KR20170039465A - 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 시스템 및 방법 - Google Patents

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KR20170039465A
KR20170039465A KR1020150138639A KR20150138639A KR20170039465A KR 20170039465 A KR20170039465 A KR 20170039465A KR 1020150138639 A KR1020150138639 A KR 1020150138639A KR 20150138639 A KR20150138639 A KR 20150138639A KR 20170039465 A KR20170039465 A KR 20170039465A
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Abstract

본 발명은 동적으로 관심 영역을 변화시키고 입력 영상 내 처리할 프레임을 조절하는 실시간 목표 탐지 방법을 이용하는 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 시스템 및 방법에 관한 것으로, 온보드 진단기를 활용하여 획득한 차량 정보, 카메라의 영상 정보 및 센서 정보를 통해 교통 정보를 실시간으로 수집하고 수집된 교통 정보를 네트워크를 통해 교통 정보 제공 서버로 전송하는 차량용 스마트 카메라;차량용 스마트 카메라로부터 전송받은 교통 정보를 분석하여 사용자에게 현재 도로의 사진과 정체 정도에 관한 실시간 교통 정보 서비스를 제공하는 교통 정보 제공 서버;를 포함하고, 차량용 스마트 카메라는 동적으로 관심 영역을 변화시키고 입력 영상 내 처리할 프레임을 조절하여 실시간 목표 탐지를 하는 것이다.

Description

실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 시스템 및 방법{System and Method for Collecting Traffic Information Using Real time Object Detection}
본 발명은 첨단 운전자 보조 시스템 및 교통 정보 수집 시스템에 관한 것으로, 구체적으로 동적으로 관심 영역을 변화시키고 입력 영상 내 처리할 프레임을 조절하는 실시간 목표 탐지 방법을 이용하는 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 시스템 및 방법에 관한 것이다.
차량 주행 시 안전성과 편의성에 대한 사회적 필요성의 증가와 반도체 기술 및 이동 통신 기술의 발전으로 최근 스마트카 기술(Smartcar technology)이 활발히 연구되고 있다.
스마트카 기술은 센서와 무선 통신장치 등을 차량 환경에 접목하여 운전자의 안전 관리 및 도로 정보를 제공해주는 기술로써 차량용 카메라 기술, 교통량 관리 기술, 로드뷰 서비스 등으로 분류할 수 있다.
도 1은 일반적인 첨단 운전자 보조 시스템의 일 예들을 나타낸 구성도이다.
차량용 카메라 기술은 차량용 블랙박스와 첨단 운전자 보조 시스템(Advanced Driver Assistant System; ADAS)으로 대표된다.
차량용 블랙박스는 주행 영상을 저장하여 사고 발생 시 사고 시점 주위의 영상을 통해 사고의 원인을 규명해주는 장치이다. 최근 관련 기술의 발전으로 다채널, 고해상도 녹화가 가능하다. 또한 다양한 통신 모듈을 통해 사고 영상을 무선 통신을 통해 전송 받거나 온보드 진단기(On-Board Diagnostics; OBD)와 연계하여 차량의 정보까지 실시간으로 저장할 수 있다.
첨단 운전자 보조 시스템은 차량에 탑재된 레이더와 카메라 및 다양한 센서들을 활용하여 차선, 주변 차량 및 보행자 인식을 통해 운전자가 안전하게 주행할 수 있도록 보조하는 시스템이다.
이러한 첨단 운전자 보조 시스템에 포함되는 시스템으로는 차선 이탈 경고 시스템(Lane Departure Warning System; LDWS), 자동 차간 거리 유지 시스템(Adoptive Cruise Control; ACC) 등과 같이 안전과 관련된 시스템이 다수를 차지하고 있다.
교통량 관리 기술에는 지능형 교통 체계(Intelligent Transport System)와 티팩(Transport Protocol Experts Group; TPEG)이 있다.
지능형 교통 체계는 교통수단과 교통 시설에 전자 제어 및 통신 등 첨단 교통기술과 교통 정보를 개발 및 활용함으로써 교통의 효율성과 안전성을 향상시키는 교통 체계를 의미한다.
실생활에서 접할 수 있는 지능형 교통 체계는 버스도착안내 시스템, 자동 교차로 신호 변경 시스템, 네비게이션(Navigation)을 통해 제공되는 실시간 교통량 정보 서비스 등이 있다.
이때 실시간 교통량 정보를 네비게이션에 제공하기 위한 방법 중 주로 티팩이 사용된다. 티팩은 디엠비(Digital Multimedia Broadcastring, DMB) 방송망을 통해 실시간 교통 정보 및 여행 정보를 서비스하는 기술이다.
디엠비 방송망을 활용해야 하는 기술이기 때문에, 기존 국내 공중파 및 지상파 방송사업자가 서비스 하고 있다. 티팩은 혼잡교통 정보, 안전운전 정보, 유고 정보, 뉴스 정보, 관심지 정보 등의 5가지 서비스를 제공한다.
로드뷰 서비스는 각 지역의 실제 거리 모습을 DSLR(Digital Single Lens Reflex) 카메라를 통해 고해상도 파노라마(Panorama) 사진으로 촬영하여 웹을 통해 제공하는 서비스이다. 현재 로드뷰 서비스는 다음, 네이버, 구글 등 대형 포털 사이트를 중심으로 제공되고 있으며, 확대 및 축소와 전방을 둘러볼 수 있는 기능을 갖추고 있다.
