교통 감시

이 ANPR 시스템은 현재 경찰/치안 당국이 고속도로 상의 교통을 제어하고 관리 할 수 있도록 널리 배포되어 실전에 배치 중입니다. 이 시스템은 주간과 야간에 고속으로 움직이는 차량의 번호판을 읽거나 교통량이 많은 곳, 조명 조건이 열악한 곳에서도 차량 번호판을 인식 할 수 있습니다.

스페인 마드리드 소재 Lector Vision은 초창기에 설계된 시스템의 성능을향상 시키기 위해최근 Traffic Eye라고 불리는 새로운 ANPR 시스템을 도입하였습니다. 이 시스템은 Lector Vision이 설계하고 개발한 하드웨어와 자체 OCR 소프트웨어 엔진을 기반으로 전 세계 모든 국가의 번호판을 신속하게 식별해낼 수 있는 범용성 시스템입니다.

Traffic Eye 시스템은 펄스 적외선을 이용해 현재 교통 상황에 빛을 방사하고 차량의 화상을 흑백으로 캡처합니다. 또한, 2대의 카메라를 별도로 사용하여 교통 상황을 개략적으로 촬영합니다. 첨단 프로세서를 통해 실행되는 시스템 소프트웨어는 촬영한 흑백 화상에서 차량 번호판의 위치를 파악하고 인공 신경망을 이용하는 광학 문자 인식 기술을 통해 번호판 위의 문자를 각각 식별합니다. 그 다음, 시스템은 정보를 실시간으로 통제 센터에 전송하기 전에 번호판 위의 번호와 전체 교통 상황을 컬러로 촬영한 화상을 연계시킵니다.

소프트웨어는 먼저, 번호판이 있을 가능성이 높은 화상에서 직사각형 형태의 ROI를 탐색합니다

화상 캡처

Lector Vision의 연구 개발 담당 매니저 Gonzalo Garcia Palacios에 따르면, 시스템의 전반적인 성능은 캡쳐된 화상의 품질에 상당부분 좌우되기 때문에 카메라는 번호판 인식 과정에서 매우 중요한 역할을 합니다.

그는 “과거에는 ANPR 시스템을 위해 특수 제작된 카메라가 필요했지만, 이번에 새롭게 개발된 시스템의 경우에는 FLIR 카메라의 성능 덕분에 기성품 카메라를 사용 할 수 있었습니다”라고 밝혔습니다.

Traffic Eye 시스템의 첫 번째 카메라(Sony Pregius IMX249 CMOS 글로벌 셔터 센서와 적외선 필터를 장착한 Blackfly 1920 픽셀 x 1200 픽셀 GigE 흑백 카메라)는 차량의 번호판을 식별하기 위해 시스템 소프트웨어가 분석한 화상을 캡처합니다. 반면, 두 번째 카메라(Sony IMX249 CMOS 센서를 탑재한 Blackfly 1920 x 1200 픽셀 GigE 컬러 카메라)는 전체 교통 상황을 보여주는 화상을 캡처합니다. 서로 다른 CMOS 센서가 장착된 각각의 카메라는 서로 다른 용도(예시: 단일 차선, 또는 다중 차선(한 번에 최대 3개 차선까지)용 ANPR 기기, 교통신호 준수 시스템, 평균 속도 준수 시스템)에 맞게 쉽게 변경 할 수 있습니다.

2013년 출시 후, Traffic Eye 시스템은 GigE 카메라를 광범위하게 활용해왔지만, 시스템에 사용되는 프로세서 및 제어용 하드웨어 보드는 모듈 단위로 설계되었기 때문에 반드시 하나의 특정 카메라 인터페이스만 사용해야 하는 것은 아닙니다. Palacios에 의하면, 더 높은 해상도를 요구하는 시스템을 사용 할 경우, 적절한 센서를 갖춘 카메라를 선택하고 대역폭이 더 큰 GigE 인터페이스, 또는 USB3 인터페이스를 선택하는 것은 어렵지 않습니다.

간섭 경감

태양 광선의 강도의 경우, 적외선 스펙트럼의 파장에 따라 다르기 때문에 교통 상황을 비추기 위한 빛의 파장은 시스템 설계 시, 매우 중요한 고려 사항이었습니다.

과거, 상당수 ANPR 시스템들은 880nm 파장 범위의 적외선을 사용하여 번호판을 비추었습니다. 그러나, 940nm에서 태양광의 조도는 880nm에서의 조도의 약 60%에 불과합니다. 따라서, Lector Vision은 더욱 높은 파장대역에서 작동하는 맞춤형 LED 배열을 이용하여 교통 상황을 비춤으로써 태양광으로 인한 간섭 수준을 줄였습니다.

