本發(fā)明涉及車牌號轉(zhuǎn)換裝置、轉(zhuǎn)換方法及利用其的車牌號讀取系統(tǒng)，更詳細地涉及可更加有效地對從由車牌號讀取系統(tǒng)拍攝的車輛的影像(以下稱為“拍攝影像(photo image)”)中讀取的車牌號的準確性進行驗證的車牌號轉(zhuǎn)換裝置、轉(zhuǎn)換方法及利用其的車牌號讀取系統(tǒng)，但并不局限于此。

背景技術(shù)：

近來，利用監(jiān)控(CCTV)攝像機的公共治安及犯罪預防系統(tǒng)、違反法規(guī)管制系統(tǒng)等車牌號讀取系統(tǒng)正得到普及。在車牌號讀取系統(tǒng)中，對包括車牌號的車輛進行拍攝，并在所拍攝的影像(photo image)中讀取車牌號而用于適當?shù)挠猛?。例如，在超速管制系統(tǒng)等違反法規(guī)管制系統(tǒng)中，通過讀取車牌來查出超速車輛，在公共治安及犯罪預防系統(tǒng)中，通過讀取車牌來查找出犯罪嫌疑車輛等。

但是，在目前的車牌號讀取系統(tǒng)中，在利用圖像處理的車牌號讀取率中95～98％的讀取率屬于最高技術(shù)水平，這種程度的讀取率被專家認為是影像處理技術(shù)的局限。即，因多種拍攝環(huán)境而包含于影像中的噪聲，實際上無法100％完全讀取車牌號。并且，因車牌號的受損、受污染、人為遮擋等因素，實際上也無法100％完全讀取車牌號。

但是，如上所述的2～5％的未讀取率成為利用車牌號讀取系統(tǒng)的初始目的的很大障礙。例如，韓國水原市設(shè)置并運行有約80多臺車牌號讀取系統(tǒng)，其每天所拍攝的車輛數(shù)量為約70萬輛左右。假設(shè)車牌號讀取系統(tǒng)即使以最佳狀態(tài)(95％的識別率)進行工作，也有約35000輛車輛的車牌號被讀取失敗。在超速管制或防范用系統(tǒng)下，每天也有約35000輛車輛的車牌號被讀取失敗，這可能引發(fā)很大的問題。因此，為了更加有效地實現(xiàn)車牌號讀取系統(tǒng)的初始目的，要求對未被讀取的車輛進行適當?shù)奶幚怼?/p>

但是，在2～3％的未被讀取的車輛中存在多數(shù)可用人眼讀取的車牌號。這是借助圖像處理來讀取車牌號的技術(shù)缺陷。因此需要人們用肉眼以手動的方式讀取2～3％的未被讀取的車輛。并且需要對通過人眼讀取的車牌號的準確性進行驗證的結(jié)構(gòu)。并且，在拍攝車牌的車輛的影像中，通過圖像處理來自動被讀取的車牌號中也可能存在雖已被讀取但被錯誤讀取的車輛。因此，在此情況下也需要設(shè)置對自動被讀取的車牌號的準確性進行驗證的結(jié)構(gòu)。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

技術(shù)問題

本發(fā)明用于解決上述問題，提供一種可有效地對手動讀取或自動讀取的車牌號的準確性進行驗證的車牌號轉(zhuǎn)換裝置、轉(zhuǎn)換方法及利用其的車牌號讀取系統(tǒng)。

