KR20200058884A - 교통 신호 위반 단속 장치 및 방법 - Google Patents

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KR20200058884A
KR20200058884A KR1020180143554A KR20180143554A KR20200058884A KR 20200058884 A KR20200058884 A KR 20200058884A KR 1020180143554 A KR1020180143554 A KR 1020180143554A KR 20180143554 A KR20180143554 A KR 20180143554A KR 20200058884 A KR20200058884 A KR 20200058884A
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Abstract

교통 신호 위반 단속 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명에 따른 교통 신호 위반 단속 장치는, 차량의 블랙박스가 촬영한 영상 정보 및 상기 차량의 속도를 기반으로, 현재 상황이 단속 대상 상황인지 여부를 판단하는 단속 대상 상황 판단부, 상기 단속 대상 상황으로 판단된 경우, 상기 영상 정보에 포함된 대상 차량 중에서 단속 대상 객체를 선별하는 단속 대상 객체 선별부, 상기 단속 대상 객체의 이동 유형을 판단하는 이동 유형 판단부, 그리고 상기 현재 상황의 교통신호 및 상기 단속 대상 객체의 이동 유형을 기반으로, 상기 단속 대상 객체 중에서 최종 위반 객체를 선택하는 최종 위반 객체 선택부를 포함한다.

Description

교통 신호 위반 단속 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR DETECTING VIOLATION OF TRAFFIC SIGNAL}
본 발명은 교통 신호 위반 단속 기술에 관한 것으로, 특히 차량 블랙박스로부터 수신한 영상 정보를 이용하여 교통신호를 위반하는 차량을 단속 대상으로 선별하는 기술에 관한 것이다.
신호위반 사고의 발생건수는 전체 교통사고의 약 10% 이상을 차지하며, 최근 10여년 동안의 신호위반 사고 사망자수는 증가하는 추세이다. 신호위반 사고는 교통법규 위반 교통사고 중 실질적으로 가장 발생 빈도가 높은 사고로, 사망자수 또한 매우 높다. 또한, 신호위반 사고는 주로 교차로 내에서 발생하므로, 교통사고로 인한 인명 및 재산 피해뿐만 아니라, 돌발상황 발생으로 인한 교통혼잡 유발 측면에서도 타 사고에 비해 심각한 영향을 유발한다.
신호위반 사고를 감소시키기 위하여, 교통안전교육, 신호위반이 많은 교차로의 개선, 무인단속장비의 설치 등 다양한 개선조치를 실시하고 있다. 특히, 교차로에 단속 카메라를 설치하여, 신호위반을 단속하는 사례가 크게 늘었다.
그러나, 단속 카메라들은 기본적으로 신호를 위반하고 직진하는 차량을 단속하기 위하여 설치되므로, 교차로에서 신호위반으로 좌회전하는 차량에 대해서는 단속하기 어렵다.
고정식 단속 카메라는 차도 바닥의 센서와 신호등 신호 주기를 이용하여 신호위반을 판독하고, 신호위반 차량을 촬영한다. 따라서 교차로에 진입해서 좌회전하는 차량은 인식하지 못한다. 또한, 좌회전 차선에는 단속 카메라가 설치되지 않는 경우가 많으며, 좌회전 차선에는 루프 검지기가 설치되어 있지 않은 경우가 대부분이다.
카메라 1대 당 한 개의 차선을 단속하는 국내의 단속 기술과 달리, 미국의 무인단속장비들은 동시에 여러 개의 차선을 모니터링할 수 있다. 미국의 무인단속장비들은 차량 뒤에서 촬영하거나, 차량의 앞 및 뒤에서 촬영하므로, 직진은 물론 좌회전까지 무인단속장비를 이용하여 단속할 수 있다.
국내에서도 2개 차선을 동시에 단속할 수 있는 신형 무인단속장비를 설치할 계획이라고 하나, 기존의 무인단속장비를 모두 좌회전 위반을 단속할 수 있는 신형 무인단속장비로 교체하기까지 많은 비용과 많은 시간을 필요로 한다.
따라서, 좌회전 위반을 단속하지 못하는 기존 무인단속장비의 기술적 한계를 극복하고, 무인단속장비의 설치 및 유지에 필요한 비용을 절감할 수 있는 기술의 개발이 필요하다.
