KR101688218B1 - 객체 인지 기반의 실시간 영상 검지 기술을 이용한 교통 흐름 및 돌발 상황 관리 시스템 및 그 처리 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 객체 인지 기반의 실시간 영상 검지 기술을 이용한 교통 흐름 및 돌발 상황 관리 시스템 그리고 그의 처리 방법에 관한 것이다. 본 발명의 교통 흐름 및 돌발 상황 관리 시스템은 광통신망을 이용하여 실시간으로 서로 다른 위치의 현장에 대한 영상 정보를 취득하고, 영상 정보를 교통 흐름 및 돌발 상황별로 분석하여 서버 단위로 교통 흐름 및 돌발 상황에 대한 객체를 추출하도록 처리한다. 본 발명에 의하면, 다양한 교통 흐름 및 돌발 상황에 대응하여 복수 개의 분석 엔진과 분석 엔진들 각각에 대응하는 복수 개의 데이터 서버를 구비하고, 이를 통해 서버 단위로 교통 흐름 및 돌발 상황을 자동적으로 검지함으로써, 원 스톱 방식의 능동적인 시스템 구축이 가능하다.
Description
본 발명은 교통 흐름 및 돌발 상황 관리 시스템에 관한 것으로, 좀 더 구체적으로 객체 인지 기반의 실시간 영상 검지 기술을 이용하여 다양한 교통 흐름과 돌발 상황들을 분석하고, 분석된 교통 흐름과 돌발 상황들 각각에 대응하는 복수 개의 서버들을 서버 단위로 교통 상황을 원격 관리하도록 처리하는 교통 흐름 및 돌발 상황 관리 시스템 및 그 처리 방법에 관한 것이다.
교통에서 교통 흐름과 돌발 상황 등의 교통 상황은 도로상에서 발생되는 비반복적이고 예측 불가능한 일련의 사건으로, 예를 들어, 차량의 지정체, 교통 사고, 도로 공사, 차량의 고장 등으로 인한 차로의 차단, 도로상의 장애물 존재, 도로의 유지 보수 작업, 기타 비일상적인 사건 등이 포함된다. 돌발 상황이 발생하게 되면, 정상적인 교통 흐름이 와해되고, 도로의 용량은 감소하게 되며, 교통 혼잡과 대기 오염 등 막대한 사회적, 경제적인 손실을 초래하게 된다. 그러므로 예측 불가능한 교통 흐름과 돌발 상황에 대해 효과적인 대응을 하기 위해서는 보다 신속하고 정확한 교통 흐름과 돌발 상황의 검지가 요구된다.
최근 교통 분야에서는 교통 사고의 위험 감소와 교통 정체를 해결하기 위하여, 교통 체계를 지능화하여 교통 운영의 효율성을 확보하고, 교통 안전 및 환경 개선을 위한 지능형 교통 시스템(Intelligent Transportation Systems : ITS) 사업이 활발히 진행되고 있다. 일반적인 지능형 교통 시스템(ITS)은 도로, 차량, 신호 등 기존 교통 체계에 정보, 통신, 전자, 제어 등의 기술을 접목시켜 다양하게 수집된 정보로 안전하고 신속하게 교통 체계를 자동 제어하는 시스템이다. 지능형 교통 시스템(ITS)은 크게 첨단 교통 관리 시스템(Advanced Traffic Management System : ATMS), 첨단 교통 정보 시스템(Advanced Traveler Information System : ATIS), 첨단 대중 교통 시스템(Advanced Public Transportation System : APTS), 첨단 화물 운송 시스템(Commercial Vehicle Operation System : CVOS), 첨단 차량 도로 시스템(Advanced Vehicle and Highway System : AVHS) 등으로 구성된다. 지능형 교통 시스템(ITS)을 활용한 서비스에는 교통량에 따라 실시간으로 변화하는 신호 제어 시스템, 과속 차량 자동 단속 시스템, 통행료 자동 징수 시스템, 버스 도착 예정 시각 안내 등이 있다.
또한 ITS 사업에서는 교통 혼잡을 완화시키기 위한 핵심 방안 중 하나로 CCTV를 이용한 교통 흐름 및 돌발 상황 검지 시스템을 구축하고 있다. ITS 운영을 담당하는 국내외 대부분의 교통 정보 센터에서는 교통 흐름 및 돌발 상황 검지 시스템을 통해 돌발 상황을 인식하고, 도로 전광 표지판(Variable Message Sign : VMS) 등을 통해 관련 정보를 제공하고 있다. 이와 같은 도로, 터널 및 교량 등에서 발생되는 교통 흐름과 돌발 상황을 차량 운전자에게 실시간으로 알려줌으로써, 차량 운전자는 복잡한 도로 상황에 유연하게 대처할 수 있다.
그러나, 기존의 교통 흐름 및 돌발 상황 검지 시스템은 고사양의 지능형 교통 CCTV를 이용하므로, 저사양의 CCTV에 비해 시스템 구축에 따른 비용이 크게 증가되고, 이를 이용하기 위해서 교통 흐름과 돌발 상황을 검지하기 위한 분석 알고리즘의 탑재가 필요하게 된다.