并且，本發(fā)明提供一種以手動方式有效進行讀取的車牌號轉(zhuǎn)換裝置、轉(zhuǎn)換方法及利用其的車牌號讀取系統(tǒng)。

技術(shù)方案

根據(jù)本發(fā)明的實施方式，本發(fā)明提供一種車牌號轉(zhuǎn)換裝置，其特征在于，包括：轉(zhuǎn)換部，利用所拍攝的車牌影像(photo image)及從所述車牌影像中自動讀取或手動讀取的車牌號(vehicle number)，將所述車牌號制作成與所述車牌相對應(yīng)的形態(tài)的轉(zhuǎn)換圖像(converted image)；以及，輸出單元，用于輸出所述車牌影像和所述轉(zhuǎn)換圖像。所述轉(zhuǎn)換部利用關(guān)于所述車牌的車牌格式信息來執(zhí)行轉(zhuǎn)換。所述車牌格式信息為車牌的顏色、大小、文字排列、橫縱比例及字體中的至少一種。所述車牌號轉(zhuǎn)換裝置還包括車牌格式信息提取單元，其從所述車牌影像中提取所述車牌格式信息。所述轉(zhuǎn)換圖像與所述車牌影像相匹配而存儲。

所述車牌號轉(zhuǎn)換裝置還包括輸入單元，其基于所述輸出單元輸出的所述車牌影像和所述轉(zhuǎn)換圖像，將被讀取的車牌號的準確性輸入于上述輸入單元。所述輸入單元還接收由使用者基于所述車牌影像來手動讀取的車牌號。輸入單元手動讀取的車牌號輸入至所述輸入單元，則所述車牌號以轉(zhuǎn)換圖像顯示于所述輸出單元。

根據(jù)本發(fā)明另一實施例，本發(fā)明提供一種車牌號讀取系統(tǒng)，包括：攝像單元，用于對包括車輛在內(nèi)的預定區(qū)域進行拍攝；圖像處理單元，通過圖像處理從由所述攝像單元拍攝的影像中讀取車牌號；綜合運行部，接收并管理所述拍攝影像和所讀取的所述車牌號；手動讀取部，輸出從所述圖像處理單元讀取的影像中被判斷為需要重讀的拍攝影像，并基于所輸出的拍攝影像接收由使用者手動讀取的車牌號。所述需要重讀的拍攝影像為未被所述圖像處理單元讀取的拍攝影像及判斷為被錯誤讀取的拍攝影像中的至少一種。所述手動讀取部接收到手動讀取的車牌號后，以轉(zhuǎn)換圖像來顯示所述車牌號。

根據(jù)本發(fā)明又一實施例，本發(fā)明提供一種車牌號轉(zhuǎn)換方法，包括：信息獲取步驟，獲取車牌影像及從所述車牌影像中讀取的車牌號；以及，轉(zhuǎn)換步驟，利用所述車牌影像和所述車牌號，將所述車牌號制作成與所述車牌相對應(yīng)的形態(tài)的轉(zhuǎn)換圖像。

所述車牌號轉(zhuǎn)換方法，還包括：輸出步驟，用于輸出所述車牌影像和所述轉(zhuǎn)換圖像；以及，輸入步驟，利用從所述輸出步驟輸出的所述車牌影像和所述轉(zhuǎn)換圖像，接收所述被讀取的車牌號的準確與否的信息。

在所述轉(zhuǎn)換步驟中，利用所述車牌相關(guān)的車牌格式信息來執(zhí)行轉(zhuǎn)換。所述車牌格式信息為車牌的顏色、大小、文字排列、橫縱比例及字體中的至少一種。

所述車牌號轉(zhuǎn)換方法，還包括比較步驟，所述比較步驟利用預定算法來比較所述車牌影像和所述轉(zhuǎn)換圖像，從而判斷所讀取的所述車牌號的準確性。

根據(jù)本發(fā)明的又一實施例，本發(fā)明提供一種車牌號轉(zhuǎn)換裝置，包括：轉(zhuǎn)換部，用于制作與所拍攝的車牌影像及所述車牌影像的形態(tài)相對應(yīng)的模板；輸出單元，用于輸出所述車牌影像及所述模板；輸入單元，用于接收基于所述車牌影像手動讀取的車牌號，所述輸出單元向所述模板輸出從所述輸入單元接收的車牌號。所述轉(zhuǎn)換部通過對所述車牌影像進行圖像處理來制作模板。所述轉(zhuǎn)換部通過從所述輸入單元接收所述模板的種類來制作相應(yīng)的模板。

