KR102681447B1 - 영상 검지기를 이용한 실시간 차로 대기행렬 예측 시스템, 방법, 및 상기 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을 기록한 기록 매체 - Google Patents

영상 검지기를 이용한 실시간 차로 대기행렬 예측 시스템, 방법, 및 상기 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을 기록한 기록 매체 Download PDF

Info

Publication number
KR102681447B1
KR102681447B1 KR1020210168169A KR20210168169A KR102681447B1 KR 102681447 B1 KR102681447 B1 KR 102681447B1 KR 1020210168169 A KR1020210168169 A KR 1020210168169A KR 20210168169 A KR20210168169 A KR 20210168169A KR 102681447 B1 KR102681447 B1 KR 102681447B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
moving
queue
intersection
traffic volume
lane
Prior art date
Application number
KR1020210168169A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20230080741A (ko
Inventor
양인철
전우훈
김형수
김선겸
Original Assignee
한국건설기술연구원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국건설기술연구원 filed Critical 한국건설기술연구원
Priority to KR1020210168169A priority Critical patent/KR102681447B1/ko
Publication of KR20230080741A publication Critical patent/KR20230080741A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102681447B1 publication Critical patent/KR102681447B1/ko

Links

Images

Classifications

    • 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
    • G08G1/0125—Traffic data processing
    • 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
    • G08G1/0108—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
    • 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
    • G08G1/0137—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications
    • G08G1/0141—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications for traffic information dissemination

Landscapes

  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

영상 검지기를 이용한 실시간 차로 대기행렬 예측 시스템, 방법, 및 상기 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을 기록한 기록 매체가 개시된다. 영상 검지기를 이용한 실시간 차로 대기행렬 예측 시스템은 영상 획득부, 이동류 교통량 계수부, 대기행렬 예측부, 및 대기행렬 길이 출력부를 포함한다. 영상 획득부는 상류측 교차로상의 이동체의 영상을 획득하고, 이동류 교통량 계수부는 획득된 영상으로부터 상류측 교차로 내 이동류별 이동체 대수인 이동류 교통량을 계수하고, 대기행렬 예측부는 이동류 교통량의 정보로부터 하류측 교차로에서의 이동체의 차로별 대기행렬의 길이를 예측하며, 대기행렬 길이 출력부는 예측된 차로별 대기행렬의 길이를 출력한다.

