KR102632655B1 - 주정차 단속영상에서 대상차량의 주행여부를 판단하는영상분석방법, 그 영상분석을 수행하는 제어기 및 주정차단속시스템 - Google Patents

주정차 단속영상에서 대상차량의 주행여부를 판단하는영상분석방법, 그 영상분석을 수행하는 제어기 및 주정차단속시스템 Download PDF

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Abstract

주정차 단속영상에서 대상차량의 주행여부를 판단하는 영상분석방법, 그 영상제어기 및 주정차단속시스템이 개시된다. 본 발명에 따르면, 이동중인 단속차량에 설치된 카메라를 이용해 주정차 단속지역에 있는 대상차량을 촬영한 이미지를 분석하여, 대상차량이 주정차되어 정지한 차량인지 주행 중인 차량인지 판단할 수 있다. 이를 위해, 본 발명은 이미지에서 인식한 차량번호판과 주변 객체들의 모션벡터를 계산하고 비교하는 방법으로 대상차량이 주행 중인지 판단할 수 있다.

Description

주정차 단속영상에서 대상차량의 주행여부를 판단하는 영상분석방법, 그 영상분석을 수행하는 제어기 및 주정차단속시스템{Video Analyzing Apparatus and Method for Determining Whether Target Vehicle Is Driving or Stopping for Illegal Parking Enforcement, and Illegal Parking Enforcement System}
본 발명은 불법 주정차 단속을 위한 영상 분석방법에 관한 것으로서, 촬영한 단속 영상에 포착된 대상차량의 주행 여부를 판단할 수 있는 영상 분석방법에 관한 것이다.
도로의 주정차 금지구역에 불법으로 주차 또는 정차한 차량을 단속하는 방법 중에 하나는 카메라를 탑재한 단속차량이 이동하면서 주정차한 차량을 촬영하는 '이동형 단속'이다. 단속장치는 기설정된 프레임 속도로 도로를 촬영한 영상에 대한 영상처리를 수행하여 차량 또는 차량의 번호판을 인식하고 해당 차량의 차량번호를 획득한다. 이동형 단속방법에는 정해진 시간마다 주기적으로 운행하는 버스를 단속차량으로 이용하는 버스탑재형이 있고, 전용 단속차량을 이용하는 주행형이 있다. 버스탑재형과 주행형 단속 시스템은 운전자이외에 단속장비 운용에 사람이 필요없는 무인단속시스템으로서, 단속차량이나 버스(이하, '단속차량'이라 함)에 단속장비가 설치되고 단속장비가 정해진 알고리즘에 따라 카메라를 제어하면서 촬영한다. 관련 법률에 따라, 단속차량은 동일한 주정차 금지구역을 일정한 시간간격으로 반복 촬영하여 위반차량을 검출한다.
예를 들어, 버스탑재형의 경우, 동일한 주정차 금지구역이 포함된 노선을 운행하는 두 대 이상의 버스에 단속장비가 탑재되어 일정한 시간간격으로 주정차 금지구역을 지난다. 단속장비는 주정차 금지구역을 촬영하여 관제센터로 전송하고, 관제센터는 서로 다른 시간에 촬영된 영상에서 반복 검출된 차량을 검출하는 방식으로 위반차량을 검출한다.
당연히 주행 중인 차량은 주정차 단속대상이 아니다. 문제는 고정식이 아닌 이동식에서는 영상내의 대상차량(Target Vehicles)이 주행 중인지 여부를 판단하는 것이 어렵다는 점이다. 이동식 단속시스템은 카메라가 이동하면서 촬영하기 때문에, 정지된 객체도 영상 내에서는 움직이는 것처럼 보이기 때문이다. 따라서 종래의 이동형 단속시스템은 주정차 금지구역을 저속으로 이동 중인 차량을 위반차량으로 검출하기도 한다. 주행 중인 차량을 오인하여 검출한 경우에 수행되는 문자 알림서비스와 단속데이터 전송 등은 불필요한 작업이기 때문에, 전체 단속시스템에 불필요한 부하와 비용을 발생시킨다.
대상차량의 주행 여부 확인
대상차량의 주행 여부를 판단하는 방법들이 있다. 예를 들어, 이미지 분석을 통해 대상차량의 속도를 계산하고 GPS 수신기와 같은 별도 장치로 단속차량의 속도를 계산하여, 두 개 차량의 속도 차이로부터 대상차량의 주행 여부를 판단할 수 있다. 다만, 이 방법은 단속차량의 속도를 측정하기 위한 시스템이 필요한 단점이 있고 영상분석을 통해 계산한 대상차량의 속도가 정확하지 않은 점을 고려할 때, 주행 여부만 판단하기에는 불필요하게 복잡하고 과도한 방법이다.
또 다른 방법으로, 영상분석으로 대상차량에 운전자가 있는지 여부를 확인함으로써 주행 여부를 판단할 수 있다. 다만 차량의 선팅이나 반사 때문에 일반 카메라로는 운전자를 확인하기 어렵고 열화상 카메라 등을 사용해야 한다. 이 방법은 열화상 카메라와 같은 별도의 하드웨어를 갖춰야 하는 부담도 있고, 열화상 카메라의 이미지가 외부의 온도에 영향을 받는다는 문제도 있고, 정차한 차량 중에도 운전자가 탑승한 차량도 있다는 문제도 있다.
