KR20220030110A - Method for updating reference vehicle identification number using for idntifying vehicle identification number - Google Patents

Method for updating reference vehicle identification number using for idntifying vehicle identification number Download PDF

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KR20220030110A
KR20220030110A KR1020200111907A KR20200111907A KR20220030110A KR 20220030110 A KR20220030110 A KR 20220030110A KR 1020200111907 A KR1020200111907 A KR 1020200111907A KR 20200111907 A KR20200111907 A KR 20200111907A KR 20220030110 A KR20220030110 A KR 20220030110A
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Abstract

The present invention relates to a method of updating a reference vehicle identification number image used to recognize a vehicle identification number carved in a vehicle. More specifically, since a reference vehicle identification number image used to recognize a vehicle identification number of a vehicle is updated to an image of characters carved in the vehicle on an actual site, the image can be updated to an optimized reference vehicle identification number image considering an environment of the site in which the vehicle is manufactured and the vehicle identification number is carved therein, and also, the reference vehicle identification number image is divided into a registered vehicle identification number image and a candidate vehicle identification number image and a determination as to whether to update the registered vehicle identification number image to the candidate vehicle identification number image is made, and, as a result, the reference vehicle identification number image can be updated to an optimized image among character images carved in the vehicle on the actual site.

Description

차대번호를 인식하는데 사용되는 기준 차대번호 이미지의 갱신 방법{Method for updating reference vehicle identification number using for idntifying vehicle identification number}{Method for updating reference vehicle identification number using for idntifying vehicle identification number}

본 발명은 차량에 각인되는 차대번호를 인식하는데 사용되는 기준 차대번호 이미지를 갱신하는 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 차량의 차대번호 인식에 사용되는 기준 차대번호 이미지를 실제 현장에서 차량에 각인된 문자의 이미지로 갱신함으로써 차량을 제조하여 차대번호를 각인하는 현장의 환경을 고려한 최적화된 기준 차대번호 이미지로 갱신할 수 있으며, 별도의 후보 차대번호 이미지를 구비하여 차량에 각인된 문자의 이미지를 각각 후보 차대번호 이미지와 기준 차대번홍 이미지와 비교하여 후보 차대번호 이미지와 기준 차대번호 이미지 중 상관도가 높은 이미지로 갱신할지 결정함으로써 실제 현장에서 차량에 각인된 문자 이미지 중 최적화된 이미지로 기준 차대번호 이미지를 갱신할 수 있는 기준 차대번호 이미지의 갱신 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method of updating a reference vehicle identification number image used to recognize a vehicle identification number engraved on a vehicle, and more specifically, to a reference vehicle identification number image used for vehicle identification number recognition as a character engraved on a vehicle at the actual site By updating the image of By comparing the vehicle identification number image and the reference vehicle identification number image, it is decided whether to update the image with high correlation among the candidate vehicle identification number image and the reference vehicle identification number image. It relates to a method of updating a reference vehicle identification number image capable of updating

차대번호(Vehicle Identification Number, VIN)는 차량의 대쉬패널, 크로스멤버 또는 방화벽 상부 등의 위치에 부착 또는 각인되어 있는데, 차대번호에는 차량을 식별할 수 있는 정보가 포함되어 있어 차량도난방지, 차량결함추적 등을 위해 사용된다.Vehicle Identification Number (VIN) is attached or engraved on the dash panel, cross member, or upper part of the firewall. Used for tracking, etc.

차대번호는 1980년 ISO(International Organization for Standardization)에 의해 고안되어 1981년 이후 차량에 적용되고 있는데, 알파벳 대문자와 숫자 또는 특수문자의 조합으로 이루어진 17자 또는 19자의 문자로 생산지역, 제조사, 차량구분, 차종, 제작년도 등의 정보를 나타낸다. The vehicle identification number was devised by ISO (International Organization for Standardization) in 1980 and has been applied to vehicles since 1981. , vehicle model, year of manufacture, etc.

차량 제조사에서 차량을 제조시 각인 장치를 이용하여 차량에 음각으로 차대번호를 각인하고, 인식 장치를 이용하여 차량에 각인한 차대번호가 정확하게 형성되었는지를 확인하여야 한다. When the vehicle manufacturer manufactures a vehicle, the vehicle identification number is engraved on the vehicle using an engraving device, and it is necessary to check whether the vehicle identification number engraved on the vehicle is correctly formed using the recognition device.

통상적으로 인식 장치는 조명 및 카메라 등을 이용하여 자동차에 부착 또는 각인된 차대번호를 인식한다.In general, a recognition device recognizes a vehicle identification number attached or engraved on a vehicle using lighting and a camera.

인식 장치는 조명과 카메라를 이용하여 차량에 실제 각인된 차대번호 이미지를 획득하며, 획득한 차대번호 이미지와 저장된 기준 차대번호 이미지를 비교하여 차량에 각인된 차대번호를 인식하는데, 여기서 기준 차대번호 이미지는 인식 장치의 제조사에서 제공하는 이미지를 사용한다. 인식 장치의 제조사는 차대번호로 사용되는 문자별로 차량과 동일한 재질에 각인 후 각인한 문자에 대한 기준 차대번호 이미지를 생성하고 생성한다. The recognition device acquires an image of the vehicle identification number actually engraved on the vehicle by using a light and a camera, and recognizes the vehicle identification number engraved on the vehicle by comparing the obtained vehicle identification number image with the stored reference vehicle identification number image, where the reference vehicle identification number image uses the image provided by the manufacturer of the recognition device. The manufacturer of the recognition device creates and creates a reference vehicle identification number image for the engraved text after engraving on the same material as the vehicle for each letter used as the vehicle identification number.

그러나 차량을 생산하는 현장에서 각인한 차대번호를 인식하는 환경, 즉 인식장치의 조명이나 카메라의 위치, 조명의 밝기 등은 인식장치 제조사의 환경과 서로 상이하며, 차량을 제조하는 공장별로도 환경이 상이하다. 더욱이 제조사별 차량을 제조하는데 이용하는 재질이 서로 상이하거나 차량을 제조하는데 이용하는 재질이 변경되거나 개량되기도 한다.However, the environment for recognizing the vehicle identification number engraved at the vehicle manufacturing site, that is, the location of the lighting or camera of the recognition device, the brightness of the lighting, etc., is different from the environment of the recognition device manufacturer, and the environment is different Moreover, the materials used to manufacture the vehicle for each manufacturer are different from each other, or the material used to manufacture the vehicle is changed or improved.

인식장치 제조사에서 설정한 이미지를 기준 차대번호 이미지로 고정 사용하는 경우, 실제 차량 제조 환경에서 차량에 각인된 차대번호와 기준 차대번호 이미지가 서로 상이하여 정확하게 차대번호를 인식하지 못하거나 또는 차량을 제조하는데 이용하는 재질이 변경 또는 개량되어 차량에 각인된 차대번호와 기준 차대번호 이미지가 서로 상이하여 정확하게 차대번호를 인식하지 못하는 문제점이 발생한다. If the image set by the recognition device manufacturer is fixed and used as the reference vehicle identification number image, the vehicle identification number cannot be accurately recognized or the vehicle is manufactured because the vehicle identification number and the reference vehicle identification number image engraved on the vehicle are different in the actual vehicle manufacturing environment. Since the material used for this purpose is changed or improved, the vehicle identification number engraved on the vehicle and the reference vehicle identification number image are different from each other, so that the vehicle identification number cannot be accurately recognized.

본 발명의 선행문헌으로 한국공개특허 10-2020-0045023가 존재한다.As a prior document of the present invention, Korean Patent Application Laid-Open No. 10-2020-0045023 exists.

본 발명은 위에서 언급한 종래 차대번호의 인식 방법이 가지는 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명이 이루고자 하는 목적은 차량의 차대번호 인식에 사용되는 기준 차대번호 이미지를 실제 현장에서 차량에 각인된 문자의 이미지로 갱신하도록 하여 현장별 최적화된 기준 차대번호 이미지의 갱신 방법을 제공하는 것이다. The present invention is to solve the problems of the above-mentioned conventional vehicle identification number recognition method, and an object of the present invention is to convert the reference vehicle identification number image used for vehicle identification number recognition of the characters engraved on the vehicle in the actual field. It is to provide an update method of the reference vehicle identification number image optimized for each site by updating the image.

본 발명이 이루고자 하는 다른 목적은 별도의 후보 차대번호 이미지를 구분하고 차량에 각인된 문자의 이미지를 각각 후보 차대번호 이미지와 기준 차대번호 이미지와 비교하여 후보 차대번호 이미지와 기준 차대번호 이미지 중 상관도가 높은 최적화된 이미지로 기준 차대번호 이미지를 갱신하는 방법을 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to classify a separate candidate vehicle identification number image and compare the image of the characters engraved on the vehicle with the candidate vehicle identification number image and the reference vehicle identification number image, respectively, so that the correlation between the candidate vehicle identification number image and the reference vehicle identification number image It is to provide a method of updating the reference vehicle identification number image with a high-optimized image.

본 발명이 이루고자 하는 또 다른 목적은 차량에 각인된 차대번호를 구성하는 문자별로 분할하여 분할 이미지를 생성하며 차대번호에서 분할 이미지의 각인 위치를 고려하여 위치별 조명이 상이하더라도 최적의 기준 차대번호 이미지로 갱신하는 방법을 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to generate a split image by dividing by characters constituting the vehicle identification number engraved on the vehicle, and considering the engraving position of the divided image in the vehicle identification number, even if the lighting for each location is different, the optimal reference vehicle identification number image to provide a way to update it.

본 발명이 이루고자 하는 또 다른 목적은 요구되는 품질의 기준 차대번호 이미지로 갱신이 완료되는 경우, 기준 차대번호 이미지의 갱신을 중단하여 불필요한 기준 차대번호 이미지의 갱신에 따른 자원 낭비를 방지할 수 있는 기준 차대번호 이미지의 갱신 방법을 제공하는 것이다. Another object of the present invention is to stop the update of the reference vehicle identification number image when the update to the reference vehicle identification number image of the required quality is completed, thereby preventing wastage of resources due to unnecessary reference vehicle identification number image update. It is to provide a method for updating the vehicle identification number image.

본 발명의 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따라 차량에 각인된 차대번호를 인식하는데 사용되는 기준 차대번호 이미지를 갱신하는 방법은 차량에 각인된, 다수의 문자로 이루어진 차대번호를 촬영하여 차대번호 이미지를 생성하고 차대번호 이미지로부터 차대번호를 구성하는 각 문자에 대한 분할 이미지를 생성하는 단계와, 제1 기준 차대번호 이미지와 분할 이미지를 비교하여 문자의 에지(contour) 상관도를 계산하는 단계와, 제2 기준 차대번호 이미지와 분할 이미지를 비교하여 문자의 명도 상관도를 계산하는 단계와, 에지 상관도와 명도 상관도로부터 전체 상관도를 계산하여 가장 높은 전체 상관도를 가지는 문자로 상기 분할 이미지의 문자를 인식하는 단계와, 인식한 문자에 해당하는 제2 기준 차대번호 이미지와 후보 차대번호 이미지를 분할 이미지와 비교하여 후보 차대번호 이미지로 제2 기준 차대번호 이미지를 갱신 등록하는 단계를 포함하며, 제1 기준 차대번호 이미지는 기설정된 차대번호의 문자 정보를 이용하여 소프트웨어에 의해 그래픽으로 생성되는 기준 이미지이며, 제2 기준 차대번호 이미지는 실제 차량에 각인한 차대번호를 촬영하여 생성되는 기준 이미지인 것을 특징으로 한다.In order to achieve the object of the present invention, according to the present invention, the method of updating the reference vehicle identification number image used for recognizing the vehicle identification number engraved on the vehicle is engraved on the vehicle, the vehicle identification number is taken by photographing the vehicle identification number consisting of a plurality of characters. Generating an image and generating a segmented image for each letter constituting the vehicle identification number from the vehicle identification number image, Comparing the first reference vehicle identification number image and the divided image, calculating the edge (contour) correlation of the letter; , Comparing the second reference vehicle identification number image and the segmented image to calculate the brightness correlation of the character, and calculating the overall correlation from the edge correlation and the lightness correlation to the character having the highest overall correlation of the segmented image Comprising the steps of recognizing a character, and updating and registering a second reference vehicle identification number image as a candidate vehicle identification number image by comparing the second reference vehicle identification number image and the candidate vehicle identification number image corresponding to the recognized letter with the divided image, The first reference vehicle identification number image is a reference image generated graphically by software using text information of a preset vehicle identification number, and the second reference vehicle identification number image is a reference image generated by photographing the vehicle identification number engraved on the actual vehicle. characterized in that

바람직하게, 제2 기준 차대번호 이미지를 후보 차대번호 이미지로 변경 갱신하는 단계는 인식한 문자에 해당하는 제2 기준 차대번호 이미지와 인식한 문자에 해당하는 후보 차대번호 이미지를 검색하는 단계와, 검색한 제2 기준 차대번호 이미지와 분할 이미지 사이의 등록 명도 상관도를 계산하는 단계와, 검색한 후보 차대번호 이미지와 분할 이미지 사이의 후보 명도 상관도를 계산하는 단계와, 등록 명도 상관도와 후보 명도 상관도의 크기를 비교하여 후보 차대번호 이미지로 제2 기준 차대번호 이미지를 갱신 등록하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the step of changing and updating the second reference vehicle identification number image to the candidate vehicle identification number image includes: searching for a second reference vehicle identification number image corresponding to the recognized text and a candidate vehicle identification number image corresponding to the recognized text; Calculating the registration brightness correlation between the second reference vehicle identification number image and the divided image, calculating the candidate brightness correlation between the searched candidate vehicle identification number image and the divided image, and the registration brightness correlation and candidate brightness correlation and comparing the sizes of the drawings and updating and registering a second reference vehicle identification number image as a candidate vehicle identification number image.