종래 기술에서 첨단 운전자 보조 시스템을 위한 목표 탐지 방법은 다음과 같다.
종래 기술에서 첨단 운전자 보조 시스템 환경, 즉 임베디드 시스템 환경에서 목표 탐지를 위해 고정된 크기로 관심 영역을 설정하거나 목표의 특징에 따라 고정된 작은 관심 영역을 두 개 이상으로 분할하는 방법을 사용한다. 이때, 관심 영역이란 입력 영상에서 컴퓨터 비전 알고리즘 연산이 일어나는 영역을 의미한다.
첨단 운전자 보조 시스템에서 고정된 크기로 관심 영역을 설정하는 종래 기술은 차량 전방의 보행자 인식 시 하늘이나 인도 같이 필요하지 않는 부분을 제외하는 방법이 있다.
그리고 차량 번호판 인식 시 고정된 관심 영역을 2개를 두고 각 관심영역에서 동작하는 서로 다른 알고리즘을 활용하여 먼 거리에 있는 차량과 근접해 있는 차량의 번호판을 인식하는 각각의 통해 다양한 거리의 차량 번호판을 인식하는 방법이 있다.
그리고 종래 기술에서 실시간 교통 정보 수집 방법 및 장치에 관하여 설명하면 다음과 같다.
종래 기술에서는 차량들의 구간별 통과 속도 및 GPS를 활용하여 산출한 차량의 속도 등과 같은 다양한 차량의 속도를 이용하여 실시간으로 교통 정보를 수집하는데 초점을 두고 있다.
구간별 통과 속도를 활용하는 종래 발명은 구간별 통과 속도를 측정하기 위해 각 구간의 시작과 끝 지점에 위치 발신 장치를 설치하고, 차량에 위치 발신기에서 나오는 신호를 수집할 수 있는 수신 장치를 위치 수신기를 통해 수신받은 위치 정보와 시간을 활용하여 속도를 계산하고 이를 통해 교통 흐름 정보를 파악한다.
GPS를 활용하는 종래 기술은 GPS를 활용하여 차량의 위치를 실시간으로 파악하고, 단위 시간당 위치의 변화량을 계산하여 차량의 속도를 산출한다. 산출한 차량의 속도를 바탕으로 도로 구간별 정체도를 파악한다.
그러나 이와 같은 종래 기술들의 목표 탐지 방법 및 실시간 교통 정보 수집 방법 및 장치들은 개별적으로 운영되거나 통합 시스템의 구축이 어려워 사용자의 안전과 편의를 제공하고 사회 전체의 교통 혼잡 비용을 줄이데 한계가 있다.
한국공개특허번호 10-2015-0043934호 한국공개특허번호 10-2012-0075856호
본 발명은 이와 같은 종래 기술의 첨단 운전자 보조 시스템 및 교통 정보 수집 시스템의 문제를 해결하기 위한 것으로, 동적으로 관심 영역을 변화시키고 입력 영상 내 처리할 프레임을 조절하는 실시간 목표 탐지 방법을 이용하는 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 연산량을 줄이기 위해 동적으로 관심 영역을 변화시키는 방법과 도로 상황에 따라 동적으로 입력 영상 내 처리할 프레임을 조절하는 실시간 목표 탐지 구성을 갖는 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 도로 교통량 측정 시 차량의 속도, 선두 차량과의 거리, 전방 차량 개수 정보를 활용하여 실시간으로 교통 정보를 수집하는 구성을 갖는 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 첨단 운전자 보조 시스템을 위한 실시간 목표 탐지 기술과 이를 활용한 실시간 교통 정보 수집 장치 및 방법에 관한 차량용 기술들을 융합하여 사용자의 안전과 편의를 제공하고 사회 전체의 교통 혼잡 비용을 줄일 수 있도록 한 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 시스템은 온보드 진단기를 활용하여 획득한 차량 정보, 카메라의 영상 정보 및 센서 정보를 통해 교통 정보를 실시간으로 수집하고 수집된 교통 정보를 네트워크를 통해 교통 정보 제공 서버로 전송하는 차량용 스마트 카메라;차량용 스마트 카메라로부터 전송받은 교통 정보를 분석하여 사용자에게 현재 도로의 사진과 정체 정도에 관한 실시간 교통 정보 서비스를 제공하는 교통 정보 제공 서버;를 포함하고, 차량용 스마트 카메라는 동적으로 관심 영역을 변화시키고 입력 영상 내 처리할 프레임을 조절하여 실시간 목표 탐지를 하는 것을 특징으로 한다.
여기서, 차량용 스마트 카메라는 동적으로 관심 영역을 변화시키기 위하여,차량의 속력과 가속도 변화량을 기준으로 입력된 연속된 프레임 중 처리할 프레임 개수를 선택하고 연산할 프레임의 수(FPF)는,
Figure pat00001
이고, 여기서, S는 차량의 속력, α는 미세충격 보정계수, ΔA는 가속도 변화량, FR은 목표치의 프레임 레이트인 것을 특징으로 한다.
