KR20020085545A - Device and Method for detection of lane violating vehicle using real-time processing of moving images - Google Patents

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KR20020085545A
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윤권중
황병원
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황수찬
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윤권중
황병원
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Abstract

PURPOSE: A system and a method for detecting a lane violation vehicle by using moving pictures are provided to search the lane violation vehicle by processing only partial elements of images. CONSTITUTION: A preprocessing portion(30) receives image data(301). The preprocessing portion(30) recognizes automatically a road luminance value by using the received image data(302). The preprocessing portion(30) processes a recognizing process of a changed value of the road luminance value when the road luminance value is changed(303). An outline processing portion(31) performs a binary process(311). The outline processing portion(31) performs the first spatial axis direction process(312). The outline processing portion(31) performs the first temporal axis direction process(313). The outline processing portion(31) performs the second spatial axis direction process(314). The outline processing portion(31) detects an outline of a vehicle(315). A lane violation vehicle is detected(32).

Description

동영상 처리에 의한 차선위반 차량의 검지 시스템 및 그 방법{Device and Method for detection of lane violating vehicle using real-time processing of moving images}Detection system of lane violation vehicle by video processing and its method {Device and Method for detection of lane violating vehicle using real-time processing of moving images}

본 발명은 동영상 처리에 의한 차선위반 차량의 검지 시스템 및 그 방법과 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 관한 것으로, 특히 본 발명은 동영상 처리를 이용하여 실시간으로 차선을 위반하는 차량을 자동으로 검지하는 시스템 및 그 방법과 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a system for detecting a lane violation vehicle by moving picture processing, a method and a computer readable recording medium recording a program for realizing the method. Particularly, the present invention relates to a lane in real time using moving picture processing. A system for automatically detecting a violating vehicle, and a method thereof and a computer-readable recording medium having recorded thereon a program for realizing the method.

실시간으로 차선위반 차량을 검지하기 위하여 하나의 차선당 10~15점의 샘플점만 차선에 직각으로, 그리고 균일한 간격으로 설치한 다음, 그 점의 화소만 아날로그를 디지털로 변환(5 또는 6비트 A/D(Analog/Digital)변환)하는 장치를 구성한다. 이 장치로부터 나오는 데이터에는 광학적 및 기타 잡음이 포함되어 있으므로 각종 잡음을 처리한 다음 차량의 윤곽을 그리고, 그 차량이 차선을 위반하는지의 여부를 검지한다.In order to detect a lane violation vehicle in real time, only 10 to 15 sample points per lane are installed at right angles to the lanes and evenly spaced, and then only pixels of the points are converted to analog (5 or 6 bits). Configure an A / D (Analog / Digital) conversion device. The data from the device contains optical and other noises, so it processes various noises, then outlines the vehicle and detects whether the vehicle violates the lane.

종래에는, 화면의 전체화소(약 6만개)를 전부 처리하는 방식으로 차선위반 차량을 검지하였으므로 실시간 처리가 불가능한 문제점이 있었다.Conventionally, since a lane violation vehicle is detected in such a manner that all the pixels (about 60,000) of the screen are all processed, there is a problem that real-time processing is impossible.

이에 대해 좀 더 상세히 설명하면 다음과 같다.This will be described in more detail as follows.

기존에 세계 대다수의 도시에 설치되어 있는 컴퓨터에 의한 교통 정보수집 시스템으로는 초음파식 또는 루프식 차량 감지기가 이용되고 있는데, 특히, 우리나라에는 이미 상당수 설치되어 있다. 이들은 각 교차점당 1~2점 정도의 한정된 지점에서의 계측에 지나지 않는다. 따라서, 1개의 센서에 의한 다차선의 공간적 계측, 즉 계측의 광역성, 계측내용의 확대성 및 계측의 신속성이 요망되는 문제점이 있었다.Ultrasonic or loop vehicle detectors are used as a computer-based traffic information collection system installed in most cities in the world. In particular, many of them are already installed in Korea. These are only measurements at a limited number of points, one to two at each intersection. Therefore, there has been a problem that spatial measurement of multi-lane by one sensor, that is, wide area of measurement, magnification of measurement contents, and promptness of measurement are desired.

한편, 텔레비전 기술에 대한 계측분야에서의 응용은 오래 전부터 이용되고 있고, 그 응용분야의 관점으로부터 보면 휘도, 위치, 폭, 면적 등의 파라미터의 자동계측 분야, 생산공정 분야, 의용 분야, 리모트 센싱 분야, 생물의 고체나 조직의 운동해석 분야 등 폭넓은 범위에까지 미치고 있다.On the other hand, applications in the field of measurement for television technology have been used for a long time, and from the viewpoint of the application field, the field of automatic measurement of parameters such as brightness, position, width and area, production process field, medical field, remote sensing field It also extends to a wide range of fields, including biological solids and kinetic analysis of tissues.

이와 같은 현상 하에서, 최근 고체영상 센서와 컴퓨터를 결합하고, 동화상 처리에 의한 교통류의 조사 및 계측의 연구가 미국, 네덜란드, 영국, 일본 등에서 시도되고 있지만 실시간 처리가 불가능한 구성들이라는 문제점이 있었다.Under such phenomena, recently, researches and investigations of traffic flows by moving image processing by combining a solid-state image sensor and a computer have been attempted in the United States, the Netherlands, the United Kingdom, and Japan, but there is a problem in that real-time processing is impossible.

본 발명은, 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 화면의 모든 요소가 아닌 일부 요소만의 처리를 통해 실시간으로 차선위반 차량을 검지하는 동영상 처리에 의한 차선위반 차량의 검지 시스템 및 그 방법과 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는데 그 목적이 있다.The present invention has been made to solve the above problems, the detection system of the lane violation vehicle by the video processing for detecting the lane violation vehicle in real time through the processing of only some elements, not all elements of the screen and its It is an object of the present invention to provide a computer-readable recording medium storing a method and a program for realizing the method.

