KR20190046553A - 영상 분석 장치 및 그것의 동작 방법 - Google Patents

영상 분석 장치 및 그것의 동작 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명의 하나의 실시 예에 따른 영상 분석 장치는 사용자 차량의 주변 영상을 획득하는 영상 획득부, 주변 영상으로부터 주변 차량 및 신호등을 감지하는 객체 감지부, 감지된 신호등에 대한 정보에 기초하여 현재 신호 정보를 판단하는 신호 판단부, 사용자 차량에 대한 제1 이동 정보를 추출하는 사용자 차량 이동정보 추출부, 감지된 주변 차량에 대한 정보 및 제1 이동 정보로부터 주변 차량에 대한 제2 이동 정보를 추출하는 주변 차량 이동정보 추출부 및 제2 이동 정보와 현재 신호 정보를 비교하여 주변 차량의 신호 위반 여부를 판단하는 신호 위반 판단부를 포함한다.

Description

영상 분석 장치 및 그것의 동작 방법{IMAGE ANALYSIS APPARATUS AND OPERATING METHOD THEREOF}
본 발명은 영상 분석 장치에 관한 것으로써, 좀 더 상세하게는 사용자 차량에서 주변 차량의 신호 위반 여부를 판단하는 영상 분석 장치 및 그것의 동작 방법에 관한 것이다.
차량용 블랙박스는 사용자 차량 주변의 영상을 기록하는 장치이다. 사용자는 블랙박스에 기록된 영상을 통해 사고 당시의 상황을 파악할 수 있다. 그러나, 블랙박스와 같은 영상 기록 장치는 사고 발생 등의 특정 상황에서만 활용될 뿐 평상 시에는 활용도가 떨어진다. 이에 따라, 블랙박스를 통해 촬영된 영상을 다양하게 활용하는 방안이 연구되고 있다.
현재 불법 주정차 차량과 같은 단순하게 교통 법규 위반 여부를 판단할 수 있는 경우, 차량에 장착된 영상 기록 장치가 활용되고 있다. 그러나, 사거리에서의 차량의 신호 위반은 CCTV를 통해 단속되고 있을 뿐, 차량에 장착된 영상 기록 장치가 활용되지 못하고 있다.
CCTV 설치 비용 등의 문제로 인해, CCTV를 이용하여 모든 사거리에서 차량의 신호 위반을 단속하는 것은 어렵다. 이로 인하여, CCTV가 설치되어 있지 않은 사거리에서의 신호 위반으로 인하여 교통 사고가 많이 발생되고 있다.
본 발명은 상술된 기술적 과제를 해결하기 위한 것으로써, 본 발명의 목적은 사용자 차량에서 촬영된 영상을 이용하여 주변 차량의 신호 위반 여부를 판단하는 영상 분석 장치 및 그것의 동작 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 하나의 실시 예에 따른 영상 분석 장치는 사용자 차량의 주변 영상을 획득하는 영상 획득부, 상기 주변 영상으로부터 주변 차량 및 신호등을 감지하는 객체 감지부, 상기 감지된 신호등에 대한 정보에 기초하여 현재 신호 정보를 판단하는 신호 판단부, 상기 사용자 차량에 대한 제1 이동 정보를 추출하는 사용자 차량 이동정보 추출부, 상기 감지된 주변 차량에 대한 정보 및 상기 제1 이동 정보로부터 상기 주변 차량에 대한 제2 이동 정보를 추출하는 주변 차량 이동정보 추출부 및 상기 제2 이동 정보와 상기 현재 신호 정보를 비교하여 상기 주변 차량의 신호 위반 여부를 판단하는 신호 위반 판단부를 포함한다.
실시 예에 있어서, 상기 사용자 차량 이동정보 추출부는 상기 감지된 신호등의 시간에 따른 크기 및 위치 변화에 기초하여 상기 제1 이동 정보를 추출할 수 있다.
실시 예에 있어서, 상기 주변 차량 이동정보 추출부는 상기 제1 이동 정보 및 상기 감지된 주변 차량의 시간에 따른 크기 및 위치 변화에 기초하여 상기 제2 이동 정보를 추출할 수 있다.
본 발명의 하나의 실시 예에 따른 영상 분석 장치는 상기 사용자 차량의 위치 정보를 획득하는 위치정보 획득부를 더 포함할 수 있다.
실시 예에 있어서, 상기 신호 판단부는 상기 사용자 차량의 위치 정보에 대응하는 신호 체계 정보를 수집하고, 상기 감지된 신호등에 대한 정보 및 상기 신호 체계 정보에 기초하여 상기 현재 신호 정보를 판단할 수 있다.
실시 예에 있어서, 상기 신호 체계 정보는 신호등 정보, 유턴 정보, 비보호 신호 정보 및 신호등 작동 시간 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
실시 예에 있어서, 상기 사용자 차량 이동정보 추출부는 상기 사용자 차량의 위치 정보에 기초하여 상기 제1 이동 정보를 추출할 수 있다.
실시 예에 있어서, 상기 제1 이동 정보 및 상기 제2 이동 정보는 정차, 직진, 좌회전 및 우회전 중 어느 하나로 구분될 수 있다.
본 발명의 하나의 실시 예에 따른 영상 분석 장치는 상기 주변 차량이 신호 위반으로 판단되는 경우, 상기 주변 영상을 외부 서버로 전송하는 통신부를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 하나의 실시 예에 따른 사용자 차량에 장착되는 영상 분석 장치의 동작 방법은 상기 사용자 차량의 주변 영상을 획득하는 단계, 상기 주변 영상으로부터 주변 차량 및 신호등을 감지하는 단계, 상기 감지된 신호등에 대한 정보에 기초하여 현재 신호 정보를 판단하는 단계, 상기 사용자 차량에 대한 제1 이동 정보를 추출하는 단계, 상기 감지된 주변 차량에 대한 정보 및 상기 제1 이동 정보로부터 상기 주변 차량에 대한 제2 이동 정보를 추출하는 단계 및 상기 제2 이동 정보와 상기 현재 신호 정보를 비교하여 상기 주변 차량의 신호 위반 여부를 판단하는 단계를 포함한다.
본 발명의 하나의 실시 예에 따른 영상 분석 장치의 동작 방법은 상기 사용자 차량의 위치 정보를 획득하는 단계 및 상기 획득된 위치 정보에 기초하여 현재 신호 체계 정보를 획득하는 단계를 더 포함할 수 있다.