發(fā)明效果

對上述本發(fā)明的車牌號轉(zhuǎn)換裝置、轉(zhuǎn)換方法及利用其的車牌號讀取系統(tǒng)的效果說明如下。

第一，根據(jù)本發(fā)明，通過所拍攝的影像，可以用用人眼來有效驗證被手動讀取的車牌號及通過車牌號讀取裝置自動讀取的車牌號的準確性。

第二，根據(jù)本發(fā)明，用人眼來讀取所拍攝的影像中人眼的車牌號時，可將用肉眼讀取的車牌號進行更準確的比較并輸入至預定的存儲裝置。

第三，根據(jù)本發(fā)明，可更加忠實地執(zhí)行車牌號讀取裝置其原來的目的。

第四，根據(jù)本發(fā)明，車牌號讀取系統(tǒng)除了可用于目前的超速管制、防范用等，也可以在新系統(tǒng)中更加有效地使用車牌號讀取系統(tǒng)。例如，目前用于征收高速公路過道費的電子收費系統(tǒng)(ETC，Electric tolling system)中通常引入并運行高通系統(tǒng)，在此情況下車輛必須設(shè)置有終端。但是，在車牌號讀取系統(tǒng)如果可以100％保障車牌號的讀取，則駕駛員無需購買額外的終端，而是可以設(shè)置能夠采用后付費結(jié)算方式的過道費結(jié)算系統(tǒng)。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的車牌號轉(zhuǎn)換裝置的原理示意圖。

圖2為設(shè)置有本發(fā)明的車牌號轉(zhuǎn)換裝置的車牌號讀取系統(tǒng)的實施例的結(jié)構(gòu)示意圖。

圖3為示出圖2中的車牌號轉(zhuǎn)換裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。

圖4為示出韓國的車牌種類的示意圖。

圖5為用于確認本發(fā)明的車牌號轉(zhuǎn)換裝置的效果的實驗方法示意圖。

圖6為示出本發(fā)明的車牌號轉(zhuǎn)換裝置的另一實施例的示意圖。

圖7為示出本發(fā)明的車牌號轉(zhuǎn)換裝置的又一實施例的示意圖。

具體實施方式

參照附圖，對本發(fā)明的車牌號轉(zhuǎn)換裝置、轉(zhuǎn)換方法及利用其的車牌號讀取系統(tǒng)的優(yōu)選實施例說明如下。

根據(jù)本發(fā)明的實施例，將從所拍攝的影像(photo image)中讀取的車牌號(vehicle number)轉(zhuǎn)換為與所拍攝的車牌影像相對應(yīng)的圖像(以下，為了便于說明，稱之為“轉(zhuǎn)換圖像(converted image)”)。其中，被讀取的車牌號包括車牌號讀取裝置通過圖像處理來讀取的(以下，稱之為“自動讀取”)車牌號以及用人眼讀取的(以下，稱之為“手動讀取”)車牌號。

首先，參照圖1，對車牌號和上述車牌號的轉(zhuǎn)換圖像的概念說明如下。為了便于說明，以下以在韓國使用的車牌為例進行說明。

為了對自動讀取或手動讀取的車牌號的準確性進行驗證，需要用人眼來對實際拍攝的車牌影像和從所拍攝的影像中被讀取的車牌號(為了便于說明，根據(jù)情況，稱之為“文本型車牌號”)進行比較。例如，如圖1的(A)所示，可以對實際拍攝的車牌影像1和被讀取的車牌號3進行比較。在此情況下，將實際拍攝的車牌影像1和被讀取后以文本來表示的車牌號“568797”3進行比較來對是否與被讀取的內(nèi)容一致，即，準確性進行判斷。

