KR20180094812A - 승차인원 검지방법 및 그 장치 - Google Patents

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KR20180094812A
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Abstract

본 실시예는 차종 구분을 통하여 실제 승차인원 검지를 필요로 하는 대상 차량에 대해서만 선별적으로 승차인원 검지가 이루어질 수 있도록 하면서도, 승차인원 검지 시 대상 차량의 차량 타입정보별로 적정 검출 알고리즘에 기반한 프로세스가 자동으로 수행될 수 있도록 함으로써 승차인원 검지와 관련한 효율성 및 신뢰성이 최대가 될 수 있도록 하는 승차인원 검지방법 및 그 장치에 관한 것이다.

Description

승차인원 검지방법 및 그 장치{Method and Apparatus for Detecting Boarding Number}
본 실시예는 승차인원 검지방법 및 그 장치에 관한 것이다. 더욱 상세하게는, 기 설정된 대상 차량 내 승차인원을 자동 검지하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 실시예에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.
최근 교통량 증가에 따른 교통혼잡비용 증가로 인하여 국내외에서는 버스 전용차로 및 다인승 전용차로(HOV/HOT Lane)를 운영하고 있다. 이러한, 전용차로의 경우 기본적으로 버스 또는 12인승 이상의 승합자동차에 한해서 이용 가능토록 하고 있으며, 예외적으로 12인승 이하의 승합자동차나 승용자동차에 대해서도 규정 인원 수 이상이 탑승한 경우에 한해 그 이용을 가능토록 하고 있다.
이와 같은 전용차로에 허가되지 않은 차량이 불법으로 진입하게 되면, 본래 전용차로제의 목적이던 원활한 대중교통의 운행에 차질이 발생하게 된다. 이러한 점 때문에, 전용차로제가 시행되고 있는 도로에는 무인카메라가 설치되거나, 또는 단속 경찰에 의해 수시로 위반차량에 대한 단속이 이루어지고 있다. 이와 더불어, 종래의 경우, 탑승 인원에 따라 제한적으로 전용차선의 이용이 허가되는 특정 차량들에 대한 교통법규 위반 여부를 단속하기 위해 인원 검지장치가 활용되어 왔다. 그러나, 종래의 인원 검지장치의 경우 차종의 구분없이 모든 차량에 대하여 탑승 인원을 검지함에 따라 불필요한 데이터의 처리를 수반한다는 문제점이 존재한다. 예를 들어, 전용차로의 이용이 허가되지 않은 차량이 불법으로 해당 차로를 이용하고 있는 경우와 같이, 애초에 차량에 탑승한 인원의 검지가 불필요한 경우에 대해서도 무의미한 인원 검지가 이루어진다는 한계가 존재한다.
이에, 전용차로를 주행 중인 차량 중 실제 승차인원 검지를 필요로 하는 대상 차량에 대해서만 선별적으로 인원 검지가 이루어질 수 있도록 하면서도 그 신뢰성이 최대가 될 수 있도록 하는 새로운 기술을 필요로 한다.
본 실시예는 차종 구분을 통하여 실제 승차인원 검지를 필요로 하는 대상 차량에 대해서만 선별적으로 승차인원 검지가 이루어질 수 있도록 하면서도, 승차인원 검지 시 대상 차량의 차량 타입정보별로 적정 검출 알고리즘에 기반한 프로세스가 자동으로 수행될 수 있도록 함으로써 승차인원 검지와 관련한 효율성 및 신뢰성이 최대가 될 수 있도록 하는 데 그 목적이 있다.
본 실시예는, 검지영역을 주행 중인 차량에 대하여 수집된 센싱 정보에 기초하여 승차인원 검지대상이 되는 대상 차량을 선별하는 대상차량 선별부; 상기 대상 차량에 대하여 촬영된 촬영영상을 제공받고, 상기 촬영영상을 토대로 상기 대상 차량에 대응되는 차량 타입정보를 구분하는 차량타입 구분부; 적어도 하나의 차량 타입정보별로 차량 내 유리 영역의 검출과 관련하여 기 학습된 학습 데이터를 저장하는 학습부; 및 상기 대상 차량의 차량 타입정보 구분결과 및 상기 차량 타입정보별 상기 학습 데이터에 기반하여 상기 대상 차량 내 상기 승차 인원에 대한 검지를 수행하는 검지부를 포함하는 것을 특징으로 하는 승차인원 검지장치를 제공한다.
또한, 본 실시예의 다른 측면에 의하면, 승차인원 검지장치의 승차인원 검지방법에 있어서, 검지영역을 주행 중인 차량에 대하여 수집된 센싱 정보에 기초하여 승차인원 검지대상이 되는 대상 차량을 선별하는 과정; 상기 대상 차량에 대하여 촬영된 촬영영상을 제공받고, 상기 촬영영상을 토대로 상기 대상 차량에 대응되는 차량 타입정보를 구분하는 과정; 및 적어도 하나의 차량 타입정보별로 차량 내 유리 영역의 검출과 관련하여 기 학습된 학습 데이터 및 상기 대상 차량의 차량 타입정보 구분결과에 기반하여 상기 대상 차량 내 상기 승차 인원에 대한 검지를 수행하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 승차인원 검지방법을 제공한다.
