KR101101860B1

KR101101860B1 - Monitoring system for traffic condition

Info

Publication number: KR101101860B1
Application number: KR1020100019041A
Authority: KR
Inventors: 임철규; 송영도; 강문구
Original assignee: 주식회사 토페스
Priority date: 2010-03-03
Filing date: 2010-03-03
Publication date: 2012-01-05
Also published as: KR20110099992A

Abstract

본 발명은 실시간 영상처리를 이용한 자동 돌발상황 검지 방법에 관한 것으로서, 도로, 다리, 터널 내부 등에 설치된 도로 영상 카메라를 통해 얻은 영상을 분석하여 자동으로 돌발상황을 검지하고 진단 및 분류하여 경보 활동과 아울러 돌발상황 발생 전후의 동영상을 디지털 자료(H.264)로 녹화한다. 이렇게 녹화된 동영상은 검색 및 재생(H.264)이 가능하며 추후 사고 상황을 파악하고 원인을 분석하여 돌발상황의 발생을 예방하는데 효율적인 시스템을 제공한다.The present invention relates to an automatic accident detection method using real-time image processing, and analyzes the image obtained through the road image camera installed in the road, bridge, tunnel, etc. automatically detects, diagnoses and classifies the accident and alerts Record video before and after an accident occurs as digital data (H.264). The recorded video can be searched and replayed (H.264) and provides an efficient system for preventing accidents by identifying accidents and analyzing causes later.

Description

Monitoring system for traffic condition

본 발명은 도로 교통의 흐름 시 발생하는 돌발상황을 정확하게 검지하고, 이에 대한 정확한 상황대처를 수행할 수 있도록 하는 실시간 교통상황 검지 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a real-time traffic situation detection system that can accurately detect a sudden situation that occurs during the flow of road traffic, and to perform an accurate response to the situation.

기존의 돌발 사고 감지시스템이라 함은 화재발생시 온도를 감지하여 경고발생 및 화재 진화, 육안으로 도로상황 감시를 통한 돌발 확인 등의 과정을 거쳤다. Existing accident detection system has gone through the process of detecting temperature by fire and warning, fire extinguishing and monitoring of road situation with naked eye.

그러나 이는 사고 및 화재 초기에 발생 하는 연기 및 매연 등의 상황을 감지하지 못하여 인명참사의 예방에 크게 기여하지 못하는 실정으로 실제로 감지 사각지대 화재로 인해 사망 사고시 연기와 유독가스에 의한 질식사고가 대부분 발생하게 되는데 이러한 돌발상황 감지시스템은 이러한 치명적인 상황에 효율적인 대처를 하지 못하는 문제를 구비하고 있다.However, this situation does not detect smoke and smoke in the early stage of the fire, and thus does not contribute significantly to the prevention of casualties. This sudden situation detection system has a problem that can not effectively cope with this fatal situation.

이는, 기존 돌발 감지 알고리즘들이 주로 상, 하류부 검지 지점간의 평균 점유율 차이값을 이용하여 돌발상황을 검지하고 있기 때문에 기인한다. 즉 검지 지점의 모든 차로의 평균값을 이용하여 돌발상황을 검지함으로써 비 혼잡 시나 진,출입구간과 같은 병목구간에는 자동감지가 어렵다는 문제를 안고 있다. 소통이 원활한 교통상황에서 돌발상황이 발생하였으나 그 영향이 경미하여 정체가 발생하지 않은 경우, 심각한 정체상황에서 돌발상황이 발생하여도 교통상황의 변화가 크지 않은 경우 등은 기존의 알고리즘들로 검지가 어렵거나 지연되는 상황이 발생한다. 기존 돌발상황 검지 알고리즘들은 현장설비로부터 수집된 교통데이터(점유율, 교통량, 속도)를 분석하여 검지하기 때문에 근본적으로 검지 지연이 발생하고, 정확도에 오차가 있게 되어 정확한 검지를 더욱 어렵게 하는 문제를 발생시킨다.This is because existing abrupt detection algorithms mainly detect an abrupt situation using an average occupancy difference value between upstream and downstream detection points. In other words, by detecting the sudden situation by using the average value of all lanes of the detection point, there is a problem that automatic detection is difficult in bottlenecks such as non-crowded or true and entrance zones. If the sudden situation occurs in a smooth traffic situation, but the congestion does not occur due to the slight influence, the detection of the traffic situation is not significant even if the sudden situation occurs in a severe congestion situation. Difficult or delayed situations occur. Existing accident detection algorithms detect and analyze traffic data (occupancy rate, traffic volume, speed) collected from on-site facilities, which inherently leads to delays in detection and errors in accuracy, making it more difficult to accurately detect. .

