KR20180036433A - Illegal passengers detection method using image processing and surveillance camera using the same - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 영상처리를 이용한 부정승차 방지 감시방법 및 이를 이용한 감시카메라에 관한 것으로, 보다 상세하게는 역무원이 직접 부정승차를 감시하지 않고 감시카메라의 영상처리를 이용하여 지하철의 부정승차를 감시함으로써 감시인력을 최소화할 수 있고 부정승차 감시에 드는 비용을 절감할 수 있는 영상처리를 이용한 부정승차 방지 감시방법 및 이를 이용한 감시카메라에 관한 것이다. More particularly, the present invention relates to a surveillance camera for preventing illegal carriage using image processing, and more particularly, to a surveillance camera for monitoring illegal boarding of a subway by using image processing of a surveillance camera, And to a surveillance camera using the same. 2. Description of the Related Art
서울을 비롯한 대도시에 설치되는 지하철의 경우 개찰구를 부정으로 승차하는 사례가 많다. 서울시 지하철을 관리 감독하고 있는 서울메트로에서는 최근에 2주간 지하철 부정승차에 대한 특별 단속을 실시하기 위하여 지하철역 직원 외에 본사 직원 등 지원근무 인력 80여명을 추가로 투입하여 평소보다 31.8%가 증가된 부정승차 건수를 적발하였다. In the case of subways installed in large cities such as Seoul, there are many cases where a ticket gate is ridden without permission. In Seoul Metro, which supervises and supervises the subway system in Seoul, in order to carry out a special crackdown on subway riding for two weeks in recent years, it has added additional 80 support workers such as head office staff in addition to subway station staff, The number of cases was detected.
이와 같이 현재 지하철 부정승차를 적발할 수 있는 유일한 방법은 인권 보호 차원에서 역무원이 직접 부정승차하는 사람을 일일이 CCTV와 같은 감시카메라로 확인하는 것이다. 또한, 부정승차 관리 시스템도 최근에 개발되긴 하였지만, 개찰구를 전면 재설치해야 하는 등 비용에 무리가 크다.In this way, the only way to detect unauthorized subway riding at present is to check the people who are directly riding the station crews with surveillance cameras such as CCTV in order to protect human rights. In addition, the unauthorized riding management system has been recently developed, but the cost of re-installation of the wicket is inconvenient.
상술한 바와 같이, 현재 부정승차를 적발하기 위하여 역무원이 직접 투입되긴 하지만 인력투입으로 지하철 부정승차를 적발하는 것은 인력비용에 비해 적발 건수에 따른 벌금액이 합리적이지 못하여 장기 근무 시 오히려 적자일 확률이 높다. 또한, 승차권 없이 개찰구를 넘거나 비상 게이트를 통과하는 행위 등에 대한 단속은 사실상 어려운 상황이다. 따라서, 보다 개선된 부정승차 방지 감시방법 및 이를 이용한 감시카메라의 개발이 필요한 실정이다. As described above, although the station personnel are directly input to detect unauthorized riding, it is highly probable that the unauthorized riding of the subway due to the input of manpower results in a deficit in the case of long-term work . In addition, it is practically difficult to crack down on a ticket gate without passing a ticket or passing through an emergency gate. Therefore, there is a need for a more improved anti-riding monitoring method and a monitoring camera using the same.
본 발명은 역무원이 직접 부정승차를 감시하지 않고 감시카메라의 영상처리를 이용하여 지하철의 부정승차를 감시함으로써 감시인력을 최소화할 수 있고 부정승차 감시에 드는 비용을 절감할 수 있는 영상처리를 이용한 부정승차 방지 감시방법 및 이를 이용한 감시카메라를 제공하는 것이다.The present invention can minimize the monitoring personnel by monitoring the unauthorized riding of the subway by using the image processing of the surveillance camera without monitoring the unauthorized riding directly by the station personnel, And a surveillance camera using the same.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 본 발명에 의한 영상처리를 이용한 부정승차 방지 감시방법은 지하철의 개찰구에 설치된 감시카메라를 이용하여 부정승차를 하는 승객을 감시하기 위한 방법에 있어서, 상기 감시카메라를 이용하여 상기 개찰구 주변을 촬영한 영상을 획득하는 단계; 상기 획득한 영상에서 배경영상을 제외한 승객영상을 추출하는 단계; 상기 승객영상을 가산투영하여 머리와 몸을 영역분리하고, 상기 영역분리된 영상이 내측에 수용되는 2D 바운딩 박스를 생성하는 단계; 및 상기 2D 바운딩 박스를 구성하는 X좌표 및 Y좌표의 최대값 및 최소값이 비정상적으로 증가하거나 감소하는 경우, 부정승차로 검출하는 단계를 포함할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, there is provided a method for monitoring an unauthorized riding prevention using image processing according to the present invention is a method for monitoring a passenger who rides illegally by using a surveillance camera installed at a ticket gate of a subway, Acquiring an image of the vicinity of the ticket gate by using the image; Extracting a passenger image excluding the background image from the acquired image; Dividing the head and body by adding and projecting the passenger image, and creating a 2D bounding box in which the region separated image is accommodated inside; And detecting, when the maximum value and the minimum value of the X coordinate and the Y coordinate constituting the 2D bounding box abnormally increase or decrease, by a negative riding.
