KR102521357B1 - 교통 신호등 신호의 제어 방법, 장치, 기기 및 저장매체 - Google Patents
교통 신호등 신호의 제어 방법, 장치, 기기 및 저장매체 Download PDFInfo
- Publication number
- KR102521357B1 KR102521357B1 KR1020210018953A KR20210018953A KR102521357B1 KR 102521357 B1 KR102521357 B1 KR 102521357B1 KR 1020210018953 A KR1020210018953 A KR 1020210018953A KR 20210018953 A KR20210018953 A KR 20210018953A KR 102521357 B1 KR102521357 B1 KR 102521357B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- roadway
- intersection
- waiting
- light signal
- signal
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/07—Controlling traffic signals
- G08G1/075—Ramp control
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
- G08G1/095—Traffic lights
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/04—Detecting movement of traffic to be counted or controlled using optical or ultrasonic detectors
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/07—Controlling traffic signals
- G08G1/08—Controlling traffic signals according to detected number or speed of vehicles
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/07—Controlling traffic signals
- G08G1/081—Plural intersections under common control
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N7/00—Television systems
- H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
본 출원은 교통 신호등 신호의 제어 방법, 장치, 기기 및 저장매체를 개시하며, 빅 데이터 기술분야에 관한 것이다. 구체적인 구현 방안에 따르면, 교차로 영상을 획득하고; 상기 교차로 영상을 기초로, 차도 위치와 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 결정하고; 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 대응되는 차도의 교통 신호등의 신호를 제어한다. 본 출원은 교차로 영상에 대한 분석을 기초로, 차도 위치 및 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 획득한 후, 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 교차로의 교통 신호등의 신호를 최적화함으로써, 교차로의 차량 통행 효율을 향상시킬 수 있다.
Description
본 출원은 빅 데이터 기술 분야 중의 지능 교통 기술에 관한 것으로, 특히 교통 신호등 신호의 제어 방법, 장치, 기기 및 저장매체에 관한 것이다.
도시 도로 교통 정체 문제는 점점 사람들의 관심을 모으고 있다. 교통 정체는 대량의 시간을 낭비할 뿐만 아니라, 대기 과정에서의 제동 및 저속 주행에 의해 차량의 에너지 소모가 증가되고, 공기 오염이 심화된다.
기존의 교통 신호등 제어 시스템은 교통 시스템 중의 중요한 요소로서, 교통 정체 완화에 있어서 중요한 역할을 수행한다. 일반적인 교통 신호등 제어 시스템의 빨간등과 파란등 시간은 상대적으로 고정되어 있으므로, 도로의 통행율을 저하시킨다. 특히 보다 큰 교차로에서, 빨간등과 파란등의 변환 시간 주기가 더 길므로, 교차로의 통행 효율이 더 낮다.
본 출원은 교통 신호등 신호의 제어 방법, 장치, 기기 및 저장매체를 제공하여, 교차로 영상에 대한 분석을 기초로, 차도 위치 및 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 획득한 후, 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 교차로의 교통 신호등의 신호를 최적화하여, 교차로의 차량 통행 효율을 향상시킬 수 있다.
제1 측면에 따르면, 본 출원의 실시예에서 제공하는 교통 신호등 신호의 제어 방법은,
교차로 영상을 획득하는 단계;
상기 교차로 영상을 기초로, 차도 위치와 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 결정하는 단계;
차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 대응되는 차도의 교통 신호등의 신호를 제어하는 단계;를 포함한다.
본 실시예에서, 교차로 영상을 획득하고; 해당 교차로 영상을 기초로, 차도 위치와 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 결정하고; 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 대응되는 차도의 교통 신호등의 신호를 제어한다. 이에 따라 교차로 영상에 대한 분석을 기초로, 차도 위치 및 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 획득한 후, 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 교차로의 교통 신호등의 신호를 최적화하여, 교차로의 차량 통행 효율을 향상시킬 수 있다.
일 가능한 설계에서, 상기 교차로 영상을 기초로, 차도 위치와 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 결정하는 단계는,
목표 학습 모델을 통해 상기 교차로 영상 중의 차량 정보를 인식하되, 상기 차량 정보는 차량 분포와 차량 폭을 포함하고; 여기서, 상기 목표 학습 모델은 차량 정보가 표기된 교차로 영상을 통해 트레이닝하여 획득된 것인 단계;
상기 차량 분포와 상기 차량 폭을 기초로 차도 위치를 결정하는 단계;
각각의 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 통계하는 단계;를 포함한다.
본 실시예에서, 차량 정보가 표기된 교차로 영상을 통해 트레이닝하여 구축될 수 있는 초기 학습 모델에 의해, 교차로 영상에 대응되는 특징을 초기 학습 모델의 입력으로 하고, 차량 정보를 초기 학습 모델의 출력으로 하여, 반복 트레이닝함으로써, 교차로 영상 중의 차량 정보를 정확하게 인식할 수 있는 목표 학습 모델을 획득한다. 차량 정보를 인식한 후, 차량 분포와 차량 폭을 기초로 차선을 표기하여, 교차로에 포함된 각각의 차도를 구분한다. 마지막으로 각각의 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 통계한다. 전반 과정이 인공적으로 개입할 필요가 없이, 대량의 교차로 영상에 대한 처리를 효율적으로 구현하여, 다양하고 복잡한 교차로 환경에 적용된다.
일 가능한 설계에서, 상기 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 대응되는 차도의 교통 신호등의 신호를 제어하는 단계는,
차도 내에서 대기 중인 차량 수량이 제1 기설정값보다 크면, 대응되는 차도의 파란등 신호의 시간 길이를 연장, 및/또는 대응되는 차도의 빨간등 신호의 시간 길이를 단축시키는 단계;
차도 내에서 대기 중인 차량 수량이 제2 기설정값보다 작으면, 대응되는 차도의 파란등 신호의 시간 길이를 단축, 및/또는 대응되는 차도의 빨간등 신호의 시간 길이를 연장시키는 단계;
차도 내에서 대기 중인 차량 수량이 제2 기설정값 이상이고, 제1 기설정값 이하이면, 파란등 신호와 빨간등 신호의 시간 길이를 디폴트값으로 설정하는 단계;를 포함한다.
본 실시예에서, 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 통해 대응되는 차도의 교통 신호등의 신호를 제어하되, 만약 차도 내에서 대기 중인 차량 수량이 보다 많으면, 대응되는 차도의 파란등 신호의 시간 길이를 연장, 및/또는 대응되는 차도의 빨간등 신호의 시간 길이를 단축시키고; 만약 차도 내에서 대기 중인 차량 수량이 보다 적으면, 대응되는 차도의 파란등 신호의 시간 길이를 단축, 및/또는 대응되는 차도의 빨간등 신호의 시간 길이를 연장시킨다. 이에 따라, 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 교통 신호등 신호의 시간 길이를 유연하게 조정하여, 교차로의 차량 통행 효율을 향상시킬 수 있다.
일 가능한 설계에서, 만약 상기 교차로 영상에 회전 대기 구역이 존재하면, 상기 방법은,
상기 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량을 획득하는 단계;
상기 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로, 회전을 위한 교통 신호등의 신호를 제어하는 단계;를 더 포함한다.
본 실시예에서, 또한 능동적으로 회전 대기 구역의 위치를 인식하고, 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량에 대한 통계를 거쳐, 회전을 위한 교통 신호등의 신호를 제어할 수 있다. 이에 따라 회전 차도 상의 차량 대기 시간 길이를 최적화하여, 회전 차량의 통행 효율을 향상시킬 수 있다.
일 가능한 설계에서, 상기 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량을 획득하는 단계는,
시간 순서에 따라 기설정된 조건을 만족하는 교차로 영상을 정렬하여, 목표 영상 서열을 획득하되; 상기 기설정된 조건은 직진 방향이 파란등 신호이고, 좌회전 방향이 빨간등 신호인 것; 또는 직진 방향이 파란등 신호이고, 우회전 방향이 빨간등 신호인 것을 포함하는 단계;
상기 목표 영상 서열에 대해 분석하여, 상기 회전 대기 구역에서 제1 위에 위치한 차량의 정지 위치를 상기 회전 대기 구역의 컷 오프 라인으로 하여, 상기 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량을 통계하는 단계;를 포함한다.
본 실시예에서, 직진 방향이 파란등 신호이고, 좌회전 방향이 빨간등 신호인; 또는 직진 방향이 파란등 신호이고, 우회전 방향이 빨간등 신호인 경우에서의 교차로 영상에 대해 분석함으로써, 회전 대기 구역의 위치 및 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량을 획득한다. 전반 과정이 인공적으로 개입할 필요가 없이, 회전 대기 구역을 포함하는 교차로 영상에 대한 처리를 효율적으로 구현하여, 다양하고 복잡한 교차로 환경에 적용된다.
일 가능한 설계에서, 상기 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로, 회전을 위한 교통 신호등의 신호를 제어하는 단계는,
상기 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로, 회전을 위한 교통 신호등의 신호의 시간 길이 정보를 결정하는 단계;
상기 시간 길이 정보를 기초로, 상기 회전을 위한 교통 신호등의 신호를 제어하는 단계;를 포함한다.
본 실시예에서, 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로, 회전을 위한 교통 신호등의 신호의 시간 길이 정보를 결정할 수 있다. 예를 들어 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량이 많을수록, 대응되는 회전을 위한 교통 신호등의 신호의 파란등 시간이 더 길며, 이에 따라 회전 차량의 대기 시간 길이를 줄여, 사용자 체험을 향상시킨다.
일 가능한 설계에서, 상기 교차로 영상을 획득하는 단계는,
카메라가 기설정된 시간 간격에 따라 촬영한 교차로 영상을 수신하는 단계를 포함한다.
본 실시예에서, 교차로에 미리 설치된 카메라를 이용하여 교차로 영상을 촬영할 수 있다. 카메라는 기설정된 시간 간격에 따라 교차로 영상을 촬영하고, 교차로 영상을 클라우드로 업로드하여 인식 처리를 수행한다. 본 실시예는 기존의 도로 인프라를 이용하여 교차로 영상을 수집할 수 있으므로, 기기에 대한 요구가 낮아, 적용 범위가 넓다.
일 가능한 설계에서,
상기 교차로 영상을 기초로, 교차로에서 대기 중인 보행자의 수량을 결정하는 단계;
교차로에서 대기 중인 보행자의 수량을 기초로, 교차로의 교통 신호등의 신호를 제어하는 단계;를 더 포함한다.
