特許 7541293 画像及び無線信号の分析を通じた車両識別方法及び装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-08-20

(45)【発行日】2024-08-28

(54)【発明の名称】画像及び無線信号の分析を通じた車両識別方法及び装置

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/015 20060101AFI20240821BHJP

   G08G 1/14 20060101ALI20240821BHJP

   G16Y 10/40 20200101ALI20240821BHJP

   G16Y 20/20 20200101ALI20240821BHJP

   G16Y 40/10 20200101ALI20240821BHJP

【ＦＩ】

G08G1/015 A

G08G1/14 A

G16Y10/40

G16Y20/20

G16Y40/10

【請求項の数】 13

(21)【出願番号】P 2022562759

(86)(22)【出願日】2021-04-12

(65)【公表番号】

(43)【公表日】2023-05-25

(86)【国際出願番号】 KR2021004561

(87)【国際公開番号】W WO2021210864

(87)【国際公開日】2021-10-21

【審査請求日】2022-12-06

(31)【優先権主張番号】10-2020-0045718

(32)【優先日】2020-04-16

(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR

(73)【特許権者】

【識別番号】522402151

【氏名又は名称】エクソンシス株式会社

【氏名又は名称原語表記】ＡＸＯＮＳＩＳ ＩＮＣ．

【住所又は居所原語表記】２ｄｏｎｇ ２２７ｈｏ，１９７，Ｇｕｒｏｊｕｎｇａｎｇ－ｒｏ，Ｇｕｒｏ－ｇｕ，Ｓｅｏｕｌ ０８２１６ Ｒｅｐｕｂｌｉｃ ｏｆ Ｋｏｒｅａ

(73)【特許権者】

【識別番号】522402162

【氏名又は名称】ソン イン－イ

【氏名又は名称原語表記】ＳＯＮＧ，Ｉｎ Ｅｕｉ

【住所又は居所原語表記】２Ｆ，１２，Ｗｏｌｊｅｏｎｇ－ｒｏ １１－ｇｉｌ，Ｙａｎｇｃｈｅｏｎ－ｇｕ，Ｓｅｏｕｌ ０７９２９ Ｒｅｐｕｂｌｉｃ ｏｆ Ｋｏｒｅａ

(74)【代理人】

【識別番号】100152180

【弁理士】

【氏名又は名称】大久保 秀人

(72)【発明者】

【氏名】ソン イン－イ

【審査官】佐藤 吉信

(56)【参考文献】

【文献】特開２００５－０８３０２５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００２－２９８２８６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００９－２４５３８５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００４－１９９６０４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特表２０１６－５１７６２２（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０８Ｇ １／００－９９／００

Ｇ１６Ｙ １０／４０

Ｇ１６Ｙ ２０／２０

Ｇ１６Ｙ ４０／１０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

車両に赤外線を照射しながら前記車両の外形を撮影する赤外線カメラと、
アンテナと、
前記車両に装着又は搭載された無線通信機器から送出される無線信号を、前記アンテナを介して受信する無線通信部と、
前記赤外線カメラによって撮影された赤外線画像及び前記無線通信部を介して受信した無線信号を格納する格納部と、
前記格納部に格納された赤外線画像を分析して第１識別値を抽出し、前記格納部に格納された無線信号を分析して第２識別値を抽出し、前記第１識別値及び前記第２識別値に基づいて前記車両を識別する制御部と、
を含み、
制御部は、第１識別値及び第２識別値を用いても車両を識別できなかった場合、車両リモコンからの受信信号によって車両を識別することを特徴とする、
画像及び無線信号の分析を通じた車両識別装置。

【請求項2】

前記制御部は、ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅａｄｅｒ）を用いて、前記赤外線画像から、前記第１識別値として車両番号を抽出することを特徴とする、請求項１に記載の画像及び無線信号の分析を通じた車両識別装置。

【請求項3】

前記制御部は、人工知能に基づいて、前記赤外線画像から、前記第１識別値として、車両番号を抽出することを特徴とする、請求項１に記載の画像及び無線信号の分析を通じた車両識別装置。

【請求項4】

前記制御部は、人工知能に基づいて、前記赤外線画像から、前記第１識別値として、ナンバープレートを抽出することを特徴とする、請求項１に記載の画像及び無線信号の分析を通じた車両識別装置。

【請求項5】

前記制御部は、人工知能に基づいて、前記赤外線画像から、前記第１識別値として、車両の外装色、内装色、ドライブレコーダーの外形、前照灯のデザイン、尾灯のデザイン、ハザードランプの点滅間隔、ホイールのデザイン、グリルのデザイン、及び車両エンブレムのうちの少なくとも１つを抽出することを特徴とする、請求項１に記載の画像及び無線信号の分析を通じた車両識別装置。

【請求項6】

前記制御部は、人工知能に基づいて、前記赤外線画像から、前記第１識別値として、車種を抽出することを特徴とする、請求項１に記載の画像及び無線信号の分析を通じた車両識別装置。

【請求項7】

前記制御部は、前記無線信号から、前記第２識別値として、前記無線信号の波形を抽出することを特徴とする、請求項１に記載の画像及び無線信号の分析を通じた車両識別装置。

【請求項8】

前記制御部は、前記無線信号に含まれるデータを分析し、前記データから前記第２識別値として、少なくとも１つの情報を抽出することを特徴とする、請求項１に記載の画像及び無線信号の分析を通じた車両識別装置。

【請求項9】

前記制御部は、前記無線信号から、前記第２識別値として、Ｍａｃアドレス（Ｍａｃ Ａｄｄｒｅｓｓ）を抽出することを特徴とする、請求項１に記載の画像及び無線信号の分析を通じた車両識別装置。