상기 부정승차가 검출될 경우, 상기 개찰구에서 알림신호가 울리거나 역무원에게 알리는 단계를 더 포함할 수 있다. And if the unauthorized riding is detected, a notification signal is sounded at the ticket gate or notified to the station attendant.
상기 추출된 승객영상을 이진화하여 흑백으로 분리하고, 상기 승객영상에 번호를 라벨링하는 단계를 더 포함할 수 있다.Separating the extracted passenger image into black and white, and labeling the passenger image with a number.
상기 가산투영은, 상기 승객영상의 머리 및 몸 영역의 분리점을 탐색하는 수평 가산투영; 및 상기 승객영상의 좌우 폭을 탐색하여 머리 및 몸 영역을 표시하는 수직 가산투영을 포함할 수 있다.Wherein the addition projection includes a horizontal addition projection for searching a separation point of the head and body regions of the passenger image; And a vertical addition projection for searching the width of the passenger image to display head and body regions.
상기 영역분리된 승객영상은, 전체 영상과 추출된 승객영상의 면적 비율, 머리와 몸의 길이 비율, 머리와 몸의 면적 비율이 미리 정해진 범위 내이면 사람으로 인식될 수 있다.The area separated passenger image can be recognized as a person if the area ratio of the entire image and the extracted passenger image, the head-to-body ratio, and the head and body area ratio are within a predetermined range.
상기 X좌표 및 Y좌표는 부정승차 임계값이 미리 설정되고, 상기 부정승차 임계값을 벗어날 경우 부정승차로 검출될 수 있다.The X coordinate and Y coordinate may be detected as a no-ride threshold, and may be detected as a no-ride if the un-ride threshold is exceeded.
본 발명의 실시예에 따르면, 역무원이 직접 부정승차를 감시하지 않고 감시카메라의 영상처리를 이용하여 지하철의 부정승차를 감시함으로써 감시인력을 최소화할 수 있고 부정승차 감시에 드는 비용을 절감할 수 있다.According to the embodiment of the present invention, it is possible to minimize the surveillance workforce and reduce the cost of monitoring illegal riding by monitoring the illegal riding of the subway by using the image processing of the surveillance camera without directly monitoring the unjust riding .
도 1은 부정승차를 영상처리로 인식할 수 있는 예시를 보인 도면.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상처리를 이용한 부정승차 방지 감시방법을 보인 순서도.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 승객영상에 2D 바운딩 박스를 생성한 것을 보인 도면.
도 4는 서 있는 승객에게 2D 바운딩 박스를 생성한 것을 보인 도면.
도 5는 개찰구 밑으로 기어들어가는 승객에게 2D 바운딩 박스를 생성한 것을 보인 도면.
도 6은 부정승차를 방지하기 위해 감시카메라가 설치된 것을 보인 도면.
도 7은 부정승차 방지를 위한 감시카메라의 활용예를 보인 도면.
1 is a diagram showing an example in which an unauthorized riding can be recognized as image processing.
2 is a flowchart showing a method of monitoring illegal boarding using image processing according to an embodiment of the present invention.
3 shows a 2D bounding box created in a passenger image according to an embodiment of the present invention.
Figure 4 shows a 2D bounding box created for a standing passenger.
Figure 5 shows a 2D bounding box created for a passenger crawling beneath a turnstile.
6 is a view showing that a surveillance camera is installed to prevent illegal boarding.
7 is a view showing an example of utilization of a surveillance camera for preventing illegal riding.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The present invention is capable of various modifications and various embodiments, and specific embodiments are illustrated in the drawings and described in detail in the detailed description. It is to be understood, however, that the invention is not to be limited to the specific embodiments, but includes all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention. DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.The terms first, second, etc. may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함한다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terminology used in this application is used only to describe a specific embodiment and is not intended to limit the invention. The singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In the present application, the terms "comprises", "having", and the like are used to specify that a feature, a number, a step, an operation, an element, a component, But do not preclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, operations, elements, components, or combinations thereof.
