KR102308892B1 - 영상 기반 교통량 측정 시스템 및 그 방법 - Google Patents

영상 기반 교통량 측정 시스템 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 영상 기반 실시간 교통 사거리 내 교통량 측정 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
본 발명에 따른 영상 기반 교통량 측정 시스템은 도로의 영상 데이터를 취득하는 영상 획득부와, 영상 데이터를 이용한 교통량 측정 프로그램이 내장된 메모리 및 프로그램을 실행시키는 프로세서를 포함하고, 프로세서는 영상 데이터에 대해 복수의 영역을 지정하고 이동 차량을 검출 및 추적하여 이동 교통량을 계측하고, 영상 데이터에 대해 차선별 부분 영역을 설정하여 차선별 대기열을 추산하는 것을 특징으로 한다.

Description

영상 기반 교통량 측정 시스템 및 그 방법{SYSTEM AND METHOD FOR TRAFFIC MEASUREMENT OF IMAGE BASED}
본 발명은 영상 기반 실시간 교통 사거리 내 교통량 측정 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
종래의 영상 기반 교통량 측정 기술은 모든 차량이 유사한 크기와 흐름으로 움직인다는 가정 하에서 교통량 측정이 가능하다.
그러나, 실제 주행 차량의 크기와 움직임은 매우 다양하므로, 실제 교통 상황에서는 교통량 측정의 정확도가 떨어지는 문제점이 있다.
본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 교통사거리에서 획득된 영상을 기반으로 교통사거리 내 차종별 정지/이동 교통량 측정의 정확도를 높이는 것이 가능한 영상 기반 교통량 측정 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명에 따른 영상 기반 교통량 측정 시스템은 도로의 영상 데이터를 취득하는 영상 획득부와, 영상 데이터를 이용한 교통량 측정 프로그램이 내장된 메모리 및 프로그램을 실행시키는 프로세서를 포함하고, 프로세서는 영상 데이터에 대해 복수의 영역을 지정하고 이동 차량을 검출 및 추적하여 이동 교통량을 계측하고, 영상 데이터에 대해 차선별 부분 영역을 설정하여 차선별 대기열을 추산하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시예에 따르면, 단방향의 도로, 양방향의 도로, 복잡한 교통 사거리 모두에 적용이 가능하고, 이동 교통량과 대기교통량에 대한 측정 알고리즘을 달리하여 두 가지 교통량 정보를 모두 정확하게 획득하는 것이 가능하며, 카메라 흔들림 또는 복잡한 교통환경에서도 정확한 교통량 측정이 가능한 효과가 있다.
본 발명의 효과는 이상에서 언급한 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 영상 기반 교통량 측정 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 영상 기반 교통량 측정 시스템의 상세 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 이동 교통량 계측을 나타내는 예시도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 대기열 추산을 나타내는 예시도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 이동 교통량 통계 결과를 나타내는 예시도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 영상 기반 교통량 측정 방법을 나타내는 순서도이다.
본 발명의 전술한 목적 및 그 이외의 목적과 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다.
그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 이하의 실시예들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 목적, 구성 및 효과를 용이하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐으로서, 본 발명의 권리범위는 청구항의 기재에 의해 정의된다.
한편, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성소자, 단계, 동작 및/또는 소자가 하나 이상의 다른 구성소자, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가됨을 배제하지 않는다.
이하에서는, 당업자의 이해를 돕기 위하여 본 발명이 제안된 배경에 대하여 먼저 서술하고, 본 발명의 실시예에 대하여 서술하기로 한다.