【請求項10】

前記無線信号は、前記車両のＴＰＭＳ（Ｔｉｒｅ Ｐｒｅｓｓｕｒｅ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）から発生する信号であることを特徴とする、請求項１から９のいずれかに記載の画像及び無線信号の分析を通じた車両識別装置。

【請求項11】

車両識別装置が、車両の外形を撮影するステップと、
前記車両識別装置が、撮影した画像を分析して第１識別値を抽出するステップと、
前記車両識別装置が、前記車両に装着又は搭載された無線通信機器から送出される無線信号を受信するステップと、
前記車両識別装置が、前記無線信号を分析して第２識別値を抽出するステップと、
前記車両識別装置が、前記第１識別値及び前記第２識別値に基づいて前記車両を識別するステップと、
前記車両識別装置が、第１識別値及び第２識別値を用いても車両を識別できなかった場合、車両リモコンからの受信信号によって車両を識別するステップと、
を含む、
画像及び無線信号の分析を通じた車両識別方法。

【請求項12】

前記車両の外形を撮影するステップにおいて、
前記車両識別装置は、赤外線分光技法を通じて前記車両の外形を撮影することを特徴とする、請求項１１に記載の画像及び無線信号の分析を通じた車両識別方法。

【請求項13】

前記第１識別値を抽出するステップにおいて、
前記車両識別装置は、人工知能に基づいて、前記撮影した画像から、前記第１識別値として、車両番号、ナンバープレート、車両の外装色、内装色、ドライブレコーダーの外形、前照灯のデザイン、尾灯のデザイン、ハザードランプの点滅間隔、ホイールのデザイン、グリルのデザイン、車両エンブレム及び車種のうちの少なくとも１つを抽出することを特徴とする、請求項１１または１２に記載の画像及び無線信号の分析を通じた車両識別方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、車両識別方法に関し、より詳細には、画像及び無線信号の分析を通じた車両識別方法及び装置に関する。

【背景技術】

【0002】

車両のナンバープレートは、車両毎に識別できるように付与された固有番号であって、車両の種類、メーカー、製造期間、使用用途、排気量、原動機の形式、所有主、居住登録地、無登録車両、１０部制違反車両、盗難車両の照会などの情報を照会するために使用される。したがって、いかなる車両番号の照会環境でも迅速かつ正確に車両番号を認識することが非常に重要である。

【0003】

車両番号認識技術は、車両のナンバープレートから車両番号を認識する技術であって、駐車管理施設の管制システムに適用され、発券なしの入車方式を通じた入／出車両の監視、入車時間に応じた駐車場利用料金の精算などに広く利用されており、また、車線違反、信号違反及び速度違反などの道路交通違反を取り締まるために広く利用されている。

【0004】

しかし、従来の車両番号認識技術は、雪又は雨、汚物の付着などにより車両の前面部のナンバープレートを認識できなくなったり、車両の車体の一部から太陽光が側角に反射されて発生するスミア現象が発生したりする場合、または夜間の車両ライトによって乱反射などが発生する場合に、車両番号の認識率が非常に低下するという問題がある。

【0005】

例えば、駐車場の入口に進入する車両の車両番号を認識するためには、車両番号認識装置が駐車場の入口の指定された位置と、距離が遠い方向でのみ映像を撮影するしかないが、特に、昼間には、太陽光の位置及び明るさ、車両番号認識器の設置位置が各種影によって影響を受けるようになるため、撮影される映像に対して多くの否定的な影響を及ぼすようになる。

【0006】

しかも、反射光の発生時には、進入車両の外形の色相やナンバープレートの色相などによって反射光（ミラー）現象が生じたり、逆光の発生時には、影などの影響により、車両番号を認識できない程度の映像が撮影されることがある。

【0007】

また、雪又は雨などによる周辺環境の変化により車両のナンバープレートが遮られたり、汚物の付着などにより車両の前面部のナンバープレートを認識できなくなったり、進入する車両の車体の一部から太陽光が側角に反射されて発生するスミア現象が発生したりして、車両番号の認識率は大きく低下する。さらに、夜間には、車両ライトによる乱反射などにより車両のナンバープレートを認識するのに非常に制限的である。

【0008】

このような問題点を解決するために、韓国公開特許第１０－２０１９－００９９９８７号には、“車両融合認識技術を用いた無人駐車管理システム”が開示されている。

【0009】

簡略に説明すると、“車両融合認識技術を用いた無人駐車管理システム”は、車両内に設置されたビーコンタグ（Ｔａｇ）又は運転者のスマートフォンから送出されるブルートゥース（登録商標）信号を分析して車両情報として活用し、ＬＰＲ（Ｌｉｃｅｎｓｅ Ｐｌａｔｅ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）の認識結果と融合してより一層正確度が改善された車両融合認識技術を提供する。

【0010】

しかし、前記公開特許に提案された技術は、車両管理のためにＮＦＣ（Ｎｅａｒ Ｆｉｅｌｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）、ハイパス（大韓民国で高速国道の通行料金を、無線通信を利用して支払うことができるようにするノンストップ自動料金収受システム）、ビーコン、及び電波送出器などのような無線通信機器を車両に別途に取り付けなければならない。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0011】

【文献】韓国公開特許第１０－２０１９－００９９９８７号

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0012】

本発明は、前記のような問題点を解決するために案出されたものであって、雪又は雨、異物、ナンバープレートの変更、新規規格の導入、及びカスタムナンバープレートなどの様々な外部要因により頻繁に発生する車両認識エラーを改善した、画像及び無線信号の分析を通じた車両識別方法及び装置を提供することを目的とする。

【0013】

また、本発明の他の目的は、車両の出庫時に取り付けられた通信機器及び運転者が携帯している通信機器を用いて車両を認識できる、画像及び無線信号の分析を通じた車両識別方法及び装置を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0014】

