KR20220099245A - Parking Management Method by Using Image Data and Kiosk and System thereof - Google Patents
Parking Management Method by Using Image Data and Kiosk and System thereof Download PDFInfo
- Publication number
- KR20220099245A KR20220099245A KR1020210001250A KR20210001250A KR20220099245A KR 20220099245 A KR20220099245 A KR 20220099245A KR 1020210001250 A KR1020210001250 A KR 1020210001250A KR 20210001250 A KR20210001250 A KR 20210001250A KR 20220099245 A KR20220099245 A KR 20220099245A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- information
- parking
- vehicle
- parking lot
- camera
- Prior art date
Links
- 238000007726 management method Methods 0.000 title 1
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 23
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 11
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 claims description 9
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 8
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000037361 pathway Effects 0.000 description 1
- 230000009469 supplementation Effects 0.000 description 1
- 230000001502 supplementing effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G06Q50/40—
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/30—Transportation; Communications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
- G06F16/58—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
- G06F16/5866—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using information manually generated, e.g. tags, keywords, comments, manually generated location and time information
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/60—Type of objects
- G06V20/62—Text, e.g. of license plates, overlay texts or captions on TV images
- G06V20/63—Scene text, e.g. street names
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07F—COIN-FREED OR LIKE APPARATUS
- G07F17/00—Coin-freed apparatus for hiring articles; Coin-freed facilities or services
- G07F17/24—Coin-freed apparatus for hiring articles; Coin-freed facilities or services for parking meters
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/123—Traffic control systems for road vehicles indicating the position of vehicles, e.g. scheduled vehicles; Managing passenger vehicles circulating according to a fixed timetable, e.g. buses, trains, trams
- G08G1/127—Traffic control systems for road vehicles indicating the position of vehicles, e.g. scheduled vehicles; Managing passenger vehicles circulating according to a fixed timetable, e.g. buses, trains, trams to a central station ; Indicators in a central station
- G08G1/13—Traffic control systems for road vehicles indicating the position of vehicles, e.g. scheduled vehicles; Managing passenger vehicles circulating according to a fixed timetable, e.g. buses, trains, trams to a central station ; Indicators in a central station the indicator being in the form of a map
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/14—Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas
- G08G1/145—Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas where the indication depends on the parking areas
- G08G1/148—Management of a network of parking areas
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N7/00—Television systems
- H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
Abstract
Description
본 발명은 백화점, 오피스 빌딩과 같은 대형 주차장이 형성된 곳에서 파킹 랏의 차량 파킹 여부 및 차량 번호인식을 통한 주차 차량의 정보 제공을 위한 것이다. 일반적으로 대형 주차장에는 센서 방식을 이용하여 파킹 랏의 차량 파킹 여부를 판단하고 녹색과 적색등의 점등을 통하여 정보를 제공하고 있으나 센서 오류 등으로 에러가 많이 발생하는 것이다.The present invention is for providing information of a parking vehicle through whether or not a vehicle is parked in a parking lot and a vehicle number recognition in a place where a large parking lot such as a department store or an office building is formed. In general, in large parking lots, a sensor method is used to determine whether a vehicle is parked in a parking lot, and information is provided by turning on green and red lights, but a lot of errors occur due to sensor errors.
본 발명과 관련된 종래 기술은 대한민국 등록특허 제10-19998052호(2019. 07. 08. 공고)에 게시되어 있는 것이다. 도 1은 상기 종래의 빅데이터 기반 객체 인식을 이용한 전방위 카메라 1대 다면 주차장 관제 방법 흐름도이다. 상기도 1에서 종래의 빅데이터 기반 객체 인식을 이용한 전방위 카메라 1대 다면 주차장 관제 방법은 주차면을 설정하는 단계(S200)가 진행되고, 제어부(180)가 영상 왜곡을 보정하는 단계(S300)가 진행되고, 제어부(180)는 머신러닝을 적용하여 특징을 추출하는 단계(S400)가 진행되고, 이후, 제어부(180)는 빅데이터를 기초로 검출된 특징을 이용하여 차량을 결정하는 단계(S500)를 수행하는 것이다.The prior art related to the present invention is published in Republic of Korea Patent Registration No. 10-19998052 (2019.07.08. Announcement). 1 is a flowchart of a multi-faceted parking lot control method with one omnidirectional camera using the conventional big data-based object recognition. In FIG. 1, in the conventional one-sided camera multi-faceted parking lot control method using big data-based object recognition, the step (S200) of setting the parking surface proceeds, and the step (S300) of the controller 180 correcting the image distortion In progress, the controller 180 applies machine learning to extract features (S400), and then, the controller 180 determines a vehicle using the detected features based on big data (S500). ) is to be performed.
상기와 같이 구성된 종래의 기술은 1대의 카메라가 촬영한 영상 정보를 기초로 하여 다수의 파킹 랏에 파킹된 차량의 존재 여부를 파악할 수 있으나 영상 왜곡을 보정하는데 많은 데이터 연산이 필요하며 영상왜곡으로 인한 판단 오류 가능성이 크고, 시스템 부하 부담이 큰 문제점이 있는 것이다. 그리고 보완을 위하여 파킹 센서가 필요한 문제점이 있는 것이다. 또한 상기의 종래 기술은 파킹 랏에 파킹된 대형 차량에 의하여 소형 차량이 가려져 있는 경우에는 해당 소형 차량의 주차여부를 판단하는데 한계가 있는 것이다. 상기와 같은 종래 기술의 문제점을 보완하기 위한 본 발명은 주차장 통로로 차량이 진입하고 파킹 랏에 파킹하기 위하한 모션 부분은 딥 러닝을 적용하며 각 파킹 랏에 차량의 파킹 여부를 머신 러닝을 이용하여 파킹 여부를 판단하기 위한 것이고, 또한 파킹 랏의 차량 주차 여부 정보를 운전자에게 제공하기 위한 것이다. The conventional technique configured as described above can determine the existence of a vehicle parked in a plurality of parking lots based on the image information taken by one camera, but it requires a lot of data calculation to correct the image distortion. There is a problem in that the possibility of judgment error is large and the system load burden is large. And there is a problem that a parking sensor is required for supplementation. In addition, when the small vehicle is covered by the large vehicle parked in the parking lot, the prior art has a limit in determining whether the small vehicle is parked. The present invention for supplementing the problems of the prior art as described above applies deep learning to the motion part for entering the vehicle into the parking lot passage and parking the parking lot, and using machine learning to determine whether the vehicle is parked in each parking lot. In order to determine whether or not to park, and also to provide information on whether the vehicle is parked in the parking lot to the driver.
