KR101537961B1 - 안전 벨트 탐지 장치 및 방법 - Google Patents

안전 벨트 탐지 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101537961B1
KR101537961B1 KR1020130124688A KR20130124688A KR101537961B1 KR 101537961 B1 KR101537961 B1 KR 101537961B1 KR 1020130124688 A KR1020130124688 A KR 1020130124688A KR 20130124688 A KR20130124688 A KR 20130124688A KR 101537961 B1 KR101537961 B1 KR 101537961B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
driver
vehicle
lines
seat belt
region
Prior art date
Application number
KR1020130124688A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20150045235A (ko
Inventor
이행렬
반우안
장예
배영훈
Original Assignee
아이브스테크놀러지(주)
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 아이브스테크놀러지(주) filed Critical 아이브스테크놀러지(주)
Priority to KR1020130124688A priority Critical patent/KR101537961B1/ko
Publication of KR20150045235A publication Critical patent/KR20150045235A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101537961B1 publication Critical patent/KR101537961B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N13/00—Stereoscopic video systems; Multi-view video systems; Details thereof

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

안전 벨트 탐지 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 장치는 특정 구간을 통과하는 차량 및 상기 차량에 탑승한 운전자를 촬영함으로써 촬영 이미지를 획득하는 이미지 획득부, 촬영 이미지로부터 상기 차량 및 상기 운전자를 탐지하는 차량 및 운전자 탐지부, 촬영 이미지에서 상기 운전자의 신체 일부의 크기 및 상기 운전자의 복수의 신체 부위들 간의 위치 관계를 기반으로 상기 촬영 이미지의 관심 영역을 설정하는 관심 영역 설정부 및 관심 영역의 엣지 정보를 기반으로 상기 운전자의 안전 벨트 착용 여부를 판단하는 안전 벨트 착용 판단부를 포함한다.
본 발명에 따르면, 차량이 톨게이트를 통과할 때, 운전자의 안전 벨트 착용 여부를 용이하고, 정확하게 판단할 수 있는 효과가 있다.