그리고 차량용 스마트 카메라는 동적으로 관심 영역을 변화시키기 위하여,전체 입력 이미지에서 각 목표물의 성격에 맞는 고정된 영역을 추출하고, 고정 관심 영역에서 탐지한 목표물 주위를 관심 영역으로 지정하고, 목표물의 위치 변화에 따라 관심 영역을 이동시키면서 목표물을 탐지하는 것을 특징으로 한다.
그리고 차량용 스마트 카메라는 실시간 교통 정보 수집을 위하여, 도로 교통량 측정 시 차량의 속도, 선두 차량과의 거리, 전방 차량 개수 정보를 기준으로 측정하는 것을 특징으로 한다.
그리고 차량용 스마트 카메라는, 실시간 영상 처리를 위한 AP(Application Processor)와 센서들을 제어하기 위한 보조 프로세서와,차량 주변 정보를 획득하는데 사용되는 카메라, 가속도 센서 및 GPS(Global Positioning System) 모듈로 구성되는 센서부와, 수집한 교통 정보를 교통 정보 제공 서버로 전송하는 이동 통신망 모듈, 운전자의 스마트 폰을 통해 운전자에게 위험 상황을 알리기 위한 Wi-Fi 모듈, 차량 내 ECU와 통신하여 차량의 상태 정보를 획득하기 위한 OBD 스캐너로 구성되는 통신부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고 차량용 스마트 카메라는, 영상에서 목표 대상을 검출하여 데이터베이스에 저장하는 이미지 프로세싱 프로그램, 데이터베이스에서 스틸 이미지 목록을 조회하고, 전송하지 않은 미디어 파일을 교통 정보 제공 서버로 전송하는 미디어 전송 프로그램, 미디어 전송을 제외한 일반 데이터의 전송을 위한 데이터 전송 프로그램을 탑재하는 것을 특징으로 한다.
그리고 차량용 스마트 카메라는, 영상 인식을 통해 주변 상황을 실시간으로 분석하여 영상 메타데이터로 이루어진 영상 분석 결과를 운전자에게 알리고 데이터베이스에 저장하고, OBD를 포함한 센서 값들을 주기적으로 샘플링(Sampling)하여 센서 데이터를 생성하고 이를 데이터베이스에 저장하고, 영상 메타데이터와 센서 데이터를 하나로 합쳐서 교통 정보 서버로 전송하는 것을 특징으로 한다.
그리고 차량용 스마트 카메라는, 선두 차량과의 거리를 측정하기 위해 수집한 영상을 분석하여 전방 차량의 번호판을 인식하고 입력된 영상에서 인식된 번호판의 위치를 기반으로 전방 차량과의 거리를 추산하고, 번호판 위치를 전방 차량과의 거리로 환산하는 것은
Figure pat00002
으로 수행하고, Fdist는 전방 차량과의 거리, dpixel은 이미지 끝부분과 차량 번호판의 거리를 의미하며 α와 β는 상수인 것을 특징으로 한다.
그리고 교통 정보 제공 서버는, 차량의 속도, 선두 차량과의 거리, 전방 차량 개수 정보를 기준으로 교통량 정보를,
Figure pat00003
으로 생성하고, Ctraffic은 교통량 정보, wx는 각 항목의 가중치를 나타내며 세 가중치의 합은 1이고, S(x), N(y), D(z)는 각각 차량 속도, 전방 차량 개수, 차량 간 거리 정보를 스코어링 함수인 것을 특징으로 한다.
다른 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 시스템은 동적으로 관심 영역을 변화시키고 입력 영상 내 처리할 프레임을 조절하여 실시간 목표 탐지를 하기 위하여, 동적 연산 프레임 조절을 위하여 입력받은 프레임이 검사 대상인지 확인하는 프레임 검사부;고정영역 영상처리 또는 동작영역 영상처리를 구분하여 수행하기 위해 영상처리 영역을 판단하는 영상처리 영역 판단부;고정영역 영상처리 또는 동작영역 영상처리를 구분하여 관심 영역 설정 및 인식을 수행하는 영상 처리부;관심 영역 설정 및 인식을 통하여 목표물을 탐지하는 목표물 탐지부;영상 처리 결과로 얻은 대상의 위치를 사각형 형태로 저장하는 대상 위치 저장부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
다른 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 방법은 동적으로 관심 영역을 변화시키고 입력 영상 내 처리할 프레임을 조절하여 실시간 목표 탐지를 하기 위하여, 영상이 입력되면 입력받은 프레임이 검사 대상인지 확인하는 단계;고정영역 영상처리 또는 동작영역 영상처리를 구분하기 위하여 동적 영역인지를 판단하는 단계;동적 영역이 아닌 것으로 판단되면 고정영역 영상처리를 수행하는 단계;동적 영역인 것으로 판단되면 동적영역 영상처리를 수행하는 단계;고정영역 영상처리 및 동적영역 영상처리를 수행하여 대상이 발견되면, 영상 처리 결과로 얻은 대상의 위치를 사각형 형태로 저장하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
여기서, 고정영역 영상처리는, 보행자, 전방 차량 번호판, 전방 표지판, 차선을 인식하고, 각 대상의 특징에 맞는 위치와 크기로 고정된 관심 영역을 설정하는 것을 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고 동적영역 영상처리는, 저장된 대상 위치를 기준으로 대상의 움직임을 고려하여 관심 영역을 설정하고, 인식된 대상을 포함하는 가장 작은 사각형을 정해진 크기로 가로 세로를 확장시켜 관심 영역을 설정하는 것을 특징으로 한다.