상기와 같은 목적을 가진 본 발명 영상 정보와 키오스크를 이용한 주차 관제 방법은 관제 서버에 주차 빌딩 각층의 파킹 랏 지도 정보, 진입로 카메라 1 위치 정보, 각 층의 통로에 설치된 통로 카메라 위치정보, 기존 차량 종류, 기존 차량 종류별 전면 이미지 형상정보와 평면 이미지 형상 정보를 차량 정보 DB에 저장하여 관리하도록 하는 단계와, 주차장에 주차하고자 하는 차량이 주차 빌딩으로 진입하는 경우, 진입로에 설치된 카메라 1이 진입 차량을 촬영하고 촬영된 영상 정보 1와 촬영시간 정보를 관제 서버로 전송하는 단계와, 관제 서버가 수신된 영상 정보 1에서 차량 번호 정보 및 전면 이미지 형상 정보를 추출하고, 추출된 차량 번호 정보, 촬영시간 정보 및 전면 이미지 형상 정보를 차량 정보 DB에 저장하는 단계와, 주차 빌딩 어느 층의 주차장 통로로 진입하는 차량을 해당 층의 해당 통로 카메라 n가 촬영하는 단계와, 해당 통로 카메라 n가 촬영된 영상 스트림 정보 n을 관제 서버로 전송하는 단계와, 관제 서버가 수신된 영상 스트림 정보 n을 기초로 해당 차량의 차량 번호 정보를 추출하고, 해당 차량의 파킹 모션을 추적하는 딥러닝 학습을 통하여 해당 층의 해당 파킹 랏에 주차한 것을 판단하는 단계와, 관제 서버가 차량 정보 DB에 저장된 기존 차량 번호 정보와 통로 카메라 n가 전송한 영상 스트림에서 추출한 차량 번호 정보를 비교하여 일치하는 경우, 해당 차량의 번호정보, 전면 이미지 형상 정보, 파킹 랏 지도 정보에 매핑된 주차 정보를 차량 정보 DB에 저장하는 단계와, 관제 서버가 차량 번호 정보 및 지도정보에 매핑된 차량 정보를 주차장에 설치된 키오스크를 통하여 제공하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 것이다.The parking control method using the image information and the kiosk of the present invention having the above purpose is the parking lot map information of each floor of the parking building, the location information of the access road camera 1, the location information of the aisle camera installed in the passage of each floor, the existing vehicle type to the control server. , storing and managing the front image shape information and flat image shape information for each vehicle type in the vehicle information DB, and when a vehicle to be parked in the parking lot enters the parking building, the camera 1 installed in the driveway takes a picture of the entering vehicle and transmitting the captured image information 1 and the shooting time information to the control server, the control server extracting the vehicle number information and the front image shape information from the received image information 1, the extracted vehicle number information, the shooting time information and The steps of storing the front image shape information in the vehicle information DB, the steps of the corresponding passage camera n of the corresponding floor photographing a vehicle entering the parking lot passage of a certain floor of the parking building, and the video stream information n in which the corresponding passage camera n is photographed is transmitted to the control server, the control server extracts the vehicle number information based on the received video stream information n, and the corresponding parking lot of the corresponding floor through deep learning learning to track the parking motion of the vehicle If the control server compares and matches the vehicle number information extracted from the video stream transmitted by the passage camera n with the existing vehicle number information stored in the vehicle information DB, the control server compares the vehicle number information and the front image Storing the parking information mapped to the shape information and the parking lot map information in the vehicle information DB, and the control server providing vehicle information mapped to the vehicle number information and the map information through a kiosk installed in the parking lot. it is characterized by
상기와 같이 구성된 본 발명 영상 정보와 키오스크를 이용한 주차 관제 방법 및 이를 이용한 주차 관제 시스템은 주차 빌딩 파킹 랏에서 해당 차량이 파킹하는 파킹 모션 정보를 기초로 파킹 여부를 판단하여 제공할 수 있는 효과가 있는 것이다. 또한, 본 발명은 주차장의 파킹 랏에 파킹된 차량의 번호 정보 및 해당 차량의 파킹 지도 정보를 제공하여 운전자가 주차장을 떠나는 경우에 용이하게 자기 차량을 찾을 수 있는 효과가 있는 것이다. 또한, 상기와 같이 구성된 본 발명은 파킹 랏에 설치된 카메라 정보를 추가하는 경우에는 파킹 랏에 주차된 차량의 형상, 차량별 종류, 정위치 파킹여부를 판단할 수 있는 효과가 있는 것이다. 또한 상기와 같이 구성된 본 발명은 파킹 랏에 주차된 차량이 파킹 랏을 떠나는 경우에는 해당 통로 카메라가 전송하는 파킹 해제 모션 영상을 통하여 파킹 여부를 판단할 수 있는 효과가 있는 것이다.The present invention image information and the parking control method using the kiosk configured as described above, and the parking control system using the same, determine whether the vehicle is parked on the basis of the parking motion information parked by the vehicle in the parking lot of the parking building and provide an effect that can be provided will be. In addition, the present invention provides the number information of the vehicle parked in the parking lot of the parking lot and the parking map information of the corresponding vehicle, so that the driver can easily find his/her vehicle when leaving the parking lot. In addition, the present invention configured as described above has the effect of determining the shape of the vehicle parked in the parking lot, the type of each vehicle, and whether the vehicle is parked in the correct position when the camera information installed in the parking lot is added. In addition, the present invention configured as described above has the effect of determining whether or not parking is made through the unlocking motion image transmitted by the corresponding passage camera when the vehicle parked in the parking lot leaves the parking lot.
도 1은 종래의 빅데이터 기반 객체 인식을 이용한 전방위 카메라 1대 다면 주차장 관제 방법 흐름도,
도 2는 본 발명 영상 정보와 키오스크를 이용한 주차 관제 방법 제1실시 예 제어 흐름도,
도 3은 본 발명 영상 정보와 키오스크를 이용한 주차 관제 방법 제2실시 예 제어 흐름도,
도4는 본 발명 영상 정보와 키오스크를 이용한 주차 관제 시스템 제1실시 예 구성도,
도 5는 본 발명 영상 정보와 키오스크를 이용한 주차 관제 시스템 제2실시 예 구성도이다.1 is a flow chart of a multi-faceted parking lot control method with one omnidirectional camera using a conventional big data-based object recognition;
2 is a control flowchart of a first embodiment of a parking control method using image information and a kiosk of the present invention;
3 is a control flowchart of a second embodiment of a parking control method using image information and a kiosk of the present invention;
4 is a configuration diagram of a first embodiment of a parking control system using image information and a kiosk of the present invention;
5 is a configuration diagram of a second embodiment of a parking control system using image information and a kiosk of the present invention.
상기와 같은 목적을 가진 본 발명 영상 정보와 키오스크를 이용한 주차 관제 방법 및 이를 이용한 주차 관제 시스템을 도 2 내지 도 5을 기초로 하여 설명하면 다음과 같다.A parking control method and a parking control system using the present invention image information and a kiosk having the above object will be described with reference to FIGS. 2 to 5 as follows.