또 교통 흐름 및 돌발 상황 검지 시스템에 관련된 국내 기업들은 CCTV, DVR 장비 등에서 높은 수준의 기술력을 가지고 있음에도 불구하고, 현장에서는 여전히 해외 기술을 선도하고 있으며, 이러한 해외 기술 또한 지능형 시스템으로의 교체 요구를 충족시키지 못하고 있는 실정이다. 특히, 지능형 교통 CCTV를 이용하기 위한 교통 흐름과 돌발 상황을 검지하기 위한 분석 알고리즘의 경우, 대부분 해외 기술에 의존하게 되어, 교통 흐름 및 돌발 상황 검지 시스템의 저비용화와 국산화가 시급하다.
본 발명의 목적은 객체 인지 기반의 실시간 영상 검지 기술을 이용하여 다양한 교통 흐름과 돌발 상황들 각각에 대응되는 복수 개의 서버 단위로 각각의 교통 흐름과 돌발 상황을 원격 관리하는 교통 흐름 및 돌발 상황 관리 시스템 그리고 그 처리 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 도로, 터널 및 교량 등에서 발생하는 교통 흐름과 돌발 상황을 저사항의 CCTV 영상을 이용하여 차량의 지정체, 자동차, 보행자 등의 객체를 자동적으로 검지하고, 이를 통해 정보 수집, 가공, 분석 및 제공 가능하도록 처리하여 객체 인지 기반의 실시간 영상 검지 기술을 이용한 교통 흐름 및 돌발 상황 관리 시스템 그리고 그 처리 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 수동적 교통 감시 환경을 지능적인 상황 검지 방식의 능동적 모니터링 체계로 변화시켜서 긴급 교통 상황을 자동으로 인지하고, 이용자 및 운영자의 효율을 극대화시키기 위한 객체 인지 기반의 실시간 영상 검지 기술을 이용한 교통 흐름 및 돌발 상황 관리 시스템 그리고 그 처리 방법을 제공하는 것이다.
상기 목적들을 달성하기 위한, 본 발명의 교통 흐름 및 돌발 상황 관리 시스템은 객체 인지 기반의 실시간 영상 검지 기술을 이용하여 교통 흐름 및 돌발 상황을 복수 개의 분석 엔진을 통해 독립적으로 영상을 분석하고, 분석된 교통 흐름 및 돌발 상황에 대응되는 복수 개의 서버들이 독립적으로 교통 흐름 및 돌발 상황을 검지하여 운영 관제하도록 하는데 그 한 특징이 있다. 이와 같은 본 발명의 교통 흐름 및 돌발 상황 관리 시스템은 객체 인지 기반의 실시간 영상 검지 기술을 이용하여 교통 흐름 및 돌발 상황을 분석 및 검지함으로써, 독립적인 영상 분석, 신속한 검지 능력 및 환경에 맞는 맞춤형 시스템의 구현이 가능하다.
이 특징에 따른 본 발명의 교통 흐름 및 돌발 상황 관리 시스템은, 서로 다른 위치의 현장에 설치되어 현장에 대한 영상 정보를 실시간으로 취득하는 개별 영상 취득부와; 통신망을 통하여 상기 개별 영상 취득부로부터 영상 정보를 전송받아서 녹화하고, 영상 정보로부터 현장에서의 다양한 교통 흐름 및 돌발 상황을 검지하도록 분석하며, 분석된 돌발 상황을 개별적으로 원격 관리하도록 처리하는 교통 흐름 및 돌발 검지 분석부; 그리고 상기 교통 흐름 및 돌발 검지 분석부로부터 검지된 교통 흐름 및 돌발 상황에 대한 객체를 추출하여 영상 화면에 표시하는 교통 상황 모니터링부를 포함한다.
이 특징의 한 실시예에 있어서, 상기 개별 영상 취득부는; 현장 각각에 설치되어 영상 정보를 취득하는 복수 개의 카메라와; 상기 카메라들 각각에 대응하여 구비되고, 현장의 영상 정보를 실시간으로 취득하도록 상기 카메라를 제어하고, 취득된 영상 정보를 상기 통신망을 통해 상기 교통 흐름 및 돌발 검지 분석부로 전송하도록 제어하는 복수 개의 제어기 및; 광케이블을 통해 상기 통신망에 연결되고, 상기 제어기로부터 제어를 받아서 영상 정보를 상기 교통 흐름 및 돌발 검지 분석부로 각각 전송하는 복수 개의 광링크부를 포함한다.
다른 실시예에 있어서, 상기 교통 흐름 및 돌발 검지 분석부는; 광케이블을 통해 상기 통신망에 연결되고, 상기 개별 영상 취득부로부터 전송되는 영상 정보를 실시간으로 받아들이는 광링크부와; 상기 광링크부로부터 영상 정보를 받아서 녹화하는 영상 녹화부와; 상기 광링크부로부터 영상 정보를 받아서 다양한 교통 흐름 및 돌발 상황을 개별적으로 분석 처리하는 분석 엔진부 및; 상기 분석 엔진부로부터 개별적으로 분석 처리된 결과를 받아서 교통 흐름 및 돌발 상황들 각각에 대한 객체를 추출하도록 개별적으로 영상 정보를 처리하는 서버부를 포함한다.
