KR100279942B1 - 영상검지 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 영상을 이용하여 교통량측정과 차량의 속도등 교통정보를 파악하기위한 영상검지 시스템에 관한 것으로써 특히 CCD카메라의 아이리스를 사용자가 입력영상을 통해 제어할 수 있도록 하여 악조건하에서도 견고하게 교통변후를 측정하기 위한 방법 및 장치에 관한 것으로 카메라와 프레임 그레버, 카메라 아이리스 제어부로 구성되는 영상입력부와; 영상내에서 차량의 존재 유무를 검지하기 위한 검지영역 설정부와, 주간시간대·전이시간대·야간시간대를 결정하고 이에 따라 기준 파라미터를 설정하기 위한 기준 농담치 채취 구역 설정부로 구성되는 검사환경 설정부와; 주간 및 전이시간 영상처리부와 야간 영상처리부로 구성되는 영상처리부와; 통과차량수 측정부, 차두간격측정부, 차량속도측정부, 검지된 차량을 대·중·소로 분류하는 차종분류부, 점유율측정부으로 구성되는 교통변수측정부;로 구성됨을 특징으로 하는 영상검지 시스템.

Description

영상검지 시스템

본 발명은 영상을 이용하여 교통량측정과 차량의 속도등 교통정보를 파악하기 위한 영상검지 시스템에 관한 것으로써 특히 CCD카메라의 아이리스를 사용자가 입력영상을 통해 제어 할 수 있도록 하여 악조건하에서도 견고하게 교통변수를 측정하기 위한 것이다.

종래의 교통량을 검지하는 방법으로는 도로상의 상태를 카메라로 촬상하여 이를 모니터상에서 차선 영역에 복수의 스캔라인을 설정하고 설정된 스캔라인의 픽셀 농도값을 모두 더한 가산픽셀 농도값을 저장한 후 가산픽셀 농도값을 사용자가 설정한 임계값과 비교하여 차량의 존재여부를 판단하는데 복수의 스캔라인중 기준 스캔라인을 선택하여 선택된 기준스캔라인의 가산픽셀 농도값이 상기 임계값 보다 클 경우 차량이 있음을 감지하여 차량의 수를 카운트하는 방법이 특허 공부 제4747호의 공고 번호 제 96-16355호로 공개되어 있다.

그러나 위와 같은 차량 영상검지 시스템은 기준 스캔라인의 픽셀농도값을 필터링하여 가산한 결과를 사용자에 의하여 설정된 임계값과 비교하여 차량을 검지하는 통계적 방법을 사용하므로 픽셀값에 영향을 미치는 이동물체의 그림자, 고정물체에 의한 그림자, 주야간이 교차하는 일출 또는 일몰시간과 같은 전이시간대, 기타 환경적인 요소에 의한 변화와 급작스런 오토아이리스 변화로 인해 영상에 큰 변화가 생길 때 수용할 수 없는 문제점이 있으며, 기존 통계의 기반하여 설정된 임계값이 잘못된 검지결과를 보이게 되는 경우가 발생한다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해소하기 위하여 안출한 것으로 카메라로부터 촬상된 상의 배경 영상을 소정시간 간격으로 연속적으로 생성하여 배경영상의 경신 에러가 계속하여 누적되지 않게 하고 배경영상에 대한 입력영상의 변화 에너지 양과 분포 형태를 분석하여 차량을 검지하므로 그림자로 인한 영향이나, 악천후 시에도 정확하게 동작되게 하고 특히 오토아이리스에 의한 원치 않는 영상의 변화를 방지할 수 있는 영상검지 시스템을 제공함을 목적으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명은 카메라와 프레임 그레버, 카메라 아이리스제어부롤 구성되는 영상 입력부와;

상기 영상입력부로부터 출력되는 신호로부터 영상내에서 차량의 존재 유무를 검지하기 위한 검지 영역 설정부와, 주간시간대·전이시간대·야간시간대를 결정하고 이에 따라 기준 파라미터를 설정하기 위한 기준 농담치 채취 구역 설정부로 구성되는 검사환경 설정부와;

주간 및 전이시간 영상처리기와 야간 영상처리기로 구성되는 영상처리부와;

통과차량수 측정부, 차두간격측정부, 차량속도측정부, 검지된 차량을 대·중·소로 분류하는 차종분류부, 점유율측정부로 구성되는 교통변수측정부;로 구성됨을 특징으로 한다.