본 발명은 상술한 과제를 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 도로, 다리, 터널 내부 등에 설치된 도로 영상 카메라를 통해 얻은 영상을 분석하여 자동으로 돌발상황을 검지하고 진단 및 분류하여 경보 활동과 아울러 돌발상황 발생 전후의 동영상을 디지털 자료(H.264)로 녹화하고, 이렇게 녹화된 동영상은 검색 및 재생(H.264)이 가능하며 추후 사고 상황을 파악하고 원인을 분석하여 돌발상황의 발생을 예방하는데 효율적인 시스템을 제공하는 데 있다.The present invention has been made to solve the above problems, the object of the present invention is to analyze the image obtained through the road image camera installed in the road, bridge, tunnel, etc. automatically detects, diagnoses and categorizes the alarm situation and alarm activity In addition, the video before and after the occurrence of the incident can be recorded as a digital data (H.264), and the recorded video can be searched and played back (H.264), and the occurrence of the accident by identifying the accident situation and analyzing the cause later To provide an efficient system for preventing

상술한 과제를 해결하기 위한 수단으로서, 본 발명은 입력되는 영상의 배경화면을 정적배경과 동적 배경으로 구분하고, 정적배경의 경우 입력영상의 평균값과 변화 정도의 표준편차를 학습하여 구한 후, 상기 배경화면을 등록하며, 등록된 상기 배경화면은 하루의 일기변화에 따라 변하는 조명의 변화에 적응하도록 이동평균법을 사용하며, 입력영상의 검지영역 안에서 "Haar-based object detection" 방법으로 검출대상을 학습하여 물체를 검출하고 상기 물체의 움직임을 검출하여 영상데이터를 추출하는 영상분석부; 상기 영상분석부에서 추출된 영상데이터를 분석하여 식별된 물체를 구분하고 상기 물체의 움직임을 추적하는 도로상황분석부; 상기 입력영상의 검지영역 안의 일정영역을 통행하는 차량의 속도, 차종, 통행량을 분석하는 교통정보분석부; 상기 도로상황분석부를 통해 1차 돌발상황을 검지하고, 교통정보분석부의 결과를 이용하여 2차 돌발상황을 실시간으로 검지하는 자동돌발상황검지부; 상기 자동돌발상황검지부에서 검지된 결과를 바탕으로 돌발영상을 저장하는 돌발영상저장부; 교통상황감시를 위한 제어가 일정시간 조작하지 않을 경우 자동으로 돌발상황검지기능으로 운영되는 교통상황감지부; 평상시에는 실시간 자동돌발상황검지 기능을 수행하며, 상기 돌발상황이 발생하면 자동으로 상기 돌발상황 발생장소로 카메라 및 팬틸트를 제어하여 상기 돌발영상을 실시간으로 전송하는 실시간 영상전송부; 및 상기 영상전송부의 구동을 제어하는 제어부를 포함하는 실시간 교통상황 검지 시스템을 제공할 수 있도록 한다.As a means for solving the above-described problems, the present invention divides the background image of the input image into a static background and a dynamic background, and in the case of the static background by learning the average value and the standard deviation of the degree of change of the input image, Register the background, the registered background using the moving average method to adapt to the change in the light changes according to the weather changes of the day, and learning the detection target by the "Haar-based object detection" method in the detection area of the input image An image analyzer for detecting an object and extracting image data by detecting a movement of the object; A road situation analyzer which analyzes the image data extracted by the image analyzer to classify the identified object and tracks the movement of the object; A traffic information analysis unit for analyzing a speed, a vehicle type, and a traffic volume of a vehicle passing through a predetermined area within the detection area of the input image; An automatic accident situation detection unit for detecting a first accident situation through the road situation analysis unit and detecting a second accident situation in real time using the result of the traffic information analysis unit; An unexpected image storage unit for storing an unexpected image based on a result detected by the automatic incident situation detecting unit; Traffic situation detection unit that automatically operates as a sudden situation detection function when the control for monitoring traffic conditions do not operate for a certain time; A real-time automatic event detection function for real-time, and a real-time video transmission unit for controlling the camera and pan tilt to the place where the accident occurs automatically when the accident occurs, the real-time video transmission unit; And to provide a real-time traffic situation detection system including a control unit for controlling the driving of the image transmission unit.

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본 발명에 따르면, 도로, 다리, 터널 내부 등에 설치된 도로 영상 카메라를 통해 얻은 영상을 분석하여 자동으로 돌발상황을 검지하고 진단 및 분류하여 경보 활동과 아울러 돌발상황 발생 전후의 동영상을 디지털 자료(H.264)로 녹화하고, 이렇게 녹화된 동영상은 검색 및 재생(H.264)이 가능하며 추후 사고 상황을 파악하고 원인을 분석하여 돌발상황의 발생을 예방하는데 효율적인 시스템을 제공할 수 있는 효과가 있다.According to the present invention, by analyzing the image obtained through the road image camera installed in the road, bridge, tunnel, etc. automatically detects, diagnoses and categorizes the incident situation, the alarm activity and the video before and after the occurrence of the digital data (H. 264), and the recorded video can be searched and played back (H.264), and it is possible to provide an efficient system for preventing accidents by identifying an accident situation and analyzing causes later.

도 1은 본 발명에 따른 실시간 검지 시스템의 전체 구성도를 도시한 것이다.
도 2는 본 발명이 실제 적용되는 이미지를 도시한 것이다.Figure 1 shows the overall configuration of the real-time detection system according to the present invention.
2 shows an image to which the present invention is actually applied.

이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명에 따른 구성 및 작용을 구체적으로 설명한다. 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성요소는 동일한 참조부여를 부여하고, 이에 대한 중복설명은 생략하기로 한다. 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described in detail the configuration and operation according to the present invention. In the description with reference to the accompanying drawings, the same components are given the same reference numerals regardless of the reference numerals, and duplicate description thereof will be omitted. The terms first, second, etc. may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another.

본 발명은 카메라 입력 영상과 도로의 교통 상황을 분석하고 영상처리를 이용하여 자동 돌발상황 검지 기능을 제공하는 것을 그 요지로 한다.The present invention is to analyze the camera input image and the traffic conditions of the road and to provide an automatic accident detection function using the image processing.

도 1은 본 발명에 따른 실시간 교통상황 검지 시스템의 전체 구성도를 도시한 것이다.Figure 1 shows the overall configuration of the real-time traffic situation detection system according to the present invention.

도시된 도면을 참조하면, 본 발명은 입력영상을 분석하여 배경화면으로 등록하고, 상기 배경화면내의 움직임을 검출하여 영상데이터를 추출하는 영상분석부(110)와 상기 영상분석부에서 추출된 영상데이터를 분석하여 식별된 물체를 구분하고 추적하는 도로상황분석부(120), 도로상에 통행하는 차량의 속도, 차종, 통행량을 분석하는 교통정보분석부(130), 상기 영상분석부와 교통정보분석부의 결과를 이용하여 돌발상황을 실시간으로 검지하는 자동돌발상황검지부(140), 상기 자동돌발상황검지부에서 검지된 결과를 바탕으로 돌발영상을 저장하는 돌발영상저장부(150), 교통상황감시를 위한 제어가 일정시간 조작하지 않을경우 자동으로 돌발상황검지기능으로 운영되는 교통상황감지부(160)을 포함하여 구성될 수 있다.Referring to the drawings, the present invention analyzes an input image and registers it as a background image, and detects a movement in the background image to extract image data and the image data extracted from the image analyzer. The road situation analysis unit 120 to classify and track the identified objects by analyzing the traffic information, the traffic information analysis unit 130 for analyzing the speed, type, traffic volume of vehicles passing on the road, the image analysis unit and traffic information analysis An automatic accident situation detection unit 140 detects an accident situation in real time using a negative result, an incident image storage unit 150 for storing an accident image based on a result detected by the automatic accident situation detection unit, and for monitoring traffic conditions. When the control does not operate for a certain time, it may be configured to include a traffic situation detection unit 160 that automatically operates as a sudden situation detection function.

또한, 평상시에는 실시간 자동돌발상황검지 기능을 수행하며, 돌발상황이 발생하면 자동으로 돌발상황발생장소로 카메라(C) 및 팬틸트를 제어하여 돌발영상을 실시간으로 전송하는 실시간 영상전송부(170) 및 이를 제어하는 제어부(180)를 더 포함하여 구성될 수 있다.In addition, it performs a real-time automatic incident detection function in normal times, and when a sudden situation occurs, the real-time video transmission unit 170 for controlling the camera (C) and pan tilt to the sudden occurrence place to transmit the sudden image in real time and It may be configured to further include a control unit 180 for controlling this.

상기 영상분석부(110)는, 기본적으로 입력영상을 분석하여 배경화면으로 등록하고, 배경화면 내의 움직임 영역을 검출하는 기능을 수행한다. 구체적으로는, 움직임 영역 검출은 배경화면 등록, 움직임 검출, 움직임 영역 분리 과정으로 구성된다. 이 경우 배경화면 등록은 배경화면을 정적 배경과 동적 배경으로 구분하고 정적 배경의 경우 화면의 평균값과 변화 정도의 표준편차를 학습하여 구하고 이를 등록한다. 등록된 배경 화면은 하루의 일기 변화에 따라 변하는 조명의 변화에 적응할 수 있게 이동 평균 방법을 사용하였다. The image analyzer 110 basically analyzes an input image and registers it as a background screen, and detects a motion region within the background screen. Specifically, the motion region detection consists of a background image registration, a motion detection, and a motion region separation process. In this case, the background image registration divides the background image into a static background and a dynamic background, and in the case of the static background, the average value of the screen and the standard deviation of the degree of change are obtained, and then registered. The registered wallpaper used a moving average method to adapt to the change of lighting according to the change of weather of the day.

즉, 도로 영상에서 검지 영역 안에 물체의 움직임이 검출되면 차량 검출을 수행하기 때문에 연산량을 적어 실시간 물체 검출이 가능해진다. 이동 물체 검출 방법에는 보통 프레임 차이(frame differencing), 배경 빼기(background subtraction), 광류(optical flow)가 있다. 본 발명에서는 변형된 프레임 차이기법과 적응적 배경 빼기 기법을 도로상의 특징을 고려하여 혼합하여 사용하였다.That is, when the movement of the object is detected in the detection area in the road image, the vehicle is detected. Therefore, the real-time object can be detected by reducing the amount of computation. Moving object detection methods usually include frame differencing, background subtraction, and optical flow. In the present invention, the modified frame difference technique and the adaptive background subtraction technique are mixed and used in consideration of road characteristics.

본 발명에서 검출되는 움직임을 갖는 객체, 즉 도로상에 나타나는 객체로는 차량, 사람, 동물, 화재, 연기 등이 있다. 이러한 객체를 인식 하기 위해 본 발명에서의 영상분석부는 “Haar-based object detection” 방법을 적용하였다. 이 방법은 Ad boost 방법으로 검출 대상을 학습하여 대상을 검출하는 방법으로 매우 효과적인 방법이다. 움직임 검출 영역만을 대상으로 하여 검출하기 때문에 실시간 동영상에서도 적용할 수 있다. In the present invention, an object having a motion detected, that is, an object appearing on a road includes a vehicle, a person, an animal, a fire, and a smoke. In order to recognize such an object, the image analyzer of the present invention applies the “Haar-based object detection” method. This method is a very effective method of detecting a target by learning the target by the Ad boost method. Since only the motion detection area is detected, it can be applied to real-time video.

아울러, 영상분석부에서 수행되는 객체 추적은 상술한 움직임 검출에 의해 생성된 각 물체 Blob을 비디오 시퀀스의 프레임 사이에서 서로 매칭하여 시간 경과에 따라 추적한다. 도로상에서 차량 등의 제한된 움직임을 추적하기 위해 본 발명에서는 영역 매칭 기법을 사용하였는데 좋은 결과를 나타내었다. 이러한 물체 추적 궤도 분석은 합법적 이동 물체와 노이즈를 구별하여 False alarm을 줄여주는 효과가 있다.In addition, the object tracking performed by the image analysis unit tracks each object blob generated by the above-described motion detection by matching each other between the frames of the video sequence over time. In order to track the limited movement of the vehicle and the like on the road, the area matching technique was used in the present invention. This object tracking trajectory analysis reduces false alarms by distinguishing noise from legal moving objects.

상기 도로상황분석부(120)는 획득된 영상 데이터를 분석하여 식별된 물체를 구분하고 추적하여 도로상에서 나타날 수 있는 여러 가지 돌발상황을 검지한다. 예를 들어 인식된 차량을 추적하다가 차량의 속도가 0 Km/h 가 되면 고장 또는 정지 차량으로 생각할 수 있다. 저속 차량이나 교통 정체 등의 돌발상황 등도 이동 차량의 속도를 가지고 검지할 수 있게 된다. 또한 추적하면서 이동 방향과 차선의 진행 방향을 비교하여 역주행 차량 검지도 가능하다. 본 발명에서는 평상시와 화재 및 연기 발생시의 contrast 분석을 통해 연기를 감지하도록 구성할 수 있다.The road situation analysis unit 120 analyzes the acquired image data to classify and track the identified objects to detect various unexpected situations that may appear on the road. For example, if a vehicle tracks a recognized vehicle and its speed reaches 0 Km / h, it can be thought of as a broken or stopped vehicle. Sudden situations, such as low-speed vehicles or traffic jams, can be detected at the speed of a moving vehicle. In addition, it is possible to detect the reverse driving vehicle by comparing the moving direction and the traveling direction of the lane while tracking. In the present invention, it can be configured to detect the smoke through the contrast analysis during normal and fire and smoke generation.

또한, 상기 교통정보분석부(130)는 도로상에 통행하는 차량에 대한 속도, 차종, 통행량을 분석하는 모듈로서 기존에 운영중인 영상식 차량검지기 모듈을 그대로 적용하였다.In addition, the traffic information analysis unit 130 is a module for analyzing the speed, type of vehicle, the amount of traffic for a vehicle passing on the road applied to the existing operating type vehicle detector module as it is.

아울러, 상기 자동돌발상황 검지부(140)는 상기 도로상황분석부(120)와 교통정보 분석부(130)의 결과를 이용한 자동 돌발상황 검지부(140)는 돌발상황의 실시간 검지를 가능하게 한다. 돌발상황이 발생 했을때 발생 위치(거리) 및 종류도 감지가 가능하며, 1차 실시간 알람을 발생시킨다. 상기 교통정보 분석부(130)에서 계산된 교통량(차량 대수, 속도, 점유율)를 기반으로 기존의 돌발상황 검지 알고리즘을 통하여 돌발상황 발생시 2차 확인 알람을 발생시킨다.In addition, the automatic accident situation detection unit 140, the automatic accident situation detection unit 140 using the results of the road situation analysis unit 120 and the traffic information analysis unit 130 enables real-time detection of the accident situation. When a sudden situation occurs, the location (distance) and type can be detected, and the first real-time alarm is generated. Based on the traffic volume (vehicle number, speed, occupancy) calculated by the traffic information analysis unit 130, a second confirmation alarm is generated when an accident occurs through an existing accident detection algorithm.

상기 돌발영상저장부(150)는 돌발상황 발생시 저장된 영상을 통하여 돌발상황에 대한 원인을 분석하여 그에 따른 돌발상황 발생을 예방시킨다. 돌발 영상을 실시간 저장 및 전송하기 위해 화질과 압축률이 좋은 동영상 코덱(H.264)을 이용한다. 자동 돌발상황 검지부의 결과를 바탕으로 영상의 화질, 프레임 수, 크기 등을 조절하여 돌발상황 발생시에는 평상시 처리되는 영상의 품질을 보다 높일 수 있다.The accidental image storage unit 150 analyzes the cause of the accident situation through the stored image when the accident occurs, thereby preventing the occurrence of the accident situation. The video codec (H.264) with good image quality and compression rate is used to store and transmit the unexpected image in real time. Based on the result of the automatic accident detection unit, the image quality, the number of frames, the size, etc. of the image can be adjusted to increase the quality of the image that is normally processed when the accident occurs.

상기 교통상황감시부(160)는 운영자가 교통상황 감시를 위한 제어가 일정 시간 이상 조작하지 않을 때 미리 설정된 팬틸트 값에 의하여 자동으로 돌발 상황 검지 기능으로 운영된다. 또한, 더욱 바람직하게는 본 발명에 따른 실시간 교통상황검지 시스템은, 평상시에는 실시간 자동돌발 상황을 검지하는 시스템으로 운영되고 있다가 돌발 상황이 발생하면 자동으로 돌발 발생장소로 카메라 및 팬틸트를 제어하여 돌발 영상을 실시간으로 센터 운영자 모니터로 표출할 수 있도록 실시간영상전송부(170)을 더 포함하여 구성함이 바람직하며, 이를 위해 제어부(180)을 구비할 수 있다.. 센터 운영자는 키보드를 통하여 현장 카메라를 제어하여 돌발 장소에 대한 자세한 영상을 취득할 수 있다. 돌발 상황이 발생하면 현장 제어기(180)에서는 센터에서의 카메라 제어 명령에 움직이며, 센터에서 특정시간 동안 센터에서의 제어 명령이 수신되지 않으면, 자동으로 돌발상황 검지 모드로 진입하여 동작하도록 구동됨이 바람직하다.The traffic situation monitoring unit 160 operates as a sudden situation detection function automatically by a preset pan tilt value when the operator does not operate the control for monitoring traffic conditions for a predetermined time or more. In addition, more preferably, the real-time traffic situation detection system according to the present invention is normally operated as a system for detecting a real-time automatic accident situation, when the accident occurs automatically by controlling the camera and pan tilt to the occurrence place It is preferable to further include a real-time video transmission unit 170 to display the sudden image to the center operator monitor in real time, for this purpose, the controller 180 may be provided. Control to obtain a detailed image of the breakout place. When a sudden situation occurs, the on-site controller 180 moves to a camera control command at the center, and when the control command at the center is not received for a specific time at the center, it is automatically driven to enter the sudden situation detection mode and operate. desirable.

도 2는 본 발명에 따른 시스템을 적용한 실시간 돌발검지 영역을 설정하는 일례를 도시한 것이다.2 illustrates an example of setting a real-time incident detection region to which the system according to the present invention is applied.

본 발명에 따른 시스템을 적용하기 위한 돌발상황 분석 영역(210, 220)은 구부러진 실선으로 나타내었으며 교통정보 분석부와 도로상황 분석부가 공통으로 이용하게 된다. 이때 영상 처리 및 상황 분석을 위해 구부러진 영역을 거리에 따른 직선영역으로 변환하여 이용한다. 변환된 영역은 거리에 비례하기 때문에 돌발상황 발생시 발생 위치를 계산할 수 있다. 도로 영상에서 점선으로 된 사각 영역(211, 212, 221, 222)은 교통정보 분석부의 검지 영역이다.Incident situation analysis areas 210 and 220 for applying the system according to the present invention are indicated by bent solid lines, and the traffic information analysis unit and the road situation analysis unit are commonly used. At this time, the curved area is converted into a linear area according to distance for image processing and situation analysis. Since the converted area is proportional to the distance, the occurrence position can be calculated when an accident occurs. The blind spots 211, 212, 221, and 222 indicated by dotted lines in the road image are detection areas of the traffic information analyzer.

본 발명에 따르면, 차량의 우회가 거의 불가능한 터널에서뿐만 아니라, 철도 차량사고 및 화재 등의 돌발상황을 신속히 감지함으로써, 큰 재난으로 이어질 수 있는 사고를 즉시 대응하여 제압할 수 있도록 하는 시스템을 운영사고 지점 및 차량의 신속한 대피, 구조원들의 빠른 대처, 또한 사고 현장으로의 진입통제 등을 통한 연쇄참사의 감시 및 예방할 수 있는 검지 시스템을 제공할 수 있는 장점이 있다. 특히, 종래의 기술에서는 사고 및 화재 초기에 발생 하는 연기 및 매연 등의 상황을 감지하지 못하여 인명참사의 예방에 크게 기여하지 못하는 실정으로 실제로 감지 사각지대 화재로의 사망 사고시 연기와 유독가스에 의한 질식사고가 대부분 발생하게 되는데, 본 발명은 화재발생시 연기를 감지하여 경고를 발생시킴으로 보다 신속한 상황 대처가 가능하다. 또한 돌발사고를 유발하는 여러 가지 상황 등을 감지하여 관제 센터에 알려줌으로써 사고를 사전에 예방할 수 있다.According to the present invention, as well as in the tunnel almost impossible to bypass the vehicle, by detecting a sudden accident such as a railroad car accident and fire, operating system to enable the immediate response to overcoming accidents that can lead to major disasters And there is an advantage that can provide a detection system that can monitor and prevent chain disaster through the rapid evacuation of vehicles, the rapid response of rescue workers, and also the entry control to the accident site. In particular, the conventional technology does not detect the smoke and smoke occurring in the early stage of the accident and fire, and thus does not contribute to the prevention of casualties. Most of the cost is generated, the present invention is able to deal with the situation more quickly by generating a warning by detecting smoke when a fire occurs. In addition, it can prevent accidents by detecting various situations causing sudden accidents and notifying the control center.

전술한 바와 같은 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시예에 관해 설명하였다. 그러나 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서는 여러 가지 변형이 가능하다. 본 발명의 기술적 사상은 본 발명의 기술한 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.In the foregoing detailed description of the present invention, specific examples have been described. However, various modifications are possible within the scope of the present invention. The technical idea of the present invention should not be limited to the embodiments of the present invention but should be determined by the equivalents of the claims and the claims.

110: 영상분석부
120: 도로상황분석부
130: 교통정보분석부
140: 자동돌발상황검지부
150: 돌발영상저장부
160: 교통상황 감시부
170: 실시간 영상전송부
180: 제어부110: image analysis unit
120: road situation analysis
130: Traffic Information Analysis Department
140: automatic accident situation detection unit
150: unexpected image storage unit
160: traffic monitoring
170: real-time video transmission unit
180:

Claims

The background image of the input image is divided into a static background and a dynamic background, and in the case of the static background, the average value of the input image and the standard deviation of the degree of change are obtained. The moving average method is used to adapt to the change of the lighting according to the change of weather conditions, and the object is detected by the "Haar-based object detection" method in the detection area of the input image, and the object is detected. An image analyzer extracting data;
A road situation analyzer which analyzes the image data extracted by the image analyzer to classify the identified object and tracks the movement of the object;
A traffic information analysis unit for analyzing a speed, a vehicle type, and a traffic volume of a vehicle passing through a predetermined area within the detection area of the input image;
An automatic accident situation detection unit for detecting a first accident situation through the road situation analysis unit and detecting a second accident situation in real time using the result of the traffic information analysis unit;
An unexpected image storage unit for storing an unexpected image based on a result detected by the automatic incident situation detecting unit;
Traffic situation detection unit that automatically operates as a sudden situation detection function when the control for monitoring traffic conditions do not operate for a certain time;
A real-time automatic event detection function for real-time, and a real-time video transmission unit for controlling the camera and pan tilt to the place where the accident occurs automatically when the accident occurs, the real-time video transmission unit; And
And a controller for controlling the driving of the image transmitter.

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