KR 10-2436735호 B (발명명칭: 번호판을 인식하여 도로상에 주정차 중인 차량을 인식하는 방법 및 그 영상분석장치) 출원인의 위 특허문헌 1에서는 두 개 이미지에서 대상차량의 이미지 상 속도를 계산하고 GPS 위성의 GPS 신호를 수신하는 위치정보생성부를 구비하여 단속차량의 속도를 계산한 다음, 이미지상 속도와 단속차량의 이동속도 차이의 절대값을 계산하여 대상차량의 실제속도를 계산하는 방법을 제시한다. 이러한 방법은 앞서 설명한 것처럼 별도의 하드웨어를 갖춰야 한다.
본 발명의 목적은 단속 영상에 포착된 대상차량의 주행 여부를 영상분석으로 판단할 수 있는 영상 분석방법 및 그 영상분석을 수행하는 영상제어기를 제공함에 있다.
본 발명의 다른 목적은 상기의 영상분석방법을 사용하여 불법 주정차 차량을 단속할 수 있는 이동형 주정차단속시스템을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따라, 주정차 단속지역을 따라 도로를 주행 중인 단속차량에 설치된 주정차단속시스템의 영상분석방법은, 상기 단속차량에 설치된 카메라모듈이 상기 주정차 단속지역에 있는 대상차량을 촬영하여 영상을 생성하는 단계와; 영상제어기가 상기 영상에 포함된 제1 이미지와 제2 이미지에서 상기 대상차량의 차량번호판을 인식하고, 상기 제1 이미지와 제2 이미지에서 상기 차량번호판의 대표좌표의 좌표 이동을 벡터로 표시한 대상 모션벡터를 계산하는 단계와; 상기 영상제어기가 상기 제1 이미지와 제2 이미지에 동일하게 촬영된 객체 하나를 관심객체로 인식하고, 상기 제1 이미지와 제2 이미지에서 상기 관심객체의 대표좌표의 좌표 이동을 벡터로 표시한 제1 모션벡터를 계산하는 단계와; 상기 영상제어기가 상기 대상 모션벡터와 제1 모션벡터의 방향과 길이를 비교하여 상기 대상차량이 주행 중인 차량인지 여부를 판단하는 단계를 포함한다. 여기서 상기 관심객체는 상기 도로 및 도로 인근에 고정 설치되거나 표시된 복수 개의 객체 중에서 선택된다.
실시 예에 따라, 상기 대상차량이 이동 중인지 여부를 판단하는 단계는, 상기 카메라와 상기 차량번호판 및 관심객체 사이의 거리를 기초로 상기 대상 모션벡터와 제1 모션벡터의 길이를 보정하는 단계와; 상기 보정된 대상 모션벡터와 제1 모션벡터의 길이와 방향 중 적어도 하나가 다른 경우에 상기 대상차량이 이동 중인 차량으로 판단하는 단계를 포함할 수 있다. 대상차량이 정지한 상태에서, 상기 보정된 대상 모션벡터와 제1 모션벡터의 길이와 방향은 동일하다.
관심객체의 복수화
실시 예에 따라, 본 발명의 영상분석방법은, 상기 제1 이미지와 제2 이미지에서 상기 차량번호판을 기준으로 상기 관심객체와 대향하는 위치에 있는 다른 관심객체를 인식하고 상기 다른 관심객체의 모션벡터인 제2 모션벡터를 계산하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이 경우, 상기 대상차량이 이동 중인지 여부를 판단하는 단계는 상기 대상 모션벡터, 제1 모션벡터 및 제2 모션벡터의 방향과 길이를 비교하여 상기 대상차량이 이동 중인지 여부를 판단함으로써 오류의 확율을 줄이고 관심객체의 인식 가능성을 높일 수 있다. 여기서, 상기 관심객체와 다른 관심객체는 상기 차량번호판의 좌측과 우측에 설정된 제1 관심영역 및 제2 관심영역에서 인식된 것이 바람직하다.
실시 예에 따라, 상기 제1 관심영역(w1)은 상기 단속차량의 주행방향에 평행하게 배치되고 길이가 같은 두 개의 변과 상기 두 개의 변을 연결하는 나머지 두 변으로 구현된 사각형 영역이고, 상기 제2 관심영역(w2)은 상기 대상차량을 기준으로 상기 제1 관심영역(w1)과 대향하도록 배치된 영역일 수 있다.
다른 실시 예에 따라, 상기 차량번호판의 대표좌표는 차량번호판의 무게중심의 좌표 또는 직사각형인 차량번호판의 모서리 중 하나의 좌표이고, 상기 관심객체의 대표좌표는 상기 차량번호판과 가장 가까운 위치에 있는 점의 좌표일 수 있다.
영상제어기
본 발명은 상기의 영상분석방법을 수행하는 영상제어기에도 미친다. 본 발명의 영상제어기는, 차량인식모듈, 객체인식모듈, 벡터계산모듈 및 주행판단모듈를 포함한다.