도 2는 본 발명 영상 정보와 키오스크를 이용한 주차 관제 방법 제1실시 예 제어 흐름도이다. 상기도 2에서 본 발명 영상 정보와 키오스크를 이용한 주차 관제 방법 제1실시 예는 주차 빌딩 각층의 파킹 랏 지도 정보, 진입로 카메라 1 위치 정보, 각 층의 통로에 설치된 통로 카메라 n의 위치정보, 기존 차량 종류, 기존 차량 종류별 전면 이미지 형상정보와 평면 이미지 형상 정보를 관제 서버의 차량 정보 DB에 저장하여 관리하도록 하는 단계(S11)와, 주차장에 주차하고자 하는 차량이 주차 빌딩으로 진입하는 경우, 진입로에 설치된 카메라 1이 진입 차량을 촬영하고 촬영된 영상 정보 1와 촬영시간 정보를 관제 서버로 전송하는 단계(S12)와, 관제 서버가 수신된 영상 정보 1에서 차량 번호 정보 및 전면 이미지 형상 정보를 추출하고, 추출된 차량 번호 정보, 촬영시간 정보 및 전면 이미지 형상 정보를 차량 정보 DB에 저장하는 단계(S13)와, 주차 빌딩 어느 층의 주차장 파킹 통로로 진입하는 차량을 해당 층의 해당 파킹 통로 카메라 n가 촬영하는 단계(S14)와, 해당 파킹 통로 카메라 n가 촬영된 영상 스트림 정보 n을 관제 서버로 전송하는 단계(S15)와, 관제 서버가 수신된 영상 스트림 정보 n을 기초로 해당 차량의 차량 번호 정보를 추출하고, 딥러닝 학습을 통하여 해당 차량의 파킹 모션을 추적하여 해당 층의 해당 파킹 랏에 주차한 것을 판단하며 주차된 차량을 파킹 랏 지도 정보에 매핑하여 저장하는 단계(S16)와, 관제 서버가 차량 정보 DB에 저장된 기존 차량 번호 정보와 파킹 통로 카메라 n가 전송한 영상 스트림에서 추출한 차량 번호 정보를 비교하여 일치하는 경우, 해당 차량의 번호정보, 전면 이미지 형상 정보, 파킹 랏 지도 정보에 매핑된 주차 정보를 차량 정보 DB에 저장하는 단계(S17)와, 관제 서버가 차량 번호 정보 및 지도정보에 매핑된 차량 정보를 주차장에 설치된 키오스크를 통하여 제공하는 단계(S18)를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 것이다. 상기 S16 단계에서 파킹 모션은 후진 파킹과, 전진 파킹 모션을 구분하여 학습하여 추적할 수 있으며, 또한, 주차된 차량이 파킹 랏을 떠나는 경우인 파킹 해제 모션을 딥러닝 학습을 통하여 추적하고 파킹이 해제된 경우에는 차량 정보DB에서 해당 층 해당 파킹 랏의 주차 정보를 빈차 정보로 업데이트하여 저장하도록 하는 것이다. 상기 후진 파킹은 진입한 차량이 통로 일측으로 방향을 전환한 후에 이어서 후진하는 모션과 전진과 후진을 반복하는 것으로 후진 파킹을 판단하며, 전진 파킹은 진입차량이 일측으로 회전한 후 일정 시간 동안 이동모션이 없거나 후진과 전진을 반복하는 경우에 전진 파킹으로 판단하는 것이다. 또한 파킹 해제는 파킹 랏에서 전진한 후에 일측 방향으로 이동하는 모션으로 판단하는 것이다.2 is a control flowchart of a first embodiment of a parking control method using image information and a kiosk of the present invention. In Figure 2 above, the first embodiment of the parking control method using the image information and the kiosk of the present invention is the parking lot map information of each floor of the parking building, the location information of the access road camera 1, the location information of the pathway camera n installed in the passage of each floor, the existing vehicle A step (S11) of storing and managing the front image shape information and the flat image shape information for each type and existing vehicle type in the vehicle information DB of the control server, and when a vehicle to be parked in the parking lot enters the parking building, installed on the access road A step (S12) of the camera 1 capturing the vehicle entering, and transmitting the captured image information 1 and the shooting time information to the control server (S12), and the control server extracts the vehicle number information and the front image shape information from the received image information 1, Storing the extracted vehicle number information, shooting time information, and front image shape information in the vehicle information DB (S13), and the corresponding parking passage camera n of the corresponding floor takes a vehicle entering the parking passage on any floor of the parking building step (S14), the parking passage camera n transmits the captured video stream information n to the control server (S15), and the control server transmits the vehicle number information of the vehicle based on the received video stream information n Extracting, tracking the parking motion of the vehicle through deep learning learning, determining that it is parked in the corresponding parking lot on the corresponding floor, and mapping the parked vehicle to parking lot map information and storing it (S16), and the control server If the vehicle number information extracted from the video stream transmitted by the parking aisle camera n and the existing vehicle number information stored in the vehicle information DB match and match, the parking mapped to the vehicle number information, front image shape information, and parking lot map information It is characterized in that it comprises a step (S17) of storing the information in the vehicle information DB, and a step (S18) of the control server providing vehicle information mapped to the vehicle number information and map information through a kiosk installed in the parking lot (S18). . In step S16, the parking motion can be tracked by distinguishing between the reverse parking and the forward parking motion, and the parking release motion, which is when the parked vehicle leaves the parking lot, is tracked through deep learning learning and the parking is released. In this case, the vehicle information DB updates and stores the parking information of the corresponding parking lot on the corresponding floor with the empty vehicle information. The reverse parking determines reverse parking by repeating forward and backward motion and moving forward and backward after the entering vehicle changes direction to one side of the aisle. If there is no such thing or if reverse and forward are repeated, it is judged as forward parking. In addition, parking release is determined as a motion moving in one direction after moving forward in the parking lot.
도 3은 본 발명 영상 정보와 키오스크를 이용한 주차 관제 방법 제2실시 예 제어 흐름도이다. 상기도 3에서 본 발명 영상 정보와 키오스크를 이용한 주차 관제 방법 제2실시 예는 주차 빌딩 각층의 파킹 랏 지도 정보, 진입로 카메라 1 위치 정보, 각 층의 파킹 통로에 설치된 파킹 통로 카메라 n의 위치정보, 파킹 랏 카메라 Sn의 위치 정보, 기존 차량 종류, 기존 차량 종류별 전면 이미지 형상정보와 평면 이미지 형상 정보를 관제 서버의 차량 정보 DB에 저장하여 관리하도록 하는 단계(S31)와, 주차장에 주차하고자 하는 차량이 주차 빌딩으로 진입하는 경우, 진입로에 설치된 카메라 1이 진입 차량을 촬영하고 촬영된 영상 정보 1와 촬영시간 정보를 관제 서버로 전송하는 단계(S32)와, 관제 서버가 수신된 영상 정보 1에서 차량 번호 정보 및 전면 이미지 형상 정보를 추출하고, 추출된 차량 번호 정보, 촬영시간 정보 및 전면 이미지 형상 정보를 차량 정보 DB에 저장하는 단계(S33)와, 주차 빌딩 어느 층의 주차장 파킹 통로로 진입하는 차량을 해당 층의 해당 파킹 통로 카메라 n가 촬영하는 단계(S34)와, 해당 파킹 통로 카메라 n가 촬영된 영상 스트림 정보 n을 관제 서버로 전송하는 단계(S35)와, 관제 서버가 수신된 영상 스트림 정보 n을 기초로 해당 차량의 차량 번호 정보를 추출하고, 해당 차량의 파킹 모션을 딥러닝 학습을 통하여 추적하고, 해당 층의 해당 파킹 랏에 주차한 것을 판단하고 상기 주차 정보를 파킹 랏 지도 정보에 매핑하여 저장하는 단계(S36)와, 관제 서버가 차량 정보 DB에 저장된 기존 차량 번호 정보와 파킹 통로 카메라 n가 전송한 영상 스트림에서 추출한 차량 번호 정보를 비교하여 일치하는 경우, 해당 차량의 번호정보, 전면 이미지 형상 정보, 파킹 랏 지도 정보에 매핑된 주차 정보를 차량 정보 DB에 저장하는 단계(S37)와, 해당층 해당 파킹 랏의 파킹된 경우, 라킹 랏의 상부에 설치된 카메라 Sn가 주차된 차량을 촬영하고 촬영된 영상 정보 Sn를 관제 서버로 전송하는 단계(S38)와, 관제 서버가 수신된 영상 정보 Sn에서 차량의 평면 형상 정보와, 파킹 라인에 파킹된 차량 평면 정보를 추출하는 단계(S39)와, 관제 서버가 추출된 차량 전면 형상 정보와 평면 형상 정보를 기초로 머신 러닝을 통하여 학습하여 차량의 종류를 판단하고, 추출된 파킹 라인에 파킹된 차량 평면 정보를 기초로 머신 러닝을 통하여 학습하여 정위치 파킹 여부를 판단하는 단계(S40)와, 관제 서버가 차량 종류와 차량 종류에 매칭하는 차량 번호 정보를 차량 정보 DB에 저장하고, 정위치 주차가 아닌 경우에는 주차장에 설치된 스피커로 정위치 파킹 안내 음성 정보를 전송하여 제공하는 단계(S41)와, 관제 서버가 차량 번호 정보 및 지도정보에 매핑된 차량 정보를 주차장에 설치된 키오스크를 통하여 제공하는 단계(S42)를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 것이다. 상기에서 파킹 랏 카메라 Sn의 위치 정보는 각 층별 위치 정보를 나타내는 것이고, 해당 층 주차장에서 라킹 라인이 설치된 주차장의 파킹 랏 지도 정보을 나타내는 것이다. 