본 실시예에서, 또한 교차로 영상 중의 보행자에 대해 인식 분석하고, 교차로에서 대기 중인 보행자의 수량을 기초로, 교차로의 교통 신호등의 신호를 제어할 수도 있다. 예를 들어, 대기 중인 보행자 수량이 보다 적으면, 교차로 차량 주행의 파란등 신호 시간 길이를 연장시킬 수 있다. 이에 따라 교차로에서 대기 중인 보행자 수량과 각각의 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 통합하여 교차로의 교통 신호등의 신호를 최적화하고, 교차로의 통행 효율을 향상시킬 수 있다.
제2 측면에 따르면, 본 출원의 실시예에서 제공하는 교통 신호등 신호의 제어 장치는,
교차로 영상을 획득하는 제1 획득모듈;
상기 교차로 영상을 기초로, 차도 위치와 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 결정하는 제1 결정모듈;
차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 대응되는 차도의 교통 신호등의 신호를 제어하는 제어모듈;을 포함한다.
본 실시예에서, 교차로 영상을 획득하고; 해당 교차로 영상을 기초로, 차도 위치와 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 결정하고; 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 대응되는 차도의 교통 신호등의 신호를 제어한다. 이에 따라 교차로 영상에 대한 분석을 기초로, 차도 위치 및 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 획득한 후, 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 교차로의 교통 신호등의 신호를 최적화하여, 교차로의 차량 통행 효율을 향상시킬 수 있다.
일 가능한 설계에서, 상기 제1 결정모듈은 구체적으로,
목표 학습 모델을 통해 상기 교차로 영상 중의 차량 정보를 인식하되, 상기 차량 정보는 차량 분포와 차량 폭을 포함하고; 여기서, 상기 목표 학습 모델은 차량 정보가 표기된 교차로 영상을 통해 트레이닝하여 획득된 것이고;
상기 차량 분포와 상기 차량 폭을 기초로 차도 위치를 결정하고;
각각의 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 통계한다.
본 실시예에서, 차량 정보가 표기된 교차로 영상을 통해 트레이닝하여 구축될 수 있는 초기 학습 모델에 의해, 교차로 영상에 대응되는 특징을 초기 학습 모델의 입력으로 하고, 차량 정보를 초기 학습 모델의 출력으로 하여, 반복 트레이닝함으로써, 교차로 영상 중의 차량 정보를 정확하게 인식할 수 있는 목표 학습 모델을 획득한다. 차량 정보를 인식한 후, 차량 분포와 차량 폭을 기초로 차선을 표기하여, 교차로에 포함된 각각의 차도를 구분한다. 마지막으로 각각의 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 통계한다. 전반 과정이 인공적으로 개입할 필요가 없이, 대량의 교차로 영상에 대한 처리를 효율적으로 구현하여, 다양하고 복잡한 교차로 환경에 적용된다.
일 가능한 설계에서, 상기 제어모듈은 구체적으로,
차도 내에서 대기 중인 차량 수량이 제1 기설정값보다 크면, 대응되는 차도의 파란등 신호의 시간 길이를 연장, 및/또는 대응되는 차도의 빨간등 신호의 시간 길이를 단축시키고;
차도 내에서 대기 중인 차량 수량이 제2 기설정값보다 작으면, 대응되는 차도의 파란등 신호의 시간 길이를 단축, 및/또는 대응되는 차도의 빨간등 신호의 시간 길이를 연장시키고;
차도 내에서 대기 중인 차량 수량이 제2 기설정값 이상이고, 제1 기설정값 이하이면, 파란등 신호와 빨간등 신호의 시간 길이를 디폴트값으로 설정한다.
본 실시예에서, 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 통해 대응되는 차도의 교통 신호등의 신호를 제어하되, 만약 차도 내에서 대기 중인 차량 수량이 보다 많으면, 대응되는 차도의 파란등 신호의 시간 길이를 연장, 및/또는 대응되는 차도의 빨간등 신호의 시간 길이를 단축시키고; 만약 차도 내에서 대기 중인 차량 수량이 보다 적으면, 대응되는 차도의 파란등 신호의 시간 길이를 단축, 및/또는 대응되는 차도의 빨간등 신호의 시간 길이를 연장시킨다. 이에 따라, 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 교통 신호등 신호의 시간 길이를 유연하게 조정하여, 교차로의 차량 통행 효율을 향상시킬 수 있다.
일 가능한 설계에서, 상기 교차로 영상에 회전 대기 구역이 존재하면, 상기 장치는,
상기 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량을 획득하는 제2 획득모듈을 더 포함하고,
상기 제어모듈은 상기 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로, 회전을 위한 교통 신호등의 신호를 제어한다.
본 실시예에서, 또한 능동적으로 회전 대기 구역의 위치를 인식하고, 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량에 대한 통계를 거쳐, 회전을 위한 교통 신호등의 신호를 제어할 수 있다. 이에 따라 회전 차도 상의 차량 대기 시간 길이를 최적화하여, 회전 차량의 통행 효율을 향상시킬 수 있다.
일 가능한 설계에서, 상기 제2 획득모듈은 구체적으로,
시간 순서에 따라 기설정된 조건을 만족하는 교차로 영상을 정렬하여, 목표 영상 서열을 획득하되; 상기 기설정된 조건은 직진 방향이 파란등 신호이고, 좌회전 방향이 빨간등 신호인 것; 또는 직진 방향이 파란등 신호이고, 우회전 방향이 빨간등 신호인 것을 포함하고;
상기 목표 영상 서열에 대해 분석하여, 상기 회전 대기 구역에서 제1 위에 위치한 차량의 정지 위치를 상기 회전 대기 구역의 컷 오프 라인으로 하여, 상기 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량을 통계한다.
본 실시예에서, 직진 방향이 파란등 신호이고, 좌회전 방향이 빨간등 신호인; 또는 직진 방향이 파란등 신호이고, 우회전 방향이 빨간등 신호인 경우에서의 교차로 영상에 대해 분석하여, 회전 대기 구역의 위치 및 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량을 획득한다. 전반 과정이 인공적으로 개입할 필요가 없이, 회전 대기 구역을 포함하는 교차로 영상에 대한 처리를 효율적으로 구현하여, 다양하고 복잡한 교차로 환경에 적용된다.
일 가능한 설계에서, 상기 제어모듈은 구체적으로,
상기 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로, 회전을 위한 교통 신호등의 신호의 시간 길이 정보를 결정하고;
상기 시간 길이 정보를 기초로, 상기 회전을 위한 교통 신호등의 신호를 제어한다.
본 실시예에서, 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로, 회전을 위한 교통 신호등의 신호의 시간 길이 정보를 결정할 수 있다. 예를 들어 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량이 많을수록, 대응되는 회전을 위한 교통 신호등의 신호의 파란등 시간이 길며, 이에 따라 회전 차량의 대기 시간 길이를 줄여, 사용자 체험을 향상시킨다.
일 가능한 설계에서, 상기 제1 획득모듈은 구체적으로,
카메라가 기설정된 시간 간격에 따라 촬영한 교차로 영상을 수신한다.
본 실시예에서, 교차로에 미리 설치된 카메라를 이용하여 교차로 영상을 촬영할 수 있다. 카메라는 기설정된 시간 간격에 따라 교차로 영상을 촬영하고, 교차로 영상을 클라우드로 업로드하여 인식 처리를 수행한다. 본 실시예는 기존의 도로 인프라를 이용하여 교차로 영상을 수집할 수 있으므로, 기기에 대한 요구가 낮아, 적용 범위가 넓다.
일 가능한 설계에서,
상기 교차로 영상을 기초로, 교차로에서 대기 중인 보행자의 수량을 결정하는 제2 결정모듈을 더 포함하고;
상기 제어모듈은 교차로에서 대기 중인 보행자의 수량을 기초로, 교차로의 교통 신호등의 신호를 제어할 수 있다.
본 실시예에서, 또한 교차로 영상 중의 보행자에 대해 인식 분석하고, 교차로에서 대기 중인 보행자의 수량을 기초로, 교차로의 교통 신호등의 신호를 제어할 수도 있다. 예를 들어, 대기 중인 보행자 수량이 보다 적으면, 교차로 차량 주행 방향의 파란등 신호 시간 길이를 연장시킬 수 있다. 이에 따라 교차로에서 대기 중인 보행자 수량과 각각의 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 통합하여 교차로의 교통 신호등의 신호를 최적화하고, 교차로의 통행 효율을 향상시킬 수 있다.
제3 측면에 따르면, 본 출원은 전자기기를 제공하며, 이는 프로세서와 메모리를 포함한다. 메모리에 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 명령이 저장되어 있다. 여기서, 상기 프로세서는 상기 실행 가능한 명령을 실행함으로써 제1 측면 중 어느 하나에 따른 교통 신호등 신호의 제어 방법을 수행하도록 구성된다.
제4 측면에 따르면, 본 출원은 컴퓨터 판독 가능 저장매체를 제공하며, 이에는 컴퓨터 프로그램이 저장되어 있다. 해당 프로그램은 프로세서에 의해 실행될 때 제1 측면 중 어느 하나에 따른 교통 신호등 신호의 제어 방법을 구현한다.
제5 측면에 따르면, 본 출원의 실시예는 프로그램 제품을 제공한다. 상기 프로그램 제품은 컴퓨터 프로그램을 포함하고, 상기 컴퓨터 프로그램은 판독 가능 저장매체에 저장된다. 서버의 적어도 하나의 프로세서는 상기 판독 가능 저장매체로부터 상기 컴퓨터 프로그램을 판독하여, 상기 적어도 프로세서가 상기 컴퓨터 프로그램를 실행함으로써 서버가 제1 측면 중 어느 하나에 따른 교통 신호등 신호의 제어 방법을 수행하도록 한다.
제6 측면에 따르면, 본 출원의 실시예에는 교통 신호등 신호의 제어 방법을 제공한다. 해당 방법은,
촬영한 교차로 영상을 기초로, 적어도 하나의 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 결정하는 단계;
차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 대응되는 차도의 교통 신호등의 신호를 제어하는 단계;를 포함한다.
본 실시예에서, 촬영된 교차로 영상을 통해, 적어도 하나의 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 결정하고, 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 대응되는 차도의 교통 신호등의 신호를 제어한다. 이에 따라 교차로 영상에 대한 분석을 기초로, 차도 위치 및 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 획득한 후, 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 교차로의 교통 신호등의 신호를 최적화하여, 교차로의 차량 통행 효율을 향상시킬 수 있다.
본 출원의 제7 측면에 따르면, 컴퓨터 판독 가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공하며, 전자기기의 적어도 하나의 프로세서는 상기 판독 가능 저장매체로부터 상기 컴퓨터 프로그램을 판독할 수 있으며, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 컴퓨터 프로그램을 수행하여 상기 전자기기가 제1측면에 따른 방법을 수행하도록 한다.
