KR102093237B1 - 비접촉식 자동 차량 감지기를 이용한 차종 분류시스템 - Google Patents

비접촉식 자동 차량 감지기를 이용한 차종 분류시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR102093237B1
KR102093237B1 KR1020170144319A KR20170144319A KR102093237B1 KR 102093237 B1 KR102093237 B1 KR 102093237B1 KR 1020170144319 A KR1020170144319 A KR 1020170144319A KR 20170144319 A KR20170144319 A KR 20170144319A KR 102093237 B1 KR102093237 B1 KR 102093237B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
vehicle
image information
detector
line laser
entry
Prior art date
Application number
KR1020170144319A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20190048979A (ko
Inventor
조문연
Original Assignee
(주)노바코스
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 (주)노바코스 filed Critical (주)노바코스
Priority to KR1020170144319A priority Critical patent/KR102093237B1/ko
Publication of KR20190048979A publication Critical patent/KR20190048979A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102093237B1 publication Critical patent/KR102093237B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques
    • G06K9/6267—
    • G06K9/00208—
    • G06K9/4604—
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/60—Type of objects
    • G06V20/64—Three-dimensional objects
    • G06V20/647—Three-dimensional objects by matching two-dimensional images to three-dimensional objects
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/017—Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles
    • G08G1/0175—Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles by photographing vehicles, e.g. when violating traffic rules
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/04—Detecting movement of traffic to be counted or controlled using optical or ultrasonic detectors
    • G06K2209/23—
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V2201/00—Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
    • G06V2201/08—Detecting or categorising vehicles

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

고속으로 이동하는 차량에 대하여 라인 레이저와 카메라(500 fps)를 이용하여 차량의 외형 데이터를 취득하고, 영상 분석을 통하여 차량의 길이, 속도, 차축 수, 지면에 닿은 차 축수 등의 차량 정보를 취득하여 차종을 정확하게 분류할 수 있도록 한 비접촉식 자동 차량 감지기를 이용한 차종 분류시스템에 관한 것으로서, 라인 레이저를 이용하여 복수의 적외선을 도로에 투사하고, 상기 도로 위에 투사된 적외선을 촬영하여 차량의 진입 및 진출을 감지하는 차량 감지기, 차량 감지기로부터 차량 진입에 따른 응답 신호가 발생하면 진입 차량을 촬영하는 촬영장치 및 차량 감지기에서 획득한 차량 이미지 정보를 기반으로 차량의 외형 데이터를 취득하고, 영상 분석을 통해 차종 분류 정보를 추출하여 차종을 분류하는 차종 분류 장치를 포함하여, 비접촉식 자동 차량 감지기를 이용한 차종 분류시스템을 구현한다.