Description

안전 벨트 탐지 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR DETECTING SEAT BELT}
본 발명은 안전벨트 탐지 장치 및 방법에 관한 것이다. 특히 본 발명은 톨게이트를 통과하는 차량에 탑승한 운전자의 안전벨트 착용 여부를 자동으로 확인하여 알려줌으로써 교통사고의 발생시 사망사고를 줄일 수 있도록 하는 것을 목적으로 하는 안전벨트 탐지 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 안전벨트는 자동차의 급제동시, 또는 추돌, 충돌 시에 자동차에 탑승한 탑승자의 안전을 보호하는 수단이다.
구체적으로, 충격력을 감소시켜 탑승자의 치명적인 부상을 막아 주고, 물속 추락이나 전복 시 2차 충격이 적기 때문에 의식을 빨리 회복하여 신속한 탈출을 할 수 있게 해주며, 운전 중 불필요한 동작이 방지되어 올바른 운전자세와 안정감을 가지게 할 뿐만 아니라 시야를 넓혀 주고 운전 피로를 덜어 준다.
이에, 우리나라는 운전자 및 탑승자들의 안전벨트 착용을 의무화하고 있으나, 안전벨트 미착용 단속방법은 경찰관의 육안에 의존하기 때문에, 그 증거가 미비하여, 경찰관과 운전자간의 시시비비를 가린다거나, 선처를 요구하는 운전자에 의해 교통체증의 증가 및 단속의 공정성이 저하되는 문제점으로 인해 운전자의 안전벨트 착용 의무감이 저하되는 문제점이 있다.
한편, 한국공개특허 제2009-0094569호에서는 자동차 안전 벨트의 버클에 설치된 감지부를 통하여 자동차의 안전벨트 미착용을 단속하는 기술이 개시되어 있으나, 차량마다 감지부를 설치해야 하므로 경제적인 측면에서 어려움이 있고, 상용화되기 어려운 한계가 존재한다.
따라서, 상기한 문제점을 개선하기 위하여 톨게이트를 통과하는 차량에 탐승한 운전자의 안전벨트 착용 여부를 자동으로 정확하게 판단하는 기술이 필요한 실정이다.
본 발명의 목적은, 차량이 톨게이트를 통과할 때, 운전자의 안전벨트 착용 여부를 용이하고, 정확하게 판단할 수 있는 것을 가능케 하는 것이다.
또한, 본 발명의 목적은, 차량이 톨게이트를 통과할 때, 운전자의 안전벨트 미착용을 감지하여 경고함으로써 교통사고 시 발생할 수 있는 인명 피해를 사전에 최소화하는 것을 가능케 하는 것이다.
또한, 본 발명의 목적은, 차량에 별도의 기기를 장착하지 않고서, 운전자의 안전벨트 착용 여부를 판단하는 것을 가능케 하는 것이다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 장치는 특정 구간을 촬영함으로써 상기 특정 구간을 통과하는 피사체가 포함된 촬영 이미지를 획득하는 이미지 획득부, 상기 촬영 이미지로부터 상기 차량 및 상기 운전자를 탐지하는 차량 및 운전자 탐지부, 상기 운전자의 신체 일부의 크기 및 상기 운전자의 복수의 신체 부위들 간의 위치 관계를 기반으로 상기 촬영 이미지의 관심 영역을 설정하는 관심 영역 설정부 및 상기 관심 영역의 엣지 정보를 기반으로 상기 운전자의 안전 벨트 착용 여부를 판단하는 안전벨트 착용 판단부를 포함한다.
이 때, 상기 특정 구간은, 톨게이트(tollgate; 요금소)에 해당하며, 상기 차량 및 운전자 탐지부는, 상기 차량에 탑승한 운전자가 통행권을 수령하는 과정에 대한 촬영 이미지를 획득할 수 있다.
이 때, 상기 차량 및 운전자 탐지부는, 상기 촬영 이미지의 이전 프레임과 현재 프레임의 변화를 기반으로 차량을 탐지하는 차량 탐지 모듈을 포함할 수 있다.
이 때, 상기 차량 및 운전자 탐지부는, 피부색을 탐지하여 운전자의 위치를 탐지하는 운전자 탐지 모듈을 더 포함할 수 있다.
이 때, 상기 피부색은, 기정의된 HSV(Hue Saturation Value) Color model의 색상(Hue) 및 채도(Saturation)와, YCbCr Color Model의 Cb와 Cr의 임계 값을 기반으로 탐지할 수 있다.
이 때, 상기 관심 영역 설정부는, 상기 운전자의 손 및 얼굴의 크기를 기반으로 관심 영역을 설정하는 크기 기반 관심 영역 설정 모듈을 포함할 수 있다.
이 때, 상기 관심 영역 설정부는, 상기 운전자의 손과 얼굴 사이의 거리 및 각도를 기반으로 관심 영역을 설정하는 위치 관계 기반 관심 영역 설정 모듈을 더 포함할 수 있다.
이 때, 상기 설정된 관심 영역과 기정의된 유사성을 만족하는 영역이 상기 촬영 이미지에 존재하는 경우 상기 설정된 관심 영역을 최종 관심 영역으로 확정하고, 상기 설정된 관심 영역과 기정의된 유사성을 만족하는 영역이 상기 촬영 이미지에 존재하지 않는 경우 상기 설정된 관심 영역을 노이즈 영역으로 확정하는 관심 영역 검증부를 더 포함할 수 있다.
이 때, 안전 벨트 미착용으로 판단되는 경우, 상기 차량에 탑승한 운전가 통행권을 수령하는 과정에서 경고 방송 또는 경고 조명을 출력하는 출력부를 더 포함할 수 있다.
이 때, 상기 안전 벨트 착용 판단부는, 상기 엣지 정보를 기반으로 형성되는 복수개의 라인들 각각에 대하여 상기 운전자의 손 및 얼굴과의 거리를 계산하고, 상기 거리에 반비례하게 소정의 확률을 부여한 후 상기 복수개의 라인들 중 기정의된 확률 이상을 갖는 라인을 안전 벨트 라인으로 판단하는 거리 함수 모듈을 포함할 수 있다.
이 때, 상기 안전 벨트 착용 판단부는, 상기 엣지 정보를 기반으로 형성되는 복수개의 라인들 각각의 길이 및 경사도를 계산하여, 상기 복수개의 라인들 중 기정의된 길이 및 경사도를 만족하는 라인을 안전 벨트 라인으로 판단하는 길이 및 경사도 함수 모듈을 포함할 수 있다.
이 때, 상기 안전 벨트 착용 판단부는, 상기 엣지 정보를 기반으로 형성되는 복수개의 라인들 중 임의의 2개 라인의 평행의 정도에 관한 평행성, 상기 임의의 2개 라인의 길이 차이 및 상기 임의의 2개 라인 사이의 거리를 계산하고, 상기 임의의 2개 라인들 중 기정의된 평행성, 길이 차이 및 거리를 만족하는 2개의 라인을 안전 벨트 라인으로 판단하는 듀얼 라인 함수 모듈을 포함할 수 있다.
이 때, 상기 안전 벨트 착용 판단부는, 상기 엣지 정보를 기반으로 형성되는 복수개의 라인들 중 임의의 2개의 라인 사이의 색이 동일한 정도에 대한 색동일성을 계산하고, 상기 임의의 라인들 중 기정의된 동일성을 만족하는 2개의 라인을 안전 벨트 라인으로 판단하는 컬러 함수 모듈을 포함할 수 있다.
또한, 상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 방법은 특정 구역을 통과하는 피사체가 포함된 촬영 이미지를 획득하는 단계, 상기 촬영 이미지로부터 상기 차량 및 상기 운전자를 탐지하는 단계, 상기 운전자의 신체 일부의 크기 및 상기 운전자의 복수의 신체 부위들 간의 위치 관계를 기반으로 상기 촬영 이미지의 관심 영역을 설정하는 단계 및 상기 관심 영역의 엣지 정보를 기반으로 상기 운전자의 안전 벨트 착용 여부를 판단하는 단계를 포함한다.
이 때, 상기 탐지하는 단계는, 상기 촬영 이미지의 이전 프레임과 현재 프레임의 변화를 기반으로 차량을 탐지하는 단계 및 피부색을 탐지하여 운전자의 위치를 탐지하는 단계를 포함할 수 있다.
이 때, 상기 관심 영역을 설정하는 단계는, 상기 운전자의 손 및 얼굴의 크기를 기반으로 관심 영역을 설정하는 단계 및 상기 운전자의 손과 얼굴 사이의 거리 및 각도를 기반으로 관심 영역을 설정하는 단계를 포함할 수 있다.
이 때, 상기 관심 영역을 설정하는 단계 이후에, 상기 설정된 관심 영역과 기정의된 유사성을 만족하는 영역이 상기 촬영 이미지에 존재하는 경우 상기 설정된 관심 영역을 최종 관심 영역으로 확정하고, 상기 설정된 관심 영역과 기정의된 유사성을 만족하는 영역이 상기 촬영 이미지에 존재하지 않는 경우 상기 설정된 관심 영역을 노이즈 영역으로 확정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
이 때, 상기 확정하는 단계에서, 상기 설정된 관심 영역이 노이즈 영역으로 확정되는 경우, 상기 촬영 이미지의 관심 영역을 다시 설정할 수 있다.
이 때, 상기 판단하는 단계는, 상기 엣지 정보를 기반으로 형성되는 복수개의 라인들 각각에 대하여 상기 운전자의 손 및 얼굴과의 거리를 계산하고, 상기 거리에 반비례하게 소정의 확률을 부여한 후, 상기 복수개의 라인들 중 기정의된 확률 이상을 갖는 라인을 안전 벨트 라인으로 판단할 수 있다.
이 때, 상기 판단하는 단계에서, 안전 벨트 미착용으로 판단되는 경우, 경고 방송 또는 경고 조명을 출력할 수 있다.
본 발명에 따르면, 차량이 톨게이트를 통과할 때, 운전자의 안전 벨트 착용 여부를 용이하고, 정확하게 판단할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 차량이 톨게이트를 통과할 때, 운전자의 안전 벨트 미착용을 감지하여 경고함으로써 교통사고 시 발생할 수 있는 인명 피해를 사전에 최소화할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 차량에 별도의 기기를 장착하지 않고서, 운전자의 안전 벨트 착용 여부를 판단할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 장치를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 장치의 블록도이다.