이와 같은 본 발명에 따른 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 시스템 및 방법은 다음과 같은 효과를 갖는다.
첫째, 동적으로 관심 영역을 변화시키고 입력 영상 내 처리할 프레임을 조절하는 실시간 목표 탐지 방법을 이용하여 교통 정보 수집 성능을 높일 수 있다.
둘째, 동적으로 관심 영역을 변화시키는 방법과 도로 상황에 따라 동적으로 입력 영상 내 처리할 프레임을 조절하는 실시간 목표 탐지 구성에 의해 연산량을 줄일 수 있다.
셋째, 도로 교통량 측정 시 차량의 속도, 선두 차량과의 거리, 전방 차량 개수 정보를 활용하여 실시간으로 교통 정보를 수집하는 것에 의해 정확도를 높일 수 있다.
넷째, 첨단 운전자 보조 시스템을 위한 실시간 목표 탐지 기술과 이를 활용한 실시간 교통 정보 수집 장치 및 방법에 관한 차량용 기술들을 융합하여 사용자의 안전과 편의를 제공하고 사회 전체의 교통 혼잡 비용을 줄일 수 있다.
도 1은 일반적인 첨단 운전자 보조 시스템의 일 예들을 나타낸 구성도
도 2는 본 발명에 따른 첨단 운전자 보조 시스템을 위한 실시간 목표 탐지 방법을 나타낸 구성도
도 3은 본 발명에 따른 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 시스템에서의 화면 구성도
도 4는 본 발명에 따른 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 시스템의 스마트 카메라의 하드웨어 구성도
도 5는 본 발명에 따른 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 시스템의 스마트 카메라의 소프트웨어 구성도
도 6은 본 발명에 따른 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 시스템의 구성 블록도
도 7은 본 발명에 따른 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 방법을 나타낸 플로우 차트
이하, 본 발명에 따른 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 시스템 및 방법의 바람직한 실시 예에 관하여 상세히 설명하면 다음과 같다.
본 발명에 따른 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 시스템 및 방법의 특징 및 이점들은 이하에서의 각 실시 예에 대한 상세한 설명을 통해 명백해질 것이다.
도 2는 본 발명에 따른 첨단 운전자 보조 시스템을 위한 실시간 목표 탐지 방법을 나타낸 구성도이고, 도 3은 본 발명에 따른 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 시스템에서의 화면 구성도이다.
본 발명은 연산량을 줄이기 위해 동적으로 관심 영역을 변화시키는 방법과 도로 상황에 따라 동적으로 입력 영상 내 처리할 프레임을 조절하는 실시간 목표 탐지 구성을 갖는다.
본 발명에 따른 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 시스템 및 방법은 크게 차량용 스마트 카메라와 이를 활용하여 실시간 교통 정보 서비스를 하는 교통 정보 제공 서버로 구성된다.
차량용 스마트 카메라는 온보드 진단기를 활용하여 획득한 차량 정보, 카메라의 영상 정보 및 기타 센서 정보를 통해 교통 정보를 실시간으로 수집한다. 그리고 수집된 교통 정보를 네트워크를 통해 교통 정보 제공 서버로 전송한다.
교통 정보 제공 서버에서는 전송받은 교통 정보를 분석하여 사용자에게 실시간 교통 정보 서비스를 제공하고 이를 통해 사용자는 현재 도로의 사진과 정체 정도를 제공받을 수 있다.
이와 같은 본 발명은 임베디드 환경에서 목표물 탐지를 위한 영상 처리 구성과, 이를 활용한 실시간 교통 정보 수집 기로 구성되어 있다.
본 발명에 적용되는 첨단 운전자 보조 시스템을 위한 실시간 목표 탐지 구성을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
일반적으로 대중화된 영상 처리를 통한 목표 탐지 알고리즘은 많은 연산량을 필요로 한다. 이에 첨단 운전자 보호 시스템 환경과 같이 임베디드 환경에서는 실시간으로 목표를 탐지하기 위해 연산량을 줄여야 한다.
본 발명에서는 연산량을 줄이기 위해 동적으로 관심 영역을 변화시키는 구성과, 도로 상황에 따라 동적으로 입력 영상 내 처리할 프레임을 조절하는 구성을 갖는다.
먼저, 동적으로 입력 영상 내 처리할 프레임을 조절하는 구성은 차량의 속력과 가속도 변화량을 기준으로 입력된 연속된 프레임 중 처리할 프레임 개수를 선택한다.
이때 연산할 프레임의 수(FPF)는 도 2에서의 수식으로 계산한다. 만약 FPF가 3이라면, 3 프레임마다 한 번씩 영상 처리를 하게 된다.
Figure pat00004
여기서, S는 차량의 속력, α는 미세충격 보정계수, ΔA는 가속도 변화량, FR은 목표치의 프레임 레이트이다.
그리고 동적으로 관심 영역을 변화시키는 방법은 도 3에서와 같이 첫 번째 단계는 전체 입력 이미지에서 각 목표물의 성격에 맞는 고정된 영역을 추출한다.
두 번째 단계는 고정 관심 영역에서 탐지한 목표물 주위를 관심 영역으로 지정하고, 목표물의 위치 변화에 따라 관심 영역을 이동시키면서 목표물을 탐지한다.
