KR101867869B1 - 가로등 기반 재난 대응 시스템 - Google Patents

가로등 기반 재난 대응 시스템 Download PDF

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KR101867869B1
KR101867869B1 KR1020180010533A KR20180010533A KR101867869B1 KR 101867869 B1 KR101867869 B1 KR 101867869B1 KR 1020180010533 A KR1020180010533 A KR 1020180010533A KR 20180010533 A KR20180010533 A KR 20180010533A KR 101867869 B1 KR101867869 B1 KR 101867869B1
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장흥순
김재성
강충헌
김경환
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블루카이트주식회사
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Abstract

본 발명은 가로등 기반 재난 대응 시스템에 관한 것으로, 복수의 가로등 및 복수의 가로등과 안전관리시스템을 포함하고, 상기 안전관리시스템은, 상기 복수의 가로등 중 적어도 하나로부터 수신되는 영상을 분석하여, 거리지도(Distance map)를 생성하고, 도로 영역과 안개영역을 추정하여 가시거리를 산출하는 영상분석서버 및 상기 영상분석서버에 의해 산출되는 가시거리에 대응하여, 상기 가로등을 제어하는 가로등 관제서버를 포함하여, 복수의 가로등 중 적어도 하나로부터 촬영되는 영상을 분석하여 해당 지역에 대한 거리지도를 생성하고, 도로 영역과 안개 발생 영역을 추정하여 최대 가시거리를 연산함으로서 지면의 안개상황을 인식할 수 있고, 연산된 가시거리에 따라 가로등의 조도를 제어하고, 경고가 출력되도록 함으로써 사고를 방지하고, 도로를 주행하는 차량의 안전성을 향상시킨다.

Description

가로등 기반 재난 대응 시스템{Disaster response system based on street light}
본 발명은 가로등 기반 재난 대응 시스템에 관한 것으로, 지면의 영상을 분석하여 안개상황을 감지하고 경고를 출력하는 가로등 기반 재난 대응 시스템에 관한 것이다.
일반적으로 가로등은 야간에 도로 또는 사용자보도에 빛을 조사하여 길을 밝힌다. 가로등은 스위치에 의해 단순 온오프되는 것으로, 일정 시간에 도달하면 점등 되었다가 지정된 시간에 소등된다.
최근에는, 야간에 발생하는 사건 사고를 예방하기 위한 목적으로 가로등이 사용되고 있다. 일반적인 가로등이 추가 설치되어 야간의 거리를 밝게 비추는 것은 물론, 가로등에 카메라가 설치되어 CCTV로써의 역할을 수행하고 있다.
또한, 대한민국 등록특허 제10-1032160호에는 카메라를 이용한 도로 시정 특정시스템이 개시되어 있다. 카메라를 통해 촬영된 영상을 분석하여 날씨를 판단하고 시정거리를 산출하도록 구성된다.
그러나 종래기술은 가로등에 카메라가 설치되어 있을 뿐, 영상에 대한 분석은 가로등과 관계없이 수행되고, 그 분석결과에 따라 가로등을 제어하는 것은 아니었다.
대한민국 등록특허 제10-1032160호 (2011.05.02. 공고)
본 발명은 가로등 기반 재난 대응 시스템에 관한 것으로, 가로등에 설치된 카메라를 통해 촬영되는 영상을 분석하여, 안개 발생 영역을 추정하고, 그에 따라 가시거리를 연산하여 가로등을 제어하고, 안개상황에 대한 경고를 스피커, 전광판, 네비게이션 시스템 연동을 통해 출력하는 가로등 기반 재난 대응 시스템을 제공하는 데 있다.
본 발명에 따른 가로등 기반 재난 대응 시스템은, 복수의 가로등; 및 상기 복수의 가로등을 제어하는 안전관리시스템을 포함하고, 상기 안전관리시스템은, 상기 복수의 가로등 중 적어도 하나로부터 수신되는 영상을 분석하여, 거리 지도(Distance map)를 생성하고, 도로 영역과 안개영역을 추정하여 가시거리를 산출하는 영상분석서버; 및 상기 영상분석서버에 의해 산출되는 가시거리에 대응하여, 상기 가로등을 제어하는 가로등 관제서버를 포함한다.
또한, 상기 가로등 관제서버는 상기 가시거리에 대응하여 단계적으로 상기 가로등의 광량, 색온도를 제어하고, 상기 가로등으로부터 경고음, 경고메시지가 출력되도록 할 수 있다.
또한, 상기 영상분석서버는, 상기 가로등의 카메라로부터 맑은날에 촬영된 제 1 이미지를 바탕으로 상기 거리 지도를 생성하고, 상기 도로 영역을 추정하며, 안개가 발생한 날에 촬영된 제 2 이미지를 분석하여, 상기 안개영역을 추정할 수 있다.
또한, 상기 영상분석서버는, 상기 제 1 이미지로부터 엣지를 추출하고, 소실점을 추정하여 소실선을 설정하고, 상기 카메라에 의해 촬영되는 영상의 영상좌표와, 실제 영역의 월드좌표의 관계를 설정하여 상기 거리 지도를 생성할 수 있다.
또한, 상기 영상분석서버는, 상기 제 1 이미지로부터 상기 카메라와 지면과의 거리, 상기 카메라의 각도를 산출하여 상기 영상좌표와 상기 월드좌표의 관계를 설정할 수 있다.
또한, 상기 제 1 이미지는 제 1 시간 간격으로 입력되고, 상기 제 2 이미지는 상기 제 1 시간보다 짧은 제 2 시간 간격으로 입력될 수 있다.
또한, 상기 영상분석서버는, 상기 제 1 이미지로부터 엣지 검출을 통해 배경을 제거하고, 이동 객체를 검출하여 상기 도로 영역을 추정할 수 있다.
