KR102515050B1 - 터널 관제영상 보정장치 및 그 장치의 구동방법 - Google Patents

터널 관제영상 보정장치 및 그 장치의 구동방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 터널 관제영상 보정장치 및 그 장치의 구동방법에 관한 것으로서, 본 발명의 실시예에 따른 터널 관제영상 보정장치는, 터널 내 차선을 따라 서로 다른 위치에 설치되는 복수의 촬영장치의 촬영영상을 결합하여 터널 전체의 차량 이동을 화면에서 한눈에 볼 수 있도록 생성하는 연속 영상을 저장하는 저장부, 및 저장한 연속 영상 내 차량 객체 이미지에서 이미지의 왜곡이 발생하는 차량 객체 이미지를 왜곡이 없는 차량 객체 이미지로 변환 생성하여 터널을 관제하는 관제장치로 전송하는 제어부를 포함할 수 있다.

Description

터널 관제영상 보정장치 및 그 장치의 구동방법{Apparatus for Correction of Tunnel Monitoring Images and Driving Method Thereof}
본 발명은 터널 관제영상 보정장치 및 그 장치의 구동방법에 관한 것으로서, 더 상세하게는 가령 관제 센터에서 터널 관제가 용이하도록 터널 전체의 모습을 한눈에 보여주는 연속 영상을 화면상에 구현할 때 차량 등의 객체가 터널을 지나면서 광학적 특성상 도로면을 제외한 그 외의 객체들의 이미지에서 발생하는 깨짐 현상을 개선하려는 터널 관제영상 보정장치 및 그 장치의 구동방법에 관한 것이다.
현재 사용되고 있는 터널 입구 부분에는 터널 내부에서의 사고를 미연에 예방하기 위한 수단으로 차량의 속도를 감시하는 속도 감지용 CCTV가 설치되고 있고, 터널 내부에는 교통정보(예: 평균 및 공간통행속도, 교통량, 교통밀도, 서비스 수준 등) 및 정지차량, 역주행, 보행자, 낙하물, 화재/연기 발생 등의 돌발 상황 검지를 위한 터널관제용 CCTV가 설치 운용되고 있다. 현재, 터널에 설치되는 CCTV는 통상적으로 대략 높이 4~6m의 높이에 설치되어 있으므로, CCTV 고장 또는 교체를 필요로 하는 경우, 터널 내의 차량을 일부 또는 전체의 통행을 통제하고, 고소 작업대를 이용한 유지 보수 작업이 이루어지고 있다.
종래에 터널관제용 CCTV는 환경이 서로 다른 터널의 조건에 관계없이 대부분 터널 측면 벽에 설치가 되어있기 때문에 가까운 쪽 차로와 먼 쪽 차로의 표출 정도 차이가 발생할 수 있으며, 가까운 쪽 차로에 대형 차량이 지나갈 경우, 나머지 영역이 가려져 관제가 일시적으로 불가능해지는 문제가 발생한다.
또한, 종래에는 관제 센터에서 터널 내부를 관제할 때 터널의 입구에서 출구까지 내부 전체를 연속적으로 볼 수 없어 사건, 사고의 발생시 상황 파악을 위해 시간이 지체되는 문제도 발생한다.
한국등록특허공보 제10-1736439호(2017.05.10) 한국등록특허공보 제10-2196356호(2020.12.22) 한국공개특허공보 제10-2019-0023580호(2019.03.08)
본 발명의 실시예는 가령 관제 센터에서 터널 관제가 용이하도록 터널 전체의 모습을 한눈에 보여주는 연속 영상을 화면상에 구현할 때 차량 등의 객체가 터널을 지나면서 광학적 특성상 도로면을 제외한 그 외의 객체들의 이미지에서 발생하는 깨짐 현상을 개선하려는 터널 관제영상 보정장치 및 그 장치의 구동방법을 제공함에 그 목적이 있다.
본 발명의 실시예에 따른 터널 관제영상 보정장치는, 터널 내 차선을 따라 서로 다른 위치에 설치되는 복수의 촬영장치의 촬영영상을 결합하여 터널 전체의 차량 이동을 화면에서 한눈에 볼 수 있도록 생성하는 연속 영상을 저장하는 저장부, 및 상기 저장한 연속 영상 내 차량 객체 이미지에서 이미지의 왜곡이 발생하는 차량 객체 이미지를 왜곡이 없는 차량 객체 이미지로 변환 생성하여 상기 터널을 관제하는 관제장치로 전송하는 제어부를 포함한다.
상기 제어부는, 상기 터널 내 차량 도로에 대한 그래픽 이미지를 생성하며, 상기 생성한 그래픽 이미지를 배경으로 하여 상기 연속 영상에서 추출 및 변환 생성하는 왜곡이 없는 차량 객체 이미지를 결합해 상기 관제장치로 전송하여 시간 변화에 따라 관제가 이루어지도록 할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 그래픽 이미지를 생성할 때 상기 복수의 촬영장치로부터 제공되는 촬영영상에서 차선 정보를 각각 추출하여 상기 각각 추출한 차선 정보의 좌표 정보를 반영하여 그래픽 이미지를 생성할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 연속 영상에서 추출되는 차량 객체 이미지를 인공지능(AI)의 객체 분류기를 이용해 왜곡이 발생하는 차량 객체 이미지를 분류하며, 상기 왜곡이 있는 차량 객체 이미지를 왜곡이 없는 차량 객체 이미지로 변경할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 왜곡이 발생한 차량 객체 이미지의 직전 또는 직후의 비디오 프레임에서 추출하는 왜곡이 없는 차량 객체 이미지를 이용하여 상기 왜곡이 발생하는 차량 객체 이미지를 교체 또는 보정할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 터널 관제영상 보정장치의 구동방법은, 저장부가 터널 내 차선을 따라 서로 다른 위치에 설치되는 복수의 촬영장치의 촬영영상을 결합하여 터널 전체의 차량 이동을 화면에서 한눈에 볼 수 있도록 생성하는 연속 영상을 저장하는 단계, 및 제어부가 상기 저장한 연속 영상 내 차량 객체 이미지에서 이미지의 왜곡이 발생하는 차량 객체 이미지를 왜곡이 없는 차량 객체 이미지로 변환 생성하여 상기 터널을 관제하는 관제장치로 전송하는 단계를 포함한다.
