KR20170030953A - 열차 위치 검출 시스템 장치 - Google Patents

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KR20170030953A
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Abstract

본 발명의 실시 형태는 대상물을 식별할 수 있는 특징 정보인 대상물 특징 정보와 대상물의 위치 정보를 각 대상물별로 등록한 특징 정보 데이터베이스; 열차에 설치되어 영상을 획득하는 카메라; 획득한 영상에서 미리 설정된 영상 검출 항목의 영상 정보를 추출하는 영상 정보 분석부; 열차에 설치되어 센싱 신호를 수신하는 센싱 단말기; 상기 센싱 단말기를 통해 수신한 센싱 신호에서 미리 설정된 센싱 검출 항목의 센싱 정보를 추출하는 센싱 정보 분석부; 상기 영상 정보와 센싱 정보에서 식별될 수 있는 특징 정보를 추출하여 검출 특징 정보로 결정하는 특징 정보 추출부; 및 상기 검출 특징 정보와 매칭되는 대상물 특징 정보를 가지는 대상물을 상기 특징 정보 데이터베이스에서 추출하여, 추출한 대상물의 위치 정보를 현재의 열차 위치로 산출하는 열차 위치 검출부;를 포함할 수 있다.

Description

열차 위치 검출 시스템 장치{Apparatus for detecting train position}
본 발명은 열차 위치를 검출하는 열차 위치 검출 시스템 장치로서, 열차의 현재 위치를 산출하여 파악하는 열차 위치 검출 시스템 장치에 관한 것이다.
일반적으로 철도차량인 열차의 위치를 검지하는 것은 작업자에게 정확한 차량정보를 제공하여 수송관리에 있어 도움을 줄 뿐만 아니라, 철도수송의 주요 계획들을 설정하고 지원하며 그 운행실적 정보를 점검할 수 있도록 하므로 매우 중요하다.
종래의 철도분야에서 적용되고 있는 방식의 철도점유 검지방식은 궤도회로방식과 엑슬카운트 방식을 적용하고 있는데 이러한 방식은 지상의 시설물에서 차량의 점유여부 또는 통과 여부만을 확인할 수 있었다. 또한 차량에 제공되는 정보 또한 제한속도 등과 같은 극히 제한된 정보만을 제공하게 되는 문제점이 있다. 특히 철도 분야에서 궤도회로 방식은 일정한 간격으로 검지 장치를 연결하고 열차가 어떤 궤도를 점유 시에 해당 검지 장치(계전기)가 동작해서 열차의 위치를 알려주는 방식이다. 그러나 이러한 궤도회로방식은 이동로에 상당히 많은 설비(장치,케이블 등)가 필요하고 유지보수가 어려우며 상당히 많은 비용이 소요되는 문제가 있다.
상기한 문제점을 해결하기 위한 종래 기술로 GPS 위성으로부터 보내져 오는 GPS정보를 이용하여 열차의 위치를 검지하도록 하고 있다. 그러나 이러한 GPS를 이용하는 방식은, 터널, 지하구간 등과 같이 물리적으로 막혀있는 장소에서 적용이 불가하고, 전파 교란 등에 상당히 취약한 문제가 있다.
또한, RFID를 사용하여 열차의 실시간 위치추적 시스템 및 그 운용방법이 개시되어 있는데, 이동로에 일정간격으로 Tag를 설치하고, 이동체에 별도의 전파를 송수신할 수 있는 장치를 부착하여, 이동하며 상호작용을 통해 위치를 검출한다. 그러나 가감속시 또는 날씨 및 기후 등의 영향으로 차량의 슬립/슬라이드로 인한 위치검지의 부정확성이 발생되며, 읽어야 할 태그 또는 RFID를 놓치는 등의 문제가 있다. 또한 전체 차량에 설치되어야 하는 태그 리더 또는 RFID와, 전체 노선에 일정 간격으로 설치되는 트랜스폰더 태그 또는 RFID 리더기의 설치 비용과 유지 보수 비용이 고가라는 문제가 있다. 또한 트랜스폰더 태그와 타코메타를 이용한 방식의 경우, 차량 하부에 태그 리더를 설치하고 차륜에 타코메타 센서를 설치해야 하므로 취부하는 방식에 있어서도 용이하지가 않은 문제가 있다.