Description

비접촉식 자동 차량 감지기를 이용한 차종 분류시스템{Vehicle classification system using non-contact automatic vehicle detectior}
본 발명은 비접촉식 자동 차량 감지기를 이용한 차종 분류시스템에 관한 것으로, 특히 고속으로 이동하는 차량에 대하여 라인 레이저와 카메라(500 fps)를 이용하여 차량의 외형 데이터를 취득하고, 영상 분석을 통하여 차량의 길이, 속도, 차축 수, 지면에 닿은 차 축수 등의 차량 정보를 취득하여 차종을 정확하게 분류할 수 있도록 한 비접촉식 자동 차량 감지기를 이용한 차종 분류시스템에 관한 것이다.
유로도로로 운영되는 고속도로의 영업시스템은 요금수납설비인 TCS(Toll Collection System)를 설치하여 도로 이용자들의 서비스 질 및 도로의 공급, 운영 등의 재원마련을 조성하여 관리한다.
TCS 시스템 구현을 위해서는 차량 검지가 필수적인데, 이를 위해 루프 검지 방식(Loop Detectors), 영상 검지 방식(Image Detectors), 초단파 검지 방식(Microwave Detectors), 초음파 검지 방식(Ultrasonic Detectors), 레이더 검지 방식(Rader Detectors)을 주로 사용한다.
루프 검지 방식은 도로면에 루프 코일을 매설하여 자기유도 원리를 응용한 방식으로 차량의 기계적 검지를 수행하는 방식이다. 도로 위에 매설된 루프에 의하여 형성된 검지 영역을 차량이 통과하거나, 점유하고 있는 경우 차량으로 인한 루프의 인덕턴스의 변화를 계측하여 통과 또는 점유상태를 검지하여 ITS에 필요한 교통변수를 획득한다. 루프 검지 시스템은 사각형, 원형 등 다양한 형태로 구성할 수 있으며, 차선별로 검지가 가능하다는 장점이 있다.
영상 검지 방식은 카메라의 영상입력수단을 이용하여 실시간으로 차량을 검지하는 시스템으로, 교통변수 데이터들을 실시간 화면으로 검지할 수 있으며, 도로와의 비접촉식으로 설치가 용이할 뿐 아니라 1대의 카메라에서 다양한 교통변수 계측이 가능하므로 적은 비용으로 많은 기능을 수행할 수 있는 장점이 있다. 영상 검지 시스템은 획득한 영상을 바탕으로 차량을 인식하고 프레임간 차량의 이동 거리를 통해 교통정보를 획득하며, 일반적으로 이미지 전체에 대해 처리하여 인식하는 데 많은 시간이 소요되므로 인식 구간을 설정하여 처리하기도 한다. 카메라로부터 얻은 영상을 운영자가 직접 관찰이 가능하므로, 운영자에 의한 개입이 용이하며, 한 대의 카메라와 프로세서로 여러 차로를 처리하는 것이 가능하므로, 다른 시스템에 비해 상대적으로 적은 비용이 소요되는 장점이 있다.
초단파 검지 방식은 검지 대상 차량에 수십GHz(10GHz ~ 24GHz)의 초단파를 발사한 후 차량에 의해 반사되어 되돌아온 반사파를 분석하여 교통정보 파라미터를 산출하는 방식으로서, 도플러 효과를 이용한 검지기와 레이더의 원리를 이용한 검지기를 이용한다. 수집정보는 교통량, 점유율, 속도 및 대기행렬의 길이, 차두 시간 등을 포함한다. 설치공사 시 차량 흐름의 직접적인 방해가 없으며, 설치가 용이하고 다 차로를 한 번에 검지할 수 있고, 유지비가 저렴하다는 장점이 있으나, 루프에 비해 설치비가 많이 들며, 설치 및 유지보수 시 전문기술자가 필요하고, 전자기 장애(EM) 유발을 일으키며, 도로포장의 색채, 빛, 날씨에 민감하다는 단점이 있다.
초음파 검지 방식은 매질 속을 전파하는 탄성 진동파인 초음파를 검지센서 매체로 이용하며, 도로 위의 차량에 주사하여 차량에서 반사되는 반사파를 감지하여 차량의 유·무를 검지하는 방식이다. 수집정보는 교통량, 점유율, 속도, 차두 시간 등을 포함한다. 높이에 따라 차량 구분이 가능하고, 설치시 노면 및 도로공사에 무관하여 차량 흐름의 직접적인 방해가 없으나, 구매 및 설치비가 많이 들며, 방향별 차량의 검지가 어렵고, 교통 정체 지역에서는 정확하지 않으며, 주변 환경 조건에 민감한 특성이 있다.
레이더 검지 방식은 60GHz 레이더를 이용하여 도로표면에서 복사되는 가시광선과 적외선 및 소량의 마이크로 가운데 차량이 통과할 때 에너지 변조가 생기는 마이크로파를 검출하여 차량을 검지하는 방식이다. 설치가 용이하며 유지보수가 불필요하다는 장점이 있으며, 환경변화에 영향을 받지 않으며, 1대로 다차선 검지가 가능한 장점이 있으나, 주변에 장애물 존재 시 검지율이 떨어지는 단점이 있다.
상기와 같은 다양한 차량 검지 방식을 이용하는 TCS 시스템은 통행료 정산 인력 투입에 따른 인건비 상승, 통행료 정산 시간 소요로 인한 도로 지·정체 및 병목현상으로 혼잡비용이 발생하고, 지·정체 발생에 따른 대기오염 증가 및 사회간접 비용이 발생한다.
이러한 TCS 시스템의 단점을 개선하기 위해서 제안된 것이 차세대 스마트톨링(Smart-Tolling) 시스템이다. 차세대 스마트톨링은 무정차 고속주행으로 요금소 정체해소 및 안전성을 향상시키고, 대기오염 감소 등으로 사회간접비용 절감효과 및 친환경 미래 고속도로 구축을 위한 시스템으로 각광받고 있다.
도 1은 종래 제안된 스마트톨링 시스템의 개념도이다.
도 1과 같이 구현되는 스마트톨링 시스템은 차량의 진입을 감지하는 레이저 검지기, 차량과의 통신을 위한 통신 모듈(RF안테나, IR 안테나), 차량번호 인식 기술을 이용하며 위반차량 촬영을 하는 위반차량 촬영장치, 차종분류를 위한 차종분류장치, 차로 제어를 위한 스마트 차로 제어기 등으로 구성된다.
스마트 톨링 시스템 구현을 위해 종래에 제안된 기술이 하기의 <특허문헌 1> 내지 <특허문헌 4> 에 개시되어 있다.
