KR101025383B1 - 차로 사고 검출 디바이스 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 장면(2)에 위치하고 있는 차로 일부분(1)에서 사고를 검출하는 방법에 관한 것으로, 이때 상기 차로 일부분은 이를 따라 움직이는 대상들을 갖도록 구성된다. 본 발명의 방법은 상기 장면(2)에 대한 실제 광학 영상의 광전자 컨버터를 구성하는 표적(4)을 포함하는 비디오 카메라(3)를 이용하는 것을 특징으로 하며, 상기 표적은 프로그래밍-가능 프로세싱 소자(6)에 의해 모니터되며, 사고 검출 프로세스는 상기 표적(4)으로 포커싱된 장면의 실제 영상이 고정되어 있을 때에만 상기 프로그래밍-가능 프로세싱 소자(6)를 동작시킴으로써 실행되도록 설계된다. 본 발명의 방법은 상기 표적에 대한 상기 장면의 실제 영상의 변위의 시작을 검출하고, 상기 표적에 대한 상기 장면의 실제 영상의 변위의 시작점에서 상기 프로그래밍-가능 프로세서 소자를 동작 정지시키며, 그리고 상기 표적에 대하여 상기 장면의 실제 영상의 변위의 마지막에서 상기 프로그래밍-가능 프로세서 소자를 재동작시키는 단계를 포함함으로써 상기 사고 검출 프로세스를 실행하는 것을 특징으로 한다.

Description

차로 사고 검출 디바이스{DEVICE FOR DETECTING AN INCIDENT OR THE LIKE ON A TRAFFIC LANE PORTION}
본 발명은 주어진 장면(scene)에서, 경로의 축을 따라 대상(object)들이 이동하도록 구성된 경로의 일부분의 점유 상태에서의 변화를 검출하는 방법에 관한 것으로, 가령 상기 경로의 일부분 상에서 교통 밀도의 변화를 평가할 수 있으며, 상기 방법은 상기 경로의 일부분 위에서 일어날 수 있는 어떤 종류의 사고를 검출하는 분야에서 특히 유리한 응용예를 제시한다.
특히 자동차 교통은 몇 년에 걸쳐 계속적으로 증가하고 있고, 특히 어떤 상황에서 가령, 자동차 도로에서 사고가 발생한 뒤의 상황에서는 교통 흐름을 방해하는 혼잡이 일어나게 된다. 따라서 사고가 발생한 뒤에도 가능하면 신속하게 경로의 일부분(여기서는 도로의 일부분)에서 발생하는 어떤 사고를 검출하고, 그리고 이후 상기 도로의 일부분이 많은 차량에 의해 이용되든(일반 차로) 혹은 적은 차량에 의해 이용되든(비상 정지 차로, 횡단보도, 안전지대 등) 간에 상기 도로의 일부분에서의 차량 교통을 조정하고 통제함으로써 이러한 결점을 개선하기 위한 방안들이 제시되었다.
이러한 사고를 검출할 수 있기 위해서, 도로의 일부분에서 차량 교통 영상을 제공할 수 있는 센서를 제공하는 것이 필요하다. 예를 들어, 감광 수용기를 포함하는 센서가 고안되었는데, 이 감광 수용기는 차량이 이동하는 도로 방향으로 향하고 이러한 목적으로 도로 상에 설치된 반사 표면에 의해 되돌아오는 광선과 관련되어 있으며, 또한 상기 감광 수용기는 차량이 상기 광선을 방해할 때마다 신호를 출력한다.
이러한 기술은 좋은 결과를 제공한다. 그러나 전달되는 신호들은 오직 지정된 점에서의 교통만을 나타내고, 그리고 사용되는 센서들은 그 용도에 있어서 유연하지 못한데, 그 이유는 상기 센서들이 지정된 위치에서 도로에 적용될 요소들을 필요로 하고, 그리고 상기 장면에서 빛이 적을 때는 인공 조명을 또한 제공하여 상기 반사 표면이 계속적으로 반사하도록 할 요소를 필요로 하기 때문이다. 따라서, 상기 요소들은 쉽게 이동될 수 없으며 일단 고정이 되면, 상기 요소들의 반사 표면을 깨끗하게 유지하도록 자주 개입이 이루어져야 한다.
감시 하에 있는 영역을 증가시키기 위하여 그 밖의 다른 센서가 만들어졌다. 이는 도로에 묻힌 자기 루프에 의해 구성되는 센서를 적용한다. 이러한 센서는 앞서 언급된 몇몇 결점들을 완화시키지만, 사용시 지리적으로 너무 제한적인데 특히 이러한 센서가 도로의 지정 위치와 관련되고 설치시 큰 도로 공사를 필요로 하기 때문이다.