그리고 실시간 교통 정보 수집에 관한 구성은 다음과 같다.
도로 교통량 측정 시 차량의 속도, 선두 차량과의 거리, 전방 차량 개수 등의 3가지 정보를 활용하여 보다 정확하게 교통량을 측정할 수 있는 방법과 이러한 동작을 위한 기기를 구성한다.
도 4는 본 발명에 따른 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 시스템의 스마트 카메라의 하드웨어 구성도이고, 도 5는 본 발명에 따른 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 시스템의 스마트 카메라의 소프트웨어 구성도이다.
스마트 카메라는 실시간 교통 정보 수집을 위해 카메라를 통해 획득한 전방 영상 데이터와 센서 데이터를 합쳐서 메타데이터(Metadata)를 생성한다.
그리고 생성된 메타 데이터를 교통 정보 제공 서버로 전송한다. 메타데이터를 생성하고 전송하기 위해 필요한 스마트 카메라의 구체적인 구조는 다음과 같다.
스마트 카메라의 하드웨어 구조부터 살펴보면, 스마트 카메라는 도 4에서와 같이 두 개의 프로세서와 다양한 모듈로 구성된다.
스마트 카메라의 프로세서는 실시간 영상 처리를 위한 고성능 AP(Application Processor)와 센서들을 제어하기 위한 보조 프로세서로 구성되며 기기에 포함된 기타 모듈들은 센서부와 통신부로 나눌 수 있다.
센서부는 카메라, 가속도 센서 및 GPS(Global Positioning System) 모듈로 구성되며 이들은 차량 주변 정보를 획득하는데 사용된다.
카메라를 통해 전방 영상을 획득하고 가속도 센서를 통해 차량의 충격 여부를 인지할 수 있다. 마지막으로 GPS를 통해 현재 차량의 위치 및 속도를 알 수 있다.
통신부는 이동 통신망 모듈, Wi-Fi 모듈 그리고 OBD 스캐너로 구성된다.
이동 통신망 모듈을 사용하여 수집한 교통 정보를 교통 정보 제공 서버로 전달할 수 있으며 Wi-Fi 모듈을 활용하여 운전자의 스마트 폰을 통해 운전자에게 위험 상황을 알릴 수 있다. 또한 OBD 스캐너를 통해 차량 내 ECU와 통신하여 차량의 상태 정보를 획득할 수 있다.
그리고 도 5에서와 같이 스마트 카메라에서 사용하는 라이브러리는 임베디드 환경에서 효율적으로 정보를 저장하기 위한 임베디드 데이터베이스(Embedded Database)와 임베디드 데이터베이스 전용 커넥터(Database Connector), 무선 통신을 위한 라이브러리(wpa_supplicant)를 사용한다. 또한 실시간 영상 처리를 위한 라이브러리(OpenCV, CUDA)도 사용한다.
이러한 환경 위에서 세 가지 응용 프로그램이 동작한다.
첫 번째는 영상 처리 프로그램으로 도 5의 Image Processing Program에 해당한다. 이 프로그램은 카메라로부터 받은 영상에서 목표 대상을 검출하여 데이터베이스에 저장하는 기능을 한다.
두 번째는 미디어 전송 프로그램으로 도 5의 Media Transfer Program에 해당한다. 이 프로그램은 데이터베이스에서 스틸 이미지 목록을 조회하고, 전송하지 않은 미디어 파일을 서버로 전송하는 역할을 한다.
세 번째 프로그램은 미디어 전송 프로그램과 유사한 일반 데이터 전송 프로그램으로 도 5의 Data Transfer Program에 해당한다.
이 프로그램은 데이터베이스에서 교통 정보 서비스에서 필요한 데이터들을 서버로 전송해주는 역할을 한다.
이와 같은 스마트 카메라의 동작은 크게 세 가지로 구성된다.
첫째, 영상 인식을 통해 주변 상황을 실시간으로 분석한다. 스마트 카메라는 영상 분석 결과를 운전자에게 알리고 데이터베이스에 저장하는데, 이 분석 결과를 영상 메타데이터라고 한다.
둘째, OBD를 포함한 각종 센서 값들을 주기적으로 샘플링(Sampling)하여 센서 데이터를 생성하고 이를 데이터베이스에 저장한다.
셋째, 데이터베이스에 저장된 데이터를 교통 정보 서버로 전송한다. 서버로 데이터를 전송할 때는 영상 메타데이터와 센서 데이터를 하나로 합쳐서 전송한다.
영상 메타데이터 한 개와 센서 데이터 한 개를 합친 데이터를 메타데이터라고 한다. 영상 메타데이터에는 여러 종류가 존재하지만 센서 데이터는 스마트 카메라에 존재하는 모든 센서 데이터를 하나로 묶어서 저장하기 때문에 메타데이터의 종류는 영상 메타데이터의 종류만큼 존재한다.
영상 메타데이터에는 보행자 인식, 차량 번호판 인식, 차선 이탈 인식 결과 및 주기적으로 저장되는 스틸 이미지가 있다. 임베디드 환경에서의 제한된 계산량을 고려하여 주기적으로 인식을 시도한다.
기본적으로 보행자는 약 0.3초마다 한 번씩 인식을 시도하고, 전반 차량 번호판은 약 0.5초마다 한 번씩 시도하며 차선 이탈 인식은 약 0.1초마다 시도한다.