このような目的を達成するための本発明の第１実施例によれば、画像及び無線信号の分析を通じた車両識別装置は、車両に互いに異なる波長帯域を有する複数の赤外線を照射しながら前記車両の外形を撮影する赤外線カメラと、アンテナと、前記車両に装着又は搭載された無線通信機器から送出される無線信号を、前記アンテナを介して受信する無線通信部と、前記赤外線カメラによって撮影された赤外線画像及び前記無線通信部を介して受信した無線信号を格納する格納部と、前記格納部に格納された赤外線画像を分析して第１識別値を抽出し、前記格納部に格納された無線信号を分析して第２識別値を抽出し、前記第１識別値及び前記第２識別値に基づいて前記車両を識別する制御部と、を含む。

【0015】

好ましくは、前記制御部は、ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅａｄｅｒ）を用いて、前記赤外線画像から、前記第１識別値として、車両番号を抽出することを特徴とする。

【0016】

好ましくは、前記制御部は、人工知能に基づいて、前記赤外線画像から、前記第１識別値として、車両番号を抽出することを特徴とする。

【0017】

好ましくは、前記制御部は、人工知能に基づいて、前記赤外線画像から、前記第１識別値として、ナンバープレートを抽出することを特徴とする。

【0018】

好ましくは、制御部は、人工知能に基づいて、前記赤外線画像から、前記第１識別値として、車両の外装色、内装色、ドライブレコーダーの外形、前照灯のデザイン、尾灯のデザイン、ハザードランプの点滅間隔、ホイールのデザイン、グリルのデザイン、及び車両エンブレムのうちの少なくとも１つを抽出することを特徴とする。

【0019】

好ましくは、前記制御部は、人工知能に基づいて、前記赤外線画像から、前記第１識別値として、車種を抽出することを特徴とする。

【0020】

好ましくは、前記制御部は、前記無線信号から、前記第２識別値として、前記無線信号の波形を抽出することを特徴とする。

【0021】

好ましくは、前記制御部は、前記無線信号に含まれるデータを分析し、前記データから前記第２識別値として、少なくとも１つの情報を抽出することを特徴とする。
すなわち、前記無線信号に含まれるデータとは、例えば、無線通信機器のＩＤ、Ｍａｃアドレス（Ｍａｃ Ａｄｄｒｅｓｓ）などの各種情報であり、このうちの１つの情報が、第２識別値として抽出される。

【0022】

好ましくは、前記制御部は、前記無線信号から、前記第２識別値として、Ｍａｃアドレス（Ｍａｃ Ａｄｄｒｅｓｓ）を抽出することを特徴とする。

【0023】

好ましくは、前記無線信号は、前記車両のＴＰＭＳ（Ｔｉｒｅ Ｐｒｅｓｓｕｒｅ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）から発生する信号であることを特徴とする。

【0024】

また、本発明の第２実施例によれば、画像及び無線信号の分析を通じた車両識別方法は、車両識別装置が、車両の外形を撮影するステップと、前記車両識別装置が、撮影した画像を分析して第１識別値を抽出するステップと、前記車両識別装置が、前記車両に装着又は搭載された無線通信機器から送出される無線信号を受信するステップと、前記車両識別装置が、前記無線信号を分析して第２識別値を抽出するステップと、前記車両識別装置が、前記第１識別値及び前記第２識別値に基づいて前記車両を識別するステップと、を含む。

【0025】

好ましくは、前記車両の外形を撮影するステップにおいて、前記車両識別装置は、赤外線分光技法を通じて前記車両の外形を撮影することを特徴とする。

【0026】

好ましくは、前記第１識別値を抽出するステップにおいて、前記車両識別装置は、人工知能に基づいて、前記撮影した画像から、前記第１識別値として、車両番号、ナンバープレート、車両の外装色、内装色、ドライブレコーダーの外形、前照灯のデザイン、尾灯のデザイン、ハザードランプの点滅間隔、ホイールのデザイン、グリルのデザイン、車両エンブレム、及び車種のうちの少なくとも１つを抽出することを特徴とする。

【発明の効果】

【0027】

以上で説明したように、本発明によれば、赤外線カメラを用いて撮影された赤外線画像を分析して第１識別値を抽出し、無線通信部を介して受信した無線信号を分析して第２識別値を抽出し、第１識別値及び第２識別値に基づいて車両を識別する画像及び無線信号の分析を通じた車両識別方法及び装置を提供することによって、雪又は雨、異物、ナンバープレートの変更、新規規格の導入、及びカスタムナンバープレートなどの様々な外部要因により頻繁に発生する車両認識エラーを改善することができる。

【0028】

また、車両管理のためにＮＦＣ（Ｎｅａｒ Ｆｉｅｌｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）、ハイパス、ビーコン、及び電波送出器などのような別途の無線通信機器を要求しない。

【図面の簡単な説明】

【0029】

【図1】本発明の実施例に係る画像及び無線信号の分析を通じた車両識別装置の内部の概略的な構成を示したブロック構成図である。

【図2】本発明の実施例に係る画像及び無線信号の分析を通じた車両識別方法を示したフローチャートである。

【図3】本発明の実施例に係る車両識別装置が適用された入出車管理システムの構成を示した図である。

【図4】本発明の実施例に係る車両識別装置が適用された駐車管理システムの構成を示した図である。

【発明を実施するための最良の形態】

【0030】

本明細書で使用される技術的用語は、単に特定の実施例を説明するために使用されたもので、本発明を限定しようとする意図ではない。また、本明細書で使用される技術的用語は、本明細書で特に他の意味で定義されない限り、本発明の属する技術分野における通常の知識を有する者によって一般的に理解される意味で解釈されなければならず、過度に包括的な意味で解釈されたり、過度に限定された意味で解釈されてはならない。また、本明細書で使用される技術的な用語が、本発明の思想を正確に表現できない誤った技術的用語である場合には、当業者が正しく理解できる技術的用語で代替されて理解されなければならない。また、本発明で使用される一般的な用語は、辞書の定義に従って、または前後の文脈によって解釈されなければならず、過度に限定された意味で解釈されてはならない。