또한, 상기 영상분석서버는, 가우시안 분포를 산출하여 상기 이동 객체의 영역을 설정하고, 상기 이동 객체의 영역으로부터 상기 도로 영역을 추정할 수 있다.
또한, 상기 영상분석서버는, 조건적 임의 필드(Conditional random fields(CRF))를 적용하여 안개 레벨을 산출하고, 상기 안개 레벨을 대한 확률 안개 밀도를 설정하여 상기 안개영역을 추정할 수 있다.
또한, 상기 영상분석서버는, 상기 제 2 이미지에서 추출되는 특징 백터로부터 안개레벨을 추정하고, 동일 안개레벨을 취하는 인접한 인자간의 응집을 통해 상기 안개밀도 및 레벨을 설정할 수 있다.
또한, 상기 영상분석서버는, tree-reweighted message passing 를 통해 각 노드에 메시지를 전달하고, 단항인자와 쌍방인자를 반복적으로 갱신하여 안개영역을 추정할 수 있다.
또한, 상기 안전관리시스템에 연동하여 동작하는 네비게이션 시스템을 더 포함하고, 상기 네비게이션 시스템은 상기 영상분석서버로부터 안개상황 및 가시거리에 대한 데이터를 수신하여, 안개가 발생된 지역에 위치한 자동차로 상기 데이터를 전송할 수 있다.
또한, 상기 가로등은, 상기 안전관리시스템과 데이터를 송수신하는 통신부; 지면을 촬영하는 카메라; 지면을 향해 빛을 조사하는 광조사부; 정보를 출력하는 디스플레이부; 상기 카메라로부터 입력되는 영상을 분석가능하도록 처리하는 영상처리부; 및 상기 통신부를 통해 상기 가로등 관제서버로부터 수신되는 제어명령에 따라 상기 광조사부의 광량 또는 빛의 색상이 변경되도록 하는 제어부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 제어부는 안개상황 및 가시거리에 대한 정보가 출력되도록 상기 디스플레이부를 제어할 수 있다.
또한, 상기 제어부는 상기 제어명령에 따라 안개등을 점등하고 경고음이 출력되도록 제어할 수 있다.
또한, 상기 제어부는 상기 가시거리에 따라 단계적으로 상기 광조사부의 광량을 증가시킬 수 있다.
상기와 같이 구성되는 본 발명에 따른 가로등 기반 재난 대응 시스템에 따르면, 카메라에 의해 촬영되는 영상을 분석하여 도로 영역을 구분하고, 안개 발생 영역을 추정하여 추정된 결과로부터 최대 가시거리를 연산함으로써 지면의 안개상황을 인식할 수 있다.
또한, 본 발명은 안개 영역을 분할 후 가시거리를 추정하여 연산된 가시거리에 따라 가로등의 광량이나 색온도를 제어함으로써 충분한 가시거리를 확보할 수 있는 효과가 있다.
또한, 가시거리에 따라 단계별로 경고등을 점등하거나 경고음(휘슬경보)을 출력함으로써, 후방 지역에 사고를 예보하여 사고를 방지하고, 안전 운행을 유도할 수 있는 이점이 있다.
또한, 본 발명은 가로등의 상호 연결을 통해 지능형 도로망을 용이하게 구축할 수 있다.
도 1 은 본 발명에 따른 가로등 기반 재난 대응 시스템이 간략하게 도시된 구성도이다.
도 2 는 도 1에 도시된 가로등의 제어구성이 간략하게 도시된 블록도이다.
도 3 은 본 발명의 가로등 기반 재난 대응 시스템의 데이터처리과정을 설명하는데 참조되는 도가 도시된 예시도이다.
도 4 는 도 3의 데이터 처리 과정에서 사용되는 이미지의 예가 도시된 도이다.
도 5 은 본 발명의 가로등 기반 재난 대응 시스템의 거리지도 생성과정을 설명하는데 참조되는 도이다.
도 6 은 도 5의 거리지도 생성에 필요한 변수 및 거리지도의 예가 도시된 예시도이다.
도 7 은 본 발명의 가로등 기반 재난 대응 시스템의 영역설정을 설명하는데 참조되는 도이다.
도 8 은 본 발명의 가로등 기반 재난 대응 시스템의 안개영역 설정방법을 설명하는데 참조되는 도이다.
도 9는 본 발명의 가로등 기반 재난 대응 시스템의 단계별로 생성되는 지도와 각 영역이 도시된 도이다.
도 10 은 본 발명의 가로등 기반 재난 대응 시스템에 의한 가로등 제어에 대한 예시도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다. 이하, 본 발명을 구성하는 제어구성의 각 부는 적어도 하나의 마이크로프로세서로 구현될 수 있다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예에 대해서 구체적으로 설명하기로 한다.
도 1 은 본 발명에 따른 가로등 기반 재난 대응 시스템이 간략하게 도시된 구성도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 가로등 기반 재난 대응 시스템은 복수의 가로등(100)과, 안전관리시스템(200)을 포함한다.
또한, 본 발명의 가로등 기반 재난 대응 시스템은 네비게이션 시스템(250)과 연동하여 자동차(300)로 안개상황 및 가시거리에 대한 정보를 전송할 수 있다.
복수의 가로등(101 내지 n)은 각각 영상을 촬영하여 안전관리시스템(200)으로 전송하고, 안전관리시스템(200)은 영상을 분석하여 가시거리를 산출한 후, 그에 대응하여 가로등(100)을 제어한다.
안전관리시스템(200)은 영상분석서버(210)와, 가로등 관제서버(220)를 포함한다. 또한, 안전관리시스템(200)은 수신되는 영상을 모니터링하고 관리하는 영상관리서버(미도시)를 더 포함할 수 있다.
가로등에 의해 촬영된 영상이 안전관리시스템(200)의 영상분석서버(210)로 전송되면, 영상분석을 통해 가시거리가 산출된다.
