KR20220162335A - 차량번호판 위조 대응 시스템 및 방법 - Google Patents

차량번호판 위조 대응 시스템 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20220162335A
KR20220162335A KR1020210070675A KR20210070675A KR20220162335A KR 20220162335 A KR20220162335 A KR 20220162335A KR 1020210070675 A KR1020210070675 A KR 1020210070675A KR 20210070675 A KR20210070675 A KR 20210070675A KR 20220162335 A KR20220162335 A KR 20220162335A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
vehicle
license plate
numbers
forgery
determination result
Prior art date
Application number
KR1020210070675A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102604009B1 (ko
Inventor
김주영
경왕준
김영진
Original Assignee
주식회사 엠제이비전테크
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 엠제이비전테크 filed Critical 주식회사 엠제이비전테크
Priority to KR1020210070675A priority Critical patent/KR102604009B1/ko
Priority to PCT/KR2022/007772 priority patent/WO2022255786A1/ko
Publication of KR20220162335A publication Critical patent/KR20220162335A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102604009B1 publication Critical patent/KR102604009B1/ko

Links

Images

Classifications

    • 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
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/01—Satellite radio beacon positioning systems transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/13—Receivers
    • G01S19/14—Receivers specially adapted for specific applications
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
    • G06K9/6201—
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20—Image preprocessing
    • G06V10/24—Aligning, centring, orientation detection or correction of the image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/56—Extraction of image or video features relating to colour
    • 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
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/60—Type of objects
    • G06V20/62—Text, e.g. of license plates, overlay texts or captions on TV images
    • G06V20/625—License plates
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10—Character recognition
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/017—Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles
    • 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
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V2201/00—Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
    • G06V2201/08—Detecting or categorising vehicles

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 차량번호판 위조 대응 시스템은 카메라부에서 촬영된 차량의 앞, 뒤 번호판의 이미지 정보를 입력한 후, 상기 앞, 뒤 번호판 내의 문자열 및 숫자를 인식한 후, 앞 번호판의 문자 및 숫자와 뒤 번호판의 문자 및 숫자의 등록여부 및 동일성 여부를 판단한 판단결과를 제공하는 서로 다른 장소에 설치된 복수의 차량인식 모듈; 및 상기 복수의 차량인식 모듈의 GPS 정보 및 각 차량인식 모듈에서 제공된 판단결과를 등록하고, 상기 복수의 차량인식 모듈에서 제공된 판단결과를 기초로 기 설정된 시간 내에 서로 다른 장소에서 동일한 차량번호가 감지되거나 또는 앞, 뒤 번호판의 상이하거나 또는 미등록된 번호판일 경우, 해당 차량을 번호판 위조차량을 판단한 후, 판단결과를 관할기관에 신고하는 번호판 위조 대응 서버를 포함한다.

