KR102118793B1 - 터널 내 사고위험 차량 감지 방법, 이를 수행하기 위한 기록매체 및 장치 - Google Patents

터널 내 사고위험 차량 감지 방법, 이를 수행하기 위한 기록매체 및 장치 Download PDF

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KR102118793B1
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Abstract

터널 내 사고위험 차량 감지 방법은, 터널 내부를 촬영한 영상에서 움직이는 차량의 이미지로부터 특성을 추출하고, 영상에 존재하는 차선의 기울기와 차량의 하단으로부터 차선의 기울기와 대응되는 직각삼각형의 형태로 마스크 이미지를 생성하고, 생성된 마스크 이미지를 상기 차량과 합성하여 차선의 범위 내에 차량이 존재하는지 검출하고, 영상에 분리선을 생성하여 차량과 차량 사이의 거리를 분석할 수 있다. 이에 따라, 터널 내부를 촬영하여 차량의 이상 행동을 포착할 수 있고, 이로부터 사고 전 이상 행동이 포착된 차량의 운전자에게 경고신호를 송출하여 사고를 예방할 수 있는 효과를 기대 할 수 있다.

Description

터널 내 사고위험 차량 감지 방법, 이를 수행하기 위한 기록매체 및 장치{METHOD FOR DETECTING VEHICLE OF ACCIDENT RISK IN TUNNEL, RECORDING MEDIUM AND DEVICE FOR PERFORMING THE METHOD}
본 발명은 터널 내 사고위험 차량 감지 방법, 이를 수행하기 위한 기록매체 및 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 어두운 터널을 촬영한 영상을 이용하여 터널 내를 주행중인 차량 중 안전운전 불이행 차량을 감지하기 위한 터널 내 사고위험 차량 감지 방법, 이를 수행하기 위한 기록매체 및 장치에 관한 것이다.
일반적으로 차도는 자동차가 다니기 위해 설치되는 것으로, 차선에 의해 차로가 구분되고 양 가장자리를 따라 갓길이 구분된다. 이러한 차선은 터널 내부에도 설치되는 것으로 다수의 차선에 의해 적어도 하나 이상의 차로와 갓길로 구분되어 자동차가 다닐 수 있게 된다.
도로교통법 제14조 5항에 의하면 '차마의 운전자는 안전표지가 설치되어 특별히 진로 변경이 금지된 곳에서는 차마의 진로를 변경하여서는 아니 된다.'라고 기재되어 있다.
이는 터널 내부에서 운전자의 부주의에 의해 자동차가 다른 자동차와 충돌하여 사고가 발생하는 경우, 사고가 발생한 자동차가 갓길이나 사고처리차량에 의해 견인될 경우, 사고처리차량의 진입이 어려워 더욱 오랜 시간이 필요한 문제점이 있다.
또한, 뒤에서 다가오는 자동차가 미처 대처하지 못하고 충돌하여 또 다른 사고를 유발하거나 다른 사고를 막기 위한 방어운전으로 주행을 정지함에 따라 차도가 막혀 주행이 불가능한 경우가 발생되는 것을 미연에 방지하기 위함이다.
그러나, 현재 터널의 내부를 촬영하는 CCTV로는 차선을 변경하는 차량을 검출해 내는 것이 쉽지 않아 터널 외부의 CCTV만을 이용하여 터널에 진입할 때의 차선과 터널을 빠져나갈 때의 차선만 판단하여 차선을 변경하는 차량을 검출해 내고 있어 터널 내부를 주행중인 차량 중 안전운전 불이행 차량을 검출해 내지 못한다는 문제점이 있다.
한국등록특허 제10-1382074호 한국등록특허 제10-1821496호 한국등록특허 제10-1464708호
본 발명의 일측면은 터널의 내부를 촬영한 영상을 이용하여 터널 내 안전운전 불이행 차량(예를 들어, 터널 내에서 차선을 변경하는 차량 또는 차량과 차량 사이의 간격이 일정 거리 이상으로 가까운 거리를 유지하는 차량)을 검출해내는 터널 내 사고위험 차량 감지 방법, 이를 수행하기 위한 기록매체 및 장치를 제공한다.
본 발명의 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 터널 내 사고위험 차량 감지 방법은, 터널 내부를 촬영한 영상에서 움직이는 차량의 이미지로부터 특성을 추출하고, 상기 추출된 차량의 이미지의 특성으로부터 상기 영상에 존재하는 차선의 기울기 및 상기 차량의 하단과 대응되는 직각삼각형의 형태로 마스크 이미지를 생성하고, 상기 생성된 마스크 이미지를 상기 차량의 이미지와 합성하여 상기 차선의 범위 내에 상기 차량이 존재하는지 검출하고, 상기 영상에 존재하는 차선과 수직 방향으로 분리선을 생성하여 차량과 차량 사이의 거리를 분석한다.