但是，在本發(fā)明中，如圖1的(B)所示，為了更加有效地進行驗證，將從車牌影像1中讀取的車牌號重新轉(zhuǎn)換為車輛的車牌形態(tài)的圖像。通過對實際拍攝的車牌影像1與轉(zhuǎn)換為車輛的車牌形態(tài)的轉(zhuǎn)換圖像5進行比較來判斷讀取的準確性。即，將被讀取的車牌號“568797”3重新轉(zhuǎn)換為與車牌影像類似的轉(zhuǎn)換圖像5。并且，對實際拍攝的車牌影像1與轉(zhuǎn)換圖像5進行比較(有關(guān)轉(zhuǎn)換圖像的詳細內(nèi)容將后述)。即，將實際拍攝的車牌影像1與轉(zhuǎn)換圖像5進行比較，而不是與以文本來表示的“568797”3進行比較。

為了驗證本發(fā)明的B方式的性能而進行了實驗。在實驗中，在100輛車牌號中包括5輛被錯誤讀取的車牌號，并分別對A方式和B方式中的比較時間、比較的準確性及比較人員的便利性進行了實驗。實驗結(jié)果，確認到本發(fā)明的方式，即，B方式明顯有效。(詳細的實驗結(jié)果將后述。)

參照圖2，對本發(fā)明車牌號轉(zhuǎn)換裝置的結(jié)構(gòu)的實施例說明如下。

首先說明車牌號讀取系統(tǒng)。車牌號讀取系統(tǒng)可包括：攝像單元10，用于拍攝預定區(qū)域；以及，圖像處理單元20，與上述攝像單元10相連接，上述圖像處理單元20通過對所拍攝的影像進行圖像處理來讀取車牌號。多個圖像處理單元20借助通信網(wǎng)12與綜合運行部30相連接。綜合運行部30具有預定的數(shù)據(jù)庫，從而可執(zhí)行綜合搜索及應(yīng)用、對違反法規(guī)車輛的罰款通知功能等。攝像單元10和圖像處理單元20設(shè)置于道路等特定現(xiàn)場，一般情況下，綜合運行部30設(shè)置于遠程地。并且，圖像處理單元20也可以設(shè)置于綜合運行部30。另一方面，綜合運行部30可以與手動讀取裝置40相連接。手動讀取裝置40可以通過接收圖像處理單元20讀取的影像中被判斷為需要重讀的拍攝影像，來執(zhí)行用人眼讀取上述拍攝影像的功能。即，優(yōu)選地，在上述手動讀取裝置40中，可用人眼對從上述圖像處理單元20中未被讀取的車牌號或雖然已被讀取但有錯誤讀取嫌疑的影像進行手動讀取并輸入。

另一方面，優(yōu)選地，本實施例的車牌號轉(zhuǎn)換裝置設(shè)置于綜合運行部30，但并不局限于此。參照圖3，對車牌號轉(zhuǎn)換裝置100詳細說明如下。車牌號轉(zhuǎn)換裝置100具有存儲部120，所述存儲部對所拍攝的車牌影像及從上述車牌影像中讀取的車牌號進行保存。

車牌影像可表示由普通的車牌號讀取系統(tǒng)的攝像單元10(參照圖2)所拍攝的影像，上述影像可以為包括車牌的整體影像或僅提取車輛的車牌區(qū)域的部分影像。可利用目前所使用的普通的車牌號讀取算法來僅提取車輛的車牌區(qū)域，其為本發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員所公知，因而將省略對其的詳細說明。車牌號為從所拍攝的車牌影像中被讀取的車牌號。即，車牌號為由從車牌影像中自動讀取或手動讀取的文字、數(shù)字、符號等組成的車輛固有的可識別的車牌號。

