KR102121423B1 - 카메라 영상을 이용한 도로선형인지서버 및 그 인지 방법 - Google Patents

카메라 영상을 이용한 도로선형인지서버 및 그 인지 방법 Download PDF

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Abstract

카메라 영상을 이용한 도로선형인지서버 및 그 인지 방법이 개시된다. 본 발명의 실시 예에 따른 카메라 영상을 이용한 도로선형인지서버는, 도로에 설치된 CCTV 카메라로부터 촬영된 영상을 전송받는 통신부, 전송받은 영상으로부터 객체를 추적하여 해당 객체의 이동정보를 수집하는 이동정보 수집부, 수집된 객체의 이동정보를 분석하여 도로 선형을 추정하는 선형 추정부, 및 추정된 도로 선형을 이용하여 도로의 선형정보를 생성하는 선형정보 생성부를 포함한다.

Description

카메라 영상을 이용한 도로선형인지서버 및 그 인지 방법 {Server and method for recognizing road line using camera image}
본 발명은 카메라 영상을 이용한 도로선형인지서버 및 그 인지 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 카메라 영상만을 이용하여 도로선형을 파악하는 카메라 영상을 이용한 도로선형인지서버 및 그 인지 방법에 관한 것이다.
도로 및 골목에서 지능형 CCTV(방범, 주정차 무인단속 등을 운영하는 모든 CCTV)를 운영함에 있어 가장 중요한 부분이 자동으로 도로(차도, 골목길 등)선형을 인지하는 부분이다. 대부분 도로(차도, 골목길 등) 선형을 CCTV제조사, 소프트웨어 개발사 또는 CCTV 관리자 및 운영자가 직접 육안으로 인지한 후, 지능형 파라메타값과 도로선형에 따라 지능형 감시 범위를 사람이 직접 개입하여 지능형 값을 입력한다. 수백대의 지능형 CCTV을 셋팅하려면 셋팅시간이 길어집니다. 또한 CCTV 카메라를 구성하고 있는 팬/틸트, 줌렌즈의 모터와 기어부분으로 구성되어 있어, 이를 장기간 운영시 CCTV 회전체 팬/틸트(회전 및 상하 이동)값, 줌 값, 포커스 값 등이 틀어지면, 이를 다시 사람이 직접 개입하여 지능형 파라메타값과 도로선형에 따라 지능형 감시 범위를 다시 입력하며, 이를 지속적으로 반복해야 된다.
여러가지 이유로 도로의 선형정보를 정확하게 파악하는 것은 매우 중요한 일이다. 도로의 선형정보를 파악하기 위한 가장 손쉬운 방법은 사람이 직접 개입하여, 육안으로 확인하는 것이다.
지능형 CCTV 운영시 기존 도로선형 값이 보존되어 있어야 하지만, 실제로는 많은 도로선형 값이 보존되지 않고 있다. 그러므로, CCTV 운영전/후 도로선형정보를 파악하기는 매우 어려운 실정이다.
이러한 경우, CCTV 운영자/관리자/개발자 등은 직접 CCTV를 제어하여, 도로선형 및 지능형 셋팅을 하여야 하는 일이 빈번하게 일어나게 되는데, 또한 불법주정차 CCTV 같은 경우는 도로에 사람이 직접나가서, 센터에 있는 셋팅자와 지속적으로 전화하면서 셋팅하는 경우가 발생하므로, 차량들이 운행중인 상태에서 현장 담당자가 수행하여야 하기 때문에, 안전사고에 노출되어 매우 위험한 상황이 발생할 수 있다.
또한, 도로에 대한 보수 작업이 이루어져 도로에 변형이 발생하였을 경우 이러한 사항이 도면에 반영되지 않아, 도로에 대한 도면이 존재하더라도 도면으로부터 정확한 도로의 선형정보를 취득하기란 쉽지 않은 일이다.
국내공개특허 제2013-0032640호(2013. 4. 2. 공개)
전술한 문제점을 해결하기 위하여 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 도로에 대한 실제 측량 및 장비들에 대한 세팅절차 없이, 카메라 영상만을 이용하여 도로의 선형을 정확하게 파악하기 위한 카메라 영상을 이용한 도로선형인지서버 및 그 인지 방법을 제시하는 데 있다.
