KR20210085615A - 영상 기반 주차 관리 시스템, 장치 및 방법 - Google Patents

영상 기반 주차 관리 시스템, 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 영상 기반 주차 관리 시스템, 장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 주자창에 대한 영상을 이용하여 주차장에서의 차량의 이동 및 주차 상태를 감지하고 관리할 수 있는 영상 기반 주차 관리 시스템, 장치 및 방법에 관한 것이다.
본 발명에서는, 카메라; 및 상기 카메라에서 촬영된 영상을 이용하여 복수의 주차면을 가지는 주차장에 대한 관리를 수행하는 주차 관리 서버;를 구비하며, 상기 카메라는, 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; 상기 복수의 주차면의 점유 상태를 파악하는 주차면 모니터링 모듈; 및 상기 주차장에 대한 관리를 수행하는 주차장 관리 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 시스템을 개시한다.

Description

영상 기반 주차 관리 시스템, 장치 및 방법 {System, apparatus and method for vision based parking management}
본 발명은 영상 기반 주차 관리 시스템, 장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 주자창에 대한 영상을 이용하여 주차장에서의 차량의 이동 및 주차 상태를 감지하고 관리할 수 있는 영상 기반 주차 관리 시스템, 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근 주차장을 효율적으로 관리하기 위한 다양한 기술들이 폭넓게 활용되고 있다.
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.
그러나, 위와 같은 종래의 방식으로는 주차장에 대한 종합적인 정보 제공 및 관리에 어려움이 있었고, 투자 비용 대비 활용도도 충분하지 못하였다.
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.
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.
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.
이에 따라, 주차장에 대한 종합적인 정보 제공 및 관리를 가능하게 하며, 나아가 이를 적은 투자 비용으로 구현하는 것이 가능한 솔루션에 대한 요구가 지속되고 있으나, 아직 이에 대한 적절한 해법은 제공되지 못하고 있는 상황이다.
대한민국 등록특허공보 제10-0670206호(2007.01.10)
본 발명은 상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해 창안된 것으로, 주차장에 대한 종합적인 정보 제공 및 관리를 가능하게 하며, 나아가 이를 적은 투자 비용으로 구현할 수 있는 주차 관리 시스템, 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 한 측면에 따른 주차 관리 시스템은, 카메라; 및 상기 카메라에서 촬영된 영상을 이용하여 복수의 주차면을 가지는 주차장에 대한 관리를 수행하는 주차 관리 서버;를 구비하며, 상기 카메라는, 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; 상기 복수의 주차면의 점유 상태를 파악하는 주차면 모니터링 모듈; 및 상기 주차장에 대한 관리를 수행하는 주차장 관리 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 한다.
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 위치 정보를 갱신할 수 있다.
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.
또한, 상기 주차장 관리 모듈에서는, 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.
또한, 상기 주차장 관리 모듈에서는, 상기 차량 인식 모듈에서 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.
이때, 상기 주차장 관리 모듈에서는, 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.
또한, 상기 차량 인식 모듈에서 상기 제1 차량에 대한 위치 정보 추적에 실패하는 경우, 상기 주차장 관리 모듈에서는 상기 제1 차량의 상기 각 주차면에 대한 주차 예측 확률을 이용하여 상기 제1 차량의 위치를 추정할 수 있다.
또한, 상기 차량 인식 모듈에서는, 상기 제2 카메라에서 촬영된 영상에서 상기 주차장으로부터 출차한 제3 차량을 인식하고 상기 제3 차량에 대한 처리를 수행할 수 있다.
또한, 상기 차량 인식 모듈에서는, 상기 제1 영상 프레임에 존재하였던 상기 제2 차량이 상기 제2 영상 프레임에서 인식되지 않는 경우, 상기 제2 영상 프레임에 후속하는 제3 영상 프레임에서 상기 제2 차량을 인식하도록 시도할 수 있다.