본 실시예에 따르면, 차종 구분을 통하여 실제 승차인원 검지를 필요로 하는 대상 차량에 대해서만 선별적으로 승차인원 검지가 이루어질 수 있도록 하면서도, 승차인원 검지 시 대상 차량의 차량 타입정보별로 적정 검출 알고리즘에 기반한 프로세스가 자동으로 수행될 수 있도록 함으로써 승차인원 검지와 관련한 효율성 및 신뢰성이 최대가 될 수 있도록 하는 효과가 있다.
도 1 내지 도 2는 본 실시예에 따른 승차인원 검지 시스템의 구조를 도시한 도면이다.
도 3은 본 실시예에 따른 승차인원 검지장치를 개략적으로 나타낸 블록 구성도이다.
도 4는 본 실시예에 따른 승차인원 검지 시스템의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 본 실시예에 따른 승차인원 검지장치의 승차인원 검지방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 6 내지 도 7은 본 실시예에 따른 승차인원 검지방법을 설명하기 위한 예시도이다.
이하, 본 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
명세서 전체에 걸쳐, 차종 정보는 일반적으로 사용되는 크기와 용도에 따라 차량의 종류를 기 분류해 놓은 것으로서, 예컨대, 승용차, 트럭, 승합차, 버스, 화물차 등이 이에 해당된다.
또한, 차량 타입정보는 차량의 바디 등과 같은 외형 형상에 기반하여 차량의 유형을 기 분류해 놓은 것으로서, 예컨대, 세단, 쿠페, SUV 등이 이에 해당된다.
또한, 차량 모델정보는 차량 제조업체에 의해 부여된 차량 고유의 모델명으로서, 예컨대, SM5, 소나타 등이 이에 해당된다.
도 1 내지 도 2는 본 실시예에 따른 승차인원 검지 시스템의 구조를 도시한 도면이다. 한편, 도 1은 본 실시예에 따른 승차인원 검지 시스템을 개략적으로 나타낸 블록 구성도이며, 도 2는 본 실시예에 따른 승차인원 검지 시스템 중 검지영역 내 설치되는 현장설비에 대한 구성도이다.
도 1에 도시하듯이, 본 실시예에 따른 승차인원 검지 시스템은 차량단속 장치(100) 및 모니터링 장치(150)를 포함하는 형태로 구현된다. 이때, 본 실시예에 따른 승차인원 검지 시스템에 포함되는 구성요소는 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
차량단속 장치(100)는 탑승 인원에 따라 제한적으로 전용차선의 이용이 허가되는 특정 차량들에 대한 교통법규 위반 여부를 단속하기 위한 장치를 의미한다. 이러한, 차량단속 장치(110)는 기 설정된 검지영역 예컨대, 전용차로제가 시행되고 있는 도로 상에 구현될 수 있다.
본 실시예에 따른 차량단속 장치(100)는 센싱장치(110), 제1 촬영장치(120), 제2 촬영장치(130) 및 승차인원 검지장치(140)를 포함한다. 이때, 본 실시예에 따른 차량단속 장치(100)에 포함되는 구성요소는 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 예컨대, 다른 실시예에서, 차량단속 장치(100)는 센싱장치(110)를 미포함하는 형태로 구현될 수 있다.
센싱장치(110)는 적어도 하나의 센싱 수단을 구비하며, 구비된 센싱 수단을 이용하여 검지영역을 주행 중인 차량에 대한 센싱 정보를 수집하는 장치를 의미한다.
본 실시예에 따른 센싱장치(110)는 구비된 센싱 수단을 이용하여 검지영역을 주행 중인 차량에 대한 폭, 길이, 높이, 축수 또는 차축 배열 등의 차량 관련정보를 수집할 수 있다. 이러한, 차량 관련정보는 차량의 차종 정보 즉, 차량 종류를 파악하는 데 있어서 기준 데이터로서 활용될 수 있는 특정 정보인 것이 바람직하나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
예컨대, 본 실시예에 있어서, 센싱장치(110)를 통해 수집되는 차량 관련정보는 이후, 승차인원 검지장치(140)가 승차인원의 감지대상이 되는 대상 차량을 선별하는 과정에서 기준 데이터로서 활용할 수 있는 정보라면 어떠한 정보라도 무관하다.
본 실시예에 따른, 센싱장치(110)는 검지 영역 내 다양한 형태로 구현될 수 있다. 예컨대, 센싱장치(110)는 도 2에 도시된 바와 같이 도로의 지표면 상에 위치되는 형태로 구현될 수 있으며, 다른 실시예에서, 도로 주변에 인접하여 위치되는 형태로 구현될 수 있다.
이러한, 센싱장치(110)는 그 구현 형태 등에 따라 상기의 차량 관련정보의 수집과 관련한 다양한 센싱 수단을 구비할 수 있으며, 본 실시예에서는 센싱장치(110) 내 구비되는 센싱 수단에 대하여 특정 수단으로서 한정하지는 않는다. 예컨대, 센싱장치(110)가 구비하는 센싱 수단으로서는 복수의 레이저 발생장치(Laser Trigger), 카메라 또는 적외선 카메라 등이 포함될 수 있다.
