치 정보와 번호판 정보를 이용하여, 각 주차면에 대한 차량의 점유 여부 및 점유 차량에 대한 식별 정보를 산출하게 된다. 이때, 상기 주차면 모니터링 모듈(113)에서는 상기 영상의 픽셀 영역과 상기 주차면의 물리적 영역 간의 매칭 정보를 보유하여 상기 각 주차면에 대한 차량의 점유 여부 및 점유 차량에 대한 식별 정보를 산출하는데 이용할 수 있다.In addition, in the parking
이에 따라, 상기 주차장 관리 모듈(115)에서는 상기 주차면 모니터링 모듈(113)으로부터 제공되는 각 주차면에 대한 차량의 점유 여부 및 점유 차량에 대한 식별 정보, 상기 차량 인식 모듈(112)로부터 제공되는 출차 정보를 고려하여, 상기 주자창의 각 주차면에 대한 정보를 사용자에게 제공할 수 있게 된다.Accordingly, in the parking
또한, 상기 주차장 관리 모듈(115)에서는 상기 승차 이동자가 상기 주차장에 주차된 각 차량으로 이동하여 주차된 차량이 이동시킬 주차 차량 이동 확률을 산출하고, 상기 주차 차량 이동 확률을 반영해 상기 주차장의 각 주차면이 비움 상태가 될 확률을 산출하여 상기 주차장 내의 차량에 대하여 주차 안내 정보를 제공할 수 있게 된다.In addition, in the parking
나아가, 상기 주차장 관리 모듈(115)에서는 상기 주차장 안에서 이동하는 사람의 예상 이동 경로와 상기 주차장 안에서 이동하는 차량의 예상 이동 경로를 고려하여, 상기 주차장 내의 사람 또는 차량에 대하여 위험 안내 정보를 제공할 수 있게 된다.Furthermore, in the parking
또한, 도 9와 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템(100) 의 구체적인 동작을 설명하고 있다.In addition, FIGS. 9 and 10 illustrate a specific operation of the
보다 구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템(100)에서, 상기 주차장 관리 모듈(115)에서는, 상기 차량 인식 모듈(112)에서 파악되는 제1 차량의 실시간 이동 경로를 고려하여 상기 제1 차량이 각 주차면에 주차할 예측 확률을 산출하고, 상기 각 주차면에 대한 예측 확률을 고려하여 상기 제1 차량에 대하여 주차 안내 정보를 제공할 수 있다.More specifically, in the
이때, 상기 주차 안내 정보는, 주차장의 천장부에 표시 램프를 설치하거나, 세 면 또는 네 면 등 복수의 주차면마다 하나의 표시램프를 설치하는 방식으로 구현될 수 있으며, 또한 차량 통로에 빈 주차면이 존재하는 방향과 그 숫자를 표시하는 유도 전광판을 설치하는 등의 구조로 빈 주차면의 위치를 운전자가 인지할 수 있도록 하는 등 다양한 구조로 구현하는 것이 가능하다.In this case, the parking guide information may be implemented in a way that a display lamp is installed on the ceiling of the parking lot, or one indicator lamp is installed for each of a plurality of parking surfaces such as three or four sides, and an empty parking surface in the vehicle passage. It is possible to implement in various structures, such as installing an induction signboard that displays the direction and number of the vehicle, so that the driver can recognize the location of an empty parking surface.
이때, 상기 주차장 관리 모듈(115)에서는, 상기 제1 차량의 현재 이동 방향 및 이동 속도 중 하나 이상을 함께 고려하여 상기 제1 차량이 각 주차면에 주차할 예측 확률을 산출할 수 있다.In this case, the parking
또한, 상기 주차장 관리 모듈(115)에서는, 상기 사림 인식 모듈(114)에서 파악되는 상기 주차장에서 이동하는 사람들의 이동 경로 정보로부터 상기 승차 이동자가 상기 주차장에 주차된 각 차량으로 이동하여 주차된 차량이 이동시킬 주차 차량 이동 확률을 산출하고, 상기 주차 차량 이동 확률을 반영해 상기 주차장의 각 주차면이 비움 상태가 될 확률을 산출하여 상기 주차장 내의 차량에 대하여 주차 안내 정보를 제공할 수 있다.In addition, in the parking
또한, 상기 주차장 관리 모듈(115)에서는, 상기 주차장 안에서 이동하는 사람의 예상 이동 경로와 상기 주차장 안에서 이동하는 차량의 예상 이동 경로를 고려하여, 상기 주차장 내의 사람 또는 차량에 대하여 위험 안내 정보를 제공할 수 있다.In addition, in the parking
이에 따라, 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템(100)에서는, 비디오 등의 영상을 기반으로 하여 적은 투자 비용으로 주차장에 대한 종합적인 정보 제공 및 관리를 가능하게 하며, 나아가 상기 주자창 내에서 이동하는 사람 및 차량에 대한 정보를 이용하여 보다 효율적이고 안전하게 주차장을 관리할 수 있다. Accordingly, in the
보다 구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템(100)에서, 차량의 예상 이동 경로 및 사람의 예상 이동 경로를 산출하는 방법은 아래와 같다. 아래에서는 차량의 예상 이동 경로를 산출하는 방법을 중심으로 설명하고 있으나, 이는 사람의 예상 이동 경로를 산출하는 경우에도 적용이 가능하다.More specifically, in the
먼저, 차량의 예상 이동 경로 및 사람의 예상 이동 경로를 산출하기 위해서, 도 9에서 볼 수 있는 바와 같이, 영상의 주차장 영역을 n 개의 w (가로) x h (세로) 크기의 겹치지 않는 셀들로 나눈다(여기서, 상기 셀들을 각각 c 1 , c 2 ,.. c n 이라 한다). First, in order to calculate the expected moving path of the vehicle and the expected moving path of a person, as can be seen in FIG. 9 , the parking area of the image is divided into n non-overlapping cells of size w (horizontal) x h (vertical). (Here, the cells are referred to as c 1 , c 2 , .. c n , respectively).