또한, 상기 주차면 모니터링 모듈에서는, 상기 제2 카메라에서 촬영된 영상을 이용하여 제1 주차면에 차량이 주차한 상태일 가능성이 미리 정해진 제1 기준치 보다 높은 경우 주차 상태로 파악하고, 상기 가능성이 미리 정해진 제2 기준치 보다 낮은 경우 비움 상태로 파악하며, 상기 가능성이 상기 제2 기준치 이상이면서 상기 제1 기준치 이하인 경우에는 차량이 아닌 다른 물체가 상기 제1 주차면에 위치하는 것으로 판단할 수 있다.
이때, 상기 주차면 모니터링 모듈에서는, 상기 영상을 이용하여 상기 차량이 상기 제1 주차면의 주차면 경계선을 침범한 상태인지 여부를 판단할 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 측면에 따른 주차 관리 서버는, 주차장으로 입차하는 차량의 번호판을 촬영하는 제1 카메라와 상기 주차장을 촬영하는 하나 이상의 제2 카메라를 포함하는 카메라에서 촬영된 영상을 이용하여 복수의 주차면을 가지는 주차장에 대한 관리를 수행하는 주차 관리 서버로서, 상기 주차장으로 진입하는 차량의 번호판을 인식하는 번호판 인식 모듈; 상기 주차장의 차량을 인식하는 차량 인식 모듈; 상기 복수의 주차면의 점유 상태를 파악하는 주차면 모니터링 모듈; 및 상기 주차장에 대한 관리를 수행하는 주차장 관리 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 한다.
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 위치 정보를 갱신할 수 있다.
또한, 상기 주차장 관리 모듈에서는, 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.
또한, 상기 주차장 관리 모듈에서는, 상기 차량 인식 모듈에서 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.
또한, 본 발명의 또 다른 측면에 따른 주차 관리 방법은, 주차장으로 입차하는 차량의 번호판을 촬영하는 제1 카메라와 상기 주차장을 촬영하는 하나 이상의 제2 카메라를 포함하는 카메라에서 촬영된 영상을 이용하여 복수의 주차면을 가지는 주차장에 대한 관리를 수행하는 주차 관리 방법으로서, 주차 관리 서버가, 상기 주차장으로 진입하는 차량의 번호판을 인식하는 차량 번호판 인식 단계; 상기 주차장의 차량을 인식하는 차량 인식 단계; 상기 복수의 주차면의 점유 상태를 파악하는 주차면 모니터링 단계; 및 상기 주차장에 대한 관리를 수행하는 주차장 관리 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이때, 상기 차량 인식 단계에서는, 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 위치 정보를 갱신할 수 있다.
또한, 상기 주차장 관리 단계에서는, 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.
또한, 상기 주차장 관리 단계에서는, 상기 차량 인식 모듈에서 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.
본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템, 장치 및 방법에서는, 비디오 등의 영상을 기반으로 하여 주차장에 대한 종합적인 정보 제공 및 관리를 가능하게 하며, 나아가 이를 적은 투자 비용으로 구현할 수 있는 영상 기반 주차 관리 시스템, 장치 및 방법을 제공하게 된다.
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 방법의 순서도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 방법에서 차량 인식 단계의 구체적인 순서도를 예시하는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템의 주차면 모니터링 모듈의 동작을 설명하는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템의 구성 및 동작을 설명하는 도면이다.
도 8과 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템의 구체적인 동작을 설명하는 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 서버의 구성도이다.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 이하에서는 특정 실시예들을 첨부된 도면을 기초로 상세히 설명하고자 한다.
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.
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.
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.
이하, 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템, 장치 및 방법의 예시적인 실시형태들을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
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, 카메라(120), 상기 카메라(120)에서 촬영된 영상을 이용하여 복수의 주차면을 가지는 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.
이때, 상기 카메라(120)는, 주차장으로 입차하는 차량의 번호판을 촬영하는 제1 카메라(120a) 및 상기 주차장을 촬영하는 하나 이상의 제2 카메라(120b)를 포함할 수 있다.