또 다른 실시예에 있어서, 상기 분석 엔진부는; 교통 흐름 및 돌발 상황 중 적어도 교통 흐름, 화재/연기 검지, 낙하물 검지, 정치 차량 검지, 역주행 차량 검지, 보행자 검지를 각각 분석하기 위한 교통 흐름 검지 분석 엔진, 화재/연기 검지 분석 엔진, 낙하물 검지 분석 엔진, 정지 차량 검지 분석 엔진, 역주행 검지 분석 엔진 및 보행자 검지 분석 엔진을 포함한다.
또 다른 실시예에 있어서, 상기 서버부는; 상기 교통 흐름 검지 분석 엔진에 대응하여 구비되는 교통 흐름 분석 데이터 서버, 상기 화재/연기 검지 분석 엔진에 대응하여 구비되는 화재/연기 분석 데이터 서버, 상기 낙하물 검지 분석 엔진에 대응하여 구비되는 낙하물 분석 데이터 서버, 상기 정지 차량 검지 분석 엔진에 대응하여 구비되는 정지 차량 분석 데이터 서버, 상기 역주행 검지 분석 엔진에 대응하여 구비되는 역주행 분석 데이터 서버 및 상기 보행자 검지 분석 엔진에 대응하여 구비되는 보행자 분석 데이터 서버를 포함하되; 상기 데이터 서버들 각각은 해당 분석 엔진으로부터 분석 결과에 따라 전경과 객체를 추출하고, 추출된 객체를 기반으로 최적의 객체를 결정한다.
또 다른 실시예에 있어서, 상기 교통 상황 모니터링부는; 도로 교통 정보 센터에 구비되는 교통 상황판과, 상기 도로 교통 정보 센터의 직원이 구비하는 적어도 하나의 운영 단말기를 포함한다.
본 발명의 다른 특징에 따르면, 객체 인지 기반의 실시간 영상 검지 기술을 이용한 교통 흐름 및 돌발 상황 관리 시스템의 처리 방법이 제공된다.
이 특징에 따른 본 발명의 교통 흐름 및 돌발 상황 관리 시스템의 처리 방법은, 서로 다른 위치의 현장에 각각 설치된 복수 개의 카메라들 각각으로부터 현장별 영상 정보를 실시간으로 취득하여 통신망을 통해 영상 정보를 실시간으로 전송받아서 수집하는 단계와; 도로 교통 정보 센터의 영상 녹화부를 이용하여 현장별 영상 정보를 실시간으로 녹화하고, 분석 엔진부를 통해 해당 영상 정보에 다양한 교통 흐름 및 돌발 상황 중 어떠한 교통 흐름 및 돌발 상황이 발생되는지를 분석하는 단계와; 서버부가 상기 분석 엔진부로부터 분석 결과를 받아서 해당 현장에서의 어떠한 교통 흐름 및 돌발 상황이 발생되었는지를 검지하기 위하여 영상 정보로부터 전경과 객체를 분리, 추출하여 교통 흐름 및 돌발 상황에 대한 환경 변화와 객체의 행동 패턴이 반영된 객체를 검지하도록 영상 정보를 검지 처리하는 단계 및; 상기 서버부가 영상 정보를 상기 도로 교통 정보 센터의 교통 상황판과 운영 단말기 중 적어도 하나로 제공하여 표시하고, 추출한 객체에 대한 교통 흐름 및 돌발 상황을 모니터링하도록 검지 결과를 상기 교통 상황판과 상기 운영 단말기 중 적어도 하나의 영상 화면에 표출하는 단계를 포함한다.
이 특징의 한 실시예에 있어서, 상기 영상 정보를 검지 처리하는 단계는; 변화 검출 기법과 딥 러닝 기법을 동시에 사용하여 영상 정보로부터 교통 흐름 및 돌발 상황을 발생시킨 해당 객체를 정확히 검출하도록 처리한다.
다른 실시예에 있어서, 상기 영상 정보를 검지 처리하는 단계는; 상기 서버부가 상기 분석 엔진부에서 분석된 교통 흐름 및 돌발 상황에 대한 영상 정보로부터 다양한 환경 변화에 따른 변수를 측정하여 전경을 추출하고, 동시에 영상 정보로부터 학습 데이터를 위한 돌발 상황의 객체에 대한 특징을 추출하고; 상기 서버부가 영상 정보에서 추출된 전경을 분리하여 객체를 검출하고, 동시에 추출된 객체의 특징을 이용하여 객체의 행동 패턴을 인지하여 학습을 통한 객체를 검출하고; 이어서 상기 서버부가 환경 변화와 학습을 통해 각각 검출된 객체 정보를 기반으로 하여 최적의 객체를 결정하고, 결정된 객체에 대한 수치 데이터를 생성한다.