Description

차량번호판 위조 대응 시스템 및 방법{System and method for monitoring and responding to forgery of license plates}
본 발명은 차량번호판 위조 대응 시스템 및 방법에 관한 것이다.
종래의 차량 인식(차량 감시)은 우리가 알고 있는 바와 마찬가지로 주요 도로에 설치된 감시 카메라를 통해 할 수 있었으며, 경찰이나 감시원이 눈으로 차량 번호, 색깔 등을 확인 후, 무전으로 이를 확인하는 방식으로 할 수도 있었다.
그러나, 이러한 방식으로 차량을 확인한다는 것은 어느 정도의 한계를 인정할 수 밖에 없는 문제점이 있었다. 즉, 주요 도로에 설치된 감시 카메라는 그 위치가 고정적이라 상당수가 노출되어 있다는 문제점을 가지고 있을 뿐만 아니라, 해당 위치에서 문제 차량을 감시 카메라로 포착한다 하여도 이를 통한 해당 차량의 검거로 연결시키기에는 시간이 많이 필요하고, 검거 요원과 문제 차량의 거리가 떨어져 있는 문제점이 있었다.
또한, 도로, 경찰, 단속 요원 등 사람이 직접 감시를 하는 경우에 있어서는 기본적으로 지속적인 감시가 불가능할 뿐만 아니라, 감시 기간 내에도 완벽한 감시를 하기가 어렵다는 문제점이 있었다.
또한, 순간적인 차량의 발견시에 해당 차량이 문제 차량인지 파악하기도 어렵고, 문제 차량을 발견하여도 자료로 남기기 어려워 실제 활용이 쉽지 않다는 문제점이 있었다.
공개특허공보 제10-2003-0009149호
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 종래의 문제점을 해결할 수 있는 차량 번호판 위조 대응 시스템 및 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 번호판 위조 대응 시스템은 카메라부에서 촬영된 차량의 앞, 뒤 번호판의 이미지 정보를 입력한 후, 상기 앞, 뒤 번호판 내의 문자열 및 숫자를 인식한 후, 앞 번호판의 문자 및 숫자와 뒤 번호판의 문자 및 숫자의 등록여부 및 동일성 여부를 판단한 판단결과를 제공하는 서로 다른 장소에 설치된 복수의 차량인식 모듈; 및 상기 복수의 차량인식 모듈의 GPS 정보 및 각 차량인식 모듈에서 제공된 판단결과를 등록하고, 상기 복수의 차량인식 모듈에서 제공된 판단결과를 기초로 기 설정된 시간 내에 서로 다른 장소에서 동일한 차량번호가 감지되거나 또는 앞, 뒤 번호판의 상이하거나 또는 미등록된 번호판일 경우, 해당 차량을 번호판 위조차량을 판단한 후, 판단결과를 관할기관에 신고하는 번호판 위조 대응 서버를 포함한다.
일 실시예에서, 상기 복수의 차량인식 모듈은 차량번호, 색상, 차종, 연식을 등록한 차량등록부; 차량의 전면 및 후면을 촬영하는 카메라부; 상기 카메라부에서 촬영된 전면 이미지 및 후면 이미지 내의 차량색상, 차량모양, 숫자 및 문자열을 식별하는 이미지 식별부; 상기 이미지 식별부에서 식별된 차량의 색상, 모양, 전면 번호 및 후면 번호의 동일성을 판단하는 동일성 판단부; 및 상기 차량인식 모듈의 위치정보, 상기 동일성 판단부의 판단결과 및 차량등록부의 등록정보를 상기 번호판 위조 대응 서버로 송출하는 통신부를 포함한다.
일 실시예에서, 상기 번호판 위조 대응서버는 기 설정된 시간 내에 서로 다른 지역에서 동일한 차량번호가 감지되면, A 지역의 차량인식 모듈의 차번인식 시간과 B 지역의 차량인식 모듈에서 인식한 차번인식 시간 간의 차를 통해 이동거리 및 평균속도를 산출하고, 산출된 이동거리 및 평균속도를 기초로 현실적 이동가능성을 판단하는 것을 특징으로 한다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 번호판 위조 대응 방법은 서로 다른 장소에 설치된 복수의 차량인식 모듈 각각에서 카메라부에서 촬영된 차량의 앞, 뒤 번호판의 이미지 정보를 입력한 후, 상기 앞, 뒤 번호판 내의 문자열 및 숫자를 인식한 후, 앞 번호판의 문자 및 숫자와 뒤 번호판의 문자 및 숫자의 등록여부 및 동일성 여부를 판단한 판단결과를 제공하는 단계; 번호판 위조 대응 서버에서 상기 복수의 차량인식 모듈의 GPS 정보 및 각 차량인식 모듈에서 제공된 판단결과를 등록하고, 상기 복수의 차량인식 모듈에서 제공된 판단결과를 기초로 기 설정된 시간 내에 서로 다른 장소에서 동일한 차량번호가 감지되거나 또는 앞, 뒤 번호판의 상이하거나 또는 미등록된 번호판일 경우, 해당 차량을 번호판 위조차량을 판단하는 단계; 및 판단결과를 관할기관에 신고하는 단계를 포함한다.