산출된 가시거리에 대한 정보는 안전관리시스템(200)의 가로등 관제서버(220)로 전송되고, 그에 따라 가로등 관제서버는 해당 지역의 가로등을 제어한다. 가로등 관제서버(220)는 영상이 수신된 지역의 가로등에 대하여 광량, 색온도, 안개등, 안내메시지, 경고음 등이 출력되도록 한다.
가로등 관제서버(220)는 복수의 가로등(100)과 연결되어 가로등의 점등 및 소등을 제어할 수 있다. 필요에 따라 별도의 제어기(미도시)가 구비되어 제어기의 온오프 제어를 통해 가로등이 점등 또는 소등될 수 있다.
가로등 관제서버(220)는 산출된 가시거리에 따라 각 가로등(100)의 광량 또는 색온도를 제어할 수 있다. 또한, 가로등 관제서버(220)는 가로등에 구비되는 디스플레이부를 제어하고, 스피커를 통해 경고음을 출력할 수 있으며 도로전광판에 경고메시지를 출력할 수 있다.
그에 따라 가로등(100)은 수신되는 제어신호에 대응하여 광량 또는 색온도가 조정된 빛을 조사한다.
또한, 가로등(100)은 소정의 경고를 출력할 수 있다.
또한, 가로등 관제서버(220)는 단말(미도시)과 연결될 수 있다. 가로등(100)은 단말의 제어명령에 따라 동작할 수 있고, 촬영된 이미지 또는 산출된 가시정보를 단말로 전송할 수 있다. 가로등은 단말의 어플리케이션을 통해 입력되는 데이터를 출력할 수 있고, 그에 따라 광원의 색상, 색온도, 점멸주기 등을 제어할 수 있다.
또한, 안전관리시스템(200)은 가시거리에 대한 정보를 네비게이션 시스템(250)으로 전송할 수 있다.
그에 따라 네비게이션 시스템(250)은 해당 지역, 즉 가로등이 설치된 위치를 중심으로 소정 거리 내에 위치하는 자동차(300)로 안개상황 및 가시거리에 대한 정보를 전송한다.
자동차(300)는 수신되는 안개상황 및 가시거리에 대한 정보를 화면에 출력하고, 경고메세지를 음성으로 출력할 수 있다.
도 2 는 도 1에 도시된 가로등의 제어구성이 간략하게 도시된 블록도이다.
도 2에 도시된 바와 같이 본 발명에 따른 가로등 기반 재난 대응 시스템의 가로등(100)은, 카메라(120), 광조사부(130), 경보장치(140), 디스플레이부(150), 영상처리부(160), 데이터부(170), 통신부(180) 그리고 동작 전반을 제어하는 제어부(110)를 포함한다.
또한, 가로등은 광조사부(130)를 온오프 제어하는 스위치(미도시)를 포함하는 입력부(미도시)를 더 포함할 수 있다.
광조사부(130)는, 램프, LED 등의 소정의 빛을 조사하는 광원과, 광원의 케이스로써 광원을 외부의 충격으로부터 보호하며 광원을 투과하는 하우징(미도시)을 포함한다.
한편, 디스플레이부(150)는 가로등의 동작상태를 표시하고, 가로등 관제서버(220)로부터 수신되는 정보 또는 날씨서버(미도시)등과 같은 외부의 서버로부터 수신되는 데이터를 표시할 수 있다.
디스플레이부(150)는 카메라(120)를 통해 촬영된 이미지를 표시할 수 있다.
디스플레이부(150)는 LCD, LED, OLED 등의 표시수단으로 구성되고, 터치패드가 레이어드된 터치스크린을 포함할 수 있다.
디스플레이부(150)는 가로등의 동작상태를 문자, 이미지, 특수문자, 기호, 이모티콘, 아이콘 중 적어도 하나의 조합으로 표시할 수 있다. 또한, 디스플레이부는 점등 여부, 점등색상, 점멸 여부에 따라 동작상태를 출력할 수 있다.
한편, 경보장치(140)는 효과음을 출력하고 또한, 비상상황에서 소정의 경고음을 출력할 수 있다. 경보장치(140)는 음성안내, 소정의 경고음, 효과음을 출력한다. 경보장치(140)는 버저 또는 스피커를 포함한다.
데이터부(170)에는 광조사부를 제어하기 위한 데이터, 상황에 따름 효과음 또는 경고음을 출력하기 위한 데이터, 이미지를 분석하기 위한 데이터가 저장된다. 데이터부(170)는 이미지 분석결과가 저장되고, 통신부를 통해 수신되는 데이터가 저장된다.
여기서, 데이터부(170)는 마이크로 프로세서(micro processor)에 의해 읽힐 수 있는 데이터를 저장하는 것으로, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치를 포함할 수 있다.
한편, 통신부(180)는, 적어도 하나의 통신모듈을 포함하여 유선 또는 무선통신 방식으로 데이터를 송수신한다.
통신부(180)는 안전관리시스템(200), 외부의 서버, 또는 단말과 데이터를 송수신한다. 통신부(180)는 지그비, 블루투스, 적외선 등의 근거리 무선통신뿐 아니라, 와이파이, 와이브로 등의 통신모듈을 포함하여 데이터를 송수신한다.
한편, 카메라(120)는 지면을 향해 설치되어 지면에 대한 영상을 촬영한다. 카메라(120)는 광조사부에 인접하여 설치되어 빛이 조사되는 방향과 동일한 방향에 대한 이미지를 촬영할 수 있다. 또한, 카메라(120)는 촬영 각도와 방향을 변경할 수 있도록 카메라구동부를 포함할 수 있다.