【0031】

また、本明細書で使用される単数の表現は、文脈上明らかに別の意味を示すものでない限り、複数の表現を含む。本出願において、「構成される」又は「含む」などの用語は、明細書上に記載された様々な構成要素、または様々な段階を必ず全て含むものと解釈してはならず、そのうち一部の構成要素又は一部の段階は含まれなくてもよく、または追加の構成要素又は段階をさらに含むことができるものと解釈しなければならない。

【0032】

また、本明細書で使用される構成要素に対する接尾辞である「モジュール」及び「部」は、明細書の作成の容易さのみを考慮して付与又は混用されるものであって、それ自体で互いに区別される意味又は役割を有するものではない。

【0033】

また、本明細書で使用される「第１」、「第２」などのように序数を含む用語は、様々な構成要素を説明するために使用できるが、前記構成要素は、前記用語によって限定されてはならない。 前記用語は、一つの構成要素を他の構成要素から区別する目的でのみ使用される。例えば、本発明の権利範囲を逸脱しない限り、第１構成要素は第２構成要素と命名することができ、同様に、第２構成要素も第１構成要素と命名することができる。

【発明を実施するための形態】

【0034】

以下、添付の図面を参照して、本発明に係る好ましい実施例を詳細に説明するが、図面符号に関係なく、同一又は類似の構成要素には同一の参照番号を付与し、これについての重複説明は省略する。

【0035】

また、本発明を説明するにおいて、関連する公知技術に対する具体的な説明が本発明の要旨を不明瞭にする可能性があると判断される場合には、その詳細な説明を省略する。また、添付の図面は、本発明の思想を容易に理解できるようにするためのものに過ぎず、添付の図面によって本発明の思想が制限されるものと解釈されてはならない。

【0036】

図１は、本発明の実施例に係る画像及び無線信号の分析を通じた車両識別装置の内部の概略的な構成を示したブロック構成図である。

【0037】

図１を参照すると、本発明に係る車両識別装置１００は、赤外線カメラ１１０、アンテナ１２０ａ、無線通信部１２０、制御部１３０、格納部１４０、及びネットワークインターフェース部１５０を含むことができる。

【0038】

赤外線カメラ１１０は、車両に互いに異なる波長帯域を有する赤外線を照射しながら車両の外形を撮影する。そのために、赤外線カメラ１１０は、赤外線を発散する複数の赤外線ＬＥＤ１１２と、複数の赤外線ＬＥＤ１１２を介して発散される赤外線が物体にぶつかって反射されると、これを撮影して赤外線画像を生成する赤外線撮影部１１４を含むことができる。一方、本発明は、撮影環境によって可視光線帯域の波長線を照射することもできるが、これに限定されない。

【0039】

本発明に係る赤外線カメラ１１０は、赤外線７８０ｎｍ、８４０ｎｍ、９４０ｎｍを投光し、被写体の材質及び色相に応じてそれぞれの波長帯域別の反射特性の固有値を撮影して、過去に撮影された画像と比較することによって、過去に撮影された被写体の色相値と比較可能である。したがって、本発明に係る車両識別装置１００は、可視光のように正確な色相情報を獲得するために追加のハードウェアやソフトウェア技術を必要としない。

【0040】

アンテナ１２０ａは、車両に装着又は搭載された無線通信機器（例えば、ＴＣＵ（Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）、カーオーディオ、及び携帯電話など）から無線通信接続のために発信される無線信号を受信するか、または車両識別装置１００から伝送される各種情報を受信して外部に送信する。ここで、無線信号は、車両のＴＰＭＳ（Ｔｉｒｅ Ｐｒｅｓｓｕｒｅ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）から発生する信号である。

【0041】

アンテナ１２０ａは、ゲートを通過する車両の情報のみを獲得できるように、特定の方向にのみ指向性の特性を有するアンテナシステムであって、様々な周波数情報を獲得できるように広帯域アンテナシステムが適用され得る。

【0042】

ＴＰＭＳは、タイヤ空気圧自動感知システム、タイヤ圧力感知システム、タイヤ圧力モニタリングシステムともいう。自動車タイヤの空気圧が高すぎたり低すぎると、タイヤが破裂したり、車両が滑りやすくなり、大型事故につながる可能性がある。また、燃料消耗量が増大して燃費が悪化し、タイヤの寿命が短くなるだけでなく、乗り心地及び制動力も大きく低下する。

【0043】

このようなタイヤの欠陥を防止するために車両に装着される安全装置がＴＰＭＳである。ＴＰＭＳは、タイヤに付着された電波識別（ＲＦＩＤ）センサであって、タイヤの圧力及び温度を感知した後、この情報を運転席に送り、運転者がリアルタイムでタイヤの圧力状態を点検できるように設計されている。このシステムを用いると、タイヤの耐久性、乗り心地、制動力の向上はもちろんのこと、燃費も高めることができ、走行中に車体が激しく揺れることも防止することができる。

【0044】

無線通信部１２０は、アンテナ１２０ａを介して、車両に装着又は搭載された無線通信機器の任意のいずれか１つと無線信号を送受信する。そのために、無線通信部１２０は、ＮＦＣ（Ｎｅａｒ Ｆｉｅｌｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）通信規格に従って無線通信機器と無線信号を送受信できるＮＦＣモジュール１２１と、ＷＬＡＮ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＬＡＮ）通信規格に従って無線通信機器と無線信号を送受信できるＷＬＡＮモジュール１２３と、ＲＦ通信規格に従って無線通信機器と無線信号を送受信できるＲＦモジュール１２５と、ＩＲ通信規格に従って無線通信機器と無線信号を送受信できるＩＲモジュール１２７と、ブルートゥース（登録商標）通信規格に従って無線通信機器と無線信号を送受信できるブルートゥース（登録商標）モジュール１２９とを含むことができる。

