KR20220094004A - Unmanned parking control system and method using deep learning object tracking - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 360도 전방위 CCTV를 이용한 지능형 무인주차 관제 시스템 및 방법에 관한 것으로, 특히 딥러닝 객체 추적을 통해 차량이 감지되는 순간부터 주차가 이루어지는 동안 다양한 각도 및 위치에서 동일한 번호판 인식을 통한 다수의 결과로 번호판 인식 정확도를 높일 수 있는 딥러닝 기반 지능형 무인주차 관제 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an intelligent unmanned parking control system and method using 360-degree omnidirectional CCTV, and in particular, from the moment the vehicle is detected through deep learning object tracking, during parking, multiple results through recognition of the same license plate at various angles and locations It relates to a deep learning-based intelligent unmanned parking control system and method that can increase license plate recognition accuracy with
현재 주차 관제 시스템은 무인 입출차 및 과금 시스템에서 지능형 주차 관제 시스템으로 대체되고 있다.Currently, the parking control system is being replaced by an intelligent parking control system from the unmanned entrance and exit and billing system.
기존 지능형 주차 관제의 경우 센서 및 코일 방식의 하드웨어를 통하여 서비스를 제공하므로, 시설 구축 및 유지보수 비용 증가의 문제점이 있다.In the case of the existing intelligent parking control, since the service is provided through sensor and coil-type hardware, there is a problem of increased facility construction and maintenance costs.
또한, 종래에는 단방향 CCTV를 통하여 실시간 감시를 수행하므로, 많은 수의 CCTV가 필요하며 음영지역 발생으로 인한 실시간 감시가 불가능하다는 문제점이 있다.In addition, since real-time monitoring is performed through a one-way CCTV in the prior art, a large number of CCTVs are required, and there is a problem in that real-time monitoring is impossible due to the occurrence of a shaded area.
이에 따라, 360도 전방위 CCTV를 통한 음영지역 해소 및 지능형 주차 관제를 제공할 수 있는 기술이 요구되며, 특히 360도 전방위 CCTV 특성 상 각도 및 거리에 따른 왜곡으로 인해 발생하는 오인식을 해결하기 위한 기술이 요구된다.Accordingly, technology that can eliminate shadow areas and provide intelligent parking control through 360-degree omnidirectional CCTV is required. is required
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 360도 전방위 CCTV 영상인식에서 발생하는 번호판 오인식을 해결하기 위하여 차량이 감지되는 순간부터 주차가 이루어지는 동안 다양한 각도 및 위치에서 동일한 번호판 인식을 통한 다수의 결과로 번호판 인식 정확도를 높일 수 있는 딥러닝 기반 지능형 무인주차 관제 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.The technical problem to be achieved by the present invention is to solve the license plate misrecognition that occurs in 360-degree omnidirectional CCTV image recognition, from the moment the vehicle is detected to the number of results through the recognition of the same license plate at various angles and locations while parking is performed. Accuracy of license plate recognition It is to provide a deep learning-based intelligent unmanned parking control system and method that can increase
한 실시예에 따르면, 지능형 무인주차 관제 시스템이 제공된다. 상기 지능형 무인주차 관제 시스템은 주차 구역별 동영상 정보를 생성하는 영상 촬영 장치, 그리고 미리 저장된 기계 학습 모델을 이용하여 상기 주차 구역별 동영상 정보로부터 입차 차량을 감지하고, 미리 저장된 기계 학습 모델을 이용하여 상기 주차 구역별 동영상 정보로부터 상기 입차 차량을 포함하는 복수의 정지 화면 영상 정보를 추출하며, 미리 저장된 기계 학습 모델을 이용하여 상기 입차 차량을 포함하는 복수의 정지 화면 영상 정보 각각으로부터 상기 입차 차량의 번호판 정보를 추출하며, 상기 입차 차량을 포함하는 복수의 정지 화면 영상 정보 각각으로부터 추출된 상기 입차 차량의 번호판 정보를 비교하여 상기 입차 차량의 번호 정보를 생성하는 서버를 포함한다.According to one embodiment, an intelligent unmanned parking control system is provided. The intelligent unmanned parking control system detects a vehicle entering from the video information for each parking area using an image photographing device that generates video information for each parking area, and a pre-stored machine learning model, and uses the pre-stored machine learning model to Extracting a plurality of still image information including the entering vehicle from the video information for each parking area, and using a pre-stored machine learning model, license plate information of the entering vehicle from each of the plurality of still image information including the entering vehicle and a server for generating number information of the entering vehicle by comparing the number plate information of the entering vehicle extracted from each of a plurality of still image information including the entering vehicle.