상기 구동방법은, 상기 터널 내 차량 도로에 대한 그래픽 이미지를 생성하는 단계, 및 상기 생성한 그래픽 이미지를 배경으로 하여 상기 연속 영상에서 추출 및 변환 생성하는 왜곡이 없는 차량 객체 이미지를 결합해 상기 관제장치로 전송하여 시간 변화에 따라 관제가 이루어지도록 하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 그래픽 이미지를 생성하는 단계는, 상기 복수의 촬영장치로부터 제공되는 촬영영상에서 차선 정보를 각각 추출하여 상기 각각 추출한 차선 정보의 좌표 정보를 반영하여 그래픽 이미지를 생성할 수 있다.
상기 변환 생성하는 단계는, 상기 연속 영상에서 추출되는 차량 객체 이미지를 인공지능(AI)의 객체 분류기를 이용해 왜곡이 발생하는 차량 객체 이미지를 분류하는 단계, 및 상기 분류한 왜곡이 있는 차량 객체 이미지를 왜곡이 없는 차량 객체 이미지로 변경하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 변경하는 단계는, 상기 왜곡이 발생한 차량 객체 이미지의 직전 또는 직후의 비디오 프레임에서 추출하는 왜곡이 없는 차량 객체 이미지를 이용하여 상기 왜곡이 발생하는 차량 객체 이미지를 교체 또는 보정할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면 가령 터널 내에서 각각의 카메라별로 구성되는 시스템을 연속 영상 솔루션 즉 프로그램을 통하여 사용성을 개선할 수 있을 것이다.
또한, 본 발명의 실시예는 연속 영상 솔루션을 통해 터널 입구부터 출구까지 모든 자동차를 표출할 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 터널 관제영상 보정 시스템을 나타내는 도면,
도 2 및 도 3은 도 1의 시스템을 도식화하는 보여주는 도면,
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 터널 관제영상 보정장치의 세부구조를 예시한 블록다이어그램,
도 5는 터널 내에서 촬영되는 연속 영상의 스티칭 이미지(Stitching image)를 설명하기 위한 도면,
도 6은 연속된 영상에서 객체를 추적하기 위한 추적기 알고리즘을 설명하기 위한 도면, 그리고
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 터널 관제영상 보정장치의 구동 과정을 나타내는 흐름도이다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대하여 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 터널 관제영상 보정 시스템을 나타내는 도면이며, 도 2 및 도 3은 도 1의 시스템을 도식화하는 보여주는 도면이다.
도 1 내지 도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 터널 관제영상 보정 시스템(90)은 촬영장치(100), 영상분석장치(110), 통신망(120), 영상서비스장치(130) 및 관제장치(140)의 일부 또는 전부를 포함할 수 있다.
여기서, "일부 또는 전부를 포함한다"는 것은 영상분석장치(110)와 같은 일부 구성요소가 생략되어 터널 관제영상 보정 시스템(90)이 구성되거나, 영상서비스장치(130)를 구성하는 구성요소의 일부 또는 전부가 영상분석장치(110)나 통신망(120)을 구성하는 네트워크장치(예: 무선교환장치 등)에 통합되어 구성될 수 있는 것 등을 의미하는 것으로서, 발명의 충분한 이해를 돕기 위하여 전부 포함하는 것으로 설명한다.
촬영장치(100)는 다수개가 터널 내에 설치되며, 터널 내 도로의 중앙선을 기준으로 좌측과 우측으로 각각 차선을 따라 설치되거나 중앙선을 따라 설치될 수 있다. 중앙선을 따라 설치되는 경우에도 촬영장치(100)의 촬영 각도를 고려할 때 좌측과 우측을 지나는 차량들을 촬영하는 데 크게 문제가 없을 것이다. 촬영장치(100)는 터널 입구부터 터널 출구까지 차량의 이동을 관제하기 위하여 차선을 따라 지정 간격마다 배치되어 설치되는 것이 바람직하다. 촬영장치(100)는 도 2에서 볼 수 있는 바와 같이 터널의 도로면을 기준으로 상측에 구비될 수 있으며, 이에 따라 터널 내에서 자신의 관할 영역의 도로를 지나는 차량 등을 촬영하여 촬영영상을 도 1의 영상분석장치(110)로 전송할 수 있다. 가령 영상분석장치(110)는 에지장치라 명명될 수도 있을 것이다.