<특허문헌 1> 에 개시된 종래기술은 교차로 등에 레이더 검지기를 설치하여, 검지 영역 단위로 차량의 유/무, 단위시간당 지나간 차량의 총수, 점유율, 속도 등을 계측하며, 극초단파 신호를 사용하므로 광원이나 눈, 비에 영향을 받지 않고, 도로 비 매설형이므로 설치 및 유지보수가 용이한 차량 검지 장치를 제공한다.
또한, <특허문헌 2> 에 개시된 종래기술 고정식으로 설치되어 있는 교통정보
검지 시스템에서만 교통량 정보를 받을 수 있는 단점을 보완하여 사고 지역이나 시간별 정체 도로의 상황에 맞게 이동차량에 탑재하여 각 지점의 교통 상황을 탄력적으로 원격지 센터로 실시간으로 제공하기 위한 이동식 교통정보 검지 시스템을 제공한다.
또한, <특허문헌 3> 에 개시된 종래기술은 기설정된 도로 영역에 대한 레이더 검지 시, 송신 안테나를 통해 도로 영역을 향해 도로의 종방향-차량 주행 방향 중 일 방향을 향하도록 설정된 전파 송출 방향으로 차량 검지 전파를 방사하고, 수신 안테나를 통해 차량 검지 전파에 대응된 반사 전파를 수신하고, 반사 전파 중 도로를 주행하는 차량으로부터 반사된 차량 반사 전파를 검출하고, 차량 반사 전파에 기초하여 도로 영역 상의 적어도 하나의 차량에 대한 교통 정보 데이터를 추출하여, 종방향 차량을 검지한다.
또한, <특허문헌 4> 에 개시된 종래기술은 둘 이상의 카메라 각각에 레이저 센서를 설치하고, 카메라들 각각이 촬상한 촬상정보에 포함된 레이저 포인팅 지점들의 위치변화를 토대로 차량을 검지하는 스테레오 카메라에서 레이저 센서들을 이용한 차량 검지 시스템을 제공한다.
대한민국 공개특허 특2003-0096134(2003.12.24. 공개)(차량 대기행렬을 측정하기 위한 다중 검지영역 레이더검지기) 대한민국 등록특허 10-0851900(2008.08.13. 공고)(이동식 교통정보 검지 시스템) 대한민국 공개특허 10-2015-0098439(2015.08.28. 공개)(레이더 기반 종방향 차량 검지 장치 및 방법) 대한민국 공개특허 10-2016-0038943(2016.04.08. 공개)(스테레오 카메라에서 레이저 센서들을 이용한 차량 검지 시스템 및 방법)
그러나 상기와 같은 일반적인 차세대 스마트 톨링 시스템 및 종래기술들은 차량 검지는 가능하나, 차량 검지 정보를 이용하여 차량 속도를 산출하거나, 이를 이용하여 차종을 분류하는 것이 불가능한 단점이 있다.
따라서 본 발명은 상기와 같은 종래기술에서 발생하는 제반 문제점을 해결하기 위해서 제안된 것으로서, 고속으로 이동하는 차량에 대하여 라인 레이저와 카메라(500fps)를 이용하여 차량의 외형 데이터를 취득하고, 영상 분석을 통하여 차량의 길이, 속도, 차축 수, 지면에 닿은 차 축수 등의 차량 정보를 취득하여 차종을 정확하게 분류할 수 있도록 한 비접촉식 자동 차량 감지기를 이용한 차종 분류시스템을 제공하는 데 그 목적이 있다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 비접촉식 자동 차량 감지기를 이용한 차종 분류시스템은, 라인 레이저를 이용하여 복수의 적외선을 도로에 투사하고, 상기 도로 위에 투사된 적외선을 촬영하여 차량의 진입 및 진출을 감지하는 차량 감지기; 상기 차량 감지기로부터 차량 진입에 따른 응답 신호가 발생하면 진입 차량을 촬영하는 촬영장치; 상기 차량 감지기에서 획득한 차량 이미지 정보를 기반으로 차량의 외형 데이터를 취득하고, 영상 분석을 통해 차종 분류 정보를 추출하여 차종을 분류하는 차종 분류 장치를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 차량 감지기는 적외선을 도로에 투사하는 제1 및 제2라인 레이저 장치를 포함하며, 상기 제1 및 제2라인 레이저 장치는 소정 거리 이격되어 설치된 것을 특징으로 한다.
상기에서 차량 감지기는 상기 제1라인 레이저 장치 및 제2라인 레이저 장치에서 도로면 위에 투사한 적외선을 촬영하여 이미지 정보를 생성하는 이미지 센서를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 차량 감지기는 상기 이미지 센서에서 촬영된 제1 이미지 정보로 차량 진입을 판단하고, 상기 이미지 센서에서 촬영된 제2 이미지 정보로 차량 진출을 판단하는 차량 검지기를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 차량 검지기는 상기 제1 이미지 정보를 분석하여 차량 진입이 판단되면 차량 진입에 따른 응답 신호가 발생하며, 상기 제2 이미지 정보를 분석하여 차량 진출이 판단되면 차량 진출에 따른 응답 신호를 발생하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 차량 검지기는 상기 제1 이미지 정보 및 제2 이미지 정보의 라인 형상 변경 유무로 차량 진입 또는 진출을 판단하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 차량 감지기는 상기 차량 검지기에서 출력되는 차량 진입 및 진출 데이터를 원격의 차량 분석 장치에 전송하는 차량 진입/진출 데이터 전송기를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 차량 검지기는 상기 제1 이미지 정보를 분석하여 차량 진입으로 판단되면 차량 진입에 따른 트리거 신호를 촬영 장치로 전송하여 촬영 시작을 제어하고, 상기 제2 이미지 정보를 분석하여 차량 진출로 판단되면 차량 진출에 따른 트리거 신호를 촬영 장치로 전송하여 촬영 종료를 제어하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 차종 분류 장치는 상기 차량 감지기에서 출력되는 차량 