상술한 출원의 일 실시예는 아래와 같은 이점 또는 유리한 효과를 구비한다. 구체적으로, 교차로 영상에 대한 분석을 기초로, 차도 위치 및 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 획득한 후, 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 교차로의 교통 신호등의 신호를 최적화하여, 교차로의 차량 통행 효율을 향상시킬 수 있다. 교차로 영상을 획득하고; 상기 교차로 영상을 기초로, 차도 위치와 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 결정하고; 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 대응되는 차도의 교통 신호등의 신호를 제어하는 기술적 해결수단을 사용하므로, 기존의 교통 신호등의 신호가 고정되어 있을 때, 교차로 통행 효율이 낮은 기술 문제를 해결하고, 교차로 영상에 대한 분석을 통해, 차도 위치 및 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 획득한 후, 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 교차로의 교통 신호등의 신호를 최적화하여, 교차로의 차량 통행 효율을 향상시키는 기술효과를 달성한다.
상술한 선택적인 형태에 따른 기타 효과는 아래에서 구체적인 실시예를 결합하여 설명한다.
첨부되는 도면은 본 기술적 해결수단을 더 충분히 이해할 수 있도록 제공되는 것으로서, 본 출원에 대한 한정은 아니다.
도 1은 본 출원의 실시예의 교통 신호등 신호의 제어 방법을 구현할 수 있는 시나리오를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 출원의 제1 실시예에 따른 도면이다.
도 3은 본 출원의 제2 실시예에 따른 도면이다.
도 4는 본 출원의 제3 실시예에 따른 도면이다.
도 5는 본 출원의 제4 실시예에 따른 도면이다.
도 6은 본 출원의 제5 실시예에 따른 도면이다.
도 7은 본 출원의 제6 실시예에 따른 도면이다.
도 8은 본 출원의 실시예의 교통 신호등 신호의 제어 방법을 구현하기 위한 전자기기의 블록도이다.
도 1은 본 출원의 실시예의 교통 신호등 신호의 제어 방법을 구현할 수 있는 시나리오를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 출원의 제1 실시예에 따른 도면이다.
도 3은 본 출원의 제2 실시예에 따른 도면이다.
도 4는 본 출원의 제3 실시예에 따른 도면이다.
도 5는 본 출원의 제4 실시예에 따른 도면이다.
도 6은 본 출원의 제5 실시예에 따른 도면이다.
도 7은 본 출원의 제6 실시예에 따른 도면이다.
도 8은 본 출원의 실시예의 교통 신호등 신호의 제어 방법을 구현하기 위한 전자기기의 블록도이다.
아래에서는 첨부되는 도면을 결합하여 본 출원의 예시적 실시예에 대해 설명하되, 본 출원의 실시예의 다양한 세부 사항을 포함하여 쉽게 이해할 수 있도록 하며, 이들은 단지 예시적인 것으로 간주하여야 한다. 따라서, 본 분야의 통상의 기술을 가진 자라면, 여기에 기재되는 실시예에 대해 다양한 변경과 수정을 가할 수 있으며, 본 출원의 범위와 정신을 벗어나지 않는다. 마찬가지로, 명확성과 간결성을 위하여, 아래의 기재에서 공지 기능과 구조에 대한 설명을 생략한다.
본 출원의 명세서와 청구서 및 상술한 첨부 도면에서 용어 "제1", "제2", "제3", "제4" 등（만약 존재한다면）은 유사한 대상을 구분하기 위한 것으로서, 특정 순서 또는 선후 순서를 기재할 필요는 없다. 이렇게 사용되는 데이터는 적합한 경우에 서로 바뀌어, 여기에 기재되는 본 출원의 실시예가 예를 들어 여기에 도시되는 것 또는 기재되는 것 이외의 순서로 실시될 수 있도록 하는 것을 이해하여야 한다. 한편, 용어 "포함" 및 "구비" 및 이들의 임의의 변형은 비배타적인 포함을 커버하며, 예를 들어, 일련의 단계 또는 유닛을 포함하는 과정, 방법, 시스템, 제품 또는 기기는 명확히 나열된 이러한 단계 또는 유닛에 제한될 필요가 없이, 명확하게 나열되지 않은 것 또는 이러한 과정, 방법, 제품 또는 기기의 고유한 기타 단계 또는 유닛을 더 포함할 수 있다.
아래에서는 구체적인 실시예를 들어 본 출원의 기술적 해결수단에 대해 상세하게 설명한다. 아래의 몇몇 구체적인 실시예는 서로 결합될 수 있고, 동일하거나 유사한 개념 또는 과정은 일부 실시예에서 중복되는 설명을 생략한다.
도시 도로 교통 정체 문제는 점점 사람들의 관심을 모으고 있다. 교통 정체는 대량의 시간을 낭비할 뿐만 아니라, 대기 과정에서의 제동 및 저속 주행에 의해 차량의 에너지 소모가 증가되고, 공기 오염이 심화된다.
기존의 교통 신호등 제어 시스템은 교통 시스템 중의 중요한 요소로서, 교통 정체 완화에 있어서 중요한 역할을 수행한다. 일반적인 교통 신호등 제어 시스템의 빨간등과 파란등 시간은 상대적으로 고정되어 있으므로, 도로의 통행율이 저하된다. 특히 보다 큰 교차로에서, 빨간등과 파란등의 변환 시간 주기가 더 길므로, 교차로의 통행 효율이 더 낮다.
상술한 기술문제에 대하여, 본 출원은 교통 신호등 신호의 제어 방법, 장치, 기기 및 저장매체를 제공한다. 교차로 영상에 대한 분석을 기초로, 차도 위치 및 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 획득한 후, 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 교차로의 교통 신호등의 신호를 최적화하여, 교차로의 차량 통행 효율을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 출원의 실시예의 교통 신호등 신호의 제어 방법을 구현할 수 있는 시나리오를 나타내는 도면이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 교통 신호등 교차로에서, 기존의 교통 신호등 제어 시스템은 교통 시스템의 중요한 요소로서, 교통 정체 완화에 있어서 중요한 역할을 담당한다. 교통 신호등 교차로에는 일반적으로 전자 경찰 카메라 또는 카메라가 설치되어 있으므로, 카메라에 의해 교차로 영상을 촬영할 수 있고, 데이터 처리 플랫폼은 카메라가 기설정된 시간 간격에 따라 촬영한 교차로 영상을 수신한다. 데이터 처리 플랫폼은 목표 학습 모델을 통해 교차로 영상 중의 차량을 인식하여, 각각의 차량의 정보 예를 들어 차량 폭, 차량 길이 등을 표기할 수 있다. 차량 정보를 인식한 후, 차량 분포와 차량 폭을 기초로 차선을 표기하여, 교차로에 포함된 각각의 차도를 구분한다. 마지막으로 각각의 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 통계한다. 이어서, 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 통해 대응되는 차도의 교통 신호등의 신호를 제어한다. 차도 내에서 대기 중인 차량 수량이 보다 많으면, 대응되는 차도의 파란등 신호의 시간 길이를 연장, 및/또는 대응되는 차도의 빨간등 신호의 시간 길이를 단축시키고; 차도 내에서 대기 중인 차량 수량이 보다 적으면, 대응되는 차도의 파란등 신호의 시간 길이를 단축, 및/또는 대응되는 차도의 빨간등 신호의 시간 길이를 연장시킨다. 따라서, 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 교통 신호등 신호의 시간 길이를 유연하게 조정하여, 교차로의 차량 통행 효율을 향상시킬 수 있다. 이때, 교차로 영상에 회전 대기 구역이 존재하면, 데이터 처리 플랫폼은 또한 능동적으로 회전 대기 구역의 위치를 인식하고, 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량에 대한 통계를 통해, 회전을 위한 교통 신호등의 신호를 제어할 수 있다. 따라서, 회전 차도 상의 차량 대기 시간 길이를 최적화하여, 회전 차량의 통행 효율을 향상시킬 수 있다. 또한, 교차로 영상 중의 보행자에 대해 인식 분석하고, 교차로에서 대기 중인 보행자의 수량을 기초로, 교차로의 교통 신호등의 신호를 제어할 수 있다. 예를 들어, 대기 중인 보행자 수량이 보다 적으면, 교차로 차량 주행 방향의 파란등 신호 시간 길이를 연장시킬 수 있다. 이에 따라 교차로에서 대기 중인 보행자 수량과 각각의 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 통합하여 교차로의 교통 신호등의 신호를 최적화하여, 교차로의 통행 효율을 향상시킬 수 있다.
상술한 방법을 적용함으로써, 기존의 교통 신호등의 신호가 고정되어 있을 때, 교차로 통행 효율이 낮은 기술문제를 해결할 수 있고, 교차로 영상에 대한 분석을 거쳐, 차도 위치 및 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 획득한 후, 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 교차로의 교통 신호등의 신호를 최적화하여, 교차로의 차량 통행 효율을 향상시키는 기술효과를 달성한다.
도 2는 본 출원의 제1 실시예에 따른 도면이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 방법은 아래의 단계들을 포함할 수 있다.
S101, 교차로 영상을 획득한다.
본 실시예의 교통 신호등 신호의 제어 방법은 카메라와 통신 연결되는 클라우드, 또는 데이터 처리 플랫폼에 적용될 수 있다. 본 실시예에서, 데이터 처리 플랫폼을 예로 들어 상세하게 설명한다. 데이터 처리 플랫폼은 카메라가 기설정된 시간 간격에 따라 촬영한 교차로 영상을 수신한다.
구체적으로, 교통 신호등 교차로는 일반적으로 전자 경찰 카메라 또는 카메라가 설치되어 있다. 카메라에 의해 교차로 영상을 촬영하고, 데이터 처리 플랫폼에 의해 데이터 분석 처리를 수행하여, 교차로의 통행 상황을 결정할 수 있다.
S102, 교차로 영상을 기초로, 차도 위치와 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 결정한다.
본 실시예에서, 데이터 처리 플랫폼은 목표 학습 모델을 통해 교차로 영상 중의 차량 정보를 인식하되, 차량 정보는 차량 분포와 차량 폭을 포함하고; 여기서, 목표 학습 모델은 차량 정보가 표기된 교차로 영상을 통해 트레이닝하여 획득된 것이고; 차량 분포와 차량 폭을 기초로 차도 위치를 결정하고; 각각의 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 통계한다.