이때, 차량 및 사람의 이동 경로는 셀들의 순서로 표시될 수 있고, 이에 따라 k 개의 셀을 거친 차량 i의 경로는 [ci1, ci2,..., cik]로 표시될 수 있으며, 이때 이 된다. In this case, the movement path of the vehicle and the person may be displayed in the order of cells, and accordingly, the path of the vehicle i passing through k cells may be expressed as [c i1 , c i2 ,..., c ik ], At this time becomes this
또한, 시간 t 에서 차량이 속한 셀의 위치는 영상에서 인식된 차량 영역의 중심점이 속한 셀로 결정될 수 있다. 차량들은 주차장 진입 시점부터 주차할 때까지 이동 경로를 추적 관리되며, 주차된 차량에 대해서는 이동 경로 추적을 중지하고, 저장된 경로를 삭제할 수 있다.Also, at time t The location of the cell to which the vehicle belongs may be determined as the cell to which the center point of the vehicle area recognized in the image belongs. Vehicles are tracked and managed from the point of entry into the parking lot until they are parked, and for the parked vehicle, tracking of the movement path may be stopped, and the stored route may be deleted.
보다 구체적으로, 상기 영상에서 상기 차량 영역의 중심점을 산출함에 있어서, 상기 차량 영역의 각 꼭지점들에 대한 중심점을 구하는 등 다양한 알고리즘을 적용할 수 있으며, 나아가 학습된 신경망 회로 등을 이용하여 상기 차량 영역의 중심점을 산출하여, 상기 차량이 속한 셀의 위치를 산출하는 것도 가능하다.More specifically, in calculating the center point of the vehicle area from the image, various algorithms may be applied, such as obtaining a center point for each vertex of the vehicle area, and furthermore, using a learned neural network circuit, etc., the vehicle area It is also possible to calculate the position of the cell to which the vehicle belongs by calculating the center point of .
이에 따라, t 시점에서의 차량의 이동 경로 예측은 상기 t 시점까지의 이동 경로를 입력으로 받아, m 개의 셀 순서를 예측하게 된다. 이때, 상기 차량의 이동 경로 예측을 위해서 RNN(Recurrent Neural Networks) 기반의 딥 러닝 모델을 이용할 수 있으나, 본 발명이 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. Accordingly, the movement route of the vehicle predicted at time t is received as an input a moving path to the point in time t, is the prediction order m of cells. In this case, a deep learning model based on Recurrent Neural Networks (RNN) may be used for predicting the moving path of the vehicle, but the present invention is not necessarily limited thereto.
입력은 현재로부터 j 개의 과거 셀 이동경로, 비어 있는 주차면 정보, 이동 방향 벡터가 될 수 있다. 이때, 상기 비어있는 주차면 정보는 주차면의 점유 상태를 one-hot 벡터 형태의 1차원 벡터로 표현할 수 있다. The input may be j past cell movement paths from the present, empty parking surface information, and movement direction vectors. In this case, the empty parking surface information may express the occupied state of the parking surface as a one-dimensional vector in the form of a one-hot vector.
또한, 상기 이동 벡터는 차량 이동 방향을 나타내는 단위 벡터로 좌상단을 (0,0)으로 하고, 좌에서 우측 방향이 양의 x축, 위에서 아래 방향을 양의 y축 방향으로 하여 표현될 수 있다. In addition, the movement vector may be expressed as a unit vector representing the vehicle movement direction, with an upper left end as (0,0), a positive x-axis from left to right, and a positive y-axis from top to bottom.
또한, 상기 RNN(Recurrent Neural Networks) 기반의 딥 러닝 모델은 m 단계의 RNN cell들로 구성될 수 있으며, 입력되는 이동 경로가 m 단계보다 짧을 경우에는 경로 앞쪽에 zero padding을 할 수 있다. 또한, 입력되는 이동 경로가 상기 m 단계보다 긴 경우에는 가장 최근의 m단계를 사용할 수 있다. In addition, the RNN (Recurrent Neural Networks)-based deep learning model may consist of m- step RNN cells, and when the input movement path is shorter than m- step, zero padding may be performed in front of the path. In addition, when the input movement path is longer than the m- step, the most recent m-step may be used.
이에 따른, 차량의 이동 경로 예측을 위한 RNN 모델과 입력, 출력의 관계는 도 10과 같이 표현될 수 있다.Accordingly, the relationship between the RNN model, input, and output for predicting the moving path of the vehicle may be expressed as shown in FIG. 10 .
이때, 상기 차량의 이동 경로 예측을 위한 RNN 학습에서는 실제 차량 이동 궤적(trajectory) 데이터를 사용할 수도 있고, 가상으로 생성된 궤적(trajectory) 데이터를 사용할 수도 있다. In this case, in RNN learning for predicting the movement path of the vehicle, actual vehicle movement trajectory data may be used, or virtual trajectory data may be used.
이어서, 예측된 차량의 이동 경로를 이용하여 비어있는 주차면들에 대하여 점유될 확률(P o )를 계산하게 된다. 이때, 상기 확률 P o 는 각각의 주차면 또는 주차 구역에 대해 계산될 수 있으며, 차량이 주차면 또는 주차 구역 i 을 점유할 점유 확률(P o,i )는 아래의 수학식 1을 만족하게 된다.Then, it is calculate the probability (P o) to be occupied with respect to the parking surface is empty by using the moving path of the predicted vehicle. In this case, the probability P o may be calculated for each parking surface or parking area, and the occupation probability ( P o,i ) for the vehicle to occupy the parking surface or parking area i satisfies Equation 1 below. .