또한 영상을 이용한 열차의 위치 검지 방식이 개시되어 있는데, 특정 마커나 특정 지점을 카메라를 통해 인지하여 절대 위치를 검지하고 카메라 영상에서 블록매칭 기법을 사용하여 절대 위치에서의 거리를 검지함으로써, 정확한 현재의 위치를 검지할 수 있도록 하고 있다. 그러나, 이러한 종래의 영상 기반 검지기술은, 단순한 블록매칭기법만을 사용하므로 대상물 인식 정확도가 떨어지는 문제가 있다. 또한 눈, 비와 같은 악천후 환경에서 대상물로부터 패턴을 정확히 인식할 수 없는 문제가 있다.
한국공개특허 10-2010-0073799호
본 발명의 기술적 과제는 열차 차량에 장착되는 저가의 구성 수단만을 이용하여 열차의 위치를 정확히 검지할 수 있도록 하는데 있다. 또한 본 발명의 기술적 과제는, 기존의 철도차량 시스템과 독립적으로 설치가 가능하며, 어떠한 차량에도 설치 및 운영이 가능하도록 하는데 있다. 또한 본 발명의 기술적 과제는 기존의 철도차량 시스템과 독립적으로 설치가 가능하며, 어떠한 차량에도 설치 및 운영이 가능한 위치검지 시스템 및 위치검지방법을 제공하는데 있다. 또한 본 발명의 기술적 과제는 종래의 영상 기반 검지기술이 단순한 블록매칭기법 만을 사용하므로 대상물 인식 정확도가 떨어지며, 눈, 비와 같은 악천후 환경에서 대상물로부터 패턴을 정확히 인식할 수 없을 때 위치측정 오차가 커지는 문제를 해결하는데 있다.
본 발명의 실시 형태는 대상물을 식별할 수 있는 특징 정보인 대상물 특징 정보와 대상물의 위치 정보를 각 대상물별로 등록한 특징 정보 데이터베이스; 열차에 설치되어 영상을 획득하는 카메라; 획득한 영상에서 미리 설정된 영상 검출 항목의 영상 정보를 추출하는 영상 정보 분석부; 열차에 설치되어 센싱 신호를 수신하는 센싱 단말기; 상기 센싱 단말기를 통해 수신한 센싱 신호에서 미리 설정된 센싱 검출 항목의 센싱 정보를 추출하는 센싱 정보 분석부; 상기 영상 정보와 센싱 정보에서 식별될 수 있는 특징 정보를 추출하여 검출 특징 정보로 결정하는 특징 정보 추출부; 및 상기 검출 특징 정보와 매칭되는 대상물 특징 정보를 가지는 대상물을 상기 특징 정보 데이터베이스에서 추출하여, 추출한 대상물의 위치 정보를 현재의 열차 위치로 산출하는 열차 위치 검출부;를 포함할 수 있다.
상기 검출 특징 정보와 매칭되는 대상물 특징 정보를 가지는 대상물을 상기 특징 정보 데이터베이스에서 추출하는 것은, 상기 검출 특징 정보와 대상물 특징 정보간의 유사도를 비교하여 상기 유사도가 미리 설정된 임계치를 초과한 경우, 임계치를 초과한 유사도를 가지는 대상물을 상기 특징 정보 데이터베이스에서 추출함을 특징으로 할 수 있다.
상기 영상 정보는 상기 영상에서 추출한 ROI(Region Of Interest) 영역의 영상임을 특징으로 할 수 있다.
상기 센싱 단말기는, 적외선 감지기, RF 신호 수신기, 초음파 수신기, 및 GPS 수신기 중에서 하나 이상 포함할 수 있다.
상기 센싱 신호는, 적외선 신호, 초음파 신호, RF 신호, 초음파 신호, 및 GPS 신호 중에서 하나 이상 포함할 수 있다.
