KR102316700B1 - 이륜차 전용 무인단속시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 이륜차 전용 무인단속시스템에 관한 것이다.
구체적으로는, 통상의 자동차보다 도로에서 자유로운 이륜차의 도로 상의 위반행위를 번호판 검지에 기반하여 단속하되, 단속된 내용을 인디케이터를 통해 출력함으로써, 운전자로 하여금 단속을 상기시켜 보다 안전운전을 할 수 있도록 하고, 관련처(경찰서 등)에 자동으로 신고처리 할 수 있도록 구성된, 이륜차 전용 무인단속시스템에 관한 것이다.
구체적으로는, 통상의 자동차보다 도로에서 자유로운 이륜차의 도로 상의 위반행위를 번호판 검지에 기반하여 단속하되, 단속된 내용을 인디케이터를 통해 출력함으로써, 운전자로 하여금 단속을 상기시켜 보다 안전운전을 할 수 있도록 하고, 관련처(경찰서 등)에 자동으로 신고처리 할 수 있도록 구성된, 이륜차 전용 무인단속시스템에 관한 것이다.
Description
본 발명은 이륜차 전용 무인단속시스템에 관한 것이다.
구체적으로는, 통상의 자동차보다 도로에서 자유로운 이륜차의 도로 상의 위반행위를 번호판 검지에 기반하여 단속하되, 단속된 내용을 인디케이터를 통해 출력함으로써, 운전자로 하여금 단속을 상기시켜 보다 안전운전을 할 수 있도록 하고, 관련처(경찰서 등)에 자동으로 신고처리 할 수 있도록 구성된, 이륜차 전용 무인단속시스템에 관한 것이다.
이륜차는, 자동차의 보급이 활성화되기 이전부터 많은 국민들에게 사용되어왔다. 아울러 현대 시대에는 자동차의 보급이 활발해졌지만, 여전히 이륜차 특유의 매력을 따라, 여가생활 혹은 이동수단으로서 이륜차를 여전히 사용하고 있다.
특히, 코로나로 인해 배달문화가 활성화된 현재, 이륜차의 도로 주행량은 증가하고 있다.
그러나 이륜차는 일반 자동차와 다르게 도로 상에서 주행범위가 다소 자유롭다. 이는 법적으로 자유로운 것은 아니고, 크기가 자동차에 비해 작고, 2개의 휠로 구동되어지다 보니, 자전거와 마찬가지로 자유로운 이동이 가능하다는 것이다.
때문에, 도로 상에서 도로법규를 지키지 않고 무분별한 주행을 하는 운전자가 늘고 있다. 이러한 이륜차로 인해 도로 상에서 안전하게 주행하는 일반 자동차나, 안전하게 보행 중인 보행자가 피해를 보는 경우도 발생되고 있다.
차량에 대한 단속기술은 다양하게 개발되어져 있다.
예컨대, 등록특허공보 제10-1942491호에는 도로교통 상황 모니터링 관제·실시간 교통정보 분석·교통신호제어로 이루어진 인공지능형 CCTV통합관제중개제어모듈을 갖는 CCTV통합관제센터시스템이 기재되어 있다.