도 3은 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 장치의 차량 및 운전자 탐지부의 구성에 대한 일실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 장치의 차량 및 운전자 탐지부에서 이미지 향상과 명암도를 조절하기 위한 감마 보정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 장치의 차량 및 운전자 탐지부에서 피부색을 탐지하는 소스 코드를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 장치의 관심 영역 설정부의 구성에 대한 일실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 장치의 관심 영역 설정부의 기능을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 장치의 안전 벨트 착용 판단부의 구성에 대한 일실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 방법의 흐름도이다.
도 10은 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 방법의 S110 단계의 일실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 방법의 S120 단계의 일실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 장치 및 방법을 수행하여 출력된 화면을 나타낸 도면이다.
본 발명을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다. 여기서, 반복되는 설명, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능, 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다.
본 발명의 실시형태는 당 업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다.
따라서, 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 장치를 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 장치는 차량이 톨게이트 등의 특정 구역을 통과할 때, CCTV(10) 등 영상을 수집하는 장치로부터 영상 내용물을 입수한다.
상기 CCTV(10) 등 영상을 수집하는 장치는 후술할 이미지 획득부(110)에 대응된다.
그리고, 상기 영상 내용물을 분석하는 시스템(20)을 통하여 탐지 대상이 되는 차량과 운전자를 탐지하고, 운전자의 안전 벨트 착용 여부를 분석하게 된다.
이 때 상기 영상 내용물을 분석하는 시스템(20)은 후술할 차량 및 운전자 탐지부(120), 관심 영역 설정부(130), 관심 영역 검증부(140) 및 안전 벨트 착용부(150)를 포함하는 구성이다.
이 때, 수집되는 영상 및 영상을 분석하는 과정은 시스템 사용자가 모니터(30)를 통하여 관찰할 수 있도록 구성된다.
운전자의 안전 벨트 착용 여부를 분석하여 운전자가 안전 벨트를 착용하지 않은 것으로 판단된 후에는, 스피커(40) 등 출력 장치를 통해 운전자에게 경보 메시지를 전달하여 운전자가 안전 벨트를 착용하도록 알려줄 수 있다.
특히, 톨게이트 등 창문을 열고 운전자가 손을 뻗어야 하는 상황에서는 상기 스피커(40) 등 출력 장치를 통해 운전자에게 메시지가 전달되기 쉽기 때문에 더욱 효과적일 수 있다.
이하, 본격적으로 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 장치의 구성 및 동작을 구체적으로 살펴보도록 한다.
도 2은 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 장치의 블록도이다.
도 2을 참조하면, 본발명에 따른 안전 벨트 탐지 장치(100)는 특정 구간을 촬영함으로써 상기 특정 구간을 통과하는 피사체가 포함된 촬영 이미지를 획득하는 이미지 획득부(110),상기 촬영 이미지로부터 상기 차량 및 상기 운전자를 탐지하는 차량 및 운전자 탐지부(120), 상기 촬영 이미지에서 상기 운전자의 신체 일부의 크기 및 상기 운전자의 복수의 신체 부위들 간의 위치 관계를 기반으로 상기 촬영 이미지의 관심 영역을 설정하는 관심 영역 설정부(130) 및 상기 관심 영역의 엣지 정보를 기반으로 상기 운전자의 안전 벨트 착용 여부를 판단하는 안전벨트 착용 판단부(150)를 포함한다.
이 때, 상기 관심 영역 설정부(130)에서 설정된 관심 영역과 기정의된 유사성을 만족하는 영역이 상기 촬영 이미지에 존재하는 경우 상기 설정된 관심 영역을 최종 관심 영역으로 확정하고, 상기 설정된 관심 영역과 기정의된 유사성을 만족하는 영역이 상기 촬영 이미지에 존재하지 않는 경우 상기 설정된 관심 영역을 노이즈 영역으로 확정하는 관심 영역 검증부(140)를 더 포함할 수 있다.
이하 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 장치(100)의 각 구성요소에 대하여 구체적으로 설명하도록 한다.
상기 이미지 획득부(110)는 특정 구간을 통과하는 차량 및 상기 차량에 탑승한 운전자를 촬영함으로써 촬영 이미지를 획득하는 기능을 수행한다.
여기서 특정 구간이라 함은, 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 장치(100)가 설치된 장소를 의미한다.
예를 들어, 상기 특정 구간은 톨게이트(tollgate;요금소)가 될 수도 있고, 건물의 주차장의 주차비 정산소가 될 수도 있다.
상기 이미지 획득부(110)에서 촬영하는 촬영 이미지에는 안전 벨트가 장착된 차량과 상기 차량에 탑승한 운전자가 포함될 수 있다.
나아가, 운전자 뿐만 아니라 조수석이나 뒷자석에 탑승한 사람이 포함될 수도 있다. 또한, 상기 이미지 획득부(110)는 촬영 이미지를 획득함에 있어서, 차량의 측면 뿐만 아니라 정면을 촬영하여 획득할 수도 있다. 예를 들어, 차량의 높이(전고; over height)가 큰 트럭과 같은 경우에 있어서는 차량의 측면이 아닌 차량의 정면을 촬영함으로써 촬영 이미지를 획득하는 것이 유리하다.
상기 이미지 획득부(110)는 하나만 설치되는 것에 한정하는 것이 아니라 톨게이트의 경우 복수개의 게이트에 각각 설치될 수 있다.
도 3는 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 장치의 차량 및 운전자 탐지부의 구성에 대한 일실시예를 설명하기 위한 도면이다. 도 4은 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 장치의 차량 및 운전자 탐지부에서 이미지 향상과 명암도를 조절하기 위한 감마 보정을 설명하기 위한 도면이다.
도 3를 참조하면, 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 장치(100)의 차량 및 운전자 탐지부(120)는 차량 탐지 모듈(121) 및 운전자 탐지 모듈(122)을 포함할 수 있다.
상기 차량 및 운전자 탐지부(120)는 상기 촬영 이미지로부터 차량 및 상기 차량에 탑승한 운전자를 탐지하는 기능을 수행한다.
상기 이미지 획득부(110)에서 획득하는 촬영 이미지에 차량과 운전자가 항상 포함되어 있는 것이 아니기 때문에, 촬영 이미지에 존재하는 차량과 운전자를 탐지하는 것이다.
다시 말하면, 운전자의 안전 벨트 착용 여부를 판단하기 위해서는 차량과 운전자가 탐지되는 것을 전제로 하기 때문이다.
이 때, 상기 차량 및 운전자 탐지부(120)는, 상기 차량에 탑승한 운전자가 통행권을 수령하는 과정에 대한 촬영 이미지에서, 상기 차량 및 상기 운전자를 탐지할 수 있다.
구체적으로, 상기 차량에 탑승한 운전자가 통행권을 수령하기 위해서는 창문 밖으로 손을 뻗히게 될 것이며, 이 때, 상기 운전자를 탐지하고, 후술할 관심 영역을 설정하기 위해서 상기 운전자의 얼굴과 손의 크기 및 관계를 고려하게 된다.
본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 장치(100)는 안전 벨트를 탐지하기 위하여 차량 및 운전자의 위치를 탐지하고, 운전자의 얼굴과 손의 크기 및 상기 운전자의 얼굴과 손 사이의 거리와 각도를 기반으로 안전 벨트를 탐지하기 때문이다.
다만, 상기 설명한 바와 같이, 차량의 측면이외에 차량의 정면에 대한 촬영 이미지를 획득할 수도 있으므로, 차량의 정면을 촬영함으로써 획득되는 촬영 이미지에서 상기 차량 및 상기 운전자를 탐지할 수도 있는 것이다.
상기 차량 및 운전자 탐지부(120)에서는 차량 및 운전자를 탐지하기 위하여 먼저, 상기 촬영 이미지를 변환하는 기능을 수행한다.
구체적으로, 상기 촬영 이미지의 사이즈를 변경하는 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어 1280 X 640의 원본 영상에서 640 X 320의 이미지로 다운 사이즈(Down Size) 작업을 수행할 수 있다.
또한, 노이즈(Noise) 이미지를 제거하는 기능을 수행할 수 있다.
구체적으로, 상기 촬영 이미지를 이진화하고 상기 촬영 이미지에서 노이즈를 제거 하기 위해 가우시안 모델(Gaussian model)을 적용하여 스무딩(Smoothing) 처리를 할 수 있다.
또한, 상기 촬영 이미지에서 필요 없는 상/하(Top/Bottom) 부분의 이미지를 제거하는 작업을 수행할 수 있다.
도 4을 참조하면, 상기 차량 및 운전자 탐지부(120)는 상기 이미지 획득부(110)에서 촬영한 촬영 이미지의 향상과 명암도를 조절하기 위하여 감마 보정의 작업을 수행할 수 있다. 여기서, Gamma 값을 constIpp32f gamma=0.5로 설정하였다.