[수학식 1][Equation 1]
이어서, 주차면 또는 주차 구역 k의 점유 확률 P o,k 의 계산은 다음과 같은 파라미터들을 고려하여 계산될 수 있다. Then, the occupancy probability of the parking surface or parking area k The calculation of P o,k may be calculated considering the following parameters.
(1) 차량 이동 경로와 주차면 또는 주차 구역 k의 근접도(Approxk): 근접할수록 점유 확률은 커진다. (1) Proximity (Approx k ) between the vehicle movement path and the parking surface or parking area k: the closer the vehicle, the greater the occupancy probability.
(2) 주차면 또는 주차 구역 k에 대한 선호도(Pref k ): 목적지와 근접하거나 출입 용이도가 높은 주차면 또는 주차 지역의 선호도가 높다고 설정한다. (2) Preference for parking surface or parking area k (Pref k ): Set the preference for a parking area or parking area that is close to the destination or has high accessibility.
또한, 상기 점유 확률 P o,k 와 이들 상기 파라미터들 간의 관계는 다음과 같이 수학식 2로 표현될 수 있다.In addition, the occupation probability P o,k Wow The relationship between these parameters can be expressed by Equation 2 as follows.
[수학식 2][Equation 2]
이때, 주차면 또는 주차 구역 k 에 대한 점유 확률은 모든 이동 중인 차량 각각에 대해서 계산되며, 차량 i에 의한 확률을 라 할 때, 이들을 합산한 값을 계산에 고려된 차량 대수 n으로 나눈 값이 아래의 수학식 3과 같이 Po,k 가 된다.At this time, the occupancy probability for the parking surface or parking area k is calculated for each of all moving vehicles, and the probability by vehicle i is , the value obtained by dividing the sum of these values by the number of vehicles n considered for calculation is equal to P o,k as in Equation 3 below. becomes
[수학식 3][Equation 3]
또한, 주차장 내의 보행자가 주차된 차량을 타고 출차할 수 있으므로, 시점 t에서 차량이 주차면 또는 주차 구역 k로부터 이동하여 나감으로써 주차면 또는 주차 구역 k 가 주차 가능하게 될 확률 Pf,k 은 보행자 p의 이동 경로와의 근접성 distp,k가 작아질 수록 높아지기 때문에 아래의 수학식 4와 같이 계산될 수 있다. 여기서, g는 상수계수이다.In addition, since pedestrians in the parking lot can get out of the parked vehicle, at time t As the vehicle moves out of the parking surface or parking area k, the probability P f,k that the parking surface or parking area k becomes available for parking increases as the proximity dist p,k to the movement path of the pedestrian p becomes smaller. It can be calculated as in Equation (4). Here, g is a constant coefficient.
[수학식 4][Equation 4]
이때, 확률 Pf 를 차량이 주차된 주차면 또는 주차 구역별로 모든 이동 중인 보행자에 대해서 계산하고, 그 합을 계산에 고려된 보행자의 인원수로 나눈 것이 해당 주차면 또는 주차 구역이 주차 가능하게 될 확률이 된다.In this case, the probability P f is calculated for all moving pedestrians for each parking area or parking area where the vehicle is parked, and dividing the sum by the number of pedestrians considered in the calculation is the probability that the corresponding parking surface or parking area will be available for parking.
이에 따라, 위에서 계산된 확률 Po와 Pf 를 이용하여, 주차면 또는 주차 구역별로 주차 가능 지수 Pa 는 아래의 수학식 5와 같이 계산될 수 있다. 여기서, cf와 co는 상수 계수이다.Accordingly, the probabilities P o and P f calculated above Using , the parking availability index P a for each parking surface or parking area may be calculated as in Equation 5 below. where c f and c o are constant coefficients.
[수학식 5][Equation 5]
이때, 수학식 5에서 볼 수 있는 바와 같이, 주차 가능 지수는 점유 확률이 낮고 공역 확률이 높을수록 높아진다. At this time, as can be seen in Equation 5, the parking availability index increases as the occupancy probability is low and the airspace probability is high.
