KR102371995B1 - 다수의 회전형 카메라를 이용한 차로별 통행 정보 제공 시스템 및 방법 - Google Patents

다수의 회전형 카메라를 이용한 차로별 통행 정보 제공 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

다수의 회전형 카메라를 이용한 차로별 통행 정보 제공 시스템이 제공된다. 상기 시스템은 주행 도로 상에 설치된 복수의 회전형 카메라와 데이터를 송수신하는 통신모듈, 상기 데이터에 기초하여 차로별 통행 정보를 제공하고, 상기 복수의 회전형 카메라를 제어하기 위한 프로그램이 저장된 메모리 및 상기 메모리에 저장된 프로그램을 실행시키는 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는 상기 프로그램을 실행시킴에 따라, 상기 통신모듈을 통해 상기 복수의 회전형 카메라로부터 영상을 수신하면, 미리 학습된 영상분석 모델에 기초하여 상기 영상으로부터 영상 내 차량을 검출 및 트래킹하고, 상기 트래킹 결과에 따른 차량의 위치 정보 및 속도 정보의 추정 결과를 생성하고, 상기 위치 정보 및 속도 정보의 추정 결과에 기초하여 차로별 통행 정보를 생성한다.

Description

다수의 회전형 카메라를 이용한 차로별 통행 정보 제공 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR PROVIDING TRAFFIC INFORMATION FOR EACH LANE USING MULTIPLE ROTATING CAMERAS}
본 발명은 다수의 회전형 카메라를 이용한 차로별 통행 정보 제공 시스템 및 방법에 관한 것이다.
현재 교통정보는 표준노드링크 체계에 따라 구간 단위로 정보를 수집 및 가공하고 있으며, 이를 기반으로 도로 이용객에게 정보를 제공하고 있다. 이러한 표준노드링크 체계에서는 링크의 소통 정보를 차로 단위로 제공할 수 없으며, 전체 차로 중 1개 내지 2개의 차로만 정체를 보이는 경우, 이용객에게 정확한 정보를 제공할 수 없다.
예를 들어, 본선 차로는 소통이 원활하고, 진출 차로만 정체시에도 해당 도로 구간 전체가 정체 구간으로 안내되는 현상이 발생하는데, 종래 기술에서는 이를 해결하기 위한 방안을 제공하고 있지 않다.
공개특허공보 제10-2019-0076271호(2019.07.02)
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 도로 상에 설치된 복수의 회전형 카메라를 통해 촬영된 영상을 분석하여, 차량을 검출 및 트래킹하고, 트래킹 결과에 따른 위치/속도 정보를 통해 복수의 차로 각각에 대한 통행 정보를 제공하는, 다수의 회전형 카메라를 이용한 차로별 통행 정보 제공 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
다만, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 상기된 바와 같은 과제로 한정되지 않으며, 또다른 과제들이 존재할 수 있다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 제1 측면에 따른 다수의 회전형 카메라를 이용한 차로별 통행 정보 제공 시스템은 주행 도로 상에 설치된 복수의 회전형 카메라와 데이터를 송수신하는 통신모듈, 상기 데이터에 기초하여 차로별 통행 정보를 제공하고, 상기 복수의 회전형 카메라를 제어하기 위한 프로그램이 저장된 메모리 및 상기 메모리에 저장된 프로그램을 실행시키는 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는 상기 프로그램을 실행시킴에 따라, 상기 통신모듈을 통해 상기 복수의 회전형 카메라로부터 영상을 수신하면, 미리 학습된 영상분석 모델에 기초하여 상기 영상으로부터 영상 내 차량을 검출 및 트래킹하고, 상기 트래킹 결과에 따른 차량의 위치 정보 및 속도 정보의 추정 결과를 생성하고, 상기 위치 정보 및 속도 정보의 추정 결과에 기초하여 차로별 통행 정보를 생성한다.