또한, 파킹 통로 카메라 n의 위치 정보는 각 층 주차장의 파킹 통로에 설치된 카메라이며 파킹 통로가 일방 통행인 경우 파킹 통로마다 1개의 카메라가 설치될 수 있으나 양방향인 경우에는 파킹 통로 카메라가 양측으로 설치될 수도 있으며, 이 경우 카메라가 설치된 위치로 다가가는 차량을 촬영한 파킹 통로 카메라 영상 정보를 기초로 판단하는 것이다. 또한, 파킹 통로가 긴 경우에는 하나의 파킹 통로에 길이 방향으로 다수가 설치될 수도 있는 것이다. 상기에서 n은 각 층의 주차장 파킹 통로에 설치된 카메라로서 n은 자연수이고, Sn은 각 층의 주차장 파킹 랏에 설치된 카메라 수로서 Sn은 자연수이다. 상기에서 키오스크로 제공되는 차량 정보는 차량 형상정보, 차량의 종류를 포함할 수 있는 것이다.3 is a control flowchart of a second embodiment of a parking control method using image information and a kiosk of the present invention. In Figure 3 above, the second embodiment of the parking control method using the image information and the kiosk of the present invention is the parking lot map information of each floor of the parking building, the location information of the entrance camera 1, the location information of the parking passage camera n installed in the parking passage of each floor, A step (S31) of storing and managing the location information of the parking lot camera Sn, the existing vehicle type, the front image shape information and the plane image shape information for each existing vehicle type in the vehicle information DB of the control server, and the vehicle to be parked in the parking lot When entering the parking building, the step (S32) of the camera 1 installed in the access road shooting the entering vehicle, and transmitting the captured image information 1 and the shooting time information to the control server (S32), and the vehicle number in the image information 1 received by the control server Extracting information and front image shape information, and storing the extracted vehicle number information, shooting time information and front image shape information in the vehicle information DB (S33), and a vehicle entering the parking lot parking passage on any floor of the parking building Step (S34) of the corresponding parking passage camera n of the corresponding floor photographing (S34), the step of transmitting the video stream information n photographed by the corresponding parking passage camera n to the control server (S35), and the video stream information n received by the control server Extract the vehicle number information of the vehicle based on In the storing step (S36), the control server compares the existing vehicle number information stored in the vehicle information DB with the vehicle number information extracted from the video stream transmitted by the parking aisle camera n, and if they match, the number information of the vehicle, the front image The step of storing the parking information mapped to the shape information and the parking lot map information in the vehicle information DB (S37), and if the corresponding floor corresponding parking lot is parked, the camera Sn installed on the upper part of the locking lot shoots the parked vehicle, A step of transmitting the captured image information Sn to the control server (S38), and the received image information S by the control server Step (S39) of extracting the plane shape information of the vehicle and the plane information of the vehicle parked on the parking line in n, and the control server learns through machine learning based on the extracted vehicle front shape information and the plane shape information of the vehicle Determining the type, learning through machine learning based on the extracted vehicle plane information parked on the parking line to determine whether to park in the correct position (S40), and the control server vehicle number matching the vehicle type and vehicle type The information is stored in the vehicle information DB, and if the parking is not in the exact location, the step (S41) of transmitting and providing the exact parking guide voice information to the speaker installed in the parking lot (S41), and the control server is mapped to the vehicle number information and map information. It is characterized in that it comprises a step (S42) of providing vehicle information through a kiosk installed in the parking lot. In the above, the location information of the parking lot camera Sn indicates the location information for each floor, and indicates the parking lot map information of the parking lot where the locking line is installed in the parking lot of the corresponding floor. In addition, the location information of the parking aisle camera n is a camera installed in the parking aisle of the parking lot on each floor, and if the parking aisle is one-way, one camera may be installed for each parking aisle. In this case, the determination is made based on the parking passage camera image information that photographed the vehicle approaching the location where the camera is installed. In addition, when the parking passage is long, a plurality of parking passages may be installed in the longitudinal direction. In the above, n is a camera installed in the parking lot of each floor, n is a natural number, Sn is the number of cameras installed in the parking lot of each floor, Sn is a natural number. In the above, the vehicle information provided to the kiosk may include vehicle shape information and vehicle type.
도 4는 본 발명 영상 정보와 키오스크를 이용한 주차 관제 시스템 제1실시 예 구성도이다. 상기도 4에서 본 발명 영상 정보와 키오스크를 이용한 주차 관제 시스템 제1실시 예는 주차장 진입로에 진입하는 차량을 촬영하고 촬영된 영상정보 1과 촬영시간 정보를 관제 서버로 전송하는 주차장 진입로에 설치된 카메라 1(100)과, 주차빌딩 각 층의 파킹 랏 지도정보, 진입로 카메라 위치정보, 각 층 파킹 통로에 설치된 파킹 통러 카메라 n의 위치정보, 기존 차량 종류, 기존 차량 종류별 전면 이미지 형상 정보와 평면 이미지 형상 정보를 저장하고, 진입로 카메라 1로부터 수신된 영상 정보 1에서 차량 번호 정보 및 전면 이미지 형상 정보를 추출하고, 추출된 차량 번호 정보, 촬영시간 정보 및 전면 이미지 형상정보를 차량 정보 DB에 저장하며, 해당 층의 해당 파킹 통로 카메라 n으로부터 수신된 영상 스트림 정보 n을 기초로 차량 번호 정보를 추출하고, 딥러닝 학습을 통한 파킹 모션을 추적하여 해당 층의 파킹 랏에 주차한 것을 판단하고, 주차된 파킹 랏을 파킹 랏 지도 정보에 매핑하며, 차량 정보 DB에 저장된 차량번호 정보와 영상 스트림 정보 n에서 추출한 차량 번호 정보를 비교하여 일치하는 경우, 해당 차량의 번호정보, 전면 이미지 형상정보, 매핑된 주차 차량 파킹 랏 지도 정보를 차량 정보 DB에 저장하고, 차량 번호 정보와 주차 차량 파킹 랏 지도 정보를 키오스크로 전송하는 관제 서버(200)와, 주차 빌딩 각 층의 파킹 랏 통로에 설치되는 것으로 해당 파킹 통로로 진입하는 차량을 촬영하고 촬영된 영상 스트림 정보 n을 관제 서버로 전송하는 파킹 통로 카메라 n(300)과, 관제 서버로부터 차량 번호 정보와 주차 차량 피킹 랏 지도 정보를 수신하여 표시부로 제공하는 키오스크(400)로 구성된 것을 특징으로 하는 것이다.4 is a configuration diagram of a first embodiment of a parking control system using image information and a kiosk of the present invention. In FIG. 4, the first embodiment of the parking control system using the image information and the kiosk of the present invention is a camera 1 installed in the parking lot entrance that shoots a vehicle entering the parking lot entrance and transmits the photographed image information 1 and the shooting time information to the control server. (100), parking lot map information of each floor of the parking building, access road camera location information, location