카메라(120)는 피사체의 상을 전기적 신호로 변환시킨 후 다시 디지털 신호로 바꿔 메모리소자에 기억시키는 디지털 카메라를 포함할 수 있으며, 디지털 카메라는 이미지센서(미도시)와 영상처리부를 포함할 수 있다.
영상처리부(160)는 카메라(120)로부터 촬영된 영상을 분석하고 처리한다.
제어부(110)는 통신부를 통해 안전관리시스템(200), 외부서버 또는 단말과 통신할 수 있다. 제어부(110)는 수신되는 데이터를 디스플레이부를 통해 출력할 수 있다.
제어부(110)는 영상처리부(160)에 의해 산출되는 데이터를 안전관리시스템(200)의 영상분석서버(210)로 통신부를 통해 전송한다.
제어부(110)는 가로등 관제서버(220)로부터 수신되는 제어명령에 따라 광조사부(130)의 광량을 제어한다. 또한, 제어부(110)는 제어명령에 따라 광조사부(130)의 광원의 색상을 변경할 수 있다.
제어부(110)는 제어명령에 따라 소정의 경고음이 출력되도록 할 수 있다. 제어부(110)는 디스플레이부에 현재 가시거리에 대한 정보를 출력하고, 동시에 소정의 경고메시지를 출력할 수 있다.
안전관리시스템(200)의 영상분석서버(210)는 가로등(100)으로부터 수신되는 영상을 분석하여 안개상황 및 그에 따른 가시거리를 산출한다.
가로등 관제서버(220)는 영상분석서버(210)로부터 산출되는 가시거리에 따라 해당 지역에 설치된 가로등을 제어한다.
가로등 관제서버(220)는 가시거리에 따라 단계적으로 가로등의 광량, 색온도를 제어하고, 경고음을 출력할 수 있으며, 가로등에 설치되는 디스플레이부를 통해 경고메시지 또는 안내메시지가 출력되도록 한다. 또한, 가로등 관제서버(220)는 별도로 설치되는 도로전광판 또는 안개등을 제어할 수 있다.
도 3 은 본 발명의 가로등 기반 재난 대응 시스템의 데이터처리과정을 설명하는데 참조되는 도가 도시된 예시도이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 영상분석서버(210)는, 이미지를 분석하여 가시거리를 산출한다.
영상분석서버(210)는 카메라(120)를 통해 촬영되는 이미지로부터, 카메라와 지면 사이의 거리, 도로 영역, 안개영역을 추정하여 카메라의 최대 가시거리를 산출한다.
가로등(100)은, 카메라(120)를 통해 맑은 날에 촬영된 제 1 이미지(301)와, 안개가 발생하거나 비오는 날에 촬영된 영상의 제 2 이미지(321)를 각각 영상분석서버(210)로 전송한다. 즉, 기준이 되는 제 1 이미지(301)를 맑은 날에 촬영하고, 비교를 위해 제 2 이미지(321)를 촬영하여 안개가 발생하거나 비 오는 날의 가시거리를 산출하도록 한다.
영상분석서버(210)는 제 1 이미지(301)와 제 2 이미지(321)를 비교 분석하여, 안개가 발생하거나 비오는 날의 가시거리를 산출할 수 있다.
제 1 이미지(301)와 제 2 이미지(321)는 카메라(120)를 통해 동일한 위치에서 동일한 각도로, 동일한 화각으로 촬영된 이미지이다. 또한, 제 1 이미지와 제 2 이미지는 복수일 수 있다.
영상분석서버(210)는, 맑은 날을 기준으로 초기 설정을 완료하고, 카메라가 지면과 평행하다는 가정하에 제 1 단계로, 제 1 이미지(301)를 바탕으로 카메라로부터의 거리 지도 (Distance map)(304)를 생성한다. 제 1 단계는 제 1 시간 단위로 수행할 수 있다. 예를 들어 제 1 시간은, 5분 내지 10분으로 설정될 수 있다.
영상분석서버(210)는 제 2 단계로, 제 1 이미지(301)를 바탕으로, 이미지에 촬영된 차량의 움직임을 추적하여, 누적 저장하고, 이를 바탕으로 도로를 관심영역으로 설정하여 로드마스크(314)를 추정한다(Road mask estimation).
그리고 영상분석서버(210)는 제 3 단계로, 제 2 이미지(321)를 이용하여, 안개영역(324)을 추정한다(Fog region estimation). 이때, 조건적 임의 필드(Conditional random fields) 기반으로 안개 영역을 추정할 수 있다. 제 3 단계는 제 2 시간 단위로 수행할 수 있다. 제 2 시간은 제 1 시간보다 짧은 시간으로, 예를들어 1분 내지 2분 단위로 설정할 수 있다.
영상분석서버(210)는 거리 지도, 도로 영역의 추정, 안개 영역의 추정을 통해, 제 1 단계 내지 3단계의 결과를 바탕으로 가시거리(330)를 산출할 수 있다(visibility distance estimation).
각 단계를 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
제 1 단계에서, 영상분석서버(210)는 제 1 이미지(301)를 분석하여 엣지를 검출한다(302). 다양한 엣지 추출방식이 사용될 수 있으나, Canny edge detection를 사용할 수 있다.
영상분석서버(210)는 제 1 이미지(301)로부터 추출된 엣지를 바탕으로, 제 1 이미지에 대한 소실선을 추정한다(303)(Vanishing line estimation). Diamond space를 이용하여 소실선 추정이 가능하다. 영상분석서버(210)는 제 1 이미지에 대한 소실선 추정을 완료하면, 이를 바탕으로 거리지도(304)를 생성한다(Distance map generation).
제 2 단계에서, 영상분석서버(210)는, 제 1 이미지(301)에 대하여, 배경을 분리하여 처리한다(312)(Background subtraction). 영상분석서버(210)는 배경을 처리하고 나면, 나머지 이미지로부터 이동객체를 검출한다(Moving object detection)(313).