본 발명의 일부 실시예에서, 상기 프로세서는 상기 복수의 회전형 카메라의 각 영상 내에서의 상기 차량의 위치 정보 및 속도 정보의 추정 결과를 생성하고, 기 설정된 속도 구간에 기초하여 정체, 서행 및 소통 원활로 구분되는 차로별 통행 정보를 생성할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예에서, 상기 프로세서는 상기 복수의 회전형 카메라의 각 영상으로부터 특정 차로에서의 차량의 주행 방향을 기준으로 소통 원활로 구분되는 영상의 회전형 카메라와, 서행 또는 정체로 구분되는 영상의 회전형 카메라를 구분하고, 상기 서행 또는 정체로 구분되는 회전형 카메라의 종단점을 식별하고, 상기 식별된 종단점에 기초하여 서행 및 정체 구간 길이를 추정할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예에서, 상기 프로세서는 상기 서행 또는 정체로 구분되는 영상 내 소통 원활로 판단되는 일부 구간이 존재하는 경우, 상기 영상으로부터 상기 일부 구간에 상응하는 부분을 제외한 위치에 상기 종단점을 설정할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예에서, 상기 복수의 회전형 카메라는 소정의 조건에 따라 그룹핑되고, 상기 프로세서는 그룹핑된 회전형 카메라로부터 수신한 각 영상에 기초하여 상기 차로별 통행 정보를 생성할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예에서, 상기 프로세서는 상기 그룹핑된 회전형 카메라 중 차량의 돌발 사고가 발생한 것으로 판단되는 위치에 상응하는 회전형 카메라를 기준으로 재그룹핑을 수행하고, 재그룹핑된 회전형 카메라로부터 수신한 각 영상에 기초하여 상기 차로별 통행 정보를 생성할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예에서, 상기 프로세서는 상기 차량의 위치 정보 및 속도 정보의 추정 결과에 기초하여 차로별 혼잡도를 산출하고, 산출된 차로별 혼잡도에 기초하여 상기 복수의 회전형 카메라의 운영 대수를 결정하여 그룹핑할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예에서, 상기 프로세서는 상기 차로별 혼잡도에 기초하여 상기 그룹핑된 회전형 카메라 중 하나의 메인 카메라와 나머지 서브 카메라를 선정하고, 상기 차로별 혼잡도에 따라 상기 메인 카메라 및 서브 카메라의 영상 촬영 방식을 세로 모드 및 가로 모드 중 어느 하나로 가변 운용할 수 있다.
또한, 본 발명의 제2 측면에 따른 다수의 회전형 카메라를 이용한 차로별 통행 정보 제공 방법은 복수의 회전형 카메라로부터 영상을 수신하는 단계; 미리 학습된 영상분석 모델에 기초하여 상기 영상으로부터 영상 내 차량을 검출 및 트래킹하는 단계; 상기 트래킹 결과에 따른 차량의 위치 정보 및 속도 정보의 추정 결과를 생성하는 단계 및 상기 위치 정보 및 속도 정보의 추정 결과에 기초하여 차로별 통행 정보를 생성하는 단계를 포함한다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 면에 따른 컴퓨터 프로그램은, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 상기 다수의 회전형 카메라를 이용한 차로별 통행 정보 제공 시스템 및 방법을 실행하며, 컴퓨터 판독가능 기록매체에 저장된다.
본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
상술한 본 발명에 의하면, 고속도로 등 진출로가 존재하는 구간으로 주행 중인 차량이 VMS 등을 통해 본선 차로 및 진출 차로의 정체 여부를 구별하여 안내를 받을 수 있도록 하여, 최적의 주행 차로를 통한 주행이 가능하게끔 할 수 있다. 이를 통해 끼어들기로 인한 본선 정체 해소 및 본선 차량의 착오 진입 방지로 인한 지출차로 정체를 감소시킬 수 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차로별 통행 정보 제공 시스템의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 적용되는 회전형 카메라를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 회전형 카메라를 통해 촬영된 영상의 특징을 설명하기 위한 도면이다.
도 4a 내지 도 4d는 복수의 회전형 카메라를 통해 차로별 통행 정보를 제공하는 일 예시를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 차로별 통행 정보 제공 방법의 순서도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
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 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 다수의 회전형 카메라(10)를 이용한 차로별 통행 정보 제공 시스템(100, 이하 차로별 통행 정보 제공 시스템)을 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차로별 통행 정보 제공 시스템(100)의 블록도이다. 도 2는 본 발명의 일 실시예에 적용되는 회전형 카메라(10)를 설명하기 위한 도면이다. 도 3은 회전형 카메라(10)를 통해 촬영된 영상의 특징을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 차로별 통행 정보 제공 시스템(100)은 통신모듈(110), 메모리(120) 및 프로세서(130)를 포함한다.
통신모듈(110)은 주행 도로 상에 설치된 복수의 회전형 카메라(10)와 데이터를 송수신한다.