이를 이용하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 주차장 관리 시스템(100)에서는 주차장으로 새로 진입한 차량에 대하여 확률 Pa 가 높은 주차 구역 순으로 유도할 수 있다.By using this, in the parking
나아가, 본 발명의 일 실시예에 따른 주차장 관리 시스템(100)에서는 상기 승차 이동자가 상기 주차장에 주차된 각 차량으로 이동하여 주차된 차량을 이동시킬 주차 차량 이동 확률을 산출하고, 상기 주차 차량 이동 확률을 반영해 상기 주차장의 각 주차면이 비움 상태가 될 확률을 산출하여 상기 주차장 내의 차량에 대하여 주차 안내 정보를 제공할 수 있다.Furthermore, in the parking
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 주차장 관리 시스템(100)에서는 상기 주차장 안에서 이동하는 사람의 예상 이동 경로와 상기 주차장 안에서 이동하는 차량의 예상 이동 경로를 고려하여, 상기 주차장 내의 사람 또는 차량에 대하여 위험 안내 정보를 제공할 수도 있다.In addition, in the parking
이에 따라, 본 발명의 일 실시예에 따른 주차장 관리 시스템(100)에서는, 상기 차량의 주차 구역 예측을 이용하여 주차가 분산될 수 있도록 선제적으로 유도하는 것도 가능하며, 또한 상기 주차장 내 사람의 이동을 고려하여 차량에 대한 주차 안내 정보를 제공하거나 위험 안내 정보를 제공함으로써, 주차장을 보다 효율적이고 안전하게 관리할 수 있게 된다.Accordingly, in the parking
또한, 본 발명의 또 다른 측면에 따른 컴퓨터 프로그램은 앞서 살핀 주차 관리 방법의 각 단계를 컴퓨터에서 실행시키기 위하여 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램인 것을 특징으로 한다. 상기 컴퓨터 프로그램은 컴파일러에 의해 만들어지는 기계어 코드를 포함하는 컴퓨터 프로그램뿐만 아니라, 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함하는 컴퓨터 프로그램일 수도 있다. 이때, 상기 컴퓨터로서는 퍼스널 컴퓨터(PC)나 노트북 컴퓨터 등에 한정되지 아니하며, 서버, 스마트폰, 태블릿 PC, PDA, 휴대전화 등 중앙처리장치(CPU)를 구비하여 컴퓨터 프로그램을 실행할 수 있는 일체의 정보처리 장치를 포함하며, 나아가 클라우드 컴퓨팅 등을 이용하여 영상을 처리하거나 분석하는 등 정보를 처리하는 경우도 포함할 수 있다. 또한, 상기 컴퓨터로 판독 가능한 매체는 전자적 기록 매체(예를 들면, 롬, 플래시 메모리, 등), 마그네틱 저장매체(예를 들면, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등)와 같이 컴퓨터로 판독이 가능한 일체의 저장매체를 포함한다. In addition, the computer program according to another aspect of the present invention is characterized in that it is a computer program stored in a computer readable medium in order to execute each step of the above salpin parking management method on the computer. The computer program may be a computer program including a machine language code generated by a compiler, as well as a computer program including a high-level language code that can be executed in a computer using an interpreter or the like. In this case, the computer is not limited to a personal computer (PC) or notebook computer, and includes a central processing unit (CPU) such as a server, smart phone, tablet PC, PDA, mobile phone, etc. to process any information capable of executing a computer program. It includes a device, and further may include a case of processing information such as processing or analyzing an image using cloud computing or the like. In addition, the computer-readable medium includes an electronic recording medium (eg, ROM, flash memory, etc.), a magnetic storage medium (eg, a floppy disk, a hard disk, etc.), an optically readable medium (eg, CD-ROM). , DVD, etc.) includes any computer-readable storage medium.
또한, 도 11에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 검색을 제공하는 서버(120)의 구성도를 예시하고 있다.In addition, FIG. 11 exemplifies the configuration of the server 120 that provides image search according to an embodiment of the present invention.
도 11에서 볼 수 있는 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 서버(110)는, 주차장을 촬영하는 하나 이상의 카메라(120)에서 촬영된 영상을 이용하여 상기 주차장에 대한 관리를 수행하는 주차 관리 서버(110)로서, 상기 카메라(120)에서 촬영된 영상을 이용하여 상기 주차장 안에서 이동하는 사람에 대한 이동 경로 정보를 산출하는 사람 인식 모듈(114) 및 상기 사람에 대한 이동 경로 정보를 고려하여 상기 주차장에 대한 관리를 수행하는 주차장 관리 모듈(115)를 포함하여 구성될 수 있다.As can be seen in FIG. 11 , the
나아가, 본 발명에서 상기 주차 관리 서버(110)는 상기 주차장으로 진입하는 차량의 번호판을 인식하는 번호판 인식 모듈(111), 상기 주차장의 차량을 인식하는 차량 인식 모듈(112) 및 상기 복수의 주차면의 점유 상태를 파악하는 주차면 모니터링 모듈(113)을 더 포함하여 구성될 수 있다.Furthermore, in the present invention, the
아래에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 서버(110)를 각 구성요소 별로 나누어 살핀다. 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 서버(110)에 대한 보다 자세한 내용은 앞서 설명한 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템 및 방법에 대한 설명으로부터 유추될 수 있는 바, 아래에서 보다 자세한 설명은 생략한다.Below, the
먼저, 상기 번호판 인식 모듈(111)에서는, 상기 제1 카메라(120a)에서 촬영된 영상을 이용하여 주차장으로 진입하는 차량의 번호판을 인식하게 된다.First, the license
또한, 상기 차량 인식 모듈(112)에서는 상기 제2 카메라(120b)에서 촬영된 영상을 이용하여 상기 주차장의 차량을 인식하게 된다.In addition, the
이때, 상기 차량 인식 모듈(112)에서는, 상기 제2 카메라(120b)에서 촬영된 영상에서 상기 주차장으로 새롭게 진입한 제1 차량을 인식하고 상기 번호판 인식 모듈(111)에서 인식된 번호판 정보를 상기 제1 차량에 대응시켜 저장하며, 상기 영상의 제1 영상 프레임과 상기 제1 영상 프레임에 후속하는 제2 영상 프레임을 이용해 제2 차량의 이동을 인식하여 상기 제2 차량에 대한 위치 정보를 갱신할 수 있다.At this time, in the
또한, 상기 주차면 모니터링 모듈(113)에서는 상기 복수의 주차면의 점유 상태를 파악하게 된다.In addition, the parking
또한, 상기 사람 인식 모듈(114)에서는 상기 카메라(120)에서 촬영된 영상을 이용하여 상기 주차장 안에서 이동하는 사람에 대한 이동 경로 정보를 산출하게 된다.In addition, the