information of parking through camera n installed in the parking passage on each floor, existing vehicle type, front image shape information and plane image shape information for each existing vehicle type stores, extracts vehicle number information and front image shape information from image information 1 received from entrance camera 1, and stores the extracted vehicle number information, shooting time information, and front image shape information in the vehicle information DB, and the corresponding floor Extracting vehicle number information based on the video stream information n received from the corresponding parking passage camera n of It maps to the parking lot map information, and if the vehicle number information stored in the vehicle information DB and the vehicle number information extracted from the video stream information n are matched and matched, the corresponding vehicle number information, front image shape information, and mapped parking lot parking lot A
도 5은 본 발명 영상 정보와 키오스크를 이용한 주차 관제 시스템 제2실시 예 구성도이다. 상기도 5에서 본 발명 영상 정보와 키오스크를 이용한 주차 관제 시스템 제2실시 예는 주차장 진입로에 진입하는 차량을 촬영하고 촬영된 영상정보 1과 촬영시간 정보를 관제 서버로 전송하는 주차장 진입로에 설치된 카메라 1(100-1)과, 주차빌딩 각 층의 파킹 랏 지도정보, 진입로 카메라 위치정보, 각 층 파킹 통로에 설치된 파킹 통러 카메라 n의 위치정보, 기존 차량 종류, 기존 차량 종류별 전면 이미지 형상 정보와 평면 이미지 형상 정보를 저장하고, 진입로 카메라 1로부터 수신된 영상 정보 1에서 차량 번호 정보 및 전면 이미지 형상 정보를 추출하고, 추출된 차량 번호 정보, 촬영시간 정보 및 전면 이미지 형상정보를 차량 정보 DB에 저장하며, 해당 층의 해당 파킹 통로 카메라 n으로부터 수신된 영상 스트림 정보 n을 기초로 차량 번호 정보를 추출하고, 딥러닝 학습을 통한 파킹 모션을 추적하여 해당 층의 파킹 랏에 주차한 것을 판단하고, 주차된 파킹 랏을 파킹 랏 지도 정보에 매핑하며, 차량 정보 DB에 저장된 차량번호 정보와 영상 스트림 정보 n에서 추출한 차량 번호 정보를 비교하여 일치하는 경우, 해당 차량의 번호정보, 전면 이미지 형상정보, 매핑된 주차 차량 파킹 랏 지도 정보를 차량 정보 DB에 저장하고, 표시부를 통하여 해당 차량의 번호정보, 주차 차량 파킹 랏 지도 정보를 제공하고, 파킹 랏 카메라 Sn으로부터 수신된 영상정보 Sn에서 차량의 평면 형상정보, 파킹 라인에 파킹된 차량 평면 정보를 추출하고 추출된 차량 전면 형상정보와 차량 평면 형상 정보를 기초로 머신 러닝을 학습을 통하여 차량 종류를 판단하고, 또한 차량 정위치 주차 여부를 판단하는 관제 서버(200-1)와, 주차 빌딩 각 층의 파킹 랏 통로에 설치되는 것으로 해당 파킹 통로로 진입하는 차량을 촬영하고 촬영된 영상 스트림 정보 n을 관제 서버로 전송하는 파킹 통로 카메라 n(300-1)과, 파킹 랏 상부에 설치된 것으로 주차된 차량을 촬영하고 촬영된 영상 정보 Sn을 관제 서버로 전송하는 파킹 랏 카메라 Sn(500-1)과, 관제 서버로부터 차량 번호 정보와 주차 차량 피킹 랏 지도 정보를 수신하여 표시부로 제공하는 키오스크(400-1)로 구성된 것을 특징으로 하는 것이다.5 is a configuration diagram of a second embodiment of a parking control system using image information and a kiosk of the present invention. In FIG. 5, the second embodiment of the parking control system using the image information and the kiosk of the present invention is a camera 1 installed in the parking lot entrance that shoots a vehicle entering the parking lot entrance and transmits the photographed image information 1 and the shooting time information to the control server. (100-1), parking lot map information on each floor of the parking building, access road camera location information, location information of parking through camera n installed in the parking passage on each floor, existing vehicle type, front image shape information and flat image for each existing vehicle type The shape information is stored, the vehicle number information and the front image shape information are extracted from the image information 1 received from the access road camera 1, and the extracted vehicle number information, the shooting time information, and the front image shape information are stored in the vehicle information DB, Extracting vehicle number information based on the video stream information n received from the corresponding parking passage camera n of the corresponding floor, tracking the parking motion through deep learning learning, determining that the vehicle is parked in the parking lot of the corresponding floor, and parking The lot is mapped to the parking lot map information, and when the vehicle number information stored in the vehicle information DB and the vehicle number information extracted from the video stream information n are matched and matched, the number information of the corresponding vehicle, the front image shape information, and the mapped parking vehicle The parking lot map information is stored in the vehicle information DB, the number information of the corresponding vehicle and the parking lot map information are provided through the display unit, and the plane shape information of the vehicle from the image information Sn received from the parking lot camera Sn, the parking line A control server (200-1) that extracts parked vehicle plane information and determines the type of vehicle through learning machine learning based on the extracted vehicle front shape information and vehicle plane shape information, and also determines whether the vehicle is parked in place ), a parking lot camera n (300-1) that is installed in the parking lot passage of each floor of the parking building, and that shoots a vehicle entering the parking passage and transmits the captured video stream information n to the control server, and the parking lot It is installed on the upper part, and the parked vehicle is photographed and the captured image information Sn is sent to the control server. It is characterized in that it is composed of a parking lot camera Sn (500-1) that transmits, and a kiosk (400-1) that receives vehicle number information and parking vehicle picking lot map information from a control server and provides it to a display unit.
100, 100-1, 100-2 : 카메라 1, 200, 200-1, 200-2 : 관제 서버,
300, 300-1, 300-2 : 파킹 통로 카메라, 400, 400-1 : 키오스크,
500-1 : 파킹 랏 카메라, 600-2 : 구청 서버100, 100-1, 100-2:
300, 300-1, 300-2: Parking aisle camera, 400, 400-1: Kiosk,
500-1: parking lot camera, 600-2: ward office server
Claims (5)
상기 대형 주차장의 영상 정보와 키오스크를 이용한 주차 관제 방법은,
주차 빌딩 각층의 파킹 랏 지도 정보, 진입로 카메라 1 위치 정보, 각 층의 통로에 설치된 통로 카메라 n의 위치정보, 기존 차량 종류, 기존 차량 종류별 전면 이미지 형상정보와 평면 이미지 형상 정보를 관제 서버의 차량 정보 DB에 저장하여 관리하도록 하는 단계(S11)와;
주차장에 주차하고자 하는 차량이 주차 빌딩으로 진입하는 경우, 진입로에 설치된 카메라 1이 진입 차량을 촬영하고 촬영된 영상 정보 1와 촬영시간 정보를 관제 서버로 전송하는 단계(S12)와;
관제 서버가 수신된 영상 정보 1에서 차량 번호 정보 및 전면 이미지 형상 정보를 추출하고, 추출된 차량 번호 정보, 촬영시간 정보 및 전면 이미지 형상 정보를 차량 정보 DB에 저장하는 단계(S13)와;
주차 빌딩 어느 층의 주차장 파킹 통로로 진입하는 차량을 해당 층의 해당 파킹 통로 카메라 n가 촬영하는 단계(S14)와;
해당 파킹 통로 카메라 n가 촬영된 영상 스트림 정보 n을 관제 서버로 전송하는 단계(S15)와;
관제 서버가 수신된 영상 스트림 정보 n을 기초로 해당 차량의 차량 번호 정보를 추출하고, 딥러닝 학습을 통하여 해당 차량의 파킹 모션을 추적하여 해당 층의 해당 파킹 랏에 주차한 것을 판단하며 주차된 차량을 파킹 랏 지도 정보에 매핑하여 저장하는 단계(S16)와;
관제 서버가 차량 정보 DB에 저장된 기존 차량 번호 정보와 파킹 통로 카메라 n가 전송한 영상 스트림에서 추출한 차량 번호 정보를 비교하여 일치하는 경우, 해당 차량의 번호정보, 전면 이미지 형상 정보, 파킹 랏 지도 정보에 매핑된 주차 정보를 차량 정보 DB에 저장하는 단계(S17);
및 관제 서버가 차량 번호 정보 및 지도정보에 매핑된 차량 정보를 주차장에 설치된 키오스크를 통하여 제공하는 단계(S18)를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 대형 주차장의 영상 정보와 키오스크를 이용한 주차 관제 방법.