이하, 본 발명에 의한 보조보행기의 일 실시예를 첨부도면을 참조하여 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENT Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Referring to the accompanying drawings, the same or corresponding elements are denoted by the same reference numerals, A description thereof will be omitted.
도 1은 부정승차를 영상처리로 인식할 수 있는 예시를 보인 도면이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상처리를 이용한 부정승차 방지 감시방법을 보인 순서도이다.FIG. 1 is a diagram showing an example of recognizing a negative riding as image processing, and FIG. 2 is a flowchart illustrating a method of preventing illegal riding using image processing according to an embodiment of the present invention.
이에 도시된 바에 따르면, 지하철 부정승차의 사례는 크게 다음과 같다. (1) 개찰구를 넘거나 밑으로 기어 들어가는 방법, (2) 승차권 없이 개찰구를 넘는 방법, (3) 앞사람이 교통카드를 태그할 때 뒷사람이 붙어서 같이 들어가는 방법이다. 이는 도 1에 잘 도시되어 있다.As shown in the figure, the cases of illegal riding in the subway are as follows. (1) how to get past the ticket gate or go under the gear, (2) how to cross the ticket gate without a ticket, and (3) how to tag the traffic card with the person behind. This is well illustrated in FIG.
도 2를 참조하면, 본 발명에 의한 영상처리를 이용한 부정승차 방지 감시방법은 감시카메라를 이용하여 상기 개찰구 주변을 촬영한 영상을 획득하는 단계(S10); 상기 획득한 영상에서 배경영상을 제외한 승객영상을 추출하는 단계(S30); 상기 승객영상을 가산투영하여 머리와 몸을 영역분리하고, 상기 영역분리된 영상이 내측에 수용되는 2D 바운딩 박스를 생성하는 단계(S60, S80); 및 상기 2D 바운딩 박스를 구성하는 X좌표 및 Y좌표의 최대값 및 최소값이 비정상적으로 증가하거나 감소하는 경우, 부정승차로 검출하는 단계(S100)를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 2, the illegal carriage prevention monitoring method using image processing according to the present invention includes the steps of (S10) acquiring an image of the periphery of the ticket gate using a surveillance camera; Extracting a passenger image excluding the background image from the acquired image (S30); A step (S60, S80) of creating a 2D bounding box in which the passenger image is additionally projected to divide the head and the body into regions and the region separated image is accommodated inside; And S100 if the maximum and minimum values of the X coordinate and the Y coordinate forming the 2D bounding box abnormally increase or decrease.
먼저, 도 6에 도시된 감시카메라는 개찰구 주변을 촬영하고, 개찰구 주변의 영역을 영상으로 촬영하여 획득한다(S10). 획득한 영상포맷은 YCbCr 에서 그레이스케일로 변경된다. 여기에서, YCbCr 은 영상 시스템에서 사용되는 색공간의 일종이다. Y 는 휘도 성분이며 Cb 와 Cr 은 색차 성분이다. First, the surveillance camera shown in FIG. 6 photographs the area around the turnstile, and acquires the region around the turnstile by imaging (S10). The acquired image format is changed from YCbCr to grayscale. Here, YCbCr is a kind of color space used in the image system. Y is a luminance component, and Cb and Cr are chrominance components.
다음으로, 변환된 영상포맷은 전체영상을 포함하는데, 이 중에서 배경영상을 제외한 승객영상이 추출된다(S30). 추출된 승객영상은 이진화에 의해 흑백으로 분리가 될 수 있다(S40). 예를 들어, 흑은 0, 백은 1로 표시하여 승객영상을 이진화 영상으로 변환시킨다. 여기에서, 승객영상에는 타 승객영상과 구별하기 위해 번호가 라벨링된다(S50). Next, the converted image format includes the entire image, and the passenger image excluding the background image is extracted (S30). The extracted passenger image can be separated into black and white by binarization (S40). For example, black is represented as 0 and white is represented as 1 to convert the passenger image into a binary image. Here, the passenger image is labeled with a number to distinguish it from other passenger images (S50).
이후, 획득된 이진화 영상은 가산투영하여 영역 분리가 될 수 있다(S60). 여기에서, 가산투영은, 승객영상의 머리 및 몸 영역의 분리점을 탐색하는 수평 가산투영; 및 승객영상의 좌우 폭을 탐색하여 머리 및 몸 영역을 표시하는 수직 가산투영을 포함할 수 있다. Thereafter, the obtained binarized image may be subjected to addition projection so as to be region separation (S60). Here, the addition projection includes a horizontal addition projection for searching a separation point of the head and body regions of the passenger image; And a vertical addition projection for searching the width of the passenger image to display head and body regions.