이때, 상기 사람 인식 모듈(114)에서는, 상기 카메라(120)에서 촬영된 영상의 제1 영상 프레임과 상기 제1 영상 프레임에 후속하는 제2 영상 프레임을 이용해 사람의 이동을 인식하여 상기 사람에 대한 이동 경로 정보를 갱신할 수 있다.At this time, the
또한, 상기 사람 인식 모듈(114)에서는, 상기 사람에 대한 이동 경로 정보를 이용하여 실시간으로 상기 사람의 예상 이동 경로를 산출할 수 있다.In addition, the
또한, 상기 사람 인식 모듈(114)에서는, 상기 사람에 대한 이동 경로 정보를 이용하여, 상기 주차장에 주차된 차량에서 하차하여 이동하는 하차 이동자와 상기 주차장에 주차된 차량으로 이동하는 승차 이동자로 구분할 수 있다.In addition, in the
마지막으로, 상기 주차장 관리 모듈(115)에서는 상기 주차장에 대한 관리를 수행하게 된다.Finally, the parking
이때, 상기 주차장 관리 모듈(115)에서는, 상기 제1 차량이 각 주차면으로 이동하였을 때의 주차 성공 확률을 산출하고, 상기 주차 성공 확률을 고려하여 상기 제1 차량에 대하여 경로 안내 정보를 제공할 수 있다.At this time, in the parking
또한, 상기 주차장 관리 모듈(115)에서는, 상기 차량 인식 모듈(112)에서 파악되는 제1 차량의 실시간 이동 경로를 고려하여 상기 제1 차량이 각 주차면에 주차할 예측 확률을 산출하고, 상기 각 주차면에 대한 예측 확률을 고려하여 상기 제1 차량에 대하여 주차 안내 정보를 제공할 수 있다.In addition, in the parking
또한, 상기 주차장 관리 모듈(115)에서는, 상기 승차 이동자가 상기 주차장에 주차된 각 차량으로 이동하여 주차된 차량을 이동시킬 주차 차량 이동 확률을 산출하고, 상기 주차 차량 이동 확률을 반영해 상기 주차장의 각 주차면이 비움 상태가 될 확률을 산출하여 상기 주차장 내의 차량에 대하여 주차 안내 정보를 제공할 수 있다.In addition, in the parking
또한, 상기 주차장 관리 모듈(115)에서는, 상기 주차장 안에서 이동하는 사람의 예상 이동 경로와 상기 주차장 안에서 이동하는 차량의 예상 이동 경로를 고려하여, 상기 주차장 내의 사람 또는 차량에 대하여 위험 안내 정보를 제공할 수 있다.In addition, in the parking
이에 따라, 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템(100), 장치 및 방법에서는, 비디오 등의 영상을 기반으로 하여 적은 투자 비용으로 주차장에 대한 종합적인 정보 제공 및 관리를 가능하게 하며, 나아가 상기 주자창 내에서 이동하는 사람 및 차량에 대한 정보를 이용하여 보다 효율적이고 안전하게 주차장을 관리할 수 있는 영상 기반 주차 관리 시스템(100), 장치 및 방법을 제공하게 된다.Accordingly, in the
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서 본 발명에 기재된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의해서 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The above description is merely illustrative of the technical spirit of the present invention, and various modifications and variations will be possible without departing from the essential characteristics of the present invention by those skilled in the art to which the present invention pertains. Accordingly, the embodiments described in the present invention are not intended to limit the technical spirit of the present invention, but to explain, and are not limited to these embodiments. The protection scope of the present invention should be construed by the following claims, and all technical ideas within the scope equivalent thereto should be construed as being included in the scope of the present invention.
100 : 주차 관리 시스템
110 : 주차 관리 서버
111 : 번호판 인식 모듈
112 : 차량 인식 모듈
113 : 주차면 모니터링 모듈
114 : 사람 인식 모듈
115 : 주차장 관리 모듈
120 : 카메라
120a : 제1 카메라
120b : 제2 카메라
130 : 네트워크100: parking management system
110: parking management server
111: license plate recognition module
112: vehicle recognition module
113: parking surface monitoring module
114: human recognition module
115: parking lot management module
120: camera
120a: first camera
120b: second camera
130: network
Claims (22)
상기 카메라에서 촬영된 영상을 이용하여 상기 주차장에 대한 관리를 수행하는 주차 관리 서버;를 구비하며,
상기 주차 관리 서버는,
상기 카메라에서 촬영된 영상을 이용하여 상기 주차장 안에서 이동하는 사람에 대한 이동 경로 정보를 산출하는 사람 인식 모듈; 및
상기 사람에 대한 이동 경로 정보를 고려하여 상기 주차장에 대한 관리를 수행하는 주차장 관리 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 시스템.one or more cameras to photograph the parking lot; and
and a parking management server that manages the parking lot by using the image captured by the camera; and
The parking management server,
a person recognition module for calculating movement path information for a person moving in the parking lot by using the image captured by the camera; and
A parking management system comprising a; a parking management module that manages the parking lot in consideration of the movement route information for the person.
상기 사람 인식 모듈에서는,
상기 카메라에서 촬영된 영상의 제1 영상 프레임과 상기 제1 영상 프레임에 후속하는 제2 영상 프레임을 이용해 사람의 이동을 인식하여 상기 사람에 대한 이동 경로 정보를 갱신하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 시스템. According to claim 1,
In the human recognition module,
Parking management system, characterized in that the movement of the person is recognized by using a first image frame of the image captured by the camera and a second image frame following the first image frame to update movement route information for the person.
상기 사람 인식 모듈에서는,
상기 사람에 대한 이동 경로 정보를 이용하여 실시간으로 상기 사람의 예상 이동 경로를 산출하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 시스템.3. The method of claim 2,
In the human recognition module,
A parking management system, characterized in that by using the moving path information for the person, calculating the expected moving path of the person in real time.