영상분석서버(210)는 소정 시간(제 1 시간) 단위로 입력되는 복수의 제 1 이미지에 대하여 이미지 비교를 통해, 이동하는 객체를 추출할 수 있다. 이동객체를 추출하면, 제 1 이미지로부터 도로영역을 구분하여 로드마스크(314)를 추정한다.
제 3 단계에서, 영상분석서버(210)는 제 2 이미지(321)로부터 형상을 추출한다(322)(Feature extraction). 추출된 형상에 대하여 메시지를 전달하고(323)(Message passing), 안개영역(324)을 추정할 수 있다(Fog region estimation). 이때 CRF inference를 이용하여 안개영역 추정이 가능하다.
영상분석서버(210)는 이와 같이 단계를 거쳐 생성되는 거리지도, 로드마스크, 그리고 안개영역을 바탕으로, 제 2 이미지에 대한 거시거리를 산출할 수 있다.
도 4 는 도 3의 데이터 처리 과정에서 사용되는 이미지의 예가 도시된 도이다.
도 4의 (a)와 같이, 영상분석서버(210)는 맑은 날의 영상을 제 1 이미지(301)로 사용할 수 있다. 제 1 이미지(301)는 가로등(100)의 카메라에 의해 촬영되어 제 1 시간 단위로 변경되어 입력될 수 있다. 영상분석서버(210)는 로드마스크 생성시 이동객체를 검출하기 위해 적어도 2개의 이미지를 사용할 수 있다.
도 4의 (b)와 같이, 영상분석서버(210)는 안개가 발생한 날의 영상을 제 2 이미지(321)로 사용하여 가시거리를 산출할 수 있다. 제 2 이미지(321)는 가로등(100)의 카메라로부터 제 2 시간 단위로 입력될 수 있다.
영상분석서버(210)는 거리지도와 로드마스크를 초기 설정 시 생성하고, 가시거리 판단 시 제 2 이미지를 입력받아 새로운 안개영역을 추정함으로써, 해당 일의 가시거리를 산출할 수 있다.
즉, 영상분석서버(210)는 제 1 일에 생성되는 거리 지도와 로드마스크를 저장하고, 제 2 일의 안개영역을 바탕으로 제 2 일의 가시거리를 산출한다.
영상분석서버(210)는 제 3 일의 가시거리를 산출하기 위해서는 제 3 일의 이미지를 바탕으로 안개영역을 새롭게 추정한 후, 기 저장된 거리 지도와 로드 마스크를 이용하여 제 3 일에 대한 가시거리를 산출할 수 있다.
또한, 영상분석서버(210)는 맑은 날을 기준으로 가로등(100)의 카메라로부터 촬영된 새로운 제1 이미지를 이용하여 거리지도와 로드마스크를 갱신할 수 있다.
도 5 는 본 발명의 가로등 기반 재난 대응 시스템의 거리지도 생성과정을 설명하는데 참조되는 도이다.
도 5의 (a)와 같이, 카메라(120)는 영상을 촬영하고, 영상분석서버(210)는 제 1 이미지(301)를 수신한다.
도 5의 (b)에 도시된 바와 같이, 영상분석서버(210)는 제 1 이미지(301)로부터 엣지를 추출한다.
영상분석서버(210)는 도 5의(c)와 같이 소실점을 산출하고, 그에 대한 소실선(341)을 추정할 수 있다.
영상분석서버(210)는 추출된 엣지를 바탕으로 엣지를 연결하여 생성되는 복수의 선을 일정 길이로 연장하여 복수의 선이 접하는 지점을 산출함으로써, 소실점/소실선을 산출할 수 있다.
도 6 은 도 5의 거리지도 생성에 필요한 변수 및 거리지도의 예가 도시된 예시도이다.
가로등(100)의 카메라(120)는 도 6의 (a)에 도시된 바와 같이, 지면에 대하여 일정 각도로 설치된다. 앞서 추출된 소실선(vanishing line)를 기준으로 θ tilt 를 형성하고, 카메라와 지면과의 거리는 H 이다.
그에 따라, 영상분석서버(210)는 영상좌표계와 월드좌표계 사이의 관계를 이용하여 거리지도(distance map)을 생성한다.
영상의 어느 일 지점에 대응하는 실제 지면은 다음과 같이 산출된다.
카메라(120)에 의해 촬영되는 영상(제 1 이미지 또는 제 2 이미지)은 가로등으로부터 직선거리인 제 1 거리(gy) 떨어지고, 영상의 좌측 또는 우측 끝에 해당하는 영역까지의 거리는 제 2 거리(d)가 된다. 영상의 어느 일측과 중심점까지의 거리는 제 3 거리(gx)이다.
그에 따라, 다음의 수학식에 의해 거리가 산출된다.
Figure 112018009806837-pat00001
l i (p)는 영상 중심점 (cx,cy)와 영상 내 임의 픽셀 위치(p) 사이의 거리를 나타낸다. dist(p)는 픽셀 p 에서 실제 카메라까지의 거리 값을 나타낸다. 이때, dist(p)는 다음과 같은 조건을 따른다. P 는 총 픽셀의 수이다.
Figure 112018009806837-pat00002
수학식 1에 의해 도 6의 (b)와 같이, 영상분석서버(210)는 제 1 이미지에 대한 거리지도(Distance map)를 생성할 수 있다. 거리 지도는 제 1 이미지에서 거리를 복수의 단계로 구분하여 표시한 것이다.
도 7 은 본 발명의 가로등 기반 재난 대응 시스템의 영역설정을 설명하는데 참조되는 도이다.
도 7에 도시된 바와 같이, 영상분석서버(210)는 이미지로부터 도로영역을 구분하여 로드 마스크를 생성할 수 있다.
영상분석서버(210)는 제 1 이미지(301)로부터 배경을 제거하고(Background subtraction), 이동하는 객체를 검출한다.