상기 서버는, 상기 영상 촬영 장치로부터 상기 주차 구역별 동영상 정보를 수신하는 통신부, 미리 저장된 기계 학습 모델을 이용하여 상기 주차 구역별 동영상 정보로부터 상기 입차 차량의 번호 정보를 생성하는 인공지능 분석부, 및 상기 입차 차량의 번호 정보를 바탕으로 주차 요금 부과 대상 차량 정보를 생성하는 결제 관리부를 포함할 수 있다.The server includes a communication unit for receiving the video information for each parking area from the image capturing device, an artificial intelligence analysis unit for generating number information of the vehicle entering from the video information for each parking area using a pre-stored machine learning model, and It may include a payment management unit that generates information on the vehicle to be charged a parking fee based on the number information of the entering vehicle.
상기 인공지능 분석부는, 상기 입차 차량을 포함하는 복수의 정지 화면 영상 정보 각각으로부터 추출된 상기 입차 차량의 번호판 정보 중 각 자리마다 기준값 보다 큰 중복 횟수를 갖는 문자 또는 숫자를 상기 입차 차량의 번호 정보로 선택할 수 있다.The artificial intelligence analysis unit, among the number plate information of the entering vehicle extracted from each of a plurality of still screen image information including the entering vehicle, converts a letter or number having a number of overlaps greater than the reference value for each digit as the number information of the entering vehicle You can choose.
한 실시예에 따르면, 지능형 무인주차 관제 시스템의 무인주차 관제 방법이 제공된다. 상기 지능형 무인주차 관제 방법은 영상 촬영 장치가 주차 구역별 동영상 정보를 생성하는 단계, 인공지능 분석부가 미리 저장된 기계 학습 모델을 이용하여 상기 주차 구역별 동영상 정보로부터 입차 차량을 감지하는 단계, 상기 인공지능 분석부가 미리 저장된 기계 학습 모델을 이용하여 상기 주차 구역별 동영상 정보로부터 상기 입차 차량을 포함하는 복수의 정지 화면 영상 정보를 추출하는 단계, 상기 인공지능 분석부가 미리 저장된 기계 학습 모델을 이용하여 상기 입차 차량을 포함하는 복수의 정지 화면 영상 정보 각각으로부터 상기 입차 차량의 번호판 정보를 추출하는 단계, 그리고 상기 인공지능 분석부가 상기 입차 차량을 포함하는 복수의 정지 화면 영상 정보 각각으로부터 추출된 상기 입차 차량의 번호판 정보를 비교하여 상기 입차 차량의 번호 정보를 생성하는 단계를 포함한다.According to one embodiment, an unmanned parking control method of an intelligent unmanned parking control system is provided. The intelligent unmanned parking control method includes the steps of: an image capturing device generating video information for each parking area; detecting a vehicle entering from the video information for each parking area using a machine learning model stored in advance by an artificial intelligence analysis unit; the artificial intelligence extracting a plurality of still screen image information including the vehicle entering from the video information for each parking area by using a machine learning model stored in advance by the analysis unit, and the vehicle entering the vehicle using the machine learning model stored in advance by the artificial intelligence analysis unit extracting license plate information of the entering vehicle from each of a plurality of still screen image information including, and generating number information of the entering vehicle by comparing them.