이미지 정보를 수신하는 이미지 정보 수신부; 상기 이미지 정보 수신부에서 수신한 이미지 정보를 기초로 차량 속도를 산출하는 속도 산출부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 차종 분류 장치는 상기 이미지 정보 수신부에서 수신한 복수의 2차원 이미지 정보의 군집을 정렬 및 정합하여 3차원 차량 객체로 복원하는 3차원 객체 추출부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 3차원 객체 추출부는 복수의 2차원 이미지 정보로부터 관심영역(ROI)만을 추출하고, 추출한 관심영역만을 정렬 및 정합하여 3차원 차량 객체를 복원하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 차종 분류 장치는 상기 3차원 객체 추출부에서 복원한 3차원 차량 객체로부터 차량 길이를 산출하는 차량 길이 산출부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 차종 분류 장치는 상기 속도 산출부에서 산출한 차량 속도와 상기 차량 길이 산출부에서 산출한 차량 길이 정보, 차축 수 정보를 기반으로 차종을 분류하는 차종 분류부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면 복수의 라인 레이저를 이용하여 고속으로 이동하는 차량의 이미지 정보를 획득하고, 이를 이용하여 차량을 정확하게 감지하며, 차량의 이미지 정보를 기초로 차량의 외형 데이터를 취득하고, 영상 분석을 통하여 차량의 길이, 속도, 차축 수, 지면에 닿은 차 축수 등의 차량 정보를 취득하여 차종을 정확하게 분류할 수 있는 장점이 있다.
도 1은 일반적인 스마트톨링 시스템의 개념도,
도 2는 본 발명에 적용되는 비접촉식 자동 차량 감지기의 구성도,
도 3은 본 발명에 따른 비접촉식 자동 차량 감지기를 이용한 차종 분류 시스템의 블록도,
도 4는 도 3의 차종 분류 시스템의 동작 예시도,
도 5는 도 3의 차종 분류 장치의 실시 예 블록 구성도,
도 6은 도 5의 3차원 객체 추출부의 객체 추출 예시도.
이하 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 비접촉식 자동 차량 감지기를 이용한 차종 분류 시스템을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 2는 본 발명에 적용되는 비접촉식 자동 차량 감지기의 구성도이며, 도 3은 본 발명에 따른 비접촉식 자동 차량 감지기를 이용한 차종 분류 시스템의 블록 구성도이고, 도 4는 상기 비접촉식 자동 차량 감지기를 이용한 차종 분류 시스템의 동작 예시도이다.
본 발명에 따른 비접촉식 자동 차량 감지기를 이용한 차종 분류 시스템은 라인 레이저를 이용하여 복수의 적외선을 도로에 투사하고, 상기 도로 위에 투사된 적외선을 촬영하여 차량의 진입 및 진출을 감지하는 차량 감지기(10), 상기 차량 감지기(10)로부터 차량 진입에 따른 응답 신호가 발생하면 진입 차량을 촬영하는 촬영장치(20), 상기 차량 감지기(10)에서 획득한 차량 이미지 정보를 기반으로 차량의 외형 데이터를 취득하고, 영상 분석을 통해 차종 분류 정보를 추출하여 차종을 분류하는 차종 분류 장치(40)를 포함한다.
상기 차량 감지기(10)는 적외선을 도로에 투사하는 제1 및 제2라인 레이저 장치(11)(12)를 포함하며, 상기 제1 및 제2라인 레이저 장치(11)(12)는 소정 거리 이격되게 설치된 것이 바람직하다. 여기서 제1 및 제2라인 레이저 장치(11)(12)는 도로면 위를 기준으로 동일한 높이에 설치된 것이 더욱 바람직하다.
또한, 상기 차량 감지기(10)는 상기 제1라인 레이저 장치(11) 및 제2라인 레이저 장치(12)에서 도로면 위에 투사한 적외선을 촬영하여 이미지 정보를 생성하는 이미지 센서(13)를 포함한다. 여기서 이미지 센서(13)는 고속 이미지 센서를 이용하며, 차량의 주행에 영향이 없도록 비가시광선영역(808Nm)의 주파수 대역을 이용하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 차량 감지기(10)는 상기 이미지 센서(13)에서 촬영된 제1 이미지 정보로 차량 진입을 판단하고, 상기 이미지 센서(13)에서 촬영된 제2 이미지 정보로 차량 진출을 판단하는 차량 검지기(14)를 포함한다. 상기 제1 이미지 정보는 상기 제1라인 레이저 장치(11)에서 투사한 적외선을 촬영한 이미지 정보이고, 상기 제2 이미지 정보는 제2라인 레이저 장치(12)에서 투사한 적외선을 촬영한 이미지 정보이다.
상기 차량 검지기(14)는 상기 제1 이미지 정보를 분석하여 차량 진입이 판단되면 차량 진입에 따른 응답 신호가 발생하며, 상기 제2 이미지 정보를 분석하여 차량 진출이 판단되면 차량 진출에 따른 응답 신호를 발생하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 차량 감지기(10)는 상기 차량 검지기(14)에서 출력되는 차량 진입 및 진출 데이터를 원격의 차량 분석 장치에 전송하는 차량 진입/진출 데이터 전송기(15)를 포함한다.
상기 차량 검지기(14)는 상기 제1 이미지 정보를 분석하여 차량 진입으로 판단되면 차량 진입에 따른 트리거 신호를 촬영 장치(20)로 전송하여 촬영 시작을 제어하고, 상기 제2 이미지 정보를 분석하여 차량 진출로 판단되면 차량 진출에 따른 트리거 신호를 촬영 장치(20)로 전송하여 촬영 종료를 제어하는 것이 바람직하다.
도 3에서 참조부호 30은 차량의 진입 데이터 및 진출 데이터를 입력받는 차량 분석 장치(30)로서 메인 컨트롤 제어장치(MCU)로 구현할 수 있다.
