KR20190087276A - System and method for traffic measurement of image based - Google Patents

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KR20190087276A
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Abstract

The present invention relates to an image-based traffic amount measurement system capable of correctly measuring a traffic amount regardless of shaking of a camera or a complex traffic environment, and a method thereof. According to the present invention, the image-based traffic amount measurement system comprises: an image acquisition unit acquiring image data of a road; a memory having a traffic amount measurement program using image data embedded therein; and a processor executing the program. The processor sets a plurality of regions in the image data, detects and tracks a moving vehicle to measure a moving traffic amount, sets a partial region for each lane in the image data to estimate a waiting row for each lane.

Description

영상 기반 교통량 측정 시스템 및 그 방법{SYSTEM AND METHOD FOR TRAFFIC MEASUREMENT OF IMAGE BASED}TECHNICAL FIELD [0001] The present invention relates to an image-

본 발명은 영상 기반 실시간 교통 사거리 내 교통량 측정 시스템 및 그 방법에 관한 것이다. The present invention relates to an image-based real-time traffic intersection traffic measurement system and method.

종래의 영상 기반 교통량 측정 기술은 모든 차량이 유사한 크기와 흐름으로 움직인다는 가정 하에서 교통량 측정이 가능하다. Conventional image-based traffic volume measurement technology can measure traffic volume assuming that all vehicles move with similar size and flow.

그러나, 실제 주행 차량의 크기와 움직임은 매우 다양하므로, 실제 교통 상황에서는 교통량 측정의 정확도가 떨어지는 문제점이 있다. However, since the size and the movement of actual driving vehicles are very diverse, there is a problem in that the accuracy of traffic measurement is deteriorated in an actual traffic situation.

본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 교통사거리에서 획득된 영상을 기반으로 교통사거리 내 차종별 정지/이동 교통량 측정의 정확도를 높이는 것이 가능한 영상 기반 교통량 측정 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다. SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been proposed in order to solve the above-mentioned problems, and provides a system and method for measuring traffic volume of an image based on images acquired at a traffic intersection, .

본 발명에 따른 영상 기반 교통량 측정 시스템은 도로의 영상 데이터를 취득하는 영상 획득부와, 영상 데이터를 이용한 교통량 측정 프로그램이 내장된 메모리 및 프로그램을 실행시키는 프로세서를 포함하고, 프로세서는 영상 데이터에 대해 복수의 영역을 지정하고 이동 차량을 검출 및 추적하여 이동 교통량을 계측하고, 영상 데이터에 대해 차선별 부분 영역을 설정하여 차선별 대기열을 추산하는 것을 특징으로 한다. The image-based traffic volume measurement system according to the present invention includes an image acquisition unit for acquiring image data of a road, a memory for storing a traffic volume measurement program using image data, and a processor for executing a program, The moving vehicle is detected and tracked to measure the amount of mobile traffic, and the partial area for each line is set for the image data to estimate the queue for each line.

본 발명의 실시예에 따르면, 단방향의 도로, 양방향의 도로, 복잡한 교통 사거리 모두에 적용이 가능하고, 이동 교통량과 대기교통량에 대한 측정 알고리즘을 달리하여 두 가지 교통량 정보를 모두 정확하게 획득하는 것이 가능하며, 카메라 흔들림 또는 복잡한 교통환경에서도 정확한 교통량 측정이 가능한 효과가 있다. According to the embodiment of the present invention, it is possible to apply to both unidirectional roads, bidirectional roads, and complex traffic ranges, and it is possible to accurately acquire both traffic volume information by using different measurement algorithms for moving traffic volume and atmospheric traffic volume , It is possible to measure accurate traffic volume even in a camera shake or a complicated traffic environment.