여기서 등록 명도 상관도가 후보 명도 상관도보다 큰 경우 제2 기준 차대번호 이미지를 유지하는 것을 특징으로 한다.Here, when the registered brightness correlation is greater than the candidate brightness correlation, the second reference vehicle identification number image is maintained.

여기서 등록 명도 상관도가 후보 명도 상관도보다 작은 경우 후보 차대번호 이미지로 제2 기준 차대번호 이미지를 갱신 등록하는 것을 특징으로 한다.Here, when the registered brightness correlation is smaller than the candidate brightness correlation, the second reference vehicle identification number image is updated and registered as the candidate vehicle identification number image.

등록 명도 상관도가 상기 후보 명도 상관도보다 크거나 작은 경우, 분할 이미지로 후보 차대번호 이미지를 갱신 등록하는 것을 특징으로 한다.When the registered brightness correlation is greater than or less than the candidate brightness correlation, the candidate vehicle identification number image is updated and registered as a split image.

여기서 분할 이미지는 깊이 정보를 가지는 분할 깊이 이미지와 명도 정보를 가지는 분할 명도 이미지로 생성되며, 제2 기준 차대번호 이미지는 깊이 정보를 가지는 등록 깊이 이미지와 명도 정보를 가지는 등록 명도 이미지로 생성되고, 후보 차대번호 이미지는 깊이 정보를 가지는 후보 깊이 이미지와 명도 정보를 가지는 후보 명도 이미지로 생성되는 것을 특징으로 한다.Here, the divided image is generated as a divided depth image having depth information and a divided brightness image having brightness information, and the second reference vehicle identification number image is generated as a registered depth image having depth information and a registered brightness image having brightness information, and a candidate The vehicle identification number image is characterized in that it is generated as a candidate depth image having depth information and a candidate brightness image having brightness information.

여기서 분할 깊이 이미지와 등록 깊이 이미지 사이의 제1 등록 명도 상관도를 분할 깊이 이미지와 후보 깊이 이미지 사이의 제1 후보 명도 상관도와 비교하여 후보 깊이 이미지로 상기 등록 깊이 이미지를 갱신 등록하며, 분할 명도 이미지와 등록 명도 이미지 사이의 제2 등록 명도 상관도를 분할 명도 이미지와 후보 명도 이미지 사이의 제2 후보 명도 상관도와 비교하여 후보 명도 이미지로 등록 명도 이미지를 갱신 등록하는 것을 특징으로 한다.Here, by comparing the first registered brightness correlation between the divided depth image and the registered depth image with the first candidate brightness correlation between the divided depth image and the candidate depth image to update and register the registered depth image as a candidate depth image, the divided brightness image and comparing the second registered brightness correlation between the and the registered brightness image with the second candidate brightness correlation between the divided brightness image and the candidate brightness image to update and register the registered brightness image as the candidate brightness image.

바람직하게, 본 발명의 일 실시예에 따른 기준 차대번호 이미지의 갱신 방법은 등록 명도 상관도와 갱신 임계값을 비교하는 단계들 더 포함하며, 등록 명도 상관도가 갱신 임계값을 초과하는 경우, 후보 차대번호 이미지로 제2 기준 차대번호 이미지를 갱신 등록하는 것을 중단하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the method for updating the reference vehicle identification number image according to an embodiment of the present invention further comprises the steps of comparing the registration brightness correlation and the update threshold value, and when the registration brightness correlation exceeds the update threshold value, the candidate vehicle identification number It is characterized in that the renewal registration of the second reference vehicle identification number image as the number image is stopped.

바람직하게, 본 발명의 다른 실시예에서 기준 차대번호 이미지의 갱신 방법은 갱신 주기가 도래하였는지 판단하는 단계를 더 포함하며, 갱신 주기가 도래한 경우 설정된 시간 동안 후보 차대번호 이미지로 제2 기준 차대번호 이미지를 갱신 등록하는 것을 특징으로 한다.Preferably, in another embodiment of the present invention, the method of updating the reference vehicle identification number image further comprises the step of determining whether an update period has arrived, and when the update period has arrived, a second reference vehicle identification number image as a candidate vehicle identification number image for a set time It is characterized in that the image is updated and registered.

바람직하게, 본 발명의 또 다른 실시예에서 기준 차대번호 이미지의 갱신 방법은 문자별 인식 횟수를 카운트하는 단계를 더 포함하며, 문자별 인식 횟수가 임계 횟수를 초과하는 경우, 후보 차대번호 이미지로 제2 기준 차대번호 이미지를 갱신 등록하는 것을 중단하는 것을 특징으로 한다.Preferably, in another embodiment of the present invention, the method of updating the reference vehicle identification number image further comprises counting the number of recognitions for each character, and when the number of times of recognition for each character exceeds the threshold number, it is replaced with a candidate vehicle identification number image. 2 It is characterized in that the renewal registration of the reference vehicle identification number image is stopped.

바람직하게, 본 발명의 또 다른 실시예에서 기준 차대번호 이미지의 갱신 방법은 갱신 중단 명령이 입력되는지 판단하는 단계를 더 포함하며, 갱신 중단 명령이 입력되는 경우, 후보 차대번호 이미지로 제2 기준 차대번호 이미지를 갱신 등록하는 것을 중단하는 것을 특징으로 한다.Preferably, in another embodiment of the present invention, the method of updating the reference vehicle identification number image further includes determining whether an update stop command is input, and when the update stop command is input, the second reference vehicle identification number image as a candidate vehicle identification number image It is characterized in that the renewal registration of the number image is stopped.

본 발명에 따른 기준 차대번호 이미지의 갱신 방법은 다음과 같은 다양한 효과를 가진다.The method for updating the reference vehicle identification number image according to the present invention has various effects as follows.

첫째, 본 발명에 따른 기준 차대번호 이미지의 갱신 방법은 차량의 차대번호 인식에 사용되는 기준 차대번호 이미지를 실제 현장에서 차량에 각인된 문자의 이미지로 갱신함으로써, 차량을 제조하여 차대번호를 각인하는 현장의 환경을 고려한 최적화된 기준 차대번호 이미지로 갱신할 수 있다. First, the method for updating the reference vehicle identification number image according to the present invention updates the reference vehicle identification number image used for vehicle identification number recognition with an image of characters engraved on the vehicle at the actual site, thereby manufacturing a vehicle and imprinting the vehicle identification number. It can be updated with the optimized reference vehicle identification number image considering the environment of the site.

둘째, 본 발명에 따른 기준 차대번호 이미지의 갱신 방법은 별도의 후보 차대번호 이미지를 구분하고 차량에 각인된 문자의 이미지를 각각 후보 차대번호 이미지와 기준 차대번호 이미지와 비교하여 후보 차대번호 이미지와 기준 차대번호 이미지 중 상관도가 높은 이미지로 기준 차대번호 이미지를 갱신함으로써, 최적화된 이미지로 기준 차대번호 이미지를 갱신할 수 있다.Second, the method for updating the reference vehicle identification number image according to the present invention distinguishes a separate candidate vehicle identification number image and compares the image of the characters engraved on the vehicle with the candidate vehicle identification number image and the reference vehicle identification number image, respectively, to compare the candidate vehicle identification number image and the reference By updating the reference vehicle identification number image with an image with high correlation among vehicle identification number images, the reference vehicle identification number image can be updated with an optimized image.

셋째, 본 발명에 따른 기준 차대번호 이미지의 갱신 방법은 차량에 각인된 차대번호를 구성하는 문자별로 분할하여 분할 이미지를 생성하며 차대번호에서 분할 이미지의 각인 위치를 고려하여 기준 차대번호 이미지를 갱신함으로써, 위치별 조명이 상이하더라도 최적의 기준 차대번호 이미지로 갱신할 수 있다.Third, the updating method of the reference VIN image according to the present invention generates a divided image by dividing by characters constituting the VIN number engraved on the vehicle, and by updating the reference VIN image in consideration of the engraving position of the divided image in the VIN. , even if the lighting for each location is different, it can be updated with the optimal reference vehicle identification number image.

넷째, 본 발명에 따른 기준 차대번호 이미지의 갱신 방법은 요구되는 품질의 기준 차대번호 이미지로 갱신이 완료되는 경우 기준 차대번호 이미지의 갱신을 중단함으로써, 불필요한 기준 차대번호 이미지의 갱신에 따른 자원이 낭비를 방지할 수 있다. Fourth, the update method of the reference vehicle identification number image according to the present invention stops the update of the reference vehicle identification number image when the update to the reference vehicle identification number image of the required quality is completed, thereby wasting resources due to unnecessary update of the reference vehicle identification number image can prevent

도 1은 본 발명에 따른 차량번호의 각인 시스템을 설명하기 위한 기능 블록도이다.
도 2는 본 발명에 따른 인식 장치를 설명하기 위한 기능 블록도이다.
도 3은 본 발명에 따른 갱신부의 일 예를 설명하는 기능 블록도이다.
도 4는 본 발명에 따른 기준 차대번호의 갱신 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 본 발명에 따라 상관도를 계산하는 단계의 일 예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6은 제1 데이터베이스부에 저장되어 있는 제1 기준 차대번호 이미지를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 제2 데이터베이스부에 초기 등록 저장되는 제2 기준 차대번호 이미지를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명에 따라 제2 기준 차대번호 이미지를 갱신하는 단계의 일 예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9는 차대번호 이미지로부터 생성되는 차대번호 문자별 분할 이미지를 제1 기준 차대번호 이미지 및 제2 기준 차대번호 이미지와 비교하여 분할 이미지의 문자를 인식하는 방법의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 본 발명에서 제2 기준 데이터베이스의 제2 기준 차대번호 이미지를 후보 차대번호 이미지로 갱신하는 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 본 발명에 따른 기준 차대번호 이미지의 갱신 방법에서 갱신을 중단하는 일 예를 설명하기 위한 흐름도이다.
1 is a functional block diagram for explaining a vehicle number engraving system according to the present invention.
2 is a functional block diagram illustrating a recognition device according to the present invention.
3 is a functional block diagram illustrating an example of an update unit according to the present invention.
4 is a flowchart for explaining a method of updating a reference vehicle identification number according to the present invention.
5 is a flowchart for explaining an example of a step of calculating a correlation according to the present invention.
6 is a view for explaining a first reference vehicle identification number image stored in the first database unit.
7 is a view for explaining a second reference vehicle identification number image that is initially registered and stored in the second database unit.
8 is a flowchart for explaining an example of the step of updating the second reference vehicle identification number image according to the present invention.
9 is a view for explaining an example of a method of recognizing the characters of the divided image by comparing the divided image for each vehicle identification number character generated from the vehicle identification number image with a first reference vehicle identification number image and a second reference vehicle identification number image.
10 is a view for explaining an example of updating a second reference vehicle identification number image of a second reference database to a candidate vehicle identification number image in the present invention.
11 is a flowchart for explaining an example of stopping the update in the method for updating the reference vehicle identification number image according to the present invention.