상기 터널 내 사고위험 차량 감지 방법은, 상기 차선의 범위 내에 차량이 존재하는지 검출한 결과, 상기 마스크 이미지를 합성한 차량이 상기 차선의 범위 외에 존재하면 해당 차량을 안전운전 불이행 차량으로 판단하고, 상기 차량과 차량 사이의 거리를 분석한 결과, 분석한 차량과 차량 사이의 거리가 일정 거리 이하이면, 해당 차량을 안전운전 불이행 차량으로 판단하고, 상기 안전운전 불이행 차량으로 판단된 차량에 경고신호를 송신할 수 있다.
상기 생성된 마스크 이미지를 상기 차량과 합성하는 것은, 상기 생성된 마스크 이미지를 원근 비율에 따라 축소 또는 확대하여 해당 차량과 합성할 수 있다.
상기 차량과 차량 사이의 거리를 분석하는 것은, 상기 영상에 존재하는 차선과 수직으로 생성하여 상기 분리선의 거리를 설정하고, 상기 분리선의 거리를 기준으로 차량의 위치를 판별하여 상기 차량과 차량 사이의 거리를 분석할 수 있다.
상기 터널 내 사고위험 차량 감지 방법은, 상기 분리선에 순차적으로 구간을 설정하고, 상기 임의의 분리선 구간에서 차량의 방향 이동이 일정범위를 벗어난 경우, 상기 방향 이동한 차량을 타겟으로 지정하고, 상기 임의의 분리선의 전방에 존재하는 분리선 구간에서 상기 타겟의 이동경로를 파악할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체에는, 터널 내 사고위험 차량 감지 방법을 수행하기 위한, 컴퓨터 프로그램이 기록되어 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 터널 내 사고위험 차량 감지 장치는, 터널 내부를 촬영한 영상에서 움직이는 차량의 이미지로부터 특성을 추출하는 특성추출부; 상기 영상에 존재하는 차선의 기울기와 상기 특성추출부에서 추출된 차량의 특성으로부터 상기 차선의 기울기와 대응되는 직각삼각형의 형태로 마스크 이미지를 생성하는 이미지 생성부; 상기 이미지 생성부에서 생성된 마스크 이미지를 상기 차량의 이미지와 합성하여 상기 차선의 범위 내에 상기 차량이 존재하는지 검출하는 검출부; 및 상기 영상에 존재하는 차선과 수직 방향으로 분리선을 생성하여 차량과 차량 사이의 거리를 분석하는 차간분석부;를 포함한다.
상기 터널 내 사고위험 차량 감지 장치는, 상기 검출부에서 차선의 범위 내에 차량이 존재하는지 검출한 결과, 상기 마스크 이미지를 합성한 차량이 상기 차선의 범위 외에 존재하면 해당 차량을 안전운전 불이행 차량으로 판단하는 제1판단부; 상기 차간분석부에서 차량과 차량 사이의 거리를 분석한 결과, 분석한 차량과 차량 사이의 거리가 일정 거리 이하이면, 해당 차량을 안전운전 불이행 차량으로 판단하는 제2판단부; 및 상기 제1판단부 또는 제2판단부에서 상기 안전운전 불이행 차량으로 판단된 차량이 존재하면, 해당 차량에 경고신호를 송신하는 경고송출부;를 포함할 수 있다.
상기 검출부는, 상기 생성된 마스크 이미지를 원근 비율에 따라 축소 또는 확대하여 해당 차량과 합성할 수 있다.
상기 차간분석부는, 상기 영상에 존재하는 차선과 수직으로 생성하여 상기 분리선의 거리를 설정한 뒤 상기 분리선의 거리를 기준으로 차량의 위치를 판별하여 상기 차량과 차량 사이의 거리를 분석할 수 있다.
상기 터널 내 사고위험 차량 감지 장치는, 상기 분리선에 순차적으로 구간을 설정하여 상기 임의의 분리선 구간에서 차량의 방향 이동이 일정범위를 벗어난 경우, 상기 방향 이동한 차량을 타겟으로 지정하고, 상기 임의의 분리선의 전방에 존재하는 분리선 구간에서 상기 타겟의 이동경로를 파악할 수 있다.
상술한 본 발명의 일측면에 따르면, 터널 내부를 촬영하여 차량의 이상 행동을 포착할 수 있고, 이로부터 사고 전 이상 행동이 포착된 차량의 운전자에게 경고신호를 송출하여 사고를 예방할 수 있는 효과를 기대할 수 있다.
