KR20200026492A - IoT기반의 카메라 그룹핑을 이용한 터널 내 유고 감시 시스템 - Google Patents

IoT기반의 카메라 그룹핑을 이용한 터널 내 유고 감시 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 IoT기반의 카메라 그룹핑을 이용한 터널 내 유고 감시 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 IoT기반으로 통신이 가능한 다수 개의 카메라를 단위감시영역으로 그룹핑하여 파노라마영상을 생성하고, 해당 파노라마영상에 기초하여 차량의 주행속도, 차선변경여부, 화재 및 연기 발생여부 등을 확인함으로써, 전체 대상감시지역에 대하여 유고발생여부를 신속하게 확인할 수 있도록 한 것이다.
특히, 본 발명은 카메라 단에서 단위감시영역별로 생성된 파노라마영상을 분석하여 영상 내의 차량에 대하여 차량ID를 부여하며, 후단에서는 부여된 차량ID만을 이용하여 해당 차량의 주행상태 및 터널내부상황 등을 판별함으로써, 처리되는 데이터량을 최소화하여 실시간 감시가 가능하며, 이를 통해 유고발생여부를 신속하게 확인할 수 있다.
따라서, 차량 추적 분야, 특히 터널 내에서의 차량 추적 및 감시 분야, 차선 위반 차량 감시 분야, 터널 사고 예방 분야는 물론 이와 유사 내지 연관된 분야에서 신뢰성 및 경쟁력을 향상시킬 수 있다.

Description

IoT기반의 카메라 그룹핑을 이용한 터널 내 유고 감시 시스템{Accident monitoring system in tunnel using camera grouping of IoT based}
본 발명은 IoT기반의 카메라 그룹핑을 이용한 터널 내 유고 감시 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 IoT기반으로 통신이 가능한 다수 개의 카메라를 단위감시영역으로 그룹핑하여 파노라마영상을 생성하고, 해당 파노라마영상에 기초하여 차량의 주행속도, 차선변경여부, 화재 및 연기 발생여부 등을 확인함으로써, 전체 대상감시지역에 대하여 유고발생여부를 신속하게 확인할 수 있도록 한 것이다.
특히, 본 발명은 카메라 단에서 단위감시영역별로 생성된 파노라마영상을 분석하여 영상 내의 차량에 대하여 차량ID를 부여하며, 후단에서는 부여된 차량ID만을 이용하여 해당 차량의 주행상태 및 터널내부상황 등을 판별함으로써, 처리되는 데이터량을 최소화하여 실시간 감시가 가능하며, 이를 통해 유고발생여부를 신속하게 확인할 수 있도록 한 IoT기반의 카메라 그룹핑을 이용한 터널 내 유고 감시 시스템에 관한 것이다.
일반적으로, 터널은 고속도로 등의 신속한 통행을 위해 산과 같은 장애물을 관통하여 형성한 것으로, 이러한 터널은 차량이 주행거리를 최소화하여 주행시간을 단축할 수 있다는 장점이 있다.
그러나, 터널 내부에서 사고가 발생할 경우 신속한 대처가 어렵다는 단점이 있기 때문에, 무엇보다 터널 내의 사고를 예방하는 것이 매우 중요하다.
한편, 터널 내부는 공기의 흐름이 정체되어 있고 이동 또한 제한적이기 때문에, 터널에서 주행하는 차량들은 개방된 평지와 같은 외부에서 주행하는 상황에 비하여 보다 높은 공기저항을 받게 된다.
하여, 차선변경 등과 같이 차량의 횡적 움직임이 커지게 되면 스티어링의 조작성이 순간적으로 저하되면서 차량의 안정성이 급격하게 낮아지고 교통사고를 유발하게 되는 문제점이 있다.
또한, 터널 내부에서 사고가 발생한 경우, 차량의 비상정차공간이나 승객들이 대피할 공간이 협소하고 제약이 많기 때문에 2차사고로 이어질 가능성이 크므로, 터널 내의 사고를 예방과 더불어 2차사고를 예방하는 것 또한 매우 중요하다고 할 것이다.
하기의 선행기술문헌인 대한민국 공개특허공보 제10-2009-0076485호 '터널에서의 사고감시 시스템 및 방법'(이하 '선행기술1'이라 한다)은, 터널 내부의 환경에 대하여 영상기반의 기술을 이용하여 화재사고, 차량의 역주행, 갓길주행, 갓길정차 및 낙하물 등을 감지할 수 있도록 한 것이다.
그러나, 선행기술1의 경우, 터널 내부에 대하여 영상기반으로 데이터를 처리하므로, 영상처리를 위한 설비 및 프롸그램 개발 등에 상당한 비용이 소모될 뿐만 아니라, 많은 양의 데이터를 처리해야 한다는 부담이 발생할 수 밖에 없다.
특히, 카메라에 의해 촬영된 영상을 터널 내에서의 사고 발생시 사후처리를 위한 증거자료로 활용하기 위해서는 일정 수준의 고화질 영상을 요구하게 되는 바, 영상의 화질이 높아질수록 데이터처리에 부담이 더욱더 증가함은 당연할 수 밖에 없다.