실시간 교통량 측정 시스템은 일정한 도로, 사거리, 영역 등을 통과하는 이동 차량의 수 또는 머물러 있는 정지 차량의 수를 실시간으로 측정하는 시스템이다.
종래 기술에 따르면, 이동 또는 정지 차량의 수를 세기 위해서 여러 방법이 제안되었는데, 과거에는 적외선, 루프센서, 지자기 센서 등을 이용한 교통량 계측 기술이 제안되었으나, 이들은 설치 및 유지 보수를 위한 비용이 높고, 획득되는 데이터가 단순하며, 데이터가 옳은지 틀린지 여부에 대해 확인할 수 없다는 문제점이 있다.
최근에는 영상 센서 성능이 고도화되고 설치 및 유지 보수 비용이 상대적으로 저렴해짐에 따라, 영상 기반 교통량 측정 시스템이 제안되었다.
종래 기술에 따른 영상 기반 교통량 측정 시스템은 차량 및 차선의 윤곽선(canny edge)을 이용하여 차선 및 주요 차량 흐름이 존재하는 영역을 추출하고, 해당 영역에서 실루엣에 대한 모션 히스토리 값을 계산하여 시간당 통행하는 차량의 수, 평균 통행 시간, 속도 등을 추산한다.
그런데, 이러한 방식은 모든 차량이 유사한 크기이고, 유사한 흐름으로 움직인다는 가정 하에는 교통량 측정이 가능하지만, 차량 크기와 움직임이 매우 다양한 경우(아주 크고 느린 화물차와 빠른 승용차가 모두 존재하는 경우), 일부 차량들이 자신의 주행 차선을 올바르게 지키지 않거나, 진행 가능 방향이 여러 방향인 경우 등에서는, 정교한 교통량 추산이 불가능한 문제점이 있다.
또한, 종래 기술에 따르면 픽셀 변화와 모션을 활용함에 따라 카메라 흔들림 또는 복잡한 교통환경에 취약한 문제점이 있다.
특히, 최근의 교통량 측정 시스템은 단순한 교통 통계뿐 아니라, 교통 사거리 내의 교통 법규 위반, 차량 사고 등을 감지하는 것이 요구됨에 따라, 각각의 차량에 대한 정보를 정교하게 얻어내는 것이 중요한 실정이다.
본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 차량 간의 간격이 매우 좁은 영상 부분에서 차량 대기열을 추산하는 것이 가능하고, 차량 간의 간격이 충분히 떨어져 있는 영상 부분에서 차량을 검출 및 추적한 결과에 기반하여 교통량 흐름을 측정하는 것이 가능한 영상 기반 교통량 측정 시스템 및 그 방법을 제안한다.
본 발명에 따르면, 전술한 종래 기술의 문제점인 낮은 정답률, 차종 인식과 대기열 추산의 어려움, 높은 비용 등을 해결하는 것이 가능하고, 교통사거리에 설치된 고정된 영상 센서(카메라)를 통해 획득된 영상을 기반으로, 영상 분석을 통해 교통 사거리 내 차종 별 정지/이동(방향포함) 교통량 측정이 가능한 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 영상 기반 교통량 측정 시스템을 나타내는 블록도이다.
본 발명의 실시예에 따른 영상 기반 교통량 측정 시스템은 도로의 영상 데이터를 취득하는 영상 획득부(100)와, 영상 데이터를 이용한 교통량 측정 프로그램이 내장된 메모리(300) 및 프로그램을 실행시키는 프로세서(200)를 포함하고, 프로세서(200)는 영상 데이터에 대해 복수의 영역을 지정하고 이동 차량을 검출 및 추적하여 이동 교통량을 계측하고, 영상 데이터에 대해 차선별 부분 영역을 설정하여 차선별 대기열을 추산한다.
영상 획득부(100)는 교통 사거리를 통행하는 차량보다 높은 위치에 설치된 카메라를 통해 영상을 획득하고, 교통량 측정을 위해 복수의 영역을 지정한다.
이 때, 복수의 영역은 이동 교통량 계측을 위한 차량 검출 영역, 차량 진입 영역, 차량 출입 영역과, 차선별 대기열 추산을 위한 차선별 부분 영역을 포함한다.
프로세서(200)는 이동 교통량을 계측하여, 이동 차량이 위치한 차선, 차종, 목적 방향을 획득한다.
프로세서(200)는 검출 영역 내의 차량 정보를 직사각형 좌표로 획득하고, 연속된 프레임에서 검출된 차량 객체를 추적하여 이동 차량을 검출/추적한다.
프로세서(200)는 차량 객체가 차량 진입 영역과 차량 출입 영역을 차례로 통과하는지 여부를 확인하여, 차량의 진출입 여부를 판단한다.
프로세서(200)는 차선별 대기열 추산을 위해, 전술한 기설정된 차선별 부분 영역에 대해 차량 객체의 존재 여부를 판단한다.
프로세서(200)는 차선별 부분 영역 별 차량 객체의 존재 여부에 대한 획득값을 이용하여 점유율을 산출한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 영상 기반 교통량 측정 시스템의 상세 블록도이고, 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 이동 교통량 계측을 나타내는 예시도이며, 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 대기열 추산을 나타내는 예시도이다.