상기 입차 차량의 번호 정보를 생성하는 단계는, 상기 인공지능 분석부가 상기 입차 차량을 포함하는 복수의 정지 화면 영상 정보 각각으로부터 추출된 상기 입차 차량의 번호판 정보 중 각 자리마다 기준값 보다 큰 중복 횟수를 갖는 문자 또는 숫자를 상기 입차 차량의 번호 정보로 선택할 수 있다.In the step of generating the number information of the entering vehicle, the AI analysis unit has a number of duplicates greater than the reference value for each digit among the number plate information of the entering vehicle extracted from each of a plurality of still image information including the entering vehicle. A letter or number may be selected as the number information of the entering vehicle.
차량이 감지되는 순간부터 주차가 이루어지는 동안 다양한 각도 및 위치에서 동일한 번호판 인식을 통한 다수의 결과로 번호판 인식 정확도를 높일 수 있다.From the moment the vehicle is detected to during parking, it is possible to increase the license plate recognition accuracy as a result of multiple results through the same license plate recognition at various angles and locations.
카메라 개수를 최소화하여 비용을 절감할 수 있다.Costs can be reduced by minimizing the number of cameras.
도 1은 한 실시예에 따른 지능형 무인주차 관제 시스템의 블록도이다.
도 2는 한 실시예에 따른 주차 구역별 동영상 정보를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 한 실시예에 따른 지능형 무인주차 관제 시스템의 서버의 블록도이다.
도 4 및 도 5는 한 실시예에 따른 인공지능 분석부의 동작내용을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 한 실시예에 따른 지능형 무인주차 관제 방법의 흐름도이다.1 is a block diagram of an intelligent unmanned parking control system according to an embodiment.
2 is a view for explaining video information for each parking area according to an embodiment.
3 is a block diagram of a server of an intelligent unmanned parking control system according to an embodiment.
4 and 5 are diagrams for explaining the operation contents of the artificial intelligence analysis unit according to an embodiment.
6 is a flowchart of an intelligent unmanned parking control method according to an embodiment.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings, the embodiments of the present invention will be described in detail so that those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains can easily implement them. However, the present invention may be embodied in several different forms and is not limited to the embodiments described herein. And in order to clearly explain the present invention in the drawings, parts irrelevant to the description are omitted, and similar reference numerals are attached to similar parts throughout the specification.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.Throughout the specification, when a part "includes" a certain element, it means that other elements may be further included, rather than excluding other elements, unless otherwise stated.
본 발명의 실시 예에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 실시 예들의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 실시 예들에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 실시 예들의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다. Terms used in the embodiments of the present invention are selected as currently widely used general terms as possible while considering the functions in the present invention, which may vary depending on the intention or precedent of a person skilled in the art, the emergence of new technology, etc. . In addition, in a specific case, there is a term arbitrarily selected by the applicant, and in this case, the meaning will be described in detail in the description of the corresponding embodiments. Therefore, the terms used in the present embodiments should be defined based on the meaning of the term and the overall contents of the present embodiments, rather than the simple name of the term.
본 발명의 실시 예에서, 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다. In an embodiment of the present invention, terms including an ordinal number such as first, second, etc. may be used to describe various elements, but the elements are not limited by the terms. The above terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. For example, without departing from the scope of the present invention, a first component may be referred to as a second component, and similarly, a second component may also be referred to as a first component. and/or includes a combination of a plurality of related listed items or any of a plurality of related listed items.
또한, 본 발명의 실시 예에서, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. Also, in an embodiment of the present invention, the singular expression includes the plural expression unless the context clearly dictates otherwise.
또한, 본 발명의 실시 예에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.In addition, in the embodiments of the present invention, terms such as "comprises" or "have" are intended to designate that the features, numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof described in the specification exist, but one It should be understood that it does not preclude the possibility of the presence or addition of or more other features or numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.
