KR101154110B1 - 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명에 따른 차량 속도 측정 장치는 주행중인 차량에 대한 영상 이미지가 입력되는 비디오 카메라, 비디오 카메라에 입력된 영상 이미지를 전용 인터페이스가 된 내장 칩에서 영상처리를 통해, 동일 차량에 대한 서로 다른 시간대의 이미지를 생성하는 영상 처리부, 영상 처리부에서 처리되는 이미지를 저장하는 프레임 버퍼 메모리부, 영상 처리부에서 생성된 2개의 다른 시간대 차량 이미지를 이용하여 차량의 속도를 연산하는 속도 연산부 및 영상 처리부의 영상 이미지 생성, 프레임 버퍼 메모리부의 이미지 저장 및 속도 연산부의 차량의 속도 연산 과정을 제어하는 제어부를 포함한다.
본 발명에 따른 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 장치 및 방법은 카메라에 결합된 내장형 하드웨어로 구현하여, 부피가 작고 설치가 용이한 장점이 있다.

Description

영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR MEASURING VELOCITY OF MOVING VEHICLE USING IMAGE PROCESSING METHOD}
본 발명은 주행중인 차량의 속도를 측정하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다. 특히 본 발명은 별도의 장비 없이 하나의 비디오 카메라로 입력된 영상을 전용 인터페이스가 된 내장 칩으로 처리하여 차량의 위치를 파악하고, 이동한 차량의 이동 변위를 연산하여 주행 중인 차량의 속도를 측정하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.
대부분의 과속 카메라는 센서식으로 카메라 전방 20~30m 앞에 사각형으로 감지선이 매설되어 있다. 센서를 두 곳 매설하여 한곳에서 다른 한곳으로 차량이 지나가는 시간차를 이용하여 차량의 속도를 구한다.‘속도=거리/시간’이라는 공식에 따라 감지선을 통해 과속이 인지되면 곧바로 카메라 플래시가 번쩍 터지면서 사진을 찍게 되는 원리이다.
이 같은 방법은 시스템 설치를 위해 도로 밑에 센서를 매설해야 하고 이와 연동하여 동작하는 카메라 시스템을 설치해야 한다. 이러한 시스템은 매우 한정적인 구간에서만 단속이 가능하고, 한번 설치한 시스템은 이동이 불가능하다는 문제점이 있었다.
센서식 이외에, 구동방식에 따라 전파를 이용해 측정하는 레이더식, 빛의 반사에 따라 측정하는 레이저식 등이 있는데 장비 설치에 많은 비용이 소요된다는 문제점이 있었다.
본 발명에 따른 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 장치 및 방법은 다음과 같은 해결과제를 목적으로 한다.
첫째, 별도의 장치 없이 카메라에서 획득한 영상만을 이용하여, 도로상에 주행 중인 차량 속도를 측정케 하고자 한다.
둘째, 주행중인 차량의 속도 측정에 있어서, 다른 장치에 비해 낮은 비용으로 효과적인 속도 측정을 하고자 한다.
셋째, 비디오 카메라(100)를 통해 입력된 영상에 대해, 전용칩이 내장된 형태로 구현하여 부피가 작고, 설치가 용이한 장치를 제공하고자 한다.
넷째, 차량의 주행 속도 위반 여부만을 결정하는 것이 아니라, 도로상의 교통량 등 교통 데이터 분석에 활용할 수 있는 확정성 높은 장치 및 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 해결과제는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해되어 질 수 있을 것이다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 장치는 주행중인 차량에 대한 영상 이미지가 입력되는 비디오 카메라를 포함한다.
본 발명에 따른 차량 속도 측정 장치는 비디오 카메라에 입력된 영상 이미지를 이용하여, 동일 차량에 대한 서로 다른 시간대의 이미지를 생성하는 영상 처리부를 포함한다.
본 발명에 따른 차량 속도 측정 장치는 영상 처리부에서 처리되는 이미지를 저장하는 프레임 버퍼 메모리부를 포함한다.
본 발명에 따른 차량 속도 측정 장치는 영상 처리부에서 생성된 2개의 차량 이미지를 이용하여 차량의 속도를 연산하는 속도 연산부를 포함한다.
본 발명에 따른 차량 속도 측정 장치는 영상 처리부의 영상 이미지 생성, 프레임 버퍼 메모리부의 이미지 저장 및 속도 연산부의 차량의 속도 연산 과정을 제어하는 제어부를 포함한다.
본 발명에 따른 차량 속도 측정 장치는 속도 연산부에서 연산된 차량의 속도를 표시하는 속도 표시부를 더 포함한다.
본 발명에 따른 영상 처리부는 비디오 카메라에 입력되는 영상에서 유효한 배경 영상을 검출하는 배경 영상 생성부, 유효한 배경 영상에서 소실점을 검출하는 소실점 검출부, 유효한 배경 영상을 이용하여 비디오 카메라로부터 입력되는 영상에서 배경을 제거하는 배경 제거부, 소실점을 이용하여 연직 영상을 생성하는 연직 영상 생성부 및 연직 영상을 이용하여 차량의 위치를 검출하는 차량 위치 검출부를 포함한다.
본 발명에 따른 배경 영상 생성부는 프레임 버퍼 메모리부에 저장된 영상 이미지에서 아래의 수학식 1로 RGB 3개의 채널 각각에 대하여 유효 픽셀(I유효픽셀)을 검출하여 유효한 배경 영상을 생성하는 것을 포함한다.
본 발명에 따른 배경 영상 생성부는 유효 픽셀(I유효픽셀)에 대해 아래의 수학식 2를 이용하여 유효한 배경 영상 생성에 사용되는 픽셀 데이터(I배경)를 생성하는 것을 포함한다.
본 발명에 따른 배경 제거부는 히스토그램 매칭 방법으로 비디오 카메라에 입력된 영상과 프레임 버퍼 메모리부에 저장된 유효한 배경 영상과의 이미지 단차를 연산하는 단차 연산부를 포함한다.
본 발명에 따른 배경 제거부는 유효한 배경 영상에 단차 연산부에서 연산된 단차만큼의 보정값을 적용하여 이미지를 정합하는 정합부를 포함한다.