스틸 이미지의 저장 주기는 약 10초이다. 각 주기는 운전자가 조절할 수 있으며 차량용 스마트 카메라의 계산 능력 내에서 주기를 변경할 수 있는 제한이 있다. 영상 메타데이터와 센서 데이터의 측정 주기는 표 1에서와 같다.
Figure pat00005
또한, 영상 메타데이터 생성 시 영상 인식 결과를 활용하여 새로운 정보를 도출하여 메타데이터에 포함시킨다.
대표적으로 차량 번호판 인식의 결과를 바탕으로 전방 차량과의 거리를 추정할 수 있다. 추정된 거리는 정확하지는 않지만, 거리의 증감률을 활용하여 또 다른 정보와 서비스를 제공할 수 있다.
이와 같은 본 발명에 따른 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 시스템은 차량용 스마트 카메라와 이를 활용하여 실시간 교통 정보 서비스를 하는 교통 정보 제공 서버로 구성된다.
차량용 스마트 카메라는 교통 정보 수집을 위한 센서부와 수집한 데이터를 공유하기 위한 통신부를 구비한다.
센서부는 OBD를 통해 차량 내부 센서 정보를 파악할 수 있고 카메라를 통해 전방 영상을 획득하여 이를 분석한다. 통신부는 수집한 교통 정보를 공유할 수 있는 기능을 가진다.
그리고 교통 정보 수집을 위해 센서부에서 차량의 속도, 선두 차량과의 거리 및 전방의 차량 개수를 인식한다. 수집한 정보를 조합하여 현재 도로의 교통 정보를 생성하고, 이를 통신부를 통하여 다른 차량들과 공유한다.
그리고 차량의 속도를 측정하기 위해 OBD 활용하여 속도 값을 읽어온다. OBD는 차량의 고장 진단을 위해 활용되는 시스템으로 현재 차량 내 센서 값들을 읽어올 수 있는 시스템이다.
그리고 차량용 스마트 카메라는 선두 차량과의 거리를 측정하기 위해 카메라로부터 수집한 영상을 분석하여 전방 차량의 번호판을 인식한다.
입력된 영상에서 인식된 번호판의 위치를 기반으로 전방 차량과의 거리를 추산한다.
번호판 위치를 전방 차량과의 거리로 환산하는 식은 다음과 같다.
Figure pat00006
위 식에서 Fdist는 전방 차량과의 거리, dpixel은 이미지 끝부분과 차량 번호판의 거리를 의미하며 α와 β는 상수이다.
그리고 전방의 차량 개수 인식 방법은 영상 내에서 인식되는 차량 번호판의 개수로 추정한다.
교통 정보 제공 서버는 위의 과정을 통해 수집한 3가지 정보를 바탕으로 도로의 교통량 정보를 생성해 낸다.
수집한 교통 정보를 바탕으로 교통량 정보를 생성하는 수식은 다음과 같다.
Figure pat00007
위 식에서 Ctraffic은 교통량 정보, wx는 각 항목의 가중치를 나타내며 세 가중치의 합은 1이다. S(x), N(y), D(z)는 각각 차량 속도, 전방 차량 개수, 차량 간 거리 정보를 스코어링하기 위한 함수이다.
스코어링 함수는 각각의 교통 정보가 도로 교통량에 미치는 영향을 고려하여 선정한다.
차량 속도는 일정 이상일 경우 도로의 정체 정도보다 운전자의 성향에 영향을 더 크게 받는다. 그러므로 속도가 낮은 구간과 중간구간에서 민감하게 스코어링 되어야 한다.
전방 차량 개수는 도로의 수용 범위를 넘어설 때 정체 정도가 급격히 증가하고 높은 구간에서 중간 구간에서 민감하게 스코어링 되어야 한다.
마지막으로 차량 간 거리 정보는 일정 거리 이하 혹은 이상에서 도로 정체도에 미치는 영향이 낮기 때문에 중간 구간에서 민감하게 스코어링 되어야 한다.
이러한 정보의 특징을 고려하여 선정한 스코어링 함수는 다음과 같다.
Figure pat00008
이와 같은 본 발명에 따른 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 시스템의 교통 정보 처리 구성 및 방법을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
도 6은 본 발명에 따른 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 시스템의 구성 블록도이고, 도 7은 본 발명에 따른 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 방법을 나타낸 플로우 차트이다.
본 발명에 따른 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 시스템의 교통 정보 처리를 위한 구성은 도 6에서와 같이, 동적 연산 프레임 조절 기법에 의해 입력받은 프레임이 검사 대상인지 확인하는 프레임 검사부(60)와, 고정영역 영상처리 또는 동작영역 영상처리를 구분하여 수행하기 위해 영상처리 영역을 판단하는 영상처리 영역 판단부(61)와, 고정영역 영상처리 또는 동작영역 영상처리를 구분하여 관심 영역 설정 및 인식을 수행하는 영상 처리부(62)와, 관심 영역 설정 및 인식을 통하여 목표물을 탐지하는 목표물 탐지부(63)와, 영상 처리 결과로 얻은 대상의 위치를 사각형 형태로 저장하는 대상 위치 저장부(64)를 포함한다.