배경 제거 시, 아래 수학식 2에 따라 제 1 이미지의 엣지를 추출한다.
Figure 112018009806837-pat00003
이때, En(p)는 영상의 엣지 이미지이고, X 는 입력되는 이미지이며, p ∈ {1,2…,P}는 이미지 픽셀의 위치이고, P는 픽셀의 수이며, n은 프레임의 인덱스이다. i ∈ {v,h} 수평성분과 수직성분이고, Si는 Sobel filter이다.
Figure 112018009806837-pat00004
bn(p)는 업데이트 된 배경이고, L은 학습속도로 약 0.05로 설정될 수 있다.
또한, b1(p)=E1(p)이다. 수학식 3에 따라 배경을 업데이트 할 수 있다.
Figure 112018009806837-pat00005
Mn(p)는 이동하는 객체 이미지이고, T는 임계값으로, 0.35로 설정될 수 있다.
영상분석서버(210)는 수학식 4에 따라 이동하는 객체를 추출할 수 있다. 예를 들어 도 7의 (a)와 같이, 제 1 이미지에 촬영된 자동차가 이동 객체로써 추출될 수 있다.
이때, 이동객체에 대한 지도는 다음의 조건을 만족한다. P는 총 픽셀의 수이다.
Figure 112018009806837-pat00006
영상분석서버(210)는 이동객체를 추출하여, 도로 영역을 추정할 수 있다.
Figure 112018009806837-pat00007
Mrn(p)는 이동하는 객체에 label 을 붙인 영상이고, Se는 모폴로지의 구조성분(structure element)이며,
Figure 112018009806837-pat00008
는 침식,
Figure 112018009806837-pat00009
는 팽창을 의미한다.
L(p) ∈ {1,2,..,K} 이고, K는 라벨의 수이며, label은 라벨링 함수이다.
Figure 112018009806837-pat00010
gik는 k라벨에 대한 코디네이트 세트로 k ∈ [1,2,..,K] 이고, i ∈ {v,h}는 수평성분과 수직성분, 그리고 P(gik)는 gik에 대한 가우시안 분포(Gaussian distribution)이며, radiusk는 영역의 반경, μk는 gik의 값, Aik는 gik의 가우시안분포의 70%에 해당하는 영역이다.
영상분석서버(210)는 수학식 5에 따라 모폴로지와 라벨링을 수행하고, 수학식 6을 바탕으로, 가우시안 분포를 산출할 수 있다. 이때. 이동객체의 영역을 설정할 수 있다.
그에 따라 도 7의 (b)와 같이 영상분석서버(210)는 도로영역을 추정할 수 있다.
이때, 도로영역에 대한 조건은 다음과 같다. P는 픽셀의 수이다.
Figure 112018009806837-pat00011
도 8 은 본 발명의 가로등 기반 재난 대응 시스템의 안개영역설정을 설명하는데 참조되는 도이다.
도 8에 도시된 바와 같이 영상분석서버(210)는 입력된 이미지를 바탕으로, 안개영역을 추정하여 설정할 수 있다.
안개 영역을 추정하기 위해서는 우선, 안개 밀도를 추정한다.
안개 밀도를 추정하기 위해 조건적 임의 필드(Conditional random fields(CRF))를 사용할 수 있다. 구체적으로, 조건적 임의 필드(Conditional random fields(CRF))를 적용하여 안개 레벨을 산출하고, 상기 안개 레벨을 대한 확률 안개 밀도를 설정하여 안개영역을 추정할 수 있다.
Figure 112018009806837-pat00012
입력영상(X)가 주어졌을 때, 각 픽셀별 안개 레벨(Y) 확률분포(P(Y｜X))는 수학식 7에 의해 산출된다.
X= {x1,…,xp} 는 이미지이고, Y ={y1,…,yp}T 는 안개밀도레벨(haze density level)이며, yp ∈ {1,…,L} , L 은 안개레벨의 수,yc= {yp,yq}는 C에 연결된 인접한 노드의 셋, Φ는 단항 인자 (unary factor), Ψ는 쌍방 인자(pairwise factor)이며, θ = {W,V} 는 CRF 모델 파라메터, z(x)는 함수의 파티션이다.
Figure 112018009806837-pat00013
수학식 8을 통해, 단항 인자(unary factor)(Φ)는 입력 영상에서 추출된 특징 벡터로부터 안개 레벨 추정이 가능하다.
φ는 단항 안개인자(unary log-factor)이고, K 는 형상의 수, 1yp =l 은 인디케이터 함수(indicator function), l∈ {1,…,L}는 안개레벨의 인덱스,
Figure 112018009806837-pat00014
는 특징벡터이다.
특징벡터 F(xp)는 Entropy 로 영상 내 안개영역에서 정보량이 손실되는 점을 이용하고, Fourier basis 으로 색상정보 뿐만 아니라 공간적 정보도 고려할 수 있다.
Figure 112018009806837-pat00015
영상분석서버(210)는 수학식 9에 따라, 쌍방인자(Pairwise factor)(Ψ)는 동일 안개 레벨을 취하는 인접한 인자(factor) 간의 응집을 위한 평탄화 작업(smoothness term)을 수행한다.
영상분석서버(210)는 수학식 7 내지 9를 바탕으로 안개밀도를 산출하면, 다음의 수학식 10, 11과 같이 메시지 전달을 수행하고, 수학식 12를 바탕으로 안개영역을 추정할 수 있다.
구체적으로, 영상분석서버(210)는 다음의 수학식 10, 11을 바탕으로, 메시지를 전달(tree-reweighted message passing)하게 된다. 이때, 안개영역 함수에 대하여, local spanning trees로 분할하여 근사값을 취할 수 있다.
그에 따라 clique C 에서 node yp 로 전달되는 메시지는 수학식 10과 같다.