또한, 본 발명의 실시 예에서, '모듈' 혹은 '부'는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하며, 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 복수의'모듈' 혹은 복수의'부'는 특정한 하드웨어로 구현될 필요가 있는 '모듈' 혹은 '부'를 제외하고는 적어도 하나의 모듈로 일체화되어 적어도 하나의 프로세서로 구현될 수 있다.In addition, in an embodiment of the present invention, a 'module' or 'unit' performs at least one function or operation, and may be implemented as hardware or software, or a combination of hardware and software. In addition, a plurality of 'modules' or a plurality of 'units' may be integrated into at least one module and implemented by at least one processor, except for 'modules' or 'units' that need to be implemented with specific hardware.
도 1은 한 실시예에 따른 지능형 무인주차 관제 시스템의 블록도이다. 도 2는 한 실시예에 따른 주차 구역별 동영상 정보를 설명하기 위한 도면이다. 도 3은 한 실시예에 따른 지능형 무인주차 관제 시스템의 서버의 블록도이다. 도 4 및 도 5는 한 실시예에 따른 인공지능 분석부의 동작내용을 설명하기 위한 도면이다.1 is a block diagram of an intelligent unmanned parking control system according to an embodiment. 2 is a view for explaining video information for each parking area according to an embodiment. 3 is a block diagram of a server of an intelligent unmanned parking control system according to an embodiment. 4 and 5 are diagrams for explaining the operation of the artificial intelligence analysis unit according to an embodiment.
도 1을 참조하면, 한 실시예에 따른 지능형 무인주차 관제 시스템은 입차 감지 장치(100), 영상 촬영 장치(200), 서버(300), 출차 감지 장치(400), 사용자 단말(500)을 포함한다.Referring to FIG. 1 , the intelligent unmanned parking control system according to an embodiment includes an
입차 감지 장치(100)는 주차장에 진입하는 입차 차량의 출입을 감지한다. 입차 감지 장치(100)는 한 실시예로서, 차량 또는 사용자 단말(500)의 비콘 신호를 감지할 수 있고, 해당 비콘 신호가 감지되면 차량의 입차로 판단하여 차단기를 개방하고 서버(300)에게 차량의 입차를 알리는 메시지를 송신할 수 있다.The
영상 촬영 장치(200)는 한 실시예로서, 입차 차량의 출입이 감지되면, 주차 구역별 동영상 정보를 생성할 수 있다.As an embodiment, the
영상 촬영 장치(200)는 한 실시예로서, 고정형 360도 CCTV일 수 있고, 주차장 천장의 중심부에 배치될 수 있으며, 복수의 렌즈를 포함할 수 있다. The
영상 촬영 장치(200)는 한 실시예로서, 미리 저장된 기계 학습 모델을 이용하여 주차 구역별 동영상 정보로부터 미리 구획된 주차 라인에 주차된 입차 차량의 주차 여부를 판단할 수 있다.As an embodiment, the
도 2를 참조하면, 영상 촬영 장치(200)는 한 실시예로서, 복수의 렌즈를 이용하여 12~16면(미리 설정된 복수의 주차 구역)을 촬영할 수 있고, 주차 구역별 동영상 정보를 생성할 수 있다. 이를 통해, CCTV 개수를 줄일 수 있고, 비용을 절감할 수 있다. 또한 다수의 주차 구역별 동영상 정보를 분석하여 번호판을 인식하므로 정확도를 향상시킬 수 있다.Referring to FIG. 2 , as an embodiment, the