【0045】

制御部１３０は、通常、車両識別装置１００の全般的な動作を制御する。制御部１３０は、上述した構成要素を介して入力又は出力される信号、データ、及び情報などを処理したり、格納部１４０に格納された応用プログラムを駆動したりすることによって、ユーザに適切な情報又は機能を提供又は処理することができる。

【0046】

また、制御部１３０は、格納部１４０に格納された応用プログラムを駆動するために、図１で説明した構成要素のうちの少なくとも一部を制御することができる。さらに、制御部１３０は、前記応用プログラムの駆動のために、車両識別装置１００に含まれる構成要素のうちの少なくとも２つ以上を互いに組み合わせて動作させることができる。

【0047】

一方、本発明に係る制御部１３０は、既存のローカルサーバーに代えて、赤外線カメラ１１０を用いて撮影された赤外線画像及び無線通信部１２０を介して受信した無線信号を格納部１４０に格納した後、格納部１４０に格納された赤外線画像を分析して第１識別値を抽出し、格納部１４０に格納された無線信号を分析して第２識別値を抽出し、第１識別値及び第２識別値に基づいて車両を識別する。ここで、第１識別値は、車両番号、ナンバープレート、車両の外形、車種などを含むことができる。ここでいう車両の外形とは、外装色、内装色、ドライブレコーダーの外形、前照灯のデザイン、尾灯のデザイン、ハザードランプの点滅間隔、ホイールのデザイン、グリルのデザイン、及び車両エンブレムなどを意味する。また、第２識別値は、無線信号の波形、無線信号のデータに含まれる各種情報（例えば、無線通信機器のＩＤ）、及びＭａｃアドレス（Ｍａｃ Ａｄｄｒｅｓｓ）を含むことができる。

【0048】

制御部１３０は、ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅａｄｅｒ）を用いて赤外線画像から第１識別値として、車両番号を抽出することができる。

【0049】

制御部１３０は、人工知能（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ：ＡＩ）に基づいて、赤外線画像から第１識別値として、車両番号を抽出することができる。すなわち、制御部１３０は、ＭＣＮＮ（Ｍｕｌｔｉ－Ｓｃａｌｅ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）及びＲＮＮ（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）技法を用いて、赤外線画像から車両番号を抽出することができる。例えば、制御部１３０は、車両を検出し、画質の改善、色相の改善、ノイズの改善、画像変換、及び可変閾値の並列処理などを通じて画像を前処理した後、エッジ検出、部分類推、及び特徴ベクトルの抽出を通じてナンバープレートを抽出し、抽出されたナンバープレートから番号部分をブロブ（Ｂｌｏｂ）抽出した後、マッチング認識、ＡＩ（非指導、準指導及び強化学習）認識、レート（Ｒａｔｅ）処理、及びボーティング（Ｖｏｔｉｎｇ）処理などを通じて車両番号を抽出することができる。

【0050】

制御部１３０は、人工知能に基づいて、赤外線画像から、第１識別値として、ナンバープレートを抽出することができる。すなわち、制御部１３０は、オブジェクトの選別方法にグリッド方式を適用してナンバープレートを抽出することができる。例えば、制御部１３０は、入出車時に車両のナンバープレート領域を抽出してナンバープレート内の情報（例えば、車両番号及び国の地域など）を分類した後、ナンバープレートの形態及び内容を分析することによって、ナンバープレートを抽出することができる。このとき、制御部１３０は、赤外線画像を用いるので、ナンバープレートの色相の差を区分可能である。このように、制御部１３０は、人工知能を用いたナンバープレートの認識に一般に用いるオブジェクトディテクション技法の欠点を補完するために、オブジェクトの選別方法にグリッド方式を適用することによって、浮動小数点演算を改善して速度の面で最適化することができる。

【0051】

制御部１３０は、人工知能に基づいて、赤外線画像から、第１識別値として、車両の外形を抽出することができる。すなわち、制御部１３０は、オブジェクトの選別方法にグリッド方式を適用して車両の外形を抽出することができる。例えば、制御部１３０による抽出は、入出車時に車両の前面部（ナンバープレートを除く）、後面部のデザイン及び各種付着物の特徴を分析して、メーカー、車種、年式、及び排気量などで分類することによって、車両の外形を分析することによって行う。
ここでいう車両の外形とは、外装色、内装色、ドライブレコーダーの外形、前照灯のデザイン、尾灯のデザイン、ハザードランプの点滅間隔、ホイールのデザイン、グリルのデザイン、及び車両エンブレムなどを意味する。

【0052】

制御部１３０は、人工知能に基づいて、赤外線画像から、第１識別値として、車種を抽出することができる。すなわち、制御部１３０は、強化学習機能を用いたオブジェクト認識で車種を抽出することができる。

【0053】

また、制御部１３０は、無線信号から、第２識別値として、無線信号の波形を抽出することができる。

【0054】

制御部１３０は、無線信号に含まれるデータを分析し、データから第２識別値として、少なくとも１つの情報を抽出することができる。
すなわち、前記無線信号に含まれるデータとは、例えば、無線通信機器のＩＤ、Ｍａｃアドレス（Ｍａｃ Ａｄｄｒｅｓｓ）などの各種情報であり、このうちの１つの情報が、第２識別値として抽出される。

