KR101055789B1 - Auto transportation information extraction system - Google Patents

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KR101055789B1
KR101055789B1 KR1020100045494A KR20100045494A KR101055789B1 KR 101055789 B1 KR101055789 B1 KR 101055789B1 KR 1020100045494 A KR1020100045494 A KR 1020100045494A KR 20100045494 A KR20100045494 A KR 20100045494A KR 101055789 B1 KR101055789 B1 KR 101055789B1
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road
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unit
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김성하
이정우
윤병주
송재원
박기홍
이진순
정종모
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주식회사 비츠로시스
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Abstract

PURPOSE: An automatic traffic information extracting system is provided to efficiently extract the traffic information of a road by automatically recognizing a traffic camera area and setting a road and a lane area according to the changed area. CONSTITUTION: A traffic situation input unit(210) receives traffic images which are photographed by a traffic camera in real time. A traffic image converter(220) sets traffic images from the traffic situation input unit and converts the set traffic image into a binary images. An image change sensor(230) divides the binary image into five parts or more, stores a specific coordinate at each divided binary image, and compares the specific coordinates stored in a current frame with the specific coordinates stored at a prior frame. A road area determining unit(240) distinguishes a static image from a dynamic image in the traffic image provided from the traffic situation input unit. A traffic information extracting unit(250) extracts and transmits traffic information in real time through the static image and the dynamic image provided from a road area determining unit.

Description

자동 교통정보추출 시스템{Auto Transportation Information Extraction System}Auto Transportation Information Extraction System

본 발명은 자동 교통정보추출 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to an automatic traffic information extraction system.

종래의 교통정보추출 시스템은 교통영상검지기, CCTV 등을 통해 교통 정보를 추출하였다. 이때, 교통영상검지기의 경우 도로영역 및 교통정보 검지영역을 수동으로 설정하고, 카메라 영역 변경 시 제 설정해야하는 문제점이 있었다.The conventional traffic information extraction system has extracted traffic information through a traffic image detector, CCTV, and the like. At this time, in case of the traffic image detector, there is a problem of manually setting the road area and the traffic information detection area and resetting the camera area.

또한, CCTV를 활용한 영상검지의 경우 팬틸트와 렌즈의 Pre-set 기능을 활용하여 초기에 영역을 수동으로 설정하고, 운영자 모니터링 후 미리 설정한 Pre-set 영역으로 이동하는 기술을 사용하였고, Pre-set 기능의 경우 미리 설정된 Pan/Tilt/Zoom/Focus 값으로 정확하게 이동하지 못하는 경우가 발생하고, 이런 문제점으로 인해 교통정보 추출영역이 부정확하게 설정되어 교통정보 신뢰성이 저하되는 문제점이 발생하였다.In addition, in case of image detection using CCTV, the technology is used to manually set the area manually by using the pan-tilt and lens preset functions, and to move to the preset area after monitoring the operator. In the case of the -set function, it is impossible to move accurately to a preset Pan / Tilt / Zoom / Focus value. Due to this problem, the traffic information extraction area is set incorrectly, resulting in a problem that the reliability of the traffic information is deteriorated.

본 발명은 교통 카메라 영역 변경을 자동으로 인지하고, 변경된 영역에 따라 자동으로 도로 및 차선영역을 설정함으로써, 도로상의 교통정보를 더욱 효율적으로 추출할 수 있는 자동 교통정보추출 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.An object of the present invention is to provide an automatic traffic information extraction system capable of automatically recognizing a traffic camera area change and automatically setting roads and lane areas according to the changed area, thereby extracting traffic information on the road more efficiently. have.