또 다른 실시예에 있어서, 상기 처리 방법은; 상기 분석 엔진부에 다양한 교통 흐름 및 돌발 상황들 각각을 분석하는 복수 개의 분석 엔진을 구비하고, 상기 서버부에 상기 분석 엔진들 각각에 대응하여 영상 처리하는 복수 개의 데이터 서버를 구비하여, 상기 분석 엔진 및 상기 데이터 서버 각각이 교통 흐름 및 돌발 상황들 각각에 대해 개별적으로 영상 처리한다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 교통 흐름 및 돌발 상황 관리 시스템은 객체 인지 기반의 실시간 영상 검지 기술을 이용하여 교통 흐름 및 돌발 상황을 복수 개의 분석 엔진을 통해 독립적으로 영상을 분석하고, 분석된 교통 흐름 및 돌발 상황에 대응되는 복수 개의 서버들이 독립적으로 교통 흐름 및 돌발 상황을 각각 검지하여 운영 관제하도록 함으로써, 독립적인 영상 분석, 신속한 검지 능력 및 환경에 맞는 맞춤형 시스템의 구현이 가능하다.
또 본 발명의 교통 흐름 및 돌발 상황 관리 시스템은 저사양의 카메라를 이용하여 현장에 대한 영상 정보를 취득하고, 객체 인지 기반의 실시간 영상 검지 기술을 이용하여 다양한 교통 흐름 및 돌발 상황에 대응되는 서버 단위로 돌발 상황을 검지하고, 정확하게 객체를 추출함으로써, 원격지에서 교통 상황과 돌발 상황에 대한 교통 정보를 실시간으로 모니터링할 수 있다.
따라서 본 발명의 교통 흐름 및 돌발 상황 관리 시스템은 다양한 교통 흐름 및 돌발 상황에 대응하여 복수 개의 분석 엔진과 분석 엔진들 각각에 대응하는 복수 개의 데이터 서버를 구비하고, 이를 통해 서버 단위로 교통 흐름 및 돌발 상황을 자동적으로 검지함으로써, 원 스톱 방식의 능동적인 시스템 구축이 가능하다.
도 1은 본 발명에 따른 객체 인지 기반의 실시간 영상 검지 기술을 이용한 교통 흐름 및 돌발 상황 관리 시스템의 네트워크 구성을 도시한 블럭도;
도 2는 도 1에 도시된 개별 영상 취득부의 구성을 나타내는 블럭도;
도 3은 도 1에 도시된 교통 흐름 및 돌발 검지 분석부와 교통 상황 모니터링부의 구성을 나타내는 블럭도;
도 4는 본 발명에 따른 객체 인지 기반의 실시간 영상 검지 기술을 이용한 교통 흐름 및 돌발 상황 관리 시스템의 처리 수순을 도시한 흐음도; 그리고
도 5는 도 4에 도시된 영상 검지 루틴의 처리 수순을 나타내는 흐름도이다.
도 2는 도 1에 도시된 개별 영상 취득부의 구성을 나타내는 블럭도;
도 3은 도 1에 도시된 교통 흐름 및 돌발 검지 분석부와 교통 상황 모니터링부의 구성을 나타내는 블럭도;
도 4는 본 발명에 따른 객체 인지 기반의 실시간 영상 검지 기술을 이용한 교통 흐름 및 돌발 상황 관리 시스템의 처리 수순을 도시한 흐음도; 그리고
도 5는 도 4에 도시된 영상 검지 루틴의 처리 수순을 나타내는 흐름도이다.
본 발명의 실시예는 여러 가지 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 아래에서 서술하는 실시예로 인해 한정되어지는 것으로 해석되어서는 안된다. 본 실시예는 당업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 따라서 도면에서의 구성 요소의 형상 등은 보다 명확한 설명을 강조하기 위해서 과장되어진 것이다.
이하 첨부된 도 1 내지 도 5를 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 객체 인지 기반의 실시간 영상 검지 기술을 이용한 교통 흐름 및 돌발 상황 관리 시스템의 네트워크 구성을 도시한 블럭도이고, 도 2는 도 1에 도시된 개별 영상 취득부의 구성을 나타내는 블럭도이며, 그리고 도 3은 도 1에 도시된 교통 흐름 및 돌발 검지 분석부와 교통 상황 모니터링부의 구성을 나타내는 블럭도이다.
도 1 내지 도 3을 참조하면, 본 발명의 교통 흐름 및 돌발 상황 관리 시스템(2)은 객체 인지 기반의 실시간 영상 검지 기술을 이용하여 현장 예컨대, 도로, 터널 및 교량 등에서 발생되는 교통 흐름 및 돌발 상황을 실시간으로 신속하게 검지하고, 이를 통해 도로 교통 정보 센터에서 실시간으로 모니터링하도록 처리한다.
이를 위해 본 발명의 교통 흐름 및 돌발 상황 관리 시스템(2)은 통신망(4)과, 복수 개의 개별 영상 취득부(200)와, 교통 흐름 및 돌발 검지 분석부(100) 그리고 교통 상황 모니터링부(300)를 포함한다.