EP-A-0 277 050에 설명된 방법을 구현하는 디바이스가 또한 개발되었다. 이 방법에서, 주된 영상은 처음에 상기 도로의 일부분과 0 아닌 각도를 형성하는 면에서 도로의 부분으로 형성된다. 이러한 주된 영상은 다수의 포인트로 나누어지고, 그 관계는 상기 도로의 부분에서 취해진 단위 길이의 사이즈와 상기 주된 영상에서 형성된 영상의 사이즈 사이에서 결정되며, 이는 도로의 일부분 위의 단위 길이의 영상 및 위치에 의해 다루어지는 포인트의 개수의 함수로서 결정된다. 제 2 영상은 상기 주된 영상에서 또한 결정되고, 상기 제 2 영상은 도로의 상기 일부분 상의 차량과 관련된 세로 마크(longitudinal mark)에 상응하며, 상기 제 2 영상의 서로 다른 연속된 위치들은 상기 제 2 영상이 다루게 되는 포인트들의 수와의 상관에 의해 정의되고, 상기 관계에서 상기 제 2 영상은 도로의 상기 일부분에서의 일정한 길이에 상응하는 점을 알 수 있다.
종래의 문서에 기술된 디바이스는 매우 좋은 결과를 제공하고, 그리고 도로의 일부분에서의 교통 밀도를 정의하는 매우 많은 수의 매개변수들을 결정할 수 있었다. 그러나, 일부 응용에서는 비용이 많이 들거나 너무 복잡하여서 그 사용이 제한되었다.
단순한 디바이스가 US-A-4 258 351에 설명된 바와 같이 개발되었다. 이 디바이스는 볼록 렌즈의 초점면에 분포되어 있는 일련의 감광 셀을 포함한다. 각 셀은 스트립에 의해 구성되며, 각 스트립은 그 길이가 상기 렌즈에 의해 형성된 도로 영상의 폭과 같도록 설계된다. 상기 길이는 따라서 도로의 투시 관계에 따른다.
이러한 기술은 구현하기는 쉬운 장점을 제시하지만, 각각의 도로에 대한 구현을 필요로 하고 그리고 단지 하나의 신호만이 도로를 가로지르는 라인에 의해 획득됨으로써 신호들을 해석하기가 매우 어렵게 된다.
좋은 결과를 제공하는 다른 디바이스들이 개발되었는데, 이는 광학 영상의 광전자 컨버터를 구성하는 표적(target)을 갖는 비디오 카메라에 의해 구성되며, 상기 표적은 프로그래밍-가능 프로세서 소자에 의해 제어된다.
예시로서, 이러한 디바이스가 FR-A-2 679 682에 설명되어 있으며, 도로의 상기 일부분이 도로를 따라 이동하는 대상(object)들을 갖도록 구성되어 있는 경우, 장면에 위치한 도로의 일부분에서 사고를 검출하도록 하는 방법의 구현예를 나타내고 있다.
이러한 디바이스는 종래의 디바이스에 대한 장점들을 제시하고 있다. 일반적으로 사용가능한 요소들로부터 만들어지는 것 외에도, 이러한 디바이스는 감시 하에 있는 도로의 상기 일부분의 영상이 메모리에 저장될 수 있도록 하며, 이때 이러한 영상들은 이후 계속적으로 사용됨으로써 도로의 상기 일부분에서 일어나는 사고 등의 원인을 결정할 수 있게 된다.
또한, 현실 및 사고의 즉각적인 결과를 잘 이해하고 그 원인을 잘 연구할 수 있기 위해서, 줌 렌즈에 의해 구성될 경우 카메라의 대물 렌즈의 필드(field)를 마음대로 변경할 수 있고, 그리고/또는 포인터 소자와 조화되도록 카메라를 장착함으로써 카메라의 광학 축이 가리키는 방향을 수정할 수 있기 때문에 상기 광학 축의 방향은 높이와 방위에서 변화될 수 있다.
현재의 비디오 카메라에 의한 이러한 편리성은 교통 경로(특히, 도로)의 운영자에게 매우 유리하지만, "AID"로 일컬어지는 기술을 이용하여 사고를 검출하기 위하여 'FR-A-2 679 682'에 주어진 방법을 구현하는 것은 더욱 복합하게 된다.