본 발명의 해결과제는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
전술한 기술적 과제를 해결하기 위한 수단으로서, 본 발명의 실시 예에 따른 카메라 영상을 이용한 도로선형인지서버는, 도로에 설치된 CCTV 카메라로부터 촬영된 영상을 전송받는 통신부, 전송받은 영상으로부터 객체를 추적하여 해당 객체의 이동정보를 수집하는 이동정보 수집부, 수집된 객체의 이동정보를 분석하여 도로 선형을 추정하는 선형 추정부, 및 추정된 도로 선형을 이용하여 도로의 선형정보를 생성하는 선형정보 생성부를 포함한다.
바람직하게, 이동정보 수집부는, 기설정된 추적시간 동안 CCTV 카메라의 촬영범위 내에 동일한 객체가 복수회 검지되면, 복수회 검지된 객체의 위치를 서로 연결하여 이동정보를 수집할 수 있다.
또한 바람직하게, 이동정보 수집부는, 객체의 이동정보를 각 객체별 이동성향에 따라 기설정된 고유의 색상으로 구분하여 저장할 수 있다.
또한 바람직하게, 객체별 이동성향은, 제1 방향 주행군, 제2 방향 주행군, 및 비정상 주행군을 포함할 수 있다.
또한 바람직하게, 선형 추정부는, 객체별 이동성향이 제1 및 제2 방향 주행군에 속하는 객체들의 주행위치로부터 기설정된 간격을 반영하여 도로의 폭을 결정할 수 있다.
또한 바람직하게, 선형 추정부는, 객체별 이동성향이 제1 및 제2 방향 주행군에 속하는 객체들의 이동형태에 의해 도로의 형상을 결정할 수 있다.
도로에 설치된 CCTV 카메라로부터 촬영된 영상을 전송받는 단계;
한편, 본 발명의 다른 실시 예에 따른 카메라 영상을 이용한 도로선형인지 방법은, 전송받은 영상으로부터 객체를 추적하여 해당 객체의 이동정보를 수집하는단계, 수집된 객체의 이동정보를 분석하여 도로 선형을 추정하는 단계, 및 추정된 도로 선형을 이용하여 도로의 선형정보를 생성하는 단계를 포함한다.
바람직하게, 이동정보 수집부는, 기설정된 추적시간 동안 CCTV 카메라의 촬영범위 내에 동일한 객체가 복수회 검지되면, 복수회 검지된 객체의 위치를 서로 연결하여 이동정보를 수집할 수 있다.
또한 바람직하게, 이동정보 수집부는, 객체의 이동정보를 각 객체별 이동성향에 따라 기설정된 고유의 색상으로 구분하여 저장할 수 있다.
또한 바람직하게, 객체별 이동성향은, 제1 방향 주행군, 제2 방향 주행군, 및 비정상 주행군을 포함할 수 있다.
또한 바람직하게, 선형 추정부는, 객체별 이동성향이 제1 및 제2 방향 주행군에 속하는 객체들의 주행위치로부터 기설정된 간격을 반영하여 도로의 폭을 결정할 수 있다.
또한 바람직하게, 선형 추정부는, 객체별 이동성향이 제1 및 제2 방향 주행군에 속하는 객체들의 이동형태에 의해 도로의 형상을 결정할 수 있다.
본 발명에 따르면, 도로 선형을 파악하기 위해, 측량자가 직접 도로에 나가 측량을 하거나, 별도의 장비를 설치할 필요없이 기존에 설치되어 있는 카메라 혹은 다목적의 카메라에 의해 촬영된 영상을 이용하여 도로의 선형을 정확하게 파악할 수 있도록 하는 카메라 영상을 이용한 도로선형인지서버 및 그 인지 방법을 제공하는 효과가 있다.
또한, 카메라에 의해 촬영된 영상을 분석하여 도로의 선형을 파악하는 것이기 때문에, 카메라에 대한 번거로운 설정 과정이 불필요함은 물론, 일부러 카메라를 더 설치할 필요가 없는 효과가 있다.
본 발명의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 카메라 영상을 이용한 도로선형인지 시스템의 네트워크 구성도,
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 카메라 영상을 이용한 도로선형인지서버의 블럭도,
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 카메라 영상을 이용한 도로선형인지서버에서 이동정보를 수집하는 방법을 설명하기 위한 도면,
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 카메라 영상을 이용한 도로선형인지서버에서 이동성향을 파악하는 방법을 설명하기 위한 도면, 그리고,
도 5는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 카메라 영상을 이용한 도로선형인지방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이상의 본 발명의 목적들, 다른 목적들, 특징들 및 이점들은 첨부된 도면과 관련된 이하의 바람직한 실시 예들을 통해서 쉽게 이해될 것이다. 그러나 본 발명은 여기서 설명되는 실시 예들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 오히려, 여기서 소개되는 실시 예들은 개시된 내용이 철저하고 완전해질 수 있도록 그리고 당업자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 제공되는 것이다.
본 명세서에서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소 상에 있다고 언급되는 경우에 그것은 다른 구성요소 상에 직접 형성될 수 있거나 또는 그들 사이에 제 3의 구성요소가 개재될 수도 있다는 것을 의미한다. 또한, 도면들에 있어서, 구성요소들의 두께는 기술적 내용의 효과적인 설명을 위해 과장된 것이다.
본 명세서에서 제1, 제2 등의 용어가 구성요소들을 기술하기 위해서 사용된 경우, 이들 구성요소들이 이 같은 용어들에 의해서 한정되어서는 안 된다. 이들 용어들은 단지 어느 구성요소를 다른 구성요소와 구별시키기 위해서 사용되었을 뿐이다. 여기에 설명되고 예시되는 실시 예들은 그것의 상보적인 실시 예들도 포함한다.
또한, 제1 엘리먼트 (또는 구성요소)가 제2 엘리먼트(또는 구성요소) 상(ON)에서 동작 또는 실행된다고 언급될 때, 제1 엘리먼트(또는 구성요소)는 제2 엘리먼트(또는 구성요소)가 동작 또는 실행되는 환경에서 동작 또는 실행되거나 또는 제2 엘리먼트(또는 구성요소)와 직접 또는 간접적으로 상호 작용을 통해서 동작 또는 실행되는 것으로 이해되어야 할 것이다.
어떤 엘리먼트, 구성요소, 장치, 또는 시스템이 프로그램 또는 소프트웨어로 이루어진 구성요소를 포함한다고 언급되는 경우, 명시적인 언급이 없더라도, 그 엘리먼트, 구성요소, 장치, 또는 시스템은 그 프로그램 또는 소프트웨어가 실행 또는 동작하는데 필요한 하드웨어(예를 들면, 메모리, CPU 등)나 다른 프로그램 또는 소프트웨어(예를 들면 운영체제나 하드웨어를 구동하는데 필요한 드라이버 등)를 포함하는 것으로 이해되어야 할 것이다.
또한, 어떤 엘리먼트(또는 구성요소)가 구현됨에 있어서 특별한 언급이 없다면, 그 엘리먼트(또는 구성요소)는 소프트웨어, 하드웨어, 또는 소프트웨어 및 하드웨어 어떤 형태로도 구현될 수 있는 것으로 이해되어야 할 것이다.
또한, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시 예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 '포함한다(comprises)' 및/또는 '포함하는(comprising)'은 언급된 구성요소는 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 카메라 영상을 이용한 도로선형인지 시스템의 네트워크 구성도이다.
CCTV 카메라(100)는 도로 위, 건물 내외부 등 다양한 목적에 의해 어디든지 설치될 수 있다. 예를 들면, 도로 위에 설치되어 교통흐름 파악 및 조정용, 불법 주정차 단속용, 신호위반 차량 단속용, 범죄현장 검출용 등으로 수 있다.
하지만, 본 실시예에서는 CCTV 카메라(100)를 도로의 선형정보 파악을 목적으로 사용하는 것이므로, 도로에 설치된 CCTV 카메라(100)에 한정될 수 있다. 다만, CCTV 카메라(100)는 본 실시예에 적용하기 위해 전용으로 설치하는 것이 아니라, 도로 상에 설치되는 CCTV 카메라(100)를 모두 활용할 수 있다.
카메라 영상을 이용한 도로선형인지서버(이하, '도로선형인지서버'라 한다)(200)는 CCTV 카메라(100)와 원격으로 통신이 가능하여, CCTV 카메라(100)에 의해 촬영된 영상을 수신하여 이 영상으로부터 도로의 선형정보를 파악한다. 도로선형인지서버(200)의 동작에 관하여는 후술하는 도 2에서 보다 상세히 설명하도록 한다.
본 실시예에서는 설명의 편의를 위해, 도로선형인지서버(200)와 한대의 CCTV 카메라(100)가 통신함을 도시하였다. 하지만, 이는 단순히 설명의 편의를 위한 것일 뿐, 실제로는 도로선형인지서버(200)는 도로상의 다수의 CCTV 카메라(100)와 통신이 가능하며, 다수의 CCTV 카메라(100)로부터 촬영된 영상을 전송받는다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 카메라 영상을 이용한 도로선형인지서버의 블럭도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 도로선형인지서버(200)는 통신부(210), 이동정보 수집부(220), 선형 추정부(230), 선형정보 생성부(240), 저장부(250), 및 제어부(260)를 포함한다.
통신부(210)는 도로선형인지서버(200)의 네트워크 통신을 지원하는 것으로, 도로선형인지서버(200)에서 원격으로 CCTV 카메라(100)를 제어할 수 있도록 한다. 도로선형인지서버는 통신부(210)를 통해 CCTV 카메라(100)가 영상을 촬영하여 전송하도록 제어할 수 있다.
이동정보 수집부(220)는 통신부(210)가 CCTV 카메라(100)로부터 영상을 전송받으면, 이 영상으로부터 객체를 추적하여 해당 객체의 이동정보를 수집한다. 여기서, CCTV 카메라(100)로부터 전송받은 영상은 도로의 일정 범위내를 촬영한 영상이며, 이 영상으로부터 추출되는 객체는 차량, 사람, 오토바이, 및 자전거 등을 포함할 수 있다.
보다 구체적으로, 이동정보 수집부(220)는 기설정된 추적시간 동안 CCTV 카메라(100)의 촬영범위 내에서 동일한 객체가 복수회 검지되면, 복수회 검지된 객체의 위치를 서로 연결함으로써, 해당 객체의 이동정보를 수집한다.
또한, 이동정보 수집부(220)는 객체의 이동정보를 각 객체별 이동성향에 따라 기설정된 고유의 색상으로 구분하여 저장할 수 있다. 이러한 이동정보 수집부(220)의 동작에 관하여는 후술하는 도 3 및 도 4에서 보다 상세히 설명하도록 한다.
선형 추정부(230)는 이동정보 수집부(220)에 의해 이동정보가 수집되면, 수집된 객체의 이동정보를 분석하여 도로 선형을 추정한다. 보다 구체적으로, 선형 추정부(230)는 객체별 이동성향이 제1 주행군에 속하는 객체들과 제2 주행군에 속하는 객체들의 주행위치로부터 기설정된 간격을 반영하여 도로의 폭을 결정한다.
선형정보 생성부(240)는 선형 추정부(230)에 의해 추정된 도로 선형을 이용하여 지도에 맵핑할 도로의 선형정보를 생성한다. 또한, 선형정보 생성부(240)에서 도로의 선형정보를 지도에 맵핑하는 동작까지 수행할 수 있다.
저장부(250)는 본 도로선형인지서버(200)의 동작에 필요한 모든 정보를 저장한다. 예를 들면, 저장부(250)는 도로선형인지서버(200)의 관리 책임하에 있는 CCTV 카메라(100)에 관한 정보를 저장할 수 있다. 또한, 저장부(250)는 선형정보 생성부(240)에 의해 생성된 도로의 선형정보를 저장할 수 있다. 또한, 저장부(250)는 이동정보 수집부(220), 선형 추정부(30), 및 선형정보 생성부(240)의 동작에 의해 생성되는 각종 정보를 저장할 수 있다.
제어부(260)는 본 도로선형인지서버(200)의 전반적인 동작을 제어한다. 즉, 제어부(260)는 통신부(210), 이동정보 수집부(220), 선형 추정부(230), 선형정보 생성부(240), 및 저장부(250)들 간의 신호 입출력을 제어한다.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 카메라 영상을 이용한 도로선형인지서버에서 이동정보를 수집하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
CCTV 카메라(100)는 기설정된 추적시간 동안 정해진 촬영영역에 대한 영상을 촬영한다. 여기서, 정해진 촬영영역은 도로선형인지서버(200)에 의해 설정될 수 있다.
CCTV 카메라(100)에 의해 도시한 바와 같은 영상이 촬영되었다고 가정한다. CCTV 카메라(100)에 의해 (a)의 영상이 먼저 촬영되고, 기설정된 촬영간격에 따라 예를 들어, 1 내지 3분 후 (b)의 영상이 촬영된다.
이동정보 수집부(220)는 (a)의 영상에서, 차량 객체 A, 및 B를 검지할 수 있다. 도시된 바와 같이, 차량 객체 A는 도로가 아닌 곳에 존재하고, 차량 객체 B는 도로상에 존재하는 것으로 보인다.
이동정보 수집부(220)는 (b)의 영상에서, 차량 객체 C, 및 D를 검지할 수 있다. 이후, 이동정보 수집부(220)는 차량 객체들 A, B, C, D의 위치좌표를 비교하고, 이미지 분석을 통해 각 차량 객체들이 동일 차량인지 혹은 동일하지 않은 차량인지를 비교 분석한다.
차량 객체 A와 C를 서로 비교한다. 차량 객체 A와 C의 이미지 분석 결과에 따라 차량 객체 A와 C는 동일한 차량인 것으로 판단된다. 또한, 차량 객체 A와 C의 위치좌표를 비교했을 때, 차량 객체 A와 C의 위치좌표가 동일하면, 차량이 정지 혹은 주차중인 상태로 판단할 수 있다.
차량 객체 B와 D를 서로 비교한다. 차량 객체 B와 D의 이미지 분석 결과에 따라 차량 객체 B와 D은 동일한 차량인 것으로 판단된다. 또한, 차량 객체 B와 D의 위치좌표를 비교하면, 차량 객체 B와 D의 위치좌표가 서로 다르게 검출된다. 이 경우, 차량 객체 B와 D는 동일한 차량이고, 도로 위에서 주행중인 차량인 것으로 판단할 수 있다.
또한, 차량 객체 A와 D, 그리고 차량 객체 B와 C도 서로 비교할 수 있다. 하지만, 차량 객체 A와 D, 그리고 차량 객체 B와 C는 이미지 분석 결과 서로 동일한 차량이 아닌 것으로 판단된다. 이러한 경우, 굳이 위치좌표를 비교하는 동작을 필요로 하지 않는다.
정보의 정확성을 위해, CCTV 카메라(100)는 기설정된 촬영 시간 이내에 복수 회 동일 구간에 대한 영상을 촬영할 수 있다. 다만, 본 실시예에서는 설명의 편의를 위하여 CCTV 카메라(100)에서 2회의 촬영을 진행한 상태를 예시적으로 설명하였다.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 카메라 영상을 이용한 도로선형인지서버에서 이동성향을 파악하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
이동정보 수집부(220)는 객체의 이동정보를 각 객체별 이동성향에 따라 기설정된 고유의 색상으로 구분하여 이동정보를 저장한다. 본 실시예에서는 객체별 이동성향을 색상별로 구분한 상태를 예시하였다.
객체별 이동성향은 제1 방향 주행군, 제2 방향 주행군, 및 비정상 주행군을 포함한다. 제1 방향 주행을 상행선이라 한다면, 제2 방향 주행군은 하행선에 해당한다. 또한, 비정상 주행군은 차량이 순방향으로 진행하는 것이 정상적인데 반해, 역주행, U턴, 갓길 주행 등 평범한 주행이 아닌 주행에 해당한다.
도면을 참조하면, 파란색으로 표시된 객체들은 제1 방향 주행군에 해당하는 차량들의 이동정보이고, 빨간색으로 표시된 객체들은 제2 방향 주행군에 해당하는 차량들의 이동정보일 수 있다. 또한, 초록색으로 표시된 객체는 비정상 주행군에 해당하는 차량의 이동정보이다.
도면에서 중앙 부분의 흰색 점은 CCTV 카메라(100)의 위치이다. 이를 통해, CCTV 카메라(100) 한대가 촬영 가능한 범위도 파악할 수 있다. 또한, 제1 방향 주행군 및 제2 방향 주행군에 속하는 차량의 이동정보를 통해 현재 도로가 직선 형태임을 알 수 있다.
또한, 선형 추정부(230)에서는 객체별 이동성향이 상기 제1 및 제2 방향 주행군에 속하는 객체들의 주행위치로부터 기설정된 간격을 반영하여 도로의 폭을 결정한다.
일반적으로, 차량은 도로의 가장자리로부터 어느 정도 간격을 두고 주행하게 된다. 이러한 특징에 의해, 여러 차례 테스트를 통해 차량이 도로의 가장자리로부터 얼마만큼의 간격을 두고 주행하는지를 판단하여, 이를 도로의 폭을 결정하기 위한 간격으로 설정한다.
예를 들면, 제1 방향 주행군에 속하는 차량들 중, 가장 오른쪽에서 검지된 차량과 가장 왼쪽에서 검지된 차량에 각각 기설정된 도로의 폭을 반영하여 도로의 폭을 결정할 수 있다.
도 5는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 카메라 영상을 이용한 도로선형인지방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
여기에서는 도 1 내지 도 5를 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 카메라 영상을 이용한 도로선형인지방법을 설명한다.
CCTV 카메라(100)에서 기설정된 촬영 시간 동안 기설정된 횟수 만큼 자신의 촬영범위 내의 영상을 촬영하고, 도로선형인지서버(200)로 촬영된 영상을 전송한다(S300).
도로선형인지서버(200)에서는 통신부(210)를 통해 CCTV 카메라(100)로부터 촬영된 영상을 전송받으며, 이동정보 수집부(220)에서 이 영상을 이용해 객체를 추적하고 객체들의 이미지 정보 및 위치좌표를 수집한다(S310).
제어부(260)는 이동정보 수집부(220)에 의해 수집된 이미지 정보에 의해, 동일 객체가 복수회 검지되었는지를 판단한다. 이 결과, 동일 객체가 복수회 검지되었을 경우(S320-Y)에는 다시 해당 객체의 위치좌표를 이용하여 객체의 위치가 이동되었는지를 판단할 수 있다(S330).
S330 단계에서, 복수회 검지된 객체의 위치가 이동된 것으로 판단되면(S330-Y), 이동정보 수집부(220)에서는 해당 객체의 위치를 연결하여 이동정보를 수집한다(S340).
선형 추정부(230)에서는 이동정보 수집부(220)에 의해 수집된 이동정보를 이용하여 도로 선형을 추정하고(S350), 선형정보 생성부(240)에서는 선형 추정부(230)에 의해 추정된 도로 선형을 이용하여 도로의 선형정보를 생성한다(S360).
만약, S320 및 S330 단계에서, 동일 객체가 복수회 검지되지 않고(S320-N), 해당 객체의 위치가 이동되지 않았을 경우(S330-N)에는 해당 객체는 불필요한 정보이므로 무시한다(S370).
이러한 절차에 의해, 도로의 형태, 도로의 폭 등 도로에 대한 선형정보를 파악할 수 있게 된다. 도로에 대한 선형정보가 파악되면, 도로의 가장자리 부분에 대한 정보가 명확해지므로, 도로의 가장자리에 차량이 주정차 하고 있는 상황이 쉽게 파악될 수 있다. 이를 이용하면, 도로의 가장자리에 대한 불법 주정차 차량의 단속이 가능해진다.
본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100 : CCTV 카메라 200 : 도로선형인지서버
210 : 통신부 220 : 이동정보 수집부
230 : 선형 추정부 240 : 선형정보 생성부
250 : 저장부 260 : 제어부

Claims (12)

  1. 도로에 설치된 CCTV 카메라로부터 촬영된 영상을 전송받는 통신부;
    상기 전송받은 영상으로부터 객체를 추적하여 해당 객체의 이동정보를 수집하는 이동정보 수집부;
    상기 수집된 객체의 이동정보를 분석하여 도로 선형을 추정하는 선형 추정부; 및
    상기 추정된 도로 선형을 이용하여 상기 도로의 선형정보를 생성하는 선형정보 생성부;를 포함하며,
    상기 이동정보 수집부는, 기설정된 추적시간 동안 상기 CCTV 카메라의 촬영범위 내에 동일한 객체가 복수회 검지되면, 상기 복수회 검지된 객체의 위치를 서로 연결하여 상기 이동정보를 수집하고, 상기 객체의 이동정보를 제1 방향 주행군, 제2 방향 주행군, 및 비정상 주행군을 포함하는 객체별 이동성향에 따라 기설정된 고유의 색상으로 구분하여 저장하며,
    상기 선형 추정부는, 상기 객체별 이동성향이 상기 제1 및 제2 방향 주행군에 속하는 객체들의 주행위치로부터 기설정된 간격을 반영하여 상기 도로의 폭을 결정하며,
    상기 결정된 도로의 폭 정보를 기초로 도로의 가장자리 부분에 대한 정보를 파악하여 도로의 가장자리에 차량이 주정차하고 있는지, 도로의 갓길로 주행하고 있는지, 및 도로가 아닌 곳에 차량이 주정차하고 있는지를 포함하는 상기 비정상 주행군을 판별하는 것을 특징으로 하는 카메라 영상을 이용한 도로선형인지서버.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 선형 추정부는, 상기 객체별 이동성향이 상기 제1 및 제2 방향 주행군에 속하는 객체들의 이동형태에 의해 상기 도로의 형상을 결정하는 것을 특징으로 하는 카메라 영상을 이용한 도로선형인지서버.
  7. 도로에 설치된 CCTV 카메라로부터 촬영된 영상을 전송받는 단계;
    상기 전송받은 영상으로부터 객체를 추적하여 해당 객체의 이동정보를 수집하는 단계;
    상기 수집된 객체의 이동정보를 분석하여 도로 선형을 추정하는 단계; 및
    상기 추정된 도로 선형을 이용하여 상기 도로의 선형정보를 생성하는 단계;를 포함하며,
    상기 이동정보를 수집하는 단계는, 기설정된 추적시간 동안 상기 CCTV 카메라의 촬영범위 내에 동일한 객체가 복수회 검지되면, 상기 복수회 검지된 객체의 위치를 서로 연결하여 상기 이동정보를 수집하고, 상기 객체의 이동정보를 제1 방향 주행군, 제2 방향 주행군, 및 비정상 주행군을 포함하는 객체별 이동성향에 따라 기설정된 고유의 색상으로 구분하여 저장하며,
    상기 도로 선형을 추정하는 단계는, 상기 객체별 이동성향이 상기 제1 및 제2 방향 주행군에 속하는 객체들의 주행위치로부터 기설정된 간격을 반영하여 상기 도로의 폭을 결정하며,
    상기 결정된 도로의 폭 정보를 기초로 도로의 가장자리 부분에 대한 정보를 파악하여 도로의 가장자리에 차량이 주정차하고 있는지, 도로의 갓길로 주행하고 있는지, 및 도로가 아닌 곳에 차량이 주정차하고 있는지를 포함하는 상기 비정상 주행군을 판별하는 것을 특징으로 하는 카메라 영상을 이용한 도로선형인지 방법.
  8. 삭제
  9. 삭제
  10. 삭제
  11. 삭제
  12. 제 7 항에 있어서,
    상기 도로 선형을 추정하는 단계는, 상기 객체별 이동성향이 상기 제1 및 제2 방향 주행군에 속하는 객체들의 이동형태에 의해 상기 도로의 형상을 결정하는 것을 특징으로 하는 카메라 영상을 이용한 도로선형인지 방법.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114141024A (zh) * 2021-11-29 2022-03-04 深圳力合信息技术有限公司 一种车位信息检测装置及方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20100105160A (ko) * 2009-03-20 2010-09-29 주식회사 비츠로시스 자동 교통정보추출 시스템 및 그의 추출방법
KR101178779B1 (ko) * 2011-06-09 2012-09-07 휴앤에스(주) 차량 주행궤적 추적시스템
KR20130032640A (ko) 2011-09-23 2013-04-02 한국건설기술연구원 도로의 차량 주행에 의한 도로 평면선형정보 취득방법
KR101604456B1 (ko) * 2015-07-31 2016-03-17 주식회사 와이비시스템 불법 주정차 무인단속 시스템 및 그 제어방법
KR101914103B1 (ko) * 2017-12-08 2018-11-01 렉스젠(주) 차로 자동 생성 장치 및 그 방법

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20100105160A (ko) * 2009-03-20 2010-09-29 주식회사 비츠로시스 자동 교통정보추출 시스템 및 그의 추출방법
KR101178779B1 (ko) * 2011-06-09 2012-09-07 휴앤에스(주) 차량 주행궤적 추적시스템
KR20130032640A (ko) 2011-09-23 2013-04-02 한국건설기술연구원 도로의 차량 주행에 의한 도로 평면선형정보 취득방법
KR101604456B1 (ko) * 2015-07-31 2016-03-17 주식회사 와이비시스템 불법 주정차 무인단속 시스템 및 그 제어방법
KR101914103B1 (ko) * 2017-12-08 2018-11-01 렉스젠(주) 차로 자동 생성 장치 및 그 방법

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114141024A (zh) * 2021-11-29 2022-03-04 深圳力合信息技术有限公司 一种车位信息检测装置及方法
CN114141024B (zh) * 2021-11-29 2023-02-21 深圳力合信息技术有限公司 一种车位信息检测装置及方法

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