초록 ▼

본 발명은 영상 보정을 통해 그림자 및 빛 반사로 훼손된 차량번호판을 인식하는 차량번호판 인식 시스템에 관한 것이다.상세하게는 본 출원인이 출원하여 권리로 확보한 등록특허공보 제10-1881458호에 기재된 기술을 통해 차량번호판의 인식영역을 추출하는 시스템으로 차량 인식 효율을 개선하여 차량번호판을 인식하고,이에 더하여, 인식된 차량번호판에 대하여, 그림자 또는 빛 반사 등으로 훼손되어 시스템적으로 인식이 불가능한 차량번호판의 인식이 가능하도록 보정할 수 있는 보정시스템을 적용한, 영상 보정을 통해 그림자 및 빛 반사로 훼손된 차

본 발명은 영상 보정을 통해 그림자 및 빛 반사로 훼손된 차량번호판을 인식하는 차량번호판 인식 시스템에 관한 것이다.상세하게는 본 출원인이 출원하여 권리로 확보한 등록특허공보 제10-1881458호에 기재된 기술을 통해 차량번호판의 인식영역을 추출하는 시스템으로 차량 인식 효율을 개선하여 차량번호판을 인식하고,이에 더하여, 인식된 차량번호판에 대하여, 그림자 또는 빛 반사 등으로 훼손되어 시스템적으로 인식이 불가능한 차량번호판의 인식이 가능하도록 보정할 수 있는 보정시스템을 적용한, 영상 보정을 통해 그림자 및 빛 반사로 훼손된 차량번호판을 인식하는 차량번호판 인식 시스템에 관한 것이다.

대표청구항 ▼

인식된 차량번호판에 그림자 또는 빛 반사에 의해 형성된 이상영역을 검출하고, 상기 이상영역이 그림자영역인지 또는 빛 반사영역인지를 판단하여, 판단된 영역 종류에 따라 보정을 수행하는 영상 보정을 통해 그림자 및 빛 반사로 훼손된 차량번호판을 인식하는 차량번호판 인식 시스템에 있어서,이상영역의 검출, 영역종류 판단 및 보정은 보정시스템에 의해 이루어지되,상기 보정시스템은,차량영상에서 딥러닝 방식으로 해당 차량의 번호판정보를 인식하고,인식된 번호판정보에 이상영역이 존재하는지 판단하여, 이상영역이 존재하는 경우, 해당 이상영역이 그림자영

인식된 차량번호판에 그림자 또는 빛 반사에 의해 형성된 이상영역을 검출하고, 상기 이상영역이 그림자영역인지 또는 빛 반사영역인지를 판단하여, 판단된 영역 종류에 따라 보정을 수행하는 영상 보정을 통해 그림자 및 빛 반사로 훼손된 차량번호판을 인식하는 차량번호판 인식 시스템에 있어서,이상영역의 검출, 영역종류 판단 및 보정은 보정시스템에 의해 이루어지되,상기 보정시스템은,차량영상에서 딥러닝 방식으로 해당 차량의 번호판정보를 인식하고,인식된 번호판정보에 이상영역이 존재하는지 판단하여, 이상영역이 존재하는 경우, 해당 이상영역이 그림자영역인지 또는 빛 반사영역인지 확인하고,상기 이상영역의 존재 판단은,상기 보정시스템이 상기 이상영역을 분할하여 분할된 세그먼트의 의미값 및 가중치값을 분석하고, 분석된 의미값 및 가중치값을 기반으로 이루어지며,상기 의미값(mean) 및 가중치값(Weight)을 분석은 다음의 수학식으로 이루어지는 것을 특징으로 하는, 영상 보정을 통해 그림자 및 빛 반사로 훼손된 차량번호판을 인식하는 차량번호판 인식 시스템.Mean =for j = 0 to image Heightfor i = 0 to image Weigthif(current pixel = current cluster) Accumulate current data / N Weight = current pixels / total pixels(이때, cluster는 구분된 각 영역(영상 내 특정영역을 유사한 데이터끼리 묶어서 분할할 때 각 영역을 의미)을, N은 해당 구분된 영역의 총 픽셀 갯수를 나타낸다.즉 의미값(mean)은 영상 내 해당 cluster(영역) 내 총 픽셀데이터의 누적값을 해당 cluster의 픽셀 갯수로 나눈 값(각 클러스터의 평균 데이터 값)이며,각 cluster의 가중치값(Weight)은 해당 cluster의 픽셀 갯수를 영상의 총 pixel로 나눈 값(각 클러스터가 전체영역 중 어느 정도의 비율을 차지하는지 나타내는 수치)이다.)