KR102163208B1 - Hybrid unmanned traffic surveillance system, and method thereof - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 하이브리드 무인교통 감시시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 기존 루프 및 레이더 방식의 차량번호 인식 및 과속차량의 인식 방식에 있어서는 루프 및 레이더에서 차량검지 데이터 및 차량의 속도 데이터를 제공하였으나, 이러한 방식에 있어서는 오검지의 확률이 높으므로, 영상으로 차량을 검지하고 루프 및 레이더 장치에서 주는 데이터 값을 취합하여 과속차량에 대한 번호인식함으로써, 오검지가 높은 영상검지 방식의 단점을 보완하고, 레이더의 풋프린트 값에 의한 갓길 차량의 빠지는 차량에 대해 영상검지로 번호인식 또한 가능하도록 하기 위한 하이브리드 무인교통 감시시스템 및 그 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a hybrid unmanned traffic monitoring system and method thereof, and more specifically, in the vehicle number recognition and speeding vehicle recognition method of the existing loop and radar method, vehicle detection data and vehicle speed data are obtained from the roof and radar. However, in this method, the probability of false detection is high, so by detecting the vehicle with an image and collecting the data values given from the roof and radar device to recognize the number of the speeding vehicle, the disadvantage of the image detection method with high false detection In addition, the present invention relates to a hybrid unmanned traffic monitoring system and a method for recognizing the number of vehicles falling off the shoulder vehicle by image detection based on the radar footprint value.
무인교통 감시 시스템과 관련하여 다양한 기술들이 제안된 바 있다. Various technologies have been proposed in connection with the unmanned traffic monitoring system.
예로서, 대한민국 특허출원 출원번호 제10-1996-0009486호(과속차량 무인감지시스템)은 고속도로상에서 과속차량을 감지하는 마이크로파센서나 루프스피드센서를 이용하고 전광판장치의 속도디스플레이와 고속카메라의 속도위반차량번호촬영으로 과속운전자에게 바로 알려줌과 더불어 원격조정장치와 컴퓨터를 통한 자동촬영화면을 온라인으로 전송시키는 한편 전송되어 온 압축영상정보를 복원하여 수동으로 차량번호를 입력하고 호스트컴퓨터와 자동으로 차적데이터베이스와 인퍼테이스하여 해당 고지서를 신속히 발부할 수 있는 과속차량 무인감지시스템에 관한 것이다.For example, Korean Patent Application No. 10-1996-0009486 (unmanned speeding vehicle detection system) uses a microwave sensor or a loop speed sensor to detect speeding vehicles on a highway, and the speed display of the electronic signage device and the speed of the high-speed camera are violated. In addition to immediately notifying the speeding driver by photographing the vehicle number, the automatic photographing screen is transmitted online through the remote control device and the computer, while the transmitted compressed image information is restored and the vehicle number is entered manually and the vehicle registration database is automatically performed with the host computer. It relates to a speeding vehicle unmanned detection system capable of promptly issuing a relevant bill through infertance with.
또한, 대한민국 특허출원 출원번호 제10-2004-0014264호(무인 불법 주정차 차량 자동감지 시스템)은 도로상의 불법 주정차 금지구역을 감시하며 해당 금지구역에 진입하는 차량을 촬영하는 고정카메라, 도로상의 불법 주정차 구역에 진입한 차량을 추적 인식하여 차량정보를 촬영 수집하는 팬/틸트 기능 및 줌 기능의 스피드돔카메라와, 상기 고정카메라가 촬영한 영상에 좌표값을 지정하여 가상의 주차금지 구역을 설정하고 이 가상의 주차금지 구역 내에 진입하는 차량을 객체 추출 방식으로 모션 디텍션을 수행하며 상기 고정카메라와 스피드돔카메라의 작동을 제어하는 CPU와, 상기 CPU에 객체 추출을 통한 주정차 위반차량 검출기능을 제공하는 모션디텍션모듈 및 통신인터페이스모듈을 포함하는 현장카메라부; 상기 현장카메라부에서 유무선을 통하여 전송 입력되는 수집된 주정차위반 차량 이미지정보를 수집하여 번호인식시스템에 연동시켜 차량번호를 인식하고, 인식된 주정차 위반차량 번호를 차적조회시스템에 조회 요청하여 차주 정보를 획득하고, 획득된 차주정보에 기초하여 스티커 발행시스템을 통해 해당 차주에게 스티커를 발행 발송하게 하는 센터컴퓨터를 포함하는 중앙관제부로 구성되는 기술에 관한 것이다.In addition, Korean Patent Application No. 10-2004-0014264 (Unmanned Illegal Parking and Stop Vehicle Automatic Detection System) is a fixed camera that monitors illegal parking prohibited areas on the road and photographs vehicles entering the prohibited area, illegal parking and stopping on the road. A speed dome camera with pan/tilt and zoom functions to capture and collect vehicle information by tracking and recognizing vehicles entering the area, and a virtual parking prohibited area by designating a coordinate value to the image captured by the fixed camera. A CPU that controls the operation of the fixed camera and the speed dome camera by performing motion detection on a vehicle entering a virtual parking prohibited area by object extraction, and a motion that provides a detection function of a vehicle that violates the parking and stops through object extraction to the CPU Field camera unit including a detection module and a communication interface module; Collected parking violation vehicle image information transmitted and input from the on-site camera unit via wired or wireless is collected and linked to the number recognition system to recognize the vehicle number, and the recognized parking violation vehicle number is requested to be inquired from the vehicle registration system to retrieve vehicle owner information. It relates to a technology composed of a central control unit including a center computer that is acquired and issues a sticker to a corresponding borrower through a sticker issuing system based on the acquired borrower information.
또한, 대한민국 특허출원 출원번호 제10-2000-0070253호(과속차량 무인 감지시스템)는 차량의 과속을 감지하기 위해 도로면상에 설치되는 제 1 과속 감지센서와, 상기 제 1 과속 감지센서로부터 일정 거리만큼 이격되어 상기 도로면상에 설치되는 제 2 과속 감지센서를 구비하고, 상기 차량이 상기 1 과속 감지센서를 통과한 후 상기 제 2 과속 감지센서를 통과한 시간을 감지함으로써 차량의 과속을 판단하고, 상기 차량이 과속한 것으로 판정된 경우 고속 촬영 카메라 장치를 통해 상기 차량을 촬영함으로써, 과속 차량으로 판정된 경우 상기 차량에 대해 일정시간 동안 동화상을 촬영하는 동화상 촬영 카메라, 및 상기 동화상 촬영 카메라에 의해서 촬영된 이미지 데이터를 저장 및 재생하는 이미지 데이터 장치를 함께 제공하는 것을 특징으로 하는 시스템에 관한 것이다.In addition, Korean Patent Application No. 10-2000-0070253 (unmanned speeding vehicle detection system) includes a first speed detection sensor installed on a road surface to detect a speeding of a vehicle, and a predetermined distance from the first speed detection sensor. A second speed detection sensor is provided on the road surface spaced apart by, and determines the speed of the vehicle by detecting a time when the vehicle has passed the first speed detection sensor and then the second speed detection sensor, When it is determined that the vehicle is speeding, the vehicle is photographed through a high-speed photographing camera device, and when the vehicle is determined to be speeding, a moving image photographing camera that photographs a moving image for a predetermined time with respect to the vehicle, and the moving image photographing camera It relates to a system, characterized in that it also provides an image data device for storing and reproducing the image data.
또한, 대한민국 특허출원 출원번호 제10-2010-0120732호(레이저 스캐너 센서를 이용한 다중 차량 감지 장치 및 그 방법)은 무인자율주행차량을 제어하는 차량 제어 서버의 레이저 스캐너 센서를 이용한 다중 차량 감지 장치에 관한 것으로, 도로 상에 배치된 센서들 각각으로부터 로컬 감지 구간 내의 제어차량에 대한 위치 및 헤딩(heading) 정보를 감지하는 차량 위치 감지부, 제어차량의 위치 정보와 제어차량으로부터 수신된 형태 정보에 근거하여 센서들에 대한 음영지역을 계산하는 음영 지역 감지부, 일정 시간 후의 제어차량의 위치 및 제어차량의 위치에 따른 음영지역을 예측하는 예측부, 및 다른 제어차량이 예측된 음영지역으로 진입하려는 경우, 다른 제어차량에 대한 속도 제어 명령을 출력하는 제어부를 포함하는 기술에 관한 것이다.In addition, Korean Patent Application No. 10-2010-0120732 (multi-vehicle detection device using a laser scanner sensor and its method) is applied to a multi-vehicle detection device using a laser scanner sensor of a vehicle control server that controls an unmanned autonomous vehicle. It relates to a vehicle position detection unit that detects the location and heading information of the control vehicle in the local detection section from each of the sensors arranged on the road, based on the location information of the control vehicle and the shape information received from the control vehicle. A shadow area detection unit that calculates the shadow area for the sensors, a prediction unit that predicts the shadow area according to the position of the control vehicle and the location of the control vehicle after a certain time, and when another control vehicle attempts to enter the predicted shadow area. , It relates to a technology including a control unit for outputting a speed control command for another control vehicle.
그러나 상기 제시된 기술들은 차량에 대한 감지를 위해 루프, 레이더, 카메라 등을 포함하는 센서 인식에 의한 차량번호 및 과속차량을 인식하는 방식으로 오검지의 확률이 높을 뿐만 아니라, 차량에 대한 번호 및 과속차량 검지를 위한 범위가 낮은 한계점이 있었다. However, the technologies presented above are a method of recognizing the vehicle number and speeding vehicle by sensor recognition including a loop, a radar, and a camera for detection of the vehicle, so that the probability of false detection is high, as well as the number of the vehicle and the speeding vehicle. There was a limit to the low range for detection.
본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 기존 루프 및 레이더 방식의 차량번호 인식 및 과속차량의 인식 방식에 있어서는 루프 및 레이더에서 차량검지 데이터 및 차량의 속도 데이터를 제공함에 있어서, 오검지의 확률이 높은 문제를 해결하도록 하기 위한 하이브리드 무인교통 감시시스템 및 그 방법을 제공하기 위한 것이다.The present invention is to solve the above problem, and in the conventional loop and radar method of vehicle number recognition and speeding vehicle recognition method, in providing vehicle detection data and vehicle speed data from the loop and radar, the probability of false detection It is to provide a hybrid unmanned traffic monitoring system and a method for solving this high problem.
또한, 본 발명은 영상으로 차량을 검지하고 루프 및 레이더 장치에서 주는 데이터 값을 취합하여 과속차량에 대한 번호인식함으로써, 오검지가 높은 영상검지 방식의 단점을 보완하도록 하기 위한 하이브리드 무인교통 감시시스템 및 그 방법을 제공하기 위한 것이다.In addition, the present invention is a hybrid unmanned traffic monitoring system for compensating the disadvantages of the image detection method with high false detection by detecting a vehicle with an image and collecting data values given from a roof and a radar device to recognize the number of a speeding vehicle, and To provide that way.
또한, 본 발명은 레이더의 풋프린트 값에 의한 갓길 차량의 빠지는 차량에 대해 영상검지로 번호인식 또한 가능하도록 하기 위한 하이브리드 무인교통 감시시스템 및 그 방법을 제공하기 위한 것이다.In addition, the present invention is to provide a hybrid unmanned traffic monitoring system and method for enabling number recognition by image detection for a vehicle falling out of a vehicle on a shoulder according to a footprint value of a radar.
그러나 본 발명의 목적들은 상기에 언급된 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.However, the objects of the present invention are not limited to the above-mentioned objects, and other objects that are not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 무인교통 감시방법은, 하이브리드 무인교통 감시장치(200)가 IP 카메라(100a)에 대한 제어를 통해 네트워크(300)를 통해 제공된 영상 차량번호 검지를 수행하는 제 1 단계; 하이브리드 무인교통 감시장치(200)가 IP 카메라(100a)에 의해 제공된 영상에서 차량번호 검지 유무를 분석하는 제 2 단계; 및 차량번호를 검지하는 경우, 하이브리드 무인교통 감시장치(200)가 루프 장치(100b) 및 레이더 장치(100c)로부터 네트워크(300)를 통해 루프 및 레이더 신호를 대기 후 수신되는 경우, 검지된 차량번호에 대한 영상처리 설정을 수행하고, 수신된 루프 신호 및 레이더 신호의 일치 여부를 분석하는 제 3 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, a hybrid unmanned traffic monitoring method according to an embodiment of the present invention includes a video vehicle number provided by the hybrid unmanned
이때, 본 발명은, 상기 제 3 단계 이후, 하이브리드 무인교통 감시장치(200)가 IP 카메라(100a)에 의해 인식된 차량번호와, 루프 장치(100b) 및 레이더 장치(100c)에 의해 일치된 신호로 지정속도를 초과한 차량속도를 저장부(240) 상으로 저장을 수행하는 제 4 단계; 를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.At this time, the present invention, after the third step, the hybrid unmanned
또한, 본 발명은, 상기 제 4 단계 이후, 하이브리드 무인교통 감시장치(200)가 초과한 차량속도에 해당하는 차량번호에 해당하는 위반차량에 대한 차량속도 및 차량번호 정보를 포함하는 표시를 입출력부(250)를 통해 표시하는 제 5 단계; 를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the present invention, after the fourth step, the hybrid unmanned
상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 무인교통 감시시스템은, IP 카메라(100a), 루프 장치(100b), 레이더 장치(100c)로 이루어지는 감시 장치부(100)가 복수개로 이루어지며, 하이브리드 무인교통 감시장치(200)와 각 감시 장치부(100)가 네트워크(300)를 통해 신호 및 데이터 송수신을 수행함으로써 과속차량을 검출하기 위한 시스템인 하이브리드 무인교통 감시시스템(1)에 있어서, 하이브리드 무인교통 감시장치(200)는, IP 카메라(100a)에 대한 제어를 통해 네트워크(300)를 통해 제공된 영상 차량번호 검지를 수행하고, IP 카메라(100a)에 의해 제공된 영상에서 차량번호 검지 유무를 분석하여, 차량번호를 검지하는 경우, 루프 장치(100b) 및 레이더 장치(100c)로부터 네트워크(300)를 통해 루프 및 레이더 신호를 대기 후 수신되는 경우, 검지된 차량번호에 대한 영상처리 설정을 수행하고, 수신된 루프 신호 및 레이더 신호의 일치 여부를 분석하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, the hybrid unmanned traffic monitoring system according to an embodiment of the present invention comprises a plurality of
이때, 하이브리드 무인교통 감시장치(200)는, IP 카메라(100a)에 의해 인식된 차량번호와, 루프 장치(100b) 및 레이더 장치(100c)에 의해 일치된 신호로 지정속도를 초과한 차량속도를 저장부(240) 상으로 저장을 수행하는 것을 특징으로 한다.At this time, the hybrid unmanned
또한, 하이브리드 무인교통 감시장치(200)는, 번호인식이 미인식이 되는 경우 인식을 한번 더 하면서 인식율을 높이는 것을 특징으로 할 수 있다.In addition, the hybrid unmanned
또한, 감시 장치부(100)는, IP 카메라(100a), 루프 장치(100b), 레이더 장치(100c) 외에 제어기, 적외선 조명, 번호인식소프트웨어를 구비하여 하이브리드 무인교통 감시장치(200)의 센터소프트웨어로 정보를 제공하며, 이외에 부속으로 전원제어장치를 구비하며, 제어기가 고장나는 경우를 위해 제어기에 대한 이중화 구조를 갖는 것을 특징으로 할 수 있다.In addition, the
또한, IP 카메라(100a)는, "정황용 IP 카메라", "번호인식 카메라"의 두 개로 이루어지는 것을 특징으로 할 수 있다.In addition, the
또한, 센터소프트웨어는, 정황용 IP 카메라와 번호인식 카메라의 영상을 취득하여 인식된 이미지를 플레이할 경우 정황용 동영상도 함께 표출되도록 하는 것을 특징으로 할 수 있다.In addition, the center software may be characterized in that the video for the context is also displayed when the recognized image is played by acquiring images of the IP camera for context and the number recognition camera.
또한, 하이브리드 무인교통 감시장치(200)는 장애 발생 신속 대응을위한 백플랜 CCU 이중화 구조를 제공하는 것을 특징으로 할 수 있다.In addition, the hybrid unmanned
또한, 백플랜 CCU 이중화 구조의 Main CCU는 인식된 결과를 보낼 때 백플랜 CPU로 Life 신호를 같이 보내도록 구성되는 것을 특징으로 할 수 있다.In addition, the main CCU of the backplan CCU redundancy structure may be configured to send a Life signal to the backplan CPU together when sending the recognized result.
또한, 백플랜 CPU는 Main CCU에서 Life 신호가 없으면 Main CCU의 전원(사용자 정의), 프로그램 Reset(사용자 정의)을 수행하는 것을 특징으로 할 수 있다.In addition, the backplane CPU may be characterized by performing power (user definition) and program reset (user definition) of the main CCU when there is no life signal from the main CCU.
본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 무인교통 감시시스템 및 그 방법은, 기존 루프 및 레이더 방식의 차량번호 인식 및 과속차량의 인식 방식에 있어서는 루프 및 레이더에서 차량검지 데이터 및 차량의 속도 데이터를 제공함에 있어서, 오검지의 확률이 높은 문제를 해결할 수 있다. In the hybrid unmanned traffic monitoring system and method according to an embodiment of the present invention, in the vehicle number recognition and speeding vehicle recognition method of the existing loop and radar method, in providing vehicle detection data and vehicle speed data from the roof and radar , It can solve the problem of high probability of false detection.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 하이브리드 무인교통 감시시스템 및 그 방법은, 영상으로 차량을 검지하고 루프 및 레이더 장치에서 주는 데이터 값을 취합하여 과속차량에 대한 번호인식함으로써, 오검지가 높은 영상검지 방식의 단점을 보완할 수 있는 효과가 있다.In addition, the hybrid unmanned traffic monitoring system and method according to another embodiment of the present invention detects a vehicle with an image, collects data values given from a roof and a radar device, and recognizes the number of a speeding vehicle, thereby providing an image with high false detection. There is an effect that can compensate for the disadvantages of the detection method.
뿐만 아니라, 본 발명의 다른 실시예에 따른 하이브리드 무인교통 감시시스템 및 그 방법은, 레이더의 풋프린트 값에 의한 갓길 차량의 빠지는 차량에 대해 영상검지로 번호인식 또한도 가능한 효과가 있다. In addition, the hybrid unmanned traffic monitoring system and the method according to another embodiment of the present invention has an effect that it is possible to recognize the number of the vehicle falling off the shoulder vehicle by image detection based on the footprint value of the radar.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 무인교통 감시시스템(1)을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 무인교통 감시방법 중 감시 장치부(100)에서 제공하는 동작을 나타내는 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 무인교통 감시방법을 나타내는 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 무인교통 감시시스템(1)을 구성하는 감시 장치부(100)가 실제로 도로상에 설치된 것을 나타내는 도면이다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 무인교통 감시시스템(1) 및 하이브리드 무인교통 감시방법에 있어서, 역광 등의 요인으로 인하여 발생하는 미인식 결과에 대하여 재인식 처리를 수행을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 무인교통 감시시스템(1)에서 IP 카메라(100a)를 구성하는 정황용 IP 카메라(Rolling Shutter Camera)와 번호인식 카메라(Global Shutter Camera)의 구조를 나타내는 도면이다.
도 8 및 도 9는 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 무인교통 감시시스템의 하이브리드 무인교통 감시장치(200)에 있어서 백플랜을 이용한 CCU 이중화 구조를 설명하기 위한 도면이다.1 is a view showing a hybrid unmanned traffic monitoring system 1 according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating an operation provided by the
3 is a flowchart showing a hybrid unmanned traffic monitoring method according to an embodiment of the present invention.
4 is a view showing that the
5 and 6 illustrate performing re-recognition processing on unrecognized results caused by factors such as backlight in the hybrid unmanned traffic monitoring system 1 and the hybrid unmanned traffic monitoring method according to an embodiment of the present invention. It is a drawing for.
7 is a view showing the structure of a contextual IP camera (Rolling Shutter Camera) and a number recognition camera (Global Shutter Camera) constituting the IP camera (100a) in the hybrid unmanned traffic monitoring system 1 according to an embodiment of the present invention to be.
8 and 9 are diagrams for explaining a CCU redundancy structure using a back plan in the hybrid unmanned
이하, 본 발명의 바람직한 실시예의 상세한 설명은 첨부된 도면들을 참조하여 설명할 것이다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.Hereinafter, a detailed description of a preferred embodiment of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. In the following description of the present invention, if it is determined that a detailed description of a related known function or configuration may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, a detailed description thereof will be omitted.
본 명세서에 있어서는 어느 하나의 구성요소가 다른 구성요소로 데이터 또는 신호를 '전송'하는 경우에는 구성요소는 다른 구성요소로 직접 상기 데이터 또는 신호를 전송할 수 있고, 적어도 하나의 또 다른 구성요소를 통하여 데이터 또는 신호를 다른 구성요소로 전송할 수 있음을 의미한다.In the present specification, when one component'transmits' data or a signal to another component, the component can directly transmit the data or signal to another component, and through at least one other component It means that data or signals can be transmitted to other components.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 무인교통 감시시스템(1)을 나타내는 도면이다. 도 1을 참조하면, 하이브리드 무인교통 감시시스템(1)은 복수의 감시 장치부(100)와 하이브리드 무인교통 감시장치(200)가 네트워크(300)를 통해 신호 및 데이터 송수신을 수행함으로써 과속차량을 검출하기 위한 시스템으로, 주행차량 속도, 주행차량 번호검지, 주행차량 번호인식을 통하여 과속 및 신호위반 차량을 검출할 수 있다. 여기서, 하이브리드 무인교통 감시시스템(1)은 감시 장치부(100), 하이브리드 무인교통 감시장치(200) 및 네트워크(300) 외에 관리자 단말(400) 및 관리자 서버(500)를 더 포함할 수 있다. 1 is a view showing a hybrid unmanned traffic monitoring system 1 according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 1, the hybrid unmanned traffic monitoring system 1 detects a speeding vehicle by performing signal and data transmission and reception through a plurality of
이를 위해, 하이브리드 무인교통 감시시스템(1)은 기존 루프 방식과는 차별화된 영상검지 차량인식으로 루프 및 레이더 신호가 중간에 인터럽트로 들어오면 영상검지와 루프 및 레이더 신호 둘 다 참이어야 인식을 하는 시스템을 제공하며, 사용자 선택에 따라서 영상 검지와 레이더 속도 검지, 레이더 차량 검지와 레이더 속도 검지 등 원하는 방향으로 설정이 가능하도록 할 수 있다. To this end, the hybrid unmanned traffic surveillance system (1) is a system that recognizes when both the loop and radar signals are true when the loop and radar signals are interrupted through the image detection vehicle recognition differentiated from the existing loop method. And, according to the user's selection, it is possible to set the desired direction such as image detection, radar speed detection, radar vehicle detection, and radar speed detection.
여기서 감시 장치부(100)는 IP 카메라(100a), 루프 장치(100b), 레이더 장치(100c)를 포함할 수 있다. Here, the
기존의 차량번호인식에만 국한이 되어 차선만 보는 카메라를 사용하고 있어서, 본 발명에서 IP 카메라(100a)는 무인교통 감시를 위한 영상수집장치로, 카메라 두 개를 사용하여 하나는 "정황용 IP 카메라", 다른 하나는 "번호인식 카메라"를 사용하여 차도로만 보는 기존 시스템에서 정황의 상황까지 모니터링이 가능하고 센터프로그램은 정황용 IP 카메라와 번호인식 카메라의 영상을 취득하여 인식된 이미지를 플레이할 경우 정황용 동영상이 표출되어 정확하게 시시비비를 가려낼 수 있도록 영상을 네트워크(300)를 통해 하이브리드 무인교통 감시장치(200)로 전송할 수 있다. Since it is limited to the existing vehicle number recognition and uses a camera that only sees lanes, in the present invention, the
이와 같이 번호인식 카메라 뿐만 아니라 정황용 IP 카메라도 포함되기 때문에, 기존과 같이 RAW 신호로도 번호인식이 가능하고 RTSP로도 번호 인식이 가능하여 기존의 인식률보다 높은 인식률을 가질 수 있다. 또한, 상기 정황용 IP 카메라의 경우 하우징 내에서 후면으로 사용할 경우 전면 번호인식 및 후면 번호인식이 가능한 특징을 갖는다. In this way, since the IP camera for context as well as the number recognition camera is included, it is possible to recognize a number using a RAW signal as in the past, and a number recognition using an RTSP as well, thereby having a higher recognition rate than the existing recognition rate. In addition, in the case of the contextual IP camera, when used as a rear side within a housing, front number recognition and rear number recognition are possible.
이와 같이, 정황용 IP 카메라 및 번호인식 카메라 두 대를 이용하여 정황 및 번호인식, 전면 번호인식 및 후면 번호인식, 객체식별 및 번호인식 등 다양한 변화를 주면서 차량번호의 인식이 가능하게 되는 특징을 갖는다. In this way, it has the feature that vehicle number can be recognized while making various changes such as context and number recognition, front number recognition and rear number recognition, object identification and number recognition, etc. by using two IP cameras for context and number recognition cameras. .
한편, IP 카메라(100a)는 Global Shutter IP 카메라가 아닌 Rolling Shutter IP 카메라를 사용하되 Rolling Shutter IP 카메라의 Shutter를 조절하여 250km의 속도 차량을 식별이 가능하도록 할 수 있다.Meanwhile, the
여기서, Global Shutter IP 카메라를 사용하면 전체 센서 표면이 한 번에 빛에 노출됨으로써, 교통, 운송, 물류와 같은 고속 애플리케이션에 적합하며, Rolling Shutter IP 카메라는 이미지를 라인 단위로 리딩함으로써, 캡처된 선은 하나의 이미지로 재구성되므로, 물체가 빠르게 움직이거나 조명 조건이 나쁜 경우 이미지가 왜곡되나 상술한 바와 같이 노출 시간을 조정하고 플래시를 구현하면 왜곡을 최소화하는 방식을 취할 수 있다. Here, when the Global Shutter IP camera is used, the entire sensor surface is exposed to light at a time, making it suitable for high-speed applications such as transportation, transportation, and logistics, and the Rolling Shutter IP camera reads the image line by line to Since is reconstructed as a single image, the image is distorted when the object moves quickly or the lighting conditions are bad, but the distortion can be minimized by adjusting the exposure time and implementing the flash as described above.
기존 카메라들은 Day/Night에서 Min 또는 Max의 셔터만 조절할 수 있으나, 본 발명에서의 IP 카메라(100a)는 Day 셔터 게인을 줄 수 있고, Night에서 셔터 Gain을 별개로 두어 최적의 밝기 화면 영상 및 이미지를 획득할 수 있는 것이다. Existing cameras can only adjust the shutter of Min or Max in Day/Night, but the
루프 장치(100b)는 루프 센서를 통해 루프 검지기 시스템(Loop Detection System)을 제공하며, 루프 장치(100b)는 도로의 아스팔트 노면에 차선당 2개의 루프 코일센서(Loop Coil Sensor)를 매설하여 차량 검지기 지역 제어 장치의 루프 검지기 (Loop Detector)와 연결한 후 루프 검지기(Loop Detector)가 루프 코일 센서 위를 통과하는 차량에 의해 발생 되는 미세한 루프 코일 인덕턴스(Loop Coil Inductance) 변화량을 검지하고 이를 증폭하여 통과차량의 존재와 속도 등을 측정한다. 또한 루프 검지기 제어기에서 검지된 차량 정보를 저장 및 분석하며 관제센터에서 요구하는 교통 정보를 전송할 수 있다. The
레이더 장치(100c)는 전자기파를 이용하여 물체와의 거리, 방향, 고도 측정을 하기 위한 무선탐지와 거리측정(Radio Detecting And Ranging)의 약어로 전자기파를 물체에 발사시켜 그 물체에서 반사되는 전자기파를 수신하여 물체와의 거리, 방향, 고도 등을 알아내는 무선감시장치이다.
네트워크(300)는 대용량, 장거리 음성 및 데이터 서비스가 가능한 대형 통신망의 고속 기간 망인 통신망이며, 인터넷(Internet) 또는 고속의 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 차세대 유선 및 무선 망일 수 있다. 네트워크(300)가 이동통신망일 경우 동기식 이동 통신망일 수도 있고, 비동기식 이동 통신망일 수도 있다. 비동기식 이동 통신망의 일 실시 예로서, WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access) 방식의 통신망을 들 수 있다. 이 경우 도면에 도시되진 않았지만, 이동통신망(700)은 RNC(Radio Network Controller)을 포함할 수 있다. 한편, WCDMA망을 일 예로 들었지만, 3G LTE망, 4G망 그 밖의 5G 등 차세대 통신망, 그 밖의 IP를 기반으로 한 IP망일 수 있다. 네트워크(300)는 복수의 감시 장치부(100)와 하이브리드 무인교통 감시장치(200), 관리자 단말(400) 및 관리자 서버(500), 그 밖의 시스템 상호 간의 신호 및 데이터를 상호 전달하는 역할을 한다.The network 300 is a communication network, which is a high-speed backbone network of a large communication network capable of large-capacity, long-distance voice and data services, and may be a next-generation wired or wireless network for providing Internet or high-speed multimedia services. When the network 300 is a mobile communication network, it may be a synchronous mobile communication network or an asynchronous mobile communication network. As an embodiment of the asynchronous mobile communication network, there may be a communication network of a wideband code division multiple access (WCDMA) type. In this case, although not shown in the drawing, the mobile communication network 700 may include a Radio Network Controller (RNC). On the other hand, although the WCDMA network was taken as an example, it may be a 3G LTE network, a 4G network, a next-generation communication network such as 5G, and other IP-based IP networks. The network 300 serves to mutually transmit signals and data between the plurality of
한편, 하이브리드 무인교통 감시장치(200)는 통신부(210), 제어부(220), 전원부(230), 저장부(240) 및 입출력부(250)를 포함하며, 제어부(220)는 지역제어 모듈(221), 차량검지 모듈(222) 및 영상수집 모듈(223)을 포함할 수 있다.Meanwhile, the hybrid unmanned
지역제어 모듈(221)은 복수의 감시 장치부(100) 각각에 대한 식별 ID, 그리고 하나의 식별 ID에 속하는 IP 카메라(100a), 루프 장치(100b), 레이더 장치(100c)의 단말식별번호를 부여하고, 각 감시 장치부(100)의 제 1 위치 정보, 각 감시 장치부(100)를 구성하는 부속 장치인 IP 카메라(100a), 루프 장치(100b), 레이더 장치(100c)의 각 제 2 위치 정보를 식별 ID를 하나의 지역감시 단위 정보로 저장할 수 있다. The area control module 221 stores identification IDs for each of the plurality of
이후, 차량검지 모듈(222)은 각 감시 장치부(100)의 IP 카메라(100a)에 대한 제어를 통해 네트워크(300)를 통해 제공된 영상 차량번호 검지를 수행하기 위해 IP 카메라(100a)에 의해 제공된 영상에서 차량번호 검지 유무를 분석하며, 분석결과 차량번호를 검지하지 못하는 경우 영상 차량번호 검지를 다시 수행할 수 있다.Thereafter, the vehicle detection module 222 is provided by the
한편, 영상수집 모듈(223)은 차량번호를 검지하는 경우, 루프 장치(100b) 및 레이더 장치(100c)로부터 네트워크(300)를 통해 루프 및 레이더 신호를 대기 후 수신되는 경우, 검지된 차량번호에 대한 영상처리 설정을 수행하고, 수신된 루프 신호 및 레이더 신호의 검지된 차량번호와의 일치 여부를 분석할 수 있다.On the other hand, when detecting the vehicle number, the image collection module 223 waits for the loop and radar signals through the network 300 from the
영상수집 모듈(223)은 분석결과 루프 및 레이더 신호가 일치하지 않은 경우 인식된 차량번호에 해당하는 루프 및 레이더 신호에 대한 재인식처리를 위한 횟수가 미리 설정된 횟수 이상인지 여부를 판단하여 미리 설정된 횟수 미만인 경우 루프 신호 및 레이더 신호의 일치 여부를 다시 판단하며, 반대로 미리 설정된 횟수 이상인 경우 IP 카메라(100a)에 의해 인식된 차량번호와, 루프 장치(100b) 및 레이더 장치(100c)에 의해 일치된 신호로 지정속도를 초과한 차량속도를 저장부(240) 상으로 저장을 수행한 뒤, 저장 완료 여부를 분석할 수 있다.The image collection module 223 determines whether or not the number of times for re-recognition processing for the loop and radar signal corresponding to the recognized vehicle number is greater than or equal to the preset number when the loop and the radar signal do not match as a result of analysis. If the loop signal and the radar signal match or not, on the contrary, if the number is more than a preset number, the vehicle number recognized by the
영상수집 모듈(223)은 분석결과 번호인식에 따른 위반차량 속도가 저장되지 않은 경우, 저장을 위한 루프 및 레이더 신호에 대한 재인식처리를 위한 횟수가 미리 설정된 횟수 이상인지 여부를 판단하여 미리 설정된 횟수 미만인 경우 인식된 차량번호와 초과한 차량속도를 다시 저장하도록 하며, 반대로 미리 설정된 횟수 이상인 경우 초과한 차량속도에 해당하는 차량번호에 해당하는 위반차량에 대한 차량속도 및 차량번호 정보를 포함하는 표시를 입출력부(250)를 통해 표시할 수 있다. The image collection module 223 determines whether or not the number of times for re-recognition processing for the loop for storage and the radar signal is greater than or equal to the preset number when the violating vehicle speed according to number recognition is not stored as a result of analysis. In this case, the recognized vehicle number and the exceeded vehicle speed are stored again. Conversely, if the number of times exceeded a preset number of times, a display including the vehicle speed and vehicle number information for the violating vehicle corresponding to the vehicle number corresponding to the exceeded vehicle speed is input/output. It can be displayed through the unit 250.
즉, 하이브리드 무인교통 감시장치(200)는 과속차량을 검출하기 위한 방법으로 속도, 차량번호 검지, 차량번호 인식을 통하여 과속 및 신호위반 차량을 검출함에 있어서, 기존 루프 방식과는 차별화된 영상검지 차량인식 방식으로 루프 및 레이더 신호가 중간에 인터럽트 정보로 제공되면, 영상검지를 기준으로 루프 및 레이더 신호가 모두 인식으로 분석되는 경우, 차량번호, 과속, 그 밖의 신호 위반 차량으로 추출할 수 있으며, 관리자의 선택에 따라서 입출력부(250)를 통한 설정에 따라 영상 검지 및 레이더 속도 검지, 레이더 차량 검지 및 레이더 속도검지 등을 원하는 방향으로 다시 입출력부(250)로 제공할 수 있다. That is, the hybrid unmanned
즉, 기존 루프 및 레이더방식의 차량번호 인식 및 과속차량의 인식은 레이더에서 차량검지 데이터 및 차량의 속도 데이터를 제공하였다면, 본 발명에 따른 하이브리드 무인교통 감시장치(200)는 영상으로 차량검지를 하는 구조는 영상으로 차량을 검지하고 루프 및 레이더 신호가 일치하여 레이더에서 주는 데이터 값을 취합하여 과속 차량에 대한 번호인식을 함으로써, 오검지가 높은 기존의 영상검지 방식의 단점을 보완하고, 레이터의 풋프린트 값에 의한 갓길 차량의 빠지는 차량에 대한 번호인식도 가능한 장점을 제공할 수 있다.That is, if the vehicle number recognition and the speeding vehicle recognition of the existing loop and radar method are provided with vehicle detection data and vehicle speed data from the radar, the hybrid unmanned
한편, 하이브리드 무인교통 감시장치(200)를 구성하는 각 구성요소는 백플랜 보드에 부착될 뿐만 아니라, 도시되진 않았지만 네트워크(300)를 통해 관리자 단말(400)를 통해 원격제어가능함으로써, 각 구성요소에 대해서 관리자 단말(400)에 의한 액세스에 따라 개별 장비들의 리셋(Reset)을 관리하여 지역제어 모듈(221), 차량검지 모듈(222) 및 영상수집 모듈(223)을 포함하는 수집장치에 문제가 발생한 경우 각 모듈에 대한 리셋을 시켜 다시 정상동작을 하도록 할 수 있다.On the other hand, each component constituting the hybrid unmanned
보다 구체적으로, 관리자 단말(400)에 의한 기능으로는 개별 장비들에 해당하는 각 감시 장치부(100)에 대한 하이브리드 무인교통 감시장치(200)를 통한 전원제어, 프로토콜로 실시간 응답을 통한 이상동작이라 판단되는 경우 관리 서버로의 알림과 동시에 각 감시 장치부(100) 및 하이브리드 무인교통 감시장치(200)에 대한 리셋(Reset)을 하거나 아니면 관리자에 의해 동작이 되도록 제어할 수 있다. More specifically, as a function of the
각 감시 장치부(100)의 IP 카메라(100a)에 대한 제어를 통해 네트워크(300)를 통해 제공된 영상 차량번호 검지를 수행하기 위해 IP 카메라(100a)에 의해 제공된 영상에서 차량번호 검지 유무를 분석하며, 분석결과 차량번호를 검지하지 못하는 경우 영상 차량번호 검지를 다시 수행할 수 있다. In order to perform the detection of the video vehicle number provided through the network 300 through the control of the
또한 본 발명의 다른 실시예로, 차량검지 모듈(222)은 차량번호 오인식/미인식 결과에 대한 재인식 방법을 통해 대한민국 차량번호 체계와 맞지 않은 경우 발생하는 오인식 결과에 대하여 1차 적용된 인식 알고리즘과 다른 2차 인식 알고리즘을 적용하여 재인식 처리할 수 있다.In addition, in another embodiment of the present invention, the vehicle detection module 222 is different from the first applied recognition algorithm for the false recognition result that occurs when it does not match the Korean vehicle number system through a re-recognition method for the vehicle number misrecognition/unrecognition result. Re-recognition can be processed by applying a secondary recognition algorithm.
즉, 차량검지 모듈(222)은 차량번호 오인식/미인식 결과에 대한 재인식 방법을 오인식 프레임의 전후 인접 프레임을 검지 단계에서 저장하여 오인식시에 이용할 수 있다. That is, the vehicle detection module 222 may use a method of re-recognizing a result of misrecognition/unrecognition of a vehicle number by storing the adjacent frames before and after the false recognition frame in the detection step, and in the case of misrecognition.
차량검지 모듈(222)은 역광 등의 요인으로 인하여 발생하는 미인식 결과에 대하여 "A Space-Variant Luminance Map based Color Image Enhancement", IEEE Transactions on Consumer Electronics ( Volume: 56 , Issue: 4 , November 2010 )Page(s): 2636 - 2643, Nov. 2010(도 5 참조)에서 제시하는 영상개선 후에 재인식 처리를 수행할 수 있다.Vehicle detection module 222 relates to the unrecognized result caused by factors such as backlight, "A Space-Variant Luminance Map based Color Image Enhancement", IEEE Transactions on Consumer Electronics (Volume: 56, Issue: 4, November 2010) Page(s): 2636-2643, Nov. After the image improvement presented in 2010 (refer to FIG. 5), re-recognition processing may be performed.
보다 구체적으로, 차량검지 모듈(222)은 도 6과 같은 과정에 의해 수행되는 Cascade Convolutional Neural Network(C-CNN)에 의한 차량 번호 인식 방법을 사용하며, 기존 차량번호인식에서 인식률에 결정적인 문자 분할과 문자 이진화 과정을 거치지 않고 원본 그레이 영상으로부터 직접 차량번호를 인식하는 방법으로 딥러닝을 기술을 응용한 Cascade CNN 방법을 사용할 수 있다.More specifically, the vehicle detection module 222 uses a vehicle number recognition method by a Cascade Convolutional Neural Network (C-CNN) performed by the process shown in FIG. 6, and character division and character division that is crucial to the recognition rate in the existing vehicle number recognition As a method of directly recognizing the vehicle number from the original gray image without going through the character binarization process, the Cascade CNN method applying deep learning technology can be used.
즉, 차량검지 모듈(222)은 검출된 번호판 영상으로부터 슬라이딩 윈도우 방식으로 Cascade CNN 을 구성하고, 그 출력 결과로부터 문자열을 생성하는 네트워크 구조와 방법을 사용할 수 있다. That is, the vehicle detection module 222 may use a network structure and method of constructing a Cascade CNN in a sliding window method from the detected license plate image and generating a character string from the output result.
또한, 차량검지 모듈(222)은 인식결과 토큰 열(Token Sequence)에 대하여 유한상태 오토마타(Finite State Automata) 파서를 구성하여 대한민국 차량번호 체계에 맞는 문자열을 구성하는 처리 방법을 사용할 수 있다.In addition, the vehicle detection module 222 may use a processing method of configuring a finite state automata parser for a token sequence as a result of recognition to construct a character string suitable for the Korean vehicle number system.
하이브리드 무인교통 감시장치(200)를 구성하는 하드웨어는 백플랜을 이용한 CCU 이중화 구조를 가진다. The hardware constituting the hybrid unmanned
즉, 현재 제품들의 장애에 관해 가장 많은 장애는 지역제어장치인 하이브리드 무인교통 감시장치(200)의 CCU(central control unit) 부분의 장애가 가장 많고 이후로는 감시 장치부(100)의 IP 카메라(100a)인 카메라 장애, 그 다음으로는 차량검지 장치인 차량검지 모듈(222), 통신장치인 통신부(210) 순으로 장애가 많다. 즉 CCU > 카메라 > 차량검지장치 > 통신장치 순으로 장애율이 많다.That is, the most failures regarding the failures of the current products are the most failures in the central control unit (CCU) of the hybrid unmanned
이러한 부분을 보완하기위해 IP 카메라(100a) 장애를 해결하는 방법으로 무인교통감시장치의 시방내역에 기초하여 과속단속, 교차로 단속 등에 활용되는 도 7과 같이 정황용 IP 카메라(Rolling Shutter Camera)와 번호인식 카메라(Global Shutter Camera)의 두 개 카메라를 활용하는 것이 바람직하다.In order to compensate for this part, as a method of solving the IP camera (100a) failure, based on the specifications of the unmanned traffic monitoring device, the IP camera (Rolling Shutter Camera) and number used as shown in Fig. It is desirable to use two cameras of the recognition camera (Global Shutter Camera).
한편, 도 8 및 도 9는 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 무인교통 감시시스템의 하이브리드 무인교통 감시장치(200)에 있어서 백플랜을 이용한 CCU 이중화 구조를 설명하기 위한 도면이다. Meanwhile, FIGS. 8 and 9 are diagrams for explaining a CCU duplication structure using a back plan in the hybrid unmanned
즉 하이브리드 무인교통 감시장치(200)의 CCU 부분은 번호인식 카메라가 장애를 일으킬 경우 정황용 IP 카메라를 활용하여 RTSP 번호인식 프로그램을 구동하여 차량번호인식에 문제가 없도록 이중화 구조를 제공하며, Global Shutter Camera 번호인식과 동시에 Rolling Shutter Camera 번호인식이 되는 구조로 도 8과 같이 설계되는 것이 바람직하다. That is, the CCU part of the hybrid unmanned
Main CCU는 인식된 결과를 보낼 때 백플랜 CPU로 Life 신호를 같이 보내도록 구성하고 백플랜 CPU는 Main CCU에서 Life 신호가 없으면 Main CCU의 전원(사용자 정의), 프로그램 Reset(사용자 정의)을 수행할 수 있다. 이때 Main CCU와 Sub CCU의 매니져 프로그램을 개발하여 백플랜의 신호에 따라 동작할 수 있다. When the main CCU sends the recognized result, it is configured to send a Life signal to the backplane CPU as well, and if there is no Life signal from the main CCU, the backplane CPU performs power (user defined) and program reset (user defined) of the main CCU. I can. At this time, a manager program for the main CCU and sub CCU can be developed and operated according to the signals of the backplane.
CCU 이중화 구조에 대해서 보다 구체적으로 살펴보면, IP 카메라(100a)에 이어 지역제어장치 중 CCU 부분의 이중화 구조로서 Main CCU와 Sub CCU 두 개로 이루어지며 기본 구조는 백플랜의 CPU와 일정한 간격으로 Life 신호를 보내도록 구조이후, 이후 Main CPU에서 신호가 없을 경우 백플랜의 CPU에서 역으로 Life 신호를 보내어 수 회에서 수십 회 응답이 없으면 Main CCU에서 문제가 발생했다 판단하고 Sub CCU로 번호인식을 하도록 변경하는 절차이다. 이후 Sub CCU를 동작 시켜 놓고 Main CCU에 신호를 다시 보내어 만약 신호가 올 경우 다시 Main CCU로 전환을 하고 응답이 계속 없으면 센터 소프트웨어로 보내는 절차를 수행할 수 있다. Looking at the CCU redundancy structure in more detail, it is a dualization structure of the CCU part of the local control device following the
이때 백플랜에 있는 통신장비인 통신부(210)에서 Main CCU 와 Sub CCU 둘다 수용할 수 있는 스위칭허브 회로를 사용하는 것이 바람직하다.At this time, it is preferable to use a switching hub circuit that can accommodate both the main CCU and the sub CCU in the communication unit 210, which is a communication device in the backplane.
여기서, 백플랜 CPU는 8bit!64bit Intel 또는 Arm Core를 사용하며 Main CCU, Sub CCU와 일정 간격 통신을 하며 장애 관련 Log 기록과 센터와 연계할 수 있는 예비용 Serial과 Ethernet 포트를 각각 하나씩 가지고 있다. 이후 전원 관리 통신관리 번호인식 관리등 세터와 연계하여 언제든 장애를 해결할 수 있는 기능의 역할을 수행한다.Here, the backplane CPU uses 8bit!64bit Intel or Arm Core, communicates with the Main CCU and Sub CCU at regular intervals, and has a spare serial and one Ethernet port for connection to the center and log records related to faults. After that, it plays the role of solving the failure at any time in connection with the setter such as power management, communication management, number recognition management, etc.
이와 같은 백플랜을 이용함으로써, 기존 차량번호인식 및 무인교통감시 시스템은 개별 케이스로 여러층 쌓아서 사용함으로써 제품에 문제가 있거나 오동작이 있을 때 현장에서 수리해야 하는 문제가 있었는데, 백플랜은 이중화 구조로 되어 있으므로 제어기에서 문제가 발생하면 백플랜 쪽으로 신호가 전달이 안되어 백플랜에서 문제가 발생했다고 판단하여 제어기의 전원을 리셋시키게 되므로 제어기에서는 기존 임베디드 타입으로 되어 있어 전원만 새로 들어가도 재동작이 가능하게 되는 특징을 갖는다. By using such a backplan, the existing vehicle number recognition and unmanned traffic monitoring system were stacked in several layers as individual cases, so that when there was a problem with the product or malfunction, there was a problem that the backplane had to be repaired in the field. Therefore, if a problem occurs in the controller, the signal is not transmitted to the backplane, and the backplane determines that the problem has occurred and resets the power of the controller.Therefore, the controller is of the existing embedded type, so that it can be operated again even if the power is newly supplied. Has features.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 무인교통 감시방법 중 감시 장치부(100)에서 제공하는 동작을 나타내는 흐름도이다. 도 2를 참조하면, 각 감시 장치부(100)에 속하는 루프 장치(100b) 및 레이더 장치(100c)는 차량 검지를 수행하고(S1), 차량 검지가 수행된 차량 속도 검지를 수행한 뒤(S2), 검지된 차량에 대한 식별 ID를 생성하여 차량 속도에 대한 메타데이터로 하여 생성된 시리얼 데이터(Serial data)를 네트워크(300)를 통해 하이브리드 무인교통 감시장치(200)로 전송할 수 있다(S13). 2 is a flowchart illustrating an operation provided by the
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 무인교통 감시방법을 나타내는 흐름도이다. 도 3을 참조하면, 하이브리드 무인교통 감시장치(200)는 IP 카메라(100a)에 대한 제어를 통해 네트워크(300)를 통해 제공된 영상 차량번호 검지를 수행할 수 있다(S11).3 is a flowchart showing a hybrid unmanned traffic monitoring method according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 3, the hybrid unmanned
단계(S11) 이후, 하이브리드 무인교통 감시장치(200)는 IP 카메라(100a)에 의해 제공된 영상에서 차량번호 검지 유무를 판단한다(S12).After step (S11), the hybrid unmanned
단계(S12)의 판단결과 차량번호를 검지하지 못하는 경우 하이브리드 무인교통 감시장치(200)는 단계(S11)로 회귀하여 차량번호 검지를 다시 수행한다.If the vehicle number is not detected as a result of the determination in step S12, the hybrid unmanned
반대로, 단계(S12)의 판단결과 차량번호를 검지하는 경우, 하이브리드 무인교통 감시장치(200)는 루프 장치(100b) 및 레이더 장치(100c)로부터 네트워크(300)를 통해 루프 및 레이더 신호를 대기 후 수신되는 경우, 단계(S12)에서 처리된 차량번호에 대한 영상처리 설정을 수행하고, 수신된 루프 신호 및 레이더 신호의 일치 여부를 판단한다(S13).On the contrary, when the vehicle number is detected as a result of the determination in step S12, the hybrid unmanned
단계(S13)의 판단결과 루프 및 레이더 신호가 일치하지 않은 경우, 하이브리드 무인교통 감시장치(200)는 재인식처리를 위한 횟수가 미리 설정된 횟수 이상인지 여부를 판단하여 미리 설정된 횟수 미만인 경우 단계(S13)으로 회귀하여 루르 신호 및 레이더 신호의 일치 여부를 다시 판단하며, 반대로 미리 설정된 횟수 이상인 경우 단계(S15)로 진행할 뿐만 아니라, 단계(S13)의 판단결과 루프 및 레이더 신호가 일치하는 경우에도 단계(S15)로 진행한다. If the loop and the radar signal do not match as a result of the determination of step (S13), the hybrid unmanned
이에 따라 하이브리드 무인교통 감시장치(200)는 IP 카메라(100a)에 의해 인식된 차량번호와, 루프 장치(100b) 및 레이더 장치(100c)에 의해 일치된 신호로 지정속도를 초과한 차량속도를 저장부(240) 상으로 저장을 수행한 뒤, 저장 여부를 판단할 수 있다(S15). Accordingly, the hybrid unmanned
단계(S15)의 판단결과 번호인식에 따른 위반차량 속도가 저장되지 않은 경우, 하이브리드 무인교통 감시장치(200)는 재인식처리를 위한 횟수가 미리 설정된 횟수 이상인지 여부를 판단하여(S16), 미리 설정된 횟수 미만인 경우 단계(S15)으로 회귀하여 인식된 차량번호와 초과한 차량속도를 다시 저장하도록 하며, 반대로 미리 설정된 횟수 이상인 경우 단계(S17)로 진행할 뿐만 아니라, 단계(S15)의 판단결과 번호인식에 따른 위반차량 속도가 저장된 경우에도 단계(S17)로 진행한다. In the case where the speed of the violating vehicle according to the number recognition is not stored as a result of the determination in step (S15), the hybrid unmanned
이에 따라, 하이브리드 무인교통 감시장치(200)는 초과한 차량속도에 해당하는 차량번호에 해당하는 위반차량에 대한 차량속도 및 차량번호 정보를 포함하는 표시를 입출력부(250)를 통해 표시할 수 있다(S17). Accordingly, the hybrid unmanned
한편, 루프 장치 또는 레이더 장치는 차량 검지를 수행하고(S21), 차량 속도를 검지하고(S22), 시리얼 데이터로 하이브리드 무인교통 감시장치(200)에게 전송송할 수 있다(S23). Meanwhile, the loop device or the radar device may detect the vehicle (S21), detect the vehicle speed (S22), and transmit and transmit serial data to the hybrid unmanned traffic monitoring device 200 (S23).
본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.The present invention can also be implemented as a computer-readable code on a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium includes all types of recording devices that store data that can be read by a computer system.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. Examples of computer-readable recording media include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, and optical data storage devices, and are implemented in the form of carrier waves (for example, transmission through the Internet). Also includes.
또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.In addition, the computer-readable recording medium is distributed over a computer system connected through a network, so that computer-readable codes can be stored and executed in a distributed manner. In addition, functional programs, codes, and code segments for implementing the present invention can be easily inferred by programmers in the technical field to which the present invention belongs.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 무인교통 감시시스템(1)을 구성하는 감시 장치부(100)가 실제로 도로상에 설치된 것을 나타내는 도면이다. 도 4와 같이 감시 장치부(100)를 이루는 루프 장치(100b)는 도로의 바닥에 설치되고, IP 카메라(100a) 및 레이더 장치(100c)는 신호등 및 가로등이 설치된 신호 장치부 상에 도로에서 차량의 진행 방향과 반대 방향을 이루어 형성될 수 있다.4 is a view showing that the
이러한 구성에 따라, 하이브리드 무인교통 감시장치(200)를 이루는 영상수집 모듈(223)은 IP 카메라(100a)로부터 네트워크(300)를 통해 영상을 수신하도록 통신부(210)를 제어하여 저장부(240)에 저장한 뒤, 저장된 영상으로부터 차량에 대한 패턴 정보를 저장부(240)로부터 추출하여 주행하는 차량을 1차적으로 추출하고, 추출된 주행차량에 대해서 차량번호 표지판을 2차적으로 추출하고 추출된 차량번호 표지판에서 차량번호에 대한 3차적으로 추출을 통해 차량번호에 대한 인식을 수행할 수 있다.According to this configuration, the image collection module 223 constituting the hybrid unmanned
여기서 IP 카메라(100a)에 의해 촬영을 위해 설정된 화각의 범위는 도 4와 같이 레이더 장치(100c)에 의해 인식되는 인식 범위에 비해 멀리 형성될 뿐만 아니라, 도로의 갓길로 주행차량이 진입하는 것을 촬영하기 위해 갓길에 대해서도 설정되는 것이 바람직할 뿐만 아니라, 루프 장치(100b)가 형성된 도로 영역에 대한 촬영 영역을 포함하는 것이 바람직하며, 영상수집 모듈(223)은 저장부(250) 상에 저장된 차량의 패턴 정보, 그리고 차량번호 표지판의 패턴 정보, 그리고 각 숫자 패턴 정보를 활용하여 주행차량, 차량번호 표지판, 차량번호에 대해 추출을 수행하 수 있다.Here, the range of the angle of view set for shooting by the
이를 위해 저장부(250)에는 복수의 차량, 차량번호 표지판, 숫자 패턴이 저장되어 있는데, 영상수집 모듈(223)은 이러한 복수의 차량, 차량 번호 표지판, 숫자 패턴 정보 외에 각 패턴의 미리 설정된 각도로 기울어진 패턴, 역으로 된 패턴과 영상에 포함된 객체를 비교하여 영상 속에서 차량, 차량 번호 표지판, 및 숫자를 판별할 수 있다. To this end, a plurality of vehicles, vehicle number signs, and number patterns are stored in the storage unit 250, and the image collection module 223 includes the plurality of vehicles, vehicle number signs, and number pattern information at a preset angle of each pattern. By comparing the inclined pattern, the inverted pattern and the object included in the image, a vehicle, a vehicle number sign, and a number may be identified in the image.
이후, 영상수집 모듈(223)은 영상 정보에서 추출된 차량번호에 대해서 차량 번호가 감지되면, 차량번호가 감지된 주행차량에 대한 도로 상의 차선정보를 추출하고, 추출된 차선정보에 설치된 루프 장치(100b)에 대해서 차량번호가 감지된 주행차량에 대한 루프 장치(100c)에 의해 측정된 속도 정보를 루프 장치(100b)가 설치된 도로에 대한 통과 시간을 영상 인식으로 추출한 뒤, 추출된 통과 시간에 매칭되는 주행차량의 속도 정보를 네트워크(300)를 통해 루프 장치(100b)로부터 수신하도록 통신부(210)를 제어할 수 있다.Thereafter, when the vehicle number is detected for the vehicle number extracted from the image information, the image collection module 223 extracts lane information on the road for the driving vehicle for which the vehicle number is detected, and a loop device installed in the extracted lane information ( For 100b), the speed information measured by the
또한, 영상수집 모듈(223)은 레이더 장치(100c)에 의해 인식되는 물체에 해당하는 각 주행차량에 대한 인식 정보, 그리고 복수의 주행차량에 대한 거리 정보를 수신한 뒤, 수신된 차량 인식 정보를 2차원 맵상에 맵핑을 수행하고, 맵핑된 2차원 맵 정보를 3차원 정보로 변환하고, 변환된 3차원 주행차량 인식 맵 정보와 IP 카메라(100c)에 의해 촬영되는 영상에 대한 3차원 변환을 통해 현재 IP 카메라(100c)에 의해 제공된 영상으로부터 인식된 차량번호를 갖는 차량을 추출할 수 있다.In addition, the image collection module 223 receives recognition information for each driving vehicle corresponding to an object recognized by the
여기서, 영상수집 모듈(223)은 수신된 차량 인식 정보를 2차원 맵상에 맵핑을 수행하고, 맵핑된 2차원 맵 정보를 3차원 정보로 변환시, 차량 인식 정보를 2차원 맵상에 하나의 좌표를 식별할 수 있는 식별ID로 표시하고, 차량 인식 정보와 매칭되는 시간에서의 IP 카메라(100a)에 의해 촬영된 영상에 대해서 복수의 디코딩된 이미지를 생성하고, 각 생성된 디코딩된 이미지에 3차원 형상으로 표현하기 위한 기본단위인 폴리곤의 집합을 생성한 뒤, 디코딩된 이미지 각각을 폴리곤의 집합 위에 붙이는 텍스쳐맵핑을 수행하여 3차원 정보로 표시하고, 표시된 3차원 정보 상의 각 차량 정보에 식별 ID를 메타데이터로 설정할 수 있다.Here, the image collection module 223 performs mapping of the received vehicle recognition information on a 2D map, and when converting the mapped 2D map information into 3D information, identifies one coordinate on the 2D map. A plurality of decoded images are generated for the image captured by the
또한, IP 카메라(100c)에 의해 촬영되는 영상에 대한 3차원 변환시에도, 영상수집 모듈(223)은 수신된 영상에 대한 디코딩을 수행하여 복수의 디코딩된 이미지를 생성하고, 3차원 형상으로 표현하기 위한 기본단위인 폴리곤의 집합을 생성하고, 디코딩된 이미지 각각을 폴리곤의 집합 위에 붙이는 텍스쳐맵핑을 수행하여 3차원 영상을 생성한 뒤, 현재 IP 카메라(100c)에 의해 제공된 영상으로부터 인식된 차량번호를 갖는 차량을 추출할 수 있다.In addition, even when 3D conversion of the image captured by the
이에 따라, 영상수집 모듈(223)은 추출된 차량번호에 대한 2차원 맵 정보를 기준으로 차량 속도를 추출하고, 2차원 맵 정보 상에 저장부(250) 상에 저장된 신호등 정보를 추출하고, 추출된 신호등 정보에 대한 제어신호를 네트워크(300)를 통해 관리 서버(500)로부터 제공받아, 레이더 장치(100c)로부터 네트워크(300)를 통해 수신되는 2차원 맵 정보의 실시간 정보에 신호등을 위치시키고, 시간의 흐름에 따른 제어신호를 비교하여 위치된 신호등에 대한 제어신호 중 정지신호시 통과하는 주행차량을 추출할 수 있다.Accordingly, the image collection module 223 extracts the vehicle speed based on the 2D map information for the extracted vehicle number, extracts the traffic light information stored in the storage unit 250 on the 2D map information, and extracts A control signal for the obtained traffic light information is provided from the
또한, 영상수집 모듈(223)은 IP 카메라(100a)에 의해 제공된 영상에서 인식된 차량번호에 해당하는 차량에 대해서, 루프 장치(100b)로부터 네트워크(300)를 통해 제공된 실시간 속도 정보에 대해서 루프 장치(100b)가 설치된 도로에 대한 인식된 차량번호에 해당하는 차량에 대한 영상 인식 기반으로 통과 시간을 추출한 뒤, 추출된 통과 시간에 루프 장치(100b)로부터 수신된 속도 정보를 제 1 속도 정보로 추출할 수 있다.In addition, the image collection module 223 is a loop device for real-time speed information provided through the network 300 from the
뿐만 아니라, 영상수집 모듈(223)은 레이더 장치(100c)에 의해 인식되는 물체에 해당하는 각 주행차량에 대한 인식 정보, 그리고 복수의 주행차량에 대한 거리 정보를 수신한 뒤, 수신된 차량 인식 정보를 2차원 맵상에 맵핑을 수행하고, 추출된 차량번호에 대한 2차원 맵 정보 상의 주행차량의 식별 ID를 설정하여 실시간 속도 정보를 시간에 따라 제 2 속도 정보로 추출할 수 있다.In addition, the image collection module 223 receives recognition information for each driving vehicle corresponding to an object recognized by the
이에 따라, 영상수집 모듈(223)은 각 추출된 차량번호에 대한 적어도 하나 이상의 동시간대에 일치하는 경우 상술한 도 3의 단계(S13)에서 신호의 일치로 분석할 수 있다. Accordingly, when the image collection module 223 matches at least one of the extracted vehicle numbers in the same time zone, the image collection module 223 may analyze the matching of the signals in step S13 of FIG. 3 described above.
즉, 본 발명은, 하이브리드 무인교통 감시시스템(1)은 번호인식이 미인식이 되었을때 인식을 한번 더 하면서 인식율을 높일 뿐만 아니라, 무임교통감시 장치 및 차량번호 인식의 경우 필수 요소로 카메라, 제어기, 적외선 조명, 번호인식소프트웨어, 센터소프트웨어를 구비하며, 이외에 부속으로 전원제어장치로 이루어질 수 있으며, 제어기가 고장나는 경우 제어기에 대한 이중화 구조를 제공할 수 있다. That is, in the present invention, the hybrid unmanned traffic monitoring system 1 not only increases the recognition rate by recognizing once more when number recognition becomes unrecognized, but also increases the recognition rate, and in the case of free traffic monitoring device and vehicle number recognition, the camera, controller, It is equipped with infrared lighting, number recognition software, and center software. In addition, it can be made of a power control device as an accessory, and it can provide a redundant structure for the controller when the controller fails.
또한, 하이브리드 무인교통 감시시스템(1)은 IP 카메라(100a)에 대해서 "정황용 IP 카메라", "번호인식 카메라"의 두 개를 활용하여 번호인식과 주변의 정황을 보는 듀얼 시스템을 기반으로, 장애발생에 대한 신속대응을 위한 백플랜을 이용한 CCU 이중화 구조를 제공할 수 있다.In addition, the hybrid unmanned traffic monitoring system (1) is based on a dual system that uses two of the
이상과 같이, 본 명세서와 도면에는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 개시하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시예 외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.As described above, in the present specification and drawings, a preferred embodiment of the present invention has been disclosed, and although specific terms are used, this is only used in a general meaning to easily explain the technical content of the present invention and to aid understanding of the invention. , It is not intended to limit the scope of the present invention. In addition to the embodiments disclosed herein, it is apparent to those of ordinary skill in the art that other modified examples based on the technical idea of the present invention may be implemented.
1 : 하이브리드 무인교통 감시시스템 100 : 감시 장치부
100a : IP 카메라 100b : 루프 장치
100c : 레이더 장치
200 : 하이브리드 무인교통 감시장치
210 : 통신부 220 : 제어부
221 : 지역제어 모듈 222 : 차량검지 모듈
223 : 영상수집 모듈 230 : 전원부
240 : 저장부 250 : 입출력부
300 : 네트워크 400 : 관리자 단말
500 : 관리자 서버1: hybrid unmanned traffic monitoring system 100: monitoring device
100a:
100c: radar device
200: Hybrid unmanned traffic monitoring device
210: communication unit 220: control unit
221: local control module 222: vehicle detection module
223: image collection module 230: power supply
240: storage unit 250: input/output unit
300: network 400: administrator terminal
500: admin server
Claims (12)
루프 장치(100b)는, 루프 센서를 통해 루프 검지기 시스템(Loop Detection System)을 제공하며, 도로의 아스팔트 노면에 차선당 2개의 루프 코일센서(Loop Coil Sensor)를 매설하여 차량 검지기 지역 제어 장치의 루프 검지기 (Loop Detector)와 연결한 후 루프 검지기(Loop Detector)가 루프 코일 센서 위를 통과하는 차량에 의해 발생 되는 루프 코일 인덕턴스(Loop Coil Inductance) 변화량을 검지하고 검지 신호를 증폭하여 통과차량의 존재와 속도를 측정하며,
레이더 장치(100c)는, 전자기파를 이용하여 물체와의 거리, 방향, 고도 측정을 하기 위한 무선탐지와 거리측정(Radio Detecting And Ranging)을 수행하며, 전자기파를 물체에 발사시켜 그 물체에서 반사되는 전자기파를 수신하여 물체와의 거리, 방향, 고도를 알아내는 무선감시장치이며,
하이브리드 무인교통 감시장치(200)는,
복수의 감시 장치부(100) 각각에 대한 식별 ID, 그리고 하나의 식별 ID에 속하는 IP 카메라(100a), 루프 장치(100b), 레이더 장치(100c)의 단말식별번호를 부여하고, 각 감시 장치부(100)의 제 1 위치 정보, 각 감시 장치부(100)를 구성하는 부속 장치인 IP 카메라(100a), 루프 장치(100b), 레이더 장치(100c)의 각 제 2 위치 정보의 식별 ID를 하나의 지역감시 단위 정보로 저장하는 지역제어 모듈(221);
각 감시 장치부(100)의 IP 카메라(100a)에 대한 제어를 통해 네트워크(300)를 통해 제공된 영상 차량번호 검지를 수행하기 위해 IP 카메라(100a)에 의해 제공된 영상에서 차량번호 검지 유무를 분석하며, 분석결과 차량번호를 검지하지 못하는 경우 영상 차량번호 검지를 다시 수행하는 차량검지 모듈(222);
차량번호를 검지하는 경우, 루프 장치(100b) 및 레이더 장치(100c)로부터 네트워크(300)를 통해 루프 및 레이더 신호를 대기 후 수신되는 경우, 검지된 차량번호에 대한 영상처리 설정을 수행하고, 수신된 루프 신호 및 레이더 신호의 검지된 차량번호와의 일치 여부를 분석하며, 분석결과 루프 및 레이더 신호가 일치하지 않은 경우 인식된 차량번호에 해당하는 루프 및 레이더 신호에 대한 재인식처리를 위한 횟수가 미리 설정된 횟수 이상인지 여부를 판단하여 미리 설정된 횟수 미만인 경우 루프 신호 및 레이더 신호의 일치 여부를 다시 판단하며, 반대로 미리 설정된 횟수 이상인 경우 IP 카메라(100a)에 의해 인식된 차량번호와, 루프 장치(100b) 및 레이더 장치(100c)에 의해 일치된 신호로 지정속도를 초과한 차량속도를 저장부(240) 상으로 저장을 수행한 뒤, 저장 완료 여부를 분석하며,
분석결과 번호인식에 따른 위반차량 속도가 저장되지 않은 경우, 저장을 위한 루프 및 레이더 신호에 대한 재인식처리를 위한 횟수가 미리 설정된 횟수 이상인지 여부를 판단하여 미리 설정된 횟수 미만인 경우 인식된 차량번호와 초과한 차량속도를 다시 저장하도록 하며, 반대로 미리 설정된 횟수 이상인 경우 초과한 차량속도에 해당하는 차량번호에 해당하는 위반차량에 대한 차량속도 및 차량번호 정보를 포함하는 표시를 입출력부(250)를 통해 표시하는 영상수집 모듈(223); 을 포함하며,
하이브리드 무인교통 감시장치(200)는,
과속차량 뿐만 아니라 신호위반 차량을 검출하기 위한 방법으로 신호위반 차량의 영상검지 차량인식 방식으로 루프 및 레이더 신호가 중간에 인터럽트 정보로 제공되면, 영상검지를 기준으로 루프 및 레이더 신호가 모두 인식으로 분석되는 경우, 신호 위반 차량으로 추출하여 입출력부(250)를 통해 표시하며, 관리자의 선택에 따라서 입출력부(250)를 통한 과속차량 또는 신호위반에 대한 설정에 따라 설정된 방향에 따른 정보를 입출력부(250)로 제공하며,
차량검지 모듈(222)은,
차량번호 오인식/미인식 결과에 대한 재인식 방법을 통해 대한민국 차량번호 체계와 맞지 않은 경우 발생하는 오인식 결과에 대하여 1차 적용된 인식 알고리즘과 다른 2차 인식 알고리즘을 적용하여 재인식 처리함으로써, 원본 그레이 영상으로부터 직접 차량번호를 인식하는 방법으로 딥러닝을 기술을 응용한 Cascade Convolutional Neural Network(C-CNN) 방법을 사용하여 검출된 번호판 영상으로부터 슬라이딩 윈도우 방식으로 Cascade CNN을 구성하고, 구성된 출력 결과로부터 문자열을 생성하여 대한민국 차량번호 체계에 맞는 문자열을 구성하며,
하이브리드 무인교통 감시장치(200)는 Main CCU와 Sub CCU 두 개로 이루어지며 CCU 이중화 구조로, Main CCU(central control unit)가 인식된 결과를 통신부(210)로 보내는 경우 백플랜 CPU로 Life 신호를 같이 보내도록 구성하고 백플랜 CPU는 Main CCU에서 Life 신호가 없으면 Main CCU의 전원(사용자 정의) 및 프로그램 Reset(사용자 정의) 중 적어도 하나 이상을 수행하며,
Main CCU에서 신호가 없는 경우 백플랜 CPU에서 역으로 Life 신호를 보내어 미리 설정된 횟수 내에 응답이 없으면 Main CCU에서 문제 발생으로 판단하고 Sub CCU로 번호인식을 하도록 변경하는 절차가 이루어지면, 백플랜 CPU는 Sub CCU를 동작 시켜 놓고 Main CCU에 신호를 다시 보내어 만약 신호가 오는 경우 다시 Main CCU로 전환을 하고 응답이 계속 없으면 센터 소프트웨어로 보내는 절차를 수행하며, 백플랜에 있는 통신장비인 통신부(210)에서 Main CCU 와 Sub CCU 둘 다 수용가능한 스위칭허브 회로를 사용하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 무인교통 감시시스템.
The IP camera 100a, the roof device 100b, and the radar device 100c are composed of a plurality of monitoring device units 100, and the hybrid unmanned traffic monitoring device 200 and each monitoring device unit 100 are connected to a network ( In the hybrid unmanned traffic monitoring system (1) which is a system for detecting a speeding vehicle by performing signal and data transmission and reception through 300),
The roof device 100b provides a loop detection system through a loop sensor, and by embedding two loop coil sensors per lane on the asphalt road surface of the road, the roof of the vehicle detection area control device After connecting to the loop detector, the loop detector detects the amount of change in the loop coil inductance caused by the vehicle passing over the loop coil sensor and amplifies the detection signal to determine the presence of the passing vehicle. Measure the speed,
The radar device (100c) performs radio detection and distance measurement (Radio Detecting And Ranging) for measuring distance, direction, and altitude from an object using electromagnetic waves, and by emitting electromagnetic waves to an object, electromagnetic waves reflected from the object It is a wireless monitoring device that detects the distance, direction, and altitude from an object by receiving
Hybrid unmanned traffic monitoring device 200,
Identification IDs for each of the plurality of monitoring device units 100, and terminal identification numbers of the IP cameras 100a, loop devices 100b, and radar devices 100c belonging to one identification ID are assigned, and each monitoring device unit One identification ID of each of the first position information of 100, the IP camera 100a, the loop device 100b, and the radar device 100c, which are attached devices constituting each monitoring device unit 100 A local control module 221 that stores the local monitoring unit information of;
In order to perform the detection of the video vehicle number provided through the network 300 through the control of the IP camera 100a of each monitoring device 100, analyzes the presence or absence of detection of the vehicle number in the image provided by the IP camera 100a, and , A vehicle detection module 222 that performs the image vehicle number detection again when the vehicle number cannot be detected as a result of the analysis;
In the case of detecting the vehicle number, when the loop and radar signals are received after waiting through the network 300 from the loop device 100b and the radar device 100c, an image processing setting for the detected vehicle number is performed, and reception It analyzes whether the detected loop signal and radar signal match with the detected vehicle number, and if the loop and radar signals do not match as a result of the analysis, the number of times for re-recognition processing for the loop and radar signal corresponding to the recognized vehicle number is determined in advance. If the number is less than the preset number, it is determined whether the loop signal and the radar signal are matched again. Conversely, if the number is more than the preset number, the vehicle number recognized by the IP camera 100a and the loop device 100b And storing the vehicle speed exceeding the designated speed with a signal matched by the radar device 100c on the storage unit 240, and then analyzing whether the storage is completed or not,
If the speed of the violating vehicle according to number recognition is not stored as a result of the analysis, it is determined whether the number of times for re-recognition of the loop for storage and the radar signal is greater than or equal to the preset number, and if it is less than the preset number, the recognized vehicle number is exceeded. One vehicle speed is stored again. Conversely, when the number of times exceeds a preset number, a display including the vehicle speed and vehicle number information for the vehicle in violation corresponding to the vehicle number corresponding to the exceeded vehicle speed is displayed through the input/output unit 250 An image collection module 223; Including,
Hybrid unmanned traffic monitoring device 200,
As a method to detect not only speeding vehicles, but also vehicles that violate the signal, if the loop and radar signals are provided as interrupt information in the middle of the vehicle recognition method of video detection of the signal violation vehicle, both loop and radar signals are analyzed based on image detection. If it is, it is extracted as a signal violating vehicle and displayed through the input/output unit 250, and information according to the direction set according to the setting for the speeding vehicle or the signal violation through the input/output unit 250 according to the administrator's selection 250),
The vehicle detection module 222,
Through the re-recognition method for the vehicle number misrecognition/unrecognition result, it is directly from the original gray image by applying a second recognition algorithm different from the first applied recognition algorithm to the misrecognition result that occurs when it does not match the Korean vehicle number system. Using the Cascade Convolutional Neural Network (C-CNN) method that applied deep learning technology as a method of recognizing the vehicle number, a Cascade CNN was constructed in a sliding window method from the detected license plate image, and a character string was generated from the configured output result. It constitutes a string that fits the Korean vehicle number system,
The hybrid unmanned traffic monitoring device 200 consists of two main CCU and sub CCU, and has a dual CCU structure, and when the main CCU (central control unit) sends the recognized result to the communication unit 210, the life signal is transmitted to the backplane CPU together. If there is no Life signal from the main CCU, the backplane CPU performs at least one of power (user defined) and program reset (user defined) of the main CCU, and
When there is no signal from the main CCU, if there is no response within the preset number of times by sending a life signal from the backplane CPU in reverse, the main CCU determines that a problem has occurred and the procedure to change the number recognition to the sub CCU is performed. Operate the sub CCU and send the signal back to the main CCU. If a signal comes, it switches back to the main CCU, and if there is no response, it performs the procedure of sending it to the center software, and in the communication unit 210, which is a communication device in the back plan. A hybrid unmanned traffic monitoring system, characterized in that both the main CCU and the sub CCU use an acceptable switching hub circuit.
인식결과 토큰 열(Token Sequence)에 대하여 유한상태 오토마타(Finite State Automata) 파서를 구성하여 대한민국 차량번호 체계에 맞는 문자열을 구성하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 무인교통 감시시스템.
The method according to claim 1, the vehicle detection module 222,
A hybrid unmanned traffic monitoring system, characterized in that by configuring a finite state automata parser for a token sequence as a result of the recognition to construct a character string suitable for the Korean vehicle number system.
Rolling Shutter IP 카메라를 사용하여 이미지를 라인 단위로 리딩함으로써, 캡처된 선은 하나의 이미지로 재구성되어, 물체가 미리 설정된 속도 이상으로 움직이거나 조명 조건이 나빠서 이미지가 왜곡되는 경우 노출 시간을 조정하고 플래시를 구현함으로써, 왜곡을 최소화하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 무인교통 감시시스템.
The method according to claim 1, IP camera (100a),
By reading the image line by line using the Rolling Shutter IP camera, the captured line is reconstructed into a single image, and if the object moves over a preset speed or the image is distorted due to poor lighting conditions, adjust the exposure time and flash By implementing, a hybrid unmanned traffic monitoring system, characterized in that to minimize distortion.
IP 카메라(100a), 루프 장치(100b), 레이더 장치(100c) 외에 제어기, 적외선 조명, 번호인식소프트웨어를 구비하여 하이브리드 무인교통 감시장치(200)의 센터소프트웨어로 정보를 제공하며, 이외에 부속으로 전원제어장치를 구비하며, 제어기가 고장나는 경우를 위해 제어기에 대한 이중화 구조를 갖는 것을 특징으로 하는 하이브리드 무인교통 감시시스템.
The method according to claim 1, the monitoring device unit 100,
In addition to the IP camera 100a, the roof device 100b, and the radar device 100c, a controller, infrared lighting, and number recognition software are provided to provide information to the center software of the hybrid unmanned traffic monitoring device 200. A hybrid unmanned traffic monitoring system having a control device, and having a dual structure for a controller in case the controller fails.
"정황용 IP 카메라", "번호인식 카메라"의 두 개로 이루어지는 것을 특징으로 하는 하이브리드 무인교통 감시시스템.
The method according to claim 4, IP camera (100a),
Hybrid unmanned traffic surveillance system, characterized in that consisting of two "context IP camera" and "number recognition camera".
정황용 IP 카메라와 번호인식 카메라의 영상을 취득하여 인식된 이미지를 플레이할 경우 정황용 동영상도 함께 표출되도록 하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 무인교통 감시시스템.
The method of claim 5, the center software
A hybrid unmanned traffic surveillance system, characterized in that when a situational IP camera and a number recognition camera are acquired and the recognized image is played, a situational video is also displayed.
하이브리드 무인교통 감시장치(200)를 구성하는 각 구성요소는 백플랜 보드에 부착될 뿐만 아니라, 네트워크(300)를 통해 관리자 단말(400)를 통해 원격제어가능함으로써, 각 구성요소에 대해서 관리자 단말(400)에 의한 액세스에 따라 개별 장비들의 리셋(Reset)을 관리하여 지역제어 모듈(221), 차량검지 모듈(222) 및 영상수집 모듈(223)을 포함하는 수집장치에 문제가 발생한 경우 각 모듈에 대한 리셋을 시켜 다시 정상동작을 하도록 하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 무인교통 감시시스템.
The method according to claim 1,
Each component constituting the hybrid unmanned traffic monitoring device 200 is not only attached to the backplane board, but also remotely controlled through the manager terminal 400 through the network 300, so that the manager terminal ( 400) by managing the reset of individual equipment according to the access by the local control module 221, vehicle detection module 222, and when a problem occurs in the collection device including the image collection module 223 A hybrid unmanned traffic monitoring system, characterized in that it resets to the normal operation again.
관리자 단말(400)에 의한 기능으로는 개별 장비들에 해당하는 각 감시 장치부(100)에 대한 하이브리드 무인교통 감시장치(200)를 통한 전원제어, 프로토콜로 실시간 응답을 통한 이상동작이라 판단되는 경우 관리 서버로의 알림과 동시에 각 감시 장치부(100) 및 하이브리드 무인교통 감시장치(200)에 대한 리셋(Reset)을 하거나 아니면 관리자에 의해 동작이 되도록 제어하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 무인교통 감시시스템.The method according to claim 1,
As a function of the manager terminal 400, power control through the hybrid unmanned traffic monitoring device 200 for each monitoring device 100 corresponding to individual equipment, when it is determined that it is an abnormal operation through a real-time response with a protocol A hybrid unmanned traffic monitoring system, characterized in that a reset for each monitoring device unit 100 and the hybrid unmanned traffic monitoring device 200 is performed at the same time as the notification to the management server or controlled to be operated by an administrator.
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