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자연영상 문자 기호인식(유럽식 번호판 자동 검출 및 인식)시스템

  • 기술번호 : KST2014062786
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 자동차 번호판의 문자열/숫자열에 기초하여 차량 식별자로 자동차 번호판을 인식하는 시스템 및 그 방법에 관한 것이다. 본 발명은 다양한 형태의 자동차 번호판에 대한 선행 학습을 통해 얻은 결과를 기초로 문자열/숫자열과 관련한 관심영역 후보군을 검출하고, 미리 정해진 5가지 조건 중 적어도 하나의 조건을 이용하여 검출된 관심영역 후보군을 검증하며, ROI 영역의 높이와 너비의 비를 고려해서 검증된 관심영역 후보군으로부터 선택된 ROI 영역 내의 번호판 MBR 영역을 결정하여 자동차 번호판을 인식한다. 본 발명에 따르면, 각 나라마다 정의된 다양한 형태의 번호판 규격과 관계없이 번호판의 위치를 자동으로 검출할 수 있다.
Int. CL G06K 9/46 (2006.01) G06T 7/00 (2006.01)
CPC G06K 9/6256(2013.01) G06K 9/6256(2013.01)
출원번호/일자 1020100122186 (2010.12.02)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자 10-1484043-0000 (2015.01.13)
공개번호/일자 10-2012-0023485 (2012.03.13) 문서열기
공고번호/일자 (20150119) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020100086215   |   2010.09.02
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2011.06.21)
심사청구항수 18

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 윤호섭 대한민국 대전광역시 유성구
2 반규대 대한민국 경상북도 문경시
3 윤영우 대한민국 대전광역시 유성구
4 윤우한 대한민국 대전광역시 유성구
5 김도형 대한민국 대전광역시 유성구
6 이재연 대한민국 대전광역시 유성구
7 김재홍 대한민국 대전광역시 중구
8 지수영 대한민국 대전광역시 유성구
9 손주찬 대한민국 대전광역시 대덕구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인우인 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 ***, *층(역삼동, 중평빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2010.12.02 수리 (Accepted) 1-1-2010-0795814-10
2 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2011.06.21 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2011-0471549-39
3 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2011.06.21 수리 (Accepted) 1-1-2011-0471552-77
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2014.07.08 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2014.08.08 수리 (Accepted) 9-1-2014-0062472-08
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2014.09.01 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0601968-78
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2014.10.30 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2014-1045905-03
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2014.10.30 수리 (Accepted) 1-1-2014-1045904-57
9 등록결정서
Decision to grant		 2015.01.07 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0013224-82
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.02.02 수리 (Accepted) 4-1-2015-0006137-44