상기 기술은, 기존의 CCTV카메라에서 촬영된 현장용 CCTC영상이 DSP처리 및 통합관제용 인터페이스처리없이, 바로 통합관제센터시스템으로 전달되기 때문에, 현장용 CCTV영상의 화질이 흔들리거나 휘미해져서, 특정개체를 육안으로 파악하기가 힘든 문제점과, 종래의 통합관제센터시스템에서는 관제자인 사람이 24시간 모니터를 보며 감시하는 체제이므로 즉각적인 반응이 어렵고, 실제 위험요소를 객체인식으로 판별하여 추적하기는 어려운 문제점과, 다양한 이상 상황 발생 시 위험 요소의 실시간 객체검출 및 추적이 불가능한 문제점, 그리고, 통합관제센터시스템에 도로교통 상황 모니터링 관제시스템 따로, 교통정보 분석시스템 따로, 교통신호등 제어시스템 따로, 구축이 되기 때문에, 시스템구축비용이 비싸지고, 시스템과부하에 따른 처리속도가 늦어지고, 잦은 고장이 발생되는 문제점을 개선하고자, 현장용 CCTV 모듈(100), CCTV 통합관제관리서버(200), 인공지능형 CCTV통합관제중개제어모듈(300)로 구성됨으로서, 복수개의 현장용 CCTV모듈과 CCTV 통합관제관리서버 사이에 형성된 인공지능형 CCTV통합관제중개제어모듈을 통해, DSP처리와 관제인터페이스 처리를 통해, 기존에 비해 80% 향상된 양질의 현장용 CCTV영상데이터를 통합관제센터의 모니터링화면에 표출시킬 수 있으며, CCTV 통합관제관리서버가 해야할 도로교통 상황 모니터링 관제기능과, 특정이동차량검출기능, 특정이동차량추적기능, 교통정보분석기능, 교통신호제어기능을 인공지능형 CCTV통합관제중개제어모듈을 수행시킬 수 있어, CCTV 통합관제관리서버의 업데이트되는 시스템구축비용을 기존에 비해 70% 저렴하게 할 수 있고, CCTV 통합관제관리서버의 모니터링화면 표출속도 및 분석처리속도를 기존에 비해 2배~4배 향상시킬 수 있으며, CCTV 통합관제관리서버의 고장발생율을 60%이하로 낮출 수 있고, 그리드 셀 기반형 합성곱 신경망구조와 RNN (Recurrent Neural Network) 신경망 구조를 통해 자가학습하면서, 학습한 자가학습데이터를 기반으로, 프레임별 현장용 CCTV영상데이터 속에 있는 이동차량과 비교하여, 특정이동차량만을 검출시킬 수 있어, 특정이동차량의 검출속도를 기존에 비해 80% 향상시킬 수 있고, 장애 시간이나 횟수를 줄임으로 인한 공백시간을 기존에 비해, 80% 줄일 수가 있으며, 이동차량 검출시, 정지된 환경에서 구현되는 기존의 차량검출과는 다르게 이동차량마다 ID를 부여하여 현재 프레임화면에서 알아볼 수 없다 하더라도, 또 다른 이웃하는 현장용 CCTV모듈에서 촬영된 다음 프레임화면의 이동차량의 특징 패턴과 벡터, 색정보를 비교하여 동일 이동차량임을 설정할 수 있어, 기존에 비해 특정이동차량검출율을 80% 향상시킬 수 있는 도로교통 상황 모니터링 관제/실시간 교통정보 분석/교통신호제어로 이루어진 인공지능형 CCTV통합관제중개제어모듈을 갖는 CCTV통합관제센터시스템를 제공하는데 그 목적이 있다.
물론, 종래 도로상황과 더불어 자동차를 감시하는 기술이 이륜차 역시 감시하도록 되어 있지만, 이러한 종래의 자동차 감시 기술을 적용하기에 이륜차의 경우 헛점이 존재한다.
예를 들어, 이륜차가 횡단보도를 통해 차도로 진입하면서 교통법규를 위반하는 경우, 차량 번호판을 촬영하도록 구성된 종래 기술은, 방향을 틀어짐에 따른 이륜차의 번호판을 놓치는 경우가 발생될 수 있다.
이륜차의 단속을 위한 기술로서, 공개특허공보 특2003-0061124호에는 이륜 자동차의 단속 및 관리를 위한 데이터 송, 수신시스템 및 그 방법이 기재되어 있다.
상기 기술은, 이륜 자동차에 장착된 고유 식별부호(ID)가 내장된 송, 수신장치에서 송출하는 신호를 일정 범위 안에 있는 교통 공무원이 휴대한 송, 수신장치가 수신, 확인할 수 있도록 하고, 교통법규 위반 시 교통행정 관리 시스템과 접속하여 차적 및 개개인의 보험 및 사고 이력 등을 조회할 수 있도록 함으로써, 신속하고 용이하게 교통법규 위반을 단속 지도함과 동시에 범칙금을 부과할 수 있도록 하는 이륜 자동차의 단속 및 관리를 위한 데이터 송, 수신 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
이를 위해 이륜 자동차의 번호판 봉인 볼트에 의해 고정되는 송, 수신 장치1과 교통 공무원이 휴대하는 송, 수신 장치2가 상호 신호를 송, 수신 할 수 있도록 하고, 교통 공무원이 휴대하는 송, 수신 장치2와 건교부의 이륜 자동차 통합전산 행정 관리 서버, 손해보험사의 서버, 경찰청의 서버 및 각 단체의 행정 정보 데이터 베이스로 이루어진 교통 행정 관리 시스템이 데이터를 송, 수신 할 수 있도록 구성함을 특징으로 한다.