Description

영상 검지기를 이용한 실시간 차로 대기행렬 예측 시스템, 방법, 및 상기 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을 기록한 기록 매체 {System and Method for predicting real-time lane queue using an image detector, and a recording medium recording a computer readable program for executing the method }
본 발명은 교통 관제 관련 기술에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 교차로에서 신호대기 중인 차량행렬의 길이를 예측하기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다.
교차로에서 신호대기 중인 차량 행렬의 길이를 추정하고 예측하는 기술은 교차로 신호운영에 필수적이며, 장래 자율주행과 같은 기계 운전자의 주행안전과 편의를 위해 반드시 필요한 기술이다.
차로별 대기행렬을 예측하기 위해 종래에는, 차로별로 설치된 루프 검지기(ILD, Inductive Loop Detector) 등의 검지 기술로 일정 시간 동안 인식된 집계 교통량을 이용하여 차로별 대기행렬을 예측하는 방법을 주로 사용하였다.
하지만, 이와 같은 종래의 일반적인 차량검지 기술(ILD)은 정확한 교통량 검지가 어렵고, 설치비용이 높으며, 유지관리가 어렵고, 정확한 대기행렬 예측을 위해 차로별로 다수의 ILD의 설치가 필요하다.
또한, 집계 교통량을 이용하기 때문에 실시간 차로별 대기행렬의 예측이 불가능할뿐만 아니라, 실시간 차로별 대기행렬 예측 정보의 표출 방법도 제안된 바 없었다.
KR 100459476 B1
본 발명은 상술한 종래의 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 저렴한 설치 및 유지관리 비용으로도 보다 정확하게 차량의 대기행렬 예측을 제공할 수 있는 시스템 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 실시간 차로별 대기행렬의 예측을 수행하며, 실시간 차로별 대기행렬 예측 정보를 효과적으로 제공할 수 있는 시스템 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 영상 검지기를 이용한 실시간 차로 대기행렬 예측 시스템은 영상 획득부, 이동류 교통량 계수부, 대기행렬 예측부, 및 대기행렬 길이 출력부를 포함한다. 영상 획득부는 상류측 교차로상의 이동체의 영상을 획득하고, 이동류 교통량 계수부는 획득된 영상으로부터 상류측 교차로 내 이동류별 이동체 대수인 이동류 교통량을 계수하고, 대기행렬 예측부는 이동류 교통량의 정보로부터 하류측 교차로에서의 이동체의 차로별 대기행렬의 길이를 예측하며, 대기행렬 길이 출력부는 예측된 차로별 대기행렬의 길이를 출력한다.
이와 같은 구성에 의하면, 차로별로 루프 검지기(ILD, Inductive Loop Detector) 등의 별도 설비를 설치하지 않으므로, 저렴한 설치 및 유지관리 비용으로도 보다 정확한 차량의 대기행렬 예측을 제공할 수 있게 된다.
또한, 실시간 차로별 대기행렬의 예측을 수행하며, 실시간 차로별 대기행렬 예측 정보를 효과적으로 제공할 수 있게 된다.
이때, 이동류 교통량 계수부는, 영상으로부터 이동체의 정보를 추출하는 이동체 정보 추출부, 및 이동체의 정보로부터 이동류 교통량을 계수하여 이동류 교통량 정보를 산출하는 이동류 교통량 정보 산출부를 포함할 수 있다.
또한, 이동류 교통량 정보는 상류측 교차로에 대한 고유정보, 기준시각, 집계시간간격, 교통량정보, 교통신호정보 중 하나 이상의 정보를 포함할 수 있다.
또한, 이동체의 정보는 이동체에 대한 시각, 객체유형, 고유번호, 신규여부, 위치, 속도, 방향, 신뢰도 중 하나 이상의 정보를 포함할 수 있다.
또한, 이동류 교통량 정보 산출부는 이동체 정보에서의 이동체의 위치와 시각 데이터를 이용하여 이동체의 진입 및 진출 여부를 판단할 수 있다.
또한, 이동류 교통량 정보 산출부는 이동체의 진입으로 판단되는 경우, 진입로 고유번호를 부여한 후 교차로 객체 리스트에 추가할 수 있다.