대한민국 공개특허공보 제10-2009-0076485호 '터널에서의 사고감시 시스템 및 방법'
상기와 같은 문제점을 해결하기 위해서, 본 발명은 IoT기반으로 통신이 가능한 다수 개의 카메라를 단위감시영역으로 그룹핑하여 파노라마영상을 생성하고, 해당 파노라마영상에 기초하여 차량의 주행속도, 차선변경여부, 화재 및 연기 발생여부 등을 확인함으로써, 전체 대상감시지역에 대하여 유고발생여부를 신속하게 확인할 수 있는 IoT기반의 카메라 그룹핑을 이용한 터널 내 유고 감시 시스템을 제공하는데 목적이 있다.
특히, 본 발명은 카메라 단에서 단위감시영역별로 생성된 파노라마영상을 분석하여 영상 내의 차량에 대하여 차량ID를 부여하며, 후단에서는 부여된 차량ID만을 이용하여 해당 차량의 주행상태 및 터널내부상황 등을 판별함으로써, 처리되는 데이터량을 최소화하여 실시간 감시가 가능하며, 이를 통해 유고발생여부를 신속하게 확인할 수 있도록 한 IoT기반의 카메라 그룹핑을 이용한 터널 내 유고 감시 시스템을 제공하는데 목적이 있다.
특히, 본 발명은 터널 내부를 이동하는 차량들 또한 그룹핑하고, 차량그룹 중 어느 하나를 리더차량으로 설정한 후, 리더차량의 이동에 의해 차량그룹에 포함된 전체 차량의 이동을 확인하면서, 차량그룹 내 차량변화를 통해 유고발생 등을 확인함으로써, 처리되는 데이터를 최소화하면서도 충분한 신뢰성을 확보할 수 있는 IoT기반의 카메라 그룹핑을 이용한 터널 내 유고 감시 시스템을 제공하는데 목적이 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위해서, 본 발명에 따른 IoT기반의 카메라 그룹핑을 이용한 터널 내 유고 감시 시스템은, 다수의 카메라가 IoT(Internet of Things)기반으로 통신이 가능하도록 구성되며, 대상감시지역을 다수의 단위감시영역으로 구분하고, 각 단위감시영역별로 촬영된 영상을 분석하여, 단위감시영역을 주행하는 차량에 대한 차량식별정보를 포함하는 차량ID를 차선별로 부여하는 차량식별부; 상기 차량식별부에서 각 단위감시영역별로 부여된 차량ID를 비교한 후, 주의상황 및 유고상황 중 적어도 하나의 상황이 발생하면, 해당 차량ID의 차량이 포함된 영상을 상기 차량식별부에 요청 및 취합하여, 해당 차량에 대한 터널상황정보를 생성하는 이벤트확인부; 및 상기 주의상황 및 유고상황 중 적어도 하나의 상황에 대응하는 알림메시지를 생성하고, 터널의 내부디스플레이, 외부디스플레이 및 차량용 네비게이션시스템 중 적어도 하나를 포함하는 외부기기와 연동하여, 상기 터널상황정보 및 알림메시지 중 적어도 하나를 전송하는 외부기기연동부;를 포함한다.
또한, 상기 차량식별부는, 상기 단위감시영역마다 구성되는 다수의 단위카메라그룹을 포함하며, 상기 단위카메라그룹은, 다른 단위카메라그룹과 IoT기반으로 통신을 수행하면서, 해당 단위감시영역을 촬영한 영상을 분석하여, 주행하는 차량에 대하여 각 단위감시영역별로 차량ID를 부여하며, 상기 이벤트확인부는, 각 단위감시영역별로 부여된 차량ID를 분석하여 차량의 주행패턴을 확인하고 주의상황 및 유고상황 중 적어도 하나의 상황이 발생했는지를 판단할 수 있다.
또한, 상기 이벤트확인부는, 각 단위감시영역별로 부여된 차량ID를 분석하여 차선변경차량 또는 과속차량이 확인되면, 현재 상황을 주의상황으로 판단할 수 있다.
또한, 상기 차량식별부는, 상기 차량식별정보의 경우, 진입측의 최초 단위카메라그룹에서 생성한 후, 해당 차량의 이동에 대응하여 릴레이방식으로 다음 단위카메라그룹들에 순차적으로 전송하도록 하고, 상기 차선식별정보의 경우, 각 단위카메라그룹에서 독립적으로 확인 및 생성하여 전송된 차량식별정보에 매칭하도록 하며, 상기 이벤트확인부는, 각 단위카메라그룹에서 매칭한 차량식별정보 및 차선식별정보를 확인하고, 차량식별정보에 매칭된 차선식별정보가 변경된 경우, 해당 차량이 차선을 변경한 것으로 확인할 수 있다.
또한, 상기 메인카메라는, 해당 단위감시영역 중 적어도 일부를 촬영하는 촬영모듈; 해당 단위감시영역 중 적어도 다른 일부를 촬영한 영상을 상기 서브카메라로부터 수신하는 IoT통신모듈; 및 상기 촬영모듈에서 촬영된 영상 및 IoT통신모듈로 수신된 영상을 취합하여 해당 단위감시영역에 대한 파노라마영상을 생성하고, 해당 영상에 포함된 차량 및 차선을 추출하며, 추출된 차량에 차선별로 차량ID를 부여하는 영상처리모듈;을 포함할 수 있다.