이때, 본 발명의 일 실시예에서 도로 상에 설치된 카메라는 회전형 카메라(10)인 것을 특징으로 한다. 즉, 종래 도로 상에 설치된 카메라는 단일 가로형 카메라를 통해 도로 구간 내 교통량을 수집하고, 해당 교통량을 전체 차로에 대한 교통 흐름에 대한 정보로 제공하였다.
이와 달리, 본 발명의 일 실시예는 도로 상황에 따라, 정확히는 차로별 통행 정보에 기초하여 가로 방향 및 세로 방향의 촬영이 가능한 다수의 회전형 카메라(10)를 이용하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예로, 회전형 카메라(10)는 16:9 비율의 가로 방향 및 9:16 비율의 세로 방향을 자유롭게 설정할 수 있으며, 가로 방향 및 세로 방향의 설정은 관리자에 의해 고정형으로 운용될 수도 있고, 차로별 혼잡도에 기초하여 가변형으로 운용될 수도 있다. 이때, 차로별 혼잡도에 따라 가변적으로 운용되는 실시예는 후술하도록 한다.
본 발명의 일 실시예에서, 회전형 카메라(10)는 기본적으로 대상 구역을 멀리 그리고 길게 촬영하고자 하는 경우 세로 모드로 운용되고, 커브 구간이나 넓은 화각을 통해 촬영하고자 하는 경우 가로 모드로 운용될 수 있다.
이러한 회전형 카메라(10)를 적용함으로써, 본 발명의 일 실시예는 도 3과 같이 도로의 형태에 따라 도로의 교통량을 유리한 조건으로 변경하여 관측할 수 있으며, 동일한 도로 구간을 측정하더라도 적은 수의 카메라를 이용하여 넓은 구간을 검지할 수 있는 장점이 있다.
또한, 회전형 카메라(10)를 세로 모드로 운용시 사각지대를 최소화할 수 있어 더욱 정확한 차로별 통행 정보를 생성할 수 있는 장점이 있다.
그밖에, 본 발명의 일 실시예에 따른 회전형 카메라(10)는 영상 분석을 위한 영상 떨림 보정 기술이 적용될 수 있으며, 선명한 야간 영상 확보를 위한 저조도 촬영 기술이 적용될 수도 있다.
다시 도 1을 참조하면, 메모리(120)에는 통신모듈(110)을 통해 송수신하는 데이터에 기초하여 차로별 통행 정보를 제공하고, 복수의 회전형 카메라(10)를 제어하기 위한 프로그램이 저장된다. 그리고 프로세서(130)는 메모리(120)에 저장된 프로그램을 실행시킨다.
여기에서, 메모리(120)는 전원이 공급되지 않아도 저장된 정보를 계속 유지하는 비휘발성 저장장치 및 휘발성 저장장치를 통칭하는 것이다. 예를 들어, 메모리(120)는 콤팩트 플래시(compact flash; CF) 카드, SD(secure digital) 카드, 메모리 스틱(memory stick), 솔리드 스테이트 드라이브(solid-state drive; SSD) 및 마이크로(micro) SD 카드 등과 같은 낸드 플래시 메모리(NAND flash memory), 하드 디스크 드라이브(hard disk drive; HDD) 등과 같은 마그네틱 컴퓨터 기억 장치 및 CD-ROM, DVD-ROM 등과 같은 광학 디스크 드라이브(optical disc drive) 등을 포함할 수 있다.
또한, 메모리(120)에 저장된 프로그램은 소프트웨어 또는 FPGA(Field Programmable Gate Array) 또는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit)와 같은 하드웨어 형태로 구현될 수 있으며, 소정의 역할들을 수행할 수 있다.
프로세서(130)는 통신모듈(110)을 통해 복수의 회전형 카메라(10)로부터 영상을 수신하면, 미리 학습된 영상분석 모델에 기초하여 영상으로부터 차량을 검출 및 트래킹한다. 그리고 트래킹 결과에 따른 차량의 위치 정보 및 속도 정보의 추정 결과를 생성하고, 위치 정보 및 속도 정보에 따른 추정 결과에 기초하여 차로별 통행 정보를 생성한다.
즉, 프로세서(130)는 다수의 회전형 카메라(10)를 통해 차로별 정체 구간이 어느 위치까지 발생하였는지를 파악하여, 차량이 정체 구간에 진입하기 전에 미리 해당 차량의 운전자에게 V2X에 따른 정보 제공 또는 VMS 등의 표출 장치를 통해, 주행 방향에 맞는 최적의 차로로 주행하도록 하여, 전체 교통 흐름을 원활하도록 할 수 있다.