Figure 112018009806837-pat00016
C 와 D 는 cliques 이고, eΨ( yC )/pC는 reweighted clique, mD (yq)pD 는 reweighted message, ∝ 는 정규화(normalization) 후의 동작과제에 대한 것이다.
Figure 112018009806837-pat00017
수학식 11을 바탕으로, 메시지를 통해 단항인자(unary factor)와 쌍방인자 (pairwise factor) 반복적으로 갱신할 수 있다.
안개추론영역은 다음 수학식 12에 의해 연산할 수 있다.
Figure 112018009806837-pat00018
F(p)는 안개밀도를 구하는 식이며, Wi는 안개레벨에 대응되는 안개밀도 값(Wi=i/L), P(yp=i｜X))는 주어진 영상에 대한 안개 레벨 확률 분포를 나타낸다.
그에 따라, 안개영역지도는 아래 식을 만족한다.
Figure 112018009806837-pat00019
도 8에 도시된 바와 같이 안개영역이 추정된다.
도 9는 가로등 기반 재난 대응 시스템 단계별로 생성되는 지도와 각 영역이 도시된 도이다.
앞서 설명한 바와 같이 영상분석서버(210)는 제 1 단계에서 도 9의 (a)와 같이 거리지도를 생성하고, 제 2 단계에서 도 9의 (b)와 같이 도로영역을 추정하며, 제 3 단계에서 도 9의 (c)와 같이 안개영역을 추정한다.
영상분석서버(210)는 제 1 내지 제 3 단계의 거리지도, 도로영역 그리고 안개영역을 바탕으로 도 9의 (d)와 같이 가시거리를 산출할 수 있다. 가시거리 다음 수학식 13과 같이 산출될 수 있다.
Figure 112018009806837-pat00020
FB(p)는 binary fog region 으로, 임계값 τ 를 기준으로 안개 유무를 판단한다. vis는 앞서 구한 distance map(dist), road mask(R), binary fog region(FB)을 이용하여 가시거리를 구하는 식이다.
도 10 은 본 발명의 가로등 기반 재난 대응 시스템에 의한 가로등 제어에 대한 예시도이다.
도 10에 도시된 바와 같이, 가로등에 의해 촬영된 영상이 안전관리시스템(200)의 영상분석서버(210)로 전송되면, 영상분석을 통해 가시거리가 산출된다.
산출된 가시거리에 대한 정보는 안전관리시스템(200)의 가로등 관제서버(220)로 전송되고, 그에 따라 가로등 관제서버는 해당 지역의 가로등을 제어한다. 가로등 관제서버(220)는 영상이 수신된 지역의 가로등에 대하여 광량, 색온도, 안개등, 안내메시지, 경고음 등이 출력되도록 한다.
가로등(100)은, 도시된 바와 같이 산출된 가시거리에 따라, 조사되는 광량 또는 빛의 색상을 제어할 수 있다. 예를 들어 가시거리에 따라 단계적으로 광량을 증가시킬 수 있다. 또한, 가로등은 조사되는 빛의 색온도를 가변할 수 있다.
또한, 가로등(100)은 가시거리에 대한 정보를 디스플레이부에 출력할 수 있고, 가시거리에 따라 단계별로 경고등을 점등하거나 경고음(휘슬경보)을 출력할 수 있다.
가로등에 별도의 안개유도등이 구비되는 경우, 안개유도등이 점등될 수 있다.
또한, 가로등 관제서버는 도로 전광판에 안개상황 및 가시거리에 대한 정보를 출력되도록 제어한다.
안전관리시스템(200)에 연동되는 네비게이션 시스템(250)은 해당 지역의 도로를 주행하는 자동차(300)로 데이터를 전송하여 자동차의 네비게이션에 안개상황 및 가시거리에 대한 정보가 출력되도록 한다.
그에 따라 본 발명은 촬영되는 영상을 분석하여 가시거리를 산출함으로써, 가시거리에 대한 정보를 공유할 뿐 아니라, 가로등의 동작을 제어함으로써, 사고를 방지할 수 있다.
본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합되어 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 실시예에 따라서는 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다.
100: 가로등
110: 제어부 120: 카메라
130: 광조사부 160: 영상처리부
200: 안전관리시스템
210: 영상분석서버 220: 가로등 관제서버
250: 네비게이션 시스템

Claims (16)

  1. 복수의 가로등; 및
    상기 복수의 가로등을 제어하는 안전관리시스템을 포함하고,
    상기 안전관리시스템은, 상기 가로등의 카메라로부터 맑은날에 촬영된 제 1 이미지로부터 엣지를 추출하고, 소실점을 추정하여 소실선을 설정하고, 상기 카메라에 의해 촬영되는 영상의 영상좌표와, 실제 영역의 월드좌표의 관계를 설정하여 거리 지도(Distance map)를 생성하고,
    상기 제 1 이미지로부터 엣지 검출을 통해 배경을 제거하고 이동 객체를 검출하여 도로 영역을 추정하고,안개가 발생한 날에 촬영된 제 2 이미지를 분석하여 안개영역을 추정하여, 가시거리를 산출하는 영상분석서버; 및
    상기 영상분석서버에 의해 산출되는 가시거리에 대응하여, 상기 가로등을 제어하는 가로등 관제서버를 포함하고,
    상기 영상분석서버는,
    상기 제 1 이미지로부터 상기 카메라와 지면과의 거리, 상기 카메라의 각도를 산출하여 상기 영상좌표와 상기 월드좌표의 관계를 설정하고,
    소정 시간 단위로 입력되는 복수의 상기 제 1 이미지를 비교하여 이동 객체를 검출하여 상기 도로 영역을 추정하되, 가우시안 분포를 산출하여 상기 이동 객체의 영역을 설정하고, 상기 이동 객체의 영역으로부터 상기 도로 영역을 추정하는 것을 특징으로 하는 가로등 기반 재난 대응 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 가로등 관제서버는 상기 가시거리에 대응하여 단계적으로 상기 가로등의 광량, 색온도를 제어하고, 상기 가로등으로부터 경고음, 경고메시지가 출력되도록 하는 것을 특징으로 하는 가로등 기반 재난 대응 시스템.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 제 1 이미지는 제 1 시간 간격으로 입력되고,
    상기 제 2 이미지는 상기 제 1 시간보다 짧은 제 2 시간 간격으로 입력되는 것을 특징으로 하는 가로등 기반 재난 대응 시스템.