도 1 은 본 발명에 따른 동영상 처리에 의한 차선위반 차량의 검지 시스템에 대한 일실시예 구성도.1 is a configuration diagram of an embodiment of a detection system of a lane violation vehicle by moving picture processing according to the present invention.

도 2 는 본 발명에 따른 영상정보추출변환장치에 대한 일실시예 상세 구성도.Figure 2 is a detailed configuration diagram of an embodiment of an image information extraction conversion apparatus according to the present invention.

도 3 은 본 발명에 따른 동영상 처리에 의한 차선위반 차량의 검지 방법에 대한 일실시예 흐름도.3 is a flowchart illustrating a detection method of a lane violation vehicle by moving picture processing according to the present invention;

도 4 는 본 발명에 따른 도로 휘도치의 자동조정 과정에 대한 일실시예 상세 흐름도.4 is a detailed flowchart of an embodiment of an automatic adjustment process of road brightness values according to the present invention;

*도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명* Explanation of symbols for the main parts of the drawings

101 : 비디오 102 : 영상정보추출변환장치101: video 102: video information extraction converter

103 : 컴퓨터 104 : 프린터103: computer 104: printer

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 차선위반 차량을 검지하는 시스템에있어서, 차선위반 차량을 검지하기 위해 해당 도로에 대한 촬영을 수행하는 영상촬영수단; 상기 영상촬영수단을 통해 얻어진 영상신호를 전달받아 소정의 위치에 소정의 수만큼 설정된 샘플점에서의 영상신호에 대해 샘플링하고 그 휘도를 수치화하여 상기 샘플점에 대한 휘도정보를 위치정보와 함께 추출하는 영상정보 추출수단; 상기 영상정보 추출수단에서 추출된 휘도정보 및 위치정보를 전달받아 도로의 휘도치를 인식하고 도로와 구분되는 차량의 휘도치를 이용하여 차량 윤곽을 파악하고 상기 차량의 차선위반 여부를 검지하는 영상정보 처리수단; 및 상기 영상정보 처리수단에서 처리된 차선위반 차량의 검지 결과를 소정의 형식으로 출력하기 위한 출력수단을 포함하는 것을 특징으로 한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a system for detecting a lane violation vehicle, comprising: image photographing means for photographing a corresponding road to detect a lane violation vehicle; Receiving image signals obtained through the image capturing means, sampling the image signals at sample points set to a predetermined number at a predetermined position, and quantifying the luminance to extract luminance information of the sample points together with the position information. Image information extracting means; Image information processing means for receiving the luminance information and location information extracted from the image information extraction means to recognize the luminance value of the road, to determine the outline of the vehicle using the luminance value of the vehicle separated from the road, and to detect the lane violation of the vehicle. ; And output means for outputting a detection result of the lane violation vehicle processed by the image information processing means in a predetermined format.

또한, 본 발명은, 차선위반 차량의 검지 시스템에 적용되는 차선위반 차량의 검지 방법에 있어서, 동영상 처리를 실시간으로 수행하기 위하여 화면의 모든 화소를 처리하는 대신에 소정의 위치에 소정의 수만큼 설정된 샘플점에서의 영상신호에 대해 휘도정보를 위치정보와 함께 추출하는 제 1 단계; 연속적으로 얻어지는 휘도정보에 대해 소정 횟수 이상 연속되는 소정의 휘도치를 배경인 도로의 휘도치로 인식하는 제 2 단계; 추출된 휘도정보 및 위치정보를 전달받아 도로의 휘도치 및 차량의 휘도치를 구분하여 차량 윤곽을 파악하는 제 3 단계; 및 얻어진 차량 윤곽을 바탕으로 상기 차량의 위치를 파악하여 상기 차량에 대한 차선위반 여부를 검지하는 제 4 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the present invention, in the lane detection vehicle detection method applied to the detection system of the lane violation vehicle, a predetermined number of predetermined positions are set at a predetermined position instead of processing all the pixels on the screen in order to perform video processing in real time. A first step of extracting luminance information together with position information of an image signal at a sample point; A second step of recognizing a predetermined luminance value consecutively a predetermined number of times for luminance information obtained continuously as a luminance value of a road in a background; A third step of identifying the outline of the vehicle by receiving the extracted luminance information and the location information by dividing the luminance value of the road and the luminance value of the vehicle; And a fourth step of detecting the position of the vehicle based on the obtained vehicle outline and detecting whether the vehicle is in a lane violation.

또한, 본 발명은, 프로세서를 구비한 차선위반 차량 검지 시스템에, 동영상 처리를 실시간으로 수행하기 위하여 화면의 모든 화소를 처리하는 대신에 소정의위치에 소정의 수만큼 설정된 샘플점에서의 영상신호에 대해 휘도정보를 위치정보와 함께 추출하는 제 1 기능; 연속적으로 얻어지는 휘도정보에 대해 소정 횟수 이상 연속되는 소정의 휘도치를 배경인 도로의 휘도치로 인식하는 제 2 기능; 추출된 휘도정보 및 위치정보를 전달받아 도로의 휘도치 및 차량의 휘도치를 구분하여 차량 윤곽을 파악하는 제 3 기능; 및 얻어진 차량 윤곽을 바탕으로 상기 차량의 위치를 파악하여 상기 차량에 대한 차선위반 여부를 검지하는 제 4 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.In addition, the present invention provides a lane violation vehicle detection system having a processor, in which a video signal at a predetermined number of sample points is set at a predetermined position instead of processing all the pixels on the screen in order to perform video processing in real time. A first function of extracting the luminance information with the position information; A second function of recognizing, as luminance values of a road in the background, predetermined luminance values that are continuous for a predetermined number or more with respect to luminance information obtained continuously; A third function of receiving the extracted luminance information and the position information to identify the outline of the vehicle by classifying the luminance value of the road and the luminance value of the vehicle; And a computer-readable recording medium having recorded a program for realizing a fourth function of detecting the position of the vehicle and detecting whether the vehicle is in violation of the lane based on the obtained vehicle outline.