또한, 상기 이벤트확인부는, 각 단위감시영역별로 부여된 차량ID를 분석하여 정지차량 또는 저속차량이 확인되면, 해당 정지차량 또는 저속차량의 앞에서 주행하는 차량의 주행속도를 확인하고, 앞의 차량이 정상속도로 주행하면 정지차량 또는 저속차량에 사고가 발생한 것으로 판단하여, 현재 상황을 사고상황으로 판단할 수 있다.
또한, 상기 차량식별부는, 상기 단위감시영역을 이동하는 차량들을 적어도 하나의 차량그룹으로 편성하고, 상기 이벤트확인부는, 각 단위감시영역에서 편성된 차량그룹들을 비교한 후, 차량그룹 내에 편성된 차량 중 적어도 하나에 변화가 발생하면, 해당 차량에 문제가 발생한 것으로 판단할 수 있다.
또한, 상기 차량식별부는, 상기 차량그룹으로 편성된 차량들 중 어느 하나를 리더차량으로 설정하고, 나머지 차량들을 멤버차량으로 설정한 후, 상기 리더차량에 대하여 차량ID를 부여하며, 상기 이벤트확인부는, 상기 리더차량으로 설정된 차량ID에 기초하여, 각 단위감시영역별로 확인된 해당 차량그룹의 멤버차량을 확인한 후, 상기 멤버차량에 변화가 발생하면, 변화가 발생한 단위감시영역의 영상과, 이전 단위감시영역의 영상을 비교하여 문제가 발생한 차량을 확인할 수 있다.
또한, 상기 차량식별부는, 상기 리더차량의 경우, 영상인식을 통해 차량의 외형 및 차량번호를 포함하는 차량인식정보를 확인하여 차량ID를 매칭하고, 상기 멤버차량의 경우, 영상인식을 통해 차량의 존재유무만을 확인하여 차량ID에 멤버차량의 대수를 매칭할 수 있다.
상기와 같은 해결수단에 의해, 본 발명은 IoT기반으로 통신이 가능한 다수 개의 카메라를 단위감시영역으로 그룹핑하여 파노라마영상을 생성하고, 해당 파노라마영상에 기초하여 차량의 주행속도, 차선변경여부, 화재 및 연기 발생여부 등을 확인함으로써, 전단부에 설정된 단위감시영역별 영상처리를 통해 후단에서의 데이터처리에 대한 부담을 최소화할 수 있는 장점이 있다.
이를 통해, 본 발명은 영상처리에 요구되는 자원을 효율적으로 분산하여 처리하고, 주행중인 차량에 대한 정보를 처리하는 후단에서의 데이터처리를 최소화 함으로써, 전체 대상감시지역에 대하여 유고발생여부를 신속하게 확인할 수 있는 장점이 있다.
특히, 본 발명은 카메라 단에서 단위감시영역별로 생성된 파노라마영상을 분석하여 영상 내의 차량에 대하여 차량ID를 부여하며, 후단에서는 부여된 차량ID만을 이용하여 해당 차량의 주행상태 및 터널내부상황 등을 판별함으로써, 처리되는 데이터량을 최소화하는 장점이 있다.
이에, 본 발명은 터널 내부를 주행하는 차량들에 대한 실시간 감시가 가능하며, 이를 통해 차선을 변경한 차량을 신속하게 확인할 수 있는 장점이 있다.
더불어, 본 발명은 터널 내부를 이동하는 차량들 또한 그룹핑하고, 차량그룹 중 어느 하나를 리더차량으로 설정한 후, 리더차량의 이동에 의해 차량그룹에 포함된 전체 차량의 이동을 확인하면서, 차량그룹 내 차량변화를 통해 유고발생 등을 확인함으로써, 표본화 기법을 통해 처리되는 데이터를 최소화하면서도 충분한 신뢰성을 확보할 수 있는 장점이 있다.
따라서, 차량 추적 분야, 특히 터널 내에서의 차량 추적 및 감시 분야, 차선 위반 차량 감시 분야, 터널 사고 예방 분야는 물론 이와 유사 내지 연관된 분야에서 신뢰성 및 경쟁력을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명에 의한 IoT기반의 카메라 그룹핑을 이용한 터널 내 유고 감시 시스템의 일 실시예를 나타내는 블록도이다.
도 2는 도 1에 나타난 단위카메라그룹의 구체적인 일 실시예를 나타내는 블록도이다.
도 3은 도 2에 나타난 메인카메라의 다른 실시예를 나타내는 블록도이다.
도 4는 도 1에 의해 위반차량을 추적하는 과정을 설명하는 도면이다.
도 5 및 도 6은 카메라를 그룹핑하는 방법에 대한 실시예들을 설명하는 도면이다.
도 7은 도 1에 의해 차량을 그룹핑한 차량그룹에서 이동차량에 대한 추적 방법을 설명하는 도면이다.
본 발명에 따른 IoT기반의 카메라 그룹핑을 이용한 터널 내 유고 감시 시스템에 대한 예는 다양하게 적용할 수 있으며, 이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 가장 바람직한 실시 예에 대해 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명에 의한 IoT기반의 카메라 그룹핑을 이용한 터널 내 유고 감시 시스템의 일 실시예를 나타내는 블록도이다.
도 1을 참조하면, IoT기반의 카메라 그룹핑을 이용한 터널 내 유고 감시 시스템은 차량식별부(10), 이벤트확인부(20) 및 외부기기연동부(30)를 포함한다.