영상 촬영 장치(200)는 한 실시예로서, 유무선 통신을 이용하여 서버(300)와 데이터를 송수신하는 통신 모듈을 포함할 수 있다.The
서버(300)는 미리 저장된 기계 학습 모델을 이용하여 주차 구역별 동영상 정보로부터 미리 구획된 주차 라인에 주차된 입차 차량의 번호 정보를 추출하고, 입차 차량의 번호 정보를 바탕으로 주차 요금 부과 대상 차량 정보를 생성할 수 있다.The
도 3을 참조하면, 한 실시예에 따른 서버(300)는 통신부(310), 인공지능 분석부(320), 결제 관리부(33)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 3 , the
통신부(310)는 한 실시예로서, 영상 촬영 장치(200)로부터 주차 구역별 동영상 정보를 수신할 수 있다.As an embodiment, the
인공지능 분석부(320)는 한 실시예로서, 차량 형상 데이터, 차량 번호판 데이터, 주차 라인에 주차된 주차 차량 데이터를 바탕으로 미리 저장된 알고리즘을 이용하여 기계 학습 모델을 생성할 수 있다. 미리 저장된 알고리즘은 한 실시예로서, 머신 러닝(Machine Learning) 학습 알고리즘 또는 딥러닝(Deep Learning) 학습 알고리즘일 수 있다.The artificial
인공지능 분석부(320)는 한 실시예로서, 미리 저장된 기계 학습 모델을 이용하여 주차 구역별 동영상 정보로부터 입차 차량을 감지할 수 있다. 인공지능 분석부(320)는 한 실시예로서, 미리 저장된 기계 학습 모델을 이용하여 주차 구역별 동영상 정보 중 주차장 입구 구역 동영상 정보로부터 입차 차량을 감지할 수 있다. As an embodiment, the artificial
도 4를 참조하면, 인공지능 분석부(320)는 한 실시예로서, 미리 저장된 기계 학습 모델을 이용하여 주차 구역별 동영상 정보로부터 입차 차량을 포함하는 복수의 정지 화면 영상 정보(캡쳐 이미지)를 추출할 수 있다. 정지 화면 영상 정보는 한 실시예로서, 차량의 정면 또는 후면 형상을 포함하는 정보일 수 있다.Referring to FIG. 4 , the artificial
도 5를 참조하면, 인공지능 분석부(320)는 한 실시예로서, 미리 저장된 기계 학습 모델을 이용하여 입차 차량을 포함하는 복수의 정지 화면 영상 정보 각각으로부터 입차 차량의 번호판 정보를 추출할 수 있고, 입차 차량을 포함하는 복수의 정지 화면 영상 정보 각각으로부터 추출된 입차 차량의 번호판 정보를 비교하여 입차 차량의 번호 정보를 생성할 수 있다.Referring to FIG. 5 , the artificial
구체적으로, 인공지능 분석부(320)는 입차 차량을 포함하는 복수의 정지 화면 영상 정보 각각으로부터 추출된 입차 차량의 번호판 정보 중 각 자리마다 기준값 보다 큰 중복 횟수를 갖는 문자 또는 숫자를 입차 차량의 번호 정보로 선택할 수 있다. 기준값은 한 실시예로서, 2이상의 값일 수 있고, 사용자의 설정에 따라 달라질 수 있다.Specifically, the artificial
예를 들어, 4개의 정지 화면 영상 정보를 통해 추출된 번호판 정보가 'ABC-1234', 'ABG-1284', 'NBC-1734', 'APC-7231'일 때, 인공지능 분석부(320)는 각 자리에서 중복 횟수가 가장 많은 문자 또는 숫자('ABC-1234')를 입차 차량의 번호 정보로 선택할 수 있다. 이를 통해, 번호 인식의 정확도를 향상시킬 수 있고, 주차 완료 여부 판단의 정확도를 향상시킬 수 있다.For example, when the license plate information extracted through the four still image information is 'ABC-1234', 'ABG-1284', 'NBC-1734', and 'APC-7231', artificial
인공지능 분석부(320)는 한 실시예로서, 영상 촬영 장치(200)를 통해 생성된 주차 구역별 동영상 정보를 분석하여 입차 차량의 번호 정보를 추출하고, 입차 차량의 번호 정보가 추출되면 주차 완료로 판단할 수 있다. The artificial
서버(300)는 한 실시예로서, 영상 촬영 장치(200)로부터 수신한 주차 구역별 동영상 정보 중 입차 차량이 감지된 시점부터 입차 차량의 주차 완료로 판단한 시점까지의 동영상 정보를 저장할 수 있다.As an embodiment, the