이동 차량의 방향과 수, 그리고 차량대기열의 길이는 차량 교통량을 측정하기 위해 중요한 정보이다.
도 2 내지 도 4를 참조하여, 본 발명의 실시예에 따른 영상 기반 교통량 측정 시스템이 교통 사거리 내 이동 차량 및 정지 차량에 관한 교통 정보를 측정하는 실시예를 설명한다.
영상 획득부(100)는 영상 촬영부(110)와 영역 지정부(120)를 포함한다.
영상 촬영부(110)는 교통 사거리에서 차량보다 더 높은 위치에 설치된 카메라를 통해 교통 영상을 획득하고, 영역 지정부(120)는 교통량 측정을 위한 복수의 영역을 지정한다.
도 3을 참조하면, 영역 지정부(120)는 이동 교통량 계측을 위해 차량 검출 영역(121), 차량 진입영역(122) 및 차량 출입영역(123)을 설정한다.
도 4를 참조하면, 영역 지정부(120)는 대기열 추산을 위해 차선별 부분영역(124)를 설정한다.
이동 교통량 계측부(210)는 이동 차량이 위치한 차선, 차종, 목적 방향을 판단하는 프로세스를 수행한다.
이동 교통량 계측부(210)의 차량 검출부(211)는 검출 영역 내의 영상에 한해, 영상 기반으로 차량 객체를 검출하고, 검출한 차량 객체 정보를 직사각형 좌표로 획득한다.
교통 영상은 정지 영상이 아닌 동영상으로서, 이동 교통량 계측부(210)의 차량 추적부(212)는 제2 프레임(t+1)에 해당되는 영상(It+1)이 획득 됐을 때, 제1 프레임(t)에서 검출된 교통 객체를 제2 프레임에 해당되는 영상(It+1)에서 추적하고, 제2 프레임에 해당되는 영상 영상(It+1)에서 다시 영상기반 차량 검출을 시도하여, 두 결과를 합친다.
이동 교통량 계측부(210)의 차량 분류부(213)는 추적된 차량에 대해 매 프레임 측정한 차량 분류 결과를 차량 종류별 히스토그램에 누적하고, 가장 많은 빈도수를 가진 차종 결과를 전송한다.
이동 교통량 계측부(210)의 차량 진출입 판단부(214)는 추적된 차량객체가 도 3의 차량 진입영역(122)를 먼저 통과하여 도 3의 차량 출입영역(123)을 통과하는지 판단함으로써, 시점과 종점을 검사하여 차량 진출입 여부를 판단한다.
도 3을 참조하면, 이동 교통량 계측을 위해 차량 검출을 하고, 추적하며, 해당 차량이 소형인지 대형인지 여부를 판단하는 결과를 도시한다.
또한 진입 영역에 위치한 차량(241)을 판단하고, 그 후 출입 영역을 통과하는지 판단(도 4의 242, 243, PASS로 표시)하여 교통량 산출에 포함시킴으로써, 노이즈에 강건한 차량 흐름 검출이 가능하다.
차량 대기열 측정은 전술한 이동 교통량 계측부(210)에서 수행되는 프로세스와 상이한 프로세스를 통해 진행된다.
이동하는 교통 객체의 경우, 안전거리 확보에 따라 차간 거리가 멀어지고, 차량이 카메라에 가까워져 옴에 따라, 영상 내에 보이는 차량 간의 간격이 많이 떨어지게 되어, 영상 기반 차량 검출이 용이하게 된다.
그러나, 차량이 대기하고 있을 때는, 차량 간격을 더 붙여 대기하기 때문에 차량 간격이 좁을 뿐 아니라, 도 3의 대기 영역(301)에 도시한 바와 같이, 카메라에서 멀어질수록 차량간 겹침 현상이 더 심해지게 된다.
따라서, 차량 검출이 원활하게 진행되지 않고 오류율이 커져 정확한 차량 계수가 어려운 문제점이 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 대기열 추산부(300)는 차량 대기열 측정을 위해 차량을 검출, 추적, 분류하는 대신, 부분영역별 차량유무 판단부(221)가 차선별 부분영역(도4의 124)에 차량이 존재하는지 여부를 판단한다.
도 4를 참조하면, 차선별 부분 영역 설정의 일례를 나타내는 것으로, 하행선 1차선부터 4차선까지 차례로 빨간색, 주황색, 파란색, 녹색 직사각형으로 표시한 것이다.
차선별 점유율 산출부(222)는 차선별 대기열 추산을 위해, 정해진 차선별 부분 영역에 차량이 존재하는지 여부에 따라 0 또는 1 값으로 나누어 영역별 값을 평균 내어 점유율을 구하고, 최근 10개의 프레임 내의 점유율 값을 최근에 가까울수록 큰 가중치를 내어 완만하게(smoothing) 한다.
이동 교통량 계측부(210)와 대기열 추산부(220)에서 획득된 이동 교통량 및 차선별 대기열 정보는 교통정보 전송부(400)로 전송되고, 교통정보 전송부(400)는 해당 교통 정보를 필요한 곳에 전송한다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 이동 교통량 통계 결과를 나타내는 예시도이다.
본 발명의 실시예에 따르면 차량 종류는 필요에 따라 달리 설정될 수 있으며, 도 5는 상행선(UP) 및 하행선(DOWN)의 세단(sedan), SUV, 트럭(truck), 경차(compact), 밴(van), 버스(bus)로 구분한 이동 교통량의 통계 결과를 도시한다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 영상 기반 교통량 측정 방법을 나타내는 순서도이다.
본 발명의 실시예에 따른 영상 기반 교통량 측정 방법은 교통 사거리의 영상을 획득하는 단계(S610)와, 차량 객체를 검출, 추적 및 분류하여 이동 교통량을 계측하는 단계(S620) 및 차선별 부분 영역을 설정하여 차선별 대기열을 추산하는 단계(S630)를 포함한다.
S610 단계는 교통 사거리에서 차량보다 더 높은 위치에 설치된 카메라를 통해 교통 영상을 획득하고, 교통량 측정을 위한 복수의 영역을 지정한다.
이 때, 복수의 영역은 도 3에 도시한 바와 같이, 차량 검출 영역(121), 차량 진입영역(122) 및 차량 출입영역(123)을 설정한다.
또한, 대기열 추산을 위해 도 4에 도시한 바와 같이, 차선별 부분영역(124)를 설정한다.
S620 단계는 차량 검출 영역 내의 영상에 한해, 영상 기반으로 차량 객체를 검출하고, 검출한 차량 객체 정보를 직사각형 좌표로 획득한다.
S620 단계에서는, 제2 프레임(t+1)에 해당되는 영상(It+1)이 획득 됐을 때, 제1 프레임(t)에서 검출된 교통 객체를 제2 프레임에 해당되는 영상(It+1)에서 추적하고, 제2 프레임에 해당되는 영상 영상(It+1)에서 다시 영상기반 차량 검출을 시도하여, 두 결과를 합치고, 추적된 차량에 대해 분류를 수행하여 차종 결과를 산출한다.
S620 단계에서, 추적된 차량객체가 차량 진입영역을 먼저 통과하고 난 후, 차량 출입영역을 통과하는지 판단함으로써, 시점과 종점을 검사하여 차량 진출입 여부를 판단한다.
S630 단계에서는, 차량 대기열 측정을 위해 S620 단계에서와 같이 차량을 검출, 추적, 분류하는 대신, 차선별 부분영역에 차량이 존재하는지 여부를 판단하고, 차선별 부분 영역에 차량이 존재하는지 여부에 따라 0 또는 1 값으로 나누어 영역별 값을 평균 내어 점유율을 산출한다.
한편, 본 발명의 실시예에 따른 영상 기반 교통량 측정 방법은 컴퓨터 시스템에서 구현되거나, 또는 기록매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 시스템은 적어도 하나 이상의 프로세서와, 메모리와, 사용자 입력 장치와, 데이터 통신 버스와, 사용자 출력 장치와, 저장소를 포함할 수 있다. 전술한 각각의 구성 요소는 데이터 통신 버스를 통해 데이터 통신을 한다.
컴퓨터 시스템은 네트워크에 커플링된 네트워크 인터페이스를 더 포함할 수 있다. 프로세서는 중앙처리 장치(central processing unit (CPU))이거나, 혹은 메모리 및/또는 저장소에 저장된 명령어를 처리하는 반도체 장치일 수 있다.
메모리 및 저장소는 다양한 형태의 휘발성 혹은 비휘발성 저장매체를 포함할 수 있다. 예컨대, 메모리는 ROM 및 RAM을 포함할 수 있다.
따라서, 본 발명의 실시예에 따른 영상 기반 교통량 측정 방법은 컴퓨터에서 실행 가능한 방법으로 구현될 수 있다. 본 발명의 실시예에 따른 영상 기반 교통량 측정 방법이 컴퓨터 장치에서 수행될 때, 컴퓨터로 판독 가능한 명령어들이 본 발명에 따른 측정 방법을 수행할 수 있다.
한편, 상술한 본 발명에 따른 영상 기반 교통량 측정 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현되는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체로는 컴퓨터 시스템에 의하여 해독될 수 있는 데이터가 저장된 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 예를 들어, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 자기 테이프, 자기 디스크, 플래시 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다. 또한, 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체는 컴퓨터 통신망으로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 읽을 수 있는 코드로서 저장되고 실행될 수 있다.
이제까지 본 발명의 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 영상 획득부 110: 영상 촬영부
120: 영역 지정부 200: 프로세서
210: 이동 교통량 계측부 211: 차량 검출부
212: 차량 추적부 213: 차량 분류부
214: 차량 진출입 판단부 220: 대기열 추산부
221: 부분영역별 차량유무 판단부 222: 차선별 점유율 산출부
300: 메모리 400: 교통정보 전송부

Claims (7)

  1. 도로의 영상 데이터를 취득하는 영상 획득부;
    상기 영상 데이터를 이용한 교통량 측정 프로그램이 내장된 메모리; 및
    상기 프로그램을 실행시키는 프로세서를 포함하되,
    상기 프로세서는 상기 영상 데이터에 대해 복수의 영역을 지정하고 이동 차량을 검출 및 추적하여 이동 교통량을 계측하고, 상기 영상 데이터에 대해 차선별 부분 영역을 설정하여 차선별 대기열을 추산하고,
    상기 프로세서는 차선별 대기열 추산을 위해, 차선별로 상이한 간격을 두고 설정되는 차선별 부분 영역을 포함하는 상기 복수의 영역을 지정하고, 기설정된 상기 차선별 부분 영역에 대한 차량 객체의 존재 여부에 대한 획득값을 평균 내어 점유율을 산출하되, 기설정된 개수의 최근 프레임 내의 점유율 값에 대해 가중치를 적용하는 것
    인 영상 기반 교통량 측정 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 이동 교통량의 계측을 통해 이동 차량이 위치한 차선, 차종 및 목적 방향을 획득하는 것
    인 영상 기반 교통량 측정 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 영역은 이동 교통량 계측을 위한 차량 검출 영역, 차량 진입 영역, 차량 출입 영역을 포함하는 것
    인 영상 기반 교통량 측정 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 프로세서는 연속된 프레임에서 검출된 차량 객체를 추적하여 이동 차량을 검출 및 추적하고, 상기 차량 객체가 상기 차량 진입 영역 및 차량 출입 영역을 차례로 통과하는지 여부를 확인하여 진출입 여부를 판단하는 것
    인 영상 기반 교통량 측정 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 프로세서는 추적된 상기 이동 차량에 대해 프레임별로 측정된 차량 분류 결과를 히스토그램에 누적시키고, 빈도수에 따라 차종 결과를 산출하는 것
    인 영상 기반 교통량 측정 시스템.
  6. 삭제
  7. 삭제
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102559798B1 (ko) * 2022-02-21 2023-07-27 렉스젠(주) 교통 신호 제어 시스템 및 교통 신호 제어 방법
WO2023158148A1 (ko) * 2022-02-21 2023-08-24 렉스젠(주) 교통 신호 제어 시스템 및 그에 관한 방법