상기 사람 인식 모듈에서는,
상기 사람에 대한 이동 경로 정보를 이용하여,
상기 주차장에 주차된 차량에서 하차하여 이동하는 하차 이동자와 상기 주차장에 주차된 차량으로 이동하는 승차 이동자로 구분하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 시스템.3. The method of claim 2,
In the human recognition module,
Using the movement route information for the person,
A parking management system, characterized in that it is divided into a disembarking mover who gets off the vehicle parked in the parking lot and moves to a vehicle parked in the parking lot and a boarding mover moving to the vehicle parked in the parking lot.
상기 주차장 관리 모듈에서는,
상기 승차 이동자가 상기 주차장에 주차된 각 차량으로 이동하여 주차된 차량을 이동시킬 주차 차량 이동 확률을 산출하고,
상기 주차 차량 이동 확률을 반영해 상기 주차장의 각 주차면이 비움 상태가 될 확률을 산출하여 상기 주차장 내의 차량에 대하여 주차 안내 정보를 제공하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 시스템.5. The method of claim 4,
In the parking lot management module,
Calculate the parking vehicle movement probability that the riding mover moves to each vehicle parked in the parking lot and moves the parked vehicle,
A parking management system, characterized in that by reflecting the moving probability of the parked vehicle, calculating the probability that each parking surface of the parking lot is in an empty state, and providing parking guidance information for the vehicle in the parking lot.
상기 주차장 관리 모듈에서는,
상기 주차장 안에서 이동하는 사람의 예상 이동 경로와 상기 주차장 안에서 이동하는 차량의 예상 이동 경로를 고려하여,
상기 주차장 내의 사람 또는 차량에 대하여 위험 안내 정보를 제공하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 시스템.4. The method of claim 3,
In the parking lot management module,
Considering the expected movement path of a person moving in the parking lot and the expected movement path of a vehicle moving in the parking lot,
A parking management system, characterized in that it provides risk guide information for a person or a vehicle in the parking lot.
상기 카메라는,
상기 주차장으로 입차하는 차량의 번호판을 촬영하는 제1 카메라; 및
상기 주차장을 촬영하는 하나 이상의 제2 카메라;를 포함하고,
상기 주차 관리 서버는,
상기 주차장으로 진입하는 차량의 번호판을 인식하는 번호판 인식 모듈;
상기 주차장의 차량을 인식하는 차량 인식 모듈; 및
상기 복수의 주차면의 점유 상태를 파악하는 주차면 모니터링 모듈;을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 시스템.According to claim 1,
The camera is
a first camera for photographing a license plate of a vehicle entering the parking lot; and
Including; at least one second camera for photographing the parking lot;
The parking management server,
a license plate recognition module for recognizing a license plate of a vehicle entering the parking lot;
a vehicle recognition module for recognizing a vehicle in the parking lot; and
Parking management system, characterized in that it further comprises; a parking surface monitoring module for identifying the occupied state of the plurality of parking surfaces.
상기 차량 인식 모듈에서는,
상기 제2 카메라에서 촬영된 영상에서 상기 주차장으로 새롭게 진입한 제1 차량을 인식하고 상기 번호판 인식 모듈에서 인식된 번호판 정보를 상기 제1 차량에 대응시켜 저장하며,
상기 영상의 제1 영상 프레임과 상기 제1 영상 프레임에 후속하는 제2 영상 프레임을 이용해 제2 차량의 이동을 인식하여 상기 제2 차량에 대한 이동 경로 정보를 갱신하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 시스템. 8. The method of claim 7,
In the vehicle recognition module,
Recognizing a first vehicle newly entered into the parking lot from the image taken by the second camera and storing the license plate information recognized by the license plate recognition module in correspondence with the first vehicle,
A parking management system, characterized in that by recognizing the movement of a second vehicle using a first image frame of the image and a second image frame following the first image frame, the movement route information for the second vehicle is updated.
상기 차량 인식 모듈에서는,
상기 제2 차량에 대한 이동 경로 정보를 이용하여 실시간으로 상기 제2 차량의 예상 이동 경로를 산출하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 시스템.9. The method of claim 8,
In the vehicle recognition module,
A parking management system, characterized in that the predicted moving path of the second vehicle is calculated in real time by using the moving path information of the second vehicle.
상기 주차면 모니터링 모듈에서는,
상기 차량 인식 모듈에서 생성되는 상기 제2 차량에 대한 번호판 정보와 위치 정보를 상기 복수의 주차면의 영역과 대비하여,
상기 복수의 주차면에 위치하는 차량을 파악하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 시스템.9. The method of claim 8,
In the parking surface monitoring module,
By comparing the license plate information and location information for the second vehicle generated by the vehicle recognition module with the areas of the plurality of parking surfaces,
A parking management system, characterized in that the vehicle located in the plurality of parking surfaces is identified.
상기 카메라에서 촬영된 영상을 이용하여 상기 주차장 안에서 이동하는 사람에 대한 이동 경로 정보를 산출하는 사람 인식 모듈; 및
상기 사람에 대한 이동 경로 정보를 고려하여 상기 주차장에 대한 관리를 수행하는 주차장 관리 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 서버.In the parking management server for performing management of the parking lot by using the image taken from one or more cameras for photographing the parking lot,
a person recognition module for calculating movement path information for a person moving in the parking lot by using the image captured by the camera; and
A parking management server comprising a; a parking management module that manages the parking lot in consideration of the movement path information for the person.