결제 관리부(33)는 한 실시예로서, 입차 차량의 번호 정보를 바탕으로 주차 요금 부과 대상 차량 정보를 생성할 수 있다. 결제 관리부(33)는 한 실시예로서, 인공지능 분석부(320)에서 주차 완료로 판단한 할 때, 해당 입차 차량의 번호 정보를 바탕으로 주차 요금 부과 대상 차량 정보를 생성할 수 있다. 이 때, 통신부(310)는 한 실시예로서, 사용자 단말(500)에게 앱 또는 웹을 통해 주차 위치 정보 및 주차 요금 부과를 알리는 메시지를 송신할 수 있다.As an embodiment, the payment management unit 33 may generate information on the vehicle to be charged for parking based on the number information of the vehicle entering the vehicle. As an embodiment, the payment management unit 33 may generate parking fee charge target vehicle information based on the number information of the corresponding entering vehicle when the artificial
한 실시예로서, 서버(300)는 차량 또는 사용자 단말(500)의 비콘 신호를 감지하여 차량의 위치를 실시간 판단할 수 있고, 차량이 주차장 내부에 진입할 때 앱 또는 웹을 통해 사용자 단말(500)에게 주차 구역을 안내하는 맵을 제공할 수 있다.As an embodiment, the
한 실시예로서, 인공지능 분석부(320)는, 결제 정보가 생성된 이후 생성된 입차 차량을 포함하는 영상 정보를 분석하여 비정상 상황 발생 여부를 판단할 수 있고, 통신부(310)는 비정상 상황 발생시 사용자 단말(500)에게 알림 메시지를 송신할 수 있다. 비정상 상황은 한 실시예로서, 화재 발생 상황, 일정 시간 이상 입차 차량 근처에 사람이 위치하는 상황일 수 있다. As an embodiment, the artificial
인공지능 분석부(320)는, 한 실시예로서, 비정상 상황에 관한 학습 데이터를 바탕으로 기계 학습 모델을 생성할 수 있고, 미리 저장된 기계 학습 모델을 이용하여 영상 정보로부터 비정상 상황 발생 여부를 판단할 수 있다.The artificial
출차 감지 장치(400)는 입차 차량의 출차를 감지할 수 있다. 출차 감지 장치(400)는 한 실시예로서, 차량 또는 사용자 단말(500)의 비콘 신호를 감지할 수 있다. 출차 감지 장치(400)는 입차 감지 장치(100)에서 입차를 감지한 이후, 차량 또는 사용자 단말(500)의 비콘 신호가 감지되면, 차량의 출차로 판단하여 차단기를 개방하고 서버(300)에게 차량의 출차를 알리는 메시지를 송신할 수 있다.The
결제 관리부(330)는 입차 차량의 출차가 감지되면, 입차 차량의 번호 정보, 입차 차량의 입차 시간 및 출차 시간을 바탕으로 결제 정보를 생성할 수 있다. 이 때, 통신부(310)는 결제 정보를 사용자 단말(500)에게 송신할 수 있다.When the exit of the vehicle is detected, the
사용자 단말(500)은 한 실시예로서, 앱 또는 웹을 통해 서버(300)와 연결될 수 있고, 입차 차량의 번호 정보, 입차 차량의 입차 시간 및 출차 시간, 주차 구역을 안내하는 맵, 주차 위치 정보 및 주차 요금 부과를 알리는 메시지, 비정상 상황 발생 정보, 결제 정보를 화면에 출력할 수 있다.The
사용자 단말(500)은 한 실시예로서, 이동 통신 단말기, 데스크톱 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 워크스테이션, 팜톱(palmtop) 컴퓨터, 개인 휴대 정보 단말기(Personal Digital Assistant, PDA), 웹 패드 등과 같이 메모리 수단을 구비하고 마이크로 프로세서를 탑재하여 연산 능력을 갖춘 디지털 기기일 수 있다.The
도 6은 한 실시예에 따른 지능형 무인주차 관제 방법의 흐름도이다. 6 is a flowchart of an intelligent unmanned parking control method according to an embodiment.