본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 본 발명에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적인 용어가 본 발명의 사상을 정확하게 표현하지 못하는 잘못된 기술적 용어일 때에는, 당업자가 올바르게 이해할 수 있는 기술적 용어로 대체되어 이해되어야 할 것이다.It should be noted that the technical terms used in the present invention are only used to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. In addition, the technical terms used in the present invention should be interpreted as meanings generally understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs, unless otherwise specifically defined in the present invention, and excessively comprehensive It should not be construed in the meaning of a human being or in an excessively reduced meaning. In addition, when the technical term used in the present invention is an incorrect technical term that does not accurately express the spirit of the present invention, it should be understood by being replaced with a technical term that can be correctly understood by those skilled in the art.

또한, 본 발명에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함한다. 본 발명에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 발명에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계를 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.Also, the singular expression used in the present invention includes the plural expression unless the context clearly dictates otherwise. In the present invention, terms such as “consisting of” or “comprising” should not be construed as necessarily including all of the various components or various steps described in the invention, some of which components or some steps are included. It should be construed that it may not, or may further include additional components or steps.

또한, 첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 됨을 유의해야 한다.In addition, it should be noted that the accompanying drawings are only for easy understanding of the spirit of the present invention, and should not be construed as limiting the spirit of the present invention by the accompanying drawings.

도 1은 본 발명에 따른 차량번호의 각인 시스템을 설명하기 위한 기능 블록도이다.1 is a functional block diagram for explaining a vehicle number engraving system according to the present invention.

도 1을 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 각인 장치(10)는 각인할 차대번호의 정보를 수신하고 차량이 각인 위치에 배치되는 경우 차량의 설정된 부품 또는 설정된 위치에 차량번호를 각인한다. 각인 장치(10)는 차량의 재질에 따라 또는 각인 위치에 따라 또는 각인 방식에 따라 레이저 또는 핀 등을 통해 음각으로 차대번호를 각인하는데, 본 발명이 적용되는 분야에 따라 각인 장치(10)는 다양한 방식으로 차대번호를 각인할 수 있으며, 이는 본 발명의 범위에 속한다.Referring to FIG. 1 in more detail, the engraving device 10 receives information on the vehicle identification number to be engraved, and when the vehicle is disposed at the engraving position, the vehicle number is engraved on the set part of the vehicle or the set position. The engraving device 10 engraves the vehicle identification number by engraving through a laser or a pin, etc. according to the material of the vehicle, the engraving position, or the engraving method. In this way, the vehicle identification number may be engraved, which is within the scope of the present invention.

각인 장치(10)를 통해 차량에 차대번호의 각인이 완료되는 경우, 인식 장치(30)는 차량에 각인된 차대번호를 촬영하여 차대번호 이미지를 생성하고 생성한 차대번호 이미지와 제1 기준 차대번호 이미지를 비교하여 에지 상관도를 계산하고 생성한 차대번호 이미지와 제2 기준 차대번호 이미지를 비교하여 명도 상관도를 계산한다. When the imprinting of the vehicle identification number on the vehicle is completed through the engraving device 10 , the recognition device 30 captures the vehicle identification number engraved on the vehicle to generate a vehicle identification number image, and the generated vehicle identification number image and the first reference vehicle identification number The edge correlation is calculated by comparing the images, and the brightness correlation is calculated by comparing the generated vehicle identification number image with the second reference vehicle identification number image.

계산한 에지 상관도와 명도 상관도로부터 전체 상관도를 계산하여 차량에 각인된 차대번호를 문자별로 인식한다. 인식된 차대번호와 수신한 차대번호 정보를 비교하여 수신한 차대번호와 동일한 차대번호가 차량에 각인되었는지를 판단한다.By calculating the overall correlation from the calculated edge correlation and brightness correlation, the vehicle identification number engraved on the vehicle is recognized for each character. By comparing the recognized vehicle identification number and the received vehicle identification number information, it is determined whether the same vehicle identification number as the received vehicle identification number is engraved on the vehicle.

여기서 제1 기준 차대번호 이미지는 기설정된 차대번호의 문자 정보를 이용하여 소프트웨어에 의해 그래픽으로 생성되는 기준 이미지이며, 제2 기준 차대번호 이미지는 실제 차량에 각인한 차대번호를 촬영하여 생성되는 기준 이미지이다. 제1 기준 차대번호 이미지는 기설정된 차대번호의 문자 정보를 이용하여 소프트웨어에 의해 그래픽으로 생성되기 때문에 변화지 않는 기준 이미지인 반면, 제2 기준 차대번호 이미지는 실제 차량에 각인한 차대번호의 촬영 이미지와 이전에 저장된 기준 차대번호 이미지를 비교하여 보다 상관도가 높은 이미지로 갱신 등록되는 기준 이미지이다. Here, the first reference vehicle identification number image is a reference image generated graphically by software using text information of a preset vehicle identification number, and the second reference vehicle identification number image is a reference image generated by photographing the vehicle identification number engraved on the actual vehicle. am. The first reference vehicle identification number image is a reference image that does not change because it is graphically generated by software using text information of a preset vehicle identification number, whereas the second reference vehicle identification number image is a photographed image of the vehicle identification number engraved on the actual vehicle. It is a reference image that is updated and registered as an image with higher correlation by comparing the previously stored reference vehicle identification number image with the image.

관리자 단말기(50)는 관리자가 사용하는 단말기로 개인용컴퓨터, 노트북, 스마트폰 등이 사용될 수 있는데, 관리자 단말기(50)는 인식 장치(30)로부터 잘못된 차대번호가 각인되었다는 신호를 받은 경우 알람 메시지를 생성하여 관리자에 출력할 수 있다. The manager terminal 50 is a terminal used by the manager, and a personal computer, a laptop computer, a smart phone, etc. may be used, and the manager terminal 50 sends an alarm message when receiving a signal that an incorrect vehicle identification number is engraved from the recognition device 30 . You can create it and output it to the manager.

도 2는 본 발명에 따른 인식 장치를 설명하기 위한 기능 블록도이다.2 is a functional block diagram illustrating a recognition device according to the present invention.

도 2를 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 영상 생성부(110)는 차량에 각인된 차대번호를 촬영하여 차대번호 이미지를 생성한다. Referring to FIG. 2 in more detail, the image generating unit 110 generates a vehicle identification number image by photographing the vehicle identification number engraved on the vehicle.

여기서 영상 생성부(110)는 차대번호가 각인된 면을 촬영하는 카메라와 차대번호가 각인된 면으로 광을 조사하는 조명을 구비하는데, 서로 다른 위치에서 서로 다른 각도로 각인된 차대번호에 광을 조사하는 적어도 3개 이상의 조명을 구비하고 있다. Here, the image generating unit 110 is provided with a camera for photographing the surface on which the vehicle identification number is engraved and a light irradiating light to the surface on which the vehicle identification number is engraved. It is equipped with at least three or more lights to irradiate.

영상 생성부(110)는 조명과 카메라를 이용하여 차대번호가 각인된 면의 명도 정보를 가지는 명도 이미지와 차대번호가 각인된 면의 깊이 정보를 가지는 깊이 이미지를 생성하는데, 다수의 조명을 모두 온시킨 상태로 차대번호를 촬영하여 명도 정보를 가지는 명도 이미지를 생성하고, 다수의 조명을 순차적으로 온시킨 상태로 각각 차대번호를 촬영하여 이들로부터 깊이 정보를 가지는 깊이 이미지를 생성한다. The image generating unit 110 generates a brightness image having brightness information of the surface on which the vehicle identification number is engraved and a depth image having depth information of the surface on which the vehicle identification number is engraved using lighting and a camera, and a plurality of lights are turned on. In this state, the vehicle identification number is photographed to generate a brightness image having brightness information, and a plurality of lights are sequentially turned on, each vehicle identification number is photographed, and a depth image having depth information is generated from them.

여기서 명도 이미지는 그레이 레벨(Grayscale) 관점에서 특정 화소의 밝은 정도(reflection intensity)에 대한 정보를 가지는 이미지이다.Here, the brightness image is an image having information on the reflection intensity of a specific pixel from a grayscale point of view.

여기서 깊이 이미지는 포토메트릭 스테레오(Photometric Stereo) 기법을 이용하여 차대번호가 각인된 면의 깊이 정보를 가지는 이미지인데, 포토메트릭 스테레오(Photometric Stereo) 기법이란 1개의 카메라를 이용하여 대상 물체에 최소 3개 이상의 조명을 순차적으로 조사하여 취득한 영상을 이용하여 물체의 3차원 형상을 추출하는 기법임으로 조명의 개수가 많을수록 보다 신뢰성 있게 물체의 3차원 형상을 추출할 수 있다. 포토메트릭 스테레오(Photometric Stereo) 기법은 공지된 기술로 이에 대한 상세한 설명은 생략한다.Here, the depth image is an image having depth information of the surface on which the vehicle identification number is engraved using the photometric stereo technique. This technique extracts the three-dimensional shape of an object using images obtained by sequentially irradiating the above lights. As the number of lights increases, the three-dimensional shape of the object can be extracted more reliably. The photometric stereo technique is a well-known technique and a detailed description thereof will be omitted.

분할부(120)는 차량에 각인할 차대번호 정보로부터 생성되는 이상적인 차대번호 이미지의 에지 정보를 이용하여 영상 생성부(110)에서 생성한 차대번호 이미지를 문자별 분할 이미지로 생성하는데, 차대번호 이미지 중 명도 이미지에서 차대번호를 구성하는 문자별로 분할하여 분할 명도 이미지를 생성하고, 차대번호 이미지 중 깊이 이미지에서 차대번호를 구성하는 문자별로 분할하여 분할 깊이 이미지를 생성한다. The division unit 120 generates the vehicle identification number image generated by the image generation unit 110 as a split image for each character by using edge information of an ideal vehicle identification number image generated from vehicle identification number information to be engraved on the vehicle. A divided brightness image is generated by dividing the medium brightness image by characters constituting the vehicle identification number, and a divided depth image is generated by dividing the vehicle identification number by characters constituting the vehicle identification number from the depth image of the vehicle identification number image.

에지 비교부(130)는 깊이 이미지로부터 생성된 분할 깊이 이미지와 제1 기준 데이터베이스부(140)에 저장되어 있는 제1 기준 차대번호 이미지를 비교하여 제1 에지 상관도(CP)를 계산하고, 명도 이미지로부터 생성된 분할 명도 이미지와 제1 기준 데이터베이스부(140)에 저장되어 있는 제1 기준 차대번호 이미지를 비교하여 제2 에지 상관도(CI)를 계산한다. 에지 비교부(130)는 제1 에지 상관도와 제2 에지 상관도로부터 분할 이미지에 해당하는 문자와 제1 기준 차대번호 이미지의 문자별 에지 상관도를 계산한다. The edge comparison unit 130 compares the divided depth image generated from the depth image with the first reference vehicle identification number image stored in the first reference database unit 140 to calculate a first edge correlation (CP), and brightness A second edge correlation (CI) is calculated by comparing the divided brightness image generated from the image with the first reference vehicle identification number image stored in the first reference database unit 140 . The edge comparison unit 130 calculates the edge correlation for each character of the character corresponding to the split image and the first reference vehicle identification number image from the first edge correlation diagram and the second edge correlation diagram.