상기 영상 정보 분석부는, 상기 카메라에서 획득한 영상의 해상도가 미리 설정된 기준 해상도보다 낮을 경우, 대상물의 존재 유무에 대한 정보를 상기 영상 정보로서 추출하여 상기 특징 정보 추출부에 제공할 수 있다.
상기 열차 위치 검출부는, 상기 검출 특징 정보와 매칭되는 대상물 특징 정보를 가지는 대상물을 상기 특징 정보 데이터베이스에서 추출하여 추출한 대상물의 위치 정보를 현재의 열차 위치로 산출한 후, 서로 인접한 프레임 영상인 제1영상과 제2영상간의 상관 관계를 이용하여 열차 위치를 보정할 수 있다.
상기 보정은, 제1영상에 나타난 대상물들간의 간격과, 제2영상에 나타난 대상물들간의 간격을 파악하여 현재의 열차 위치를 보정할 수 있다.
본 발명의 실시 형태에 따르면 열차차량에 장착되는 저가의 장비(카메라, 적외선, 초음파, 열영상 센서 등을 포함하여 구성)만을 이용하여 열차의 위치를 정확히 검지할 수 있도록 함으로써 설치 및 유지보수 비용을 절감시킬 수 있다. 또한 본 발명의 실시 형태에 따르면 기존의 철도차량 시스템과 독립적으로 설치가 가능하며, 어떠한 차량에도 설치 및 운영이 가능하다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 ROI 영역의 영상 정보를 이용한 열차 위치 검출 시스템 장치의 구성도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따라 카메라를 통해 획득한 영상의 예시 그림.
도 3은 본 발명의 실시예에 따라 대상물 형태 존재 유무 정보를 이용한 열차 위치 검출 시스템 장치의 구성도.
도 4는 본 발명의 실시예에 따라 대상물간 거리 정보를 이용한 열차 위치 검출 시스템 장치의 구성도.
도 5는 본 발명의 실시예에 따라 시간적으로 인접한 영상 프레임의 상관 관계를 나타낸 그림.
이하, 이 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 갖는 자가 이 발명을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 상세히 설명하기 위하여, 이 발명의 가장 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조로 하여 상세히 설명하기로 한다. 이 발명의 목적, 작용 효과를 포함하여 기타 다른 목적들, 특징점들, 그리고 동작상의 이점들이 바람직한 실시예의 설명에 의해서 보다 명확해질 것이다. 하기에서 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 열차 위치 검출 시스템 장치의 구성도이다.
본 발명의 열차 위치 검출 시스템은, 특징 정보 데이터베이스(170), 카메라(110), 영상 정보 분석부(120), 센싱 단말기(130), 센싱 정보 분석부(140), 특징 정보 추출부(150), 및 열차 위치 검출부(160)를 포함할 수 있다.
특징 정보 데이터베이스(170)는, 대상물을 식별할 수 있는 특징 정보인 대상물 특징 정보와 대상물의 위치 정보를 각 대상물별로 등록한 데이터베이스(DB;DataBase)이다.
특징 정보 데이터베이스(170)는, 열차가 주행하는 도중에 열차의 위치를 확인할 수 있도록 하는 대상물의 특징 정보가 저장되며, 각 대상물의 위치 정보가 각 대상물별로 등록되어 저장된 데이터베이스이다. 예를 들어, 고유한 형상을 가지는 건물의 영상에서는 건물의 외곽 형상이 특징 정보로 저장될 수 있으며, 고유한 형상을 가지는 탑, 조각상 등의 외곽 형상이 특징 정보로 저장될 수 있으며, 마찬가지로, 역명칭 기재 입간판의 영상에서는 입간판에 기재된 역명칭의 이름이 특징 정보로서 저장될 수 있다. 또한 각 대상물은 대상물의 위치(예컨대, 경도 및 위도, 또는 주소)가 위치 정보로서 특징 정보 데이터베이스(170)에 저장된다.
참고로, 특징 정보 데이터베이스(170)는, 하드디스크 드라이브(Hard Disk Drive), SSD 드라이브(Solid State Drive), 플래시메모리(Flash Memory), CF카드(Compact Flash Card), SD카드(Secure Digital Card), SM카드(Smart Media Card), MMC 카드(Multi-Media Card) 또는 메모리 스틱(Memory Stick) 등 정보의 입출력이 가능한 모듈로서 장치의 내부에 구비되어 있을 수도 있고, 별도의 장치에 구비되어 있을 수도 있다.