구체적으로, 차량 정보가 표기된 교차로 영상을 트레이닝하여 구축될 수 있는 초기 학습 모델에 의해, 교차로 영상에 대응되는 특징을 초기 학습 모델의 입력으로 하고, 차량 정보를 초기 학습 모델의 출력으로 하여, 반복 트레이닝함으로써, 교차로 영상 중의 차량 정보를 정확하게 인식할 수 있는 목표 학습 모델을 획득한다. 데이터 처리 플랫폼은 목표 학습 모델을 통해 교차로 영상 중의 차량을 인식하여, 각각의 차량의 정보 예를 들어 차량 폭, 차량 길이를 표기할 수 있다. 차량 정보를 인식한 후, 차량 분포와 차량 폭을 기초로 차선을 표기하여, 교차로에 포함된 각각의 차도를 구분한다. 마지막으로 각각의 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 통계한다. 전반 과정이 인공적으로 개입할 필요가 없이, 대량의 교차로 영상에 대한 처리를 효율적으로 수행하여, 다양하고 복잡한 교차로 환경에 적용된다. 교차로 수량이 많고, 교차로와 카메라가 대응되는 관계를 가지며, 차도 위치와 카메라의 대응 관계가 복잡하다. 본 실시예에서, 이러한 모드는 데이터 처리 플랫폼은 영상 인식 방식을 통해 차도 위치를 결정할 수 있는 이점이 존재한다. 이에 따라, 모든 교차로 정보를 저장할 필요가 없게 되고, 인공적으로 교차로 정보에 대해 표기 처리하는 것도 방지할 수 있다. 데이터 처리 플랫폼이 차도를 결정하는 원리에 따르면, 교차로에서 통행할 때, 각각의 차량은 일반적으로 직선을 따라 소정 차도 내에 정렬되므로, 차량 분포와 차량의 폭 정보를 기초로, 차도의 위치를 결정함으로써, 인공적으로 표기하는 것을 방지할 수 있다.
S103, 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 대응되는 차도의 교통 신호등의 신호를 제어한다.
본 실시예에서, 데이터 처리 플랫폼은 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 대응되는 차도의 교통 신호등의 신호를 제어할 수 있으며, 차도 내에서 대기 중인 차량 수량이 제1 기설정값보다 크면, 대응되는 차도의 파란등 신호의 시간 길이를 연장, 및/또는 대응되는 차도의 빨간등 신호의 시간 길이를 단축시키는 단계; 차도 내에서 대기 중인 차량 수량이 제2 기설정값보다 작으면, 대응되는 차도의 파란등 신호의 시간 길이를 단축, 및/또는 대응되는 차도의 빨간등 신호의 시간 길이를 연장시키는 단계; 차도 내에서 대기 중인 차량 수량이 제2 기설정값 이상이고, 제1 기설정값 이하이면, 파란등 신호와 빨간등 신호의 시간 길이를 디폴트값으로 설정하는 단계;를 포함한다.
구체적으로, 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 대응되는 차도의 교통 신호등의 신호를 제어하되, 만약 차도 내에서 대기 중인 차량 수량이 보다 많으면, 대응되는 차도의 파란등 신호의 시간 길이를 연장, 및/또는 대응되는 차도의 빨간등 신호의 시간 길이를 단축시키고; 만약 차도 내에서 대기 중인 차량 수량이 보다 적으면, 대응되는 차도의 파란등 신호의 시간 길이를 단축, 및/또는 대응되는 차도의 빨간등 신호의 시간 길이를 연장시킨다. 이에 따라 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 교통 신호등 신호의 시간 길이를 유연하게 조정하여, 교차로의 차량 통행 효율을 향상시킬 수 있다.
본 실시예에서, 교차로 영상을 획득하고; 해당 교차로 영상을 기초로, 차도 위치와 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 결정하고; 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 대응되는 차도의 교통 신호등의 신호를 제어한다. 이에 따라 기존의 교통 신호등의 신호가 고정되어 있을 때, 교차로 통행 효율이 낮은 기술문제를 해결할 수 있으며, 교차로 영상에 대한 분석을 기초로, 차도 위치 및 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 획득한 후, 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 교차로의 교통 신호등의 신호를 최적화하여, 교차로의 차량 통행 효율을 향상시킬 수 있다.
도 3은 본 출원의 제2 실시예에 따른 도면이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 방법은 아래의 단계들을 포함할 수 있다.
S201, 교차로 영상을 획득한다.
S202, 교차로 영상을 기초로, 차도 위치와 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 결정한다.
S203, 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 대응되는 차도의 교통 신호등의 신호를 제어한다.
본 실시예 중 단계(S201 ~ 203)의 구체적인 구현 과정과 구현 원리는, 도 2에 도시된 단계(S101 ~ S103)의 관련 기재를 참조할 수 있으므로, 여기서는 중복되는 설명을 생략한다.
S204, 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량을 획득한다.
본 실시예에서, 만약 교차로 영상에 회전 대기 구역이 존재하면, 데이터 처리 플랫폼은 또한 능동적으로 회전 대기 구역의 위치를 인식하고, 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량에 대한 통계를 거쳐, 회전을 위한 교통 신호등의 신호를 제어할 수 있다. 이에 따라 회전 차도 상의 차량 대기 시간 길이를 최적화하여, 회전 차량의 통행 효율을 향상시킬 수 있다. 여기서, 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량을 획득하는 단계는, 시간 순서에 따라 기설정된 조건을 만족하는 교차로 영상을 정렬하여, 목표 영상 서열을 획득하되; 기설정된 조건은 직진 방향이 파란등 신호이고, 좌회전 방향이 빨간등 신호인 것; 또는 직진 방향이 파란등 신호이고, 우회전 방향이 빨간등 신호인 것을 포함하는 단계; 목표 영상 서열에 대해 분석하여, 회전 대기 구역에서 제1 위에 배열된 차량의 정지 위치를 회전 대기 구역의 컷 오프 라인으로 하여, 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량을 통계하는 단계;를 포함한다.
구체적으로, 일부 교차로에는, 예를 들어 좌회전 대기 구역과 같은 일부 회전 대기 구역이 더 존재한다. 이러한 복잡한 교차로에는, 일반적으로 직진 교통 신호등 및 회전 교통 신호등이 존재한다. 따라서, 데이터 처리 플랫폼은 또한 직진 방향이 파란등 신호이고, 좌회전 방향이 빨간등 신호인; 또는 직진 방향이 파란등 신호이고, 우회전 방향이 빨간등 신호인 경우에서의 교차로 영상 서열에 대해 분석하여, 회전 대기 구역의 위치 및 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량을 인식할 수 있다. 좌회전 차도를 예로 들면, 직진 방향이 파란등이고, 좌회전 방향이 빨간등일 때, 좌회전할 차량들이 출발하여, 순차적으로 좌회전 대기 구역으로 이동하고, 좌회전 대기 구역의 컷 오프 라인 직전에서 멈춘다; 연속적으로 촬영한 교차로 영상을 통해, 기설정 시간 동안에 좌회전 대기 구역 내의 좌회전 대기 차량 수량을 결정한다. 전반 과정이 인공적으로 개입할 필요가 없이, 회전 대기 구역을 포함하는 교차로 영상에 대한 처리를 효율적으로 구현하여, 다양하고 복잡한 교차로 환경에 적용된다.
S205, 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로, 회전을 위한 교통 신호등의 신호를 제어한다.
본 실시예에서, 데이터 처리 플랫폼은 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로, 회전을 위한 교통 신호등의 신호의 시간 길이 정보를 결정하고; 시간 길이 정보를 기초로, 회전을 위한 교통 신호등의 신호를 제어할 수 있다.
구체적으로, 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로, 회전을 위한 교통 신호등의 신호의 시간 길이 정보를 결정할 수 있다. 예를 들어 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량이 많을수록, 대응되는 회전을 위한 교통 신호등의 신호의 파란등 시간이 더 길며, 이에 따라 회전 차량의 대기 시간 길이를 줄여, 교차로의 차량 통행 효율을 향상시킨다.
본 실시예에서, 교차로 영상을 획득하고; 해당 교차로 영상을 기초로, 차도 위치와 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 결정하고; 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 대응되는 차도의 교통 신호등의 신호를 제어한다. 이에 따라 기존의 교통 신호등의 신호가 고정되어 있을 때, 교차로 통행 효율이 낮은 기술문제를 해결할 수 있으며, 교차로 영상에 대한 분석을 기초로, 차도 위치 및 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 획득한 후, 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 교차로의 교통 신호등의 신호를 최적화하여, 교차로의 차량 통행 효율을 향상시킬 수 있다.
한편, 교차로 영상에 회전 대기 구역이 존재하면, 본 실시예는 또한 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량을 더 획득할 수 있다. 나아가, 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로, 회전을 위한 교통 신호등의 신호를 제어한다. 이에 따라 회전 대기 구역을 포함하는 교차로 영상에 대한 처리를 구현하여, 회전을 위한 교통 신호등의 신호를 제어하고, 교차로의 차량 통행 효율을 향상시키며, 사용자 체험을 향상시키므로, 다양하고 복잡한 교차로 환경에 적용된다.
도 4는 본 출원의 제3 실시예에 따른 도면이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 방법은 아래의 단계들을 포함할 수 있다.
S301, 교차로 영상을 획득한다.
S302, 교차로 영상을 기초로, 차도 위치와 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 결정한다.
S303, 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 대응되는 차도의 교통 신호등의 신호를 제어한다.
본 실시예에서 단계(S301 ~ S303)의 구체적인 구현 과정과 구현 원리는, 도 2에 도시된 단계(S101 ~ S103)의 관련 기재를 참조할 수 있으며, 여기서는 중복되는 설명을 생략한다.
S304, 교차로 영상을 기초로, 교차로에서 대기 중인 보행자의 수량을 결정한다.
본 실시예에서, 데이터 처리 플랫폼은 또한 교차로 영상 중의 보행자에 대해 인식 분석하여, 교차로에서 대기 중인 보행자의 수량을 결정할 수 있다. 영상에 대해 분석하여 보행자를 결정하는 기술은 종래기술이므로, 여기서는 중복되는 설명을 생략한다.
S305, 교차로에서 대기 중인 보행자의 수량을 기초로, 교차로의 교통 신호등의 신호를 제어한다.
본 실시예에서, 데이터 처리 플랫폼은 교차로에서 대기 중인 보행자의 수량을 기초로, 교차로의 교통 신호등의 신호를 제어할 수 있다. 예를 들어, 대기 중인 보행자 수량이 보다 적으면, 교차로 차량 주향 방향의 파란등 신호 시간 길이를 연장시킬 수 있다. 이에 따라 교차로에서 대기 중인 보행자 수량과 각각의 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 통합하여 교차로의 교통 신호등의 신호를 최적화하여, 교차로의 통행 효율을 향상시킬 수 있으며, 다양하고 복잡한 교차로 환경에 적용된다.
