KR20180041999A - 교통 정보 수집 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

교통 정보 수집 시스템 및 방법이 개시된다. 교통 정보 수집 시스템은, 영상 수집부, 물체 추출부, 물체 등록부, 물체 유형 판단부, 및 통과 대수 산출부를 포함한다. 영상 수집부는 미리 설정된 검지 영역의 3차원 영상을 수집하고, 물체 추출부는 검지 영역 노면의 노면 프로파일을 이용하여 노면 상의 물체를 추출하고, 물체 등록부는 이전 수집된 영상과 비교하여 새로 추출된 물체가 검지되는 경우 등록하고 기존 물체가 사라지는 경우 삭제하고, 물체 유형 판단부는 등록된 물체의 유형을 판단하며, 통과 대수 산출부는 등록된 물체가 차량으로 판단되는 경우 검지 영역을 통과하는 차량의 통과 대수를 산출한다. 이러한 구성에 의하면, 검지 영역의 3차원 영상을 촬영하고, 촬영된 3차원 영상의 영상 처리를 통해 판단된 차량들을 추적함으로써, 차량 주행 위치의 교통 상황에 관계없이 정확한 교통 정보를 용이하게 수집할 수 있게 된다.

Description

교통 정보 수집 시스템 및 방법 {SYSTEM AND METHOD FOR COLLECTING TRAFFIC INFORMATION}

본 발명은 정보 수집 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 차량 주행이 가능한 장소에서 교통 상황에 대한 정보를 수집하기 위한 시스템에 관한 것이다.

차량으로 인한 교통량의 급속한 증가와 더불어 도로나 주차장 등과 같이 차량 주행이 가능한 장소에서의 교통 정보는 다양한 분야에서 유용하게 이용되고 있으며, 현재 여러 가지 방법을 통하여 수집되고 있다.

대표적으로, 차량 검지를 위해 사용되는 매설식 루프 센서와 지자기 센서를 이용하는 방법을 예로 들 수 있다. 그러나 이러한 방법들은 차량이 정체되거나 정지하여 차량 간격이 좁아지는 경우, 센서의 민감도에 따라 검지 오류가 빈번히 발생하여 차량의 통과 대수를 위한 목적으로 적용이 어려운 문제점이 있다.

또한, 최근 차체의 경량화 등으로 인하여 자장의 영향을 주지 않는 소재의 사용이 증가됨에 따라 루프센서와 지자기를 사용한 차량 검지가 점점 더 어려워지고 있다.

최근에는 광학식 카메라가 ITS 교통분야에 활발하게 적용되고 있으나, 광학식 카메라 역시 단순한 교통 정보 산출 목적으로 활용하는 데는 큰 문제가 없으나, 차량 통과 대수를 정확히 판독하는 것과 같은 목적으로 사용하기에는 한계가 있다.

본 발명은 상술한 종래의 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 차량 주행 위치의 교통 상황에 관계없이 정확한 교통 정보를 용이하게 수집할 수 있는 교통 정보 수집 시스템 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 교통 정보 수집 시스템은, 영상 수집부, 물체 추출부, 물체 등록부, 물체 유형 판단부, 및 통과 대수 산출부를 포함한다.

영상 수집부는 미리 설정된 검지 영역의 3차원 영상을 수집하고, 물체 추출부는 검지 영역 노면의 노면 프로파일을 이용하여 노면 상의 물체를 추출하고, 물체 등록부는 이전 수집된 영상과 비교하여 새로 추출된 물체가 검지되는 경우 등록하고 기존 물체가 사라지는 경우 삭제하며, 물체 유형 판단부는 등록된 물체의 유형을 판단하고, 통과 대수 산출부는 등록된 물체가 차량으로 판단되는 경우 검지 영역을 통과하는 차량의 통과 대수를 산출한다.

이러한 구성에 의하면, 검지 영역의 3차원 영상을 촬영하고, 촬영된 3차원 영상의 영상 처리를 통해 판단된 차량들을 추적함으로써, 차량 주행 위치의 교통 상황에 관계없이 정확한 교통 정보를 용이하게 수집할 수 있게 된다.

