KR20170123457A

KR20170123457A - 비전 영상분석을 이용한 인공지능 신호등 제어 방법 및 제어기

Info

Publication number: KR20170123457A
Application number: KR1020160052877A
Authority: KR
Inventors: 김기한
Original assignee: 김기한
Priority date: 2016-04-29
Filing date: 2016-04-29
Publication date: 2017-11-08
Also published as: KR101846663B1

Abstract

본 발명은 비전 영상분석을 이용한 인공지능 신호등 제어 방법 및 제어기에 관한 것으로, 본 발명에 따른 비전 영상분석을 이용한 인공지능 신호등 제어기는 교차로에 설치되는 카메라; 상기 교차로에 설치되는 신호등; 상기 카메라에서 촬영된 영상을 각 영역별로 구분하고, 상기 각 영역 별로 데이터를 추출하여 상기 추출된 프레임들을 비교하여 차량과 사람의 수, 움직임 또는 속도를 분석한 결과를 이용해 상기 신호등을 제어하는 제어 명령을 생성하는 비전 영상분석 장치; 상기 제어 명령을 수신하여 중계하는 제어 및 데이터 인터페이스; 및 상기 제어 및 데이터 인터페이스를 통해 수신한 상기 제어 명령에 의해 상기 신호등을 제어하는 교통신호 제어기;를 포함한다

Description

비전 영상분석을 이용한 인공지능 신호등 제어 방법 및 제어기{INTELLIGENT TRAFFIC LIGHT CONTROL METHOD AND CONTROLLER BY VISION IMAGE ANALYSIS}

본 발명은 비전 영상분석을 이용한 인공지능 신호등 제어 방법 및 제어기에 관한 것이다.

일반적으로, 신호등이 교차로와 횡단보도 등에 설치되어 도로 위를 주행하는 차량의 소통은 물론 횡단보도를 건너고자 하는 보행자의 통행이 원활하게 이루어지도록 한다.

이와 같은 교차로내의 신호등은 차량의 직선주행을 위한 신호등과 함께 좌회전 신호등이 있으며, 이러한 신호등의 점등상태는 교차로에서의 차량 주행 상태에 따라 가변적으로 자동 전환되거나 고정 방식 또는 교통경찰에 의한 수동 전환으로 운용되고 있었다.

즉, 차량증가로 인한 소통의 원활함이 이루어지도록 교차로내에 진입되는 차량의 수가 많은 차선 위주로 신호등의 점등이 연동되도록 함으로써 교차로에서의 차량정체를 해결하도록 하고 있었다.

그러나, 종래의 교통신호등은 단순히 교통신호만 점등 또는 소등되거나 점멸하는 구성에서 최근에는 무인카메라(예:CCTV)를 설치하여 신호위반에 대한 단속도 병행하였다.

그러나, 상기와 같은 종래의 신호체계는 현재신호, 예비신호 또는 다음 신호가 색상이 구별된 채로 설정된 소정 시간 동안 단순히 점등 또는 점멸되도록 되어 있어 그 기능이 단순하였을 뿐만 아니라, 교통 체증이 증가하는 시간대에는 상기 교차로에 정체되어 있는 차량이 다수 존재하게 되어 정체 현상이 심화되는 등의 문제점이 발생하였다.

본 발명은 전술한 문제를 해결하기 위해 안출된 것으로서, 각 교차로의 교통량 처리 능력을 대폭 향상시키고, 현재 사용되고 있는 신호등을 사용하여 장비 추가의 경제적 부담 없이 최신 인공지능형 시스템을 적용하여, 교차로에서 불필요하게 대기하는 시간을 획기적으로 줄임으로써, 운전자의 시간과 에너지를 절약하고, 공회전 시간을 단축하여 환경오염을 크게 감소시키고자 한다.

또한, 본 발명은 교통량이 적은 경우나 야간시 신호 표시부의 전력을 대폭 줄여 절전 효과를 제공하고자 한다.

전술한 문제를 해결하기 위한 본 실시예는 교차로에 설치되는 카메라; 상기 교차로에 설치되는 신호등; 상기 카메라에서 촬영된 영상을 각 영역별로 구분하고, 상기 각 영역 별로 데이터를 추출하여 상기 추출된 프레임들을 비교하여 차량과 사람의 수, 움직임 또는 속도를 분석한 결과를 이용해 상기 신호등을 제어하는 제어 명령을 생성하는 비전 영상분석 장치; 상기 제어 명령을 수신하여 중계하는 제어 및 데이터 인터페이스; 및 상기 제어 및 데이터 인터페이스를 통해 수신한 상기 제어 명령에 의해 상기 신호등을 제어하는 교통신호 제어기;를 포함한다.