그리고 본 발명에 따른 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 방법은 도 7에서와 같이, 영상(프레임)이 입력되면(S701), 동적 연산 프레임 조절 기법에 의해 입력받은 프레임이 검사 대상인지 확인한다.(S702)
예를 들어, 동적연산 프레임 조절 기법에 의해 3프레임 마다 영상 처리를 수행하도록 할 수 있다.
그리고 고정영역 영상처리 또는 동작영역 영상처리를 구분하기 위하여 동적 영역인지를 판단한다.(S703)
이전 프레임에서 대상을 발견하였고 N번 연속해서 동적영역 처리를 하지 않은 경우에는 동적 영역인 것으로 판단한다.
이어, 동적 영역이 아닌 것으로 판단되면 고정영역 영상처리를 수행한다.(S704)
고정영역 영상처리는 보행자, 전방 차량 번호판, 전방 표지판, 차선 등을 인식하고, 각 대상의 특징에 맞는 위치와 크기로 고정된 관심 영역을 설정한다.
보행자 인식은 입력 이미지를 기준으로 가로(2/6 지점 ~ 5/6 지점), 세로(4/8 지점 ~ 7/8 지점) 까지 인식한다.
그리고 번호판 인식은 입력 이미지를 기준으로 가로(2/6 지점 ~ 5/6 지점), 세로 (4/8 지점 ~ 7/8지점) 까지 인식한다.
그리고 표지판 인식은 입력 이미지를 기준으로 가로(1/2 지점 ~ 2/2 지점), 세로(0 지점 ~ 1/2 지점) 까지 인식한다.
그리고 차선 인식은 입력 이미지를 기준으로 가로(3/20 지점 ~ 17/20 지점), 세로(6/8 지점 ~ 7/8 지점) 까지 인식한다.
그리고 동적 영역인 것으로 판단되면 동적영역 영상처리를 수행한다.(S705)
동적영역 영상처리는 저장된 대상 위치를 기준으로 대상의 움직임을 고려하여 관심 영역을 설정하고, 인식된 대상을 포함하는 가장 작은 사각형을 가로 세로 30px 늘려서 관심 영역을 설정한다.
이와 같은 고정영역 영상처리 및 동적영역 영상처리를 수행하여 대상이 발견되면(S706), 영상 처리 결과로 얻은 대상의 위치를 사각형 형태(좌측 상단 점의 좌표, 우측하단 점의 좌표)로 저장한다.(S707)
이상에서 설명한 본 발명에 따른 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 시스템 및 방법은 연산량을 줄이기 위해 동적으로 관심 영역을 변화시키는 방법과 도로 상황에 따라 동적으로 입력 영상 내 처리할 프레임을 조절하는 실시간 목표 탐지 구성을 갖는 것이다.
이와 같은 본 발명은 첨단 운전자 보조 시스템을 위한 실시간 목표 탐지 기술과 이를 활용한 실시간 교통 정보 수집 장치 및 방법에 관한 차량용 기술들을 융합하여 사용자의 안전과 편의를 제공할 수 있다.
이상에서의 설명에서와 같이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 본 발명이 구현되어 있음을 이해할 수 있을 것이다.
그러므로 명시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 하고, 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구 범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
60. 프레임 검사부 61. 영상 처리 영역 판단부
62. 영상 처리부 63. 목표물 탐지부
64. 대상 위치 저장부

Claims (13)

  1. 온보드 진단기를 활용하여 획득한 차량 정보, 카메라의 영상 정보 및 센서 정보를 통해 교통 정보를 실시간으로 수집하고 수집된 교통 정보를 네트워크를 통해 교통 정보 제공 서버로 전송하는 차량용 스마트 카메라;
    차량용 스마트 카메라로부터 전송받은 교통 정보를 분석하여 사용자에게 현재 도로의 사진과 정체 정도에 관한 실시간 교통 정보 서비스를 제공하는 교통 정보 제공 서버;를 포함하고,
    차량용 스마트 카메라는 동적으로 관심 영역을 변화시키고 입력 영상 내 처리할 프레임을 조절하여 실시간 목표 탐지를 하는 것을 특징으로 하는 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서, 차량용 스마트 카메라는 동적으로 관심 영역을 변화시키기 위하여,
    차량의 속력과 가속도 변화량을 기준으로 입력된 연속된 프레임 중 처리할 프레임 개수를 선택하고 연산할 프레임의 수(FPF)는,
    Figure pat00009
    이고,
    여기서, S는 차량의 속력, α는 미세충격 보정계수, ΔA는 가속도 변화량, FR은 목표치의 프레임 레이트인 것을 특징으로 하는 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서, 차량용 스마트 카메라는 동적으로 관심 영역을 변화시키기 위하여,
    전체 입력 이미지에서 각 목표물의 성격에 맞는 고정된 영역을 추출하고,
    고정 관심 영역에서 탐지한 목표물 주위를 관심 영역으로 지정하고, 목표물의 위치 변화에 따라 관심 영역을 이동시키면서 목표물을 탐지하는 것을 특징으로 하는 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 시스템.
  4. 제 1 항에 있어서, 차량용 스마트 카메라는 실시간 교통 정보 수집을 위하여,
    도로 교통량 측정 시 차량의 속도, 선두 차량과의 거리, 전방 차량 개수 정보를 기준으로 측정하는 것을 특징으로 하는 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 시스템.
