KR101444233B1 - LCS system for roadway communication based on CCTV, and method for managing traffic accident using the same - Google Patents

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KR101444233B1 KR1020140089790A KR20140089790A KR101444233B1 KR 101444233 B1 KR101444233 B1 KR 101444233B1 KR 1020140089790 A KR1020140089790 A KR 1020140089790A KR 20140089790 A KR20140089790 A KR 20140089790A KR 101444233 B1 KR101444233 B1 KR 101444233B1
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진재권
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(주)효원엔지니어링
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Abstract

The present invention relates to an LCS system for roadway communications based on a CCTV, and a method for managing a traffic accident using the same. The LCS system for roadway communications based on a CCTV, and a method for managing a traffic accident using the same according to one embodiment of the present invention includes: a main controller (11), a monitoring module (12), and a traffic light driving module (13). According to one embodiment of the present invention, the main controller (11) includes: a data collection unit (11a); and a data analysis unit (11b) which controls a transmitting/receiving unit (11e); and a traffic light interlinking unit (11c). More particularly, in an aspect of the present invention, the LCS system for roadway communication based on a CCTV can include other embodiments.

Description

CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS 시스템, 그리고 이를 이용한 도로 교통 사고 처리 방법{LCS system for roadway communication based on CCTV, and method for managing traffic accident using the same} [0001] The present invention relates to a CCTV-based LCS system for road communication, and a road traffic accident handling method using the same.

본 발명은 CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS 시스템, 그리고 이를 이용한 도로 교통 사고 처리 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 차량대상물 분석의 신뢰성, CCTV 영상 데이터를 이용한 차량정보 추출시 저화질 영상인 경우의 한계 및 영상 내 객체 간의 중첩으로 인한 한계를 극복하고, 차량 사고 처리의 자동화를 구축하고, 사고로 분석된 차선 정보를 차량의 도로 진행 방향 중 이전 신호등과 함께 구축된 정보표시등으로 구현을 통해 차선 변경 내지 우회 또는 유턴의 예측성을 제공하기 위한 CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS 시스템, 그리고 이를 이용한 도로 교통 사고 처리 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a CCTV-based LCS system for road communication, and a road traffic accident handling method using the CCTV-based road communication. More specifically, the present invention relates to a reliability of vehicle object analysis, Overcoming limitations caused by overlap between limits and objects in the image, establishing automation of vehicle accident handling, and implementing lane information analyzed by accident as an information indicator built with previous traffic lights in the road direction of the vehicle And a method of processing a road traffic accident using the LCS system for CCTV-based road communication.

현재 일부 터널에서 사용하고 있는 터널입구형 전광판 및 내부 전광판 그리고 LCS는 터널내 차량의 운전자에게 터널내 특이사항(정전발생, 교통사고 등)의 전달 및 각 차선의 소통사항을 통보하고자 설치 운영중인 시스템으로 이는 터널관리동의 전용 단말기 서버에 설치된 프로그램을 근무자가 직접 수동으로 조작하거나, 터널내 화재 등의 긴급상황시 화재 수신반으로부터 신호를 입력받아 자동으로 화재사실을 통보할 수 있도록 시스템이 구축되어 있다. In order to inform the driver of the tunnel inside the tunnel, the tunnel entrance type electric signboard and the internal electric signboard which are used in some tunnels, and to notify the traffic information of each lane, This system is constructed so that a worker manually manipulates a program installed in a terminal server dedicated to the tunnel management agreement or automatically receives a signal from a fire receiver in an emergency such as a fire in a tunnel.

그러나 상술한 터널뿐만 아니라, 차량의 증가로 교통 사고자 빈번히 일어나고 있으며, 사고난 차량은 증거보존을 위해 도로 위에 그대로 주차되어 있어 도로 정체를 유발하는 문제점이 있어 왔다. However, traffic accidents occur frequently due to the increase in the number of vehicles as well as the above-mentioned tunnels, and the accidental vehicles are parked on the roads in order to preserve evidence.

또한, 이러한 교통 사고로 인한 도로의 정체는 별도의 방송을 통해 확인하거나, 도로 위의 대형 전광판 등을 통해 안내되고 있으나, 이를 도로 위의 운전자가 확인하기 위해서는 시스템 운영 근무자가 수동으로 알림을 입력해야 하는 단점이 있어 왔으며, 근무자가 크고 작은 모든 도로 교통 사고에 일일이 대응하기 어려운 관계로 근무자의 조작상 불편을 야기하며 이로 인해 근무자는 도로 정보에 따른 적극 대응을 꺼리게 되는 한계점이 있어 왔다.
In addition, the traffic congestion caused by such a traffic accident is confirmed through a separate broadcast or through a large electric signboard on the road. However, in order for the driver on the road to confirm it, the system operator must manually input the notification And it is difficult for workers to cope with all road traffic accidents, which is large and small. Therefore, there is a limitation in that workers are reluctant to actively respond to road information.

[관련기술문헌][Related Technical Literature]

1. 교통신호등 제어기의 잔여대기신호 송신장치 및 그 수신표시장치(특허출원번호 제10-1995-0010259호)1. Residual standby signal transmitter of traffic light controller and its reception indicator (Patent Application No. 10-1995-0010259)

2. 터널 출구부 차량교통사고 방지를 위한 도로기상정보시스템을 이용한 도로정보설비(터널 전광판, 차로규제신호기)의 운영시스템(Road information facility (Tunnel VMS and LCS) control system for protecting traffic accidents at tunnel exit, by using Road weather information system)(특허출원번호 제10-2010-0030667호)
2. Road information facility (Tunnel VMS and LCS) control system for protecting traffic accidents at tunnel exit using road weather information system to prevent traffic accidents at tunnel exit , by using Road weather information system) (Patent Application No. 10-2010-0030667)

본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위한 것으로, CCTV 영상 데이터를 3차원 영상 데이터로의 변환과 함께, 변환 과정에서 단일의 차량대상물을 정밀하게 인식하고, 인식된 차량대상물을 이용해 차량의 각 차선별 이동량을 통해 도로 교통 상황을 분석하기 하기 위한 CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS 시스템, 그리고 이를 이용한 도로 교통 사고 처리 방법을 제공하기 위한 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and it is an object of the present invention to provide a method and apparatus for converting CCTV image data into three-dimensional image data, accurately recognizing a single vehicle object in the conversion process, The present invention is to provide a CCTV-based LCS system for road communication to analyze road traffic situation through movement amount, and a road traffic accident handling method using the LCS system.

또한, 본 발명은 각 차량대상물에 대한 트래킹시 저장된 실시간 변경데이터가 활용되어 차량대상물의 위치가 자동적으로 추적되고, 이를 활용해 CCTV 영상 데이터로부터 위치트래킹 마크를 역추적함과 동시에 시간의 흐름에 따른 CCTV 영상 데이터를 차량대상물 정보 추출에 활용함으로써, CCTV에 의해 촬영되는 CCTV 영상 데이터가 저화질 영상인 경우의 한계를 극복할 수 있으며, 다른 차량대상물에 의해 차량 표지판 번호가 가려지는 한계를 극복할 수 있도록 하기 위한 CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS 시스템, 그리고 이를 이용한 도로 교통 사고 처리 방법을 제공하기 위한 것이다.Also, according to the present invention, the position of the vehicle object is automatically tracked by using the real-time change data stored at the time of tracking for each vehicle object, and the position tracking mark is retrospectively tracked from the CCTV image data, By using the CCTV image data for vehicle object information extraction, it is possible to overcome the limitation of the CCTV image data captured by the CCTV image and to overcome the limitation of the vehicle sign The present invention provides a CCTV-based LCS system for road communication, and a road traffic accident handling method using the same.

또한, 본 발명은 차량대상물 정보를 LCS 중앙 제어 시스템으로 전송함으로써, LCS 중앙 제어 시스템에 의해 차량대상물 정보인 차량 표지판 번호를 통해 과태료 인가를 위한 데이터 베이스를 구축하거나, 관공서 및 경찰서 서버로의 차량 표지판 번호 및 신호등의 위치 정보에 대한 전송에 의해 긴급 출동 명령이 수행되도록 하기 위한 CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS 시스템, 그리고 이를 이용한 도로 교통 사고 처리 방법을 제공하기 위한 것이다.Further, according to the present invention, the vehicle object information is transmitted to the LCS central control system, and a database for charging the fine for negligence is constructed through the vehicle sign number, which is vehicle object information, by the LCS central control system, The present invention provides a CCTV-based LCS system for road communication, and a road traffic accident handling method using the same.

또한, 본 발명은 차량의 도로 진행 방향 중 이전 신호등에 설치된 장치로 사고로 분석된 차선 정보를 전송하여 정보표시등을 통해 구현되도록 함으로써, 차선별 사고 정보 구현을 통해 운전자들은 즉각적으로 진행 방향을 예측하여, 차선 변경 내지는 우회하거나 유턴할 수 있는 예측이 가능하도록 하기 위한 CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS 시스템, 그리고 이를 이용한 도로 교통 사고 처리 방법을 제공하기 위한 것이다.In addition, the present invention transmits lane information analyzed by an accident to an apparatus installed in a previous traffic light among the road progress directions of the vehicle, and realizes the lane information through an information display, so that drivers can instantaneously predict the traveling direction , A LCS system for CCTV-based road communication, and a road traffic accident handling method using the same.

그러나 본 발명의 목적들은 상기에 언급된 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
However, the objects of the present invention are not limited to the above-mentioned objects, and other objects not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS 시스템은, CCTV(20), 신호등(30), 정보표시등(30-1)을 하나의 단위로 하여 다수개 포함하며, 그 밖에 객체인식기반 LCS 장치(10) 및 LCS 중앙 제어 시스템(40)을 포함하는 CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS(Lane Control System) 시스템에 있어서, 객체인식기반 LCS 장치(10)는 메인컨트롤러(11), 모니터링 모듈(12) 및 신호등 구동 모듈(13)을 포함하며, 메인컨트롤러(11)는, 모니터링 모듈(12)을 통해 CCTV(20)에 의해 촬영된 CCTV 영상 데이터를 실시간으로 수신하는 데이터 수집 수단(11a); 및 CCTV 영상 데이터를 3차원 영상 데이터로 변환하고, 3차원 영상 데이터에서 각 차량대상물에 대한 객체 인식 이후, 각 차량대상물에 대한 트래킹을 위한 위치트래킹 마크를 생성하고, 각 차선별 차량대상물의 수에 따라 도로 차선별 이동량이 미리 설정된 임계치 이하인 차선이 있는 경우 해당 차선에 대해서 사고로 분석하고, 사고로 분석된 차선에서 정차된 차량대상물을 위치 트래킹 마크와 3차원 영상 데이터를 통해 적어도 하나 이상 추출하여 추출된 차량의 차량대상물 정보를 LCS 중앙 제어 시스템(40)으로 전송하도록 송수신부(11e)를 제어하는 데이터 분석 수단(11b); 및 도로 진행 방향 중 적어도 하나 이상의 이전 신호등(30)으로 사고로 분석된 차선 정보를 전송하여 정보표시등(30-1)을 통해 구현되도록 송수신부(11e)를 제어하는 신호등 연동 수단(11c); 을 포함한다.In order to achieve the above object, an LCS system for CCTV-based road communication according to an embodiment of the present invention includes a CCTV 20, a traffic light 30, an information indicator 30-1, (LCS) system 10 for a CCTV-based road communication including an object recognition-based LCS apparatus 10 and an LCS central control system 40, The main controller 11 includes a main controller 11, a monitoring module 12 and a signal lamp driving module 13. The main controller 11 controls the monitoring module 12 to transmit CCTV image data photographed by the CCTV 20 (11a) for receiving the data; And CCTV image data into three-dimensional image data. After recognizing the object for each vehicle object in the three-dimensional image data, a position tracking mark for tracking each vehicle object is generated, and the number of vehicle objects If there is a lane in which the traveling distance of the road by car is less than a preset threshold value, the lane is analyzed for an accident, and at least one vehicle object stopped at the lane analyzed by the accident is extracted from the location tracking mark and three- Data analyzing means (11b) for controlling the transceiver (11e) to transmit vehicle object information of the vehicle to the LCS central control system (40); A signal lamp interlocking means (11c) for controlling the transceiver (11e) so as to realize lane information analyzed by accident in at least one of the previous traffic lights (30) among the traffic lights and the road progress direction through the information display (30-1); .

이때, LCS 중앙 제어 시스템(40)은, 수신된 차량대상물의 차량대상물 정보인 차량 표지판 번호를 통해 과태료 인가를 위한 데이터 베이스를 구축하거나, 관공서 및 경찰서 서버(미도시)로의 차량 표지판 번호 및 신호등(30)의 위치 정보에 대한 전송에 의해 긴급 출동 명령을 전송하는 것이 바람직하다.At this time, the LCS central control system 40 constructs a database for charging the fine for negligence through the vehicle sign number, which is vehicle object information of the received vehicle object, or generates a vehicle sign number and a signal lamp (not shown) to a public office and a police server It is preferable to transmit the emergency dispatch command by transmitting the location information of the mobile terminal 30.

또한, 데이터 분석 수단(11b)은, 데이터 수집 수단(11a)에 의해 수신된 CCTV 영상 데이터에서 차량대상물을 분석하기 위한 스트리밍 타입의 CCTV 영상 데이터에 대한 디코딩을 수행하여 다수의 디코딩된 이미지를 생성하고, 각 디코딩된 이미지를 3차원 입체형상으로 표현하기 위한 기본단위인 폴리곤 집합을 생성하고, 각 디코딩된 이미지로부터 생성된 폴리곤의 집합에서 데이터 수집 수단(11a)에 의해 수신되는 CCTV 영상 데이터에 대한 시간의 흐름에 따른 각 폴리곤 간의 거리 변화를 분석해 거리 변화가 없이 이동하는 차량 형상의 물체를 하나의 단일 차량대상물로 인식하는 것이 바람직하다.The data analyzing means 11b decodes the streaming-type CCTV image data for analyzing the vehicle object from the CCTV image data received by the data collecting means 11a to generate a plurality of decoded images , A polygon set which is a basic unit for expressing each decoded image in a three-dimensional solid shape is generated, and the time for the CCTV image data received by the data collection means 11a from the set of polygons generated from each decoded image It is desirable to analyze the distance change between the polygons according to the flow of the vehicle, and to recognize the vehicle-shaped object moving without a distance change as one single vehicle object.

또한, 데이터 분석 수단(11b)은, 각 디코딩된 이미지를 위해 생성된 폴리곤의 집합 위에 각 디코딩된 이미지를 붙여서 3차원 영상 데이터를 생성하여 저장부(11d)에 저장하며, 3차원 영상 데이터를 저장부(11d)에 저장하기 전에, 제어신호(스케일업 제어신호(Sig-SU), 스케일다운 제어신호(Sig-SD))에 따라 연속적인 크기 변환인 제 1 내지 제 n 단계(n은 2 이상의 자연수)의 단계별 스케일업 또는 스케일다운을 수행하거나, 제어신호(가로화면비율증가 제어신호(Sig-Wd), 세로 화면 비율증가 제어신호(Sig-Lg))에 따라 화면비율의 변화를 수행하는 것이 바람직하다.The data analyzing unit 11b generates three-dimensional image data by attaching each decoded image to a set of polygons generated for each decoded image, stores the generated three-dimensional image data in the storage unit 11d, stores the three- The first to the n-th stages (n is 2 or more) which are successive magnitude transformations according to the control signals (the scale-up control signal Sig-SU and the scale-down control signal Sig-SD) (A natural number), or performing a change of the aspect ratio in accordance with a control signal (the horizontal-aspect ratio increase control signal Sig-Wd and the vertical-aspect ratio increase control signal Sig-Lg) desirable.

또한, 데이터 분석 수단(11b)은, 데이터 분석 수단(11b)을 구비한 객체인식기반 LCS 장치(10)에 의한 제어를 받는 신호등(30)의 교차로용 신호등(30a) 또는 횡단보도용 신호등(30b)인지 여부를 저장부(11d)에 저장된 일련번호를 이용해 분석한 뒤, 신호등(30)이 횡단보도용 신호등(30b)인 경우 연산된 각 차선별 차량대상물의 수에 따라 도로 차선별 이동량을 연산하고, 연산된 각 차선별 이동량 중 미리 설정된 임계치 이하인 차선이 있는 경우 해당 차선에 대해서 사고로 분석하고, 객체 인식을 통해 사고로 분석된 차선에서 정차된 차량대상물을 적어도 하나 이상 추출하고, 정차된 것으로 추출된 차량대상물에 대해서 위치트래킹 마크를 역추적하여 3차원 영상 데이터에서 차량대상물 정보(차량 표지판 번호)를 추출하는 것이 바람직하다.The data analyzing means 11b includes a signal lamp 30a for an intersection or a signal lamp 30b for a crosswalk in the signal lamp 30 under the control of the object recognition based LCS apparatus 10 having the data analyzing means 11b ) Is analyzed by using the serial number stored in the storage unit 11d and then the road lane travel amount is calculated according to the number of vehicle objects for each lane line when the signal lamp 30 is the traffic light 30b for the crosswalk If there is a lane less than a preset threshold value among the calculated lane departure amounts, the lane is analyzed by accident, at least one vehicle object stopped at the lane analyzed by the accident through the object recognition is extracted, It is desirable to reverse track the position tracking mark to the extracted vehicle object to extract the vehicle object information (vehicle sign number) from the three-dimensional image data.

또한, 객체 인식을 통해 사고로 분석된 차선에서 정차된 차량대상물을 적어도 하나 이상 추출시, 저장부(11d)에 저장된 LCS 중앙 제어 시스템(40)으로부터 수신된 다양한 차량대상물 패턴 자체 정보, 3차원 영상 데이터에 포함된 객체의 패턴을 비교하여 3차원 영상 데이터 속의 차량대상물을 판별하는 것이 바람직하다.Also, when extracting at least one vehicle object stopped in the lane analyzed by the accident through the object recognition, various kinds of vehicle object pattern information received from the LCS central control system 40 stored in the storage unit 11d, It is preferable to compare the pattern of the object included in the data to determine the vehicle object in the three-dimensional image data.

또한, 데이터 분석 수단(11b)은, 3차원 영상 데이터에 포함된 그래픽 화소의 특정, 즉, 그래픽 화소의 명암, 그래픽 화소의 색상, 그래픽 화소가 형성하는 선, 및 그래픽 화소가 시간의 흐름에 따라서 변화하는 형태로부터 그래픽 화소의 특성을 추출하는 특성추출수단(11b-1); 및 그래픽 화소의 특성과 유사한 특성을 포함하는 그래픽 화소를 유사범위로 판단하기 위해, 특성이 추출된 그래픽 화소를 기준 그래픽 화소로 판단하고, 이 기준 그래픽 화소와 주변 그래픽 화소들과의 유사성을 판단하여 유사로 판단되는 경우에는 동일한 객체 대상물로 판단하는 유사판정수단(11b-2); 을 포함하며, 유사성은 그래픽 화소간의 명암 차이 또는 그래픽 화소간의 거리 차이를 포함하는 것이 바람직하다.In addition, the data analyzing means 11b determines whether or not the specification of the graphic pixels included in the three-dimensional image data, that is, the contrast and darkness of the graphic pixel, the color of the graphic pixel, A characteristic extracting means (11b-1) for extracting a characteristic of the graphic pixel from the changing shape; In order to judge a graphic pixel having characteristics similar to the characteristics of the graphic pixel as a similar range, the graphic pixel from which the characteristic is extracted is determined as a reference graphic pixel, and similarity with the reference graphic pixel is determined A similarity determination means (11b-2) for determining that the object is the same object object when it is determined to be similar; , And the similarity preferably includes a contrast difference between the graphic pixels or a difference in distance between the graphic pixels.

또한, 데이터 분석 수단(11b)을 구비한 객체인식기반 LCS 장치(10)에 의한 제어를 받는 신호등(30)의 교차로용 신호등(30a) 또는 횡단보도용 신호등(30b) 인지 여부를 저장부(11d)에 저장된 일련번호를 이용해 분석한 뒤, 신호등(30)이 교차로용 신호등(30a)인 경우, 각 차선별 차량대상물의 수를 합산하고, 합산된 차량대상물의 총합에 따른 교차로를 통과하는 각 차선별 이동량 범위를 저장부(11d)로부터 추출하고, 횡단보도용 신호등(30b)인 경우, 각 차선별 차량대상물의 수에 따른 도로 차선별 이동량을 연산하는 것이 바람직하다. Whether or not the signal light 30a for an intersection or the signal light 30b for a crosswalk in the signal lamp 30 under the control of the object recognition based LCS device 10 including the data analysis means 11b is stored in the storage unit 11d ), And when the signal lamp 30 is the traffic signal lamp 30a for the intersection, the number of vehicle objects for each car is summed, and each car passing through the intersection according to the sum of the summed vehicle objects It is preferable that the sorting movement amount range is extracted from the storage unit 11d and, in the case of the traffic light signal for the crossing press 30b, the road separation amount according to the number of vehicle objects for each car is calculated.

또한, CCTV(20)는, 차량의 숫자와 차량의 차량 표지판 번호를 인식할 수 있는 제 1 객체인식 모드를 구비하며, 각 교차로 및 횡단보도 구간의 영상 촬영을 위한 제 2 객체인식 모드를 구비하는 것이 바람직하다.The CCTV 20 also has a first object recognition mode for recognizing the number of the vehicle and the vehicle sign number of the vehicle and has a second object recognition mode for image capturing of each intersection and the crosswalk section .

상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS 시스템을 이용한 도로 교통 사고 처리 방법은, 데이터 수집 수단(11a)이 모니터링 모듈(12)을 통해 CCTV(20)에 의해 촬영된 CCTV 영상 데이터를 실시간으로 수신하는 제 1 단계; 데이터 분석 수단(11b)이 CCTV 영상 데이터를 3차원 영상 데이터로 변환하고, 3차원 영상 데이터에서 각 차량대상물에 대한 객체 인식 이후, 각 차량대상물에 대한 트래킹을 위한 위치트래킹 마크를 생성하고, 각 차선별 차량대상물의 수에 따라 도로 차선별 이동량이 미리 설정된 임계치 이하인 차선이 있는 경우 해당 차선에 대해서 사고로 분석하고, 사고로 분석된 차선에서 정차된 차량대상물을 위치 트래킹 마크와 3차원 영상 데이터를 통해 적어도 하나 이상 추출하여 추출된 차량의 차량대상물 정보를 LCS 중앙 제어 시스템(40)으로 전송하도록 송수신부(11e)를 제어하는 제 2 단계; 및 신호등 연동 수단(11c)이 도로 진행 방향 중 적어도 하나 이상의 이전 신호등(30)으로 사고로 분석된 차선 정보를 전송하여 정보표시등(30-1)을 통해 구현되도록 송수신부(11e)를 제어하는 제 3 단계; 를 포함한다.In order to achieve the above object, a method of processing a road traffic accident using an LCS system for CCTV-based road communication according to an embodiment of the present invention is characterized in that the data collection means 11a is connected to the CCTV 20 through the monitoring module 12, A first step of receiving, in real time, CCTV image data photographed by the camera; After the data analyzing means 11b converts the CCTV image data into three-dimensional image data, recognizes the object for each vehicle object in the three-dimensional image data, generates a position tracking mark for tracking each vehicle object, If there is a lane in which the moving distance by the road lane is less than a predetermined threshold value according to the number of objects of the screening vehicle, the lane is analyzed for an accident and the vehicle object stopped in the lane analyzed by the accident is detected by the position tracking mark and the three- A second step of controlling the transceiver unit 11e to transmit vehicle object information of the extracted and extracted vehicle to the LCS central control system 40; And the signal lamp interlocking means 11c transmits the lane information analyzed by the accident to at least one of the preceding traffic lights 30 in the road traveling direction and controls the transceiver 11e to be implemented through the information display lamp 30-1 A third step; .

이때, 상기 제 2 단계의 각 차선별로 차량대상물의 수를 실시간 연산하는 경우, 데이터 분석 수단(11b)이 차량대상물을 분석하기 위한 CCTV 영상 데이터에 대한 디코딩을 수행하여 다수의 디코딩된 이미지를 생성하는 제 2-1 단계; 데이터 분석 수단(11b)이 각 디코딩된 이미지를 3차원 입체형상으로 표현하기 위한 기본단위인 폴리곤 집합을 생성하는 제 2-2 단계; 데이터 분석 수단(11b)이 각 디코딩된 이미지로부터 생성된 폴리곤의 집합에서 시간의 흐름에 따른 각 폴리곤 간의 거리 변화를 분석해 거리 변화가 없이 이동하는 차량 형상의 물체를 하나의 단일 차량대상물로 인식하는 제 2-3 단계; 데이터 분석 수단(11b)이 각 디코딩된 이미지를 위해 생성된 폴리곤의 집합 위에 각 디코딩된 이미지를 붙임으로써 3차원 영상 데이터를 생성하여 저장부(11d)에 저장하는 제 2-4 단계; 데이터 분석 수단(11b)이 3차원 영상 데이터에서 각 차량대상물에 대한 트래킹을 위한 위치트래킹 마크를 생성하는 제 2-5 단계; 및 데이터 분석 수단(11b)이 위치트래킹 마크가 설정된 차량대상물의 수를 각 차선별로 실시간 연산하는 제 2-6 단계; 를 포함하는 것이 바람직하다.
In this case, when the number of vehicle objects is calculated in real time for each lane in the second step, the data analyzing means 11b decodes the CCTV image data for analyzing the vehicle object to generate a plurality of decoded images Step 2-1; A second step (2-2) of generating a polygon set as a basic unit for the data analyzing means (11b) to represent each decoded image in a three-dimensional solid shape; The data analyzing means 11b analyzes the change in the distance between each polygon according to the passage of time from the set of polygons generated from each decoded image, and recognizes the vehicle-shaped object moving without a distance change as one single vehicle object Steps 2-3; (2-4) in which the data analyzing means (11b) generates three-dimensional image data by attaching each decoded image onto a set of polygons generated for each decoded image, and stores the generated three-dimensional image data in the storing unit (11d); (2-5) in which the data analyzing means (11b) generates a position tracking mark for tracking each vehicle object in the three-dimensional image data; And (2-6) the data analyzing means 11b calculates the number of vehicle objects for which the position tracking mark is set in real time for each lane; .

본 발명의 실시예에 따른 CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS 시스템, 그리고 이를 이용한 도로 교통 사고 처리 방법은, CCTV 영상 데이터를 3차원 영상 데이터로의 변환과 함께, 변환 과정에서 단일의 차량대상물을 정밀하게 인식하고, 인식된 차량대상물을 이용해 차량의 각 차선별 이동량을 통해 도로 교통 상황을 분석함으로써, 분석의 신뢰성을 확보할 수 있는 효과가 있다. The LCS system for CCTV-based road communication and the road traffic accident processing method using the same according to the embodiment of the present invention convert CCTV image data into 3D image data and convert a single vehicle object into a precise And the reliability of the analysis can be secured by analyzing the road traffic situation through the amount of movement of each vehicle by using the recognized vehicle object.

또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS 시스템, 그리고 이를 이용한 도로 교통 사고 처리 방법은, 각 차량대상물에 대한 트래킹시 저장된 실시간 변경데이터가 활용되어 차량대상물의 위치가 자동적으로 추적되고, 이를 활용해 CCTV 영상 데이터로부터 위치트래킹 마크를 역추적함과 동시에 시간의 흐름에 따른 CCTV 영상 데이터를 차량대상물 정보 추출에 활용함으로써, CCTV에 의해 촬영되는 CCTV 영상 데이터가 저화질 영상인 경우의 한계를 극복할 수 있으며, 다른 차량대상물에 의해 차량 표지판 번호가 가려지는 한계를 극복할 수 있는 효과를 제공한다.In addition, according to another embodiment of the present invention, the LCS system for road communication based on CCTV and the road traffic accident processing method using the same can be realized by using real-time change data stored at the time of tracking for each vehicle object, The CCTV image data is traced back from the CCTV image data and the CCTV image data according to the time is used for vehicle object information extraction, so that the CCTV image data captured by the CCTV is a low-quality image And it is possible to overcome the limitation that the vehicle sign number is blocked by other vehicle objects.

또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS 시스템, 그리고 이를 이용한 도로 교통 사고 처리 방법은, 차량대상물 정보를 LCS 중앙 제어 시스템으로 전송함으로써, LCS 중앙 제어 시스템에 의해 차량대상물 정보인 차량 표지판 번호를 통해 과태료 인가를 위한 데이터 베이스를 구축하거나, 관공서 및 경찰서 서버로의 차량 표지판 번호 및 신호등의 위치 정보에 대한 전송에 의해 긴급 출동 명령이 수행될 수 있는 편리성을 제공한다. In addition, according to another embodiment of the present invention, an LCS system for road communication based on CCTV, and a road traffic accident processing method using the same, transmits vehicle object information to an LCS central control system, A database for granting a fine for negligence through a vehicle sign number that is information, and a convenience in that an emergency dispatch command can be performed by transmitting the vehicle sign number to a government office and a police server and location information of a traffic light.

뿐만 아니라, 본 발명의 다른 실시예에 따른 CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS 시스템, 그리고 이를 이용한 도로 교통 사고 처리 방법은, 차량의 도로 진행 방향 중 이전 신호등으로 사고로 분석된 차선 정보를 전송하여 정보표시등을 통해 구현되도록 함으로써, 차선별 사고 정보 구현을 통해 운전자들은 즉각적으로 진행 방향을 예측하여 차선 변경 내지는 우회하거나 유턴할 수 있는 예측이 가능성을 제공한다.
In addition, according to another embodiment of the present invention, an LCS system for road communication based on CCTV and a road traffic accident processing method using the same, The driver can instantly predict the direction of travel through the implementation of the accident information by the car line to provide a possibility of prediction that can change lanes or bypass or turn on the lane.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS 시스템을 나타내는 도면이다.
도 2는 도 1의 메인컨트롤러(11)의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 도 1의 CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS 시스템 중 교차로용 신호등(30a) 및 횡단보도용 신호등(30b) 각각과 객체인식기반 LCS 장치(10)의 구성 요소간의 구동을 설명하기 위한 개념도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS 시스템을 이용한 도로 교통 사고 처리 방법 중 차량대상물 인식 과정을 나타내는 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS 시스템을 이용한 도로 교통 사고 처리 방법 중 도 4의 단계(S17) 이후의 교차로용 신호등(30) 또는 횡단보도용 신호등(30)에 따른 구분 처리 과정을 나타내는 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS 시스템을 이용한 도로 교통 사고 처리 방법 중 도 5의 분석에 따라 객체인식기반 LCS 장치(10)에 의한 제어를 받는 신호등(30)이 횡단보도용 신호등(30b)인 경우의 과정을 나타내는 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS 시스템을 이용한 도로 교통 사고 처리 방법 중 도 5의 분석에 따라 객체인식기반 LCS 장치(10)에 의한 제어를 받는 신호등(30)이 교차로용 신호등(30a)인 경우의 과정을 나타내는 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS 시스템을 이용한 도로 교통 사고 처리 방법에서 실제로 차량의 도로 진행 방향 중 이전 신호등(30)으로 사고로 분석된 차선 정보가 구현된 개념을 나타내는 도면이다.
1 is a diagram illustrating an LCS system for CCTV-based road communication according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram showing a configuration of the main controller 11 in Fig.
3 is a conceptual diagram for explaining the operation between the intersection signal lamp 30a and the crosswalk signal lamp 30b and the components of the object recognition based LCS device 10 among the LCS system for CCTV- to be.
4 is a flowchart illustrating a vehicle object recognition process in a road traffic accident handling method using an LCS system for CCTV-based road communication according to an exemplary embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a flowchart illustrating a method of processing a road traffic accident using an LCS system for CCTV-based road communication according to an exemplary embodiment of the present invention. Referring to FIG. 5, And FIG.
FIG. 6 is a flowchart illustrating a method of processing a road traffic accident using a LCS system for CCTV-based road communication according to an embodiment of the present invention. And a signal lamp 30b for the crosswalk.
FIG. 7 is a diagram illustrating a traffic light accident processing method using a LCS system for CCTV-based road communication according to an exemplary embodiment of the present invention. And a signal lamp 30a for an intersection.
FIG. 8 is a conceptual diagram illustrating the implementation of the lane information analyzed accidentally in the traffic lights 30 in the road direction of the vehicle in the road traffic accident processing method using the LCS system for CCTV-based road communication according to the embodiment of the present invention Fig.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예의 상세한 설명은 첨부된 도면들을 참조하여 설명할 것이다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, a detailed description of preferred embodiments of the present invention will be given with reference to the accompanying drawings. In the following description of the present invention, detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear.

본 명세서에 있어서는 어느 하나의 구성요소가 다른 구성요소로 데이터 또는 신호를 '전송'하는 경우에는 구성요소는 다른 구성요소로 직접 상기 데이터 또는 신호를 전송할 수 있고, 적어도 하나의 또 다른 구성요소를 통하여 데이터 또는 신호를 다른 구성요소로 전송할 수 있음을 의미한다.
In the present specification, when any one element 'transmits' data or signals to another element, the element can transmit the data or signal directly to the other element, and through at least one other element Data or signal can be transmitted to another component.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS 시스템을 나타내는 도면이다. 도 1을 참조하면, CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS(Lane Control System) 시스템은 객체인식기반 LCS 장치(10), CCTV(20), 신호등(30), 정보표시등(30-1) 및 LCS 중앙 제어 시스템(40)을 포함한다. 그리고 객체인식기반 LCS 장치(10)는 메인컨트롤러(11), 모니터링 모듈(12) 및 신호등 구동 모듈(13)을 포함한다. 1 is a diagram illustrating an LCS system for CCTV-based road communication according to an embodiment of the present invention. 1, an LCS (Lane Control System) system for CCTV-based road communication includes an object recognition-based LCS device 10, a CCTV 20, a traffic light 30, an information indicator 30-1, And a central control system (40). The object recognition based LCS device 10 includes a main controller 11, a monitoring module 12, and a traffic light driving module 13.

CCTV(20)는 차량의 숫자와 차량의 차량 표지판 번호를 인식할 수 있는 제 1 객체인식 모드를 구비하며, 각 교차로 및 횡단보도 구간의 영상 촬영을 위한 제 2 객체인식 모드를 구비한다. The CCTV 20 has a first object recognition mode for recognizing the number of the vehicle and the vehicle sign number of the vehicle, and has a second object recognition mode for image capturing of each intersection and a crosswalk section.

모니터링 모듈(12)은 CCTV(20)에 의해 촬영된 CCTV 영상 데이터를 메인컨트롤러(11)로 송출함으로써, 메인컨트롤러(11)의 저장부(11d)를 활용해 메인컨트롤러(11)를 포함한 객체인식기반 LCS 장치(10)가 DVR 시스템으로 작동하도록 한다. The monitoring module 12 sends the CCTV image data photographed by the CCTV 20 to the main controller 11 so as to recognize the object including the main controller 11 using the storage unit 11d of the main controller 11 Based LCS device 10 to operate as a DVR system.

신호등 구동 모듈(13)은 신호등 구동과 Fail-Safe 기능을 전담하는 신호구동 수단(SCU : Signal Control Unit), 운영자 접속용 MMI 수단(Man-Machine Interface Unit), 외부 장치와 입출력 신호 접속을 처리하는 단자판(Terminal Facility Unit)을 포함하는 것이 바람직하다.
The signal lamp driving module 13 includes a signal driving unit (SCU: Signal Control Unit) dedicated to signal lamp driving and a fail-safe function, an MMI means for connecting an operator, It is preferable to include a terminal facility unit.

도 2는 도 1의 메인컨트롤러(11)의 구성을 나타내는 블록도이다. 도 2를 참조하면, 메인컨트롤러(11)는 데이터 수집 수단(11a), 데이터 분석 수단(11b), 신호등 연동 수단(11c), 저장부(11d) 및 송수신부(11e)를 포함한다. 2 is a block diagram showing a configuration of the main controller 11 in Fig. 2, the main controller 11 includes a data collecting unit 11a, a data analyzing unit 11b, a signal lamp interlocking unit 11c, a storage unit 11d, and a transceiver unit 11e.

도 3은 도 1의 CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS 시스템 중 교차로용 신호등(30a) 및 횡단보도용 신호등(30b) 각각과 객체인식기반 LCS 장치(10)의 구성 요소간의 구동을 설명하기 위한 개념도이다.
3 is a conceptual diagram for explaining the operation between the intersection signal lamp 30a and the crosswalk signal lamp 30b and the components of the object recognition based LCS device 10 among the LCS system for CCTV- to be.

이하에서는 도 2의 메인컨트롤러(11)의 구성요소를 중심으로 CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS 시스템에 대해서 구체적으로 살펴보도록 한다. Hereinafter, the LCS system for CCTV-based road communication will be described in detail with reference to the components of the main controller 11 of FIG.

데이터 수집 수단(11a)은 모니터링 모듈(12)을 통해 CCTV(20)에 의해 촬영된 CCTV 영상 데이터를 실시간으로 수신한다.The data collection means 11a receives the CCTV image data photographed by the CCTV 20 via the monitoring module 12 in real time.

데이터 분석 수단(11b)은 데이터 수집 수단(11a)에 의해 수신된 CCTV 영상 데이터에서 차량대상물을 분석하기 위한 스트리밍 타입의 CCTV 영상 데이터에 대한 디코딩을 수행하여 다수의 디코딩된 이미지를 생성한다.The data analyzing means 11b decodes the streaming-type CCTV image data for analyzing the vehicle object from the CCTV image data received by the data collecting means 11a to generate a plurality of decoded images.

데이터 분석 수단(11b)은 각 디코딩된 이미지를 3차원 입체형상으로 표현하기 위한 기본단위인 폴리곤 집합을 생성한다.The data analyzing unit 11b generates a set of polygons as a basic unit for expressing each decoded image in a three-dimensional solid shape.

데이터 분석 수단(11b)은 각 디코딩된 이미지로부터 생성된 폴리곤의 집합에서 데이터 수집 수단(11a)에 의해 수신되는 CCTV 영상 데이터에 대한 시간의 흐름에 따른 각 폴리곤 간의 거리 변화를 분석해 거리 변화가 없이 이동하는 차량 형상의 물체를 하나의 단일 차량대상물로 인식한다.The data analyzing means 11b analyzes the variation of the distance between the polygons according to the passage of time with respect to the CCTV image data received by the data collecting means 11a from the set of polygons generated from each decoded image, And recognizes the vehicle-shaped object as a single vehicle object.

데이터 분석 수단(11b)은 각 디코딩된 이미지를 위해 생성된 폴리곤의 집합 위에 각 디코딩된 이미지를 붙임으로써 3차원 영상 데이터를 생성하여 저장부(11d)에 저장한다. 한편, 데이터 분석 수단(11b)은 3차원 영상 데이터를 저장부(11d)에 저장하기 전에, 제어신호(스케일업 제어신호(Sig-SU), 스케일다운 제어신호(Sig-SD))에 따라 연속적인 크기 변환인 제 1 내지 제 n 단계(n은 2 이상의 자연수)의 단계별 스케일업 또는 스케일다운을 수행하거나, 제어신호(가로화면비율증가 제어신호(Sig-Wd), 세로 화면 비율증가 제어신호(Sig-Lg))에 따라 화면비율의 변화를 수행함으로써, 스케일방식에 의해 화질의 열화, 블록화, 계단현상을 개선하며, 확대 및 비율 조절시 필터링을 활용하여 화질의 열화, 블록화, 계단현상을 개선할 수 있는 효과를 제공한다. The data analyzing unit 11b generates three-dimensional image data by attaching each decoded image to a set of polygons generated for each decoded image, and stores the generated three-dimensional image data in the storage unit 11d. On the other hand, the data analyzing means 11b analyzes the three-dimensional image data in succession according to the control signals (the scale-up control signal Sig-SU and the scale-down control signal Sig-SD) Step size up or scale down of the first to n-th steps (n is a natural number of 2 or more), which is a size conversion, or a control signal (a horizontal aspect ratio increase control signal Sig-Wd, Sig-Lg)) to improve image quality deterioration, blockage, and staircase phenomenon by using a scale method, and improve deterioration of image quality, blocking, and staircase by using filtering in enlargement and ratio control It provides an effect that can be done.

데이터 분석 수단(11b)은 3차원 영상 데이터에서 각 차량대상물에 대한 트래킹을 위한 위치트래킹 마크를 생성한다.The data analyzing means 11b generates position tracking marks for tracking for each vehicle object in the three-dimensional image data.

여기서 각 차량대상물에 대한 트래킹을 위한 위치트래킹 마킹은, 3차원 영상 데이터 상에서 각 프레임 단위로 구현시, 각 차량대상물의 위치가 변경되거나 입체적 관점이 변경되어도 자동적으로 각 차량대상물의 위치 변경이나 입체적 관점 변경에 따른 실시간 변경데이터가 데이터 분석 수단(11b)에 의해 생성되어 저장부(11d)에 저장된 뒤, 각 차량대상물에 대한 트래킹시 저장된 실시간 변경데이터가 활용되어 차량대상물의 위치가 자동적으로 추적되도록 하기 위해서 설정된다.Here, the position tracking marking for tracking of each vehicle object is automatically performed when the position of each vehicle object is changed or the stereoscopic view is changed when the object is implemented in each frame on the three-dimensional image data, The real-time change data according to the change is generated by the data analysis unit 11b and stored in the storage unit 11d. Then, the real-time change data stored at the time of tracking for each vehicle object is utilized so that the position of the vehicle object is automatically tracked .

데이터 분석 수단(11b)은 위치트래킹 마크가 설정된 차량대상물의 수를 각 차선별로 실시간 연산한다.The data analyzing means 11b calculates the number of vehicle objects for which the position tracking mark is set in real time for each lane.

데이터 분석 수단(11b)은 데이터 분석 수단(11b)을 구비한 객체인식기반 LCS 장치(10)에 의한 제어를 받는 신호등(30)의 교차로용 신호등(30a) 또는 횡단보도용 신호등(30b)인지 여부를 저장부(11d)에 저장된 일련번호를 이용해 분석한다.The data analyzing means 11b determines whether the signal lamp 30a for an intersection or the signal lamp 30b for a crosswalk in the signal lamp 30 under the control of the object recognition based LCS device 10 having the data analyzing means 11b Is analyzed using the serial number stored in the storage unit 11d.

한편, 교차로용 신호등(30a)은 하나의 예로, 도 3a와 같이 적색(정지), 황색(대기), 좌회전, 녹색(진행)의 4개로 구분된 신호등과 같이 좌회전 및 유턴을 위한 신호 체계를 구비한 곳에 설치된 것을 포함하는 포괄적 개념이다. As shown in FIG. 3A, the signal lamp 30a for an intersection includes a signal system for turning left and turning on, for example, a signal lamp classified into red (stop), yellow (standby), left turn and green It is a comprehensive concept that includes installation in one place.

그리고 횡단보도용 신호등(30b)은 상술한 교차로용 신호등(30a)과는 대조적으로 직진 및 정지의 신호체계만 필요한 곳에 설치된 신호등을 의미한다. In addition, the traffic light signal line 30b for a crosswalk means a signal light installed in a place where only a straight line signal and a stop signal signal are needed, as opposed to the above-described traffic light signal for an intersection 30a.

이하에서는 신호등(30)이 교차로용 신호등(30a) 또는 횡단보도용 신호등(30b) 인지에 따라 각 실시예로 구분하여 설명하도록 한다.
In the following description, the signal lamp 30 is an intersection signal lamp 30a or a crosswalk signal lamp 30b.

<제 1 실시예: 횡단보도용 신호등(30b)인 경우>&Lt; First Embodiment: In the case of a signal lamp 30b for crosswalk >

데이터 분석 수단(11b)은 분석 결과 객체인식기반 LCS 장치(10)에 의한 제어를 받는 신호등(30)이 횡단보도용 신호등(30b)인 경우 연산된 각 차선별 차량대상물의 수에 따라 도로 차선별 이동량을 연산한다. 여기서 도로 차선별 이동량은 미리 설정된 시간 동안의 각 차선에서의 차량대상물의 통과 대수를 기준으로 연산하거나, 미리 설정된 시간 동안의 생성된 폴리곤 집합 중 각 차량대상물에 관한 폴리곤의 개수를 기준으로 연산할 수 있다. 후자의 경우 도로의 실제적인 면적에 따른 효과적인 도로 차선별 이동량이 연산될 수 있는 장점이 있다. The data analyzing means 11b analyzes the traffic light 30b under the control of the object recognition based LCS device 10 to determine whether the road traffic light 30b is a road traffic light And calculates the movement amount. Here, the road lane travel amount can be calculated on the basis of the passage number of vehicle objects in each lane for a predetermined time, or on the basis of the number of polygons for each vehicle object among the generated polygon sets for a preset time have. In the latter case, there is an advantage in that an effective road car travel amount according to the actual area of the road can be calculated.

데이터 분석 수단(11b)은 연산된 각 차선별 이동량 중 미리 설정된 임계치 이하인 차선이 있는 경우 해당 차선에 대해서 사고로 분석한다. The data analyzing means 11b analyzes the corresponding lane by accident if there is a lane which is less than or equal to a predetermined threshold value among the calculated lane-by-lane moving amounts.

데이터 분석 수단(11b)은 객체 인식을 통해 사고로 분석된 차선에서 정차된 차량대상물을 적어도 하나 이상 추출한다.The data analyzing means 11b extracts at least one vehicle object stopped in the lane analyzed by the accident through object recognition.

데이터 분석 수단(11b)의 차량대상물에 대한 객체 인식시 저장부(11d)에 저장되는 3차원 영상 데이터를 이용하여 판별한다. 저장부(11d)에는 LCS 중앙 제어 시스템(40)으로부터 수신된 다양한 차량대상물 패턴이 저장되어 있는데, 데이터 분석 수단(11b)은 이러한 다양한 차량대상물 패턴 자체 정보 또는 다양한 차량대상물 패턴의 기울어진 것, 역으로 된 것, 약간 각도가 기울어진 것 등과 3차원 영상 데이터에 포함된 객체의 패턴을 비교하여 3차원 영상 데이터 속의 차량대상물을 판별한다.Dimensional image data stored in the storage unit 11d during the object recognition of the object of the vehicle by the data analysis unit 11b. The storage unit 11d stores various vehicle object patterns received from the LCS central control system 40. The data analysis unit 11b analyzes the various vehicle object pattern information or the inclination of various vehicle object patterns, Dimensional image data and a pattern of an object included in the 3D image data are compared with each other to discriminate the vehicle object in the 3D image data.

한편, 데이터 분석 수단(11b)은 특성추출수단(11b-1) 및 유사판정수단(11b-2)을 포함하여 이루어질 수 있다. 특성추출수단(11b-1)은 3차원 영상 데이터에 포함된 그래픽 화소의 특정, 즉, 그래픽 화소의 명암, 그래픽 화소의 색상, 그래픽 화소가 형성하는 선, 및 그래픽 화소가 시간의 흐름에 따라서 변화하는 형태 등으로부터 그래픽 화소의 특성을 추출한다.On the other hand, the data analysis means 11b may include the characteristic extraction means 11b-1 and the similarity determination means 11b-2. The characteristic extracting means 11b-1 extracts the characteristic of the graphic pixel included in the three-dimensional image data, that is, the contrast and darkness of the graphic pixel, the color of the graphic pixel, the line formed by the graphic pixel, And extracts the characteristics of the graphic pixel from the shape or the like.

유사판정수단(11b-2)은 그래픽 화소의 특성과 유사한 특성을 포함하는 그래픽 화소를 유사범위로 판단한다. 즉, 유사판정수단(11b-2)은 특성이 추출된 그래픽 화소를 기준 그래픽 화소로 판단하고, 이 기준 그래픽 화소와 주변 그래픽 화소들과의 유사성을 판단하여 유사로 판단되는 경우에는 동일한 객체 대상물로 판단한다. 여기서 유사성이란 그래픽 화소간의 명암 차이 또는 그래픽 화소간의 거리 차이를 포함하는 개념이다. The similarity judgment means 11b-2 judges the graphic pixel including the characteristic similar to the characteristic of the graphic pixel as a similar range. That is, the similarity determination means 11b-2 determines the similarity between the reference graphic pixel and the neighboring graphic pixels by judging the graphic pixel from which the characteristic is extracted as the reference graphic pixel, . Here, the similarity is a concept including a difference in contrast between graphics pixels or a difference in distance between graphic pixels.

데이터 분석 수단(11b)은 정차된 것으로 추출된 차량대상물에 대해서 상술한 위치트래킹 마크를 역추적하여 3차원 영상 데이터에서 차량대상물 정보(차량 표지판 번호)를 추출한다. 이와 같이 위치트래킹 마크를 역추적함과 동시에 시간의 흐름에 따른 CCTV 영상 데이터를 차량대상물 정보 추출에 활용함으로써, CCTV(20)에 의해 촬영되는 CCTV 영상 데이터가 저화질 영상인 경우의 한계를 극복할 수 있으며, 다른 차량대상물에 의해 차량 표지판 번호가 가려지는 한계를 극복할 수 있는 장점이 있다. The data analyzing means 11b traces the above-described position tracking mark to the vehicle object extracted as being stopped, and extracts the vehicle object information (vehicle signboard number) from the three-dimensional image data. In this way, the CCTV image data captured by the CCTV 20 can be overcome the limitation of the low-resolution image by using the CCTV image data according to the time- There is an advantage that it can overcome the limitation that the vehicle sign number is covered by other vehicle objects.

데이터 분석 수단(11b)은 차량대상물 정보를 LCS 중앙 제어 시스템(40)으로 전송하도록 송수신부(11e)를 제어한다. 이에 따라, LCS 중앙 제어 시스템(40)은 수신된 차량대상물의 차량대상물 정보인 차량 표지판 번호를 통해 과태료 인가를 위한 데이터 베이스를 구축하거나, 관공서 및 경찰서 서버(미도시)로의 차량 표지판 번호 및 신호등(30)의 위치 정보에 대한 전송에 의해 긴급 출동 명령을 전송할 수 있다. The data analysis unit 11b controls the transceiver unit 11e to transmit vehicle object information to the LCS central control system 40. [ Accordingly, the LCS central control system 40 constructs a database for charging the fine for negligence through the vehicle sign number, which is vehicle object information of the received vehicle object, or generates a vehicle sign number and a traffic light (not shown) to a public office and a police server 30 in response to the transmission of the location information of the emergency dispatch command.

한편, 신호등 연동 수단(11c)은 도로 진행 방향 중 이전 신호등(30)으로 사고로 분석된 차선 정보를 전송하여 정보표시등(30-1)을 통해 구현되도록 송수신부(11e)를 제어한다. 이에 따라 도로 진행 방향 중 이전 신호등(30)과 함께 지주에 부착된 정보표시등(30-1)으로의 차선별 사고 정보 구현을 통해 운전자들은 즉각적으로 진행 방향을 예측하여 차선 변경 내지는 우회하거나 유턴할 수 있는 예측이 가능하다.
On the other hand, the traffic light interlocking means 11c controls the transceiver unit 11e so that it is transmitted through the information display lamp 30-1 by transmitting the lane information analyzed by the accident to the traffic light 30 in the road progress direction. Accordingly, the driver can instantaneously predict the traveling direction by implementing the accident information on the information display lamp 30-1 attached to the landing along with the previous traffic light 30 in the road traveling direction, It is possible to predict.

<제 2 실시예: 교차로용 신호등(30a)인 경우>&Lt; Second Embodiment: In case of an intersection traffic light 30a >

데이터 분석 수단(11b)은 분석 결과 객체인식기반 LCS 장치(10)에 의한 제어를 받는 신호등(30)이 교차로용 신호등(30a)인 경우 횡단보도용 신호등(30b)인 경우와는 다르게 직접적으로 연산된 각 차선별 차량대상물의 수에 따라 도로 차선별 이동량을 연산하지 않고 사전 과정으로, 연산된 각 차선별 차량대상물의 수를 합산한다.The data analyzing means 11b analyzes the signal light 30a that is under the control of the object recognition based LCS device 10 as the result of the analysis The number of vehicle objects for each car line is calculated by a preliminary process without calculating the amount of car traveling by road according to the number of vehicle objects for each car line.

데이터 분석 수단(11b)은 합산된 차량대상물의 총합에 따른 교차로를 통과하는 각 차선별 이동량 범위를 저장부(11d)로부터 추출한다.The data analyzing means 11b extracts the respective moving range of each car line passing through the intersection according to the sum of the summed vehicle objects from the storage unit 11d.

이러한 사전 과정을 거친 뒤, 횡단보도용 신호등(30b)인 경우와 같이, 데이터 분석 수단(11b)은 각 차선별 차량대상물의 수에 따른 도로 차선별 이동량을 연산한다. After such a preliminary process, as in the case of the traffic light 30b for the crosswalk, the data analyzing means 11b calculates the amount of road by car according to the number of vehicle objects for each car.

이후, 데이터 분석 수단(11b)은 각 차선별 이동량 중 저장부(11d)에서 추출된 각 차선별 이동량 범위 이하인 해당 차선에 대해서 사고로 분석한다. 이와 같이, 저장부(11d)에서 추출된 각 차선별 이동량 범위를 기준으로 차선에 대한 사고로 분석하는 이유는 교차로용 신호등(30a)의 경우는 차량대상물의 교차로용 신호등(30a) 앞에서의 차선변경이 횡단보도용 신호등(30b)에 비해 활발하게 이루어지며, 다수의 차선 중 하나의 차선으로 병목 현상이 많은 특성이 발생할 수 있으므로, 단순히 횡단보도용 신호등(30b)과 같이 차선별 이동량이 미리 설정된 임계치 이하로만 판단하는 경우 판단오류가 발생을 최소화하기 위함이다. Thereafter, the data analyzing means 11b analyzes the corresponding lane, which is equal to or smaller than the range of the moving distance for each lane, extracted from the storage unit 11d among the lane-by-lane moving amounts. The reason for analyzing the range of the moving amount for each lane extracted from the storage unit 11d as an accident for the lane on the basis of the lane change is that the lane change in front of the intersection traffic light 30a of the vehicle object in the case of the traffic light 30a for the intersection The traffic lights 30b and the traffic lights 30b for the crosswalk can be generated more actively than the traffic lights 30b for the crosswalk, To minimize the occurrence of judgment errors.

이후의 과정은 교차로용 신호등(30a)에 대해서 횡단보도용 신호등(30b)과 동일한 과정을 수행한다. 즉, 데이터 수집 수단(11a)은 사고로 분석된 차선에서 정차된 차량대상물을 적어도 하나 이상 추출한 뒤, 추출된 차량대상물에 대해서 단계(S16)에서 위치트래킹 마크를 역추적하여 3차원 영상 데이터에서 차량대상물 정보(차량 표지판 번호)를 추출하여, 차량대상물 정보를 LCS 중앙 제어 시스템(40)으로 전송하도록 송수신부(11e)를 제어한다. 또한, 신호등 연동 수단(11c)은 도로 진행 방향 중 이전 신호등(30)으로 사고로 분석된 차선 정보를 전송하여 정보표시등(30-1)을 통해 구현되도록 송수신부(11e)를 제어한다.
The subsequent process is the same as that for the traffic light signal for crosswalk 30b with respect to the traffic light for the intersection 30a. That is, the data collecting means 11a extracts at least one vehicle object stopped in the accidentally analyzed lane, and then traces the position tracking mark back to the extracted vehicle object in step S16, (Vehicle sign number), and controls the transmitting / receiving unit 11e to transmit the vehicle object information to the LCS central control system 40 In addition, the signal lamp interlocking means 11c controls the transceiver unit 11e so that it is transmitted through the information display lamp 30-1 by transmitting the lane information analyzed by the accident to the previous signal lamp 30 in the road progress direction.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS 시스템을 이용한 도로 교통 사고 처리 방법 중 차량대상물 인식 과정을 나타내는 흐름도이다. 도 4를 참조하면, 데이터 수집 수단(11a)은 모니터링 모듈(12)을 통해 CCTV(20)에 의해 촬영된 CCTV 영상 데이터를 실시간으로 수신한다(S11).4 is a flowchart illustrating a vehicle object recognition process in a road traffic accident handling method using an LCS system for CCTV-based road communication according to an exemplary embodiment of the present invention. Referring to FIG. 4, the data collection unit 11a receives the CCTV image data photographed by the CCTV 20 in real time via the monitoring module 12 (S11).

단계(S11) 이후, 데이터 분석 수단(11b)은 차량대상물을 분석하기 위한 CCTV 영상 데이터에 대한 디코딩을 수행하여 다수의 디코딩된 이미지를 생성한다(S12).After step S11, the data analysis unit 11b decodes the CCTV image data for analyzing the vehicle object to generate a plurality of decoded images (S12).

단계(S12) 이후, 데이터 분석 수단(11b)은 각 디코딩된 이미지를 3차원 입체형상으로 표현하기 위한 기본단위인 폴리곤 집합을 생성한다(S13).After step S12, the data analyzing unit 11b generates a polygon set as a basic unit for expressing each decoded image in a three-dimensional solid shape (S13).

단계(S13) 이후, 데이터 분석 수단(11b)은 각 디코딩된 이미지로부터 생성된 폴리곤의 집합에서 시간의 흐름에 따른 각 폴리곤 간의 거리 변화를 분석해 거리 변화가 없이 이동하는 차량 형상의 물체를 하나의 단일 차량대상물로 인식한다(S14).After step S13, the data analyzing means 11b analyzes the change in the distance between the polygons according to the passage of time from the set of polygons generated from each decoded image, so that the vehicle- It is recognized as a vehicle object (S14).

단계(S14) 이후, 데이터 분석 수단(11b)은 각 디코딩된 이미지를 위해 생성된 폴리곤의 집합 위에 각 디코딩된 이미지를 붙임으로써 3차원 영상 데이터를 생성하여 저장부(11d)에 저장한다(S15).After step S14, the data analysis unit 11b creates three-dimensional image data by attaching each decoded image onto a set of polygons generated for each decoded image, and stores the generated three-dimensional image data in the storage unit 11d (S15) .

단계(S15) 이후, 데이터 분석 수단(11b)은 3차원 영상 데이터에서 각 차량대상물에 대한 트래킹을 위한 위치트래킹 마크를 생성한다(S16).After the step S15, the data analysis means 11b generates a position tracking mark for tracking each vehicle object in the three-dimensional image data (S16).

단계(S16) 이후, 데이터 분석 수단(11b)은 위치트래킹 마크가 설정된 차량대상물의 수를 각 차선별로 실시간 연산한다(S17).
After the step S16, the data analyzing means 11b calculates the number of vehicle objects for which the position tracking mark is set in real time for each lane (S17).

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS 시스템을 이용한 도로 교통 사고 처리 방법 중 도 4의 단계(S17) 이후의 교차로용 신호등(30) 또는 횡단보도용 신호등(30)에 따른 구분 처리 과정을 나타내는 흐름도이다. 도 5를 참조하면, 도 4의 단계(S17) 이후, 데이터 분석 수단(11b)은 데이터 분석 수단(11b)을 구비한 객체인식기반 LCS 장치(10)에 의한 제어를 받는 신호등(30)의 교차로용 신호등(30a) 또는 횡단보도용 신호등(30b)인지 여부를 저장부(11d)에 저장된 일련번호를 이용해 분석한다(S21).FIG. 5 is a flowchart illustrating a method of processing a road traffic accident using an LCS system for CCTV-based road communication according to an exemplary embodiment of the present invention. Referring to FIG. 5, And FIG. 4, the data analysis means 11b includes an intersection of the traffic lights 30 under the control of the object recognition based LCS apparatus 10 having the data analysis means 11b, The signal lamp 30a for a crosswalk or the signal lamp 30b for a crosswalk is analyzed using the serial number stored in the storage unit 11d (S21).

단계(S21) 이후, 데이터 분석 수단(11b)은 단계(S21)의 분석 결과 교차로용인지 여부를 판단함으로써(S22), 교차로용인 경우 도 6의 단계(S31)로 진행하며, 교차로용이 아닌 횡단보도용인 경우 도 7의 단계(S41)로 진행한다.After step S21, the data analysis unit 11b determines whether the analysis result of step S21 is for an intersection (S22). If it is for an intersection, the data analysis unit 11b proceeds to step S31 of FIG. 6, The process proceeds to step S41 of FIG.

한편, 교차로용 신호등(30a)은 하나의 예로, 도 3a와 같이 적색(정지), 황색(대기), 좌회전, 녹색(진행)의 4개로 구분된 신호등과 같이 좌회전 및 유턴을 위한 신호 체계를 구비한 곳에 설치된 것을 포함하는 포괄적 개념이다. As shown in FIG. 3A, the signal lamp 30a for an intersection includes a signal system for turning left and turning on, for example, a signal lamp classified into red (stop), yellow (standby), left turn and green It is a comprehensive concept that includes installation in one place.

그리고 횡단보도용 신호등(30b)은 상술한 교차로용 신호등(30a)과는 대조적으로 직진 및 정지의 신호체계만 필요한 곳에 설치된 신호등을 의미한다.
In addition, the traffic light signal line 30b for a crosswalk means a signal light installed in a place where only a straight line signal and a stop signal signal are needed, as opposed to the above-described traffic light signal for an intersection 30a.

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS 시스템을 이용한 도로 교통 사고 처리 방법 중 도 5의 분석에 따라 객체인식기반 LCS 장치(10)에 의한 제어를 받는 신호등(30)이 횡단보도용 신호등(30b)인 경우의 과정을 나타내는 흐름도이다. 도 6을 참조하면, 데이터 분석 수단(11b)은 단계(S17)에서 연산된 각 차선별 차량대상물의 수에 따라 도로 차선별 이동량을 연산한다(S31).FIG. 6 is a flowchart illustrating a method of processing a road traffic accident using a LCS system for CCTV-based road communication according to an embodiment of the present invention. And a signal lamp 30b for the crosswalk. Referring to FIG. 6, the data analyzing means 11b calculates the road-by-road lane change amount in accordance with the number of vehicle objects for each car line calculated in step S17 (S31).

단계(S31) 이후, 데이터 분석 수단(11b)은 단계(S31)에서 연산된 각 차선별 이동량 중 미리 설정된 임계치 이하인 차선이 있는 경우 해당 차선에 대해서 사고로 분석한다(S32). After the step S31, if there is a lane less than a predetermined threshold value among the lane-by-lane moving amounts calculated in the step S31, the data analyzing means 11b analyzes the corresponding lane by accident (S32).

단계(S32) 이후, 데이터 분석 수단(11b)은 객체 인식을 통해 사고로 분석된 차선에서 정차된 차량대상물을 적어도 하나 이상 추출한다(S33).After the step S32, the data analyzing means 11b extracts at least one vehicle object that is stopped in the lane analyzed by the accident through the object recognition (S33).

단계(S34) 이후, 데이터 분석 수단(11b)은 단계(S33)에서 추출된 차량대상물에 대해서 단계(S16)에서 위치트래킹 마크를 역추적하여 3차원 영상 데이터에서 차량대상물 정보(차량 표지판 번호)를 추출한다(S34).After the step S34, the data analyzing means 11b traces the position tracking mark back to the vehicle object extracted at the step S33 at the step S16 to obtain vehicle object information (vehicle signboard number) from the three-dimensional image data (S34).

단계(S34) 이후, 데이터 분석 수단(11b)은 차량대상물 정보를 LCS 중앙 제어 시스템(40)으로 전송하도록 송수신부(11e)를 제어한다(S35).After step S34, the data analysis unit 11b controls the transceiver unit 11e to transmit vehicle object information to the LCS central control system 40 (S35).

단계(S35) 이후, 신호등 연동 수단(11c)은 도로 진행 방향 중 이전 신호등(30)으로 사고로 분석된 차선 정보를 전송하여 정보표시등(30-1)을 통해 구현되도록 송수신부(11e)를 제어한다(S36).
After step S35, the signal lamp interlocking means 11c transmits the lane information analyzed as an accident to the previous traffic light 30 in the road progress direction, and transmits the lane information analyzed through the information display lamp 30-1 to the transceiver unit 11e (S36).

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS 시스템을 이용한 도로 교통 사고 처리 방법 중 도 5의 분석에 따라 객체인식기반 LCS 장치(10)에 의한 제어를 받는 신호등(30)이 교차로용 신호등(30a)인 경우의 과정을 나타내는 흐름도이다. 도 7을 참조하면, 데이터 분석 수단(11b)은 단계(S17)에 따라 연산된 각 차선별 차량대상물의 수를 합산한다(S41).FIG. 7 is a diagram illustrating a traffic light accident processing method using a LCS system for CCTV-based road communication according to an exemplary embodiment of the present invention. And a signal lamp 30a for an intersection. Referring to Fig. 7, the data analyzing means 11b adds the number of vehicle objects for each car line calculated in accordance with step S17 (S41).

단계(S41) 이후, 데이터 분석 수단(11b)은 합산된 차량대상물의 총합에 따른 교차로를 통과하는 각 차선별 이동량 범위를 저장부(11d)로부터 추출한다(S42).After the step S41, the data analyzing means 11b extracts the respective moving range of each car passing through the intersection according to the sum of the summed vehicle objects from the storage unit 11d (S42).

단계(S42) 이후, 데이터 분석 수단(11b)은 각 차선별 차량대상물의 수에 따른 도로 차선별 이동량을 연산한다(S43).After the step S42, the data analyzing means 11b calculates the amount of travel by road according to the number of vehicle objects for each car line (S43).

단계(S43) 이후, 데이터 분석 수단(11b)은 각 차선별 이동량 중 단계(S42)에서 추출된 각 차선별 이동량 범위 이하인 해당 차선에 대해서 사고로 분석한다(S44).After the step S43, the data analyzing means 11b analyzes the corresponding lane, which is equal to or smaller than the range of the moving distance for each lane, extracted in the step S42 among the lane-by-lane moving amounts.

단계(S45) 이후, 데이터 수집 수단(11a)은 사고로 분석된 차선에서 정차된 차량대상물을 적어도 하나 이상 추출한다(S45).After the step S45, the data collecting means 11a extracts at least one vehicle object stopped in the accidentally analyzed lane (S45).

단계(S45) 이후, 데이터 분석 수단(11b)은 단계(S45)에서 추출된 차량대상물에 대해서 단계(S16)에서 위치트래킹 마크를 역추적하여 3차원 영상 데이터에서 차량대상물 정보(차량 표지판 번호)를 추출한다(S46).After step S45, the data analyzing means 11b traces the position tracking mark back to the vehicle object extracted in the step S45 to obtain the vehicle object information (vehicle signboard number) from the three-dimensional image data (S46).

단계(S46) 이후, 데이터 분석 수단(11b)은 차량대상물 정보를 LCS 중앙 제어 시스템(40)으로 전송하도록 송수신부(11e)를 제어한다(S47).After step S46, the data analysis unit 11b controls the transceiver unit 11e to transmit vehicle object information to the LCS central control system 40 (S47).

단계(S47) 이후, 신호등 연동 수단(11c)은 도로 진행 방향 중 이전 신호등(30)으로 사고로 분석된 차선 정보를 전송하여 정보표시등(30-1)을 통해 구현되도록 송수신부(11e)를 제어한다(S48). 한편, 도 8은 실제로 차량의 도로 진행 방향 중 이전 신호등(30)으로 사고로 분석된 차선 정보가 구현된 개념을 나타내는 도면이다. 즉, 적어도 하나 이상의 도로 진행 방향 중 이전 신호등(30)으로 사고로 분석된 차선 정보가 전송됨으로써, 사고로 분석된 차선 정보가 정보표시등(30-1)을 통해 구현될 수 있다.
After step S47, the signal lamp interlocking means 11c transmits the lane information analyzed as an accident to the previous traffic light 30 in the road progress direction, and transmits the lane information analyzed through the information display lamp 30-1 to the transceiver unit 11e (S48). Meanwhile, FIG. 8 is a diagram showing a concept in which lane information analyzed by accident in the previous traffic lights 30 in the road progress direction of the vehicle is implemented. That is, lane information analyzed by accident in the previous traffic lights 30 among at least one road progress direction is transmitted, so that lane information analyzed by accident can be implemented through the information display lamp 30-1.

이상과 같이, 본 명세서와 도면에는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 개시하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시예 외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.
As described above, preferred embodiments of the present invention have been disclosed in the present specification and drawings, and although specific terms have been used, they have been used only in a general sense to easily describe the technical contents of the present invention and to facilitate understanding of the invention , And are not intended to limit the scope of the present invention. It is to be understood by those skilled in the art that other modifications based on the technical idea of the present invention are possible in addition to the embodiments disclosed herein.

10: 객체인식기반 LCS 장치
11: 메인컨트롤러
11a: 데이터 수집 수단
11b: 데이터 분석 수단
11c: 신호등 연동 수단
11d: 저장부
11e: 송수신부
12: 모니터링 모듈
13: 신호등 구동 모듈
20: CCTV
30: 신호등
30-1: 정보표시등
40: LCS 중앙 제어 시스템
10: LCS device based on object recognition
11: Main controller
11a: Data collection means
11b: Data analysis means
11c: signal light interlocking means
11d:
11e:
12: Monitoring module
13: Traffic light driving module
20: CCTV
30: Traffic lights
30-1: Information Indicator
40: LCS Central Control System

Claims (11)

CCTV(20), 신호등(30), 정보표시등(30-1)을 하나의 단위로 하여 다수개 포함하며, 그 밖에 객체인식기반 LCS 장치(10) 및 LCS 중앙 제어 시스템(40)을 포함하는 CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS(Lane Control System) 시스템에 있어서, 객체인식기반 LCS 장치(10)는 메인컨트롤러(11), 모니터링 모듈(12) 및 신호등 구동 모듈(13)을 포함하며, 메인컨트롤러(11)는,
모니터링 모듈(12)을 통해 CCTV(20)에 의해 촬영된 CCTV 영상 데이터를 실시간으로 수신하는 데이터 수집 수단(11a); 및
CCTV 영상 데이터를 3차원 영상 데이터로 변환하고, 3차원 영상 데이터에서 각 차량대상물에 대한 객체 인식 이후, 각 차량대상물에 대한 트래킹을 위한 위치트래킹 마크를 생성하고, 각 차선별 차량대상물의 수에 따라 도로 차선별 이동량이 미리 설정된 임계치 이하인 차선이 있는 경우 해당 차선에 대해서 사고로 분석하고, 사고로 분석된 차선에서 정차된 차량대상물을 위치 트래킹 마크와 3차원 영상 데이터를 통해 적어도 하나 이상 추출하여 추출된 차량의 차량대상물 정보를 LCS 중앙 제어 시스템(40)으로 전송하도록 송수신부(11e)를 제어하는 데이터 분석 수단(11b); 및
도로 진행 방향 중 적어도 하나 이상의 이전 신호등(30)으로 사고로 분석된 차선 정보를 전송하여 정보표시등(30-1)을 통해 구현되도록 송수신부(11e)를 제어하는 신호등 연동 수단(11c); 을 포함하는 것을 특징으로 하는 CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS 시스템.
A plurality of the CCTV 20, the traffic lights 30 and the information display 30-1 as one unit, and further includes the object recognition-based LCS device 10 and the LCS central control system 40 In the LCS (Lane Control System) system for CCTV-based road communication, the object recognition based LCS device 10 includes a main controller 11, a monitoring module 12, and a traffic light driving module 13, (11)
Data collection means 11a for receiving CCTV image data photographed by the CCTV 20 through the monitoring module 12 in real time; And
CCTV image data is converted into three-dimensional image data, and after recognizing an object for each vehicle object in the three-dimensional image data, a position tracking mark is generated for tracking for each vehicle object, and according to the number of vehicle objects If there is a lane with a road lane selection travel less than a preset threshold value, the lane is analyzed by accident, and at least one vehicle object stopped at the lane analyzed by the accident is extracted from the location tracking mark and three- Data analyzing means (11b) for controlling the transceiver (11e) to transmit vehicle object information of the vehicle to the LCS central control system (40); And
A signal lamp interlocking means (11c) for controlling the transceiver (11e) so as to realize lane information analyzed by accident to at least one of the preceding traffic lights (30) in the road traveling direction through the information display (30-1); And an LCS system for road communication based on CCTV.
청구항 1에 있어서, LCS 중앙 제어 시스템(40)은,
수신된 차량대상물의 차량대상물 정보인 차량 표지판 번호를 통해 과태료 인가를 위한 데이터 베이스를 구축하거나, 관공서 및 경찰서 서버(미도시)로의 차량 표지판 번호 및 신호등(30)의 위치 정보에 대한 전송에 의해 긴급 출동 명령을 전송하는 것을 특징으로 하는 CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS 시스템.
The system of claim 1, wherein the LCS central control system (40)
A database for granting a fine for negligence is constructed through the vehicle sign number, which is vehicle object information of the object of the received vehicle, or a vehicle identification number to the public office and a police server (not shown) And transmits a dispatch command to the LCS system for CCTV-based road communication.
청구항 1에 있어서, 데이터 분석 수단(11b)은,
데이터 수집 수단(11a)에 의해 수신된 CCTV 영상 데이터에서 차량대상물을 분석하기 위한 스트리밍 타입의 CCTV 영상 데이터에 대한 디코딩을 수행하여 다수의 디코딩된 이미지를 생성하고, 각 디코딩된 이미지를 3차원 입체형상으로 표현하기 위한 기본단위인 폴리곤 집합을 생성하고, 각 디코딩된 이미지로부터 생성된 폴리곤의 집합에서 데이터 수집 수단(11a)에 의해 수신되는 CCTV 영상 데이터에 대한 시간의 흐름에 따른 각 폴리곤 간의 거리 변화를 분석해 거리 변화가 없이 이동하는 차량 형상의 물체를 하나의 단일 차량대상물로 인식하는 것을 특징으로 하는 CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS 시스템.
The data analysis device according to claim 1, wherein the data analysis means (11b)
A plurality of decoded images are generated by decoding the streaming type CCTV image data for analyzing the vehicle object from the CCTV image data received by the data collecting means 11a, and each decoded image is converted into a three-dimensional solid shape And the distance variation between the polygons according to the flow of time for the CCTV image data received by the data collection means 11a from the set of polygons generated from each decoded image And recognizes the vehicle-shaped object moving without a change in distance as one single vehicle object.
청구항 3에 있어서, 데이터 분석 수단(11b)은,
각 디코딩된 이미지를 위해 생성된 폴리곤의 집합 위에 각 디코딩된 이미지를 붙여서 3차원 영상 데이터를 생성하여 저장부(11d)에 저장하며,
3차원 영상 데이터를 저장부(11d)에 저장하기 전에, 제어신호(스케일업 제어신호(Sig-SU), 스케일다운 제어신호(Sig-SD))에 따라 연속적인 크기 변환인 제 1 내지 제 n 단계(n은 2 이상의 자연수)의 단계별 스케일업 또는 스케일다운을 수행하거나, 제어신호(가로화면비율증가 제어신호(Sig-Wd), 세로 화면 비율증가 제어신호(Sig-Lg))에 따라 화면비율의 변화를 수행하는 것을 특징으로 하는 CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS 시스템.
The data analysis apparatus according to claim 3, wherein the data analysis means (11b)
Dimensional image data by attaching each decoded image onto a set of polygons generated for each decoded image, and stores the generated three-dimensional image data in the storage unit 11d,
The first to the n-th image data, which are successive magnitude transformations according to the control signals (the scale-up control signal Sig-SU and the scale-down control signal Sig-SD) (N is a natural number of 2 or more) or performing a scale-up or scaling-down of a step ratio of a screen ratio (n is a natural number of 2 or more) And the LCS system for the CCTV-based road communication.
청구항 1에 있어서, 데이터 분석 수단(11b)은,
데이터 분석 수단(11b)을 구비한 객체인식기반 LCS 장치(10)에 의한 제어를 받는 신호등(30)의 교차로용 신호등(30a) 또는 횡단보도용 신호등(30b)인지 여부를 저장부(11d)에 저장된 일련번호를 이용해 분석한 뒤, 신호등(30)이 횡단보도용 신호등(30b)인 경우 연산된 각 차선별 차량대상물의 수에 따라 도로 차선별 이동량을 연산하고, 연산된 각 차선별 이동량 중 미리 설정된 임계치 이하인 차선이 있는 경우 해당 차선에 대해서 사고로 분석하고, 객체 인식을 통해 사고로 분석된 차선에서 정차된 차량대상물을 적어도 하나 이상 추출하고, 정차된 것으로 추출된 차량대상물에 대해서 위치트래킹 마크를 역추적하여 3차원 영상 데이터에서 차량대상물 정보(차량 표지판 번호)를 추출하는 것을 특징으로 하는 CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS 시스템.
The data analysis device according to claim 1, wherein the data analysis means (11b)
Whether or not the signal light 30a for the intersection or the signal light 30b for the crosswalk in the signal lamp 30 under the control of the object recognition based LCS device 10 having the data analysis means 11b is stored in the storage unit 11d After the traffic light 30 is the traffic light 30b for the crosswalk, it calculates the amount of road by car according to the number of vehicle objects for each car line calculated, If there is a lane below the set threshold, the lane is analyzed by accident, at least one vehicle object stopped in the lane analyzed by the object recognition is extracted, and a position tracking mark is obtained for the vehicle object extracted as the stopped lane And the vehicle object information (vehicle sign number) is extracted from the three-dimensional image data by tracing backward the CCTV-based LCS system for road communication.
청구항 5에 있어서, 데이터 분석 수단(11b)은,
객체 인식을 통해 사고로 분석된 차선에서 정차된 차량대상물을 적어도 하나 이상 추출시, 저장부(11d)에 저장된 LCS 중앙 제어 시스템(40)으로부터 수신된 다양한 차량대상물 패턴 자체 정보, 3차원 영상 데이터에 포함된 객체의 패턴을 비교하여 3차원 영상 데이터 속의 차량대상물을 판별하는 것을 특징으로 하는 CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS 시스템.
The data analysis apparatus according to claim 5, wherein the data analysis means (11b)
When extracting at least one vehicle object stopped in the lane that has been analyzed accidentally through the object recognition, various physical object pattern information received from the LCS central control system 40 stored in the storage unit 11d, And comparing the patterns of the included objects to determine vehicle objects in the three-dimensional image data.
청구항 6에 있어서, 데이터 분석 수단(11b)은,
3차원 영상 데이터에 포함된 그래픽 화소의 특정, 즉, 그래픽 화소의 명암, 그래픽 화소의 색상, 그래픽 화소가 형성하는 선, 및 그래픽 화소가 시간의 흐름에 따라서 변화하는 형태로부터 그래픽 화소의 특성을 추출하는 특성추출수단(11b-1); 및
그래픽 화소의 특성과 유사한 특성을 포함하는 그래픽 화소를 유사범위로 판단하기 위해, 특성이 추출된 그래픽 화소를 기준 그래픽 화소로 판단하고, 이 기준 그래픽 화소와 주변 그래픽 화소들과의 유사성을 판단하여 유사로 판단되는 경우에는 동일한 객체 대상물로 판단하는 유사판정수단(11b-2); 을 포함하며,
유사성은 그래픽 화소간의 명암 차이 또는 그래픽 화소간의 거리 차이를 포함하는 것을 특징으로 하는 CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS 시스템.
The data analysis apparatus according to claim 6,
The characteristic of the graphic pixel is extracted from the shape of the graphic pixel included in the three-dimensional image data, that is, the contrast and darkness of the graphic pixel, the color of the graphic pixel, the line formed by the graphic pixel, (11b-1); And
In order to judge a graphic pixel having characteristics similar to those of a graphic pixel as a similar range, a graphic pixel from which the characteristic is extracted is determined as a reference graphic pixel, and similarity with the reference graphic pixel is determined (11b-2) judging that the object is the same object object when it is determined that the object is the object object; / RTI &gt;
Wherein the similarity includes a contrast difference between graphic pixels or a distance difference between graphic pixels.
청구항 1에 있어서, 데이터 분석 수단(11b)은,
데이터 분석 수단(11b)을 구비한 객체인식기반 LCS 장치(10)에 의한 제어를 받는 신호등(30)의 교차로용 신호등(30a) 또는 횡단보도용 신호등(30b) 인지 여부를 저장부(11d)에 저장된 일련번호를 이용해 분석한 뒤, 신호등(30)이 교차로용 신호등(30a)인 경우, 각 차선별 차량대상물의 수를 합산하고, 합산된 차량대상물의 총합에 따른 교차로를 통과하는 각 차선별 이동량 범위를 저장부(11d)로부터 추출하고, 횡단보도용 신호등(30b)인 경우, 각 차선별 차량대상물의 수에 따른 도로 차선별 이동량을 연산하는 것을 특징으로 하는 CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS 시스템.
The data analysis device according to claim 1, wherein the data analysis means (11b)
Whether or not the signal light 30a for the intersection or the signal light 30b for the crosswalk in the signal lamp 30 under the control of the object recognition based LCS device 10 having the data analysis means 11b is stored in the storage unit 11d After the traffic light 30 is the traffic light 30a for the intersection, the number of vehicle objects for each car is summed up, and the amount of movement for each car passing through the intersection according to the sum of the summed vehicle objects And the LCS system for road communication based on CCTV is characterized by calculating the amount of travel by road according to the number of vehicle objects for each car in the case of the traffic light signal for crossing press 30b .
청구항 1에 있어서, CCTV(20)는,
차량의 숫자와 차량의 차량 표지판 번호를 인식할 수 있는 제 1 객체인식 모드를 구비하며, 각 교차로 및 횡단보도 구간의 영상 촬영을 위한 제 2 객체인식 모드를 구비하는 것을 특징으로 하는 CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS 시스템.
The CCTV system according to claim 1, wherein the CCTV (20)
A first object recognition mode capable of recognizing the number of the vehicle and the vehicle sign number of the vehicle, and a second object recognition mode for capturing an image of each intersection and a crosswalk section, LCS system for communication.
데이터 수집 수단(11a)이 모니터링 모듈(12)을 통해 CCTV(20)에 의해 촬영된 CCTV 영상 데이터를 실시간으로 수신하는 제 1 단계;
데이터 분석 수단(11b)이 CCTV 영상 데이터를 3차원 영상 데이터로 변환하고, 3차원 영상 데이터에서 각 차량대상물에 대한 객체 인식 이후, 각 차량대상물에 대한 트래킹을 위한 위치트래킹 마크를 생성하고, 각 차선별 차량대상물의 수에 따라 도로 차선별 이동량이 미리 설정된 임계치 이하인 차선이 있는 경우 해당 차선에 대해서 사고로 분석하고, 사고로 분석된 차선에서 정차된 차량대상물을 위치 트래킹 마크와 3차원 영상 데이터를 통해 적어도 하나 이상 추출하여 추출된 차량의 차량대상물 정보를 LCS 중앙 제어 시스템(40)으로 전송하도록 송수신부(11e)를 제어하는 제 2 단계; 및
신호등 연동 수단(11c)이 도로 진행 방향 중 적어도 하나 이상의 이전 신호등(30)으로 사고로 분석된 차선 정보를 전송하여 정보표시등(30-1)을 통해 구현되도록 송수신부(11e)를 제어하는 제 3 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS 시스템을 이용한 도로 교통 사고 처리 방법.
A first step of the data collection means 11a receiving CCTV image data photographed by the CCTV 20 in real time via the monitoring module 12;
After the data analyzing means 11b converts the CCTV image data into three-dimensional image data, recognizes the object for each vehicle object in the three-dimensional image data, generates a position tracking mark for tracking each vehicle object, If there is a lane in which the moving distance by the road lane is less than a predetermined threshold value according to the number of objects of the screening vehicle, the lane is analyzed for an accident and the vehicle object stopped in the lane analyzed by the accident is detected by the position tracking mark and the three- A second step of controlling the transceiver unit 11e to transmit vehicle object information of the extracted and extracted vehicle to the LCS central control system 40; And
The traffic light interlocking means 11c controls the transmission / reception section 11e so as to be transmitted through the information display light 30-1 by transmitting the lane information analyzed by the accident to at least one of the preceding traffic lights 30 in the road traveling direction Step 3; The method comprising the steps of: (a) receiving traffic information of a road;
청구항 10에 있어서, 상기 제 2 단계의 각 차선별로 차량대상물의 수를 실시간 연산하는 경우,
데이터 분석 수단(11b)이 차량대상물을 분석하기 위한 CCTV 영상 데이터에 대한 디코딩을 수행하여 다수의 디코딩된 이미지를 생성하는 제 2-1 단계;
데이터 분석 수단(11b)이 각 디코딩된 이미지를 3차원 입체형상으로 표현하기 위한 기본단위인 폴리곤 집합을 생성하는 제 2-2 단계;
데이터 분석 수단(11b)이 각 디코딩된 이미지로부터 생성된 폴리곤의 집합에서 시간의 흐름에 따른 각 폴리곤 간의 거리 변화를 분석해 거리 변화가 없이 이동하는 차량 형상의 물체를 하나의 단일 차량대상물로 인식하는 제 2-3 단계;
데이터 분석 수단(11b)이 각 디코딩된 이미지를 위해 생성된 폴리곤의 집합 위에 각 디코딩된 이미지를 붙임으로써 3차원 영상 데이터를 생성하여 저장부(11d)에 저장하는 제 2-4 단계;
데이터 분석 수단(11b)이 3차원 영상 데이터에서 각 차량대상물에 대한 트래킹을 위한 위치트래킹 마크를 생성하는 제 2-5 단계; 및
데이터 분석 수단(11b)이 위치트래킹 마크가 설정된 차량대상물의 수를 각 차선별로 실시간 연산하는 제 2-6 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 CCTV 기반의 도로 통신을 위한 LCS 시스템을 이용한 도로 교통 사고 처리 방법.
The method according to claim 10, wherein when the number of vehicle objects is calculated in real time for each lane in the second step,
A second step of the data analyzing means 11b performing decoding on the CCTV image data for analyzing the vehicle object to generate a plurality of decoded images;
A second step (2-2) of generating a polygon set as a basic unit for the data analyzing means (11b) to represent each decoded image in a three-dimensional solid shape;
The data analyzing means 11b analyzes the change in the distance between each polygon according to the passage of time from the set of polygons generated from each decoded image, and recognizes the vehicle-shaped object moving without a distance change as one single vehicle object Steps 2-3;
(2-4) in which the data analyzing means (11b) generates three-dimensional image data by attaching each decoded image onto a set of polygons generated for each decoded image, and stores the generated three-dimensional image data in the storing unit (11d);
(2-5) in which the data analyzing means (11b) generates a position tracking mark for tracking each vehicle object in the three-dimensional image data; And
(2-6) in which the data analyzing means (11b) calculates in real time the number of vehicle objects for which the position tracking mark is set for each lane; The method comprising the steps of: (a) receiving traffic information of a road;
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102002395B1 (en) 2019-05-08 2019-10-21 주식회사 맥서브 CCTV and Lane Control System for Checking Operation Status Installed in Road and Tunnel
KR102464046B1 (en) * 2022-02-25 2022-11-07 주식회사 에이엘테크 A system to prevent accidents on the road

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100835085B1 (en) 2008-02-11 2008-06-10 (주)한진전력 A real time processing system and method of a traffic accident using an unmanned recording device
KR20110105527A (en) * 2010-03-19 2011-09-27 김명준 The united management method and the system for all-in-one traffic units including signal control and traffic accidents recoding orinjurer in crossroads
KR20130051238A (en) * 2011-11-09 2013-05-20 김태석 System of traffic accident detection using multiple images and sound
KR20140101180A (en) * 2013-02-08 2014-08-19 강성진 One body system for warning illegal walker and vehicle

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100835085B1 (en) 2008-02-11 2008-06-10 (주)한진전력 A real time processing system and method of a traffic accident using an unmanned recording device
KR20110105527A (en) * 2010-03-19 2011-09-27 김명준 The united management method and the system for all-in-one traffic units including signal control and traffic accidents recoding orinjurer in crossroads
KR20130051238A (en) * 2011-11-09 2013-05-20 김태석 System of traffic accident detection using multiple images and sound
KR20140101180A (en) * 2013-02-08 2014-08-19 강성진 One body system for warning illegal walker and vehicle

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102002395B1 (en) 2019-05-08 2019-10-21 주식회사 맥서브 CCTV and Lane Control System for Checking Operation Status Installed in Road and Tunnel
KR102464046B1 (en) * 2022-02-25 2022-11-07 주식회사 에이엘테크 A system to prevent accidents on the road

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