제1 촬영장치(120)는 적어도 하나 이상의 카메라를 구비하며, 구비된 카메라를 통해 대상 차량에 대한 영상을 촬영하여 제공하는 장치를 의미한다. 예컨대, 제1 촬영장치(120)는 CCTV용 카메라와 같이 고정형 카메라 및 해당 카메라를 통해 촬영된 영상을 전송하는 전송수단을 포함하는 형태로 구현될 수 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
본 실시예의 경우 제1 촬영장치(120)는 대상 차량의 측면을 촬영하고, 이를 통해 생성된 측면 촬영영상을 승차인원 검지장치(140)로 제공한다. 이러한, 제1 촬영장치(120)는 바람직하게는 도 2에 도시된 바와 같이, 도로 주변에 인접하여 설치될 수 있으며, 보다 정확하게는 대상 차량의 일 측면을 촬영 가능한 형태로 구현될 수 있다.
본 실시예에 있어서, 제1 촬영장치(120)는 바람직하게는 승차인원 검지장치(140)로부터 촬영 요청명령을 수신하는 경우에 한해서, 선택적으로 동작될 수 있다. 예컨대, 제1 촬영장치(120)는 승차인원 검지장치(140)에 의하여 현재 검지영역을 주행 중인 차량이 승차인원 검지 대상이되는 대상 차량으로서 선별되는 경우에 한해서 선택적으로 구동될 수 있다.
한편, 제1 촬영장치(120)로부터 제공되는 대상 차량의 측면 촬영영상은 이후, 승차인원 검지장치(140)가 대상 차량에 대한 차량 타입정보를 구분하는 과정에서 기준 데이터로서 활용될 수 있다.
다른 실시예에 있어서, 제1 촬영장치(120)는 승차인원 검지장치(140)로부터의 촬영 요청명령 수신 여부와 무관하게 즉, 현재 검지영역을 주행 중인 차량이 대상 차량인지 여부와 무관하게, 모든 차량에 대하여 촬영을 수행하고, 이를 통해 생성된 촬영영상을 승차인원 검지장치(140)로 제공할 수도 있다.
제2 촬영장치(130)는 적어도 하나 이상의 카메라를 구비하며, 구비된 카메라를 통해 대상 차량에 대한 영상을 촬영하여 제공하는 장치를 의미한다. 마찬가지로, 제2 촬영장치(130)는 CCTV용 카메라와 같이 고정형 카메라 및 해당 카메라를 통해 촬영된 영상을 전송하는 전송수단을 포함하는 형태로 구현될 수 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
본 실시예에 따른 제2 촬영장치(130)는 대상 차량의 정면 및 양 측면을 촬영하고, 이를 통해 생성된 정면 촬영영상 및 양측면 촬영영상을 승차인원 검지장치(140)로 제공한다. 이러한, 제2 촬영장치(130)는 바람직하게는 도 2에 도시된 바와 같이 도로 상의 인접 지점에 위치될 수 있다. 한편, 도 2에서는 편의 상 제2 촬영장치(130)가 하나의 카메라를 구비하는 것으로 예시하였으나, 실질적으로, 제2 촬영장치(130)는 대상 차량의 정면 및 양 측면을 각각 촬영하기 위해 복수 개의 카메라를 구비하는 형태로 구현될 수 있다.
제2 촬영장치(130)는 대상 차량의 정면 촬영영상 및 양측면 촬영영상을 승차인원 검지장치(140)로 전송하며, 승차인원 검지장치(140)는 이를 토대로 대상 차량 내 탑승한 사람의 숫자를 검지하게 된다. 이때, 대상 차량의 유리 부분에 일정 수준 이상의 틴팅(Tinting)이 되어 있는 경우 자칫 촬영영상으로부터 차량 내부를 인식하지 못할 경우가 발생할 수 있다. 따라서, 본 실시예에 있어서, 제2 촬영장치(130)는 차량의 틴팅에 의해 차량 내부가 인식되지 못할 경우를 사전 방지하고자, 투광기(Strobe, 200)를 더 포함하는 형태로 구현될 수 있다. 즉, 제2 촬영장치(130)는 투광기(200)를 활용하여 대상 차량의 정면 및 양 측면을 촬영함으로써 이후, 승차인원 검지장치(140)로 하여금 보다 효과적으로 대상차량 내 승차인원을 검지 가능토록 한다.
승차인원 검지장치(140)는 검지영역을 주행하고 있는 차량에 대하여 승차인원을 검지하고, 검지결과에 따라 해당 차량에 대한 교통법규 위반 여부를 판별하는 장치를 의미한다.
본 실시예에 따른, 승차인원 검지장치(140)는 차종 구분을 통하여 실제 승차인원 검지를 필요로 하는 대상 차량에 대해서만 선별적으로 승차인원 검지가 이루어질 수 있도록 동작한다. 이를 위해, 승차인원 검지장치(140)는 센싱장치(110)와의 연동을 통해 검지영역을 주행 중인 차량들에 대한 센싱 정보를 수집할 수 있으며, 이를 토대로 승차인원 검지대상이 되는 대상 차량을 선별할 수 있다.
다른 실시예에서, 승차인원 검지장치(140)는 제1 촬영장치(120)로부터 수신한 촬영영상을 토대로 승차인원 검지대상이 되는 대상 차량을 선별할 수도 있다.
승차인원 검지장치(140)는 선별된 대상 차량에 한해서 차량 내 승차인원을 자동을 검지하되, 승차인원 검지 시 대상 차량의 차량 타입정보별로 적정 검출 알고리즘에 기반한 프로세스가 자동으로 수행될 수 있도록 한다. 이를 위해, 승차인원 검지장치(140)는 제1 촬영장치(120)와의 연동을 통해 대상 차량을 측면에서 촬영한 측면 촬영영상을 제공받고, 이를 토대로, 대상 차량에 대응되는 차량 타입정보를 구분할 수 있다. 또한, 승차인원 검지장치(140)는 제2 촬영장치(120)와의 연동을 통해 대상 차량의 양 측면을 촬영한 양측면 촬영영상 및 정면을 촬영한 정면 촬영영상을 제공받을 수 있다.