또한, 상기 주차 관리 서버(110)는, 도 2에서 볼 수 있는 바와 같이, 상기 주차장으로 진입하는 차량의 번호판을 인식하는 번호판 인식 모듈(111), 상기 주차장의 차량을 인식하는 차량 인식 모듈(112), 상기 복수의 주차면의 점유 상태를 파악하는 주차면 모니터링 모듈(113) 및 상기 주차장에 대한 관리를 수행하는 주차장 관리 모듈(114)을 포함할 수 있다.
여기서, 상기 주차 관리 서버(110)의 번호판 인식 모듈(111), 차량 인식 모듈(112), 주차면 모니터링 모듈(113) 및 주차장 관리 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.
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.
도 3에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템(100)에서 주차장에서의 카메라(120) 배치 구조 및 동작을 설명하고 있다.
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.
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.
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.
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.
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.
이때, 상기 복수의 제2 카메라(120b)는 상기 주차장의 전체 영역을 커버할 수 있는 위치를 선정하여 배치하는 것이 바람직하다.
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.
또한, 도 4에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 주차장 관리 방법의 순서도를 예시하고 있다. 도 4에서 볼 수 있는 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 주차장 관리 방법은, 주차장으로 입차하는 차량의 번호판을 촬영하는 제1 카메라(120a)와 상기 주차장을 촬영하는 하나 이상의 제2 카메라(120b)를 포함하는 카메라(120)에서 촬영된 영상을 이용하여 복수의 주차면을 가지는 주차장에 대한 관리를 수행하는 주차 관리 방법으로서, 주차 관리 서버(110)가 상기 주차장으로 진입하는 차량의 번호판을 인식하는 차량 번호판 인식 단계(S110), 상기 주차장의 차량을 인식하는 차량 인식 단계(S120), 상기 복수의 주차면의 점유 상태를 파악하는 주차면 모니터링 단계(S130) 및 상기 주차장에 대한 관리를 수행하는 주차장 관리 단계(S140)를 포함할 수 있다.
아래에서는 도 1 내지 도 4를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템(100), 장치 및 방법을 각 구성 요소 별로 나누어 자세하게 살핀다.
먼저, 상기 차량 번호판 인식 단계(S110)에서는, 상기 주차 관리 서버(110)의 번호판 인식 모듈(111)에서 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.
또한, 상기 차량 인식 단계(S120)에서는, 상기 주차 관리 서버(110)의 차량 인식 모듈(112)에서 상기 제2 카메라(120b)를 이용하여 상기 주차장의 차량을 인식하게 된다.
나아가, 상기 차량 인식 단계(S120)에서, 상기 차량 인식 모듈(112)은 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
보다 구체적으로, 도 5에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 방법에서 차량 인식 단계(S120)의 구체적인 순서도를 도시하고 있다.
도 5에서 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).
이어서, 상기 차량 인식 모듈(112)은 상기 제1 영상 프레임에서 차량 객체(C)를 인식하여 추출하게 된다(S212).
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).
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).
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).
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.
또한, 상기 주차면 모니터링 단계(S130)에서는 상기 주차면 모니터링 모듈(113)이 상기 제2 카메라(120b)에서 촬영된 영상을 이용하여 상기 복수의 주차면의 점유 상태를 파악하게 된다.
이와 관련하여, 도 6에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템(100)에서 상기 주차면 모니터링 모듈(113)의 동작을 예시하고 있다.
보다 구체적으로, 도 6에서 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 6의 (a)).
이때, 상기 주차면 모니터링 모듈(113)은 상기 영상의 픽셀 영역과 상기 주차면의 물리적 영역 간의 매칭 정보를 보유할 수 있다.
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.
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 6의 (b), (c)) 및 점유한 차량의 식별을 수행하게 된다.
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.
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).
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.
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.
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(114)로 제공할 수 있다.
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.
또한, 상기 주차장 관리 단계(S140)에서는, 상기 주차장 관리 모듈(140)이 상기 번호판 인식 모듈(111), 차량 인식 모듈(112) 및 주차면 모니터링 모듈(113)을 이용하여 상기 주차장에 대한 관리를 수행하게 된다.