실시 예에 있어서, 상기 제1 이동 정보는 상기 감지된 신호등의 시간에 따른 크기 및 위치 변화와 상기 사용자 차량의 위치 정보 중 적어도 하나에 기초하여 추출될 수 있다.
실시 예에 있어서, 상기 제2 이동 정보는 상기 제1 이동 정보 및 상기 감지된 주변 차량의 시간에 따른 크기 및 위치 변화에 기초하여 추출될 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 영상 분석 장치는 사용자 차량의 이동을 고려하여 주변 차량의 신호 위반 여부를 판단할 수 있다. 이에 따라, 다양한 상황에서의 주변 차량의 신호 위반 여부가 판단될 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 영상 분석 장치는 CCTV가 설치되어 있지 않은 사거리에서의 신호 위반 차량을 판단하고, 신호 위반 차량을 신고할 수 있다.
도 1은 본 발명의 하나의 실시 예에 따른 영상 분석 장치가 신호 위반 차량을 신고하는 예시를 보여주는 도면이다.
도 2는 본 발명의 하나의 실시 예에 따른 영상 분석 장치 및 서버를 보여주는 블록도이다.
도 3은 도 2의 영상 분석 장치를 상세하게 보여주는 블록도이다.
도 4는 도 3의 신호 판단부의 동작에 대한 예시를 상세하게 보여주는 블록도이다.
도 5는 도 4의 메모리에 저장된 신호 체계 정보를 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 6은 도 3의 사용자 차량 이동정보 추출부의 동작에 대한 예시를 상세하게 보여주는 블록도이다.
도 7은 도 6의 사용자 차량 이동정보 추출부가 사용자 차량의 이동 정보를 추출하는 예시를 보여주는 도면이다.
도 8은 도 3의 주변 차량 이동정보 추출부의 동작의 예시를 상세하게 보여주는 블록도이다.
도 9는 도 8의 주변 차량 이동정보 추출부가 주변 차량의 이동 정보를 추출하는 예시를 보여주는 도면이다.
도 10은 도 3의 신호 위반 판단부의 동작에 대한 예시를 상세하게 보여주는 블록도이다.
도 11은 도 10의 신호 위반 판단부가 신호 위반 여부를 판단하는 예시를 보여주는 도면이다.
도 12는 본 발명의 실시 예에 따른 영상 분석 장치의 예시적인 동작을 나타내는 순서도이다.
이하에서, 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있을 정도로, 본 발명의 실시 예들이 명확하고 상세하게 기재될 것이다.
도 1은 본 발명의 하나의 실시 예에 따른 영상 분석 장치가 신호 위반 차량을 신고하는 예시를 보여주는 도면이다. 도 1을 참조하면, 사용자 차량은 영상 분석 장치(100)를 포함할 수 있다. 예시적으로, 영상 분석 장치(100)는 사용자 차량 내부에 장착될 수 있다.
영상 분석 장치(100)는 주변의 영상 정보로부터 주변 차량의 신호 위반 여부를 판단할 수 있다. 영상 분석 장치(100)는 주변의 영상을 직접 촬영하거나 별도의 영상 기록 장치(예를 들어, 블랙박스)로부터 주변의 영상을 획득할 수 있다. 이하에서는, 설명의 편의를 위해, 영상 분석 장치(100)가 영상을 직접 촬영하는 수단을 구비하는 것으로 가정한다.
주변 차량은 사용자 차량 내부의 영상 분석 장치(100)로부터 촬영될 수 있는 모든 차량을 포함할 수 있다. 예시적으로, 도 1에 도시된 바와 같이, 주변 차량은 사용자 차량을 기준으로 전방에 있는 차량일 수 있다.
영상 분석 장치(100)는 사용자 차량 및 주변 차량의 이동 또는 정지 여부와 관계없이 주변 차량의 신호 위반 여부를 판단할 수 있다. 영상 분석 장치(100)는 현재 신호등이 나타내는 신호 정보(이하, 신호등 신호 정보)에 기초하여 주변 차량의 신호 위반 여부를 판단할 수 있다. 예시적으로, 도 1에 도시된 바와 같이, 영상 분석 장치(100)는 사거리에서 주변 차량의 신호 위반을 판단할 수 있다. 예를 들어, 영상 분석 장치(100)는 정지 신호에서 주변 차량이 직진을 하는 경우, 주변 차량을 신호 위반으로 판단할 수 있다.
주변 차량이 신호 위반을 한 것으로 판단되는 경우, 영상 분석 장치(100)는 신호 위반에 대한 정보를 외부 서버(10)로 전송할 수 있다. 신호 위반에 대한 정보는 영상 분석 장치(100)로부터 촬영된 영상 중 신호 위반 사실이 확인될 수 있는 영상 또는 이미지(이하, 신호 위반 영상)를 포함할 수 있다. 영상 분석 장치(100)는 무선 통신을 수행하여 신호 위반 영상을 서버(10)로 전송할 수 있다.
서버(10)는 교통 법규 위반을 단속하기 위한 기관에 구비될 수 있다. 서버(10)가 신호 위반 영상을 수신하는 경우, 교통 법규 위반을 단속하는 기관에서는 신호 위반 영상을 확인하여 신호 위반 차량에 대해 범칙금을 부과할 수 있다. 예시적으로, 교통 법규 위반을 단속하는 기관은 서버(10)로 수신된 신호 위반 영상으로부터 차량 정보(예를 들어, 번호판에 기재된 차량 번호)를 추출하고, 추출된 차량 정보에 기초하여 해당 차량에 대해 범칙금을 부과할 수 있다.
이와 같이, 차량 내부에서 직접 주변 차량의 신호 위반 여부를 판단하고 신호 위반 차량의 신고를 수행하는 경우, 별도의 신호 위반 단속 장치(예를 들어, CCTV)가 설치되어 있지 않은 곳에서도 신호 위반 단속이 가능할 수 있다. 이에 따라, 신호 위반 단속 장치에 대한 설치 비용이 감소될 수 있으며, 사거리 또는 교차로와 같이 신호 위반이 자주 발생되는 장소에서 신호 위반이 감소될 수 있다.
도 2는 본 발명의 하나의 실시 예에 따른 영상 분석 장치 및 서버를 보여주는 블록도이다. 도 2를 참조하면, 영상 분석 장치(100)는 영상 획득부(110), 영상 분석부(120), 위치정보 획득부(130) 및 통신부(140)를 포함할 수 있다.