또한, 이동류 교통량 산출부는 이동체의 진출로 판단되는 경우, 진출로 고유번호와 이동류 고유번호를 부여한 후 교차로 객체 리스트에서 삭제한 후 이동류 교통량 정보를 갱신할 수 있다.
또한, 이동류 교통량 정보 산출부는 교차로 객체 리스트에서의 존재 여부에 따라 이동체의 진입, 진출, 교차로 내외의 구분을 수행할 수 있다.
또한, 이동류 교통량 정보 산출부는 교차로에 대한 공간검색을 더 수행하여 이동체의 상류측 교차로 내 존재여부를 판단할 수 있다.
또한, 이동류 교통량 정보 산출부는 이동체가 교차로 객체 리스트에 존재하고 상류측 교차로 내에 위치하는 것으로 판단되는 경우, 이동체가 상류측 교차로를 진출하는 것으로 판단할 수 있다.
또한, 이동류 교통량 정보 산출부는 이동체가 교차로 객체 리스트에 존재하고 상류측 교차로 외에 위치하는 것으로 판단되는 경우, 이동체가 상류측 교차로 내에 위치하는 것으로 판단할 수 있다.
또한, 이동류 교통량 정보 산출부는 이동체가 교차로 객체 리스트에 존재하지 않고 교차로 내에 위치하는 것으로 판단되는 경우, 이동체가 상류측 교차로로 진입하는 것으로 판단할 수 있다.
또한, 이동류 교통량 정보 산출부는 이동체가 교차로 객체 리스트에 존재하지 않고 교차로 외에 위치하는 것으로 판단되는 경우, 이동체가 교차로 외에 위치하는 것으로 판단할 수 있다.
또한, 대기행렬 예측부는 이동류 교통량 정보로부터 상류측 교차로와 하류측 교차로 사이의 도로구간의 상류부 교통량을 산출하는 상류부 교통량 관리부, 상류부 교통량이 하류측 교차로에 도착하는 시간과 도착시간에 따른 교통량을 예측하는 하류부 도착 교통량 예측부, 하류측 교차로에 도착한 교통량의 차로별 배분상태를 예측하는 차로 교통량 비율 예측부, 및 차로별 배분상태와 교통신호 정보를 이용하여 차로별 대기행렬의 길이를 산출하는 차로 대기행렬 길이 예측부를 포함할 수 있다.
또한, 대기행렬 길이 출력부는 차로를 구분하는 도로형상에 차로에 대응하는 대기행렬의 시간별 길이를 각각 출력할 수 있다.
또한, 대기행렬 길이 출력부는 차로를 구분하는 도로형상에 차로에 대응하는 대기행렬의 시간별 길이를 시간별로 순차적으로 출력할 수 있다.
또한, 대기행렬 길이 출력부는 대기행렬의 시간별 길이를 현재 상태와 사용자의 차량이 대기행렬에 도착할 때의 상태에 대해 각각 출력할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 영상 검지기를 이용한 실시간 차로 대기행렬 예측 방법은 영상 검지기를 이용한 실시간 차로 대기행렬 예측 시스템이 수행하는 대기행렬 예측 방법으로서, 상류측 교차로상의 이동체의 영상을 획득하는 영상 획득 단계, 영상으로부터 상류측 교차로 내 이동류별 이동체 대수인 이동류 교통량을 계수하는 이동류 교통량 계수 단계, 이동류 교통량의 정보로부터 하류측 교차로에서의 이동체의 차로별 대기행렬의 길이를 예측하는 대기행렬 예측단계, 및 차로별 대기행렬의 길이를 출력하는 대기행렬 길이 출력 단계를 포함한다.
아울러, 상기 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을 기록한 기록 매체가 함께 개시된다.
본 발명에 의하면, 차로별로 루프 검지기(ILD, Inductive Loop Detector) 등의 별도 설비를 설치하지 않으므로, 저렴한 설치 및 유지관리 비용으로도 보다 정확한 차량의 대기행렬 예측을 제공할 수 있게 된다.
또한, 실시간 차로별 대기행렬의 예측을 수행하며, 실시간 차로별 대기행렬 예측 정보를 효과적으로 제공할 수 있게 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 검지기를 이용한 실시간 차로 대기행렬 예측 시스템의 개략적인 블록도.
도 2는 도 1의 차로 대기행렬 예측 시스템에서 수행되는 예측 과정을 설명하기 위한 개념도.
도 3은 도 1의 이동류 교통량 계수부의 실제 구현예의 사용상태를 도시한 도면.
도 4는 대기행렬 예측부의 실제 구현예의 구성을 도시한 도면.
도 5 내지 도 7은 도 1의 대기행렬 길이 출력부에서 출력되는 출력화면의 예를 도시한 도면.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 검지기를 이용한 실시간 차로 대기행렬 예측 시스템의 개략적인 블록도이다. 도 1에서 영상 검지기를 이용한 실시간 차로 대기행렬 예측 시스템은 영상 획득부(110), 이동류 교통량 계수부(120), 대기행렬 예측부(130), 및 대기행렬 길이 출력부(140)를 포함한다.