본 발명은, 동영상 처리를 이용하여 실시간으로 차선위반 차량을 자동적으로 검지하는 시스템 및 방법에 관한 것이다. 실시간으로 차선위반 차량을 검지하기 위하여 화면 전체의 화소를 처리하는 대신에 최대 128점 이내에서 차선당 10~15개 정도의 샘플점(Sample Point)만을 처리하고, 자동으로 처리하기 위하여 배경(도로)의 초기 휘도치를 컴퓨터에서 자동적으로 인식하도록 하며, 아침, 낮, 저녁에 따라 배경 휘도치가 변화하므로 이 변화를 컴퓨터에서 자동적으로 인식하도록 한다.The present invention relates to a system and method for automatically detecting a lane violation vehicle in real time using video processing. Instead of processing pixels on the whole screen to detect lane violations in real time, only 10 to 15 sample points per lane are processed within a maximum of 128 points, and the background (road) is automatically processed. The initial luminance value of is automatically recognized by the computer, and the background luminance value changes according to morning, day and evening so that the computer automatically recognizes this change.

상술한 목적, 특징들 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해 질 것이다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일실시예를 상세히 설명한다.The above objects, features and advantages will become more apparent from the following detailed description taken in conjunction with the accompanying drawings. Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1 은 본 발명에 따른 동영상 처리에 의한 차선위반 차량의 검지 시스템에 대한 일실시예 구성도이다.1 is a configuration diagram of a detection system for a lane violation vehicle by moving picture processing according to the present invention.

본 발명은, 최대 128개의 샘플점을 이용하는데, 차선당 10~15점 정도를 차선에 직각으로 균일하게 설치하고, 도로(배경)의 휘도치와 차량(목표물)의 휘도치가다른 점을 이용하여 차량의 윤곽을 그려서 차량의 종류를 검지하고, 이 차량이 차선위에 있는지의 여부로 차선위반 차량을 검지하게 된다. 본 발명에 따라 차선위반 차량을 검지하기 위해서 최대 128개의 샘플점을 설치하고, 그 중 10~15점의 화소만을 처리하는 영상정보추출변환장치를 구성하고, 그 장치로부터 출력되는 데이터에 각종 광학적 잡음등이 포함되어 있으므로 이들 잡음을 처리하여 차량의 윤곽을 그린 다음 그 차량이 차선을 위반하고 있는지를 검지한다. 또, 검지의 자동화를 실현하기 위해 도로(배경)의 휘도치와 시간에 따라 이 휘도치가 변화하므로 이 변화치를 컴퓨터가 자동으로 인식하도록 한다.In the present invention, a maximum of 128 sample points are used, and 10 to 15 points per lane are uniformly installed at right angles to the lane, and the luminance value of the road (background) and the luminance value of the vehicle (target) are different. By delineating the vehicle, the type of the vehicle is detected, and the lane violation vehicle is detected whether or not the vehicle is on the lane. According to the present invention, in order to detect a lane violation vehicle, a maximum of 128 sample points are provided, and an image information extraction and conversion device for processing only 10 to 15 pixels is configured, and various optical noises are applied to data output from the device. Etc., it processes these noises to outline the vehicle and detects whether the vehicle is in violation of the lane. In addition, since the luminance value changes with the luminance value of the road (background) and time to realize the automation of detection, the computer automatically recognizes this change value.

도 1 에 도시된 시스템은, 비디오 카메라(또는 고체영상센서(CCD : charge coupled devices) 카메라, 101), 영상정보추출변환장치(102), 컴퓨터(103) 및 프린터(104)를 포함하고 있다.The system shown in FIG. 1 includes a video camera (or a charge coupled device (CCD) camera) 101, an image information extracting and converting device 102, a computer 103, and a printer 104.

본 발명에 따른 시스템의 일실시예인 도 1 에 도시된 시스템은, 비디오 카메라(또는 CCD 카메라, 101)의 출력을 직접 또는 비디오 레코더에 수록한 다음, 컴퓨터(103)로 휘도 정보를 처리하는 것인데, 영상정보추출변환장치(102)를 이용하여 화면 전체의 화소(8비트 변환시 약 6만개)를 처리하는 대신에 화면상에 미리 설치한 차선당 10~15개의 휘도 정보를 취급하는 방식으로 실시간 처리를 가능하게 한다.1, which is an embodiment of the system according to the present invention, records the output of a video camera (or CCD camera) 101 directly or in a video recorder, and then processes luminance information with a computer 103. Instead of using the image information extraction and conversion device 102 to process pixels (approximately 60,000 in 8-bit conversion) of the entire screen, real-time processing is performed by handling 10 to 15 luminance information per lane pre-installed on the screen. Make it possible.

컴퓨터(103)에서는 전달받은 휘도 데이터를 처리하여 결과를 축적하고, 계측종료 후에 프린터(104)에서 적당한 형식으로 출력한다. 여기서, 프린터(104)는 출력장치를 나타내는 것으로, 프린터뿐만 아니라, 모니터 등과 같은 다른 출력수단을통해 출력이 이루어질 수도 있다.The computer 103 processes the received luminance data, accumulates the result, and outputs the result in an appropriate format from the printer 104 after completion of measurement. Here, the printer 104 represents an output device, and may be output not only through the printer but also through other output means such as a monitor.

도 2 는 본 발명에 따른 영상정보추출변환장치에 대한 일실시예 상세 구성도이다.2 is a detailed configuration diagram of an embodiment of an image information extraction conversion apparatus according to the present invention.

도 2 에 제시된 장치는 화면상에 필요로 하는 위치에 필요로 하는 수만큼의 샘플점(Sample Point)를 설치할 수 있고, 그 샘플점만 A/D 변환하는 도 1 의 영상정보추출변환장치(102)를 상세하게 나타낸 것으로, 마커설치 처리기(201), 동기신호추출기(202), 샘플점 설치 및 A/D 변환기(203), 어드레스 계수기(204), 동시회로(205), 버퍼 메모리(206), 인터페이스(207), 콘트롤러(208)를 포함한다.The apparatus shown in FIG. 2 can install as many sample points as necessary in a position required on a screen, and the image information extraction and conversion device 102 of FIG. 1 converts only the sample points to A / D. ), The marker installation processor 201, the synchronization signal extractor 202, the sample point installation and A / D converter 203, the address counter 204, the simultaneous circuit 205, and the buffer memory 206. , Interface 207, controller 208.