또한, 상기 차종 분류 장치(40)는 도 5에 도시한 바와 같이, 상기 촬영장치(20)로부터 전송된 차량 번호판 영상을 수신하는 차량 번호판 영상 수신부(41), 상기 차량 번호판 영상 수신부(41)에서 수신한 차량 번호판 영상으로부터 차량 번호를 인식하는 차량번호 인식부(42), 상기 차량 감지기(10)에서 출력되는 차량 이미지 정보를 수신하는 이미지 정보 수신부(43), 상기 이미지 정보 수신부(43)에서 수신한 이미지 정보를 기초로 차량 속도를 산출하는 속도 산출부(45)를 포함한다.
또한, 상기 차종 분류 장치(40)는 상기 이미지 정보 수신부(43)에서 수신한 복수의 2차원 이미지 정보의 군집을 정렬 및 정합하여 3차원 차량 객체로 복원하는 3차원 객체 추출부(44)를 포함한다. 여기서 3차원 객체 추출부(44)는 복수의 2차원 이미지 정보로부터 관심영역(ROI)만을 추출하고, 추출한 관심영역만을 정렬 및 정합하여 3차원 차량 객체를 복원하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 차종 분류 장치(40)는 상기 3차원 객체 추출부(44)에서 복원한 3차원 차량 객체로부터 차량 길이를 산출하는 차량 길이 산출부(46), 상기 속도 산출부(45)에서 산출한 차량 속도와 상기 차량 길이 산출부(46)에서 산출한 차량 길이 정보, 차축 수 정보를 기반으로 차종을 분류하는 차종 분류부(47)를 포함한다.
이와 같이 구성된 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 비접촉식 자동 차량 감지기를 이용한 차종 분류 시스템의 동작을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
먼저, 차량 검지를 위해 도로면 위에 적외선을 투사하여 라인 레이저를 형성하는 차량 감지기(10)의 제1 및 제2라인 레이저 장치(11)(12)를 소정 간격으로 이격되게 설치하고, 차량 진입 및 진출을 감지한다. 여기서 제1 및 제2라인 레이저 장치(11)(12)는 도로면 위를 기준으로 동일한 높이에 설치된다. 여기서 검지하고자 하는 차로가 복수일 경우, 각각의 차로별로 두 개의 라인 레이저 장치를 설치한다.
상기 제1 및 제2라인 레이저 장치(11)(12)를 차량을 검지하고자 하는 위치에 설치한 상태에서, 차량 진입 및 진출을 감지하기 위해서 상기 제1 및 제2라인 레이저 장치(11)(12)를 구동시킨다.
상기 제1라인 레이저 장치(11) 및 제2라인 레이저 장치(12)는 구동을 하면 적외선을 도로면 위에 투사하여 라인 레이저를 구현한다.
상기 제1라인 레이저 장치(11) 및 제2라인 레이저 장치(12)에 의해 도로 위에 라인 레이저 이미지가 표시되는 상태에서, 이미지 센서(13)는 상기 라인 레이저 이미지를 획득하게 된다. 여기서 이미지 센서(13)는 동작을 하면 이미지 정보의 획득을 시작한다. 상기 제1 및 제2라인 레이저 장치(11)(12)는 송신부라고 할 수 있으며, 상기 이미지 센서(13)는 수신부라고 할 수 있다. 이미지 센서(13)는 고속 이미지 센서로서 500fps 카메라를 이용할 수 있다.
상기 도로면 위에는 제1라인 레이저 장치(11)에 의해 구현된 라인 레이저와 제2라인 레이저 장치(12)에 의해 구현된 라인 레이저와 같이 2개의 라인 레이저가 투사된다. 따라서 이미지 센서(13)에 의해 동시에 획득되는 이미지 정보도 2개의 라인 레이저 이미지 정보가 된다. 여기서 두 개의 이미지 정보 중 제1라인 레이저 장치(11)에서 투사되는 라인 레이저 정보를 촬영한 이미지 정보를 제1 이미지 정보라고 하고, 제2라인 레이저 장치(12)에서 투사되는 라인 레이저 정보를 촬영한 이미지 정보를 제2 이미지 정보라고 한다.
획득된 2개의 이미지 정보는 차량 검지기(14)에 실시간으로 전달된다. 차량 검지기(14)는 전달되는 2개의 이미지 정보 중 먼저 제1이미지 정보의 라인 형상 변경 유무를 확인한다. 여기서 차량 진입이나 기타 장애물이 없으면 투사된 적외선은 일자형 라인 레이저 형태의 형상을 이루게 되며, 적외선에 차량 표면이 접촉되면 레이저 광원의 굴절현상이 발생하여 일자형 라인 레이저 형상이 변형된다. 이렇게 라인 레이저 형상의 변경 유무를 확인하여 차량 진입 유무를 판단한다.
도 4에 도시한 바와 같이, 차량이 제1이미지 정보 영역에 진입하는 순간 라인 레이저 형상이 변형되며, 차량 검지기(14)는 이렇게 라인 레이저 형상에 변형이 발생하면 차량이 감지 영역으로 진입한 것으로 판단을 하고, 실시간으로 차량 진입에 대한 응답신호(트리거 신호)를 발생하여, 차량 진입/진출 데이터 전송기(15) 및 촬영장치(20)로 전달한다.
촬영장치(20)는 차량 진입에 따른 응답신호(트리거 신호)가 전달되면, 즉시 카메라를 동작시켜 촬영을 시작한다. 여기서 카메라(20)의 렌즈 방향은 차량 감지 영역에 진입한 차량의 번호판을 정확하게 촬영할 수 있는 위치에 설정되어 있는 것이 바람직하다.
이렇게 촬영되는 차량 번호판 촬영 정보는 녹화된 후, 차종 분류 장치(40)로 전송되어 번호판이 인식된다. 인식된 번호판 정보를 기초로 과금이 이루어진다.
차량 감지 영역으로 진입한 차량이 차량 감지 영역을 벗어나는 순간, 획득된 2개의 이미지 정보 중 제1 이미지 정보의 라인 레이저 형상은 원래의 상태로 복원되고, 동시에 제2 이미지 정보의 라인 레이저 형상이 변형된다.