경로의 일부분에서 상기 AID(automatic incident detection) 기술이 구현될 수 있는데, 이는 카메라의 감광 표적 위에 형성된 경로의 부분에 대한 영상이 수 초 혹은 수 분 동안(상기 프로세서 소자가 상기 방법을 구현하기 위한 프로그램을 실행하는데 필요한 시간임) 안정될 경우에만 구현될 수 있다. 상기 기술에 사용되는 방법은 안정된 영상에서 수동 캘리브레이션(calibration) 단계를 필요로 한다. 일반적으로, 상기 카메라는 고정되어 있고, 상기 단계는 상기 디바이스가 동작될 때 실행된다. 예를 들어, 상기 카메라에 대한 유지 동작에서는 각각의 경우에 상기 센서가 적절히 캘리브레이션 되었음을 증명할 필요가 있다.
따라서, 가령 카메라의 광학 축의 방향이 높이 및/또는 방위에서 변할 때, 그리고/또는 카메라의 대물 렌즈의 필드가 변할 때(가령, 경로의 상기 일부분의 특정 영역 및/또는 경로의 상기 일부분을 포함하는 장면에 줌으로 확대함으로써), 상기 방법은 더 이상 구현될 수 없다.
따라서, 본 발명은 심지어 상기 카메라의 필드가 줌 등에 의하여 변경될 때, 그리고/또는 상기 카메라의 광학 축 방향이 높이 및/또는 방위에서 변화가 이루어질 때에도, 가령 FR-A-2 679 682에서 상술된 상기 AID 기술을 이용하여 경로의 일부분에서 발생한 사고를 자동으로 검출하는 방법을 구현하고자 하며, 그리고, 가령 추가로 하드웨어수단을 부착하지 않고서도 종래 기술 방법을 구현하는 디바이스들을 사용하면서 이러한 각각의 변경 이후에 기술자들이 수동으로 개입할 필요가 없는 방법을 구현하고자 한다.
본 발명은 경로의 상기 일부분이 경로를 따라 이동하는 대상(object)들을 갖도록 구성되는 경우, 그리고, 상기 방법이 상기 장면(scene)에 대한 실제 광학 영상(real optical image)의 광전자 컨버터를 구성하는 표적(target)을 갖는 비디오 카메라를 이용할 때, 장면에 위치하는 경로의 일부분에서 사고를 검출하는 방법을 제공하며, 상기 표적은 프로그래밍-가능 프로세서 소자에 의해 제어되고, 사고를 검출하기 위한 프로세스는 상기 표적으로 포커싱되는 장면의 실제 영상(real image)이 고정되어 있는 동안에만 상기 프로그래밍-가능 프로세서 소자를 작동시킴으로써 실행되도록 구성되며, 이때 상기 방법은
- 표적에 대한 장면의 실제 영상의 초기 움직임을 검출하는 단계와,
- 상기 장면의 실제 영상이 표적에 대하여 움직이기 시작하자마자 상기 프로그래밍-가능 프로세서 소자를 동작 정지시키는 단계와,
- 표적에 대한 상기 장면의 실제 영상의 마지막 움직임을 검출하는 단계와, 그리고
- 사고를 검출하는 프로세스를 구현하기 위하여, 상기 표적에 대한 장면의 실제 영상의 마지막 움직임에서 상기 프로그래밍-가능 프로세서 소자를 재동작시키는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 한다.
도 1은 본 발명의 방법을 구현하는 수단의 실시예에 관한 블록도로서 상기 방법을 설명하는데 또한 도움이 된다.
본 발명은 경로의 상기 일부분이 경로를 따라 이동하는 어떤 종류의 대상(object)들을 갖도록 구성되는 경우, 특히 도로의 일부분이 도로를 따라 이동하는 차량을 갖도록 구성되는 경우, 장면(2)에 위치하는 경로의 일부분(1)에서 사고를 검출하는 방법에 관한 것이다.
상기 방법은, 비디오 카메라(3)가 장면(2)에 대한 실제 광학 영상(real optical image)(5)을 전환하기 위한 광전자 컨버터를 구성하는 표적(4)을 가질 때, 그리고 상기 카메라가 줌 렌즈를 포함하는 카메라의 대물렌즈(15)의 필드를 마음대로 변화시키는 수단, 및/또는 카메라의 광학 축의 방향(16)이 높이 및 방위각에서 제어되도록 상기 광학 축(16)의 지시 방향을 변화시키는 수단(14)을 가질 때, 적용될 수 있다. 상기 수단(14)은 공지되어 있으므로 여기서의 설명을 단순화하기 위해 상세히 설명되지는 않는다.