영상 획득부(110)는 사용자 차량 외부의 영상을 촬영하여 영상 정보를 획득할 수 있다. 영상 정보는 주변 차량 및 신호등과 같은 객체에 대한 이미지 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 영상 획득부(110)는 사거리에서 전방에 있는 주변 차량 및 신호등에 대한 이미지 정보를 획득할 수 있다.
영상 분석부(120)는 영상 획득부(110)로부터 제공된 영상을 분석할 수 있다. 영상 분석부(120)는 영상에 포함된 다양한 객체들을 감지할 수 있다. 예시적으로, 영상 분석부(120)는 영상에 포함된 주변 차량 및 신호등을 감지할 수 있다. 영상 분석부(120)는 주변 차량을 감지하여 주변 차량의 이동 정보(예를 들어, 주변 차량의 정차, 직진, 좌회전, 우회전)를 판단할 수 있다. 영상 분석부(120)는 신호등을 감지하여 현재 신호등 신호 정보(예를 들어, 직진 신호, 좌회전 신호, 정지 신호 등)를 판단할 수 있다. 영상 분석부(120)는 주변 차량의 이동 정보 및 신호등 신호 정보에 기초하여 주변 차량의 신호 위반 여부를 판단할 수 있다.
영상 분석부(120)는 영상에 포함된 객체들로부터 사용자 차량의 이동 정보(예를 들어, 사용자 차량의 정차, 직진, 좌회전, 우회전)를 판단할 수 있다. 영상 분석부(120)는 사용자 차량의 이동 정보에 기초하여 주변 차량의 이동 정보를 판단할 수 있다.
위치정보 획득부(130)는 사용자 차량의 위치 정보를 획득할 수 있다. 위치정보 획득부(130)는 GPS(Global Positioning System) 모듈을 포함할 수 있다. 위치정보 획득부(130)는 GPS 정보를 수신하여 사용자 차량의 위치 정보를 획득할 수 있다. 위치정보 획득부(130)는 획득한 위치 정보를 영상 분석부(120)에 제공할 수 있다.
영상 분석부(120)는 위치정보 획득부(130)로부터 제공된 위치 정보에 기초하여 현재 위치에 대응하는 신호 체계 정보를 획득할 수 있다. 신호 체계 정보는 신호등 정보, 신호등 작동 시간 정보, 유턴 정보, 비보호 신호 정보 등을 포함할 수 있다. 신호등 정보는 신호등이 포함하고 있는 신호의 개수, 신호의 종류에 대한 정보를 포함할 수 있다. 신호등 작동 시간 정보는 신호등이 동작하는 시간에 대한 정보를 포함할 수 있다. 유턴 정보는 현재 위치에서 유턴이 가능한지 여부를 나타낼 수 있다. 비보호 신호 정보는 비보호 좌회전이 가능한지 여부를 나타내는 정보를 포함할 수 있다.
영상 분석부(120)는 획득된 신호 체계 정보에 기초하여 영상 획득부(110)로부터 제공된 영상의 신호 정보를 판단할 수 있다. 영상 분석부(120)는 획득된 신호 체계 정보를 기준으로 주변 차량의 신호 위반 여부를 판단할 수 있다.
통신부(140)는 서버(10)와 무선 통신을 수행할 수 있다. 영상 분석부(120)에서 신호 위반이 판단된 경우, 통신부(140)는 신호 위반 정보를 서버(10)로 전송할 수 있다. 예를 들어, 신호 위반 정보는 신호 위반 영상을 포함할 수 있다.
통신부(140)는 서버(10)로부터 신호 체계 정보를 수신할 수 있다. 예시적으로, 통신부(140)는 위치정보 획득부(130)로부터 획득된 사용자 차량의 현재 위치에 대응하는 신호 체계 정보를 수신할 수 있다. 또는 통신부(140)는 미리 다양한 장소의 신호 체계 정보를 수신한 후, 영상 분석부(120)로 제공할 수 있다.
도 3은 도 2의 영상 분석 장치를 상세하게 보여주는 블록도이다. 도 2 및 도 3을 참조하면, 영상 분석 장치(100)는 영상 획득부(110), 영상 분석부(120), 위치정보 획득부(130), 통신부(140)를 포함할 수 있다. 영상 분석부(120)는 객체 감지부(121), 메모리(122), 신호 판단부(123), 사용자 차량 이동정보 추출부(124), 주변 차량 이동정보 추출부(125) 및 신호 위반 판단부(126)를 포함할 수 있다.
객체 감지부(121)는 영상 획득부(110)로부터 촬영된 영상을 수신할 수 있다. 객체 감지부(121)는 수신된 영상에 포함된 객체들을 감지할 수 있다. 예를 들어, 객체 감지부(121)는 딥 러닝(deep learning)을 이용하여 객체들을 감지할 수 있다.
예시적으로, 객체 감지부(121)는 영상에 포함된 각각의 이미지에서 객체들의 종류를 구분하고, 객체들의 위치 및 크기를 판단할 수 있다. 이에 따라, 객체 감지부(121)는 영상에서 시간에 따라 달라질 수 있는 객체들의 위치 및 크기를 판단할 수 있다. 예를 들어, 객체 감지부(121)는 각각의 이미지에서 주변 차량 및 신호등을 구분하고, 각각의 이미지에서 주변 차량 및 신호등의 위치 및 크기를 판단할 수 있다. 사용자 차량이 신호등에 근접함에 따라 감지된 신호등의 위치는 위쪽으로 이동할 수 있고, 신호등이 크기는 커질 수 있다.
객체 감지부(121)로부터 감지된 객체 감지 정보는 신호 판단부(123), 사용자 차량 이동정보 추출부(124) 및 주변 차량 이동정보 추출부(125)로 전달될 수 있다.
메모리(122)는 영상 획득부(110)로부터 촬영된 영상을 저장할 수 있다. 촬영된 영상으로부터 주변 차량의 신호 위반이 판단되는 경우, 메모리(122)에 저장된 영상은 서버(10)로 전송될 수 있다. 예시적으로, 메모리(122)에 저장된 영상 중 특정 구간 또는 특정 시간에서의 영상이 서버(10)로 전송될 수 있다. 특정 구간 또는 특정 시간에서의 영상은 교통 법규 단속 기관이 신호 위반 사실을 시각적으로 확인할 수 있는 이미지를 포함할 수 있다.
메모리(122)는 신호 체계 정보를 저장할 수 있다. 신호 체계 정보는 사용자 차량의 현재 위치에 따라 서버(10)로부터 송신될 수 있다. 예시적으로, 신호 체계 정보는 사용자 차량의 현재 위치를 기준으로 가장 가까운 신호등 정보, 유턴 정보, 신호등 작동 시간 정보, 비보호 신호 정보 등을 포함할 수 있다.
또는 메모리(122)는 미리 다양한 지역의 신호 체계 정보를 서버(10)로부터 수신하여 저장할 수 있다. 영상 분석부(120)는 메모리(122)에 저장된 신호 체계 정보 중 현재 위치에 따른 신호 체계 정보를 획득할 수 있다. 메모리(122)가 미리 다양한 지역의 신호 체계 정보를 저장하는 경우, 미리 정해진 주기 또는 특정 이벤트에 따라 최신의 신호 체계 정보가 업데이트될 수 있다. 예를 들어, 사용자 차량의 시동이 켜지는 경우, 최신의 신호 체계 정보가 업데이트될 수 있다.
이에 따라, 영상 분석 장치(100)는 현재 위치에 기초하여 신호 체계 정보를 서버(10)로부터 지속적으로 수신할 필요가 없기 때문에 통신에 따른 부하가 감소될 수 있다.
신호 판단부(123)는 객체 감지부(121)로부터 감지된 객체들 및 신호 체계 정보로부터 현재 신호 정보를 판단할 수 있다. 예를 들어, 신호 판단부(123)는 현재 위치에서 신호등 신호 정보를 판단할 수 있다.
사용자 차량 이동정보 추출부(124)는 객체 감지부(121)로부터 감지된 객체 정보 또는 위치정보 획득부(130)로부터 획득된 위치 정보에 기초하여 사용자 차량의 이동 정보를 추출할 수 있다.
주변 차량 이동정보 추출부(125)는 사용자 차량 이동정보 추출부(124)로부터 추출된 사용자 차량의 이동 정보 및 객체 감지부(121)로부터 감지된 객체 정보에 기초하여 주변 차량의 이동 정보를 추출할 수 있다.
신호 위반 판단부(126)는 신호 판단부(123)로부터 판단된 현재 신호 정보 및 주변 차량 이동정보 추출부(125)로부터 추출된 주변 차량의 이동 정보를 비교하여 주변 차량의 신호 위반 여부를 판단할 수 있다.
신호 판단부(123), 사용자 차량 이동정보 추출부(124), 주변 차량 이동정보 추출부(125) 및 신호 위반 판단부(126)에 대한 상세한 설명은 후술되는 도면들을 참조하여 설명될 것이다.
도 4는 도 3의 신호 판단부의 동작에 대한 예시를 상세하게 보여주는 블록도이다. 도 3 및 도 4를 참조하면, 영상 획득부(110)를 통해 획득된 영상정보는 객체 감지부(121)로 전달될 수 있다. 객체 감지부(121)는 영상에 포함된 객체들을 감지하고, 객체 감지 정보를 신호 판단부(123)로 제공할 수 있다. 예시적으로, 객체 감지부(121)는 신호등에 대한 객체 감지 정보를 신호 판단부(123)로 제공할 수 있다. 신호등에 대한 객체 감지 정보는 신호등에 포함된 각각의 신호들의 모양, 색깔 및 순서 정보를 포함할 수 있다.
신호 판단부(123)는 신호등에 대한 객체 감지 정보에 기초하여 현재 신호등 신호 정보를 판단할 수 있다. 예를 들어, 객체 감지부(121)가 파란색 신호를 감지한 경우, 신호 판단부(123)는 현재 신호등 신호 정보를 직진 신호로 판단할 수 있다. 객체 감지부(121)가 빨간색 신호를 감지한 경우, 신호 판단부(123)는 현재 신호등 신호 정보를 정지 신호로 판단할 수 있다.
또는 신호 판단부(123)는 객체 감지부(121)로부터 감지된 객체 신호 정보 및 메모리(122)에 저장된 현재 신호 체계 정보를 비교하여 신호 정보를 판단할 수 있다. 신호 판단부(123)는 위치정보 획득부(130)로부터 제공된 사용자 차량의 현재 위치 정보에 대응하는 현재 신호 체계 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 현재 신호 체계 정보는 신호등 정보를 포함할 수 있기 때문에, 신호 판단부(123)는 신호등 신호 정보를 포함한 현재 신호 정보를 더 정확하게 판단할 수 있다.
신호 체계 정보는 신호등 정보, 신호등 작동 시간 정보, 유턴 정보 및 비보호 신호 정보 등을 포함할 수 있다. 이러한 신호 체계 정보는 객체 감지 정보만을 이용하여 판단되기 어려운 정보를 포함할 수 있으므로, 신호 판단부(123)는 신호 체계 정보를 통해 상세한 현재 신호 정보를 판단할 수 있다.
도 5는 도 4의 메모리에 저장된 신호 체계 정보를 예시적으로 보여주는 도면이다. 도 4 및 도 5를 참조하면, 메모리(122)는 위치 정보에 대응하는 신호 체계 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같이, 메모리(122)는 "A", "B", "C" 위치에 대응하는 신호 체계 정보를 저장할 수 있다.
"A" 위치에 대응하는 신호 체계 정보로서, 메모리(122)는 신호등 정보 및 유턴 정보를 포함할 수 있다. 신호등 정보는 빨간색 신호, 노란색 신호, 좌회전 신호 및 파란색 신호를 나타내고, 유턴 정보는 좌회전 시 유턴이 가능함을 나타낼 수 있다.
"B" 위치에 대응하는 신호 체계 정보로서, 메모리(122)는 신호등 정보, 비보호 신호 정보 및 유턴 정보를 포함할 수 있다. 신호등 정보는 빨간색 신호, 노란색 신호 및 파란색 신호를 나타내고, 비보호 신호 정보는 비보호 좌회전을 나타내고, 유턴 정보는 유턴 금지를 나타낼 수 있다.
"C" 위치에 대응하는 신호 체계 정보로서, 메모리(122)는 신호등 정보 및 신호등 작동 시간 정보를 포함할 수 있다. 신호등 정보는 빨간색 신호, 노란색 신호, 좌회전 신호 및 파란색 신호를 나타내고, 신호등 작동 시간 정보는 "05시"부터 "23시"까지를 나타낼 수 있다.
위치정보 획득부(130)로부터 획득된 현재 위치 정보가 "A" 위치인 경우, 신호 판단부(123)는 메모리(122)로부터 "A" 위치에 대응하는 신호 체계 정보를 추출할 수 있다. 이에 따라, 신호 판단부(123)는 추출된 신호등 정보와 신호등에 대한 객체 감지 정보를 비교하여 현재 신호 정보를 판단할 수 있다. 또한, 신호 판단부(123)는 신호 체계 정보로부터 유턴 가능함을 판단할 수 있다.
도 6은 도 3의 사용자 차량 이동정보 추출부의 동작에 대한 예시를 상세하게 보여주는 블록도이다. 도 3 및 도 6을 참조하면, 영상 획득부(110)를 통해 획득된 영상 정보는 객체 감지부(121)로 전달될 수 있다. 객체 감지부(121)는 영상에 포함된 객체들을 감지하고, 객체 감지 정보를 사용자 차량 이동정보 추출부(124)로 제공할 수 있다. 예시적으로, 객체 감지부(121)는 특정 객체에 대한 위치 및 크기 정보를 사용자 차량 이동정보 추출부(124)로 제공할 수 있다. 예를 들어, 객체 감지부(121)는 신호등에 대한 위치 및 크기 정보를 사용자 차량 이동정보 추출부(124)로 제공할 수 있다.
위치정보 획득부(130)를 통해 획득된 위치 정보는 사용자 차량 이동정보 추출부(124)로 제공될 수 있다.
사용자 차량 이동정보 추출부(124)는 사용자 차량의 이동 정보를 추출할 수 있다. 사용자 차량 이동정보 추출부(124)는 객체 감지부(121)로부터 감지된 객체 감지 정보에 기초하여 사용자 차량의 이동 정보를 추출할 수 있다. 예시적으로, 사용자 차량 이동정보 추출부(124)는 시간에 따른 특정 객체의 크기 또는 위치 변화에 기초하여 사용자 차량의 이동 정보를 추출할 수 있다. 예를 들어, 사용자 차량 이동정보 추출부(124)는 영상에서 시간에 따른 신호등의 크기 또는 위치 변화에 기초하여 사용자 차량의 이동 정보를 추출할 수 있다.
또는 사용자 차량 이동정보 추출부(124)는 위치정보 획득부(130)로부터 획득된 위치 정보에 기초하여 사용자 차량의 이동 정보를 추출할 수 있다.
예를 들어, 사용자 차량 이동정보 추출부(124)는 사용자 차량의 이동 정보를 "정차", "직진", "좌회전" 및 "우회전"으로 구분하여 추출할 수 있다.
도 7은 도 6의 사용자 차량 이동정보 추출부가 사용자 차량의 이동 정보를 추출하는 예시를 보여주는 도면이다. 도 6 및 도 7을 참조하면, 사용자 차량 이동정보 추출부(124)는 객체 감지 정보 및 위치 정보 중 적어도 하나에 기초하여 사용자 차량의 이동 정보를 추출할 수 있다.
도 7에 도시된 바와 같이, 객체 감지 정보에 포함된 신호등이 시간에 따라 동일 위치 및 동일 크기로 유지되거나 사용자 차량의 위치 정보에 변화가 없는 경우, 사용자 차량 이동정보 추출부(124)는 사용자 차량이 "정차" 중인 것으로 판단할 수 있다.
또는, 객체 감지 정보에 포함된 신호등이 시간에 따라 위쪽으로 이동하고 크기가 커지거나, 사용자 차량의 위치 정보가 직진 방향으로 변화하는 경우, 사용자 차량 이동정보 추출부(124)는 사용자 차량이 "직진" 중인 것으로 판단할 수 있다.
또는, 객체 감지 정보에 포함된 신호등이 시간에 따라 오른쪽으로 이동하고, 사용자 차량의 위치 정보가 좌회전 방향으로 변화하는 경우, 사용자 차량 이동정보 추출부(124)는 사용자 차량이 "좌회전" 중인 것으로 판단할 수 있다.
또는, 객체 감지 정보에 포함된 신호등이 시간에 따라 왼쪽으로 이동하고, 사용자 차량의 위치 정보가 우회전 방향으로 변화하는 경우, 사용자 차량 이동정보 추출부(124)는 사용자 차량이 "우회전" 중인 것으로 판단할 수 있다.
상술한 바와 같이, 사용자 차량 이동정보 추출부(124)는 객체 감지 정보 및 위치 정보 중 적어도 하나를 이용하여 사용자 차량의 이동 정보를 추출할 수 있다. 객체 감지 정보 및 위치 정보를 모두 이용하는 경우, 사용자 차량 이동정보 추출부(124)는 사용자 차량의 이동 정보를 더 정확하게 추출할 수 있다.
도 8은 도 3의 주변 차량 이동정보 추출부의 동작의 예시를 상세하게 보여주는 블록도이다. 도 3 및 도 8을 참조하면, 영상 획득부(110)를 통해 획득된 영상정보는 객체 감지부(121)로 제공될 수 있다. 객체 감지부(121)는 영상에 포함된 객체들을 감지하고, 객체 감지 정보를 주변 차량 이동정보 추출부(125)로 제공할 수 있다. 예시적으로, 객체 감지부(121)는 주변 차량에 대한 객체 감지 정보를 주변 차량 이동정보 추출부(125)로 제공할 수 있다. 주변 차량에 대한 객체 감지 정보는 주변 차량의 위치 또는 크기 정보를 포함할 수 있다.
주변 차량 이동정보 추출부(125)는 주변 차량의 이동 정보를 추출할 수 있다. 주변 차량 이동정보 추출부(125)는 객체 감지부(121)로부터 감지된 객체 감지 정보 및 사용자 차량 이동정보 추출부(124)로부터 추출된 사용자 차량의 이동 정보에 기초하여 주변 차량의 이동 정보를 추출할 수 있다.
예시적으로, 주변 차량 이동정보 추출부(125)는 사용자 차량의 이동 정보를 기준으로 시간에 따른 주변 차량의 크기 또는 위치 변화에 기초하여 주변 차량의 이동 정보를 추출할 수 있다. 예를 들어, 주변 차량 이동정보 추출부(125)는 주변 차량의 이동 정보를 "정차", "직진", "좌회전" 및 "우회전"으로 구분하여 추출할 수 있다.
도 9는 도 8의 주변 차량 이동정보 추출부가 주변 차량의 이동 정보를 추출하는 예시를 보여주는 도면이다. 도 8 및 도 9를 참조하면, 주변 차량 이동정보 추출부(125)는 사용자 차량의 이동 정보 및 객체 감지 정보에 기초하여 주변 차량의 이동 정보를 추출할 수 있다.