영상정보추출변환장치(102)의 샘플점 설치 및 A/D변환기(203)는 그 전반 프레임(홀수 필드)에서 하나의 화면(약 6만점)에 있는 화소 속에서 최대 128점의 비디오 신호를 샘플링(Sampling)하고, 그 휘도를 5비트(0~31등급)으로 수치화하여 일시적으로 버퍼 메모리(206)에 축적한다. 프레임(1/30)의 후반 프레임(짝수 필드)에서는 영상정보추출변환장치(102)로부터 컴퓨터(103)로 휘도 정보를 전송한다.The sample point installation and the A / D converter 203 of the image information extraction and conversion device 102 sample up to 128 video signals in pixels on one screen (about 60,000 points) in the first half frame (odd field). (Sampling), the luminance is numerically converted into 5 bits (0 to 31 grades), and temporarily stored in the buffer memory 206. In the latter frame (even field) of the frame 1/30, luminance information is transmitted from the image information extraction and conversion device 102 to the computer 103.

화면상의 X좌표 및 Y좌표는 어드레스 계수기(204)에 의해서 표시된다. X축 및 Y축 계수기는 동기신호추출기(202)에 의해 각각 수평 및 수직 동기신호로 리세트된다. 어드레스 계수기(204) 중 X축 계수기는 내장된 클럭 펄스발생기 출력을 계수(Counter)하고, Y축 계수기는 X축 계수기의 자리올림 출력을 계수한다. 이 장치의 출력을 컴퓨터(103)로 전송할 때 짝수 필드의 시작에 해당하는 수직 동기신호로 인터럽트를 발생하고, 프로그램 채널을 거쳐서 "어(Word)" 단위로 병렬전송을 표시한다.The X and Y coordinates on the screen are displayed by the address counter 204. The X-axis and Y-axis counters are reset to horizontal and vertical sync signals by the sync signal extractor 202, respectively. The X-axis counter of the address counter 204 counts the built-in clock pulse generator output, and the Y-axis counter counts the rounding output of the X-axis counter. When the output of this device is transmitted to the computer 103, an interrupt is generated with a vertical synchronizing signal corresponding to the start of the even field, and the parallel transmission is displayed in units of "Word" through the program channel.

도 3 은 본 발명에 따른 동영상 처리에 의한 차선위반 차량의 검지 방법에 대한 일실시예 흐름도이다.3 is a flowchart illustrating a method for detecting a lane violation vehicle by moving picture processing according to the present invention.

도 3 은 영상정보추출변환장치(102)의 출력을 컴퓨터가 입력으로 받아서 각종 처리를 거쳐 차량의 윤곽을 그린 다음 그 차량의 위치로 차선을 위반하는 차량을 검지하는 본 발명에 따른 방법을 설명하는 일실시예 흐름도이다. 본 발명에 따른 시스템의 컴퓨터(103)는 전처리부(30), 윤곽처리부(31) 그리고, 차선위반차량 및 종류 처리부(32)를 포함한다.FIG. 3 illustrates a method according to the present invention in which a computer receives an output of an image information extracting and converting device 102 as an input, outlines a vehicle through various processes, and then detects a vehicle in violation of a lane at the position of the vehicle. One embodiment flow chart. The computer 103 of the system according to the present invention includes a preprocessor 30, a contour processor 31, and a lane violation vehicle and type processor 32.

전처리부(30)에서는 영상데이터 입력 과정(301), 도로 휘도치의 자동인식 과정(302) 및 도로 휘도치가 변화할 때 그 변화치의 인식 과정(303)을 처리한다.The preprocessor 30 processes an image data input process 301, an automatic recognition process 302 of road brightness values, and a recognition process 303 of change values when the road brightness values change.

도로 휘도치의 자동인식 과정(302)은 검지의 기준인 배경부(도로)의 휘도치를 알아야 도로로부터 차량을 분리할 수 있는데, 도로의 휘도치를 컴퓨터(103)로 하여금 자동적으로 알아내게(인식)하게 하는 것이다. 비디오 카메라(101)에 의한 영상은 1초간에 30프레임이므로 도로부분의 휘도치의 변동이 급격하지 않기 때문에 입력되는 휘도치가 일정하게 연속되면 그 값을 도로치로 인식시킨다.The automatic recognition process of the road luminance value 302 may separate the vehicle from the road by knowing the luminance value of the background part (road), which is a reference of detection, so that the computer 103 may automatically recognize (recognize) the luminance value of the road. It is. Since the image of the video camera 101 is 30 frames per second, the fluctuation of the luminance value of the road portion is not abrupt. Therefore, if the input luminance value is continuously continuous, the value is recognized as the road value.

먼저 최초 프레임의 휘도치를 메모리에 축적하여 둔다. 다음에 2번째 프레임의 휘도치를 최초의 휘도치와 비교하여 그 값이 다른 경우에는 새로운 값을 메모리에 치환한다. 그 값이 동일한 경우에는 연속 횟수를 세고, R개의 횟수동안 연속한 경우에 그 값을 도로의 휘도치로 결정한다.First, the luminance value of the first frame is stored in the memory. Next, the luminance value of the second frame is compared with the first luminance value, and when the value is different, the new value is replaced with the memory. If the values are the same, the number of consecutive times is counted. If the values are consecutive for R number, the value is determined as the luminance value of the road.

도로의 휘도치가 설정된 다음부터 휘도치 데이터를 구할 때는, 도로 휘도치의 자동인식 과정(302)을 점프하여 직접 휘도치 자동 조정처리 과정(303)을 거치게된다.When the luminance value data is obtained after the luminance value of the road is set, the automatic recognition process 302 of the road luminance value is jumped to go through the automatic luminance value adjustment process 303.

본 발명의 일실시예를 실험함에 있어서는 도로의 휘도치를 설정하는 것으로 하고, R을 3(10분의 1초)으로 했다. 휘도치의 자동조정 과정(303)은 도로 휘도치가 변화할 때 그 변화치를 인식하는 것이다.In the experiment of one embodiment of the present invention, the luminance value of the road was set, and R was set to 3 (1 / 10th). The automatic adjustment process of the luminance value 303 recognizes the change value when the road luminance value changes.

어떠한 원인으로 배경부의 휘도치(도로의 휘도치)가 변화하면 배경부와 배경부가 아닌 부분(차량)의 구별이 불가능하게 된다. 이와같은 현상이 발생하면 이후의 계측이 불가능하게 된다. 배경부의 휘도치는 돌발적인 기후의 변화에 의한 휘도치의 변화뿐만 아니라, 아침, 낮, 저녁 등 시간에 따라서 변화한다. 따라서, 여기에서는 외부의 영상으로 배경부의 휘도치가 변화하더라도 그 변화에 자동적으로 추종할 수 있는 방식인 휘도치의 자동조정 과정(303)을 후술하는 도 4 를 통해 상세히 설명한다.If for some reason the luminance value of the background portion (the luminance value of the road) changes, it is impossible to distinguish between the background portion and the portion other than the background portion (vehicle). If this happens, subsequent measurements are impossible. The luminance value of the background portion changes not only with the change of the luminance value due to the sudden change of the climate, but also with time such as morning, day, and evening. Therefore, the automatic adjustment process of the luminance value 303, which is a method that can automatically follow the change even when the luminance value of the background portion is changed by an external image, will be described in detail with reference to FIG. 4.

이것으로 시간에 따라서 배경부의 휘도치가 변화하더라도 컴퓨터가 자동적으로 도로의 휘도치를 알게되고, 이 다음에 도로와 도로가 아닌 부분을 차량으로 보고, 도로에 해당하는 부분을 0, 도로가 아닌 부분을 차량으로 보아 1로 대치하는 2치화처리 과정(311)으로 넘어간다.As a result, even if the luminance value of the background part changes with time, the computer automatically recognizes the luminance value of the road, and then the road and the non-road part are regarded as the vehicle, and the part corresponding to the road is 0 and the non-road part is the vehicle. In step 2, the process proceeds to the binarization process 311, which is replaced with 1.

컴퓨터(103)의 윤곽처리부(31)에서는 2치화처리 과정(311), 공간축 방향처리 1과정(312), 시간축 처리 과정(313), 공간축 방향처리 2과정(314) 및 차량윤곽의 검지 과정(315)를 포함하며, 이곳에서는 영상데이터로부터 차량 부분을 검출하는데, 여기에는 광학적 및 전기적 잡음이 포함되므로 이러한 잡음들을 처리하여 완벽한 차량을 검출하는 부분이다.In the contour processing unit 31 of the computer 103, the binarization process 311, the space axis direction processing 1 process 312, the time axis processing process 313, the space axis direction processing 2 process 314, and the detection of the vehicle contour Process 315, where the vehicle portion is detected from the image data, which includes optical and electrical noise, thereby processing the noise to detect the perfect vehicle.

2치화처리(311)에 의해서 배경부로부터 분리된 차량부분을 1, 배경부를 0으로 한 패턴에는 전기적, 광학적 잡음으로 다음과 같은 현상이 나타난다.In the pattern in which the vehicle part separated from the background part by the binarization process 311 is 1 and the background part is 0, the following phenomenon appears due to electrical and optical noise.

1. 차량속에 0으로 표시되는 잡음이 존재하는 경우가 있다.1. There may be noise in the vehicle that is marked as zero.

2. 배경부에 1로 되는 잡음이 존재하는 경우가 있다.2. There may be a noise of 1 in the background.

3. 차량의 전후부 사이의 밝기가 배경부의 휘도치와 비슷하기 때문에 차량의 중간부분이 0으로 되어 1대의 차량이 2대로 되는 경우가 있다.3. Since the brightness between the front and rear parts of the vehicle is similar to the brightness value of the background part, the middle part of the vehicle may be 0, and one vehicle may be two.

윤곽처리부는 이상과 같은 현상에 의한 문제점을 제거하고, 정확한 차량이 윤곽을 그리는 것을 목적으로 하며, 그렇게 하기 위하여 공간축 방향 및 시간축 방향의 처리를 삽입하였다. 이들 처리를 한 다음에는 차량의 크기에 따라 각기 다른 차량의 윤곽이 그려진다(312~315).The contour processing unit aims to eliminate the problems caused by the above-described phenomenon, and to accurately contour the vehicle, and to do so, inserts the processing in the space axis direction and the time axis direction. After these processes, different vehicle outlines are drawn (312-315) according to the size of the vehicle.

차선위반차량 및 종류 처리부를 통해 이루어지는 차선 위반 차량의 검지(32)는 차량 윤곽의 검지 과정(315)을 거쳐 얻어진 차량 윤곽의 크기에 따라서 버스, 승용차 등의 차량의 종류를 파악하고, 또 그 차량의 위치를 알 수 있으므로 차선위반 차량을 검지하는 것이다.The detection of the lane violation vehicle 32 through the lane violation vehicle and the type processing unit detects the type of the vehicle such as a bus or a passenger car according to the size of the vehicle outline obtained through the detection process 315 of the vehicle outline, and the vehicle. The location of the lane is detected so that the vehicle can be detected.

도 4 는 본 발명에 따른 도로 휘도치의 자동조정 과정에 대한 일실시예 상세 흐름도이다.4 is a detailed flowchart illustrating an embodiment of an automatic adjustment process of road brightness values according to the present invention.