카메라(110)는 열차에 설치되어 전,후방 또는 측방을 지속적으로 촬영하여 가시광선을 수렴하여 영상을 획득한다. 촬영은 일정 주기로 촬영되는 정지 영상, 또는 지속적으로 촬영되는 동영상일 수 있다. 동영상일 경우, 동영상 내의 영상 프레임들을 추출하여 각각의 가시광선 영상으로 할 수 있다.
참고로 카메라(110)는, 렌즈 어셈블리, 필터, 광전 변환 모듈, 및 아날로그 디지털 변환 모듈을 포함할 수 있다. 렌즈 어셈블리는 줌 렌즈, 포커스 렌즈 및 보상 렌즈를 포함한다. 포커스 모터(MF)의 제어에 따라 렌즈의 촛점 거리가 이동될 수 있다. 필터는, 광학적 저역통과필터(Optical Low Pass Filter)와. 적외선 차단 필터(Infra-Red cut Filter)를 포함할 수 있다. 광학적 저역통과필터(Optical Low Pass Filter)로서 고주파 성분의 광학적 노이즈를 제거하며, 적외선 차단 필터(Infra-Red cut Filter)는 입사되는 빛의 적외선 성분을 차단한다. 광전 변환 모듈은 CCD(Charge Coupled Device) 또는 CMOS(Complementary Metal-Oxide- Semiconductor) 등의 촬상 소자를 포함하여 이루어질 수 있다. 광전 변환 머듈(OEC)은 광학계(OPS)로부터의 빛을 전기적 아날로그 신호로 변환시킨다. 아날로그-디지털 변환 모듈은 CDS-ADC(Correlation Double Sampler and Analog-to-Digital Converter) 소자를 포함하여 이루어질 수 있다. 아날로그-디지털 변환 모듈(미도시)은 광전 변환부(OEC)로부터의 아날로그 신호를 처리하여, 그 고주파 노이즈를 제거하고 진폭을 조정한 후, 디지털 신호로 변환시킨다.
영상 정보 분석부(120)는, 획득한 영상에서 미리 설정된 영상 검출 항목의 영상 정보를 추출한다. 예를 들어, 영상 검출 항목이 ROI 영역의 영상인 경우, 영상 중에서 미리 설정된 ROI(Region Of Interest) 영역의 영상을 추출하여, 영상 정보로서 추출할 수 있다. ROI 영역의 영상은, 추후에 설명할 열차 위치 검출부(160)에서 건물의 형상 등과 대비되어 열차 위치의 산출에 이용될 수 있다.
참고로, ROI(Region Of Interest) 영역은, 전체의 영상 영역 중에서 비교 대상으로 사용될 관심 영역으로서, 예를 들어, 영상이 배경을 포함한 건물의 형상을 가지고 있을 경우, 건물 형상만을 관심 영역인 ROI 영역으로서 추출하는 것이다.
또한 영상 검출 항목이 글자인 경우, 영상에서 글자를 추출하여 영상 식별 정보로 할 수 있다. 예를 들어, 역명칭 기재 입간판의 영상에서는 입간판에 기재된 역명칭의 이름의 텍스트가 추출되어 영상 식별 정보로 될 수 있다.
센싱 단말기(130)는, 열차에 설치되어 센싱 신호를 수신한다. 센싱 단말기(130)로는, 적외선 감지기, RF((Radio Frequency) 신호 수신기, 초음파 수신기, GPS 수신기 중에서 하나 이상 포함할 수 있다. 따라서 센싱 신호는, 적외선 감지기에서 수신하는 적외선 신호, RF 신호 수신기에서 수신하는 RF 신호, 초음파 수신기에서 수신하는 초음파 신호, GPS 수신기에서 수신하는 GPS 정보가 될 수 있다.