본 발명의 다른 일실시예에 따르면, 상기 카메라는 상기 교차로 상에서 동, 서, 남, 북 방향을 향해 각각 배치되어 촬영하거나, 차로 방향을 각각 촬영할 수 있다.

본 발명의 다른 일실시예에 따르면, 상기 비전 영상분석 장치는 상기 영역을 교차로 내부 영역, 직진 차로 영역, 지나간 차로 영역, 횡단 대기 영역, 횡단 보도내 영역, 우회전 차로 영역 또는 좌회전 차로 영역으로 구분할 수 있다.

본 발명의 다른 일실시예에 따르면, 상기 비전 영상분석 장치는 상기 각 영역의 차량 또는 사람의 수에 따라 상기 신호등을 제어하는 제어 명령을 생성할 수 있다.

본 발명의 다른 일실시예에 따르면, 타 신호등 제어기와 통신하는 제1 통신 모듈;을 더 포함하고, 상기 비전 영상분석 장치는 상기 제1 통신 모듈을 통해 타 신호등 제어기의 신호등의 동작 상태 정보와 연동하여 상기 신호등을 제어하는 제어 명령을 송신할 수 있다.

본 발명의 다른 일실시예에 따르면, 외부 장치와 통신하는 제2 통신 모듈; 및 상기 제2 통신 모듈을 통해 통신하여 상기 인공지능 신호등 제어기를 제어하는 무선 수동 콘트롤 장치;를 더 포함하고, 상기 제2 통신 모듈은 상기 교차로 내에 존재하는 사용자 단말 또는 차량 장치로 교차로 정보를 송신할 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따른 비전 영상분석을 이용한 인공지능 신호등 제어 방법은 비전 영상분석 장치가 카메라에서 촬영된 영상을 각 영역별로 구분하는 제1 단계; 상기 비전 영상분석 장치가 상기 촬영된 영상에서 프레임들을 추출하는 제2 단계; 상기 비전 영상분석 장치가 상기 추출된 프레임들을 비교하여 차량과 사람의 수, 움직임 또는 속도를 분석하는 제3 단계; 상기 비전 영상분석 장치가 상기 분석 결과를 이용해 신호등을 제어하는 명령을 생성하는 제4 단계; 제어 및 데이터 인터페이스가 상기 제어 명령을 수신하여 중계하는 제5 단계; 및 교통신호 제어기가 상기 제어 및 데이터 인터페이스를 통해 수신한 상기 제어 명령에 의해 상기 신호등을 제어하는 제6 단계;를 포함한다.

본 발명의 다른 일실시예에 따르면, 상기 제1 단계 이전에, 상기 카메라가 상기 교차로 상에서 동, 서, 남, 북 방향을 향해 각각 배치되어 촬영하거나, 차로 방향을 각각 촬영하는 단계;를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 다른 일실시예에 따르면, 상기 제1 단계는 상기 비전 영상분석 장치가 상기 영역을 교차로 내부 영역, 직진 차로 영역, 지나간 차로 영역, 횡단 대기 영역, 횡단 보도내 영역, 우회전 차로 영역 또는 좌회전 차로 영역으로 구분할 수 있다.

본 발명의 다른 일실시예에 따르면, 상기 제4 단계는 상기 비전 영상분석 장치가 상기 각 영역의 차량 또는 사람의 수에 따라 상기 신호등을 제어하는 제어 명령을 생성할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따르면 각 교차로의 교통량 처리 능력을 대폭 향상시키고, 현재 사용되고 있는 신호등을 사용하여 장비 추가의 경제적 부담 없이 최신 인공지능형 시스템을 적용하여, 교차로에서 불필요하게 대기하는 시간을 획기적으로 줄임으로써, 운전자의 시간과 에너지를 절약하고, 공회전 시간을 단축하여 환경오염을 크게 감소시킬 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따르면 교통량이 적은 경우나 야간시 신호 표시부의 전력을 대폭 줄여 절전 효과를 기대할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 비전 영상분석을 이용한 인공지능 신호등 제어기를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 카메라의 설치 방법을 설명하기 위한 도면이고, 도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 비전 영상분석 장치의 영상의 영역 구별 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 비전 영상분석을 이용한 인공지능 신호등 제어 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 제어 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.
도 6 내지 도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 비전 영상분석을 이용한 인공지능 신호등 제어 방법의 적용예를 도시한 도면이다.