본 발명의 실시예에 따른 촬영장치(100)는 IP 카메라와 광학렌즈를 포함하여 구성될 수 있다. 물론 CCTV와 같은 형태의 카메라도 사용될 수 있지만, 차량의 정밀 촬영이나 설치 비용 등의 측면을 고려할 때 IP 카메라가 바람직할 수 있다. 물론 터널의 특성에 따라 3D 카메라나 인공지능 카메라도 얼마든지 설치가 가능하므로 본 발명의 실시예에서는 어느 하나의 형태에 특별히 한정하지는 않을 것이다.
촬영장치(100)와 영상분석장치(110)의 사이에는 별도의 에지장치가 설치될 수도 있다. 에지장치는 촬영장치(100)의 촬영영상을 제공받아 객체를 검출하고 객체 추적 동작을 수행할 수 있으며, 객체추적 결과를 근거로 사건, 사고의 이벤트가 발생하는 경우 이를 영상분석장치(110)로 제공할 수 있다. 에지장치는 촬영장치(100)의 촬영 영상에 대하여 1차적인 영상 분석 동작을 수행함으로써 도 1의 통신망(120)에서 트래픽에 의한 과부하를 줄여줄 수 있을 것이다. 본 발명의 실시예에 따른 영상분석장치(110)는 연속 영상 생성 동작을 수행하지만, 에지장치의 동작을 수행하는 것도 얼마든지 가능하므로 어느 하나의 형태에 특별히 한정하지는 않을 것이다.
영상분석장치(110)는 차선별로 다수의 촬영장치(100)로부터 제공되는 촬영영상을 하나의 촬영영상으로 생성한다. 예를 들어, 각각의 촬영장치(100)는 동작 주파수(예: 60Hz)를 고려해 볼 때, 통상 초당 60장의 영상을 생성할 수 있다. 즉 1/60초당 한 장의 비디오 프레임을 생성하는 것이다. 물론 카메라의 동작 주파수에 따라 생성되는 비디오 프레임의 수는 다를 수 있다. 이러한 점에서 볼 때, 도로 위를 달리는 차량의 속도를 감안하면 각각의 촬영장치(100)는 한 장의 정지 이미지를 생성하는 것과 같이 하나의 비디오 프레임을 영상분석장치(110)로 제공한다고 보아도 무방할 것이다. 따라서, 영상분석장치(110)는 다수의 촬영장치(100)의 식별정보를 근거로 촬영장치(100)의 터널 내 배치 순서를 알 수 있으므로 이를 근거로 영상을 취합할 수 있다. 취합에 의해 생성되는 연속 영상은 관제장치(140)에서 볼 때, 동영상처럼 구현되어 표시될 수 있을 것이다. 영상분석장치(110)는 관제장치(140)에서 도 2에서와 같이 터널 전체의 모습이 일렬로 보여질 수 있도록 연속 영상을 생성할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 영상분석장치(110)는 차량이 터널을 지날 때 발생하는 차량 객체 이미지의 스티칭(stitching) 즉 바늘로 봉합한 듯한 형태의 이미지 찌그러짐 다시 말해 이미지의 구성이 깨지는 현상을 개선하기 위한 동작을 수행할 수 있다. 이러한 현상은 차량이 터널을 지나갈 때 광학적 특성상 발생하는 것이며, 해당 영상을 관제장치(140)에서 그대로 표출하는 경우 관제에 불편함을 초래할 수 있다. 물론, 스티칭 현상은 도 1의 영상서비스장치(130)에서 수행하는 것도 얼마든지 가능하므로 본 발명의 실시예에서는 영상서비스장치(130)에서 수행하는 것으로 가정하여 이후에 좀더 다루기로 한다.
정리하면, 본 발명의 실시예에 따른 영상분석장치(110)는 에지장치와 연동하는 경우, 터널 내 차량의 연속 영상을 생성하기 위한 동작을 수행할 수 있으며, 가령 에지장치가 별도로 구성되지 않는 경우에는 위의 에지장치의 동작도 함께 수행할 수 있다. 예를 들어, 각각의 촬영장치(100)는 차량의 이동이 없을 때 촬영 동작을 중지할 수도 있지만, 가령 초당 60장의 비디오 프레임을 생성하므로 60장의 비디오 프레임에는 상당히 많은 차량이 촬영되어 있을 수 있다. 따라서, 영상분석장치(110)는 각 촬영장치(100)의 촬영영상으로부터 차량 객체 이미지를 추출하고, 추출한 차량 객체를 추적하여 이벤트 발생 여부를 판단하며, 차량 객체의 추적을 위하여 식별정보(ID)를 부여하여 이를 근거로 추적 동작을 수행할 수 있다. 그리고 차량 이상 행동 등의 이벤트 발생 상황을 영상서비스장치(130)로 전송하여 관제장치(140)에서 관제가 이루어지도록 할 수 있다. 예를 들어, 영상분석장치(110)는 트래픽을 줄이기 위하여 연속 영상 등에서 추출한 차량 객체 이미지만을 영상서비스장치(130)로 제공하는 것도 얼마든지 가능할 수 있을 것이다.
통신망(120)은 유무선 통신망을 모두 포함한다. 가령 통신망(120)으로서 유무선 인터넷망이 이용되거나 연동될 수 있다. 여기서 유선망은 케이블망이나 공중 전화망(PSTN)과 같은 인터넷망을 포함하는 것이고, 무선 통신망은 CDMA, WCDMA, GSM, EPC(Evolved Packet Core), LTE(Long Term Evolution), 와이브로(Wibro) 망 등을 포함하는 의미이다. 물론 본 발명의 실시예에 따른 통신망(120)은 이에 한정되는 것이 아니며, 향후 구현될 차세대 이동 통신 시스템의 접속망으로서 가령 클라우드 컴퓨팅 환경하의 클라우드 컴퓨팅망, 5G망 등에 사용될 수 있다. 가령, 통신망(120)이 유선 통신망인 경우 통신망 내의 액세스포인트는 전화국의 교환국 등에 접속할 수 있지만, 무선 통신망인 경우에는 통신사에서 운용하는 SGSN 또는 GGSN(Gateway GPRS Support Node)에 접속하여 데이터를 처리하거나, BTS(Base Transceiver Station), NodeB, e-NodeB 등의 다양한 중계기에 접속하여 데이터를 처리할 수 있다.
통신망(120)은 액세스포인트를 포함할 수도 있다. 액세스포인트는 건물 내에 많이 설치되는 펨토(femto) 또는 피코(pico) 기지국과 같은 소형 기지국을 포함한다. 여기서, 펨토 또는 피코 기지국은 소형 기지국의 분류상 영상분석장치(110) 등을 최대 몇 대까지 접속할 수 있느냐에 따라 구분된다. 물론 액세스포인트는 영상분석장치(110) 등과 지그비 및 와이파이(Wi-Fi) 등의 근거리 통신을 수행하기 위한 근거리 통신 모듈을 포함할 수 있다. 액세스포인트는 무선통신을 위하여 TCP/IP 혹은 RTSP(Real-Time Streaming Protocol)를 이용할 수 있다. 여기서, 근거리 통신은 와이파이 이외에 블루투스, 지그비, 적외선(IrDA), UHF(Ultra High Frequency) 및 VHF(Very High Frequency)와 같은 RF(Radio Frequency) 및 초광대역 통신(UWB) 등의 다양한 규격으로 수행될 수 있다. 이에 따라 액세스포인트는 데이터 패킷의 위치를 추출하고, 추출된 위치에 대한 최상의 통신 경로를 지정하며, 지정된 통신 경로를 따라 데이터 패킷을 다음 장치, 예컨대 영상서비스장치(130)로 전달할 수 있다. 액세스포인트는 일반적인 네트워크 환경에서 여러 회선을 공유할 수 있으며, 예컨대 라우터(router), 리피터(repeater) 및 중계기 등이 포함된다.
영상서비스장치(130)는 도 1의 통신망(120)을 경유하여 영상분석장치(110) 및 관제장치(140)와 각각 통신한다. 영상서비스장치(130)는 가령 디지털 트윈 서버를 포함하며, DB(120a)를 포함하여 구성될 수 있다. 영상서비스장치(130)는 특정 구간에 대한 연속 영상을 영상분석장치(110)로 요청한다. 이에 따라 영상분석장치(110)는 요청된 구간에 대한 연속 영상을 생성하여 영상서비스장치(130)로 전달할 수 있다. 구간 영상 요청은 HTTP(HyperText Transfer Protocol), 연속 영상의 전달은 비디오 스트리밍 프로토콜인 HLS 혹은 RTSP(Real Time Streaming Protocol)로 전송할 수 있다.
또한 영상서비스장치(130)는 영상분석장치(110)로부터 제공받아 연속 영상을 관제장치(140)의 요청시 관제장치(140)로 제공할 수 있으며, 또 에지장치나 영상분석장치(110)에서 차량 이상 행동 등의 이벤트 발생이 있을 때 이를 관제장치(140)로 통지할 수 있다.
이의 과정에서 영상서비스장치(130)는 앞서 설명한 대로 연속 영상에 포함되는 차량 객체의 스티칭 즉 깨짐이나 찌그러짐을 개선하여 관제장치(140)로 제공할 수 있다. 영상서비스장치(130)는 관제장치(140)로 터널을 지나는 차량의 연속 영상을 제공할 때, 터널 전체에 대한 연속 영상을 제공한다. 예를 들어, 터널 입구의 제1 카메라에서 촬영된 촬영 영상은 모니터의 제1 위치에 표시하고, 또 다음 순서의 제2 카메라에서 촬영된 촬영 영상은 모니터의 제1 위치에 이어서 제2 위치에 표시할 수 있다. 이와 같은 방식으로 터널 전체에 대한 연속 영상을 모니터에 출력함으로써 관제요원은 모니터 화면에서 터널 전체를 관찰할 수 있게 된다. 도 2에서는 이미지를 합성하여 생성한 연속 영상을 보여주고 있다.
영상서비스장치(130)는 연속 영상을 제공하기 위하여 터널 내 도로의 차량 도로 이미지를 생성하기 위한 동작을 선행할 수 있다. 가령 도로 이미지는 의미적 분할 기법을 활용하여 도로 정보의 가장 중요한 부분인 차선 정보를 추출하여 그래픽으로 전환하여 출력하기 위한 좌표 정보로 변환을 진행한다. 그래픽으로 전환된 차량 도로 이미지는 일종의 배경화면와 같은 역할을 수행할 수 있다. 예를 들어, 터널 내 차선을 따라 촬영장치(100)가 설치되면 각각의 촬영장치(100)로부터 촬영되어 제공되는 촬영영상을 분석하여 촬영장치(100)의 각 위치에서의 차선 정보를 추출할 수 있다. 가령, 화소분석을 통해 중앙선의 경우에는 노란색이 될 수 있고, 차선의 경우에는 흰색이 될 수 있다. 이러한 화소의 특성을 이용해 차선 정보를 추출하고 이를 근거로 도로 이미지의 그래픽을 생성하는 것이다. 여기서, 화소의 특성을 이용하는 방식이 위의 의미론적 분할 기법이 될 수 있다. 연속 영상에서 그래픽의 도로 이미지는 고정되지만, 그 도로 이미지상에 차량만 변경하여 표시함으로써 관제가 이루어질 수 있다.