차량인식모듈는 상기 영상에 포함된 제1 이미지와 제2 이미지에서 상기 대상차량의 차량번호판을 인식하고, 객체인식모듈는 상기 도로 및 도로 인근의 고정된 위치에 설치되거나 표시된 것으로서 상기 차량번호판 주위에 위치한 복수 개의 객체 중 하나를 상기 제1 이미지와 제2 이미지에서 관심객체로 인식한다. 벡터계산모듈는 상기 차량번호판의 모션벡터인 대상 모션벡터와 상기 관심객체의 모션벡터인 제1 모션벡터를 계산하고, 주행판단모듈는 상기 대상 모션벡터와 제1 모션벡터의 방향과 길이를 비교하여 상기 대상차량이 이동 중인지 여부를 판단한다.
본 발명의 영상 분석방법은 기설정된 프레임 속도로 차량을 촬영하여 연속으로 이미지를 생성한 다음, 이미지 내에서의 객체들의 모션벡터를 계산하여 해당 차량이 주정차된 차량인지 주행 중인 차량인지 판단할 수 있다.
본 발명은, 카메라가 탑재된 단속차량의 이동속도를 고려하지 않고 카메라 영상에 대한 영상분석만으로 영상 내의 차량이 주행 중인지 여부를 판단할 수 있기 때문에, 대상차량이 주행 중인지 여부를 별도의 하드웨어나 차량과의 전기적 연결이 없이도 확인할 수 있다. 당연히, 본 발명의 단속장치를 이미 운행 중인 버스 등에 간편하게 설치할 수 있다.
주행 중인 차량을 위반차량으로 검출하는 오류가 현저히 개선된다.
본 발명의 방법은 이동형이 아닌 고정형 단속방법에 적용하여, 예를 들어, 도로에 고정설치된 카메라모듈이 바람 등에 의해 진동함에 따라 영상 내의 차량이 이동 중인 차량인지 아닌지 판단이 필용할 때 사용할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 주정차 단속시스템의 구성도,
도 2는 본 발명의 영상제어기의 블록도,
도 3은 본 발명의 영상분석방법의 설명에 제공되는 흐름도,
도 4은 대상차량을 촬영한 이미지의 일 예,
도 5는 본 발명의 모션벡터의 설명에 제공되는 도면, 그리고
도 6 및 도 7은 대상차량의 주행여부에 따라 계산되는 모션벡터의 예를 도시한 도면이다.
이하 도면을 참조하여 본 발명을 더욱 상세히 설명한다.
본 발명의 주정차단속시스템(100)은 카메라로 주정차 금지구역에 불법적으로 주차 또는 정차한 차량(이하, 대상차량)을 촬영하여 영상을 생성하고 영상분석을 통해 위반차량을 검출할 수 있는 장치로서, 단속차량(10)에 설치된다. 주정차단속시스템은 다양한 구성품으로 구현될 수 있으며, 도 1은 그 일 예를 도시한 것이다.따라서 본 발명이 적용되는 주정차단속시스템은 아래에서 설명하는 영상제어기(130)를 구비하면서 주정차 단속 기능을 제공하는 것이라면, 그 이외에 어떠한 구성품으로 구현된 것이라도 무방하다.
도 1을 참조하면, 주정차단속시스템(100)은 도로를 촬영하는 카메라모듈(101)와 영상제어기(130)를 포함하며, 단속차량(10)에 설치된다. 주정차단속시스템(100)은 주정차 단속결과를 인터넷(30)을 통해 관제서버(50)에 제공할 수 있다.
단속차량(10)은 본 발명의 실시를 위한 전용차량일 수도 있고, 주정차 단속구간을 포함한 경로를 순환하는 버스일 수도 있다. 이하에서는 도 4는 카메라모듈(101)이 촬영한 이미지로서, 이미지에 촬영된 차량(20)을 '대상차량(20)'이라 하여, 단속차량(10)과 구분한다.
카메라모듈(101)은 이동형 단속방법에 따라 단속차량(10)의 내부 또는 외부에 설치된다. 카메라모듈(101)은 도로상의 '대상차량'을 촬영하여 대상차량에 대한 이미지를 생성한다.
카메라모듈(101)은 기설정된 프레임 속도로 전방을 촬영하여 영상을 생성한다. 여기서, 영상은 기설정된 프레임 속도로 연속 촬영된 이미지들을 일괄하여 지칭하는 것이다. 카메라모듈(101)이 촬영하는 이미지에는 대상차량과 대상차량 주변의 도로, 인도 등이 함께 표시되어야 하며, 아래에서 설명하는 제1 이미지와 제2 이미지도 카메라모듈(101)이 촬영한 영상이다.
실시 예에 따라, 카메라모듈(110)은 적외선 조명이나 팬틸트줌(PTZ) 제어기 등을 포함할 수 있다. 또한, 카메라모듈(110)은 대상차량의 차량번호를 인식할 수 있는 정도로 줌인(Zoom-in)된 상태로 차량번호판을 촬영하는 소위 '번호인식용 카메라'를 더 포함할 수 있다. 번호인식용 카메라가 촬영한 영상(또는 이미지)에는 번호판이 부착된 대상차량의 뒷부분이 줌인되어 표시된다. 주정차 단속에서 차량번호판에서 차량번호를 인식하고 추출하는 동작은 일반적으로 필요한 것이지만, 본 발명은 차량번호 인식에 관한 것이 아니므로 본 발명에서 필수적인 것이 아니다. 따라서 이하의 설명에서 '영상' 또는 '이미지'는 '번호인식용 카메라'가 촬영한 영상 또는 이미지가 아니며, '번호인식용 카메라'가 촬영한 영상은 별도로 '번호인식용 카메라 영상'이라고 표시하여 구분한다.