도 4a 내지 도 4d는 복수의 회전형 카메라(10)를 통해 차로별 통행 정보를 제공하는 일 예시를 설명하기 위한 도면이다.
일 실시예로, 주행 도로 상에는 복수의 회전형 카메라(C#1, C#2,??,C#N)가 설치되어, 주행 중인 차량이 포함된 영상을 촬영한다. 기본적으로 복수의 회전형 카메라(10)는 모두 세로 모드로 운용되어 영상을 촬영할 수 있다.
프로세서(130)는 복수의 회전형 카메라(10)를 통해 촬영된 영상을 수신하면, 각 영상을 미리 학습된 영상분석 모델을 이용하여 영상으로부터 차량을 검출 및 트래킹한다.
이때, 프로세서(130)는 복수의 회전형 카메라(10)를 통해 촬영된 영상을 대상으로 RTSP(Real-time Streaming Protocol) 스트리밍을 통한 이미지 파싱을 수행할 수 있다.
또한, 다수의 회전형 카메라(10)로부터 촬영된 각 영상을 대상으로, 차로 영역을 분할하고, 관심 영역을 지정하는 등의 영상 전처리 과정을 수행할 수도 있다.
한편, 프로세서(130)는 미리 수집된 영상 데이터를 및 맞춤형 학습 데이터를 기반으로 객체 검출 모델 및 객체 트래킹 모델을 학습할 수 있다. 객체 검출은 학습 데이터 셋으로부터 영상 내에서 차량의 위치를 검출하고, 해당 위치를 바운딩 박스로 나타내는 형태로 학습될 수 있다. 또한, 객체 트래킹의 학습은 차량 검출 결과를 기반으로 개별 차량을 추적하기 위한 다양한 알고리즘을 적용할 수 있다.
프로세서(130)는 복수의 회전형 카메라(10)의 각 영상을 수신하면, 각 영상 내에서 차량의 위치 정보 및 속도 정보의 추정 결과를 생성하고, 기 설정된 속도 구간에 기초하여 정체, 서행 및 소통 원활로 구분되는 차로별 통행 정보를 생성할 수 있다.
이때, 프로세서(130)는 차량의 위치 정보 및 속도 정보의 추정 결과를 통하여 전체 차로별 평균 속도 정보를 산출하고, 차로별 평균 속도 정보를 통하여 1번 카메라부터 N번 카메라까지 순차적으로 차로별 통행 정보를 생성할 수 있다.
일 예로, 40Km/h 미만인 구간은 정체(적색)로, 40km/h~80km/h 미만인 구간은 서행(주황)으로, 80km/h 이상인 구간은 소통 원활(녹색)로 차로별 통행 정보를 생성할 수 있다.
위 예시에 따라 프로세서(130)는, IC 진출로 인한 일부 차로가 정체인, VMS를 기준으로 1km 앞부터 4차로와 5차로가 1.5km 지점이 정체인 것으로 판단할 수도 있고(도 4a 내지 도 4b), 전방 1.5km부터 정체인 것으로 판단할 수도 있고(도 4c), 현재 구간부터 전차로가 정체인 것으로 판단할 수도 있다(도 4d).
일 실시예로, 프로세서(130)는 복수의 회전형 카메라(10)의 각 영상으로부터 특정 차로에서의 차량의 주행 방향을 기준으로 소통 원활로 구분되는 영상의 회전형 카메라와, 서행 또는 정체로 구분되는 영상의 회전형 카메라를 구분하고, 이 중 서행 또는 정체로 구분되는 회전형 카메라의 종단점을 식별하여, 서행 및 정체 구간의 길이를 추정할 수 있다.
이때, 프로세서(130)는 서행 또는 정체로 구분되는 영상 내 소통 원활로 판단되는 일부 구간이 존재하는 경우, 영상으로부터 일부 구간에 상응하는 부분을 제외한 위치에 종단점을 설정할 수 있다.
예를 들어, 도 4b에서 1번 카메라부터 N번 카메라까지 교통량 정체를 확인하여, 차로별 정체가 있는 종단점을 식별하고, 종단점을 통해 차로별 통행 정보를 생성할 수 있다.