또한 영상서비스장치(130)는 연속 영상 등에서 도로상에서 차량이 지나갈 때 취득되는 이미지는 인공지능 등의 인스턴스 세그멘테이션(Instance Segmentation) 기법으로 추출한다. 인스턴스 세그멘테이션은 인공지능이 인식한 이미지를 객체별로 분류하는 것을 의미한다. 영상서비스장치(130)는 연속된 영상에서 객체를 추적하기 위한 (객체) 추적기를 사용할 수 있으며, 추적기를 통해 연속적인 프레임마다 검출기를 통해 얻는 객체에 식별정보(ID)를 부여하여 동일한 ID에 대해 위치정보를 연결한다. 이의 과정에서 영상서비스장치(130)는 인공지능 기반의 객체 분류기를 사용하여 차량 객체 이미지의 스티칭을 확인하여 객체 분류 동작을 수행할 수 있다. 즉 왜곡이 있는 차량 객체 이미지와 왜곡이 없는 차량 객체 이미지를 분류할 수 있다. 그리고, 스티칭 이미지에서 차량이 경계면 부근을 지날 때 인스턴스 세그멘테이션 기법으로 추출한 이미지로 교체하여 즉 왜곡이 없는 차량 객체 이미지로 교체하여 출력이 되도록 함으로써 경계면 부근에서도 정상적으로 객체 이미지를 출력할 수 있게 된다. 이와 같이 영상서비스장치(130)는 연속 영상에서 스티칭이 발생하는 차량 객체 이미지를 개선함으로써 관제장치(140)에서 양호한 상태의 연속 영상을 통해 터널을 관찰할 수 있게 된다.
관제장치(140)는 관제센터에 설치되어 관제요원들이 관제 동작을 수행하는 전광판이나 자신이 보유하는 데스크탑컴퓨터 등을 포함할 수 있다. 대형 전광판뿐 아니라 컴퓨터 모니터를 통해 터널의 상황을 실시간으로 파악할 수 있다. 관제센터는 시, 군, 구와 같은 지방자치단체에서 관제하는 것도 가능하지만, 도 3에서와 같이 터널을 관리하는 터널 상황실에서 관제하는 것도 얼마든지 가능하므로 본 발명의 실시예에서는 어느 하나의 형태에 특별히 한정하지는 않을 것이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 터널 관제영상 보정장치의 세부구조를 예시한 블록다이어그램이고, 도 5는 터널 내에서 촬영되는 연속 영상의 스티칭 이미지(Stitching image)를 설명하기 위한 도면이며, 도 6은 연속된 영상에서 객체를 추적하기 위한 추적기 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 터널 관제영상 보정장치(110, 130)는 통신 인터페이스부(400), 제어부(410), 터널 관제영상 보정부(420) 및 저장부(430)의 일부 또는 전부를 포함한다.
여기서, "일부 또는 전부를 포함한다"는 것은 저장부(430)와 같은 일부 구성요소가 생략되어 터널 관제영상 보정장치(110, 130)가 구성되거나, 터널 관제영상 보정부(420)와 같은 일부 구성요소가 제어부(410)와 같은 다른 구성요소에 통합되어 구성될 수 있는 것 등을 의미하는 것으로서, 발명의 충분한 이해를 돕기 위하여 전부 포함하는 것으로 설명한다. 이하, 터널 관제영상 보정장치(110, 130)는 영상서비스장치(130)로 상정하여 설명한다.
통신 인터페이스부(400)는 가령 도 1의 영상서비스장치(130)의 경우 통신망(120)을 경유하여 영상분석장치(110)와 통신하여 연속 영상을 수신할 수 있다. 통신 인터페이스부(400)는 통신을 수행하는 과정에서 변/복조, 먹싱/디먹싱, 인코딩/디코딩 등의 동작을 수행할 수 있으며, 이는 당업자에게 자명하므로 더 이상의 설명은 생략한다.
또한, 통신 인터페이스부(400)는 제어부(410)의 제어하에 관제장치(140)로 터널 내 상황을 한눈에 볼 수 있도록 연속 영상을 전송한다. 물론 이때 전송되는 연속 영상은 영상 내 차량의 스티칭 현상이 개선된 영상이 제공된다고 볼 수 있다. 연속 영상의 제공 이외에도 통신 인터페이스부(400)는 터널 내 차량 이상 발생 등 이벤트가 발생할 때 이에 대한 정보를 관제장치(140)로 전송할 수 있다. 이벤트 발생을 통지하면서 해당 모습이 담긴 영상을 화면상에 고정시켜 표시되도록 할 수 있다.
제어부(410)는 도 4의 통신 인터페이스부(400), 터널 관제영상 보정부(420) 및 저장부(430)의 전반적인 제어 동작을 담당한다. 대표적으로 제어부(410)는 통신 인터페이스부(400)를 통해 연속 영상이 제공되면 이를 저장부(430)에 임시 저장한 후 불러내어 터널 관제영상 보정부(420)로 제공할 수 있다. 또한, 제어부(410)는 터널 관제영상 보정부(420)에서 연속 영상 내 차량 객체 이미지의 스티칭 현상이 개선되면 해당 연속 영상을 관제장치(140)로 전송하도록 통신 인터페이스부(400)의 통신을 제어할 수 있다. 이와 동시에 제어부(410)는 해당 연속 영상을 도 1의 DB(130a)에 터널별로 체계적으로 분류하여 저장시킬 수 있다. 이를 위하여 제어부(410)는 통신 인터페이스부(400)를 제어할 수 있다.
터널 관제영상 보정부(420)는 가령 도 1의 영상분석장치(110)에서 터널을 이동하는 차량의 차량 객체 이미지에 발생하는 도 5에서와 같은 스티칭 현상(500)이 개선되면 이를 관제장치(140)로 바로 스트리밍 전송할 수 있지만, 영상분석장치(110)에서 연속 영상만 생성하여 제공하는 경우 차량 객체 이미지의 스티칭 현상(500)을 개선할 수 있다. 여기서 연속 영상은 영상분석장치(110)에서 촬영장치(100)의 순서에 따라 또는 시간을 동기화하여 제공하는 영상을 의미할 수 있다. 예를 들어 관제장치(140)는 순서에 따라 각각의 영상을 모니터의 지정 영역에 구현하거나, 또는 동일 시간을 기준으로 복수의 촬영장치(100)의 영상을 하나의 영상으로 통합하여 모니터에 구현할 수 있다.
터널 관제영상 보정부(420)는 연속 영상을 분석하여 차량 객체 이미지를 추출하고, 또 추출한 객체 이미지의 인식 결과를 근거로 왜곡이 있는 차량 객체 이미지를 분리해 낼 수 있으며, 왜곡이 있는 차량 객체 이미지는 왜곡이 없는 차량 객체 이미지로 교체하여 연속 영상을 생성할 수도 있다. 또는 왜곡이 있는 차량 객체 이미지에 스티칭 부분만을 보정하는 것도 얼마든지 가능할 수 있다. 다시 말해 인공지능 프로그램을 통해 왜곡이 없는 차량 객체 이미지에서 해당 부분의 이미지를 가져와 결합하는 것이다. 또는 화소값을 보정하는 것도 얼마든지 가능할 수 있다. 예를 들어, 제2 카메라의 위치에서 도 5에서와 같은 차량 객체 이미지의 스티칭 현상(500)이 발생하였다면 제1 카메라의 차량 객체 이미지를 활용하거나 제3 카메라의 차량 객체 이미지를 활용할 수 있다. 즉 왜곡이 발생한 차량 객체 이미지를 인접하는 카메라에서 촬영되는 차량 객체 이미지로 대체하는 것도 가능하지만, 2개의 객체 이미지를 통해 보간하는 방식으로 차량 객체 이미지를 생성해 이를 이용하는 것도 얼마든지 가능할 수 있다. 이와 같이 본 발명의 실시예에서는 왜곡이 있는 차량 객체 이미지의 왜곡을 개선하기 위해 다양한 방법이 가능하므로 어느 하나의 방식에 특별히 한정하지는 않을 것이다.
터널 관제영상 보정부(420)는 복수의 촬영장치(100)의 촬영영상을 결합한 연속된 영상에서 객체를 추적하기 위해 추적기 (알고리즘)을 실행할 수 있다. 도 6은 객체의 추적 과정을 보여주고 있다. 해당 추적기의 알고리즘을 통해 연속적인 비디오 프레임마다 검출기를 통해 얻는 객체에 식별정보(ID)를 부여하여 동일한 ID를 갖는 객체의 위치 정보를 연결하여 차량 객체의 추적이 가능할 수 있다. 물론 차량 객체의 추적은 터널 입구에서 터널 출구까지 이루어질 수 있다. 검출기를 통해 각각 검출된 차량 객체 이미지는 칼만 필터를 적용해 노이즈가 제거될 수 있다.
또한 터널 관제영상 보정부(420)는 터널 내 도로의 이미지를 그래픽 도로 이미지로 활용할 수도 있다. 이를 위하여 터널 내 설치되는 촬영장치(100)로부터 제공되는 촬영영상에서 차선 정보를 추출해 이를 근거로 터널 전체에 대한 차선이 포함되는 그래픽 형태의 도로 이미지를 생성하고, 좌표 정보를 설정하여 촬영장치(100)와의 위치를 매칭시킬 수 있다. 다시 말해, 도로 이미지상에 각 촬영장치(100)에서의 차량 객체 이미지를 결합하여 구현하기 위해서이다. 따라서 본 발명의 실시예에 따른 터널 관제영상 보정부(420)는 배경 영상과 같은 그래픽의 도로 이미지상에 연속 영상에서 추출하는 차량 객체 이미지를 결합해 관제장치(140)로 제공하여 영상이 실시간으로 화면상에 표시되도록 할 수 있다. 이의 과정에서 스티칭이 발생된 차량 객체 이미지는 해당 현상이 개선되어 제공된다고 볼 수 있다.
저장부(430)는 제어부(410)의 제어하에 다양한 유형의 데이터를 임시 저장할 수 있다. 저장부(430)는 도 1의 영상분석장치(110)에서 터널 내 복수의 촬영장치(100)에 의해 촬영되는 촬영영상의 연속 영상을 생성해 제공하는 경우 해당 연속 영상의 화소 데이터를 임시 저장한 후 보정을 위해 터널 관제영상 보정부(420)로 제공할 수 있다.
상기한 내용 이외에도 도 4의 통신 인터페이스부(400), 제어부(410), 터널 관제영상 보정부(420) 및 저장부(430)는 다양한 동작을 수행할 수 있으며, 기타 자세한 내용은 앞서 충분히 설명하였으므로 그 내용들로 대신하고자 한다.