명도 비교부(150)는 깊이 이미지로부터 생성된 분할 깊이 이미지와 제2 기준 데이터베이스부(160)에 저장되어 있는 제2 기준 차대번호 이미지 중 등록 깊이 이미지를 비교하여 제1 명도 상관도(GPR)를 계산하며, 명도 이미지로부터 생성된 분할 명도 이미지와 제2 기준 데이터베이스부(160)에 저장되어 있는 제2 기준 차대번호 이미지 중 등록 명도 이미지를 비교하여 제2 명도 상관도(GIR)를 계산한다. 명도 비교부(160)는 제1 명도 상관도와 제2 명도 상관도로부터 분할 이미지에 해당하는 문자와 제2 기준 차대번호 이미지의 문자별 명도 상관도를 계산한다.The brightness comparison unit 150 compares the divided depth image generated from the depth image with the registered depth image among the second reference vehicle identification number images stored in the second reference database unit 160 to obtain a first brightness correlation (GP R ) and calculates the second brightness correlation (GI R ) by comparing the divided brightness image generated from the brightness image with the registered brightness image among the second reference vehicle identification number images stored in the second reference database unit 160 . . The brightness comparison unit 160 calculates the brightness correlation for each character of the character corresponding to the divided image and the second reference vehicle identification number image from the first brightness correlation diagram and the second brightness correlation diagram.

인식부(170)는 에지 상관도와 명도 상관도로부터 문자별 전체 상관도를 계산하여 가장 높은 전체 상관도를 가지는 문자를 분할 이미지에 해당하는 문자로 인식한다. 인식부(170)는 각 분할 이미지에 해당하는 문자를 모두 인식 완료하는 경우, 인식한 문자로 이루어진 차대번호와 수신한 차대번호 정보를 비교하여 수신한 차대번호와 동일한 차대번호가 차량에 각인되었는지를 판단한다. 인식부(170)는 각인된 차대번호 중 일부 문자를 인식하지 못하거나 각인된 차대번호 중 일부 문자가 잘못 각인된 경우 알람 정보를 생성하고 생성한 알람 정보를 관리자 단말기로 송신할 수 있다.The recognition unit 170 calculates an overall correlation for each character from the edge correlation and the brightness correlation, and recognizes a character having the highest overall correlation as a character corresponding to the divided image. When the recognition unit 170 completes recognizing all the characters corresponding to each segmented image, it compares the received vehicle identification number information with the vehicle identification number consisting of the recognized characters to determine whether the same vehicle identification number as the received vehicle identification number is engraved on the vehicle. judge When the recognition unit 170 does not recognize some characters of the engraved vehicle identification number or some characters of the engraved vehicle identification number are erroneously engraved, the recognition unit 170 may generate alarm information and transmit the generated alarm information to the manager terminal.

한편, 갱신부(190)는 인식한 문자에 해당하는 후보 차대번호 이미지를 후보 데이터베이스부(180)에서 검색한다. 갱신부(180)는 인식한 문자에 해당하는 후보 차대번호 이미지와 분할 이미지 사이의 후보 명도 상관도를 계산하며, 인식한 문자에 해당하는 제2 기준 차대번호 이미지와 분할 이미지 사이의 등록 명도 상관도를 후보 명도 상관도와 비교하며 비교 결과에 기초하여 후보 차대번호 이미지로 제2 기준 데이터베이스부(160)에 저장되어 있는 제2 기준 차대번호 이미지를 갱신 등록한다.Meanwhile, the update unit 190 searches the candidate database unit 180 for a candidate vehicle identification number image corresponding to the recognized character. The update unit 180 calculates the candidate brightness correlation between the segmented image and the candidate vehicle identification number image corresponding to the recognized character, and the registration brightness correlation between the second reference vehicle identification number image corresponding to the recognized character and the divided image is compared with the candidate brightness correlation, and the second reference vehicle identification number image stored in the second reference database unit 160 is updated and registered as a candidate vehicle identification number image based on the comparison result.

도 3은 본 발명에 따른 갱신부의 일 예를 설명하는 기능 블록도이다.3 is a functional block diagram illustrating an example of an update unit according to the present invention.

도 3을 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 검색부(191)는 인식한 문자에 해당하는 제2 기준 차대번호 이미지를 제2 기준 데이버베이스부(160)에서 검색하고 인식한 문자에 해당하는 후보 차대번호 이미지를 후보 데이터베이스부(180)에서 검색한다. 여기서 검색부(191)는 인식한 문자와 동일한 문자이며 동시에 분할 이미지의 위치 식별자와 동일한 위치 식별자의 제2 기준 차대번호 이미지 및 후보 차대번호 이미지를 검색한다. Referring to FIG. 3 in more detail, the search unit 191 searches for the second reference vehicle identification number image corresponding to the recognized character in the second reference database unit 160 and the candidate chassis corresponding to the recognized character. The number image is searched for in the candidate database unit 180 . Here, the search unit 191 searches for a second reference vehicle identification number image and a candidate vehicle identification number image having the same character as the recognized character and the same position identifier as the position identifier of the divided image.

등록 명도 비교부(193)는 문자를 인식하는데 사용된 분할 이미지와 검색한 제2 기준 차대번호 이미지 사이의 등록 명도 상관도(GR)를 계산하고, 후보 명도 비교부(195)는 문자를 인식하는데 사용된 분할 이미지와 검색한 후보 차대번호 이미지 사이의 후보 명도 상관도(GC)를 계산한다. 본 발명이 적용되는 분야에 따라 등록 명도 비교부(193)는 앞서 문자를 인식하는데 사용된 분할 이미지와 제2 기준 차대번호 이미지 사이의 명도 상관도를 추출하여 등록 명도 상관도로 이용할 수 있다.The registered brightness comparison unit 193 calculates the registered brightness correlation ( GR ) between the divided image used to recognize the character and the searched second reference vehicle identification number image, and the candidate brightness comparison unit 195 recognizes the character Calculate the candidate brightness correlation (G C ) between the segmented image used to perform the search and the searched candidate vehicle identification number image. According to the field to which the present invention is applied, the registered brightness comparison unit 193 may extract the brightness correlation between the split image previously used to recognize the character and the second reference vehicle identification number image and use it as the registered brightness correlation diagram.

보다 구체적으로 살펴보면, 등록 명도 비교부(193)는 문자를 인식하는데 사용된 분할 이미지 중 분할 깊이 이미지와 검색한 제2 기준 차대번호 이미지 중 등록 깊이 이미지 사이의 제1 등록 명도 상관도(GPR)를 계산하고, 문자를 인식하는데 사용된 분할 이미지 중 분할 명도 이미지와 검색한 제2 기준 차대번호 이미지 중 등록 명도 이미지 사이의 제2 등록 명도 상관도(GIR)를 계산한다. 한편 후보 명도 비교부(195)는 문자를 인식하는데 사용된 분할 이미지 중 분할 깊이 이미지와 검색한 후보 차대번호 이미지 중 후보 깊이 이미지 사이의 제1 후보 명도 상관도(GPC)를 계산하고, 문자를 인식하는데 사용된 분할 이미지 중 분할 명도 이미지와 검색한 후보 차대번호 이미지 중 후보 명도 이미지 사이의 제2 후보 명도 상관도(GIC)를 계산한다. More specifically, the registered brightness comparison unit 193 compares the first registered brightness between the divided depth image among the divided images used to recognize the character and the registered depth image among the searched second reference vehicle identification number image (GP R ) and calculates the second registered brightness correlation (GI R ) between the divided brightness image among the divided images used to recognize the character and the registered brightness image among the searched second reference vehicle identification number image. On the other hand, the candidate brightness comparison unit 195 calculates the first candidate brightness correlation (GP C ) between the divided depth image among the divided images used to recognize the character and the candidate depth image among the searched candidate vehicle identification number images, and A second candidate brightness correlation (GI C ) between the divided brightness image among the divided images used for recognition and the candidate brightness image among the searched candidate vehicle identification number image is calculated.

갱신 등록부(197)는 등록 명도 상관도와 후보 명도 상관도에 기초하여 제2 기준 데이터베이스에서 검색한 제2 기준 차대번호 이미지를 후보 차대번호 이미지로 갱신 등록하며, 후보 데이터베이스부에서 검색한 후보 차대번호 이미지를 분할 이미지로 갱신 등록한다. The update registration unit 197 updates and registers the second reference vehicle identification number image retrieved from the second reference database as a candidate vehicle identification number image based on the registration brightness correlation and candidate brightness correlation, and the candidate vehicle identification number image retrieved from the candidate database unit. is updated and registered as a split image.

본 발명이 적용되는 분야에 따라 갱신 등록부(197)는 등록 명도 상관도와 후보 명도 상관도에 기초하여 등록 깊이 이미지와 등록 명도 이미지를 후보 깊이 이미지와 후보 명도 이미지로 일괄 갱신하거나, 제1 등록 명도 상관도와 제1 후보 명도 상관도에 기초하여 등록 깊이 이미지만을 개별적으로 후보 깊이 이미지로 갱신하거나 제2 등록 명도 상관도와 제2 후보 명도 상관도에 기초하여 등록 명도 이미지만을 개별적으로 후보 명도 이미지로 갱신할 수 있다.Depending on the field to which the present invention is applied, the update registration unit 197 may batch update the registered depth image and the registered brightness image to the candidate depth image and the candidate brightness image based on the registered brightness correlation and the candidate brightness correlation, or the first registered brightness correlation Based on the degree and the first candidate brightness correlation, only the registered depth image can be individually updated to the candidate depth image, or only the registered brightness image can be individually updated to the candidate brightness image based on the second registered brightness correlation and the second candidate brightness correlation. there is.

도 4는 본 발명에 따른 기준 차대번호의 갱신 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.4 is a flowchart for explaining a method of updating a reference vehicle identification number according to the present invention.

도 4을 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 차량의 차대번호를 촬영하여 차대번호 이미지를 생성하는데, 차대번호 이미지는 깊이 정보를 가지는 깊이 이미지와 명도 정보를 가지는 명도 이미지로 생성된다(S110).Referring to FIG. 4 in more detail, a vehicle identification number image is generated by photographing the vehicle identification number, and the vehicle identification number image is generated as a depth image having depth information and a brightness image having brightness information (S110).

깊이 이미지와 명도 이미지로부터 차대번호를 구성하는 각 문자에 대한 분할 이미지를 생성한다(S120). 깊이 이미지로부터 차대번호를 구성하는 각 문자에 대한 분할 깊이 이미지를 생성하고, 명도 이미지로부터 차대번호를 구성하는 각 문자에 대한 분할 명도 이미지를 생성한다. 깊이 이미지 또는 명도 이미지에서 문자별 분할 깊이 이미지 또는 분할 명도 이미지를 생성할 때, 문자의 순서 또는 위치를 고려하여 분할 깊이 이미지와 분할 명도 이미지에 위치 식별자를 매핑하여 기록한다. 예를 들어, 차대번호가 19자의 문자로 이루어지는 경우, 명도 이미지를 각각 문자별로 분할하여 명도 이미지로부터 19개의 분할 명도 이미지를 생성하는데 차대번호 중 첫번째 위치하는 문자에 해당하는 분할 명도 이미지에는 위치 식별자 "1"을 매핑하여 기록하며 두번째 위치하는 문자에 해당하는 분할 명도 이미지에는 위치 식별자 "2"를 매핑하여 기록할 수 있다. 예를 들어, 차대번호가 19자의 문자로 이루어지는 경우, 깊이 이미지를 각각 문자별로 분할하여 깊이 이미지로부터 19개의 분할 깊이 이미지를 생성하는데 차대번호 중 첫번째 위치하는 문자에 해당하는 분할 깊이 이미지에는 위치 식별자 "1"을 매핑하여 기록하며 두번째 위치하는 문자에 해당하는 분할 깊이 이미지에는 위치 식별자 "2"를 매핑하여 기록할 수 있다.A split image for each character constituting the vehicle identification number is generated from the depth image and the brightness image (S120). A divided depth image for each letter constituting the vehicle identification number is generated from the depth image, and a divided brightness image for each letter constituting the vehicle identification number is generated from the brightness image. When generating a divided depth image or divided brightness image for each character from a depth image or a brightness image, the location identifier is mapped and recorded in the divided depth image and the divided brightness image in consideration of the order or position of the characters. For example, if the vehicle identification number consists of 19 characters, the brightness image is divided into each letter to generate 19 divided brightness images from the brightness image. 1" is mapped and recorded, and the location identifier "2" can be mapped and recorded in the divided brightness image corresponding to the character in the second position. For example, if the vehicle identification number consists of 19 characters, the depth image is divided into characters to generate 19 divided depth images from the depth image. 1" is mapped and recorded, and the location identifier "2" can be mapped and recorded in the divided depth image corresponding to the second character.