In a parking control method using image information and kiosks of large parking lots such as department stores and office buildings,
The parking control method using the video information of the large parking lot and the kiosk,
Parking lot map information on each floor of the parking building, access road camera 1 location information, aisle camera n location information installed in the aisle of each floor, existing vehicle types, front image shape information for each existing vehicle type and flat image shape information from the control server storing and managing the DB (S11);
When the vehicle to be parked in the parking lot enters the parking building, the camera 1 installed in the entrance road photographing the entering vehicle, and transmitting the captured image information 1 and the shooting time information to the control server (S12);
The control server extracting vehicle number information and front image shape information from the received image information 1, and storing the extracted vehicle number information, shooting time information, and front image shape information in a vehicle information DB (S13);
a step (S14) of photographing a vehicle entering the parking passageway of a parking building by the corresponding parking passage camera n of the corresponding floor;
Transmitting the video stream information n captured by the corresponding parking passage camera n to the control server (S15);
The control server extracts the vehicle number information of the vehicle based on the received video stream information n, tracks the parking motion of the vehicle through deep learning learning, determines that it is parked in the corresponding parking lot on the floor, and determines that the vehicle is parked Map and store the parking lot map information (S16);
If the control server compares and matches the vehicle number information extracted from the video stream transmitted by the parking aisle camera n with the existing vehicle number information stored in the vehicle information DB, the vehicle number information, front image shape information, and parking lot map information Storing the mapped parking information in the vehicle information DB (S17);
and a step (S18) of the control server providing vehicle information mapped to vehicle number information and map information through a kiosk installed in the parking lot (S18).
상기 대형 주차장의 영상 정보와 키오스크를 이용한 주차 관제 방법은,
주차 빌딩 각층의 파킹 랏 지도 정보, 진입로 카메라 1 위치 정보, 각 층의 파킹 통로에 설치된 파킹 통로 카메라 n의 위치정보, 파킹 랏 카메라 Sn의 위치 정보, 기존 차량 종류, 기존 차량 종류별 전면 이미지 형상정보와 평면 이미지 형상 정보를 관제 서버의 차량 정보 DB에 저장하여 관리하도록 하는 단계(S31)와;
주차장에 주차하고자 하는 차량이 주차 빌딩으로 진입하는 경우, 진입로에 설치된 카메라 1이 진입 차량을 촬영하고 촬영된 영상 정보 1와 촬영시간 정보를 관제 서버로 전송하는 단계(S32)와;
관제 서버가 수신된 영상 정보 1에서 차량 번호 정보 및 전면 이미지 형상 정보를 추출하고, 추출된 차량 번호 정보, 촬영시간 정보 및 전면 이미지 형상 정보를 차량 정보 DB에 저장하는 단계(S33)와;
주차 빌딩 어느 층의 주차장 파킹 통로로 진입하는 차량을 해당 층의 해당 파킹 통로 카메라 n가 촬영하는 단계(S34)와;
해당 파킹 통로 카메라 n가 촬영된 영상 스트림 정보 n을 관제 서버로 전송하는 단계(S35)와;
관제 서버가 수신된 영상 스트림 정보 n을 기초로 해당 차량의 차량 번호 정보를 추출하고, 해당 차량의 파킹 모션을 딥러닝 학습을 통하여 추적하고, 해당 층의 해당 파킹 랏에 주차한 것을 판단하고 상기 주차 정보를 파킹 랏 지도 정보에 매핑하여 저장하는 단계(S36)와;
관제 서버가 차량 정보 DB에 저장된 기존 차량 번호 정보와 파킹 통로 카메라 n가 전송한 영상 스트림에서 추출한 차량 번호 정보를 비교하여 일치하는 경우, 해당 차량의 번호정보, 전면 이미지 형상 정보, 파킹 랏 지도 정보에 매핑된 주차 정보를 차량 정보 DB에 저장하는 단계(S37)와;
해당층 해당 파킹 랏의 파킹된 경우, 라킹 랏의 상부에 설치된 카메라 Sn가 주차된 차량을 촬영하고 촬영된 영상 정보 Sn를 관제 서버로 전송하는 단계(S38)와;
관제 서버가 수신된 영상 정보 Sn에서 차량의 평면 형상 정보와, 파킹 라인에 파킹된 차량 평면 정보를 추출하는 단계(S39)와;
관제 서버가 추출된 차량 전면 형상 정보와 평면 형상 정보를 기초로 머신 러닝을 통하여 학습하여 차량의 종류를 판단하고, 추출된 파킹 라인에 파킹된 차량 평면 정보를 기초로 머신 러닝을 통하여 학습하여 정위치 파킹 여부를 판단하는 단계(S40);
및 관제 서버가 차량 종류와 차량 종류에 매칭하는 차량 번호 정보를 차량 정보 DB에 저장하고, 정위치 주차가 아닌 경우에는 주차장에 설치된 스피커로 정위치 파킹 안내 음성 정보를 전송하여 제공하는 단계(S41)를 포함하여 이루어지는 것을 특징을 하는 대형 주차장의 영상 정보와 키오스크를 이용한 주차 관제 방법.
In a parking control method using image information and kiosks of large parking lots such as department stores and office buildings,
The parking control method using the video information of the large parking lot and the kiosk,
Parking lot map information on each floor of the parking building, access road camera 1 location information, parking passage camera n installed in the parking passage on each floor, parking lot camera Sn location information, existing vehicle types, front image shape information for each existing vehicle type, and storing and managing the plane image shape information in the vehicle information DB of the control server (S31);
When the vehicle to be parked in the parking lot enters the parking building, the camera 1 installed in the entrance road photographing the vehicle entering, and transmitting the photographed image information 1 and the recording time information to the control server (S32);
The control server extracting vehicle number information and front image shape information from the received image information 1, and storing the extracted vehicle number information, shooting time information, and front image shape information in a vehicle information DB (S33);
A step (S34) of photographing a vehicle entering the parking passage of a parking building on a certain floor by the corresponding parking passage camera n of the corresponding floor;
Transmitting the video stream information n captured by the parking path camera n to the control server (S35);
The control server extracts the vehicle number information of the vehicle based on the received video stream information n, tracks the parking motion of the vehicle through deep learning learning, determines that it is parked in the corresponding parking lot on the corresponding floor, and determines that the parking mapping the information to parking lot map information and storing (S36);
If the control server compares and matches the vehicle number information extracted from the video stream transmitted by the parking aisle camera n with the existing vehicle number information stored in the vehicle information DB, the vehicle number information, front image shape information, and parking lot map information storing the mapped parking information in the vehicle information DB (S37);
When the corresponding floor parking lot is parked, the camera Sn installed on the upper part of the locking lot shoots the parked vehicle and transmits the captured image information Sn to the control server (S38);
extracting, by the control server, plane shape information of the vehicle and vehicle plane information parked on a parking line from the received image information Sn (S39);
The control server determines the type of vehicle by learning through machine learning based on the extracted vehicle front shape information and planar shape information, and learns through machine learning based on the extracted vehicle plane information on the extracted parking line to locate the correct position. determining whether to park (S40);
And the control server stores the vehicle type and vehicle number information matching the vehicle type in the vehicle information DB, and if the vehicle is not parked in the correct position, transmitting and providing the correct position parking guide voice information to the speaker installed in the parking lot (S41) A parking control method using image information and a kiosk of a large parking lot, characterized in that it comprises a.