본 발명에 따른 배경 제거부는 정합된 이미지와 유효한 배경영상 간의 절대차 연산을 이용하여 비디오 카메라에 입력된 영상에서 배경을 제거하는 절대차 연산부를 포함한다.
본 발명에 따른 소실점 검출부는 배경 영상 생성부에서 생성된 배경 영상에서 도로의 차선을 검출하고, 차선에 연장된 직선이 수렴하는 소실점을 검출하는 것을 포함한다.
본 발명에 따른 연직 영상 생성부는 배경 제거부를 통해 배경이 제거된 영상에서 픽셀 데이터의 좌표값을 연산하고, 아래의 수학식 3을 이용하여 새로운 좌표값을 생성하는 것을 포함한다.
본 발명에 따른 차량 검출부는 연직 영상 생성부에서 생성된 연직 영상에 대한 이진 연산을 수행하여, 서로 다른 시간 프레임에 위치한 2 개의 이미지에서 차량의 위치 및 컬러 히스토그램 데이터를 검출하는 것을 포함한다.
본 발명에 따른 차량 검출부는 이진 연산을 수행하기 전에 모폴로지를 이용하여 이진 영상의 노이즈(noise)를 제거하는 것을 포함한다.
본 발명에 따른 속도 연산부는 하나의 차량에 대해 차량 검출부에서 검출된 2개의 이미지를 픽셀 단위로 분석하고, 변동된 변위 정보 산출하여 차량의 속도를 연산하는 것을 포함한다.
본 발명에 따른 속도 연산부는 차량 검출부에서 검출한 차량의 위치 및 컬러 히스토그램 데이터를 이용하여 바타차리야(Bhattacharyya) 상수를 산출하여 기준값 이상인 경우에만 차량에 대한 속도를 연산하는 것을 포함한다.
본 발명에 따른 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 방법은 하나의 비디오 카메라를 통하여 주행중인 차량에 대한 영상 이미지가 입력되는 S1 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 방법은 S1 단계에서 입력된 영상 이미지를 이용하여 동일 차량에 대한 서로 다른 시간대의 이미지가 생성되는 S2 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 방법은 S2 단계에서 생성된 2개의 차량 이미지를 이용하여 차량의 속도가 연산되는 S3 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 방법은 S3단계에서 연산된 차량 속도가 디스플레이 장치에 표시되는 S4 단계를 더 포함한다.
본 발명에 따른 S2 단계는 S1 단계에서 입력된 영상에서 유효한 배경 영상이 검출되는 S2-1 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 S2 단계는 S2-1 단계에서 검출된 유효한 배경 영상에서 소심점이 검출되는 S2-2 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 S2 단계는 S2-1 단계의 유효한 배경 영상을 기준으로 이후 입력되는 영상에서 배경이 제거되는 S2-3 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 S2 단계는 S2-2 단계에서 검출된 소실점과 S2-3 단계에서 배경이 제거된 영상을 이용하여 차량에 대한 연직 영상이 생성되는 S2-4 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 S2 단계는 S2-4 단계의 연직 영상을 이용하여 차량의 위치가 검출되는 S2-5 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 S2-1 단계는 S1 단계에서 입력된 영상이 하나 이상의 프레임 버퍼 메모리부에 저장되고, 저장된 영상 이미지의 RGB 3 채널에 대해 각각 아래의 수학식 1을 기준으로 유효 픽셀(I유효픽셀)을 검출하여 유효한 배경 영상을 생성하는 것을 포함한다.
본 발명에 따른 S2-1 단계는 유효 픽셀(I유효픽셀)에 대해 아래의 수학식 2를 이용하여 유효한 배경 영상 생성에 사용되는 픽셀 데이터(I배경)를 생성하는 것을 포함한다.
본 발명에 따른 S2-2 단계는 S2-1 단계에서 생성된 유효한 배경 영상에서 도로의 차선을 검출하고, 차선에 연장된 직선이 수렴하는 소실점을 검출하는 것을 포함한다.
본 발명에 따른 S2-3 단계는 히스토그램 매칭 방법으로 S1 단계에서 입력된 영상과 프레임 버퍼 메모리부에 저장된 유효한 배경 영상과의 이미지 단차가 연산되는 S2-3-1 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 S2-3 단계는 S2-1 단계에서 생성된 유효한 배경 영상에서 S2-3-1 단계에서 연산된 단차만큼의 보정값을 적용하여 이미지가 정합되는 S2-3-2 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 S2-3 단계는 S2-3-2 단계에서 정합된 이미지와 유효한 배경영상 간의 절대차 연산을 수행하여 S1 단계의 입력된 영상에서 배경을 제거하는 S2-3-3 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 S2-4 단계는 S2-3 단계에서 배경이 제거된 영상에서 픽셀 데이터의 좌표값을 연산하고, 아래의 수학식 3을 이용하여 새로운 좌표값을 생성하는 것을 포함한다.
본 발명에 따른 S2-5 단계는 S2-4 단계에서 생성된 연직 연상에 대한 이진 연산을 수행하여, 서로 다른 시간 프레임에 위치한 2 개의 이미지에서 차량의 위치 및 컬러 히스토그램 데이터가 검출되는 것을 포함한다.
본 발명에 따른 S2-5 단계는 이진 연산을 수행하기 전에 모폴로지를 이용하여 이진 영상의 잡음이 제거되는 단계를 더 포함한다.
본 발명에 따른 S3 단계는 S2-5 단계에서 검출한 차량의 위치 및 컬러 히스토그램 데이터를 이용해 차량의 위치를 픽셀 단위로 분석하고, 변동된 변위 정보 산출하여 차량의 속도가 연산되는 것을 포함한다.
본 발명에 따른 S3 단계는 S2-5 단계에서 검출한 차량의 위치 및 컬러 히스토그램 데이터를 이용해 바타차리야(Bhattacharyya) 상수를 산출하여 기준값 이상인 경우에만 차량의 속도가 연산되는 것을 포함한다.
본 발명에 따른 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 장치 및 방법은 하나의 카메라로부터 획득한 영상을 전용 인터페이스가 된 내장 칩에서 영상처리를 통해, 도로상 차량의 속도를 측정할 수 있다.
본 발명에 따른 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 장치 및 방법은 카메라에 결합된 내장형 하드웨어로 구현하여, 부피가 작고 설치가 용이한 장점이 있다.
본 발명에 따른 장치 및 방법을 이용하여 획득한 교통 데이터는 실시간 교통 정보 수집에 이용되는 등 다른 장치의 전처리 데이터로 활용이 가능하다.
본 발명에 따른 장치 및 방법은 교통량을 수집하는 카메라인 동시에 차량의 과속 여부를 확인할 수 있는 장치를 제공할 수 있다.
본 발명의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해되어 질 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 장치에 관한 개략적인 구성도이다.
도 2 (a) 내지 2 (e)는 본 발명에 따른 장치 및 방법에서 배경 영상을 만들기 위한 소스 영상(도 2 (a) 내지 2 (d)) 및 생성된 배경 영상(도 2 (e))을 도시한다.
도 3 (a) 내지 3 (d)는 배경을 만들기 위해 사용된 실제 소스영상을 도시한다.
도 4 (a) 내지 4 (f)는 k 값에 따라 배경영상생성부에서 실제 생성된 배경영상을 도시한다
도 5은 본 발명에 따른 장치 및 방법에서 도로의 차선을 이용한 소실점 검출을 개략적으로 도시한다.
도 6 (a) 및 6 (b)는 각각 카메라에서 획득한 영상 및 편위수정이 적용된 연직 영상을 도시한다.
도 7은 본 발명에 따른 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 방법의 순서를 도시한 순서도이다.
도 8은 S1 단계에서 입력된 영상 이미지를 이용하여 동일 차량에 대한 서로 다른 시간대의 이미지가 생성되는 S2 단계를 구체적으로 도시한 순서도이다.
도 9는 S2-1 단계의 유효한 배경 영상에서 배경이 제거되는 S2-3 단계를 구체적으로 도시한 순서도이다.
이하에서는 도면을 참조하면서 본 발명에 따른 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 장치 및 방법에 관하여 구체적으로 설명하겠다.
도 1은 본 발명에 따른 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 장치에 관한 개략적인 구성도이다.
본 발명에 따른 차량 속도 측정 장치는 주행중인 차량에 대한 영상 이미지가 입력되는 비디오 카메라(100), 비디오 카메라(100)에 입력된 영상 이미지를 처리하여, 동일 차량에 대한 서로 다른 시간대의 이미지를 생성하는 영상 처리부(200), 영상 처리부(200)에서 처리되는 이미지를 저장하는 프레임 버퍼 메모리부(500), 영상 처리부(200)에서 생성된 2개의 차량 이미지를 이용하여 차량의 속도를 연산하는 속도 연산부(300) 및 영상 처리부(200)의 영상 이미지 생성, 프레임 버퍼 메모리부(500)의 이미지 저장, 및 속도 연산부(300)의 차량의 속도 연산 과정을 제어하는 제어부(400)를 포함한다.
본 장치는 VGA 비디오 카메라를 통해 영상을 취득하고 영상처리를 통해 물체나 환경을 인식하는 컴퓨터 비전 기술의 응용이다.
비디오 카메라(100)는 100만 화소의 빛을 전기 신호로 변환하는 광전변환센서를 갖는 씨씨디카메라(CCD Camera)인 것이 바람직하다.
또한 비디오 카메라(100)는 일정 조도 이하일 때, 촬영하고자 하는 주행차량에 일정한 조도를 제공하는 플래시와 플래시의 동작을 제어하는 플래시 제어부(400)를 더 포함할 수도 있다.
프레임 버퍼(Frame Buffer) 메모리부(500)는 래스터 주사 방식에서 화면에 나타날 영상 정보를 일시적으로 저장하는 기억 장치이다. 프레임 버퍼 메모리부(500)는 하나 이상의 프레임 버퍼를 포함하는 것이 바람직하다.
각 프레임 버퍼는 배경생성단계에서는 비디오 카메라(100)에서 나오는 로우(raw) 영상을 한 장씩 저장하지만 차량 검출을 위해 영상처리를 할 시에는 유효 배경영상을 저장하고 있는 프레임 버퍼 외의 각 프레임 버퍼 하나당 영상 처리된 4장의 영상정보를 저장하며 하나의 프레임 버퍼를 레스터 주사 방식으로 순차적으로 완전하게 읽어 들이면 2장의 배경이 제거된 도로의 연직 영상과 그에 해당하는 2장의 이진 영상을 얻을 수 있다.
프레임 버퍼의 각 기억 단위는 화면의 하나의 화소에 하나씩 대응하여 화면에 그대로 반영된다. 즉 화면의 각 점의 정보가 비트맵으로 프레임 버퍼 내부에 기억된다. 하나의 프레임 버퍼에서 4개의 영상을 순차적으로 읽어 들이고 차량위치 검출부(250)가 해당 이미지에 필요한 영상처리 모듈을 온(on)/오프(off) 시키면서 차량의 위치를 검출하게 된다. 프레임 버퍼 메모리부(500)는 처리 속도를 향상시키기 위한 다양한 기술이 적용될 수도 있다.
한편 속도 연산부(300)에서 연산된 차량의 속도를 표시하는 속도 표시부(600)(도 1에는 미도시)를 더 포함할 수 있다. 속도 표시부(600)는 도로상에 설치된 LED 전광판 같은 화면일 수도 있고, 차량의 속도 데이터를 이용하기 위한 교통 시스템의 디스플레이 장치일 수도 있다. 휴대용 속도 측정 장치 경우, 카메라에 설치된 별도의 디스플레이 장치에 속도가 표시될 수도 있다.
영상 처리부(200)는 비디오 카메라(100)에 입력되는 영상에서 유효한 배경 영상을 검출하는 배경 영상 생성부(210), 유효한 배경 영상에서 소실점을 검출하는 소실점 검출부(220), 비디오 카메라(100)에서 들어오는 영상에서 배경을 제거하는 배경 제거부(230), 소실점을 이용하여 연직 영상을 생성하는 연직 영상 생성부(240) 및 연직 영상을 이용하여 차량의 위치를 검출하는 차량 위치 검출부(250)를 포함할 수 있다.
도 2 (a) 내지 2 (e)는 본 발명에 따른 장치 및 방법에서 유효한 배경 영상을 만들기 위한 소스 영상(도 2 (a) 내지 (d)) 및 생성된 배경 영상(도 2 (e))을 도시한다.
상기 배경 영상 생성부(210)는 프레임 버퍼 메모리부(500)에 저장된 영상 이미지와 비디오 카메라(100)에서 들어오는 픽셀 정보를 이용하여 아래의 수학식 1을 RGB 3개의 채널 각각에 대하여 연산을 한다. RGB 3 채널에 대하여 수학식 1을 만족하는 픽셀을 유효 픽셀(I유효픽셀)로 인지 하고, 유효한 배경 영상을 생성 하는데 사용된다.
Figure 112010043256612-pat00001
여기서 μ는 프레임 버퍼 메모리부(500)에 저장된 프레임의 픽셀과 비디오 카메라(100)를 통해 들어오는 픽셀 정보의 평균값, μabs는 평균을 구하는데 사용되었던 픽셀들의 편차 절대치의 평균값, k는 양의 정수 값으로 유효 픽셀을 검출하는 범위 보정 값이다.
본 발명에서 k 값은 복잡한 연산 과정을 거쳐 결정되는 것이 아니라, 사용자 또는 시스템에 의해 입력된 값을 갖는다. 이를 통해 유효한 배경 영상이 빠르고 쉽게 결정되는 것이다. k 값을 사전에 결정하여 사용하는 것은 본 발명의 핵심적 구성 중 하나가 된다.
도 3 (a) 내지 (d)는 배경영상을 만들기 위해 사용된 실제 소스영상을 도시하고, 도 4 (a) 내지 (f)는 k 값에 따른 실제 생성된 배경영상을 도시한다. k 값이 0일 시 도 4 (a) 와 같이 생성된 배경영상 상에 데이터가 없는 화소(불량픽셀)가 다수 생기게 된다. 이는 수학식 1에서 유효 픽셀(I유효픽셀) 검출 범위가 좁아서 나타나는 현상으로 불량픽셀은 이 후 배경영상 제거부(230)에서 절대차를 이용한 배경영상 제거 연산 시 많은 잡음을 포함하게 되어 정확한 차량검출 및 속력 계산이 불가능하게 된다. 권장하는 최소 k 값은 4 이며 k 값이 9가 되었을 시 배경영상의 모든 불량픽셀들이 사라지게 된다. k 값이 커짐에 따라 불량픽셀들이 사라지는 반면 배경 생성에 사용된 소스영상에서 차량들을 제거하는 능력이 떨어지는 트레이드 오프를 감안할 필요가 있다.
상기 수학식 1로 정해진 유효 픽셀(I유효픽셀)에 대해 아래의 수학식 2를 이용하여 유효한 배경 영상 생성에 사용되는 픽셀 데이터(I배경)를 생성한다.
Figure 112010043256612-pat00002
여기서 N은 I배경을 만드는데 사용된 모든 소스영상에서 수학식 1로 부터 정해진 유효 픽셀(I유효픽셀)의 개수이다. 배경 영상을 만들기 위해서는 적어도 3장 이상의 소스영상을 사용하는 것이 바람직하다. 본 발명에서는 하드웨어 연산에 최적화시키기 위해 4장의 소스영상을 사용하였고 각 소스영상의 프레임 간격은 제어부(400)을 통해 적절한 값으로 설정이 가능하다. 수학식 2로부터 생성된 픽셀 데이터는 프레임 버퍼 메모리부(500)에 저장된다.
도 5은 본 발명에 따른 장치 및 방법에서 도로의 차선을 이용한 소실점 검출을 개략적으로 도시한다.
소실점 검출부(220)는 배경 영상 생성부(210)에서 생성된 배경 영상에서 도로의 차선을 검출하고, 차선에 연장된 직선이 수렴하는 소실점을 검출한다.
도 2에서는 화면 중앙 세로축을 중심으로 좌측차선과 우측차선이 위치하고 있다. 여기에서 좌측차선과 우측차선을 연장하는 경우 화면의 중앙부에서 만나는 점이 생기는 데 이 점이 CCD 카메라의 소실점(vanishing point)이 된다. 도로상에 설치된 카메라의 광축이 차량중앙과 일치하고 편평한 도로면과 평행하다고 가정(즉, 좌우각(panangle), 상하각(tilt angle),경사각(swing angle)이 모두 0°)하면 영상에 보이는 차선의 소실점은 영상의 중심점에 오게 되고, 실제로 차선은 영상의 중심아래 부분에 위치하게 된다.
소실점은 공간벡터 연산부로부터 검출된 선들을 일정한 구획으로 나눈 가우시안 구(the gaussian sphere)에 투영시켜 구할 수 있다. 또 다른 방법으로, 추출된 선들을 그룹화 과정을 거친 후, 해당 그룹에 속한 선들을 이용하여 각 방향의 소실점들을 구할 수 있다. 소실점을 구하는 가장 간단한 방법은 N개의 선들에 대한 교점을 찾는 방법으로 통계적인 기법인 SVD(Singular Value Decomposition)을 이용하여 선들에 대한 최적의 교점을 구할 수 있다.
배경 제거부(230)는 히스토그램 매칭 방법으로 비디오 카메라(100)에 입력된 영상과 프레임 버퍼 메모리부(500)에 저장된 유효한 배경 영상과의 이미지 단차를 연산하는 단차 연산부(232), 유효한 배경 영상에 단차 연산부(232)에서 연산된 단차만큼의 보정값을 적용하여 이미지를 정합하는 정합부(232) 및 정합된 이미지와 프레임 버퍼 메모리부(500)에 저장된 유효한 배경 영상 간의 동일위치 픽셀 간 절대차 연산을 이용하여 비디오 카메라(100)에 입력된 영상에서 배경을 제거하는 절대차 연산부(233)를 포함한다. 히스토그램 매칭을 통해 단차를 계산하여 프레임 버퍼 메모리부(500)와 비디오 카메라(100)에서 들어오는 영상의 정확한 정합을 구하는 연산은 본 발명이 실제 설치가 되었을 시 카메라 진동에 의한 영상 틀어짐 현상 문제를 해결하고 실사용을 가능하게 하는 핵심적 구성중 하나가 된다.
배경 제거를 통해 도로에서 자동차에 대한 영상만을 확보하고, 이를 통해 자동차의 정확한 위치 검색이 가능하다.
도 6 (a) 및 (b)는 카메라에서 획득한 영상(a) 및 편위수정이 적용된 연직 영상(b)를 도시한다.
연직 영상 생성부(240)는 배경 제거부(230)에서 배경이 제거된 영상에서 픽셀 데이터의 좌표값을 연산하고, 아래의 수학식 3을 이용하여 새로운 좌표값을 생성한다. 새로운 좌표값을 이용하여 프레임 버퍼 메모리부(500)에 픽셀 데이터를 저장하면 이 후 레스터 주사 방식으로 프레임 버퍼메모리부(500)를 읽는 방법으로 도로의 연직영상을 얻을 수 있다.
Figure 112010043256612-pat00003
여기서 (xv, yv)는 소실점의 좌표이고, tx 및 ty는 편위 수정 번역에 대한 상수이다. 편위 수정이란 비디오 카메라(100) 이미지상 소실점으로 수렴하는 도로를 일반 직각 좌표계로 투영시키는 방법이다. 본 발명에서는 편위 수정을 통해 소실점으로 수렴하는 도로의 영상을 지면에서 90도 위에서 바라보는 연직영상으로 변환하는 연산을 수행한다.
차량 검출부(250)는 프레임 버퍼 메모리부(500)에 저장된 연직영상을 읽어 들이면서 영상의 일정한 밝기 정보값을 기준으로 하여 기준보다 작을 경우 1, 기준보다 클 경우 0인 이진 영상을 생성한다. 그 결과 이진 영상의 검은 부분은 차량이 되고 흰 부분은 배경이 된다. 생성된 이진 영상은 차량 검출부(250)의 블롭 분석에 의해 아이디 태그가 붙고 각 블롭 당 이미지 상의 (x, y)위치정보와 이진 영상의 원본 영상과 대조로 컬러 히스토그램 정보를 저장한다.
차량 검출부는 연직 영상 생성부에서 생성된 연직 영상에 대한 이진 연산을 수행하여, 서로 다른 시간 프레임에 위치한 2 개의 이미지에서 차량의 위치 및 컬러 히스토그램 데이터를 검출한다.
또 다른 실시 예로써 이진 영상을 생성하는데 기준이 되는 값은 제어부(400)를 통해 수치 조절이 가능하다.
다른 실시예로서, 차량 검출부는 이진 연산을 수행하기 전에 모폴로지를 이용하여 이진 영상의 노이즈(noise)를 제거하는 것이 바람직하다.
속도 연산부(300)는 하나의 차량에 대해 차량 검출부에서 검출된 2개의 이미지를 픽셀 단위로 분석하고, 변동된 변위 정보 산출하여 차량의 속도를 연산한다. 시간대를 달리하는 2개의 이미지에 대하여, 픽셀 단위로 이동한 변위(이동 거리)가 계산된다면 "속도(v) = 거리(s) / 시간(t)"이라는 수식으로 속도 연산이 가능한 것이다.
다른 실시예로서, 속도 연산부(300)는 차량 검출부에서 2개의 이미지를 검출한 후 블롭 분석 모듈로부터 얻은 컬러 히스토그램을 기반으로 바타차리야(Bhattacharyya) 상수를 산출하여 기준값 이상인 경우에만 두 이미지 간 같은 차량으로 인지를 하고 그에 대한 속도를 연산하는 것이 바람직하다.
즉 차량 검출부에서 검출한 차량의 위치 및 컬러 히스토그램데이터를 이용하여 바타차리야 상수를 산출하게 된다.
이 과정을 통해 시간대를 달리 갖는 2개의 이미지가 동일한 대상(차량)에 대한 것인지 판단이 가능하다. 바타차리야 상수는 통계학적 용어로서 2개의 샘플 데이터에 대하여 중복된 부분이 얼마나 되는지를 판단하는데 사용된다.
센서를 이용한 차량 속도 측정 장치는 모든 차선에 대한 차량 속도 측정을 위해서는 전 차선에 센서를 설치해야 한다. 그러나 본 발명에 따른 차량 속도 측정 장치는 하나의 카메라로 여러 차선에 대한 영상 촬영이 가능하므로, 촬영되는 영상에 대해 차선 마다 적절한 변수를 설정하면 하나의 영상으로 영상의 모든 차선의 여러 차량에 대한 속도 측정도 가능하다.
이하 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 방법에 대해 설명하고자 한다. 상기 본 발명에 따른 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 장치와 중복되는 부분에 대한 설명은 생략하기로 하고, 방법에 있어서 핵심적인 구성을 중심으로 살펴본다.
도 7은 본 발명에 따른 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 방법의 순서를 도시한 순서도 이다.
본 발명에 따른 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 방법은 하나의 비디오 카메라(100)를 통하여 주행중인 차량에 대한 영상 이미지가 입력되는 S1 단계, S1 단계에서 입력된 영상 이미지를 이용하여 동일 차량에 대한 서로 다른 시간대의 이미지가 생성되는 S2 단계 및 S2 단계에서 생성된 2개의 차량 이미지를 이용하여 차량의 속도가 연산되는 S3 단계를 포함한다.
나아가 S3단계에서 연산된 차량 속도가 디스플레이 장치에 표시되는 S4 단계를 더 포함할 수 있다.
도 8은 S1 단계에서 입력된 영상 이미지를 이용하여 동일 차량에 대한 서로 다른 시간대의 이미지가 생성되는 S2 단계를 구체적으로 도시한 순서도이다.
본 발명에 따른 S2 단계는 S1 단계에서 입력된 영상에서 유효한 배경 영상이 검출되는 S2-1 단계, S2-1 단계에서 검출된 유효한 배경 영상에서 소실점이 검출되는 S2-2 단계, S2-1 단계의 유효한 배경 영상을 기준으로 이후 입력되는 영상에서 배경이 제거되는 S2-3 단계, S2-2 단계에서 검출된 소실점과 S2-3 단계에서 배경이 제거된 영상을 이용하여 차량에 대한 연직 영상이 생성되는 S2-4 단계 및 S2-4 단계의 연직 영상을 이용하여 차량의 위치가 검출되는 S2-5 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 S2-1 단계는 S1 단계에서 입력된 영상이 하나 이상의 프레임 버퍼 메모리부(500)에 저장되고, 저장된 영상 이미지의 RGB 3 채널에 대해 각각 상기 수학식 1을 기준으로 유효 픽셀(I유효픽셀)을 검출하여 유효한 배경 영상을 생성한다.
유효 픽셀(I유효픽셀)에 대해 상기 수학식 2를 이용하여 유효한 배경 영상 생성에 사용되는 픽셀 데이터를 생성한다. 배경 영상 데이터는 프레임 버퍼 메모리부(500)에 저장이 되고, 이후 비디오 카메라(100)로부터 들어오는 모든 영상에서 배경 제거부(230)가 배경을 제거하는데 사용된다.
본 발명에 따른 S2-2 단계는 S2-1 단계에서 생성된 유효한 배경 영상에서 도로의 차선을 검출하고, 차선에 연장된 직선이 수렴하는 소실점을 검출한다.
도 9는 S2-1 단계의 유효한 배경영상을 이용하여 비디오카메라(100)로부터 들어오는 영상에서 배경이 제거되는 S2-3 단계를 구체적으로 도시한 순서도이다.
본 발명에 따른 S2-3 단계는 히스토그램 매칭 방법으로 S1 단계에서 입력된 영상과 프레임 버퍼 메모리부(500)에 저장된 유효한 배경 영상과의 이미지 단차가 연산되는 S2-3-1 단계, S2-1 단계에서 생성된 유효한 배경 영상에서 S2-3-1 단계에서 연산된 단차만큼의 보정값을 적용하여 이미지가 정합되는 S2-3-2 단계 및 S2-3-2 단계에서 정합된 이미지와 유효한 배경영상 간의 절대차 연산을 수행하여 S1 단계의 입력된 영상에서 배경을 제거하는 S2-3-3 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 S2-4 단계는 S2-3 단계에서 배경이 제거된 영상에서 픽셀 데이터의 좌표값을 연산하고, 상기 수학식 3을 이용하여 새로운 좌표값을 생성한다. 상기 수학식 3을 이용하여 얻은 새로운 좌표값을 주소로 하여 프레임 버퍼 메모리부(500)에 픽셀 데이터들이 저장되고, 해당 프레임 버퍼를 레스터 주사방식으로 읽어 들이면 도로에 대한 연직영상을 얻을 수 있다.
본 발명에 따른 S2-5 단계는 S2-4 단계에서 생성된 연직 연상에 대한 이진 연산을 수행하여, 서로 다른 시간 프레임에 위치한 2 개의 이미지에서 차량의 위치 및 컬러 히스토그램 데이터를 검출하게 된다.
본 발명에 따른 S2-5 단계는 이진 연산을 수행하기 전에 모폴로지를 이용하여 이진 영상의 잡음을 제거하는 단계를 더 포함하는 것이 바람직하다.
본 발명에 따른 S3 단계는 하나의 차량에 대해 차량 검출부에서 검출된 2개의 이미지를 픽셀 단위로 분석하고, 변동된 변위 정보 산출하여 차량의 속도를 연산한다.
본 발명에 따른 S3 단계는 S2-5 단계에서 검출한 차량의 위치 및 컬러 히스토그램 데이터를 이용해 바타차리야(Bhattacharyya) 상수를 산출하여 기준값 이상인 경우에만 두 이미지의 차량이 동일한 차량이라고 판별하고, 해당 차량에 대한 속도를 연산하는 것이 바람직하다.
다른 실시예
상기 본 발명에 대한 설명은 주행중인 차량에 대한 속도를 측정하는 장치 및 방법에 대해서만 언급하였다. 디지털 영상 데이터로부터 산출된 차량의 속도는 도로상 차량의 과속여부를 측정할 수 있을 뿐만 아니라 해당 도로의 교통 현황이나 장기적으로 사용될 수 있는 교통 관련 데이터로 이용될 수도 있다.
과속 카메라와는 별도의 교통량 카메라로 관측되고 있는 교통량은 본 발명의 비디오 카메라(100)로도 실시간으로 관측될 수 있다. 나아가 카메라가 설치된 해당 도로의 실시간 차량 주행 속도를 측정하여, 정확한 정체 상황을 파악할 수 있다.
이렇게 파악된 교통 정보는 유무선으로 송신되어 실시간 교통 정보 제공에 사용될 수 있다. 예컨대, 방송을 통해 단순히 정체 여부 등 교통량을 알리는데 사용될 수도 있다. 나아가 출발지에서 목적지까지 경로를 설정하는 차량 네비게이션에서 물리적인 거리만을 변수로 두지 않고, 실시간으로 교통량을 고려하여 최적의 경로를 설정하고 갱신하는 지능형 네비게이션에 이용될 수도 있다.
본 발명을 통해 정확한 차량의 속도 측정이 손쉽게 산출가능하므로, 새로운 도로나 토목 구조물의 설치로 교통 흐름이 얼마나 원활해 졌는지 정확하게 파악이 가능하고, 주변 도로의 기상 상황이나 정체 상황에 따라 근처의 도로가 얼마나 영향을 받는지도 정확하게 평가될 수 있다.
또 다른 실시예로서, 도로상에서 소실점만 검출이 가능하다면, 차량뿐만 아니라 도로상에서 이동하는 사람, 자전거 또는 이동하는 기타 물체의 이동 여부 및 속도까지 측정이 가능하다.
본 실시예 및 본 명세서에 첨부된 도면은 본 발명에 포함되는 기술적 사상의 일부를 명확하게 나타내고 있는 것에 불과하며, 본 발명의 명세서 및 도면에 포함된 기술적 사상의 범위 내에서 당업자가 용이하게 유추할 수 있는 변형 예와 구체적인 실시 예는 모두 본 발명의 권리범위에 포함되는 것이 자명하다고 할 것이다.
100 : 비디오 카메라 200 : 영상 처리부
210 : 배경 영상 생성부 220 : 소실점 검출부
230 : 배경 제거부 231 : 단차 연산부
232 : 정합부 233 : 절대차 연산부
240 : 연직 영상 생성부 250 : 차량 위치 검출부
300 : 속도 연산부 400 : 제어부
500 : 프레임 버퍼 메모리부 600 : 속도 표시부

Claims (24)

  1. 주행중인 차량에 대한 영상 이미지가 입력되는 비디오 카메라;
    상기 비디오 카메라에 입력된 영상 이미지를 이용하여, 동일 차량에 대한 서로 다른 시간대의 이미지를 생성하는 영상 처리부;
    상기 영상 처리부에서 처리되는 이미지를 저장하는 프레임 버퍼 메모리부;
    상기 영상 처리부에서 생성된 2개의 차량 이미지를 이용하여 차량의 속도를 연산하는 속도 연산부; 및
    상기 영상 처리부의 영상 이미지 생성, 상기 프레임 버퍼 메모리부의 이미지 저장 및 상기 속도 연산부의 차량의 속도 연산 과정을 제어하는 제어부를 포함하되,
    상기 영상 처리부는 상기 비디오 카메라에 입력되는 영상에서 유효한 배경 영상을 검출하는 배경 영상 생성부, 상기 유효한 배경 영상에서 소실점을 검출하는 소실점 검출부, 상기 유효한 배경 영상을 이용하여 비디오 카메라로부터 입력되는 영상에서 배경을 제거하는 배경 제거부, 상기 소실점을 이용하여 연직 영상을 생성하는 연직 영상 생성부 및 상기 연직 영상을 이용하여 차량의 위치를 검출하는 차량 위치 검출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 장치,
  2. 제1항에 있어서,
    상기 속도 연산부에서 연산된 차량의 속도를 표시하는 속도 표시부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 장치.
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 배경 영상 생성부는 프레임 버퍼 메모리부에 저장된 영상 이미지에서
    Figure 112011086280112-pat00004
    수식으로 RGB 3개의 채널 각각에 대하여 유효 픽셀(I유효픽셀)을 검출하여 유효한 배경 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 장치,
    (여기서 μ는 프레임 버퍼 메모리부에 저장된 프레임의 픽셀과 비디오 카메라를 통해 들어오는 픽셀 정보의 평균값, μabs 는 평균을 구하는데 사용되었던 픽셀들의 편차 절대치의 평균값, k는 양의 정수 값으로 유효 픽셀을 검출하는 범위 보정 값).
  5. 제4항에 있어서,
    상기 유효 픽셀(I유효픽셀)에 대해
    Figure 112011086280112-pat00005
    수식을 이용하여 유효한 배경 영상 생성에 사용되는 픽셀 데이터(I배경)를 생성하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 장치,
    (여기서 N은 I배경을 위해 사용된 모든 소스영상에서 상기 식으로 정해진 유효픽셀(I유효픽셀)의 개수임).
  6. 제1항에 있어서,
    상기 배경 제거부는
    히스토그램 매칭 방법으로 상기 비디오 카메라에 입력된 영상과 상기 프레임 버퍼 메모리부에 저장된 유효한 배경 영상과의 이미지 단차를 연산하는 단차 연산부;
    상기 유효한 배경 영상에 상기 단차 연산부에서 연산된 단차만큼의 보정값을 적용하여 이미지를 정합하는 정합부; 및
    상기 정합된 이미지와 상기 유효한 배경영상 간의 절대차 연산을 이용하여 상기 비디오 카메라에 입력된 영상에서 배경을 제거하는 절대차 연산부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 장치,
  7. 제1항에 있어서,
    상기 소실점 검출부는 상기 배경 영상 생성부에서 생성된 배경 영상에서 도로의 차선을 검출하고, 차선에 연장된 직선이 수렴하는 소실점을 검출하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 장치,
  8. 제1항에 있어서,
    상기 연직 영상 생성부는 배경 제거부를 통해 배경이 제거된 영상에서 픽셀 데이터의 좌표값을 연산하고,
    Figure 112011086280112-pat00006
    수식을 이용하여 새로운 좌표값을 생성하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 장치,
    (여기서 (xv, yv)는 소실점의 좌표이고, tx 및 ty는 편위 수정 번역에 대한 상수임)
  9. 제1항에 있어서,
    상기 차량 검출부는 상기 연직 영상 생성부에서 생성된 연직 영상에 대한 이진 연산을 수행하여, 서로 다른 시간 프레임에 위치한 2 개의 이미지에서 차량의 위치 및 컬러 히스토그램 데이터를 검출하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 장치,
  10. 제9항에 있어서,
    상기 차량 검출부는 상기 이진 연산을 수행하기 전에 모폴로지를 이용하여 이진 영상의 노이즈(noise)를 제거하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 장치.
  11. 제9항 또는 10항에 있어서,
    상기 속도 연산부는 하나의 차량에 대해 상기 차량 검출부에서 검출된 2개의 이미지를 픽셀 단위로 분석하고, 변동된 변위 정보 산출하여 차량의 속도를 연산하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 속도 연산부는 상기 차량 검출부에서 검출한 차량의 위치 및 컬러 히스토그램 데이터를 이용하여 바타차리야(Bhattacharyya) 상수를 산출하여 기준값 이상인 경우에만 차량에 대한 속도를 연산하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 장치.
  13. 하나의 비디오 카메라를 통하여 주행중인 차량에 대한 영상 이미지가 입력되는 S1 단계;
    상기 S1 단계에서 입력된 영상 이미지를 이용하여 동일 차량에 대한 서로 다른 시간대의 이미지가 생성되는 S2 단계; 및
    상기 S2 단계에서 생성된 2개의 차량 이미지를 이용하여 차량의 속도가 연산되는 S3 단계를 포함하되,
    상기 S2 단계는
    상기 S1 단계에서 입력된 영상에서 유효한 배경 영상이 검출되는 S2-1 단계;
    상기 S2-1 단계에서 검출된 유효한 배경 영상에서 소심점이 검출되는 S2-2 단계;
    상기 S2-1 단계의 유효한 배경 영상을 기준으로 이후 입력되는 영상에서 배경이 제거되는 S2-3 단계;
    상기 S2-2 단계에서 검출된 소실점과 상기 S2-3 단계에서 배경이 제거된 영상을 이용하여 차량에 대한 연직 영상이 생성되는 S2-4 단계;
    상기 S2-4 단계의 연직 영상을 이용하여 차량의 위치가 검출되는 S2-5 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 S3단계에서 연산된 차량 속도가 디스플레이 장치에 표시되는 S4 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 방법.
  15. 삭제
  16. 제13항에 있어서,
    상기 S2-1 단계는
    상기 S1 단계에서 입력된 영상이 하나 이상의 프레임 버퍼 메모리부에 저장되고, 저장된 영상 이미지의 RGB 3 채널에 대해 각각
    Figure 112011086280112-pat00007
    수식을 기준으로 유효 픽셀(I유효픽셀)을 검출하여 유효한 배경 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 방법.
    (여기서 μ는 프레임 버퍼 메모리부에 저장된 프레임의 픽셀과 비디오 카메라를 통해 들어오는 픽셀 정보의 평균값, μabs 는 평균을 구하는데 사용되었던 픽셀들의 편차 절대치의 평균값, k는 양의 정수 값으로 유효 픽셀을 검출하는 범위 보정 값).
  17. 제16항에 있어서,
    상기 유효 픽셀(I유효픽셀)에 대해
    Figure 112011086280112-pat00008
    수식을 이용하여 유효한 배경 영상 생성에 사용되는 픽셀 데이터(I배경)를 생성하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 방법.
    (여기서 N은 I배경을 위해 사용된 모든 소스영상에서 상기 식으로 정해진 유효픽셀(I유효픽셀)의 개수임).
  18. 제13항에 있어서,
    상기 S2-2 단계는
    상기 S2-1 단계에서 생성된 유효한 배경 영상에서 도로의 차선을 검출하고, 차선에 연장된 직선이 수렴하는 소실점을 검출하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 방법.
  19. 제16항에 있어서,
    상기 S2-3 단계는
    히스토그램 매칭 방법으로 상기 S1 단계에서 입력된 영상과 상기 프레임 버퍼 메모리부에 저장된 유효한 배경 영상과의 이미지 단차가 연산되는 S2-3-1 단계;
    상기 S2-1 단계에서 생성된 유효한 배경 영상에서 상기 S2-3-1 단계에서 연산된 단차만큼의 보정값을 적용하여 이미지가 정합되는 S2-3-2 단계; 및
    상기 S2-3-2 단계에서 정합된 이미지와 상기 유효한 배경영상 간의 절대차 연산을 수행하여 상기 S1 단계의 입력된 영상에서 배경을 제거하는 S2-3-3 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 방법.
  20. 제13항에 있어서,
    상기 S2-4 단계는 상기 S2-3 단계에서 배경이 제거된 영상에서 픽셀 데이터의 좌표값을 연산하고,
    Figure 112011086280112-pat00009
    수식을 이용하여 새로운 좌표값을 생성하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 방법.
    (여기서 (xv, yv)는 소실점의 좌표이고, tx 및 ty는 편위 수정 번역에 대한 상수임)
  21. 제13항에 있어서,
    상기 S2-5 단계는 상기 S2-4 단계에서 생성된 연직 연상에 대한 이진 연산을 수행하여, 서로 다른 시간 프레임에 위치한 2 개의 이미지에서 차량의 위치 및 컬러 히스토그램 데이터가 검출되는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 방법.
  22. 제21항에 있어서,
    상기 S2-5 단계는 상기 이진 연산을 수행하기 전에 모폴로지를 이용하여 이진 영상의 잡음이 제거되는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 방법.
  23. 상기 제21항 또는 제22항에 있어서,
    상기 S3 단계는
    상기 S2-5 단계에서 검출한 차량의 위치 및 컬러 히스토그램 데이터를 이용해 차량의 위치를 픽셀 단위로 분석하고, 변동된 변위 정보 산출하여 차량의 속도가 연산되는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 방법.
  24. 제 23항에 있어서,
    상기 S3 단계는
    상기 S2-5 단계에서 검출한 차량의 위치 및 컬러 히스토그램 데이터를 이용해 바타차리야(Bhattacharyya) 상수를 산출하여 기준값 이상인 경우에만 차량의 속도가 연산되는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101291301B1 (ko) 2013-02-28 2013-07-30 심광호 영상 및 레이더를 이용한 차량 속도 측정시스템

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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102592456B (zh) * 2012-03-09 2013-11-20 福建省视通光电网络有限公司 一种基于视频的车辆测速方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR960032256A (ko) * 1995-02-15 1996-09-17 심광호 이동차량 자동 계수시스템 및 방법
KR19990047365A (ko) * 1997-12-04 1999-07-05 심광호 영상검지 시스템
KR100402922B1 (ko) 2001-06-18 2003-10-22 주식회사 브이텍 차량의 속도 측정방법 및 그것을 이용한 무인 과속단속카메라
KR20060034497A (ko) * 2004-10-19 2006-04-24 주식회사 세인시스템 단일 카메라를 사용한 3차원 영상정보 획득방법 및 이를이용한 영상검지방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR960032256A (ko) * 1995-02-15 1996-09-17 심광호 이동차량 자동 계수시스템 및 방법
KR19990047365A (ko) * 1997-12-04 1999-07-05 심광호 영상검지 시스템
KR100402922B1 (ko) 2001-06-18 2003-10-22 주식회사 브이텍 차량의 속도 측정방법 및 그것을 이용한 무인 과속단속카메라
KR20060034497A (ko) * 2004-10-19 2006-04-24 주식회사 세인시스템 단일 카메라를 사용한 3차원 영상정보 획득방법 및 이를이용한 영상검지방법

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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