另一方面，優(yōu)選地，上述存儲部120與轉(zhuǎn)換部110相連接，上述轉(zhuǎn)換部110執(zhí)行將被讀取的車牌號轉(zhuǎn)化成與車牌形態(tài)相對應(yīng)的轉(zhuǎn)換圖像的功能。優(yōu)選地，上述轉(zhuǎn)換部110與用于輸出上述車牌影像和上述轉(zhuǎn)換圖像的輸出單元140相連接。優(yōu)選地，上述輸出單元140可通過對上述車牌影像1與上述轉(zhuǎn)換圖像5(參照圖1的(B)部分)進行比較來對車牌號的準確性進行驗證。

如上所述的結(jié)構(gòu)，在驗證自動讀取或手動讀取的車牌號的準確性時，由于向上述輸出單元140輸出車牌影像及轉(zhuǎn)換圖像，使用者可更有效地驗證其準確性。

對各個結(jié)構(gòu)要素詳細說明如下。

首先說明存儲部120。優(yōu)選地，存儲部120用于存儲由車牌號讀取系統(tǒng)的攝像單元拍攝的影像。并且，優(yōu)選地，存儲部120存儲從上述車牌影像中自動讀取或手動讀取的車牌號。

以下，對轉(zhuǎn)換部110及轉(zhuǎn)換圖像進行更加詳細的說明。如上所述，轉(zhuǎn)換圖像為將被讀取的車牌號對應(yīng)于所拍攝的相應(yīng)車輛的車牌影像而制作的圖像。優(yōu)選地，轉(zhuǎn)換圖像以類似于實際所拍攝的車牌形態(tài)的方式制作。但是，韓國的現(xiàn)行法規(guī)中，車牌種類(格式)為多種，并非一種。即，存在如圖4所示的車牌種類。即，根據(jù)“有關(guān)汽車登記號碼等基準的告示”(韓國國土海洋部告示第2013-30號)，目前，在2006年11月1日之后制定的車牌種類有6種。根據(jù)上述告示，目前通用的汽車車牌的種類以顏色、大小、橫向/縱向比例、文字排列、字體等不同的多種形態(tài)來構(gòu)成。

因此，在車牌的種類為多種的情況下，優(yōu)選地，根據(jù)車牌的種類(格式)，例如，車牌的顏色、大小、文字排列、橫縱比例及車牌的字體等(以下，稱之為“車牌格式信息”)來相應(yīng)地制作轉(zhuǎn)換圖像。即，在車牌的種類為多種的情況下，當轉(zhuǎn)換部110利用被讀取的車牌號制作轉(zhuǎn)換圖像時，優(yōu)選地，除了上述被讀取的車牌號之外，還可以利用車輛的車牌格式信息，以與其相對應(yīng)的車牌形態(tài)的影像來制作轉(zhuǎn)換圖像。

車輛的車牌格式信息可在車牌號讀取系統(tǒng)執(zhí)行車牌號讀取算法的步驟中獲取?；蛘?，可在車牌號轉(zhuǎn)換裝置100另設(shè)車牌格式信息提取單元150，由上述車牌格式信息提取單元150提取車牌格式信息。

即使通過圖像處理過程從所拍攝的車牌影像中讀取車牌號失敗，也可以通過圖像處理對車牌的大小、橫縱比例、顏色等車牌格式信息進行提取。其原因在于，為了讀取車牌號而對車牌影像進行圖像處理的過程，包括則從車輛的影像中檢測車牌部分、分析車牌的形態(tài)(大小、顏色等)、并利用其來分割文字以及進行讀取、識別的步驟。但是，提取車輛的車牌格式信息的步驟為讀取車牌號之前的步驟，且相對容易。在從所拍攝的車牌中讀取車牌號的過程中，應(yīng)讀取為計算機可識別為文本的文字、數(shù)字等，但對車牌顏色、車牌大小等進行的識別可以借助紅(R)、綠(G)、藍(B)比例或像素數(shù)等來進行，相對容易識別。另一方面，優(yōu)選地，被提取的車輛的車牌格式信息以與相應(yīng)的車牌影像及被讀取的車牌號相匹配而一同存儲于存儲部120。