구체적으로, 감마 보정이란, 영상의 밝기가 밝고 어두움에 따라 달라지게 되어 실제의 영상과 차이가 나는 경우에 밝기의 차이를 보정해주는 방법으로서 감마 보정의 식은 "Value = Data의 Gamma 승"이다.
상기 차량 탐지 모듈(121)은 상기 촬영 이미지의 이전 프레임과 현재 프레임의 변화를 기반으로 차량을 탐지하는 기능을 수행한다.
구체적으로, 차량이 상기 특정 구간을 통과하기 전의 촬영 이미지와 상기 차량이 상기 특정 구간에 도착했을 때의 촬영 이미지를 비교하여 차량을 판단하는 것이다.
상기 운전자 탐지 모듈(122)은 피부색을 탐지하여 운전자의 위치를 탐지하는 기능을 수행한다.
이 때, 상기 피부색은 기정의된 HSV(Hue Saturation Value) Color model의 색상(Hue) 및 채도(Saturation)와, YCbCr Color Model의 Cb와 Cr의 임계 값을 기반으로 탐지할 수 있다.
구체적으로 상기 임계 값은 아래와 같다.
Figure 112013094304503-pat00001
상기 수학식 1은, RGB 색에서 밝기 정보(Y)와 색차 정보(Cb, Cr)를 분리하여 표현하는 YCbCr 모델에서 사용되는 Cr 값에 대한 임계 값이다.
Figure 112013094304503-pat00002
상기 수학식 2는, RGB 색에서 밝기 정보(Y)와 색차 정보(Cb, Cr)를 분리하여 표현하는 YCbCr 모델에서 사용되는 Cb 값에 대한 임계 값이다.
Figure 112013094304503-pat00003
상기 수학식 3은, RGB 색에서 밝기 정보(Y)와 색차 정보(Cb, Cr)를 분리하여 표현하는 YCbCr 모델에서 사용되는 Cr과 Cb의 관계에 대한 임계 값이다.
Figure 112013094304503-pat00004
상기 수학식 4는, HSV 모델에서 사용되는 H 값에 대한 임계 값이다.
Figure 112013094304503-pat00005
상기 수학식 5는, HSV 모델에서 사용되는 S 값에 대한 임계 값이다.
도 5는 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 장치의 차량 및 운전자 탐지부에서 피부색을 탐지하는 소스 코드를 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 상기 수학식 1 내지 5의 Open CV에 대한 소스 코드의 정보를 알 수 있다.
도 6는 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 장치의 관심 영역 설정부의 구성에 대한 일실시예를 설명하기 위한 도면이다.
상기 관심 영역 설정부(130)는 상기 촬영 이미지에서 상기 운전자의 신체 일부의 크기 및 상기 운전자의 복수의 신체 부위들 간의 위치 관계를 기반으로 상기 촬영 이미지의 관심 영역을 설정하는 기능을 수행한다.
도 6를 참조하면, 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 장치(100)의 관심 영역 설정부(130)는 크기 기반 관심 영역 설정 모듈(131) 및 위치 관계 기반 관심 영역 설정 모듈(132)을 포함할 수 있다.
상기 크기 기반 관심 영역 설정 모듈(131)은 상기 운전자의 손 및 얼굴의 크기를 기반으로 관심 영역을 설정하는 기능을 수행한다.
구체적으로, 상기 관심 영역을 설정하는 규칙을 설명하도록 한다.
Figure 112013094304503-pat00006
상기 수학식 6에서의 단위는 픽셀(Pixel)에 해당하며, 상기 운전자의 얼굴 크기는 상기 수학식 6의 범위 안으로 정해진다.
Figure 112013094304503-pat00007
상기 수학식 7에서의 단위는 픽셀(Pixel)에 해당하며, 상기 운전자의 손 크기는 상기 수학식 7의 범위 안으로 정해진다.
상기 위치 관계 기반 관심 영역 설정 모듈(132)은 상기 운전자의 손과 얼굴 사이의 거리 및 각도를 기반으로 관심 영역을 설정하는 기능을 수행한다.
구체적으로, 상기 관심 영역을 설정하는 규칙을 설명하도록 한다.
Figure 112013094304503-pat00008
상기 수학식 8에서의 단위는 픽셀(Pixel)에 해당하며, 상기 운전자의 얼굴 중심과 운전자의 손 중심 사이의 거리는 상기 수학식 8의 범위 안으로 정해진다.
Figure 112013094304503-pat00009
상기 수학식 9에서의 단위는 Open CV 기반 소스에서의 각을 의미하며, 상기 운전자의 손과 운전자의 얼굴이 이루는 각도는 상기 수학식 9의 범위 안으로 정해진다.
상기 살펴본 바와 같이 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 장치(100)의 관심 영역 설정부(130)는 상기 촬영 이미지에서 운전자의 안전 벨트 착용 여부를 판단하기 위한 관심 영역을 상기 크기 기반 관심 영역 설정 모듈(131) 및 상기 위치 관계 기반 관심 영역 설정 모듈(132)를 통하여 설정하게 된다.
도 7은 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 장치의 관심 영역 설정부의 기능을 설명하기 위한 도면이다.
도 7을 참조하여, 상기 촬영 이미지에서 관심 영역을 설정하는 예를 살펴보도록 한다.
상기 촬영 이미지에서 관심 영역으로 설정되기 위해서는 운전자의 얼굴(131a) 및 운전자의 손(131b)의 크기가 기정의된 범위 안에 속하여야 한다.
또한, 상기 운전자의 얼굴(131a)의 중심과 상기 운전자의 손(131b)의 중심 사이의 거리(132a) 및 각도(132b)가 기정의된 범위 안에 속하여야 한다.
이 때, 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 장치(100)는 관심 영역 검증부(140)를 더 포함할 수 있다.
상기 관심 영역 검증부(140)는 상기 관심 영역 설정부(130)에서 설정된 관심 영역과 기정의된 유사성을 만족하는 영역이 상기 촬영 이미지에 존재하는 경우 상기 설정된 관심 영역을 최종 관심 영역으로 확정하고, 상기 설정된 관심 영역과 기정의된 유사성을 만족하는 영역이 상기 촬영 이미지에 존재하지 않는 경우 상기 설정된 관심 영역을 노이즈 영역으로 확정하는 기능을 수행한다.
상기 관심 영역 설정부(130)에서 설정된 관심 영역이 의미 있는 데이터임을 보증하기 위함이다.
구체적으로, Open CV의 함수 중 Match Template 함수를 활용하고, NCC(Normalized Cross Correlation) method를 통하여 상기 촬영 이미지와 상기 설정된 관심 영역의 유사성(Similarity)을 판단한다.
상기 NCC는 영상과 모델의 밝기의 선형적인 차이와 독립적으로 영상과 model 간의 기하학적인 유사도를 측정하는 방법이다.
이 때, 상기 유사성은 Source image(S)인 상기 촬영 이미지와 Template image인 상기 설정된 관심 영역의 상관 계수 맵을 통하여 판단한다.
상기 Match template 함수의 특징은 유클리디안 거리(Euclidean Distance)를 사용하여 상기 Source image(S) 전체를 탐색하면서 Template image와 각각 얼만큼 유사성이 있는지를 구하는 것이다.
이 때, 상기 상관 계수 맵에서 최대의 유사성을 갖는 값(Maximum value)을 cvMinMaxloc 함수를 이용하여 찾아서, 상기 최대 값이 0.9보다 큰 경우에는 상기 설정된 관심 영역을 최종 관심 영역으로 설정하고, 그렇지 않은 경우에는 상기 설정된 관심 영역을 노이즈 영역으로 확정한다.
이 때, 상기 상관 계수 맵은 아래의 수학식 10과 같다.
Figure 112013094304503-pat00010
노이즈 영역으로 확정되면, 다시 관심 영역을 설정할 수 있다.
이 때, 앞서 설명한 관심 영역을 설정하는 규칙은 새로 규정할 수 있을 것이다.
도 8은 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 장치의 안전 벨트 착용 판단부의 구성에 대한 일실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 8을 참조하면, 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 장치(100)의 안전 벨트 착용 판단부(150)는 거리 함수 모듈(151), 길이 및 경사도 함수 모듈(152), 듀얼 라인 함수 모듈(153) 및 컬러 함수 모듈(154)를 포함하여 구성될 수 있다.
상기 안전 벨트 착용 판단부(150)는 상기 최종 관심 영역의 엣지 정보를 기반으로 상기 운전자의 안전 벨트 착용 여부를 판단하는 기능을 수행한다.
이 때. 상기 엣지 정보는 상기 최종 관심 영역을 케니 엣지(Canny edge) 및 허프 변환(hough transform)하여 생성될 수 있다.
상기 거리 함수 모듈(151)은 상기 엣지 정보를 기반으로 형성되는 복수개의 라인들 각각에 대하여 상기 운전자의 손 및 얼굴과의 거리를 계산하고, 상기 거리에 반비례하게 소정의 확률을 부여한 후 상기 복수개의 라인들 중 기정의된 확률 이상을 갖는 라인을 안전 벨트 라인으로 판단하는 기능을 수행한다.
즉, 상기 엣지 정보를 기반으로 복수개의 라인들이 형성되고, 상기 복수개의 라인들 중에 상기 운전자의 손 및 얼굴과의 거리를 계산한다.
이 때, 상기 복수개의 라인들 중에 상기 운전자의 손 및 얼굴과의 거리가 가까울수록 안전 벨트라인일 확률이 높다.
따라서, 상기 운전자의 손 및 얼굴과의 거리에 반비례 하여 소정의 확률을 부여한다. 그리고, 상기 복수개의 라인들 중에 기정의된 확률을 만족하는 라인을 안전 벨트 라인으로 판단한다.