특별히 설명하면, 실시예 2와 실시예 3을 결합할 수도 있으며, 이에 따라 교차로 영상을 기초로, 교차로에서 대기 중인 보행자의 수량과 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량을 모두 결정하여, 이로써 교차로의 교통 신호등의 신호를 최적화한다. 그 구현 방법은 실시예 2와 실시예 3의 기재를 참조할 수 있으며, 여기서는 중복되는 설명을 생략한다.
본 실시예에서, 교차로 영상을 획득하고; 해당 교차로 영상을 기초로, 차도 위치와 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 결정하고; 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 대응되는 차도의 교통 신호등의 신호를 제어한다. 이에 따라 기존의 교통 신호등의 신호가 고정되어 있을 때, 교차로 통행 효율이 낮은 기술문제를 해결할 수 있으며, 교차로 영상에 대한 분석을 기초로, 차도 위치 및 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 획득한 후, 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 교차로의 교통 신호등의 신호를 최적화하여, 교차로의 차량 통행 효율을 향상시킬 수 있다.
한편, 본 실시예는 또한 교차로 영상을 기초로, 교차로에서 대기 중인 보행자의 수량을 결정하고; 교차로에서 대기 중인 보행자의 수량을 기초로, 교차로의 교통 신호등의 신호를 제어할 수도 있다. 이에 따라 교차로에서 대기 중인 보행자 수량과 각각의 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 통합하여 교차로의 교통 신호등의 신호를 최적화하여, 교차로의 통행 효율을 향상시킬 수 있으며, 다양하고 복잡한 교차로 환경에 적용된다.
도 5는 본 출원의 제4 실시예에 따른 도면이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 방법은 아래의 단계들을 포함할 수 있다.
S401, 촬영한 교차로 영상을 기초로, 적어도 하나의 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 결정한다.
S402, 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 대응되는 차도의 교통 신호등의 신호를 제어한다.
본 실시예에서, 데이터 처리 플랫폼은 또한 촬영한 교차로 영상을 기초로, 적어도 하나의 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 결정함으로써, 대응되는 차도의 교통 신호등의 신호를 제어할 수 있다. 예를 들어, 좌회전 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 인식하여, 좌회전 신호등의 시간 길이 정보를 제어하는 바, 예를 들어 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량이 많을수록, 대응되는 회전을 위한 교통 신호등 신호의 파란등 시간이 더 길며, 이에 따라 회전 차량의 대기 시간 길이를 줄여, 교차로의 차량 통행 효율을 향상시키고, 사용자 체험을 향상시킨다.
구체적인 구현 과정과 구현 원리는 상술한 실시예의 관련 기재를 참조할 수 있으며, 여기서는 중복되는 설명을 생략한다.
본 실시예에서, 교차로 영상을 획득하고; 해당 교차로 영상을 기초로, 차도 위치와 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 결정하고; 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 대응되는 차도의 교통 신호등의 신호를 제어한다. 이에 따라 기존의 교통 신호등의 신호가 고정되어 있을 때, 교차로 통행 효율이 낮은 기술문제를 해결할 수 있으며, 교차로 영상에 대한 분석을 기초로, 차도 위치 및 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 획득한 후, 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 교차로의 교통 신호등의 신호를 최적화하여, 교차로의 차량 통행 효율을 향상시킬 수 있다.
도 6은 본 출원의 제5 실시예에 따른 도면이다. 도 6에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 장치는,
교차로 영상을 획득하는 제1 획득모듈(31);
교차로 영상을 기초로, 차도 위치와 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 결정하는 제1 결정모듈(32);
차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 대응되는 차도의 교통 신호등의 신호를 제어하는 제어모듈(33);을 포함한다.
본 실시예에서, 교차로 영상을 획득하고; 해당 교차로 영상을 기초로, 차도 위치와 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 결정하고; 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 대응되는 차도의 교통 신호등의 신호를 제어한다. 이에 따라 교차로 영상에 대한 분석을 기초로, 차도 위치 및 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 획득한 후, 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 교차로의 교통 신호등의 신호를 최적화하여, 교차로의 차량 통행 효율을 향상시킬 수 있다.
일 가능한 설계에서, 제1 결정모듈(32)은 구체적으로,
목표 학습 모델을 통해 교차로 영상 중의 차량 정보를 인식하되, 차량 정보는 차량 분포와 차량 폭을 포함하고; 여기서, 목표 학습 모델은 차량 정보가 표기된 교차로 영상을 통해 트레이닝하여 획득된 것이고;
차량 분포와 차량 폭을 기초로 차도 위치를 결정하고;
각각의 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 통계한다.
본 실시예에서, 차량 정보가 표기된 교차로 영상을 통해 트레이닝하여 구축될 수 있는 초기 학습 모델에 의해, 교차로 영상에 대응되는 특징을 초기 학습 모델의 입력으로 하고, 차량 정보를 초기 학습 모델의 출력으로 하여, 반복 트레이닝함으로써, 교차로 영상 중의 차량 정보를 정확하게 인식할 수 있는 목표 학습 모델을 획득한다. 차량 정보를 인식한 후, 차량 분포와 차량 폭을 기초로 차선을 표기하여, 교차로에 포함된 각각의 차도를 구분한다. 마지막으로 각각의 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 통계한다. 전반 과정이 인공적으로 개입할 필요가 없이, 대량의 교차로 영상에 대한 처리를 효율적으로 구현하여, 다양하고 복잡한 교차로 환경에 적용된다.
일 가능한 설계에서, 제어모듈(33)은 구체적으로,
차도 내에서 대기 중인 차량 수량이 제1 기설정값보다 크면, 대응되는 차도의 파란등 신호의 시간 길이를 연장, 및/또는 대응되는 차도의 빨간등 신호의 시간 길이를 단축시키고;
차도 내에서 대기 중인 차량 수량이 제2 기설정값보다 작으면, 대응되는 차도의 파란등 신호의 시간 길이를 단축, 및/또는 대응되는 차도의 빨간등 신호의 시간 길이를 연장시키고;
차도 내에서 대기 중인 차량 수량이 제2 기설정값 이상이고, 제1 기설정값 이하이면, 파란등 신호와 빨간등 신호의 시간 길이를 디폴트값으로 설정한다.
본 실시예에서, 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 통해 대응되는 차도의 교통 신호등의 신호를 제어하되, 만약 차도 내에서 대기 중인 차량 수량이 보다 많으면, 대응되는 차도의 파란등 신호의 시간 길이를 연장, 및/또는 대응되는 차도의 빨간등 신호의 시간 길이를 단축시키고; 만약 차도 내에서 대기 중인 차량 수량이 보다 적으면, 대응되는 차도의 파란등 신호의 시간 길이를 단축, 및/또는 대응되는 차도의 빨간등 신호의 시간 길이를 연장시킨다. 이에 따라 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 교통 신호등 신호의 시간 길이를 유연하게 조정하여, 교차로의 차량 통행 효율을 향상시킬 수 있으며, 교차로의 차량 통행 효율을 향상시킬 수 있다.
일 가능한 설계에서, 제1 획득모듈(31)은 구체적으로,
카메라가 기설정된 시간 간격에 따라 촬영한 교차로 영상을 수신한다.
본 실시예에서, 교차로에 미리 설치된 카메라를 이용하여 교차로 영상을 촬영할 수 있다. 카메라는 기설정된 시간 간격에 따라 교차로 영상을 촬영하고, 교차로 영상을 클라우드로 업로드하여 인식 처리를 수행한다. 본 실시예는 기존의 도로 인프라를 이용하여 교차로 영상을 수집할 수 있으므로, 기기에 대한 요구가 낮고, 적용 범위가 넓다.
본 실시예의 교통 신호등 신호의 제어 장치는, 도 2, 도 5에 도시된 방법에 따른 기술방안을 수행할 수 있으며, 그 구체적인 구현 과정과 기술 원리는 도 2, 도 5에 도시된 방법에 대한 관련 기재를 참조할 수 있으며, 여기서는 중복되는 설명을 생략한다.
본 실시예에서, 교차로 영상을 획득하고; 해당 교차로 영상을 기초로, 차도 위치와 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 결정하고; 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 대응되는 차도의 교통 신호등의 신호를 제어한다. 이에 따라 기존의 교통 신호등의 신호가 고정되어 있을 때, 교차로 통행 효율이 낮은 기술문제를 해결할 수 있으며, 교차로 영상에 대한 분석을 기초로, 차도 위치 및 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 획득한 후, 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 교차로의 교통 신호등의 신호를 최적화함으로써, 교차로의 차량 통행 효율을 향상시킬 수 있다.
도 7은 본 출원의 제6 실시예에 따른 도면이다. 도 7에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 장치는 도 6에 도시된 장치의 기초 상에서, 아래와 같은 것을 더 포함할 수 있다.
일 가능한 설계에서, 교차로 영상에 회전 대기 구역이 존재하면, 장치는,
회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량을 획득하는 제2 획득모듈(34);을 더 포함하고,
제어모듈(33)은 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로, 회전을 위한 교통 신호등의 신호를 제어한다.
본 실시예에서, 또한 능동적으로 회전 대기 구역의 위치를 인식하고, 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량에 대한 통계를 거쳐, 회전을 위한 교통 신호등의 신호를 제어할 수 있다. 이에 따라 회전 차도 상의 차량 대기 시간 길이를 최적화하여, 회전 차량의 통행 효율을 향상시킬 수 있다.
일 가능한 설계에서, 제2 획득모듈(34)은 구체적으로,
시간 순서에 따라 기설정된 조건을 만족하는 교차로 영상을 정렬하여, 목표 영상 서열을 획득하되; 기설정된 조건은 직진 방향이 파란등 신호이고, 좌회전 방향이 빨간등 신호인 것; 또는 직진 방향이 파란등 신호이고, 우회전 방향이 빨간등 신호인 것을 포함하며;
목표 영상 서열에 대해 분석하여, 회전 대기 구역에서 제1 위에 배열된 차량의 정지 위치를 회전 대기 구역의 컷 오프 라인으로 하여, 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량을 통계한다.
본 실시예에서, 직진 방향이 파란등 신호이고, 좌회전 방향이 빨간등 신호인; 또는 직진 방향이 파란등 신호이고, 우회전 방향이 빨간등 신호인 상황에서의 교차로 영상에 대해 분석하여, 회전 대기 구역의 위치 및 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량을 획득한다. 전반 과정이 인공적으로 개입할 필요가 없이, 회전 대기 구역을 포함하는 교차로 영상에 대한 처리를 효율적으로 구현하여, 다양하고 복잡한 교차로 환경에 적용된다.
일 가능한 설계에서, 제어모듈(33)은 구체적으로,
회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로, 회전을 위한 교통 신호등의 신호의 시간 길이 정보를 결정하고;
시간 길이 정보를 기초로, 회전을 위한 교통 신호등의 신호를 제어한다.