이때, 차량의 이동 방향을 판단하는 이동 방향 판단부를 더 포함할 수 있으며, 통과 대수 산출부는 검지 영역을 통과하는 차량의 방향별 통과 대수를 산출할 수 있다. 이러한 구성에 의하면, 서로 다른 방향으로 주행하는 차량들에 대해서도 각각 방향별 통과 대수를 산출할 수 있게 된다.

또한, 검지 영역에서의 물체의 점유 시간을 판단하는 점유 시간 판단부를 더 포함할 수 있다. 이러한 구성에 의하면, 물체의 점유 시간을 이용하여 검지 영역에서의 사고 등의 이상 상황을 검출할 수 있게 된다.

또한, 차량의 주행 궤적을 산출하는 주행 궤적 산출부를 더 포함할 수 있다. 이러한 구성에 의하면, 검지 영역에서의 차량 통과 대수는 물론, 검지 영역 내에서의 교통 상황까지 파악할 수 있게 된다.

또한, 영상 수집부의 화각 변화를 검출하는 화각 변화 검출부를 더 포함할 수 있으며, 화각 변화를 보정하는 화각 보정부를 더 포함할 수 있다. 이러한 구성에 의하면, 영상 수집부에 의도하지 않은 화각 변화가 발생한 경우에도 이를 즉시 반영하여 정상적인 교통 정보의 수집을 계속할 수 있게 된다.

또한, 화각 변화에 따라 영상 수집부를 이동시키는 이동부를 더 포함할 수 있다. 이러한 구성에 의하면, 화각 변화가 지속적이거나 화각 변화의 정도가 큰 경우에도 정상적인 교통 정보의 수집을 계속할 수 있게 된다.

아울러, 상기 시스템을 방법의 형태로 구현한 발명이 개시된다.

본 발명에 의하면, 검지 영역의 3차원 영상을 촬영하고, 촬영된 3차원 영상의 영상 처리를 통해 판단된 차량들을 추적함으로써, 차량 주행 위치의 교통 상황에 관계없이 정확한 교통 정보를 용이하게 수집할 수 있게 된다.

또한, 서로 다른 방향으로 주행하는 차량들에 대해서도 각각 방향별 통과 대수를 산출할 수 있게 된다.

또한, 물체의 점유 시간을 이용하여 검지 영역에서의 사고 등의 이상 상황을 검출할 수 있게 된다.

또한, 검지 영역에서의 차량 통과 대수는 물론, 검지 영역 내에서의 교통 상황까지 파악할 수 있게 된다.

또한, 영상 수집부에 의도하지 않은 화각 변화가 발생한 경우에도 이를 즉시 반영하여 정상적인 교통 정보의 수집을 계속할 수 있게 된다.

또한, 화각 변화가 지속적이거나 화각 변화의 정도가 큰 경우에도 정상적인 교통 정보의 수집을 계속할 수 있게 된다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 정보 수집 시스템의 개략적인 블록도.
도 2는 도로 또는 차량의 주행이 가능한 장소(주차장 등)에서의 영상 수집부 설치도의 예.
도 3은 도 2를 보다 상세하게 도시한 평면도.
도 4는 도 1의 교통 정보 수집 시스템의 실제 구현 예가 도시된 개략적인 블록도.
도 5는 도 4의 교통 정보 수집 시스템이 수행하는 교통 정보 수집 방법의 개략적인 흐름도.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 정보 수집 시스템의 개략적인 블록도이다. 도 1에서 교통 정보 수집 시스템(100)은, 영상 수집부(110), 물체 추출부(120), 물체 등록부(130), 물체 유형 판단부(140), 통과 대수 산출부(150), 이동 방향 판단부(160), 점유 시간 판단부(170), 주행 궤적 산출부(180), 화각 변화 검출부(190), 화각 보정부(200), 및 이동부(210)를 포함한다.