본 발명의 실시예에 따른 도 4의 통신 인터페이스부(400), 제어부(410), 터널 관제영상 보정부(420) 및 저장부(430)는 서로 물리적으로 분리된 하드웨어 모듈로 구성되지만, 각 모듈은 내부에 상기의 동작을 수행하기 위한 소프트웨어를 저장하고 이를 실행할 수 있을 것이다. 다만, 해당 소프트웨어는 소프트웨어 모듈의 집합이고, 각 모듈은 하드웨어로 형성되는 것이 얼마든지 가능하므로 소프트웨어니 하드웨어니 하는 구성에 특별히 한정하지 않을 것이다. 예를 들어 저장부(430)는 하드웨어인 스토리지(storage) 또는 메모리(memory)일 수 있다. 하지만, 소프트웨어적으로 정보를 저장(repository)하는 것도 얼마든지 가능하므로 위의 내용에 특별히 한정하지는 않을 것이다.
한편, 본 발명의 다른 실시예로서 제어부(410)는 CPU 및 메모리를 포함할 수 있으며, 원칩화하여 형성될 수 있다. CPU는 제어회로, 연산부(ALU), 명령어해석부 및 레지스트리 등을 포함하며, 메모리는 램을 포함할 수 있다. 제어회로는 제어동작을, 그리고 연산부는 2진비트 정보의 연산동작을, 그리고 명령어해석부는 인터프리터나 컴파일러 등을 포함하여 고급언어를 기계어로, 또 기계어를 고급언어로 변환하는 동작을 수행할 수 있으며, 레지스트리는 소프트웨어적인 데이터 저장에 관여할 수 있다. 상기의 구성에 따라, 가령 터널 관제영상 보정장치(110, 130)의 동작 초기에 터널 관제영상 보정부(420)에 저장되어 있는 프로그램을 복사하여 메모리 즉 램(RAM)에 로딩한 후 이를 실행시킴으로써 데이터 연산 처리 속도를 빠르게 증가시킬 수 있다. 딥러닝 모델 같은 경우 램(RAM)이 아닌 GPU 메모리에 올라가 GPU를 이용하여 수행 속도를 가속화하여 실행될 수도 있다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 터널 관제영상 보정장치의 구동 과정을 나타내는 흐름도이다.
설명의 편의상 도 7을 도 1과 함께 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 터널 관제영상 보정장치(110, 130)는 영상분석장치(110) 및 영상서비스장치(130) 중 적어도 하나의 장치로서, 터널 내 차선을 따라 서로 다른 위치에 설치되는 복수의 촬영장치(100)의 촬영영상을 결합하여 터널 전체의 차량 이동을 화면에서 한눈에 볼 수 있도록 생성하는 연속 영상을 저장한다(S700). 예를 들어, 연속 영상은 도 2에서와 같이 터널 내 차선을 따라 차량이 이동하는 방향으로 서로 열거 또는 나열되는 형태로 화면에 구현될 수 있다. 이때 연속 영상은 차량 객체 이미지만 제공받아 저장하는 것도 얼마든지 가능할 수 있다. 기생성된 터널 내 차량 도로 그래픽 이미지와 결합하기 위해서이다.
또한, 터널 관제영상 보정장치(110, 130)는 저장한 연속 영상 내 차량 객체 이미지에서 이미지의 왜곡이 발생하는 차량 객체 이미지를 왜곡이 없는 차량 객체 이미지로 변환 생성하여 터널을 관제하는 관제장치(140)로 전송할 수 있다(S710).
본 발명의 실시예에 따른 터널 관제영상 보정장치(110, 130)는 터널 내의 관제를 위하여 터널 내 도로의 차선 정보를 근거로 생성되는 그래픽 형태의 차량 도로 이미지를 저장할 수도 있다. 물론 본 발명의 실시예에서는 터널 내 도로의 배경 영상으로서 그래픽 형태의 즉 별도의 생성되는 차량 도로 이미지를 저장하여 이용하지만, 각각의 촬영장치(100)에 의해 촬영되는 도로 영상을 그대로 화면에 구현하는 것도 얼마든지 가능하므로 어느 하나의 형태에 특별히 한정하지는 않을 것이다.
또한, 터널 관제영상 보정장치(110, 130)는 터널 내 설치되는 복수의 촬영장치(100)에서 제공하는 도로를 지나는 차량의 촬영영상 또는 연속 영상에서 차량 객체 이미지를 추출한 후 인공지능(AI)의 객체 분류기를 이용해 왜곡이 발생하는 차량 객체 이미지를 분류하며, 왜곡이 있는 차량 객체 이미지를 왜곡이 없는 차량 객체 이미지로 변경할 수 있다.
가령, 본 발명의 실시예에서는 스티칭 현상과 같은 이미지 왜곡 부분을 보정하기 위하여 차량 객체 이미지의 현상 발생 직전이나 직후의 왜곡이 없는 차량 객체 이미지로 교체하는 것도 가능하지만, 발생 전과 발생 후의 왜곡이 없는 차량 객체 이미지를 보간하여 새로운 차량 객체 이미지를 생성하거나, 왜곡이 발생된 부분만 보간법 등을 통해 화소를 보정하는 것도 얼마든지 가능하므로 본 발명의 실시예에서는 어느 하나의 형태에 특별히 한정하지는 않을 것이다.