보다 구체적으로, 상기 주차장 관리 모듈(140)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.
또한, 상기 주차장 관리 모듈(140)은 상기 차량 인식 모듈(112)로부터 주차장 출차 차량에 대한 정보를 제공받아 상기 데이터베이스를 갱신할 수 있다.
이에 따라, 상기 주차장 관리 모듈(140)은 상기 데이터베이스의 정보를 이용하여 차량별 주차 시간을 관리할 수 있다.
또한, 상기 주차장 관리 모듈(114)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.
나아가, 상기 주차장 관리 모듈(114)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.
이때, 상기 주차장 관리 모듈(114)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.
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.
이에 따라, 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템(100)에서는, 영상을 이용하여 상기 주자창 내에서 이동하는 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.
또한, 상기 차량 인식 모듈(112)에서 상기 제1 차량에 대한 위치 정보 추적(tracking)에 실패하는 경우, 상기 주차장 관리 모듈(114)에서는 상기 제1 차량의 상기 각 주차면에 대한 주차 예측 확률을 이용하여 상기 제1 차량의 위치를 추정할 수 있다.
이에 따라, 상기 주차장 관리 모듈(114)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.
또한, 도 7에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템(100)의 구성 및 동작을 설명하고 있다.
도 7에서 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.
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.
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.
이에 따라, 상기 주차장 관리 모듈(114)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.
또한, 도 8과 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템(100) 의 구체적인 동작을 설명하고 있다.
보다 구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템(100)에서, 상기 주차장 관리 모듈(114)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.
이때, 상기 주차장 관리 모듈(114)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.
이에 따라, 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템(100)에서는, 영상 정보를 이용하여 주차장 내에서 이동하는 차량의 이동 경로를 실시간으로 예측하면서, 이로부터 주차 성공 확률이 높은 주차 구역을 판단하고, 미리 설치된 주차안내 표시기를 이용하여 운전자에게 이동 방향을 지시할 수 있다.
보다 구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템(100)에서, 차량의 이동 경로를 예측하는 방법은 아래와 같다.
먼저, 차량의 이동 경로를 예측하기 위해서, 도 8에서 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).
이때, 차량의 이동 경로는 셀들의 순서로 표시될 수 있고, 이에 따라 k 개의 셀을 거친 차량 i의 경로는 [ci1, ci2,..., cik]로 표시될 수 있으며, 이때
Figure pat00001
이 된다.
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.
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.
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.
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.
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.　
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.
이에 따른, 차량의 이동 경로 예측을 위한 RNN 모델과 입력, 출력의 관계는 도 9와 같이 표현될 수 있다.
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.
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.
[수학식 1]
Figure pat00002
이어서, 주차면 또는 주차 구역 k의 점유 확률 P o,k 의 계산은 다음과 같은 파라미터들을 고려하여 계산될 수 있다.
(1) 차량 이동 경로와 주차면 또는 주차 구역 k의 근접도(Approxk): 근접할수록 점유 확률은 커진다.
(2) 주차면 또는 주차 구역 k에 대한 선호도(Pref k ): 목적지와 근접하거나 출입 용이도가 높은 주차면 또는 주차 지역의 선호도가 높다고 설정한다.
또한, 상기 점유 확률 P o,k 와 이들 상기 파라미터들간의 관계는 다음과 같이 수학식 2로 표현될 수 있다.
[수학식 2]
Figure pat00003
이때, 주차면 또는 주차 구역 k 에 대한 점유 확률은 모든 이동 중인 차량 각각에 대해서 계산되며, 차량 i에 의한 확률을
Figure pat00004
라 할 때, 이들을 합산한 값을 계산에 고려된 차량 대수 n으로 나눈 값이 아래의 수학식 3과 같이 Po,k 가 된다.
[수학식 3]
Figure pat00005
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,k 가 작아질 수록 높아지기 때문에 아래의 수학식 4와 같이 계산될 수 있다. 여기서, g는 상수계수이다.