또한, 등록특허공보 제10-2166784호에는 자전거 전용차로 ＣＣＴＶ 단속관리 시스템이 기재되어 있다.
상기 기술은, 자전거 전용차로 CCTV 단속관리 시스템에 관한 것으로, 자전거 전용차로 상에 고정된 지지대의 상부에 설치되고, 카메라를 이용하여 자전거 전용차로 상에 기 지정된 특정 영역의 영상을 획득하며, 기 설정된 상기 지지대의 위도 및 경도와 함께 획득된 특정 영역의 영상을 전송하는 영상획득장치와, 영상획득장치와 통신망을 통해 연결되며, 통신망을 통해 영상획득장치로부터 기 설정된 지지대의 위도 및 경도와 함께 획득된 특정 영역의 영상을 제공받아 이를 기반으로 기 설정된 영상인식 기술을 이용한 영상처리 및 분석을 통해 자전거 전용차로 상의 불법차량을 인식함과 아울러 해당 불법차량 번호판을 검출하고, 기 설정된 지지대의 위도와 경도를 이용하여 해당 불법차량 번호판에 대한 현재 위치의 위도와 경도를 산출하여 해당 불법차량의 현재 위치정보를 검출하며, 관리자가 해당 불법차량에 대한 번호판 이미지를 비롯하여 해당 불법차량의 차량번호, 위도와 경도를 갖는 현재 위치 및 시간을 시각적 또는 청각적으로 실시간 모니터링(Monitoring)할 수 있도록 서비스를 제공하는 도로 관리서버를 포함함으로써, 자전거 운전자에게 사전에 충분한 주의를 줄 수 있을 뿐만 아니라 추돌사고 발생을 효과적으로 줄일 수 있다.
또한, 등록특허공보 제10-0464619호에는 이륜 자동차의 단속 및 관리를 위한 데이터 송, 수신 장치가 기재되어 있다.
그러나 상술된 기술들은, 이륜차에 특화되어 번호판 감지를 도모하기 위한 기술을 적용하지 않고 있다.
본 발명의 목적은, 통상의 자동차보다 도로에서 자유로운 이륜차의 도로 상의 위반행위를 번호판 검지에 기반하여 단속하되, 단속된 내용을 인디케이터를 통해 출력함으로써, 운전자로 하여금 단속을 상기시켜 보다 안전운전을 할 수 있도록 하고, 관련처(경찰서 등)에 자동으로 신고처리 할 수 있도록 구성된, 이륜차 전용 무인단속시스템을 제공하는데 있다.
상술된 목적을 달성하기 위하여 안출된 것으로 본 발명에 따른 이륜차 전용 무인단속시스템은, 2개가 1개 그룹으로 구성되어 일 설치처에 설치된 CCTV와; 상기 CCTV가 설치된 위치 인근에 구비된 인디케이터와; 상기 CCTV로부터 영상을 수신하여 이륜차의 단속과 인디케이터에 출력될 정보를 생성하는 서버와; 상기 서버로부터 신고정보를 수신하는 관련처 서버;를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.
이때, 상기 서버는, 상기 CCTV로부터 영상을 수신하는 영상수신부와; 상기 영상수신부에서 수신된 영상을 분석하여 이륜차를 식별하고, 이륜차의 번호판을 인지하는 영상분석부와; 상기 영상분석부에서 식별된 이륜차의 위법여부를 판단하는 위법판단부와; 상기 위법판단부의 판단결과 이륜차의 위법이 판단되면 이륜차가 촬영된 영상정보, 이륜차의 번호판정보, 촬영된 위치정보와 시간정보를 취합하여 출력정보를 생성하고, 인디케이터로 전송하는 출력정보생성부와; 상기 출력정보생성부에서 생성된 출력정보를 관련처 서버로 전송하는 관련처신고부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 서버는 딥러닝학습부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 영상분석부가 이륜차의 번호판을 식별하는 경우, 번호판을 촬영한 CCTV의 영상을 워핑(Warping)시켜 보정하되,
상기 보정은, 상기 번호판을 촬영한 CCTV의 영상을 서버의 데이터베이스에 기 저장된 정형화된 번호판정보에 비교하여 수행되는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 이륜차 전용 무인단속시스템에 의하면, 통상의 자동차보다 도로에서 자유로운 이륜차의 도로 상의 위반행위를 번호판 검지에 기반하여 단속할 수 잇어서, 도로 상에서 위반행위를 잦게 운행하는 이륜차 운전자들의 안전운행을 도모할 수 있다.