한편, 승차인원 검지장치(140)가 대상 차량 내 승차인원을 검지하는 구체적인 방법에 대해서는 이후, 도 3에서 승차인원 검지장치(140)의 각 구성요소를 설명하는 과정에서 보다 자세하게 후술토록 한다.
승차인원 검지장치(140)는 승차인원 검지결과에 따라 해당 대상 차량에 대한 교통법규 위반 여부가 확인되는 경우, 이와 관련하여 수집된 근거 정보들을 유관 기관으로 전송한다. 이때, 근거 정보들로서는 해당 대상 차량에 대한 승차인원 검지결과 및 해당 대상 차량에 대하여 촬영된 복수의 영상 중 차량의 식별정보, 예를 들어, 차량의 번호판을 확인할 수 있는 영상 등이 포함될 수 있다.
한편, 본 실시예에 있어서, 승차인원 검지장치(140)는 승차인원의 검지 대상이 되는 대상 차량이 아니더라도, 부적법한 주행을 하고 있는 차량이 확인되는 경우, 해당 차량에 대하여 수집된 근거 정보들을 유관 기관으로 전송할 수도 있다. 예컨대, 부적법한 주행을 하고 있는 차량은 9인승 이하의 승합자동차 또는 승용자동차일 수 있다.
모니터링 장치(150)는 교통법규를 위반한 차량들에 대하여 수집된 근거 정보들을 저장 및 관리하는 장치를 의미한다. 이러한, 모니터링 장치(150)는 바람직하게는 경찰서, 구청 또는 시청과 같은 공공기관 내 교통법규를 처리하는 관련 서버인 것이 바람직하나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
도 3은 본 실시예에 따른 승차인원 검지장치를 개략적으로 나타낸 블록 구성도이다.
본 실시예에 따른 승차인원 검지장치(140)는 대상차량 선별부(300), 차량타입 구분부(310), 학습부(320), 검지부(330) 및 신호 제어부(340)를 포함한다. 이때, 본 실시예에 따른 승차인원 검지장치(140)에 포함되는 구성요소는 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 예컨대, 승차인원 검지장치(140)는 대상차량 선별부(300)를 미포함하는 형태로 구현될 수도 있다. 이 경우, 대상 차량을 선별하는 과정은 차량타입 구분부(310)에 의해 선택적으로 수행될 수 있다.
대상차량 선별부(300)는 검지영역을 주행 중인 차량에 대하여 수집된 센싱 정보에 기초하여 승차인원 검지대상이 되는 대상 차량을 선별하는 기능을 수행한다.
이를 위해, 본 실시예에 따른 대상차량 선별부(300)는 센싱장치(110)와 통신을 수행하고, 수행결과에 따라 센싱장치(110)에 의해 측정된 센싱 정보를 제공받을 수 있다. 이때, 센싱 정보는 검지영역을 주행 중인 차량에 대한 폭, 길이, 높이, 축수 또는 차축 배열 등의 차량 관련정보일 수 있다.
대상차량 선별부(300)는 제공받은 센싱 정보에 기초하여 현재 검지영역을 주행 중인 차량의 차종 정보를 판별하고, 판별결과에 따라 기 설정된 차종에 해당하는 차량에 대해 대상 차량으로서 선별할 수 있다.
예컨대, 대상차량 선별부(300)는 해당 차량에 대하여 수집된 폭, 길이, 높이, 축수 또는 차축 배열 등을 기 저장된 차종분류표 내 다양한 차량들의 폭, 길이, 높이, 축수 또는 차축 배열 등과 비교함으로써, 해당 차량의 종류가 어떠한 차량인지를 판별할 수 있다. 이때, 기 저장된 차종분류표는 정부 기관 예컨대, 국토해양부 또는 한국건설기술연구원에 의해 제공되는 차종분류표일 수 있다. 이러한, 차종분류표에 의하는 경우 통상정으로 차량을 그 특성에 따라 1 내지 12종의 차종으로 분류하여 제공하거나 이들을 그룹핑하여 3종(대, 중, 소) 내지 5종의 차종으로 분류하여 제공한다.
한편, 차종분류표에는 각각의 차종별로 대응되는 적어도 하나의 차량 특성 정보, 이미지 정보, 차량 타입정보 및 차량 모델 정보 등의 관련 정보들이 매칭되어 저장될 수 있다.
다른 실시예에서, 대상차량 선별부(300)는 해당 차량에 대한 속도 및 번호판 정보를 수집하고, 이를 추가로 활용하여 해당 차량에 대한 차종 정보를 판별할 수도 있다.
한편, 본 실시예에 있어서, 기 설정된 종류의 차량은 탑승 인원에 따라 제한적으로 전용차선의 이용이 허가되는 특정 차량(ex: 국내 기준 9인승 이상 승용자동차 및 12인승 이하의 승합자동차)일 수 있다.