도 6을 참조하면, 한 실시예에 따른 지능형 무인주차 관제 방법은 영상 촬영 장치(200)가 주차 구역별 동영상 정보를 생성하는 단계(S100), 인공지능 분석부(320)가 미리 저장된 기계 학습 모델을 이용하여 주차 구역별 동영상 정보로부터 입차 차량을 감지하는 단계(S200), 인공지능 분석부(320)가 미리 저장된 기계 학습 모델을 이용하여 주차 구역별 동영상 정보로부터 입차 차량을 포함하는 복수의 정지 화면 영상 정보를 추출하는 단계(S300), 인공지능 분석부(320)가 미리 저장된 기계 학습 모델을 이용하여 입차 차량을 포함하는 복수의 정지 화면 영상 정보 각각으로부터 입차 차량의 번호판 정보를 추출하는 단계(S400), 그리고 인공지능 분석부(320)가 입차 차량을 포함하는 복수의 정지 화면 영상 정보 각각으로부터 추출된 입차 차량의 번호판 정보를 비교하여 입차 차량의 번호 정보를 생성하는 단계(S500)를 포함한다.Referring to FIG. 6 , in the intelligent unmanned parking control method according to an embodiment, the
입차 차량의 번호 정보를 생성하는 단계(S500)는, 인공지능 분석부(320)가 입차 차량을 포함하는 복수의 정지 화면 영상 정보 각각으로부터 추출된 입차 차량의 번호판 정보 중 각 자리마다 기준값 보다 큰 중복 횟수를 갖는 문자 또는 숫자를 입차 차량의 번호 정보로 선택할 수 있다.In the step (S500) of generating the number information of the entering vehicle, the artificial
단계 S100 내지 단계 S500은 위에서 설명한 지능형 무인주차 관제 시스템의 동작 내용과 동일하므로, 상세한 설명은 생략한다.Since steps S100 to S500 are the same as the operation contents of the intelligent unmanned parking control system described above, a detailed description thereof will be omitted.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.Although the embodiments of the present invention have been described in detail above, the scope of the present invention is not limited thereto. is within the scope of the right.
본 실시 예와 관련된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상기된 기재의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시 방법들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.A person of ordinary skill in the art related to this embodiment will understand that it may be implemented in a modified form within a range that does not deviate from the essential characteristics of the above description. Therefore, the disclosed methods should be considered in an illustrative and not a restrictive sense. The scope of the present invention is indicated in the claims rather than the foregoing description, and all differences within the scope equivalent thereto should be construed as being included in the present invention.
Claims (5)
미리 저장된 기계 학습 모델을 이용하여 상기 주차 구역별 동영상 정보로부터 입차 차량을 감지하고, 미리 저장된 기계 학습 모델을 이용하여 상기 주차 구역별 동영상 정보로부터 상기 입차 차량을 포함하는 복수의 정지 화면 영상 정보를 추출하며, 미리 저장된 기계 학습 모델을 이용하여 상기 입차 차량을 포함하는 복수의 정지 화면 영상 정보 각각으로부터 상기 입차 차량의 번호판 정보를 추출하며, 상기 입차 차량을 포함하는 복수의 정지 화면 영상 정보 각각으로부터 추출된 상기 입차 차량의 번호판 정보를 비교하여 상기 입차 차량의 번호 정보를 생성하는 서버
를 포함하는 지능형 무인주차 관제 시스템.A video recording device for generating video information for each parking area, and
Using a pre-stored machine learning model to detect a vehicle entering from the video information for each parking area, and extracting a plurality of still image information including the vehicle entering from the video information for each parking area using a pre-stored machine learning model and extracting license plate information of the entering vehicle from each of a plurality of still image information including the entering vehicle by using a pre-stored machine learning model, and extracting from each of the plurality of still image information including the entering vehicle A server for generating number information of the entering vehicle by comparing the number plate information of the entering vehicle
An intelligent unmanned parking control system that includes
상기 서버는,
상기 영상 촬영 장치로부터 상기 주차 구역별 동영상 정보를 수신하는 통신부,
미리 저장된 기계 학습 모델을 이용하여 상기 주차 구역별 동영상 정보로부터 상기 입차 차량의 번호 정보를 생성하는 인공지능 분석부, 및
상기 입차 차량의 번호 정보를 바탕으로 주차 요금 부과 대상 차량 정보를 생성하는 결제 관리부를 포함하는, 지능형 무인주차 관제 시스템.In claim 1,
The server is
A communication unit for receiving the video information for each parking area from the image photographing device,
An artificial intelligence analysis unit for generating number information of the entering vehicle from the video information for each parking area using a pre-stored machine learning model, and
An intelligent unmanned parking control system comprising a payment management unit generating information on a vehicle to be charged a parking fee based on the number information of the vehicle entering the vehicle.