사용자 차량의 이동 정보에 따라 사용자 차량이 정차 중이고, 객체 감지 정보에 포함된 주변 차량이 시간에 따라 동일 위치 및 동일 크기로 유지되는 경우, 주변 차량 이동정보 추출부(125)는 주변 차량의 이동 정보가 "정차"인 것으로 판단할 수 있다.
또는, 사용자 차량의 이동 정보에 따라 사용자 차량이 직진 중이고, 객체 감지 정보에 포함된 주변 차량이 시간에 따라 왼쪽 또는 오른쪽 뒤로 이동하는 경우, 주변 차량 이동정보 추출부(125)는 주변 차량의 이동 정보가 "정차"인 것으로 판단할 수 있다. 이 경우, 왼쪽 또는 오른쪽으로 이동하는 거리는 미리 저장된 거리 값보다 작은 값일 수 있다.
또는, 사용자 차량의 이동 정보에 따라 사용자 차량이 좌회전 중이고, 객체 감지 정보에 포함된 주변 차량이 시간에 따라 오른쪽 뒤로 이동하는 경우, 주변 차량 이동정보 추출부(125)는 주변 차량의 이동 정보가 "정차"인 것으로 판단할 수 있다.
또는, 사용자 차량의 이동 정보에 따라 사용자 차량이 우회전 중이고, 객체 감지 정보에 포함된 주변 차량이 시간에 따라 왼쪽 뒤로 이동하는 경우, 주변 차량 이동정보 추출부(125)는 주변 차량의 이동 정보가 "정차"인 것으로 판단할 수 있다.
사용자 차량의 이동 정보에 따라 사용자 차량이 정차 중이고, 객체 감지 정보에 포함된 주변 차량이 시간에 따라 위쪽으로 이동하고 크기가 작아지는 경우, 주변 차량 이동정보 추출부(125)는 주변 차량의 이동 정보가 "직진"인 것으로 판단할 수 있다.
또는, 사용자 차량의 이동 정보에 따라 사용자 차량이 직진 중이고, 객체 감지 정보에 포함된 주변 차량이 시간에 따라 동일 위치 및 동일 크기로 유지되는 경우, 주변 차량 이동정보 추출부(125)는 주변 차량의 이동 정보가 "직진"인 것으로 판단할 수 있다.
또는, 사용자 차량의 이동 정보에 따라 사용자 차량이 좌회전 중이고, 객체 감지 정보에 포함된 주변 차량이 시간에 따라 오른쪽 앞으로 이동하는 경우, 주변 차량 이동정보 추출부(125)는 주변 차량의 이동 정보가 "직진"인 것으로 판단할 수 있다.
또는, 사용자 차량의 이동 정보에 따라 사용자 차량이 우회전 중이고, 객체 감지 정보에 포함된 주변 차량이 시간에 따라 왼쪽 앞으로 이동하는 경우, 주변 차량 이동정보 추출부(125)는 주변 차량의 이동 정보가 "직진"인 것으로 판단할 수 있다.
사용자 차량의 이동 정보에 따라 사용자 차량이 정차 중이고, 객체 감지 정보에 포함된 주변 차량이 시간에 따라 왼쪽 앞으로 이동하는 경우, 주변 차량 이동정보 추출부(125)는 주변 차량의 이동 정보가 "좌회전"인 것으로 판단할 수 있다.
또는, 사용자 차량의 이동 정보에 따라 사용자 차량이 직진 중이고, 객체 감지 정보에 포함된 주변 차량이 시간에 따라 왼쪽 뒤로 이동하는 경우, 주변 차량 이동정보 추출부(125)는 주변 차량의 이동 정보가 "좌회전"인 것으로 판단할 수 있다. 이 경우, 왼쪽으로 이동하는 거리는 미리 저장된 거리 값보다 큰 값일 수 있다.
또는, 사용자 차량의 이동 정보에 따라 사용자 차량이 좌회전 중이고, 객체 감지 정보에 포함된 주변 차량이 시간에 따라 동일 위치 및 동일 크기로 유지되는 경우, 주변 차량 이동정보 추출부(125)는 주변 차량의 이동 정보가 "좌회전"인 것으로 판단할 수 있다.
사용자 차량의 이동 정보에 따라 사용자 차량이 우회전 중이고, 객체 감지 정보에 포함된 주변 차량이 감지되지 않는 경우, 주변 차량 이동정보 추출부(125)는 주변 차량의 이동 정보를 판단하지 않을 수 있다.
사용자 차량의 이동 정보에 따라 사용자 차량이 정차 중이고, 객체 감지 정보에 포함된 주변 차량이 시간에 따라 오른쪽 앞으로 이동하는 경우, 주변 차량 이동정보 추출부(125)는 주변 차량의 이동 정보가 "우회전"인 것으로 판단할 수 있다.
또는, 사용자 차량의 이동 정보에 따라 사용자 차량이 직진 중이고, 객체 감지 정보에 포함된 주변 차량이 시간에 따라 오른쪽 뒤로 이동하는 경우, 주변 차량 이동정보 추출부(125)는 주변 차량의 이동 정보가 "우회전"인 것으로 판단할 수 있다. 이 경우, 오른쪽으로 이동하는 거리는 미리 저장된 거리 값보다 큰 값일 수 있다.
사용자 차량의 이동 정보에 따라 사용자 차량이 좌회전 중이고, 객체 감지 정보에 포함된 주변 차량이 감지되지 않는 경우, 주변 차량 이동정보 추출부(125)는 주변 차량의 이동 정보를 판단하지 않을 수 있다.
또는, 사용자 차량의 이동 정보에 따라 사용자 차량이 우회전 중이고, 객체 감지 정보에 포함된 주변 차량이 시간에 따라 동일 위치 및 동일 크기로 유지되는 경우, 주변 차량 이동정보 추출부(125)는 주변 차량의 이동 정보가 "우회전"인 것으로 판단할 수 있다.
도 10은 도 3의 신호 위반 판단부의 동작에 대한 예시를 상세하게 보여주는 블록도이다. 도 3 및 도 10을 참조하면, 신호 위반 판단부(126)는 신호 판단부(123)로부터 현재 신호 정보를 수신하고, 주변 차량 이동정보 추출부(125)로부터 주변 차량의 이동 정보를 수신할 수 있다. 현재 신호 정보는 신호등 신호 정보, 유턴 정보, 비보호 신호 정보, 신호등 작동 시간 정보 등을 포함할 수 있다. 주변 차량의 이동 정보는 정차, 직진, 좌회전 또는 우회전 중 어느 하나를 나타낼 수 있다.