대상차량 선별부(300)는 현재 검지영역을 주행 중인 차량이 대상 차량으로서 선별되는 경우 해당 차량에 대한 촬영 요청명령을 제1 촬영장치(120)로 전송한다. 실시예에 따라 대상차량 선별부(300)는 신호 제어부(340)를 이용하여 상기의 촬영 요청명령을 제1 촬영장치(120)로 전송할 수도 있다.
한편, 대상차량 선별부(300)는 현재 검지영역을 주행 중인 차량이 대상 차량이 아니더라도, 부적법한 주행을 하고 있는 차량인 것으로 확인되는 경우 해당 차량에 대한 관련정보가 유관기간으로 전송될 수 있도록 동작할 수 있다. 예컨대, 대상차량 선별부(300)는 해당 차량에 대한 촬영 요청명령을 제1 촬영장치(120) 및 제2 촬영장치(130)로 전송할 수도 있다. 이때, 부적법한 주행을 하고 있는 차량은 국내 기준 9인승 이하의 승합자동차 또는 승용자동차인 것이 바람직하나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
차량타입 구분부(310)는 대상 차량의 차량 타입정보를 파악하는 기능을 수행한다.
본 실시예에 따른 차량타입 구분부(310)는 대상 차량의 차량 타입정보를 파악하기 앞서, 대상 차량에 대한 차종 정보를 파악할 수 있다.
차량타입 구분부(310)는 대상차량 선별부(300)로부터 대상 차량에 대하여 기 파악된 차종 정보를 수신할 수 있다.
차량타입 구분부(310)는 제1 촬영장치(120)로부터 대상 차량에 대하여 촬영된 촬영영상을 제공받고, 이를 기반으로 대상 차량에 대한 차종 정보를 파악할 수 도 있다. 이때, 차량타입 구분부(310)가 촬영영상을 토대로 차종 정보를 산출하는 방법은 앞서, 대상차량 선별부(300)가 차량 관련정보 및 기 저장된 차종분류표를 활용하여 차종 정보를 산출하는 방법과 동일하며, 이에 자세한 설명은 생략하도록 한다.
차량타입 구분부(310)는 대상 차량에 대하여 파악된 차종 정보 및 제1 촬영장치(120)로부터 제공받은 대상 차량에 대한 촬영영상을 토대로 대상 차량에 대응되는 차량 타입정보를 구분한다.
본 실시예에 있어서, 차량타입 구분부(310)는 제1 촬영장치(120)로부터 대상 차량을 측면에서 촬영한 측면 촬영영상을 제공받고, 이를 기 저장된 모델 구분 알고리즘을 통해 학습 처리하여 상기의 차량 타입정보를 구분할 수 있다.
예컨대, 차량타입 구분부(310)는 상기의 모델 구분 알고리즘을 통한 학습 과정을 통해 측면 촬영상으로부터 대상 차량의 외형 이미지 패턴을 추출하고, 이를 기 저장된 차량 타입정보별 대표 이미지 모델과 비교함으로써 대상 차량에 대응되는 차량 타입정보를 구분할 수 있다. 이때, 차량 타입정보별 대표 이미지 모델은 차종분류표 내 대상 차량의 차종 정보와 동일한 차종 정보에 대하여 매칭되어 제공되는 정보인 것이 바람직하나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
다른 실시예에서, 차량타입 구분부(310)는 제1 촬영장치(120)로부터 제공받은 촬영영상을 토대로, 대상 차량에 대한 차량 모델 정보를 추가로 구분하고, 이를 추가로 제공할 수도 있다. 마찬가지로, 차량타입 구분부(310)는 대상 차량의 차종 정보 및 상기의 차종분류표를 활용하여 상기의 차량 모델 정보를 구분할 수 있다.
한편, 본 실시예에 있어서, 차량타입 구분부(310)는 승차인원 검지장치(140) 내 대상차량 선별부(300)가 미포함되는 경우 제1 촬영장치(120)로부터 제공되는 촬영영상을 토대로 대상 차량을 선별하는 기능을 수행할 수 있다. 예컨대, 차량타입 구분부(310)는 제1 촬영장치(120)로부터 제공되는 촬영영상을 토대로 차종 정보를 산출하고, 이를 기반으로 대상 차량을 선별할 수 있다.
학습부(320)는 적어도 하나의 차량 타입정보별로 차량 내 유리 영역의 검출과 관련하여 기 학습된 학습 데이터를 저장하여 제공한다.
본 실시예에 따른 학습부(320)는 차량 타입정보별로 차량 내 유리 영역의 위치, 크기 및 모양 중 일부 또는 전부의 특징정보를 분석하고, 분석결과에 따라 유리 영역에 검출 오류가 최소화될 수 있도록 하는 최적의 검출 알고리즘을 선 학습하여 저장한다.
한편, 일반적으로 차량의 경우 그 차량 타입정보에 따라 차량 내 유리 영역의 위치, 크기 및 모양에 있어서 차이점이 존재하게 된다. 이는 곧, 서로 다른 차량 타입정보를 갖는 차량들에 대하여 동일한 검출 알고리즘을 사용하는 경우 자칫 유리 영역에 대한 인식결과에 있어서 오류가 발생할 수 있다는 문제점이 존재한다. 더욱이, 본 실시예에 있어서, 이러한 오류 발생은 차량 내 승차인원 검지 결과에 대한 신뢰성을 떨어뜨린다는 문제점이 존재한다.