"장면(scene)"이라는 용어는 경로의 일부분뿐만 아니라 카메라의 뷰잉 필드에서 장면의 모든 요소들을 포함하는데 사용된다.
더욱이, 표적(target)은 마이크로프로세서와 같은 프로그래밍-가능 프로세서 소자(6)에 의하여 분석되고, 선택적으로 비디오 리코더와 같은 비-휘발성 메모리(17)와 관련되며, 상기 장면(2)에서 경로의 상기 일부분(1)에서의 사고는, 상기 표적(4)으로 포커싱된 상기 장면의 실제 영상(5)이 고정되어 있을 경우에만 상기 프로그래밍-가능 프로세서 소자(6)를 동작시킴으로써 검출될 수 있다.
본 발명의 방법은 상기 표적(4)에 대한 장면(2)의 실제 영상(5)의 변위의 시작을 검출하는 단계와, 상기 장면의 실제 영상(5)이 상기 표적에 대하여 움직이기 시작하자마자 상기 프로그래밍-가능 프로세서 소자(6)를 동작 정지시키는 단계와, 이후 상기 표적에 대하여 상기 장면의 실제 영상의 변위의 끝을 검출하는 단계와, 그리고 마지막으로 경로의 상기 일부분(1)에서 사고 검출 프로세스를 구현하기 위하여, 상기 표적(4)에 대하여 상기 장면의 실제 영상(5)의 변위의 끝에서 상기 프로그래밍-가능 프로세서 소자를 재동작시키는 단계를 포함한다.
상기 방법의 선호되는 제 1 구현예에서, 상기 표적에 대하여 상기 장면의 실제 영상의 변위의 시작과 끝은, 상기 장면에서 고정 포인트(10' ,11' ,12',...)에 상응하는, 장면(2)에 대한 상기 실제 영상(5)에서 제 1 영상 포인트(image point)(10, 11, 12,...)를 결정함으로써 검출되고, 상기 제 1 영상 포인트가 상기 표적(4)에서의 위치 변화(variation)에 영향을 받을 때 제 1 명령 신호를 생성하고, 이후 상기 제 1 명령 신호의 함수로서 상기 프로그래밍-가능 프로세서 소자(6)를 제어하는, 즉, 상기 실제 영상이 움직이기 시작하는 순간 상기 프로그래밍-가능 프로세서 소자를 초기에 동작 정지시키고, 그리고 이후 공지된 기술을 이용하여 반복적인 검출 프로세스를 실행하도록 상기 실제 영상의 변위의 마지막에서 상기 동일한 프로그래밍-가능 프로세서 소자를 재동작시키는 단계를 포함한다.
상기 방법의 선호되는 제 2 구현예에서, 상기 표적에 대한 상기 장면(2)의 실제 영상(5)의 변위의 시작과 끝은, 상기 장면의 두 고정 포인트(10' ,11' ,12',...)에 각각 상응하는, 상기 장면(2)에 대한 실제 영상(5)의 제 2 및 제 3 영상 포인트(10, 11, 12,...)를 결정함으로써 검출되고, 상기 제 2 및 제 3 영상 포인트들 사이의 거리가 변화에 영향을 받을 때 제 2 명령 신호를 생성하고, 이후 상기 제 2 명령 신호의 함수로서 상기 프로그래밍-가능 프로세서 소자(6)를 제어하는, 즉, 상기 실제 영상이 움직이기 시작하는 순간 상기 프로그래밍-가능 프로세서 소자를 초기에 동작 정지시키고, 그리고 이후 공지된 기술을 이용하여 사고 검출 프로세스를 실행하도록 상기 실제 영상의 변위의 마지막에서 상기 동일한 프로그래밍-가능 프로세서 소자를 재동작시키는 단계를 포함한다.
앞선 두 구현예들보다 더욱 선호되는 상기 방법의 제 3 구현예에서, 상기 표적에 대한 상기 장면의 실제 영상의 움직임의 시작과 끝은, 상기 장면의 두 고정 포인트(10' ,11' ,12',...)에 각각 상응하는, 상기 장면(2)에 대한 실제 영상(5)의 제 4 및 제 5 영상 포인트(10, 11, 12,...)를 결정함으로써 초기에 검출되고, 상기 제 4 및 제 5 영상 포인트들 사이의 거리가 변화에 영향을 받을 때 또는 상기 제 4 및 제 5 영상 포인트들 중 적어도 하나가 상기 표적(4)에서의 위치 변화에 영향을 받을 때 제 3 명령 신호를 생성하고, 그리고 상기 제 3 명령 신호의 함수로서 상기 프로그래밍-가능 프로세서 소자(6)를 제어하는, 즉, 상기 실제 영상이 움직이기 시작하는 순간 상기 프로그래밍-가능 프로세서 소자를 초기에 동작 정지시키고, 그리고 이후 공지된 기술을 이용하여 사고 검출 프로세스를 실행하도록 상기 실제 영상의 움직임의 마지막에서 상기 동일한 프로그래밍-가능 프로세서 소자를 재동작시키는 단계를 포함한다.
앞서 정의된 명령 신호들은 예를 들어, 실제 영상(5)의 움직임의 시작이 검출될 때 제 1 상태로부터 제 2 상태로 변화하고, 그리고 상기 실제 영상의 움직임의 끝이 검출될 때 상기 제 2 상태로부터 상기 제 1 상태로 다시 변화한다.
상기 프로그래밍-가능 프로세서 소자(6)는 상기 명령 신호가 제 2 상태에 있는 기간 동안 동작이 정지된다.
차량 교통 도로에서의 사고를 검출하기 위해서, 상기 장면(2)에서 상기 고정 포인트(10' ,11' ,12',...)는 가령 도로 표지판, 가로등 기둥 등에서 어두운(또는 특히 밝은) 포인트, 광고판 부분, 또는 심지어 주어진 식물에서 특히 어두운(또는 특히 밝은) 포인트들로 구성될 수 있다.
상기 표적에 대한 상기 장면(2)의 실제 영상(5)의 영상 포인트의 움직임의 시작 및 끝을 검출하는 것, 또는 두 개의 영상 포인트들 사이의 거리에서의 변동을 검출하는 것은, 가령, 본 발명의 방법을 구현하도록 채택된 적절한 컴퓨터 프로그램의 제어하에서 상기 프로세서 소자(6)의 수단에 의해 쉽게 구현될 수 있고, 이때 이러한 프로그램을 쓰는 것은 앞서 설명된 방법을 알고 있는 당업자의 능력 범위내에 있다.
본 발명의 더욱 쉽고 선호되는 실시예에서, 상기 표적(4)은 다수의 감광 포인트들로 구성되며, 이러한 감광 포인트들은 이 감광 포인트들의 감광 표면 상에서 수신되는 방사량의 함수인 신호들을 전달하도록 구성된다. 게다가, 상기 감광 포인트들의 수신된 표면들은 동일한 치수가 되는 것이 선호된다. 실제로 상업적으로 이용가능한 비디오 카메라는 일반적으로 이러한 표적들을 포함한다.
앞서 언급된 바와 같이, 사고는 경로(1)의 상기 일부분에서 검출될 수 있는데, 이는 상기 표적(4)으로 포커싱되는 장면(2)에 대한 실제 영상이 고정되어 있는 동안에만 상기 프로그래밍-가능 프로세서 소자(6)를 동작시킴으로써 가능하다.
상기 프로그래밍-가능 프로세서 소자(6)가 동작될 때, 다양한 프로세스를 이용하여 경로의 상기 일부분에서 사고를 검출하도록 구성된다. 사고를 검출하는 이러한 프로세스의 선호되는 예로서 가령, FR-A-2 679 682에서 설명되는 "AID"가 있다.
개략적으로, 사고를 검출하는 프로세스는, 상기 표적(4)을 구성하는 다수의 감광 포인트에서 감광 포인트 그룹을 선택하는 단계로 구성되며, 이때 선택된 포인트 그룹은 다수의 주된 기하학적 구성 라인 상에 위치된 경로의 일부분(1) 상의 포인트들에 상응하며, 상기 주된 기하학적 구성 라인은, 경로의 일부분(1)의 평면 상에 위치되고, 대상들이 경로의 일부분(1) 위를 통상적으로 이동하는 진로의 직선축에 실질적으로 평행하게 뻗어 있으며; 그리고, 상기 선택된 그룹 내의 감광 포인트들에 의해 전달된 신호들의 집합을 분석하는 단계로 구성된다.
사고를 검출하는 이러한 프로세스는 상기 선택된 감광 포인트 그룹을 다수의 감광 포인트 서브그룹(주된 구성 라인과 상기 주된 구성 라인에 수직으로 확장하는 각각의 제 2 기하 구조 라인 사이의 교차점에 위치한 경로의 상기 일부분 상의 포인트들에 상응함)으로 나누고, 그리고 서브그룹의 각 감광 포인트를 상기 포인트들이 발산하는 신호값을 증대시키는 가중 계수(weighting coefficient)에 연관시키는 과정으로 또한 구성되며, 이때 상기 가중 계수는 영상이 상기 가중 계수와 관련된 감광 포인트가 되는 경로의 상기 일부분 위의 포인트 위를 통과하는 대상의 우선적 확률(preferential probability)의 함수이다.
감광 포인트들에 의해 전달되는 신호에 관하여 앞서 언급된 분석은 각각의 서브그룹에서 여러 포인트들에 의해 주어진 순간에 전달되는 신호들의 값을 평균하고, 그리고 이후 각 서브그룹에서 이러한 방식으로 획득된 평균들을 비교하며, 그리고 사고가 경로의 상기 일부분에서 존재하는지의 비교로부터 추론하는 단계를 포 함한다.
앞서 설명되고 정의된 본 발명의 방법은 아래와 같이 주어질 수 있다.
첫째, 비디오 카메라의 표적 위의 영상 포인트의 어드레스를 정의하는 것이 쉬운데, 이는 특히 상기 표적이 픽셀과 같은 다수의 감광 포인트들로 구성되기 때문이다.
본 발명의 방법이 구현되도록 하는 적절한 소프트웨어를 이용하여 상기 표적을 분석함으로써, 상기 표적 위의 영상 포인트의 위치를 모니터하는 것이 자동적으로 가능하다. 만일 상기 영상 포인트가 상기 장면(2)의 고정 포인트의 영상인 경우, 카메라가 높이 및/또는 방위각에서 움직일 때, 상기 영상 포인트는 그 위치를 바꿀 것이다. 상기 영상 포인트의 위치의 변화를 추적함으로써, 상기 표적에 대한 장면(2)의 실제 영상의 움직임의 시작과 끝을 결정하는 것이 가능하고, 그리고 상기 영상 포인트의 위치가 다시 고정적으로 될 때까지 상기 프로세서 소자를 동작 정지시키는 것이 가능하다.
상기 영상이 다시 안정적으로 될 때, 즉 상기 영상 포인트가 상기 표적에 대하여 고정적인 것으로 분석될 때, 상기 프로세서 소자(6)는 앞서 정의된 AID 방식의 방법을 이용하여 사고를 검출하도록 상기 프로세스를 다시 동작시킨다.
이와 유사하게, 상기 장면(2)이 줌 인 되거나 혹은 줌 아웃 될 때, 상기 표적 위의 영상이 각각 커지거나 작아질 것이며, 따라서 이는 두 개의 영상 포인트 사이의 거리에도 적용될 것이다.
앞서 언급된 바와 동일한 방식으로, 줌 동작의 시작과 끝을 결정하는 것이 가능하고, 줌 동작이 이루어지는 동안 상기 프로세서 소자를 적어도 부분적으로 작동시키지 않고, 작동 중인 부분은 가령 안정(stability)으로 되돌아가기를 기다리도록 한다.
상기 영상이 당업자에 의해 결정된 어떤 시간 길이 동안 다시 안정하게 되면, 즉, 두 영상 포인트가 일정 거리만큼 떨어져서 분석되면, 즉 상기 두 영상 포인트 어드레스가 다시 고정적으로 되면, 상기 프로세서 소자(6)는 앞서 정의된 AID 방법을 이용하여 사고를 검출하기 위한 프로세스를 작동한다.
앞서 언급된 방법은 상기 카메라가 높이 및/또는 방위에서 움직이고 있는지를 결정하기 위하여 하나의 영상 포인트를 사용하여 설명되고, 그리고 카메라가 줌 인하는지 또는 줌 아웃 하는지를 검출하기 위하여 두 개의 영상 포인트를 사용하여 설명된다. 그러나, 차량 교통용 도로의 일부분에서의 사고를 검출하는 용도에서는, 높이나 방위에서 카메라의 움직임을 자동으로 검출하고 그리고/또는 줌 동작을 검출하기 위하여 많은 수의 영상 포인트를 이용하는 것이 선호된다. 예를 들어, 영상 포인트의 위치가 움직임 이전에 고정적인 것으로 고려되는 것이 가능하고 또한 상기 영상 포인트의 위치가 움직임의 끝에서 고정적인 것으로 고려되는 것이 적합하지 않을 수도 있는데, 이는 단지 상기 영상 포인트가 도로의 상기 일부분(1)을 따라 이동하는 차량의 영상에 속하기 때문이다.
따라서, 이러한 모호성을 개선하기 위하여 상기 표적에 대한 상기 장면의 실제 영상의 움직임의 시작과 끝을 검출하는 단계는, 상기 실제 영상의 움직임의 시작에서 고정적인 다수의 포인트에 상응하는, 장면의 실제 영상의 다수의 영상 포인트를 정의하는 단계와, 상기 다수의 영상 포인트 중 지정된 몇몇 일부 개수의 영상 포인트가 상기 실제 영상의 움직임의 끝에서 다시 고정적으로 될 때 제 4 명령 신호를 발생하는 단계와, 그리고 상기 제 4 명령 신호의 함수로서 상기 프로그래밍-가능 프로세서 소자를 제어하고, 즉 실제 영상이 움직이기 시작하자마자 상기 프로그래밍-가능 프로세서 소자를 초기에 동작 정지시키는 단계와, 그리고 이후에는 공지된 기술을 이용하여 사고를 검출하기 위한 프로세스를 구현하도록 상기 실제 영상의 움직임을 끝에서 상기 동일한 프로그래밍-가능 프로세서 소자를 재동작시키는 단계를 포함한다.
당업자는 사용될 영상 포인트의 최적량을 결정하는 방법을 알고, 그리고 상기 영상 포인트의 최적량 가운데에서 고려되어야 하는 안정된 영상 포인트의 수를 결정하는 방법을 알고 있다.
앞서 주어진 설명으로부터, 상기 방법은 높이 및/또는 방위에서 카메라의 광학 축의 방향 지시에서의 변화가 있을 때마다, 그리고/또는 카메라 대물렌즈의 필드 각도에서 변화가 있을 때마다, 종래 기술의 방법을 구현하는데 사용되는 동일한 디바이스를 사용하여, 그리고 추가로 하드웨어 수단을 첨가할 필요없이, 기술자가 수동으로 개입하지 않고서 상기 방법은 구현될 수 있다.
본 발명의 방법을 구현하기 위하여, 종래 기술에서는 상기 방법에 채택된 소프트웨어를 상기 프로그래밍-가능 프로세서 소자에 로딩하는 것으로 충분하며, 이러한 소프트웨어를 앞서 언급된 바와 같이 당업자의 능력에 따라 쓰는 것도 이해될 수 있다.

Claims (10)

  1. 장면(2)에 위치한 경로의 일부분(1)에서 사고를 검출하는 방법에 있어서, 이때 경로의 상기 일부분은 경로를 따라 이동하는 대상(object)들을 갖도록 구성되고, 그리고 이때 상기 방법은 상기 장면의 실제 광학 영상(real optical image)의 광전자 컨버터를 구성하는 표적(target)(4)을 갖는 비디오 카메라를 이용하며, 상기 표적은 프로그래밍-가능 프로세서 소자(6)에 의해 제어되고, 사고를 검출하기 위한 프로세스는 상기 표적(4)으로 포커싱되는 장면의 실제 영상(5)이 고정되어 있는 동안에만 상기 프로그래밍-가능 프로세서 소자를 동작시킴으로써 실행되도록 구성되며, 이때 상기 방법은
    - 표적에 대한 장면의 실제 영상의 초기 움직임을 검출하는 단계,
    - 상기 장면의 실제 영상이 표적에 대하여 움직이기 시작하자마자 상기 프로그래밍-가능 프로세서 소자를 동작 정지시키는 단계,
    - 표적에 대한 상기 장면의 실제 영상의 마지막 움직임을 검출하는 단계, 그리고
    - 사고를 검출하기 위한 프로세스를 구현하도록 상기 표적에 대한 장면의 실제 영상 움직임의 마지막에서 상기 프로그래밍-가능 프로세서 소자를 재동작시키는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 사고 검출 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 표적에 대한 장면의 실제 영상의 움직임의 시작과 끝은,
    - 상기 장면의 고정 포인트에 상응하는, 장면의 상기 실제 영상에 대한 하나 이상의 제 1 영상 포인트(image point)를 결정하는 단계,
    - 상기 제 1 영상 포인트가 상기 표적에서의 위치 변화에 영향을 받을 때 제 1 명령 신호를 생성하는 단계, 그리고
    - 상기 제 1 명령 신호의 함수로서 상기 프로그래밍-가능 프로세서 소자를 제어하는 단계
    에 의하여 검출되는 것을 특징으로 하는 사고 검출 방법.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 표적에 대한 장면의 실제 영상의 움직임의 시작과 끝은,
    - 상기 장면의 두 고정 포인트에 각각 상응하는, 상기 장면의 실제 영상에 대한 제 2 및 제 3 영상 포인트를 결정하는 단계,
    - 상기 제 2 및 제 3 영상 포인트 사이의 거리가 변화할 때 제 2 명령 신호를 생성하는 단계, 그리고
    - 상기 제 2 명령 신호의 함수로서 상기 프로그래밍-가능 프로세서 소자를 제어하는 단계
    에 의하여 검출되는 것을 특징으로 하는 사고 검출 방법.
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 표적에 대한 장면의 실제 영상의 움직임의 시작과 끝은,
    - 상기 장면의 두 고정 포인트에 각각 상응하는, 장면의 상기 실제 영상에 대한 제 4 및 제 5 영상 포인트를 결정하는 단계,
    - 상기 제 4 및 제 5 영상 포인트 사이의 거리가 변화할 때, 그리고 상기 제 4 및 제 5 영상 포인트 중 하나 이상이 상기 표적 상에서의 위치 변화에 영향을 받을 때, 제 3 명령 신호를 생성하는 단계, 그리고
    - 상기 제 3 명령 신호의 함수로서 상기 프로그래밍-가능 프로세서 소자를 제어하는 단계
    에 의하여 검출되는 것을 특징으로 하는 사고 검출 방법.
  5. 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 표적을 다수의 감광 포인트로 나누는 단계를 포함하고, 이때 상기 감광 포인트는 그 감광 표면에 수용되는 방사량의 함수로서 신호를 전달하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 사고 검출 방법.
  6. 제 5 항에 있어서, 주어진 진로 및 축을 따라 이동하는 대상(object)을 갖는 경로의 상기 일부분에서의 사고를 검출하는 프로세스는,
    - 상기 표적의 다수의 감광 포인트에서 감광 포인트 그룹을 선택하는 단계로서, 이때 선택된 포인트 그룹은 다수의 주된 기하학적 구성 라인 상에 위치하는 경로의 상기 일부분의 포인트들에 상응하며, 상기 주된 구성 라인은, 경로의 상기 일부분의 평면에 위치하고, 대상들이 경로의 상기 일부분 위를 이동하는 진로의 축에 모두 평행하게 놓이는 특징의 단계, 그리고
    - 상기 선택된 그룹의 감광 포인트들에 의해 전달된 신호들의 집합을 분석하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 사고 검출 방법.
  7. 제 6 항에 있어서, 상기 사고 검출 프로세스는
    - 상기 선택된 감광 포인트 그룹을 다수의 감광 포인트 서브그룹(상기 주된 구성 라인과 상기 주된 구성 라인에 수직하는 각각의 제 2 기하 구조 라인 사이의 교차점에 위치한 경로의 상기 일부분 상의 포인트들에 상응함)으로 나누는 단계, 그리고
    - 서브그룹의 각 감광 포인트를 상기 포인트들에 의해 발산되는 신호값을 증대시키는 가중 계수(weighting coefficient)에 연관시키는 단계
    를 추가로 포함하고, 이때 상기 가중 계수는 영상이 상기 가중 계수와 관련된 감광 포인트가 되는 경로의 상기 일부분 위의 포인트 위로 통과하는 대상들의 우선적 확률 함수인 것을 특징으로 하는 사고 검출 방법.
  8. 제 7 항에 있어서, 상기 감광 포인트들의 감광 수용 영역은 동일한 치수인 것을 특징으로 하는 사고 검출 방법.
  9. 제 8 항에 있어서, 상기 분석은
    - 각각의 서브그룹에서 여러 포인트들에 의해 주어진 순간에 전달되는 신호들의 값의 평균을 구하는 단계,
    - 각 서브그룹에서 이러한 방식으로 획득된 평균들을 비교하는 단계, 그리고
    - 사고가 경로의 상기 일부분에 존재하는지의 비교로부터 추론하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 사고 검출 방법.
  10. 제 1 항에 있어서, 상기 표적에 대한 상기 장면의 실제 영상의 움직임의 시작과 끝은,
    - 실제 영상의 움직임의 시작에서 고정되어 있는 다수의 포인트에 상응하는, 장면의 상기 실제 영상에 대한 다수의 영상 포인트를 결정하는 단계,
    - 상기 다수의 영상 포인트 중 지정된 개수의 영상 포인트가 실제 영상의 움직임의 끝에서 다시 고정적으로 될 때 제 4 명령 신호를 발생하는 단계, 그리고
    - 상기 제 4 명령 신호의 함수로서 상기 프로그래밍-가능 프로세서 소자를 제어하는 단계
    에 의하여 결정되는 것을 특징으로 하는 사고 검출 방법.
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