차량식별부(10)는 대상감시지역(터널 내부)을 다수의 단위감시영역으로 구분하고, 각 단위감시영역별로 이동하는 차량을 감시하는 것으로, 다수의 카메라가 IoT(Internet of Things)기반으로 통신이 가능하도록 구성된다.
이에, 차량식별부(10)는 단위감시영역별로 배치된 카메라들을 그룹핑한 단위카메라그룹(100)으로부터 촬영된 영상을 분석하여 단위감시영역을 주행하는 차량에 대한 차량식별정보 및 해당 차량이 주행하는 차선에 대한 차선식별정보를 확인한다.
그리고, 차량식별부(10)는 확인된 차량식별정보 및 차선식별정보를 포함하는 차량ID를 차선별로 부여한다.
보다 구체적으로, 차량식별부(10)는 도 1에 나타난 바와 같이 단위감시영역마다 구성되는 다수의 단위카메라그룹(100)을 포함할 수 있다.
그리고, 단위카메라그룹(100)은 다른 단위카메라그룹(100)과 IoT기반으로 통신을 수행하면서, 해당 단위감시영역을 촬영한 영상을 분석하여, 주행하는 차량에 대하여 각 단위감시영역별로 차량ID를 부여할 수 있다.
더하여, 차량식별부(10)는 해당 차량이 촬영된 영상의 배경에서 설정된 두 지점을 지나는 시간을 확인하여, 해당 차량이 주행속도를 확인할 수 있다.
이벤트확인부(20)는 차량식별부(10)에서 각 단위감시영역별로 부여된 차량ID를 비교한 후, 주의상황 및 유고상황 중 적어도 하나의 상황을 판단한다.
먼저, 주의상황에 대해 살펴보기로 한다.
예를 들어, 특정 차량이 터널 내에서 차선을 변경한 경우, 이벤트확인부(20)는 각 단위감시영역별로 부여된 차량ID를 분석하고, 차량ID에 포함된 차선식별정보를 통해 차선을 이탈한 차량을 확인할 수 있다.
보다 구체적으로, 이벤트확인부(20)는 확인된 차선식별정보가 변경된 경우는 동일한 차량이 변경시점의 이전 단위감시영역을 주행한 차선과 다음 단위감시영역을 주행한 차선이 다른 경우, 해당 차량이 차선을 변경한 것으로 판단할 수 있다.
이와 같이 위반차량이 발생하게 되면, 이벤트확인부(20)는 해당 상황을 주의상황으로 판단하고, 해당 차량식별정보의 차량이 포함된 영상을 차량식별부(10)에 요청하고 수신된 영상들을 취합한다.
이때, 이벤트확인부(20)가 요청하는 영상은, 해당 차량이 차선을 변경한 시점을 전후로 일정한 시간동안에 해당하는 영상을 포함할 수 있다.
결과적으로, 이벤트확인부(20)는 식별정보를 통해 위반차량을 확인한 후, 실시간으로 촬영된 영상 전체가 아니라, 사건이 발생한 시점을 기준으로 일정한 시간동안의 영상만을 수신하여, 영상저장부(21)에 저장할 수 있다.
이후, 이벤트확인부(20)는 해당 차량의 위반사실에 대한 정보를 취합하여 차선위반정보를 생성한 후, 외부망통신부(22)를 통해 해당 차선위반정보를 원격지(중앙관제서버)로 전송할 수 있다.
따라서, 본 발명의 IoT기반의 카메라 그룹핑을 이용한 연동형 차량 감시 시스템은 영상처리에 요구되는 자원을 최소화하면서도 위반차량에 대한 실시간 감시와 더불어, 위반사실을 증명하기 위한 정확한 정보를 제공할 수 있다.
이러한 주의상황은 과속차량에 대해서도 동일 내지 유사한 과정을 통해, 과속에 의한 단속을 수행할 수 있다.
다음으로, 유고상황에 대해 살펴보기로 한다.
예를 들어, 특정 차량이 교통사고에 의해 일정 지점에 멈춘 경우, 이벤트확인부(20)는 일정 지점에서 차량의 주행속도가 저속 또는 정지 상태이고, 해당 지점의 앞을 주행하는 차량은 정상적인 속도로 주행하는 경우, 해당 지점에서 사고가 발생한 것으로 판단할 수 있다.
이와 같이 사고차량이 발생하게 되면, 이벤트확인부(20)는 해당 상황을 유고상황으로 판단하고, 해당 차량식별정보의 차량이 포함된 영상을 차량식별부(10)에 요청하고 수신된 영상들을 취합한다.
그리고, 이벤트확인부(20)는 유고상황에 대한 메시지 및 영상을 생성하여, 외부기기연동부(30)를 통해 외부기기로 전송할 수 있다.
이때, 외부기기는 터널 내부에 구성된 내부 디스플레이, 터널 입구에 구성된 외부 디스플레이, 해당 지역을 주행하는 차량의 네비게이션 시스템 등을 포함할 수 있다.
이에, 외부기기연동부(30)는 내부디스플레이 연동모듈(31)을 통해 사고발생상황을 터널 내부에 구성된 디스플레이에 출력하여, 터널 내부에서 주행하는 차량의 운전자에게 알림으로써, 2차 사고를 방지할 수 있다.
또한, 외부기기연동부(30)는 외부디스플레이 연동모듈(32)을 통해 사고발생상황을 터널 입구에 구성된 디스플레이에 출력하여, 터널로 진입하는 차량의 운전자에게 알려줄 수 있다.