신호 위반 판단부(126)는 현재 신호 정보와 주변 차량의 이동 정보를 비교하여 주변 차량의 신호 위반 여부를 판단할 수 있다. 주변 차량이 신호를 위반한 것으로 판단되는 경우, 신호 위반 판단부(126)는 메모리(122)에 저장된 신호 위반 영상을 통신부(140)를 통해 서버(10)로 전송할 수 있다. 예시적으로, 신호 위반 판단부(126)는 메모리(122)에 저장된 영상 중 특정 구간 또는 특정 시간에 대한 영상을 서버(10)로 전송할 수 있다. 예를 들어, 신호 위반 판단부(126)는 신호등 또는 사거리로부터 미리 정해진 거리 이내에서 촬영된 영상을 서버(10)로 전송할 수 있다. 또는 신호 위반 판단부(126)는 신호등 및 주변 차량이 감지된 시점을 기준으로 신호등 및 주변 차량 중 어느 하나가 감지되지 않는 시점까지의 영상을 서버(10)로 전송할 수 있다.
도 11은 도 10의 신호 위반 판단부가 신호 위반 여부를 판단하는 예시를 보여주는 도면이다. 도 10 및 도 11을 참조하면, 신호 위반 판단부는 현재 신호 정보 및 주변 차량의 이동 정보에 기초하여 주변 차량의 신호 위반 여부를 판단할 수 있다.
현재 신호 정보에 포함된 신호등 신호 정보가 정지 신호 및 좌회전 신호를 나타내고, 유턴 정보가 좌회전 시 유턴이 가능함을 나타내는 경우, 주변 차량의 이동 정보가 직진을 나타내면, 신호 위반 판단부(126)는 주변 차량이 신호 위반을 하였다고 판단할 수 있다.
또는, 현재 신호 정보에 포함된 신호등 신호 정보가 직진 신호를 나타내고, 비보호 좌회전이 가능함을 나타내는 경우, 주변 차량의 이동 정보가 좌회전을 나타내면, 신호 위반 판단부(126)는 주변 차량이 신호 위반을 하지 않았다고 판단할 수 있다.
또는, 현재 신호 정보에 포함된 신호등 신호 정보가 노란색 신호를 나타내고, 신호등 작동 시간이 "05시"부터 "23시"를 나타내는 경우, 현재 시간이 "03시"이고, 주변 차량의 이동 정보가 좌회전을 나타내면, 신호 위반 판단부(126)는 주변 차량이 신호 위반을 하지 않았다고 판단할 수 있다.
도 12는 본 발명의 실시 예에 따른 영상 분석 장치의 예시적인 동작을 나타내는 순서도이다. 도 2 및 도 12를 참조하면, S101 단계에서, 영상 분석 장치(100)는 사용자 차량 주변의 영상을 획득할 수 있다. S102 단계에서, 영상 분석 장치(100)는 사용자 차량의 위치 정보에 기초하여 현재 신호 체계 정보를 획득할 수 있다. 예시적으로, 영상 분석 장치(100)는 영상 분석 장치(100)에 미리 저장된 데이터베이스(예를 들어, 도 5에 도시된 정보)로부터 사용자 차량의 위치 정보에 대응하는 현재 신호 체계 정보를 획득할 수 있다. 또는 영상 분석 장치(100)는 외부 서버(10)로부터 사용자 차량의 위치 정보에 대응하는 현재 신호 체계 정보를 획득할 수 있다.
S103 단계에서, 영상 분석 장치(100)는 획득된 영상으로부터 객체를 감지할 수 있다. 예시적으로, 영상 분석 장치(100)는 주변 차량 및 신호등을 감지하고, 시간에 따른 주변 차량 및 신호등의 위치 및 크기를 감지할 수 있다.
S104 단계에서, 영상 분석 장치(100)는 현재 신호 체계 정보와 영상에서 감지된 객체 감지 정보를 비교하여 현재 신호 정보를 판단할 수 있다. 예를 들어, 영상 분석 장치(100)는 신호 체계 정보에 포함된 신호등 정보와 신호등에 대한 객체 감지 정보를 비교하여 현재 신호등 신호 정보를 판단할 수 있다.
S105 단계에서, 영상 분석 장치(100)는 사용자 차량의 이동 정보를 추출할 수 있다. 예시적으로, 영상 분석 장치(100)는 사용자 차량의 위치 정보 또는 영상에서 감지된 신호등의 위치 및 크기 변화에 기초하여 사용자 차량의 이동 정보를 추출할 수 있다.
S106 단계에서, 영상 분석 장치(100)는 주변 차량의 이동 정보를 추출할 수 있다. 예시적으로, 영상 분석 장치(100)는 사용자 차량의 이동 정보 및 영상에서 감지된 주변 차량의 위치 및 크기 변화에 기초하여 주변 차량의 이동 정보를 추출할 수 있다.
S107 단계에서, 영상 분석 장치(100)는 현재 신호 정보 및 주변 차량의 이동 정보에 기초하여 주변 차량의 신호 위반 여부를 판단할 수 있다. 신호 위반 차량으로 판단되는 경우, S108 단계에서, 영상 분석 장치(100)는 외부 서버(10)로 신호 위반 영상을 전송할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 영상 분석 장치(100)는 사용자 차량 내부에서 촬영된 영상을 이용하여 주변 차량의 신호 위반 여부를 판단할 수 있다. 특히, 사용자 차량의 이동 정보에 기초하여 주변 차량의 이동 정보를 판단함으로써, 영상 분석 장치(100)는 다양한 상황에서 주변 차량의 신호 위반 여부를 판단할 수 있다.
상술된 내용은 본 발명을 실시하기 위한 구체적인 실시 예들이다. 본 발명은 상술된 실시 예들뿐만 아니라, 단순하게 설계 변경되거나 용이하게 변경할 수 있는 실시 예들 또한 포함할 것이다. 또한, 본 발명은 실시 예들을 이용하여 용이하게 변형하여 실시할 수 있는 기술들도 포함될 것이다. 따라서, 본 발명의 범위는 상술된 실시 예들에 국한되어 정해져서는 안되며 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 발명의 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 할 것이다.