[수학식 4]
Figure pat00006
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.
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.
[수학식 5]
Figure pat00007
이때, 수학식 5에서 볼 수 있는 바와 같이, 주차 가능 지수는 점유 확률이 낮고 공역 확률이 높을수록 높아진다.　
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.
나아가, 본 발명의 일 실시예에 따른 주차장 관리 시스템(100)에서는, 상기 차량의 주차 구역 예측을 이용하여 주차가 분산될 수 있도록 선제적으로 유도하는 것도 가능하다.
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.
또한, 도 10에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 검색을 제공하는 서버(120)의 구성도를 예시하고 있다.
도 10에서 볼 수 있는 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 서버(110)는, 주차장으로 입차하는 차량의 번호판을 촬영하는 제1 카메라(120a)와 상기 주차장을 촬영하는 하나 이상의 제2 카메라(120b)를 포함하는 카메라(120)에서 촬영된 영상을 이용하여 복수의 주차면을 가지는 주차장에 대한 관리를 수행하는 주차 관리 서버(110)로서, 번호판 인식 모듈(111), 차량 인식 모듈(112), 주차면 모니터링 모듈(113) 및 주차장 관리 모듈(114)를 포함하여 구성될 수 있다.
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.
먼저, 상기 번호판 인식 모듈(111)에서는, 상기 제1 카메라(120a)에서 촬영된 영상을 이용하여 주차장으로 진입하는 차량의 번호판을 인식하게 된다.
또한, 상기 차량 인식 모듈(112)에서는 상기 제2 카메라(120b)에서 촬영된 영상을 이용하여 상기 주차장의 차량을 인식하게 된다.
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.
또한, 상기 주차면 모니터링 모듈(113)에서는 상기 복수의 주차면의 점유 상태를 파악하게 된다.
마지막으로, 상기 주차장 관리 모듈(114)에서는 상기 주차장에 대한 관리를 수행하게 된다.
이때, 상기 주차장 관리 모듈(114)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.
또한, 상기 주차장 관리 모듈(114)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.
이에 따라, 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 관리 시스템, 장치 및 방법에서는, 비디오 등의 영상을 기반으로 하여 주차장에 대한 종합적인 정보 제공 및 관리를 가능하게 하며, 나아가 이를 적은 투자 비용으로 구현할 수 있는 영상 기반 주차 관리 시스템, 장치 및 방법을 제공할 수 있게 된다.
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.
100 : 주차 관리 시스템
110 : 주차 관리 서버
111 : 번호판 인식 모듈
112 : 차량 인식 모듈
113 : 주차면 모니터링 모듈
114 : 주차장 관리 모듈
120 : 카메라
120a : 제1 카메라
120b : 제2 카메라
130 : 네트워크

Claims (19)

  1. 카메라; 및
    상기 카메라에서 촬영된 영상을 이용하여 복수의 주차면을 가지는 주차장에 대한 관리를 수행하는 주차 관리 서버;를 구비하며,
    상기 카메라는,
    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;
    상기 복수의 주차면의 점유 상태를 파악하는 주차면 모니터링 모듈; 및
    상기 주차장에 대한 관리를 수행하는 주차장 관리 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    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 위치 정보를 갱신하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    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.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 주차장 관리 모듈에서는,
    상기 제1 차량이 각 주차면으로 이동하였을 때의 주차 성공 확률을 산출하고,
    상기 주차 성공 확률을 고려하여 상기 제1 차량에 대하여 경로 안내 정보를 제공하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 시스템.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 주차장 관리 모듈에서는,
    상기 차량 인식 모듈에서 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 제공하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 주차장 관리 모듈에서는,
    상기 제1 차량의 현재 이동 방향 및 이동 속도 중 하나 이상을 함께 고려하여 상기 제1 차량이 각 주차면에 주차할 예측 확률을 산출하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 시스템.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 차량 인식 모듈에서 상기 제1 차량에 대한 위치 정보 추적에 실패하는 경우,
    상기 주차장 관리 모듈에서는 상기 제1 차량의 상기 각 주차면에 대한 주차 예측 확률을 이용하여 상기 제1 차량의 위치를 추정하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 차량 인식 모듈에서는,
    상기 제2 카메라에서 촬영된 영상에서 상기 주차장으로부터 출차한 제3 차량을 인식하고 상기 제3 차량에 대한 처리를 수행하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 시스템.