예를 들어 상기 기정의된 확률을 0.5로 상정하고, 상기 복수개의 라인들 중에 0.5보다 확률이 높은 라인이 있는 경우에는, 상기 0.5보다 높은 라인을 안전 벨트로 판단할 수 있으므로 운전자는 안전 벨트를 착용한 것으로 판단하게 된다.
상기 길이 및 경사도 함수 모듈(152)은, 상기 엣지 정보를 기반으로 형성되는 복수개의 라인들 각각의 길이 및 경사도를 계산하여, 상기 복수개의 라인들 중 기정의된 길이 및 경사도를 만족하는 라인을 안전 벨트 라인으로 판단하는 기능을 수행한다.
예를 들면, 안전 벨트의 특징을 가지는 엣지 정보가 되려면 길이가 20 픽셀보다는 크고 100 픽셀보다는 작아야 하며 경사도는 20도에서 65도 사이가 되어야 한다.
따라서, 상기 엣지 정보를 기반으로 형성되는 복수개의 라인들 각각의 길이 및 경사도를 계산하여 상기 길이 및 경사도를 만족하는 라인이 발견되는 경우, 안전 벨트 라인으로 판단하여 운전자가 안전 벨트를 착용한 것으로 판단하게 된다.
상기 듀얼 라인 함수 모듈(153)은, 상기 엣지 정보를 기반으로 형성되는 복수개의 라인들 중 임의의 2개 라인의 평행의 정도에 관한 평행성, 상기 임의의 2개 라인의 길이 차이 및 상기 임의의 2개 라인 사이의 거리를 계산하고, 상기 임의의 2개 라인들 중 기정의된 평행성, 길이 차이 및 거리를 만족하는 2개의 라인을 안전 벨트 라인으로 판단하는 기능을 수행한다.
예를 들면 안전 벨트를 인식하기 위한 임의의 2개의 라인 사이의 길이 차이가 20 픽셀보다 작아야 하며, 안전 벨트의 폭을 계산하기 위해 상기 2개의 라인 사이의 거리가 5픽셀 보다 크고 30픽셀 이하여야 한다.
따라서, 상기 엣지 정보를 기반으로 형성되는 복수개의 라인들 중 임의의 2개의 라인을 선택하고, 선택된 임의의 2개의 라인의 길이 차이와, 선택된 임의의 2개의 라인 사이의 거리를 만족하는 경우, 상기 임의의 2개의 라인이 안전 벨트 라인으로 보아 운전자가 안전 벨트를 착용한 것으로 판단하게 된다.
상기 컬러 함수 모듈(154)은 상기 엣지 정보를 기반으로 형성되는 복수개의 라인들 중 임의의 2개의 라인 사이의 색이 동일한 정도에 대한 색동일성을 계산하고, 상기 임의의 라인들 중 기정의된 동일성을 만족하는 2개의 라인을 안전 벨트 라인으로 판단하는 기능을 수행한다.
즉, 상기 엣지 정보를 기반으로 형성되는 복수개의 라인들 중 임의의 2개의 라인 사이의 색이 동일하지 않은 경우 안전 벨트가 아닌 것으로 판단하고, 상기 임의의 2개 라인 사이의 색이 어느 정도 동일한 경우이어야만 안전 벨트인 것으로 판단한다.
상기 거리함수 모듈(151), 길이 및 경사도 함수 모듈(152), 듀얼 라인 함수 모듈(153) 및 컬러 함수 모듈(154)은 선택적으로 실시될 수 있고, 모든 모듈들(151 내지 154)을 채용하되, 상기 모듈들(151 내지 154)을 순차적으로 적용하도록 실시할 수도 있다.
다만, 상기 모듈들(151 내지 154)을 순차적으로 적용하여 모든 조건들을 만족하는 경우에만 안전 벨트로 판단하는 것이 가장 정확도가 높다.
상기 모듈들(151 내지 154)을 순차적으로 적용할 때에는 상기 모듈들(151 내지 154)중에서 안전 벨트 라인을 판단하는 가장 객관적인 지표가 되는 모듈을 먼저 적용하는 것이 바람직하다.
예를 들어, 안전 벨트 라인을 판단할 수 있는 가장 큰 특징에 해당하는 거리함수 모듈(151)을 제일 먼저 적용하고, 이에 따라 상기 거리함수 모듈(151)을 만족하는 경우에만 길이 및 경사도 함수 모듈(152), 듀얼 라인 함수 모듈(153) 및 컬러 함수 모듈(154)를 적용하도록 설계하는 것이 바람직하다.
즉, 안전 벨트 라인을 판단하는 모듈들(151 내지 154) 중 가장 객관적인 지표가 되는 거리 함수 모듈(151)을 만족하는 경우에만, 길이 및 경사도 함수 모듈(152), 듀얼 라인 함수 모듈(153) 및 컬러 함수 모듈(154)을 순차적으로 판단하여 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 장치를 더욱 효율적으로 구동할 수 있다.
또한, 상기 안전 벨트 착용 판단부(150)에서 운전자가 안전 벨트를 착용하지 않은 것으로 판단되는 경우에는, 경고 방송 또는 경고 조명을 출력할 수 있다.
상기 경고 방송 또는 경고 조명을 통하여, 운전자에게 안전 벨트 착용을 장려할 수 있을 것이고, 이에 따라 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 장치(100)는 사고 발생시 인명 피해를 줄일 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 장치(100)는 판단 결과의 통계를 저장할 수 있도록 구성할 수 도 있다.
즉, 요일별, 월별, 운전자의 안전 벨트 착용률 또는 특정 지역을 통과하는 차량의 수 등을 계산하여 통계 데이터를 생성할 수 있도록 구성할 수 있다. 구체적인 통계 방법이나 또 다른 실시예는 후술하도록 한다.
이하 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 방법에 대하여 설명하도록 한다.
도 9는 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 방법의 흐름도이다.
도 9를 참조하면, S100 단계에서는 특정 구역을 통과하는 피사체가 포함된 촬영 이미지를 획득한다.
이 때, 상기 특정 구역은 톨게이트(tollgate;요금소)가 될 수도 있고, 건물의 주차장의 주차비 정산소가 될 수도 있다.
상기 촬영 이미지에는 안전 벨트가 장착된 차량과 상기 차량에 탑승한 운전자가 포함될 수 있다.
나아가, 운전자 뿐만 아니라 조수석이나 뒷자석에 탑승한 사람이 포함될 수도 있다.
S110 단계에서는 촬영 이미지로부터 차량 및 운전자를 탐지한다.
상기 S100 단계에서 획득하는 촬영 이미지에는 차량과 운전자가 항상 포함되어 있는 것이 아니기 때문에, 촬영 이미지에 존재하는 차량과 운전자를 탐지하는 것이다.
다시 말하면, 운전자의 안전 벨트 착용 여부를 판단하기 위해서는 차량과 운전자가 탐지되는 것을 전제로 하기 때문이다.
이 때, S110 단계는 상기 차량에 탑승한 운전자가 통행권을 수령하는 과정에 대한 촬영 이미지에서, 상기 차량 및 상기 운전자를 탐지할 수 있다.
구체적으로, 상기 차량에 탑승한 운전자가 통행권을 수령하기 위해서는 창문 밖으로 손을 뻗히게 될 것이며, 이 때, 상기 운전자를 탐지하고, 후술할 관심 영역을 설정하기 위해서 상기 운전자의 얼굴과 손의 크기 및 관계를 고려하게 된다.
본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 방법은 안전 벨트를 탐지하기 위하여 차량 및 운전자의 위치를 탐지하고, 운전자의 얼굴과 손의 크기 및 상기 운전자의 얼굴과 손 사이의 거리와 각도를 기반으로 안전 벨트를 탐지하기 때문이다.
이 때, 보다 정확한 탐지를 위하여 상기 차량 및 운전자를 탐지하기 전에 여러 가지 작업이 수행될 수 있다.
구체적으로, 상기 촬영 이미지의 사이즈를 변경하는 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어 1280 X 640의 원본 영상에서 640 X 320의 이미지로 다운 사이즈(Down Size) 작업을 수행할 수 있다.
또한, 노이즈(Noise) 이미지를 제거하는 기능을 수행할 수 있다.
구체적으로, 상기 촬영 이미지를 이진화하고 상기 촬영 이미지에서 노이즈를 제거 하기 위해 가우시안 모델(Gaussian model)을 적용하여 스무딩(Smoothing) 처리를 할 수 있다.
또한, 상기 촬영 이미지에서 필요 없는 상/하(Top/Bottom) 부분의 이미지를 제거하는 작업을 수행할 수 있다.
도 4을 참조하면, 촬영 이미지의 향상과 명암도를 조절하기 위하여 감마 보정의 작업을 수행할 수 있다. 여기서, Gamma 값을 constIpp32f gamma=0.5로 설정하였다.
상기와 같은 이미지 사이즈 변경, 노이즈 이미지 제거 및 명암도 조절 등이 이루어지고 나서 본격적으로 차량 및 운전자의 탐지가 이루어진다.
우선, 차량을 탐지하는 방법에 대해서 먼저 살펴보도록 한다.
도 10은 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 방법의 S110 단계의 일실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 10을 참조하면, S110 단계는, 촬영 이미지의 이전 프레임과 현재 프레임의 변화를 기반으로 차량을 탐지하는 단계(S111)와 피부색을 탐지하여 운전자의 위치를 탐지하는 단계(S112)로 구성된다.
S111 단계에서는 상기 촬영 이미지의 이전 프레임과 현재 프레임의 변화를 기반으로 탐지한다.
구체적으로, 차량이 특정 구간을 통과하기 전의 촬영 이미지와 상기 차량이 상기 특정 구간에 도착했을 때의 촬영 이미지를 비교하여 차량을 판단하는 것이다.
차량을 탐지하고 나서(S111), 운전자를 탐지하게 되는데(S112), 이 때, 피부색을 탐지함으로써 운전자의 위치를 탐지하게 된다.
이 때, 상기 피부색은 기정의된 HSV(Hue Saturation Value) Color model의 색상(Hue) 및 채도(Saturation)와, YCbCr Color Model의 Cb와 Cr의 임계 값을 기반으로 탐지할 수 있다.
구체적으로 상기 임계 값은, 상기 수학식 1 내지 5 및 도 5를 참조하여 이미 살펴보았다.
도 11은 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 방법의 S120 단계의 일실시예를 설명하기 위한 도면이다.