센싱 정보 분석부(140)는, 센싱 단말기(130)를 통해 수신한 센싱 신호에서 미리 설정된 센싱 검출 항목의 센싱 정보를 추출한다. 예를 들어, 적외선 신호가 수신된 경우에는, 센싱 검출 항목으로서 적외선 신호를 이미지화하여 열분포 영상을 추출할 수 있다. 또한 열차에 설치된 RF 송신기에서 송신한 RF 신호가 반사되어 수신된 경우에는, 센싱 검출 항목으로서 RF 송신 신호와 RF 수신 신호간의 산란 정도를 나타내는 산란값을 추출할 수 있다. 마찬가지로 열차에 설치된 초음파 송신기에서 송신한 초음파 신호가 반사되어 수신된 경우에는, 센싱 검출 항목으로서 초음파 송신 신호와 초음파 수신 신호간의 산란 정도를 나타내는 산란값을 추출할 수 있다. 또한 GPS 위성에서 송신한 GPS 정보를 수신한 경우에는, 센싱 검출 항목으로서 GPS 정보에 포함된 위치 정보를 추출할 수 있다.
특징 정보 추출부(150)는, 영상 정보와 센싱 정보에서 식별될 수 있는 특징 정보를 추출하여 검출 특징 정보로 결정한다. 즉, 영상 정보에서 식별될 수 있는 특징 정보(이하, '영상 특징 정보'라 함)를 추출하며, 센싱 정보에서 식별될 수 있는 특징 정보(이하, '센싱 특징 정보'라 함)을 추출하여, 이들 영상 특징 정보와 센싱 특징 정보를 검출 특징 정보로서 결정한다.
영상 정보에서 특징 정보를 추출하는 예시를 도 2에 도시하였다. 예를 들어, 도 2에 도시한 바와 같이 영상의 프레임에서 건물의 형상이 특징 정보가 될 수 있다. 또한 T자 형상의 제1전주에서 각 모서리의 특징점이 특징 정보로 될 수 있으며,
또한 센싱 정보에서 특징 정보를 추출하는 것은, 센싱 정보 중에서 식별될 수 있는 정보를 추출하는 것인데, 예를 들어, RF 신호나 초음파 신호의 산란값에서 산란값이 미리 설정된 산란값 기준 범위 내인지, 산란값 기준 범위 미만인지, 산란값 기준 범위를 초과하는지를 특징 정보로서 추출할 수 있다. 마찬가지로, 적외선 신호의 열분포 영상에서 열분포 평균 온도 값이 미리 설정된 온도 기준 범위 내인지, 온도 기준 범위 미만인지, 온도 기준 범위를 초과하는지를 특징 정보로서 추출할 수 있다. 또한 GPS 신호의 위치 정보에서 위치 정보가 어느 경도 및 위도 범위에 속하는지를 특징 정보로서 추출할 수 있다.
열차 위치 검출부(160)는, 검출 특징 정보와 매칭되는 대상물 특징 정보를 가지는 대상물을 특징 정보 데이터베이스(170)에서 추출하여, 추출한 대상물의 위치 정보를 현재의 열차 위치로 산출한다.
검출 특징 정보는, 영상 특징 정보와 센싱 특징 정보로 이루어지는데, 우선 영상 특징 정보를 이용하여 영상 특징 정보와 매칭되는 대상물 특징 정보를 가지는 대상물을 특징 정보 데이터베이스(170)에서 추출하여, 추출한 대상물의 위치 정보를 현재의 열차 위치로 산출한다. 예를 들어, 도 2에 도시된 영상의 건물의 형상과 매칭되는 형상을 가지는 대상물 특징 정보를 가지는 대상물을 추출하여, 추출한 대상물의 위치 정보를 현재의 열차 위치로 산출할 수 있다.
나아가 영상 특징 정보 이외에 센싱 특징 정보를 활용하여 열차 위치를 더욱 정확하게 파악할 수 있다. 동일한 형상을 가지는 건물이 서로 다른 위치에 있을 경우, 건물 형상만으로는 열차 위치 파악에 오류가 생길 수 있다. 이를 방지하기 위하여 센싱 정보에서 추출한 센싱 특징 정보를 추가적으로 활용하여 정확한 열차 위치를 파악한다. 예를 들어, 영상 특징 정보와 매칭되는 건물의 형상을 가지는 대상물이 두 개 존재하는 경우, RF 신호나 초음파 신호의 산란값에서 산란값이 미리 설정된 산란값 기준 범위 내인지, 산란값 기준 범위 미만인지, 산란값 기준 범위를 초과하는지를 특징 정보를 비교하여 매칭되는 대상물을 특정할 수 있다.