"더 높은 파장대역의 LED를 사용 할 때, 단점은 940nm의 빛에 대한 카메라 센서의 감도가 다소 감소된다는 점입니다. 이를 보완하기 위해, Traffic Eye의 제어 시스템은 마이크로초 간격으로 적외선 LED를 방사하여 Mono크롬 카메라가 쉽게 감지(번호판에 반사되었을 때 감지) 할 수 있는 강렬한 섬광 적외선을 생성해냅니다. 교통 상황이 방사된 적외선에 의해 비춰지면, 제어기는 두 카메라를 동시에 작동시켜 해당 교통 상황의 Monochrome 및 Color 화상을을 촬영 할 수 있습니다"라고 Palacios는 설명했습니다.

그 다음, 두 화상은 모두 GigE 인터페이스를 통해 Traffic Eye 시스템에 내장되어 있는 쿼드코어 프로세서로 전송됩니다. 여기서 Monochrome 화상은 프로세서에서 실행되는 사용자 정의 소프트웨어로 분석되어, 화상 속 번호판에 있는 문자를 식별하게 됩니다. 식별을 위해 소프트웨어는 먼저, 번호판이 있을 가능성이 높은 화상에서 직사각형 형태의 ROI를 탐색합니다 ROI를 탐색한 후에는 해당 영역에서 밝기 값이 불연속적인 부분을 찾아내는 방식으로 번호판 위에 있는 문자의 경계를 감지해냅니다.

신경망

화상 속 번호판에 있는 문자의 위치를 식별했다면, 시스템은 개별 문자 자체를 식별하게 됩니다. 이 마지막 단계를 위해 Lector Vision은 소프트웨어 기반의 인공 신경망을 활용하기로 결정하였습니다. 실전 배치 전, 이 신경망은 하나의 국가 내에서 제공되는 수천 개의 서로 다른 샘플을 활용하여, 번호판에 등장하는 문자를 식별 할 수 있도록 설정이 완료되어야 합니다. Traffic Eye 시스템이 현장에 배치되면, 신경망은 샘플을 활용하여 Monochrome 카메라로 캡처한 화상에서 새로운, 알려지지 않은 문자를 식별 할 수 있는 규칙을 자동으로 추론해낼 수 있습니다.

"일단 번호판이 식별되면, 번호판의 번호와 컬러 카메라로 교통 상황을 캡처한 화상 (옵션으로 선택 가능한 GPS 타임 스탬프 포함)은 용도에 따라 케이블, 광섬유, GPRS, 3G 등을 통해 제어 센터로 전송 할 수 있습니다. 고속도로 관리 당국 등 교통 흐름을 모니터링하고 교통 신호 위반을 단속하는 사용자는 두 개의 화상을 조회하여 원하는 차량의 번호판을 확인 할 수 있습니다. 또한, 자동차의 번호판 촬영된 위치에서 해당 차량과 승객의 화상을 확인 할 수도 있습니다"라고 Palacios는 전했습니다.

아울러, Palacios에 따르면, 시속 200km 이상의 속도로 주행하는 차량의 번호판을 읽을 수 있는 Traffic Eye 시스템은 지난 2013년에 시스템이 출시된 이후, 500대가 설치되었습니다. 스페인 외에도 Traffic Eye 시스템은 안도라, 콜롬비아, 칠레, 폴란드, 슬로바키아, 페루, 알제리 및 멕시코에 실전 배치되었습니다. 또한, 2003년부터 700대 이상의 접근 제어 장치도 판매되었으며, OCR 인식 소프트웨어의 경우에는 독립 소프트웨어 제품으로 다른 이해 관계자들에게 판매되었습니다.

하지만, Traffic Eye는 결코 과거 실적에만 취해 있지 않습니다. 올해 Lector Vision은 더욱 다양한 기능을 시스템에 추가하여, 교통 법규의 준수 문제가 중요한 화두로 떠오른 수많은 국가에서 번호판을 식별 할 수 있도록 시스템을 개선시킬 예정입니다. 더불어, 시스템은 한 번에 3차선 이상 규모의 고속도로에서 차량 등을 감지 할 수 있도록 업그레이드 될 것입니다. 마지막으로, Lector Vision은 시스템에 차량 번호판을 읽을 수 있는 기능 뿐만 아니라, 고속도로 역주행, 차량 사고 등 도로 위에서 발생 할 수 있는 다양한 사건/사고를 감지 할 수 있는 역량을 더할 계획입니다.

Lector Vision 소개

Lector Vision은 머신 비전 시스템에 적용되는 자동 번호판 감지 기술(ANPR) 관련 하드웨어 및 소프트웨어를 개발하는 기업입니다. ITS, 주차장, 출입 통제, 비디오 감시, 머신 비전 분야 등에서 얻은 폭 넓은 기술적, 상업적 경험을 바탕으로 Lector Vision은 교통 통제, 통제 차량 관리, 주차 관리, 기타 보안 분야, 물류 분야 등에서 활용 가능한 솔루션을 개발하고 있습니다.