도로 휘도치의 자동인식 과정(302)에 의해서 설정된 도로 휘도치 X(I)에 대하여, 배경부로 판단되는 휘도치 X(I)±1이 T1 프레임 연속한 경우(403, 404), 도로 휘도치를 이 값으로 변화시킨다.With respect to the road luminance value X (I) set by the automatic recognition process of the road luminance value 302, when the luminance value X (I) ± 1 determined by the background portion is continuous in T1 frames (403, 404), the road luminance value is Change it to a value.

또, 도로 휘도치가 배경부의 그것과 상당히 다른 경우(예를 들면 갑작스런일기의 변화 및 그림자의 발생 등)나 어떤 원인에 의해서 더 큰 변화를 한 경우에도 그 값에 자동적으로 추종할 수 있도록 X(I)±2(402, 405), X(I)±3(401, 406)이 각각 T2, T3회 연속한 경우에 도로 휘도치를 교정하도록 하였다.Also, if the road luminance value is significantly different from that of the background part (e.g., sudden change of diary, shadow occurrence, etc.) or larger change is caused by some cause, X (I In the case where ± 2 (402, 405) and X (I) ± 3 (401, 406) are consecutive T2 and T3 times, the road luminance values are corrected.

파라미터의 결정방식으로는 실험적 검정에 의해서 T1, T2 및 T3를 각각 7(30분의 7초), 10(30분의 10초) 및 20(30분의 20초)으로 선정한다. 물론, 이러한 값들은 상황에 따라 바뀔 수 있다.As a parameter determination method, T1, T2, and T3 are selected as 7 (7/30 seconds), 10 (10/30 seconds), and 20 (20/30 seconds), respectively, by experimental tests. Of course, these values may change depending on the situation.

이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하다는 것이 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백할 것이다.The present invention described above is not limited to the above-described embodiments and the accompanying drawings, and various substitutions, modifications, and changes are possible in the art without departing from the technical spirit of the present invention. It will be apparent to those of ordinary knowledge.

상기한 바와 같은 본 발명은, 동영상의 처리를 이용하여 화면 전부를 처리하는 대신에 화면의 일부만을 처리함으로써 실시간 처리를 가능하게 하고, 차선을 위반하는 차량과 차량의 종류를 자동적으로 검지할 수 있는 효과가 있다.The present invention as described above enables real-time processing by processing only a part of the screen instead of processing the entire screen using the processing of the video, and can automatically detect the vehicle and the type of the vehicle that violate the lane. It works.

또한, 본 발명은, 휘도치가 동일한 값을 가지는 횟수를 체크하여 도로의 휘도치를 자동 인식하고, 인식된 도로의 휘도치에 대해서는 휘도치의 변화를 계속적으로 확인함으로써 시시각각 변화하는 도로의 휘도치를 자동으로 조정함으로써 휘도치를 가지고 배경인 도로와 차량을 구분함으로써 차선위반 차량을 정확히 검지할 수 있는 효과가 있다.In addition, the present invention automatically checks the luminance value of the road by checking the number of times that the luminance value has the same value, and automatically adjusts the luminance value of the road that changes every time by continuously checking the change in the luminance value with respect to the recognized luminance value of the road. By distinguishing the road and the vehicle in the background with the luminance value, it is possible to accurately detect the lane violation vehicle.

Claims (10)

차선위반 차량을 검지하는 시스템에 있어서,In a system for detecting a lane violation vehicle, 차선위반 차량을 검지하기 위해 해당 도로에 대한 촬영을 수행하는 영상촬영수단;Image capturing means for photographing a corresponding road to detect a lane violation vehicle; 상기 영상촬영수단을 통해 얻어진 영상신호를 전달받아 소정의 위치에 소정의 수만큼 설정된 샘플점에서의 영상신호에 대해 샘플링하고 그 휘도를 수치화하여 상기 샘플점에 대한 휘도정보를 위치정보와 함께 추출하는 영상정보 추출수단;Receiving image signals obtained through the image capturing means, sampling the image signals at sample points set to a predetermined number at a predetermined position, and quantifying the luminance to extract luminance information of the sample points together with the position information. Image information extracting means; 상기 영상정보 추출수단에서 추출된 휘도정보 및 위치정보를 전달받아 도로의 휘도치를 인식하고 도로와 구분되는 차량의 휘도치를 이용하여 차량 윤곽을 파악하고 상기 차량의 차선위반 여부를 검지하는 영상정보 처리수단; 및Image information processing means for receiving the luminance information and location information extracted from the image information extraction means to recognize the luminance value of the road, to determine the outline of the vehicle using the luminance value of the vehicle separated from the road, and to detect the lane violation of the vehicle. ; And 상기 영상정보 처리수단에서 처리된 차선위반 차량의 검지 결과를 소정의 형식으로 출력하기 위한 출력수단Output means for outputting a detection result of the lane violation vehicle processed by the image information processing means in a predetermined format; 을 포함하는 동영상 처리에 의한 차선위반 차량의 검지 시스템.Lane detection vehicle detection system by the video processing including a. 제 1 항에 있어서,The method of claim 1, 상기 영상정보 추출수단은,The video information extraction means, 상기 영상촬영수단에서 촬영된 영상신호를 연속적으로 전달받아 실시간으로 동기신호를 추출하는 동기신호 추출수단;Synchronizing signal extracting means for continuously receiving the image signal photographed by the image capturing means and extracting a synchronizing signal in real time; 연속적으로 입력되는 상기 영상신호에 대해 하나의 화면 속에서 기설정되어 있는 소정 개수의 샘플점에 대한 영상신호를 샘플링하고 그 휘도를 구분하여 수치화하기 위한 샘플점 설치 및 디지털 변환수단; 및Sample point installation and digital conversion means for sampling the video signal for a predetermined number of sample points preset in one screen with respect to the video signal input continuously and dividing and digitizing the luminance of the video signal; And 상기 동기신호 추출수단을 통해 얻어지는 동기신호를 이용하여 상기 샘플점에 대한 화면상의 좌표를 획득하기 위한 어드레스 계수수단Address counting means for acquiring on-screen coordinates of the sample point using the synchronization signal obtained through the synchronization signal extracting means 을 포함하는 동영상 처리에 의한 차선위반 차량의 검지 시스템.Lane detection vehicle detection system by the video processing including a. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,The method according to claim 1 or 2, 상기 영상정보 처리수단은,The video information processing means, 상기 영상정보 추출수단으로부터 샘플점에서 얻어진 영상정보를 입력받아 해당 도로의 휘도치를 인식하는 전처리수단;Preprocessing means for receiving image information obtained at a sample point from the image information extracting means and recognizing a luminance value of a corresponding road; 상기 전처리수단을 통해 인식된 도로 휘도치를 바탕으로 이와 구분되는 차량의 휘도치를 확인하여 도로와 차량을 분리하고 공간축 및 시간축 처리를 통해 잡음을 제거하여 차량 윤곽을 검지하는 차량 윤곽 검지수단; 및Vehicle contour detection means for detecting a vehicle contour by separating a road from a vehicle by checking a luminance value of a vehicle distinguished from the vehicle luminance value based on the road luminance value recognized by the preprocessing means, and removing noise through spatial and time axis processing; And 상기 차량 윤곽 검지수단을 통해 얻어진 차량 윤곽의 크기에 따라 버스, 승용차 등 차량의 종류를 확인하고, 상기 차량의 윤곽을 바탕으로 위치를 파악하여 차선위반 여부를 검지하는 차선위반 검지수단Lane violation detection means for checking the type of vehicle, such as a bus or a passenger car, according to the size of the vehicle contour obtained through the vehicle contour detection means, and detecting the position violation based on the position of the vehicle. 를 포함하는 동영상 처리에 의한 차선위반 차량의 검지 시스템.Lane detection vehicle detection system by the video processing including a. 차선위반 차량의 검지 시스템에 적용되는 차선위반 차량의 검지 방법에 있어서,In the detection method of a lane violation vehicle applied to a detection system of a lane violation vehicle, 동영상 처리를 실시간으로 수행하기 위하여 화면의 모든 화소를 처리하는 대신에 소정의 위치에 소정의 수만큼 설정된 샘플점에서의 영상신호에 대해 휘도정보를 위치정보와 함께 추출하는 제 1 단계;A first step of extracting luminance information together with position information of an image signal at a sample point set by a predetermined number at a predetermined position instead of processing all pixels on the screen to perform a moving image processing in real time; 연속적으로 얻어지는 휘도정보에 대해 소정 횟수 이상 연속되는 소정의 휘도치를 배경인 도로의 휘도치로 인식하는 제 2 단계;A second step of recognizing a predetermined luminance value consecutively a predetermined number of times for luminance information obtained continuously as a luminance value of a road in a background; 추출된 휘도정보 및 위치정보를 전달받아 도로의 휘도치 및 차량의 휘도치를 구분하여 차량 윤곽을 파악하는 제 3 단계; 및A third step of identifying the outline of the vehicle by receiving the extracted luminance information and the location information by dividing the luminance value of the road and the luminance value of the vehicle; And 얻어진 차량 윤곽을 바탕으로 상기 차량의 위치를 파악하여 상기 차량에 대한 차선위반 여부를 검지하는 제 4 단계A fourth step of detecting the position of the vehicle by detecting the position of the vehicle based on the obtained vehicle outline; 를 포함하는 동영상 처리에 의한 차선위반 차량의 검지 방법.Lane detection vehicle detection method by a video processing including a. 제 4 항에 있어서,The method of claim 4, wherein 상기 제 1 단계는,The first step is, 도로를 촬영한 영상신호를 입력받아 실시간으로 차선 위반 차량을 검지하기 위해 하나의 차선당 소정의 수만큼 설정된 샘플점만 차선에 직각으로 균일한 간격으로 설치하는 제 5 단계; 및A fifth step of installing a predetermined number of sample points per one lane at regular intervals at right angles to the lane in order to detect a road violation vehicle in real time by receiving an image signal photographing a road; And 상기 샘플점의 화소에 대해 아날로그를 디지털로 변환하여 휘도정보 및 위치정보를 추출하는 제 6 단계A sixth step of extracting luminance information and position information by converting analog to digital for the pixel of the sample point; 를 포함하는 동영상 처리에 의한 차선위반 차량의 검지 방법.Lane detection vehicle detection method by a video processing including a. 