일 실시예에서, 상기 판단하는 단계는 기 설정된 시간 내에 서로 다른 지역에서 동일한 차량번호가 감지되면, A 지역의 차량인식 모듈의 차번인식 시간과 B 지역의 차량인식 모듈에서 인식한 차번인식 시간 간의 차를 통해 이동거리 및 평균속도를 산출하고, 산출된 이동거리 및 평균속도를 기초로 현실적 이동가능성을 판단하는 단계인 것을 특징으로 한다.
일 실시예에서, 상기 판단하는 단계는 상기 이동가능성을 판단시에, 기 설정되 시간 동안 발생된 A 지역과 B 지역 간의 도로교통량을 적용하여 이동가능성을 판단하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 번호판 위조 대응 시스템 및 방법을 이용하면, 종래의 차량번호 위조차량에 대해서 담당자가 육안으로 차량번호를 육안으로 확인하던 방식으로 자동으로 위조 여부를 판단하게 함으로서, 위조 차량의 적발성에 대한 정확성 및 이에 소요되는 시간을 최소화시킬 수 있다는 이점이 있다.
상술한 이점을 통해 교통위법 단속 주기관과 실시간 연동함으로써 전국 각지에 불법으로 시행되는 차량번호 위조 차량을 동시다발적으로 적발할 수 있다는 이점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 번호판 위조 대응 시스템의 네트워크 구성도이다.
도 2는 도 1에 도시된 차량인식 모듈의 장치 구성도이다.
도 3은 도 1에 도시된 차량번호 위조 대응서버의 장치 구성도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 번호판 위조 대응 방법을 설명한 흐름도이다.
도 5는 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시예가 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경을 도시한 도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성 요소도 제1 구성 요소로 명명될 수 있다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다.
일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부된 도면들에 기초하여 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 번호판 위조 대응 시스템을 보다 상세하게 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 번호판 위조 대응 시스템의 장치 구성도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 번호판 위조 대응 시스템(100)은 복수의 차량번호 인식모듈(110) 및 차량번호 위조 대응서버(120)를 포함한다.
상기 복수의 차량인식 모듈(110)은 카메라부에서 촬영된 차량의 앞, 뒤 번호판의 이미지 정보를 입력한 후, 상기 앞, 뒤 번호판 내의 문자열 및 숫자를 인식한 후, 앞 번호판의 문자 및 숫자와 뒤 번호판의 문자 및 숫자의 등록여부 및 동일성 여부를 판단한 판단결과를 제공하는 서로 다른 장소에 설치된 것을 특징으로 한다.
상기 차량번호 인식모듈(110)은 주차장, 이면도로, 갓길 등 차량이 지나다니거나 또는 주차될 수 있는 모든 공간에 설치가능하다.
보다 구체적으로, 차량인식 모듈(110)은 차량등록부(111), 카메라부(112), 이미지 식별부(113), 동일성 판단부(114) 및 통신부(115)를 포함한다.
상기 차량등록부(111)은 차량번호, 색상, 차종, 연식을 등록하는 구성일 수 있다. 상기 차량등록부(111)은 건물 내의 주차지역을 관할하는 주차요원의 단말로부터 해당 주차지역에 출입하는 차량정보를 입력받아 등록할 수 있다.
상기 카메라부(112)는 한쌍의 카메라로 구성되며, 차량의 전면 및 후면 이미지를 촬영하는 구성일 수 있다.
상기 한쌍의 카메라는 원거리 및 근거리에 따른 거리 비율을 조정하여 각 영역의 왜곡을 제거한 영상으로 변환시킬 수 있고, 이러한 왜곡된 영상정보의 보정방법으로 보정계수의 적용을 통한 포워드 맵핑(forward mapping)과 이에 부수되는 보간법(interpolation)이 활용될 수 있으며, 미리 보정된 영상을 가정하고 이 영상의 점들이 왜곡 영상의 어느 점과 매칭이 되는지 찾는 방법인 인버스 맵핑(inverse mapping)이 사용될 수도 있다.
상기 이미지 식별부(113)는 상기 카메라부(112)에서 촬영된 전면 이미지 및 후면 이미지 내의 차량색상, 차량모양, 숫자 및 문자열을 식별하는 구성일 수 있다.
상기 이미지 식별부(113)는 전면 이미지 내의 복수의 차량이 포함될 경우, 이미지에 포함되는 다수의 차량영역을 추출하고, 추출된 차량영역에 대하여 이진화를 수행함 없이 병렬처리에 의해 번호판 영역을 추출한 후 차량번호를 인식할 수도 있다.