촬영 이미지로부터 차량 및 운전자를 탐지(S110)하고 나서, 상기 촬영 이미지의 관심 영역을 설정한다(S120).
도 11을 참조하면, S120 단계는, 운전자의 손 및 얼굴의 크기를 기반으로 관심 영역을 설정하는 S121 단계와 운전자의 손과 얼굴 사이의 거리 및 각도를 기반으로 관심 영역을 설정하는 S122 단계로 구성될 수 있다.
구체적으로, S121 및 S122 단계는 상기 수학식 6 내지 9를 참조하여, 운전자의 손 및 얼굴의 크기를 기반으로 관심 영역을 설정하고, 상기 운전자의 손과 얼굴 사이의 거리 및 각도를 기반으로 관심 영역을 설정하게 된다.
촬영 이미지의 관심 영역을 설정(S120)한 후에는, 상기 관심 영역을 검증하는 단계(S130)가 진행된다.
즉, 상기 관심 영역이 의미 있는 데이터임을 보증하기 위한 단계이다.
상기 설정된 관심 영역과 기정의된 유사성을 만족하는 영역이 상기 촬영 이미지에 존재하는 경우 상기 설정된 관심 영역을 최종 관심 영역으로 확정(S140)한다.
다만, 상기 설정된 관심 영역과 기정의된 유사성을 만족하는 영역이 상기 촬영 이미지에 존재하지 않는 경우 상기 설정된 관심 영역을 노이즈 영역으로 확정(S150)하는 기능을 수행한다.
구체적으로 상기 유사성을 판단하기 위해서는, Open CV의 함수 중 Match Template 함수를 활용하고, NCC(Normalized Cross Correlation) method를 통하여 상기 촬영 이미지와 상기 설정된 관심 영역의 유사성(Similarity)을 판단한다.
상기 NCC는 영상과 모델의 밝기의 선형적인 차이와 독립적으로 영상과 model 간의 기하학적인 유사도를 측정하는 방법이다.
이 때, 상기 유사성은 Source image(S)인 상기 촬영 이미지와 Template image인 상기 설정된 관심 영역의 상관 계수 맵을 통하여 판단한다.
이 때, 상기 상관 계수 맵에서 최대의 유사성을 갖는 값(Maximum value)을 cvMinMaxloc 함수를 이용하여 찾아서, 상기 최대 값이 0.9보다 큰 경우에는 상기 설정된 관심 영역을 최종 관심 영역으로 설정하고, 그렇지 않은 경우에는 상기 설정된 관심 영역을 노이즈 영역으로 확정한다.
상기 설정된 관심 영역이 노이즈 영역으로 확정되는 경우에는 다시 S120 단계로 돌아가서 촬영 이미지의 관심 영역을 재설정하게 된다.
상기 촬영 이미지의 관심 영역을 재설정할 때에는, 관심 영역을 설정하기 위한 새로운 규칙을 기반으로 관심 영역을 설정하는 것이 바람직하다.
S140 단계에서 상기 설정된 관심 영역이 최종 관심 영역으로 확정된 경우에는, 상기 최종 관심 영역의 엣지 정보를 생성하게 된다(S160).
이 때. 상기 엣지 정보는 상기 최종 관심 영역을 케니 엣지(Canny edge) 및 허프 변환(hough transform)하여 생성될 수 있다.
상기 엣지 정보를 생성하게 되면, 상기 엣지 정보를 기반으로 복수개의 라인들이 형성되고, 상기 복수개의 라인들 중 안전 벨트로 판단되는 라인이 존재하는지를 판단하게 된다(S170).
이 때, S170 단계에서는, 아래와 같은 방법으로 안전 벨트로 판단되는 라인이 존재하는지 판단할 수 있다.
방법 1.
상기 엣지 정보를 기반으로 형성되는 복수개의 라인들 각각에 대하여 상기 운전자의 손 및 얼굴과의 거리를 계산하고, 상기 거리에 반비례하게 소정의 확률을 부여한 후 상기 복수개의 라인들 중 기정의된 확률 이상을 갖는 라인을 안전 벨트 라인으로 판단할 수 있다.
방법 2.
상기 엣지 정보를 기반으로 형성되는 복수개의 라인들 각각의 길이 및 경사도를 계산하여, 상기 복수개의 라인들 중 기정의된 길이 및 경사도를 만족하는 라인을 안전 벨트 라인으로 판단할 수 있다.
방법 3.
상기 엣지 정보를 기반으로 형성되는 복수개의 라인들 중 임의의 2개 라인의 평행의 정도에 관한 평행성, 상기 임의의 2개 라인의 길이 차이 및 상기 임의의 2개 라인 사이의 거리를 계산하고, 상기 임의의 2개 라인들 중 기정의된 평행성, 길이 차이 및 거리를 만족하는 2개의 라인을 안전 벨트 라인으로 판단할 수 있다.
방법 4.
상기 엣지 정보를 기반으로 형성되는 복수개의 라인들 중 임의의 2개의 라인 사이의 색이 동일한 정도에 대한 색동일성을 계산하고, 상기 임의의 라인들 중 기정의된 동일성을 만족하는 2개의 라인을 안전 벨트 라인으로 판단할 수 있다.
상기 설명한 안전 벨트 라인을 판단하는 방법 1 내지 4를 순차적으로 적용하여 상기 방법 1 내지 4를 모두 만족하는 라인의 경우, 안전 벨트 라인으로 판단하도록 구성할 수 있으며, 상기 방법 1 내지 4 중 적어도 어느 하나 이상의 방법을 채택하여 안전 벨트 라인을 판단할 수도 있다.
다만, 상기 방법 1 내지 4의 방법을 순차적으로 적용하여 모든 방법을 만족하는 경우에만 안전 벨트로 판단하는 것이 가장 정확도가 높다.
상기 방법 1 내지 4의 방법을 순차적으로 적용할 때에는 상기 방법 1 내지 4 중에서 안전 벨트 라인을 판단하는 가장 객관적인 지표가 되는 방법을 먼저 고려하는 것이 바람직하다.
예를 들어, 안전 벨트 라인을 판단할 수 있는 가장 큰 특징에 해당하는 방법 1을 제일 먼저 판단하고, 이에 따라 상기 방법 1을 만족하는 경우에만 방법 2 내지 방법 4를 적용하도록 설계하는 것이 바람직하다.
즉, 안전 벨트 라인을 판단하는 방법 중 가장 객관적인 지표가 되는 방법 1을 만족하는 경우에만, 방법 2 내지 방법 4를 순차적으로 판단하여 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 방법을 더욱 효율적으로 구동할 수 있다.
이 때, 상기 복수개의 라인들 중 안전 벨트로 판단되는 라인이 존재하는 경우라면, 운전자가 안전 벨트를 착용한 것으로 판단(S180)하고, 상기 복수개의 라인들 중 안전 벨트로 판단되는 라인이 존재하지 않는 경우에는, 운전자가 안전 벨트를 착용하지 않은 것으로 판단(S190)한다.
또한, 안전 벨트 미착용으로 판단되는 경우(S190)에는 경고 방송 또는 경고고 조명을 출력하게 된다(S200).
상기 경고 방송 또는 경고 조명을 통하여, 운전자에게 안전 벨트 착용을 장려할 수 있을 것이고, 이에 따라 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 방법(100)은 사고 발생시 인명 피해를 줄일 수 있는 효과가 있다.
이하, 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 장치(100) 및 방법에 따라 출력된 화면을 통하여 구체적인 실시예를 더 살펴보도록 한다.
도 12는 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 장치 및 방법을 수행하여 출력된 화면을 나타낸 도면이다.
도 12를 참조하여, 출력 화면(200)을 살펴보면, 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 장치(100) 및 방법에서는 촬영 이미지의 프레임 변화를 통해 차량을 탐지(210)하고, 피부색을 통하여 운전자를 탐지(220)한다.
또한, 상기 설명한 관심 영역을 설정하는 규칙을 기반으로 운전자의 안전 벨트 착용 여부를 판단하기 위한 관심 영역(230)을 설정하게 된다.
설정된 관심 영역(230)에서 엣지 정보를 생성함에 따라 형성되는 복수개의 라인들 중 안전 벨트 라인을 찾는다.
예를 들면 상기 관심 영역(230)에는 운전자의 안경태 라인(250)과 안전 벨트 라인(240)이 존재한다.
이 때, 안전 벨트를 판단하기 위한 조건을 기반으로 안전 벨트 라인을 분별하게 된다. 여기서 안경태 라인(150)은 안전 벨트로 볼 수 있는 기정해진 일정 길이를 만족하지 못하거나, 경사도를 만족하지 못하여 안전 벨트로 판단되지 않는다.
하지만, 엣지 정보를 기반으로 형성되는 복수개의 라인들(240,250) 중에 앙전 벨트로 판단되는 라인(240)이 존재하므로, 운전자가 안전 벨트를 착용하는 것으로 최종적인 판단을 하게 된다.
또한, 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 장치 및 방법의 활용하는 구체적인 태양과 관련하여, 본 발명에서는 차량을 탐지하는 기능을 수행하므로, 일일 통행 차량에 관한 통계(260)를 생성할 수 있다.
나아가, 일일 안전 벨트 미착용 차량의 통계(270)도 함께 생성할 수 있다.
상기 설명한 통계 이외에도, 통계 UI(User Interface)를 클릭함에 따라, 요일별, 월별 통계 등 여러 가지 통계를 생성할 수 있음은 물론이다.
이상에서와 같이 본 발명에 따른 안전 벨트 탐지 장치 및 방법은 상기한 바와 같이 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.
100: 안전 벨트 탐지 장치
110: 이미지 획득부
120: 차량 및 운전자 탐지부
121: 차량 탐지 모듈 122: 운전자 탐지 모듈
130: 관심 영역 설정부 131: 크기 기반 관심 영역 설정 모듈
132: 위치 관계 기반 관심 영역 설정 모듈
140: 관심 영역 검증부
150: 안전 벨트 착용 판단부
151: 거리 함수 모듈 152: 길이 및 경사도 함수 모듈
153: 듀얼 라인 함수 모듈 154: 컬러 함수 모듈
200: 출력 화면
210: 차량 220: 운전자
230: 관심 영역 240: 안전 벨트 라인
250: 안경태 라인 260: 일일 통행 차량 통계
270: 일일 미착용 차량 통계 280: 통계 UI(User Interface)