영상 수집부(110)는 미리 설정된 검지 영역의 3차원 영상을 수집한다. 영상 수집부(110)는 도로 또는 차량의 주행이 가능한 장소(주차장 등)에서 지면 상부에 설치된 3차원 깊이 측정 카메라를 포함할 수 있으며, 이를 이용하여 노면상의 물체를 감지하여 차량을 판독할 수 있게 된다. 이때, 3차원 깊이 측정 카메라는 다양한 광원을 적용하여 검지거리, 검지영역 및 설치비용 등 사용목적에 맞게 최적화하여 사용할 수 있다.

도 2는 도로 또는 차량의 주행이 가능한 장소(주차장 등)에서의 영상 수집부 설치도의 예이고, 도 3은 도 2를 보다 상세하게 도시한 평면도이다. 도 2 및 도 3에서, 지면상의 일정높이에 3차원 깊이측정 카메라(110)를 포함하는 차량검지장치(100)를 설치하면 렌즈의 화각과 높이에 의해 지면상의 촬영영역(검지영역)이 결정된다. 렌즈 화각이 90°이고 높이가 5m인 경우 지면상에 10M×10M의 촬영영역(검지영역)이 설정된다.

차량검지장치(100)가 수직방향으로 설치되면, 화소의 가운데 점을 기준으로 종방향으로는 차로구분 가상선이 되고, 횡방향은 영역구분 가상선이 된다. 횡방향 가상선은 차량이 연속하여 진입하여 바짝 붙여 주행하는 경우 차량을 구분하기 위한 가상선이 된다.

물체 추출부(120)는 검지 영역 노면의 노면 프로파일을 이용하여 노면 상의 물체를 추출하고, 물체 등록부(130)는 는 이전 수집된 영상과 비교하여 새로 추출된 물체가 검지되는 경우 등록하고 기존 물체가 사라지는 경우 삭제하고, 물체 유형 판단부(140)는 등록된 물체의 유형을 판단한다.

통과 대수 산출부(150)는 등록된 물체가 차량으로 판단되는 경우 검지 영역을 통과하는 차량의 통과 대수를 산출하고, 이동 방향 판단부(160)는 차량의 이동 방향을 판단한다. 이때, 통과 대수 산출부(150)는 검지 영역을 통과하는 차량의 방향별 통과 대수를 산출할 수 있다.

점유 시간 판단부(170)는 검지 영역에서의 물체의 점유 시간을 판단하고, 주행 궤적 산출부(180)는 차량의 주행 궤적을 산출한다.

이러한 구성들을 이용하여, 교통 정보 수집 시스템(100)은 3차원 영상들을 처리하여 노면상의 물체의 유무 판단, 움직이는 물체 중 차량 판독을 수행할 수 있게 된다.

또한, 차량의 속도, 길이, 높이를 포인트 클라우드 데이터가 포함된 복수의 프레임에서 획득하여, 차량의 대수의 계수, 주행방향(역주행)의 판단, 차량 상부의 면적 계산, 차량의 주행 궤적, 검지구간에서의 차량의 점유시간 계산, 이상물체 감지( 정지차량, 2륜차, 사람, 낙하물), 트리거 신호 발생 등을 수행할 수 있게 된다.

보다 구체적으로 예와 함께 살펴보자면, 도 2 및 도 3에서 차량 혹은 사람 등 물체가 검지영역에 들어오면 진입방향과 진입위치와 함께 추적객체로 등록된다. 추적객체가 반대 방향까지 가서 탈출하지 않고 후진하여 탈출하는 경우 추적객체는 자동폐기 된다. 추적객체 반대방향으로 완전히 탈출하면 주행정보와 객체유형에 따라 출력하고 계수한다. 추적객체가 검지 영역 내에 진입 후 일정기간 움직이지 않으면 객체의 유형에 따라 경보를 발생한다.

화각 변화 검출부(190)는 영상 수집부의 화각 변화를 검출하며, 검출된 결과에 따라 화각 보정부(200)는 화각 변화를 보정할 수 있다. 보다 상세하게는, 화각 변화 검출부(110)는 3차원 깊이측정 카메라와 함께 경사센서나 지자기 센서를 포함하여 측정 화각의 변화를 판독할 수 있으며, 화각 보정부(200)는 3차원 포인트 클라우드 좌표 변환시 이를 화각보정을 위해 사용할 수 있다.