영상제어기(130)는 카메라모듈(110)로부터 제공받은 영상을 분석하여 대상차량이 주행 중인 차량인지 주정차된 차량인지 판단한다. 주정차 여부 판단을 위해, 영상제어기(130)는 영상수신부(201), 프로세서(203) 및 저장매체(210)를 포함한다. 앞서 설명한 것처럼, 영상제어기(130)는 아래에서 설명하는 제1 이미지, 제2 이미지 및 인식한 대상차량의 차량번호를 포함하는 주정차 단속결과를 인터넷(30)을 통해 관제서버(50)에 제공할 수 있으며, 이를 위해 통신모듈(미도시)을 더 포함할 수 있다.
영상수신부(201)은 카메라모듈(110)로부터 영상을 수신한다. 카메라모듈(110)과 영상제어기(130) 사이의 영상 전송방법에 따라, 영상수신부(201)는 USB나 IEEE 1394와 같은 유선 인터페이스나, 데이터 패킷을 수신하는 랜(LAN) 인터페이스가 될 수도 있고, 동축케이블로부터 아날로그 영상신호를 수신하는 회로가 될 수도 있다.
프로세서(203)는 저장매체(210)에 저장된 명령어를 수행하여 본 발명의 영상제어기(130)의 전반적인 동작을 제어한다. 프로세서(203)는 하나 또는 그 이상의 프로세서로 구현될 수 있다. 프로세서(203)는 영상제어기(130)의 다양한 기능을 수행하고 데이터를 처리하기 위해 저장매체(210)에 저장된 다양한 소프트웨어 프로그램 및/또는 명령어 세트를 실행한다.
저장매체(210)에는 운영체제를 포함해 영상제어기(130)의 동작에 필요한 다양한 정보, 데이터, 명령어, 소프트웨어 등이 저장되고, 카메라모듈(110)로부터 수신한 영상이 저장된다.
저장매체(210)는 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리 중 적어도 하나 또는 이들의 조합을 포함해, 하나 이상의 컴퓨터-판독가능한 저장 매체를 포함할 수 있다. 저장매체(210)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(RAM, Random Access Memory) SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ROM, Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. 또한, 저장매체(210)는 인터넷(Internet)상에서 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(Web Storage) 또는 클라우드 서버에 대응될 수 있다.
저장매체(210)에는 본 발명의 영상분석방법을 수행하기 위한 명령어 집합 또는 소프트웨어(또는 애플리케이션)인, 차량인식모듈(211), 객체인식모듈(213), 벡터계산모듈(215) 및 주행판단모듈(217)이 저장된다. 차량인식모듈(211), 객체인식모듈(213), 벡터계산모듈(215) 및 주행판단모듈(217)은 프로세서(203)에 의해 실행되면서 하나의 하드웨어 구성처럼 동작하며, 이하에서도 하드웨어 구성인 것처럼 그 동작을 설명한다. 한편, 이들 명령서 세트 또는 애플리케이션은 저장매체(210)에 미리 저장되거나, 클라우드 서버로부터 수신하여 저장된다.
또한, 예를 들어, 영상제어기(130)가 본 발명의 전용한 장치가 아니라 종래에 알려진 '퍼스널 컴퓨터'처럼 다양한 다른 기능을 하도록 구현된 디지털 장치인 경우에, 저장매체(210)에는 그 다른 기능을 수행하기 위한 다수의 애플리케이션들이 함께 저장될 수 있다.
차량인식모듈(211)은 영상의 각 이미지를 처리하여 대상차량을 인식하고 대상차량의 차량번호판(또는 그 이미지 영역)을 인식하는 동작을 수행한다. 또한, 차량인식모듈(211)은 대상차량이 촬영된 영상 프레임들 중에서 제1 이미지와 제2 이미지를 선택하는 동작을 수행한다.
객체인식모듈(213)은 제1 이미지와 제2 이미지에서 인식 가능한 복수 개의 객체 중에서 관심객체를 선택하는 동작을 수행한다. 벡터계산모듈(215)은 제1 이미지와 제2 이미지를 기초로 차량번호판과 관심객체의 '모션벡터'(Motion Vector)를 구하는 동작을 수행한다. 주행판단모듈(217)은 대상 모션벡터와 제1 모션벡터 및/또는 제2 모션벡터의 방향과 길이를 비교하여 대상차량이 이동 중인지 정차된 상태인지 판단하는 동작을 수행한다.
이하에서는 도 3 내지 도 7을 참조하여, 본 발명의 대상차량(20)의 주행여부를 판별할 수 있는 영상분석방법을 설명한다. 특별히 도 4의 이미지에 촬영된 대상차량(20)을 예로들어 설명한다.
<카메라 영상에서 대상차량 인식: S301>
차량인식모듈(211)은 카메라모듈(110)이 촬영한 영상에서 대상차량(20)이 포함된 영상 프레임들을 인식한다. 실시 예에 따라, 카메라모듈(110)이 별도의 번호인식용 카메라를 구비한 경우에, S301 단계는 번호인식용 카메라 영상에서 대상차량의 차량번호가 인식된 때에 개시될 수 있다.