차량 검지기(14)는 실시간으로 전달되는 2개의 이미지 정보 중 상기와 같이 제1이미지 정보의 라인 형상 변경 유무를 확인하며, 상기 제1이미지 정보의 형상 변경 유무를 확인한 후에는 바로 제2 이미지 정보의 형상 변경 유무를 확인한다. 차량이나 기타 장애물이 없으면 제2라인 레이저 장치(12)에서 투사된 적외선은 일자형 라인 레이저 형태의 형상을 이루게 되며, 적외선이 차량 등에 의해 부딪히면 일자형 라인 레이저 형상이 변형된다. 이렇게 라인 레이저 형상의 변경 유무를 확인하여 차량 진출 유무를 판단한다.
도 4에 도시한 바와 같이, 차량이 제1 감지 영역(제1 이미지 정보 영역)을 벗어나 제2감지 영역(제2 이미지 정보 영역)으로 진입하면, 제2이미지 정보의 라인 레이저 형상이 변형된다. 차량 검지기(14)는 이렇게 제2이미지 정보의 라인 레이저 형상에 변형이 발생하면 차량이 감지 영역을 벗어난 것으로 판단하고, 실시간으로 차량 진출에 대한 응답신호(트리거 신호)를 발생하여, 차량 진입/진출 데이터 전송기(15) 및 촬영장치(20)로 전달한다.
촬영장치(20)는 차량 진출에 따른 응답신호(트리거 신호)가 전달되면, 즉시 카메라의 촬영을 종료한다.
차량이 제2 감지 영역을 완전히 벗어나면, 제2이미지 정보의 라인 레이저 형상도 원래의 상태로 복원된다.
상기 차량 진입/진출 데이터 전송기(15)는 전달받은 차량 진입 데이터 및 진출 데이터를 차량 분석 장치(30)에 전송한다.
상기 차량 분석 장치(30)는 차량 진입 데이터 및 진출 데이터를 이용하여 필요한 정보를 추출하여 전체 시스템의 동작을 제어하게 되고, 아울러 차량 진입 데이터 및 진출 데이터 및 이미지 정보를 차종 분류 장치(40)에 전달한다.
상기 차종 분류 장치(40)는 상기 차량 진입 데이터 및 진출 데이터를 이용하여 자동으로 차량 감지를 하게 된다. 여기서 차종 분류 장치(40)는 다 차로 진입 및 진출 차량의 정보 처리를 위한 제어기가 내장된다. 아울러 상기 차량 진입 데이터 및 진출 데이터의 감지 시간 차이를 이용하여 차량 속도를 산출한다.
예컨대, 차종 분류 장치(40)는 차량 번호판 영상 수신부(41)에서 상기 촬영장치(20)로부터 전송된 차량 번호판 영상을 수신하고, 차량번호 인식부(42)에서 통상의 차량 번호 인식 알고리즘을 이용하여 상기 차량 번호판 영상 수신부(41)에서 수신한 차량 번호판 영상으로부터 차량 번호를 인식한다. 이렇게 인식한 차량 번호 정보는 추후 과금에 활용한다.
다음으로, 이미지 정보 수신부(43)는 상기 차량 감지기(10)에서 출력되는 2차원 차량 이미지 정보를 수신하여 속도 산출부(45) 및 3차원 객체 추출부(44)에 각각 전달한다.
상기 속도 산출부(45)는 상기 이미지 정보 수신부(43)에서 수신한 이미지 정보를 기초로 차량 속도를 산출한다. 즉, 수신한 이미지 정보 중 제1라인 레이저 장치(11)의 이미지인 제1이미지 정보와 제2라인 레이저 장치(120의 이미지인 제2이미지 정보의 시간차 정보를 이용하여 차량 속도를 산출하게 된다. 이렇게 산출한 차량 속도 정보는 차종 분류부(47)에 전달한다.
또한, 상기 3차원 객체 추출부(44)는 상기 이미지 정보 수신부(43)에서 수신한 복수의 2차원 이미지 정보의 군집을 정렬 및 정합하여 3차원 차량 객체로 복원한다. 즉, 3차원 객체 추출부(44)는 복수의 2차원 이미지 정보로부터 관심영역(ROI)만을 추출하고, 추출한 관심영역만을 정렬 및 정합하여 3차원 차량 객체를 복원한다. 다시 말해, 2차원 이미지 정보에서 관심영역(X, Y)의 정보만을 추출하고, 이를 다시 Y, Z의 값으로 정렬하고, 프레임 단위를 X축으로 계산하는 정렬 및 정합을 통하여 2차원 데이터 군집을 3차원의 차량 객체(차량 형상)로 복원하게 되는 것이다. 도 6은 2차원 데이터 군집을 이용하여 2차원 차량 객체를 추출하는 예시이다.
복원된 3차원의 차량 객체 정보는 차량 길이 산출부(46)에 전달되며, 상기 차량 길이 산출부(46)는 복원한 3차원 차량 객체로부터 차량 길이를 산출한다. 복원된 3차원 차량 객체로부터 차량 길이를 산출하는 것은 일반적으로 영상 이미지에서 길이를 산출하는 방식을 그대로 채택하여 차량 길이를 산출하는 것이 바람직하다.
다음으로, 차종 분류부(47)는 상기 속도 산출부(45)에서 산출한 차량 속도와 상기 차량 길이 산출부(46)에서 산출한 차량 길이 정보, 차축 수 정보, 차량 축 유형을 기반으로 차종을 정확하게 분류한다.
차량 속도, 차량 길이, 차축 수, 차량 축 유형, 축간거리 등을 정확하게 알게 되면, 이미 분류된 6종 차종 분류 정보를 기준으로 정확하게 차종을 분류할 수 있다. 정확하게 분류된 차종 정보는 과금에 활용되며, 이를 통해 통행료 과금 오류를 최소화할 수 있게 되는 것이다. 인식된 차량번호 정보를 이용하여 통행요금 위반차량의 차량번호 인식률을 높일 수 있다.
이상 본 발명자에 의해서 이루어진 발명을 상기 실시 예에 따라 구체적으로 설명하였지만, 본 발명은 상기 실시 예에 한정되는 것은 아니고 그 요지를 이탈하지 않는 범위에서 여러 가지로 변경 가능한 것은 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명하다.
본 발명은 고속도와 같은 도로에서 고속으로 주행하는 차량을 정확하게 감지하고, 차량 이미지 정보를 기반으로 차량 형상 데이터를 복원하여 차종을 정확하게 분류하는 기술에 적용된다.
10: 차량 감지기
11, 12: 제1 및 제2라인 레이저 장치
13: 이미지 센서
14: 차량 검지기
15: 차량 진입/진출 데이터 전송기
20: 촬영 장치
30: MCU
40: 차종 분류 장치
41: 차량 번호판 영상 수신부
42: 차량번호 인식부
43: 이미지 정보 수신부
44: 3차원 객체 추출부
45: 속도 산출부
46: 차량 길이 산출부
47: 차종 분류부