제1도는 모니터의 스캔라인을 나타낸 도면.

제2도는 픽셀 종도값의 파형도.

제3도는 종래 기술의 동작 흐름도.

제4도는 배경차이를 이용한 영상검지 시스템의 흐름도.

제5(a)도 내지 제5(f)도는 본 발명의 블록도.

제6도는 카메라의 촬영범위를 나타낸 도면.

제7도는 각 차선의 분할된 블록을 나타낸 도면.

제8도는 사용자 제어 아이리스 방법의 개략도.

제9도는 주간 및 전이시간대의 교통변수를 추출하기 위한 흐름도.

제10도는 배경영상 생성방법.

제11도는 SMED의 흐름도.

제12도는 야간 입력영상의 차량의 특징을 나타낸 도면.

제13도는 야간의 교통변수를 추출하기 위한 흐름도.

이하 본 발명의 구성 및 작용효과를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다.

배경차이 방법과 사용자 제어 아이리스를 이용한 영상검지 시스템은 제5도에 도시한 바와 같이 영상 입력부, 검지환경 설정부, 영상처리부, 검지 결과 전송부로 구성되며, 영상 입력부는 카메라와 프레임 그레버, 카메라 아이리스 제어부로 구성되는데 프레임 그레버는 카메라로 부터의 입력되는 아나로그 입력 신호를 디지탈 신호로 변환해 주며, 카메라 아이리스 제어부에서는 오토아이리스의 문제점 해결을 위해 입력영상을 분석해 사용자가 직접 아이리스를 제어해 주는 역할을 한다.

검사환경 설정부는 영상내에서 차량의 존재 유무를 검지하기 위한 검지영역 설정부와, 주간시간대·전이시간대·야간시간대를 결정하고 이에 따라 기준 파라미터를 설정하기 위한 기준 농담치 채취를 구역 설정부로 구성된다.

영상 처리부는 주간 및 전이시간 영상처리기와 야간 영상처리기로 구성되어져 있으며 주간 및 전이시간 영상처리기는 검지영역내의 초기 배경영상을 생성하는 배경영상 초기화부와, 시간과 일기 변화로 인한 배경의 변화를 갱신하는 배경영상 갱신부, 배경영상과 입력영상을 이용하여 물체정보를 획득하는 영상전처리부, 물체 정보로부터 차량을 검지하는 차량검지부, 교통변수 측정부로 구성 되어져 있다.

교통변수 측정부 통과차량수 측정부, 차두간격측정부, 차량속도측정부, 검지된 차량을 대·중·소로 분류하는 차종분류부, 점유율측정부로 구성되어 있다.

야간 영상처리부는 영상처리부, 차량검지부, 교통변수측정부로 나누어져 있다. 영상전처리부에서는 잡음제거 및 이치화를 행하고 차량검지부에서는 전조등과 전조등의 노면 반사 부분을 구분하여 차량을 정확히 검지하며, 교통변수 측정부는 주간 및 전이시간 영상처리기내 교통변수 측정부와 동일한 역할을 한다.

영상 입력 부분내 카메라의 시야 범위를 나타내는 그림이 제6도에 나타나있으며 검지 영역은 차량이 카메라쪽을 향하는 차선에 설정된다. 각 차선의 검지 영역은 각각 11개의 블록 영역으로 구성되어 있으며 제7도에 나타나 있다.

차량의 검지 및 모든 교통 변수 측정은 이 11개의 블록영역내 차량의 존재 유무를 판단하여 이루어진다.

위와 같이 구성되는 본 발명은 주간 및 전이시간에서는 주변 환경요소나 그 밖의 변화로 카메라 시야 범위내의 밝기 변화가 검지영역 내의 농담에 영향을 주어 검지 알고리즘의 파라미터에 많은 영향을 주는데 본 시스템에서는 제8도에 나타낸 사용자 아이리스제어 방법을 이용하여 알고리즘의 견고성을 높였다.