<제1 이미지와 제2 이미지와 선택: S303>
차량인식모듈(211)은 대상차량(20)이 포함된 영상 프레임들 중에서 제1 이미지와 제2 이미지를 선택한다. 여기서, 제1 이미지와 제2 이미지는 아래에서 설명하는 '모션벡터'를 계산하기 위한 것으로서, 동일한 대상차량(20)이 촬영된 이미지로서, 일정한 시간(예컨대 1초) 이내에 촬영된 것이다. 제1 이미지가 t1 시점에 촬영된 것이고, 제2 이미지가 t2 시점에 촬영된 것으로서, 제1 이미지는 제2 이미지보다 먼저 촬영된 이미지로 설정한다.
제1 이미지와 제2 이미지가 반드시 연속하는 프레임으로 이어진 이미지일 필요는 없다. 그러나 대상차량(20)의 속도 등을 고려할 때, 대상차량(20)이 인식된 이미지들 중에서 품질이 가장 우수한 이미지와 그 직후 또는 직전 프레임의 이미지를 선정하는 것이 좋다. 대상차량(20)의 속도가 느린 경우에는 품질이 가장 우수한 이미지와 수 프레임 직전 또는 직후의 이미지를 제1 및 제2 이미지로 선택할 수 있다.
<차량번호판 및 관심객체의 인식: S305>
제1 이미지와 제2 이미지가 선택되면, 차량인식모듈(211)은 차량번호판 영역을 추출하고, 객체인식모듈(213)은 관심객체를 추출하여 인식한다.
차량인식모듈(211)은 영상의 각 이미지를 처리하여 대상차량을 인식하고 대상차량의 차량번호판을 인식할 수 있다. S301 단계의 차량번호판 인식은 차량번호 추출용이 아니므로, 이미지가 줌인된 것일 필요가 없다.
객체인식모듈(213)은 제1 이미지와 제2 이미지에서 인식 가능한 복수 개의 객체 중에서 관심객체를 인식한다. 관심객체는 도로나 인도에 위치고정됨으로써 이동하거나 주행할 가능성이 없는 객체 중에서 대상차량(20)의 주위에 위치한 객체이며, 대상차량의 주행여부 판단의 기준이 되는 객체이다. 예를 들어, 관심객체는 도로 바닥에 표시된 도로노면표시, 나무, 소화전, 신호등 등이 해당할 수 있다. 도 4와 도 5의 이미지에서는 차량번호판(T)의 좌우에 배치된 것으로서 차선이 제1 관심객체(M)로 선택되고 인도에 설치된 기둥이 제2 관심객체(N)로 선택되었다.
관심객체는 아래에서 설명하는 것처럼 대상차량(20)의 주행여부를 판단하기 위한 대조군이므로, 대상차량(20)의 좌우측에 배치된 것을 선택하는 좋다. 그것은 대상차량(20)의 상하에 배치된 것에 비해 ① 대상차량(20)의 좌우측에 배치된 관심객체가 제1 이미지와 제2 이미지에서 여전히 주요한 객체로 포함될 가능성이 높고, ② 좌우측에 배치된 관심객체가 카메라모듈(110)로부터 거리가 비슷해서 왜곡의 정도가 비슷하다. 나아가, 실시 예에 따라, 객체인식모듈(213)은 차량번호판(T)의 좌측과 우측에 위치한 객체들 중에서 차량번호판(T)에 가장 가깝게 위치한 객체를 관심객체로 선택할 수 있다. 차량번호판(T)에 가깝게 되면 모션벡터들 간의 왜곡의 정도가 비슷하고 경우에 따라 S309 단계의 보정이 필요하지 않을 수 있다.
실시 예에 따라, 관심객체를 차량번호판(T)의 주위 중에서도 특정위치에서만 선정하기 위해, 객체인식모듈(213)은 도 4에 도시된 것처럼 제1 이미지의 차량번호판 영역(T) 주위에 제1 관심영역(w1) 및 제2 관심영역(w2)을 선정하고, 제1 관심영역(w1)과 제2 관심영역(w2)에서 적어도 하나의 관심객체를 인식할 수 있다.
예를 들어, 제1 관심영역(w1)과 제2 관심영역(w2) 중 하나에서 제1 관심객체를 선정하고 나머지 영역에서 제2 관심객체를 선정하여 전체 2개의 관심객체를 선정할 수도 있고, 제1 관심영역(w1)과 제2 관심영역(w2)를 통틀어 하나의 관심객체를 선정할 수도 있다. 제1 관심영역(w1)과 제2 관심영역(w2) 중 어느 하나에서 제1 관심객체와 제2 관심객체를 모두 선정할 수도 있다.
나아가, 객체인식모듈(213)은 제1 관심영역(w1)과 제2 관심영역(w2)에서 인식된 객체 중에서 차량번호판(T)가 가장 가깝게 위치한 객체를 관심객체로 선택할 수 있다.