즉, 1차로 및 2차로의 1번 카메라 및 N번 카메라의 영상을 통해서는 소통 원활로 확인되고, 3차로의 1번 카메라는 소통 원활로 확인되고, 2번 카메라의 영상을 통해 일부 구간은 소통 원활로 확인되고 나머지 구간은 서행으로 확인되며, 이후 카메라를 통해 서행으로 확인되는 경우, 프로세서(130)는 C#2 카메라의 소통 원활로 판단되는 일부 구간에 상응하는 부분을 제외한 위치에 제1 종단점을 설정하고, C#N-2 카메라의 영상의 끝 부분에 제2 종단점을 설정하여, 제1 내지 제2 종단점 사이의 구간을 서행 구간으로 판단할 수 있다.
4차로의 1번 카메라는 서행으로 확인되고, 2번 카메라부터 정체로 확인되며(제1 종단점), C#N-2 카메라의 서행으로 판단되는 일부 구간에 상응하는 구간을 제외한 위치에 제2 종단점을 설정하여, 제1 내지 제2 종단점 사이의 구간을 정체 구간으로 판단하고, 동일한 방법을 통해 서행 구간 및 소통 원활 구간을 구분하여 판단 및 제공할 수 있다.
5차로의 경우도 마찬가지로, 1번 카메라의 영상 시작점을 제1 종단점으로 설정하고, C#N-2 카메라의 일부 구간에서의 위치를 제2 종단점으로 설정하여, 정체 구간을 판단하고, 동일하게 서행 및 소통 원활 구간을 판단 및 제공할 수 있다/
이를 통해, 본 발명의 일 실시예는 각 회전형 카메라가 담당하는 각 구간(길이)에 대한 정체 여부뿐만 아니라, 각 회전형 카메라에서 촬영된 영상 내에서의 정체 구간을 구분하여 보다 자세한 정체 여부에 대한 정보를 제공할 수도 있다.
이때, 실제로 사용자에게 제공되는 정보는 VMS에 표출되는 바와 같이 수치적 정보로 제공된다.
이러한 예시의 경우, 1차로와 2차로는 소통 원활로 판단되는 상태이므로, 본선 차로로 진행하고자 하는 차량을 대상으로 1차로와 2차로를 주행하도록 안내할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에서, 복수의 회전형 카메라(10)는 소정의 조건에 따라 복수의 그룹으로 설정되어 운용될 수 있다. 그리고 프로세서(130)는 그룹핑된 회전형 카메라로부터 수신한 각 영상에 기초하여 차로별 통행 정보를 생성할 수 있다.
일 예로, 10km 마다 해당 구간 내 포함된 복수의 회전형 카메라(10)를 하나의 그룹으로 형성할 수도 있다. 또는, 커브의 유무, 커브의 정도(곡률), 노면의 고도 유무 및 고도의 정도, 진출입로 유무를 고려하여 그룹 내 포함될 회전형 카메라의 수가 결정될 수 있다.
일 실시예로, 프로세서(130)는 소정의 위치에 차량의 돌발 사고가 발생한 것으로 확인된 경우, 그룹핑된 회전형 카메라 중 차량의 돌발 사고가 발생한 것으로 판단되는 위치에 상응하는 회전형 카메라를 기준으로 재그룹핑을 수행하고, 재그룹핑된 회전형 카메라로부터 수신한 각 영상에 기초하여 차로별 통행 정보를 생성할 수 있다.
예를 들어, 1차로, 2차로에서 C#N-1번 카메라를 통해 교통 사고 발생 등이 확인된 경우, 프로세서(130)는 C#1~C#N으로 그룹핑된 카메라를, C#N-1~C#M의 그룹으로 재구성하여 해당 그룹을 통해 차로별 통행 정보를 생성 및 제공할 수 있다. 이를 통해, 사고 지점을 기준으로 정확한 정체 구간을 산출하여 후속 차량들에게 제공할 수 있다.
또 다른 실시예로, 프로세서(130)는 차량의 위치 정보 및 속도 정보의 추정 결과에 기초하여 차로별 혼잡도를 산출하고, 산출된 차로별 혼잡도에 기초하여 복수의 회전형 카메라(10)의 운영 대수를 결정하여 그룹핑할 수 있다.
이때, 차로별 혼잡도는 1개 차로에서의 혼잡도, 복수 개의 차로에서의 개별 혼잡도, 복수 개의 그룹으로 구분되는 차로에서의 혼잡도 등으로 구분될 수 있으며, 정체 및 서행 여부로 제공될 수 있다.