아울러, 단속된 내용을 인디케이터를 통해 출력함으로써, 운전자로 하여금 단속을 상기시킬 수 있어서, 안전운행에 대한 의무를 더욱 강조할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 이륜차 전용 무인단속시스템을 나타낸 것이다.
도 2는 본 발명에 따른 이륜차 전용 무인단속시스템의 서버를 블록도로 나타낸 것이다.
도 2는 본 발명에 따른 이륜차 전용 무인단속시스템의 서버를 블록도로 나타낸 것이다.
본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 안되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
따라서 본 명세서에 기재된 실시 예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 실시 예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
이하, 도면을 참조하여 설명하기에 앞서, 본 발명의 요지를 드러내기 위해서 필요하지 않은 사항 즉 통상의 지식을 가진 당업자가 자명하게 부가할 수 있는 공지 구성에 대해서는 도시하지 않거나, 구체적으로 기술하지 않았음을 밝혀둔다.
본 발명은 이륜차 전용 무인단속시스템에 관한 것이다.
구체적으로는, 통상의 자동차보다 도로에서 자유로운 이륜차의 도로 상의 위반행위를 번호판 검지에 기반하여 단속하되, 단속된 내용을 인디케이터를 통해 출력함으로써, 운전자로 하여금 단속을 상기시켜 보다 안전운전을 할 수 있도록 하고, 관련처(경찰서 등)에 자동으로 신고처리 할 수 있도록 구성된, 이륜차 전용 무인단속시스템에 관한 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 이륜차 전용 무인단속시스템을 나타낸 것이다.
첨부된 도면의 도 1에 따른 본 발명의 이륜차 전용 무인단속시스템은, 2개가 1개 그룹으로 구성되어 일 설치처에 설치된 CCTV와; 상기 CCTV가 설치된 위치 인근에 구비된 인디케이터와; 상기 CCTV로부터 영상을 수신하여 이륜차의 단속과 인디케이터에 출력될 정보를 생성하는 서버와; 상기 서버로부터 신고정보를 수신하는 관련처 서버;를 포함하여 구성된다.
이때, CCTV는 상술된 바와 같이 2개가 1개의 그룹으로 표현되는데, 이러한 2개의 CCTV는 1개의 설치영역에 동시에 구비되는 것이고, 2개가 연동하여 이륜차의 번호판 인식률을 향상시켜준다.
예컨대, 1개의 CCTV는 도로 상을 주행하는 이륜차를 촬영하기 위해 사용되고, 나머지 1개는 이륜차의 번호판 위치를 집중적으로 촬영하기 위해 사용된다. 이를 위해 번호판을 촬영하는 CCTV는 패닝 및 틸팅, 그리고 줌 제어가 가능한 카메라를 사용할 수 있다. 즉, 일반적으로 이륜차의 번호판 위치는 특정 위치 내에 존재하기 때문에 해당 위치를 중점적으로 측정하는 것이다. 패닝 및 틸팅의 제어가 필요한 이유는 이륜차는 도로규정을 위반하는 경우, 일반 자동차에 비하여 도로 상에서 운행방향이 자유로울 수 있기 때문이다.
또한, 관련처 서버는 통상의 경찰청 서버일 수 있다.
그리고 인디케이터는, 서버로부터 정보를 수신하여 출력하는 출력장치로서 종래 다양한 기술에서 공지된 것을 사용할 수 있다.
상기 서버는 첨부된 도면의 도 2를 통해 부연한다.
도 2는 본 발명에 따른 이륜차 전용 무인단속시스템의 서버를 블록도로 나타낸 것이다.