다음으로, 영역 분리된 영상에는 사람 인식 알고리즘이 가동된다(S70). 사람 인식 알고리즘은 (1) 전체 영상과 추출된 승객영상의 면적 비율, (2) 머리와 몸의 길이 비율, (3) 머리와 몸의 면적 비율이 미리 정해진 범위 내이면 사람으로 인식되도록 설정될 수 있다. Next, a human recognition algorithm is activated for the segmented image (S70). The human recognition algorithm can be set to be recognized as a person if (1) the area ratio of the entire image to the extracted passenger image, (2) the head to body length ratio, and (3) have.
상기 사람 인식 알고리즘을 거쳐 승객영상이 사람으로 인식되면, 도 3에서와 같이 2D 바운딩 박스가 생성된다(S80). 2D 바운딩 박스는 X축 좌표의 Xmin, Xmax 의 픽셀 좌표값과 Y축 좌표의 Ymin, Ymax 에 선을 넣어 배경 차분으로 분리된 사람이 수용되도록 생성될 수 있다. When the passenger image is recognized as a person through the human recognition algorithm, a 2D bounding box is created as shown in FIG. 3 (S80). The 2D bounding box can be created to accommodate a person separated into background differences by placing a line at X min , X max pixel coordinate values of the X axis coordinates and Y min , Y max of the Y axis coordinates.
다음으로, 부정승차 인식 알고리즘이 가동된다(S90). 부정승차 인식 알고리즘은 사람이 서 있는 상태와 부정승차 상태의 X좌표 및 Y좌표의 특징으로 이용하여 부정승차를 검출하도록 설정된다. Next, the unauthorized riding recognition algorithm is activated (S90). The unauthorized riding recognition algorithm is set up to detect unauthorized riding using the characteristic of the X-coordinate and the Y-coordinate of the standing state and the unauthorized riding state.
보다 구체적으로 설명하면, 좌표값의 변화가 크고 좌표값이 증가하는 형태인 Xmin, Ymax 를 이용하여 부정승차 임계값이 미리 설정되고, 부정승차 임계값이 크게 변화하면 부정승차 상태라고 검출할 수 있는 것이다(S100). More specifically, the unjust ride threshold is set in advance by using Xmin and Ymax , in which the coordinate value is large and the coordinate value is increased. When the unjust ride threshold is greatly changed, (S100).
예를 들어, 정상적으로 서서 지나가는 승객은 도 4에서와 같이 정상 범위내의 좌표값을 가진다. 하지만, 상술한 부정승차 사례 중, (1) 개찰구를 넘거나 밑으로 기어 들어가는 방법(도 5 참조) - Y좌표의 부정승차 임계값 변화, (2) 승차권 없이 개찰구를 넘는 방법 - Y좌표의 부정승차 임계값 변화, (3) 앞사람이 교통카드를 태그할 때 뒷사람이 붙어서 같이 들어가는 방법 - X좌표의 부정승차 임계값 변화를 통해 부정승차 상태를 검출할 수 있다. For example, passengers normally standing up have coordinate values in the normal range as in Fig. (1) a method of exceeding or crawling down the ticket gate (see FIG. 5) - a change of the unauthorized boarding threshold of the Y coordinate, (2) a method of crossing the ticket gate without a ticket, (3) When the person tagging a traffic card is tagged with the person behind him - It is possible to detect the illegality of the riding situation by changing the illegal riding threshold value of the X coordinate.
끝으로, 승객이 부정승차를 하는 것으로 검출되면, 개찰구에 신호를 전달하여 알림신호(사이렌 등)가 울리도록 하거나 역무원에게 알린다(S110). Finally, when it is detected that the passenger is making an illegal ride, the signal is transmitted to the ticket gate so that a notification signal (siren or the like) is sounded or notified to the station staff (S110).
도 6은 부정승차를 방지하기 위해 감시카메라가 설치된 것을 보인 것이며, 도 7은 부정승차를 방지를 위한 감시카메라의 활용하여 개찰구 밑으로 기어 들어가는 것을 검출하는 것을 보인 것이다. FIG. 6 shows that a surveillance camera is installed to prevent unauthorized riding, and FIG. 7 shows that a surveillance camera is used to prevent unauthorized riding, thereby detecting a crawling under the wicket.