另一方面，也可以在確認輸出單元140中顯示的拍攝出的車牌影像之后，由使用者直接以手動的方式通過輸入單元130選擇車輛的車牌格式信息。在此情況下，優(yōu)選地，各個車牌形態(tài)(種類)是預先設(shè)定的，因此并非由使用者一一輸入車牌的大小、顏色等，而是預先制作與其相對應(yīng)的基本框(以下，為了便于說明，稱之為“模板”)，并使使用者輸入模板(車牌種類中的何種)較為方便。

如上所述，在車牌種類為多種的情況下，優(yōu)選地，預先制作與各個車牌的形態(tài)(種類)相對應(yīng)的模板，通過使相應(yīng)的車牌號以圖像形式與相應(yīng)的模板結(jié)合來制作轉(zhuǎn)換圖像。

優(yōu)選地，根據(jù)現(xiàn)行法規(guī)中所存在的車牌種類預先制作相應(yīng)數(shù)量的模板。轉(zhuǎn)換部110利用車牌格式信息來判斷出車牌的種類，并將車牌號以圖像形式結(jié)合于相應(yīng)的模板。即，優(yōu)選地，轉(zhuǎn)換部110利用從車輛的車牌影像中讀取的車牌號及車牌格式信息來將上述車牌號重組為轉(zhuǎn)換圖像。如上所述，也可以接收由使用者輸入的車牌種類來利用相應(yīng)的模板。

另一方面，如上所述，可通過圖像處理從所拍攝的車牌影像中獲取車牌的大小、橫縱比例、顏色等所有車牌格式信息，但若利用上述現(xiàn)行告示的規(guī)則，則可以僅利用車牌格式信息的一部分來對所拍攝的車牌的種類進行判斷。根據(jù)現(xiàn)行告示對其簡要地說明如下。在有關(guān)汽車車牌的告示發(fā)生變更的情況下，也可以在上述方式中對車牌種類的判斷方式進行變更。以下，以現(xiàn)行告示為基準進行說明。

車牌顏色有兩種，黃色車牌的文字排列有上下兩行結(jié)構(gòu)和混用縱向和橫向的形式，白色車牌僅有橫向排列。因此，可利用車牌顏色確定車牌的文字排列。

并且，車牌號包括地區(qū)、用途符號、車輛種類等多種信息，可以利用車牌號來制作模板。例如，黃色車牌表示公用車輛，白色車牌表示私用汽車，出租車、公交車必須為黃色車牌，不僅如此，用途符號包括中的一種，并包括地區(qū)名。并且，在公用車輛的情況下，大型車牌為由上端和下端兩行構(gòu)成的車牌形態(tài)，小型車牌為包括縱向(地區(qū)名稱)和橫向排列的結(jié)構(gòu)，必須包括地區(qū)名也是一種特征。因此，若考慮上述特征，可以僅利用車牌格式信息的一部分來判斷所拍攝的車牌的種類。

接著，對輸出單元140說明如下。輸出單元140同時輸出實際所拍攝的車牌影像和轉(zhuǎn)換圖像(參照圖1的(B)部分)來提供便于使用者對兩種影像進行比較的接口。由于實際業(yè)務(wù)為簡單且乏味的工作，為了便于使用者提供使用者接口為佳。并且，優(yōu)選地，還可以包括根據(jù)比較結(jié)果來確認、修改被讀取的車牌號或追加輸入基于車輛特征的索引的功能。

另一方面，優(yōu)選地，如上所述，匹配實際所拍攝的車牌影像與轉(zhuǎn)換圖像而存儲于存儲部120。并且，優(yōu)選地，實際所拍攝的車牌影像和轉(zhuǎn)換圖像的比較結(jié)果也儲存于上述存儲部120。