제 4 항에 있어서,The method of claim 4, wherein 상기 제 2 단계는,The second step, 도로로부터 차량을 분리하여 상기 차량의 차선위반 여부를 검지하기 위해 도로의 휘도치를 인식하는데 있어 입력되는 휘도치가 일정하게 연속되면 그 값을 도로의 초기 휘도치로 인식하는 제 5 단계; 및A fifth step of recognizing the value as the initial luminance value of the road if the luminance value inputted in recognizing the luminance value of the road is consistently continued in order to detect the lane violation of the vehicle by separating the vehicle from the road; And 도로의 휘도치를 인식한 상태에서 도로 휘도치의 변경으로 추정되는 휘도치가 상기 도로의 휘도치와 차이나는 정도에 따라 시간값을 달리하고 소정 시간 동안 추정 휘도치가 연속하는지를 확인하여 도로 휘도치로 인식하는 제 6 단계A sixth step of recognizing the road luminance value by checking whether the luminance value estimated by the change of the road luminance value differs from the road luminance value and checking whether the estimated luminance value is continuous for a predetermined time while recognizing the luminance value of the road. step 를 포함하는 동영상 처리에 의한 차선위반 차량의 검지 방법.Lane detection vehicle detection method by a video processing including a. 제 6 항에 있어서,The method of claim 6, 상기 제 5 단계는,The fifth step, 배경의 도로의 초기 휘도치를 인식하기 위해 입력되는 휘도 패턴의 최초 프레임의 휘도치를 메모리에 축적하는 제 7 단계;A seventh step of accumulating in the memory the luminance value of the first frame of the luminance pattern input to recognize the initial luminance value of the road in the background; 다음 프레임의 휘도치를 입력받아 상기 메모리에 축적된 휘도치와 비교하는 제 8 단계;An eighth step of receiving a luminance value of a next frame and comparing the luminance value with the luminance value stored in the memory; 상기 제 8 단계의 비교 결과, 상기 메모리에 축적된 휘도치와 입력받은 프레임의 휘도치가 다르면 입력된 휘도치를 상기 메모리에 축적하고 상기 제 6 단계부터 반복 수행하는 제 9 단계;A ninth step of accumulating the input luminance value in the memory and repeating the operation from the sixth step if the luminance value stored in the memory and the luminance value of the input frame are different as a result of the comparison in the eighth step; 상기 제 8 단계의 비교 결과, 상기 메모리에 축적된 휘도치와 입력받은 프레임의 휘도치가 같으면 상기 메모리에 축적된 휘도치와 입력받은 프레임의 휘도치가 동일한 횟수를 카운트하는 제 10 단계; 및A tenth step of counting the number of times that the luminance value stored in the memory and the luminance value of the received frame are equal if the luminance value stored in the memory is the same as the luminance value of the received frame; And 소정 횟수 이상 연속적으로 동일한 휘도치에 대해 도로의 초기 휘도치로 인식하는 제 11 단계An eleventh step of recognizing the initial luminance value of the road for the same luminance value consecutively more than a predetermined number of times 를 포함하는 동영상 처리에 의한 차선위반 차량의 검지 방법.Lane detection vehicle detection method by a video processing including a. 제 6 항에 있어서,The method of claim 6, 상기 제 6 단계는,The sixth step, 인식된 도로 휘도치에 대해 배경부로 판단되는 휘도치와의 차이값을 확인하는 제 7 단계;A seventh step of checking a difference value between the recognized road brightness value and the brightness value determined as the background part; 확인된 휘도치의 차이값을 바탕으로 도로 휘도치를 결정하기 위한 배경 휘도치가 연속되어야 할 소정의 시간을 결정하는 제 8 단계;An eighth step of determining a predetermined time at which the background luminance value for determining the road luminance value should be continued based on the identified difference value of the luminance value; 결정된 상기 소정의 시간동안 배경부의 휘도치가 연속되었는지를 판단하는제 9 단계;A ninth step of judging whether or not the luminance values of the background parts have been continued for the predetermined time; 상기 제 9 단계의 판단 결과, 상기 소정의 시간동안 배경부의 휘도치가 연속되지 않으면, 기존의 도로 휘도치를 계속적으로 도로 휘도치로 인식하고 배경부의 휘도치를 인식하여 상기 제 7 단계부터 반복 수행하는 제 10 단계; 및As a result of the determination of the ninth step, if the luminance value of the background portion is not continuous for the predetermined time, the tenth step of recognizing the existing road luminance value as the road luminance value continuously, recognizing the luminance value of the background portion, and repeating from the seventh step ; And 상기 제 9 단계의 판단 결과, 상기 소정의 시간동안 배경부의 휘도치가 연속되었으면, 배경부의 휘도치를 도로 휘도치로써 인식하는 제 11 단계An eleventh step of recognizing the luminance value of the background portion as the road luminance value if the luminance value of the background portion is continued for the predetermined time as a result of the determination of the ninth stage; 를 포함하는 동영상 처리에 의한 차선위반 차량의 검지 방법.Lane detection vehicle detection method by a video processing including a. 제 4 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항에 있어서,The method according to any one of claims 4 to 8, 상기 제 3 단계는,The third step, 추출된 휘도정보 및 위치정보를 전달받아 상기 도로의 휘도치와 다른 휘도치의 값을 차량의 휘도치로 판단하는 제 12 단계;A twelfth step of receiving the extracted luminance information and the location information and determining a luminance value different from the luminance value of the road as the luminance value of the vehicle; 공간축 방향처리 및 시간축 처리를 통해 광학적 및 전기적으로 발생한 잡음을 제거하는 제 13 단계; 및A thirteenth step of removing optical and electrical generated noise through spatial axis direction processing and time axis processing; And 잡음을 제거한 차량의 휘도치를 가지고 차량 윤곽을 검지하는 제 14 단계Fourteenth step of detecting the outline of the vehicle with the luminance value of the vehicle without noise 를 포함하는 동영상 처리에 의한 차선위반 차량의 검지 방법.Lane detection vehicle detection method by a video processing including a. 프로세서를 구비한 차선위반 차량 검지 시스템에,In a lane violation vehicle detection system having a processor, 동영상 처리를 실시간으로 수행하기 위하여 화면의 모든 화소를 처리하는 대신에 소정의 위치에 소정의 수만큼 설정된 샘플점에서의 영상신호에 대해 휘도정보를 위치정보와 함께 추출하는 제 1 기능;A first function of extracting luminance information together with position information of an image signal at a sample point set by a predetermined number at a predetermined position instead of processing all pixels on the screen in order to perform moving image processing in real time; 연속적으로 얻어지는 휘도정보에 대해 소정 횟수 이상 연속되는 소정의 휘도치를 배경인 도로의 휘도치로 인식하는 제 2 기능;A second function of recognizing, as luminance values of a road in the background, predetermined luminance values that are continuous for a predetermined number or more with respect to luminance information obtained continuously; 추출된 휘도정보 및 위치정보를 전달받아 도로의 휘도치 및 차량의 휘도치를 구분하여 차량 윤곽을 파악하는 제 3 기능; 및A third function of receiving the extracted luminance information and the position information to identify the outline of the vehicle by classifying the luminance value of the road and the luminance value of the vehicle; And 얻어진 차량 윤곽을 바탕으로 상기 차량의 위치를 파악하여 상기 차량에 대한 차선위반 여부를 검지하는 제 4 기능A fourth function of detecting the position of the vehicle by detecting the position of the vehicle on the basis of the obtained vehicle contour 을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.A computer-readable recording medium having recorded thereon a program for realizing this.
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