구체적으로, 통신망(4)은 광 통신망 예컨대, 링(RING) 형태의 광 통신망으로 구비되고, 광케이블(6)을 통해 개별 영상 취득부(200)와 교통 흐름 및 돌발 검지 분석부(100)가 상호 연결된다.
개별 영상 취득부(200)는 서로 다른 위치의 현장 각각에 설치되는 복수 개의 카메라(210 : 210a ~ 210c)들 각각으로부터 해당 현장에 대한 영상을 실시간으로 취득하고, 취득한 영상 정보를 통신망(4)을 통해 교통 흐름 및 돌발 검지 분석부(100)로 제공한다.
이 실시예의 개별 영상 취득부(200)는 도 2에 도시된 바와 같이, 예를 들어, 도로, 터널 및 교량 등의 서로 다른 위치의 현장에 각각 설치되어 해당 현장에 대한 영상을 실시간으로 취득하는 복수 개의 CCTV 용 카메라(210a ~ 210c)와, 영상을 취득하도록 카메라(210a ~ 210c) 각각을 제어하고, 취득한 영상을 통신망을 통해 교통 흐름 및 돌발 검지 분석부(100)로 전달하도록 광링크부(220a ~ 220c)를 제어하는 복수 개의 제어기(220 : 220a ~ 220c) 및 제어기(220a ~ 220c)들 각각으로부터 제어를 받아서 영상을 통신망을 통해 교통 흐름 및 돌발 검지 분석부(100)로 전송하는 복수 개의 광링크부(230 : 230a ~ 230c)를 포함한다.
교통 흐름 및 돌발 검지 분석부(100)는 복수 개의 분석 엔진(132 ~ 139)과, 복수 개의 서버(142 ~ 149)를 구비하여, 영상 취득부(200)로부터 전송된 영상으로부터 다양한 교통 흐름 및 돌발 상황을 개별적으로 검지하도록 분석하고, 검지된 교통 흐름 및 돌발 상황들 각각에 대응하여 해당 영상 정보를 실시간으로 모니터링하도록 처리한다.
이 실시예의 교통 흐름 및 돌발 검지 분석부(100)는 도 3에 도시된 바와 같이, 광링크부(110)와, 영상 녹화부(120)와, 분석 엔진부(130) 및 서버부(140)를 포함한다.
광링크부(110)는 광케이블(6)을 통해 통신망(4)에 연결되고, 영상 취득부(200)로부터 전송된 영상 정보를 받아서 분석 엔진부(130)로 제공한다. 또 광링크부(110)는 영상 취득부(200)로부터 전송된 영상 정보를 영상 녹화부(120)로 제공한다.
영상 녹화부(120)는 예컨대, NVR(Network Video Recorder)로 구비되어, 광링크부(110)로부터 전송된 영상 정보를 녹화하여 영상 데이터를 생성한다. 영상 녹화부(120)는 영상 데이터를 분석 엔진부(130)로 제공한다.
분석 엔진부(130)는 영상 취득부(200)로부터 전송된 영상 정보로부터 해당 현장에서 발생되는 교통 흐름 및 돌발 상황을 검지하도록 분석 처리한다. 분석 엔진부(130)는 다양한 교통 흐름 및 돌발 상황에 대응하여 복수 개의 분석 엔진(131 ~ 139)들을 구비한다. 이 실시예의 분석 엔진부(130)는 예를 들어, 교통 지정체 등의 교통 흐름과, 돌발 상황 예를 들어, 화재/연기 검지, 낙하물 검지, 정치 차량 검지, 역주행 차량 검지, 보행자 검지 등의 돌발 상황들 각각에 대응하여 교통 흐름 검지 분석 엔진(131), 화재/연기 검지 분석 엔진(132), 낙하물 검지 분석 엔진(134), 정지 차량 검지 분석 엔진(136), 역주행 검지 분석 엔진(138) 및 보행자 검지 분석 엔진(139)을 포함한다. 이러한 분석 엔진부(130)는 검지된 교통 흐름 및 돌출 상황에 대한 분석 결과를 서버부(140)로 제공한다.
그리고 서버부(140)는 분석 엔진부(130)로부터 제공된 분석 결과와 영상 정보를 영상 처리하여, 해당 현장의 전경과 차량, 자전거, 보행자 등의 객체를 분리, 추출하여 객체를 인지하고, 인지된 객체를 실시간 모니터링할 수 있도록 교통 상황 모니터링부(300)로 영상 정보를 실시간 제공한다.
이 실시예의 서버부(140)는 분석 엔진(131 ~ 139)들 각각에 대응하여 복수 개의 데이터 서버(141 ~ 149)를 포함한다. 즉, 서버부(140)는 교통 흐름 검지 분석 엔진(131)에 대응하는 교통 흐름 분석 데이터 서버(141), 화재/연기 검지 분석 엔진(132)에 대응하는 화재/연기 분석 데이터 서버(142), 낙하물 검지 분석 엔진(134)에 대응하는 낙하물 분석 데이터 서버(144), 정지 차량 검지 분석 엔진(136)에 대응하는 정지 차량 분석 데이터 서버(146), 역주행 검지 분석 엔진(138)에 대응하는 역주행 분석 데이터 서버(148) 및 보행자 검지 분석 엔진(139)에 대응하는 보행자 분석 데이터 서버(149)를 포함한다. 따라서 각각의 데이터 서버(141 ~ 149)들은 해당 분석 엔진(131 ~ 139)으로부터 분석 결과에 따라 전경과 객체를 추출하고, 추출된 객체를 기반으로 최적의 객체를 결정한다.