이동류 교통량 계수부(120)는 다시 이동체 정보 추출부(122)와 이동류 교통량 정보 산출부(124)를 포함하고, 대기행렬 예측부(130)는 상류부 교통량 관리부(132), 하류부 도착 교통량 예측부(134), 차로 교통량 비율 예측부(136), 및 대기행렬 길이 예측부(138)를 포함한다.
영상 획득부(110)는 상류측 교차로상의 이동체의 영상을 획득한다. 도 2는 도 1의 차로 대기행렬 예측 시스템에서 수행되는 예측 과정을 설명하기 위한 개념도이다. 도 2에서 영상 획득부(110)는 교차로에 설치된 카메라로 구현된 것을 확인할 수 있다.
또한, 도 2에서, 본 발명이 자동으로 인식된 교차로 주행 이동체(차량) 정보를 이용하여, (1) 교차로 이동류 교통량을 계수하고, (2) 계수된 교통량을 이용하여 차로별 대기행렬을 예측한 후, (3) 이를 차량 운전자에게 표출하는 기술을 제공하기 위한 것임을 확인할 수 있다.
이동류 교통량 계수부(120)는 획득된 영상으로부터 상류측 교차로 내 이동류별 이동체 대수인 이동류 교통량을 계수한다. 도 3은 도 1의 이동류 교통량 계수부의 실제 구현예의 사용상태를 도시한 도면이다.
이를 위해, 이동체 정보 산출부(122)는 영상으로부터 이동체의 정보를 추출하고, 이때, 이동체의 정보는 이동체에 대한 시각, 객체유형, 고유번호, 신규여부, 위치, 속도, 방향, 신뢰도 중 하나 이상의 정보를 포함할 수 있다.
또한, 이동류 교통량 정보 산출부(124)는 이동체의 정보로부터 이동류 교통량을 계수하여 이동류 교통량 정보를 산출한다. 이때, 이동류 교통량 정보는 상류측 교차로에 대한 고유정보, 기준시각, 집계시간간격, 교통량정보, 교통신호정보 중 하나 이상의 정보를 포함할 수 있다. 또한, 이동류 교통량 정보 산출부(124)는 이동체 정보에서의 이동체의 위치와 시각 데이터를 이용하여 이동체의 진입 및 진출 여부를 판단할 수 있다.
이를 위해, 이동류 교통량 정보 산출부(124)는 이동체의 진입으로 판단되는 경우, 진입로 고유번호를 부여한 후 교차로 객체 리스트에 추가할 수 있고, 이동체의 진출로 판단되는 경우, 진출로 고유번호와 이동류 고유번호를 부여한 후 교차로 객체 리스트에서 삭제한 후 이동류 교통량 정보를 갱신할 수 있으며, 교차로 객체 리스트에서의 존재 여부에 따라 이동체의 진입, 진출, 교차로 내외의 구분을 수행할 수 있다.
또한, 이동류 교통량 정보 산출부(124)는 공간검색을 더 수행하여 이동체의 상류측 교차로 내 존재여부를 판단할 수 있으며, 이동체가 교차로 객체 리스트에 존재하고 상류측 교차로 내에 위치하는 것으로 판단되는 경우, 이동체가 상류측 교차로를 진출하는 것으로 판단할 수 있고, 이동체가 교차로 객체 리스트에 존재하고 상류측 교차로 외에 위치하는 것으로 판단되는 경우, 이동체가 상류측 교차로 내에 위치하는 것으로 판단할 수 있다.
또한, 이동류 교통량 정보 산출부(124)는 이동체가 교차로 객체 리스트에 존재하지 않고 교차로 내에 위치하는 것으로 판단되는 경우, 이동체가 상류측 교차로로 진입하는 것으로 판단할 수 있으며, 이동체가 교차로 객체 리스트에 존재하지 않고 교차로 외에 위치하는 것으로 판단되는 경우, 이동체가 교차로에 외에 위치하는 것으로 판단할 수 있다.
대기행렬 예측부(130)는 이동류 교통량의 정보로부터 하류측 교차로에서의 이동체의 차로별 대기행렬의 길이를 예측한다. 이를 위해, 상류부 교통량 관리부(132)는 이동류 교통량 정보로부터 상류측 교차로와 하류측 교차로 사이의 도로구간의 상류부 교통량을 산출하고, 하류부 도착 교통량 예측부(134)는 상류부 교통량이 하류측 교차로에 도착하는 시간과 도착시간에 따른 교통량을 예측하고, 차로 교통량 비율 예측부(136)는 하류측 교차로에 도착한 교통량의 차로별 배분상태를 예측하며, 대기행렬 길이 예측부(138)는 차로별 배분상태와 교통신호 정보를 이용하여 차로별 대기행렬의 길이를 산출한다. 도 4는 대기행렬 예측부의 실제 구현예의 구성을 도시한 도면이다.
대기행렬 길이 출력부(140)는 예측된 차로별 대기행렬의 길이를 출력한다. 이때, 대기행렬 길이 출력부(140)는 차로를 구분하는 도로형상에 차로에 대응하는 대기행렬의 시간별 길이를 각각 출력할 수 있다.