본 발명의 효과는 이상에서 언급한 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to those mentioned above, and other effects not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 영상 기반 교통량 측정 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 영상 기반 교통량 측정 시스템의 상세 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 이동 교통량 계측을 나타내는 예시도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 대기열 추산을 나타내는 예시도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 이동 교통량 통계 결과를 나타내는 예시도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 영상 기반 교통량 측정 방법을 나타내는 순서도이다.
1 is a block diagram illustrating an image-based traffic volume measurement system according to an embodiment of the present invention.
2 is a detailed block diagram of an image-based traffic volume measurement system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 3 is an exemplary view showing the measurement of the moving traffic volume according to the embodiment of the present invention.
4 is an exemplary diagram illustrating a queue estimate according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a result of moving traffic statistics according to an embodiment of the present invention.
6 is a flowchart illustrating an image-based traffic volume measurement method according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 전술한 목적 및 그 이외의 목적과 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The above and other objects, advantages and features of the present invention and methods of achieving them will be apparent from the following detailed description of embodiments thereof taken in conjunction with the accompanying drawings.

그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 이하의 실시예들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 목적, 구성 및 효과를 용이하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐으로서, 본 발명의 권리범위는 청구항의 기재에 의해 정의된다. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as being limited to the exemplary embodiments set forth herein. Rather, these embodiments are provided so that this disclosure will be thorough and complete, And advantages of the present invention are defined by the description of the claims.

한편, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성소자, 단계, 동작 및/또는 소자가 하나 이상의 다른 구성소자, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가됨을 배제하지 않는다.It is to be understood that the terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to be limiting of the invention. In the present specification, the singular form includes plural forms unless otherwise specified in the specification. &Quot; comprises "and / or" comprising ", as used herein, unless the recited component, step, operation, and / Or added.

이하에서는, 당업자의 이해를 돕기 위하여 본 발명이 제안된 배경에 대하여 먼저 서술하고, 본 발명의 실시예에 대하여 서술하기로 한다. Hereinafter, the background of the present invention will be described in order to facilitate the understanding of those skilled in the art, and an embodiment of the present invention will be described.

실시간 교통량 측정 시스템은 일정한 도로, 사거리, 영역 등을 통과하는 이동 차량의 수 또는 머물러 있는 정지 차량의 수를 실시간으로 측정하는 시스템이다. The real-time traffic measurement system is a system that measures the number of moving vehicles passing through a certain road, range, area, or the number of stalled vehicles staying in real time.

종래 기술에 따르면, 이동 또는 정지 차량의 수를 세기 위해서 여러 방법이 제안되었는데, 과거에는 적외선, 루프센서, 지자기 센서 등을 이용한 교통량 계측 기술이 제안되었으나, 이들은 설치 및 유지 보수를 위한 비용이 높고, 획득되는 데이터가 단순하며, 데이터가 옳은지 틀린지 여부에 대해 확인할 수 없다는 문제점이 있다. According to the related art, various methods have been proposed to count the number of moving or stopped vehicles. In the past, a traffic measurement technique using infrared rays, a loop sensor, a geomagnetic sensor, or the like has been proposed. However, There is a problem in that the obtained data is simple and it is impossible to confirm whether the data is correct or not.

최근에는 영상 센서 성능이 고도화되고 설치 및 유지 보수 비용이 상대적으로 저렴해짐에 따라, 영상 기반 교통량 측정 시스템이 제안되었다. In recent years, the image sensor performance has been improved and the installation and maintenance cost has become relatively low, so an image based traffic volume measurement system has been proposed.

종래 기술에 따른 영상 기반 교통량 측정 시스템은 차량 및 차선의 윤곽선(canny edge)을 이용하여 차선 및 주요 차량 흐름이 존재하는 영역을 추출하고, 해당 영역에서 실루엣에 대한 모션 히스토리 값을 계산하여 시간당 통행하는 차량의 수, 평균 통행 시간, 속도 등을 추산한다. The image-based traffic volume measurement system according to the related art extracts an area where a lane and a major vehicle flow exist using a canny edge of a vehicle and a lane, calculates a motion history value for a silhouette in the corresponding area, The number of vehicles, the average travel time, and the speed.

그런데, 이러한 방식은 모든 차량이 유사한 크기이고, 유사한 흐름으로 움직인다는 가정 하에는 교통량 측정이 가능하지만, 차량 크기와 움직임이 매우 다양한 경우(아주 크고 느린 화물차와 빠른 승용차가 모두 존재하는 경우), 일부 차량들이 자신의 주행 차선을 올바르게 지키지 않거나, 진행 가능 방향이 여러 방향인 경우 등에서는, 정교한 교통량 추산이 불가능한 문제점이 있다.However, this method can measure traffic volume on the assumption that all vehicles are of similar size and move in similar flows, but if the vehicle size and movement is very diverse (if there are both very large and slow lorries and fast cars) There is a problem in that it is impossible to estimate an elaborate traffic volume when the vehicles do not keep their own driving lanes correctly or when the traveling direction is various directions.

또한, 종래 기술에 따르면 픽셀 변화와 모션을 활용함에 따라 카메라 흔들림 또는 복잡한 교통환경에 취약한 문제점이 있다. Further, according to the related art, there is a problem that it is vulnerable to camera shake or a complicated traffic environment due to the use of pixel variation and motion.

특히, 최근의 교통량 측정 시스템은 단순한 교통 통계뿐 아니라, 교통 사거리 내의 교통 법규 위반, 차량 사고 등을 감지하는 것이 요구됨에 따라, 각각의 차량에 대한 정보를 정교하게 얻어내는 것이 중요한 실정이다. In particular, recent traffic measurement systems require not only simple traffic statistics but also violation of traffic laws and traffic accidents within a traffic intersection, and vehicle accidents, it is important to elaborate information about each vehicle.

본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 차량 간의 간격이 매우 좁은 영상 부분에서 차량 대기열을 추산하는 것이 가능하고, 차량 간의 간격이 충분히 떨어져 있는 영상 부분에서 차량을 검출 및 추적한 결과에 기반하여 교통량 흐름을 측정하는 것이 가능한 영상 기반 교통량 측정 시스템 및 그 방법을 제안한다. SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in order to solve the above-described problems, and it is an object of the present invention to provide a vehicle monitoring system capable of estimating a vehicle queue in an image portion where a distance between vehicles is very narrow, Based traffic volume measurement system and its method that can measure the traffic volume flow based on the traffic volume.

본 발명에 따르면, 전술한 종래 기술의 문제점인 낮은 정답률, 차종 인식과 대기열 추산의 어려움, 높은 비용 등을 해결하는 것이 가능하고, 교통사거리에 설치된 고정된 영상 센서(카메라)를 통해 획득된 영상을 기반으로, 영상 분석을 통해 교통 사거리 내 차종 별 정지/이동(방향포함) 교통량 측정이 가능한 효과가 있다. According to the present invention, it is possible to solve the problems of the above-described conventional techniques, such as a low correct rate, difficulty in vehicle type recognition and queue estimation, high cost, and the like, Based on the image analysis, it is possible to measure the stop / move (including direction) traffic volume by traffic type within the traffic range.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 영상 기반 교통량 측정 시스템을 나타내는 블록도이다. 1 is a block diagram illustrating an image-based traffic volume measurement system according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 실시예에 따른 영상 기반 교통량 측정 시스템은 도로의 영상 데이터를 취득하는 영상 획득부(100)와, 영상 데이터를 이용한 교통량 측정 프로그램이 내장된 메모리(300) 및 프로그램을 실행시키는 프로세서(200)를 포함하고, 프로세서(200)는 영상 데이터에 대해 복수의 영역을 지정하고 이동 차량을 검출 및 추적하여 이동 교통량을 계측하고, 영상 데이터에 대해 차선별 부분 영역을 설정하여 차선별 대기열을 추산한다. The image-based traffic volume measurement system according to the embodiment of the present invention includes an image acquisition unit 100 for acquiring image data of a road, a memory 300 having a traffic volume measurement program using image data, a processor 200 The processor 200 designates a plurality of regions with respect to the image data, measures the amount of mobile traffic by detecting and tracking a moving vehicle, and sets a sub-region for each image data to estimate a line-by-line queue .

영상 획득부(100)는 교통 사거리를 통행하는 차량보다 높은 위치에 설치된 카메라를 통해 영상을 획득하고, 교통량 측정을 위해 복수의 영역을 지정한다. The image acquiring unit 100 acquires an image through a camera installed at a higher position than a vehicle passing a traffic intersection and designates a plurality of areas for traffic volume measurement.

이 때, 복수의 영역은 이동 교통량 계측을 위한 차량 검출 영역, 차량 진입 영역, 차량 출입 영역과, 차선별 대기열 추산을 위한 차선별 부분 영역을 포함한다. At this time, the plurality of areas include a vehicle detection area, a vehicle entry area, a vehicle entry area, and a lane departure partial area for estimating queue-by-lane queue for moving traffic measurement.

프로세서(200)는 이동 교통량을 계측하여, 이동 차량이 위치한 차선, 차종, 목적 방향을 획득한다. The processor 200 measures the amount of moving traffic and acquires the lane, the vehicle type, and the destination direction where the moving vehicle is located.

프로세서(200)는 검출 영역 내의 차량 정보를 직사각형 좌표로 획득하고, 연속된 프레임에서 검출된 차량 객체를 추적하여 이동 차량을 검출/추적한다. The processor 200 obtains the vehicle information in the detection area in the rectangular coordinates, and tracks the detected vehicle object in successive frames to detect / track the moving vehicle.

프로세서(200)는 차량 객체가 차량 진입 영역과 차량 출입 영역을 차례로 통과하는지 여부를 확인하여, 차량의 진출입 여부를 판단한다. The processor 200 checks whether the vehicle object passes through the vehicle entry area and the vehicle entry area in order, and determines whether the vehicle enters or exits the vehicle.

프로세서(200)는 차선별 대기열 추산을 위해, 전술한 기설정된 차선별 부분 영역에 대해 차량 객체의 존재 여부를 판단한다. The processor 200 determines whether or not a vehicle object exists for the predetermined sub-sub-sub-sub-area for estimating the queue-by-sub-queue.

프로세서(200)는 차선별 부분 영역 별 차량 객체의 존재 여부에 대한 획득값을 이용하여 점유율을 산출한다. The processor 200 calculates the occupancy rate using the acquired value for the presence or absence of the vehicle object for each sub-region.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 영상 기반 교통량 측정 시스템의 상세 블록도이고, 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 이동 교통량 계측을 나타내는 예시도이며, 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 대기열 추산을 나타내는 예시도이다. FIG. 2 is a detailed block diagram of an image-based traffic volume measurement system according to an embodiment of the present invention, FIG. 3 is an exemplary view illustrating a mobile traffic volume measurement according to an embodiment of the present invention, FIG. Fig.

이동 차량의 방향과 수, 그리고 차량대기열의 길이는 차량 교통량을 측정하기 위해 중요한 정보이다. The direction and number of moving vehicles and the length of vehicle queues are important information for measuring vehicle traffic volume.

도 2 내지 도 4를 참조하여, 본 발명의 실시예에 따른 영상 기반 교통량 측정 시스템이 교통 사거리 내 이동 차량 및 정지 차량에 관한 교통 정보를 측정하는 실시예를 설명한다. 2 to 4, an embodiment in which the image-based traffic volume measurement system according to the embodiment of the present invention measures traffic information regarding a moving vehicle and a stationary vehicle in a traffic intersection will be described.

영상 획득부(100)는 영상 촬영부(110)와 영역 지정부(120)를 포함한다. The image acquiring unit 100 includes an image photographing unit 110 and a region designating unit 120.

영상 촬영부(110)는 교통 사거리에서 차량보다 더 높은 위치에 설치된 카메라를 통해 교통 영상을 획득하고, 영역 지정부(120)는 교통량 측정을 위한 복수의 영역을 지정한다. The image capturing unit 110 acquires a traffic image through a camera installed at a higher position than the vehicle at a traffic intersection and the area designation unit 120 designates a plurality of areas for traffic volume measurement.

도 3을 참조하면, 영역 지정부(120)는 이동 교통량 계측을 위해 차량 검출 영역(121), 차량 진입영역(122) 및 차량 출입영역(123)을 설정한다. Referring to FIG. 3, the area designation unit 120 sets a vehicle detection area 121, a vehicle entry area 122, and a vehicle entry area 123 for measuring the amount of moving traffic.

도 4를 참조하면, 영역 지정부(120)는 대기열 추산을 위해 차선별 부분영역(124)를 설정한다. Referring to FIG. 4, the area designation unit 120 sets a sub-divided sub-area 124 for queue estimation.

이동 교통량 계측부(210)는 이동 차량이 위치한 차선, 차종, 목적 방향을 판단하는 프로세스를 수행한다. The moving traffic measurement unit 210 performs a process of determining a lane, a vehicle type, and a destination direction in which the moving vehicle is located.

이동 교통량 계측부(210)의 차량 검출부(211)는 검출 영역 내의 영상에 한해, 영상 기반으로 차량 객체를 검출하고, 검출한 차량 객체 정보를 직사각형 좌표로 획득한다. The vehicle detecting unit 211 of the moving traffic measuring unit 210 detects the vehicle object based on the image only in the image within the detection area and acquires the detected vehicle object information in the rectangular coordinates.

교통 영상은 정지 영상이 아닌 동영상으로서, 이동 교통량 계측부(210)의 차량 추적부(212)는 제2 프레임(t+1)에 해당되는 영상(It+1)이 획득 됐을 때, 제1 프레임(t)에서 검출된 교통 객체를 제2 프레임에 해당되는 영상(It+1)에서 추적하고, 제2 프레임에 해당되는 영상 영상(It+1)에서 다시 영상기반 차량 검출을 시도하여, 두 결과를 합친다. When the traffic I t + 1 corresponding to the second frame ( t + 1 ) is acquired, the vehicle tracking unit 212 of the moving traffic measuring unit 210 receives the first frame (I t + 1 ) corresponding to the second frame and attempts to detect the image-based vehicle again from the image (I t + 1 ) corresponding to the second frame, Combine the two results.

이동 교통량 계측부(210)의 차량 분류부(213)는 추적된 차량에 대해 매 프레임 측정한 차량 분류 결과를 차량 종류별 히스토그램에 누적하고, 가장 많은 빈도수를 가진 차종 결과를 전송한다. The vehicle classifying unit 213 of the moving traffic measuring unit 210 accumulates the vehicle classification results measured for each frame of the tracked vehicle in the histogram of each vehicle type and transmits the vehicle type results having the most frequent numbers.

이동 교통량 계측부(210)의 차량 진출입 판단부(214)는 추적된 차량객체가 도 3의 차량 진입영역(122)를 먼저 통과하여 도 3의 차량 출입영역(123)을 통과하는지 판단함으로써, 시점과 종점을 검사하여 차량 진출입 여부를 판단한다.The vehicle entry / exit determination unit 214 of the mobile traffic measurement unit 210 determines whether the tracked vehicle object passes first through the vehicle entry area 122 of FIG. 3 and passes through the vehicle entry / exit area 123 of FIG. 3, The end point is checked to determine whether or not the vehicle enters or exits.

도 3을 참조하면, 이동 교통량 계측을 위해 차량 검출을 하고, 추적하며, 해당 차량이 소형인지 대형인지 여부를 판단하는 결과를 도시한다. Referring to FIG. 3, there is shown a result of vehicle detection, tracking, and determining whether the vehicle is small or large in order to measure moving traffic volume.

또한 진입 영역에 위치한 차량(241)을 판단하고, 그 후 출입 영역을 통과하는지 판단(도 4의 242, 243, PASS로 표시)하여 교통량 산출에 포함시킴으로써, 노이즈에 강건한 차량 흐름 검출이 가능하다. Further, it is possible to detect the vehicle flow robust to the noise by judging the vehicle 241 located in the entry area and judging whether the vehicle 241 passes through the entry / exit area (indicated by 242, 243, PASS in FIG. 4) and included in the traffic volume calculation.

차량 대기열 측정은 전술한 이동 교통량 계측부(210)에서 수행되는 프로세스와 상이한 프로세스를 통해 진행된다. The vehicle queue measurement proceeds through a process different from the process performed in the mobile traffic measurement unit 210 described above.

이동하는 교통 객체의 경우, 안전거리 확보에 따라 차간 거리가 멀어지고, 차량이 카메라에 가까워져 옴에 따라, 영상 내에 보이는 차량 간의 간격이 많이 떨어지게 되어, 영상 기반 차량 검출이 용이하게 된다. In the case of a moving traffic object, the distance between the vehicle and the vehicle approaches to the camera due to the securing of the safety distance, so that the distance between the vehicles in the image is greatly reduced.

그러나, 차량이 대기하고 있을 때는, 차량 간격을 더 붙여 대기하기 때문에 차량 간격이 좁을 뿐 아니라, 도 3의 대기 영역(301)에 도시한 바와 같이, 카메라에서 멀어질수록 차량간 겹침 현상이 더 심해지게 된다.However, when the vehicle is in the waiting state, since the vehicle interval is further awaited, the vehicle interval is narrow, and as shown in the waiting area 301 of FIG. 3, .

따라서, 차량 검출이 원활하게 진행되지 않고 오류율이 커져 정확한 차량 계수가 어려운 문제점이 있다. Therefore, there is a problem that the vehicle detection does not progress smoothly and the error rate increases and accurate vehicle coefficient is difficult.

본 발명의 실시예에 따르면, 대기열 추산부(300)는 차량 대기열 측정을 위해 차량을 검출, 추적, 분류하는 대신, 부분영역별 차량유무 판단부(221)가 차선별 부분영역(도4의 124)에 차량이 존재하는지 여부를 판단한다. According to the embodiment of the present invention, instead of detecting, tracking, and classifying the vehicle for vehicle queue measurement, the queue estimating unit 300 determines whether or not the vehicle presence / ) Of the vehicle.

도 4를 참조하면, 차선별 부분 영역 설정의 일례를 나타내는 것으로, 하행선 1차선부터 4차선까지 차례로 빨간색, 주황색, 파란색, 녹색 직사각형으로 표시한 것이다. Referring to FIG. 4, there is shown an example of the partial area setting for each car line, which is indicated by red, orange, blue, and green rectangles sequentially from the first lane to the four lanes.

차선별 점유율 산출부(222)는 차선별 대기열 추산을 위해, 정해진 차선별 부분 영역에 차량이 존재하는지 여부에 따라 0 또는 1 값으로 나누어 영역별 값을 평균 내어 점유율을 구하고, 최근 10개의 프레임 내의 점유율 값을 최근에 가까울수록 큰 가중치를 내어 완만하게(smoothing) 한다. The line-by-line occupancy calculating unit 222 calculates a occupancy rate by averaging the values for each area by dividing the occupancy by 0 or 1 according to whether or not the vehicle is present in a predetermined discriminating subarea for the queue-by-line queue estimation, The closer the value of the occupancy rate is, the greater the weight is smoothed.

이동 교통량 계측부(210)와 대기열 추산부(220)에서 획득된 이동 교통량 및 차선별 대기열 정보는 교통정보 전송부(400)로 전송되고, 교통정보 전송부(400)는 해당 교통 정보를 필요한 곳에 전송한다. The mobile traffic volume and the queue-specific queue information obtained from the mobile traffic measurement unit 210 and the queue estimation unit 220 are transmitted to the traffic information transmission unit 400. The traffic information transmission unit 400 transmits the traffic information to a necessary place do.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 이동 교통량 통계 결과를 나타내는 예시도이다. FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a result of moving traffic statistics according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 실시예에 따르면 차량 종류는 필요에 따라 달리 설정될 수 있으며, 도 5는 상행선(UP) 및 하행선(DOWN)의 세단(sedan), SUV, 트럭(truck), 경차(compact), 밴(van), 버스(bus)로 구분한 이동 교통량의 통계 결과를 도시한다. FIG. 5 is a view showing a sedan, an SUV, a truck, a compact, a van, and the like of an uphill line UP and a downhill line DOWN according to an embodiment of the present invention. (van), and bus (bus).

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 영상 기반 교통량 측정 방법을 나타내는 순서도이다. 6 is a flowchart illustrating an image-based traffic volume measurement method according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 실시예에 따른 영상 기반 교통량 측정 방법은 교통 사거리의 영상을 획득하는 단계(S610)와, 차량 객체를 검출, 추적 및 분류하여 이동 교통량을 계측하는 단계(S620) 및 차선별 부분 영역을 설정하여 차선별 대기열을 추산하는 단계(S630)를 포함한다. The method of measuring an image-based traffic volume according to an exemplary embodiment of the present invention includes a step S610 of obtaining an image of a traffic intersection, a step S620 of measuring a traffic volume by detecting, tracking and classifying a vehicle object S620, And a step S630 of estimating the queue for each line.

S610 단계는 교통 사거리에서 차량보다 더 높은 위치에 설치된 카메라를 통해 교통 영상을 획득하고, 교통량 측정을 위한 복수의 영역을 지정한다. In step S610, a traffic image is acquired through a camera installed at a position higher than the vehicle at a traffic intersection, and a plurality of areas for traffic volume measurement are designated.

이 때, 복수의 영역은 도 3에 도시한 바와 같이, 차량 검출 영역(121), 차량 진입영역(122) 및 차량 출입영역(123)을 설정한다. At this time, the plurality of areas set the vehicle detection area 121, the vehicle entry area 122, and the vehicle entry area 123 as shown in Fig.

또한, 대기열 추산을 위해 도 4에 도시한 바와 같이, 차선별 부분영역(124)를 설정한다. Further, as shown in Fig. 4, for the queue estimation, the sub-divided subareas 124 are set.

S620 단계는 차량 검출 영역 내의 영상에 한해, 영상 기반으로 차량 객체를 검출하고, 검출한 차량 객체 정보를 직사각형 좌표로 획득한다. In step S620, only the image within the vehicle detection area is detected based on the image, and the detected vehicle object information is acquired in rectangular coordinates.

S620 단계에서는, 제2 프레임(t+1)에 해당되는 영상(It+1)이 획득 됐을 때, 제1 프레임(t)에서 검출된 교통 객체를 제2 프레임에 해당되는 영상(It+1)에서 추적하고, 제2 프레임에 해당되는 영상 영상(It+1)에서 다시 영상기반 차량 검출을 시도하여, 두 결과를 합치고, 추적된 차량에 대해 분류를 수행하여 차종 결과를 산출한다. In step S620, when the image I t + 1 corresponding to the second frame t + 1 is acquired, the traffic object detected in the first frame t is compared with the image I t + 1 ), and an image-based vehicle is detected again at the image (I t + 1 ) corresponding to the second frame, the two results are combined, and the traced vehicle is classified to calculate the vehicle result.

S620 단계에서, 추적된 차량객체가 차량 진입영역을 먼저 통과하고 난 후, 차량 출입영역을 통과하는지 판단함으로써, 시점과 종점을 검사하여 차량 진출입 여부를 판단한다.In step S620, it is determined whether the tracked vehicle object passes through the vehicle entry area first and then passes through the vehicle entry area.

S630 단계에서는, 차량 대기열 측정을 위해 S620 단계에서와 같이 차량을 검출, 추적, 분류하는 대신, 차선별 부분영역에 차량이 존재하는지 여부를 판단하고, 차선별 부분 영역에 차량이 존재하는지 여부에 따라 0 또는 1 값으로 나누어 영역별 값을 평균 내어 점유율을 산출한다. In step S630, instead of detecting, tracking, and classifying the vehicle as in step S620, it is determined whether or not a vehicle exists in the sub-classified sub-area, and if the vehicle exists in the sub-sub- 0 or 1, and calculate the occupancy rate by averaging the values per area.

한편, 본 발명의 실시예에 따른 영상 기반 교통량 측정 방법은 컴퓨터 시스템에서 구현되거나, 또는 기록매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 시스템은 적어도 하나 이상의 프로세서와, 메모리와, 사용자 입력 장치와, 데이터 통신 버스와, 사용자 출력 장치와, 저장소를 포함할 수 있다. 전술한 각각의 구성 요소는 데이터 통신 버스를 통해 데이터 통신을 한다.Meanwhile, the image-based traffic volume measurement method according to the embodiment of the present invention may be implemented in a computer system or recorded on a recording medium. The computer system may include at least one or more processors, a memory, a user input device, a data communication bus, a user output device, and a storage. Each of the above-described components performs data communication via a data communication bus.