이 점에 기인하여, 본 실시예에 따른 학습부(320)는 차량의 타입정보별로 유리 영역에 대한 상기의 특징정보의 차이를 인식하고, 이를 기반으로 차량 내 유리 영역을 보다 효율적으로 검출 가능토록 하는 적정 검출 알고리즘을 딥러닝 기법을 통해 선 학습하여 제공한다.
한편, 본 실시예에 따른 학습부(320)는 검출 대상이 되는 유리 영역이 차량의 정면 유리 영역인가 차량의 양측면 유리 영역인가를 분류하고, 분류된 유리 영역별로 각기 다른 검출 알고리즘을 선 학습하여 제공한다.
다른 실시예에서, 학습부(320)는 차량의 모델 정보별로 차량 내 유리 영역의 검출과 관련하여 기 학습된 학습 데이터를 저장하여 제공할 수도 있다.
검지부(330)는 대상 차량 내 승차인원에 대한 검지를 수행하는 장치를 의미한다.
본 실시예에 따른 검지부(330)는 차량타입 구분부(310)에서 구분된 대상 차량의 차량 타입정보 구분결과 및 학습부(320)에 저장된 차량 타입정보별 학습 데이터에 기반하여 대상 차량 내 승차인원에 대한 검지를 수행한다.
검지부(330)는 학습부(320)에 저장된 차량 타입정보별 학습 데이터 중 대상 차량의 차량 타입정보 구분결과에 상응하는 특정 학습 데이터를 산출한다. 이때, 특정 학습 데이터는 대상 차량의 차량 타입정보에 적합한 유리 영역 검출 알고리즘일 수 있다.
검지부(330)는 제2 촬영장치(130)로 대상 차량에 대한 촬영 요청명령을 전송하고, 제2 촬영장치(130)로부터 대상 차량의 양측면이 촬영된 양측면 촬영영상 및 대상 차량의 정면이 촬영된 정면 촬영영상을 제공받는다. 다른 실시예에서, 검지부(330)는 신호 제어부(340)를 이용하여 상기의 촬영 요청명령을 제2 촬영장치(130)로 전송할 수도 있다.
검지부(330)는 앞서 산출된 특정 학습 데이터를 활용하여 양측면 촬영영상 및 정면 촬영영상으로부터 양측면 유리 영역 및 정면 유리 영역을 각각 검출한다.
검지부(330)는 검출된 각각의 유리 영역 내 사람 객체를 검출하고, 검출결과에 따라 대상 차량에 대한 승차인원을 책정하여 제공한다. 한편, 검지부(330)가 각 유리 영역에 대응되는 이미지를 분석하고, 분석결과에 따라 이미지 내 객체를 검출하는 기술은 영상 인식 분야에서 일반적인 바 자세한 설명은 생략하도록 한다.
다른 실시예에서, 검지부(330)는 차량타입 구분부(310)에서 구분된 대상 차량의 차량 모델 정보 및 학습부(320)에 저장된 차량 모델정보별 학습 데이터에 기반하여 대상 차량 내 승차인원에 대한 검지를 수행할 수도 있다.
신호 제어부(340)는 적어도 하나의 외부 장치와 통신을 수행하고, 수행결과에 따라 승차 인원의 검지와 관련한 정보들을 송수신한다.
본 실시예에 따른 신호 제어부(340)는 제1 촬영장치(120) 및 제2 촬영장치(130)와 통신을 수행하고, 이를 통해, 대상 차량에 대한 촬영 요청명령을 전송할 수 있다.
신호 제어부(340)는 검지부(330)에서 책정된 대상 차량 내 승차인원 정보 및 이와 관련하여 수집된 촬영 이미지들을 유관 기관 예컨대, 모니터링 장치(150)로 전송할 수 있다.
신호 제어부(340)는 대상 차량이 아니더라도, 승차 인원의 검지 과정에서 부적법한 주행을 하고 있는 차량이 확인되는 경우 이와 관련하여 수집된 근거 정보들을 유관 기관으로 전송할 수도 있다.
도 4는 본 실시예에 따른 승차인원 검지 시스템의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4에 도시하듯이, 본 실시예에 따른 승차인원 검지 시스템의 동작은 ① 내지 ⑪의 단계로 이루어진다.
① 승차인원 검지장치(140)는 센싱장치(110)와 통신을 수행하고, 센싱장치(110)로부터 검지영역을 주행 중인 차량에 대하여 수집된 차량 관련정보를 수신한다.
②, ③ 승차인원 검지장치(140)는 단계 ①에서 수신한 차량 관련정보를 기반으로 차량의 차종 정보를 검지하고, 검지결과에 따라 해당 차량이 대상 차량인지 여부를 확인한다.
④ 승차인원 검지장치(140)는 단계 ③에서 대상 차량의 존재가 확인되는 경우 대상 차량에 대한 차량 타입정보를 검지한다. 단계 ④에서 승차인원 검지장치(140)는 제1 촬영장치(120)로 대상 차량에 대한 촬영 요청신호를 전송하고, 이에 대응하여 제1 촬영장치(120)로부터 대상 차량에 대한 측면 촬영영상을 수신한다. 이후, 승차인원 검지장치(1409)는 수신한 측면 촬영영상을 기반으로 대상 차량에 대한 유형을 검지한다.
⑤ 승차인원 검지장치(140)는 기 저장된 차량 타입정보별 학습 데이터 중 대상 차량의 차량 타입정보 구분결과에 상응하는 특정 학습 데이터를 산출한다. 단계 ⑤에서 특정 학습 데이터는 대상 차량의 차량 타입정보에 적합한 유리 영역 검출 알고리즘일 수 있다.