분할 깊이 이미지 및 분할 명도 이미지를 제1 기준 차대번호 이미지와 비교하여 문자별 에지 상관도를 계산하고 분할 깊이 이미지 및 분할 명도 이미지를 제2 기준 차대번호 이미지를 비교하여 문자별 명도 상관도를 계산하며, 에지 상관도와 명도 상관도로부터 문자별 전체 상관도를 계산한다(S150). By comparing the split depth image and the split brightness image with the first reference vehicle identification number image, the edge correlation for each character is calculated, and the split depth image and the divided brightness image are compared with the second reference vehicle identification number image to calculate the brightness correlation for each character, , calculates the total correlation for each character from the edge correlation and the brightness correlation (S150).

문자별 전체 상관도에 기초하여 가장 높은 전체 상관도를 가지는 문자를 분할 이미지에 해당하는 문자로 인식한다(S170).Based on the overall correlation for each character, the character having the highest overall correlation is recognized as a character corresponding to the divided image (S170).

인식한 문자에 해당하는 제2 기준 차대번호 이미지와 후보 차대번호 이미지를 분할 이미지와 비교하여 제2 기준 차대번호 이미지와 후보 차대번호 이미지 중 분할 이미지와 상관도가 높은 이미지를 제2 기준 차대번호 이미지로 갱신 등록한다(S190).By comparing the second reference vehicle identification number image corresponding to the recognized character and the candidate vehicle identification number image with the divided image, an image with high correlation with the divided image among the second reference vehicle identification number image and the candidate vehicle identification number image is selected as the second reference vehicle identification number image to register for renewal (S190).

도 5는 본 발명에 따라 상관도를 계산하는 단계의 일 예를 설명하기 위한 흐름도이다.5 is a flowchart for explaining an example of a step of calculating a correlation according to the present invention.

도 5를 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 분할 이미지 중 깊이 이미지로부터 생성된 분할 깊이 이미지와 제1 기준 데이터베이스부에 저장되어 있는 제1 기준 차대번호 이미지를 비교하여 문자별 제1 에지 상관도(CP)를 계산하고(S131), 분할 이미지 중 명도 이미지로부터 생성된 분할 명도 이미지와 제1 기준 데이터베이스부에 저장되어 있는 제1 기준 차대번호 이미지를 비교하여 문자별 제2 에지 상관도(CI)를 계산한다(S133). Referring to FIG. 5 in more detail, by comparing the divided depth image generated from the depth image among the divided images with the first reference vehicle identification number image stored in the first reference database unit, the first edge correlation (CP) for each character is calculated (S131), and a second edge correlation (CI) for each character is calculated by comparing the divided brightness image generated from the brightness image among the divided images with the first reference vehicle identification number image stored in the first reference database unit. (S133).

한편 분할 이미지의 위치 식별자를 판단하며(S135), 판단한 위치 식별자에 기초하여 분할 이미지와 동일한 위치에 해당하는 등록 깊이 이미지와 등록 명도 이미지를 제2 기준 데이터베이스부(160)에서 검색한다(S136). 분할 깊이 이미지를 검색한 등록 깊이 이미지와 비교하여 문자별 제1 명도 상관도(GPR)를 계산하고(S137), 분할 명도 이미지를 검색한 등록 명도 이미지와 비교하여 문자별 제2 명도 상관도(GIR)를 계산한다(S137). Meanwhile, the location identifier of the divided image is determined (S135), and a registered depth image and a registered brightness image corresponding to the same location as the divided image are searched for in the second reference database unit 160 based on the determined location identifier (S136). The first brightness correlation (GP R ) for each character is calculated by comparing the divided depth image with the searched registered depth image (S137), and the second brightness correlation for each character is compared with the registered brightness image for which the divided brightness image is searched (S137). GI R ) is calculated (S137).

여기서 제1 에지 상관도(CP)는 아래의 수학식(1)과 같이 계산된다.Here, the first edge correlation CP is calculated as in Equation (1) below.

[수학식 1][Equation 1]

Figure pat00001
Figure pat00001

여기서 here

Figure pat00002
Figure pat00002

Figure pat00003
Figure pat00003

Figure pat00004
Figure pat00004

Figure pat00005
Figure pat00005

t(r,c)는 템플릿으로 기준 차대번호 이미지이고, i(r,c)는 분할 이미지이며, r은 로우, c는 컬럼을 의미한다.t(r,c) is a template, a reference vehicle identification number image, i(r,c) is a split image, r is a row, and c is a column.

제2 에지 상관도(CI), 제1 명도 상관도(GPR) 및 제2 명도 상관도(GIR)도 위의 수학식(1)과 같이 계산되는데, 다만 에지 상관도는 에지 정보만으로 상관도를 계산하며, 명도 상관도는 명도 이미지 전체에 대해 상관도를 계산한다.The second edge correlation (CI), the first brightness correlation (GP R ), and the second brightness correlation (GI R ) are also calculated as in Equation (1) above, but the edge correlation is only correlated with edge information. The degree of correlation is calculated, and the degree of correlation is calculated for the entire brightness image.

본 발명이 적용되는 분야에 따라 제1 에지 상관도, 제2 에지 상관도, 제1 명도 상관도 및 제2 명도 상관도는 다양한 방식으로 계산될 수 있으며, 이는 본 발명의 범위에 속한다.Depending on the field to which the present invention is applied, the first edge correlation, the second edge correlation, the first lightness correlation, and the second lightness correlation may be calculated in various ways, which fall within the scope of the present invention.

제1 에지 상관도(CP), 제2 에지 상관도(CI), 제1 명도 상관도(GPR) 및 제2 명도 상관도(GIR)로부터 문자별 전체 상관도를 계산한다(S139). 여기서 전체 상관도(TC)는 아래의 수학식(2)와 같이 계산될 수 있다.An overall correlation for each character is calculated from the first edge correlation (CP), the second edge correlation (CI), the first brightness correlation (GP R ), and the second brightness correlation ( GIR ) (S139). Here, the total correlation TC may be calculated as in Equation (2) below.

[수학식 2][Equation 2]

TC=(CP+CI+GPR+GIR)/4TC=(CP+CI+GP R +GI R )/4

본 발명이 적용되는 분야에 따라 전체 상관도는 다양한 방식으로 계산될 수 있으며, 이는 본 발명의 범위에 속한다.Depending on the field to which the present invention is applied, the overall correlation may be calculated in various ways, and this falls within the scope of the present invention.

도 6은 제1 데이터베이스부에 저장되어 있는 제1 기준 차대번호 이미지를 설명하기 위한 도면이다.6 is a view for explaining a first reference vehicle identification number image stored in the first database unit.

도 6을 참고로 살펴보면, 차량에 각인되는 문자는 알파벳 대문자, 특수문자, 숫자 등인데, 차량에 각인되는 문자는 문자별 기설정된 문자 정보, 예를 들어 벡터 폰트, 폰트 폭, 폰트 높이, 폰트 피치, 폰트 두께 등의 문자 정보에 기초하여 각인 장치를 통해 차량에 각인된다. 제1 데이터베이스부에 저장되는 제1 기준 차대번호 이미지는 차량에 각인되는 문자별로 동일한 문자 정보로부터 생성되는 그래픽 문자 이미지이다. 여기서 그래픽 문자 이미지는 다양한 애플리케이션을 통해 생성될 수 있는데, 생성되는 그래픽 문자 이미지는 정확한 에지를 가지는 이상적인 문자 이미지이다.Referring to FIG. 6 , the characters engraved on the vehicle are uppercase alphabetic characters, special characters, numbers, etc., and the characters engraved on the vehicle include preset character information for each character, for example, vector font, font width, font height, font pitch. , is imprinted on the vehicle through an imprinting device based on character information such as font thickness. The first reference vehicle identification number image stored in the first database unit is a graphic character image generated from the same character information for each character engraved on the vehicle. Here, the graphic character image may be generated through various applications, and the generated graphic character image is an ideal character image having accurate edges.

도 7은 제2 데이터베이스부에 초기 등록 저장되는 제2 기준 차대번호 이미지를 설명하기 위한 도면이다.7 is a view for explaining a second reference vehicle identification number image that is initially registered and stored in the second database unit.

도 7을 참고하여 살펴보면, 인식장치를 제조하는 제조사는 기설정된 문자 정보로 차량과 동일한 재질의 철판에 실제 문자를 각인 후 촬영한 이미지로부터 제2 기준 차대번호 이미지를 생성하여 제2 기준 데이터베이스부에 저장 등록한다.Referring to FIG. 7 , a manufacturer of a recognition device creates a second reference vehicle identification number image from an image taken after engraving an actual character on a steel plate of the same material as the vehicle with preset character information, and then generating a second reference vehicle identification number image in the second reference database Register to save.

차대번호를 구성하는 문자의 수와 동일한 수만큼 동일한 문자를 반복하여 철판에 각인하며, 각인된 문자를 촬영하여 깊이 이미지와 명도 이미지를 생성하고 깊이 이미지와 명도 이미지로부터 문자별 분할 이미지를 초기 제2 기준 차대번호 이미지로 생성한다. 제2 기준 차대번호 이미지는 분할 깊이 이미지로부터 생성되는 등록 깊이 이미지(D)와 분할 명도 이미지로 생성되는 등록 명도 이미지(I)로 생성된다. 분할 이미지의 위치를 고려하여 등록 깊이 이미지와 등록 명도 이미지에는 분할 이미지의 위치 식별자가 매핑되어 기록된다. The same characters are repeatedly engraved on the steel plate by the same number as the number of characters constituting the vehicle identification number, and the engraved characters are photographed to generate a depth image and a brightness image, and a split image for each character from the depth image and the brightness image is initially second It is created as a reference vehicle identification number image. The second reference vehicle identification number image is generated as a registered depth image (D) generated from the divided depth image and a registered brightness image (I) generated from the divided brightness image. In consideration of the position of the segmented image, the location identifier of the segmented image is mapped and recorded in the registered depth image and registered brightness image.

예를 들어, 차대번호가 19개의 문자로 구성되는 경우, 차대번호로 이용되는 문자 중 하나인 "A"를 차량과 동일한 철판에 19개 각인 후, 19개의 A가 각인된 철판을 촬영하여 깊이 정보를 가지는 깊이 이미지와 명도 정보를 가지는 명도 이미지를 생성한다. 깊이 이미지를 문자별로 분할하여 19개의 분할 깊이 이미지를 생성하고 명도 이미지를 문자별로 분할하여 19개의 분할 명도 이미지를 생성한다. 분할 이미지의 위치를 고려하여 "A"에 대한 분할 깊이 이미지에 분할 이미지의 위치 식별자를 매핑한 19개의 등록 깊이 이미지를 생성하고 분할 이미지의 위치를 고려하여 "A"에 대한 분할 명도 이미지에 분할 이미지의 위치 식별자를 매핑한 19개의 등록 명도 이미지를 생성하여 제2 데이터베이스부에 저장한다. For example, if the vehicle identification number consists of 19 characters, after engraving 19 "A", one of the letters used as the vehicle identification number, on the same iron plate as the vehicle, photograph the iron plate engraved with 19 A's to provide depth information A depth image with , and a brightness image with brightness information are generated. The depth image is divided by character to generate 19 divided depth images, and the brightness image is divided for each character to generate 19 divided brightness images. Create 19 registered depth images by mapping the location identifier of the split image to the split depth image for "A" considering the location of the split image, and consider the location of the split image to split the image into split brightness image for "A" 19 registered brightness images mapped with location identifiers of

차대번호에 이용되는 모든 문자에 대해 동일한 작업을 반복하여 모든 문자에 대한 위치 식별자별 등록 깊이 이미지와 등록 명도 이미지를 제2 기준 차대번호 이미지로 생성하고 생성한 제2 기준 차대번호 이미지를 제2 데이터베이스부에 저장한다.By repeating the same operation for all characters used in the vehicle identification number, the registration depth image and registration brightness image by location identifier for all letters are generated as the second reference vehicle identification number image, and the generated second reference vehicle identification number image is stored in the second database. save in wealth

이와 같이 차대번호에서 문자가 각인된 위치별로 문자의 분할 이미지를 생성함으로써, 차대번호에서 문자가 각인된 위치별로 조명이 불균일하더라도 문자별 인식을 더욱 정확하게 할 수 있다.In this way, by generating a split image of a character for each position where the character is engraved in the vehicle identification number, even if the lighting is non-uniform for each position where the character is engraved in the vehicle identification number, it is possible to more accurately recognize each character.