프레임그레버에 입력된 영상의 샘플 영역에서 배경을 취하고 배경내 픽셀 평균값을 이용해 변화한 만큼 아이리스렌즈에 제어신호를 보내 항상 검지 영역내의 밝기가 외부 다른 구조물의 급작스런 밝기 변화에 영향을 받지 않도록 한다.

주간 및 전이시간대에 배경 차이 방법을 이용하여 교통변수를 추출하는 흐름도가 제9도에 나타나 있다. 입력 영상의 시야 범위 내에서 차량의 진입 및 통과함을 인식하기 위한 가상의 검지 영역을 설정하고 검지 영역 내의 배경 영상을 생성한다.

배경영상의 생성과정은 제10도에 나타나 있다. 검지영역 내의 픽셀값은 Δ_t의 시간 동안 누적이 되어 이 시간 동안 발생 빈도 값이 가장 높은 픽셀값이 초기 배경 영상이 된다.

생성된 배경 영상은 다음 Δ_t시간 동안의 배경 영상으로 사용되며 배경은 검지 영역과 같은 방향의 스캔라인 픽셀값의 분산값을 기준으로 새로이 생성되는데 그 과정은 그림 10의 설명과 같으며 스캔라인도 배경 영상과 같은 방법으로 Δ_t시간 동안 누적된 픽셀값의 발생 빈도수를 기반으로 생성된다.

입력된 영상의 검지영역 내에서 배경의 영향을 제거하기 위한 입력 영상과 배경 영상의 차영상을 구하고 차영상에 SMED(Separable Morphological Edge Detector)를 적용하여 검지 영역내 물체의 에지 영상을 구한다. 제8도에 SMED를 이용하여 에지 영상을 구하는 방법의 흐름도가 나타나 있다. 이제 이 에지 영상을 이용하여 교통 변수를 계산하는데 그 방법은 아래와 같다.

에지 영상을 이치화하여 검지영역의 각 블록영역 내에서 물체의 외곽선 에너지를 구한 다음 이 에너지값을 초기에 설정된 임계값 및 그림자 등을 분별하기 위한 조건과 비교하여 제7도의 각 블록별로 상태값을 설정한다. 설정된 상태값을 바탕으로 각 차선의 상위 두 개 블록 영역 0,1의 논리 OR 결과가 진실이고 블록 2의 상태 값이 진실이며 블록 3이 부정이면 차량의 진입을 인식하고 카운트를 한다. 그리고 하위 두 개의 블록 영역 8, 9 의 논리 OR 값이 진실이고 블록 7의 상태값이 진실일 경우 차량의 통과함을 검지한다. 이와 같은 차량이 검지되면 교통변수는 아래의 방법으로 측정한다.

l : 차선번호

n : 검지영역을 통과한 차량의 번호

S_l: 차선 l의 검지영역의 길이(픽셀라인수)

m_l: 차선 l의 검지영역의 실제 길이(meter)

t_lny: 차선 l의 검지영역을 n 번째로 진입한 차량의 시간

t_lnx: 차선 l의 검지영역을 n 번째 통과한 차량의 시간

p_lny: 차선 l의 검지영역을 n 번째로 진입한 차량이 검지된 픽셀라인

p_lnx: 차선 l의 검지영역을 n 번째로 통과한 차량이 검지된 픽셀라인

Q_l: Δ_t시간 동안 차선 l의 검지영역을 통과한 차량의 수라고 할 때

통과 차량수 : 검지영역내의 블록영역 0, 1의 논리 OR 결과가 진실이고 블록 2의 상태 값이 진실이며 블록 3이 부정이면 카운트하여 통과 차량의 수를 파악할 수 있도록 하며,

차량속도 : 차량의 진입이 검지영역에 검지된 시간과 통과함이 검지된 시간을 이용하여 계산하게 되는데 이를 수식을 표현하면,

Δ_t동안 차선 l을 통과한 차량의 평균속도는

으로 계산된다.