제1 관심영역(w1) 및 제2 관심영역(w2)은 마치 제1 이미지에 고정된 형태의 창(Window)을 덮은 것과 같다. 도 4에 도시된 제1 관심영역(w1)은 단속차량(10)의 주행방향에 평행하게 배치되고 길이가 같은 두 개의 변과 그 두 개의 변을 연결하는 나머지 두 변으로 구현된 사각형으로 설정되고, 제2 관심영역(w2)은 제1 관심영역(w1)과 동일한 형태로 대상차량(20)을 기준으로 제1 관심영역(w1)과 대향하도록 배치된 영역으로 설정된 예이다. 도 4에는 사각형의 제1 관심영역(w1)과 제2 관심영역(w2)이 표시되었지만, 제1 관심영역(w1)과 제2 관심영역(w2)의 형태는 어떤 것이어도 무방하다.
제1 관심영역(w1) 및 제2 관심영역(w2)이 차량번호판(T) 주위에 선정되므로, 제1 관심영역(w1)과 제2 관심영역(w2)의 위치는 고정된 것이 아니며 차량번호판(T)의 위치에 따라 달라진다. 차량번호판(T)을 중심으로 상하좌우에 객체를 인식할 수 있는 영역이 있지만, 도 4에 도시된 것처럼 제1 관심영역(w1) 및 제2 관심영역(w2)의 위치는 차량번호판(T)의 좌측과 우측에 설정되는 것이 아래에서 설명하는 모션벡터 계산에 바람직하다.
제2 이미지에서의 관심객체는 제1 이미지의 관심객체와 동일한 것이므로, 제1 이미지에서 관심객체를 인식한 객체인식모듈(213)은 동일한 관심객체를 제2 이미지에서 추적하여 인식한다.
객체인식모듈(213)이 관심객체를 인식하는 방법은 종래에 알려진 다양한 영상제어기법을 이용할 수 있으며, 어떠한 방법이어도 무방하다. 예를 들어, 객체인식모듈(213)은 도로를 촬영한 영상에서 인식 가능한 관심객체들인 도로노면표시, 나무, 소화전, 신호등 등의 형태를 학습한 인공지능 알고리즘을 사용하여 관심객체를 인식할 수 있다.
<모션벡터의 계산: S307>
벡터계산모듈(215)은 제1 이미지와 제2 이미지를 기초로 차량번호판과 관심객체의 '모션벡터'(Motion Vector)를 계산한다.
모션벡터는 제1 이미지와 제2 이미지 사이에서의 객체의 좌표이동을 동적으로 표시한 것으로서, 제1 이미지에서의 객체의 이미지상 대표좌표를 기점으로 하고 제2 이미지에서 해당 객체의 이미지상 대표좌표를 종점으로 하는 벡터로 표시한다. 이하에서는 차량번호판(T)의 모션벡터를 '대상 모션벡터'라 하고, 제1 관심객체(M)의 모션벡터를 '제1 모션벡터', 제2 관심객체(N)의 모션벡터를 '제2 모션벡터'라 한다. 여기서, 차량번호판(T), 관심객체(M,N)은 점이 아니라 면으로 표시되는 것이므로, 관심객체의 대표좌표는 해당 관심객체의 기설정된 지점의 좌표이다. 예를 들어, 차량번호판(T)의 대표좌표는 차량번호판(T)의 무게중심의 좌표 또는 직사각형인 차량번호판(T)의 모서리 중 하나로 정할 수 있고, 관심객체의 대표좌표는 차량번호판(T)과 가장 가까운 위치에 있는 점으로 정할 수 있다.
<모션벡터의 보정: S309>
카메라모듈(110)이 생성한 이미지에서 픽셀간 실제거리는 아래쪽에서 윗쪽으로 갈수록 길다. 다시 말해, 객체의 이동이나 변화는 카메라모듈(110)에서 가까운 곳이 먼곳에 비해 더 크게 반영된다. 도 5에 도시된 것처럼, 카메라모듈(110)의 시선방향(화살표)은 단속차량(10)의 주행방향에 평행한 것이 아니라 단속차량(10)의 주행방향을 기준으로 30°가량 우측을 향하기 때문에, 동일한 움직임에도 불구하고 제1 관심영역(w1)에 속하는 제1 모션벡터가 대상 모션벡터보다 길어지고 대상 모션벡터가 제2 관심영역(w2)에 속하는 제2 모션벡터보다 길어진다.
이러한 오류를 보정하기 위해, 벡터계산모듈(215)은 대상 모션벡터를 기준으로 제1 모션벡터에 제1 배율을 적용하고, 제2 모션벡터에 제1 배율보다 큰 값인 제2 배율을 적용하여, 제1 모션벡터, 제2 모션벡터 및 대상 모션벡터가 카메라모듈(110)의 이동거리에 따른 이동을 동일하게 반영하도록 보정한다. 카메라모듈(110)의 촬영각도(프리셋 각도)가 일정하고 제1 관심영역(w1)과 제2 관심영역(w2)의 위치와 크기도 이미 설정된 것이므로, 벡터계산모듈(215)은 제1 관심영역(w1)의 관심객체에는 제1 배율을 적용하고 제2 관심영역(w2)에 속하는 관심객체에는 제2 배율을 적용할 수도 있다. 제1 배율과 제2 배율은 실험을 통해 구할 수 있다. 팬틸트줌 제어기에 의해 카메라모듈(110)의 촬영각도가 변하더라도, 촬영각도에 맞추어 기설정된 제1 배율과 제2 배율을 미리 구하여 적용할 수 있다.