또한, 대기행렬 길이 출력부(140)는 차로를 구분하는 도로형상에 상기 차로에 대응하는 대기행렬의 시간별 길이를 시간별로 순차적으로 출력할 수 있으며, 대기행렬의 시간별 길이를 현재 상태와 사용자의 차량이 대기행렬에 도착할 때의 상태에 대해 각각 출력할 수 있다. 도 5 내지 도 7은 도 1의 대기행렬 길이 출력부에서 출력되는 출력화면의 예를 도시한 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 영상 검지기를 이용한 실시간 차로 대기행렬 예측 방법을 보다 구체적으로 설명하자면, 본 발명은 크게 세 개의 부분으로 구성된다. 첫 번째는 영상(video)으로부터 자동 인식된 차량 정보를 이용하여 교차로 이동류 교통량을 계수하는 방법이고, 두 번째는 계수된 교통량을 이용하여 실시간으로 대기행렬 길이를 예측하는 방법이며, 마지막은 예측된 대기행렬 길이를 차량 운전자에게 표출하는 방법이다.
교차로 이동류 교통량 계수 방법
교차로 이동류 교통량(Movement Traffic, MT)은 주어진 시간 동안 관측된 교차로 내 이동류별 차량 대수로 정의되며, 이동류(movement)는 교차로 내 진입로와 진출로 쌍으로 정의 가능한 교통류(traffic flow)를 의미하고, 하나의 교차로에서 동일한 진입로과 진출로를 갖는 이동류는 유일(unique)하다.
일반 도로구간 교통량은 한 지점에서 주어진 시간 동안 관측된 차량의 대수이며, 관측의 대상이 되는 차량군은 하나의 이동류로 구성되기 때문에, 이동류를 구분할 필요가 없다.
그러나 교차로의 경우 동일한 공간 내 수많은 이동류가 동시에 존재하기 때문에 이동류를 구분해야 하며 이를 위해 기존의 방식보다 복잡한 계수 방식이 요구된다.
본 발명에서 제안하는 교차로 이동류 교통량 계수 방법은 크게 세 가지의 서브 시스템(입력, 계수, 출력)으로 구성되며, 그 구성은 도 3과 같다. 도 3에서, 우선 계수를 위한 입력 자료를 제공하는 입력시스템은 영상(video)을 기반으로 하며, 영상으로부터 자동 인식된 이동체(CDO, Camera Detected Object) 정보를 CD 메시지로 인코딩하여 계수시스템으로 전송한다. CDO 메시지는 time stamp, 객체 유형, 고유번호, 신규여부, 위치(위/경도), 속도, 방향, 신뢰도로 구성된다.
계수시스템은 수신된 CDO 메시지를 디코딩한 후 이를 이용하여 교차로 이동류 교통량 계수 알고리즘을 수행하는데, 이때, 계수시스템은 Center ITS Station 내 LDM(Local Dynamic Map) 데이터베이스와의 연계를 통해 계수된 MT 정보(MTR, MT Record)를 데이터베이스에 저장하고, 동시에 MT 메시지로 인코딩하여 출력시스템으로 전송함. MT 메시지는 교차로 고유번호, 기준 시각, 집계 시간 간격, 교통량 정보(array), 교통신호 정보(array)로 구성된다.
MT 메시지는 LQS(차로별 대기행렬 예측 시스템, Lane-by-lane Queue prediction System)의 입력자료이며, LQS에서 차로별 대기행렬을 예측한다. 교차로 이동류 교통량 계수 알고리즘은 CDO 메시지 내 이동체별로 위치(location)와 시각(time stamp) 데이터를 입력자료로 이용하여 진입/진출 여부를 판단하는데, 이때 진입으로 판단된 경우 진입로 고유번호를 부여한 후 교차로 객체 리스트(Lt)에 추가하고, 진출로 판단된 경우 진출로 고유번호와 이동류 고유번호를 부여하고 Lt에서 삭제한 후 MTR을 갱신한다. 만약 이동체가 교차로 밖에 존재할 경우 해당 데이터는 버린다.
여기서 이동체가 교차로 內 존재 여부 판단 시 공간검색을 이용할 수 있으며, 공간검색 방법으로는 세 가지의 방법이 가능하다. 첫 번째 방법은 교차로의 전체 공간범위를 포함하는 폴리곤을 이용하여 GeoFencing을 하는 방법이고, 두 번째 방법은 각 교차로의 진입/진출 발생 구간에 별도의 폴리곤을 생성하는 방법이며, 세 번째 방법은 교차로 부근의 특정 지점(랜드마크의 위치)을 기준으로 거리와 각도를 이용하는 방법이다. 이 외에도 정밀도로지도(또는 전자도로지도)를 이용할 경우 맵매칭된 링크의 고유번호를 이용할 수도 있다.
이동체는 Lt 내 존재 여부에 따라 진입/진출/교차로 內/교차로 外로 구분한다. 이동체가 Lt 내 존재할 경우 공간검색을 통해 교차로 內로 판단되면 여전히 교차로 內에 존재하는 것으로 판단하고, 교차로 外로 판단되면 해당 이동체는 교차로를 진출한 것으로 판단한다.