Claims (20)

  1. 특정 구간을 촬영함으로써 상기 특정 구간을 통과하는 피사체가 포함된 촬영 이미지를 획득하는 이미지 획득부;
    상기 촬영 이미지로부터 차량 및 상기 차량에 탑승한 운전자를 탐지하는 차량 및 운전자 탐지부;
    상기 운전자의 신체 일부의 크기 및 상기 운전자의 복수의 신체 부위들 간의 위치 관계를 기반으로 상기 촬영 이미지의 관심 영역을 설정하는 관심 영역 설정부; 및
    상기 관심 영역의 엣지 정보를 기반으로 상기 운전자의 안전 벨트 착용 여부를 판단하는 안전 벨트 착용 판단부를 포함하며,
    상기 안전 벨트 착용 판단부는,
    상기 엣지 정보를 기반으로 형성되는 복수개의 라인들 각각에 대하여 상기 운전자의 손 및 얼굴과의 거리를 계산하고, 상기 거리에 반비례하게 소정의 확률을 부여한 후 상기 복수개의 라인들 중 기정의된 확률 이상을 갖는 라인을 안전 벨트 라인으로 판단하는 거리 함수 모듈,
    상기 엣지 정보를 기반으로 형성되는 복수개의 라인들 각각의 길이 및 경사도를 계산하여, 상기 복수개의 라인들 중 기정의된 길이 및 경사도를 만족하는 라인을 안전 벨트 라인으로 판단하는 길이 및 경사도 함수 모듈,
    상기 엣지 정보를 기반으로 형성되는 복수개의 라인들 중 임의의 2개 라인의 평행의 정도에 관한 평행성, 상기 임의의 2개 라인의 길이 차이 및 상기 임의의 2개 라인 사이의 거리를 계산하고, 상기 임의의 2개 라인들 중 기정의된 평행성, 길이 차이 및 거리를 만족하는 2개의 라인을 안전 벨트 라인으로 판단하는 듀얼 라인 함수 모듈 및
    상기 엣지 정보를 기반으로 형성되는 복수개의 라인들 중 임의의 2개의 라인 사이의 색이 동일한 정도에 대한 색동일성을 계산하고, 상기 임의의 라인들 중 기정의된 동일성을 만족하는 2개의 라인을 안전 벨트 라인으로 판단하는 컬러 함수 모듈을 포함하며,
    상기 거리 함수 모듈, 길이 및 경사도 함수 모듈, 듀얼 라인 함수 모듈 및 컬러 함수 모듈을 순차적으로 적용하는 안전 벨트 탐지 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 특정 구간은,
    톨게이트(tollgate; 요금소)에 해당하며,
    상기 차량 및 운전자 탐지부는,
    상기 차량에 탑승한 운전자가 통행권을 수령하는 과정에 대한 촬영 이미지에서, 상기 차량 및 상기 운전자를 탐지하는 것을 특징으로 하는 안전 벨트 탐지 장치.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 차량 및 운전자 탐지부는,
    상기 촬영 이미지의 이전 프레임과 현재 프레임의 변화를 기반으로 차량을 탐지하는 차량 탐지 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 안전 벨트 탐지 장치.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 차량 및 운전자 탐지부는,
    피부색을 탐지하여 운전자의 위치를 탐지하는 운전자 탐지 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 안전 벨트 탐지 장치.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 피부색은,
    기정의된 HSV(Hue Saturation Value) Color model의 색상(Hue) 및 채도(Saturation)와, YCbCr Color Model의 Cb와 Cr의 임계 값을 기반으로 탐지하는 것을 특징으로 하는 안전 벨트 탐지 장치.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 관심 영역 설정부는,
    상기 운전자의 손 및 얼굴의 크기를 기반으로 관심 영역을 설정하는 크기 기반 관심 영역 설정 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 것을 특징으로 하는 안전 벨트 탐지 장치.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 관심 영역 설정부는,
    상기 운전자의 손과 얼굴 사이의 거리 및 각도를 기반으로 관심 영역을 설정하는 위치 관계 기반 관심 영역 설정 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 안전 벨트 탐지 장치.
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 설정된 관심 영역과 기정의된 유사성을 만족하는 영역이 상기 촬영 이미지에 존재하는 경우 상기 설정된 관심 영역을 최종 관심 영역으로 확정하고, 상기 설정된 관심 영역과 기정의된 유사성을 만족하는 영역이 상기 촬영 이미지에 존재하지 않는 경우 상기 설정된 관심 영역을 노이즈 영역으로 확정하는 관심 영역 검증부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 안전 벨트 탐지 장치.
  9. 청구항 2에 있어서,
    안전 벨트 미착용으로 판단되는 경우, 상기 차량에 탑승한 운전가 통행권을 수령하는 과정에서 경고 방송 또는 경고 조명을 출력하는 출력부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 안전 벨트 탐지 장치.
  10. 삭제
  11. 삭제
  12. 삭제
  13. 삭제
  14. 특정 구간을 촬영함으로써 상기 특정 구간을 통과하는 피사체가 포함된 촬영 이미지를 획득하는 단계;
    상기 촬영 이미지로부터 차량 및 상기 차량에 탑승한 운전자를 탐지하는 단계;
    상기 운전자의 신체 일부의 크기 및 상기 운전자의 복수의 신체 부위들 간의 위치 관계를 기반으로 상기 촬영 이미지의 관심 영역을 설정하는 단계; 및
    상기 관심 영역의 엣지 정보를 기반으로 상기 운전자의 안전 벨트 착용 여부를 판단하는 단계를 포함하며,
    상기 안전 벨트 착용 여부를 판단하는 단계는,
    상기 엣지 정보를 기반으로 형성되는 복수개의 라인들 각각에 대하여 상기 운전자의 손 및 얼굴과의 거리를 계산하고, 상기 거리에 반비례하게 소정의 확률을 부여한 후 상기 복수개의 라인들 중 기정의된 확률 이상을 갖는 라인을 안전 벨트 라인으로 판단하는 거리 판단 단계,
    상기 엣지 정보를 기반으로 형성되는 복수개의 라인들 각각의 길이 및 경사도를 계산하여, 상기 복수개의 라인들 중 기정의된 길이 및 경사도를 만족하는 라인을 안전 벨트 라인으로 판단하는 길이 및 경사도 판단 단계,
    상기 엣지 정보를 기반으로 형성되는 복수개의 라인들 중 임의의 2개 라인의 평행의 정도에 관한 평행성, 상기 임의의 2개 라인의 길이 차이 및 상기 임의의 2개 라인 사이의 거리를 계산하고, 상기 임의의 2개 라인들 중 기정의된 평행성, 길이 차이 및 거리를 만족하는 2개의 라인을 안전 벨트 라인으로 판단하는 듀얼 라인 판단 단계 및
    상기 엣지 정보를 기반으로 형성되는 복수개의 라인들 중 임의의 2개의 라인 사이의 색이 동일한 정도에 대한 색동일성을 계산하고, 상기 임의의 라인들 중 기정의된 동일성을 만족하는 2개의 라인을 안전 벨트 라인으로 판단하는 컬러 판단 단계를 포함하며,
    상기 거리 판단 단계, 길이 및 경사도 판단 단계, 듀얼 라인 판단 단계 및 컬러 판단 단계를 순차적으로 적용하는 안전 벨트 탐지 방법.
  15. 청구항 14에 있어서,
    상기 탐지하는 단계는,
    상기 촬영 이미지의 이전 프레임과 현재 프레임의 변화를 기반으로 차량을 탐지하는 단계; 및
    피부색을 탐지하여 운전자의 위치를 탐지하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 안전 벨트 탐지 방법.
  16. 청구항 14에 있어서,
    상기 관심 영역을 설정하는 단계는,
    상기 운전자의 손 및 얼굴의 크기를 기반으로 관심 영역을 설정하는 단계; 및
    상기 운전자의 손과 얼굴 사이의 거리 및 각도를 기반으로 관심 영역을 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 안전 벨트 탐지 방법.
  17. 청구항 14에 있어서,
    상기 관심 영역을 설정하는 단계 이후에,
    상기 설정된 관심 영역과 기정의된 유사성을 만족하는 영역이 상기 촬영 이미지에 존재하는 경우 상기 설정된 관심 영역을 최종 관심 영역으로 확정하고, 상기 설정된 관심 영역과 기정의된 유사성을 만족하는 영역이 상기 촬영 이미지에 존재하지 않는 경우 상기 설정된 관심 영역을 노이즈 영역으로 확정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 안전 벨트 탐지 방법.
  18. 청구항 17에 있어서,
    상기 확정하는 단계에서,
    상기 설정된 관심 영역이 노이즈 영역으로 확정되는 경우, 상기 촬영 이미지의 관심 영역을 다시 설정하는 것을 특징으로 하는 안전 벨트 탐지 방법.
  19. 삭제
  20. 청구항 14에 있어서,
    상기 판단하는 단계에서,
    안전 벨트 미착용으로 판단되는 경우, 경고 방송 또는 경고 조명을 출력하는 것을 특징으로 하는 안전 벨트 탐지 방법.
KR1020130124688A 2013-10-18 2013-10-18 안전 벨트 탐지 장치 및 방법 KR101537961B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130124688A KR101537961B1 (ko) 2013-10-18 2013-10-18 안전 벨트 탐지 장치 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130124688A KR101537961B1 (ko) 2013-10-18 2013-10-18 안전 벨트 탐지 장치 및 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20150045235A KR20150045235A (ko) 2015-04-28
KR101537961B1 true KR101537961B1 (ko) 2015-07-20