첨부된 도면의 도 2에 따른 서버는, 상기 CCTV로부터 영상을 수신하는 영상수신부와; 상기 영상수신부에서 수신된 영상을 분석하여 이륜차를 식별하고, 이륜차의 번호판을 인지하는 영상분석부와; 상기 영상분석부에서 식별된 이륜차의 위법여부를 판단하는 위법판단부와; 상기 위법판단부의 판단결과 이륜차의 위법이 판단되면 이륜차가 촬영된 영상정보, 이륜차의 번호판정보, 촬영된 위치정보와 시간정보를 취합하여 출력정보를 생성하고, 인디케이터로 전송하는 출력정보생성부와; 상기 출력정보생성부에서 생성된 출력정보를 관련처 서버로 전송하는 관련처신고부;를 주요하게 포함한다.
한편, 본 발명에 따른 서버는, 별도의 데이터베이스를 더 포함하여 누적된 영상에 기반하여 딥러닝학습을 수행하도록 할 수도 있고, 혹은 별도의 입력장치로부터 수신된 영상에 기반한 분석을 수행하여 딥너링학습을 수행하도록 할 수 있는데, 이를 위해 딥러닝학습부를 더 포함할 수도 있다.
이에 따라, 본 발명에 따른 서버가 이륜차의 위법행위를 판단하는데 신뢰성을 향상시킬 수 있을 것이다.
한편, 상기 위법판단부에서 위법을 판단하는 것은 영상분석부를 통해 분석된 영상 내에서 식별된 이륜차가 픽셀 분석 등에 기반하여 위법행위를 한 것으로 판단하는 경우, 다른 CCTV를 통해 촬영된 이륜차의 번호판을 매칭시켜 번화판의 인지율을 향상시키도록 한다.
즉, 어느 1개의 CCTV를 통해 촬영된 영상의 분석결과 이륜차가 위법행위를 한 경우, 해당 영상에서 이륜차의 번호판을 인지하되, 이때 번호판의 인지는 종래 공개된 다양한 기술을 적용하도록 한다.
다만, 번호판 인지의 기술능력이 향상되더라도 여전히 부분적으로 손상된 부분이 존재할 수 있는데, 이때 다른 하나의 CCTV로부터 촬영된 영상에 기반하여 번호판을 복구시키도록 한다.
즉, 2개의 CCTV로부터 수신된 영상에는 2개가 1개의 이륜차를 촬영한 것임을 식별하도록 할 수 있는 식별정보가 포함되도록 한다.
또한, 상기 영상분석부가 이륜차의 번호판을 식별하는 경우, 워핑(Warping) 기술을 적용하도록 한다. 워핑 기술이란, 다수 기술에서 공지되어 있으므로 구체적인 설명은 생략하도록 한다.
워핑 기술이 필요한 이유는, 이륜차는 위반행위를 하는 경우 일반 자동차보다 자유로운 움직임이 가능하기 때문에, 자동차처럼 정해진 방향에서만 번호판이 촬영되는 것이 아니기 때문에, 영상 굴곡보정을 통해 정형화된 번호판의 형태로 변환할 수 있는 기술이 필요하다.
예컨대, 서버에 별도의 데이터베이스를 구비하고 상기 데이터베이스에 파손되지 않은 온전한 형태의 번호판을 정보로서 저장하되, 워핑되어 영상을 보정할 때 데이터베이스에 저장된 정형화된 번호판정보에 비교하여, 이륜차의 번호판이 촬영된 영상을 워핑시켜 온전한 형태의 번호판이 되도록 하는 것이다.
또한, 상기 위법판단부에서 판단하는 위법행위는 예컨대 이륜차의 차선위반, 속도위반 및 신호위반 중 어느 하나 일 수 있다.
이러한 차선위반, 속도위반 및 신호위반은 종래 기술을 적용하게 사용할 수 있는데, 상기 위법판단부는 영상을 픽셀분석을 수행함에 따라, 이륜차의 차선위반에 대한 범위는 ① 차선 무단변경과 ② 주행금지방향을 주행하는 것을 판단하도록 할 수 있다. 이때 차선 무단변경의 경우 종래 다양하게 공지된 기술을 이용할 수 있으며, 주행금지방향을 주행하는 것의 예시로서 정해진 방향으로 주행하지 않고 횡단보도와 차도를 공유하면서 주행하거나, 갑작스런 방향변경 등을 포함하는 의미이다.
이러한 주행금지방향을 주행하는 것의 판단은, 상술된 바와 같이 픽셀분석에 기반으로 하되, 해당 이륜차를 영상에서 식별하되, 교차로나 커브길이 아님에도 폭의 변동이 정해진 시간 내에 자주 이루어지는 경우, 판단되도록 한다.