본 실시예에서, 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로, 회전을 위한 교통 신호등의 신호의 시간 길이 정보를 결정할 수 있다. 예를 들어 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량이 많을수록, 대응되는 회전을 위한 교통 신호등의 신호의 파란등 시간이 길며, 이에 따라 회전 차량의 대기 시간 길이를 줄여, 사용자 체험을 향상시킨다.
일 가능한 설계에서,
교차로 영상을 기초로, 교차로에서 대기 중인 보행자의 수량을 결정하는 제2 결정모듈(35)을 더 포함하고,
제어모듈(33)은 교차로에서 대기 중인 보행자의 수량을 기초로, 교차로의 교통 신호등의 신호를 제어한다.
본 실시예에서, 또한 교차로 영상 중의 보행자에 대한 인식 분석을 통해, 교차로에서 대기 중인 보행자의 수량을 기초로, 교차로의 교통 신호등의 신호를 제어할 수도 있다. 예를 들어, 대기 중인 보행자 수량이 보다 적으면, 교차로 차량 주행 방향의 파란등 신호 시간 길이를 연장시킬 수 있다. 이에 따라 교차로에서 대기 중인 보행자 수량과 각각의 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 통합하여 교차로의 교통 신호등의 신호를 최적화함으로써, 교차로의 통행 효율을 향상시킬 수 있다.
본 실시예의 교통 신호등 신호의 제어 장치는 도 2, 도 3, 도 4, 도 5에 도시된 방법 중의 기술방안을 수행할 수 있고, 그 구체적인 구현 과정과 기술 원리는 도 2, 도 3, 도 4, 도 5에 도시된 방법에 따른 관련 기재를 참조할 수 있으며, 여기서는 중복되는 설명을 생략한다.
본 실시예는, 교차로 영상을 획득하고; 해당 교차로 영상을 기초로, 차도 위치와 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 결정하고; 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 대응되는 차도의 교통 신호등의 신호를 제어한다. 이에 따라 기존의 교통 신호등의 신호가 고정되어 있을 때, 교차로 통행 효율이 낮은 기술문제를 해결할 수 있으며, 교차로 영상에 대한 분석을 기초로, 차도 위치 및 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 획득한 후, 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 교차로의 교통 신호등의 신호를 최적화함으로써, 교차로의 차량 통행 효율을 향상시킬 수 있다.
본 출원의 실시예에 따르면, 본 출원은 컴퓨터 판독 가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 더 제공하며, 전자기기의 적어도 하나의 프로세서는 판독 가능 저장매체로부터 컴퓨터 명령을 판독할 수 있으며, 적어도 하나의 프로세서는 컴퓨터 프로그램을 실행하여 전자기기가 상술한 어느 실시예에 따른 기술적 해결수단을 수행하도록 한다.
도 8은 본 출원의 실시예의 교통 신호등 신호의 제어 방법을 구현하기 위한 전자기기의 블록도이다. 본 출원의 실시예에 따르면, 본 출원은 전자기기와 판독 가능 저장매체를 더 제공한다. 전자기기는 다양한 형태의 디지털 컴퓨터, 예컨대, 랩톱 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, 워크 스테이션, 개인 정보 단말, 서버, 블레이드 서버, 대형 컴퓨터, 및 기타 적합한 컴퓨터를 의미한다. 전자기기는 다양한 형태의 이동장치, 예컨대, 개인 정보 단말, 셀폰, 스마트 폰, 웨어러블 기기 및 기타 유사한 컴퓨팅 장치를 의미할 수도 있다. 본문에 개시된 부재, 이들의 연결 및 관계, 및 이들의 기능은 단지 예시적인 것이며, 본문에 개시된 것 및/또는 요구하는 본 출원의 구현을 한정하려는 의도가 아니다.
도 8에 도시된 바와 같이, 해당 전자기기는 하나 또는 복수의 프로세서(501), 메모리(502), 및 각 부재를 연결시키기 위한 고속 인터페이스와 저속 인터페이스를 포함하는 인터페이스를 포함한다. 각각의 부재는 서로 다른 버스를 통해 서로 연결되며, 공통 메인보드에 장착되거나 수요에 따라 기타 방식으로 장착될 수 있다. 프로세서는 전자기기 내에서 실행되는 명령을 처리할 수 있으며, 메모리 내 또는 메모리 상에 저장되어 외부 입력/출력 장치(예컨대, 인터페이스에 커플링된 디스플레이 기기) 상에 GUI의 그래픽 정보를 표시하는 명령을 포함할 수 있다. 기타 실시형태에서, 수요에 따라, 복수의 프로세서 및/또는 복수의 버스와 복수의 메모리와 복수의 메모리를 같이 사용할 수 있다. 마찬가지로, 복수의 전자기기를 연결할 수 있으며, 각각의 기기는 부분 필요한 조작을 제공한다(예를 들어, 서버 어레이, 한 세트의 블레이드 서버, 또는 멀티 프로세서 시스템으로서). 도 8은 하나의 프로세서(501)를 예로 든다.
메모리(502)는 바로 본 출원에 따른 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장매체이다. 여기서, 메모리는 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 수 있는 명령이 저장되어, 적어도 하나의 프로세서가 본 출원에 따른 교통 신호등의 신호 제어 방법을 수행하도록 한다. 본 출원의 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장매체는 컴퓨터 명령을 저장하고, 해당 컴퓨터 명령은 컴퓨터가 본 출원에 따른 교통 신호등 신호의 제어 방법을 수행하도록 한다.
메모리(502)는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장매체로서, 비일시적 소프트웨어 프로그램, 비일시적 컴퓨터 실행 가능 프로그램 및 모듈, 예컨대 본 출원의 실시예에 따른 교통 신호등 신호의 제어 방법에 대응되는 프로그램 명령/모듈을 저장할 수 있다. 프로세서(501)는 메모리(502)에 저장된 비일시적 소프트웨어 프로그램, 명령 및 모듈을 실행하여, 서버의 다양한 기능 응용 및 데이터 처리를 수행한다. 즉, 상술한 방법 실시예 중 교통 신호등 신호의 제어 방법을 구현한다.
메모리(502)는 프로그램 저장 영역과 데이터 저장 영역을 포함할 수 있다. 여기서, 프로그램 저장 영역은 운영체제, 적어도 하나의 기능에 필요한 응용 프로그램을 저장할 수 있다. 데이터 저장 영역은 도 8의 교통 신호등 신호의 제어 방법을 구현하는 전자기기의 사용에 따라 구축되는 데이터 등을 저장할 수 있다. 한편, 메모리(502)는 고속 랜덤 액세스 메모리를 포함할 수 있고, 예를 들어 적어도 하나의 자기 저장 장치, 플래시 메모리, 또는 기타 비일시적 솔리드 스테이트 저장 장치와 같은 비일시적 메모리를 포함할 수도 있다. 일부 실시예에서, 메모리(502)는 선택적으로 프로세서(501)에 대해 원격으로 설치되는 메모리를 포함할 수 있다. 이러한 원격 메모리는 네트워크를 통해 도 8의 교통 신호등 신호의 제어 방법을 구현하는 전자기기에 연결될 수 있다. 상술한 네트워크의 실예로서 인터넷, 인트라넷, 근거리 통신망, 이동 통신망 및 그 조합을 포함하지만 이에 한정되지 않는다.
도 8의 교통 신호등 신호의 제어 방법을 구현하는 전자기기는 입력장치(503)와 출력장치(504)를 더 포함할 수 있다. 프로세서(501), 메모리(502), 입력장치(503) 및 출력장치(504)는 버스 또는 기타 방식으로 연결될 수 있으며, 도 8에서는 버스를 통해 연결되는 것을 예시하고 있다.
입력장치(503)는 입력되는 숫자 또는 문자 부호 정보를 수신할 수 있고, 도 8의 교통 신호등 신호의 제어 방법을 구현하는 전자기기의 사용자 설정 및 기능 제어에 대한 키 신호 입력을 생성할 수 있다. 예를 들어 터치 스크린, 키패드, 마우스, 트랙패드, 터치패널, 지시레버, 하나 또는 복수의 마우스 버튼, 트랙볼, 조종레버 등의 입력장치를 포함할 수 있다. 출력장치(504)는 디스플레이 기기, 보조 조명 장치(예를 들어, LED) 및 촉각 피드백 장치(예를 들어, 진동모터) 등을 포함할 수 있다. 해당 디스플레이 기기는, 액정 디스플레이(LCD), 발광 다이오드(LED) 디스플레이와 플라즈마 디스플레이 등을 포함할 수 있지만 이에 한정되지 않는다. 일부 실시형태에서, 디스플레이 기기는 터치 스크린일 수 있다.
여기에 기재되는 시스템 및 기술의 다양한 실시형태는 디지털 전자 회로 시스템, 집적 회로 시스템, 전용 ASIC(전용 집적 회로), 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 및/또는 이들의 조합에서 구현될 수 있다. 이러한 다양한 실시형태는 하나 또는 복수의 컴퓨터 프로그램에서 구현되는 것을 포함할 수 있고, 해당 하나 또는 복수의 컴퓨터 프로그램은 적어도 하나의 프로그래머블 프로세서를 포함하는 프로그래머블 시스템 상에서 실행 및/또는 해석될 수 있으며, 해당 프로그래머블 프로세서는 전용 또는 범용 프로그래머블 프로세서일 수 있고, 저장 시스템, 적어도 하나의 입력장치, 및 적어도 하나의 출력장치로부터 데이터와 명령을 수신할 수 있으며, 데이터와 명령을 해당 저장 시스템, 해당 적어도 하나의 입력장치, 및 해당 적어도 하나의 출력장치로 전송한다.
이러한 컴퓨팅 프로그램(프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 응용, 또는 코드라고도 지칭)은 프로그래머블 프로세서의 기계적 명령을 포함하고, 고급 프로세스 및/또는 객체 지향 프로그래밍 언어, 및/또는 어셈블리/기계적 언어를 이용하여 이러한 컴퓨팅 프로그램을 실행할 수 있다. 예컨대 본문에서 사용되는 용어 "기계 판독 가능 매체"와 "컴퓨터 판독 가능 매체"는 기계적 명령 및/또는 데이터를 프로그래머블 프로세서로 제공하기 위한 임의의 컴퓨터 프로그램 제품, 기기, 및/또는 장치(예를 들어, 자기 디스크, 광 디스크, 메모리, 프로그래머블 논리 디바이스(PLD))를 가리키고, 기계 판독 가능 신호인 기계적 명령을 수신하는 기계 판독 가능 매체를 포함한다. 용어 "기계 판독 가능 신호"는 기계적 명령 및/또는 데이터를 프로그래머블 프로세서로 제공하기 위한 임의의 신호를 가리킨다.