그리고 교통 상황 모니터링부(300)는 예컨대, 도로 교통 정보 센터에 구비되는 교통 상황판(310), 도로 교통 정보 센터의 직원, 관리자 등이 구비하는 적어도 하나의 운영 단말기(320)를 포함한다. 교통 상황 모니터링부(300)는 현장의 교통 흐름에 대한 영상 정보와, 돌발 검지 분석부(100)로부터 검지된 돌발 상황이 표출되는 영상 정보를 표시하도록 처리한다.
따라서 본 발명의 교통 흐름 및 돌발 상황 관리 시스템(2)은 객체 인지 기반의 실시간 영상 검지 기술을 이용하여 다양한 교통 흐름 및 돌발 상황에 대응되는 서버 단위로 교통 흐름 및 돌발 상황을 각각 검지하고, 정확하게 객체를 추출하여, 교통 상황과 돌발 상황에 대한 교통 정보를 실시간 모니터링하도록 처리한다.
그리고 도 4는 본 발명에 따른 객체 인지 기반의 실시간 영상 검지 기술을 이용한 교통 흐름 및 돌발 상황 관리 시스템의 처리 수순을 도시한 흐음도이고, 도 5는 도 4에 도시된 영상 검지 루틴의 처리 수순을 나타내는 흐름도이다.
도 4 및 도 5를 참조하면, 본 발명의 교통 흐름 및 돌발 상황 관리 시스템은 단계 S400에서 서로 다른 위치의 현장에 각각 설치된 카메라(210 : 210a ~ 210c)들로부터 현장별 영상 정보를 실시간으로 취득하고, 통신망 예컨대, 광통신망(4)을 통해 영상 정보를 실시간으로 전송받아서 수집한다.
단계 S410에서 도로 교통 정보 센터의 영상 녹화부(120)를 통해 현장별 영상 정보를 실시간으로 녹화하고, 분석 엔진부(130)를 통해 해당 영상 정보에 다양한 교통 흐름 및 돌발 상황 중 어떠한 교통 흐름 및 돌발 상황이 발생되는지를 분석한다.
단계 S420에서 서버부(140)가 분석 엔진부(130)로부터 분석 결과를 받아서 해당 현장에서의 어떠한 교통 흐름 및 돌발 상황이 발생되었는지를 검지하기 위하여 전경과 객체(예를 들어, 차량, 자전거 및 보행자 등)를 분리, 추출하여 교통 흐름 및 돌발 상황에 대한 환경 변화와 객체의 행동 패턴을 반영하여 객체를 검지하도록 영상 검지 루틴을 처리한다. 이러한 영상 검지 루틴(S420)은 변화 검출(change detection) 기법과 딥 러닝(deep learning) 기법을 동시에 사용하여 영상 정보로부터 돌발 상황을 발생시킨 해당 객체를 정확히 검출하도록 처리한다. 여기서 변화 검출(change detection) 기법은 두 개의 원시 이미지를 각각 분해하여 이미지의 각 셀마다 비교하는 프로세스로, 두 개의 원시 이미지에서 대응하는 두 개의 셀이 다른 농담 계조를 갖는 경우에 그 차이에 대응하는 출력을 얻을 수 있으며, 일반적으로, 시간을 두고 획득한 두 개의 원시 이미지를 각 화소마다 디지털 비교하여 그 사이에서의 계조 변화를 검출하여 농담 화상으로 표시하도록 한다. 또 딥 러닝(deep learning) 기법은 컴퓨터가 여러 데이터를 이용해 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있게 하기 위해 인공 신경망(Artificial Neural Network : ANN)을 기반으로 처리하는 기계 학습 기술로, 인간의 두뇌가 수많은 데이터 속에서 패턴을 발견한 뒤 사물을 구분하는 정보 처리 방식을 모방해 컴퓨터가 사물을 분별하도록 기계를 학습시키는 기술이다. 이러한 딥 러닝 기법은 사람이 모든 판단 기준을 정해주지 않아도 컴퓨터가 이미지 인식과 사진 분석 등에서 스스로 인지, 추론 및 판단할 수 있다.
구체적으로 영상 검지 루틴(S420)는 도 5에 도시된 바와 같이, 단계 S421에서 서버부(140)는 분석 엔진부(130)에서 분석된 교통 흐름 및 돌발 상황에 대한 영상 정보로부터 다양한 환경 변화 예를 들어, 도로 환경 변수 등을 측정하여 전경을 추출하고, 동시에 단계 S422에서 학습 데이터를 위한 교통 흐름 및 돌발 상황의 객체에 대한 특징을 추출한다.