차두간격 : 검지 영역에 진입하는 차량별 시간차를 이용하여 계산

차종분류 : 차량이 통과함이 검지된 순간 차량이 몇 개의 블록에 걸쳐 있는지를 조사하여 대·중·소로 분류

점유율 : 차량이 존재할 동안의 시간을 일정한 단위 시간 동안 합하여 이를 백분율로 계산

[야간 시간대 영상처리방법]

야간시간대에는 주변 가로등이 있는 경우라도 차량의 전조등 및 미등 부분에 비해 주변의 밝기가 약하기 때문에 차량의 전조등 및 미등 부분만이 선명하게 나타나는데 본 시스템에서는 카메라가 차량의 전면을 향해 설치되므로 입력 영상내 차량의 모습은 그림 12와 같이 나타난다. 차량의 전조등은 대부분 두 개의 밝은 영역으로 분리되어 나타나며 전조등 아래서 전조등과 바닥에 의한 반사광 영향으로 상대적으로 주변보다 더 어두운 그림자 영역으로 나타나고 그 밑으로 반사광이 나타나게 된다. 그림 13에는 야간에서의 교통 변수 추출을 위한 흐름도가 나타나 있다.

야간에서는 차량의 차체 및 배경이 나타나질 않기 때문에 주간에서와 같이 배경으로부터 물체를 분리해내는 과정이 불필요하며 검지 영역을 이치화하여 변화 에너지를 추출한다. 이제 이 이진영상을 이용하여 교통변수를 계산하는데 그 방법은 아래와 같다.

통과 차량수 : 차량이 검지 영역내로 진입함을 검지하는 방법은 각 검지 영역의 첫 번째 블록 영역에서 변화에너지의 분포 형태가 그림 12와 같은 일반적인 차량의 전조등 형태와 유사한가를 조사하여 차량을 검지하고 통과 차량수를 증가시킨다.

차종분류 : 차종을 분류하는 방법은 차체 정보를 알 수 없기 때문에 그림 9에 나타난 전조등의 간격을 조사한다.

속도 측정, 차두 간격, 점유율의 측정 방법은 주간에서와 같다.

상기한 바와 같이 본 발명의 영상검지 시스템은 영상처리 기술을 이용하여 교차로 및 도로상의 교통변수를 계측하므로 루프검지기에 비해 설치·유지 및 보수비용을 절감할 수 있으며 관제자 및 운영자의 요청에 의해 실시간으로 교통 상황이나 검지기의 동작 상태를 모니터링할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 본 시스템은 검지 영역내 배경영상이 매 Δ_t간격으로 새로이 생성되므로 배경영상의 갱신 에러가 계속해서 누적되지 않으며 배경영상에 대한 입력 영상의 변화 에너지량과 분포형태를 분석하므로 기존 방식에 비해 인접 차선·가로수·도로표지판·구름 등의 그림자로 인한 영향이 적고 악천후시에도 견고한 장점을 가지고 있다.

Claims (3)

1. 카메라와 프레임 그레버, 카메라 아이리스제어부로 구성되는 영상입력부와; 상기 영상입력부로 부터 출력되는 신호로부터 영상내에서 차량의 존재 유무를 검지하기 위한 검지영역 설정부와, 주간시간대·전이시간대·야간시간대를 결정하고 이에 따라 기준 파라미터를 결정하기 위한 기준 농담치 채취 구역 설정부를 구성되는 검사환경 설정부와; 주간 및 전이시간 영상처리기와 야간 영상처리기로 구성되는 영상처리부와: 통과차량수 측정부, 차두간격측정부, 차량속도측정부, 검지된 차량을 대·중·소로 분류하는 차종분류부, 점유율 측정부로 구성되는 교통변수측정부;로 구성됨을 특징으로 하는 영상검지 시스템.
2. 제1항에 있어서, 주간 및 전이시간 영상처리부는 검지영역내의 초기 배경영상을 생성하는 배경영상 초기화부와, 시간과 일기변화로 인한 배경의 변화를 갱신하는 배경영상갱신부, 배경영상과 입력영상을 이용하여 물체정보를 획득하는 영상전처리부, 물체 정보로부터 차량을 검지하는 차량검지부, 교통변수 측정부로 구성됨을 특징으로 하는 영상검지시스템.
3. 제2항에 있어서, 영상 전처리부는 잡음제거 및 이치화를 행하고 차량검지부에서는 전조등과 전조등의 노면 반사 부분을 구분하여 차량을 정확히 검지하는 것을 특징으로 하는 영상검지 시스템.

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