또한, 상기 주행금지방향을 주행하는 것의 판단은, 차량신호등이 존재하는 경우, 신호등과 연계되어 유턴 신호의 경우 판단을 중지하도록 할 수도 있다.
이를 위해 서버는 신호등연동부를 더 포함할 수도 있을 것이다.
또 다른 설계조건에 따라서 상기 위법판단부가 주행금지방향을 주행하는 것을 판단할 때, 픽셀분석에 기반하여 위법이 판단된 이륜차의 주변 픽셀을 분석하여 발짓(또는 발걸음)을 분석하고, 분석결과 영상 내에서 해당 픽셀정보가 검출되면 판단하지 않도록 할 수 있다.
이를 위해, 서버의 데이터베이스에서는 사람의 발걸음을 의미하는 픽셀 비교데이터를 미리 저장하도록 할 수 있다.
이는 이륜차의 고장 등으로 인해 사람이 끌고 보행하거나, 앉아서 미는 것일 수 있기 때문에, 이러한 경우까지 위법으로 판단하기엔 이륜차 운전자에게 불합리적일 수 있기 때문이다.
또한, 이륜차 특성상 사람의 체구에 따라 보행하면서 밀기에는 무리가 있으므로, 앉아서 미는 것까지 고려하여 판단할 수 있도록 한다.
상기에서 첨부된 도면을 이용하여 서술한 것은, 본 발명의 주요 사항만을 서술한 것으로, 그 기술적 범위 내에서 다양한 설계가 가능한 만큼, 본 발명의 첨부된 도면의 구성에 한정되는 것이 아님은 자명하다.
Claims (4)
- 2개가 1개 그룹으로 구성되어 일 설치처에 설치된 CCTV와;
상기 CCTV가 설치된 위치 인근에 구비된 인디케이터와; 상기 CCTV로부터 영상을 수신하여 이륜차의 단속과 인디케이터에 출력될 정보를 생성하는 서버와;
상기 서버로부터 신고정보를 수신하는 관련처 서버;를 포함하여 구성된 이륜차 전용 무인단속시스템에 있어서,
상기 서버는,
상기 CCTV로부터 영상을 수신하는 영상수신부와;
상기 영상수신부에서 수신된 영상을 분석하여 이륜차를 식별하고, 이륜차의 번호판을 인지하는 영상분석부와;
상기 영상분석부에서 식별된 이륜차의 위법여부를 판단하는 위법판단부와;
상기 위법판단부의 판단결과 이륜차의 위법이 판단되면 이륜차가 촬영된 영상정보, 이륜차의 번호판정보, 촬영된 위치정보와 시간정보를 취합하여 출력정보를 생성하고, 인디케이터로 전송하는 출력정보생성부와;
상기 출력정보생성부에서 생성된 출력정보를 관련처 서버로 전송하는 관련처신고부;를 포함하고,
상기 영상분석부가 이륜차의 번호판을 식별하는 경우, 번호판을 촬영한 CCTV의 영상을 워핑(Warping)시켜 보정하되, 상기 보정은, 상기 번호판을 촬영한 CCTV의 영상을 서버의 데이터베이스에 기 저장된 정형화된 번호판정보에 비교하여 수행되고,
상기 위법판단부의 판단은,
영상을 픽셀분석을 수행함에 따라, 이륜차의 ① 차선 무단변경과 ② 주행금지방향을 주행하는 것을 판단하되,
상기 위법판단부가 주행금지방향을 주행하는 것을 판단할 때, 픽셀분석에 기반하여 위법이 판단된 이륜차의 주변 픽셀을 분석하여 발짓 또는 발걸음을 분석하고, 분석결과 영상 내에서 해당 픽셀정보가 검출되면 위법행위가 아닌 것으로 판단하도록 함으로써,
이륜차를 사람이 끌고 보행하거나, 앉아서 미는 행위가 위법행위로 판단되지 않도록 하는 것을 특징으로 하는, 이륜차 전용 무인단속시스템.
