KR101318652B1 - 차량의 움직임 감지방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 차량 카메라의 영상정보를 이용하여 자차의 움직임을 인식하는 방법에 관한 것으로서, 차량에 장착된 카메라를 통해 얻어지는 영상의 전역 움직임을 감지하고 영상정보 변화값의 신속한 추출을 통해 차량의 수직방향의 움직임 및 회전 움직임을 감지하는 방법에 관한 것이다.
보다 더 구체적으로 본 발명에 의하면, 차량 외부의 영상을 촬영하는 적어도 하나 이상의 카메라로부터 영상정보를 입력 받고, 상기 영상정보를 소정 픽셀의 일정크기로 블록화한 후 이를 이용하여 영상정보의 변화량을 인식하는 영상정보 분석장치를 이용한 차량의 움직임 감지방법에 있어서, (a) 차량의 운행 개시 후 상기 카메라가 최초로 촬영한 영상정보를 상기 영상정보 분석장치에 입력하고, 상기 최초 촬영 영상정보의 이미지 정보를 n*m 크기의 픽셀로 블록화하되, 상기n*m 크기의 픽셀 중 피사체가 촬영되어 형성되는 검은색 블록이 존재하는 구간을 추출하여 기본 영상으로 설정하는 단계; (b) 상기 기본 영상의 n*m의 픽셀로 구성되는 블록의 각 블록값들을 수직방향으로 스캔하되, 상기 수직방향의 블록값들을 평균화한 1차원의 숫자정보로 변환하여 기본 영상의 배열정보를 형성하는 단계; (c) 상기 카메라의 최초 촬영 이후에 연속적으로 촬영된 영상정보들의 각 이미지 정보를 n*m 크기의 픽셀로 블록화하여 형성되는 비교 영상을 상기 영상정보 분석장치에 입력하는 단계; (d) 상기 비교 영상의 n*m의 픽셀로 구성되는 블록의 각 블록값들을 수직방향으로 스캔하되, 상기 수직방향의 블록값들을 평균화한 1차원의 숫자정보로 변환하여 비교 영상의 배열정보를 형성하는 단계; 및 (e) 상기 기본 영상의 배열정보와 상기 비교 영상의 배열정보의 차이점을 비교하여 차량의 움직임 정도를 검출하는 단계;를 포함하는 차량의 움직임 감지방법을 제공한다.

Description

차량의 움직임 감지방법{Detecting Method for Movement of Vehicle}

본 발명은 차량 카메라의 영상정보를 이용하여 자차의 움직임을 인식하는 방법에 관한 것으로서, 차량에 장착된 카메라를 통해 얻어지는 영상의 전역 움직임을 감지하고 영상정보 변화값의 신속한 추출을 통해 차량의 수직방향의 움직임 및 회전 움직임을 감지하는 방법에 관한 것이다.

최근, 차량의 고급화, 안전성 강화 등의 추세에 힘입어 차량의 주행과 관련되는 영상정보, 계측정보 등을 취합하여 운전자에 알려주는 시스템 및 방식이 제시되고 있다.

특히, 차량추돌사고 방지 및 안전운행 보장을 위해, 장애물 감지방법, 차선변경 감지방법 등과 더불어서 자차의 움직임 감지방법의 개발은 더욱 활성화 되고 있는 추세이다.

종래의 자차 움직임 감지방식은, 차량에 장착된 카메라에 의해 촬영되는 전체 영상을 일정 블록으로 분할하고 그 다음에 입력되는 영상에서 기존 블록의 특징값과 가장 유사한 블록을 찾아내는 방법을 사용하고 있었다.

이와 같은 종래의 방식에 의하면, 연속되는 영상에서 예상되는 전역 움직임이 전방위로 개방되므로, 보편적으로 쓰이기 위한 연산과정이 필요하므로, 고속으로 차량의 전역 움직임을 인식하기에는 연산 시간이 너무 지연되는 문제점이 있었다.

따라서, 차량 카메라의 영상을 연산에 필요한 소정의 정보로 변환한 후, 이를 통해 고속으로 차량의 움직임을 정밀하게 연산할 수 있는 차량의 움직임 감지방법이 요구되고 있다.

