최근 주차공간의 효율적 관리를 위해서 영상주차유도시스템이 점점 보급화 되고 있다. 단순히 주차장소를 찾기 위하여 사용되기도 하지만, 인식기술을 이용하여 차량 운전자가 직접 본인이 주차시킨 곳을 찾는 서비스까지 연동되기도 한다. 이 때 카메라 입력을 통해서 주차여부인식 및 차량 번호 인식 등을 진행하기 때문에 원본 영상의 화질을 시간이 지나도 그대로 유지 하는 것이 중요하다. 그러나, 주차장의 경우 차량진입에 의한 진동이 많이 발생하고, 시간이 지남에 따라 장비가 비틀어지거나, 물리적인 충격에 의해서 카메라 초기 설정값이 틀어질 수 있기 때문에, 카메라 자동보정(Auto-Calibration)을 통해서 지속적인 성능 유지하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 자동 보정 시 Monodepth를 이용하여 단일 영상에서 깊이(Depth)정보를 추출하고, 이를 통하여 일정 거리를 유지할 수 있으며, 카메라설정을 조정하여 객체인식과 번호인식의 정확도를 초기설정만큼 유지 하여 시간이 지남에 따라 유지보수가 발생 할 수 있는 사항들을 자동화 할 수 있다.
Recently, video parking guidance systems have been becoming increasingly popular for the efficient management of parking spaces. Although they are simply used as a guide for finding a place to park, they are also linked to a parked vehicle search service to find a place where a vehicle driver is parked by using recognition technology. As parking occupation recognition and license plate recognition occur through camera input, it is important to maintain the quality of original camera input over time. However, in the case of parking lots, vibration occurs frequently and the equipment may become distorted over time, while the initial setting value of the camera may change due to physical impulse; thus, continuous performance maintenance is required through camera auto-calibration. Therefore, in this paper, Monodepth is used for automatic correction to extract depth information from a single image, which enables the maintenance of not only a certain distance between camera and object but also the accuracy of both object and number recognition by adjusting the camera settings. Hence, it was possible to maintain initial accuracy while automating maintenance.