한편, 검출 특징 정보와 매칭되는 대상물 특징 정보를 가지는 대상물을 상기 특징 정보 데이터베이스(170)에서 추출하는 것은, 검출 특징 정보와 대상물 특징 정보간의 유사도를 비교하여 유사도가 미리 설정된 임계치를 초과한 경우, 임계치를 초과한 유사도를 가지는 대상물을 특징 정보 데이터베이스(170)에서 추출한다. 영상의 촬영 순간에 따라서 완전히 일치되지 않을 수 있기 때문에 유사도가 설정된 임계치(예컨대, 90% 유사도)를 초과하는 경우 검출 특징 정보와 대상물 특징 정보가 서로 매칭되었다고 판단한다.
한편, 영상에서 촬영한 영상에서 형상이나 글자 등의 특징 정보를 정확히 인지할 수 없는 경우가 있을 수 있다. 날씨가 흐리거나, 어둡거나, 비가 오거나, 눈이 오거나 등의 날씨 상황에 따라 특징 정보를 정확히 파악할 없는 경우가 있다. 이를 위해, 도 3에 도시한 바와 같이 영상 정보 분석부(120)는, 카메라(110)에서 획득한 영상의 해상도가 미리 설정된 기준 해상도보다 낮을 경우, 대상물의 존재 유무에 대한 정보를 영상 정보로서 추출하여 특징 정보 추출부(150)에 제공한다.
예를 들어 영상 정보에서 건물의 형상을 정확히 추출할 수 없는 경우, 물체(건물)이 존재한다는 사실만을 특징 정보 추출부(150)에 제공한다. 특징 정보 추출부(150)는, 물체의 존재 사실만으로는 매칭되는 대상물을 특정할 수 없어 현재 위치를 추출할 수 없다. 따라서 센싱 정보를 활용하여 대상물을 특정하여 열차의 현재 위치를 파악할 수 있다.
한편, 열차 위치 검출부(160)는, 하나의 영상 정보의 프레임을 이용하지 않고 서로 인접한 영상 정보의 프레임을 비교하여 도 4에 도시한 바와 같이 대상물간 거리 간격을 특징 정보 추출부(150)에 제공하여, 특징 정보 추출부(150)에서 열차의 현재 위치를 정확하게 산출할 수 있도록 한다.
이를 위해 영상 정보 분석부(120)는, 검출 특징 정보와 매칭되는 대상물 특징 정보를 가지는 대상물을 특징 정보 데이터베이스(170)에서 추출하여 추출한 대상물의 위치 정보를 현재의 열차 위치로 산출한 후, 서로 인접한 프레임 영상인 제1영상과 제2영상간의 상관 관계를 이용하여 열차 위치를 보정할 수 있다.
이러한 보정은, 제1영상에 나타난 대상물들간의 간격과, 제2영상에 나타난 대상물들간의 간격을 파악하여 현재의 열차 위치를 보정할 수 있다.
예를 들어, 열차 진행 중에 연달아 촬영하여 도 5(a)에 도시한 제1영상이며, 도 5(b)에 도시한 제2영상이 차례로 촬영된 경우, 도 5(a)에 도시한 제1영상에서 대상물인 제1전주와 제2전주 사이의 A 간격을 파악하며, 도 5(b)에 도시한 제2영상에서 대상물인 제1전주와 제2전주 사이의 B간격을 파악한다. 열차가 진행함에 따라서 먼저 촬영된 도 5(a)의 A간격이 도 5(b)의 B 간격보다 더 짧다. 따라서 이러한 인접한 영상 프레임에서 촬영된 대상물 사이의 간격 변화량을 이용하여 열차의 진행 정도를 파악할 수 있으며, 열차의 나아간 거리를 현재의 열차 위치에 적용하여 좀 더 정확하게 보정할 수 있다.