단계 S423에서 서버부(140)는 영상 정보에서 추출된 전경을 분리하여 객체를 검출하고, 동시에 단계 S424에서 추출된 객체의 특징을 이용하여 객체의 행동 패턴 등을 인지하여 학습을 통한 객체를 검출한다.
단계 S425에서 서버부(140)는 단계 S423과 단계 S424에서 각각 검출된 객체 정보를 기반으로 하여 자체 룰 기반(rule based)으로 최적의 객체를 결정하고, 결정된 객체에 대한 수치 데이터를 생성한다.
다시 도 4를 참조하면, 단계 S430에서 서버부(140)는 현장의 교통 상황에 대한 영상 정보를 교통 상황판(310)이나 운영 단말기(320)로 제공하여 표시하고, 추출한 객체에 대한 교통 흐름 및 돌발 상황 즉, 검지 결과를 교통 상황판(310)이나 운영 단말기(320)의 영상 화면에 표출한다.
이상에서, 본 발명에 따른 객체 인지 기반의 실시간 영상 검지 기술을 이용한 교통 흐름 및 돌발 상황 관리 시스템의 구성 및 작용을 상세한 설명과 도면에 따라 도시하였지만, 이는 실시예를 들어 설명한 것에 불과하며, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 변화 및 변경이 가능하다.
2 : 교통 흐름 및 돌발 상황 관리 시스템
4 : 통신망
6 : 광케이블
100 : 교통 흐름 및 돌발 검지 분석부
110 : 광링크부
120 : 영상 녹화부
130 : 분석 엔진부
140 : 서버부
200 : 개별 영상 취득부
210 : CCTV
220 : 제어기
230 : 광링크부
300 : 교통 상황 모니터링부
310 : 교통 상황판
320 : 운영 단말기
4 : 통신망
6 : 광케이블
100 : 교통 흐름 및 돌발 검지 분석부
110 : 광링크부
120 : 영상 녹화부
130 : 분석 엔진부
140 : 서버부
200 : 개별 영상 취득부
210 : CCTV
220 : 제어기
230 : 광링크부
300 : 교통 상황 모니터링부
310 : 교통 상황판
320 : 운영 단말기
Claims (10)
- 교통 흐름 및 돌발 상황 관리 시스템에 있어서:
서로 다른 위치의 현장에 설치되어 현장에 대한 영상 정보를 실시간으로 취득하는 개별 영상 취득부와;
통신망을 통하여 상기 개별 영상 취득부로부터 영상 정보를 전송받아서 녹화하고, 영상 정보로부터 현장에서의 다양한 교통 흐름 및 돌발 상황을 검지하도록 분석하며, 분석된 교통 흐름 및 돌발 상황을 개별적으로 원격 관리하도록 처리하는 교통 흐름 및 돌발 검지 분석부; 그리고
상기 교통 흐름 및 돌발 검지 분석부로부터 검지된 교통 흐름 및 돌발 상황에 대한 객체를 추출하여 영상 화면에 표시하는 교통 상황 모니터링부를 포함하되;
상기 교통 흐름 및 돌발 검지 분석부는;
광케이블을 통해 상기 통신망에 연결되고, 상기 개별 영상 취득부로부터 전송되는 영상 정보를 실시간으로 받아들이는 광링크부와;
상기 광링크부로부터 영상 정보를 받아서 녹화하는 영상 녹화부와;
상기 광링크부로부터 영상 정보를 받아서 다양한 교통 흐름 및 돌발 상황을 개별적으로 분석 처리하는 분석 엔진부 및;
상기 분석 엔진부로부터 개별적으로 분석 처리된 결과를 받아서 교통 흐름 및 돌발 상황들 각각에 대한 객체를 추출하도록 개별적으로 영상 정보를 처리하는 서버부를 포함하고,
상기 분석 엔진부는;
교통 흐름 및 돌발 상황 중 적어도 교통 흐름, 화재/연기 검지, 낙하물 검지, 정치 차량 검지, 역주행 차량 검지, 보행자 검지를 각각 분석하기 위한 교통 흐름 검지 분석 엔진, 화재/연기 검지 분석 엔진, 낙하물 검지 분석 엔진, 정지 차량 검지 분석 엔진, 역주행 검지 분석 엔진 및 보행자 검지 분석 엔진을 포함하는 것을 특징으로 하는 교통 흐름 및 돌발 상황 관리 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 개별 영상 취득부는;
현장 각각에 설치되어 영상 정보를 취득하는 복수 개의 카메라와;
상기 카메라들 각각에 대응하여 구비되고, 현장의 영상 정보를 실시간으로 취득하도록 상기 카메라를 제어하고, 취득된 영상 정보를 상기 통신망을 통해 상기 교통 흐름 및 돌발 검지 분석부로 전송하도록 제어하는 복수 개의 제어기 및;
광케이블을 통해 상기 통신망에 연결되고, 상기 제어기로부터 제어를 받아서 영상 정보를 상기 교통 흐름 및 돌발 검지 분석부로 각각 전송하는 복수 개의 광링크부를 포함하는 것을 특징으로 하는 교통 흐름 및 돌발 상황 관리 시스템.