⑥ 승차인원 검지장치(140)는 제2 촬영장치(130)로 대상 차량에 대한 촬영 요청신호를 전송하고, 이에 대응하여 제2 촬영장치(130)로부터 대상 차량에 대한 양측면 촬영영상 및 정면 촬영영상을 수신한다.
⑦ 승차인원 검지장치(140)는 단계 ⑤에서 산출한 특정 학습 데이터를 활용하여 단계 ⑥에서 수신한 양측면 촬영영상 및 정면 촬영영상 내 양측면 유리 영역 및 정면 유리 영역을 각각 검출한다.
⑧, ⑨ 승차인원 검지장치(140)는 단계 ⑦에서 검출한 유리 영역 내 사람 객체를 검출하고, 검출 결과에 따라 대상 차량 내 승차인원을 책정한다.
⑩, ⑪ 승차인원 검지장치(140)는 단계 ⑨에서 책정한 승차인원 정보 및 이와 관련하여 수집된 촬영 이미지를 모니터링 장치(150)로 전송하고, 모니터링 장치(150)는 이를 DB 상에 저장한다.
도 5는 본 실시예에 따른 승차인원 검지장치(140)의 승차인원 검지방법을 설명하기 위한 순서도이다.
승차인원 검지장치(140)는 센싱장치(110)로부터 검지영역을 주행 중인 차량에 대하여 수집된 차량 관련정보를 수신한다(S502).
승차인원 검지장치(140)는 단계 S502에서 수신한 차량 관련정보를 기반으로 현재 검지영역을 주행 중인 차량이 승차인원 검지대상이 되는 대상 차량인지 여부를 판별한다(S504).
승차인원 검지장치(140)는 단계 S504에서 현재 검지영역을 주행 중인 차량이 대상 차량인 것으로 판별되는 경우 대상 차량에 대하여 촬영된 촬영영상을 제공받고, 이를 토대로 대상 차량의 차량 타입정보를 구분한다(S506).
승차인원 검지장치(140)는 단계 S506에서 구분된 대상 차량의 차량 타입정보에 상응하는 검출 알고리즘을 산출한다(S508).
승차인원 검지장치(140)는 단계 S508에서 산출한 검출 알고리즘을 기반으로 대상 차량의 유리 영역을 검출한다(S510).
승차인원 검지장치(140)는 단계 S510에서 검출된 유리 영역 내 사람 객체를 검출하고, 검출결과에 따라 대상 차량에 대한 승차인원을 책정한다(S512).
승차인원 검지장치(140)는 단계 S512에서 책정한 승차인원 정보를 유관 기관으로 전달한다(S514).
여기서, 단계 S502 내지 S514는 앞서 설명된 승차인원 검지장치(140)의 각 구성요소의 동작에 대응되므로 더 이상의 상세한 설명은 생략한다.
도 5에서는 각각의 과정을 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 다시 말해, 도 5에 기재된 과정을 변경하여 실행하거나 하나 이상의 과정을 병렬적으로 실행하는 것으로 적용 가능할 것이므로, 도 5는 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다.
전술한 바와 같이 도 5에 기재된 승차인원 검지방법은 프로그램으로 구현되고 컴퓨터의 소프트웨어를 이용하여 읽을 수 있는 기록매체(CD-ROM, RAM, ROM, 메모리 카드, 하드 디스크, 광자기 디스크, 스토리지 디바이스 등)에 기록될 수 있다.
도 6 내지 도 7은 본 실시예에 따른 승차인원 검지방법을 설명하기 위한 예시도이다. 한편, 도 6은 본 실시예에 따른 차량의 차종 정보 판별과 관련한 참조 자료를 예시하였으며, 도 7은 본 실시예에 따른 차량의 타입정보 판별과 관련한 참조 자료를 예시하였다.
본 실시예에 따른 승차인원 검지방법에 의하는 경우 승차인원 검지장치(140)는 현재 검지영역을 주행 중인 차량의 종류를 판별하고, 판별결과에 따라 해당 차량이 기 설정된 종류의 차량으로 판별되는 경우에 한해서 해당 차량을 대상차량으로서 선별할 수 있다.
도 6을 참조하면, 본 실시예에 따른, 승차인원 검지장치(140)가 해당 차량에 대하여 수집된 차량 관련정보들을 기 저장된 차종분류표 내 다양한 차량들의 차량 관련정보와 비교함으로써, 해당 차량의 종류가 어떠한 차량인지를 판별할 수 있음을 확인할 수 있다.
또한, 본 실시예에 따른 승차인원 검지방법에 의하는 경우 승차인원 검지장치(140)는 선별된 대상 차량에 한해서 차량 내 승차인원을 자동을 검지하되, 승차인원 검지 시 대상 차량의 유형별로 적정 검출 알고리즘에 기반한 프로세스가 자동으로 수행될 수 있도록 한다.
도 7을 참조하면, 본 실시예에 따른, 승차인원 검지장치(140)가 대상 차량을 측면에서 촬영한 측면 촬영영상을 제공받고, 이를 기 저장된 차량 타입정보별 대표 이미지 모델과 비교함으로써 대상 차량에 대응되는 차량 타입정보를 구분할 수 있음을 확인할 수 있다.
이상의 설명은 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 차량단속 장치 110: 센싱장치
120: 제1 촬영장치 130: 제2 촬영장치
140: 승차인원 검지장치 150: 모니터링 장치
300: 대상차량 선별부 310: 차량타입 구분부
320: 학습부 330: 검지부
340: 신호 제어부

Claims (12)

  1. 검지영역을 주행 중인 차량에 대하여 수집된 센싱 정보에 기초하여 승차인원 검지대상이 되는 대상 차량을 선별하는 대상차량 선별부;
    상기 대상 차량에 대하여 촬영된 촬영영상을 제공받고, 상기 촬영영상을 토대로 상기 대상 차량에 대응되는 차량 타입정보를 구분하는 차량타입 구분부;
    적어도 하나의 차량 타입정보별로 차량 내 유리 영역의 검출과 관련하여 기 학습된 학습 데이터를 저장하는 학습부; 및
    상기 대상 차량의 차량 타입정보 구분결과 및 상기 차량 타입정보별 상기 학습 데이터에 기반하여 상기 대상 차량 내 상기 승차 인원에 대한 검지를 수행하는 검지부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 승차인원 검지장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 대상차량 선별부는,
    상기 센싱 정보를 토대로 상기 차량의 차종 정보를 구분하고, 구분결과에 따라 기 설정된 차종에 해당하는 차량에 대해 상기 대상 차량으로서 선별하는 것을 특징으로 하는 승차인원 검지장치.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 차량타입 구분부는,
    상기 대상 차량을 측면에서 촬영한 측면 촬영영상을 제공받고, 상기 측면 촬영영상으로부터 추출되는 상기 대상 차량의 외형 이미지 패턴을 기반으로 상기 대상 차량에 대응되는 차량 타입정보를 구분하는 것을 특징으로 하는 승차인원 검지장치.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 학습부는,
    상기 차량 타입정보별로 상기 차량 내 유리 영역의 위치, 크기 및 모양 중 일부 또는 전부의 특징정보를 분석하고, 분석결과에 따라 상기 유리 영역에 대한 검출 오류가 최소화될 수 있도록 하는 최적의 검출 알고리즘을 기 학습하여 저장하는 것을 특징으로 하는 승차인원 검지장치.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 검지부는,
    상기 학습부 내 기 분류된 차량 타입 정보 중 상기 대상 차량의 차량 타입 구분결과에 상응하는 차량 타입 정보를 선별하고, 선별된 차량 타입 정보에 대하여 저장된 특정 학습 데이터를 활용하여 상기 대상 차량의 유리 영역을 검출하는 것을 특징으로 하는 승차인원 검지장치.
  6. 제 5항에 있어서,
    상기 검지부는,
    상기 대상 차량의 양 측면을 촬영한 양측면 촬영영상 및 상기 대상 차량의 정면을 촬영한 정면 촬영영상을 제공받고, 상기 특정 학습 데이터를 활용하여 촬영영상 내 상기 대상 차량의 양측면 유리 영역 및 정면 유리 영역을 각각 검출하는 것을 특징으로 하는 승차인원 검지장치.
  7. 제 5항에 있어서,
    상기 검지부는,
    상기 대상 차량의 유리 영역 내 사람 객체를 검출하고, 검출결과에 따라 상기 대상 차량에 대한 승차인원을 책정하여 제공하는 것을 특징으로 하는 승차인원 검지장치.
  8. 제 1항에 있어서,
    적어도 하나의 외부 장치와 통신을 수행하고, 수행결과에 따라 상기 승차 인원의 검지와 관련한 정보들을 송수신하는 신호 제어부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 승차인원 검지장치.
  9. 승차인원 검지장치의 승차인원 검지방법에 있어서,
    검지영역을 주행 중인 차량에 대하여 수집된 센싱 정보에 기초하여 승차인원 검지대상이 되는 대상 차량을 선별하는 과정;
    상기 대상 차량에 대하여 촬영된 촬영영상을 제공받고, 상기 촬영영상을 토대로 상기 대상 차량에 대응되는 차량 타입정보를 구분하는 과정; 및
    적어도 하나의 차량 타입정보별로 차량 내 유리 영역의 검출과 관련하여 기 학습된 학습 데이터 및 상기 대상 차량의 차량 타입정보 구분결과에 기반하여 상기 대상 차량 내 상기 승차 인원에 대한 검지를 수행하는 과정
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 승차인원 검지방법.
  10. 제 9항에 있어서,
    상기 선별하는 과정은,
    상기 센싱 정보를 토대로 상기 차량의 차종 정보를 구분하고, 구분결과에 따라 기 설정된 차종에 해당하는 차량에 대해 상기 대상 차량으로서 선별하는 것을 특징으로 하는 승차인원 검지방법.
  11. 제 9항에 있어서,
    상기 수행하는 과정은,
    상기 차량 타입정보별 상기 학습 데이터 중 상기 대상 차량의 차량 타입정보 구분결과에 상응하는 특정 학습 데이터를 산출하고, 상기 특정 학습 데이터를 활용하여 상기 대상 차량의 유리 영역을 검출하는 것을 특징으로 하는 승차인원 검지방법.
  12. 제 11항에 있어서,
    상기 수행하는 과정은,
    상기 대상 차량의 유리 영역 내 사람 객체를 검출하고, 검출결과에 따라 상기 대상 차량에 대한 승차인원을 책정하여 제공하는 것을 특징으로 하는 승차인원 검지방법.


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