또한, 외부기기연동부(30)는 차량의 네비게이션 시스템 연동모듈(33)을 통해, 일정 지역(예를 들어, 터널과 연결된 도로)을 주행하는 차량의 네비게이션을 통해 터널의 상황을 알림으로써, 운전자가 우회하거나 주의할 수 있도록 알려줄 수 있다. 여기서, 네비게이션의 경우, 통신망이 부하를 감안하여 영상을 제외하고 메시지만을 전송하여 안내할 수 있음은 물론이다.
또한, 이벤트확인부(20)는 유고상황에 대한 메시지 및 영상을 원격지(중앙관제서버)로 전송하여, 신속한 사후처리가 가능하도록 함은 물론이다.
이하에서는, 차량식별부(10)에 의해 차량의 차선변경을 감시하는 방법에 대해 살펴보기로 하며, 이와 같은 과정과 동일 내지 유사한 방법을 통해, 차량의 주행패턴을 확인하고 차량의 과속, 사고 발생 등을 확인할 수 있으며, 파노라마영상 내의 화재 및 연기의 발생여부도 확인할 수 있음은 물론이다.
도 2는 도 1에 나타난 단위카메라그룹의 구체적인 일 실시예를 나타내는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 단위카메라그룹(100)은 하나의 메인카메라(110)와 적어도 하나의 서브카메라(120)를 포함할 수 있다.
메인카메라(110)는 다른 단위카메라그룹 및 이벤트확인부(20) 중 적어도 하나와 통신을 수행하는 것으로, 도 2에 나타난 바와 같이 촬영모듈(111), IoT통신모듈(112) 및 영상처리모듈(113)을 포함할 수 있다.
촬영모듈(111)은 해당 단위감시영역 중 적어도 일부를 촬영하는 것으로, 3D카메라, 어안렌즈를 이용한 전방향(360°)카메라 등을 포함할 수 있다.
IoT통신모듈(112)은 해당 단위감시영역 중 적어도 다른 일부를 촬영한 서브카메라(120)로부터, 해당 단위감시영역의 영상을 수신할 수 있다.
영상처리모듈(113)은 촬영모듈(111)에서 촬영된 영상과, IoT통신모듈(112)로 수신된 영상을 취합하여, 해당 단위감시영역에 대한 파노라마영상을 생성할 수 있다.
이후, 영상처리모듈(113)은 생성된 파노라마영상을 분석하여, 해당 영상에 포함된 차량 및 차선을 추출할 수 있으며, 추출된 차량에 차선별로 차량ID를 부여할 수 있다.
서브카메라(120)는 메인카메라(110)와 IoT기반으로 통신을 수행하는 것으로, 해당 단위감시영역 중 적어도 다른 일부를 촬영하고, 촬영된 영상을 메인카메라(110)로 전송할 수 있다.
이에, 서브카메라(120)는 도 2에 나타난 바와 같이, 해당 단위감시영역 중 적어도 다른 일부를 촬영하는 촬영모듈(121)과, 촬영된 영상을 메인카메라(110)로 전송하는 IoT통신모듈(122)을 포함할 수 있다.
결과적으로, 메인카메라(110)는 차량인식 등의 영상처리를 위한 영상처리모듈(113)을 개별적으로 탑재하고, 해당 영상처리모듈(113)을 이용하여 서브카메라(120)에서 촬영된 영상과 자신이 촬영한 영상을 취합한 후, 해당 단위감시영역에 대한 파노라마영상을 생성하고, 해당 파노라마영상에 포함된 차량들을 확인하여 차선별로 차량ID를 부여하며, 이벤트확인부(20)에는 파노라마영상이 아니라 부여된 차량ID를 전송할 수 있다.
이에, 이벤트확인부(20)는 수신된 차량ID만을 분석하는 것만으로도, 차량의 주행패턴을 확인하고, 차선변경 등의 위반여부와 교통사고의 발생 등을 정확하게 확인할 수 있다.
또한, 단위카메라그룹(100)의 메인카메라(110)는 생성된 파노라마영상을 확인하여, 터널 내부의 화재 및 연기의 발생 등을 추가로 확인할 수 있으며, 이러한 경우, 이벤트확인부(20)의 요청이 없더라도 해당 파노라마영상을 이벤트확인부(20)에 바로 전송할 수 있다.
도 3은 도 2에 나타난 메인카메라의 다른 실시예를 나타내는 블록도이다.
도 3을 참조하면, 메인카메라(110)는 데이터통신모듈(114) 및 매칭모듈(115)을 더 포함할 수 있다.
데이터통신모듈(114)은 다른 단위카메라그룹(100)의 메인카메라(110) 또는 이벤트확인부(20)와 통신을 수행할 수 있다.
이때, 다른 단위카메라그룹(100)의 메인카메라(110)와의 통신은 IoT기반으로 수행할 수 있으며, 이러한 경우 다른 단위카메라그룹(100)의 메인카메라(110)와의 통신은 IoT통신모듈(112)을 통해 수행할 수 있다.
매칭모듈(115)은 앞서 설명된 차량식별정보와 차선식별정보를 매칭하기 위한 것이다.
예를 들어, 차량식별정보는 해당 차량이 대상감시지역에 진입한 시점에서 부여될 수 있으며, 해당 차량이 대상감시지역을 이탈하는 과정에서 동일하게 부여될 수 있다.