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
차량의 식별자의 내용, 위치 및 크기 중 적어도 하나의 성분이 서로 다른 훈련용 영상들에 대한 분석을 통해 상기 훈련용 영상들 간 공통 데이터를 포함하는 공통 데이터 영역을 선행 학습 결과로 생성하는 훈련용 영상 분석부;상기 훈련용 영상들에 의한 상기 선행 학습 결과를 기초로 입력 영상에서 관심 영역들을 검출하는 관심 영역 검출부;미리 정해진 기준에 따라 검출된 관심 영역들 중에서 상기 차량의 식별자를 포함하는 식별자 영역을 선택하는 식별자 영역 선택부; 및선택된 식별자 영역의 타입에 따라 상기 선택된 식별자 영역을 해석하여 상기 차량의 식별자를 인식하는 식별자 인식부를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 식별자 인식 시스템
2 2
삭제
3 3
제 1 항에 있어서,상기 훈련용 영상 분석부는,상기 성분이 서로 다른 훈련용 영상들을 비교 분석하여 문자 또는 숫자를 포함하는 상기 공통 데이터 영역을 정의하는 공통 데이터 영역 정의부;각각의 훈련용 영상들마다 정의된 공통 데이터 영역을 추출하는 공통 데이터 영역 추출부;추출된 공통 데이터 영역으로부터 특징적 요소를 추출하는 특징적 요소 추출부; 및추출된 특징적 요소에 기초하여 연속된 문자열 또는 연속된 숫자열을 포함하는 상기 선행 학습 결과를 생성하는 선행 학습 결과 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 식별자 인식 시스템
4 4
제 3 항에 있어서,상기 공통 데이터 영역 추출부는 각각의 훈련용 영상들마다 서로 다른 크기의 상기 정의된 공통 데이터 영역을 추출한 뒤 추출된 공통 데이터 영역의 크기를 정규화시켜 상기 특징적 요소 추출부로 상기 추출된 공통 데이터 영역을 전송하는 것을 특징으로 하는 차량 식별자 인식 시스템
5 5
제 3 항에 있어서,상기 훈련용 영상 분석부는,각각의 훈련용 영상들마다 상기 추출된 공통 데이터 영역이 제외된 배경 영역을 추출하며 추출된 배경 영역의 크기를 정규화시키는 배경 영역 처리부를 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 식별자 인식 시스템
6 6
제 1 항에 있어서,상기 관심 영역 검출부는 입력 영상마다 2~5개의 관심 영역들을 검출하는 것을 특징으로 하는 차량 식별자 인식 시스템
7 7
제 1 항에 있어서,상기 식별자 영역 선택부는,미리 정해진 기준에 따라 검출된 관심 영역마다 스코어(score)를 할당하는 스코어 할당부; 및할당된 스코어를 기준으로 상기 검출된 관심 영역들 중에서 상기 식별자 영역을 선택하는 영역 선택부를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 식별자 인식 시스템
8 8
제 7 항에 있어서,상기 스코어 할당부는,데이터를 포함하는 데이터 영역과 상기 데이터를 포함하지 않는 배경 영역 간의 관계를 고려하여 검출된 관심 영역마다 스코어를 할당하는 제1 스코어 할당부;검출된 관심 영역마다 명암도와 관련한 히스토그램을 생성하며, 생성된 히스토그램에서의 피크들 간 거리차에 따라 검출된 관심 영역마다 스코어를 할당하는 제2 스코어 할당부; 및훈련용 영상들에 의한 선행 학습을 통해 데이터 영역을 표시하는 특징마다 가중치를 부여하며, 검출된 관심 영역마다 추출된 상기 특징에 상기 가중치를 반영하여 스코어를 할당하는 제3 스코어 할당부중 적어도 하나의 스코어 할당부를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 식별자 인식 시스템
9 9
제 8 항에 있어서,상기 제1 스코어 할당부는,데이터 영역과 배경 영역 간 영역 구별값을 계산하여 스코어를 할당하는 제1 할당부;데이터 영역의 제1 중심점과 배경 영역의 제2 중심점을 각각 구하며, 데이터 영역과 배경 영역을 포함하는 관심 영역의 제3 중심점과 상기 제1 중심점 간 거리차 및 상기 제3 중심점과 상기 제2 중심점 간 거리차를 비교하여 스코어를 할당하는 제2 할당부;데이터 영역의 중심에 위치하는 제1 중심 화소와 상기 제1 중심 화소 주변에 위치하는 적어도 하나의 주변 화소 간 제1 거리 평균값을 구하며, 구해진 제1 거리 평균값과 훈련용 영상들에 의한 선행 학습을 통해 미리 정해진 제2 거리 평균값을 비교하여 스코어를 할당하는 제3 할당부; 및배경 영역의 중심에 위치하는 제2 중심 화소와 상기 제2 중심 화소 주변에 위치하는 적어도 하나의 주변 화소 간 제3 거리 평균값을 구하며, 구해진 제3 거리 평균값과 상기 제2 거리 평균값을 비교하여 스코어를 할당하는 제4 할당부중 적어도 하나의 할당부를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 식별자 인식 시스템
10 10
제 1 항에 있어서,상기 관심 영역 검출부는 관심 영역을 검출할 때에 미리 정해진 너비값과 높이값의 비율을 고려하여 검출할 관심 영역의 크기를 결정하는 것을 특징으로 하는 차량 식별자 인식 시스템
11 11
제 7 항에 있어서,상기 영역 선택부는,상기 할당된 스코어를 기초로 검출된 관심 영역마다 레이블링(labeling)을 수행하여 동일 크기의 데이터 영역이 순차적으로 존재하는지 여부에 따라 임시 식별자 영역을 검출하거나, 상기 할당된 스코어를 기초로 검출된 관심 영역마다 배경 영역의 명암값을 기초로 연속된 데이터 전부를 포함하는지 여부에 따라 임시 식별자 영역을 검출하는 임시 식별자 영역 검출부; 및검출된 임시 식별자 영역이 상기 기준에 부합하는지 여부에 따라 상기 식별자 영역을 결정하는 영역 결정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 식별자 인식 시스템
12 12
제 11 항에 있어서,상기 기준에 부합되는 식별자 영역이 결정되지 못하면, 상기 입력 영상을 반전시키는 영상 반전부를 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 식별자 인식 시스템
13 13
제 12 항에 있어서,반전된 영상에서 상기 기준에 부합되는 식별자 영역이 선택되지 못하면, 상기 임시 식별자 영역 검출부에 의해 선택된 임시 식별자 영역 및 상기 입력 영상을 신호 처리하여 얻은 임시 식별자 영역을 결합하여 상기 식별자 영역을 생성하는 식별자 영역 생성부를 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 식별자 인식 시스템
14 14
제 1 항에 있어서,선택된 식별자 영역의 가로값과 세로값의 비율을 고려하여 상기 선택된 식별자 영역의 타입을 결정하는 식별자 영역 타입 결정부를 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 식별자 인식 시스템
15 15
제 1 항에 있어서,상기 식별자 인식부는,선택된 식별자 영역의 타입에 따라 상기 선택된 식별자 영역에 위치하는 데이터를 적어도 두 종류의 요소들로 구분하는 요소 구분부; 및구분된 요소들을 이용하여 상기 차량의 식별자를 인식하는 차량 식별자 인식부를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 식별자 인식 시스템
16 16
제 15 항에 있어서,상기 요소 구분부는 상기 데이터를 문자열 요소와 숫자열 요소로 구분하며,상기 차량 식별자 인식부는 구분된 요소 각각을 미리 저장된 요소와 비교하여 상기 차량의 식별자를 인식하는 것을 특징으로 하는 차량 식별자 인식 시스템
17 17
차량의 식별자의 내용, 위치 및 크기 중 적어도 하나의 성분이 서로 다른 훈련용 영상들에 대한 분석을 통해 상기 훈련용 영상들 간 공통 데이터를 포함하는 공통 데이터 영역을 선행 학습 결과로 생성하는 훈련용 영상 분석 단계;상기 훈련용 영상들에 의한 상기 선행 학습 결과를 기초로 입력 영상에서 관심 영역들을 검출하는 관심 영역 검출 단계;미리 정해진 기준에 따라 검출된 관심 영역들 중에서 상기 차량의 식별자를 포함하는 식별자 영역을 선택하는 식별자 영역 선택 단계; 및선택된 식별자 영역의 타입에 따라 상기 선택된 식별자 영역을 해석하여 상기 차량의 식별자를 인식하는 식별자 인식 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 식별자 인식 방법
18 18
삭제
19 19
제 17 항에 있어서,상기 식별자 영역 선택 단계는,미리 정해진 기준에 따라 검출된 관심 영역마다 스코어(score)를 할당하는 스코어 할당 단계; 및할당된 스코어를 기준으로 상기 검출된 관심 영역들 중에서 상기 식별자 영역을 선택하는 영역 선택 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 식별자 인식 방법
20 20
제 17 항에 있어서,상기 식별자 인식 단계는,선택된 식별자 영역의 타입에 따라 상기 선택된 식별자 영역에 위치하는 데이터를 적어도 두 종류의 요소들로 구분하는 요소 구분 단계; 및구분된 요소들을 이용하여 상기 차량의 식별자를 인식하는 차량 식별자 인식 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 식별자 인식 방법
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1 교육과학기술부 한국표준과학연구원 신기술융합형성장동력사업 시각 생체 모방 소자 및 인지 시스템 기술 개발