Claims (12)

  1. 비접촉식으로 고속 주행하는 차량을 자동으로 감지하고, 차량 감지 정보를 이용하여 차종을 분류하는 시스템으로서,
    라인 레이저를 이용하여 복수의 적외선을 도로에 투사하고, 상기 도로 위에 투사된 적외선을 촬영하여 차량의 진입 및 진출을 감지하는 차량 감지기;
    상기 차량 감지기로부터 차량 진입에 따른 응답 신호가 발생하면 진입 차량을 촬영하는 촬영장치; 및
    상기 차량 감지기에서 획득한 차량 이미지 정보를 기반으로 차량의 외형 데이터를 취득하고, 영상 분석을 통해 차종 분류 정보를 추출하여 차종을 분류하는 차종 분류 장치를 포함하고,
    상기 차량 감지기는 적외선을 도로에 투사하는 제1 및 제2라인 레이저 장치; 상기 제1라인 레이저 장치 및 제2라인 레이저 장치에서 도로면 위에 투사한 적외선을 촬영하여 제1 및 제2 이미지 정보를 생성하는 이미지 센서; 상기 이미지 센서에서 촬영된 제1 이미지 정보로 차량 진입을 판단하고, 상기 이미지 센서에서 촬영된 제2 이미지 정보로 차량 진출을 판단하는 차량 검지기를 포함하며,
    상기 제1라인 레이저 장치는 차량의 진입 감지용으로 이용되며, 상기 제2라인 레이저 장치는 차량 진출 감지용으로 이용되며, 상기 제1 및 제2라인 레이저 장치는 소정 거리 이격되어 설치되며,
    상기 차량 검지기는 상기 제1 이미지 정보를 분석하여 차량 진입이 판단되면 차량 진입에 따른 응답 신호(트리거 신호)를 발생하여 상기 촬영장치에 전달하여 촬영 시작을 제어하고, 상기 제2 이미지 정보를 분석하여 차량 진출이 판단되면 차량 진출에 따른 응답 신호(트리거 신호)를 상기 촬영장치에 전송하여 촬영 종료를 제어하며,
    상기 차량 검지기는 상기 제1 이미지 정보 및 제2 이미지 정보의 라인 형상 변경 유무로 차량 진입 또는 진출을 판단하는 것을 특징으로 하는 비접촉식 자동 차량 감지기를 이용한 차종 분류시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 청구항 1에서, 상기 차량 감지기는 상기 차량 검지기에서 출력되는 차량 진입 및 진출 데이터를 원격의 차량 분석 장치에 전송하는 차량 진입/진출 데이터 전송기를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비접촉식 자동 차량 감지기를 이용한 차종 분류시스템.
  7. 삭제
  8. 청구항 1에서, 상기 차종 분류 장치는 상기 차량 감지기에서 출력되는 차량 이미지 정보를 수신하는 이미지 정보 수신부; 상기 이미지 정보 수신부에서 수신한 이미지 정보를 기초로 차량 속도를 산출하는 속도 산출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 비접촉식 자동 차량 감지기를 이용한 차종 분류시스템.
  9. 청구항 8에서, 상기 차종 분류 장치는 상기 이미지 정보 수신부에서 수신한 복수의 2차원 이미지 정보의 군집을 정렬 및 정합하여 3차원 차량 객체로 복원하는 3차원 객체 추출부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비접촉식 자동 차량 감지기를 이용한 차종 분류시스템.
  10. 청구항 9에서, 상기 3차원 객체 추출부는 복수의 2차원 이미지 정보로부터 관심영역(ROI)만을 추출하고, 추출한 관심영역만을 정렬 및 정합하여 3차원 차량 객체를 복원하는 것을 특징으로 하는 비접촉식 자동 차량 감지기를 이용한 차종 분류시스템.
  11. 청구항 9에서, 상기 차종 분류 장치는 상기 3차원 객체 추출부에서 복원한 3차원 차량 객체로부터 차량 길이를 산출하는 차량 길이 산출부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비접촉식 자동 차량 감지기를 이용한 차종 분류시스템.
  12. 청구항 11에서, 상기 차종 분류 장치는 상기 속도 산출부에서 산출한 차량 속도와 상기 차량 길이 산출부에서 산출한 차량 길이 정보, 차축 수 정보 및 차축 유형 정보를 기반으로 차종을 분류하는 차종 분류부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비접촉식 자동 차량 감지기를 이용한 차종 분류시스템.
KR1020170144319A 2017-10-31 2017-10-31 비접촉식 자동 차량 감지기를 이용한 차종 분류시스템 KR102093237B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170144319A KR102093237B1 (ko) 2017-10-31 2017-10-31 비접촉식 자동 차량 감지기를 이용한 차종 분류시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170144319A KR102093237B1 (ko) 2017-10-31 2017-10-31 비접촉식 자동 차량 감지기를 이용한 차종 분류시스템