이동체가 Lt 내에 존재하지 않을 경우 공간검색을 통해 교차로 內로 판단되면 해당 이동체는 교차로를 진입한 것으로 판단하고, 교차로 外로 판단되면 아직 교차로에 진입하지 않은 것으로 판단한다.
실시간 차로별 대기행렬 길이 예측 방법
실시간 차로별 대기행렬 길이 예측 방법은 도 4와 같이 순차적으로 연결되는 다섯 개의 모형으로 구성된다. 상류부 교통량 관리 모형은 MT 메시지를 디코딩하고 해당 도로구간의 상류부 교통량을 산정하는 역할을 수행한다. 하류부 도착 교통량 예측 모형은 상류부 교통량이 하류부에 언제 얼마나 도착하는지를 예측하는 모형으로, Robertson’s Platoon Dispersion Model 등이 사용될 수 있다.
차로 교통량 비율 예측 모형은 하류부에 도착한 교통량이 차로별로 어떻게 배분되는지를 예측하는 모형으로, 단순하게 이전 교통신호 주기에서 관측된 차로별 교통량 비율을 이용하는 Myopic형 모형, 과거 다수의 관측된 차로별 교통량 비율을 이용하여 장래 비율을 예측하는 Kalman Filter 알고리즘 또는 확률 기반 모형 등이 사용될 수 있다.
차로 대기행렬 길이 예측 모형은 차로별 하류부 도착교통량과 교통신호현시를 이용하여 차로별 대기행렬 길이를 예측하는 모형으로, 교통류 충격파(shockwave) 기반의 예측 모형 등이 사용될 수 있다. PVD(Probe Vehicle Data) 데이터 기반 보정 모형은 프로브 차량 데이터(PVD)의 위치와 속도, 시각 데이터를 이용하여 예측된 차로별 대기행렬 길이를 보정하는 모형이다.
장래 차로별 대기행렬 길이 정보 제공 방법
예측된 장래 차로별 대기행렬 길이 정보는 적절한 방법으로 차량 운전자에게 전달되어야 하며, 이를 위해 효과적인 시각적 표출 방법의 고안이 요구된다. 본 발명에서 제안하는 표출방안은 세 가지로 구분되며, 첫 번째는 정적인 표출 방식, 두 번째는 동적인 표출 방식, 그리고 마지막은 자차(ego-vehicle) 위치 기반의 정적 표출 방식이다.
정적 표출 방식은 차로를 구분하는 도로형상과 색(color)의 변화를 이용하여 시간대별 대기행렬 길이를 나타내는 방식으로, 이를 그림으로 표현하면 도 5와 같다. 도 5와 같이 동일 색과 그라데이션 효과를 이용할 수도 있고, 각 시간대별로 다른 색을 이용할 수도 있다.
동적 표출 방식은 차로를 구분하는 도로형상과 색의 변화를 이용하는데, 표출지연시간을 도입하여 시간대별 대기행렬 증감을 직관적으로 표출하는 방식이므로, 도 6과 같이 시간대별 대기행렬 길이를 순차적으로 동영상 형식으로 표출한다.
자차 위치 기반의 정적 표출 방식은 자차의 속도와 대기행렬 증감 속도를 비교하여 현재의 대기행렬 상태와 자차가 대기행렬 끝단에 이르게 되는 시간의 대기행렬 상태, 두 가지 상태를 화면을 이용하여 표출하는 방식으로, 자차(빨간색+검은색)가 10~15초 후에 대기행렬 끝단에 진입하는 경우 도 7과 같이 표출이 가능하다.
정리하면, 본 발명은 (1) 영상 검지기를 통해 인식된 교차로 이동체(차량) 데이터를 이용하여 실시간 교차로 이동류 교통량을 계수하고, (2) 그 결과값을 이용하여 실시간으로 교차로의 대기행렬을 예측한 후 (3) 이를 운전자에게 표출하는 시스템 및 방법에 관한 발명이다.
본 발명에 의하면, 교차로 신호 최적화 운영에 이용함으로써 도심 교차로 혼잡 완화와 그에 따른 사회경제적 비용 저감을 기대할 수 있다. 또한, 자율주행차량의 경로 및 차로 선택 시 실시간 대기행렬 길이 정보를 활용함으로써 이용자 편의 증진을 기대할 수 있다. 또한, 실시간 대기행렬 길이에 따라 자율주행차량이 차로 변경을 미리 시행함으로써 안전 사고를 예방하는 기술 확보를 기대할 수 있다.
본 발명이 비록 일부 바람직한 실시예에 의해 설명되었지만, 본 발명의 범위는 이에 의해 제한되어서는 아니 되고, 특허청구범위에 의해 뒷받침되는 상기 실시예의 변형이나 개량에도 미쳐야할 것이다.
110: 영상 획득부
120: 이동류 교통량 계수부
122: 이동체 정보 추출부
124: 이동류 교통량 정보 산출부
130: 대기행렬 예측부
132: 상류부 교통량 관리부
134: 하류부 도착 교통량 예측부
136: 차로 교통량 비율 예측부
138: 대기행렬 길이 예측부
140: 대기행렬 길이 출력부

Claims (19)

  1. 상류측 교차로상의 이동체의 영상을 획득하는 영상 획득부;
    상기 영상으로부터 상기 상류측 교차로 내 이동류별 이동체 대수인 이동류 교통량을 계수하는 이동류 교통량 계수부;
    상기 이동류 교통량의 정보로부터 하류측 교차로에서의 상기 이동체의 차로별 대기행렬의 길이를 예측하는 대기행렬 예측부; 및
    상기 차로별 대기행렬의 길이를 출력하는 대기행렬 길이 출력부를 포함하는 차로 대기행렬 예측 시스템으로서,
    상기 이동류 교통량 계수부는,
    상기 영상으로부터 이동체의 정보를 추출하는 이동체 정보 추출부; 및
    상기 이동체의 정보로부터 상기 이동류 교통량을 계수하여 이동류 교통량 정보를 산출하는 이동류 교통량 정보 산출부를 포함하고,
    상기 이동류 교통량 정보 산출부는 상기 상류측 교차로에 대한 공간검색을 수행하여 상기 이동체의 상기 상류측 교차로 내 존재여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 차로 대기행렬 예측 시스템.
  2. 삭제
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 이동류 교통량 정보는 상기 상류측 교차로에 대한 고유정보, 기준시각, 집계시간간격, 교통량정보, 교통신호정보 중 하나 이상의 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 차로 대기행렬 예측 시스템.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 이동체의 정보는 상기 이동체에 대한 시각, 객체유형, 고유번호, 신규여부, 위치, 속도, 방향, 신뢰도 중 하나 이상의 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 차로 대기행렬 예측 시스템.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 이동류 교통량 정보 산출부는 상기 이동체 정보에서의 상기 이동체의 위치와 시각 데이터를 이용하여 상기 이동체의 진입 및 진출 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 차로 대기행렬 예측 시스템.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 이동류 교통량 정보 산출부는 상기 이동체의 진입으로 판단되는 경우, 진입로 고유번호를 부여한 후 교차로 객체 리스트에 추가하는 것을 특징으로 하는 차로 대기행렬 예측 시스템.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 이동류 교통량 정보 산출부는 상기 이동체의 진출로 판단되는 경우, 진출로 고유번호와 이동류 고유번호를 부여한 후 교차로 객체 리스트에서 삭제한 후 상기 이동류 교통량 정보를 갱신하는 것을 특징으로 하는 차로 대기행렬 예측 시스템.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 이동류 교통량 정보 산출부는 상기 교차로 객체 리스트에서의 존재 여부에 따라 상기 이동체의 진입, 진출, 교차로 내외의 구분을 더 수행하는 것을 특징으로 하는 차로 대기행렬 예측 시스템.
  9. 삭제
  10. 청구항 8에 있어서,
    상기 이동류 교통량 정보 산출부는 상기 이동체가 상기 교차로 객체 리스트에 존재하고 상기 상류측 교차로 내에 위치하는 것으로 판단되는 경우, 상기 이동체가 상기 상류측 교차로 내에 위치하는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 차로 대기행렬 예측 시스템.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 이동류 교통량 정보 산출부는 상기 이동체가 상기 교차로 객체 리스트에 존재하고 상기 상류측 교차로 외에 위치하는 것으로 판단되는 경우, 상기 이동체가 상기 상류측 교차로를 진출한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 차로 대기행렬 예측 시스템.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 이동류 교통량 정보 산출부는 상기 이동체가 상기 교차로 객체 리스트에 존재하지 않고 상기 교차로 내에 위치하는 것으로 판단되는 경우, 상기 이동체가 교차로에 진입하지 않은 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 차로 대기행렬 예측 시스템.
  13. 청구항 12에 있어서,
    상기 이동류 교통량 정보 산출부는 상기 이동체가 상기 교차로 객체 리스트에 존재하지 않고 상기 교차로 외에 위치하는 것으로 판단되는 경우, 상기 이동체가 교차로에 진입하지 않은 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 차로 대기행렬 예측 시스템.
  14. 청구항 13에 있어서, 상기 대기행렬 예측부는,
    상기 이동류 교통량 정보로부터 상기 상류측 교차로와 상기 하류측 교차로 사이의 도로구간의 상류부 교통량을 산출하는 상류부 교통량 관리부;
    상기 상류부 교통량이 상기 하류측 교차로에 도착하는 시간과 도착시간에 따른 교통량을 예측하는 하류부 도착 교통량 예측부;
    상기 하류측 교차로에 도착한 교통량의 차로별 배분상태를 예측하는 차로 교통량 비율 예측부; 및
    상기 차로별 배분상태와 교통신호 정보를 이용하여 상기 차로별 대기행렬의 길이를 산출하는 차로 대기행렬 길이 예측부를 포함하는 것을 특징으로 하는 차로 대기행렬 예측 시스템.
  15. 청구항 14에 있어서,
    상기 대기행렬 길이 출력부는 차로를 구분하는 도로형상에 상기 차로에 대응하는 대기행렬의 시간대별 길이를 각각 출력하는 것을 특징으로 하는 차로 대기행렬 예측 시스템.
  16. 청구항 15에 있어서,
    상기 대기행렬 길이 출력부는 상기 대기행렬의 시간별 길이를 상기 시간대별로 순차적으로 출력하는 것을 특징으로 하는 차로 대기행렬 예측 시스템.
  17. 청구항 16에 있어서,
    상기 대기행렬 길이 출력부는 상기 대기행렬의 시간대별 길이를 현재 상태와 사용자의 차량이 상기 대기행렬에 도착할 때의 상태에 대해 각각 출력하는 것을 특징으로 하는 차로 대기행렬 예측 시스템.
  18. 영상 검지기를 이용한 실시간 차로 대기행렬 예측 시스템이 수행하는 대기행렬 예측 방법으로서,
    상류측 교차로상의 이동체의 영상을 획득하는 영상 획득 단계;
    상기 영상으로부터 상기 상류측 교차로 내 이동류별 이동체 대수인 이동류 교통량을 계수하는 이동류 교통량 계수 단계;
    상기 이동류 교통량의 정보로부터 하류측 교차로에서의 상기 이동체의 차로별 대기행렬의 길이를 예측하는 대기행렬 예측단계; 및
    상기 차로별 대기행렬의 길이를 출력하는 대기행렬 길이 출력 단계를 포함하는 차로 대기행렬 예측 방법으로서,
    상기 이동류 교통량 계수 단계는,
    상기 영상으로부터 이동체의 정보를 추출하는 이동체 정보 추출 단계; 및
    상기 이동체의 정보로부터 상기 이동류 교통량을 계수하여 이동류 교통량 정보를 산출하는 이동류 교통량 정보 산출 단계를 포함하고,
    상기 이동류 교통량 정보 산출 단계는 상기 상류측 교차로에 대한 공간검색을 수행하여 상기 이동체의 상기 상류측 교차로 내 존재여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 차로 대기행렬 예측 방법.
  19. 청구항 18의 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을 기록한 기록 매체.
KR1020210168169A 2021-11-30 2021-11-30 영상 검지기를 이용한 실시간 차로 대기행렬 예측 시스템, 방법, 및 상기 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을 기록한 기록 매체 KR102681447B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210168169A KR102681447B1 (ko) 2021-11-30 2021-11-30 영상 검지기를 이용한 실시간 차로 대기행렬 예측 시스템, 방법, 및 상기 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을 기록한 기록 매체

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210168169A KR102681447B1 (ko) 2021-11-30 2021-11-30 영상 검지기를 이용한 실시간 차로 대기행렬 예측 시스템, 방법, 및 상기 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을 기록한 기록 매체

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20230080741A KR20230080741A (ko) 2023-06-07
KR102681447B1 true KR102681447B1 (ko) 2024-07-04

Family

ID=86762065

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210168169A KR102681447B1 (ko) 2021-11-30 2021-11-30 영상 검지기를 이용한 실시간 차로 대기행렬 예측 시스템, 방법, 및 상기 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을 기록한 기록 매체

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102681447B1 (ko)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012084024A (ja) 2010-10-14 2012-04-26 Hitachi Ltd 交差点交通流計測装置
JP2021039591A (ja) 2019-09-04 2021-03-11 株式会社京三製作所 交通信号制御装置

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH10124791A (ja) * 1996-10-23 1998-05-15 Sumitomo Electric Ind Ltd 旅行時間予測方法および装置
KR100459476B1 (ko) 2002-04-04 2004-12-03 엘지산전 주식회사 차량의 대기 길이 측정 장치 및 방법
KR20140003927A (ko) * 2012-07-02 2014-01-10 이흥수 실시간 교통 정보를 고려한 차량의 도착예정 시간 계산 방법과 교통신호 제어 방법 및 이를 적용한 시스템
KR102311557B1 (ko) * 2019-11-15 2021-10-12 한국건설기술연구원 차로별 대기행렬 정보 생성 시스템 및 이를 이용한 차로별 대기행렬 정보를 생성하는 방법

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012084024A (ja) 2010-10-14 2012-04-26 Hitachi Ltd 交差点交通流計測装置
JP2021039591A (ja) 2019-09-04 2021-03-11 株式会社京三製作所 交通信号制御装置

Also Published As

Publication number Publication date
KR20230080741A (ko) 2023-06-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
D'Andrea et al. Detection of traffic congestion and incidents from GPS trace analysis
Yang et al. A microscopic traffic simulator for evaluation of dynamic traffic management systems
JP5374067B2 (ja) 交通状態シミュレーション装置及びプログラム
KR100820467B1 (ko) 도로 차선 종류를 고려한 구간 교통량 예측 시스템 및 그방법
CN113347254A (zh) 基于v2x的智能交通控制车联网系统及其控制方法
EP3147882A1 (en) A system and a method for an intelligent transportation system
Rehborn et al. Data-driven traffic engineering: understanding of traffic and applications based on three-phase traffic theory
JP2014170290A (ja) 情報生成装置、交通シミュレータ及びコンピュータプログラム
CN107016872A (zh) 快速生成交通广播路况信息发布稿的方法、介质和系统
JP2016062241A (ja) 交通情報推定システム、方法、およびプログラム
CN114333314A (zh) 车路协同信息处理方法和装置、系统
EP4002322A1 (en) System and method for determining dynamic road capacity data for traffic condition
Růžička et al. Big data application for urban transport solutions
Xie et al. Freeway and arterial system of transportation dashboard: Web-based freeway and arterial performance measurement system
JP5339990B2 (ja) ナビゲーション装置およびその混雑状況表示方法
KR102681447B1 (ko) 영상 검지기를 이용한 실시간 차로 대기행렬 예측 시스템, 방법, 및 상기 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을 기록한 기록 매체
KR102127639B1 (ko) 교통 정보 시각화 분석 장치 및 방법
Luk et al. Characterization of incidents on an urban arterial road
Shafik Field evaluation of insync adaptive traffic signal control system in multiple environments using multiple approaches
Li et al. Connected Vehicle Corridor Deployment and Performance Measures for Assessment
WO2020139283A2 (en) Bubble eye system
JP2001093078A (ja) 混雑状況表示システム
Prasada et al. Novel approach in IoT-based smart road with traffic decongestion strategy for smart cities
US20230408276A1 (en) Methods and apparatuses for late lane change prediction and mitigation
Petrovska et al. Innovative web applications for analyzing traffic operations

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right