- 삭제
- 삭제
- 제 1 항에 있어서,
상기 서버부는;
상기 교통 흐름 검지 분석 엔진에 대응하여 구비되는 교통 흐름 분석 데이터 서버, 상기 화재/연기 검지 분석 엔진에 대응하여 구비되는 화재/연기 분석 데이터 서버, 상기 낙하물 검지 분석 엔진에 대응하여 구비되는 낙하물 분석 데이터 서버, 상기 정지 차량 검지 분석 엔진에 대응하여 구비되는 정지 차량 분석 데이터 서버, 상기 역주행 검지 분석 엔진에 대응하여 구비되는 역주행 분석 데이터 서버 및 상기 보행자 검지 분석 엔진에 대응하여 구비되는 보행자 분석 데이터 서버를 포함하되;
상기 데이터 서버들 각각은 해당 분석 엔진으로부터 분석 결과에 따라 전경과 객체를 추출하고, 추출된 객체를 기반으로 최적의 객체를 결정하는 것을 특징으로 하는 교통 흐름 및 돌발 상황 관리 시스템.
- 제 1 항, 제 2 항 및 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 교통 상황 모니터링부는;
도로 교통 정보 센터에 구비되는 교통 상황판과, 상기 도로 교통 정보 센터의 직원이 구비하는 적어도 하나의 운영 단말기를 포함하는 것을 특징으로 하는 교통 흐름 및 돌발 상황 관리 시스템.
- 교통 흐름 및 돌발 상황 관리 시스템의 처리 방법에 있어서:
서로 다른 위치의 현장에 각각 설치된 복수 개의 카메라들 각각으로부터 현장별 영상 정보를 실시간으로 취득하여 통신망을 통해 영상 정보를 실시간으로 전송받아서 수집하는 단계와;
도로 교통 정보 센터의 영상 녹화부를 이용하여 현장별 영상 정보를 실시간으로 녹화하고, 분석 엔진부를 통해 해당 영상 정보에 다양한 교통 흐름 및 돌발 상황 중 어떠한 교통 흐름 및 돌발 상황이 발생되는지를 분석하는 단계와;
서버부가 상기 분석 엔진부로부터 분석 결과를 받아서 해당 현장에서의 어떠한 교통 흐름 및 돌발 상황이 발생되었는지를 검지하기 위하여 영상 정보로부터 전경과 객체를 분리, 추출하여 교통 흐름 및 돌발 상황에 대한 환경 변화와 객체의 행동 패턴이 반영된 객체를 검지하도록 영상 정보를 검지 처리하는 단계 및;
상기 서버부가 영상 정보를 상기 도로 교통 정보 센터의 교통 상황판과 운영 단말기 중 적어도 하나로 제공하여 표시하고, 추출한 객체에 대한 교통 흐름 및 돌발 상황을 모니터링하도록 검지 결과를 상기 교통 상황판과 상기 운영 단말기 중 적어도 하나의 영상 화면에 표출하는 단계를 포함하되;
상기 영상 정보를 검지 처리하는 단계는;
변화 검출(change detection) 기법과 딥 러닝(deep learning) 기법을 동시에 사용하여 영상 정보로부터 교통 흐름 및 돌발 상황을 발생시킨 해당 객체를 정확히 검출하도록 처리하는 것을 특징으로 하는 교통 흐름 및 돌발 상황 관리 시스템의 처리 방법.
- 삭제
- 제 7 항에 있어서,
상기 영상 정보를 검지 처리하는 단계는;
상기 서버부가 상기 분석 엔진부에서 분석된 교통 흐름 및 돌발 상황에 대한 영상 정보로부터 다양한 환경 변화에 따른 변수를 측정하여 전경을 추출하고, 동시에 영상 정보로부터 학습 데이터를 위한 교통 흐름 및 돌발 상황의 객체에 대한 특징을 추출하고;
상기 서버부가 영상 정보에서 추출된 전경을 분리하여 객체를 검출하고, 동시에 추출된 객체의 특징을 이용하여 객체의 행동 패턴을 인지하여 학습을 통한 객체를 검출하고; 이어서
상기 서버부가 환경 변화와 학습을 통해 각각 검출된 객체 정보를 기반으로 하여 최적의 객체를 결정하고, 결정된 객체에 대한 수치 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 교통 흐름 및 돌발 상황 관리 시스템의 처리 방법.
- 제 7 항 또는 제 9 항에 있어서,
상기 처리 방법은;
상기 분석 엔진부에 다양한 교통 흐름 및 돌발 상황들 각각을 분석하는 복수 개의 분석 엔진을 구비하고, 상기 서버부에 상기 분석 엔진들 각각에 대응하여 영상 처리하는 복수 개의 데이터 서버를 구비하여, 상기 분석 엔진 및 상기 데이터 서버 각각이 교통 흐름 및 돌발 상황들 각각에 대해 개별적으로 영상 처리하는 것을 특징으로 하는 교통 흐름 및 돌발 상황 관리 시스템의 처리 방법.
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