본 발명의 일실시 예에 따른 자동 교통정보추출 시스템은 도로상에 배치된 교통카메라에서 실시간으로 촬영한 교통영상을 제공받는 교통상황 입력부, 교통상황 입력부에서 제공하는 교통영상을 설정하고, 설정된 교통영상을 이진화 영상으로 변환하는 교통영상 변환부, 교통영상 변환부에서 제공하는 이진화 영상을 적어도 5개 이상으로 구분하고, 구분된 이진화 영상 각각에 특정 좌표를 저장하고, 현재 프레임에 저장된 특정 좌표와 이전 프레임에 저장된 특정 좌표를 비교하는 영상변화 검지부, 교통상황 입력부에서 제공받은 교통영상에서 정적인 영상과 동적인 영상을 구별하는 도로 영역 판단부 및 영상변화 검지부에서 제공하는 영상검지정보와 도로 영역 판단부에서 제공하는 정적인 영상과 동적인 영상을 통해 교통정보를 실시간으로 추출하여 전송하는 교통정보 추출부를 포함하여 구성되는 것이다.In an automatic traffic information extraction system according to an embodiment of the present invention, the traffic situation input unit receives a traffic image captured in real time from a traffic camera disposed on a road, sets a traffic image provided by the traffic situation input unit, and sets the traffic image. A traffic image converter for converting a binary image into a binarized image, and classify at least five binarized images provided by the traffic image converter, store specific coordinates in each of the divided binarized images, and store the specific coordinates stored in the current frame and the previous frame. In the image change detection unit comparing the specific coordinates stored in the image, the road region determination unit that distinguishes the static image from the dynamic image from the traffic image provided from the traffic situation input unit, and the image detection information and the road region determination unit provided by the image change detection unit. Traffic information is extracted in real time through the static and dynamic video provided. Traffic information extracted to be transmitted is configured by comprising: a.

또한, 교통정보 추출부는 정적인 영상을 통해 도로정보를 추출하고, 추출된 도로정보와 수학식 1을 이용하여 교통정보를 실시간으로 추출하는 것을 포함할 수 있다.The traffic information extracting unit may include extracting road information through a static image, and extracting traffic information in real time using the extracted road information and Equation (1).

또한, 영상변화 검지부는 구분된 이진화 영상 각각에 특정 좌표마다 가중치를 다르게 설정하는 것을 포함할 수 있다.In addition, the image change detector may include differently setting weights for specific coordinates in each of the divided binarized images.

또한, 영상변화 검지부는 각각의 특정 좌표마다 다르게 설정된 가중치를 특정 좌표에 곱한 후 각각의 값을 다 합한 값이 5 이상이면 영역 설정을 자동으로 재수행하는 것을 포함할 수 있다.In addition, the image change detection unit may include automatically re-executing the area setting when multiplying a weight set differently for each specific coordinate by a specific coordinate and then adding each value to 5 or more.

또한, 영상변화 검지부는 매초마다 이전 프레임과 현재 프레임을 비교하여 교통영상을 감지하는 것을 포함할 수 있다.In addition, the image change detection unit may include detecting the traffic image by comparing the previous frame and the current frame every second.

본 발명의 일실시 예에 따른 자동 교통정보추출 시스템은 교통 카메라 영역 변경을 자동으로 인지하고, 변경된 영역에 따라 자동으로 도로 및 차선영역을 설정함으로써, 도로상의 교통정보를 더욱 효율적으로 추출할 수 있는 효과가 있다.The automatic traffic information extraction system according to an embodiment of the present invention automatically recognizes a traffic camera area change and automatically sets roads and lane areas according to the changed area, so that traffic information on the road can be extracted more efficiently. It works.

본 발명의 일실시 예에 따른 자동 교통정보추출 시스템은 교통 카메라에 의해 도로영상 입력시 도로영역 및 교통정보 추출영역을 자동으로 설정할 수 있으며 이를 통해 종래에 설치된 CCTV 및 교통카메라의 운영의 효율성을 향상시킬 수 있는 효과가 있다.The automatic traffic information extraction system according to an embodiment of the present invention can automatically set a road area and a traffic information extraction area when a road image is input by a traffic camera, thereby improving the efficiency of operation of conventionally installed CCTVs and traffic cameras. It can be effected.

도 1은 본 발명의 일실시 예에 따른 자동 교통정보추출 시스템을 설명하기 위한 것이다.
도 2는 본 발명의 일실시 예에 따른 영상변화 검지부의 동작을 설명하기 위한 것이다.
도 3은 본 발명의 일실시 예에 따른 교통정보 추출부의 동작을 설명하기 위한 것이다.
도 4는 본 발명의 일실시 예에 따른 자동 교통정보를 추출하는 방법을 설명하기 위한 것이다.
1 is for explaining an automatic traffic information extraction system according to an embodiment of the present invention.
2 is for explaining the operation of the image change detection unit according to an embodiment of the present invention.
3 is for explaining the operation of the traffic information extraction unit according to an embodiment of the present invention.
4 is a view for explaining a method for extracting automatic traffic information according to an embodiment of the present invention.

이하, 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 첨부도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다. 기타 실시 예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Specific details of other embodiments are included in the detailed description and drawings. Advantages and features of the present invention, and methods for achieving them will be apparent with reference to the embodiments described below in detail in conjunction with the accompanying drawings. Like reference numerals refer to like elements throughout.

도 1은 본 발명의 일실시 예에 따른 자동 교통정보추출 시스템을 설명하기 위한 것이다.1 is for explaining an automatic traffic information extraction system according to an embodiment of the present invention.

도 1을 살펴보면, 본 발명의 일실시 예에 따른 자동 교통정보추출 시스템(200)은 교통상황 입력부(210), 교통영상 변환부(220), 영상변화 검지부(230), 도로 영역 판단부(240) 및 교통정보 추출부(250)를 포함하여 구성되는 것이다.1, the automatic traffic information extraction system 200 according to an embodiment of the present invention is a traffic situation input unit 210, traffic image converter 220, image change detection unit 230, road area determination unit 240 ) And the traffic information extraction unit 250.

교통상황 입력부(210)는 도로상에 배치된 교통카메라(100)에서 실시간으로 촬영한 교통영상을 제공받는 것이다. 이러한 교통상황 입력부(210)는 교통카메라(100)에서 제공하는 도로 교통량, 차량 주행 속도, 도로 점유율, 대기행렬 길이, 교통사고 등의 돌발 상황 등의 도로 교통 정보를 제공받아 정확하게 수집할 수 있다.The traffic situation input unit 210 receives a traffic image captured in real time by the traffic camera 100 disposed on the road. The traffic situation input unit 210 may receive and accurately collect road traffic information such as road traffic volume, vehicle driving speed, road occupancy rate, queue length, and accident situation provided by the traffic camera 100.

교통영상 변환부(220)는 교통상황 입력부(210)에서 제공하는 교통영상을 설정하고, 설정된 교통영상을 이진화 영상으로 변환하는 것이다.The traffic image converting unit 220 sets a traffic image provided by the traffic situation input unit 210 and converts the set traffic image into a binarized image.

영상변화 검지부(230)는 교통영상 변환부(220)에서 제공하는 이진화 영상을 적어도 5개 이상으로 구분하고, 구분된 이진화 영상 각각에 특정 좌표를 저장하고, 현재 프레임에 저장된 특정 좌표와 이전 프레임에 저장된 특정 좌표를 비교하는 것이다. 이러한 영상변화 검지부(230)는 구분된 이진화 영상 각각에 특정 좌표마다 가중치를 다르게 설정하는 것을 포함할 수 있다. 이에 대한 자세한 설명은 도 2에서 후술하기로 한다.The image change detector 230 classifies at least five binarized images provided by the traffic image converter 220, stores specific coordinates in each of the divided binarized images, and stores the specific coordinates stored in the current frame and the previous frame. Compare specific stored coordinates. The image change detector 230 may include differently setting weights for specific coordinates in each of the divided binarized images. Detailed description thereof will be described later with reference to FIG. 2.

도로 영역 판단부(240)는 교통상황 입력부(210)에서 제공받은 교통영상에서 정적인 영상과 동적인 영상을 구별하는 것이다. 이러한 도로 영역 판단부(240)는 이전 프레임과 현재 프레임 간의 차를 이용하여 정적인 영상인 배경영상을 추출하고, 동적인 영상인 차량 영상을 추출하고, 움직이는 차량흐름을 누적하여 다수의 차량이 일정한 방향으로 이동하는 영역을 도로영역이라 판단하는 기능을 수행할 수 있다.The road area determination unit 240 distinguishes the static image from the dynamic image from the traffic image provided by the traffic state input unit 210. The road area determination unit 240 extracts a background image that is a static image by using a difference between a previous frame and a current frame, extracts a vehicle image that is a dynamic image, and accumulates a moving vehicle flow so that a plurality of vehicles are fixed. The function of determining the area moving in the direction as the road area may be performed.

교통정보 추출부(250)는 영상변화 검지부(230)에서 제공하는 영상검지정보와 도로 영역 판단부(240)에서 제공하는 정적인 영상과 동적인 영상을 통해 교통정보를 실시간으로 추출하여 전송하는 것이다. 이러한 교통정보 추출부(250)는 정적인 영상을 통해 도로정보를 추출하고, 추출된 도로정보와 수학식 1을 이용하여 교통정보를 실시간으로 추출하는 것을 포함할 수 있다. 이때, 추출된 교통정보를 중앙통제실(300)로 전송할 수 있다.The traffic information extraction unit 250 extracts and transmits the traffic information in real time through the image detection information provided by the image change detection unit 230 and the static image and the dynamic image provided by the road area determination unit 240. . The traffic information extractor 250 may include extracting road information through a static image, and extracting traffic information in real time using the extracted road information and Equation 1. In this case, the extracted traffic information may be transmitted to the central control room 300.

<수학식 1>&Quot; (1) &quot;

실제 차선길이 =Actual lane length =

{Vert_Lane_Length(pixel)/(High_Hori_Car_Rect(pixel)+Low_Hori_Car_Rect(pixel))}× 차량 길이× 2인 것이다.{Vert_Lane_Length (pixel) / (High_Hori_Car_Rect (pixel) + Low_Hori_Car_Rect (pixel))) × vehicle length × 2.

여기서, 수학식 1 및 이에 대한 자세한 설명은 도 3에서 후술하기로 한다.Here, Equation 1 and a detailed description thereof will be described later with reference to FIG. 3.

도 2는 본 발명의 일실시 예에 따른 영상변화 검지부의 동작을 설명하기 위한 것이고, 도 3은 본 발명의 일실시 예에 따른 교통정보 추출부의 동작을 설명하기 위한 것이다.2 is for explaining the operation of the image change detection unit according to an embodiment of the present invention, Figure 3 is for explaining the operation of the traffic information extraction unit according to an embodiment of the present invention.

도 2를 살펴보면, 본 발명의 일실시 예에 따른 영상변화 검지부(230)는 이진화 영상을 5개 이상의 영역으로 나눈 것을 나타낸 것이다.2, the image change detection unit 230 according to an embodiment of the present invention shows that the binarized image is divided into five or more regions.

영상변화 검지부(230)는 교통영상 변환부에서 제공하는 이진화 영상을 적어도 5개 이상으로 구분하고, 구분된 이진화 영상 각각에 특정 좌표를 저장하고, 현재 프레임에 저장된 특정 좌표와 이전 프레임에 저장된 특정 좌표를 비교하는 것이다.The image change detector 230 classifies at least five binarized images provided by the traffic image converter, stores specific coordinates in each of the divided binarized images, and stores specific coordinates stored in the current frame and specific coordinates stored in the previous frame. To compare.

즉, 영상변화 검지부(230)는 이진화 영상을 A,B,C,D,E 라고 각각 구분하고, A영역, B영역, C영역, D영역, E영역 각각에 특정 좌표를 설정하고 저장하는 것이다.That is, the image change detector 230 divides the binarized image into A, B, C, D, and E, respectively, and sets and stores specific coordinates in each of A, B, C, D, and E regions. .

이와 같이, 설정된 현재 프레임 각각의 A영역, B영역, C영역, D영역, E영역의 특정 좌표와 이전 프레임 각각의 A영역, B영역, C영역, D영역, E영역의 특정 좌표를 비교하여 변화를 감지하는 것이다.In this way, the specific coordinates of the A, B, C, D, and E regions of the current frame are compared with the specific coordinates of the A, B, C, D, and E regions of the previous frame. It is detecting change.

이때, 영상변화 검지부(230)는 매초마다 이전 프레임과 현재 프레임을 비교하여 교통영상을 감지할 수 있다. 이에 따라, 교통 정보를 실시간으로 추출할 수 있다.In this case, the image change detector 230 may detect the traffic image by comparing the previous frame and the current frame every second. Accordingly, traffic information can be extracted in real time.

또한, 영상변화 검지부(230)는 구분된 이진화 영상 각각에 특정 좌표마다 가중치를 다르게 설정하는 것을 포함할 수 있다. 즉, A영역, B영역, C영역, D영역, E영역 중 교통카메라(100)에서 멀리 떨어진 특정 점의 가중치를 높게 두는 것이다. 예를 들어, 이진화 영상을 A영역, B영역, C영역, D영역, E영역으로 순차적으로 구분하되, A영역이 교통카메라에서 가장 멀고, E영역이 교통카메라에서 가장 가깝다고 하면, A영역에 가중치를 가장 높게 설정하고, E영역에 가중치를 가장 낮게 설정하는 것이다.In addition, the image change detector 230 may include setting different weights for specific coordinates in each of the divided binarized images. That is, the weight of a specific point far from the traffic camera 100 among the areas A, B, C, D, and E is high. For example, if the binarized image is divided into areas A, B, C, D, and E, the area A is the farthest from the traffic camera, and the area E is the closest to the traffic camera. Is set to the highest value, and the weight is set to the lowest value in the E area.

이에 따라 다음과 같은 수학식 2가 형성될 수 있다.Accordingly, Equation 2 below may be formed.

<수학식 2><Equation 2>

자동환경 설정 판단 값 = {(a×1.0) + (b×0.8) + (c×0.6) + (d×0.4) + (e×0.2)} 이고,Auto configuration judgment value = {(a × 1.0) + (b × 0.8) + (c × 0.6) + (d × 0.4) + (e × 0.2)}

자동환경 설정 판단 값 > 5인 것이다.Automatic configuration judgment value> 5.

이때, a는 A영역의 객체 픽셀 이동 값이고, b는 B영역의 객체 픽셀 이동 값이고, c는 C영역의 객체 픽셀 이동 값이고, d는 D영역의 객체 픽셀 이동 값이고, e는 E영역의 객체 픽셀 이동 값인 것이다.In this case, a is an object pixel shift value of region A, b is an object pixel shift value of region B, c is an object pixel shift value of region C, d is an object pixel shift value of region D, and e is an E region. The object's pixel shift value.

이에 따라, 영상변화 검지부(230)는 각각의 특정 좌표마다 다르게 설정된 가중치를 특정 좌표에 곱한 후 각각의 값을 다 합한 값이 5 이상이면 영역 설정을 자동으로 재수행하는 것을 포함할 수 있다. 따라서, 본 발명의 일실시 예에 따른 자동 교통정보추출 시스템(200)은 교통 카메라 영역을 자동으로 인지하고, 변경된 영역에서 교통정보를 효율적으로 추출할 수 있다.Accordingly, the image change detection unit 230 may include automatically re-executing the area setting when multiplying a weight set differently for each specific coordinate by a specific coordinate and then adding the respective values to 5 or more. Therefore, the automatic traffic information extraction system 200 according to an embodiment of the present invention can automatically recognize the traffic camera area, and efficiently extract traffic information from the changed area.

도 3을 살펴보면, 본 발명의 일실시 예에 따른 교통정보 추출부(250)의 동작 중 실제 차선의 길이를 산출하는 것을 나타낸 것이다.Referring to FIG. 3, it is shown that the actual lane length is calculated during the operation of the traffic information extracting unit 250 according to an embodiment of the present invention.

교통정보 추출부(250)는 영상변화 검지부(230)에서 제공하는 영상검지정보와 도로 영역 판단부(240)에서 제공하는 정적인 영상과 동적인 영상을 통해 교통정보를 실시간으로 추출하여 전송하는 것이다. 이러한 교통정보 추출부(250)는 정적인 영상을 통해 도로정보를 추출하고, 추출된 도로정보와 수학식 1을 이용하여 교통정보를 실시간으로 추출하는 것을 포함할 수 있다.The traffic information extraction unit 250 extracts and transmits the traffic information in real time through the image detection information provided by the image change detection unit 230 and the static image and the dynamic image provided by the road area determination unit 240. . The traffic information extractor 250 may include extracting road information through a static image, and extracting traffic information in real time using the extracted road information and Equation 1.

<수학식 1>&Quot; (1) &quot;

실제 차선길이 =Actual lane length =

{Vert_Lane_Length(pixel)/(High_Hori_Car_Rect(pixel)+Low_Hori_Car_Rect(pixel))}× 차량 길이× 2이며,{Vert_Lane_Length (pixel) / (High_Hori_Car_Rect (pixel) + Low_Hori_Car_Rect (pixel))) × vehicle length × 2,

이때, Vert_Lane_Length(pixel) = 제1 지점에서 제2 지점까지의 픽셀 수이며, 제1 지점에서 제2 지점까지 진행하는 차량은 일정하게 증가할 수 있다. High_Hori_Car_Rect(pixel) = 제1 지점의 수평성분 픽셀 수이며, 이는 제1 지점에 위치하는 차량의 길이인 것이다. Low_Hori_Car_Rect(pixel) = 제2 지점의 수평성분 픽셀 수이며, 이는 제2 지점에 위치하는 차량의 길인 것이다. 또한, 차량 길이는 승용차를 기준이며, 기초 값은 실질적으로 4.9인 것을 기준으로 하여 산출할 수 있다.At this time, Vert_Lane_Length (pixel) = the number of pixels from the first point to the second point, and the vehicle traveling from the first point to the second point may increase constantly. High_Hori_Car_Rect (pixel) = number of horizontal component pixels of the first point, which is the length of the vehicle located at the first point. Low_Hori_Car_Rect (pixel) = number of horizontal component pixels at the second point, which is the road of the vehicle located at the second point. In addition, the vehicle length is based on a passenger car, and the base value can be calculated on the basis of being substantially 4.9.

이와 같이, 교통정보 추출부(250)는 영상변화 검지부(230)에서 산출된 영상검지정보의 추출영역의 길이와 소정의 제1 지점에서 소정의 제2 지점까지의 도착시간을 산출하여 도로를 주행하는 차량의 통행속도를 구하고, 차량별 추적을 통해 교통량 및 점유율을 효율적으로 산출할 수 있다.As such, the traffic information extraction unit 250 calculates the length of the extraction region of the image detection information calculated by the image change detection unit 230 and the arrival time from the predetermined first point to the predetermined second point to drive the road. It is possible to efficiently calculate the traffic volume and occupancy rate by calculating the traffic speed of the vehicle and tracking by vehicle.

지금까지 설명한 바와 같이, 본 발명의 일실시 예에 따른 자동 교통정보추출 시스템(200)은 교통 카메라 영역 변경을 자동으로 인지하고, 변경된 영역에 따라 자동으로 도로 및 차선영역을 설정함으로써, 도로상의 교통정보를 더욱 효율적으로 추출할 수 있다.As described so far, the automatic traffic information extraction system 200 according to an embodiment of the present invention automatically recognizes a traffic camera area change, and automatically sets roads and lane areas according to the changed area, thereby providing traffic on the road. Information can be extracted more efficiently.

도 4는 본 발명의 일실시 예에 따른 자동 교통정보를 추출하는 방법을 설명하기 위한 것이다. 4 is a view for explaining a method for extracting automatic traffic information according to an embodiment of the present invention.

도 4를 살펴보면, 본 발명의 일실시 예에 따른 자동 교통정보를 추출하는 방법을 나타낸 것이다.Referring to Figure 4, it shows a method for extracting automatic traffic information according to an embodiment of the present invention.

먼저, 도로상에서 발생하는 교통 상황을 실시간으로 촬영한 교통영상을 제공받고, 교통영상을 매초마다 현재 프레임과 이전 프레임을 비교하여 교통영상을 분석하는 단계를 포함할 수 있다. 즉, 도로상에서 교통카메라에서 보내온 교통영상이 초기영상인지 아닌지를 판단하는 것이다(S100). 이때, 교통영상이 초기영상인 경우에는 도로영역을 먼저 추출하는 것이다(S130).First, a traffic image photographed in real time of a traffic situation occurring on a road may be provided, and the traffic image may be analyzed by comparing the current frame with the previous frame every second. That is, it is determined whether the traffic image sent from the traffic camera on the road is the initial image (S100). In this case, when the traffic image is the initial image, the road area is first extracted (S130).

이후, 분석한 교통영상에 변화가 감지되면 차량 추적을 통해 교통영상 중 정적인 영상인 도로영역을 판단하는 단계를 포함하는 것이다. 즉, 이후, 영상변화가 감지(S110)되면 도로상에 운행하는 차량을 추적하는 것이다(S120). 이후, 교통영상을 통해 도로영역을 검출하는 것이다(S130).Subsequently, when a change is detected in the analyzed traffic image, the method may include determining a road area that is a static image of the traffic image by tracking a vehicle. That is, after the image change is detected (S110), the vehicle traveling on the road is tracked (S120). Then, the road area is detected through the traffic image (S130).

이후, 도로영역을 판단한 후 교통영상을 이진화된 영상으로 변환하고 변환된 이진화된 영상에서 차선 및 차선길이를 산출하여 교통정보를 추출하는 단계를 포함하는 것이다. 즉, 검출된 도로영역에서 차선을 검출하고(S140), 검출된 차선을 통해 차선길이를 검출하고(S150), 검출된 차선 및 차선길이를 산출하여 교통정보를 추출하는 것이다(S160).Thereafter, after determining the road area, converting the traffic image into a binary image and calculating lanes and lane lengths from the converted binary image to extract traffic information. That is, the lane is detected in the detected road area (S140), the lane length is detected through the detected lane (S150), and the traffic information is extracted by calculating the detected lane and the lane length (S160).

이때, 이진화 영상을 적어도 하나 이상의 영역으로 구분하고, 구분된 이진화 영상 각각에 특정 좌표를 설정하고 특정 좌표마다 가중치를 다르게 설정하는 단계를 포함할 수 있으며, 각각의 특정 좌표마다 다르게 설정된 가중치를 특정 좌표에 곱한 후 각각의 값을 다 합한 후 합한 값이 5 이상이면 영역 설정을 자동으로 재수행하는 단계를 포함할 수 있다. 또한, 차선길이를 구하는 방법에 관한 자세한 설명은 도 1 내지 도 3을 통해 충분히 설명하였으므로 이에 대한 자세한 설명은 생략하기로 한다.In this case, the method may include dividing the binarized image into at least one region, setting specific coordinates to each of the divided binarized images, and setting weights differently for specific coordinates, and assigning different weights to specific coordinates. After multiplying by adding the respective values, if the sum is 5 or more, it may include the step of automatically redoing the area setting. In addition, since the detailed description of the method for obtaining the lane length has been fully described with reference to FIGS. 1 to 3, a detailed description thereof will be omitted.

이후, 실시간으로 매초마다 현재 프레임과 이전 프레임을 비교하여 영상변화를 감지하는 것이다(S170).Thereafter, the image change is detected by comparing the current frame and the previous frame every second in real time (S170).

지금까지 설명한 바와 같이, 본 발명의 일실시 예에 따른 자동 교통정보를 추출하는 방법을 통해 교통 카메라에 의해 도로영상 입력시 도로영역 및 교통정보 추출영역을 자동으로 설정할 수 있으며 이를 통해 종래에 설치된 CCTV 및 교통카메라의 운영의 효율성을 개선할 수 있다.As described above, through the method of extracting the automatic traffic information according to an embodiment of the present invention, when the road image is input by the traffic camera, the road area and the traffic information extraction area may be automatically set, and through this, the conventionally installed CCTV And the efficiency of the operation of traffic cameras can be improved.

이상, 본 발명을 본 발명의 원리를 예시하기 위한 바람직한 실시 예와 관련하여 설명하고 도시하였지만, 본 발명은 그와 같이 도시되고 설명된 그대로의 구성 및 작용으로 한정되는 것이 아니다. 오히려, 첨부된 청구범위의 사상 및 범주를 일탈함이 없이 본 발명에 대한 다수의 변경 및 수정이 가능함을 당업자들은 잘 이해할 수 있을 것이다. 따라서 그러한 모든 적절한 변경 및 수정과 균등물들도 본 발명의 범위에 속하는 것으로 간주되어야 할 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments. Rather, those skilled in the art will appreciate that many modifications and variations of the present invention are possible without departing from the spirit and scope of the appended claims. And all such modifications and changes as fall within the scope of the present invention are therefore to be regarded as being within the scope of the present invention.

100: 교통카메라 200: 자동 교통정보추출 시스템
210: 교통상황 입력부 220: 교통영상 변환부
230: 영상변화 검지부 240: 도로 영역 판단부
250: 교통정보 추출부 300: 중앙 통제실
100: traffic camera 200: automatic traffic information extraction system
210: traffic situation input unit 220: traffic image conversion unit
230: image change detection unit 240: road area determination unit
250: traffic information extraction unit 300: central control room

Claims (4)

도로상에 배치된 교통카메라에서 실시간으로 촬영한 교통영상을 제공받는 교통상황 입력부;
상기 교통상황 입력부에서 제공하는 상기 교통영상을 설정하고, 설정된 상기 교통영상을 이진화 영상으로 변환하는 교통영상 변환부;
상기 교통영상 변환부에서 제공하는 상기 이진화 영상을 적어도 5개 이상으로 구분하고, 구분된 상기 이진화 영상 각각에 특정 좌표를 저장하고, 현재 프레임에 저장된 상기 특정 좌표와 이전 프레임에 저장된 상기 특정 좌표를 비교하는 영상변화 검지부;
상기 교통상황 입력부에서 제공받은 상기 교통영상에서 정적인 영상과 동적인 영상을 구별하는 도로 영역 판단부; 및
상기 영상변화 검지부에서 제공하는 영상검지정보와 상기 도로 영역 판단부에서 제공하는 상기 정적인 영상과 상기 동적인 영상을 통해 교통정보를 실시간으로 추출하여 전송하는 교통정보 추출부;
를 포함하는 자동 교통정보추출 시스템.
Traffic situation input unit for receiving a traffic image taken in real time from a traffic camera disposed on the road;
A traffic image converter configured to set the traffic image provided by the traffic situation input unit and convert the set traffic image into a binarized image;
The binarization image provided by the traffic image converter is classified into at least five or more, storing specific coordinates in each of the divided binarized images, and comparing the specific coordinates stored in the current frame with the specific coordinates stored in the previous frame. An image change detection unit;
A road area determination unit for distinguishing a static image from a dynamic image from the traffic image provided by the traffic situation input unit; And
A traffic information extraction unit for extracting and transmitting traffic information in real time through the image detection information provided by the image change detection unit and the static image and the dynamic image provided by the road area determination unit;
Automatic traffic information extraction system comprising a.
제1 항에 있어서,
상기 교통정보 추출부는 상기 정적인 영상을 통해 도로정보를 추출하고, 추출된 상기 도로정보와 수학식 1을 이용하여 상기 교통정보를 실시간으로 추출하는 자동 교통정보추출 시스템.
<수학식 1>
실제 차선길이는
{Vert_Lane_Length(pixel)/(High_Hori_Car_Rect(pixel)+Low_Hori_Car_Rect(pixel))}×차량 길이×2 이며,
이때, Vert_Lane_Length(pixel)는 제1 지점에서 제2 지점까지의 픽셀 수이고,
High_Hori_Car_Rect(pixel)는 제1 지점의 수평성분 픽셀 수이고,
Low_Hori_Car_Rect(pixel)는 제2 지점의 수평성분 픽셀 수이고,
차량 길이는 승용차를 기준으로 하면 기초 값은 4.9인 것이다.
The method according to claim 1,
The traffic information extracting unit extracts road information through the static image, and extracts the traffic information in real time using the extracted road information and Equation (1).
<Equation 1>
Actual lane length is
{Vert_Lane_Length (pixel) / (High_Hori_Car_Rect (pixel) + Low_Hori_Car_Rect (pixel))) × vehicle length × 2
At this time, Vert_Lane_Length (pixel) is the number of pixels from the first point to the second point,
High_Hori_Car_Rect (pixel) is the number of horizontal component pixels at the first point,
Low_Hori_Car_Rect (pixel) is the number of horizontal component pixels at the second point,
If the vehicle length is based on a passenger car, the basis value is 4.9.
제1 항 또는 제2 항에 있어서,
상기 영상변화 검지부는 구분된 상기 이진화 영상 각각에 상기 특정 좌표마다 가중치를 다르게 설정하는 자동 교통정보추출 시스템.
The method according to claim 1 or 2,
The image change detection unit is an automatic traffic information extraction system for setting different weights for each specific coordinate in each of the divided binarized image.
제3 항에 있어서,
상기 영상변화 검지부는 각각의 상기 특정 좌표마다 다르게 설정된 상기 가중치를 상기 특정 좌표에 곱한 후 각각의 값을 합한 값이 5 이상이면 영역 설정을 자동으로 재수행하는 자동 교통정보추출 시스템.


The method of claim 3,
And the image change detection unit multiplies the weights set differently for each specific coordinate by the specific coordinates, and automatically redo the area setting when the sum of the respective values is 5 or more.


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