이후 제2 데이터베이스부에 초기 저장된 제2 기준 차대번호 이미지는 실제 인식 장치가 설치되어 운영되는 현장에서 차량에 실제 각인된 문자의 이미지로 갱신된다. 이와 같이 초기 저장된 제2 기준 차대번호 이미지를 실제 인식 장치가 설치 운영되는 현장에서 차량에 실제 각인된 문자의 이미지로 갱신함으로써, 차량을 제조하여 차대번호를 각인하는 현장의 환경을 고려한 최적화된 제2 기준 차대번호 이미지로 갱신할 수 있다. Thereafter, the second reference vehicle identification number image initially stored in the second database unit is updated with an image of characters actually engraved on the vehicle at the site where the actual recognition device is installed and operated. As such, by updating the initially stored second reference vehicle identification number image with the image of characters actually engraved on the vehicle at the site where the actual recognition device is installed and operated, the optimized second It can be updated with the reference vehicle identification number image.

도 8은 본 발명에 따라 제2 기준 차대번호 이미지를 갱신하는 단계의 일 예를 설명하기 위한 흐름도이다.8 is a flowchart for explaining an example of the step of updating the second reference vehicle identification number image according to the present invention.

도 8을 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 인식한 문자에 해당하는 제2 기준 차대번호 이미지를 제2 기준 데이터베이스에서 검색하고 인식한 문자에 해당하는 후보 차대번호 이미지를 후보 데이터베이스에서 검색한다(S191). 인식한 문자와 동일한 문자이며 동시에 인식한 문자의 분할 이미지의 위치 식별자와 동일한 위치 식별자의 제2 기준 차대번호 이미지 및 후보 차대번호 이미지를 검색한다. Referring to FIG. 8 in more detail, a second reference vehicle identification number image corresponding to the recognized character is searched for in the second reference database, and a candidate vehicle identification number image corresponding to the recognized letter is searched for in the candidate database (S191). A second reference vehicle identification number image and a candidate vehicle identification number image of the same text as the recognized text and the same location identifier as the location identifier of the split image of the recognized text are searched for.

검색한 제2 기준 차대번호 이미지와 인식한 문자의 분할 이미지 사이의 등록 명도 상관도를 계산하고(S193), 검색한 후보 차대번호 이미지와 인식한 문자의 분할 이미지 사이의 후보 명도 상관도를 계산한다(S195).The registration brightness correlation between the searched second reference vehicle identification number image and the divided image of the recognized character is calculated (S193), and the candidate brightness correlation between the searched candidate vehicle identification number image and the divided image of the recognized character is calculated (S195).

등록 명도 상관도와 후보 명도 상관도의 크기를 비교하여(S196), 후보 명도 상관도가 등록 명도 상관도보다 큰 경우 검색한 제2 기준 차대번호 이미지를 후보 차대번호 이미지로 갱신 등록한다(S197). 그러나 후보 명도 상관도가 등록 명도 상관도보다 작은 경우 기존의 제2 기준 차대번호 이미지를 갱신하기 않고 유지한다(S198).By comparing the size of the registered brightness correlation and the candidate brightness correlation (S196), if the candidate brightness correlation is greater than the registered brightness correlation, the searched second reference vehicle identification number image is updated and registered as the candidate vehicle identification number image (S197). However, if the candidate brightness correlation is smaller than the registered brightness correlation, the existing second reference vehicle identification number image is maintained without updating (S198).

한편, 검색한 후보 차대번호 이미지는 인식한 문자의 분할 이미지로 갱신하여 후보 데이터베이스부에 저장 등록한다(S199).On the other hand, the searched candidate vehicle identification number image is updated as a divided image of the recognized character and stored and registered in the candidate database unit (S199).

문자를 인식하는데 이용되는 분할 이미지는 깊이 정보를 가지는 분할 깊이 이미지와 명도 정보를 가지는 분할 명도 이미지로 구성되며, 제2 기준 차대번호 이미지는 깊이 정보를 가지는 등록 깊이 이미지와 명도 정보를 가지는 등록 명도 이미지로 구성되며, 후보 차대번호 이미지는 깊이 정보를 가지는 후보 깊이 이미지와 명도 정보를 가지는 후보 명도 이미지로 구성된다.The divided image used to recognize the character is composed of a divided depth image having depth information and a divided brightness image having brightness information, and the second reference vehicle identification number image is a registered depth image having depth information and a registered brightness image having brightness information. , and the candidate vehicle identification number image is composed of a candidate depth image having depth information and a candidate brightness image having brightness information.

일 실시예에서 제2 기준 차대번호 이미지의 등록 깊이 이미지와 등록 명도 이미지는 일괄적으로 후보 깊이 이미지와 후보 명도 이미지로 갱신될 수 있다. 예를 들어, 등록 깊이 이미지와 분할 깊이 이미지 사이의 제1 등록 명도 상관도(GPR) 및 등록 명도 이미지와 분할 명도 이미지 사이의 제2 등록 명도 상관도(GIR)의 합으로부터 계산되는 등록 명도 상관도(GR=GPR+GIR)를 후보 깊이 이미지와 분할 깊이 이미지 사이의 제1 후보 명도 상관도(GIC) 및 후보 명도 이미지와 분할 명도 이미지 사이의 제2 후보 명도 상관도(GIC)의 합으로 계산되는 후보 명도 상관도(GC=GPC+GIc)와 비교하여 후보 명도 상관도가 등록 명도 상관도보다 큰 경우(GC>GR), 등록 깊이 이미지와 등록 명도 이미지를 일괄적으로 후보 깊이 이미지와 후보 명도 이미지로 갱신한다.In an embodiment, the registered depth image and the registered brightness image of the second reference vehicle identification number image may be collectively updated to the candidate depth image and the candidate brightness image. For example, the registered brightness calculated from the sum of the first registered brightness correlation between the registered depth image and the divided depth image (GP R ) and the second registered brightness correlation between the registered brightness image and the divided brightness image ( GIR ). The correlation (G R =GP R +GI R ) was calculated as the first candidate lightness correlation between the candidate depth image and the split depth image (GI C ) and the second candidate lightness correlation between the candidate lightness image and the split lightness image (GI). When the candidate brightness correlation is greater than the registration brightness correlation (G C >GR ) compared to the candidate brightness correlation calculated by the sum of C ) (G C = GP C +GI c ), the registration depth image and the registration brightness The images are collectively updated with a candidate depth image and a candidate brightness image.

다른 실시예에서 제2 기준 차대번호 이미지의 등록 깊이 이미지와 등록 명도 이미지는 개별적으로 후보 깊이 이미지와 후보 명도 이미지로 갱신될 수 있다. 예를 들어, 제1 등록 명도 상관도(GPR)와 제1 후보 명도 상관도(GPC)를 비교하여 제1 후보 명도 상관도가 제1 등록 명도 상관도보다 큰 경우 등록 깊이 이미지만을 개별적으로 후보 깊이 이미지로 갱신하거나, 제2 등록 명도 상관도(GIR)와 제2 후보 명도 상관도(GIC)를 비교하여 제2 후보 명도 상관도가 제2 등록 명도 상관도보다 큰 경우 등록 명도 이미지만을 개별적으로 후보 명도 이미지로 갱신할 수 있다.In another embodiment, the registered depth image and the registered brightness image of the second reference vehicle identification number image may be individually updated as a candidate depth image and a candidate brightness image. For example, by comparing the first registered brightness correlation (GP R ) and the first candidate brightness correlation (GP C ), when the first candidate brightness correlation is greater than the first registered brightness correlation, only the registered depth image is individually If the second candidate brightness correlation is larger than the second registered brightness correlation by updating the candidate depth image or comparing the second registered brightness correlation (GI R ) and the second candidate brightness correlation (GI C ), the registered brightness image can be individually updated with candidate brightness images.

도 9는 차대번호 이미지로부터 생성되는 차대번호 문자별 분할 이미지를 제1 기준 차대번호 이미지 및 제2 기준 차대번호 이미지와 비교하여 분할 이미지의 문자를 인식하는 방법의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.9 is a view for explaining an example of a method of recognizing the characters of the divided image by comparing the divided image for each vehicle identification number character generated from the vehicle identification number image with a first reference vehicle identification number image and a second reference vehicle identification number image.

도 9을 참고로 살펴보면, 차대번호 이미지 중 깊이 정보를 가지는 깊이 이미지를 문자별로 구분하여 각 문자에 대한 분할 깊이 이미지(D)를 생성하고 차대번호 이미지 중 명도 정보를 가지는 명도 이미지를 문자별로 구분하여 각 문자에 대한 분할 명도 이미지(I)를 생성한다.Referring to FIG. 9, the depth image having depth information in the vehicle identification number image is divided by letter to generate a divided depth image (D) for each letter, and the brightness image having brightness information in the vehicle identification number image is divided by letter. Create a split brightness image (I) for each character.

분할 깊이 이미지를 제1 기준 데이터베이스부(DB1)에 저장되어 있는 문자별 제1 기준 차대번호 이미지와 비교하여 문자별 제1 에지 상관도를 계산하고, 분할 명도 이미지를 제1 기준 데이터베이스부(DB1)에 저장되어 있는 문자별 제1 기준 차대번호 이미지와 비교하여 문자별 제2 에지 상관도를 계산한다.The first edge correlation for each character is calculated by comparing the split depth image with the first reference vehicle identification number image for each character stored in the first reference database unit DB1, and the divided brightness image is compared to the first reference database unit DB1 The second edge correlation for each character is calculated by comparing it with the first reference vehicle identification number image for each character stored in the .

또한 분할 깊이 이미지를 제2 기준 데이터베이스부(DB2)에 저장되어 있는 문자별 제2 기준 차대번호 이미지 중 분할 깊이 이미지와 동일한 위치 식별자로 매핑된 등록 깊이 이미지와 비교하여 문자별 제1 명도 상관도를 계산하고, 분할 명도 이미지를 제2 기준 데이터베이스부(DB2)에 저장되어 있는 문자별 제2 기준 차대번호 이미지 중 분할 명도 이미지와 동일한 위치 식별자로 매핑된 등록 명도 이미지와 비교하여 문자별 제2 명도 상관도를 계산한다.In addition, by comparing the divided depth image with the registered depth image mapped to the same position identifier as the divided depth image among the second reference vehicle identification number images for each character stored in the second reference database unit DB2, the correlation of the first brightness for each character was obtained. Calculation and comparing the divided brightness image with the registered brightness image mapped with the same location identifier as the divided brightness image among the second reference vehicle identification number images for each character stored in the second reference database unit DB2 to correlate the second brightness for each character calculate the degree

제1 에지 상관도, 제2 에지 상관도, 제1 명도 상관도 및 제2 명도 상관도로부터 가장 높은 전체 상관도를 가지는 문자를 분할 이미지의 문자로 인식한다.A character having the highest overall correlation from the first edge correlation, the second edge correlation, the first brightness correlation, and the second brightness correlation is recognized as the character of the divided image.

여기서 등록 명도 상관도와 후보 명도 상관도에 기초하여 제2 기준 데이터베이스부에 저장되어 있는 위치별 문자의 등록 깊이 이미지와 등록 명도 이미지는 후보 데이터베이스부에 저장되어 있는 동일한 위치의 동일한 문자의 후보 깊이 이미지와 후보 명도 이미지로 갱신될 수 있다. Here, on the basis of the registered brightness correlation and candidate brightness correlation, the registered depth image and the registered brightness image of each position stored in the second reference database unit are the candidate depth image and the candidate depth image of the same character stored in the candidate database unit. Candidate brightness may be updated as an image.

도 10은 본 발명에서 제2 기준 데이터베이스의 제2 기준 차대번호 이미지를 후보 차대번호 이미지로 갱신하는 일 예를 설명하기 위한 도면이다.10 is a view for explaining an example of updating a second reference vehicle identification number image of a second reference database to a candidate vehicle identification number image in the present invention.