상기 대형 주차장의 영상 정보와 키오스크를 이용한 주차 관제 방법은,
관제 서버가 차량 번호 정보 및 지도정보에 매핑된 차량 정보를 주차장에 설치된 키오스크를 통하여 제공하는 단계(S42)를 더 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 대형 주차장의 영상 정보와 키오스크를 이용한 주차 관제 방법.
3. The method of claim 2,
The parking control method using the video information of the large parking lot and the kiosk,
Parking control method using image information and kiosk of a large parking lot, characterized in that the control server further comprises the step (S42) of providing vehicle information mapped to vehicle number information and map information through a kiosk installed in the parking lot.
상기 대형 주차장의 영상 정보와 키오스크를 이용한 주차 관제 시스템은,
주차장 진입로에 진입하는 차량을 촬영하고 촬영된 영상정보 1과 촬영시간 정보를 관제 서버로 전송하는 주차장 진입로에 설치된 카메라 1(100)과;
주차빌딩 각 층의 파킹 랏 지도정보, 진입로 카메라 위치정보, 각 층 파킹 통로에 설치된 파킹 통러 카메라 n의 위치정보, 기존 차량 종류, 기존 차량 종류별 전면 이미지 형상 정보와 평면 이미지 형상 정보를 저장하고, 진입로 카메라 1로부터 수신된 영상 정보 1에서 차량 번호 정보 및 전면 이미지 형상 정보를 추출하고, 추출된 차량 번호 정보, 촬영시간 정보 및 전면 이미지 형상정보를 차량 정보 DB에 저장하며, 해당 층의 해당 파킹 통로 카메라 n으로부터 수신된 영상 스트림 정보 n을 기초로 차량 번호 정보를 추출하고, 딥러닝 학습을 통한 파킹 모션을 추적하여 해당 층의 파킹 랏에 주차한 것을 판단하고, 주차된 파킹 랏을 파킹 랏 지도 정보에 매핑하며, 차량 정보 DB에 저장된 차량번호 정보와 영상 스트림 정보 n에서 추출한 차량 번호 정보를 비교하여 일치하는 경우, 해당 차량의 번호정보, 전면 이미지 형상정보, 매핑된 주차 차량 파킹 랏 지도 정보를 차량 정보 DB에 저장하고, 차량 번호 정보와 주차 차량 파킹 랏 지도 정보를 키오스크로 전송하는 관제 서버(200)와;
주차 빌딩 각 층의 파킹 랏 통로에 설치되는 것으로 해당 파킹 통로로 진입하는 차량을 촬영하고 촬영된 영상 스트림 정보 n을 관제 서버로 전송하는 파킹 통로 카메라 n(300);
및 관제 서버로부터 차량 번호 정보와 주차 차량 피킹 랏 지도 정보를 수신하여 표시부로 제공하는 키오스크(400)로 구성된 것을 특징으로 하는 대형 주차장의 영상 정보와 키오스크를 이용한 주차 관제 시스템.
In a parking control system using image information and kiosks of large parking lots such as department stores and office buildings,
The parking control system using the image information of the large parking lot and the kiosk,
A camera 1 (100) installed in the parking lot entrance to photograph a vehicle entering the parking lot entrance and transmit the captured image information 1 and shooting time information to the control server;
The parking lot map information of each floor of the parking building, the access road camera location information, the location information of the parking through camera n installed in the parking passage on each floor, the existing vehicle type, the front image shape information for each existing vehicle type and the plane image shape information are stored, Extracts vehicle number information and front image shape information from image information 1 received from camera 1, stores the extracted vehicle number information, shooting time information, and front image shape information in the vehicle information DB, and the corresponding parking passage camera on the floor Extract the vehicle number information based on the video stream information n received from n, track the parking motion through deep learning learning to determine that the vehicle is parked in the parking lot on the corresponding floor, and add the parked parking lot to the parking lot map information. When mapping, the vehicle number information stored in the vehicle information DB and the vehicle number information extracted from the video stream information n are matched and matched, the vehicle number information, front image shape information, and mapped parking lot parking lot map information a control server 200 that stores in the DB and transmits vehicle number information and parking lot map information to the kiosk;
A parking passage camera n (300) that is installed in the parking lot passage of each floor of the parking building to photograph a vehicle entering the parking passage and transmits the captured video stream information n to the control server;
and a kiosk 400 that receives the vehicle number information and the parking vehicle picking lot map information from the control server and provides it to the display unit.
상기 대형 주차장의 영상 정보와 키오스크를 이용한 주차 관제 시스템은,
주차장 진입로에 진입하는 차량을 촬영하고 촬영된 영상정보 1과 촬영시간 정보를 관제 서버로 전송하는 주차장 진입로에 설치된 카메라 1(100-1)과;
주차빌딩 각 층의 파킹 랏 지도정보, 진입로 카메라 위치정보, 각 층 파킹 통로에 설치된 파킹 통러 카메라 n의 위치정보, 기존 차량 종류, 기존 차량 종류별 전면 이미지 형상 정보와 평면 이미지 형상 정보를 저장하고, 진입로 카메라 1로부터 수신된 영상 정보 1에서 차량 번호 정보 및 전면 이미지 형상 정보를 추출하고, 추출된 차량 번호 정보, 촬영시간 정보 및 전면 이미지 형상정보를 차량 정보 DB에 저장하며, 해당 층의 해당 파킹 통로 카메라 n으로부터 수신된 영상 스트림 정보 n을 기초로 차량 번호 정보를 추출하고, 딥러닝 학습을 통한 파킹 모션을 추적하여 해당 층의 파킹 랏에 주차한 것을 판단하고, 주차된 파킹 랏을 파킹 랏 지도 정보에 매핑하며, 차량 정보 DB에 저장된 차량번호 정보와 영상 스트림 정보 n에서 추출한 차량 번호 정보를 비교하여 일치하는 경우, 해당 차량의 번호정보, 전면 이미지 형상정보, 매핑된 주차 차량 파킹 랏 지도 정보를 차량 정보 DB에 저장하고, 표시부를 통하여 해당 차량의 번호정보, 주차 차량 파킹 랏 지도 정보를 제공하고, 파킹 랏 카메라 Sn으로부터 수신된 영상정보 Sn에서 차량의 평면 형상정보, 파킹 라인에 파킹된 차량 평면 정보를 추출하고 추출된 차량 전면 형상정보와 차량 평면 형상 정보를 기초로 머신 러닝을 학습을 통하여 차량 종류를 판단하고, 또한 차량 정위치 주차 여부를 판단하는 관제 서버(200-1)와;
주차 빌딩 각 층의 파킹 랏 통로에 설치되는 것으로 해당 파킹 통로로 진입하는 차량을 촬영하고 촬영된 영상 스트림 정보 n을 관제 서버로 전송하는 파킹 통로 카메라 n(300-1)과, 파킹 랏 상부에 설치된 것으로 주차된 차량을 촬영하고 촬영된 영상 정보 Sn을 관제 서버로 전송하는 파킹 랏 카메라 Sn(500-1);
및 관제 서버로부터 차량 번호 정보와 주차 차량 피킹 랏 지도 정보를 수신하여 표시부로 제공하는 키오스크(400-1)로 구성된 것을 특징으로 하는 대형 주차장의 영상 정보와 키오스크를 이용한 주차 관제 시스템.