Family

ID=53037271

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020130124688A KR101537961B1 (ko) 2013-10-18 2013-10-18 안전 벨트 탐지 장치 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101537961B1 (ko)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11361574B2 (en) 2019-10-23 2022-06-14 Bendix Commercial Vehicle Systems Llc System and method for monitoring for driver presence and position using a driver facing camera
KR20230019586A (ko) 2021-08-02 2023-02-09 한국건설기술연구원 차량 탑승자의 안전벨트 착용 검지 시스템 및 그 방법

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106469309B (zh) 2015-08-14 2019-11-12 杭州海康威视数字技术股份有限公司 车辆监控的方法和装置、处理器、图像采集设备
KR102601354B1 (ko) * 2018-11-29 2023-11-13 현대모비스 주식회사 영상기반 승객 검출 및 안전벨트 착용 검출 장치와 방법
CN110458093B (zh) * 2019-08-09 2024-04-09 径卫视觉科技（上海）有限公司 一种基于驾驶员监控系统的安全带检测方法以及相应的设备
CN111582077A (zh) * 2020-04-23 2020-08-25 广州亚美智造科技有限公司 基于人工智能软件技术的安全带佩戴检测方法和装置
KR102553005B1 (ko) * 2020-12-10 2023-07-06 주식회사 포스코 조업 현장 안전 관리 시스템 및 관리 방법
CN116912756B (zh) * 2023-04-14 2024-04-09 广东墨点鹰智能科技有限公司 一种临边防护安全提醒识别方法及系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR970005980A (ko) * 1995-07-29 1997-02-19 전성원 차량에서의 안전 벨트 착용 경보 시스템
KR20010111202A (ko) * 2000-06-09 2001-12-17 이종수 안전벨트 미착용 단속 시스템 및 그 방법
KR100956181B1 (ko) * 2008-03-03 2010-05-04 안진득 자동차의 안전벨트 미착용 단속 시스템
KR20130082216A (ko) * 2012-01-11 2013-07-19 한국전자통신연구원 손 추적 장치 및 방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR970005980A (ko) * 1995-07-29 1997-02-19 전성원 차량에서의 안전 벨트 착용 경보 시스템
KR20010111202A (ko) * 2000-06-09 2001-12-17 이종수 안전벨트 미착용 단속 시스템 및 그 방법
KR100956181B1 (ko) * 2008-03-03 2010-05-04 안진득 자동차의 안전벨트 미착용 단속 시스템
KR20130082216A (ko) * 2012-01-11 2013-07-19 한국전자통신연구원 손 추적 장치 및 방법

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11361574B2 (en) 2019-10-23 2022-06-14 Bendix Commercial Vehicle Systems Llc System and method for monitoring for driver presence and position using a driver facing camera
KR20230019586A (ko) 2021-08-02 2023-02-09 한국건설기술연구원 차량 탑승자의 안전벨트 착용 검지 시스템 및 그 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR20150045235A (ko) 2015-04-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101537961B1 (ko) 안전 벨트 탐지 장치 및 방법
US11003931B2 (en) Vehicle monitoring method and apparatus, processor, and image acquisition device
CA2885019C (en) Robust windshield detection via landmark localization
CN110532976B (zh) 基于机器学习和多特征融合的疲劳驾驶检测方法及系统
KR101957759B1 (ko) 안전 벨트 검출 시스템 및 그 방법
KR101962701B1 (ko) 가시 거리에 따라 경보 영역이 변경되는 차량 경보 장치 및 방법
US9842266B2 (en) Method for detecting driver cell phone usage from side-view images
TWI423166B (zh) 判斷輸入影像是否為霧化影像之方法、判斷輸入影像的霧級數之方法及霧化影像濾清方法
WO2012160251A2 (en) A system, a detection unit, a method and a computer program for detecting passengers' seat belt use in a vehicle
US20150286884A1 (en) Machine learning approach for detecting mobile phone usage by a driver
US20130141574A1 (en) Vehicle occupancy detection via single band infrared imaging
EP3690393B1 (en) Information processing device, information processing method, control device, and image processing device
KR101240499B1 (ko) 실시간 차선 인식 및 차량 검출 장치 및 방법
JP5907700B2 (ja) 画像処理装置、車両システム、及び、画像処理方法
KR101748524B1 (ko) 시정거리 산정을 이용한 안개 감지 장치 및 방법
KR20140132076A (ko) 원적외선 카메라 기반 야간 보행자 인식 방법
KR102429312B1 (ko) 차량 단속 장치 및 방법
JP5077088B2 (ja) 画像処理装置及び画像処理方法
KR102443514B1 (ko) 안전벨트 착용 검출을 위한 서비스 제공 시스템 및 방법
Wongsaree et al. Distance detection technique using enhancing inverse perspective mapping
CN105718864A (zh) 一种机动车驾乘人员在途未系安全带的检测方法
WO2019021500A1 (ja) 乗員数検知システム、乗員数検知方法、およびプログラム
Ohue et al. Development of a new pre-crash safety system
CN105809099B (zh) 基于监控图像的安全带检测方法
CN104021379B (zh) 一种车辆辅助驾驶中车辆间距的计算方法

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180703

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190702

Year of fee payment: 5