  5. 제 1 항에 있어서, 차량용 스마트 카메라는,
    실시간 영상 처리를 위한 AP(Application Processor)와 센서들을 제어하기 위한 보조 프로세서와,
    차량 주변 정보를 획득하는데 사용되는 카메라, 가속도 센서 및 GPS(Global Positioning System) 모듈로 구성되는 센서부와,
    수집한 교통 정보를 교통 정보 제공 서버로 전송하는 이동 통신망 모듈, 운전자의 스마트 폰을 통해 운전자에게 위험 상황을 알리기 위한 Wi-Fi 모듈, 차량 내 ECU와 통신하여 차량의 상태 정보를 획득하기 위한 OBD 스캐너로 구성되는 통신부를 포함하는 것을 특징으로 하는 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 시스템.
  6. 제 1 항에 있어서, 차량용 스마트 카메라는,
    영상에서 목표 대상을 검출하여 데이터베이스에 저장하는 이미지 프로세싱 프로그램,
    데이터베이스에서 스틸 이미지 목록을 조회하고, 전송하지 않은 미디어 파일을 교통 정보 제공 서버로 전송하는 미디어 전송 프로그램,
    미디어 전송을 제외한 일반 데이터의 전송을 위한 데이터 전송 프로그램을 탑재하는 것을 특징으로 하는 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 시스템.
  7. 제 1 항에 있어서, 차량용 스마트 카메라는,
    영상 인식을 통해 주변 상황을 실시간으로 분석하여 영상 메타데이터로 이루어진 영상 분석 결과를 운전자에게 알리고 데이터베이스에 저장하고,
    OBD를 포함한 센서 값들을 주기적으로 샘플링(Sampling)하여 센서 데이터를 생성하고 이를 데이터베이스에 저장하고,
    영상 메타데이터와 센서 데이터를 하나로 합쳐서 교통 정보 서버로 전송하는 것을 특징으로 하는 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 시스템.
  8. 제 1 항에 있어서, 차량용 스마트 카메라는,
    선두 차량과의 거리를 측정하기 위해 수집한 영상을 분석하여 전방 차량의 번호판을 인식하고 입력된 영상에서 인식된 번호판의 위치를 기반으로 전방 차량과의 거리를 추산하고,
    번호판 위치를 전방 차량과의 거리로 환산하는 것은
    Figure pat00010
    으로 수행하고, Fdist는 전방 차량과의 거리, dpixel은 이미지 끝부분과 차량 번호판의 거리를 의미하며 α와 β는 상수인 것을 특징으로 하는 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 시스템.
  9. 제 1 항에 있어서, 교통 정보 제공 서버는,
    차량의 속도, 선두 차량과의 거리, 전방 차량 개수 정보를 기준으로 교통량 정보를,
    Figure pat00011
    으로 생성하고,
    Ctraffic은 교통량 정보, wx는 각 항목의 가중치를 나타내며 세 가중치의 합은 1이고, S(x), N(y), D(z)는 각각 차량 속도, 전방 차량 개수, 차량 간 거리 정보를 스코어링 함수인 것을 특징으로 하는 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 시스템.
  10. 동적으로 관심 영역을 변화시키고 입력 영상 내 처리할 프레임을 조절하여 실시간 목표 탐지를 하기 위하여,
    동적 연산 프레임 조절을 위하여 입력받은 프레임이 검사 대상인지 확인하는 프레임 검사부;
    고정영역 영상처리 또는 동작영역 영상처리를 구분하여 수행하기 위해 영상처리 영역을 판단하는 영상처리 영역 판단부;
    고정영역 영상처리 또는 동작영역 영상처리를 구분하여 관심 영역 설정 및 인식을 수행하는 영상 처리부;
    관심 영역 설정 및 인식을 통하여 목표물을 탐지하는 목표물 탐지부;
    영상 처리 결과로 얻은 대상의 위치를 사각형 형태로 저장하는 대상 위치 저장부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 시스템.
  11. 동적으로 관심 영역을 변화시키고 입력 영상 내 처리할 프레임을 조절하여 실시간 목표 탐지를 하기 위하여,
    영상이 입력되면 입력받은 프레임이 검사 대상인지 확인하는 단계;
    고정영역 영상처리 또는 동작영역 영상처리를 구분하기 위하여 동적 영역인지를 판단하는 단계;
    동적 영역이 아닌 것으로 판단되면 고정영역 영상처리를 수행하는 단계;
    동적 영역인 것으로 판단되면 동적영역 영상처리를 수행하는 단계;
    고정영역 영상처리 및 동적영역 영상처리를 수행하여 대상이 발견되면, 영상 처리 결과로 얻은 대상의 위치를 사각형 형태로 저장하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 방법.
  12. 제 11 항에 있어서, 고정영역 영상처리는,
    보행자, 전방 차량 번호판, 전방 표지판, 차선을 인식하고, 각 대상의 특징에 맞는 위치와 크기로 고정된 관심 영역을 설정하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 방법.
  13. 제 11 항에 있어서, 동적영역 영상처리는,
    저장된 대상 위치를 기준으로 대상의 움직임을 고려하여 관심 영역을 설정하고, 인식된 대상을 포함하는 가장 작은 사각형을 정해진 크기로 가로 세로를 확장시켜 관심 영역을 설정하는 것을 특징으로 하는 실시간 목표 탐지에 의한 교통 정보 수집 방법.

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