상기 사람 인식 모듈에서는,
상기 카메라에서 촬영된 영상의 제1 영상 프레임과 상기 제1 영상 프레임에 후속하는 제2 영상 프레임을 이용해 사람의 이동을 인식하여 상기 사람에 대한 이동 경로 정보를 갱신하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 서버. 12. The method of claim 11,
In the human recognition module,
A parking management server, characterized in that by recognizing the movement of a person using a first image frame of the image captured by the camera and a second image frame following the first image frame, the movement route information for the person is updated.
상기 사람 인식 모듈에서는,
상기 사람에 대한 이동 경로 정보를 이용하여 실시간으로 상기 사람의 예상 이동 경로를 산출하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 서버.13. The method of claim 12,
In the human recognition module,
Parking management server, characterized in that for calculating the expected moving path of the person in real time by using the moving path information about the person.
상기 사람 인식 모듈에서는,
상기 사람에 대한 이동 경로 정보를 이용하여,
상기 주차장에 주차된 차량에서 하차하여 이동하는 하차 이동자와 상기 주차장에 주차된 차량으로 이동하는 승차 이동자로 구분하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 서버.13. The method of claim 12,
In the human recognition module,
Using the movement route information for the person,
A parking management server, characterized in that it is divided into a get-off mover who gets off the vehicle parked in the parking lot and moves to a vehicle parked in the parking lot and a boarding mover who moves to the vehicle parked in the parking lot.
상기 주차장 관리 모듈에서는,
상기 승차 이동자가 상기 주차장에 주차된 각 차량으로 이동하여 주차된 차량을 이동시킬 주차 차량 이동 확률을 산출하고,
상기 주차 차량 이동 확률을 반영해 상기 주차장의 각 주차면이 비움 상태가 될 확률을 산출하여 상기 주차장 내의 차량에 대하여 주차 안내 정보를 제공하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 서버.15. The method of claim 14,
In the parking lot management module,
Calculate the parking vehicle movement probability that the riding mover moves to each vehicle parked in the parking lot and moves the parked vehicle,
A parking management server, characterized in that by reflecting the moving probability of the parked vehicle, calculating the probability that each parking surface of the parking lot will be in an empty state, and providing parking guidance information for the vehicle in the parking lot.
상기 주차장 관리 모듈에서는,
상기 주차장 안에서 이동하는 사람의 예상 이동 경로와 상기 주차장 안에서 이동하는 차량의 예상 이동 경로를 고려하여,
상기 주차장 내의 사람 또는 차량에 대하여 위험 안내 정보를 제공하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 서버.14. The method of claim 13,
In the parking lot management module,
Considering the expected movement path of a person moving in the parking lot and the expected movement path of a vehicle moving in the parking lot,
Parking management server, characterized in that for providing risk guide information for people or vehicles in the parking lot.
상기 카메라에서 촬영된 영상을 이용하여 상기 주차장 안에서 이동하는 사람에 대한 이동 경로 정보를 산출하는 사람 인식 단계; 및
상기 사람에 대한 이동 경로 정보를 고려하여 상기 주차장에 대한 관리를 수행하는 주차장 관리 단계;을 포함하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 방법.In the parking management method of performing management of the parking lot by using the image taken by one or more cameras for photographing the parking lot,
a person recognition step of calculating movement path information for a person moving in the parking lot by using the image captured by the camera; and
Parking management method comprising a; parking management step of performing management of the parking lot in consideration of the movement route information for the person.
상기 사람 인식 단계에서는,
상기 카메라에서 촬영된 영상의 제1 영상 프레임과 상기 제1 영상 프레임에 후속하는 제2 영상 프레임을 이용해 사람의 이동을 인식하여 상기 사람에 대한 이동 경로 정보를 갱신하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 방법. 18. The method of claim 17,
In the human recognition step,
A parking management method, characterized in that by recognizing the movement of a person using a first image frame of the image captured by the camera and a second image frame following the first image frame, the movement path information for the person is updated.
상기 사람 인식 단계에서는,
상기 사람에 대한 이동 경로 정보를 이용하여 실시간으로 상기 사람의 예상 이동 경로를 산출하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 방법.19. The method of claim 18,
In the human recognition step,
A parking management method, characterized in that by using the moving path information for the person, calculating the expected moving path of the person in real time.
상기 사람 인식 단계에서는,
상기 사람에 대한 이동 경로 정보를 이용하여,
상기 주차장에 주차된 차량에서 하차하여 이동하는 하차 이동자와 상기 주차장에 주차된 차량으로 이동하는 승차 이동자로 구분하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 방법.19. The method of claim 18,
In the human recognition step,
Using the movement route information for the person,
A parking management method, characterized in that divided into a disembarking mover who gets off the vehicle parked in the parking lot and moves to a vehicle parked in the parking lot and a boarding mover moving to the vehicle parked in the parking lot.
상기 주차장 관리 단계에서는,
상기 승차 이동자가 상기 주차장에 주차된 각 차량으로 이동하여 주차된 차량을 이동시킬 주차 차량 이동 확률을 산출하고,
상기 주차 차량 이동 확률을 반영해 상기 주차장의 각 주차면이 비움 상태가 될 확률을 산출하여 상기 주차장 내의 차량에 대하여 주차 안내 정보를 제공하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 방법.21. The method of claim 20,
In the parking lot management step,
Calculate the parking vehicle movement probability that the riding mover moves to each vehicle parked in the parking lot and moves the parked vehicle,
A parking management method, characterized in that by reflecting the moving probability of the parked vehicle, calculating the probability that each parking surface of the parking lot is in an empty state, and providing parking guidance information for the vehicle in the parking lot.