In a parking control system using image information and kiosks of large parking lots such as department stores and office buildings,
The parking control system using the image information of the large parking lot and the kiosk,
A camera 1 (100-1) installed in the parking lot entrance to photograph a vehicle entering the parking lot entrance and transmit the photographed image information 1 and the shooting time information to the control server;
The parking lot map information of each floor of the parking building, the access road camera location information, the location information of the parking through camera n installed in the parking passage on each floor, the existing vehicle type, the front image shape information for each existing vehicle type and the plane image shape information are stored, Extracts vehicle number information and front image shape information from image information 1 received from camera 1, stores the extracted vehicle number information, shooting time information, and front image shape information in the vehicle information DB, and the corresponding parking passage camera on the floor Extract the vehicle number information based on the video stream information n received from n, track the parking motion through deep learning learning to determine that the vehicle is parked in the parking lot on the corresponding floor, and add the parked parking lot to the parking lot map information. When mapping, the vehicle number information stored in the vehicle information DB and the vehicle number information extracted from the video stream information n are matched and matched, the vehicle number information, front image shape information, and mapped parking lot parking lot map information Store in DB, provide number information of the vehicle and parking lot map information of the parking vehicle through the display unit. a control server 200-1 for determining the type of vehicle through learning machine learning based on the extracted and extracted vehicle front shape information and vehicle plane shape information, and determining whether the vehicle is parked in place;
It is installed in the parking lot passage of each floor of the parking building, and the parking passage camera n (300-1) that shoots the vehicle entering the parking passage and transmits the captured video stream information n to the control server, and installed in the upper part of the parking lot A parking lot camera Sn (500-1) that shoots a parked vehicle and transmits the captured image information Sn to the control server;
and a kiosk (400-1) that receives vehicle number information and parking vehicle picking lot map information from the control server and provides it to the display unit.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210001250A KR102576261B1 (en) | 2021-01-06 | 2021-01-06 | Parking Management Method by Using Image Data and Kiosk and System thereof |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210001250A KR102576261B1 (en) | 2021-01-06 | 2021-01-06 | Parking Management Method by Using Image Data and Kiosk and System thereof |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20220099245A true KR20220099245A (en) | 2022-07-13 |
| KR102576261B1 KR102576261B1 (en) | 2023-09-15 |
Family
ID=82401466
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020210001250A KR102576261B1 (en) | 2021-01-06 | 2021-01-06 | Parking Management Method by Using Image Data and Kiosk and System thereof |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102576261B1 (en) |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100887322B1 (en) * | 2007-09-03 | 2009-03-05 | 스타패스테크(주) | Parking management method concerning wandering vehicles and passageway parking |
| KR101237200B1 (en) * | 2011-03-16 | 2013-02-25 | 장보영 | Method and system for intelligent management of parking lot |
| JP5268368B2 (en) * | 2008-01-14 | 2013-08-21 | トヨタホーム株式会社 | Parking support system and building |
| KR101624997B1 (en) * | 2015-09-18 | 2016-05-27 | 김경숙 | Smart parking management system |
| KR101708917B1 (en) * | 2017-01-12 | 2017-02-22 | 주식회사 파킹패스 | Apparatus for controlling parking by moving vehicle tracking |
| KR20190130836A (en) * | 2018-05-15 | 2019-11-25 | 인하대학교 산학협력단 | System and method for managing of intelligent parking |
| EP3624001A1 (en) * | 2018-09-13 | 2020-03-18 | Volvo Car Corporation | Methods and systems for parking line marker detection and pairing and parking spot detection and classification |
-
2021
- 2021-01-06 KR KR1020210001250A patent/KR102576261B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100887322B1 (en) * | 2007-09-03 | 2009-03-05 | 스타패스테크(주) | Parking management method concerning wandering vehicles and passageway parking |
| JP5268368B2 (en) * | 2008-01-14 | 2013-08-21 | トヨタホーム株式会社 | Parking support system and building |
| KR101237200B1 (en) * | 2011-03-16 | 2013-02-25 | 장보영 | Method and system for intelligent management of parking lot |
| KR101624997B1 (en) * | 2015-09-18 | 2016-05-27 | 김경숙 | Smart parking management system |
| KR101708917B1 (en) * | 2017-01-12 | 2017-02-22 | 주식회사 파킹패스 | Apparatus for controlling parking by moving vehicle tracking |
| KR20190130836A (en) * | 2018-05-15 | 2019-11-25 | 인하대학교 산학협력단 | System and method for managing of intelligent parking |
| EP3624001A1 (en) * | 2018-09-13 | 2020-03-18 | Volvo Car Corporation | Methods and systems for parking line marker detection and pairing and parking spot detection and classification |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR102576261B1 (en) | 2023-09-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2409871C2 (en) | Parking control system | |
| KR102059849B1 (en) | System and method for managing of intelligent parking | |
| CN108196285B (en) | Accurate positioning system based on multi-sensor fusion | |
| CN107240124A (en) | Across camera lens multi-object tracking method and device based on space-time restriction | |
| WO2017018744A1 (en) | System and method for providing public service using autonomous smart car | |
| WO2014157781A1 (en) | Integrated parking control system | |
| KR20070058303A (en) | System and method of parking control | |
| KR101968203B1 (en) | Parking lot management system | |
| MX2007005695A (en) | Image-based movement tracking. | |
| KR100993307B1 (en) | Parking management system and method | |
| US7260243B2 (en) | Intruding-object detection apparatus | |
| CN107504975A (en) | A kind of air navigation aid and navigation system | |
| CN111722186A (en) | Sound source positioning-based shooting method and device, electronic equipment and storage medium | |
| KR102023072B1 (en) | Indoor localization system for vehicle | |
| JP4042517B2 (en) | Moving body and position detection device thereof | |
| CN113129339B (en) | Target tracking method and device, electronic equipment and storage medium | |
| KR102297169B1 (en) | Vehicel management system using vehicle license plate, vehicle model recognition and rfid sensor | |
| CN111860352A (en) | Multi-lens vehicle track full-tracking system and method | |
| KR20210003851A (en) | Method and vehicle system for passenger recognition through autonomous vehicle | |
| US20220245978A1 (en) | Gate system, gate apparatus, control method therefor, and program | |
| KR20220099245A (en) | Parking Management Method by Using Image Data and Kiosk and System thereof | |
| KR101784132B1 (en) | Indoor localization system for vehicle | |
| KR20120050647A (en) | Apparatus for recognizing number of vehicle using dual camera and method thereof | |
| KR102393619B1 (en) | System for producing parking map using deep-learning | |
| CN116188538A (en) | Behavior track tracking method for multiple cameras |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant |