KR101032160B1 - System and method for road visibility measurement using camera - Google Patents

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강병욱
광 이
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충주대학교 산학협력단
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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 카메라를 이용한 도로 시정 측정 시스템은 도로에 설치된 카메라로부터 영상 신호를 수신하고 결과를 송신하는 통신부; 상기 수신된 영상 신호로부터 차량의 이동 영역을 추출하고, 상기 추출된 이동 영역을 이용하여 가시선(visual line)을 결정하는 영상 처리부; 및 시정 산출 함수를 이용하여 상기 결정된 가시선에 대응하는 시정(visibility)을 산출하는 제어부를 포함한다.Road visibility measurement system using a camera according to an embodiment of the present invention includes a communication unit for receiving an image signal from the camera installed on the road and transmits the result; An image processor extracting a moving area of the vehicle from the received image signal and determining a visual line using the extracted moving area; And a control unit that calculates visibility corresponding to the determined line of sight using a visibility calculation function.

카메라, 영상 신호, 시정 측정, 이동 영역, 가시선, 안개 경보, 도로 Camera, video signal, visibility measurement, moving area, line of sight, fog alarm, road

Description

카메라를 이용한 도로 시정 측정 시스템 및 그 방법{SYSTEM AND METHOD FOR ROAD VISIBILITY MEASUREMENT USING CAMERA}Road visibility measurement system using camera and its method {SYSTEM AND METHOD FOR ROAD VISIBILITY MEASUREMENT USING CAMERA}

본 발명의 실시예들은 도로에서 카메라를 이용하여 시정을 측정하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.Embodiments of the present invention relate to a system and method for measuring visibility using a camera on a roadway.

안개 경보 시스템은 안개가 끼면 고속도로에 설치된 안개 센서를 통해 이 사실을 교통관리센터로 전송하고, 상기 교통관리센터에서는 라디오와 같은 유무선장치 및 고속도로 정보 안내판(VMS) 등을 통해 운전자에게 알려주도록 하는 시스템이다. 상기 안개 경보 시스템이 도로에 설치되면 안개 발생 시 자주 일어나는 연쇄 추돌과 같은 교통사고를 감소시키는 효과가 있다.The fog alarm system transmits this fact to the traffic management center through the fog sensor installed on the highway when the fog occurs, and the traffic management center informs the driver through wired / wireless devices such as radios and highway information signs (VMS). to be. When the fog alarm system is installed on the road, there is an effect of reducing traffic accidents such as chain collisions that frequently occur when fog occurs.

상기 안개 경보 시스템에 사용될 수 있는 안개 센서(fog sensor)는 현재 매우 다양한 종류의 센서가 개발되어 있다. 그러나, 현재 상용화된 센서는 주로 라이트 스캐터(light-scatter) 방식의 광학센서로, 이러한 센서는 눈, 비, 안개 밀도 변화 등의 불균일 조건에서는 심각한 오류 발생의 가능성이 많고, 운전자의 시정 감각과 큰 차이가 발생될 수 있다. 따라서, 인간의 시정 감각과 가장 유사하고 전역적인 시정 측정이 가능하며 저렴한 시정 측정 방법의 개발이 필요하다.Fog sensors that can be used in the fog alarm system (fog sensor) is currently a wide variety of sensors have been developed. However, currently commercially available sensors are mainly light-scatter type optical sensors, and these sensors have a high possibility of serious error under non-uniform conditions such as snow, rain, and fog density changes. Large differences can occur. Therefore, there is a need for the development of an inexpensive visibility measurement method that is most similar to human visibility and capable of global visibility measurement.

카메라 영상을 이용한 시정 측정은 광학 센서의 한계를 극복하고 인간의 시정 감각과 유사하다는 측면에서 많은 연구자들에 의해 연구되고 있다. 그러나, 카메라 영상을 이용한 시정 측정은 야간 측정이 어려우므로, ROI(Region of Interest)와 같은 별도의 보조설비 또는 목표물(target)을 설치하여야 한다.Visibility measurements using camera images have been studied by many researchers in terms of overcoming the limitations of optical sensors and resembling human vision. However, since visibility measurement using a camera image is difficult to measure at night, a separate auxiliary device or target, such as a region of interest (ROI), must be installed.

그러나, 별도의 ROI 또는 목표물을 설치하는 것은 설치 비용이 많이 들며, 새벽과 같이 주야간의 구분이 애매한 경우에 시정의 계산에 어려움이 있다. 따라서, ROI와 같은 목표물을 이용하지 않고 기존에 도로에 설치된 카메라를 이용하여 도로상의 시정을 측정할 수 있는 새로운 시정 측정 시스템의 개발이 필요한 실정이다.However, the installation of a separate ROI or target is expensive to install, and it is difficult to calculate the visibility when the day and night division is ambiguous, such as dawn. Therefore, it is necessary to develop a new visibility measurement system that can measure visibility on the road by using a camera installed on the road without using a target such as ROI.

본 발명의 일 실시예는 ROI와 같은 목표물을 이용하지 않고 기존에 도로에 설치된 카메라를 이용하여 시정을 측정할 수 있는 시정 측정 시스템 및 그 방법을 제공한다.One embodiment of the present invention provides a visibility measurement system and a method for measuring visibility using a camera installed on a road without using a target such as ROI.

본 발명의 일 실시예는 차량의 이동 영역으로부터 얻어진 가시선(visual line)과 도로 모델(road model)을 이용하여 시정을 측정할 수 있는 시정 측정 시스템 및 방법을 제공한다.One embodiment of the present invention provides a visibility measurement system and method capable of measuring visibility using a visual line and a road model obtained from a moving area of a vehicle.

본 발명의 일 실시예는 영상 신호로부터 비나 눈이 감지되는 경우에도 영상 필터링을 통해 유연하게 시정을 측정할 수 있는 시정 측정 시스템 및 그 방법을 제공한다.An embodiment of the present invention provides a visibility measurement system and method that can be measured flexibly through image filtering even when rain or snow is detected from the image signal.

본 발명의 일 실시예는 측정된 시정 결과를 라디오와 같은 유무선장치나 고속도로 정보 안내판(VMS) 등에 표시하여 운전자의 안전운전을 유도할 수 있는 시정 측정 시스템 및 그 방법을 제공한다.An embodiment of the present invention provides a visibility measurement system and a method for inducing a driver to drive safely by displaying the measured visibility result on a wired / wireless device such as a radio or a highway information guide board (VMS).

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제(들)은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problem to be solved by the present invention is not limited to the above-mentioned problem, another task (s) not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

본 발명의 일 실시예에 따른 카메라를 이용한 시정 측정 시스템은 도로에 설치된 카메라로부터 영상 신호를 수신하고 결과를 송신하는 통신부; 상기 수신된 영상 신호로부터 차량의 이동 영역을 추출하고, 상기 추출된 이동 영역을 이용하여 가시선(visual line)을 결정하는 영상 처리부; 및 시정 산출 함수를 이용하여 상기 결정된 가시선에 대응하는 시정(visibility)을 산출하는 제어부를 포함한다.A visibility measurement system using a camera according to an embodiment of the present invention includes a communication unit for receiving an image signal from a camera installed on a road and transmitting a result; An image processor extracting a moving area of the vehicle from the received image signal and determining a visual line using the extracted moving area; And a control unit that calculates visibility corresponding to the determined line of sight using a visibility calculation function.

본 발명의 일 실시예에 따른 카메라를 이용한 시정 측정 방법은 도로에 설치된 카메라로부터 영상 신호를 수신하는 단계; 상기 수신된 영상 신호로부터 차량의 이동 영역을 추출하는 단계; 상기 추출된 이동 영역을 이용하여 가시선(visual line)을 결정하는 단계; 및 시정 산출 함수를 이용하여 상기 결정된 가시선에 대응하는 시정(visibility)을 산출하는 단계를 포함한다.A visibility measurement method using a camera according to an embodiment of the present invention comprises the steps of receiving an image signal from a camera installed on the road; Extracting a moving area of the vehicle from the received image signal; Determining a visual line by using the extracted moving area; And calculating a visibility corresponding to the determined line of sight using a visibility calculation function.

기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 첨부 도면들에 포함되어 있다.Specific details of other embodiments are included in the detailed description and the accompanying drawings.

본 발명의 이점 및/또는 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다.Advantages and / or features of the present invention and methods for achieving them will become apparent with reference to the embodiments described below in detail in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but will be implemented in various different forms, and only the embodiments make the disclosure of the present invention complete, and those skilled in the art to which the present invention pertains. It is provided to fully inform the person having the scope of the invention, which is defined only by the scope of the claims. Like reference numerals refer to like elements throughout.

본 발명의 일 실시예에 따르면, ROI와 같은 목표물을 이용하지 않고 기존에 도로에 설치된 카메라를 이용하여 시정을 측정할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the visibility may be measured by using a camera installed on a road without using a target such as an ROI.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 차량의 이동 영역으로부터 얻어진 가시선(visual line)과 도로 모델(road model)을 이용하여 시정을 측정할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the visibility may be measured using a visual line and a road model obtained from the moving area of the vehicle.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 영상 신호로부터 비나 눈이 감지되는 경우에도 영상 필터링을 통해 유연하게 시정을 측정할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, even when rain or snow is detected from an image signal, visibility can be measured flexibly through image filtering.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 측정된 시정 결과를 라디오와 같은 유무선장치나 고속도로 정보 안내판(VMS) 등에 표시하여 운전자의 안전운전을 유도할 수 있다.According to an exemplary embodiment of the present invention, the measured driving result may be displayed on a wired / wireless device such as a radio or a highway information guide board (VMS) to induce the driver to drive safely.

본 발명의 일 실시예에 따른 카메라를 이용한 시정 측정 시스템은 크게 초기화 단계와 운영 단계로 나누어 시정(visibility)을 측정할 수 있다. 즉, 상기 초기화 단계에서는 운영자가 CCTV 카메라의 설치 높이, 도로의 경사도, 카메라의 각도 등의 기초 자료 및 실측자료 등을 이용하여 도로 모델(road model)을 구축하는 단계로서, 시스템 설치 시에 한 번만 수행하면 된다. 상기 운영 단계는 차량의 이동 영역으로부터 얻어진 가시선(visual line)과 상기 초기화 단계에서 구축된 도로 모델을 이용하여 시정을 측정하는 단계이다.A visibility measurement system using a camera according to an embodiment of the present invention can be divided into an initialization step and an operation step to measure visibility. That is, in the initializing step, the operator constructs a road model using basic data such as the installation height of the CCTV camera, the inclination of the road, the angle of the camera, and the measurement data. Just do it. The operation step is a step of measuring visibility using a visual line obtained from the moving area of the vehicle and the road model constructed in the initialization step.

이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described embodiments of the present invention;

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라를 이용한 시정 측정 시스템의 구성을 설명하기 위해 도시한 블록도이다.1 is a block diagram illustrating the configuration of a visibility measurement system using a camera according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라를 이용한 시정 측정 시스템(100)은 통신부(110), 영상 처리부(120), 제어부(130), 메모리부(140), 및 표시부(150)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, a visibility measurement system 100 using a camera according to an exemplary embodiment of the present invention may include a communication unit 110, an image processing unit 120, a control unit 130, a memory unit 140, and a display unit 150. ) May be included.

상기 통신부(110)는 도로에 설치된 카메라로부터 영상 신호를 수신한다. 여기서, 상기 도로는 고속도로, 일반도로 등과 같이 차량이 운행하는 도로를 모두 포괄하는 의미로 해석될 수 있다. 또한, 상기 카메라는 CCTV 카메라, CCD 카메라, CMOS 카메라 등과 같이 영상을 촬영하는 장치를 모두 포괄하는 의미로 해석될 수 있다.The communication unit 110 receives an image signal from a camera installed on the road. Here, the road may be interpreted to encompass all roads in which vehicles operate, such as highways and general roads. In addition, the camera may be interpreted to encompass all devices for capturing an image, such as a CCTV camera, a CCD camera, a CMOS camera, and the like.

상기 통신부(110)는 상기 제어부(130)에서 시정이 산출되는 경우, 상기 산출된 시정에 관한 정보, 또는 상기 시정에 따른 안전주행 속도 정보를 교통관리센터로 전송할 수 있다. 이에 따라, 상기 교통관리센터에서는 라디오와 같은 유무선장치 및/또는 고속도로 정보 안내판(VMS) 등을 통해 운전자에게 안개 발생 사실과 함께 시정에 관한 정보 및 안전주행 속도 정보 등을 알려주게 된다.When the visibility is calculated by the controller 130, the communication unit 110 may transmit information about the calculated visibility or safety driving speed information according to the correction to the traffic management center. Accordingly, the traffic management center notifies the driver of the fact that the fog is generated, information on the visibility, safety driving speed information, and the like through a wired / wireless device such as a radio and / or a highway information guide board (VMS).

상기 영상 처리부(120)는 상기 수신된 영상 신호로부터 차량의 이동 영역(moving area)을 추출한다.The image processor 120 extracts a moving area of the vehicle from the received image signal.

이를 위해, 상기 영상 처리부(120)는 상기 카메라로부터 일정시간 동안 입력된 n(상기 n은 자연수)개의 영상 프레임 중, 최초 영상 프레임과 나머지 영상 프레임 간의 차연산(difference operation)을 통해 차영상(difference image)들을 획 득한다. 그리고, 상기 영상 처리부(120)는 미리 설정된 임계치를 이용하여 상기 획득된 차영상들을 이진화하고, 상기 이진화된 차영상들을 합성함으로써 상기 이동 영역을 추출할 수 있다.To this end, the image processing unit 120 performs a difference image through a difference operation between the first image frame and the remaining image frames among n (n is a natural number) image frames input from the camera for a predetermined time. image). The image processor 120 may extract the moving area by binarizing the obtained difference images using a preset threshold and synthesizing the binarized difference images.

상기 영상 처리부(120)는 상기 추출된 이동 영역을 이용하여 가시선(visual line)을 결정한다.The image processor 120 determines a visual line using the extracted moving area.

이를 위해, 상기 영상 처리부(120)는 상기 추출된 이동 영역으로부터 상기 도로 외의 영역을 제거한 후, 수평방향 프로젝션(projection)과 임계치 자동추출 알고리즘을 통해 상기 이동 영역의 상단 부분을 탐색함으로써 상기 가시선을 결정할 수 있다.To this end, the image processor 120 removes an area other than the road from the extracted moving area, and then determines the line of sight by searching for an upper portion of the moving area through a horizontal projection and a threshold automatic extraction algorithm. Can be.

상기 제어부(130)는 시정 산출 함수를 이용하여 상기 결정된 가시선에 대응하는 시정(visibility)을 산출한다.The controller 130 calculates visibility corresponding to the determined line of sight using a visibility calculation function.

이를 위해, 상기 제어부(130)는 상기 시정 측정 시스템(100)을 운용하기 전에, 상기 영상 신호에 대해, 3개의 시정 기준선을 이용하여 비선형 곡선적합(non-linear curve fitting)을 수행함으로써 상기 시정 산출 함수 및 상기 시정 산출 함수의 계수를 결정할 수 있다.To this end, the control unit 130 calculates the correction by performing non-linear curve fitting on the image signal using three correction reference lines before operating the visibility measurement system 100. A coefficient of the function and the visibility calculation function can be determined.

참고로, 상기 비선형 곡선적합은 주어진 몇 개의 데이터를 이용하여 특정 함수에 최소 오차를 갖도록 함수의 계수를 결정하는 방법이다.For reference, the nonlinear curve fitting is a method of determining a coefficient of a function to have a minimum error in a specific function by using some given data.

여기서, 상기 3개의 시정 기준선은 상기 영상 신호에 해당하는 영상의 하단부 영역 중 하나의 수평선을 의미하는 제1 시정 기준선과, 상기 영상의 중간 영역 중 하나의 수평선을 의미하는 제2 시정 기준선과, 상기 영상의 상단부 영역 중 하 나의 수평선을 의미하는 제3 시정 기준선을 가리킨다(도 8 참조).Here, the three visibility reference lines may include a first visibility reference line representing a horizontal line of one lower end region of an image corresponding to the image signal, a second visibility reference line representing a horizontal line of one middle region of the image, and It points to the 3rd visibility baseline which means the horizontal line of one of the upper area | regions of an image (refer FIG. 8).

또한, 상기 제어부(130)는 상기 산출된 시정 정보를 출력할 수 있다. 이에 따라, 상기 통신부(110)는 상기 출력된 시정 정보를 상기 교통관리센터로 전송하고, 상기 교통관리센터에서는 안전주행 속도 정보를 상기 라디오와 같은 유무선장치 및/또는 고속도로 정보 안내판(VMS)을 통해 운전자에게 알려준다.In addition, the controller 130 may output the calculated visibility information. Accordingly, the communication unit 110 transmits the output visibility information to the traffic management center, and the traffic management center transmits safety driving speed information through a wired / wireless device such as the radio and / or a highway information guide board (VMS). Inform the driver.

한편, 상기 제어부(130)는 소정의 날씨 정보 검출 알고리즘을 이용하여 상기 영상 신호로부터 날씨 정보를 검출하고, 상기 검출된 날씨 정보를 이용하여 상기 도로에 눈 또는 비가 오는지 여부를 판단할 수 있다. 상기 판단 결과, 상기 도로에 눈 또는 비가 오는 경우, 상기 영상 처리부(120)는 상기 영상 신호에서 눈 또는 비를 필터링 한 후, 상기 이동 영역을 추출할 수 있다.Meanwhile, the controller 130 may detect weather information from the image signal using a predetermined weather information detection algorithm, and determine whether snow or rain falls on the road using the detected weather information. As a result of the determination, when snow or rain falls on the road, the image processor 120 may extract the moving area after filtering snow or rain from the image signal.

여기서, 상기 날씨 정보 검출 알고리즘은 상기 카메라를 통해 얻어지는 영상을 이용하여 날씨 정보를 검출할 수 있으며, 상기 제어부(130)는 예를 들면 맑은 날의 영상의 RGB 평균값을 기준으로 한 날씨 정보 검출 알고리즘 등을 이용하여 상기 날씨 정보를 검출할 수 있다. 상기 날씨 정보 검출 알고리즘은 공지 기술에 해당하므로 이에 대한 자세한 설명은 생략하기로 한다.Here, the weather information detection algorithm may detect weather information using an image obtained through the camera, the controller 130, for example, a weather information detection algorithm based on the RGB average value of the image of a sunny day, etc. The weather information may be detected using. Since the weather information detection algorithm corresponds to a known technology, a detailed description thereof will be omitted.

상기 메모리부(140)는 상기 제어부(130)에 의해 산출된 시정과 임시 영상자료 등을 저장한다. 또한, 상기 메모리부(140)는 상기 제어부(130)에 의해 결정된 시정 산출 함수 및 상기 시정 산출 함수의 계수를 저장한다.The memory unit 140 stores the visibility and the temporary image data calculated by the controller 130. In addition, the memory unit 140 stores the visibility calculation function determined by the controller 130 and the coefficients of the visibility calculation function.

상기 표시부(150)는 상기 제어부(130)에 의해 산출된 시정을 표시한다.The display unit 150 displays the visibility calculated by the controller 130.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 영상 신호로부터 차량의 이동 영역을 추출하는 일례를 도시한 도면이다.2 is a diagram illustrating an example of extracting a moving region of a vehicle from an image signal according to an embodiment of the present invention.

일반적으로, 고속도로와 같은 환경에서 도로상에 움직이는 물체는 영상 대비의 계산을 어렵게 하는 요소이다. 그러나, 역으로 생각하면 영상으로부터 얻어진 이동 영역은 안개가 발생한 경우와 안개가 없는 경우가 다르게 나타나게 되며, 안개가 낀 정도에 따라 물체의 이동 영역 또한 다르게 나타난다.In general, an object moving on a road in an environment such as a highway makes it difficult to calculate image contrast. On the contrary, the moving region obtained from the image is different from the case where the fog occurs and the case where there is no fog, and the moving region of the object also varies according to the degree of fog.

이하에서는 이러한 기본 아이디어에 기초하여 차량의 이동 영역을 추출하는 일례를 구체적으로 설명하기로 한다.Hereinafter, an example of extracting a moving area of the vehicle based on the basic idea will be described in detail.

즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라를 이용한 시정 측정 시스템은 차량의 이동 영역을 추출하기 위해, 도 2에 도시된 바와 같이, 도로상에 설치된 CCTV 카메라로부터 일정시간 동안 입력된 n(자연수)개의 영상 프레임(210, 215) 중에서, 최초의 영상 프레임(210)과 그 이후의 나머지 영상 프레임(220) 간의 차연산(difference operation)(215)을 이용한다.That is, in the visibility measurement system using a camera according to an embodiment of the present invention, n (natural number) input for a predetermined time from a CCTV camera installed on a road, as shown in FIG. 2, to extract a moving area of a vehicle. Of the two image frames 210 and 215, a difference operation 215 between the first image frame 210 and the remaining image frames 220 is used.

상기 입력된 최초의 영상 프레임(210)과 나머지 영상 프레임(220) 간의 차영상(difference image)들은 주어진 임계치를 이용하여 이진화되고, 상기 이진화된 차영상들(230)은 차례대로 합성(235)되는데, 그 합성된 결과의 영상을 이동 영역(240)으로 정의할 수 있다.Difference images between the input first image frame 210 and the remaining image frame 220 are binarized using a given threshold, and the binarized difference images 230 are sequentially synthesized 235. The synthesized resultant image may be defined as the moving area 240.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 이동 영역을 이용하여 가시선을 결정하는 일례를 도시한 도면이다.3 is a diagram illustrating an example of determining a visible line using a moving area according to an embodiment of the present invention.

도 2의 합성 결과 영상인 이동 영역(240)을 이용하여 가시선을 결정하는 방법은 다음과 같다. 즉, 도 3에 도시된 바와 같이, 가시선(310)은 상기 이동 영 역(240)으로부터 도로외 영역을 제거한 후, 수평방향 프로젝션(projection)과 임계치 자동추출 알고리즘을 통해 상기 이동 영역(240)의 상단 부분을 찾아내는 방법으로 쉽게 검출될 수 있다.A method of determining the visible line using the moving area 240 that is the resultant image of FIG. 2 is as follows. That is, as shown in FIG. 3, the visible line 310 removes the off-road area from the moving area 240, and then, through the horizontal projection and the threshold automatic extraction algorithm, It can be easily detected by finding the top part.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 적용되는 도로 모델의 일례를 도시한 도면이다.4 is a diagram illustrating an example of a road model applied to an embodiment of the present invention.

도로 모델은 도로 영역과 도로외 영역의 분리, 시정 기준선, CCTV 카메라의 설치 높이, 도로의 경사도, CCTV 카메라의 각도 등을 이용하여 시정 측정에 활용될 수 있는 파라메터(parameter)를 결정한 것을 말한다.The road model refers to the determination of parameters that can be used for visibility measurement using separation of road and off-road areas, visibility baseline, installation height of CCTV camera, road inclination and angle of CCTV camera.

일반적으로, CCTV 카메라에서 출력된 2D 이미지로부터 특정 목표물까지의 거리를 정확히 계산하는 것은 거의 불가능하다. 그러나, 도로에서 시정 측정은 안개 다발 지역의 안개 경보를 위해 사용하는 것을 고려하면, 몇 cm까지의 정확한 거리의 계산을 필요로 하지 않는다. 따라서, 본 실시예에서는 도 4와 같은 도로 모델을 이용하여 시정을 측정한다.In general, it is almost impossible to accurately calculate the distance from a 2D image output from a CCTV camera to a specific target. However, visibility measurements on roads do not require the calculation of accurate distances up to several centimeters, taking into account the use for fog alarms in areas of fog. Therefore, in this embodiment, the visibility is measured using the road model as shown in FIG.

도로의 표면에 CCD 카메라가 일정 높이(h)에 설치되어 있고, 상기 카메라가 설치된 각도(θ)와 CCD의 높이(Ch)는 사전에 알 수 있다. 그러면, 도 4의 도로 모델에서 카메라 뷰앵글(view angle)의 최대값(φmax)는 카메라의 초점 거리(focal length) f를 이용하여 하기의 수학식 1과 같이 계산될 수 있고, 이미지상의 최하단, 중간, 최상단까지의 거리는 하기의 수학식 2, 3, 4와 같이 각각 계산될 수 있다.A CCD camera is provided at a certain height h on the surface of the road, and the angle θ and the height C h of the CCD at which the camera is installed can be known in advance. Then, the maximum value φ max of the camera view angle in the road model of FIG. 4 may be calculated by using the focal length f of the camera as shown in Equation 1 below, and at the bottom of the image The distances to the middle, and the top may be calculated as shown in Equations 2, 3 and 4, respectively.

Figure 112009061050937-pat00001
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Figure 112009061050937-pat00002
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Figure 112009061050937-pat00003
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Figure 112009061050937-pat00004
Figure 112009061050937-pat00004

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 시정 산출 함수를 이용하여 시정을 계산하는 일례를 도시한 도면이다.5 is a diagram illustrating an example of calculating visibility using a visibility calculation function according to an embodiment of the present invention.

도 5를 참조하면, 이미지(510)상의 각 위치 즉, 하단, 중간, 상단까지의 거리(db, dm, du)를 계산했다면 특정 목표물까지의 거리 dv를 구할 수 있다. 보통 db와 du 사이의 거리는 지수적으로 증가하므로, 본 실시예에서는 db, dm, du를 이용하여 비선형 곡선적합(non-linear curve fitting)을 수행함으로써, 시정 산출 함수(500)를 결정한 후, 가시선(visual line)을 찾아내기만 하면, 상기 결정된 시정 산출 함수(500)를 이용하여 주어진 가시선의 높이에 대한 시정을 계산할 수 있다.Referring to FIG. 5, when the distances d b, d m, and d u to each position on the image 510, that is, the bottom, the middle, and the top, are calculated, a distance d v to a specific target may be obtained. Usually, since the distance between d b and d u increases exponentially, in this embodiment, by performing non-linear curve fitting using d b, d m, and d u , the correction calculation function 500 is performed. After determining, simply by finding a visual line, the correction for the given height of the visible line may be calculated using the determined correction function 500.

그러나, 상기 도로모델은 도로가 평지이고 이미지의 상단 끝 부분이 도로의 끝임을 가정한 것이므로, 이는 제1 시정 기준선 및 제2 시정 기준선 그리고 제3 시정 기준선을 정하는데 참고용으로만 사용될 수 있다. 본 실시예에서는 db를 제1 시정 기준선, dm를 제2 시정 기준선, du를 제3 시정 기준선으로 간주하며, 각 시정 기준선(db, dm, du)은 상기 도로모델과 실측에 의해 최초에 한 번 운영자가 결정할 수 있다.However, since the road model assumes that the road is flat and the top end of the image is the end of the road, it can be used only as a reference for defining the first visibility reference line, the second visibility reference line, and the third visibility reference line. In this embodiment, d b is regarded as the first visibility reference line , d m is the second visibility reference line , and d u is the third visibility reference line, and each of the visibility reference lines d b, d m, and d u is the road model and the actual measurement. The operator can decide once.

도 6 및 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라를 이용한 시정 측정 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다. 여기서, 상기 시정 측정 방법은 도 1의 시정 측정 시스템(100)에 의해 수행될 수 있다.6 and 7 are flowcharts illustrating a visibility measurement method using a camera according to an embodiment of the present invention. Here, the visibility measurement method may be performed by the visibility measurement system 100 of FIG. 1.

도 6 및 도 7을 참조하면, 단계(610)에서 상기 시정 측정 시스템은 시정 기준선이 설정되어 있는지를 판단한다.6 and 7, in step 610, the visibility measurement system determines whether a visibility reference line is set.

상기 판단 결과, 상기 시정 기준선이 설정되어 있는 경우(610의 "예" 방향), 단계(620)에서 상기 시정 측정 시스템은 도로에 설치된 카메라로부터 영상 신호를 입력 받는다.As a result of the determination, when the visibility reference line is set (YES direction 610), in step 620, the visibility measurement system receives an image signal from a camera installed on the road.

다음으로, 단계(630)에서 상기 시정 측정 시스템은 단위 시간이 경과되었는지 여부를 판단한다.Next, in step 630, the visibility measurement system determines whether the unit time has elapsed.

상기 판단 결과, 상기 단위 시간이 경과된 경우(630의 "예" 방향), 단계(640)에서 상기 시정 측정 시스템은 상기 영상 신호를 통해 날씨 정보를 감지한다. 반면, 상기 판단 결과, 상기 단위 시간이 경과되지 않은 경우(630의 "아니오" 방향), 상기 시정 측정 시스템은 상기 단위 시간이 경과될 때까지 상기 단계(620)를 수행한다.As a result of the determination, when the unit time has elapsed (YES direction 630), in step 640, the visibility measurement system detects weather information through the image signal. On the other hand, if the unit time has not elapsed (“No” direction 630), the visibility measurement system performs the step 620 until the unit time elapses.

다음으로, 단계(650)에서 상기 시정 측정 시스템은 상기 감지된 날씨 정보를 이용하여 상기 도로에 눈 또는 비가 오는지 여부를 판단한다.Next, in step 650, the visibility measurement system determines whether snow or rain falls on the road using the sensed weather information.

상기 판단 결과, 눈 또는 비가 오는 경우(650의 "예" 방향), 단계(660)에서 상기 시정 측정 시스템은 상기 영상 신호에서 눈 또는 비를 필터링한다. 반면, 상기 판단 결과, 눈 또는 비가 오지 않는 경우(650의 "아니오" 방향), 상기 시정 측정 시스템은 상기 단계(660)의 필터링 과정을 스킵(skip)한다.As a result of the determination, when snow or rain comes (YES direction 650), in step 660, the visibility measurement system filters snow or rain on the image signal. On the other hand, if it is determined that no snow or rain is present (No direction 650), the visibility measurement system skips the filtering process of step 660.

다음으로, 단계(670)에서 상기 시정 측정 시스템은 상기 영상 신호로부터 차량의 이동 영역을 추출한다.Next, in step 670, the visibility measurement system extracts a moving area of the vehicle from the image signal.

이를 위해, 상기 시정 측정 시스템은 우선 상기 카메라로부터 일정시간 동안 입력된 n(상기 n은 자연수)개의 영상 프레임 중, 최초 영상 프레임과 나머지 영상 프레임 간의 차연산(difference operation)을 통해 차영상(difference image)들을 획득한다. 이어서, 상기 시정 측정 시스템은 미리 설정된 임계치를 이용하여 상기 획득된 차영상들을 이진화한 후, 상기 이진화된 차영상들을 합성하여 상기 이동 영역을 추출한다.To this end, the visibility measurement system first performs a difference image through a difference operation between the first image frame and the remaining image frames among n (n is a natural number) image frames inputted from the camera for a predetermined time. ) To obtain them. Subsequently, the visibility measurement system binarizes the acquired difference images using a preset threshold, and then synthesizes the binarized difference images to extract the moving area.

다음으로, 단계(680)에서 상기 시정 측정 시스템은 상기 추출된 이동 영역을 이용하여 가시선(visual line)을 결정한다.Next, in step 680 the visibility measurement system determines a visual line using the extracted moving area.

이를 위해, 상기 시정 측정 시스템은 상기 추출된 이동 영역으로부터 상기 도로 외의 영역을 제거한 후, 수평방향 프로젝션과 임계치 자동추출 알고리즘을 통 해 상기 이동 영역의 상단 부분을 탐색하여 상기 가시선을 결정한다.To this end, the visibility measurement system removes an area other than the road from the extracted moving area, and then determines the line of sight by searching the upper portion of the moving area through a horizontal projection and a threshold automatic extraction algorithm.

다음으로, 단계(690)에서 상기 시정 측정 시스템은 시정 산출 함수를 이용하여 상기 결정된 가시선에 대응하는 시정(visibility)을 산출한다. 여기서, 상기 시정 산출 함수는 상기 단계(610)에서 시정 기준선이 이미 설정되어 있는 것으로 판단하였으므로, 미리 결정되어 있는 것으로 볼 수 있다. 따라서, 상기 시정 측정 시스템은 미리 결정되어 있는 시정 산출 함수를 이용하여 상기 가시선에 대응하는 시정을 산출할 수 있다.Next, at step 690, the visibility measurement system calculates visibility corresponding to the determined line of sight using the visibility calculation function. In this case, the visibility calculation function is determined in advance in step 610 that the reference line is already set. Thus, the visibility measurement system can calculate the visibility corresponding to the visible line using a predetermined visibility calculation function.

다음으로, 단계(695)에서 상기 시정 측정 시스템은 상기 측정된 시정을 표시 및 저장한다.Next, at step 695 the visibility measurement system displays and stores the measured visibility.

한편, 상기 단계(610)에서 상기 시정 기준선의 설정 여부를 판단한 결과, 상기 시정 기준선이 설정되어 있지 않은 경우(601의 "아니오" 방향), 상기 시정 측정 시스템은 도 7의 단계(710) 내지 단계(770)을 수행한다.On the other hand, if it is determined in step 610 whether the correcting reference line is set, and when the correcting reference line is not set (No direction in 601), the corrective measurement system performs steps 710 to 7 of FIG. Perform 770.

즉, 단계(710)에서 상기 시정 측정 시스템은 도로에 설치된 카메라로부터 영상 신호를 입력 받는다.That is, in step 710, the visibility measurement system receives an image signal from a camera installed on a road.

다음으로, 상기 시정 측정 시스템은 단계(720)에서 제1 시정 기준선을 입력 받은 후, 단계(730)에서 제2 시정 기준선을 입력 받으며, 그 다음으로 단계(740)에서 제3 시정 기준선을 입력 받는다.Next, the visibility measurement system receives the first visibility reference line in step 720, receives the second visibility reference line in step 730, and then receives the third visibility reference line in step 740. .

이에 대해 도 8을 참조하여 설명하면, 상기 시정 측정 시스템은 영상(800)의 하단부 영역인 제1 시정 기준선 영역(810) 중 하나의 수평선을 상기 제1 시정 기준선으로 입력 받고, 상기 영상(800)의 중간 영역인 제2 시정 기준선 영역(820) 중 하나의 수평선을 상기 제2 시정 기준선으로 입력 받으며, 상기 영상(800)의 상단부 영역인 제3 시정 기준선 영역(830) 중 하나의 수평선을 상기 제3 시정 기준선으로 입력 받는다.Referring to FIG. 8, the visibility measurement system receives a horizontal line of one of the first visibility reference line regions 810, which is a lower region of the image 800, as the first visibility reference line, and the image 800. A horizontal line of one of the second corrective reference line regions 820, which is an intermediate region of the input line, is received as the second corrective reference line, and a horizontal line of one of the third corrective reference line regions 830, which is an upper region of the image 800, is received. 3 Input to corrective baseline.

참고로, 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 영상에서 시정 기준선을 입력 받기 위한 시정 기준선 영역의 일례를 도시한 도면이다.For reference, FIG. 8 illustrates an example of a visibility reference line region for receiving a correction reference line in an image according to an embodiment of the present invention.

다음으로, 단계(750)에서 상기 시정 측정 시스템은 상기 입력된 제1 내지 제3 시정 기준선을 이용하여 비선형 곡선적합(non-linear curve fitting)을 수행한 후, 단계(760)에서 상기 시정 산출 함수 및 상기 시정 산출 함수의 계수를 결정한다.Next, in step 750, the visibility measurement system performs a non-linear curve fitting using the input first to third visibility reference lines, and then in step 760, the visibility calculation function. And determine a coefficient of the visibility calculation function.

다음으로, 단계(770)에서 상기 결정된 시정 산출 함수 및 상기 계수를 저장한다.Next, in step 770, the determined visibility calculation function and the coefficient are stored.

상기 단계(710) 내지 단계(770)은 상기 시정 측정 시스템을 운용하기 전에 한 번 수행되면, 그 이후로는 수행되지 않아도 된다. 즉, 상기 시정 측정 시스템은 시정을 측정할 때, 최초에 한 번 결정된 시정 산출 함수 및 계수를 계속하여 사용한다.If steps 710 to 770 are performed once before operating the visibility measurement system, they do not have to be performed thereafter. In other words, the visibility measurement system continues to use the initially determined visibility calculation function and coefficients when measuring visibility.

이와 같이, 본 발명의 일 실시예에 의하면, ROI와 같은 목표물을 이용하지 않고 기존에 도로에 설치된 카메라를 이용하여 시정을 측정할 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 차량의 이동 영역으로부터 얻어진 가시선(visual line)과 도로 모델(road model)을 이용하여 시정을 측정할 수 있다.As described above, according to the exemplary embodiment of the present invention, the visibility may be measured by using a camera installed on the road without using a target such as an ROI. In addition, according to an exemplary embodiment of the present invention, visibility may be measured using a visual line and a road model obtained from a moving area of the vehicle.

더욱이, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 영상 신호로부터 비나 눈이 감지되 는 경우에도 영상 필터링을 통해 유연하게 시정을 측정할 수 있으며, 측정된 시정 결과를 라디오와 같은 유무선장치나 고속도로 정보 안내판(VMS) 등에 표시하여 운전자의 안전운전을 유도할 수 있다.Furthermore, according to an embodiment of the present invention, even when rain or snow is detected from the image signal, the visibility can be measured flexibly through image filtering, and the measured results of the correction can be obtained from a wired / wireless device such as a radio or a highway information guide board ( VMS) can be used to induce the driver to drive safely.

본 발명의 실시예들은 다양한 컴퓨터로 구현되는 동작을 수행하기 위한 프로그램 명령을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함한다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 로컬 데이터 파일, 로컬 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크와 같은 자기-광 매체, 및 롬, 램, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.Embodiments of the present invention include computer readable media including program instructions for performing various computer implemented operations. The computer readable medium may include program instructions, local data files, local data structures, or the like, alone or in combination. The media may be those specially designed and constructed for the purposes of the present invention, or they may be of the kind well-known and available to those having skill in the computer software arts. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tape, optical recording media such as CD-ROMs, DVDs, magnetic-optical media such as floppy disks, and ROM, RAM, flash memory, and the like. Hardware devices specifically configured to store and execute the same program instructions are included. Examples of program instructions include not only machine code generated by a compiler, but also high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like.

지금까지 본 발명에 따른 구체적인 실시예에 관하여 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서는 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허 청구의 범위뿐 아니라 이 특허 청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.While specific embodiments of the present invention have been described so far, various modifications are possible without departing from the scope of the present invention. Therefore, the scope of the present invention should not be limited to the described embodiments, but should be determined not only by the claims below, but also by the equivalents of the claims.

이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 이는 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명 사상은 아래에 기재된 특허청구범위에 의해서만 파악되어야 하고, 이의 균등 또는 등가적 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.As described above, the present invention has been described by way of limited embodiments and drawings, but the present invention is not limited to the above-described embodiments, which can be variously modified and modified by those skilled in the art to which the present invention pertains. Modifications are possible. Accordingly, the spirit of the present invention should be understood only by the claims set forth below, and all equivalent or equivalent modifications thereof will belong to the scope of the present invention.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라를 이용한 시정 측정 시스템의 구성을 설명하기 위해 도시한 블록도이다.1 is a block diagram illustrating the configuration of a visibility measurement system using a camera according to an embodiment of the present invention.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 영상 신호로부터 차량의 이동 영역을 추출하는 일례를 도시한 도면이다.2 is a diagram illustrating an example of extracting a moving region of a vehicle from an image signal according to an embodiment of the present invention.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 이동 영역을 이용하여 가시선을 결정하는 일례를 도시한 도면이다.3 is a diagram illustrating an example of determining a visible line using a moving area according to an embodiment of the present invention.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 적용되는 도로 모델의 일례를 도시한 도면이다.4 is a diagram illustrating an example of a road model applied to an embodiment of the present invention.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 시정 산출 함수를 이용하여 시정을 계산하는 일례를 도시한 도면이다.5 is a diagram illustrating an example of calculating visibility using a visibility calculation function according to an embodiment of the present invention.

도 6 및 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라를 이용한 시정 측정 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.6 and 7 are flowcharts illustrating a visibility measurement method using a camera according to an embodiment of the present invention.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 영상에서 시정 기준선을 입력 받기 위한 시정 기준선 영역의 일례를 도시한 도면이다.8 is a diagram illustrating an example of a visibility reference line region for receiving a correction reference line in an image according to an embodiment of the present invention.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명><Explanation of symbols for the main parts of the drawings>

110: 통신부 120: 영상 처리부110: communication unit 120: image processing unit

130: 제어부 140: 메모리부130: control unit 140: memory unit

150: 표시부150: display unit

Claims (13)

도로에 설치된 카메라로부터 영상 신호를 수신하는 통신부;A communication unit receiving an image signal from a camera installed on a road; 상기 수신된 영상 신호로부터 차량의 이동 영역을 추출하고, 상기 추출된 이동 영역을 이용하여 가시선(visual line)을 결정하는 영상 처리부; 및An image processor extracting a moving area of the vehicle from the received image signal and determining a visual line using the extracted moving area; And 상기 영상 신호에 대한 비선형 곡선적합(non-linear curve fitting)의 수행을 통해 결정되는 시정 산출 함수, 및 상기 시정 산출 함수의 계수를 이용하여 상기 결정된 가시선에 대응하는 시정(visibility)을 산출하는 제어부A control unit that calculates visibility corresponding to the determined visible line using a correction calculation function determined by performing non-linear curve fitting on the image signal, and coefficients of the correction calculation function. 를 포함하는 카메라를 이용한 시정 측정 시스템.Visibility measurement system using a camera comprising a. 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 영상 처리부는The image processor 상기 카메라로부터 일정시간 동안 입력된 n(상기 n은 자연수)개의 영상 프레임 중, 최초 영상 프레임과 나머지 영상 프레임 간의 차연산(difference operation)을 통해 차영상(difference image)들을 획득하고, 미리 설정된 임계치를 이용하여 상기 획득된 차영상들을 이진화하며, 상기 이진화된 차영상들을 합성하여 상기 이동 영역을 추출하는 것을 특징으로 하는 카메라를 이용한 시정 측정 시스템.Among the n image frames input for the predetermined time from the camera, n is a natural number, and obtains difference images through a difference operation between the first image frame and the remaining image frames, and sets a preset threshold value. Binarizing the acquired difference images, and synthesizing the binarized difference images to extract the moving area. 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 영상 처리부는The image processor 수평방향 프로젝션과 상기 이동 영역에 대한 임계치 자동추출 알고리즘을 통해 상기 이동 영역의 상단 부분을 탐색하여 상기 가시선을 결정하는 것을 특징으로 하는 카메라를 이용한 시정 측정 시스템.The visibility measurement system using a camera, characterized in that for determining the line of sight by searching the upper portion of the moving area through a horizontal projection and a threshold automatic extraction algorithm for the moving area. 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 비선형 곡선적합은The nonlinear curve fit is 상기 영상 신호에 대해, 3개 이상의 시정 기준선을 이용하여 상기 시정 산출 함수 및 상기 시정 산출 함수의 계수를 결정하는 것을 특징으로 하는 카메라를 이용한 시정 측정 시스템.And a coefficient of the visibility calculation function and the visibility calculation function is determined for the video signal using three or more visibility reference lines. 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 시정 산출 함수 및 상기 시정 산출 함수의 계수를 저장하는 메모리부A memory unit for storing coefficients of the visibility calculation function and the visibility calculation function 를 더 포함하고,More, 상기 제어부는The control unit 상기 시정 측정 시스템을 운용하기 전에, 상기 시정 산출 함수 및 상기 시정 산출 함수의 계수를 결정하여 상기 메모리부에 저장하는 것을 특징으로 하는 카메라를 이용한 시정 측정 시스템.Before operating the visibility measurement system, a coefficient of measurement of the visibility calculation function and the visibility calculation function is determined and stored in the memory unit. 제4항에 있어서,The method of claim 4, wherein 상기 시정 기준선은The visibility baseline is 상기 영상 신호에 해당하는 영상의 하단부 영역 중 하나의 수평선을 의미하는 제1 시정 기준선, 상기 영상의 중간 영역 중 하나의 수평선을 의미하는 제2 시정 기준선, 및 상기 영상의 상단부 영역 중 하나의 수평선을 의미하는 제3 시정 기준선을 포함하는 것을 특징으로 하는 카메라를 이용한 시정 측정 시스템.A first visibility reference line representing a horizontal line of one of the lower regions of the image corresponding to the image signal, a second visibility reference line representing a horizontal line of one of the middle regions of the image, and a horizontal line of one upper region of the image A visibility measurement system using a camera, characterized in that it comprises a third visibility reference line. 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 제어부는The control unit 소정의 날씨 정보 검출 알고리즘을 이용하여 상기 영상 신호로부터 날씨 정보를 검출하고, 상기 검출된 날씨 정보를 이용하여 상기 도로에 눈 또는 비가 오는지 여부를 판단하며,Detecting weather information from the video signal using a predetermined weather information detection algorithm, and determining whether snow or rain falls on the road using the detected weather information, 상기 영상 처리부는The image processor 상기 판단 결과, 상기 도로에 눈 또는 비가 오는 경우, 상기 영상 신호에서 상기 눈 또는 비에 해당하는 이미지를 삭제하여 필터링한 후, 상기 이동 영역을 추출하는 것을 특징으로 하는 카메라를 이용한 시정 측정 시스템.And, when the snow or rain falls on the road as a result of the determination, filtering the image corresponding to the snow or rain from the image signal, and then filtering and extracting the moving area. 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 통신부는The communication unit 상기 산출된 시정에 따른 안전주행 속도 정보를 결정하고, 상기 산출된 시정, 또는 상기 결정된 안전주행 속도 정보 중 적어도 하나를 교통관리센터로 전송하는 것을 특징으로 하는 카메라를 이용한 시정 측정 시스템.Determining the safety driving speed information according to the calculated visibility, and transmitting at least one of the calculated visibility or the determined safety driving speed information to a traffic management center. 도로에 설치된 카메라로부터 영상 신호를 수신하는 단계;Receiving an image signal from a camera installed on a road; 상기 수신된 영상 신호로부터 차량의 이동 영역을 추출하는 단계;Extracting a moving area of the vehicle from the received image signal; 상기 추출된 이동 영역을 이용하여 가시선(visual line)을 결정하는 단계; 및Determining a visual line by using the extracted moving area; And 상기 영상 신호에 대한 비선형 곡선적합의 수행을 통해 결정되는 시정 산출 함수, 및 상기 시정 산출 함수의 계수를 이용하여 상기 결정된 가시선에 대응하는 시정(visibility)을 산출하는 단계Calculating a visibility corresponding to the determined visible line by using a correction calculation function determined by performing a nonlinear curve fitting on the image signal and a coefficient of the correction calculation function 를 포함하는 카메라를 이용한 시정 측정 방법.Visibility measurement method using a camera comprising a. 제9항에 있어서,10. The method of claim 9, 상기 이동 영역을 추출하는 단계는Extracting the moving area 상기 카메라로부터 일정시간 동안 입력된 n(상기 n은 자연수)개의 영상 프 레임 중, 최초 영상 프레임과 나머지 영상 프레임 간의 차연산(difference operation)을 통해 차영상(difference image)들을 획득하는 단계;Acquiring difference images from a difference operation between an initial image frame and a remaining image frame among n image frames inputted from the camera for a predetermined time; 미리 설정된 임계치를 이용하여 상기 획득된 차영상들을 이진화하는 단계; 및Binarizing the obtained difference images using a preset threshold; And 상기 이진화된 차영상들을 합성하여 상기 이동 영역을 추출하는 단계Extracting the moving area by synthesizing the binarized difference images 를 포함하는 것을 특징으로 하는 카메라를 이용한 시정 측정 방법.Visibility measurement method using a camera comprising a. 제9항에 있어서,10. The method of claim 9, 상기 가시선을 결정하는 단계는Determining the line of sight 수평방향 프로젝션과 상기 이동 영역에 대한 임계치 자동추출 알고리즘을 통해 상기 이동 영역의 상단 부분을 탐색하여 상기 가시선을 결정하는 단계Determining the line of sight by searching an upper portion of the moving area through a horizontal projection and a threshold automatic extraction algorithm for the moving area. 를 포함하는 것을 특징으로 하는 카메라를 이용한 시정 측정 방법.Visibility measurement method using a camera comprising a. 제9항에 있어서,10. The method of claim 9, 상기 비선형 곡선적합은The nonlinear curve fit is 상기 영상 신호에 대해, 3개 이상의 시정 기준선을 이용하여 상기 시정 산출 함수 및 상기 시정 산출 함수의 계수를 결정하는 것을 특징으로 하는 카메라를 이용한 시정 측정 방법.And a coefficient of the visibility calculation function and the visibility calculation function is determined with respect to the image signal using three or more visibility reference lines. 제9항에 있어서,10. The method of claim 9, 상기 영상 신호를 수신하는 단계와 상기 이동 영역을 추출하는 단계 사이에서, 소정의 날씨 정보 검출 알고리즘을 이용하여 상기 영상 신호로부터 날씨 정보를 검출하는 단계;Detecting weather information from the video signal using a predetermined weather information detection algorithm between receiving the video signal and extracting the moving area; 상기 검출된 날씨 정보를 이용하여 상기 도로에 눈 또는 비가 오는지 여부를 판단하는 단계; 및Determining whether snow or rain falls on the road using the detected weather information; And 상기 판단 결과, 상기 도로에 눈 또는 비가 오는 경우, 상기 영상 신호에서 눈 또는 비에 해당하는 이미지를 삭제하여 필터링하는 단계If it is determined that snow or rain falls on the road, removing and filtering an image corresponding to snow or rain from the video signal 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 카메라를 이용한 시정 측정 방법.Visibility measurement method using a camera, characterized in that it further comprises.
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