상기 인공지능 분석부는,
상기 입차 차량을 포함하는 복수의 정지 화면 영상 정보 각각으로부터 추출된 상기 입차 차량의 번호판 정보 중 각 자리마다 기준값 보다 큰 중복 횟수를 갖는 문자 또는 숫자를 상기 입차 차량의 번호 정보로 선택하는, 지능형 무인주차 관제 시스템.In claim 2,
The artificial intelligence analysis unit,
Intelligent unmanned parking that selects, as the number information of the entering vehicle, a letter or number having a duplicate number greater than a reference value for each digit among the license plate information of the entering vehicle extracted from each of a plurality of still screen image information including the entering vehicle control system.
영상 촬영 장치가 주차 구역별 동영상 정보를 생성하는 단계,
인공지능 분석부가 미리 저장된 기계 학습 모델을 이용하여 상기 주차 구역별 동영상 정보로부터 입차 차량을 감지하는 단계,
상기 인공지능 분석부가 미리 저장된 기계 학습 모델을 이용하여 상기 주차 구역별 동영상 정보로부터 상기 입차 차량을 포함하는 복수의 정지 화면 영상 정보를 추출하는 단계,
상기 인공지능 분석부가 미리 저장된 기계 학습 모델을 이용하여 상기 입차 차량을 포함하는 복수의 정지 화면 영상 정보 각각으로부터 상기 입차 차량의 번호판 정보를 추출하는 단계, 그리고
상기 인공지능 분석부가 상기 입차 차량을 포함하는 복수의 정지 화면 영상 정보 각각으로부터 추출된 상기 입차 차량의 번호판 정보를 비교하여 상기 입차 차량의 번호 정보를 생성하는 단계
를 포함하는 지능형 무인주차 관제 방법.As an unmanned parking control method of an intelligent unmanned parking control system,
The video recording device generating video information for each parking area,
Detecting a vehicle entering from the video information for each parking area by using an artificial intelligence analysis unit pre-stored machine learning model;
extracting a plurality of still image information including the vehicle entering from the video information for each parking area by using the machine learning model stored in advance by the artificial intelligence analysis unit;
extracting the license plate information of the entering vehicle from each of a plurality of still screen image information including the entering vehicle by using the machine learning model stored in advance by the artificial intelligence analysis unit, and
generating number information of the entering vehicle by comparing the number plate information of the entering vehicle extracted from each of a plurality of still screen image information including the entering vehicle by the artificial intelligence analysis unit
An intelligent unmanned parking control method comprising a.
상기 입차 차량의 번호 정보를 생성하는 단계는,
상기 인공지능 분석부가 상기 입차 차량을 포함하는 복수의 정지 화면 영상 정보 각각으로부터 추출된 상기 입차 차량의 번호판 정보 중 각 자리마다 기준값 보다 큰 중복 횟수를 갖는 문자 또는 숫자를 상기 입차 차량의 번호 정보로 선택하는, 지능형 무인주차 관제 방법.In claim 4,
The step of generating the number information of the entering vehicle,
The artificial intelligence analysis unit selects a letter or number having a number of overlaps greater than the reference value for each digit among the license plate information of the entering vehicle extracted from each of a plurality of still screen image information including the entering vehicle as the number information of the entering vehicle An intelligent unmanned parking control method.
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