추가적인 설비 없이 현재 터널 내 설치된 카메라(CCTV 등)를 이용하여 사고예방뿐만 아니라 터널 내 차선변경 금지법과 관련하여 안전운전 불이행 차량을 검출해낼 수 있다.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 터널 내 사고위험 차량 감지 시스템의 개략적인 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사고위험 차량 감지 장치를 자세히 도시한 블록도이다.
도 3은 터널 내 사고위험 차량 감지 장치의 차량 검출 과정에 대한 예를 나타낸 도면이다.
도 4는 터널 내 사고위험 차량 감지 장치의 분리선을 형성하는 방법에 대한 예를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 터널 내 사고위험 차량 감지 방법의 흐름도이다.
도 6은 도 5에서 차선을 이탈한 차량을 검출하는 방법을 구체적으로 도시한 흐름도이다.
도 7은 도 5에서 차량의 방향 이동을 판별하여 이동경로를 파악하는 방법을 구체적으로 도시한 흐름도이다.
도 8은 도 5에서 차간 거리를 검출하는 방법을 구체적으로 도시한 흐름도이다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예와 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.
이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.
본 발명은 터널 내부를 촬영하여 차량의 이상 행동을 포착할 수 있고, 이로부터 사고 전 이상 행동이 포착된 차량의 운전자에게 경고신호를 송출하여 사고를 예방할 수 있는 터널 내 사고위험 차량 감지 방법, 이를 수행하기 위한 기록매체 및 장치이다.
본 발명에 따른 터널 내 사고위험 차량 감지 장치(100)는 안전운전 불이행 범주 중 '차선변경', '차선이탈', '주행일관성', '안전거리유지'를 준수하지 않는 차량을 검출해 내기 위해 용이하게 활용될 수 있다.
아래 [표 1]은 안전운전 불이행 이상행위 범주를 나타내고 있다.
Figure 112018072514596-pat00001
도 1은 본 발명의 터널 내 사고위험 차량 감지 시스템의 개략적인 구성을 나타내는 도면이다.
본 발명에 따른 터널 내 사고위험 차량 감지 시스템(10)은 카메라(300)와 단말기(500)를 포함할 수 있다.
카메라(300)는 터널 내부를 촬영할 수 있고, 촬영한 영상을 단말기(500)로 제공할 수 있으며 단말기(500)는 카메라(300)가 제공한 촬영 영상을 이용하여 안전운전 불이행 차량을 검출할 수 있다.
단말기(500)는 터널 내 차량의 주행 환경 관리자의 장치로써 이동성을 갖거나 고정될 수 있다. 상기 단말기(500)는, 서버(server) 또는 엔진(engine) 형태일 수 있으며, 디바이스(device), 기구(apparatus), 단말(terminal), UE(user equipment), MS(mobile station), 무선기기(wireless device), 휴대기기(handheld device) 등 다른 용어로 불릴 수 있다.
단말기(500)는 운영체제(Operation System; OS), 즉 시스템을 기반으로 다양한 소프트웨어를 실행하거나 제작할 수 있다. 상기 운영체제는 소프트웨어가 장치의 하드웨어를 사용할 수 있도록 하기 위한 시스템 프로그램으로서, 안드로이드 OS, iOS, 윈도우 모바일 OS, 바다 OS, 심비안 OS, 블랙베리 OS 등 모바일 컴퓨터 운영체제 및 윈도우 계열, 리눅스 계열, 유닉스 계열, MAC, AIX, HP-UX 등 컴퓨터 운영체제를 모두 포함할 수 있다.
일 예로, 단말기(500)는 스마트폰, PDA, 노트북, 태블릿PC, 웨어러블 장치 등의 형태일 수 있다. 이하에서는, 설명의 편의를 위해 단말기(500)는 노트북으로 정의한다. 하지만, 상술한 바와 같이 단말기(500)의 형태는 노트북에만 국한되는 것은 아니다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사고위험 차량 감지 장치를 자세히 도시한 블록도이다.
도 2를 참조하여, 본 발명의 실시예에 따른 터널 내 사고위험 차량 감지 장치(100, 이하 장치)를 자세히 설명하기로 한다.
본 발명의 실시예에 따르면 장치(100)는 특성추출부(110), 이미지 생성부(130), 검출부(150), 및 차간분석부(170)를 포함한다. 장치(100)는 제1판단부(155), 제2판단부(175) 및 경고송출부(190)를 더 포함할 수 있다.
특성추출부(110)는 터널 내부를 촬영하는 카메라(300)로부터 영상을 제공받을 수 있고, 제공받은 영상에 존재하는 차량의 이미지를 통해 차량의 특성을 추출할 수 있다.
여기서 차량의 특성을 추출함에 있어서 자동차 설계기준인 '도로의 구조, 시설 기준에 관한 규칙 제5조' 및 차로 설계기준인 '도로의 구조, 시설 기준에 관한 규칙 제10조'를 참고하여 추출할 수 있다.