對本發(fā)明的車牌號轉(zhuǎn)換裝置及其轉(zhuǎn)換方法的效果說明如下。為了判斷本發(fā)明的效果而進行了如下實驗。如圖5所示，分別執(zhí)行了對實際所拍攝的車牌影像1與被讀取的文本形態(tài)的車牌號3進行比較的方法(圖5的方法1)和對實際所拍攝的車牌影像1與轉(zhuǎn)換圖像5進行比較的方法(圖5的方法2)。即，相同的實驗人員對包括5個被錯誤讀取的車牌號的100個車牌影像執(zhí)行兩種驗證方法，并分別測定讀取時間及被錯誤讀取的車牌的檢測數(shù)量，并且使實驗人員選擇讀取的便利性。

表1

從上述實驗結(jié)果中可知，在對方法1與方法2的讀取時間的比較中，方法2具有讀取時間減少約20％左右的讀取時間減少效果，若具有100個以上的很多試樣，則預計減少效果還會更大。并且在兩種方法中，有關(guān)讀取的便利性方面，100％的實驗對象選擇了方法2。并且，全部實驗對象均在方法2中感覺到眼疲勞大大減少。由于試樣數(shù)為100個，通過方法1及方法2均查找出被錯誤讀取的車牌，但若試樣數(shù)增加，則預計方法2在準確性方面更加優(yōu)秀。

本發(fā)明的方法(方法2)明顯有效的理由在于，在方法1中，使用者以圖像(實際所拍攝的車牌影像)對文本(被讀取的車牌號，估計需要對含義的大腦解釋過程)來分別識別。在方法2中，使用者以圖像(實際所拍攝的車牌影像)對圖像(將被讀取的車牌號經(jīng)過轉(zhuǎn)換的圖像)來直觀地進行識別。

參照圖6及圖7，對本發(fā)明的另一實施例進行說明。在上述實施例中對利用經(jīng)過轉(zhuǎn)換的圖像來對自動讀取或手動讀取的車牌號的準確性進行驗證的實施例進行了說明。即，在已經(jīng)被自動讀取并存儲于存儲部120(參照圖3)的車牌號或已經(jīng)被手動讀取并已存儲于存儲部的車牌號中，對多個車牌號的準確性進行驗證的實施例。但是，在本實施例中，在手動讀取的情況下，舉出在使用者輸入手動讀取的車牌號的同時進行驗證的例。即，本實施例的轉(zhuǎn)換裝置能夠以手動讀取裝置(參照圖2的40)來使用。

如圖6所示，在用肉眼讀取并輸入車輛的車牌影像的情況下，在位于顯示器等輸出單元140的預定區(qū)域的拍攝影像顯示部142中顯示實際所拍攝的影像1。使用者用肉眼讀取上述影像1，并通過鍵盤、觸摸屏等輸入單元輸入所讀取的影像。若使用者輸入用肉眼讀取的車牌號(文本-數(shù)字、符號等)，則所輸入的文本顯示在位于輸出單元140的預定區(qū)域的輸入內(nèi)容顯示部144。在此情況下，由使用者輸入的文本以車牌形態(tài)的圖像來顯示于輸入內(nèi)容顯示部144，而并非以文本形態(tài)顯示。即，將輸入內(nèi)容顯示部144的背景以車牌形態(tài)的模板來構(gòu)成，并將所輸入的車牌號(文本)實時地轉(zhuǎn)換來顯示，從而可使使用者在輸入的同時進行比較。或者如圖7所示，由使用者所輸入的車牌號(文本)以文本形態(tài)顯示于輸入內(nèi)容顯示部144，但也能夠以車牌形態(tài)顯示在位于其他區(qū)域的轉(zhuǎn)換圖像顯示部146。

在圖6及圖7中，當顯示輸入于輸出單元140的車牌號(文本)時，也可以應(yīng)用利用文本轉(zhuǎn)語音(TTS，Text To Speech)引擎，使用聽覺對輸入內(nèi)容的準確性重新進行確認的方法。