일 예로, 하나의 그룹내 10개의 회전형 카메라가 구성되어 운용되는 중, 복수 개의 차로 중 1개의 차로에서만 정체 및 서행 구간이 발생되는 것으로 판단시, 10개의 카메라 중 그룹 내 촬영 영역을 커버 가능한 5개의 카메라(예를 들어, 1, 3, 5, 7, 9번 카메라)만을 운용하고 나머지는 대기 상태로 전환하여 운용할 수 있다.
반대로, 복수 개의 차로 전체에서 정체 및 서행 구간이 발생되는 것으로 감지시, 대기 상태인 5개를 다시 활성화시켜 10개의 카메라를 모두 운용할 수 있다.
이때, 프로세서(130)는 그룹 내 활성화된 회전형 카메라를 제1 서브 그룹으로 구성하고, 대기 상태로 전환된 회전형 카메라를 제2 서브 그룹으로 구성하며, 실시간으로 산출된 차로별 혼잡도에 기초하여 제1 서브 그룹 및 제2 서브 그룹을 재구성할 수 있다.
즉, 본 발명의 일 실시예는 차로별 혼잡도에 기초하여 그룹 내 회전형 카메라(10)의 운용 대수를 실시간으로 가변 운용함으로써, 실시간 객체 감지 및 서버(차로별 통행 정보 제공 시스템)에서의 연산량 및 부하를 조절할 수 있다.
또 다른 실시예로, 프로세서(130)는 차로별 혼잡도에 기초하여 그룹핑된 회전형 카메라(10) 중 하나의 메인 카메라와 나머지 서브 카메라를 선정하여 운용할 수 있다. 일 예로, 메인 카메라는 전술한 실시예에서 돌발 상황이 존재하는 위치에 상응하는 카메라로 선정하거나, 진출입로의 위치에 상응하는 카메라로 선정하는 등 다양한 조건에 따라 선정될 수 있다.
그리고 프로세서(130)는 차로별 혼잡도에 따라 메인 카메라 및 서브 카메라의 영상 촬영 방식을 세로 모드 및 가로 모드 중 어느 하나로 가변 운용할 수 있다.
일 예로, 하나의 그룹내 10개의 회전형 카메라가 구성되어 운용되는 중, 복수 개의 차로 중 1개의 차로에서만 정체 및 서행 구간이 발생되는 것으로 판단시, 1개의 메인 카메라만 세로 모드로 영상을 촬영하도록 하고, 나머지 서브 카메라는 가로 모드로 영상을 촬영하도록 할 수 있다.
반대로, 복수 개의 차로 전체에서 정체 및 서행 구간이 발생되는 것으로 감지시, 서브 카메라를 세로 모드로 전환시켜, 그룹 내 회전형 카메라 모두에 대한 세로 영상을 획득할 수 있다. 이러한 세로 모드로의 전환률은 차로별 혼잡도에 비례하여 결정될 수 있다.
즉, 복수 개의 차로에서 소통 원활 구간이 많은 경우에는 연산량을 감소시키기 위해, 세로 모드로의 운용을 최소화시키고, 정체 구간이 많이 발생한 경우에는 연산량이 다소 발생하더라도 정확한 객체 탐지 및 트래킹을 위해 세로 모드의 운용을 증가시켜 보다 정확한 차로별 통행 정보를 생성 및 제공할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 차로별 통행 정보 제공 방법의 순서도이다.
한편, 도 5에 도시된 각 단계들은 전술한 차로별 통행 정보 제공 시스템(100)에 의해 수행되는 것으로 이해될 수 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
먼저, 복수의 회전형 카메라(10)로부터 영상을 수신하고(S110), 미리 학습된 영상분석 모델에 기초하여 영상으로부터 영상 내 차량을 검출 및 트래킹한다(S120).
다음으로, 트래킹 결과에 따른 차량의 위치 정보 및 속도 정보의 추정 결과를 생성하고(S130), 위치 정보 및 속도 정보의 추정 결과에 기초하여 차로별 통행 정보를 생성한다(S140).
한편, 상술한 설명에서, 단계 S110 내지 S140은 본 발명의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다. 아울러, 기타 생략된 내용이라 하더라도 도 1 내지 도 4d의 차로별 통행 정보 제공 시스템(100)의 내용은 도 5의 내용에도 적용될 수 있다.
이상에서 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 차로별 통행 정보 제공 방법은, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 어플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다.