즉, 자동차 설계기준 및 차로 설계기준을 기준으로 하여 카메라(300)로부터 제공받은 영상에서 보여지는 차선의 폭과 차량의 폭을 픽셀(pixel)로 변환시키고, 차량의 크기를 우측 뒷면을 중심으로 축소 시킨 뒤 자동차의 특성을 산출할 수 있다.
'도로의 구조, 시설 기준에 관한 규칙 제5조'는 아래 [표 2]을 참고하여 확인할 수 있고, '도로의 구조, 시설 기준에 관한 규칙 제10조'는 아래 [표 3]를 참고하여 확인할 수 있다.
Figure 112018072514596-pat00002
Figure 112018072514596-pat00003
이미지 생성부(130)는 터널 내부를 촬영하는 카메라(300)로부터 영상을 제공받을 수 있고, 제공받은 영상에 존재하는 차선의 기울기를 검출할 수 있다. 여기서, 차선의 기울기는 특성추출부(110)에서 차량의 특성을 추출한 이진화 영상으로부터 검출해낼 수 있다.
차선의 기울기는 카메라(300)로부터 제공받은 영상에 보이는 차선을 라인(Line)으로 그려넣은 뒤 그려진 라인(Line)으로부터 기울기를 검출할 수도 있고, 영상에 존재하는 차선으로부터 기울기를 검출할 수도 있다.
이진화 영상으로부터 차선의 기울기를 검출한 후, 이미지 생성부(130)는 특성추출부(110)에서 추출된 차량의 특성 및 검출한 차선의 기울기와 대응되는 마스크 이미지를 생성할 수 있다.
이미지 생성부(130)는 카메라(300)로부터 제공받은 영상에 존재하는 차선과 겹치거나 차선의 범위를 넘어가지 않을 정도의 크기를 갖는 직각삼각형의 형태로 마스크 이미지를 생성할 수 있다.
여기서, 마스크 이미지가 갖는 직각삼각형의 형태는 제공받은 영상으로부터 특성을 추출한 차량의 뒷바퀴 2개를 이은 선을 밑변으로 하고, 차선의 기울기를 빗변으로 하여 형성될 수 있다.
이미지 생성부(130)가 마스크 이미지를 차선의 범위를 넘어가지 않을 정도의 크기를 갖는 직각삼각형의 형태로 생성하는 이유는 카메라(300)로부터 제공받은 영상에 존재하는 차량 전체의 모습을 마스크 이미지로 생성하게 되면 차의 높이에 따라 차선을 침범하지 않아도 침범한 차량으로 검출될 수 있기 때문이다.
검출부(150)는 이미지 생성부(130)에서 생성된 직각삼각형 형태의 마스크 이미지를 해당 차량과 합성할 수 있고, 차량에 합성된 마스크 이미지가 해당 차량이 존재하는 위치에서 차선의 범위 내에 존재하는지 존재하지 않는지 검출할 수 있다.
또한, 생성된 마스크 이미지를 차량의 원근 비율에 따라 축소 또는 확대할 수 있어 해당 차량이 이동하여 카메라(300)로부터 제공받은 영상과 거리에 따른 크기 차이가 있을지라도 해당 차량과 합성할 수 있다.
제1판단부(155)는 검출부(150)에서 차선의 범위 내에 차량이 존재하는지, 존재하지 않는지 검출한 결과로써 마스크 이미지를 합성한 차량이 차선의 범위 외에 존재하는 것으로 검출되면, 차선의 범위 외에 존재하는 해당 차량을 안전 불이행 차량으로 판단할 수 있다.
또한, 제1판단부(155)는 안전운전 불이행 차량으로 판단된 차량에 대한 정보를 경고송출부(190)로 제공할 수 있다.
차간분석부(170)는 이미지 생성부(130)에서 차선을 검출한 영상에 존재하는 차선과 수직방향으로 분리선을 생성하여 분리선의 거리와 구간을 설정할 수 있다. 여기서, 분리선에 설정되는 거리 또는 구간은 사용자가 설정할 수도 있고, 각 영상의 거리를 가늠하여 자동으로 설정될 수도 있다.
여기서, 분리선은 3D to 2D 변환을 이용하여 분리선을 형성할 수 있고, 카메라(300)에서 제공한 영상의 기울어짐 정도에 따라 기울기가 달라질 수 있으며, 하나의 영상에 적어도 복수개(예를 들어, 10개 내외)로 형성될 수 있다.
여기서, 분리선의 거리를 이용하여 차량의 위치를 판별하여 차량과 차량 사이의 거리를 분석할 수 있고, 분리선의 구간을 이용하여 차량의 방향 이동을 판별하여 차선을 변경하는 차량을 검출할 수 있다.
예를 들어, 차량과 차량 사이의 거리를 분석하는 경우 관리자의 시각을 기준으로 하여 첫 번째 분리선은 1m, 두 번째 분리선은 10m, 세 번째 분리선은 20m, 네 번째 분리선은 30m로 설정될 수 있다. 이로부터 네 번째 분리선에 차량이 존재할 때 두 번째 분리선에 시속 60km로 주행중인 안전거리 불이행 차량이 존재하는 것을 검출할 수 있다.
또 다른 예로, 차량의 방향 이동을 판별하는 경우 관리자의 시각을 기준으로 하여 첫 번째 분리선에서 두 번째 분리선 사이는 1구간, 두 번째 분리선에서 세 번째 분리선 사이는 2구간으로 설정될 수 있다.
이로부터 1구간에 존재하는 차량이 일정 간격 이상 방향 이동 하는 경우 2구간에서 차선 변경하는 차량일 확률이 높으므로 1구간에서 방향 이동 하는 차량을 타겟으로 지정하여 2구간에서 타겟의 이동경로를 파악할 수 있다.
여기서, 차량의 방향 이동은 차량의 움직임을 파악하기 위해 칼만필터(Kalman Filter) 등의 미세한 움직임도 검출해 낼 수 있는 필터 또는 프로세스를 적용하여 차량의 방향 이동을 검출해 낼 수 있다.
제2판단부(175)는 차간분석부(170)에서 분리선을 이용하여 차량과 차량 사이의 거리를 분석한 결과, 차량과 차량 사이의 거리가 일정 거리 이하이면 해당 차량을 안전운전 불이행 차량으로 판단할 수 있다.
또한, 제2판단부(175)는 차간분석부(170)에서 분리선을 이용하여 방향 이동이 감지된 차량을 판별하여 타겟으로 지정한 결과, 해당 타겟이 차선을 변경하는 것으로 분석되면 해당 타겟을 안전운전 불이행 차량으로 판단할 수 있다.
또한, 제2판단부(175)는 안전운전 불이행 차량으로 판단된 차량에 대한 정보를 경고송출부(190)로 제공할 수 있다.
경고송출부(190)는 제1판단부(155) 및 제2판단부(175)로부터 제공받은 차량에 대한 정보를 이용하여 해당 차량으로 안전운전 불이행 차량임을 인지시킬 수 있도록 경고신호를 송출할 수 있다.
여기서, 차량에 대한 정보를 제공받은 경고송출부(190)는 해당 차량의 스피커 또는 조명을 이용하여 경고신호를 송출할 수도 있고, 터널 내에 스피커를 설치하여 해당 스피커를 이용하여 터널 전체에 경고신호를 송출할 수도 있다.
도 3은 터널 내 사고위험 차량 감지 장치의 차량 검출 과정에 대한 예를 나타낸 도면이다.
본 발명의 실시예에 따르면, 장치(100)는 특성추출부(110)를 통해 차량의 특성을 추출하고, 이미지 생성부(130)를 통해 차량의 특성을 이용하여 차선의 기울기와 대응되는 마스크 이미지를 생성할 수 있다.
터널 내부를 촬영한 카메라(300)가 촬영한 영상은 도 3의 (a)를 나타낼 수 있고, (a)는 차량의 특성을 검출하기 전이며 마스크 이미지를 생성하기 전의 이미지를 나타낼 수 있다.
카메라(300)로부터 제공받은 영상을 이용하여 직각삼각형 형태의 마스크 이미지를 생성한 후, 마스크 이미지를 해당 차량에 합성한 이미지는 도 3의 (b)를 나타낼 수 있다.
(a)와 (b)를 비교했을 때, 해당 차량은 카메라(300)가 제공한 영상과 달리 전방으로 이동되어 있는 것을 확인할 수 있는데 이러한 상황을 위해 이미지 생성부(130)는 생성한 직각삼각형 형태의 마스크 이미지를 차량의 위치에 변화에 따른 크게 변화에 따라 축소 또는 확대할 수 있다.
도 4는 터널 내 사고위험 차량 감지 장치의 분리선을 형성하는 방법에 대한 예를 나타낸 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 터널 내 사고위험차량 감지 장치(100)는 카메라(300)로부터 제공받은 영상을 이용하여 차량과 차량 사이의 간격 또는 차량의 방향 이동을 판별하기 위하여 분리선을 생성할 수 있다.
이때, 분리선은 3D to 2D 변환 이용하여 분리선을 형성할 수 있고, 카메라(300)에서 제공한 영상에 존재하는 차선의 기울어짐 정도에 따라 기울기가 달라질 수 있으며, 하나의 영상에 복수개(예를 들어, 10개 내외)로 형성될 수 있다.
또한, 분리선은 차선을 검출한 영상에 존재하는 차선과 수직방향으로 생성될 수 있으며 각 분리선은 거리별 또는 구간별로 설정될 수 있다. 여기서, 분리선에 설정되는 거리 또는 구간은 사용자가 설정할 수도 있고, 각 영상의 거리를 가늠하여 자동으로 설정될 수도 있다.
여기서, 분리선의 거리를 이용하여 차량의 위치를 판별하여 차량과 차량 사이의 거리를 분석할 수 있고, 분리선의 구간을 이용하여 차량의 방향 이동을 판별하여 차선을 변경하는 차량을 검출할 수 있다.
이하에서는, 도 5 내지 도 8을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 터널 내 사고위험 차량 감지 방법을 구체적으로 설명하기로 한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 터널 내 사고위험 차량 감지 방법의 개략적으로 도시한 흐름도이다.
도 5를 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 터널 내 사고위험 차량 감지 방법을 설명하기로 한다.
장치(100)는 카메라(300)로부터 제공받은 영상을 이용하여 터널 내부의 영상에 존재하는 차량의 특성을 추출한 뒤(S1100), 터널 내부의 영상에 존재하는 차선의 기울기를 추출할 수 있다(S1300).
여기서, 카메라(300)로부터 제공받은 영상에서 보여지는 차선의 폭은 도로의 구조, 시설 기준에 관한 규칙 제10조를 이용하여 추출할 수 있고, 차량의 폭은 도로의 구조, 시설 기준에 관한 규칙 제5조를 이용하여 추출할 수 있다.
법령에 따른 차선의 폭과 차량의 폭을 이용하여 추출된 영상에 존재하는 차량의 폭을 픽셀(pixel)로 변환시키고, 차량의 크기를 우측 뒷면을 중심으로 축소 시킨 뒤 자동차의 특성을 산출할 수 있다.
추출한 차량의 특성으로부터 추출한 차선의 기울기와 대응되는 마스크 이미지를 생성할 수 있고(S1500), 여기서, 마스크 이미지는 제공받은 영상에 존재하는 차선과 겹치거나 차선의 범위를 넘어가지 않을 정도의 크기를 갖는 직각삼각형의 형태로 생성될 수 있다.
생성한 마스크 이미지를 영상에 존재하는 차량과 합성시킬 수 있고(S1700), 여기서 차량과 합성시키는 것은, 생성된 마스크 이미지를 차량의 원근 비율에 따라 축소 또는 확대할 수 있어 해당 차량이 이동하여 카메라(300)로부터 제공받은 영상과 거리에 따른 크기 차이가 있을지라도 해당 차량과 합성할 수 있다.
마스크 이미지를 영상에 존재하는 차량과 합성시킨 후, 터널 내부의 영상에 존재하는 차선과 수직방향으로 분리선을 생성할 수 있고(S1900), 분리선은 사용자에 의해 순차적으로 거리와 구간이 설정될 수 있다.
도 6은 터널 내 사고위험 차량 감지 장치를 이용하여 차선을 이탈한 차량을 검출하는 방법을 구체적으로 도시한 흐름도이다.
도 6을 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 터널 내 사고위험 차량 감지 장치를 이용하여 차선을 이탈한 차량을 검출하는 방법을 구체적으로 설명하기로 한다.
생성한 마스크 이미지를 영상에 존재하는 차량과 합성시킨 후(S1700), 마스크 이미지를 합성한 차량이 차선의 범위 내에 존재하는지 존재하지 않는지 검출할 수 있다(S1710).
마스크 이미지를 합성한 차량이 차선의 범위 내에 존재하면, 해당 차량으로 경고신호를 송출하지 않을 수 있다.
반면, 마스크 이미지를 합성한 차량이 차선의 범위 외에 존재하는 경우, 차선의 범위 외에 존재하는 해당 차량을 안전운전 불이행 차량으로 판단할 수 있다(S1750). 이에 따라, 안전운전 불이행 차량으로 판단된 차량에 대한 정보를 제공하여 해당 차량으로 경고신호를 송출할 수 있다(S1790).
도 7은 터널 내 사고위험 차량 감지 장치를 이용하여 차량의 방향 이동을 판별하여 이동경로를 파악하는 방법을 구체적으로 도시한 흐름도이다.
도 7을 참조하여, 터널 내 사고위험 차량 감지 장치를 이용하여 차량의 방향 이동을 판별하여 이동경로를 파악하는 방법을 구체적으로 설명하기로 한다.
차량의 방향 이동을 판별하여 이동경로를 파악하는 이유는 영상에서 멀어져 터널을 빠져나가기 직전인 차량의 경우, 마스크 이미지를 합성시킨 차량일지라도 크기가 매우 작아 차량이 해당 차선을 벗어났는지 판별하기 어렵기 때문에 분리선을 생성하여 구간별 차량의 이동 경로를 파악하여 안전운전 불이행 차량을 검출하기 위함이다.
마스크 이미지를 영상에 존재하는 차량과 합성시킨 후, 터널 내부의 영상에 존재하는 차선과 수직방향으로 분리선을 생성한 뒤(S1900), 분리선의 구간을 설정할 수 있다.
설정한 분리선의 구간에서 임의의 차량의 방향 이동이 감지되었는지 판별할 수 있고(S1910), 임의의 차량의 방향 이동이 감지되면, 차량의 방향 이동이 감지된 분리선의 전방에 존재하는 분리선 구간에서 해당 차량의 이동경로를 파악할 수 있다(S1930).
예를 들어, 마스크 이미지를 차량에 합성한 영상에 관리자의 시각을 기준으로 하여 첫 번째 분리선에서 두 번째 분리선 사이는 1구간, 두 번째 분리선에서 세 번째 분리선 사이는 2구간으로 설정될 수 있다.
이로부터 1구간에 존재하는 차량이 일정 간격 이상 방향 이동 하는 경우 2구간에서 차선 변경하는 차량일 확률이 높으므로 1구간에서 방향 이동 하는 차량을 타겟으로 지정하여 2구간에서 타겟의 이동경로를 파악할 수 있다.
여기서, 차량의 방향 이동은 차량의 움직임을 파악하기 위해 Kalman Filter 등의 미세한 움직임도 검출해 낼 수 있는 필터 또는 프로세스를 적용하여 차량의 방향 이동을 검출해 낼 수 있다.
1구간에서 방향 이동 하는 차량을 타겟으로 지정한 뒤, 해당 차량이 2구간에서 해당 차량이 주행중인 차선의 범위 내에 존재하는지 존재하지 않는지 검출할 수 있다(S1950).
해당 차량이 주행중인 차선의 범위 내에 존재하지 않는다면, 해당 차량을 안전운전 불이행 차량으로 판단할 수 있다(S1970). 이에 따라, 안전운전 불이행 차량으로 판단된 차량에 대한 정보를 제공하여 해당 차량으로 경고신호를 송출할 수 있다(S1990).
도 8은 터널 내 사고위험 차량 감지 장치를 이용하여 차간 거리를 검출하는 방법을 구체적으로 도시한 흐름도이다.
도 8을 참조하여, 터널 내 사고위험 차량 감지 장치를 이용하여 차간 거리를 검출하는 방법을 구체적으로 설명하기로 한다.
마스크 이미지를 영상에 존재하는 차량과 합성시킨 후, 터널 내부의 영상에 존재하는 차선과 수직방향으로 분리선을 생성한 뒤(S1900), 분리선의 거리를 설정할 수 있다.
예를 들어, 마스크 이미지를 차량에 합성한 영상에 관리자의 시각을 기준으로 하여 첫 번째 분리선은 1m, 두 번째 분리선은 10m, 세 번째 분리선은 20m, 네 번째 분리선은 30m로 설정될 수 있다. 이로부터 네 번째 분리선에 차량이 존재할 때 두 번째 분리선에 시속 60km로 주행중인 안전거리 불이행 차량이 존재하는 것을 검출할 수 있다.
분리선에 설정된 거리를 기준으로 하여 차량과 차량 사이의 거리가 일정 거리 이상인지, 이하인지 검출할 수 있다(S1915). 차량과 차량 사이의 거리가 일정 거리 이하로 검출되는 경우, 해당 차량을 안전운전 불이행 차량으로 판단할 수 있다(S1935). 이에 따라, 안전운전 불이행 차량으로 판단된 차량에 대한 정보를 제공하여 해당 차량으로 경고신호를 송출할 수 있다(S1955).
전술한 바와 같이, 본 발명은 터널 내 사고위험 차량 감지 방법으로써 터널 내부를 촬영하여 차량의 이상 행동을 포착할 수 있고, 이로부터 사고 전 이상 행동이 포착된 차량의 운전자에게 경고신호를 송출하여 사고를 예방할 수 있다.
이와 같은, 터널 내 사고위험 차량 감지 방법은 어플리케이션으로 구현되거나 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.
상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거니와 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.
프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
10: 터널 내 사고위험 차량 감지 시스템
100: 터널 내 사고위험 차량 감지 장치
110: 특성추출부
130: 이미지 생성부
150: 검출부
155: 제1판단부
170: 차간분석부
175: 제2판단부
190: 경고송출부
300: 카메라
500: 단말기

Claims (11)

  1. 터널 내부를 촬영한 영상에서 움직이는 차량의 이미지로부터 특성을 추출하고,
    상기 추출된 차량의 이미지의 특성으로부터 상기 영상에 존재하는 차선의 기울기 및 상기 차량의 하단과 대응되는 직각삼각형의 형태로 마스크 이미지를 생성하고,
    상기 생성된 마스크 이미지를 상기 차량의 이미지와 합성하여 상기 차선의 범위 내에 상기 차량이 존재하는지 검출하고,
    상기 영상에 존재하는 차선과 수직 방향으로 분리선을 생성하여 차량과 차량 사이의 거리를 분석하며,
    상기 생성된 마스크 이미지를 상기 차량과 합성하는 것은,
    상기 생성된 마스크 이미지를 원근 비율에 따라 축소 또는 확대하여 해당 차량과 합성하는, 터널 내 사고위험 차량 감지 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 차선의 범위 내에 차량이 존재하는지 검출한 결과, 상기 마스크 이미지를 합성한 차량이 상기 차선의 범위 외에 존재하면 해당 차량을 안전운전 불이행 차량으로 판단하고,
    상기 차량과 차량 사이의 거리를 분석한 결과, 분석한 차량과 차량 사이의 거리가 일정 거리 이하이면, 해당 차량을 안전운전 불이행 차량으로 판단하고,
    상기 안전운전 불이행 차량으로 판단된 차량에 경고신호를 송신하는, 터널 내 사고위험 차량 감지 방법.
  3. 삭제
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 차량과 차량 사이의 거리를 분석하는 것은,
    상기 영상에 존재하는 차선과 수직으로 생성하여 상기 분리선의 거리를 설정하고,
    상기 분리선의 거리를 기준으로 차량의 위치를 판별하여 상기 차량과 차량 사이의 거리를 분석하는, 터널 내 사고위험 차량 감지 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 분리선에 순차적으로 구간을 설정하고,
    임의의 분리선 구간에서 차량의 방향 이동이 일정범위를 벗어난 경우, 상기 방향 이동한 차량을 타겟으로 지정하고,
    임의의 분리선의 전방에 존재하는 분리선 구간에서 상기 타겟의 이동경로를 파악하는, 터널 내 사고위험 차량 감지 방법.
  6. 제 1 항에 따른 터널 내 사고위험 차량 감지 방법을 수행하기 위한, 컴퓨터 프로그램이 기록될 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.
  7. 터널 내부를 촬영한 영상에서 움직이는 차량의 이미지로부터 특성을 추출하는 특성추출부;
    상기 영상에 존재하는 차선의 기울기와 상기 특성추출부에서 추출된 차량의 특성으로부터 상기 차선의 기울기와 대응되는 직각삼각형의 형태로 마스크 이미지를 생성하는 이미지 생성부;
    상기 이미지 생성부에서 생성된 마스크 이미지를 상기 차량의 이미지와 합성하여 상기 차선의 범위 내에 상기 차량이 존재하는지 검출하는 검출부; 및
    상기 영상에 존재하는 차선과 수직 방향으로 분리선을 생성하여 차량과 차량 사이의 거리를 분석하는 차간분석부;를 포함하며,
    상기 검출부는,
    상기 생성된 마스크 이미지를 원근 비율에 따라 축소 또는 확대하여 해당 차량과 합성하는, 터널 내 사고위험 차량 감지 장치.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 검출부에서 차선의 범위 내에 차량이 존재하는지 검출한 결과, 상기 마스크 이미지를 합성한 차량이 상기 차선의 범위 외에 존재하면 해당 차량을 안전운전 불이행 차량으로 판단하는 제1판단부;
    상기 차간분석부에서 차량과 차량 사이의 거리를 분석한 결과, 분석한 차량과 차량 사이의 거리가 일정 거리 이하이면, 해당 차량을 안전운전 불이행 차량으로 판단하는 제2판단부; 및
    상기 제1판단부 또는 제2판단부에서 상기 안전운전 불이행 차량으로 판단된 차량이 존재하면, 해당 차량에 경고신호를 송신하는 경고송출부;를 포함하는, 터널 내 사고위험 차량 감지 장치.
  9. 삭제
  10. 제 7 항에 있어서,
    상기 차간분석부는,
    상기 영상에 존재하는 차선과 수직으로 생성하여 상기 분리선의 거리를 설정한 뒤 상기 분리선의 거리를 기준으로 차량의 위치를 판별하여 상기 차량과 차량 사이의 거리를 분석하는, 터널 내 사고위험 차량 감지 장치.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 분리선에 순차적으로 구간을 설정하여 임의의 분리선 구간에서 차량의 방향 이동이 일정범위를 벗어난 경우, 상기 방향 이동한 차량을 타겟으로 지정하고, 임의의 분리선의 전방에 존재하는 분리선 구간에서 상기 타겟의 이동경로를 파악하는, 터널 내 사고위험 차량 감지 장치.
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