이에, 대상감시지역의 진입측을 담당하는 단위카메라그룹(100)에서 생성된 차량식별정보는, 이후의 단위카메라그룹(100)으로 연속하여 전송될 수 있다.
그리고, 차선식별정보는 단위감시영역마다 별도로 부여할 수 있다.
이에, 각 단위카메라그룹(100)의 매칭모듈(115)은 전송되는 차량식별정보와 자체적으로 부여된 차선식별정보를 매칭하여, 해당 단위감시영역에서의 차량ID를 생성할 수 있다.
결과적으로, 각 단위감시영역에서의 차량ID를 비교하여 각 단위감시영역에서 해당 차량이 주행한 차선을 비교하면, 해당 차량이 차선을 변경하였는지를 확인할 수 있다. 이하에서, 이를 보다 구체적으로 살펴보기로 한다.
도 4는 도 1에 의해 위반차량을 추적하는 과정을 설명하는 도면이다.
도 4를 참조하면, 대상 터널의 내부 전체를 의미하는 대상감시지역(R)은 다수 개의 단위감시영역(r1 내지 r3)으로 분할할 수 있으며, 각 단위감시영역(r1 내지 r3)에 구성된 메인카메라(110) 및 적어도 하나의 서브카메라(120)는 각각 단위카메라그룹(G1 내지 G3)을 형성할 수 있다.
특정 차량이 해당 터널로 진입하게 되면, 대상감시지역(R) 중 진입측의 최초 단위카메라그룹(G1)에서 차량식별정보(ID_car1)와 차선식별정보를 생성하게 된다.
이후, 차량식별정보(ID_car1)는 해당 차량의 이동에 대응하여 릴레이방식으로 다음 단위카메라그룹(G2, G3)들에 순차적으로 전송될 수 있다.
그리고, 차선식별정보는 각 단위카메라그룹(G2, G3)에서 개별적으로 생성할 수 있다.
예를 들어, 해당 차량이 처음 단위감시영역(r1)에서 1차선으로 주행하고, 다음 단위감시영역(r2)에서도 1차선으로 주행한 후, 마지막 단위감시영역(r3)에서 2차선으로 주행한 경우, 처음 두 개의 단위카메라그룹(G1, G2)은 해당 차량이 1차선에서 주행하였음을 의미하는 차선식별정보(ID_line_01)를 생성할 수 있고, 마지막 단위카메라그룹(G3)은 해당 차량이 2차선에서 주행하였음을 의미하는 차선식별정보(ID_line_02)를 생성할 수 있다.
이후, 이벤트확인부(20)는 각 단위카메라그룹(G1 내지 G3)에서 매칭한 차량식별정보 및 차선식별정보를 확인하고, 차량식별정보에 매칭된 차선식별정보가 변경된 경우, 해당 차량이 차선을 변경한 것으로 확인할 수 있다.
이에, 이벤트확인부(20)는 차선이 변경된 것으로 확인된 단위카메라그룹(G2, G3)으로 해당 차량에 대한 영상을 요청할 수 있다.
도 5 및 도 6은 카메라를 그룹핑하는 방법에 대한 실시예들을 설명하는 도면이다.
도 5를 참조하면, 메인카메라(110) 및 서브카메라(120)는 모두 전방향에 대한 촬영이 가능한 360°카메라를 포함할 수 있으며, 이 경우 메인카메라(110) 및 서브카메라(120)는 중앙선에 대응하는 위치에 구성되어, 상행선 및 하행선에 대한 촬영을 수행할 수 있다.
이때, 서브카메라(120)는 메인카메라(110)를 기준으로 양측방향으로 대칭되는 위치에 구성될 수 있으나 이에 한정하는 것은 아니며, 메인카메라(11)를 기준으로 일측방향으로 배치될 수 있다.
도 6을 참조하면, 메인카메라(110)는 전방향에 대한 촬영이 가능한 360°카메라로 구성될 수 있고, 서브카메라(120)는 일측방향으로만 촬영하는 카메라를 포함할 수 있다.
이때, 서브카메라(120)는 메인카메라(110)를 기준으로 양측방향으로 대칭되는 위치에 구성될 수 있으며, 차선별로 각각 설치될 수 있다.
이외에도 단위카메라그룹(100)을 구성하는 메인카메라(110) 및 서브카메라(120)는 터널의 구조, 터널 내의 주행방식(양방향 또는 단방향), 카메라의 종류 및 당업자의 요구에 따라 다양하게 배치하여 운용할 수 있다.
도 7은 차량을 그룹핑한 차량그룹에서 이동차량에 대한 추적 방법을 설명하는 도면이다.
도 7을 참조하면, 카메라뿐만이 아니라 해당 대상감시지역을 주행하는 차량들에 대해서도 그룹핑을 수행할 수 있으며, 이와 같은 그룹핑에 의한 표본화 방식을 통해 전송 및 처리하는 데이터의 양을 보다 더 최소화하면서도, 위반차량의 확인에 대하여 충분한 정확성을 제공할 수 있다.
이를 보다 구체적으로 살펴보면, 차량식별부(10)는 단위감시영역을 이동하는 차량들을 적어도 하나의 차량그룹으로 편성할 수 있다. 이때, 차량들을 차량그룹으로 편성하는 방법은 일정한 거리 이내의 간격으로 이동하는 차량들을 하나의 차량그룹으로 편성할 수 있으나, 이에 한정하는 것은 아니며 당업자의 요구에 따라 다양한 방법을 설정할 수 있다.