상기 전술한 프로그램은, 상기 컴퓨터가 프로그램을 읽어 들여 프로그램으로 구현된 상기 방법들을 실행시키기 위하여, 상기 컴퓨터의 프로세서(CPU)가 상기 컴퓨터의 장치 인터페이스를 통해 읽힐 수 있는 C, C++, JAVA, Ruby, 기계어 등의 컴퓨터 언어로 코드화된 코드(Code)를 포함할 수 있다. 이러한 코드는 상기 방법들을 실행하는 필요한 기능들을 정의한 함수 등과 관련된 기능적인 코드(Functional Code)를 포함할 수 있고, 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 소정의 절차대로 실행시키는데 필요한 실행 절차 관련 제어 코드를 포함할 수 있다. 또한, 이러한 코드는 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 실행시키는데 필요한 추가 정보나 미디어가 상기 컴퓨터의 내부 또는 외부 메모리의 어느 위치(주소 번지)에서 참조되어야 하는지에 대한 메모리 참조관련 코드를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 컴퓨터의 프로세서가 상기 기능들을 실행시키기 위하여 원격(Remote)에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 통신이 필요한 경우, 코드는 상기 컴퓨터의 통신 모듈을 이용하여 원격에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 어떻게 통신해야 하는지, 통신 시 어떠한 정보나 미디어를 송수신해야 하는지 등에 대한 통신 관련 코드를 더 포함할 수 있다.
상기 저장되는 매체는, 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상기 저장되는 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있지만, 이에 제한되지 않는다. 즉, 상기 프로그램은 상기 컴퓨터가 접속할 수 있는 다양한 서버 상의 다양한 기록매체 또는 사용자의 상기 컴퓨터상의 다양한 기록매체에 저장될 수 있다. 또한, 상기 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장될 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
10: 회전형 카메라
100: 차로별 통행 정보 제공 시스템
110: 통신모듈
120: 메모리
130: 프로세서

Claims (9)

  1. 주행 도로 상에 설치된 복수의 회전형 카메라와 데이터를 송수신하는 통신모듈,
    상기 데이터에 기초하여 차로별 통행 정보를 제공하고, 상기 복수의 회전형 카메라를 제어하기 위한 프로그램이 저장된 메모리 및
    상기 메모리에 저장된 프로그램을 실행시키는 프로세서를 포함하되,
    상기 프로세서는 상기 프로그램을 실행시킴에 따라, 상기 통신모듈을 통해 상기 복수의 회전형 카메라로부터 영상을 수신하면, 미리 학습된 영상분석 모델에 기초하여 상기 영상으로부터 영상 내 차량을 검출 및 트래킹하고, 상기 트래킹 결과에 따른 차량의 위치 정보 및 속도 정보의 추정 결과를 생성하고, 상기 위치 정보 및 속도 정보의 추정 결과에 기초하여 차로별 통행 정보를 생성하고,
    상기 프로세서는 상기 복수의 회전형 카메라의 각 영상으로부터 특정 차로에서의 차량의 주행 방향을 기준으로 소통 원활로 구분되는 영상의 회전형 카메라와, 서행 또는 정체로 구분되는 영상의 회전형 카메라를 구분하고, 상기 서행 또는 정체로 구분되는 회전형 카메라의 종단점을 식별하고, 상기 식별된 종단점에 기초하여 서행 및 정체 구간 길이를 추정하는 것인,
    다수의 회전형 카메라를 이용한 차로별 통행 정보 제공 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 복수의 회전형 카메라의 각 영상 내에서의 상기 차량의 위치 정보 및 속도 정보의 추정 결과를 생성하고, 기 설정된 속도 구간에 기초하여 정체, 서행 및 소통 원활로 구분되는 차로별 통행 정보를 생성하는 것인,
    다수의 회전형 카메라를 이용한 차로별 통행 정보 제공 시스템.