본 발명은 상술한 종래기술의 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로써, 차량에 장착된 카메라를 통해 얻어지는 영상의 전역 움직임을 감지하고 이를 통해 차량의 횡방향의 움직임 및 회전 움직임을 감지하는 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

또한 본 발명은 최초로 인가된 이미지 정보에 기초한 기본 영상과 이후 인가되는 이미지 정보로 형성되는 비교 영상을 소정의 특징점을 가진 배열정보로 변환하고, 이를 비교하여 차량의 움직임을 파악할 수 있게 함으로써, 신속하게 차량의 움직임을 연산할 수 있는 감지방법을 제공하는데 또 다른 목적이 있다.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 본 발명의 기재로부터 당해 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

전술한 종래기술의 문제점을 해결하기 위한 본 발명은, 차량 외부의 영상을 촬영하는 적어도 하나 이상의 카메라로부터 영상정보를 입력 받고, 상기 영상정보를 소정 픽셀의 일정크기로 블록화한 후 이를 이용하여 영상정보의 변화량을 인식하는 영상정보 분석장치를 이용한 차량의 움직임 감지방법에 있어서, (a) 차량의 운행 개시 후 상기 카메라가 최초로 촬영한 영상정보를 상기 영상정보 분석장치에 입력하고, 상기 최초 촬영 영상정보의 이미지 정보를 n*m 크기의 픽셀로 블록화하되, 상기n*m 크기의 픽셀 중 피사체가 촬영되어 형성되는 검은색 블록이 존재하는 구간을 추출하여 기본 영상으로 설정하는 단계; (b) 상기 기본 영상의 n*m의 픽셀로 구성되는 블록의 각 블록값들을 수직방향으로 스캔하되, 상기 수직방향의 블록값들을 평균화한 1차원의 숫자정보로 변환하여 기본 영상의 배열정보를 형성하는 단계; (c) 상기 카메라의 최초 촬영 이후에 연속적으로 촬영된 영상정보들의 각 이미지 정보를 n*m 크기의 픽셀로 블록화하여 형성되는 비교 영상을 상기 영상정보 분석장치에 입력하는 단계; (d) 상기 비교 영상의 n*m의 픽셀로 구성되는 블록의 각 블록값들을 수직방향으로 스캔하되, 상기 수직방향의 블록값들을 평균화한 1차원의 숫자정보로 변환하여 비교 영상의 배열정보를 형성하는 단계; 및 (e) 상기 기본 영상의 배열정보와 상기 비교 영상의 배열정보의 차이점을 비교하여 차량의 움직임 정도를 검출하는 단계;를 포함하는 차량의 움직임 감지방법을 제공한다.

본 발명은 상기 (e) 단계 후에, 상기 (a) 단계 내지 (e) 단계를 반복적으로 수행하여 연속적인 차량의 움직임을 검출하는 것이 바람직하다.

삭제

본 발명에서 상기 n*m의 픽셀은, 10*5의 픽셀로 구성하는 것이 바람직하다.

본 발명에서 상기 배열정보는, 차량의 횡방향의 움직임에 한해 획득되는 정보인 것이 바람직하다.

본 발명에서 상기 (e) 단계는, 상기 기본 영상의 배열정보와 상기 비교 영상의 배열정보를 각각 비교하여 그 차이값들의 합의 절대값이 가장 작은 위치에서 차량의 움직임이 있는 것으로 판단하는 것이 바람직하다.

본 발명에서 상기 영상정보 분석장치는, 상기 카메라에 의해 입력되는 연속적인 비교 영상과 기본 영상과의 각각의 비교과정에 따라 차량의 움직임이 검출된 영역만을 계속적으로 저장하는 것이 바람직하다.

본 발명의 차량 움직임의 감지방법에 의하면, 차량에 장착된 카메라의 영상정보를 이용하여 정밀하면서도 고속으로 연산가능한 자차의 움직임 감지방법을 제공하는 효과가 있다. 즉, 횡방향의 자차 움직임을 용이하게 인식할 수 있어서, 차선의 마커(marker) 없이도 도로상의 횡방향 위치이동 인식이 가능하며, 소정의 기준으로부터 자차가 어느 차선에 있는지 인지가 가능하다.

또한, 본 발명에 의하면, 기존의 요레이트 센서(yaw rate sensor) 없이도 요(yaw) 방향의 데이터를 획득할 수 있으며, 전방, 후방, 측면 등 차량에 장착된 다수의 카메라 영상을 이용할 경우 추가적인 장비를 장착하지 않아도 차량의 움직임을 인식할 수 있어서 차량의 오도메트리(odometry) 측정이 가능하며, 더 나아가 GPS 데이터의 보정까지도 가능해지는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 차량의 움직임 감지방법의 순서도.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 기본영상 및 비교영상의 배열정보로 변환하는 모습을 나타낸 예시도.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 기본영상의 배열정보와 비교영상의 배열정보를 비교하여 차량의 움직임을 검출하는 모습을 나타낸 예시도.
도 4a 내지 도 4b는 본 발명의 일실시예에 따른 기본영상과 비교영상의 실제연산과정을 나타낸 예시도.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.

차량은 일반적으로 전진, 후진, 요(yaw), 롤(roll), 피치(pitch) 방향으로 움직임이 가능하나, 안정적인 주행 상태에서는 차량의 동력에 의한 전진, 후진, 요(yaw) 방향으로의 움직임이 주를 이룬다.

이와 같이 안정적인 주행 상태에서 차량에 장착된 카메라를 통해 얻어지는 영상은 요(yaw) 성분에 의해 큰 변화가 나타나지만, 영상의 변화를 살펴보면 영상의 양 끝에서 차이가 있지만 공통적인 부분에서는 가로 방향으로의 위치 이동만이 나타난다.

따라서 이 공통적인 부분의 특성을 추출하여 연속되는 영상을 비교하면 차량의 요(yaw) 성분이 영상을 통해 나타나는데, 본 발명에서는 이를 이용하여 고속으로 차량의 정밀한 움직임을 측정하고자 고안되었다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 차량의 움직임 감지방법의 순서도이다.

본 발명의 차량 움직임 감지방법은, 차량 외부의 영상을 촬영하는 적어도 하나 이상의 카메라로부터 영상정보를 입력 받고, 상기 영상정보를 소정 픽셀의 일정크기로 블록화한 후 이를 이용하여 영상정보의 변화량을 인식하는 영상정보 분석장치를 이용하여 수행된다.

상기 카메라는, CCD 라인카메라, LDWS 시스템 또는 LKS 시스템 등에 이용되는 카메라 중에서 선택되는 카메라를 이용할 수 있으며, 차량의 전방, 후방, 측면을 가리지 않고 장착되어 주행중인 차량의 외부영상을 촬영할 수 있는 카메라라면 어떠한 카메라도 이용될 수 있을 것이다.

상기 영상정보 분석장치는, 상기 카메라로부터 촬상된 영상정보를 입력받아 디지털 변환하고, 소정의 압축방식에 의해 압축처리된 디지털 신호를 저장하거나 디스플레이부로 디지털 신호를 전송하는 기능을 수행할 수 있다.

또한, 상기 영상정보 분석장치는, 보다 상세하게는 카메라로부터 입력받는 영상 정보를 디코더부에서 디지털 변환 처리한 후 소정 해상도로 스케일링(Scaling)하고 메모리부에 저장하는 캡쳐 보드; 영상 정보의 촬영 및 녹화, 재생 등 전반적인 제어동작을 처리하는 마이크로프로세서(Microproceesor); 소정의 셋업 프로그램 및 영상정보를 검색하기 위한 프로그램을 저장하고 이를 제공하는 프로그램제공부 및 상기 영상정보를 분할 표시하거나 검색하기 위한 기능 등을 제공하는 명령입력부를 포함할 수 있다.

이하, 위와 같은 영상정보 분석장치를 이용하여 자차의 움직임을 감지하는 방법에 대해 기술하기로 한다.

먼저, 차량의 운행 개시 후, 상기 카메라가 최초로 촬영한 영상정보를 상기 영상정보 분석장치에 입력하고, 상기 최초 촬영 영상정보의 이미지 정보를 소정 픽셀의 일정크기로 블록화하되, 상기 소정 크기의 픽셀 중 피사체가 촬영되어 형성되는 검은색 블록이 존재하는 구간을 추출하여 기본 영상으로 설정하는 단계를 거친다(S11).

즉, 상기 영상정보 분석장치가 그 내부의 디코더부에서 최초 촬영 영상정보의 이미지 정보를 소정 픽셀의 일정크기로 블록화, 즉 디지털 변환하여 저장하게 된다.

상기 블록화된 이미지 정보는, n*m의 픽셀로 구성되는 블록에서 영상정보의 휘도 세기 등에 따라 각 픽셀에 해당되는 블록값을 검은색 또는 하얀색으로 채워 넣게 된다. 상기 블록은, 10*5의 픽셀로 구성하는 것이 바람직하나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니고 발명의 필요에 따라 자유자재로 블록의 크기를 변형하여 사용할 수 있을 것이다.

이어서, 상기 소정 크기의 픽셀 중 피사체가 촬영되어 형성되는 검은색 블록이 존재하는 구간을 추출하여 형성되는 기본 영상을 소정의 특징점을 가진 배열정보로 변환하여 저장하는 단계(S13)를 거친다.

상기 비교 영상과 비교할 '기본 영상'을 추출하는 과정은, 상기 블록 중에서 소정의 피사체가 촬영되어 검은색 블록이 존재하는 구간만을 추출하여 '기본 영상'으로 설정할 수 있다.

상기 배열정보로의 변환은, n*m의 픽셀로 구성되는 블록의 각 블록값들을 수직방향으로 스캔하여, 상기 수직방향의 블록값들을 평균화한 1차원의 숫자정보로 산출하여 변환하게 된다. 즉, 세로방향의 블록값들의 평균값을 구하여 가로방향의 1차원 숫자정보로 재배열하게 된다.

이와 같은 배열정보는, 차량의 횡방향, 즉 차량의 전진 또는 후진 방향의 정보가 아닌 차량의 측면 움직임 방향에 의해 획득되는 정보가 된다. 후술하겠지만, 이와 같은 상기 배열정보를 비교대상으로 함으로써 차량의 횡방향으로의 움직임 예를 들어, 차선 변경과 같은 움직임을 용이하게 감지할 수 있게 된다.

이후, 상기 카메라의 최초 활영 이후에 연속적으로 촬영된 영상 정보들의 각 이미지 정보를 소정 픽셀의 일정크기로 블록화하여 형성되는 비교 영상을 상기 영상정보 분석장치에 입력하는 단계를 거친다(S14)

기본영상에 대한 프로세스와 마찬가지로, 상기 영상정보 분석장치가 그 내부의 디코더부에서 비교 영상의 이미지 정보를 소정 픽셀의 일정크기로 블록화하여 저장하게 되는데, n*m의 픽셀로 구성되는 블록에서 영상정보의 휘도 세기 등에 따라 각 픽셀에 해당되는 블록값을 검은색 또는 하얀색으로 채워 넣게 된다.

이어서, 상기 비교 영상을 소정의 특징점을 가진 배열정보로 변환하는 단계(S15)를 거치는데, 이와 같은 배열정보의 변환과정도 상기 기본영상의 경우와 마찬가지로, n*m의 픽셀로 구성되는 블록의 각 블록값들을 수직방향으로 스캔하여, 상기 수직방향의 블록값들을 평균화한 1차원의 숫자정보로 산출하여 변환하는 과정을 거치게 된다.

이후, 상기 기본 영상의 배열정보와 상기 비교 영상의 배열정보의 차이점을 비교하여 차량의 움직임 정도를 검출하는 단계를 거친다(S16, S17).

즉, 비교영상의 배열정보 중에서 기본 영상의 배열정보와 가장 유사한 배열을 기준으로 하여 위치를 계산하게 되는데, 상기 기본 영상의 배열정보와 이와 유사한 상기 비교 영상의 배열정보를 각각 비교하여 그 차이값들의 합의 절대값이 가장 작은 위치를 통해 차량의 움직임이 있는 것으로 판단하게 된다.

본 발명은 상기 자차의 움직임 검출단계 후에, 상기 S11단계 내지 S17단계를 반복적으로 수행하여 연속적인 차량의 움직임을 검출할 수 있다.

또한, 상기 영상정보 분석장치는, 상기 카메라에 의해 입력되는 연속적인 비교 영상의 이미지 정보는 각각 기본 영상과의 비교과정에 따라 차량의 움직임이 검출된 영역만을 계속적으로 저장할 수 있다. 이렇게 되면, 영상정보 분석장치의 메모리부를 효율적으로 사용할 수 있을 것이다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 기본영상 및 비교영상의 배열정보로 변환하는 모습을 나타낸 예시도이다.

본 발명에서 기본영상 및 비교영상의 이미지들은 소정 픽셀의 일정크기로 블록화된 후, 소정의 배열정보로 변환되어 비교/스캔하게 된다.

상기 배열정보로의 변환은, n*m의 픽셀로 구성되는 블록(20)의 각 블록값(21,22)들을 수직방향으로 스캔하여, 상기 수직방향의 블록값(21,22)들을 평균화한 1차원의 숫자정보로 산출하여 변환하게 된다. 즉, 세로방향의 블록값(21,22)들의 평균값을 구하여 가로방향의 1차원 숫자정보로 재배열하게 된다고 할 수 있다.

도 2는 10*5의 픽셀을 갖는 블록(20)상에 영상정보를 변환한 블록값(21,22)을 입력한 후, 그 하단에 세로방향의 블록값(21,22)들의 평균값을 숫자화한 배열정보를 나타낸 모습을 도시하고 있다.

즉, 상기 블록(20)상에 입력되는 영상정보는 2차원 정보로, 10*5의 픽셀을 갖는 블록의 경우, 가로 10개 및 세로 5개로 총 50개의 블록정보를 가지고 있다. 여기서 흰색은 1, 검은색은 0을 나타낸다. 이를 수직 방향으로 스캔하여 블록값(21,22)을 평균화하면 2차원의 정보가 1차원의 배열 정보로 축소되며 이것이 영상을 나타내는 특징(점)이 된다.

이와 같은 축소가 가능한 것은 카메라를 통해 얻어지는 영상 변화의 대부분을 차지하는 것이 차량의 횡방향에 대한 변화로 수직 방향의 정보는 대부분 유지되기 때문이다. 또한, 본 발명에서 상기 배열 정보를 사용하는 이유는 기본영상과 비교영상의 횡 방향에 대한 차이를 고속으로 비교하기 위함이다.

도 2의 (a)는 기본 영상의 블록값(21,22)들을 평균화하여 배열정보(23)를 획득하는 모습을 나타내고 있고, 도 2의 (b)는 비교 영상의 블록값(21,22)들을 평균화하여 배열정보(24)를 획득하는 모습을 나타내고 있는데, 이하에서 이와 같은 배열정보(23,24)를 비교하여 차량의 움직임을 검출하는 프로세스에 대해 알아보기로 한다.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 기본영상의 배열정보와 비교영상의 배열정보를 비교하여 차량의 움직임을 검출하는 모습을 나타낸 예시도이다.

도 3의 (a)를 참조하면, 영상의 수직방향에 대한 평균값으로 구한 배열 정보는, 차량의 횡방향으로 영상이 전체적으로 움직인 경우에 공통적인 부분은 같은 형태를 유지하게 된다. 즉 기본영상의 배열정보(23)와 비교영상의 배열정보(24)는 차량의 횡방향 움직임의 경우 공통적인 부분을 공유하게 된다.

도 3의 (b)에서와 같이, 기본 영상의 배열정보(23)를 현재의 영상, 즉 비교영상의 배열정보(24)에서 스캔하면 동일한 수직블록값들의 항목에서 차이값이 발생하게 되며, 이와 같은 차이값들을 더하여 합을 구한 후 그 절대값이 가장 작은 이동위치를 파악함으로써 차량의 횡방향으로의 위치이동을 파악하게 된다.

이와 같은 차량의 위치이동 파악은, 도 3의 (c)에서 볼 수 있는 것과 같이, 연속적인 비교영상의 배열정보를 통해 연속적으로 차량의 이동위치를 파악할 수 있게 된다.

도 4a 내지 도 4b는 본 발명의 일실시예에 따른 기본영상과 비교영상의 실제연산과정을 나타낸 예시도이다.

도 4a를 참조하면, 차량의 횡방향으로의 이동에 따라 실제 영상의 차이점이 발생한 것을 확인할 수 있다.

이와 같은 실제 영상들을 소정의 기준에 따라 그래프화 하면 도 4b에서와 같이 나타낼 수 있고, 도 4c와 같이 실제 영상들의 그래프를 비교하여 두 세로축 정보의 최소값과 최소가 되는 오프셋(offset)값을 구하게 되면, 그 결과는 도 4d와 같이 나타나게 된다.

즉, 본 발명의 실제 연산과정은 각 영상정보의 세로축 정보값들을 비교하여 그 차이의 절대값이 최소가 되는 지점에서 차량의 횡방향 움직임을 인식해내게 된다고 할 수 있다.

이와 같이 본 발명에 의하면, 차량 카메라의 영상정보를 이용하여 정밀하면서도 고속으로 자차의 움직임 특히 횡방향으로의 자차의 움직임을 인식할 수 있으며, 더 나아가 기존의 요레이트 센서(yaw rate sensor) 없이도 요(yaw) 방향의 데이터를 획득할 수 있으며, 추가적인 장비를 장착하지 않고 카메라 영상만을 이용하여 차량의 움직임을 인식할 수 있어서 차량의 오도메트리(odometry) 측정이 가능하며, 더 나아가 GPS 데이터의 보정까지도 가능해지는 장점이 있다.

이상 본 발명의 구체적 실시형태와 관련하여 본 발명을 설명하였으나 이는 예시에 불과하며 본 발명은 이에 제한되지 않는다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 범위를 벗어나지 않고 설명된 실시형태를 변경 또는 변형할 수 있으며, 본 발명의 기술사상과 아래에 기재될 특허청구범위의 균등범위 내에서 다양한 수정 및 변형이 가능하다.

20: 블록
21, 22: 블록값
23, 26: 기본영상의 배열정보
24, 27: 비교영상의 배열정보
25, 28: 기본영상의 배열정보와 비교영상의 배열정보간 차이값들

Claims (7)

1. 차량 외부의 영상을 촬영하는 적어도 하나 이상의 카메라로부터 영상정보를 입력 받고, 상기 영상정보를 소정 픽셀의 일정크기로 블록화한 후 이를 이용하여 영상정보의 변화량을 인식하는 영상정보 분석장치를 이용한 차량의 움직임 감지방법에 있어서,
   (a) 차량의 운행 개시 후 상기 카메라가 최초로 촬영한 영상정보를 상기 영상정보 분석장치에 입력하고, 상기 최초 촬영 영상정보의 이미지 정보를 n*m 크기의 픽셀로 블록화하되, 상기n*m 크기의 픽셀 중 피사체가 촬영되어 형성되는 검은색 블록이 존재하는 구간을 추출하여 기본 영상으로 설정하는 단계;
   (b) 상기 기본 영상의 n*m의 픽셀로 구성되는 블록의 각 블록값들을 수직방향으로 스캔하되, 상기 수직방향의 블록값들을 평균화한 1차원의 숫자정보로 변환하여 기본 영상의 배열정보를 형성하는 단계;
   (c) 상기 카메라의 최초 촬영 이후에 연속적으로 촬영된 영상정보들의 각 이미지 정보를 n*m 크기의 픽셀로 블록화하여 형성되는 비교 영상을 상기 영상정보 분석장치에 입력하는 단계;
   (d) 상기 비교 영상의 n*m의 픽셀로 구성되는 블록의 각 블록값들을 수직방향으로 스캔하되, 상기 수직방향의 블록값들을 평균화한 1차원의 숫자정보로 변환하여 비교 영상의 배열정보를 형성하는 단계; 및
   (e) 상기 기본 영상의 배열정보와 상기 비교 영상의 배열정보의 차이점을 비교하여 차량의 움직임 정도를 검출하는 단계;
   를 포함하는 차량의 움직임 감지방법.
   
2. 제 1항에 있어서, 상기 (e) 단계 후에,
   상기 (a) 단계 내지 (e) 단계를 반복적으로 수행하여 연속적인 차량의 움직임을 검출하는 것을 특징으로 하는 차량의 움직임 감지방법.
   
3. 삭제
4. 제 1항에 있어서, 상기 n*m의 픽셀은,
   10*5의 픽셀로 구성하는 것을 특징으로 하는 차량의 움직임 감지방법.
   
5. 제 1항에 있어서, 상기 배열정보는,
   차량의 횡방향의 움직임에 한해 획득되는 정보인 것을 특징으로 하는 차량의 움직임 감지방법.
   
6. 제 1항에 있어서, 상기 (e) 단계는,
   상기 기본 영상의 배열정보와 상기 비교 영상의 배열정보를 각각 비교하여 그 차이값들의 합의 절대값이 가장 작은 위치에서 차량의 움직임이 있는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 차량의 움직임 감지방법.
   
7. 제 1항에 있어서, 상기 영상정보 분석장치는,
   상기 카메라에 의해 입력되는 연속적인 비교 영상과 기본 영상과의 각각의 비교과정에 따라 차량의 움직임이 검출된 영역만을 계속적으로 저장하는 것을 특징으로 하는 차량의 움직임 감지방법.

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