상기한 내용 이외에도 도 1의 영상분석장치(110) 및 영상서비스장치(130) 중 적어도 하나의 터널 관제영상 보정장치(110, 130)는 다양한 동작을 수행할 수 있으며, 기타 자세한 내용은 앞서 충분히 설명하였으므로 그 내용들로 대신하고자 한다.
한편, 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시 예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성 요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수 개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 그 컴퓨터 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 본 발명의 기술 분야의 당업자에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 비일시적 저장매체(non-transitory computer readable media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시 예를 구현할 수 있다.
여기서 비일시적 판독 가능 기록매체란, 레지스터, 캐시(cache), 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라, 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로, 상술한 프로그램들은 CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리 카드, ROM 등과 같은 비일시적 판독가능 기록매체에 저장되어 제공될 수 있다.
이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안 될 것이다.
100: 촬영장치 110: 영상분석장치
120: 통신망 130: 영상서비스장치
140: 관제장치 400: 통신 인터페이스부
410: 제어부 420: 터널 관제영상 보정부
430: 저장부

Claims (10)

  1. 터널 내 차선을 따라 서로 다른 위치에 설치되는 복수의 촬영장치의 촬영영상을 결합하여 터널 전체의 차량 이동을 화면에서 한눈에 볼 수 있도록 생성하는 연속 영상을 저장하는 저장부; 및
    상기 저장한 연속 영상 내 차량 객체 이미지에서 이미지의 왜곡이 발생하는 차량 객체 이미지를 왜곡이 없는 차량 객체 이미지로 변환 생성하여 상기 터널을 관제하는 관제장치로 전송하는 제어부;를 포함하되,
    상기 제어부는, 상기 차량 객체 이미지에서 바늘로 봉합한 듯한 형태의 이미지 찌그러짐 현상이 있는지를 판단하여 상기 왜곡의 발생 여부를 판단하고,
    상기 제어부는, 상기 터널 내 차량 도로에 대한 그래픽 이미지를 생성하며, 상기 생성한 그래픽 이미지를 배경으로 하여 상기 연속 영상에서 추출 및 변환 생성하는 왜곡이 없는 차량 객체 이미지를 결합해 상기 관제장치로 전송하여 시간 변화에 따라 관제가 이루어지도록 하고,
    상기 제어부는, 상기 그래픽 이미지를 생성할 때 상기 복수의 촬영장치로부터 제공되는 촬영영상에서 차선 정보를 각각 추출하여 상기 각각 추출한 차선 정보의 좌표 정보를 반영하여 그래픽 이미지를 생성하며,
    상기 제어부는, 상기 연속 영상에서 추출되는 차량 객체 이미지를 인공지능(AI)의 객체 분류기를 이용해 왜곡이 발생하는 차량 객체 이미지를 분류하며, 상기 왜곡이 있는 차량 객체 이미지를 왜곡이 없는 차량 객체 이미지로 변경하고,
    상기 제어부는, 상기 왜곡이 발생한 차량 객체 이미지의 직전 또는 직후의 비디오 프레임에서 추출하는 왜곡이 없는 차량 객체 이미지를 이용하여 상기 왜곡이 발생하는 차량 객체 이미지를 교체 또는 보정하는 터널 관제영상 보정장치.
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  6. 저장부가, 터널 내 차선을 따라 서로 다른 위치에 설치되는 복수의 촬영장치의 촬영영상을 결합하여 터널 전체의 차량 이동을 화면에서 한눈에 볼 수 있도록 생성하는 연속 영상을 저장하는 단계; 및
    제어부가, 상기 저장한 연속 영상 내 차량 객체 이미지에서 이미지의 왜곡이 발생하는 차량 객체 이미지를 왜곡이 없는 차량 객체 이미지로 변환 생성하여 상기 터널을 관제하는 관제장치로 전송하는 단계;를 포함하되,
    상기 제어부가, 상기 차량 객체 이미지에서 바늘로 봉합한 듯한 형태의 이미지 찌그러짐 현상이 있는지를 판단하여 상기 왜곡의 발생 여부를 판단하는 단계;
    상기 터널 내 차량 도로에 대한 그래픽 이미지를 생성하는 단계; 및
    상기 생성한 그래픽 이미지를 배경으로 하여 상기 연속 영상에서 추출 및 변환 생성하는 왜곡이 없는 차량 객체 이미지를 결합해 상기 관제장치로 전송하여 시간 변화에 따라 관제가 이루어지도록 하는 단계;를 더 포함하며,
    상기 그래픽 이미지를 생성하는 단계는,
    상기 복수의 촬영장치로부터 제공되는 촬영영상에서 차선 정보를 각각 추출하여 상기 각각 추출한 차선 정보의 좌표 정보를 반영하여 그래픽 이미지를 생성하고,
    상기 변환 생성하는 단계는,
    상기 연속 영상에서 추출되는 차량 객체 이미지를 인공지능(AI)의 객체 분류기를 이용해 왜곡이 발생하는 차량 객체 이미지를 분류하는 단계; 및
    상기 분류한 왜곡이 있는 차량 객체 이미지를 왜곡이 없는 차량 객체 이미지로 변경하는 단계;를 포함하며,
    상기 변경하는 단계는,
    상기 왜곡이 발생한 차량 객체 이미지의 직전 또는 직후의 비디오 프레임에서 추출하는 왜곡이 없는 차량 객체 이미지를 이용하여 상기 왜곡이 발생하는 차량 객체 이미지를 교체 또는 보정하는 터널 관제영상 보정장치의 구동방법.
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