사용자와의 인터랙션을 제공하기 위하여, 컴퓨터 상에서 여기에 기재되는 시스템 및 기술을 실시할 수 있으며, 해당 컴퓨터는 사용자에게 정보를 표시하기 위한 표시장치(예를 들어, CRT(캐소드레이 튜브) 또는 LCD(액정 디스플레이) 모니터); 및 키보드와 지향 장치(예를 들어, 마우스 또는 트랙볼)를 구비하고, 사용자는 해당 키보드와 해당 지향 장치를 통해 입력을 컴퓨터로 제공할 수 있다. 기타 종류의 장치는 사용자와의 인터랙션을 제공할 수도 있다. 예를 들어, 사용자에게 제공되는 피드백은 임의의 형태의 센싱 피드백(예를 들어, 시각적 피드백, 청각적 피드백, 또는 촉각적 피드백)일 수 있고; 임의의 형태(사운드 입력, 음성 입력 또는 촉각 입력)을 통해 사용자로부터의 입력을 수신할 수 있다.
여기에 기재되는 시스템과 기술은 백그라운드 부재를 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들어, 데이터 서버로서), 또는 중간부재를 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들어, 응용 서버), 또는 프론트 엔드 부재를 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들어, 그래픽 유저 인터페이스 또는 인터넷 브라우저를 구비하는 사용자 컴퓨터, 사용자는 해당 그래픽 유저 인터페이스 또는 해당 인터넷 브라우저를 통해 여기에 기재되는 시스템 및 기술의 실시형태와 인터랙션할 수 있다), 또는 이러한 배그라운드 부재, 중간 부재, 또는 프론트 엔드 부재를 포함하는 임의의 조합의 컴퓨팅 시스템에서 실시될 수 있다. 임의의 형태 또는 매채의 디지털 데이터 통신(예를 들어, 통신 네트워크)을 통해 시스템의 부재를 서로 연결시킬 수 있다. 통신 네트워크의 예시로서, 근거리 통신망(LAN), 광역 통신망(WAN) 및 인터넷을 포함한다.
컴퓨터 시스템은 클라이언트와 서버를 포함할 수 있다. 클라이언트와 서버는 일반적으로 서로 멀리 떨어져 있으며 통상적으로 통신 네트워크를 통해 인터랙션한다. 상응한 컴퓨터 상에서 실행되며 서로 클라이언트 - 서버 관계를 가지는 컴퓨터 프로그램을 통해 클라이언트와 서버의 관계를 생성한다.
상술한 다양한 형태의 프로세스를 사용하여 단계를 재배열, 추가 또는 삭제할 수 있다. 예를 들어, 본 출원에 기재된 각 단계는 병열로 수행될 수 있고 순차적으로 수행될 수도 있고 서로 다른 순서로 수행될 수도 있으며, 본 출원에 개시된 기술적 해결수단이 원하는 결과를 얻을 수만 있다면, 본문에서는 여기서 한정하지 않는다.
상술한 구체적인 실시형태는 본 출원의 보호범위에 대한 한정이 아니다. 본 분야의 통상의 지식을 가진 자라면, 설계 요구와 기타 요소를 기초로, 다양한 수정, 조합, 서브 조합 및 대체를 가할 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 본 출원의 정신과 원칙 내에서 이루어진 모든 수정, 동등한 치환 및 개선 등은 모두 본 출원의 보호 범위 내에 속한다.
Claims (13)
- 교통 신호등 신호의 제어 방법에 있어서,
교차로 영상을 획득하는 단계;
상기 교차로 영상을 기초로, 차도 위치와 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 결정하는 단계;
차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 대응되는 차도의 교통 신호등의 신호를 제어하는 단계;를 포함하고,
상기 교차로 영상을 기초로, 차도 위치와 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 결정하는 단계는,
목표 학습 모델을 통해 상기 교차로 영상 중의 차량 정보를 인식하되, 상기 차량 정보는 차량 분포와 차량 폭을 포함하고; 여기서, 상기 목표 학습 모델은 차량 정보가 표기된 교차로 영상을 통해 트레이닝하여 획득된 것인 단계;
상기 차량 분포와 상기 차량 폭을 기초로 차도 위치를 결정하는 단계;
각각의 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 통계하는 단계;를 포함하고,
상기 교차로 영상에 회전 대기 구역이 존재하면, 상기 교통 신호등 신호의 제어 방법은,
시간 순서에 따라 기설정된 조건을 만족하는 교차로 영상을 정렬하여, 목표 영상 서열을 획득하는 단계;
상기 목표 영상 서열에 대해 분석하여, 상기 회전 대기 구역에서 제1 위에 위치한 차량의 정지 위치를 상기 회전 대기 구역의 컷 오프 라인으로 하여, 상기 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량을 통계하는 단계;
상기 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로, 회전을 위한 교통 신호등의 신호를 제어하는 단계;를 더 포함하고,
상기 기설정된 조건은 직진 방향이 파란등 신호이고, 좌회전 방향이 빨간등 신호인 것; 또는 직진 방향이 파란등 신호이고, 우회전 방향이 빨간등 신호인 것을 특징으로 하는 교통 신호등 신호의 제어 방법. - 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 대응되는 차도의 교통 신호등의 신호를 제어하는 단계는,
차도 내에서 대기 중인 차량 수량이 제1 기설정값보다 크면, 대응되는 차도의 파란등 신호의 시간 길이를 연장, 및/또는 대응되는 차도의 빨간등 신호의 시간 길이를 단축시키는 단계;
차도 내에서 대기 중인 차량 수량이 제2 기설정값보다 작으면, 대응되는 차도의 파란등 신호의 시간 길이를 단축, 및/또는 대응되는 차도의 빨간등 신호의 시간 길이를 연장시키는 단계;
차도 내에서 대기 중인 차량 수량이 제2 기설정값 이상이고, 제1 기설정값 이하이면, 파란등 신호와 빨간등 신호의 시간 길이를 디폴트값으로 설정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법. - 삭제
- 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로, 회전을 위한 교통 신호등의 신호를 제어하는 단계는,
상기 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로, 회전을 위한 교통 신호등의 신호의 시간 길이 정보를 결정하는 단계;
상기 시간 길이 정보를 기초로, 상기 회전을 위한 교통 신호등의 신호를 제어하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법. - 제1항, 제3항, 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 교차로 영상을 획득하는 단계는,
카메라가 기설정된 시간 간격에 따라 촬영한 교차로 영상을 수신하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법. - 제1항, 제3항, 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 교차로 영상을 기초로, 교차로에서 대기 중인 보행자의 수량을 결정하는 단계;
교차로에서 대기 중인 보행자의 수량을 기초로, 교차로의 교통 신호등의 신호를 제어하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법. - 교통 신호등 신호의 제어 장치에 있어서,
교차로 영상을 획득하는 제1 획득모듈;
상기 교차로 영상을 기초로, 차도 위치와 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 결정하는 제1 결정모듈;
차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로 대응되는 차도의 교통 신호등의 신호를 제어하는 제어모듈;을 포함하고,
상기 제1 결정모듈은 구체적으로,
목표 학습 모델을 통해 상기 교차로 영상 중의 차량 정보를 인식하되, 상기 차량 정보는 차량 분포와 차량 폭을 포함하고; 여기서, 상기 목표 학습 모델은 차량 정보가 표기된 교차로 영상을 통해 트레이닝하여 획득된 것이고; 상기 차량 분포와 상기 차량 폭을 기초로 차도 위치를 결정하고; 각각의 차도 내에서 대기 중인 차량 수량을 통계하고,
상기 교차로 영상에 회전 대기 구역이 존재하면, 상기 교통 신호등 신호의 제어 장치는,
시간 순서에 따라 기설정된 조건을 만족하는 교차로 영상을 정렬하여, 목표 영상 서열을 획득하고; 상기 목표 영상 서열에 대해 분석하여, 상기 회전 대기 구역에서 제1 위에 위치한 차량의 정지 위치를 상기 회전 대기 구역의 컷 오프 라인으로 하여, 상기 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량을 통계하는 제2 획득 모듈을 더 포함하고,
상기 제어 모듈은 또한 상기 회전 대기 구역 내에서 대기 중인 차량 수량을 기초로, 회전을 위한 교통 신호등의 신호를 제어하고,
상기 기설정된 조건은 직진 방향이 파란등 신호이고, 좌회전 방향이 빨간등 신호인 것; 또는 직진 방향이 파란등 신호이고, 우회전 방향이 빨간등 신호인 것을 특징으로 하는 교통 신호등 신호의 제어 장치. - 적어도 하나의 프로세서; 및
상기 적어도 하나의 프로세서와 통신 연결되는 메모리;를 포함하되,
상기 메모리에 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 가능한 명령이 저장되고, 상기 명령은 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되어, 상기 적어도 하나의 프로세서가 제1항, 제3항, 제6항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행할 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 전자기기. - 컴퓨터 명령이 저장된 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장매체에 있어서,
상기 컴퓨터 명령은 컴퓨터가 제1항, 제3항, 제6항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하도록 하는 것을 특징으로 하는 저장매체. - 삭제
- 컴퓨터 판독 가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 있어서,
상기 컴퓨터 프로그램이 프로세서에 의해 실행될 경우, 제1항, 제3항, 제6항 중 어느 한 항에 따른 방법을 구현하는 컴퓨터 프로그램.