도 10을 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 차대번호에서 위치 식별자 7에 위치하는 문자가 "H"로 처음 인식되는 경우, 제2 기준 데이터베이스부에서 위치 식별자 7에 위치하며 동일한 문자 H로 등록된 등록 깊이 이미지와 등록 명도 이미지를 검색한다. 분할 깊이 이미지와 검색한 등록 깊이 이미지 사이의 제1 등록 명도 상관도를 계산하고 분할 명도 이미지와 검색한 등록 명도 이미지 사이의 제2 등록 명도 상관도를 계산하여 제1 등록 명도 상관도와 제2 등록 명도 상관도로부터 등록 명도 상관도를 계산한다. Referring to FIG. 10 in more detail, when the character located at the position identifier 7 in the vehicle identification number is first recognized as “H”, the registration depth located at the position identifier 7 in the second reference database unit and registered with the same character H Search for images and registered brightness images. The first registered brightness correlation between the divided depth image and the searched registered depth image is calculated, and the second registered brightness correlation between the divided brightness image and the searched registered brightness image is calculated, and the first registered brightness correlation and the second registered brightness are calculated. Calculate the registered brightness correlation from the correlation.

또한 후보 데이터베이스부에서 위치 식별자 7에 위치하며 동일한 문자 H로 등록된 후보 깊이 이미지와 후보 명도 이미지를 검색한다. 분할 깊이 이미지와 검색한 후보 깊이 이미지 사이의 제1 후보 명도 상관도를 계산하고 분할 명도 이미지와 검색한 후보 명도 이미지 사이의 제2 후보 명도 상관도를 계산하여 제1 후보 명도 상관도와 제2 후보 명도 상관도로부터 후보 명도 상관도를 계산한다. 등록 명도 상관도가 후보 명도 상관도보다 큰 경우, 등록 깊이 이미지와 등록 명도 이미지를 갱신하지 않고 유지하며, 다만 후보 깊이 이미지와 후보 명도 이미지를 분할 깊이 이미지와 분할 명도 이미지로 후보 데이터베이스부에 갱신 등록한다.In addition, a candidate depth image and a candidate brightness image located at the position identifier 7 in the candidate database unit and registered with the same letter H are searched for. The first candidate brightness correlation and the second candidate brightness correlation are calculated by calculating the first candidate brightness correlation between the divided depth image and the searched candidate brightness image, and calculating the second candidate brightness correlation between the divided brightness image and the searched candidate brightness image. Calculate the candidate brightness correlation from the correlation. If the registered brightness correlation is greater than the candidate brightness correlation, the registered depth image and the registered brightness image are maintained without updating, but the candidate depth image and the candidate brightness image are updated and registered in the candidate database as a divided depth image and a divided brightness image do.

동일한 작업을 반복하며, 차대번호에서 위치 식별자 7에 위치하는 문자가 "H"로 3번째 인식되는 경우, 제2 기준 데이터베이스부에서 위치 식별자 7로 동일한 문자 H로 등록된 등록 깊이 이미지와 등록 명도 이미지를 검색한다. 분할 깊이 이미지와 검색한 등록 깊이 이미지 사이의 제1 등록 명도 상관도를 계산하고 분할 명도 이미지와 검색한 등록 명도 이미지 사이의 제2 등록 명도 상관도를 계산하여 제1 등록 명도 상관도와 제2 등록 명도 상관도로부터 등록 명도 상관도를 계산한다. Repeat the same operation, and when the character located at position identifier 7 in the vehicle identification number is recognized as “H” for the third time, the registered depth image and registered brightness image registered as the same letter H as the position identifier 7 in the second reference database unit search for The first registered brightness correlation between the divided depth image and the searched registered depth image is calculated, and the second registered brightness correlation between the divided brightness image and the searched registered brightness image is calculated, and the first registered brightness correlation and the second registered brightness are calculated. Calculate the registered brightness correlation from the correlation.

또한 후보 데이터베이스부에서 위치 식별자 7로 동일한 문자 H로 등록된 후보 깊이 이미지와 후보 명도 이미지를 검색한다. 분할 깊이 이미지와 검색한 후보 깊이 이미지 사이의 제1 후보 명도 상관도를 계산하고 분할 명도 이미지와 검색한 후보 명도 이미지 사이의 제2 후보 명도 상관도를 계산하여 제1 후보 명도 상관도와 제2 후보 명도 상관도로부터 후보 명도 상관도를 계산한다. 후보 명도 상관도가 등록 명도 상관도보다 큰 경우, 제2 기준 데이터베이스부에 기등록되어 있던 등록 깊이 이미지와 등록 명도 이미지를 대신하여 후보 깊이 이미지와 후보 명도 이미지를 등록 깊이 이미지와 등록 명도 이미지로 제2 기준 데이터베이스부에 갱신 등록하며, 후보 데이터베이스부에 기등록되어 있던 후보 깊이 이미지와 후보 명도 이미지를 대신하여 분할 깊이 이미지와 분할 명도 이미지를 후보 깊이 이미지와 후보 명도 이미지로 후보 데이터베이스부에 갱신 등록한다.Also, a candidate depth image and a candidate brightness image registered with the same letter H as the position identifier 7 are searched for in the candidate database unit. The first candidate brightness correlation and the second candidate brightness correlation are calculated by calculating the first candidate brightness correlation between the divided depth image and the searched candidate brightness image, and calculating the second candidate brightness correlation between the divided brightness image and the searched candidate brightness image. Calculate the candidate brightness correlation from the correlation. If the candidate brightness correlation is greater than the registered brightness correlation, the candidate depth image and the candidate brightness image are replaced with the registered depth image and the registered brightness image previously registered in the second reference database unit as the registered depth image and the registered brightness image. 2 Update registration in the reference database unit, and update and register the divided depth image and the divided brightness image as the candidate depth image and the candidate brightness image in the candidate database unit instead of the candidate depth image and the candidate brightness image previously registered in the candidate database unit .

도 11은 본 발명에 따른 기준 차대번호 이미지의 갱신 방법에서 갱신을 중단하는 일 예를 설명하기 위한 흐름도이다.11 is a flowchart for explaining an example of stopping the update in the method for updating the reference vehicle identification number image according to the present invention.

도 11을 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 각 위치에서 문자별 인식 횟수를 카운트하여 각 위치에서 문자별 인식 횟수가 임계 횟수를 초과하는지 판단한다(S211). 예들 들어 위치 식별자 7에 위치하는 문자"H"가 인식되는 횟수를 카운트하여 위치 식별자 7에 위치하는 문자"H"가 인식되는 횟수가 임계 횟수를 초과하는지 판단한다. 각 위치에서 문자별 인식 횟수가 임계 횟수를 초과하는지 않은 경우, 해당 위치에서 인식한 문자에 대한 후보 차대번호 이미지로 제2 기준 차대번호 이미지를 계속해서 갱신 등록한다(S219).Referring to FIG. 11 in more detail, the number of times of recognition for each character at each position is counted to determine whether the number of times of recognition for each character at each position exceeds a threshold number (S211). For example, by counting the number of times that the character "H" located in the position identifier 7 is recognized, it is determined whether the number of times the character "H" located in the position identifier 7 is recognized exceeds a threshold number of times. If the number of recognition times for each character at each position does not exceed the threshold number, the second reference vehicle identification number image is continuously updated and registered as a candidate vehicle identification number image for the character recognized at the corresponding position (S219).

각 위치에서 문자별 인식 횟수가 임계 횟수를 초과하는 경우, 등록 명도 상관도와 갱신 임계값을 비교하여 등록 명도 상관도가 갱신 임계값을 초과하는지 판단한다(S213). 예를 들어, 위치 식별자 7에 위치하는 문자"H"에 대한 제2 기준 차대번호 이미지의 등록 명도 상관도가 설정한 갱신 임계값을 초과하는지 판단한다.When the number of recognition times for each character in each position exceeds the threshold number, it is determined whether the registered brightness correlation exceeds the update threshold value by comparing the registered brightness correlation with the update threshold (S213). For example, it is determined whether the correlation between the registration brightness of the second reference vehicle identification number image with respect to the letter "H" located in the position identifier 7 exceeds a set update threshold.

인식 횟수가 임계 횟수를 초과하더라도 등록 명도 상관도가 갱신 임계값을 초과하지 않는 경우, 해당 위치에서 인식한 문자에 대한 후보 차대번호 이미지로 제2 기준 차대번호 이미지를 계속해서 갱신 등록한다(S219).Even if the number of recognition exceeds the threshold number, if the registration brightness correlation does not exceed the update threshold value, the second reference vehicle identification number image is continuously updated and registered as a candidate vehicle identification number image for the character recognized at the corresponding position (S219) .

한편, 각 위치에서 문자별 인식 횟수가 임계 횟수를 초과하며 등록 명도 상관도가 갱신 임계값을 초과하는 경우, 제2 기준 차대번호 이미지를 후보 차대번호 이미지로 갱신하는 것을 중단 요청하는 사용자 명령이 입력되는지 판단한다(S215).On the other hand, when the number of recognition times for each character in each position exceeds the threshold number and the registration brightness correlation exceeds the update threshold value, a user command requesting to stop updating the second reference vehicle identification number image to the candidate vehicle identification number image is input It is determined whether or not (S215).

사용자 명령이 입력되는 경우, 제2 기준 차대번호 이미지를 후보 차대번호 이미지로 갱신하는 것을 중단한다(S217).When a user command is input, updating the second reference vehicle identification number image to the candidate vehicle identification number image is stopped (S217).

본 발명에서 차대번호의 각 위치에서 문자별 인식 횟수가 임계 횟수를 초과하는 경우, 불필요하게 계속해서 제2 기준 차대번호 이미지를 후보 차대번호 이미지로 갱신하는데 소요되는 프로세스, 메모리 등의 자원 낭비를 방지할 수 있다.In the present invention, when the number of times of recognition for each character at each location of the vehicle identification number exceeds the threshold number, it is unnecessary to continuously update the second reference vehicle identification number image to the candidate vehicle identification number image. can do.

또한 본 발명에서 차대번호의 각 위치에서 문자별 등록 명도 상관도가 설정한 갱신 임계값을 초과하는 경우, 불필요하게 계속해서 제2 기준 차대번호 이미지를 후보 차대번호 이미지로 갱신하는데 소요되는 프로세스, 메모리 등의 자원 낭비를 방지할 수 있다.In addition, in the present invention, when the registration brightness correlation for each character at each position of the vehicle identification number exceeds the set update threshold, the process and memory required to continuously update the second reference vehicle identification number image to the candidate vehicle identification number image unnecessarily. waste of resources can be avoided.

또한 본 발명에서 사용자 명령에 따라 제2 기준 차대번호 이미지를 후보 차대번호 이미지로 갱신하도록 하거나 설정한 주기에 설정한 시간 동안에만 제2 기준 차대번호를 후보 차대번호 이미지로 갱신하도록 하여, 불필요하게 계속해서 제2 기준 차대번호 이미지를 후보 차대번호 이미지로 갱신하는데 소요되는 프로세스, 메모리 등의 자원 낭비를 방지할 수 있다.In addition, in the present invention, the second reference vehicle identification number image is updated to the candidate vehicle identification number image according to the user's command, or the second reference vehicle identification number image is updated with the candidate vehicle identification number image only for a set period in a set period Accordingly, it is possible to prevent wastage of resources such as a process and memory required to update the second reference vehicle identification number image into a candidate vehicle identification number image.

한편, 상술한 본 발명의 실시 예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다.Meanwhile, the above-described embodiments of the present invention can be written as a program that can be executed on a computer, and can be implemented in a general-purpose digital computer that operates the program using a computer-readable recording medium.

상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체는 마그네틱 저장 매체(예를 들어, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등) 및 캐리어 웨이브(예를 들면, 인터넷을 통한 전송)와 같은 저장 매체를 포함한다.The computer-readable recording medium includes a magnetic storage medium (eg, ROM, floppy disk, hard disk, etc.), an optically readable medium (eg, CD-ROM, DVD, etc.) and a carrier wave (eg, Internet storage media such as transmission via

본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다. Although the present invention has been described with reference to the embodiment shown in the drawings, which is only exemplary, those skilled in the art will understand that various modifications and equivalent other embodiments are possible therefrom. Accordingly, the true technical protection scope of the present invention should be determined by the technical spirit of the appended claims.