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20190048979A KR20190048979A (ko) 2019-05-09
KR102093237B1 true KR102093237B1 (ko) 2020-03-25

Family

ID=66546741

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020170144319A KR102093237B1 (ko) 2017-10-31 2017-10-31 비접촉식 자동 차량 감지기를 이용한 차종 분류시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102093237B1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102240266B1 (ko) * 2020-09-08 2021-04-14 렉스젠(주) 영상 분석을 통한 차량 분류 장치, 시스템 및 이를 위한 방법

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112837541B (zh) * 2020-12-31 2022-04-29 遵义师范学院 基于改进ssd的智能交通车流量管理方法
WO2022269946A1 (ja) * 2021-06-23 2022-12-29 日本電気株式会社 処理装置、処理方法及びプログラム
CN114003849B (zh) * 2021-10-29 2024-03-15 中远海运科技股份有限公司 一种多车道非接触式车轴数自动计算方法及系统
KR102613126B1 (ko) 2022-05-17 2023-12-13 주식회사 이노메트릭스 컨테이너 콘 검사장치

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100459475B1 (ko) * 2002-04-04 2004-12-03 엘지산전 주식회사 차종 판단 시스템 및 그 방법
KR100541843B1 (ko) 2003-11-14 2006-01-11 (주)태광이엔시 차량 대기행렬을 측정하기 위한 다중 검지영역 레이더검지기
KR100851900B1 (ko) 2007-03-29 2008-08-13 건아정보기술 주식회사 이동식 교통정보 검지 시스템
KR20150098439A (ko) 2014-02-20 2015-08-28 메타빌드주식회사 레이더 기반 종방향 차량 검지 장치 및 방법
KR20160038943A (ko) 2014-09-30 2016-04-08 주식회사 디아이랩 스테레오 카메라에서 레이저 센서들을 이용한 차량 검지 시스템 및 방법
KR101689567B1 (ko) * 2015-04-24 2016-12-26 렉스테크주식회사 구간 속도 산출 시스템 및 그 방법

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102240266B1 (ko) * 2020-09-08 2021-04-14 렉스젠(주) 영상 분석을 통한 차량 분류 장치, 시스템 및 이를 위한 방법
WO2022055063A1 (ko) * 2020-09-08 2022-03-17 렉스젠(주) 영상 분석을 통한 차량 분류 장치, 시스템 및 이를 위한 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR20190048979A (ko) 2019-05-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102093237B1 (ko) 비접촉식 자동 차량 감지기를 이용한 차종 분류시스템
CN110189424B (zh) 基于多目标雷达的多车道自由流车辆检测方法及系统
EP3224819B1 (en) Method of controlling a traffic surveillance system
CN102765365B (zh) 基于机器视觉的行人检测方法及行人防撞预警系统
KR101280874B1 (ko) 하이패스 다차로의 위반차량 매칭 시스템
CN110211388A (zh) 基于3d激光雷达的多车道自由流车辆匹配方法及系统
CN109871728B (zh) 一种车型识别方法及装置
KR101104625B1 (ko) 지능형 교통 시스템의 교통정보를 산출하기 위한 장치 및 그 방법
CN108510734A (zh) 一种路侧单元及一种路侧单元的车辆信息匹配方法
CN102622783A (zh) 一种基于精确位置匹配的多车道自由流电子收费方法
KR101710646B1 (ko) 영상추적을 이용한 차량 전후 번호판 인식 시스템
KR102200204B1 (ko) Cctv 영상을 활용한 3차원 영상분석 시스템
CN111856611A (zh) 触发检测方法、装置及系统
CN115257784A (zh) 基于4d毫米波雷达的车路协同系统
KR20180048289A (ko) 레이저 스캐너를 이용한 차량 감지 장치
KR102465167B1 (ko) 번호인식률을 높인 후방번호판을 활용한 차량번호 인식시스템
CN112330968A (zh) 一种基于微波雷达的城市路边停车场的数据采集装置及其方法
KR100851900B1 (ko) 이동식 교통정보 검지 시스템
US20230377458A1 (en) Vehicle detection system
KR102112851B1 (ko) 비접촉식 자동 차량 감지시스템
CN112697066A (zh) 车辆部件定位方法、装置及计算机存储介质
KR102058179B1 (ko) 레이저신호를 이용한 무인 교통단속 시스템
EP3736777A1 (en) Method and system for determining the digital fingerprint of vehicles in transit
KR101907504B1 (ko) 하이패스 진입로 상황을 주변 차량에 전달하여 교통 혼잡을 해소하고 운전자 안전을 확보하는 통합형 차로제어기
CN111383463B (zh) 一种用于超速取证的车辆视频检测装置及方法

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant