KR102177912B1 - 차량 식별 - Google Patents

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Abstract

미리 규정된 주파수 대역에 걸쳐 간섭 신호를 방출하는 차량 탑재 송신기(107)를 식별하는 방법이 개시된다. 상기 방법은 통과 차량(105)으로부터 간섭 신호의 방출을 식별하기 위해 제 1 장소(S101)에서 미리 규정된 주파수 대역을 모니터링하는 단계를 포함한다. 간섭 신호가 검출되는 경우, 상기 방법은 통과 차량의 아이덴티티가 검출되게 할 수 있도록 통과 차량의 제 1 이미지(S102)를 캡쳐링하는 단계를 추가로 포함한다.

Description

차량 식별{VEHICLE IDENTIFICATION}
본 발명은 이동하는 차량들로부터 송신되는 간섭 신호들을 검출하기 위한 방법들 및 시스템들에 관한 것이다. 본 발명은 도난 방지 추적 디바이스들의 동작을 방해하는 것이 의도된 전파 방해 디바이스들을 포함하는 것이 의심되는 차량들을 검출 및 식별하기 위한 특별한 애플리케이션을 제공한다.
글로벌 위성 항법 시스템들(GNSS) 예컨대 글로벌 위치 확인 시스템(GPS), Galileo, GLONASS, COMPASS, BeiDou 및 유사한 것은 위치 및 속도 정보가 계산되게 하도록 타이밍 신호들을 방송하는 일단의 위성들을 사용한다. 타이밍 신호들은 각각의 위성으로부터 수신된 타이밍 신호의 전파 시간을 결정하기 위해 GNSS 수신기들에 의해 수신 및 상관된다. 전파 시간은 이후 수신기의 위치 및 속도를 계산하기 위해 위성들의 장소에 관한 정보와 조합될 수 있다.
타이밍 신호들은 이러한 신호들의 약한 특성 때문에 확산 스펙트럼 기술들을 사용하여 방송된다. 타이밍 신호들은 미리 결정된 주파수 대역들, 예를 들면, L1 대역(1559-1591 ㎒), L2 대역(1215-1237 ㎒), 및 L5 대역(1164-1192 ㎒)상의 위성들로부터 방송된다.
추적 디바이스들, 예컨대 도난 방지 추적 디바이스들은 차량의 움직임 및 장소가 원격으로 모니터링되게 하기 위해 차량들에게 종종 설치된다. 이는 도난된 차량들을 찾는 것을 돕기 위한 것 또는 차량들이 교통 법규에 따라 운전되고 있다는 것을 보장하는 것과 같은 다른 목적들일 수 있다.
추적 디바이스들은 상이한 방식들로 작동한다. 몇몇 도난 방지 추적기들은 비콘 수신기에 의해 검출될 수 있는 비콘 신호를 송신한다. 이러한 시스템들은 비콘 신호를 검출하기 위해 차량에 충분히 가까운 비콘 수신기를 요구한다. 이러한 시스템들은 단지 수 킬로미터의 범위만을 가질 수 있고 차량의 절대 장소 및 진행 방향이 원격으로 모니터링되게 하지 않는다.
다른 더 정교한 추적기 시스템들은 셀룰러 네트워크 송수신기와 결합된 GNSS 수신기를 포함한다. GNSS 수신기는 차량을 추적하는 당사자에게 셀룰러 네트워크를 통해 셀룰러 네트워크 송수신기에 의해 주기적으로 송신되는 장소 데이터를 생성한다. 이는 장소 공통 좌표들을 포함하는 SMS(단문 메시지 서비스) 텍스트 메시지일 수 있다. 이러한 장치는 추적기의 부근에서 동작될 전용 비콘 수신기를 요구하지 않고 추적기의 절대 위치가 셀룰러 네트워크 커버리지가 존재할 때마다 모니터링되게 한다.
이러한 형태의 추적기 시스템의 동작을 중단시키기 위한 하나의 방식은 GNSS 수신기의 부근에서 간섭 신호를 송신하는 것이다. 간섭 신호는 GNSS 수신기에서 수신된 위성 신호들의 신호 대 잡음비(SNR)를 감소시키는 GNSS 주파수 대역(즉, 타이밍 신호들이 위성들로부터 송신되는 주파수 대역)에 걸쳐 또는 그 내에서 송신된다. 이는 GNSS 수신기가 정확한 장소 데이터를 생성하는 것을 손상시키거나 완전히 차단하고, 따라서 시스템이 차량의 장소를 추적하는 것을 차단한다. 많은 관할 구역들에서 불법적이지만, 이러한 간섭 신호들을 방출하도록 적응된 디바이스들("전파 방해 디바이스들")은 비교적 저렴하고 쉽게 이용가능하다. 강도는 차량을 절도하고, 동시에 차량에 전파 방해 디바이스를 설치해서 그가 원격으로 추적되는 것을 차단할 수 있다.
추적 디바이스들의 동작을 방해할 뿐만 아니라, 이러한 전파 방해 디바이스들의 동작은 또한 다른 차량들의 위성 내비게이션 시스템들내의 것들과 같은 근처의 다른 GNSS 수신기들의 동작을 간섭할 수 있다.
전파 방해 디바이스들은, 이전에 논의된, 비콘 신호들이 송신되는 주파수들과 같은 다른 주파수들에 대해, 및 셀룰러 네트워크 송신들을 간섭하는 주파수들에 대해 간섭 신호들을 방송하도록 적응될 수 있다.
따라서, 전파 방해 디바이스들의 동작, 특히 차량 강도와 연관될 수 있는 전파 방해 디바이스의 동작을 검출하는 것이 바람직하다.
본 발명의 일 양태에 따라, 미리 규정된 주파수 대역에 걸쳐 간섭 신호를 방출하는 차량 탑재 송신기를 식별하는 방법이 제공된다. 상기 방법은 통과 차량으로부터 간섭 신호의 방출을 식별하기 위해 제 1 장소에서 미리 결정된 주파수 대역을 모니터링하는 단계를 포함한다. 간섭 신호가 검출되는 경우, 방법은 통과 차량의 아이덴티티가 결정되게 하기 위해 통과 차량의 제 1 이미지를 캡쳐하는 단계를 추가로 포함한다.
차량에서 동작하는 전파 방해 디바이스의 존재, 특히 추적 디바이스의 동작을 방해할 가능성이 있는 주파수 범위에서 간섭 신호들을 방출하는 것은 상기 차량이 도난된 것을 나타낼 수 있다. 본 발명의 이러한 양태에 따라, 차량들이 통과하는 영역의 부근에서 예를 들면 도로 위의 갠트리상에서 간섭 방출 송신기들(예를 들면, 전파 방해 디바이스들)의 존재를 검출하는 방법이 제공된다. 또한, 잠재적으로 간섭하는 신호의 검출에 대해, 상기 방법은 전파 방해 디바이스를 포함하는 차량을 포함할 수 있는 이미지를 캡쳐하는 이미지 캡쳐 단계를 포함한다. 이롭게는, 상기 방법은 잘 확립된 기반 구조(예를 들면 갠트리들상에 위치된 교통 카메라들)를 사용하여 구현될 수 있어서 전파 방해 디바이스를 포함하는 것으로 의심되는 차량의 아이덴티티가 결정되게 한다.
선택적으로, 상기 방법은 통과 차량의 특징을 인식하기 위해 제 1 이미지상에 이미지 인식 프로세스를 수행하는 단계를 추가로 포함한다.
선택적으로, 인식된 특징은 식별자 판이다.
선택적으로, 상기 방법은 인식된 식별자 판에 기초하여 통과 차량의 아이덴티티를 결정하기 위해 식별자 판 상세들과 연관된 차량 상세들을 포함하는 차량 아이덴티티 데이터베이스를 검색하는 단계를 추가로 포함한다.
캡쳐된 이미지로부터 차량의 식별자 판(예를 들면, 인가 번호판/번호판)을 인식하기 위한 시스템들은 기존의 교통 모니터링 기반구조(예를 들면, 교통 카메라 시스템들)로 잘 확립되고 통합된다. 이들 시스템들은 전파 방해 디바이스를 포함하는 것으로 의심되는 차량의 아이덴티티를 검색하고 법 집행 당국과 같은 제 3 자들에게 정보를 전달하기 위한 편리한 인터페이스들을 제공하도록 쉽게 적응될 수 있다.
선택적으로, 상기 방법은 이미지가 캡쳐되는 시간과 연관된 시간 데이터를 캡쳐하는 단계, 및 제 1 장소와 연관된 장소 데이터를 캡쳐하는 단계를 추가로 포함한다.
선택적으로, 상기 방법은 인식된 식별자 판 상세들 및 시간 및/또는 위치 데이터를 포함하는 차량 추적 메시지를 생성하는 단계, 및 차량 추적 메시지를 제 3 자에게 전송하는 단계를 추가로 포함한다.
시간 데이터 및 장소 데이터와 같은 추가의 정보를 캡쳐함으로써, 특정 시간에서 차량의 진행 방향과 같은, 다른 유용한 정보가 전파 방해 디바이스들을 포함하는 차량들을 잡기 위해 시도하는 제 3 자들에게 전달될 수 있다.
선택적으로, 제 1 장소에서 주파수 대역을 모니터링하는 단계는 복수의 지향성 안테나들을 갖고 주파수 대역을 모니터링하는 단계로서, 각각의 지향성 안테나들은 미리 결정된 방향으로 지향되는, 상기 모니터링 단계, 및 지향성 안테나들 중 어느 것이 간섭 신호를 검출했는지에 기초하여 제 1 이미지에서 차량의 위치를 추정하는 단계를 포함한다.
지향성 안테나들은 송신기로부터의 방출들을 특정 방향으로부터 검출하도록 적응되는 안테나들이다. 몇몇 예들에서, 캡쳐된 이미지에 포함될 수 있는 다수의 차량들을 구별하기 위해, 예를 들면, 카메라가 다수의 차선들을 갖는 도로로 지향되는 경우 또는 카메라가 하나보다 많은 차량에 의해 점유될 수 있는 영역의 이미지를 캡쳐하는 경우, 지향성 안테나들은 이미지가 캡쳐된 차량의 위치를 추정하기 위해 사용될 수 있다. 이는 전파 방해 디바이스를 포함하는 차량을 포함할 가능성이 가장 큰 캡쳐된 이미지의 영역을 식별하기 위한 이미지 인식 프로세스 동안 사용될 수 있다.
선택적으로, 각각의 미리 결정된 방향은 도로의 차선에 대응한다.
선택적으로, 미리 결정된 주파수는 복수의 다른 장소들에서 모니터링된다. 상기 방법은 간섭 신호가 검출되는 다른 장소들의 각각에서 다른 이미지들을 캡쳐하는 단계, 및 간섭 신호를 방출하는 통과 차량을 식별하기 위해 다른 이미지들 중 적어도 일부 및 제 1 이미지에 공통인 차량들을 식별함으로써 제 1 이미지 및 다른 이미지들을 분석하는 단계를 추가로 포함한다.
몇몇 예들에서, 다수의 이미지 캡쳐링 장치들이 제공된다(예를 들면, 도로의 섹션을 따라 다수의 갠트리들상에 위치된 카메라들). 동작하는 전파 방해 디바이스를 포함하는 차량이 도로의 이러한 섹션을 따라 이동하고 있는 경우, 다수의 이미지들이 캡쳐될 것이다. 이들 이미지들은 방향 및 평균 속도와 같은 차량에 대한 다른 정보를 추정하기 위해 상관될 수 있다. 이는 차량을 잡기를 시도하는 제 3 자들에게 다른 유용한 정보를 제공할 수 있다.
선택적으로, 상기 방법은 제 1 이미지 및 다른 이미지들이 캡쳐되는 시간과 연관된 시간 데이터를 캡쳐하는 단계, 및 제 1 이미지 및 다른 이미지들이 캡쳐된 제 1 장소 및 다른 장소들과 연관된 장소 데이터를 캡쳐하는 단계를 추가로 포함한다.
선택적으로, 상기 방법은 시간 데이터 및 장소 데이터에 기초하여 통과 차량의 방향 및 속도를 추정하는 단계를 추가로 포함한다.
몇몇 예들에서, 제 1 장소에서 주파수 대역을 모니터링하는 단계는 제 1 위상과 제 2 위상 사이의 위상차의 변화에 대응하는 위상 변화 데이터를 수집하는 단계로서, 제 1 위상은 제 1 위치에서 수신된 간섭 신호의 위상이고, 제 2 위상은 제 2 위치에서 수신된 간섭 신호의 위상인, 상기 수집 단계, 및 위상 변화 데이터로부터 이미지에서 통과 차량의 위치를 추정하는 단계를 포함한다.
다수의 공간적으로 다양한 수신기들에 관해 송신기의 장소를 추정하기 위한 종래의 기술들이 알려졌다. 이들 기술들은 상이한 수신기들에서 수신된 신호 사이의 차이들(예를 들면, 도착의 시간 지연에서 차이 및 신호의 주파수의 차이)을 비교하는 단계 및 이러한 정보로부터 수신기들에 관하여 송신기의 장소 및/또는 속도에 관해 도출하는 단계를 포함한다.
그러나, 이러한 종래의 기술들은 포함된 속도들 및 거리들이 정확한 정보를 생성하기 위해 신호에서 충분히 큰 차이들을 일으키지 않고 수 개의 수신기들이 일반적으로 요구되기 때문에 추적하는 자동차들에서 사용에 일반적으로 적합하지 않다.
그러나, 이러한 예에 따라, 심지어 일반적인 자동차의 이동 동안 발생하는 비교적 낮은 속도들 및 거리들에서조차, 두 개의 수신기들에서 수신된 간섭 신호 사이의 위상차의 변화는 차량의 트랙(즉, 지면을 따라 차량이 따라가는 경로)에 관한 유용한 정보를 제공한다는 것이 인식되었다. 차량이 두 개의 수신기들을 통과할 때 차량의 추적에 관한 정보는 캡쳐된 이미지에서 그의 위치를 정확하게 결정하기 위해 사용될 수 있다.
몇몇 예들에서, 이미지에서 통과 차량의 위치를 추정하는 단계는 위상 변화 모델에 위상 변화 데이터를 맞추는 단계로서, 상기 위상 변화 모델은 일 세트의 파라미터들을 사용하여 제 1 및 제 2 위상 사이의 위상차의 변화의 모델이고, 상기 파라미터들은 차량의 속도 및 트랙을 포함하는, 상기 맞춤 단계; 모델의 파라미터들을 결정하는 단계; 모델의 파라미터들로부터 통과 차량의 추정된 트랙 및 추정된 속도를 생성하는 단계; 및 캡쳐된 이미지 내 통과 차량의 위치를 결정하기 위하여 통과 차량의 추정된 트랙 및 추정된 속도를 사용하는 단계를 포함한다.
선택적으로, 미리 규정된 주파수 대역은 GNSS 신호들이 송신되는 주파수 대역이다.
선택적으로, 제 1 장소는 도로 위에 위치된 갠트리이다.
본 발명의 제 2 양태에 따라, 미리 규정된 주파수 대역에 걸쳐 간섭 신호를 방출하는 차량 탑재 송신기를 식별하기 위한 시스템이 제공된다. 상기 시스템은 미리 규정된 주파수 대역을 모니터링하고 통과 차량 및 카메라로부터의 간섭 신호의 방출을 식별하도록 구성된 제 1 장소에 위치된 검출기를 포함한다. 검출기가 간섭 신호를 검출하는 경우, 검출기는 카메라가 통과 차량의 제 1 이미지를 캡쳐하게 하는 트리거 신호를 전송하도록 구성되어 그에 의해 통과 차량의 아이덴티티가 결정되게 한다.
선택적으로, 상기 시스템은 통과 차량의 특징을 인식하기 위해 제 1 이미지상에 이미지 인식 프로세스를 수행하도록 구성된 이미지 프로세서를 추가로 포함한다.
선택적으로, 인식된 특징은 식별자 판이다.
선택적으로, 상기 시스템은 이미지가 캡쳐된 시간과 연관된 시간 데이터를 캡쳐하고 및/또는 제 1 장소와 연관된 장소 데이터를 캡쳐하도록 구성된 카메라 제어 유닛을 추가로 포함한다.
선택적으로, 이미지 프로세서는 카메라 제어 유닛에 의해 생성된 시간 데이터 및 장소 데이터를 수신하고 통과 차량의 인식된 식별자 판 상세들과 시간 및 장소 데이터를 포함하는 차량 추적 메시지를 생성하도록 구성된다. 이미지 프로세서는 차량 추적 메시지를 제 3 자에게 전송하도록 동작할 수 있다.
선택적으로, 검출기는 복수의 지향성 안테나들을 포함하고, 각각의 지향성 안테나는 미리 결정된 방향으로 지향되고, 검출기는 어느 지향성 안테나가 간섭 신호를 검출했는지를 나타내는 메시지를 이미지 프로세서에 전달하도록 구성되고, 이미지 프로세서는 지향성 안테나들 중 어느 것이 간섭 신호를 검출했는지에 기초하여 차량의 위치를 식별하도록 구성된다.
선택적으로, 각각의 미리 결정된 방향은 도로의 차선에 대응한다.
선택적으로, 상기 시스템은 간섭 신호가 검출되는 다른 장소들의 각각에서 다른 이미지들을 캡쳐하도록 구성된 복수의 다른 장소들의 검출기들 및 카메라들을 추가로 포함하고, 상기 이미지 프로세서는 간섭 신호를 방출하는 통과 차량을 식별하기 위해 다른 이미지들 중 적어도 일부 및 제 1 이미지에 공통인 차량들을 식별함으로써 제 1 이미지 및 다른 이미지들을 분석하도록 구성된다.
선택적으로, 상기 시스템은 각각의 다른 장소에 각각의 카메라 제어 유닛들을 추가로 포함하고, 각각의 카메라 제어 유닛은 각각의 다른 이미지가 캡쳐되는 시간과 연관된 시간 데이터를 캡쳐하고, 각각의 다른 이미지가 캡쳐되는 각각의 개별적인 다른 장소와 연관된 장소 데이터를 캡쳐하도록 구성된다.
선택적으로, 검출기는 제 1 수신기에 연결된 제 1 위치의 안테나, 제 2 수신기에 연결된 제 2 위치의 안테나, 및 위상차 분석기 유닛를 포함하고, 상기 위상차 분석기 유닛은 제 1 위상과 제 2 위상 사이의 위상차에서 변화에 대응하는 데이터를 수집하도록 구성되고, 제 1 위상은 제 1 수신기에 의해 수신된 간섭 신호의 위상이고 제 2 위상은 제 2 수신기에 의해 수신된 간섭 신호의 위상이고, 이미지 프로세서는 위상차 분석기 유닛의 출력으로부터 이미지에서 통과 차량의 위치를 추정하도록 구성된다.
선택적으로, 위상차 분석기는 위상 변화 데이터를, 위상 변화 모델에 맞추고, 상기 위상 변화 모델은 파라미터들의 일 세트를 사용하여 제 1 및 제 2 위상 사이의 위상차에서 변화의 모델이고, 상기 파라미터들은 차량의 속도 및 트랙을 포함하고; 모델의 파라미터들을 결정하고; 모델의 파라미터들로부터 통과 차량의 추정된 트랙 및 추정된 속도를 생성하고; 통과 차량의 추정된 트랙 및 추정된 속도에 대응하는 데이터를 이미지 프로세서로 송신하고, 그에 의해 이미지 프로세서가 이미지에서 통과 차량의 위치를 추정하게 하도록 구성된다.
선택적으로, 미리 규정된 주파수 대역은 GNSS 신호들이 송신되는 주파수 대역이다.
선택적으로, 제 1 장소는 도로 위에 위치된 갠트리이다.
본 발명의 제 3 양태에 따라, 컴퓨터상에 로딩될 때 본 발명의 제 1 양태에 따라 방법을 수행하는 컴퓨터 판독가능한 명령들을 포함하는 컴퓨터 프로그램이 제공된다.
본 발명의 제 4 양태에 따라, 본 발명의 제 3 양태에 따른 컴퓨터 프로그램을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품이 제공된다.
본 발명의 다양한 다른 양태들 및 특징들이 청구항들에서 규정된다.
본 발명은 도난 방지 추적 디바이스들의 동작을 방해하는 것이 의도된 전파 방해 디바이스들을 포함하는 것이 의심되는 차량들을 검출 및 식별하기 위한 방법 및 시스템을 제공한다.
도 1은 본 발명의 일 예에 따라 구성된 차량 식별 시스템의 개략도.
도 2는 도 1에 도시된 시스템의 더 상세한 구성 요소들로 도시되는 개략도.
도 3은 도 2에 도시되는 것에 대응하지만 다수의 지향성 안테나들을 포함하는 것으로 적응되는 시스템의 개략도.
도 4는 본 발명의 다른 예에 따라 구성된 차량 식별 시스템의 개략도.
도 5는 도 4에 도시된 시스템에서 발생할 것이 예상되는 일반적인 TDOA 값들의 시뮬레이션을 도시하는 그래프.
도 6a, 도 6b, 및 도 6c는 상이한 차선들에서 두 개의 수신기들 사이를 통과하는 차량의 시뮬레이션의 곡선들을 도시하는 그래프들.
도 7은 도 4에 도시된 시스템의 더 상세한 구성 요소들로 도시되는 개략도.
도 8은 파라미터 추정 알고리즘의 일 예를 도시하는 플로 차트.
도 9는 본 발명의 예들에 따라 갠트리상에 위치된 카메라로부터 취해진 이미지를 도시하는 개략도.
도 10은 본 발명의 일 예에 따른 방법의 플로 차트.
본 발명의 실시예들은 지금 첨부하는 도면들을 참조하여 단지 예로서 기술되고, 유사한 부분들은 대응하는 참조 번호들이 제공된다.
도 1은 본 발명의 일 예에 따라 구성된 차량 식별 시스템의 개략도를 제공한다. 상기 시스템은 간섭 신호들을 방출하는 전파 방해 디바이스들을 포함할 수 있는 차량들을 식별하도록 구성된다.
갠트리(101)는 도로(102) 위에 위치된다. 일반적으로 많은 차량 고속도로들상에서, 도로(102)는 다수의 차선들을 포함한다. 도 1에 도시된 예에서, 도로(102)는 1, 2, 및 3으로 각각 마킹된 세 개의 차선들을 포함한다. 도로(102)는 한 방향의 통행을 갖고 일반적으로 반대 방향의 통행을 갖는 인접한 도로(도시되지 않음)가 보충된다.
갠트리는 카메라(103) 및 검출기(104)가 제공된다. 카메라(103)는 갠트리(101) 아래를 통과하는 차량들의 이미지들을 캡쳐하도록 구성된다. 검출기(104)는 미리 규정된 주파수 대역 내에 (즉, 주파수 대역을 통해 또는 그에 걸쳐서) 신호들의 방출을 검출하도록 구성된다. 미리 규정된 주파수 대역 내에서 방출되는 신호의 검출시, 검출기는 갠트리(104) 아래의 도로의 이미지를 캡쳐하도록 카메라(103)를 제어하는 제어 유닛(204)으로 트리거 신호를 전송하도록 구성된다.
일반적으로, 카메라(103)는 갠트리(101)로부터 멀어질 때 차량들의 이미지들을 찍도록 지시된다. 제어 유닛(204) 및 카메라는 이미지가 갠트리(101)를 넘어서 도로(102)의 특정 영역을 촬영하도록 교정된다. 일반적으로, 도로(102)의 이러한 영역은 간섭 신호가 검출기(104)에 의해 검출된 후 정상 범위의 속도 내에서 이동하는 차량이 미리 결정된 시간 내에 있는 것이 예상되는 영역이다.
도 1은 갠트리(101)를 향하여 도로(102)를 따라 이동하는 차량(105)을 도시한다. 차량(105)은 이전에 기술된 GNSS 수신기 및 셀룰러 네트워크 송수신기를 포함하는 GNSS 기반 추적 디바이스(106)를 포함한다. 차량(105)은 또한 GNSS 위성 신호들이 방송되는 주파수 대역("GNSS 주파수 대역")에 걸쳐 간섭 신호를 방출하도록 구성된 전파 방해 디바이스(107)를 또한 포함한다. 이전에 기술되는, 전파 방해 디바이스(107)에 의한 간섭 신호의 방출은 추적 디바이스(106)가 정확한 장소 데이터를 생성하는 것을 방해하는 것이다. 절도범은 차량(105)을 절도하여 그것이 원격으로 추적되는 것을 방지하기 위해 차량(106)에 전파 방해 디바이스(107)를 놓았을 수 있다.
검출기(104)는 GNSS 주파수 대역 내에서 방출되는 신호들을 검출하도록 구성된다. 차량(105)이 접근함에 따라, 검출기(104)는 전파 방해 디바이스(107)로부터 간섭 신호의 방출을 검출하고 제어 유닛(204)을 통해 트리거 신호를 카메라(103)로 전송한다. 카메라(103)는 이후 갠트리(101) 아래의 도로(102)의 이미지를 캡쳐한다. 이미지는 차량(105)을 포함할 것이다. 이하에 더 상세히 기술되는 것과 같이, 캡쳐된 이미지는 차량(105)을 식별하기 위해 처리될 수 있다.
도 2는 도 1에 도시된 시스템의 더 상세한 구성 요소들로 도시된 개략도를 제공한다. 검출기(104)는 GNSS 주파수 대역의 방출된 신호들을 수신하도록 맞춰진 수신기(201) 및 프로세서(202)를 포함한다. 프로세서(202)는 수신기(201)의 출력을 분석하고 출력이 간섭 신호가 검출되었음을 나타내는지를 결정하도록 구성된다. 프로세서(202)는 인터페이스(203)를 통해 카메라 제어 유닛(204)에 접속된다. 카메라 제어 유닛(204)은 카메라(103)에 연결된다. 프로세서(202)가 간섭 신호가 검출된 것을 결정하는 경우, 트리거 신호는 인터페이스(203)를 통해 카메라 제어 유닛(204)에 전송된다. 카메라 제어 유닛(204)은 이후 카메라(103)가 이미지를 캡쳐하도록 제어한다. 이미지 데이터는 이후 카메라 제어 유닛(204) 및 인터페이스(203)를 통해 카메라(103)로부터 이미지 데이터베이스(205)로 전송된다. 일반적으로 이미지 데이터베이스(205)는 갠트리(101)와 상이한 장소에 있을 것이고 따라서 이미지 데이터는 적절한 통신 링크(207)를 통해 전송될 것이다.
상기에 언급되는, 프로세서(202)는 수신기(201)의 출력을 분석하고 출력이 간섭 신호가 검출되었다는 것을 나타내는지를 결정하도록 구성된다. 이는 임의의 적절한 처리 기술을 사용하여 행해질 수 있다.
예를 들면, 제 1 처리 기술에서, 스펙트럼 분석의 방법(예를 들면, 윈도우 FFT)가 반복적으로 적용되어, 연속적인 시퀀스의 전력 스펙트럼들을 전달한다. (평균 또는 다른 평탄한 필터링을 사용하여) 결과의 연속하는 전력 스펙트럼을 처리함으로써, 정규 (배경) 전력 레벨이 주파수 대역에 걸쳐 추정된다. 각각의 새로운 전력 스펙트럼이 생성될 때, 대역에 걸친 각각의 주파수에서 그의 레벨은 추정된 배경 레벨과 비교된다. 그것이 하나 이상의 주파수들에서 배경 레벨을 충분히 초과하고, 간섭 신호의 존재가 추론되는 경우, 프로세서는 트리거 신호를 생성한다.
제 2 처리 기술에서, 이전 단락에서 기술된 처리와 유사한 처리는 차례로, 즉, "스캐닝" 방식으로 상이한 부대역들에 순차적으로 적용된다. 이는 수신 및 처리되는 "순간 대역폭"을 감소시키기 때문에, 수신기 설계 및/또는 프로세서 설계를 더 단순하게 및/또는 덜 고가로 수행한다. 그러나, 이는 단지 스펙트럼의 일부분만이 각각의 순간에 모니터링된다는 것을 의미한다. 이들 예들 모두에서 사용된 스캐닝 기술들은 전자 감시의 기술로 잘 알려진다.
도 2로 돌아가면, 일반적으로 카메라 제어 유닛(204)은 이미지 데이터베이스(205)에 전송된 이미지 데이터에 시간 데이터 및 갠트리 장소 데이터를 추가할 것이다. 시간 데이터는 이미지가 캡쳐되는 시간을 나타내고 갠트리 장소 데이터는 갠트리(101)의 장소를 나타낸다. 다른 예들에서, 갠트리(101)의 장소가 이미 알려진 경우, 장소는 갠트리를 식별하는 갠트리 식별 데이터를 간단히 제공함으로써 도출될 수 있다.
이미지 데이터베이스(205)는 통신 링크(107)를 통해 수신된 이미지 데이터에 대한 이미지 처리를 수행하도록 구성된 이미지 프로세서(206)에 연결된다. 몇몇 예들에서, 이미지 프로세서(206)에 의해 수행된 이미지 처리는 이미지에서 캡쳐된 차량의 몇몇 양태(즉, 특징)에 기초하여 이미지 데이터로부터 차량을 식별할 것을 시도하는 차량 인식 프로세스를 포함한다.
대부분의 관할 구역들에서, 차량들은 차량이 고유하게 식별되게 하는 다수의 문자들(예를 들면, 번호들 및 문자들)을 지닌 식별자 판("번호판", "차량 번호판", "표시판", "인가 번호판", 등이라고 일반적으로 불림)이 설치될 것이 요구된다. 식별자 판은 일반적으로 차량 제조사, 모델, 연식, 및 차량의 소유자의 신분 및 주소와 같은 다른 정보와 연관된다.
몇몇 예들에서, 이미지 프로세서(206)는 이미지에서 캡쳐된 차량들의 식별자 판상에 디스플레이된 번호들 및 문자들을 인식함으로써 차량의 아이덴티티를 결정할 것을 시도하는 식별자판 인식 프로세스를 수행하도록 구성된다. 이러한 프로세스를 수행하기 위한 기술들은 본 기술 분야에서 잘 열려졌다.
이미지 프로세서(206)가 식별자판 인식 프로세스를 수행하고 이미지에서 차량의 식별자판을 인식하면(예를 들면, 식별자 판상에 보여지는 문자들의 열을 결정하면), 식별자판의 문자들에 대응하는 정보(인식된 식별자판 상세들)를 예를 들면, 사법 당국과 같은 제 3 자에게 전송하도록 구성될 수 있다. 이러한 정보는 이전에 논의된 시간 데이터 및 갠트리 장소 데이터를 또한 포함할 수 있다. 이러한 방식으로, 특정한 시간에 전파 방해 디바이스를 포함하는 차량의 장소 및 아이덴티티를 결정하는 것이 가능하다. 갠트리 아래를 이동하는 차량들의 이동의 방향에 기초하여 이미지가 캡쳐된 순간에 이동의 방향을 결정하는 것이 또한 가능하다. 일 예로서, 프로세서(206)로부터 제 3 자에 전달된 정보(차량 추적 메시지)는 다음의 형태일 수 있다:
북쪽으로 이동하는 고속도로 B의 지점 A에서 1300hr에서 촬영된 차량 베어링 식별자 판 XYZ123.
이러한 정보의 수신시, 식별자 판 상세들과 연관된 차량 상세들을 포함하는 차량 아이덴티티 데이터베이스는 인식된 식별자판 및 소유자의 이름 및 주소와 같은 다른 상세들에 기초하여 통과 차량의 아이덴티티를 결정하기 위해 검색될 수 있다.
알려진 바와 같이, 많은 도로망들은 그들의 길이에 따라 간격들로 분배된 다수의 갠트리들을 포함한다. 도 1에 도시된 갠트리 장치가 이들 갠트리들의 일부 또는 모두상에 반복되는 경우, 전파 방해 디바이스들을 포함하는 것으로 의심된 차량들의 속도 및 진행 방향을 추정하는 것이 가능할 것이다. 근래 통신 인터페이스들 및 이미지 처리 기술들에 의해, 도 2에 도시된 장치는 이것이 실시간 또는 거의 실시간으로 발생하게 하는 것이 가능하다. 이는 이러한 차량들이 더 쉽게 잡히게 할 수 있다.
연속하는 이미지들의 비교
도 1에 도시된 바와 같이, 대부분의 도로망들은 양방향들의 다수의 차선들을 포함하는 도로들을 포함한다. 바쁜 시간에, 하나보다 많은 차량이 특정 시간에 갠트리 아래를 통과하고 있을 가능성이 있다. 이미지가 다수의 차량들을 포함하는 경우 전파 방해 디바이스를 포함하는 차량을 정확하게 식별하는 것은 어려울 수 있다.
그러나, 간섭 신호를 방출하는 전파 방해 디바이스를 포함하는 차량이 도 1 및 도 2에 도시되는 다수의 갠트리들이 제공된 고속 도로망을 따라 이동하고 있는 경우, 이미지들은 차량의 이동의 방향으로 연속하는 갠트리들에서 캡쳐될 것이다. 따라서, 몇몇 예들에서, 이미지 프로세서(206)는 각각의 이미지에 공통인 차량들을 식별하기 위해 다수의 인접한 갠트리들로부터 캡쳐된 이미지들을 비교하도록 구성된다. 이는 각각의 이미지에서 모든 차량에 대해 식별자 판 인식 프로세스를 수행하고 이후 각각의 이미지에 공통인 식별자 판들을 식별하는 이미지 프로세서(206)에 의해 달성될 수 있다. 하나의 차량이 수개의 연속적으로 캡쳐된 이미지들에 공통인 경우, 이러한 개별 차량이 전파 방해 디바이스를 포함하는 차량일 높은 확률이 존재한다. 추가의 정보는 또한, 예를 들면, 의심스러운 차량의 평균 속도 및 방향이 전파 방해 디바이스를 포함하는 것이 의심되는 차량의 이미지를 포함할 것이 결정된 모든 이미지들과 연관된 시간 데이터 및 장소 데이터를 분석하는 것에 기초하는 이러한 방식으로 도출될 수 있다.
지향성 안테나들
일 예에서, 임의의 한번에 갠트리 아래를 통과하는 다수의 차량들 사이를 또한 판별하기 위해, 지향성 안테나들이 채용될 수 있다. 각각의 갠트리는 도로의 특별한 차선에서 이동하는 차량들로부터 간섭 신호들을 검출하도록 구성된 지향성 안테나가 설치될 수 있다. 다차선 고속도로들과 같은 고속 도로들에 대하여, 도로는 일반적으로 길고 갠트리상의 안테나의 위치에 관해 직선이다. 따라서, 지향성 안테나들은 도로의 하나의 특별한 차선에서 차량들로부터 방출된 간섭 신호들을 검출하도록 쉽게 구성될 수 있다.
도 3은 도 2에 도시되지만 다수의 지향성 안테나들을 포함하도록 적응된 시스템에 대응하는 시스템의 개략도를 제공하고, 각각의 지향성 안테나는 3 차선 도로 중 하나의 차선에 대응한다.
변경된 검출기 유닛(302)은 세 개의 수신기들(301a, 301b, 301c)을 포함한다. 각각의 수신기(301a, 301b, 301c)는 도로의 특정 차선을 따라 이동하는 차량들로부터 방출된 신호들을 검출하도록 구성된 지향성 안테나에 결합된다. 전과 같이, 각각의 수신기(301a, 301b, 301c)는 GNSS 주파수 대역에서 방출된 신호들을 수신하도록 맞춰진다. 프로세서(202)는 각각의 수신기(301a, 301b, 301c)의 출력을 수신하고 수신기들(301a, 301b, 301c)이 GNSS 주파수 대역 내에서 방출되는 간섭 신호를 검출했을 때를 결정하도록 구성된다. 이는, 예를 들면, 상기에 기술된 제 1 또는 제 2 처리 기술들에 따른, 임의의 적절한 기술을 사용하여 달성된다. 프로세서 유닛(202)이 지향성 안테나들 중 하나가 간섭 신호를 검출했다고 결정할 때, 프로세서(202)는 이전에 기술된 바와 같이 인터페이스(203)를 통해 카메라 제어 유닛(204)에 트리거 신호를 전송한다. 그러나, 프로세서(202)는 어느 지향성 안테나가 간섭 신호를 검출했는지에 관한 트리거 신호의 표시를 포함하도록 또한 구성된다. 카메라 제어 유닛(204)은 이전에 기술되는 바와 같이 이미지를 캡쳐하도록 카메라(103)를 제어하지만, 이미지 데이터가 이미지 데이터베이스(205)로 전송될 때, 간섭 신호를 검출한 지향성 안테나가 집중하도록 구성된 것이 어느 차선인지를 나타내는 추가의 정보가 포함된다. 이미지 프로세서(206)는 이후 특별한 차선의 차량들에 대한 이미지를 분석할 수 있다. 이러한 프로세스는 도 9를 참조하여 더 기술된다.
다른 예들에서, 갠트리는 각각의 차선에 지향된 카메라가 설치될 수 있다. 이러한 방식으로, 특별한 차선으로 지향된 지향성 안테나가 간섭 신호를 검출할 때, 트리거 신호는 제어 유닛을 통해 이미지에서 상기 차선을 포함하는 카메라로 전송되고, 대응하는 이미지 데이터는 이미지 데이터베이스(205)로 전송된다.
위상 측정 기술
도 4는 본 발명의 다른 예에 따라 구성된 차량 식별 시스템의 개략도를 제공한다.
도 1을 참조하여 기술된 시스템에 따라, 시스템은 카메라(103)를 갖는 갠트리(101)를 포함한다. 시스템은 제 1 안테나 및 수신기(401) 및 제 2 안테나 및 수신기(402)를 포함하는 검출기 어레이를 추가로 포함한다. 제 1 및 제 2 안테나들(401, 402)은 갠트리(101)의 각각의 측에 위치되고, 예를 들면, 제 1 안테나(401)는 갠트리의 좌측을 향하여 위치되고, 제 2 안테나는 갠트리의 우측을 향하여 위치된다. 제 1 및 제 2 수신기들(401, 402)은 제어 유닛(403)을 통해 카메라(103)에 연결된다.
제 1 및 제 2 수신기들(401, 402)은 간섭 신호들의 방출을 검출하도록 구성되고, 그에 대응하여, 제어 유닛(403)은 갠트리(101) 아래를 통과하는 차량들의 이미지를 캡쳐하도록 카메라(103)를 제어하도록 구성된다. 그러나, 추가로, 이하에 더 상세히 설명되는 바와 같이, 제 1 및 제 2 수신기들(401, 402)에 의해 검출된 방출된 신호들은 이미지의 캡쳐링을 트리거링한 갠트리(101) 아래를 통과하는 차량의 위치를 추정하도록 처리된다. 이는 제 1 검출기(401)에서 수신된 간섭 신호의 위상과 제 2 검출기(402)에서 수신된 간섭 신호의 위상 사이의 차이에서 변화에 기초하여 행해진다. 이하에 더 상세히 설명되는 바와 같이, 이미지 프로세서(206)는 위상차 분석기 유닛의 출력으로부터 이미지에서 차량의 위치를 추정하도록 구성된다.
전자 감시에서, 공간적으로 다양한 수신기들에서 수신된 신호의 비교에 기초하여 송신기 위치 찾기 기술들이 잘 알려졌다. 그러나, 이하에 설명된 바와 같이, 그들은 일반적으로 도 1 및 도 4에 도시된 것들과 같이 비교적 저속이고 작은 거리들을 포함하는 애플리케이션들에서 사용하기에 적합하지 않다.
예를 들면, 하나의 기술에서, 관심의 신호가 다수의 수신기들에 도착하기 위해 걸린 시간(즉, 시간 지연)이 계산된다. 제 1 수신기에서 관심 신호의 도착과 하나 이상의 다른 수신기들에 관심 신호의 도착 사이의 시간 지연이 계속 추정된다. 이러한 측정은 도착 시간 차이(TDOA)로서 알려진다.
임의의 특정 순간에서, TDOA 값은 수신기들의 위치에 관한 송신기의 위치에 의존한다. 수신기들의 상대적인 위치들이 알려진 경우, 상이한 수신기들 사이의 TDOA는 수신기들에 관한 송신기의 위치를 추정하기 위해 사용될 수 있다.
일반적으로, 동일한 TDOA 측정이 쌍곡선을 따라 송신기 위치들 어디에서든지 발생하기 때문에, 단지 두 개의 수신기들에 의한 TDOA 측정을 사용하여 송신기의 위치의 명확한 측정을 행하는 것이 통상 가능하지 않다. TDOA를 사용하는 실제 위치 고정 시스템들에서는, 그러므로, 세 개 이상의 수신기들을 사용할 필요가 있다. 또한, TDOA 기술들에 의해 달성될 수 있는 위치 고정 정확성은 이러한 애플리케이션에서 유용하기에 너무 불충분하다.
다른 기술의 일 예에서, 상이한 수신기들에서 수신되는 관심의 신호 사이의 주파수 오프셋이 계산된다. 이러한 측정은 도착 주파수 차이(FDOA)라고 알려진다.
임의의 특정한 순간에서, FDOA는 송신기와 수신기들 사이의 거리들의 변화의 레이트들에 의존한다. 따라서, 이러한 기술은 송신기와 수신기들 사이의 상대적인 움직임에 의존하고, 항공기 자체의 움직임이 알려지기 때문에, 수신기들이 항공기와 같은 이동하는 플랫폼상에 있는 애플리케이션들로 일반적으로 제한된다. 일반적으로, 이러한 기술은, 송신기의 움직임이 일반적으로 알려지지 않기 때문에, 정지한 수신기들 및 이동하는 송신기를 사용하여 애플리케이션들에서 사용되지 않는다.
일반적으로, FDOA 기반 위치 고정 기술들은 항공기 및 다른 비행 운송 수단들을 포함하는 애플리케이션들에서 사용된다. 인식되는 바와 같이, 이러한 애플리케이션들에서 송신기와 수신기들 사이의 상대적인 속도들은 도 1 및 도 4에 도시된 시스템들에서 보여질 수 있는 속도들보다 매우 크다.
결과로서, 갠트리(101) 아래를 통과하는 차량 탑재 송신기들로부터 방출된 간섭 신호들에 대해 검출기들(401, 402) 사이의 TDOA 및 FDOA의 값들은 매우 작을 것이다. 일반적으로 그들은 송신기의 위치 및 움직임에 대한 유용한 정보가 계산되게 하기에는 너무 작다.
이는 도 5에 도시된다.
도 5는 도 4에 도시된 시스템에서 발생할 것이 예상될 수 있는 일반적인 TDOA 값들의 시뮬레이션을 도시하는 그래프를 제공한다.
그래프는 검출기들이 갠트리(101)에 대해 10m 떨어져 있고, 제 1 및 제 2 검출기들(401, 402)은 갠트리 아래를 통과하는 도로를 따라 이동하는 차량에서 전파 방해 디바이스의 송신기보다 5m 수직으로 높다는 것을 가정하여 제 1 및 제 2 검출기들(401, 402) 사이의 TDOA를 도시한다. 시뮬레이션은 차량이 지면상에 있고 20 m/s(거의 40mph)로 이동하고 있다는 것을 또한 가정한다. 시뮬레이션은 차량이 차선 1에 있다고 가정한다.
그래프는 TDOA(즉, 제 1 검출기(401)에서 간섭 신호의 도착 시간 및 제 2 검출기(402)에서 간섭 신호의 도착 시간에서 차이)가 약 6㎱의 최대 범위에 걸쳐 변한다는 것을 보여준다.
이러한 작은 TDOA 변동(6㎱)은 시간차를 측정하는 종래의 방법들이 실행가능하지 않다는 것을 의미한다. 종래의 방법들은 일반적으로 간섭 신호가 통상 변조된다는 사실을 이용한다. 관심 신호들의 변조 대역폭은 1㎑와 40㎒ 사이의 어딘가에 놓이고, 심지어 가장 이로운 대역폭, 40㎒에서, 정확성을 갖고 이러한 방식으로 시간차가 측정되는 것은 단지 약 10 내지 20㎱이다. 대역폭이 떨어짐에 따라 이러한 정확성은 비례적으로 더욱 악화된다.
따라서, 종래에, 상이한 송신기들에 간섭 신호의 도착에서 차이들을 결정하는 것에 기초한 기술들은 상기에 기술된 간섭 검출 시스템들에서 사용하는 것이 거부된다.
그러나, 본 발명의 몇몇 예들에 따라 TDOA 기술들(유용하기엔 너무 작은 값들을 생성하는) 및 FDOA 기술들(송신기의 움직임의 지식을 요구하는)과 달리, 제 1 검출기에서 수신된 간섭 신호의 위상과 제 2 검출기에서 수신된 간섭 신호의 위상 사이의 차이를 비교하는 것은 도 4에 도시된 시스템에서 발생하는 낮은 속도들 및 거리들에도 불구하고 간섭하는 송신기의 위치에 관한 유용한 정보를 제공한다는 것이 인식되었다.
이는, 도 6a, 도 6b, 및 도 6c에 도시된다.
도 6a, 도 6b, 및 도 6c는 차량이 도 4에 도시된 시스템에서 발생할 것이 예상되는 갠트리 아래로 향하여 이동할 때 제 1 검출기에서 수신된 간섭 신호의 위상과 제 2 검출기에서 수신된 간섭 신호의 위상 사이의 차(이러한 점으로부터 앞으로 "위상차 변화"로서 불림)의 시뮬레이팅된 변화의 그래프들을 제공한다. 이들 시뮬레이션들은 미리 규정된 파라미터들의 일 세트를 사용하여 두 개의 검출기에서 수신된 신호 사이의 위상차에서 변화의 모델인 위상 변화 모델에 기초한다.
파라미터들은 차량이 이동하는 도로에 관하여 및 서로에 관하여 검출기들의 위치와 연관된 차량 및 간격 데이터의 속도 및 트랙을 포함한다. 시뮬레이션들은 이들 파라미터들 및 전자기 방출들의 전파에 관한 알려진 정보를 사용하여 생성된다.
도 6a, 도 6b, 및 도 6c에 도시된 시뮬레이션들은 서로로부터 떨어진 고정된 위치들에서 및 도로 위의 고정된 위치에서 두 개의 검출기들 쪽으로, 그 아래로, 및 이후 그로부터 멀어지는 고정된 속도로 이동하는 송신기에 기초한다.
도 6a는 차선 1에서 갠트리(101) 아래를 통과하는 송신기의 시뮬레이션의 제 1 곡선을 도시하고; 도 6b는 차선 2에서 갠트리(101) 아래를 통과하는 송신기의 시뮬레이션의 제 2 곡선을 도시하고; 도 6c는 차선 3에서 갠트리(101) 아래를 통과하는 송신기의 시뮬레이션의 제 2 곡선을 도시한다.
사용된 다른 파라미터들은 각각의 시뮬레이션에 대해 동일하다, 즉, 갠트리상의 검출기들의 간격; 도로 위의 검출기들의 수직 높이; 및 송신기를 장착한 차량의 속도.
도 6a, 도 6b, 및 도 6c의 그래프들로부터 추론될 수 있는 바와 같이, 송신기가 갠트리로 접근하고, 그를 통과하고, 그로부터 멀어질 때, 간섭 신호의 TDOA가 변화하는 방식은 차량이 갠트리 아래에서 취하는 트랙(예를 들면, 차선 1, 차선 2, 또는 차선 3)의 함수이다. TDOA에서 이러한 변동은 제 1 검출기에서 검출된 간섭 신호와 제 2 검출기에서 검출된 간섭 신호 사이의 위상의 차이에 대한 변하는 값에서 나타내진다.
위상차 변화가 송신기를 지닌 차량이 이동하고 있는 트랙의 특징이기 때문에(도 6a, 도 6b, 및 도 6c에 도시된 시뮬레이션들에서 명확하게 보여지듯이), 위상차 변화 데이터를 수집 및 분석하는 것은 차량이 갠트리 아래를 통과할 때 차량의 위치를 추정하여, 그에 의해 갠트리 아래를 통과하는 차량들의 캡쳐된 이미지들로부터 더 쉽게 간섭 송신기를 지닌 차량의 정확한 식별을 수행하는 이로운 수단을 제공한다는 것이 인식되었다. 또한, 몇몇 예들에서, 추가의 정보는 차량의 속도 및 이동의 방향과 같은 위상차 변화로부터 도출될 수 있다.
이하에 설명되는 바와 같이, 비선형 최적화 프로세스는 시뮬레이션된 위상차 데이터(도 6a, 도 6b, 및 도 6c에 도시된 그래프들로 예시되는)와 수집된 위상차 변화 데이터를 맞추기 위해 사용될 수 있다. 이러한 프로세스는 시뮬레이션 파라미터들(차량 트랙을 포함하여)의 값들 중 어느 것이 관찰된 데이터에 맞는지를 결정하고 그에 따라 차량의 위치가 추정되게 할 것이다.
또한, 차량이 따라가는 트랙이 포함된 짧은 거리들(수십 미터의 이동)에 걸쳐 상당히 비직선인 경우, 다른 파라미터들이 상기 곡률을 기술하기 위해 포함될 수 있다.
도 7은 도 4에 도시된 시스템의 더 상세한 구성요소들로 도시하고 차량의 이미지가 캡쳐될 때 차량의 위치에 관한 정보를 계산하기 위해 사용되는 위상차 변화의 일 예를 기술하는 개략도를 제공한다.
도 7에 도시된 시스템의 구성요소들은, 간섭 신호의 방출을 검출하는 것뿐만 아니라, 차량이 갠트리 아래를 통과할 때 간섭 신호를 방출하는 송신기를 지닌 차량의 위치를 추정하도록 또한 구성되는 변경된 검출기 어레이(701)가 제공되는 것을 제외하고 도 2에 도시된 것들에 대응한다.
검출기 어레이(701)는 각각이 프로세서(704)에 연결된 제 1 및 제 2 안테나들 및 수신기들(401, 402)을 포함한다. 프로세서(704)는 수신기들(401, 402)의 출력을 분석하고, 출력이 간섭 신호가 검출되었는지를 나타내는지를 결정하도록 구성된다. 이는 도 2를 참조하여 상기에 기술된 것과 동일한 방식으로 수행될 수 있다.
검출기 어레이(701)는 위상차 분석기(705)를 추가로 포함한다. 위상차 분석기(705)는 차량이 갠트리 아래를 통과할 때(즉, 위상차 변화 데이터를 수집하는) 제 1 안테나(402)로부터 수신된 간섭 신호의 위상과 제 2 안테나(402)에서 수신된 간섭 신호의 위상 사이의 차이를 결정하기 위해 수신기들(401, 402)을 모니터링하도록 구성된 프로세서이다. 이해되는 바와 같이, 위상차 변화 데이터는 일반적으로 미리 규정된 시간 기간에 걸쳐 수집된 복수의 위상차 값들을 포함한다.
위상차 분석기(705)는 위상차 변화 데이터(예컨대 도 6a, 도 6b, 및 도 6c에 도시된 그래프들)가 상이한 파라미터들(예를 들면, 차량의 트랙 및 속도)에 대해 계산되게 하는 위상 변화 모델 데이터와 함께 사전에 설치된다. 위상 변화 모델은 제 1 및 제 2 검출기들이 서로에 관해 고정되고 도로 위의 공간(그리고 따라서 송신기)에서 고정된 위치를 점유한다는 사실과 같이 다수의 실세계 파라미터들을 고려한다. 다른 가정들은 합리적으로 행해질 수 있고, 예를 들면 차량이 지표면을 이동하고 있다는 것이다.
위상차 분석기(705)는 관찰된 위상차 데이터에 가장 잘 맞는 위상차 데이터가 되는 위상차 데이터의 시뮬레이션된 세트를 식별하기 위해 비선형 최적화 기술을 수행한다. 위상차 데이터의 시뮬레이션된 세트의 파라미터들(예를 들면, 차량의 속도 및 트랙)는 이후 추정 및 출력되고 차량의 위치를 추정하기 위해 사용될 수 있다.
검출 이벤트에 후속하여(즉, 간섭 신호가 검출됨), 위상차 검출기는 수집된 위상차 변화 데이터에 대해 파라미터 추정 알고리즘을 수행하도록 구성된다. 이러한 알고리즘의 일 예는 도 8에 개략적으로 도시된다.
단계(s801)에서, 대략적인 파라미터 매치는, 예를 들면, 불연속 그리드 검색 기반 기술을 사용하여 행해진다. 이는 미리 설치된 위상 변화 모델로부터 생성된 추정된 위상차 변화 데이터를 관찰된 위상차 변화 데이터와 비교한다. 차량의 이동의 모델링된 파라미터들(예를 들면, 차량의 트랙 및 속도)의 대략적인 추정치가 이후 생성된다.
단계(s802)에서, 최적화 프로세스가 사용되어, 그에 의해 파라미터들의 대략적인 추정치는 관찰된 위상 변화 데이터의 파라미터들에 더 가까운 추정된 위상차 변화 데이터를 생성하는 추정된 파라미터들을 생성하는 목적으로 개선된다.
단계(s803)에서, 에러들의 제곱의 합은 관찰된 위상차 변화 데이터와 s802에서 생성된 추정된 위상차 변화 데이터 사이에서 계산된다. s804에서, 제곱 에러들의 합은 그것이 임계치 레벨보다 위인지 아래인지를 결정하기 위해 테스트된다. 임계치 레벨보다 아래가 아닌 경우, 알고리즘은 단계 s802로 리턴하고 추정된 파라미터들은 다시 개선된다.
단계(s804)에서 테스트된 에러들의 제곱이 필요한 임계치 이하가 되면, 예를 들면, 차량의 속도 및 트랙을 나타내는 파라미터들이 출력된다. 이해되는 바와 같이, 카메라의 타이밍 정보(즉, 이미지가 캡쳐되는 시간의 순간)가 알려지고, 이러한 정보는 이후 캡쳐된 이미지에서 차량의 위치를 계산하기 위해 추정된 파라미터들과 상관될 수 있다.
위상차 분석기는 이후 전파 방해 디바이스를 포함하는 차량이 안에 있는 것으로 추정되는 차선을 식별하는 차량 위치 메시지의 출력을 식별하도록 구성된다.
수신기들(401, 402)의 조합이 간섭 신호를 검출하고 트리거 신호를 카메라 제어(204)로 전송하는 경우, 이미지는 상기에 기술되는 것과 같이 캡쳐된다. 카메라 제어 유닛(204)은 캡쳐된 이미지를 위상차 분석기(705)로부터 출력된 차량 위치 메시지와 연관시키고, 이를 통신 링크를 통해 이미지 데이터베이스(205) 및 이미지 프로세서(206)로 전송하도록 구성된다. 이미지 프로세서(206)는 차량 위치 메시지에 대응하는 위치에서 차량에만 이미지 처리를 수행하도록 구성될 수 있다.
이미지 처리
도 9는 본 발명의 예들에 따라 갠트리상에 위치된 카메라로부터 취해진 이미지(901)를 도시하는 개략도를 제공한다. 도 9는 자동차들이 갠트리 아래를 이동하고 갠트리로부터 멀어지는 장면을 도시하고, 두꺼운 점선(902)은 이미지(901)에서 캡쳐된 영역을 도시한다. 이미지(901)는 카메라에 의해 캡쳐되고 이미지 프로세서에 의해 처리되는 이미지를 대표한다.
이미지 캡쳐의 타이밍 및 카메라의 방향 및 초점은 일반적으로 교정되어서(예를 들면 카메라 제어 유닛에 의해), 검출기들이 상기에 기술된 간섭 신호를 검출하는 경우, 정규 속도들의 범위 내에서 이동하는 차량이 이미지(901)에서 캡쳐된 영역 내에 나타날 것이다.
도 9로부터 이해될 수 있는 바와 같이, 세 개의 차량들이 이미지(901) 내에 캡쳐되었다.
지향성 안테나들이 사용되는 예들에서, 이미지(901)가 캡쳐될 때 이미지 캡쳐가 트리거링된 차량이 위치되는 것이 제 1, 제 2, 및 제 3 차선 중 어느 것인지를 결정하는 것이 가능하다. 예를 들면, 제 1 차선(차선 1)을 따라 지향된 갠트리상의 지향성 안테나가 간섭 신호를 검출하는 경우, 이는 이미지(901)의 좌측의 차량(903)이 간섭 신호를 방출하는 전파 방해 디바이스를 포함하는 것을 나타낼 것이다.
제 1 및 제 2 수신기들에서 수신된 신호의 위상 사이의 차이가 모니터링되는 예들에서, 이미지(901)가 캡쳐될 때 이미지 캡쳐가 트리거링된 차량이 위치되는 것이 제 1, 제 2, 및 제 3 차선 중 어느 것인지를 결정하는 것이 또한 가능하다. 예를 들면, 도 6b에 도시된 위상차는 이미지(901)의 중앙에 있는 차량(904)이 간섭 신호를 방출하는 전파 방해 디바이스를 포함한다는 것을 암시한다. 위상차 방법이 또한 이미지 내에서 차량의 식별을 더 확실하게 하는 차량의 정확한 위치 및 속도에 관한 더 정확한 정보를 제공할 수 있다는 것이 주의되어야 한다.
도 9로부터 이해될 수 있는 바와 같이, 전파 방해 디바이스를 포함하는 것이 의심되는 차량의 위치가 결정되면, 이는 이미지의 대응하는 부분에서 식별판들을 식별하기 위해 이미지 프로세서(206)에 의해 사용될 수 있다.
예를 들면, 이미지의 좌측상의 차량(903)이 전파 방해 디바이스를 포함하는 것이 의심되는 경우, 이미지 프로세서(206)는 가는 점선(906)에 의해 식별된 영역(905)에서 식별판들을 인식하기를 시도하는 것에 대해 그의 이미지 처리 분석을 제한한다.
도 10은 본 발명의 일 예에 따라 방법의 플로차트를 제공한다. 제 1 단계(S101)에서, 미리 규정된 주파수 대역은 통과 차량으로부터 간섭 신호의 방출을 식별하기 위해 제 1 위치에서 모니터링된다. 간섭 신호가 검출되는 경우, 제 2 단계(S102)에서, 상기 방법은 통과 차량의 제 1 이미지를 캡쳐하는 단계를 추가로 포함한다.
다양한 변경들이 상기 기술된 본 발명의 예들에 대해 행해질 수 있다.
상기에 기술된 예들에서, 전파 방해 디바이스들을 포함하는 차량들을 식별하기 위한 기술은 대체로 GNSS 추적기 디바이스의 동작과 간섭하도록 의도되는 간섭 신호(즉, GNSS 주파수 대역들에 의해 송신된 간섭 신호)에 대해 기술되었다. 그러나, 다른 예들에서, 간섭 신호는 셀룰러 네트워크 신호들의 수신 및/또는 송신과 간섭하는 것이거나, 또는 더 일반적으로, 추적 디바이스들에서 사용된 임의의 신호의 수신 또는 송신의 간섭과 간섭하는 것인 것이 가능하다. 이러한 예들에서, 검출기는 그에 따라 주파수 스펙트럼의 임의의 요구된 부분에서 신호들의 방출을 검출하기 위해 적응될 수 있다.
또한, 상기에 기술된 예들은 도로를 따라 이동하는 자동차, 및 갠트리상의 도로에 관해 위치된 카메라들 및 검출기들에 관해 기술되었다. 카메라들 또는 검출기들이 임의의 적절한 장치의 임의의 적절한 구조, 예를 들면, 도로 시설물의 임의의 다른 적절한 부분상의 독립형 부속품들에서, 또는 이동 차량 내, 예를 들면, 법 집행 기관에 의해 작동된 차량 내, 또는 인간 운영자에 의해 작동된 핸드헬드 유닛 내에 설치될 수 있다는 것이 이해될 것이다.
또한, 도 2, 도 3, 및 도 7에 도시된 시스템도들은 기본적으로 논리적인 의미들을 도시하고, 그 안에 도시된 구성요소들, 예를 들면, 검출기 내 프로세서, 카메라 제어 유닛, 인터페이스, 이미지 데이터베이스 및 이미지 프로세서의 기능들은 예를 들면, 단일 프로세서 내에서 임의의 적절한 방식으로 실행될 수 있거나, 또는 복수의 상호 접속된 프로세서들에 걸쳐 분배될 수 있다는 것이 이해될 것이다.
또한, 본 발명에 따른 기술들이 자동차들을 포함하는 애플리케이션들로 반드시 제한되지 않고, 보트들, 항공기, 등과 같은 다른 운송 수단들을 포함할 수 있다는 것이 이해될 것이다.
또한, 몇몇 예들에서, 본 발명은 하나 이상의 프로세서들상에 구동할 때, 예를 들면, 하나 이상의 프로세서들이 도 10에 도시된 단계들을 수행하게 하는 본 발명과 연관된 기능들을 수행하는 컴퓨터 판독가능한 명령들을 포함하는 소프트웨어(즉, 하나 이상의 컴퓨터 프로그램들)로서 명시될 것이다.
101 : 갠트리 102 : 도로
103 : 카메라 104 : 검출기
105 : 차량 106 : GNSS 기반 추적 디바이스
107 : 전파 방해 디바이스 201 : 수신기
202 : 프로세서 203 : 인터페이스
204 : 제어 유닛 205 : 이미지 데이터베이스
206 : 이미지 프로세서 207 : 통신 링크

Claims (31)

  1. 미리 규정된 주파수 대역에 걸쳐 간섭 신호를 방출하는 차량-탑재 송신기를 식별하는 방법으로서,
    통과 차량(105)으로부터 간섭 신호의 방출을 식별하기 위해 제 1 장소에서 상기 미리 규정된 주파수 대역을 모니터링하는 단계를 포함하고,
    상기 간섭 신호가 검출되는 경우, 상기 방법은, 상기 통과 차량의 아이덴티티가 결정될 수 있도록 상기 통과 차량(105)의 제 1 이미지를 캡쳐하는 단계를 추가로 포함하는, 간섭 신호를 방출하는 차량-탑재 송신기를 식별하는 방법에 있어서,
    상기 제 1 장소에서 상기 주파수 대역을 모니터링하는 단계는,
    제 1 위상과 제 2 위상 사이의 위상차의 변화에 대응하는 위상 변화 데이터를 수집하는 단계로서, 상기 제 1 위상은 제 1 위치에서 수신된 상기 간섭 신호의 위상이고, 상기 제 2 위상은 제 2 위치에서 수신된 상기 간섭 신호의 위상인, 상기 위상 변화 데이터를 수집하는 단계, 및
    차량의 속도 및 트랙을 포함하는 파라미터들의 세트를 사용하여 상기 제 1 및 제 2 위상 사이의 위상차의 변경의 모델인 위상 변화 모델에 상기 위상 변화 데이터를 맞추고,
    상기 모델의 파라미터들을 결정하고,
    상기 모델의 파라미터들로부터 상기 통과 차량의 추정된 트랙 및 추정된 속도를 생성하고,
    캡쳐된 이미지 내에서 상기 통과 차량의 위치를 결정하기 위해 상기 통과 차량의 상기 추정된 트랙 및 추정된 속도를 사용함으로써,
    상기 위상 변화 데이터로부터 상기 이미지에서 상기 통과 차량의 위치를 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 간섭 신호를 방출하는 차량-탑재 송신기를 식별하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 통과 차량의 특징을 인식하기 위해 상기 제 1 이미지에 대해 이미지 인식 프로세스를 수행하는 단계를 추가로 포함하는, 간섭 신호를 방출하는 차량-탑재 송신기를 식별하는 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 인식된 특징은 식별자 판인, 간섭 신호를 방출하는 차량-탑재 송신기를 식별하는 방법.
  4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 이미지가 캡쳐된 시간과 연관된 시간 데이터를 캡쳐하는 단계; 및
    상기 제 1 장소와 연관된 장소 데이터를 캡쳐하는 단계를 추가로 포함하는, 간섭 신호를 방출하는 차량-탑재 송신기를 식별하는 방법.
  5. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제 1 장소에서 상기 주파수 대역을 모니터링하는 단계는,
    복수의 지향성 안테나들(301)에 의해 상기 주파수 대역을 모니터링하는 단계로서, 각각의 지향성 안테나는 미리 결정된 방향으로 지향되는, 상기 주파수 대역을 모니터링하는 단계, 및
    지향성 안테나들 중 어느 것이 상기 간섭 신호를 검출했는지에 기초하여 상기 제 1 이미지에서 상기 차량의 위치를 추정하는 단계를 포함하는, 간섭 신호를 방출하는 차량-탑재 송신기를 식별하는 방법.
  6. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 미리 규정된 주파수는 복수의 다른 장소들에서 모니터링되고,
    상기 방법은,
    간섭 신호가 검출되는 다른 장소들의 각각에서 다른 이미지들을 캡쳐하는 단계, 및
    상기 간섭 신호를 방출하는 상기 통과 차량을 식별하기 위해 상기 다른 이미지들 중 적어도 일부 및 상기 제 1 이미지에 대해 공통인 차량들을 식별함으로써 상기 제 1 이미지 및 상기 다른 이미지들을 분석하는 단계를 추가로 포함하는, 간섭 신호를 방출하는 차량-탑재 송신기를 식별하는 방법.
  7. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제 1 이미지 및 다른 이미지들이 캡쳐되는 시간과 연관된 시간 데이터를 캡쳐하는 단계, 및
    상기 제 1 이미지들 및 다른 이미지들이 캡쳐되는 상기 제 1 장소 및 다른 장소와 연관된 장소 데이터를 캡쳐하는 단계를 추가로 포함하는, 간섭 신호를 방출하는 차량-탑재 송신기를 식별하는 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 시간 데이터 및 장소 데이터에 기초하여 상기 통과 차량의 방향 및 속도를 추정하는 단계를 추가로 포함하는, 간섭 신호를 방출하는 차량-탑재 송신기를 식별하는 방법.