이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 바람직한 본 발명의 일실시예에 대해서 상세히 설명한다. 다만, 실시형태를 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그에 대한 상세한 설명은 생략한다. 또한, 도면에서의 각 구성요소들의 크기는 설명을 위하여 과장될 수 있으며, 실제로 적용되는 크기를 의미하는 것은 아니다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 비전 영상분석을 이용한 인공지능 신호등 제어기를 도시한 도면이다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 카메라의 설치 방법을 설명하기 위한 도면이고, 도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 비전 영상분석 장치의 영상의 영역 구별 방법을 설명하기 위한 도면이다.

이후부터는 도 1을 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 비전 영상분석을 이용한 인공지능 신호등 제어기를 설명하기로 한다.

도 1에 도시된 바와 같이 카메라(110), 신호등(121, 122), 비전 영상분석 장치(130), 제어 및 데이터 인터페이스(140) 및 교통신호 제어기(150)를 포함하여 구성된다.

카메라(110)와 신호등(121, 122)은 교차로에 설치되며, 상기 신호등(121, 122)은 교통신호 표시기(121)와 횡단보도 신호기(122)로 구성된다.

이때, 도 2에 도시된 바와 같이 상기 카메라(110)는 상기 교차로 상에서 동, 서, 남, 북 방향을 향해 각각 배치되어 촬영하거나, 차로 방향을 각각 촬영할 수 있다.

또한, 도 3에 도시된 바와 같이 비전 영상분석 장치(130)는 상기 카메라(110)에서 촬영된 영상을 각 영역별로 구분한다.

보다 구체적으로, 도 3에서와 같이 상기 비전 영상분석 장치(130)는 상기 영역을 교차로 내부 영역(1), 직진 차로 영역(2), 지나간 차로 영역(3), 횡단 대기 영역(4), 횡단 보도내 영역(5), 우회전 차로 영역(6) 또는 좌회전 차로 영역(7)으로 구분할 수 있다.

또한, 비전 영상분석 장치(130)는 상기 각 영역 별로 데이터를 추출하여 상기 추출된 프레임들을 비교하여 차량과 사람의 수, 움직임 또는 속도를 분석한 결과를 이용해 상기 신호등을 제어하는 제어 명령을 생성한다.

이때, 상기 비전 영상분석 장치(130)는 상기 각 영역의 차량 또는 사람의 수에 따라 상기 신호등을 제어하는 제어 명령을 생성할 수 있다.

따라서, 본 발명의 일실시예에 따르면 실시간으로 촬영된 영상에서 각 영역에 대하여 데이터 분석 기법으로 교차로 내부 및 주변을 분석하여 최적의 신호체계를 유동적으로 운영할 수 있다.

또한, 본 발명의 일실시예에 따르면 제1 통신 모듈(161)을 더 포함할 수 있다.

상기 제1 통신 모듈(161)은 타 신호등 제어기의 통신 모듈(162)을 통해 타 신호등 제어기와 통신할 수 있으며, 그에 따라 상기 비전 영상분석 장치(130)는 상기 제1 통신 모듈(161)을 통해 타 신호등 제어기의 신호등의 동작 상태 정보와 연동하여 상기 신호등을 제어하는 제어 명령을 송신하여, 인근의 교통신호 제어기와 데이터 통신이 가능하여 주변 교통상황에 따른 보다 효율적인 교통신호 제어가 가능하다.

또한, 본 발명의 일실시예에 따르면 외부 장치와 통신하는 제2 통신 모듈(165)을 더 포함하여, 무선 수동 콘트롤 장치(166)가 상기 제2 통신 모듈(165)을 통해 통신하여 상기 인공지능 신호등 제어기를 수동으로 제어할 수 있을 뿐만 아니라, 상기 제2 통신 모듈(165)은 상기 교차로 내에 존재하는 사용자 단말 또는 차량 장치로 교차로 정보를 송신할 수 있다.

따라서, 상기 제2 통신 모듈(165)을 통해 교차로내 차량에 신호의 남은 시간 등의 교차로 정보를 보다 구체적으로 제공할 수 있으며, 운전자는 차량내 단말기, 네비게이션, 스마트 폰을 통해 교차로 정보를 제공받거나, 자율주행 자동차 등에 직접 교차로 정보를 제공할 수 있다.

또한, 제어 및 데이터 인터페이스(140)는 바닥에 매설된 루프코일(171), 조도 센서(172) 및 기타 센서(173)의 센서 데이터를 수신하여 교통신호 제어에 활용할 수 있다.

도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 비전 영상분석을 이용한 인공지능 신호등 제어 방법을 설명하기 위한 도면이고, 도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 제어 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.