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 청구항 1에 있어서,
    상기 영상분석서버는, 상기 영상분석서버는, 조건적 임의 필드(Conditional random fields(CRF))를 적용하여 안개 레벨을 산출하고, 상기 안개 레벨을 대한 확률 안개 밀도를 설정하여 상기 안개영역을 추정하는 것을 특징으로 하는 가로등 기반 재난 대응 시스템.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 영상분석서버는, 상기 제 2 이미지에서 추출되는 특징 백터로부터 안개레벨을 추정하고, 동일 안개레벨을 취하는 인접한 인자간의 응집을 통해 상기 안개밀도 및 레벨을 설정하는 것을 특징으로 하는 가로등 기반 재난 대응 시스템.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 영상분석서버는, tree-reweighted message passing 를 통해 각 노드에 메시지를 전달하고, 단항인자와 쌍방인자를 반복적으로 갱신하여 안개영역을 추정하는 것을 특징으로 하는 가로등 기반 재난 대응 시스템.
  12. 청구항 1에 있어서,
    상기 안전관리시스템에 연동하여 동작하는 네비게이션 시스템을 더 포함하고,
    상기 네비게이션 시스템은 상기 영상분석서버로부터 안개상황 및 가시거리에 대한 데이터를 수신하여, 안개가 발생된 지역에 위치한 자동차로 상기 데이터를 전송하는 것을 특징으로 하는 가로등 기반 재난 대응 시스템.
  13. 청구항 1에 있어서,
    상기 가로등은,
    상기 안전관리시스템과 데이터를 송수신하는 통신부;
    지면을 촬영하는 카메라;
    지면을 향해 빛을 조사하는 광조사부;
    정보를 출력하는 디스플레이부;
    상기 카메라로부터 입력되는 영상을 분석가능하도록 처리하는 영상처리부; 및
    상기 통신부를 통해 상기 가로등 관제서버로부터 수신되는 제어명령에 따라 상기 광조사부의 광량 또는 빛의 색상이 변경되도록 하는 제어부를 포함하는 가로등 기반 재난 대응 시스템.
  14. 청구항 13에 있어서,
    상기 제어부는 안개상황 및 가시거리에 대한 정보가 출력되도록 상기 디스플레이부를 제어하는 것을 특징으로 하는 가로등 기반 재난 대응 시스템.
  15. 청구항 13에 있어서,
    상기 제어부는 상기 제어명령에 따라 안개등을 점등하고 경고음이 출력되도록 제어하는 것을 특징으로 하는 가로등 기반 재난 대응 시스템.
  16. 청구항 13에 있어서,
    상기 제어부는 상기 가시거리에 따라 단계적으로 상기 광조사부의 광량을 증가시키는 것을 특징으로 하는 가로등 기반 재난 대응 시스템.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111198549A (zh) * 2020-02-18 2020-05-26 陈文翔 一种基于大数据的家禽养殖监测管理系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20100051331A (ko) * 2008-11-07 2010-05-17 고서명 교통 안전을 위하여 다양한 형태의 교통 상황을 제공하는 방법 및 시스템
US20100142803A1 (en) * 2008-12-05 2010-06-10 Microsoft Corporation Transductive Multi-Label Learning For Video Concept Detection
KR101032160B1 (ko) 2009-10-06 2011-05-02 충주대학교 산학협력단 카메라를 이용한 도로 시정 측정 시스템 및 그 방법
KR20110117576A (ko) * 2010-04-21 2011-10-27 한국교통연구원 영상기반의 사고 검지 시스템 및 방법
KR101364727B1 (ko) * 2012-09-28 2014-02-20 (주)한일에스티엠 촬영된 영상의 처리를 이용한 안개 감지 방법 및 장치
KR101742754B1 (ko) * 2016-05-04 2017-06-01 케이디지전자 주식회사 사물 인터넷과 연동되는 스마트 엘이디 가로등 시스템

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20100051331A (ko) * 2008-11-07 2010-05-17 고서명 교통 안전을 위하여 다양한 형태의 교통 상황을 제공하는 방법 및 시스템
US20100142803A1 (en) * 2008-12-05 2010-06-10 Microsoft Corporation Transductive Multi-Label Learning For Video Concept Detection
KR101032160B1 (ko) 2009-10-06 2011-05-02 충주대학교 산학협력단 카메라를 이용한 도로 시정 측정 시스템 및 그 방법
KR20110117576A (ko) * 2010-04-21 2011-10-27 한국교통연구원 영상기반의 사고 검지 시스템 및 방법
KR101364727B1 (ko) * 2012-09-28 2014-02-20 (주)한일에스티엠 촬영된 영상의 처리를 이용한 안개 감지 방법 및 장치
KR101742754B1 (ko) * 2016-05-04 2017-06-01 케이디지전자 주식회사 사물 인터넷과 연동되는 스마트 엘이디 가로등 시스템

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111198549A (zh) * 2020-02-18 2020-05-26 陈文翔 一种基于大数据的家禽养殖监测管理系统
CN111198549B (zh) * 2020-02-18 2020-11-06 湖南伟业动物营养集团股份有限公司 一种基于大数据的家禽养殖监测管理系统

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