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102283483B1 (ko) * 2021-02-19 2021-07-29 주식회사 싸인텔레콤 교통량 산출을 위한 영상분석시스템
KR102323437B1 (ko) * 2021-06-01 2021-11-09 시티아이랩 주식회사 딥러닝 기반 교통량 모니터링 방법, 및 시스템

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101797589B1 (ko) * 2016-09-20 2017-12-12 주식회사 싸이토피아 교차로의 교통량 검출장치 및 방법

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0981887A (ja) * 1995-09-19 1997-03-28 Toshiba Corp 車種判定装置及び交通情報システム
KR101128906B1 (ko) * 2009-12-09 2012-03-27 (주) 서돌 전자통신 영상처리기술을 이용한 좌회전 대기차량감응 신호 제어시스템
KR102199252B1 (ko) * 2014-10-16 2021-01-07 에스케이텔레콤 주식회사 교통상황 분석 방법 및 장치

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101797589B1 (ko) * 2016-09-20 2017-12-12 주식회사 싸이토피아 교차로의 교통량 검출장치 및 방법

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102559798B1 (ko) * 2022-02-21 2023-07-27 렉스젠(주) 교통 신호 제어 시스템 및 교통 신호 제어 방법
WO2023158148A1 (ko) * 2022-02-21 2023-08-24 렉스젠(주) 교통 신호 제어 시스템 및 그에 관한 방법
WO2023158149A1 (ko) * 2022-02-21 2023-08-24 렉스젠(주) 교통 신호 제어 시스템 및 그에 관한 방법
KR20230125699A (ko) * 2022-02-21 2023-08-29 렉스젠(주) 교통 신호 제어 시스템 및 그에 관한 방법
KR102603740B1 (ko) * 2022-02-21 2023-11-21 렉스젠(주) 교통 신호 제어 시스템 및 그에 관한 방법
KR20230161914A (ko) * 2022-02-21 2023-11-28 렉스젠(주) 교통 신호 제어 시스템 및 그에 관한 방법
KR102635597B1 (ko) 2022-02-21 2024-02-13 렉스젠(주) 교통 신호 제어 시스템 및 그에 관한 방법

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