이동부(210)는 화각 변화에 따라 영상 수집부(110)를 이동시킬 수 있다. 보다 상세하게는, 경사센서와 지자기 센서에 더하여 팬/틸트 장치를 부착하여 카메라의 각도와 방향을 검지영역으로 자동 재조종할 수 있다.

이하, 보다 구체적인 예와 함께 상기 실시예를 더욱 상세하게 설명한다.

도 4는 도 1의 교통 정보 수집 시스템의 실제 구현 예가 도시된 개략적인 블록도이다. 도 4에서 교통 정보 수집 시스템은 3차원 깊이 측정 카메라 기반 차량검지 장치(300)로 구현되며, 3차원 깊이 측정 카메라 기반 차량검지 장치(300)는 렌즈부(310), 광원(320), 수광부(330), 제어 및 수집부(340), 3차원 영상처리부(350), 3축 경사센서 및 3축 지자기 센서(360), 통신부(370), 팬/틸트(380), 및 Flash Storage(390)를 포함하는 것을 확인할 수 있다.

이때, 렌즈부(310)는 측정하려는 거리와 검지영역에 따라 화각이 다른 렌즈를 부착할 수 있으며, 광원(320)은 측정거리에 따라 적외선 레이저 다이오드나 적외선 LED를 사용하고, 광원을 구동하기 위한 전력회로를 포함하여 구성될 수 있다.

수광부(330)는 광원(320)을 일정한 변조 주파수로 제어하고, 모든 화소에 대해 렌즈부(310)를 통과한 변조된 광원과의 위상 차이를 구해 각 화소의 반사되는 물체와의 거리를 측정하여 출력한다.

제어 및 수집부(340)는 수광부(330)에서 출력되는 3차원 영상과 3축 경사센서 및 3축 지자기센서(360)의 데이터를 수집하고, 3차원 영상처리부(350)에서 검지한 자료를 출력하며, 트리거 신호를 발생한다.

3차원 영상처리부(350)는 3차원 영상과 3축 경사센서 및 3축 지자기센서(360)에서 수집한 자료를 바탕으로 차량과 차량이 아닌 물체, 정지된 물체를 판독하고 출력한다.

통신부(370)는 유선 및 무선통신 장치로 구성되어 검지장치에서 판독한 자료를 출력하거나 검지장치를 제어하기 위한 목적으로 사용되고, 팬/틸트(380)는 필요에 따라 검지장치의 화각을 제어하기 위해 사용되며, Flash Storage(390)는 저장장치로서 초기 설정값 검지자료를 저장한다.

도 5는 도 4의 교통 정보 수집 시스템이 수행하는 교통 정보 수집 방법의 개략적인 흐름도이다. 도 5에서, 3차원 영상은 다음과 같은 과정으로 처리된다.

먼저, 제어 및 수집부(340)에서는 수광부(330)에서 측정한 3차원 영상과 함께 경사센서, 지자기 센서로부터 자료를 수집한다. 수집과정에서 지자기 센서의 방향이 초기값에 비해 과도하게 틀어지거나, 경사센서의 각이 초기값에 비해 과도하게 틀어진 경우 오류를 발생하고 처리과정을 종료한다. 제어 및 수집부(340)에서 수집된 3차원 영상은 반사된 물체의 빛의 광도와 거리가 픽셀단위로 출력된다.

3차원 포인트 클라우드 변환은 수광부(330)의 렌즈 화각과 가운데 픽셀을 기준으로 모든 픽셀의 화각을 계산한 후 각 화각으로부터 삼각함수를 사용하여 각 방향별 x, y, x 좌표를 계산한다. 본 발명에서는 화각보정을 위해 3축 경사계를 검지장치에 내장하여 설치과정과 운영 중에 발생하는 약간의 화각변화는 3축 경사센서에서 획득한 방향별 경사각을 사용하여 보정한다.