예컨대, 1초당 n 프레임을 가지는 입력된 이미지 데이터로부터 이전 프레임의 데이터와 현재 프레임의 데이터를 이용하여 각 픽셀의 가우시안 분포로부터 전경 픽셀과 배경 픽셀을 분리한 후 물체의 형태를 추출하고, 이때 객체 검출 알고리즘의 연산처리를 수행하여 물체형태를 추출한다.
객체 검출 알고리즘은 입력된 영상을 기 설정된 크기(예, 640x480)로 변환한 후, 이전 프레임 데이터의 픽셀과 현재 프레임 픽셀 데이터를 비교하여 전경 픽셀 또는 배경 픽셀을 판단하고, 전경 픽셀을 분리하여 물체의 형태를 추출하는 처리과정을 수행할 수 있다. 즉, 입력된 이미지를 기 설정된 크기로 변환한 후 각 픽셀의 색상 값(R, G, B)들의 공분산을 계산하여 K 개의 가우시안 분포로 분리한 후 전경 픽셀과 배경 픽셀을 결정하고, 전경 픽셀과 배경 픽셀로 분리된 이진화된 영상으로부터 윤곽선을 추출하여 물체형태를 추출한다.
이후, 객체 검출 알고리즘이 수행되어 현재 프레임으로부터 검출된 물체형태들에 대하여, 물체의 크기 정보를 기준으로 차량으로 예측되는 물체를 판단하고, 예측된 차량을 포함하는 영역을 차량영역으로 추출하고, 상기 분리된 차량영역에서 차량을 수평 스캔하여 번호판후보 영역을 추출한 후, 컨투어 알고리즘과 체인코드 알고리즘을 적용하여 문자와 숫자를 분리하여 번호판을 인식한다. 이때, 추출된 상기 차량영역들에 대한 번호인식 연산처리를 병렬로 수행하는 것에 의해, 고해상도 영상에서 다수개의 차량이 존재하는 경우의 처리속도를 개선할 수 있다.
한편, 상술한 번호인식 연산처리가 추출된 차량영역 각각에 대응하여 병렬 처리되도록 현재 프레임으로부터 추출된 차량영역들로 번호인식 연산처리를 수행하는 번호인식 알고리즘을 초기화 즉, 현재 프레임의 전체 영역이 아닌 차량영역들로 번호인식 알고리즘을 초기화하는 것에 의해 멀티코어기반의 병렬 처리를 수행할 수 있도록 한다.
이후, 추출된 차량영역들에 대한 번호 인식 연산 처리가 병렬로 수행될 수 있도록 추출된 차량영역들에 대한 번호인식 연산처리를 수행하여 각 차량 영역으로 초기화된 번호인식 알고리즘은 해당 영역에 대해서만 번호판의 후보 영역 추출, 문자 및 숫자 분리하여 차량번호를 인식하여 출력한다.
다음으로, 동일성 판단부(114)는 상기 이미지 식별부(113)에서 식별된 차량의 색상, 모양, 전면 번호 및 후면 번호의 동일성을 판단한다.
다음으로, 통신부(114)는 상기 차량인식 모듈의 위치정보, 상기 동일성 판단부의 판단결과 및 차량등록부의 등록정보를 후술하는 번호판 위조 대응 서버로 송출한다.
여기서, 통신부(114)는 차량번호 위조 대응서버와 네트워크로 통신할 수 있고, 상기 네트워크는 RF, 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5GPP(5rd Generation Partnership Project) 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
하기에서, 적어도 하나의 라는 용어는 단수 및 복수를 포함하는 용어로 정의되고, 적어도 하나의 라는 용어가 존재하지 않더라도 각 구성요소가 단수 또는 복수로 존재할 수 있고, 단수 또는 복수를 의미할 수 있음은 자명하다 할 것이다. 또한, 각 구성요소가 단수 또는 복수로 구비되는 것은, 실시예에 따라 변경가능하다할 것이다.
다음으로, 도 3에 도시된 바와 같이, 차량번호판 위조 대응 서버(120)는 상기 복수의 차량인식 모듈(110)의 GPS 정보 및 각 차량인식 모듈에서 제공된 판단결과를 등록하고, 상기 복수의 차량인식 모듈에서 제공된 판단결과를 기초로 기 설정된 시간 내에 서로 다른 장소에서 동일한 차량번호가 감지되거나 또는 앞, 뒤 번호판의 상이하거나 또는 미등록된 번호판일 경우, 해당 차량을 번호판 위조차량을 판단한 후, 판단결과를 관할기관에 신고하는 구성일 수 있다.
또한, 차량번호판 위조 대응 서버(120)는 기 설정된 시간 내에 서로 다른 지역에서 동일한 차량번호가 감지되면, A 지역의 차량인식 모듈의 차번인식 시간과 B 지역의 차량인식 모듈에서 인식한 차번인식 시간 간의 차를 통해 이동거리 및 평균속도를 산출하고, 산출된 이동거리 및 평균속도를 기초로 현실적 이동가능성을 판단한다.
또한, 차량번호판 위조 대응 서버(120)는 상기 이동가능성을 판단시에, 기 설정되 시간 동안 발생된 A 지역과 B 지역 간의 도로교통량을 적용하여 이동가능성을 판단한다.
보다 구체적으로, 상기 차량번호판 위조 대응 서버(120)는 차량정보 등록부(121), 차량번호 비교판단부(122), 이동거리 및 평균속도 산출부(123), 위조차량 판단부(124) 및 신고부(125)를 포함한다.
상기 차량정보 등록부(121)는 차량인식 모듈(110)에서 송출된 차량인식 장소의 GPS 정보, 판단결과(차번인식 결과)를 시간대별로 등록하는 구성일 수 있다.
다음으로, 차량번호 비교판단부(122)는 서로 다른 장소에 위치하는 차량번호 인식모듈에서 전송된 차량번호의 동일성 여부를 판단한다.
다음으로, 상기 이동거리 및 평균속도 산출부(123)는 기 설정된 시간 내에 서로 다른 지역에서 동일한 차량번호가 감지되면, A 지역의 차량인식 모듈의 차번인식 시간과 B 지역의 차량인식 모듈에서 인식한 차번인식 시간 간의 차를 통해 이동거리 및 평균속도를 산출한다.
다음으로, 위조차량 판단부(124)는 상기 이동거리 및 평균속도 산출부(123)에서 산출된 이동거리 및 평균속도를 기초로 현실적 이동가능성을 판단한다. 여기서, 현실적 이동거리는 물리적으로 기 설정된 시간 내에 이동가능성을 의미한다.
또한, 위조차량 판단부(124)는 외부서버로부터 기 설정된 시간 동안 발생된 A 지역과 B 지역 간의 도로교통량을 적용하여 현실적 이동가능성을 판단할 수 있다.
상기 신고부(125)는 위조차량 판단부(124)에서 위조차량으로 판단된 차량의 차량번호 및 차량위조로 인식된 장소의 GPS 정보를 관할기관으로 전송한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량번호판 위조 대응 방법을 설명한 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량번호판 위조 대응 방법(S700)은 서로 다른 장소에 설치된 복수의 차량인식 모듈 각각에서 카메라부에서 촬영된 차량의 앞, 뒤 번호판의 이미지 정보를 입력한 후, 상기 앞, 뒤 번호판 내의 문자열 및 숫자를 인식한 후, 앞 번호판의 문자 및 숫자와 뒤 번호판의 문자 및 숫자의 등록여부 및 동일성 여부를 판단한 판단결과를 제공(S710)하면, 차량번호판 위조 대응 서버(120)에서 상기 복수의 차량인식 모듈의 GPS 정보 및 각 차량인식 모듈에서 제공된 판단결과를 등록하고, 상기 복수의 차량인식 모듈에서 제공된 판단결과를 기초로 기 설정된 시간 내에 서로 다른 장소에서 동일한 차량번호가 감지되거나 또는 앞, 뒤 번호판의 상이하거나 또는 미등록된 번호판일 경우, 해당 차량을 번호판 위조차량을 판단(S720)한다.
이후, 차량번호판 대응 서버(120)에서 판단결과를 관할기관에 신고(S730)한다.
여기서, 상기 S720 과정은 기 설정된 시간 내에 서로 다른 지역에서 동일한 차량번호가 감지되면, A 지역의 차량인식 모듈의 차번인식 시간과 B 지역의 차량인식 모듈에서 인식한 차번인식 시간 간의 차를 통해 이동거리 및 평균속도를 산출하고, 산출된 이동거리 및 평균속도를 기초로 현실적 이동가능성을 판단하는 과정일 수 있다.
또한, 상기 S720 과정은 상기 이동가능성을 판단시에, 기 설정되 시간 동안 발생된 A 지역과 B 지역 간의 도로교통량을 적용하여 이동가능성을 판단할 수 있다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 번호판 위조 대응 시스템 및 방법을 이용하면, 종래의 차량번호 위조차량에 대해서 담당자가 육안으로 차량번호를 육안으로 확인하던 방식으로 자동으로 위조 여부를 판단하게 함으로서, 위조 차량의 적발성에 대한 정확성 및 이에 소요되는 시간을 최소화시킬 수 있다는 이점이 있다.
상술한 이점을 통해 교통위법 단속 주기관과 실시간 연동함으로써 전국 각지에 불법으로 시행되는 차량번호 위조 차량을 동시다발적으로 적발할 수 있다는 이점이 있다.
도 5는 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시예가 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경을 도시하는 도면으로, 상술한 하나 이상의 실시예를 구현하도록 구성된 컴퓨팅 디바이스(1100)를 포함하는 시스템(1000)의 예시를 도시한다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 개인 컴퓨터, 서버 컴퓨터, 핸드헬드 또는 랩탑 디바이스, 모바일 디바이스(모바일폰, PDA, 미디어 플레이어 등), 멀티프로세서 시스템, 소비자 전자기기, 미니 컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터, 임의의 전술된 시스템 또는 디바이스를 포함하는 분산 컴퓨팅 환경 등을 포함하지만, 이것으로 한정되는 것은 아니다.
컴퓨팅 디바이스(1100)는 적어도 하나의 프로세싱 유닛(1110) 및 메모리(1120)를 포함할 수 있다. 여기서, 프로세싱 유닛(1110)은 예를 들어 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 마이크로프로세서, 주문형 반도체(application Specific Integrated Circuit, ASIC), Field Programmable Gate Arrays(FPGA) 등을 포함할 수 있으며, 복수의 코어를 가질 수 있다. 메모리(1120)는 휘발성 메모리(예를 들어, RAM 등), 비휘발성 메모리(예를 들어, ROM, 플래시 메모리 등) 또는 이들의 조합일 수 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 추가적인 스토리지(1130)를 포함할 수 있다. 스토리지(1130)는 자기 스토리지, 광학 스토리지 등을 포함하지만 이것으로 한정되지 않는다. 스토리지(1130)에는 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시예를 구현하기 위한 컴퓨터 판독 가능한 명령이 저장될 수 있고, 운영 시스템, 애플리케이션 프로그램 등을 구현하기 위한 다른 컴퓨터 판독 가능한 명령도 저장될 수 있다. 스토리지(1130)에 저장된 컴퓨터 판독 가능한 명령은 프로세싱 유닛(1110)에 의해 실행되기 위해 메모리(1120)에 로딩될 수 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 입력 디바이스(들)(1140) 및 출력 디바이스(들)(1150)을 포함할 수 있다.
여기서, 입력 디바이스(들)(1140)은 예를 들어 키보드, 마우스, 펜, 음성 입력 디바이스, 터치 입력 디바이스, 적외선 카메라, 비디오 입력 디바이스 또는 임의의 다른 입력 디바이스 등을 포함할 수 있다. 또한, 출력 디바이스(들)(1150)은 예를 들어 하나 이상의 디스플레이, 스피커, 프린터 또는 임의의 다른 출력 디바이스 등을 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 다른 컴퓨팅 디바이스에 구비된 입력 디바이스 또는 출력 디바이스를 입력 디바이스(들)(1140) 또는 출력 디바이스(들)(1150)로서 사용할 수도 있다.
또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 컴퓨팅 디바이스(1100)가 다른 디바이스(예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(1300))와 통신할 수 있게 하는 통신접속(들)(1160)을 포함할 수 있다.
여기서, 통신 접속(들)(1160)은 모뎀, 네트워크 인터페이스 카드(NIC), 통합 네트워크 인터페이스, 무선 주파수 송신기/수신기, 적외선 포트, USB 접속 또는 컴퓨팅 디바이스(1100)를 다른 컴퓨팅 디바이스에 접속시키기 위한 다른 인터페이스를 포함할 수 있다. 또한, 통신 접속(들)(1160)은 유선 접속 또는 무선 접속을 포함할 수 있다. 상술한 컴퓨팅 디바이스(1100)의 각 구성요소는 버스 등의 다양한 상호접속(예를 들어, 주변 구성요소 상호접속(PCI), USB, 펌웨어(IEEE 1394), 광학적 버스 구조 등)에 의해 접속될 수도 있고, 네트워크(1200)에 의해 상호접속될 수도 있다. 본 명세서에서 사용되는 "구성요소", "시스템" 등과 같은 용어들은 일반적으로 하드웨어, 하드웨어와 소프트웨어의 조합, 소프트웨어, 또는 실행중인 소프트웨어인 컴퓨터 관련 엔티티를 지칭하는 것이다.
예를 들어, 구성요소는 프로세서 상에서 실행중인 프로세스, 프로세서, 객체, 실행 가능물(executable), 실행 스레드, 프로그램 및/또는 컴퓨터일 수 있지만, 이것으로 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 컨트롤러 상에서 구동중인 애플리케이션 및 컨트롤러 모두가 구성요소일 수 있다. 하나 이상의 구성요소는 프로세스 및/또는 실행의 스레드 내에 존재할 수 있으며, 구성요소는 하나의 컴퓨터 상에서 로컬화될 수 있고, 둘 이상의 컴퓨터 사이에서 분산될 수도 있다.
본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예는 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해되어야 하고, 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 차량 번호판 위조 대응 시스템
110: 차량인식 모듈
111: 차량등록부
112: 카메라부
113: 이미지 식별부
114: 동일성 판단부
115: 통신부
120: 차량번호판 위조 대응 서버
121: 차량정보 등록부
122: 차량번호 비교판단부
123: 이동거리 및 평균속도 산출부
124: 위조차량 판단부
125: 신고부

Claims (7)

  1. 카메라부에서 촬영된 차량의 앞, 뒤 번호판의 이미지 정보를 입력한 후, 상기 앞, 뒤 번호판 내의 문자열 및 숫자를 인식한 후, 앞 번호판의 문자 및 숫자와 뒤 번호판의 문자 및 숫자의 등록여부 및 동일성 여부를 판단한 판단결과를 제공하는 서로 다른 장소에 설치된 복수의 차량인식 모듈; 및
    상기 복수의 차량인식 모듈의 GPS 정보 및 각 차량인식 모듈에서 제공된 판단결과를 등록하고, 상기 복수의 차량인식 모듈에서 제공된 판단결과를 기초로 기 설정된 시간 내에 서로 다른 장소에서 동일한 차량번호가 감지되거나 또는 앞, 뒤 번호판의 상이하거나 또는 미등록된 번호판일 경우, 해당 차량을 번호판 위조차량을 판단한 후, 판단결과를 관할기관에 신고하는 번호판 위조 대응 서버를 포함하는 차량 번호판 위조 대응 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 차량인식 모듈은
    차량번호, 색상, 차종, 연식을 등록한 차량등록부;
    차량의 전면 및 후면을 촬영하는 카메라부;
    상기 카메라부에서 촬영된 전면 이미지 및 후면 이미지 내의 차량색상, 차량모양, 숫자 및 문자열을 식별하는 이미지 식별부;
    상기 이미지 식별부에서 식별된 차량의 색상, 모양, 전면 번호 및 후면 번호의 동일성을 판단하는 동일성 판단부; 및
    상기 차량인식 모듈의 위치정보, 상기 동일성 판단부의 판단결과 및 차량등록부의 등록정보를 상기 번호판 위조 대응 서버로 송출하는 통신부를 포함하는 차량 번호판 위조 대응 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 번호판 위조 대응서버는
    기 설정된 시간 내에 서로 다른 지역에서 동일한 차량번호가 감지되면, A 지역의 차량인식 모듈의 차번인식 시간과 B 지역의 차량인식 모듈에서 인식한 차번인식 시간 간의 차를 통해 이동거리 및 평균속도를 산출하고, 산출된 이동거리 및 평균속도를 기초로 현실적 이동가능성을 판단하는 것을 특징으로 하는 차량 번호판 위조 대응 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 번호판 위조 대응서버는
    상기 이동가능성을 판단시에, 기 설정되 시간 동안 발생된 A 지역과 B 지역 간의 도로교통량을 적용하여 이동가능성을 판단하는 것을 특징으로 하는 차량 번호판 위조 대응 시스템.
  5. 서로 다른 장소에 설치된 복수의 차량인식 모듈 각각에서 카메라부에서 촬영된 차량의 앞, 뒤 번호판의 이미지 정보를 입력한 후, 상기 앞, 뒤 번호판 내의 문자열 및 숫자를 인식한 후, 앞 번호판의 문자 및 숫자와 뒤 번호판의 문자 및 숫자의 등록여부 및 동일성 여부를 판단한 판단결과를 제공하는 단계; 및
    번호판 위조 대응 서버에서 상기 복수의 차량인식 모듈의 GPS 정보 및 각 차량인식 모듈에서 제공된 판단결과를 등록하고, 상기 복수의 차량인식 모듈에서 제공된 판단결과를 기초로 기 설정된 시간 내에 서로 다른 장소에서 동일한 차량번호가 감지되거나 또는 앞, 뒤 번호판의 상이하거나 또는 미등록된 번호판일 경우, 해당 차량을 번호판 위조차량을 판단하는 단계; 및
    판단결과를 관할기관에 신고하는 단계를 포함하는 차량 번호판 위조 대응 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 판단하는 단계는
    기 설정된 시간 내에 서로 다른 지역에서 동일한 차량번호가 감지되면, A 지역의 차량인식 모듈의 차번인식 시간과 B 지역의 차량인식 모듈에서 인식한 차번인식 시간 간의 차를 통해 이동거리 및 평균속도를 산출하고, 산출된 이동거리 및 평균속도를 기초로 현실적 이동가능성을 판단하는 단계인 것을 특징으로 하는 차량 번호판 위조 대응 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 판단하는 단계는
    상기 이동가능성을 판단시에, 기 설정되 시간 동안 발생된 A 지역과 B 지역 간의 도로교통량을 적용하여 이동가능성을 판단하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 번호판 위조 대응 방법.
KR1020210070675A 2021-06-01 2021-06-01 차량번호판 위조 대응 시스템 및 방법 KR102604009B1 (ko)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210070675A KR102604009B1 (ko) 2021-06-01 2021-06-01 차량번호판 위조 대응 시스템 및 방법
PCT/KR2022/007772 WO2022255786A1 (ko) 2021-06-01 2022-05-31 차량번호판 위조 대응 시스템 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210070675A KR102604009B1 (ko) 2021-06-01 2021-06-01 차량번호판 위조 대응 시스템 및 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20220162335A true KR20220162335A (ko) 2022-12-08
KR102604009B1 KR102604009B1 (ko) 2023-11-22

Family

ID=84324382

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210070675A KR102604009B1 (ko) 2021-06-01 2021-06-01 차량번호판 위조 대응 시스템 및 방법

Country Status (2)

Country Link
KR (1) KR102604009B1 (ko)
WO (1) WO2022255786A1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102580511B1 (ko) * 2023-01-25 2023-09-19 이강훈 운수 영업용 번호판 거래 내역 관리 서비스를 제공하는 방법 및 시스템

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20030009149A (ko) 2001-07-18 2003-01-29 김성호 감시 차량을 이용한 피감시 차량의 차량번호 자동인식시스템 및 방법
JP2014115961A (ja) * 2012-12-12 2014-06-26 Fujitsu Ltd 情報処理装置、車両識別方法、及び車両識別プログラム
KR101784449B1 (ko) * 2016-12-29 2017-11-06 주식회사 경림이앤지 번호판 가림 판독 알람 서비스를 탑재한 불법 주정차 단속 시스템 및 방법

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101460781B1 (ko) * 2014-06-16 2014-11-19 (주)아이엠시티 불법차량 단속시스템
KR101688695B1 (ko) * 2014-11-21 2016-12-26 아이티에스엔지니어링 주식회사 차량번호 인식 장치 및 그 방법, 그리고 상기 방법을 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
KR20190142720A (ko) * 2018-06-18 2019-12-27 주식회사 메인시스 불법차량 추적 시스템 및 그 방법

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20030009149A (ko) 2001-07-18 2003-01-29 김성호 감시 차량을 이용한 피감시 차량의 차량번호 자동인식시스템 및 방법
JP2014115961A (ja) * 2012-12-12 2014-06-26 Fujitsu Ltd 情報処理装置、車両識別方法、及び車両識別プログラム
KR101784449B1 (ko) * 2016-12-29 2017-11-06 주식회사 경림이앤지 번호판 가림 판독 알람 서비스를 탑재한 불법 주정차 단속 시스템 및 방법

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102580511B1 (ko) * 2023-01-25 2023-09-19 이강훈 운수 영업용 번호판 거래 내역 관리 서비스를 제공하는 방법 및 시스템

Also Published As

Publication number Publication date
KR102604009B1 (ko) 2023-11-22
WO2022255786A1 (ko) 2022-12-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112085952B (zh) 监控车辆数据方法、装置、计算机设备及存储介质
CN109325964B (zh) 一种人脸追踪方法、装置及终端
US9082038B2 (en) Dram c adjustment of automatic license plate recognition processing based on vehicle class information
CN108268867B (zh) 一种车牌定位方法及装置
RU2431190C2 (ru) Способ и устройство распознавания рельефности лица
CN104166841A (zh) 一种视频监控网络中指定行人或车辆的快速检测识别方法
US9177214B1 (en) Method and apparatus for an adaptive threshold based object detection
WO2022062379A1 (zh) 图像检测方法和相关装置、设备、存储介质、计算机程序
CN102831385A (zh) 多相机监控网络中的目标识别设备和方法
CN102609724B (zh) 一种基于双摄像头的周围环境信息提示方法
CN111178272B (zh) 一种识别驾驶员行为的方法、装置及设备
CN108108711B (zh) 人脸布控方法、电子设备及存储介质
CN112818885B (zh) 人脸识别方法、装置、设备及存储介质
Li et al. Road vehicle monitoring system based on intelligent visual internet of things
Abdellatif et al. A low cost IoT-based Arabic license plate recognition model for smart parking systems
KR102604009B1 (ko) 차량번호판 위조 대응 시스템 및 방법
Arora et al. Automatic number plate recognition system using optical character recognition
Ryu et al. Feature-based pothole detection in two-dimensional images
CN111178359A (zh) 车牌号码识别方法、装置和设备及计算机存储介质
CN113642639A (zh) 活体检测方法、装置、设备和存储介质
Jain et al. Vehicle license plate recognition
Amin et al. An automatic number plate recognition of Bangladeshi vehicles
CN110765940A (zh) 目标对象统计方法和装置
CN103093204B (zh) 行为监测方法及装置
Huu et al. Proposing WPOD-NET combining SVM system for detecting car number plate

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right