  9. 제2항에 있어서,
    상기 차량 인식 모듈에서는,
    상기 제1 영상 프레임에 존재하였던 상기 제2 차량이 상기 제2 영상 프레임에서 인식되지 않는 경우,
    상기 제2 영상 프레임에 후속하는 제3 영상 프레임에서 상기 제2 차량을 인식하도록 시도하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 시스템.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 주차면 모니터링 모듈에서는,
    상기 제2 카메라에서 촬영된 영상을 이용하여 제1 주차면에 차량이 주차한 상태일 가능성이 미리 정해진 제1 기준치 보다 높은 경우 주차 상태로 파악하고,
    상기 가능성이 미리 정해진 제2 기준치 보다 낮은 경우 비움 상태로 파악하며,
    상기 가능성이 상기 제2 기준치 이상이면서 상기 제1 기준치 이하인 경우에는 차량이 아닌 다른 물체가 상기 제1 주차면에 위치하는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 시스템.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 주차면 모니터링 모듈에서는,
    상기 영상을 이용하여 상기 차량이 상기 제1 주차면의 주차면 경계선을 침범한 상태인지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 시스템.
  12. 주차장으로 입차하는 차량의 번호판을 촬영하는 제1 카메라와 상기 주차장을 촬영하는 하나 이상의 제2 카메라를 포함하는 카메라에서 촬영된 영상을 이용하여 복수의 주차면을 가지는 주차장에 대한 관리를 수행하는 주차 관리 서버에 있어서,
    상기 주차장으로 진입하는 차량의 번호판을 인식하는 번호판 인식 모듈;
    상기 주차장의 차량을 인식하는 차량 인식 모듈;
    상기 복수의 주차면의 점유 상태를 파악하는 주차면 모니터링 모듈; 및
    상기 주차장에 대한 관리를 수행하는 주차장 관리 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 서버.
  13. 제12항에 있어서,
    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 위치 정보를 갱신하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 서버.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 주차장 관리 모듈에서는,
    상기 제1 차량이 각 주차면으로 이동하였을 때의 주차 성공 확률을 산출하고,
    상기 주차 성공 확률을 고려하여 상기 제1 차량에 대하여 경로 안내 정보를 제공하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 서버.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 주차장 관리 모듈에서는,
    상기 차량 인식 모듈에서 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 제공하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 서버.
  16. 주차장으로 입차하는 차량의 번호판을 촬영하는 제1 카메라와 상기 주차장을 촬영하는 하나 이상의 제2 카메라를 포함하는 카메라에서 촬영된 영상을 이용하여 복수의 주차면을 가지는 주차장에 대한 관리를 수행하는 주차 관리 방법에 있어서,
    주차 관리 서버가, 상기 주차장으로 진입하는 차량의 번호판을 인식하는 차량 번호판 인식 단계;
    상기 주차장의 차량을 인식하는 차량 인식 단계;
    상기 복수의 주차면의 점유 상태를 파악하는 주차면 모니터링 단계; 및
    상기 주차장에 대한 관리를 수행하는 주차장 관리 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 차량 인식 단계에서는,
    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 위치 정보를 갱신하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 주차장 관리 단계에서는,
    상기 제1 차량이 각 주차면으로 이동하였을 때의 주차 성공 확률을 산출하고,
    상기 주차 성공 확률을 고려하여 상기 제1 차량에 대하여 경로 안내 정보를 제공하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 방법.
  19. 제17항에 있어서,
    상기 주차장 관리 단계에서는,
    상기 차량 인식 모듈에서 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 제공하는 것을 특징으로 하는 주차 관리 방법.
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