3차원 포인트 클라우드 데이터는 배경을 지우기 위해 초기 노면 프로파일이 필요하다. 배경 지우기는 초기노면 프로파일로부터 일정크기 이상의 깊이 값과 경계선을 초과하는 좌표를 제거하며 노면상에 있는 물체만 남기기 위한 과정이다.

초기노면 프로파일이 없는 경우 초기노면 프로파일 획득과정이 필요하다. 초기 노면 프로파일 측정과정에서 초기 노면 프로파일과 함께 경사 센서와 지자기 센서로부터 초기 기울기와 방향을 산출하여 저장장치에 기록한다.

노상의 물체 판독과정은 배경이 지워진 3차원 좌표로부터 물체를 판독하는 과정으로 일정크기 이하의 물체는 필터링한다. 판독된 물체는 물체 추적기법을 적용하여 새로이 검지된 물체 등록하고, 사라진 물체는 제거하는 방법으로 물체의 이동방향과 이동거리를 산정하고, 속도와 물체의 면적, 높이를 계산한다.

검지된 물체가 일정시간 움직이지 않고 있는 경우 정지물체 인식처리과정을 통해 도로에 떨어진 낙하물인지 정지된 차량인지 구분하여 경고 트리거 신호를 발생한다.

최종적으로 물체가 검지영역을 탈출하는 경우 물체가 차량인 경우 방향별 통과 대수를 계수하고, 이동경로, 통과시간을 출력하며, 차량이 아닌 경우 물체의 유형정보를 판독하여 출력하고, 필요에 따라 경보신호를 트리거 한다.

본 발명에서는, 도로 또는 차량의 주행이 가능한 장소(주차장 등)를 지나는 차량을 검지하기 위해 차량 주행위치의 상부에 3차원 깊이 측정 카메라를 설치하여 촬영하고 3차원 영상처리를 통해 물체의 이동속도, 길이, 높이, 단면적을 측정하여 차량과 차량이 아닌 물체를 판독하며, 차량의 경우, 차량의 주행 방향, 차량 상부의 면적, 차량의 주행 궤적, 정차유무, 검지구간에서의 차량의 점유시간을 판독하고, 차량이 아닌 물체인 경우 경보신호를 발생하는 차량검지 장치를 제시한다.

본 발명은 3차원 깊이측정 카메라로 구비된 촬영부를 지면에서 이격시켜 설치하여 도로 또는 차량의 주행이 가능한 장소(주차장 등)에서 지면상에 존재하는 물체와 차량을 감지하도록 구비되므로, 구조가 간단하여 설치가 용이하며, 도로를 차단하지 않고 수월하게 유지보수를 수행할 수 있으며, 설치 및 유지 비용의 소모를 절감할 수 있는 효과를 얻을 수 있다.

또한, 본 발명의 차량검지부는 3차원 포인트 클라우드 데이터로부터 지면상의 검지영역 내의 모든 물체를 검지할 수 있어, 지면상에 움직이는 물체와 움직이지 않는 물체를 구분할 수 있다.

또한, 물체의 크기를 알 수 있어, 차량과 차량이 아닌 물체를 구분할 수 있고, 차량이 아닌 사람, 낙하물, 이륜차들을 판독할 수 있어 자동차 전용에 활용할 경우 경보신호를 발생할 수 있다.

또한, 검지영역 내의 물체에 대해 속도와 관계없이 움직이는 방향과 궤적을 추적할 수 있어 진입과 탈출하는 차량의 정확한 대수 계수가 가능하다.

본 발명이 비록 일부 바람직한 실시예에 의해 설명되었지만, 본 발명의 범위는 이에 의해 제한되어서는 아니 되고, 특허청구범위에 의해 뒷받침되는 상기 실시예의 변형이나 개량에도 미쳐야 할 것이다.