그리고, 이벤트확인부(20)는 각 단위감시영역에서 편성된 차량그룹들을 비교한 후, 차량그룹 내에 편성된 차량 중 적어도 하나(c3)에 변화가 발생하면, 해당 차량이 차선을 이탈한 것으로 판단할 수 있다.
예를 들어, 도 7에 나타난 바와 같이 어느 하나의 단위감시영역(r1)에서, 해당 단위감시영역(r1)을 이동하는 차량(C, c1 내지 c3)이 하나의 차량그룹(g1)으로 편성된 경우, 해당 차량들 중 선두차량을 리더차량(C)으로 설정하고, 나머지 차량들을 멤버차량(c1 내지 c3)으로 설정한 후, 리더차량(C)에 대하여 차량ID를 부여할 수 있다.
이때, 차량식별부(10)는 멤버차량(c1 내지 c3)에 대해서는 차량ID를 부여하지 않고 차량의 대수만을 리더차량(C)에 매칭할 수 있다.
예를 들어, 차량식별부(10)는 리더차량(C)의 경우, 영상인식을 통해 차량의 외형 및 차량번호를 포함하는 차량인식정보를 확인하여 차량ID를 매칭할 수 있고, 멤버차량(c1 내지 c3)의 경우, 영상인식을 통해 차량의 존재유무만을 확인하여 차량ID에 멤버차량의 대수를 매칭할 수 있다.
이후, 리더차량(C)이 해당 단위감시영역(r1)을 통과하게 되면, 다음 단위감시영역(r2)에서 해당 리더차량(C)을 확인하게 된다.
이때, 다음 단위감시영역(r1)은 이전 단위감시영역(r1)으로부터 리더차량(C)의 외형 및 차량번호를 포함하는 차량인식정보를 전달받을 수 있으며, 이를 통해 담당하는 단위감시영역에서 촬영된 영상에서 리더차량(C)을 확인할 수 있다.
다시 말해, 이벤트확인부(20)는 리더차량(C)으로 설정된 차량ID에 기초하여, 각 단위감시영역별로 확인된 해당 차량그룹의 멤버차량을 확인한 후, 멤버차량에 변화가 발생하면, 변화가 발생한 단위감시영역의 영상과, 이전 단위감시영역의 영상을 비교하여 차선을 이탈한 차량을 확인할 수 있다.
만약, 도 7에 나타난 바와 같이 해당 리더차량(C)에 매칭된 멤버차량의 대수가 줄어들게 되면, 이벤트확인부(20)는 해당 차량그룹(g1)에 포함된 차량 중 어느 하나(c3)가 차선을 변경한 것으로 확인할 수 있다.
이때, 다음 단위감시영역(r2)을 담당하는 단위카메라그룹(100)은 촬영된 파노라마영상을 분석하여, 주행중인 차량을 두 개의 차량그룹(g1, g2)으로 편성할 수 있다.
결과적으로, 이벤트확인부(20)는 새로 추가된 차량그룹(g2)에 포함된 차량(c3)이 차선을 이탈한 차량임을 확인할 수 있다.
앞서 살펴본 바와 같이, 본 발명의 IoT기반의 카메라 그룹핑을 이용한 터널 내 유고 감시 시스템은, 차량의 차선변경뿐만 아니라, 차량의 주행패턴에 따른 과속, 저속 및 주정차 차량 등의 확인이 가능하고, 해당 차량이 확인되면 주의 상황 및 유고상황 등과 같은 상황별로 후속처리를 진행할 수 있다.
특히, 이러한 상황을 해당 터널 내에서 주행하는 차량이나 해당 터널로 진입하는 차량 등에 실시간으로 통보함으로써, 2차사고를 방지할 수 있다.
이상에서 본 발명에 의한 IoT기반의 카메라 그룹핑을 이용한 터널 내 유고 감시 시스템에 대하여 설명하였다. 이러한 본 발명의 기술적 구성은 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자가 본 발명의 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.
그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해되어야 한다.