컴퓨터 시스템은 네트워크에 커플링된 네트워크 인터페이스를 더 포함할 수 있다. 프로세서는 중앙처리 장치(central processing unit (CPU))이거나, 혹은 메모리 및/또는 저장소에 저장된 명령어를 처리하는 반도체 장치일 수 있다. The computer system may further comprise a network interface coupled to the network. A processor may be a central processing unit (CPU), or a semiconductor device that processes instructions stored in memory and / or storage.

메모리 및 저장소는 다양한 형태의 휘발성 혹은 비휘발성 저장매체를 포함할 수 있다. 예컨대, 메모리는 ROM 및 RAM을 포함할 수 있다.Memory and storage may include various forms of volatile or non-volatile storage media. For example, the memory may include ROM and RAM.

따라서, 본 발명의 실시예에 따른 영상 기반 교통량 측정 방법은 컴퓨터에서 실행 가능한 방법으로 구현될 수 있다. 본 발명의 실시예에 따른 영상 기반 교통량 측정 방법이 컴퓨터 장치에서 수행될 때, 컴퓨터로 판독 가능한 명령어들이 본 발명에 따른 측정 방법을 수행할 수 있다.Accordingly, the image-based traffic volume measurement method according to an exemplary embodiment of the present invention can be implemented in a computer-executable method. When the image-based traffic volume measurement method according to an embodiment of the present invention is performed in a computer device, computer-readable instructions can perform the measurement method according to the present invention.

한편, 상술한 본 발명에 따른 영상 기반 교통량 측정 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현되는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체로는 컴퓨터 시스템에 의하여 해독될 수 있는 데이터가 저장된 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 예를 들어, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 자기 테이프, 자기 디스크, 플래시 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다. 또한, 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체는 컴퓨터 통신망으로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 읽을 수 있는 코드로서 저장되고 실행될 수 있다.Meanwhile, the image-based traffic volume measurement method according to the present invention can be implemented as a computer-readable code on a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium includes all kinds of recording media storing data that can be decoded by a computer system. For example, there may be a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), a magnetic tape, a magnetic disk, a flash memory, an optical data storage device and the like. The computer-readable recording medium may also be distributed and executed in a computer system connected to a computer network and stored and executed as a code that can be read in a distributed manner.

이제까지 본 발명의 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다. The embodiments of the present invention have been described above. It will be understood by those skilled in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the invention as defined by the appended claims. Therefore, the disclosed embodiments should be considered in an illustrative rather than a restrictive sense. The scope of the present invention is defined by the appended claims rather than by the foregoing description, and all differences within the scope of equivalents thereof should be construed as being included in the present invention.

100: 영상 획득부 110: 영상 촬영부
120: 영역 지정부 200: 프로세서
210: 이동 교통량 계측부 211: 차량 검출부
212: 차량 추적부 213: 차량 분류부
214: 차량 진출입 판단부 220: 대기열 추산부
221: 부분영역별 차량유무 판단부 222: 차선별 점유율 산출부
300: 메모리 400: 교통정보 전송부
100: image acquiring unit 110:
120: area designation unit 200: processor
210: moving traffic measurement unit 211: vehicle detection unit
212: vehicle tracking unit 213:
214: Vehicle entry / exit determination unit 220:
221: Vehicle presence / absence determination unit for each partial area 222: Vehicle occupancy ratio calculating unit
300: memory 400: traffic information transmission unit

Claims (1)

도로의 영상 데이터를 취득하는 영상 획득부;
상기 영상 데이터를 이용한 교통량 측정 프로그램이 내장된 메모리; 및
상기 프로그램을 실행시키는 프로세서를 포함하되,
상기 프로세서는 상기 영상 데이터에 대해 복수의 영역을 지정하고 이동 차량을 검출 및 추적하여 이동 교통량을 계측하고, 상기 영상 데이터에 대해 차선별 부분 영역을 설정하여 차선별 대기열을 추산하는 것
인 영상 기반 교통량 측정 시스템.
An image acquiring unit for acquiring image data of a road;
A memory having a traffic volume measurement program using the image data; And
And a processor for executing the program,
Wherein the processor designates a plurality of areas for the image data, measures a moving traffic amount by detecting and tracking a moving vehicle, and sets a sub-area for each of the image data to estimate a queue for each line
Image based traffic volume measurement system.
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