  9. 미리 규정된 주파수 대역에 걸쳐 간섭 신호를 방출하는 차량 탑재 송신기(107)를 식별하기 위한 시스템으로서,
    상기 미리 규정된 주파수 대역을 모니터링하고 통과 차량(105)으로부터 간섭 신호의 방출을 식별하도록 구성되는, 제 1 장소에 위치된 검출기(701), 및
    카메라(103)를 포함하고,
    상기 검출기(701)가 간섭 신호를 검출하는 경우, 상기 검출기는 상기 카메라(103)가 상기 통과 차량의 제 1 이미지를 캡쳐하게 하여 상기 통과 차량의 아이덴티티가 결정되게 할 수 있는 트리거 신호를 전송하도록 구성되는, 간섭 신호를 방출하는 차량 탑재 송신기를 식별하기 위한 시스템에 있어서,
    상기 검출기는 제 1 위치의 제 1 안테나, 제 2 위치의 제 2 안테나, 및 위상차 분석기(705)을 포함하고, 상기 위상차 분석기 유닛은 제 1 위상과 제 2 위상 사이의 위상차의 변경에 대응하는 데이터를 수집하도록 구성되고, 상기 제 1 위상은 상기 제 1 안테나에 의해 수신된 상기 간섭 신호의 위상이고, 상기 제 2 위상은 상기 제 2 안테나에 의해 수신된 상기 간섭 신호의 위상이고,
    상기 위상차 분석기(705)는,
    차량의 속도 및 트랙을 포함하는 파라미터들의 세트를 사용하여 상기 제 1 및 제 2 위상 사이의 위상차의 변경의 모델인 위상 변화 모델에 상기 위상 변화 데이터를 맞추고,
    상기 모델의 파라미터들을 결정하고,
    상기 모델의 상기 파라미터들로부터 상기 통과 차량의 추정된 트랙 및 추정된 속도를 생성하고,
    상기 통과 차량의 상기 추정된 트랙 및 추정된 속도에 대응하는 데이터를 이미지 프로세서(206)로 송신하여 상기 이미지 프로세서가 상기 이미지에서 상기 통과 차량의 위치를 추정하게 하는 수단을 가짐으로써,
    상기 통과 차량의 위치를 추정하도록 구성되는 것을 특징으로 하는, 간섭 신호를 방출하는 차량 탑재 송신기를 식별하기 위한 시스템.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 통과 차량(105)의 특징을 인식하기 위해 상기 제 1 이미지에 대해 이미지 인식 프로세스를 수행하도록 구성된 이미지 프로세서(206)를 추가로 포함하고, 상기 인식된 특징은 식별자 판인, 간섭 신호를 방출하는 차량 탑재 송신기를 식별하기 위한 시스템.
  11. 제 10 항에 있어서,
    이미지가 캡쳐된 시간과 연관된 시간 데이터를 캡쳐하고 상기 제 1 장소와 연관된 장소 데이터를 캡쳐하도록 구성된 카메라 제어 유닛(204)을 추가로 포함하고, 상기 이미지 프로세서(206)는 상기 카메라 제어 유닛(204)에 의해 생성된 상기 시간 데이터 및 장소 데이터를 수신하고 상기 통과 차량의 인식된 식별자 판 상세들 및 상기 시간 및 장소 데이터를 포함하는 차량 추적 메시지를 생성하도록 구성되고, 상기 이미지 프로세서(206)는 상기 차량 추적 메시지를 제 3 자에게 전송하도록 동작 가능한, 간섭 신호를 방출하는 차량 탑재 송신기를 식별하기 위한 시스템.
  12. 제 9 항 내지 제 11 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 검출기(701)는 상기 제 1 안테나와 상기 제 2 안테나 중 어느 것이 상기 간섭 신호를 검출했다는 것을 나타내는 메시지를 상기 이미지 프로세서(206)로 전달하도록 구성되고, 상기 이미지 프로세서(206)는 상기 제 1 안테나와 상기 제 2 안테나 중 어느 것이 상기 간섭 신호를 검출했는지에 기초하여 상기 차량의 위치를 식별하도록 구성되는, 간섭 신호를 방출하는 차량 탑재 송신기를 식별하기 위한 시스템.
  13. 제 9 항 내지 제 11 항 중 어느 한 항에 있어서,
    간섭 신호가 검출되는 다른 장소들의 각각에서 다른 이미지들을 캡쳐하도록 구성된 복수의 다른 장소들의 검출기들(701) 및 카메라들(103)을 포함하고, 상기 이미지 프로세서는 상기 간섭 신호를 방출하는 상기 통과 차량을 식별하기 위해 상기 다른 이미지들 중 적어도 일부 및 상기 제 1 이미지에 공통인 차량들을 식별함으로써 상기 제 1 이미지 및 상기 다른 이미지들을 분석하도록 구성되는, 간섭 신호를 방출하는 차량 탑재 송신기를 식별하기 위한 시스템.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107757532A (zh) * 2017-09-21 2018-03-06 南京瑞贻电子科技有限公司 一种汽车车辆身份识别系统及识别方法
KR102460915B1 (ko) * 2017-10-27 2022-10-31 한화테크윈 주식회사 교통정보 제공 방법, 장치 및 그러한 방법을 실행하기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
JP7045286B2 (ja) * 2018-01-22 2022-03-31 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ データ解析装置、データ解析方法及びプログラム
WO2019142475A1 (ja) * 2018-01-22 2019-07-25 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ データ解析装置及びプログラム
EP3737969B1 (de) * 2018-02-28 2024-04-10 Robert Bosch GmbH Verkehrssteuerungsverfahren und zugehöriges system
CN109686100B (zh) * 2018-12-27 2021-08-27 航天信息股份有限公司 一种基于车辆电子标识的运动车辆车道位置判别方法及系统
US10970902B2 (en) 2019-03-26 2021-04-06 At&T Intellectual Property I, L.P. Allocating and extrapolating data for augmented reality for 6G or other next generation network
CN111065089B (zh) * 2019-11-05 2020-11-27 东华大学 一种基于群智感知的车联网双向认证方法及装置
EP3835143B1 (en) * 2019-12-10 2024-04-24 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Wireless communication devices, methods and computer programs
WO2022091165A1 (ja) * 2020-10-26 2022-05-05 日本電気株式会社 情報処理装置、情報処理方法、情報処理システム、及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体
US20220188953A1 (en) * 2020-12-15 2022-06-16 Selex Es Inc. Sytems and methods for electronic signature tracking
GB2612006B (en) * 2021-06-07 2024-01-31 CellXion Ltd Identification based on a location of a mobile communications device

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000040198A (ja) 1998-07-24 2000-02-08 Omron Corp 撮像装置および撮像方法
JP2013004098A (ja) 2011-06-16 2013-01-07 Astrium Gmbh 自動車に搭載されているｇｎｓｓ受信機の位置を決定する方法及びシステム
US20130201034A1 (en) 2012-02-02 2013-08-08 Kapsch Trafficcom Ag Control Devices and Methods for a Road Toll System

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6109525A (en) * 1993-05-28 2000-08-29 Saab-Scania Combitech Akitiebolag Method and device for registering vehicles in a road toll facility
SE516959C2 (sv) * 1993-05-28 2002-03-26 Combitech Traffic Syst Ab Förfarande och anordning för registrering av fordon i en vägtull
US6025799A (en) * 1998-03-06 2000-02-15 Mark Iv Industries Limited Short range position locating system for transponder
NL1012907C2 (nl) 1999-08-25 2001-02-27 Amb It Holding Bv Stelsel voor het bepalen van de positie van een transponder.
JP3839708B2 (ja) 2001-11-28 2006-11-01 三菱電機株式会社 車両盗難検出システム
JP4085990B2 (ja) * 2004-03-01 2008-05-14 トヨタ自動車株式会社 車両用盗難防止システムおよび車両用盗難防止方法
US8384560B2 (en) 2008-03-11 2013-02-26 Kapsch Trafficcom Ivhs Inc. Real-time vehicle position determination using communications with variable latency
US7671794B2 (en) * 2008-06-02 2010-03-02 Enpoint, Llc Attitude estimation using intentional translation of a global navigation satellite system (GNSS) antenna
JP2010015399A (ja) 2008-07-03 2010-01-21 Toshiba Corp 車線制御システム及び車線制御方法
DE102008043506A1 (de) 2008-11-06 2010-05-12 Robert Bosch Gmbh Gerät zur Erkennung von GNSS-Störsendern
US8531523B2 (en) * 2009-12-08 2013-09-10 Trueposition, Inc. Multi-sensor location and identification
JP2011162052A (ja) * 2010-02-09 2011-08-25 Autonetworks Technologies Ltd 車載警報装置及び警報システム
JP2013047642A (ja) * 2011-08-29 2013-03-07 Toyota Motor Corp Ｇｐｓ妨害電波位置特定システム及びｇｐｓ妨害電波位置特定方法
NZ605569A (en) * 2012-02-02 2013-04-26 Kapsch Trafficcom Ag Factor VIII Formulations
TWI459332B (zh) * 2012-05-15 2014-11-01 Ind Tech Res Inst 整合多攝影機影像的車輛追蹤方法及系統
US20150168173A1 (en) 2012-07-10 2015-06-18 Chinapac Limited System and method for managing location of assets equipped with transponder
RU136401U1 (ru) 2013-04-12 2014-01-10 Ирина Анатольевна Задорожная Пункт контроля для определения наличия подавителей сигналов в автомобилях

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000040198A (ja) 1998-07-24 2000-02-08 Omron Corp 撮像装置および撮像方法
JP2013004098A (ja) 2011-06-16 2013-01-07 Astrium Gmbh 自動車に搭載されているｇｎｓｓ受信機の位置を決定する方法及びシステム
US20130201034A1 (en) 2012-02-02 2013-08-08 Kapsch Trafficcom Ag Control Devices and Methods for a Road Toll System

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