상술한 본 발명의 설명에서의 실시예는 여러가지 실시가능한 예중에서 당업자의 이해를 돕기 위하여 가장 바람직한 예를 선정하여 제시한 것으로, 이 발명의 기술적 사상이 반드시 이 실시예만 의해서 한정되거나 제한되는 것은 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위내에서 다양한 변화와 변경 및 균등한 타의 실시예가 가능한 것이다.
110:카메라
120:영상 정보 분석부
130:센싱 단말기
140:센싱 정보 분석부
150:특징 정보 추출부
160:열차 위치 검출부
170:특징 정보 데이터베이스

Claims (8)

  1. 대상물을 식별할 수 있는 특징 정보인 대상물 특징 정보와 대상물의 위치 정보를 각 대상물별로 등록한 특징 정보 데이터베이스;
    열차에 설치되어 영상을 획득하는 카메라;
    획득한 영상에서 미리 설정된 영상 검출 항목의 영상 정보를 추출하는 영상 정보 분석부;
    열차에 설치되어 센싱 신호를 수신하는 센싱 단말기;
    상기 센싱 단말기를 통해 수신한 센싱 신호에서 미리 설정된 센싱 검출 항목의 센싱 정보를 추출하는 센싱 정보 분석부;
    상기 영상 정보와 센싱 정보에서 식별될 수 있는 특징 정보를 추출하여 검출 특징 정보로 결정하는 특징 정보 추출부; 및
    상기 검출 특징 정보와 매칭되는 대상물 특징 정보를 가지는 대상물을 상기 특징 정보 데이터베이스에서 추출하여, 추출한 대상물의 위치 정보를 현재의 열차 위치로 산출하는 열차 위치 검출부;
    를 포함하는 열차 위치 검출 시스템 장치.
  2. 청구항 1에 있어서, 상기 검출 특징 정보와 매칭되는 대상물 특징 정보를 가지는 대상물을 상기 특징 정보 데이터베이스에서 추출하는 것은,
    상기 검출 특징 정보와 대상물 특징 정보간의 유사도를 비교하여 상기 유사도가 미리 설정된 임계치를 초과한 경우, 임계치를 초과한 유사도를 가지는 대상물을 상기 특징 정보 데이터베이스에서 추출함을 특징으로 하는 열차 위치 검출 시스템 장치.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 영상 정보는 상기 영상에서 추출한 ROI(Region Of Interest) 영역의 영상임을 특징으로 하는 열차 위치 검출 시스템 장치.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 센싱 단말기는, 적외선 감지기, RF 신호 수신기, 초음파 수신기, 및 GPS 수신기 중에서 하나 이상 포함하는 열차 위치 검출 시스템 장치.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 센싱 신호는, 적외선 신호, 초음파 신호, RF 신호, 초음파 신호, 및 GPS 신호 중에서 하나 이상 포함하는 열차 위치 검출 시스템 장치.
  6. 청구항 1에 있어서, 상기 영상 정보 분석부는,
    상기 카메라에서 획득한 영상의 해상도가 미리 설정된 기준 해상도보다 낮을 경우, 대상물의 존재 유무에 대한 정보를 상기 영상 정보로서 추출하여 상기 특징 정보 추출부에 제공하는 열차 위치 검출 시스템 장치.
  7. 청구항 1에 있어서, 상기 열차 위치 검출부는,
    상기 검출 특징 정보와 매칭되는 대상물 특징 정보를 가지는 대상물을 상기 특징 정보 데이터베이스에서 추출하여 추출한 대상물의 위치 정보를 현재의 열차 위치로 산출한 후, 서로 인접한 프레임 영상인 제1영상과 제2영상간의 상관 관계를 이용하여 열차 위치를 보정하는 열차 위치 검출 시스템 장치.
  8. 청구항 7에 있어서, 상기 보정은,
    제1영상에 나타난 대상물들간의 간격과, 제2영상에 나타난 대상물들간의 간격을 파악하여 현재의 열차 위치를 보정하는 열차 위치 검출 시스템 장치.
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