이상에서 살펴본 바와 같이, 감시카메라에서 승객영상을 획득하고 부정승차 인식 알고리즘을 통하여 부정승차를 검출할 수 있기 때문에, 역무원이 직접 부정승차를 감시하지 않고 감시카메라의 영상처리를 이용하여 지하철의 부정승차를 감시함으로써 감시인력을 최소화할 수 있고 부정승차 감시에 드는 비용을 절감할 수 있다. As described above, since the surveillance camera acquires the passenger image and can detect the unauthorized riding through the irregular riding recognition algorithm, the station personnel can directly monitor the unjust riding and use the image processing of the surveillance camera, Monitoring personnel can be minimized and the cost of monitoring illegal riding can be reduced.
상기에서는 본 발명의 특정의 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit or scope of the present invention as set forth in the following claims It will be understood that the invention may be modified and varied without departing from the scope of the invention.
Claims (7)
상기 감시카메라를 이용하여 상기 개찰구 주변을 촬영한 영상을 획득하는 단계;
상기 획득한 영상에서 배경영상을 제외한 승객영상을 추출하는 단계;
상기 승객영상을 가산투영하여 머리와 몸을 영역분리하고, 상기 영역분리된 영상이 내측에 수용되는 2D 바운딩 박스를 생성하는 단계; 및
상기 2D 바운딩 박스를 구성하는 X좌표 및 Y좌표의 최대값 및 최소값이 비정상적으로 증가하거나 감소하는 경우, 부정승차로 검출하는 단계를 포함하는 영상처리를 이용한 부정승차 방지 감시방법.A method for monitoring a passenger boarding a train by using a surveillance camera installed at a ticket gate of a subway,
Acquiring an image of the vicinity of the ticket gate using the surveillance camera;
Extracting a passenger image excluding the background image from the acquired image;
Dividing the head and body by adding and projecting the passenger image, and creating a 2D bounding box in which the region separated image is accommodated inside; And
Detecting an abnormal riding when the maximum value and the minimum value of the X coordinate and the Y coordinate constituting the 2D bounding box abnormally increase or decrease.
상기 부정승차가 검출될 경우, 상기 개찰구에서 알림신호가 울리거나 역무원에게 알리는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상처리를 이용한 부정승차 방지 감시방법.The method according to claim 1,
Further comprising the step of informing a station attendant of a warning signal or a warning signal at the ticket gate when the illegal boarding is detected.
상기 추출된 승객영상을 이진화하여 흑백으로 분리하고, 상기 승객영상에 번호를 라벨링하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상처리를 이용한 부정승차 방지 감시방법.The method according to claim 1,
Further comprising the steps of: binarizing the extracted passenger image and separating the passenger image into black and white, and labeling the passenger image with a number.
상기 가산투영은,
상기 승객영상의 머리 및 몸 영역의 분리점을 탐색하는 수평 가산투영; 및
상기 승객영상의 좌우 폭을 탐색하여 머리 및 몸 영역을 표시하는 수직 가산투영을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상처리를 이용한 부정승차 방지 감시방법.The method according to claim 1,
The addition projection
A horizontal addition projection for searching a separation point of the head and body regions of the passenger image; And
And a vertical addition projection for searching the width of the passenger image and displaying head and body regions.
상기 영역분리된 승객영상은,
전체 영상과 추출된 승객영상의 면적 비율, 머리와 몸의 길이 비율, 머리와 몸의 면적 비율이 미리 정해진 범위 내이면 사람으로 인식되는 것을 특징으로 하는 영상처리를 이용한 부정승차 방지 감시방법.The method according to claim 1,
The area-separated passenger image may include:
Wherein a ratio of the area of the entire image to the extracted passenger image, the ratio of the length of the head and the body, and the area ratio of the head and the body are within a predetermined range.
상기 X좌표 및 Y좌표는 부정승차 임계값이 미리 설정되고, 상기 부정승차 임계값을 벗어날 경우 부정승차로 검출되는 것을 특징으로 하는 영상처리를 이용한 부정승차 방지 감시방법.The method according to claim 1,
Wherein the X coordinate and the Y coordinate are set in advance to a no-ride threshold and are detected as a no-ride if the deviation exceeds the un-ride threshold.
A surveillance camera using the illegal ride prevention monitoring method using the image processing according to any one of claims 1 to 6.
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Cited By (6)
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|---|---|---|---|---|
| KR20200134667A (en) * | 2019-05-23 | 2020-12-02 | 박성진 | Illegal ride detection system and method using irreversible function to protect privacy |
| CN112026686A (en) * | 2019-06-04 | 2020-12-04 | 上海汽车集团股份有限公司 | Method and device for automatically adjusting position of vehicle seat |
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