- 삭제
- 청구항 1에 있어서,
상기 서버는 딥러닝학습부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 이륜차 전용 무인단속시스템. - 삭제
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210069648A KR102316700B1 (ko) | 2021-05-31 | 2021-05-31 | 이륜차 전용 무인단속시스템 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210069648A KR102316700B1 (ko) | 2021-05-31 | 2021-05-31 | 이륜차 전용 무인단속시스템 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR102316700B1 true KR102316700B1 (ko) | 2021-10-25 |
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ID=78258517
Family Applications (1)
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| KR1020210069648A KR102316700B1 (ko) | 2021-05-31 | 2021-05-31 | 이륜차 전용 무인단속시스템 |
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| KR (1) | KR102316700B1 (ko) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102533582B1 (ko) * | 2022-11-10 | 2023-05-17 | 주식회사 에이엔비 | 인공지능기반 운행위반 이륜자동차 단속 시스템 및 방법 |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20030061124A (ko) | 2002-01-10 | 2003-07-18 | 최광석 | 이륜 자동차의 단속 및 관리를 위한 데이터 송, 수신시스템 및 그 방법 |
| KR100464619B1 (ko) | 2002-07-15 | 2005-01-06 | 박제일 | 이륜 자동차의 단속 및 관리를 위한 데이터 송, 수신 장치 |
| KR100969303B1 (ko) * | 2010-02-01 | 2010-07-09 | (주)나인정보시스템 | 메디안 필터 기반 다기능 차량번호 인식 시스템 및 그 방법 |
| KR20150101850A (ko) * | 2014-02-27 | 2015-09-04 | 울산대학교 산학협력단 | 차량 단속 확인 장치 및 방법 |
| KR101942491B1 (ko) | 2018-11-08 | 2019-04-11 | 주식회사 싸인텔레콤 | 도로교통 상황 모니터링 관제·실시간 교통정보 분석·교통신호제어로 이루어진 인공지능형 cctv통합관제중개제어모듈을 갖는 cctv통합관제센터시스템 |
| KR102073971B1 (ko) * | 2019-09-10 | 2020-02-05 | (주)서광시스템 | 딥러닝 기반의 차량 단속 시스템 및 방법 |
| KR102166784B1 (ko) | 2020-05-22 | 2020-10-16 | 주식회사 서경산업 | 자전거 전용차로 ｃｃｔｖ 단속관리 시스템 |
| KR102234768B1 (ko) * | 2020-09-08 | 2021-04-01 | 주식회사 동부아이씨티 | 다기능 차량 검지 시스템 및 방법 |
-
2021
- 2021-05-31 KR KR1020210069648A patent/KR102316700B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20030061124A (ko) | 2002-01-10 | 2003-07-18 | 최광석 | 이륜 자동차의 단속 및 관리를 위한 데이터 송, 수신시스템 및 그 방법 |
| KR100464619B1 (ko) | 2002-07-15 | 2005-01-06 | 박제일 | 이륜 자동차의 단속 및 관리를 위한 데이터 송, 수신 장치 |
| KR100969303B1 (ko) * | 2010-02-01 | 2010-07-09 | (주)나인정보시스템 | 메디안 필터 기반 다기능 차량번호 인식 시스템 및 그 방법 |
| KR20150101850A (ko) * | 2014-02-27 | 2015-09-04 | 울산대학교 산학협력단 | 차량 단속 확인 장치 및 방법 |
| KR101942491B1 (ko) | 2018-11-08 | 2019-04-11 | 주식회사 싸인텔레콤 | 도로교통 상황 모니터링 관제·실시간 교통정보 분석·교통신호제어로 이루어진 인공지능형 cctv통합관제중개제어모듈을 갖는 cctv통합관제센터시스템 |
| KR102073971B1 (ko) * | 2019-09-10 | 2020-02-05 | (주)서광시스템 | 딥러닝 기반의 차량 단속 시스템 및 방법 |
| KR102166784B1 (ko) | 2020-05-22 | 2020-10-16 | 주식회사 서경산업 | 자전거 전용차로 ｃｃｔｖ 단속관리 시스템 |
| KR102234768B1 (ko) * | 2020-09-08 | 2021-04-01 | 주식회사 동부아이씨티 | 다기능 차량 검지 시스템 및 방법 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102533582B1 (ko) * | 2022-11-10 | 2023-05-17 | 주식회사 에이엔비 | 인공지능기반 운행위반 이륜자동차 단속 시스템 및 방법 |
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