對本發(fā)明的又一實施例進行說明。如上所述，本發(fā)明可用于對自動讀取或手動讀取的車牌號的準確性的驗證。但是在車牌號讀取系統(tǒng)中，在因無法通過圖像處理來從所拍攝的影像中自動讀取車牌號而實施手動讀取的情況下，優(yōu)選地，對全部的被手動讀取的車牌號進行準確性驗證。但是在自動讀取的情況下，既可以對其整體進行準確性驗證，也可以只針對懷疑讀取的準確性的情況，即，僅對有錯誤讀取嫌疑的車牌號進行驗證。在有錯誤讀取嫌疑的情況下，當通過圖像處理來從所拍攝的車牌影像中讀取車牌號時，對圖像處理的算法自身所內(nèi)置的不明確性，例如，對去除噪聲的不明確性等進行判斷，從而懷疑讀取的準確性時，執(zhí)行對本發(fā)明的準確性的驗證。并且，除了圖像處理的算法自身所內(nèi)置的不明確性之外，還可利用以文本來識別的車牌號的法規(guī)格式來判斷不明確性。例如，如利用車牌格式信息，可對僅識別出車牌的一部分或被錯誤識別的信息進行判斷，例如，若是黃色車牌，則必須包括地區(qū)名稱(首爾、京畿道等)以及在用途符號中包括中的一種。因此，在黃色車牌的情況下，若無地區(qū)名稱或在用途符號中無，則可推定為被錯誤讀取。本發(fā)明并不局限于上述實施例，可以進行適當?shù)淖冃巍?/p>

對本發(fā)明的車牌號轉(zhuǎn)換方法說明如下。

首先，從車牌影像及上述車牌影像中獲取被讀取的車牌號(以下，稱之為“信息獲取步驟”)。在上述信息獲取步驟中，可從攝像單元接收車牌影像，也可使用已經(jīng)存儲的影像。并且，所讀取的車牌號可以為自動讀取或手動讀取的車牌號。

之后，利用上述車牌影像及上述被讀取的車牌號來將上述車牌號制作成與上述車牌相對應(yīng)的形態(tài)的轉(zhuǎn)換圖像(以下，稱之為“轉(zhuǎn)換步驟”)。

另一方面，優(yōu)選地，包括將上述車牌影像和上述轉(zhuǎn)換圖像向預定輸出單元輸出的步驟(以下，稱之為“輸出步驟”)。并且，優(yōu)選地，包括利用從上述輸出步驟中輸出的上述車牌影像和上述轉(zhuǎn)換圖像，從使用者接收上述被讀取的車牌號的準確與否的步驟(以下，稱之為“輸入步驟”)。

另一方面，本發(fā)明并不局限于上述實施例。例如，在上述實施例中，對利用人眼對所讀取的車牌號的準確性進行判斷的內(nèi)容進行了說明。即，使用者通過對車牌拍攝影像與所讀取的車牌號的轉(zhuǎn)換圖像進行比較，從而對所讀取的車牌號的準確性進行了驗證。但是，根據(jù)本發(fā)明，也可利用適當?shù)乃惴▉韺嚺婆臄z影像與被讀取的車牌號的轉(zhuǎn)換圖像進行比較，而并非利用人眼。其理由在于，由于車牌影像為圖像，被讀取的車牌號為文本形態(tài)的數(shù)據(jù)，因而實際上無法利用算法來對上述車牌影像和被讀取的車牌號進行比較。但是，車牌拍攝影像和轉(zhuǎn)換圖像均為圖像。因此，可以利用適當?shù)乃惴▽D像和圖像進行比較。即，根據(jù)本發(fā)明的又一實施例，本發(fā)明可包括以算法來對上述車牌影像和上述轉(zhuǎn)換圖像進行比較，從而對上述被讀取的車牌號的準確性進行判斷的步驟(以下，稱之為“比較步驟”)，以此來代替由使用者對車牌影像和被讀取的車牌號的轉(zhuǎn)換圖像進行的比較。