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 서행 또는 정체로 구분되는 영상 내 소통 원활로 판단되는 일부 구간이 존재하는 경우, 상기 영상으로부터 상기 일부 구간에 상응하는 부분을 제외한 위치에 상기 종단점을 설정하는 것인,
    다수의 회전형 카메라를 이용한 차로별 통행 정보 제공 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 회전형 카메라는 소정의 조건에 따라 그룹핑되고, 상기 프로세서는 그룹핑된 회전형 카메라로부터 수신한 각 영상에 기초하여 상기 차로별 통행 정보를 생성하는 것인,
    다수의 회전형 카메라를 이용한 차로별 통행 정보 제공 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 그룹핑된 회전형 카메라 중 차량의 돌발 사고가 발생한 것으로 판단되는 위치에 상응하는 회전형 카메라를 기준으로 재그룹핑을 수행하고, 재그룹핑된 회전형 카메라로부터 수신한 각 영상에 기초하여 상기 차로별 통행 정보를 생성하는 것인,
    다수의 회전형 카메라를 이용한 차로별 통행 정보 제공 시스템.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 차량의 위치 정보 및 속도 정보의 추정 결과에 기초하여 차로별 혼잡도를 산출하고, 산출된 차로별 혼잡도에 기초하여 상기 복수의 회전형 카메라의 운영 대수를 결정하여 그룹핑하는 것인,
    다수의 회전형 카메라를 이용한 차로별 통행 정보 제공 시스템.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 차로별 혼잡도에 기초하여 상기 그룹핑된 회전형 카메라 중 하나의 메인 카메라와 나머지 서브 카메라를 선정하고,
    상기 차로별 혼잡도에 따라 상기 메인 카메라 및 서브 카메라의 영상 촬영 방식을 세로 모드 및 가로 모드 중 어느 하나로 가변 운용하는 것인,
    다수의 회전형 카메라를 이용한 차로별 통행 정보 제공 시스템.
  9. 컴퓨터에 의해 수행되는 방법에 있어서,
    복수의 회전형 카메라로부터 영상을 수신하는 단계;
    미리 학습된 영상분석 모델에 기초하여 상기 영상으로부터 영상 내 차량을 검출 및 트래킹하는 단계;
    상기 트래킹 결과에 따른 차량의 위치 정보 및 속도 정보의 추정 결과를 생성하는 단계 및
    상기 위치 정보 및 속도 정보의 추정 결과에 기초하여 차로별 통행 정보를 생성하는 단계를 포함하고,
    상기 위치 정보 및 속도 정보의 추정 결과에 기초하여 차로별 통행 정보를 생성하는 단계는,
    상기 복수의 회전형 카메라의 각 영상으로부터 특정 차로에서의 차량의 주행 방향을 기준으로 소통 원활로 구분되는 영상의 회전형 카메라와, 서행 또는 정체로 구분되는 영상의 회전형 카메라를 구분하고, 상기 서행 또는 정체로 구분되는 회전형 카메라의 종단점을 식별하고, 상기 식별된 종단점에 기초하여 서행 및 정체 구간 길이를 추정하는 것인,
    다수의 회전형 카메라를 이용한 차로별 통행 정보 제공 방법.
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20060116769A (ko) * 2006-09-22 2006-11-15 (주)한일에스티엠 도로변 재난 감시방법 및 그 시스템
KR100688390B1 (ko) * 2005-08-25 2007-03-02 브이앤아이 주식회사 교통정보 검지시스템 및 이를 이용한 교통정보 검지방법
KR20190076271A (ko) 2017-12-22 2019-07-02 한동대학교 산학협력단 Cctv 영상을 이용한 도로 혼잡도 분석 방법 및 시스템
KR20200026492A (ko) * 2018-09-03 2020-03-11 주식회사 월드씨엔에스 IoT기반의 카메라 그룹핑을 이용한 터널 내 유고 감시 시스템
KR102262810B1 (ko) * 2021-03-02 2021-06-11 주식회사 아프로시스템즈 도로 상황에 따른 가변형 제한속도 관리시스템과 판단방법

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100688390B1 (ko) * 2005-08-25 2007-03-02 브이앤아이 주식회사 교통정보 검지시스템 및 이를 이용한 교통정보 검지방법
KR20060116769A (ko) * 2006-09-22 2006-11-15 (주)한일에스티엠 도로변 재난 감시방법 및 그 시스템
KR20190076271A (ko) 2017-12-22 2019-07-02 한동대학교 산학협력단 Cctv 영상을 이용한 도로 혼잡도 분석 방법 및 시스템
KR20200026492A (ko) * 2018-09-03 2020-03-11 주식회사 월드씨엔에스 IoT기반의 카메라 그룹핑을 이용한 터널 내 유고 감시 시스템
KR102262810B1 (ko) * 2021-03-02 2021-06-11 주식회사 아프로시스템즈 도로 상황에 따른 가변형 제한속도 관리시스템과 판단방법

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