10: 서버 100: 영상 분석 장치
110: 영상 획득부 120: 영상 분석부
130: 위치정보 획득부 140: 통신부

Claims (13)

  1. 사용자 차량의 주변 영상을 획득하는 영상 획득부;
    상기 주변 영상으로부터 주변 차량 및 신호등을 감지하는 객체 감지부;
    상기 감지된 신호등에 대한 정보에 기초하여 현재 신호 정보를 판단하는 신호 판단부;
    상기 사용자 차량에 대한 제1 이동 정보를 추출하는 사용자 차량 이동정보 추출부;
    상기 감지된 주변 차량에 대한 정보 및 상기 제1 이동 정보로부터 상기 주변 차량에 대한 제2 이동 정보를 추출하는 주변 차량 이동정보 추출부; 및
    상기 제2 이동 정보와 상기 현재 신호 정보를 비교하여 상기 주변 차량의 신호 위반 여부를 판단하는 신호 위반 판단부를 포함하는 영상 분석 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 사용자 차량 이동정보 추출부는 상기 감지된 신호등의 시간에 따른 크기 및 위치 변화에 기초하여 상기 제1 이동 정보를 추출하는 영상 분석 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 주변 차량 이동정보 추출부는 상기 제1 이동 정보 및 상기 감지된 주변 차량의 시간에 따른 크기 및 위치 변화에 기초하여 상기 제2 이동 정보를 추출하는 영상 분석 장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 사용자 차량의 위치 정보를 획득하는 위치정보 획득부를 더 포함하는 영상 분석 장치.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 신호 판단부는 상기 사용자 차량의 위치 정보에 대응하는 신호 체계 정보를 수집하고, 상기 감지된 신호등에 대한 정보 및 상기 신호 체계 정보에 기초하여 상기 현재 신호 정보를 판단하는 영상 분석 장치.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 신호 체계 정보는 신호등 정보, 유턴 정보, 비보호 신호 정보 및 신호등 작동 시간 정보 중 적어도 하나를 포함하는 영상 분석 장치.
  7. 제 4 항에 있어서,
    상기 사용자 차량 이동정보 추출부는 상기 사용자 차량의 위치 정보에 기초하여 상기 제1 이동 정보를 추출하는 영상 분석 장치.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 제1 이동 정보 및 상기 제2 이동 정보는 정차, 직진, 좌회전 및 우회전 중 어느 하나로 구분되는 영상 분석 장치.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 주변 차량이 신호 위반으로 판단되는 경우, 상기 주변 영상을 외부 서버로 전송하는 통신부를 더 포함하는 영상 분석 장치.
  10. 사용자 차량에 장착되는 영상 분석 장치의 동작 방법에 있어서,
    상기 사용자 차량의 주변 영상을 획득하는 단계;
    상기 주변 영상으로부터 주변 차량 및 신호등을 감지하는 단계;
    상기 감지된 신호등에 대한 정보에 기초하여 현재 신호 정보를 판단하는 단계;
    상기 사용자 차량에 대한 제1 이동 정보를 추출하는 단계;
    상기 감지된 주변 차량에 대한 정보 및 상기 제1 이동 정보로부터 상기 주변 차량에 대한 제2 이동 정보를 추출하는 단계; 및
    상기 제2 이동 정보와 상기 현재 신호 정보를 비교하여 상기 주변 차량의 신호 위반 여부를 판단하는 단계를 포함하는 동작 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 사용자 차량의 위치 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 획득된 위치 정보에 기초하여 현재 신호 체계 정보를 획득하는 단계를 더 포함하는 동작 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 제1 이동 정보는 상기 감지된 신호등의 시간에 따른 크기 및 위치 변화와 상기 사용자 차량의 위치 정보 중 적어도 하나에 기초하여 추출되는 동작 방법.
  13. 제 10 항에 있어서,
    상기 제2 이동 정보는 상기 제1 이동 정보 및 상기 감지된 주변 차량의 시간에 따른 크기 및 위치 변화에 기초하여 추출되는 동작 방법.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102245850B1 (ko) * 2020-02-07 2021-04-28 동의대학교 산학협력단 블랙박스 영상을 이용한 통합 관제 서비스를 제공하는 장치 및 방법
KR102289892B1 (ko) * 2020-03-24 2021-08-13 (주)디비퍼스트 트럭광고의 광고노출수 산출방법, 시스템 및 이를 활용한 트럭광고의 광고비 과금방법
KR102289889B1 (ko) * 2020-03-24 2021-08-13 (주)디비퍼스트 트럭광고의 광고노출수 산출방법, 시스템 및 이를 활용한 트럭광고의 광고비 과금방법

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102423550B1 (ko) * 2020-02-20 2022-07-22 주식회사 오비고 자율주행차량의 주행경로상에 교통법규위반차량이 존재하는지를 판단하기 위한 방법 및 이를 사용한 장치
KR102608126B1 (ko) * 2021-07-15 2023-11-30 아주대학교산학협력단 자율주행 차량의 센서 및 v2i 통신을 이용한 신호위반 객체 단속 장치 및 방법

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090055848A (ko) * 2007-11-29 2009-06-03 한국전자통신연구원 신호등 인식 장치 및 방법
KR20090130977A (ko) * 2008-06-17 2009-12-28 한국교통연구원 영상처리기법을 이용한 신호교차로의 교통상충 판단 시스템및 방법
KR101405085B1 (ko) * 2012-12-21 2014-06-19 (주)에이치아이디솔루션 차량녹화영상분석 방법 및 장치
KR20170037695A (ko) * 2015-09-25 2017-04-05 주식회사 아이티스테이션 신호등을 이용한 차량 사고 방지 시스템 및 방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090055848A (ko) * 2007-11-29 2009-06-03 한국전자통신연구원 신호등 인식 장치 및 방법
KR20090130977A (ko) * 2008-06-17 2009-12-28 한국교통연구원 영상처리기법을 이용한 신호교차로의 교통상충 판단 시스템및 방법
KR101405085B1 (ko) * 2012-12-21 2014-06-19 (주)에이치아이디솔루션 차량녹화영상분석 방법 및 장치
KR20170037695A (ko) * 2015-09-25 2017-04-05 주식회사 아이티스테이션 신호등을 이용한 차량 사고 방지 시스템 및 방법

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102245850B1 (ko) * 2020-02-07 2021-04-28 동의대학교 산학협력단 블랙박스 영상을 이용한 통합 관제 서비스를 제공하는 장치 및 방법
KR102289892B1 (ko) * 2020-03-24 2021-08-13 (주)디비퍼스트 트럭광고의 광고노출수 산출방법, 시스템 및 이를 활용한 트럭광고의 광고비 과금방법
KR102289889B1 (ko) * 2020-03-24 2021-08-13 (주)디비퍼스트 트럭광고의 광고노출수 산출방법, 시스템 및 이를 활용한 트럭광고의 광고비 과금방법

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