상기 주차장 관리 단계에서는,
상기 주차장 안에서 이동하는 사람의 예상 이동 경로와 상기 주차장 안에서 이동하는 차량의 예상 이동 경로를 고려하여,
상기 주차장 내의 사람 또는 차량에 대하여 위험 안내 정보를 제공하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 방법.20. The method of claim 19,
In the parking lot management step,
Considering the expected movement path of a person moving in the parking lot and the expected movement path of a vehicle moving in the parking lot,
Parking management method, characterized in that for providing risk guide information for people or vehicles in the parking lot.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020190178851A KR102289181B1 (en) | 2019-12-31 | 2019-12-31 | System, apparatus and method for vision based parking management |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020190178851A KR102289181B1 (en) | 2019-12-31 | 2019-12-31 | System, apparatus and method for vision based parking management |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20210085614A true KR20210085614A (en) | 2021-07-08 |
KR102289181B1 KR102289181B1 (en) | 2021-08-13 |
Family
ID=76894475
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020190178851A KR102289181B1 (en) | 2019-12-31 | 2019-12-31 | System, apparatus and method for vision based parking management |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR102289181B1 (en) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20230040417A (en) * | 2021-09-15 | 2023-03-23 | 주식회사 딥비전 | Parking management method and system using deep learning |
KR20230062175A (en) * | 2021-10-29 | 2023-05-09 | (주)연합안전컨설팅 | Closed circuit television system for detecting fallen people in industrial sites and operation method thereof |
CN117037067A (en) * | 2023-08-21 | 2023-11-10 | 湖北顺安伟业科技有限公司 | Parking lot security management system |
EP4325171A1 (en) * | 2022-08-04 | 2024-02-21 | Continental Autonomous Mobility Germany GmbH | Method and system for generating a map and the localization of an ego-vehicle |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100670206B1 (en) | 2006-06-28 | 2007-01-17 | (주)디앤비네트워크 | Parking management system using video identification board |
KR20120119144A (en) * | 2011-04-20 | 2012-10-30 | 주식회사 레이스전자 | Apparatus and method of camera-based intelligent management |
KR20140100083A (en) * | 2013-02-05 | 2014-08-14 | 장보영 | System and method for parking management by tracking position of vehicle |
-
2019
- 2019-12-31 KR KR1020190178851A patent/KR102289181B1/en active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100670206B1 (en) | 2006-06-28 | 2007-01-17 | (주)디앤비네트워크 | Parking management system using video identification board |
KR20120119144A (en) * | 2011-04-20 | 2012-10-30 | 주식회사 레이스전자 | Apparatus and method of camera-based intelligent management |
KR20140100083A (en) * | 2013-02-05 | 2014-08-14 | 장보영 | System and method for parking management by tracking position of vehicle |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20230040417A (en) * | 2021-09-15 | 2023-03-23 | 주식회사 딥비전 | Parking management method and system using deep learning |
KR20230062175A (en) * | 2021-10-29 | 2023-05-09 | (주)연합안전컨설팅 | Closed circuit television system for detecting fallen people in industrial sites and operation method thereof |
EP4325171A1 (en) * | 2022-08-04 | 2024-02-21 | Continental Autonomous Mobility Germany GmbH | Method and system for generating a map and the localization of an ego-vehicle |
CN117037067A (en) * | 2023-08-21 | 2023-11-10 | 湖北顺安伟业科技有限公司 | Parking lot security management system |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR102289181B1 (en) | 2021-08-13 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR102289181B1 (en) | System, apparatus and method for vision based parking management | |
KR102289182B1 (en) | System, apparatus and method for vision based parking management | |
US9779331B2 (en) | Method and system for partial occlusion handling in vehicle tracking using deformable parts model | |
US10176384B2 (en) | Method and system for automated sequencing of vehicles in side-by-side drive-thru configurations via appearance-based classification | |
US10223910B2 (en) | Method and apparatus for collecting traffic information from big data of outside image of vehicle | |
US10552687B2 (en) | Visual monitoring of queues using auxillary devices | |
JP5124592B2 (en) | System and method for detecting and tracking a vehicle | |
US9317752B2 (en) | Method for detecting large size and passenger vehicles from fixed cameras | |
JP6708368B2 (en) | Method and system for partial concealment processing in vehicle tracking using deformable partial model | |
KR20160135482A (en) | Apparatus and method for predicting moving of on-road obstable | |
WO2019015144A1 (en) | Image processing method and system, storage medium, and computing device | |
Thakur et al. | Deep learning-based parking occupancy detection framework using ResNet and VGG-16 | |
Awaisi et al. | Deep reinforcement learning approach towards a smart parking architecture | |
CN111178286A (en) | Attitude trajectory prediction method and device and electronic equipment | |
Rajendar et al. | Prediction of stopping distance for autonomous emergency braking using stereo camera pedestrian detection | |
WO2019151995A1 (en) | Motion planning for autonomous point-of-sale vehicles | |
JP7401292B2 (en) | Parking lot control system, parking lot control method, and program | |
US20190384991A1 (en) | Method and apparatus of identifying belonging of user based on image information | |
CN116486332A (en) | Passenger flow monitoring method, device, equipment and storage medium | |
JP7401293B2 (en) | Parking lot control system, parking lot control method, and program | |
JP7401291B2 (en) | Parking lot control system, parking lot control method, and program | |
Osabe et al. | Solutions to social problems leveraging image analysis technology based on machine learning | |
Venkatesh et al. | An intelligent traffic management system based on the Internet of Things for detecting rule violations | |
DE102015207055A1 (en) | Method and system for handling partial occlusion in vehicle tracking by means of a deformable part model | |
KR102601464B1 (en) | Parking management method and system using deep learning |