【0055】

制御部１３０は、無線信号から、第２識別値として、Ｍａｃアドレス（Ｍａｃ Ａｄｄｒｅｓｓ）を抽出することができる。ここで、制御部１３０は、複数の無線通信機器から複数の無線信号を受信し、複数の無線通信機器のそれぞれのＭａｃアドレスの一部を統合して第２識別値を生成することができる。より詳細には、それぞれの無線通信機器のＭａｃアドレスの一部を統合して、本発明にのみ提供される別途の第２識別値を生成するため、特定の無線通信機器のＭａｃアドレス値をそのまま受けて格納することによって生じ得る個人プライバシーの侵害などを防止することができる。一方、無線信号は、車両のＴＰＭＳから発生する信号である。そのために、制御部１３０は、ＴＰＭＳを起動させることができる。また、制御部１３０は、車両の各タイヤに装着された４つのＴＰＭＳのＩＤの一部を統合して第２識別値を生成することができる。

【0056】

さらに、制御部１３０が第１識別値及び第２識別値を用いても車両を識別できなかった場合、運転者は、１回又は２回連続など様々な回数で車両リモコンの特定のボタン（例えば、ドアロック解除、ドアロック、トランクロック又はロック解除などを含む機能ボタン）を押して信号を発生し、制御部１３０がこれを認識して車両を識別することもできる。

【0057】

格納部１４０は、赤外線カメラ１１０によって撮影された赤外線画像、及び無線通信部１２０を介して受信した無線信号を格納することができる。

【0058】

また、格納部１４０は、車両識別装置１００の様々な機能を支援するデータを格納する。格納部１４０は、車両識別装置１００で駆動される多数の応用プログラム（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｐｒｏｇｒａｍ）（又はアプリケーション（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ））、車両識別装置１００の動作のためのデータ及び命令語を格納することができる。このような応用プログラムのうちの少なくとも一部は、無線通信を介して外部サーバーからダウンロードすることができる。一方、応用プログラムは、格納部１４０に格納され、車両識別装置１００上にインストールされて、制御部１３０によって装置の動作（又は機能）を行うように駆動され得る。

【0059】

ネットワークインターフェース部１５０は、車両識別装置１００を、インターネット網を含む有／無線ネットワークと接続するためのインターフェースを提供することができる。ネットワークインターフェース部１５０は、接続されたネットワーク又は接続されたネットワークにリンクされた他のネットワークを介して、他のユーザ又は他の電子機器とデータを送信又は受信することができる。例えば、車両識別装置１００は、ネットワークインターフェース部１５０を介して管理者端末、車両出入り管理サーバー、及び車両駐車管理サーバーなどと接続されてデータを送受信することができる。

【0060】

図２は、本発明の実施例に係る画像及び無線信号の分析を通じた車両識別方法を示したフローチャートである。

【0061】

図２を参照すると、車両識別装置１００は、車両の外形を撮影する（Ｓ２１０）。ここで、車両識別装置１００は、赤外線分光技法を通じて車両の外形を撮影することができる。具体的には、車両識別装置１００は、赤外線７８０ｎｍ、８４０ｎｍ、９４０ｎｍを投光し、被写体の材質及び色相に応じてそれぞれの波長帯域別の反射特性の固有値を撮影して過去に撮影された画像と比較することによって、過去に撮影された被写体の色相値と比較可能である。

【0062】

車両識別装置１００は、車両の外形を撮影して第１識別値を抽出する（Ｓ２２０）。

【0063】

すなわち、車両識別装置１００は、ＯＣＲを用いて、赤外線画像から、第１識別値として、車両番号を抽出することができる。

【0064】

また、車両識別装置１００は、人工知能に基づいて、赤外線画像から、第１識別値として、車両番号を抽出することができる。すなわち、制御部１３０は、ＭＣＮＮ及びＲＮＮ技法を用いて、赤外線画像から、車両番号を抽出することができる。例えば、車両識別装置１００は、車両を検出し、画質の改善、色相の改善、ノイズの改善、画像変換、及び可変閾値の並列処理などを通じて画像を前処理した後、エッジ検出、部分類推、及び特徴ベクトルの抽出を通じてナンバープレートを抽出し、抽出されたナンバープレートから番号部分をブロブ（Ｂｌｏｂ）抽出した後、マッチング認識、ＡＩ（非指導、準指導及び強化学習）認識、レート（Ｒａｔｅ）処理、及びボーティング（Ｖｏｔｉｎｇ）処理などを通じて車両番号を抽出することができる。

【0065】

また、車両識別装置１００は、人工知能に基づいて、赤外線画像から、第１識別値として、ナンバープレートを抽出することができる。すなわち、車両識別装置１００は、オブジェクトの選別方法にグリッド方式を適用してナンバープレートを抽出することができる。例えば、車両識別装置１００は、入出車時に車両のナンバープレート領域を抽出してナンバープレート内の情報（例えば、車両番号及び国の地域など）を分類した後、ナンバープレートの形態及び内容を分析することによって、ナンバープレートを抽出することができる。このとき、車両識別装置１００は、赤外線画像を用いるので、ナンバープレートの色相の差を区分可能である。

【0066】

また、車両識別装置１００は、人工知能に基づいて、赤外線画像から、第１識別値として、車両の外形を抽出することができる。すなわち、車両識別装置１００は、オブジェクトの選別方法にグリッド方式を適用して車両の外形を抽出することができる。例えば、車両識別装置１００は、入出車時に車両の前面部（ナンバープレートを除く）、後面部のデザイン及び各種付着物の特徴を分析して、メーカー、車種、年式、及び排気量などで分類することによって、車両の外形を抽出することができる。
ここでいう車両の外形とは、外装色、内装色、ドライブレコーダーの外形、前照灯のデザイン、尾灯のデザイン、ハザードランプの点滅間隔、ホイールのデザイン、グリルのデザイン、及び車両エンブレムなどを意味する。