이후부터는 도 4를 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 비전 영상분석을 이용한 인공지능 신호등 제어 방법을 설명하기로 한다.

먼저, 카메라가 상기 교차로 상에서 동, 서, 남, 북 방향을 향해 각각 배치되어 촬영하거나, 차로 방향을 각각 촬영하고, 도 4에 도시된 바와 같이 비전 영상분석 장치가 카메라에서 촬영된 영상을 각 영역별로 구분한다.

보다 구체적으로, 상기 비전 영상분석 장치는 상기 영역을 교차로 내부 영역, 직진 차로 영역, 지나간 차로 영역, 횡단 대기 영역, 횡단 보도내 영역, 우회전 차로 영역 또는 좌회전 차로 영역으로 구분할 수 있다.

이후, 상기 비전 영상분석 장치가 상기 촬영된 영상에서 프레임들을 추출하고, 상기 추출된 프레임들을 비교하여 차량과 사람의 수, 움직임 또는 속도를 분석한다.

따라서, 상기 비전 영상분석 장치는 상기 분석 결과를 이용해 신호등을 제어하는 명령을 생성할 수 있다. 보다 구체적으로, 상기 비전 영상분석 장치는 상기 각 영역의 차량 또는 사람의 수에 따라 상기 신호등을 제어하는 제어 명령을 생성할 수 있다.

그에 따라, 제어 및 데이터 인터페이스는 상기 제어 명령을 수신하여 중계하고, 교통신호 제어기는 상기 제어 및 데이터 인터페이스를 통해 수신한 상기 제어 명령에 의해 상기 신호등을 제어할 수 있다.

예를 들어, 도 4의 제1 도로(A)에 대하여 도 5에 도시된 알고리즘에 의해 실시간 도로 상황에 따라 제어체계가 자동으로 전환될 수 있으며, 차량의 유(有), 무(無), 다(多), 소(小)에 따라 제어 시간을 변경할 수 있다.

또한, 교차로의 나머지 도로에도 동일 조건을 적용할 수 있으며, 모든 도로에 차량이 비슷할 경우에는 일반적인 제어체계로 전환할 수 있다.

도 6 내지 도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 비전 영상분석을 이용한 인공지능 신호등 제어 방법의 적용예를 도시한 도면이다.

도 6에 도시된 바와 같이 교차로진행 후 꼬리물기 현상이 감지되는 경우에는 해당신호는 동작하지 않는다. 즉, 직진 신호 시간에도 직진 신호가 아닌 좌회전 신호가 동작할 수 있으며, 꼬리물기 현상이 없는 도로는 꼬리물기가 발생한 도로의 꼬리물기가 해제될 때까지 계속하여 소통이 원활한 차로를 순차적으로 개방할 수 있다.

또한, 도 7에 도시된 바와 같이 모든 방향의 도로 교통량이 비슷할 경우에는, 통상적인 신호 운영체제가 유지되고, 계속하여 상황 판단을 유지할 수 있다.

또한, 도 8에 도시된 바와 같이 한쪽 도로의 차량 통행량이 많은 경우에는, 차량이 많은 도로만 계속하여 진행 신호가 동작하고, 다른 도로에 차량이 진입하면 진입한 해당 차량만 빠르게 통과 시킨 후, 해당 신호를 차단하고, 다시 차량이 많은 도로의 신호를 동작시킨다.

따라서, 본 발명의 실시예에 따르면 각 교차로의 교통량 처리 능력을 대폭 향상시키고, 현재 사용되고 있는 신호등을 사용하여 장비 추가의 경제적 부담 없이 최신 인공지능형 시스템을 적용할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따르면 교차로에서 불필요하게 대기하는 시간을 획기적으로 줄여, 운전자의 시간과 에너지를 절약하고, 공회전 시간을 단축하여 환경오염을 크게 감소시키고, 교통량이 적은 경우나 야간시 신호 표시부의 전력을 대폭 줄여 절전 효과를 기대할 수 있다.