10 : 차량식별부 20 : 이벤트확인부
30 : 외부기기연동부
100 : 단위카메라그룹
110 : 메인카메라 111 : 촬영모듈
112 : IoT통신모듈 113 : 영상처리모듈
114 : 데이터통신모듈 115 : 매칭모듈
120 : 서브카메라
121 : 촬영모듈 122 : IoT통신모듈

Claims (9)

  1. 다수의 카메라가 IoT(Internet of Things)기반으로 통신이 가능하도록 구성되며, 대상감시지역을 다수의 단위감시영역으로 구분하고, 각 단위감시영역별로 촬영된 영상을 분석하여, 단위감시영역을 주행하는 차량에 대한 차량식별정보를 포함하는 차량ID를 차선별로 부여하는 차량식별부;
    상기 차량식별부에서 각 단위감시영역별로 부여된 차량ID를 비교한 후, 주의상황 및 유고상황 중 적어도 하나의 상황이 발생하면, 해당 차량ID의 차량이 포함된 영상을 상기 차량식별부에 요청 및 취합하여, 해당 차량에 대한 터널상황정보를 생성하는 이벤트확인부; 및
    상기 주의상황 및 유고상황 중 적어도 하나의 상황에 대응하는 알림메시지를 생성하고, 터널의 내부디스플레이, 외부디스플레이 및 차량용 네비게이션시스템 중 적어도 하나를 포함하는 외부기기와 연동하여, 상기 터널상황정보 및 알림메시지 중 적어도 하나를 전송하는 외부기기연동부;를 포함하는 IoT기반의 카메라 그룹핑을 이용한 터널 내 유고 감시 시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 차량식별부는,
    상기 단위감시영역마다 구성되는 다수의 단위카메라그룹을 포함하며,
    상기 단위카메라그룹은,
    다른 단위카메라그룹과 IoT기반으로 통신을 수행하면서, 해당 단위감시영역을 촬영한 영상을 분석하여, 주행하는 차량에 대하여 각 단위감시영역별로 차량ID를 부여하며,
    상기 이벤트확인부는,
    각 단위감시영역별로 부여된 차량ID를 분석하여 차량의 주행패턴을 확인하고 주의상황 및 유고상황 중 적어도 하나의 상황이 발생했는지를 판단하는 것을 특징으로 하는 IoT기반의 카메라 그룹핑을 이용한 터널 내 유고 감시 시스템.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 이벤트확인부는,
    각 단위감시영역별로 부여된 차량ID를 분석하여 차선변경차량 또는 과속차량이 확인되면, 현재 상황을 주의상황으로 판단하는 것을 특징으로 하는 IoT기반의 카메라 그룹핑을 이용한 터널 내 유고 감시 시스템.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 차량식별부는,
    상기 차량식별정보의 경우, 진입측의 최초 단위카메라그룹에서 생성한 후, 해당 차량의 이동에 대응하여 릴레이방식으로 다음 단위카메라그룹들에 순차적으로 전송하도록 하고,
    상기 차선식별정보의 경우, 각 단위카메라그룹에서 독립적으로 확인 및 생성하여 전송된 차량식별정보에 매칭하도록 하며,
    상기 이벤트확인부는,
    각 단위카메라그룹에서 매칭한 차량식별정보 및 차선식별정보를 확인하고, 차량식별정보에 매칭된 차선식별정보가 변경된 경우, 해당 차량이 차선을 변경한 것으로 확인하는 것을 특징으로 하는 IoT기반의 카메라 그룹핑을 이용한 터널 내 유고 감시 시스템.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 메인카메라는,
    해당 단위감시영역 중 적어도 일부를 촬영하는 촬영모듈;
    해당 단위감시영역 중 적어도 다른 일부를 촬영한 영상을 상기 서브카메라로부터 수신하는 IoT통신모듈; 및
    상기 촬영모듈에서 촬영된 영상 및 IoT통신모듈로 수신된 영상을 취합하여 해당 단위감시영역에 대한 파노라마영상을 생성하고, 해당 영상에 포함된 차량 및 차선을 추출하며, 추출된 차량에 차선별로 차량ID를 부여하는 영상처리모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 IoT기반의 카메라 그룹핑을 이용한 터널 내 유고 감시 시스템.
  6. 제 2항에 있어서,
    상기 이벤트확인부는,
    각 단위감시영역별로 부여된 차량ID를 분석하여 정지차량 또는 저속차량이 확인되면, 해당 정지차량 또는 저속차량의 앞에서 주행하는 차량의 주행속도를 확인하고, 앞의 차량이 정상속도로 주행하면 정지차량 또는 저속차량에 사고가 발생한 것으로 판단하여, 현재 상황을 사고상황으로 판단하는 것을 특징으로 하는 IoT기반의 카메라 그룹핑을 이용한 터널 내 유고 감시 시스템.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 차량식별부는,
    상기 단위감시영역을 이동하는 차량들을 적어도 하나의 차량그룹으로 편성하고,
    상기 이벤트확인부는,
    각 단위감시영역에서 편성된 차량그룹들을 비교한 후, 차량그룹 내에 편성된 차량 중 적어도 하나에 변화가 발생하면, 해당 차량에 문제가 발생한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 IoT기반의 카메라 그룹핑을 이용한 터널 내 유고 감시 시스템.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 차량식별부는,
    상기 차량그룹으로 편성된 차량들 중 어느 하나를 리더차량으로 설정하고, 나머지 차량들을 멤버차량으로 설정한 후, 상기 리더차량에 대하여 차량ID를 부여하며,
    상기 이벤트확인부는,
    상기 리더차량으로 설정된 차량ID에 기초하여, 각 단위감시영역별로 확인된 해당 차량그룹의 멤버차량을 확인한 후, 상기 멤버차량에 변화가 발생하면, 변화가 발생한 단위감시영역의 영상과, 이전 단위감시영역의 영상을 비교하여 문제가 발생한 차량을 확인하는 것을 특징으로 하는 IoT기반의 카메라 그룹핑을 이용한 터널 내 유고 감시 시스템.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 차량식별부는,
    상기 리더차량의 경우, 영상인식을 통해 차량의 외형 및 차량번호를 포함하는 차량인식정보를 확인하여 차량ID를 매칭하고,
    상기 멤버차량의 경우, 영상인식을 통해 차량의 존재유무만을 확인하여 차량ID에 멤버차량의 대수를 매칭하는 것을 특징으로 하는 IoT기반의 카메라 그룹핑을 이용한 터널 내 유고 감시 시스템.
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