<대상차량의 주행판단: S311 내지 S315>
주행판단모듈(217)은 S309 단계에서 보정된 대상 모션벡터와 제1 모션벡터 및 제2 모션벡터의 방향과 길이를 비교하여(S311), 대상 모션벡터의 방향과 길이가 제1 모션벡터 및/또는 제2 모션벡터와 동일하면 대상차량(20)이 주정차된 차량으로 판단한다(S313). 만약, 대상 모션벡터의 방향과 길이가 제1 모션벡터 및/또는 제2 모션벡터와 동일하지 않으면 대상차량(20)이 주행 중인 차량으로 판단한다(S315).
도 6은 S309 단계에서 보정된 대상 모션벡터(v1)와 제1 모션벡터(v2) 및 제2 모션벡터(v3)의 방향과 길이가 동일한 예를 도시하고 있다. 단속차량(10)이 주행함에 따라, t2 시점에서 대상차량(10)과 제1 관심객체(M)와 제2 관심객체(N)는 모두 남동쪽으로 후퇴하게 되는데, 그 후퇴방향과 후퇴길이는 모두 동일하며 단속차량(10)이 주행에 따라 결정된다.
도 7은 S309 단계에서 보정된 대상 모션벡터(v1)와 제1 모션벡터(v2) 및/또는 제2 모션벡터(v3)의 방향과 길이가 서로 다른 예를 도시하고 있다. 도 7의 (a)와 (b)는 대상차량(20)이 단속차량(10)보다 느린 속도로 주행 중인 예로서, 제1 모션벡터(v2)와 제2 모션벡터(v3)와 비교해 대상 모션벡터(v1)의 길이가 짧다. 대상차량(20)이 이동 중이므로, t2 시점에서 대상차량(20)이 제1 관심객체(M)와 제2 관심객체(N)에 비해 상대적으로 작게 후퇴하였기 때문이다. 단속차량(10)과 대상차량(20)의 주행속도가 비슷하면, 대상 모션벡터(v1)는 도 7의 (b)처럼 벡터길이가 거의 없는 점이 된다.
도 7의 (c)는 대상차량(20)이 단속차량(10)보다 빠른 속도로 주행 중인 예로서, 제1 모션벡터(v2)와 제2 모션벡터(v3)와 비교해 대상 모션벡터(v1)의 방향이 반대다. 대상차량(20)이 단속차량(10)보다 빠른 속도로 이동함에 따라 대상차량(20)은 t2 시점에 카메라모듈(110)에서 더 멀어지기 때문이다. 주행판단모듈(217)은 S309 단계에서 보정된 대상 모션벡터와 제1 모션벡터 및 제2 모션벡터의 방향과 길이를 비교함으로써 대상차량(20)이 주행 중인지 판단할 수 있다.
이상의 방법으로, 본 발명의 영상제어기(130)의 영상분석방법이 수행된다.
한편, 이상에서는 카메라모듈(110)이 단속차량(10)에 탑재된 이동형에 대해 설명하였다. 그러나 본 발명의 방법은 이동형이 아닌 고정형 단속방법에도 적용될 수 있다. 예를 들어, 도로에 고정설치된 카메라모듈이 바람 등에 의해 진동할 경우에, 그 진동에 의해 촬영된 대상차량(20)이 이동 중인 차량인지 아닌지 판단이 필용할 때 사용할 수 있다.
이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안 될 것이다.

Claims (9)

  1. 주정차 단속지역을 따라 도로를 주행 중인 단속차량에 설치된 주정차단속시스템의 영상분석방법에 있어서,
    상기 단속차량에 설치된 카메라모듈이 상기 주정차 단속지역에 있는 대상차량을 촬영하여 영상을 생성하는 단계;
    영상제어기가 상기 영상에 포함된 제1 이미지와 제2 이미지에서 상기 대상차량의 차량번호판을 인식하고, 상기 제1 이미지와 제2 이미지에서 상기 차량번호판의 대표좌표의 좌표 이동을 벡터로 표시한 대상 모션벡터를 계산하는 단계;
    상기 영상제어기가 상기 제1 이미지와 제2 이미지에 동일하게 촬영된 객체 하나를 관심객체로 인식하고 상기 제1 이미지와 제2 이미지에서 상기 관심객체의 대표좌표의 좌표 이동을 벡터로 표시한 제1 모션벡터를 계산하되, 상기 관심객체는 상기 도로 및 도로 인근에 고정 설치되거나 표시된 복수 개의 객체 중에서 선택되는 단계;
    상기 영상제어기가 상기 제1 이미지와 제2 이미지에서 상기 관심객체와 다른 위치에 있는 다른 관심객체를 인식하고 상기 다른 관심객체의 모션벡터인 제2 모션벡터를 계산하는 단계; 및
    상기 영상제어기가 상기 대상 모션벡터, 제1 모션벡터 및 제2 모션벡터의 방향과 길이를 비교하여 상기 대상차량이 주행 중인 차량인지 여부를 판단하는 단계를 포함하고,
    상기 관심객체와 다른 관심객체는 상기 차량번호판의 좌측과 우측에 설정된 제1 관심영역(w1) 및 제2 관심영역(w2)에서 인식된 것임을 특징으로 하는 주정차단속시스템의 영상분석방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 대상차량이 이동 중인지 여부를 판단하는 단계는,
    상기 영상제어기가 상기 카메라와 상기 차량번호판 및 관심객체 사이의 거리를 기초로 상기 대상 모션벡터와 제1 모션벡터의 길이를 보정하는 단계; 및
    상기 영상제어기가 상기 보정된 대상 모션벡터와 제1 모션벡터의 길이와 방향 중 적어도 하나가 다른 경우에 상기 대상차량이 이동 중인 차량으로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 주정차단속시스템의 영상분석방법.
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 제1 관심영역(w1)은 상기 단속차량의 주행방향에 평행하게 배치되고 길이가 같은 두 개의 변과 상기 두 개의 변을 연결하는 나머지 두 변으로 구현된 사각형 영역이고,
    상기 제2 관심영역(w2)은 상기 대상차량을 기준으로 상기 제1 관심영역(w1)과 대향하도록 배치된 영역인 것을 특징으로 하는 주정차단속시스템의 영상분석방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 차량번호판의 대표좌표는 차량번호판의 무게중심의 좌표 또는 직사각형인 차량번호판의 모서리 중 하나의 좌표이고,
    상기 관심객체의 대표좌표는 상기 차량번호판과 가장 가까운 위치에 있는 점의 좌표인 것을 특징으로 하는 주정차단속시스템의 영상분석방법.
  6. 주정차 단속지역을 따라 도로를 주행 중인 단속차량에 설치된 카메라로 상기 주정차 단속지역에 있는 대상차량을 촬영한 영상에서 상기 대상차량의 주행여부를 판단하는 영상제어기에 있어서,
    상기 영상을 수신하는 영상수신부;
    상기 대상차량의 주행여부 판단에 관한 컴퓨터로 읽을 수 있는 복수의 명령어가 저장된 저장매체; 및
    상기 저장매체에 저장된 명령어들을 실행할 수 있는 하나 이상의 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는 상기 명령어를 실행함으로써,
    상기 영상에 포함된 제1 이미지와 제2 이미지에서 상기 대상차량의 차량번호판을 인식하는 동작;
    상기 도로 및 도로 인근의 고정된 위치에 설치되거나 표시된 것으로서 상기 차량번호판 주위에 위치한 복수 개의 객체 중 하나를 상기 제1 이미지와 제2 이미지에서 관심객체로 인식하는 동작;
    상기 차량번호판의 모션벡터인 대상 모션벡터와 상기 관심객체의 모션벡터인 제1 모션벡터를 계산하는 동작;
    상기 제1 이미지와 제2 이미지에서 상기 차량번호판을 기준으로 상기 관심객체와 대향하는 위치에 있는 다른 관심객체를 인식하고 상기 다른 관심객체의 모션벡터인 제2 모션벡터를 계산하는 동작; 및
    상기 카메라와 상기 차량번호판 및 관심객체 사이의 거리를 기초로 상기 대상 모션벡터, 제1 모션벡터 및 제2 모션벡터의 길이를 보정한 다음, 상기 대상 모션벡터, 제1 모션벡터 및 제2 모션벡터의 방향과 길이를 비교하여 상기 대상차량이 이동 중인지 여부를 판단하는 동작을 수행하며,
    상기 관심객체와 다른 관심객체는 상기 차량번호판의 좌측과 우측에 설정된 제1 관심영역 및 제2 관심영역에서 인식된 것임을 특징으로 하는 영상제어기.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 대상차량이 이동 중인지 여부를 판단하는 동작 중에, 상기 카메라와 상기 차량번호판 및 관심객체 사이의 거리를 기초로 상기 대상 모션벡터와 제1 모션벡터의 길이를 보정한 다음, 상기 보정된 대상 모션벡터와 제1 모션벡터의 길이와 방향 중 적어도 하나가 다른 경우에 상기 대상차량이 이동 중인 차량으로 판단하는 것을 특징으로 하는 영상제어기.
  8. 삭제
  9. 주정차 단속지역에 주정차한 대상차량을 촬영하는 주정차단속시스템에 있어서,
    단속차량에 탑재되어 상기 주정차 단속지역에 주정차한 대상차량을 촬영하는 카메라모듈; 및
    제6항 또는 제7항에 기재되고 상기 단속차량에 탑재된 영상제어기를 포함하는 것을 특징으로 하는 주정차단속시스템.
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Title
(발명명칭: 번호판을 인식하여 도로상에 주정차 중인 차량을 인식하는 방법 및 그 영상분석장치)
출원인의 위 특허문헌 1에서는 두 개 이미지에서 대상차량의 이미지 상 속도를 계산하고 GPS 위성의 GPS 신호를 수신하는 위치정보생성부를 구비하여 단속차량의 속도를 계산한 다음, 이미지상 속도와 단속차량의 이동속도 차이의 절대값을 계산하여 대상차량의 실제속도를 계산하는 방법을 제시한다. 이러한 방법은 앞서 설명한 것처럼 별도의 하드웨어를 갖춰야 한다.
한국 공개특허공보 제10-2018-0045745호(2018.05.04.) 1부.*
한국 등록특허공보 제10-2436731호(2022.08.26.) 1부.*

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