전술한 바와 같은 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시예에 관해 설명하였다. 그러나 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서는 여러 가지 변형이 가능하다. 본 발명의 기술적 사상은 본 발명의 전술한 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

110: 카메라
121: 교통신호 표시기
122: 횡단보도 신호기
130: 비전 영상분석 장치
140: 제어 및 데이터 인터페이스
150: 교통신호 제어기
161: 제1 통신 모듈
162: 타 신호등 제어기의 통신 모듈
165: 제2 통신 모듈
166: 무선 수동 콘트롤 장치
171: 루프 코일
172: 조도 센서
173: 기타 센서

Claims

교차로에 설치되는 카메라;
상기 교차로에 설치되는 신호등;
상기 카메라에서 촬영된 영상을 각 영역별로 구분하고, 상기 각 영역 별로 데이터를 추출하여 상기 추출된 프레임들을 비교하여 차량과 사람의 수, 움직임 또는 속도를 분석한 결과를 이용해 상기 신호등을 제어하는 제어 명령을 생성하는 비전 영상분석 장치;
상기 제어 명령을 수신하여 중계하는 제어 및 데이터 인터페이스; 및
상기 제어 및 데이터 인터페이스를 통해 수신한 상기 제어 명령에 의해 상기 신호등을 제어하는 교통신호 제어기;
를 포함하는 비전 영상분석을 이용한 인공지능 신호등 제어기.
청구항 1에 있어서,
상기 카메라는,
상기 교차로 상에서 동, 서, 남, 북 방향을 향해 각각 배치되어 촬영하거나, 차로 방향을 각각 촬영하는 비전 영상분석을 이용한 인공지능 신호등 제어기.
청구항 1에 있어서,
상기 비전 영상분석 장치는,
상기 영역을 교차로 내부 영역, 직진 차로 영역, 지나간 차로 영역, 횡단 대기 영역, 횡단 보도내 영역, 우회전 차로 영역 또는 좌회전 차로 영역으로 구분하는 비전 영상분석을 이용한 인공지능 신호등 제어기.
청구항 1에 있어서,
상기 비전 영상분석 장치는,
상기 각 영역의 차량 또는 사람의 수에 따라 상기 신호등을 제어하는 제어 명령을 생성하는 비전 영상분석을 이용한 인공지능 신호등 제어기.
청구항 1에 있어서,
타 신호등 제어기와 통신하는 제1 통신 모듈;
을 더 포함하고,
상기 비전 영상분석 장치는 상기 제1 통신 모듈을 통해 타 신호등 제어기의 신호등의 동작 상태 정보와 연동하여 상기 신호등을 제어하는 제어 명령을 송신하는 비전 영상분석을 이용한 인공지능 신호등 제어기.
청구항 1에 있어서,
외부 장치와 통신하는 제2 통신 모듈; 및
상기 제2 통신 모듈을 통해 통신하여 상기 인공지능 신호등 제어기를 제어하는 무선 수동 콘트롤 장치;
를 더 포함하고,
상기 제2 통신 모듈은 상기 교차로 내에 존재하는 사용자 단말 또는 차량 장치로 교차로 정보를 송신하는 비전 영상분석을 이용한 인공지능 신호등 제어기.
비전 영상분석 장치가 카메라에서 촬영된 영상을 각 영역별로 구분하는 제1 단계;
상기 비전 영상분석 장치가 상기 촬영된 영상에서 프레임들을 추출하는 제2 단계;
상기 비전 영상분석 장치가 상기 추출된 프레임들을 비교하여 차량과 사람의 수, 움직임 또는 속도를 분석하는 제3 단계;
상기 비전 영상분석 장치가 상기 분석 결과를 이용해 신호등을 제어하는 명령을 생성하는 제4 단계;
제어 및 데이터 인터페이스가 상기 제어 명령을 수신하여 중계하는 제5 단계; 및
교통신호 제어기가 상기 제어 및 데이터 인터페이스를 통해 수신한 상기 제어 명령에 의해 상기 신호등을 제어하는 제6 단계;
를 포함하는 비전 영상분석을 이용한 인공지능 신호등 제어 방법.
청구항 7에 있어서,
상기 제1 단계 이전에,
상기 카메라가 상기 교차로 상에서 동, 서, 남, 북 방향을 향해 각각 배치되어 촬영하거나, 차로 방향을 각각 촬영하는 단계;
를 더 포함하는 비전 영상분석을 이용한 인공지능 신호등 제어 방법.
청구항 7에 있어서,
상기 제1 단계는,
상기 비전 영상분석 장치가 상기 영역을 교차로 내부 영역, 직진 차로 영역, 지나간 차로 영역, 횡단 대기 영역, 횡단 보도내 영역, 우회전 차로 영역 또는 좌회전 차로 영역으로 구분하는 비전 영상분석을 이용한 인공지능 신호등 제어 방법.
청구항 7에 있어서,
상기 제4 단계는,
상기 비전 영상분석 장치가 상기 각 영역의 차량 또는 사람의 수에 따라 상기 신호등을 제어하는 제어 명령을 생성하는 비전 영상분석을 이용한 인공지능 신호등 제어 방법.