100: 교통 정보 수집 시스템
110: 영상 수집부
120: 물체 추출부
130: 물체 등록부
140: 물체 유형 판단부
150: 통과 대수 산출부
160: 이동 방향 판단부
170: 점유 시간 판단부
180: 주행 궤적 산출부
190: 화각 변화 검출부
200: 화각 보정부
210: 이동부
300: 3차원 깊이 측정 카메라 기반 차량검지 장치
310: 렌즈부
320: 광원
330: 수광부
340: 제어 및 수집부
350: 3차원 영상처리부
360: 3축 경사센서 및 3축 지자기 센서
370: 통신부
380: 팬/틸트
390: Flash Storage

Claims (12)

1. 미리 설정된 검지 영역의 3차원 영상을 수집하는 영상 수집부;
   상기 검지 영역 노면의 노면 프로파일을 이용하여 상기 노면 상의 물체를 추출하는 물체 추출부;
   이전 수집된 영상과 비교하여 새로 추출된 물체가 검지되는 경우 등록하고 기존 물체가 사라지는 경우 삭제하는 물체 등록부;
   상기 등록된 물체의 유형을 판단하는 물체 유형 판단부; 및
   상기 등록된 물체가 차량으로 판단되는 경우 상기 검지 영역을 통과하는 차량의 통과 대수를 산출하는 통과 대수 산출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 교통 정보 수집 시스템.
   
2. 청구항 1에 있어서,
   상기 차량의 이동 방향을 판단하는 이동 방향 판단부를 더 포함하고,
   상기 통과 대수 산출부는 상기 검지 영역을 통과하는 차량의 방향별 통과 대수를 산출하는 것을 특징으로 하는 교통 정보 수집 시스템.
   
3. 청구항 2에 있어서,
   상기 검지 영역에서의 상기 물체의 점유 시간을 판단하는 점유 시간 판단부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 교통 정보 수집 시스템.
   
4. 청구항 3에 있어서,
   상기 차량의 주행 궤적을 산출하는 주행 궤적 산출부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 교통 정보 수집 시스템.
   
5. 청구항 4에 있어서,
   상기 영상 수집부의 화각 변화를 검출하는 화각 변화 검출부; 및
   상기 화각 변화를 보정하는 화각 보정부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 교통 정보 수집 시스템.
   
6. 청구항 5에 있어서,
   상기 화각 변화에 따라 상기 영상 수집부를 이동시키는 이동부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 교통 정보 수집 시스템.
   
7. 교통 정보 수집 시스템이,
   미리 설정된 검지 영역의 3차원 영상을 수집하는 영상 수집 단계;
   상기 검지 영역 노면의 노면 프로파일을 이용하여 상기 노면 상의 물체를 추출하는 물체 추출 단계;
   이전 수집된 영상과 비교하여 새로 추출된 물체가 검지되는 경우 등록하고 기존 물체가 사라지는 경우 삭제하는 물체 등록 단계;
   상기 등록된 물체의 유형을 판단하는 물체 유형 판단 단계; 및
   상기 등록된 물체가 차량으로 판단되는 경우 상기 검지 영역을 통과하는 차량의 통과 대수를 산출하는 통과 대수 산출 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 교통 정보 수집 방법.
   
8. 청구항 7에 있어서,
   상기 차량의 이동 방향을 판단하는 이동 방향 판단 단계를 더 포함하고,
   상기 통과 대수 산출 단계는 상기 검지 영역을 통과하는 차량의 방향별 통과 대수를 산출하는 것을 특징으로 하는 교통 정보 수집 방법.
   
9. 청구항 8에 있어서,
   상기 검지 영역에서의 상기 물체의 점유 시간을 판단하는 점유 시간 판단 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 교통 정보 수집 방법.
   
10. 청구항 9에 있어서,
    상기 차량의 주행 궤적을 산출하는 주행 궤적 산출 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 교통 정보 수집 방법.
    
11. 청구항 10에 있어서,
    상기 영상 수집부의 화각 변화를 검출하는 화각 변화 검출 단계; 및
    상기 화각 변화를 보정하는 화각 보정 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 교통 정보 수집 방법.
    
12. 청구항 11에 있어서,
    상기 화각 변화에 따라 영상 수집 장치를 이동시키는 이동 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 교통 정보 수집 방법.
    
    

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