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010086890.8 | 2020-02-11 | ||
| CN202010086890.8A CN113257019B (zh) | 2020-02-11 | 2020-02-11 | 交通灯信号的控制方法、装置、设备及存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20210038445A KR20210038445A (ko) | 2021-04-07 |
| KR102521357B1 true KR102521357B1 (ko) | 2023-04-12 |
Family
ID=75469806
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020210018953A KR102521357B1 (ko) | 2020-02-11 | 2021-02-10 | 교통 신호등 신호의 제어 방법, 장치, 기기 및 저장매체 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP7237102B2 (ko) |
| KR (1) | KR102521357B1 (ko) |
| CN (1) | CN113257019B (ko) |
Families Citing this family (28)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113593269A (zh) * | 2021-08-13 | 2021-11-02 | 茂名粤云信息技术有限公司 | 一种基于智慧城市交通灯的智能控制方法 |
| CN113793518A (zh) * | 2021-09-13 | 2021-12-14 | 浙江大华技术股份有限公司 | 车辆通行处理方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN114299733B (zh) * | 2021-09-14 | 2023-03-14 | 逸兴泰辰技术有限公司 | 路口红绿灯通行时间调整系统 |
| CN113793516B (zh) * | 2021-10-11 | 2023-05-16 | 深圳大学 | 一种基于主路径的信号交叉口控制方法、终端及存储介质 |
| KR102646880B1 (ko) | 2021-11-01 | 2024-03-12 | 주식회사 오션소프트 | 교통량 증대를 위한 신호교차로 노면조건 및 교통패턴 분석 결과에 따른 신호등 운영 시스템 |
| CN114155723B (zh) * | 2021-11-29 | 2023-04-14 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 一种红绿灯的转换方法及装置 |
| KR20230082154A (ko) | 2021-12-01 | 2023-06-08 | 주식회사 오션소프트 | 단속류용 교통정보 검지기의 설치위치 결정방법, 및 이 교통정보 검지기를 이용한 신호교차로 초기 대기열 처리방법과 혼잡정보 측정방법 |
| CN114093179B (zh) * | 2021-12-02 | 2022-10-28 | 智道网联科技(北京)有限公司 | 交叉十字路口的车辆调度方法、云服务器、设备及存储介质 |
| CN114291089A (zh) * | 2021-12-15 | 2022-04-08 | 清华大学苏州汽车研究院（吴江） | 一种融合图像识别的自动启停方法和装置 |
| CN114463969B (zh) * | 2021-12-22 | 2023-05-16 | 高德软件有限公司 | 红绿灯周期时长的挖掘方法、电子设备及计算机程序产品 |
| CN114212108A (zh) * | 2021-12-29 | 2022-03-22 | 阿波罗智联(北京)科技有限公司 | 自动驾驶方法、装置、车辆、存储介质及产品 |
| CN114446054A (zh) * | 2022-01-24 | 2022-05-06 | 广东以诺通讯有限公司 | 一种缓解交通拥堵的方法、装置、设备和存储介质 |
| WO2023158148A1 (ko) * | 2022-02-21 | 2023-08-24 | 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 |
| CN114495506B (zh) * | 2022-02-23 | 2023-07-28 | 复旦大学 | 基于车流预测和强化学习的多路口信号灯控制系统及方法 |
| CN114596710B (zh) * | 2022-03-23 | 2022-12-27 | 小米汽车科技有限公司 | 交通灯时长的计算方法、装置、设备及介质 |
| CN114863701B (zh) * | 2022-04-26 | 2024-01-16 | 北京百度网讯科技有限公司 | 交通信号灯控制方法、装置、电子设备和介质 |
| CN114842655B (zh) * | 2022-04-29 | 2023-05-26 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种交通信号控制方法、装置及设备 |
| CN114627659B (zh) * | 2022-05-13 | 2023-06-16 | 青岛图灵科技有限公司 | 基于行人视频分析的安全过街智能控制系统的控制方法 |
| CN115083160A (zh) * | 2022-06-15 | 2022-09-20 | 国汽智控(北京)科技有限公司 | 信号灯控制方法、装置和信号灯控制器 |
| CN115188193A (zh) * | 2022-07-13 | 2022-10-14 | 东营市湿地城市建设推进中心 | 一种智能调控通行时间和变换车道控制方法 |
| CN115440063B (zh) * | 2022-09-01 | 2023-12-05 | 的卢技术有限公司 | 交通信号灯的控制方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN116403421A (zh) * | 2023-04-11 | 2023-07-07 | 深圳技术大学 | 一种红绿灯调控系统、方法、终端设备和存储介质 |
| CN117152981B (zh) * | 2023-09-08 | 2024-04-26 | 广东宏畅市政工程有限公司 | 一种智能交通灯控制方法及其系统 |
| CN117523823A (zh) * | 2023-10-11 | 2024-02-06 | 吉林师范大学 | 一种基于量子遗传算法的区域交通信号控制优化方法 |
| CN117496727A (zh) * | 2023-11-13 | 2024-02-02 | 广东高信智能科技有限公司 | 基于卡槽板的交通识别和控制的方法及装置 |
| CN117727191B (zh) * | 2024-02-07 | 2024-05-10 | 深圳市震有智联科技有限公司 | 一种基于ai视觉分析的智慧交通控制方法、装置及介质 |
| CN117854298A (zh) * | 2024-02-27 | 2024-04-09 | 青岛海信网络科技股份有限公司 | 一种区域交叉口的车辆通行方法和边缘计算设备 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007328454A (ja) | 2006-06-06 | 2007-12-20 | Omron Corp | 右折感応制御システム、及び右折感応制御方法 |
| JP2016170642A (ja) * | 2015-03-13 | 2016-09-23 | オムロン株式会社 | 表示制御指示ユニット、信号表示制御システム、表示制御指示方法、および表示制御指示プログラム |
| JP2018156389A (ja) | 2017-03-17 | 2018-10-04 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 車両制御装置 |
| KR101942491B1 (ko) * | 2018-11-08 | 2019-04-11 | 주식회사 싸인텔레콤 | 도로교통 상황 모니터링 관제·실시간 교통정보 분석·교통신호제어로 이루어진 인공지능형 cctv통합관제중개제어모듈을 갖는 cctv통합관제센터시스템 |
Family Cites Families (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH11353584A (ja) * | 1998-06-09 | 1999-12-24 | Nippon Signal Co Ltd:The | 交通信号制御装置 |
| KR100982724B1 (ko) * | 2008-04-17 | 2010-09-16 | 최상우 | 인공지능 보행자 신호등 제어장치 |
| CN105513376A (zh) * | 2015-11-20 | 2016-04-20 | 小米科技有限责任公司 | 红绿灯调节方法及装置 |
| KR101837256B1 (ko) * | 2015-12-21 | 2018-03-12 | 동국대학교 산학협력단 | 능동형 교통 신호 제어 방법 및 그 시스템 |
| CN106097726A (zh) * | 2016-08-23 | 2016-11-09 | 苏州科达科技股份有限公司 | 检测区域的确定、交通信息检测方法及装置 |
| US10147316B2 (en) * | 2016-09-12 | 2018-12-04 | Here Global B.V. | Method, apparatus and computer program product for indexing traffic lanes for signal control and traffic flow management |
| JP6759149B2 (ja) | 2017-04-26 | 2020-09-23 | 京セラ株式会社 | 路側機、車両、路側機の制御方法および制御プログラム |
| CN108615378A (zh) * | 2018-06-07 | 2018-10-02 | 武汉理工大学 | 一种双向多车道斑马线路口的红绿灯时间调控方法 |
| CN108986493A (zh) * | 2018-08-21 | 2018-12-11 | 北京深瞐科技有限公司 | 交通信号灯通行时间分配方法及其装置 |
| CN110473410A (zh) * | 2019-08-20 | 2019-11-19 | 武汉理工大学 | 应用于双向多车道人行横道路口的红绿灯时间调控方法 |
| CN110689738A (zh) * | 2019-09-24 | 2020-01-14 | 北京地平线机器人技术研发有限公司 | 交通信号灯的控制方法和装置、存储介质、电子设备 |
| CN110660234B (zh) * | 2019-09-29 | 2021-02-19 | 柳超 | 智能交通灯控制方法 |
-
2020
- 2020-02-11 CN CN202010086890.8A patent/CN113257019B/zh active Active
-
2021
- 2021-02-09 JP JP2021018824A patent/JP7237102B2/ja active Active
- 2021-02-10 KR KR1020210018953A patent/KR102521357B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007328454A (ja) | 2006-06-06 | 2007-12-20 | Omron Corp | 右折感応制御システム、及び右折感応制御方法 |
| JP2016170642A (ja) * | 2015-03-13 | 2016-09-23 | オムロン株式会社 | 表示制御指示ユニット、信号表示制御システム、表示制御指示方法、および表示制御指示プログラム |
| JP2018156389A (ja) | 2017-03-17 | 2018-10-04 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 車両制御装置 |
| KR101942491B1 (ko) * | 2018-11-08 | 2019-04-11 | 주식회사 싸인텔레콤 | 도로교통 상황 모니터링 관제·실시간 교통정보 분석·교통신호제어로 이루어진 인공지능형 cctv통합관제중개제어모듈을 갖는 cctv통합관제센터시스템 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP7237102B2 (ja) | 2023-03-10 |
| CN113257019A (zh) | 2021-08-13 |
| JP2021128771A (ja) | 2021-09-02 |
| CN113257019B (zh) | 2022-07-15 |
| KR20210038445A (ko) | 2021-04-07 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR102521357B1 (ko) | 교통 신호등 신호의 제어 방법, 장치, 기기 및 저장매체 | |
| JP7292338B2 (ja) | 自動運転機能制御方法、装置、電子機器及び記憶媒体 | |
| JP7366094B2 (ja) | 信号灯データ表示方法、装置、サーバ、端末、システムと媒体 | |
| KR102544760B1 (ko) | 교통 사고 인식 방법, 장치, 기기 및 컴퓨터 기록 매체 | |
| EP3862723A2 (en) | Method and apparatus for detecting map quality | |
| EP3816961A1 (en) | Time-segmented signal timing method and apparatus for traffic light, electronic device and storage medium | |
| CN111063205A (zh) | 信号灯的控制方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN112419722B (zh) | 交通异常事件检测方法、交通管控方法、设备和介质 | |
| US11783588B2 (en) | Method for acquiring traffic state, relevant apparatus, roadside device and cloud control platform | |
| US11468769B2 (en) | Method for detecting vehicle queue length | |
| EP3910611A1 (en) | Method and apparatus for adjusting channelization of traffic intersection | |
| EP4063792A2 (en) | Method and apparatus for generating a simulation scene, electronic device and storage medium | |
| US11953605B2 (en) | Method, device, equipment, and storage medium for determining sensor solution | |
| EP3842758B1 (en) | Method and apparatus for generating offline map, vehicle and storage medium | |
| JP2021082287A (ja) | 信号機のタイミング設定方法、装置、電子機器及び記憶媒体 | |
| US20210192815A1 (en) | Method and apparatus for generating map | |
| US20210362738A1 (en) | Information processing method for vehicle driving on curve, electronic device and storage medium | |
| CN111652112A (zh) | 一种车道流向的识别方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN115601983A (zh) | 交通信号灯的周期时长确定方法、装置、设备和存储介质 | |
| CN116659524A (zh) | 一种车辆定位方法、装置、设备以及存储介质 | |
| CN111540010A (zh) | 一种道路监测的方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN113722342A (zh) | 高精地图要素变更检测方法、装置、设备及自动驾驶车辆 | |
| CN111882859B (zh) | 交通车道的通行调整方法和装置 | |
| CN115973190A (zh) | 自动驾驶车辆的决策方法、装置和电子设备 | |
| CN111009135B (zh) | 车辆行驶速度的确定方法、装置以及计算机设备 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| G15R | Request for early publication | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| AMND | Amendment | ||
| E601 | Decision to refuse application | ||
| AMND | Amendment | ||
| X701 | Decision to grant (after re-examination) | ||
| GRNT | Written decision to grant |