10: 각인 장치 30: 인식 장치
50: 관리자 단말기
110: 영상 생성부 120: 분할부
130: 에지 비교부 140: 제1 기준 데이터베이스부
150: 명도 비교부 160: 제2 기준 데이터베이스부
170: 인식부 180: 후보 데이터베이스부
190: 갱신부
191: 검색부 193: 등록명도 비교부
195: 후보 명도 비교부 197: 갱신 등록부
10: engraving device 30: recognition device
50: manager terminal
110: image generating unit 120: dividing unit
130: edge comparison unit 140: first reference database unit
150: brightness comparison unit 160: second reference database unit
170: recognition unit 180: candidate database unit
190: update
191: search unit 193: registered name comparison unit
195: candidate brightness comparison unit 197: renewal register

Claims (12)

차량에 각인된 차대번호를 인식하는데 사용되는 기준 차대번호 이미지의 갱신 방법에 있어서,
차량에 각인된, 다수의 문자로 이루어진 차대번호를 촬영하여 차대번호 이미지를 생성하고 상기 차대번호 이미지로부터 차대번호를 구성하는 각 문자에 대한 분할 이미지를 생성하는 단계;
제1 기준 차대번호 이미지와 분할 이미지를 비교하여 문자의 에지(contour) 상관도를 계산하는 단계;
제2 기준 차대번호 이미지와 분할 이미지를 비교하여 문자의 명도 상관도를 계산하는 단계;
상기 에지 상관도와 상기 명도 상관도로부터 전체 상관도를 계산하여 가장 높은 전체 상관도를 가지는 문자로 상기 분할 이미지의 문자를 인식하는 단계; 및
인식한 문자에 해당하는 제2 기준 차대번호 이미지와 후보 차대번호 이미지를 상기 분할 이미지와 비교하여 후보 차대번호 이미지로 제2 기준 차대번호 이미지를 갱신 등록하는 단계를 포함하며,
상기 제1 기준 차대번호 이미지는 기설정된 차대번호의 문자 정보를 이용하여 소프트웨어에 의해 그래픽으로 생성되는 기준 이미지이며,
상기 제2 기준 차대번호 이미지는 실제 차량에 각인한 차대번호를 촬영하여 생성되는 기준 이미지인 것을 특징으로 하는 기준 차대번호 이미지의 갱신 방법.
In the updating method of the reference vehicle identification number image used to recognize the vehicle identification number engraved on the vehicle,
generating a vehicle identification number image by photographing a vehicle identification number engraved on the vehicle, comprising a plurality of characters, and generating a divided image for each letter constituting the vehicle identification number from the vehicle identification number image;
Comparing the first reference vehicle identification number image and the divided image, calculating the edge (contour) correlation of the character;
Comparing the second reference vehicle identification number image and the divided image to calculate the brightness correlation of the character;
recognizing the character of the divided image as a character having the highest overall correlation by calculating an overall correlation from the edge correlation and the brightness correlation; and
Comprising the step of comparing a second reference vehicle identification number image and a candidate vehicle identification number image corresponding to the recognized character with the divided image to update and register a second reference vehicle identification number image as a candidate vehicle identification number image,
The first reference vehicle identification number image is a reference image generated graphically by software using text information of a preset vehicle identification number,
The method for updating the reference vehicle identification number image, characterized in that the second reference vehicle identification number image is a reference image generated by photographing the vehicle identification number engraved on the actual vehicle.
제 1 항에 있어서, 상기 제2 기준 차대번호 이미지를 상기 후보 차대번호 이미지로 변경 갱신하는 단계는
인식한 문자에 해당하는 제2 기준 차대번호 이미지와 인식한 문자에 해당하는 후보 차대번호 이미지를 검색하는 단계;
검색한 제2 기준 차대번호 이미지와 상기 분할 이미지 사이의 등록 명도 상관도를 계산하는 단계;
검색한 후보 차대번호 이미지와 상기 분할 이미지 사이의 후보 명도 상관도를 계산하는 단계; 및
상기 등록 명도 상관도와 상기 후보 명도 상관도의 크기를 비교하여 상기 후보 차대번호 이미지로 상기 제2 기준 차대번호 이미지를 갱신 등록하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 기준 차대번호 이미지의 갱신 방법.
The method of claim 1, wherein the updating of the second reference vehicle identification number image to the candidate vehicle identification number image comprises:
retrieving a second reference vehicle identification number image corresponding to the recognized text and a candidate vehicle identification number image corresponding to the recognized text;
calculating a registration brightness correlation between the searched second reference vehicle identification number image and the divided image;
calculating a candidate brightness correlation between the searched candidate vehicle identification number image and the divided image; and
and comparing the size of the registered brightness correlation and the candidate brightness correlation to update and register the second reference vehicle identification number image as the candidate vehicle identification number image.
제 2 항에 있어서,
상기 등록 명도 상관도가 상기 후보 명도 상관도보다 큰 경우 상기 제2 기준 차대번호 이미지를 유지하는 것을 특징으로 하는 기준 차대번호 이미지의 갱신 방법.
3. The method of claim 2,
The method of updating a reference vehicle identification number image, characterized in that the second reference vehicle identification number image is maintained when the registered brightness correlation is greater than the candidate brightness correlation.
제 3 항에 있어서,
상기 등록 명도 상관도가 상기 후보 명도 상관도보다 작은 경우 상기 후보 차대번호 이미지로 상기 제2 기준 차대번호 이미지를 갱신 등록하는 것을 특징으로 하는 기준 차대번호 이미지의 갱신 방법.
4. The method of claim 3,
When the registered brightness correlation is smaller than the candidate brightness correlation, the second reference vehicle identification number image is updated and registered as the candidate vehicle identification number image.
제 4 항에 있어서,
상기 등록 명도 상관도가 상기 후보 명도 상관도보다 크거나 작은 경우,
상기 분할 이미지로 상기 후보 차대번호 이미지를 갱신 등록하는 것을 특징으로 하는 기준 차대번호 이미지의 갱신 방법.
5. The method of claim 4,
When the registered brightness correlation is greater or less than the candidate brightness correlation,
The updating method of the reference vehicle identification number image, characterized in that the candidate vehicle identification number image is updated and registered as the divided image.
제 5 항에 있어서,
상기 분할 이미지는 깊이 정보를 가지는 분할 깊이 이미지와 명도 정보를 가지는 분할 명도 이미지로 생성되며,
상기 제2 기준 차대번호 이미지는 깊이 정보를 가지는 등록 깊이 이미지와 명도 정보를 가지는 등록 명도 이미지로 생성되고, 상기 후보 차대번호 이미지는 깊이 정보를 가지는 후보 깊이 이미지와 명도 정보를 가지는 후보 명도 이미지로 생성되는 것을 특징으로 하는 기준 차대번호 이미지의 갱신 방법.
6. The method of claim 5,
The divided image is generated as a divided depth image having depth information and a divided brightness image having brightness information,
The second reference vehicle identification number image is generated as a registered depth image having depth information and a registered brightness image having brightness information, and the candidate vehicle identification number image is generated as a candidate depth image having depth information and a candidate brightness image having brightness information A method of updating the reference vehicle identification number image, characterized in that
제 6 항에 있어서,
상기 분할 깊이 이미지와 등록 깊이 이미지 사이의 제1 등록 명도 상관도를 상기 분할 깊이 이미지와 후보 깊이 이미지 사이의 제1 후보 명도 상관도와 비교하여 상기 후보 깊이 이미지로 상기 등록 깊이 이미지를 갱신 등록하며,
상기 분할 명도 이미지와 등록 명도 이미지 사이의 제2 등록 명도 상관도를 상기 분할 명도 이미지와 후보 명도 이미지 사이의 제2 후보 명도 상관도와 비교하여 상기 후보 명도 이미지로 상기 등록 명도 이미지를 갱신 등록하는 것을 특징으로 하는 기준 차대번호 이미지의 갱신 방법.
7. The method of claim 6,
comparing the first registered brightness correlation between the divided depth image and the registered depth image with a first candidate brightness correlation between the divided depth image and the candidate depth image to update and register the registered depth image as the candidate depth image;
Comparing the second registered brightness correlation between the divided brightness image and the registered brightness image with the second candidate brightness correlation between the divided brightness image and the candidate brightness image, updating and registering the registered brightness image as the candidate brightness image How to update the reference vehicle identification number image.
제 4 항에 있어서, 상기 기준 차대번호 이미지의 갱신 방법은
상기 등록 명도 상관도와 갱신 임계값을 비교하는 단계들 더 포함하며,
상기 등록 명도 상관도가 상기 갱신 임계값을 초과하는 경우, 상기 후보 차대번호 이미지로 상기 제2 기준 차대번호 이미지를 갱신 등록하는 것을 중단하는 것을 특징으로 하는 기준 차대번호 이미지의 갱신 방법.
5. The method of claim 4, wherein the updating method of the reference vehicle identification number image comprises:
Further comprising the steps of comparing the registration brightness correlation and the update threshold,
When the registration brightness correlation exceeds the update threshold, updating and registering the second reference vehicle identification number image as the candidate vehicle identification number image is stopped.
제 4 항에 있어서, 상기 기준 차대번호 이미지의 갱신 방법은
갱신 주기가 도래하였는지 판단하는 단계를 더 포함하며,
갱신 주기가 도래한 경우 설정된 시간 동안 상기 후보 차대번호 이미지로 제2 기준 차대번호 이미지를 갱신 등록하는 것을 특징으로 하는 기준 차대번호 이미지의 갱신 방법.
5. The method of claim 4, wherein the updating method of the reference vehicle identification number image comprises:
Further comprising the step of determining whether the update cycle has arrived,
When the update period arrives, the method of updating the reference vehicle identification number image, characterized in that for a set period of time, the renewal registration of the second reference vehicle identification number image as the candidate vehicle identification number image.
제 4 항에 있어서, 상기 기준 차대번호 이미지의 갱신 방법은
문자별 인식 횟수를 카운트하는 단계를 더 포함하며,
상기 문자별 인식 횟수가 임계 횟수를 초과하는 경우, 상기 후보 차대번호 이미지로 상기 제2 기준 차대번호 이미지를 갱신 등록하는 것을 중단하는 것을 특징으로 하는 기준 차대번호 이미지의 갱신 방법.
5. The method of claim 4, wherein the updating method of the reference vehicle identification number image comprises:
Further comprising the step of counting the number of recognition for each character,
When the number of times of recognition for each character exceeds a threshold number of times, updating and registering the second reference vehicle identification number image as the candidate vehicle identification number image is stopped.
제 4 항에 있어서, 상기 기준 차대번호 이미지의 갱신 방법은
갱신 중단 명령이 입력되는지 판단하는 단계를 더 포함하며,
상기 갱신 중단 명령이 입력되는 경우, 상기 후보 차대번호 이미지로 제2 기준 차대번호 이미지를 갱신 등록하는 것을 중단하는 것을 특징으로 하는 기준 차대번호 이미지의 갱신 방법.
5. The method of claim 4, wherein the updating method of the reference vehicle identification number image comprises:
Further comprising the step of determining whether an update stop command is input,
When the update stop command is input, the method of updating a reference vehicle identification number image, characterized in that the renewal and registration of a second reference vehicle identification number image as the candidate vehicle identification number image is stopped.
제 1 항 내지 제 11 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 차대번호 이미지에서 상기 분할 이미지의 위치 식별자를 판단하는 단계를 더 포함하며,
인식한 문자에 해당하는 제2 기준 차대번호 이미지와 후보 차대번호 이미지는 판단한 상기 위치 식별자와 동일한 위치에 존재하는 제2 기준 차대번호 이미지 및 후보 차대번호 이미지인 것을 특징으로 하는 기준 차대번호 이미지의 갱신 방법.
12. The method according to any one of claims 1 to 11,
Further comprising the step of determining the location identifier of the divided image in the vehicle identification number image,
The second reference vehicle identification number image and the candidate vehicle identification number image corresponding to the recognized characters are the second reference vehicle identification number image and the candidate vehicle identification number image existing at the same location as the determined location identifier. method.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR101182173B1 (en) * 2012-02-07 2012-09-12 김진호 Method and system for recognizing vehicle plate
KR20200045023A (en) * 2018-10-08 2020-05-04 울산과학기술원 Method and apparatus for recognizing vehicle number based on learning model

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