【0067】

また、車両識別装置１００は、人工知能に基づいて、赤外線画像から、第１識別値として、車種を抽出することができる。すなわち、車両識別装置１００は、強化学習機能を用いたオブジェクト認識で車種を抽出することができる。

【0068】

次に、車両識別装置１００は、車両に装着又は搭載された無線通信機器から送出される無線信号を受信する（Ｓ２３０）。

【0069】

次に、車両識別装置１００は、無線信号を分析して第２識別値を抽出する（Ｓ２４０）。

【0070】

すなわち、車両識別装置１００は、無線信号から第２識別値として、無線信号の波形を抽出することができる。

【0071】

また、車両識別装置１００は、無線信号に含まれるデータを分析し、データから第２識別値として、少なくとも１つの情報を抽出することができる。
すなわち、前記無線信号に含まれるデータとは、例えば、無線通信機器のＩＤ、Ｍａｃアドレス（Ｍａｃ Ａｄｄｒｅｓｓ）などの各種情報であり、このうちの１つの情報が、第２識別値として抽出される。

【0072】

また、車両識別装置１００は、無線信号から第２識別値として、Ｍａｃアドレスを抽出することができる。ここで、車両識別装置１００は、複数の無線通信機器から複数の無線信号を受信し、複数の無線通信機器のそれぞれのＭａｃアドレスの一部を統合して第２識別値を生成することができる。

【0073】

一方、無線信号は、車両のＴＰＭＳから発生する信号である。そのために、車両識別装置１００は、ＴＰＭＳを起動させることができる。また、車両識別装置１００は、車両の各タイヤに装着された４つのＴＰＭＳのＩＤの一部を統合して第２識別値を生成することができる。

【0074】

次に、車両識別装置１００は、第１識別値及び第２識別値に基づいて車両を識別可能であるか否かを判断し（Ｓ２５０）、第１識別値及び第２識別値に基づいて車両を識別可能であると判断した場合、第１識別値及び第２識別値に基づいて車両を識別する（Ｓ２６０）。

【0075】

車両識別装置１００は、第１識別値及び第２識別値に基づいて車両を識別できないと判断した場合、車両リモコンから信号を受信し（Ｓ２５２）、受信した信号に基づいて車両を識別する（Ｓ２５４）。例えば、運転者は、１回又は２回連続など様々な回数で車両リモコンの特定のボタン（例えば、ドアロック解除、ドアロック、トランクロック又はロック解除などを含む機能ボタン）を押して信号を発生し、車両識別装置１００は、これを認識して車両を識別することができる。

【0076】

前述した方法は、様々な手段を通じて実現可能である。例えば、本発明の実施例は、ハードウェア、ファームウェア（Ｆｉｒｍｗａｒｅ）、ソフトウェア、またはそれらの組み合わせなどによって実現可能である。

【0077】

ハードウェアによる実現の場合、本発明の実施例に係る方法は、一つまたはそれ以上のＡＳＩＣｓ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔｓ）、ＤＳＰｓ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒｓ）、ＤＳＰＤｓ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｄｅｖｉｃｅｓ）、ＰＬＤｓ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅｓ）、ＦＰＧＡｓ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙｓ）、プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ及びマイクロプロセッサなどによって実現され得る。

【0078】

ファームウェアやソフトウェアによる実現の場合、本発明の実施例に係る方法は、以上で説明された機能又は動作を行うモジュール、手順または関数などの形態で実現可能である。ソフトウェアコードは、メモリユニットに格納され、プロセッサによって駆動され得る。前記メモリユニットは、前記プロセッサの内部又は外部に位置し、公知の様々な手段によって前記プロセッサとデータを授受することができる。

【0079】

図３は、本発明の実施例に係る車両識別装置が適用された入出車管理システムの構成を示した図である。

【0080】

図３を参照すると、本発明に係る入出車管理システムは、車両識別装置１００、通信網２００、管理者端末３００、及び入出車管理サーバー４００を含むことができる。ここで、車両識別装置１００は入出車管理サーバー４００に含まれることもできる。

【0081】

車両識別装置１００は、図１で説明したように、赤外線カメラ１１０、アンテナ１２０ａ、無線通信部１２０、制御部１３０、格納部１４０、及びネットワークインターフェース部１５０を含む装置である。車両識別装置１００は、赤外線カメラ１１０を用いて撮影された赤外線画像を分析して第１識別値を抽出し、無線通信部１２０を介して受信した無線信号を分析して第２識別値を抽出し、第１識別値及び第２識別値に基づいて車両を識別することができる。

【0082】

通信網２００は、車両識別装置１００、管理者端末３００、及び入出車管理サーバー４００の間にデータを送受信できる接続経路を提供し、有／無線通信モジュールを含むことができる。ここで、前記無線インターネット技術は、無線ＬＡＮ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＬＡＮ：ＷＬＡＮ）、ワイファイ（Ｗｉ－Ｆｉ）、ワイブロ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｂｒｏａｄｂａｎｄ：Ｗｉｂｒｏ）、ワイマックス（Ｗｏｒｌｄ Ｉｎｔｅｒｏｐｅｒａｂｉｌｉｔｙ ｆｏｒ Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ Ａｃｃｅｓｓ：Ｗｉｍａｘ）、高速ダウンリンクパケットアクセス（Ｈｉｇｈ Ｓｐｅｅｄ Ｄｏｗｎｌｉｎｋ Ｐａｃｋｅｔ Ａｃｃｅｓｓ：ＨＳＤＰＡ）、ＩＥＥＥ ８０２．１６、ロングタームエボリューション（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ：ＬＴＥ）、広帯域無線移動通信サービス（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｍｏｂｉｌｅ Ｂｒｏａｄｂａｎｄ Ｓｅｒｖｉｃｅ：ＷＭＢＳ）などを含むことができ、前記近距離通信（Ｓｈｏｒｔ Ｒａｎｇｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）技術は、ブルートゥース（登録商標）、ＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）、赤外線通信（Ｉｎｆｒａｒｅｄ Ｄａｔａ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ：ＩｒＤＡ）、超広帯域無線（Ｕｌｔｒａ Ｗｉｄｅｂａｎｄ：ＵＷＢ）、ジグビー（ＺｉｇＢｅｅ）などを含むことができる。また、前記有線通信技術は、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）通信などを含むことができる。

【0083】

管理者端末３００は、車両識別装置１００のナンバープレートの誤認識によって、車両識別装置１００にクラウドサーバーを介してモジュールを再学習するようにすることによって、ナンバープレートの認識の正確度を高めることができる。

【0084】

本明細書で説明される管理者端末３００は、携帯電話、スマートフォン（ｓｍａｒｔ ｐｈｏｎｅ）、ノートパソコン（ｌａｐｔｏｐ ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、デジタル放送用端末、ＰＤＡ（ｐｅｒｓｏｎａｌ ｄｉｇｉｔａｌ ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）、ＰＭＰ（ｐｏｒｔａｂｌｅ ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ ｐｌａｙｅｒ）、ナビゲーション、スレートＰＣ（ｓｌａｔｅ ＰＣ）、タブレットＰＣ（ｔａｂｌｅｔ ＰＣ）、ウルトラブック（ｕｌｔｒａ ｂｏｏｋ）、ウェアラブルデバイス（ｗｅａｒａｂｌｅ ｄｅｖｉｃｅ）（例えば、ウォッチ型端末（ｓｍａｒｔ ｗａｔｃｈ）、ガラス型端末（ｓｍａｒｔ ｇｌａｓｓ）、ＨＭＤ（ｈｅａｄ ｍｏｕｎｔｅｄ ｄｉｓｐｌａｙ））などを含むことができる。

【0085】

しかし、本明細書に記載された実施例に係る構成は、移動端末にのみ適用可能な場合を除外すれば、デジタルＴＶ、デスクトップコンピュータ、デジタルサイネージなどのような固定端末にも適用されてもよいことを、本技術分野の当業者であれば容易に分かるだろう。

【0086】

入出車管理サーバー４００は、車両識別装置１００を介して車両の外形を認識し、車両の外形が出入りを許可された車両（住居者又は管理者の車両など）の外形である場合、出入り統制手段を制御して車両が出入りできるようにする。ここで、出入り統制手段は、横バーが上下方向に回動する遮断機などをいう。

【0087】

一方、出入りが許可された車両以外の車両（例えば、訪問者の車両、宅配車両など）が出入りする必要性がある場合、または、車両のナンバープレートの外形が破損などの理由により認識されない場合にも出入りが許可される必要性があるので、本発明による入出車管理システムは、訪問者が宅内または管理者を呼び出すことができる出入り要求端末機と、車両識別装置１００から入出車の映像情報を受信する宅内制御端末機とを含むことができる。

【0088】

すなわち、出入りが許可されていない車両の場合、出入り要求端末機を介して、宅内の住居者又は駐車場管理者などに出入りの許可を要求することができる。また、住居者の場合にも、車両のナンバープレートや車両の外形が正常に認識されない場合、出入り要求端末機に個人の識別子（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）及びパスワードを入力して出入りが許可され得る。ここで、宅内制御端末機は、ホームネットワークに含まれるもので、ホームネットワークの構成などは、当業者の要求に応じて多様に適用されることは当然である。

【0089】

図４は、本発明の実施例に係る車両識別装置が適用された駐車管理システムの構成を示した図である。

【0090】

図４を参照すると、本発明に係る駐車管理システムは、車両識別装置１００、通信網２００、管理者端末３００、及び駐車管理サーバー５００を含むことができる。以下では、図３の入出車管理システムと同じ構成要素に対しては、それについての説明を省略する。

【0091】

駐車管理サーバー５００は、運転者が駐車位置で車両リモコンの特定のボタンを押した場合、アンテナを介して、車両リモコンから発生した信号を受信し、アンテナにおける方向及び距離、すなわち、空間座標を見つけ出し、駐車場の構造（地図）に区域と関連して車両の位置を表示することができる。そのために、駐車管理サーバー５００は、複数個のアンテナまたはビームフォーミングアンテナを備えることができる。

【0092】

以上、本明細書に開示された実施例を添付の図面を参照して説明した。このように各図面に示された実施例は、限定的に解釈されてはならず、本明細書の内容を熟知した当業者によって組み合わせられてもよく、組み合わせられる場合、一部の構成要素は省略されることもできるものと解釈され得る。

【0093】

ここで、本明細書及び特許請求の範囲に使用された用語や単語は、通常の又は辞書的な意味に限定して解釈されてはならず、本明細書に開示された技術的思想に符合する意味及び概念として解釈されなければならない。

【0094】

したがって、本明細書に記載された実施例及び図面に示された構成は、本明細書に開示された実施例に過ぎず、本明細書に開示された技術的思想をすべて代弁するものではないため、本出願時点においてこれらを代替できる様々な均等物と変形例がある。

【産業上の利用可能性】

【0095】

本発明は、画像及び無線信号の分析を通じた車両識別方法及び装置に使用され得る。

【符号の説明】

【0096】

１１０：赤外線カメラ
１１２：赤外線ＬＥＤ
１１４：赤外線撮影部
１２０ａ：アンテナ
１２０：無線通信部
１２１：ＮＦＣモジュール
１２３：ＷＬＡＮモジュール
１２５：ＲＦモジュール
１２７：ＩＲモジュール
１２９：ブルートゥース（登録商標）モジュール
１３０：制御部
１４０：格納部
１５０：ネットワークインターフェース部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】