한국 등록 특허 제10-0997808호, 2010년 12월 01일 공고(명칭: 신호위반 단속, 교통정보 수집 및 방범 기능을 통합한 교통 감시 시스템)
본 발명의 목적은 차량의 블랙박스로부터 수신한 영상 정보를 이용하여, 신호 위반 단속 대상을 선별하는 것이다.
또한, 본 발명의 목적은 교차로에서의 좌회전 위반 차량 및 직진 위반 차량을 구분하여 신호 위반 단속 대상으로 선별하는 것이다.
또한, 본 발명의 목적은 무인단속장비가 설치되지 않은 교차로에서 교통 신호를 위반한 차량을 신호 위반 단속 대상으로 선별하는 것이다.
또한, 본 발명의 목적은 운전자들이 교통법규를 준수하도록 유도함으로써 사고를 예방하는 것이다.
또한, 본 발명의 목적은 교통 신호 위반 차량을 자동으로 선별하고, 교통 신호 위반 관련 증거 자료를 자동으로 수집하는 것이다.
또한, 본 발명의 목적은 교통 신호 위반 차량 단속에 필요한 무인단속장비의 설치 및 유지 비용을 절감하는 것이다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 교통 신호 위반 단속 장치에 의해 수행되는 교통 신호 위반 단속 방법은, 차량의 블랙박스가 촬영한 영상 정보 및 상기 차량의 속도를 기반으로, 현재 상황이 단속 대상 상황인지 여부를 판단하는 단계, 상기 단속 대상 상황으로 판단된 경우, 상기 영상 정보에 포함된 대상 차량 중에서 단속 대상 객체를 선별하는 단계, 상기 단속 대상 객체의 이동 유형을 판단하는 단계, 그리고 상기 현재 상황의 교통신호 및 상기 단속 대상 객체의 이동 유형을 기반으로, 상기 단속 대상 객체 중에서 최종 위반 객체를 선택하는 단계를 포함한다.
이때, 상기 단속 대상 상황인지 여부를 판단하는 단계는, 상기 영상 정보에 포함된 교통신호등의 정면 신호가 적색이고, 상기 차량의 속도가 기 설정된 속도 미만인 경우, 상기 단속 대상 상황인 것으로 판단할 수 있다.
이때, 상기 단속 대상 객체를 선별하는 단계는, 상기 영상 정보의 프레임 변화에 따른 상기 대상 차량의 객체 사이즈 감소율이 기 설정된 문턱값 이상인 경우, 상기 대상 차량을 상기 단속 대상 객체로 선별할 수 있다.
이때, 상기 단속 대상 객체를 선별하는 단계는, 상기 영상 정보의 프레임들 각각에 상응하는 상기 차량의 속도 및 상기 대상 차량의 객체 사이즈를 기반으로, 상기 대상 차량의 객체 사이즈 감소율을 연산할 수 있다.
이때, 상기 단속 대상 객체의 이동 유형을 판단하는 단계는, 상기 영상 정보의 프레임 변화에 따른 상기 단속 대상 객체의 위치 변화와 하나 이상의 기준선의 비교 결과를 기반으로, 상기 단속 대상 객체의 이동 유형을 직진 유형 및 좌회전 유형 중 어느 하나로 판단할 수 있다.
이때, 상기 단속 대상 객체의 이동 유형을 판단하는 단계는, 상기 단속 대상 객체의 일측이 상기 기준선의 우측 영역에서 상기 기준선의 좌측 영역으로 이동된 경우, 상기 단속 대상 객체의 이동 유형을 좌회전 유형으로 판단할 수 있다.
이때, 상기 단속 대상 객체의 이동 유형을 판단하는 단계는, 상기 기준선의 일측 영역 내에서 상기 단속 대상 객체의 위치 변화가 발생한 경우, 상기 단속 대상 객체의 이동 유형을 직진 유형으로 판단할 수 있다.
이때, 상기 기준선은, 상기 영상 정보의 제1 프레임에서 상기 단속 대상 객체의 사이즈를 기반으로 설정된 것이거나, 상기 영상 정보를 복수 개의 분할 화면으로 구분하는 분할선일 수 있다.
이때, 상기 단속 대상 객체의 이동 유형을 판단하는 단계는, 상기 단속 대상 객체의 위치 변화가, 제1 기준선 및 제2 기준선 사이의 기준 영역에 포함된 경우 상기 단속 대상 객체의 이동 유형을 직진 유형으로 판단하고, 상기 기준 영역을 벗어난 경우 상기 단속 대상 객체의 이동 유형을 좌회전 유형으로 판단할 수 있다.
이때, 상기 최종 위반 객체를 선택하는 단계는, 상기 영상 정보에 포함된 교통신호등의 정면 신호가 적색이고, 좌회전 신호가 녹색인 경우 상기 직진 유형인 상기 단속 대상 객체를 상기 최종 위반 객체로 선택하고, 상기 교통신호등의 정면 신호가 적색인 경우 상기 직진 유형 및 상기 좌회전 유형에 상응하는 상기 단속 대상 객체를 상기 최종 위반 객체로 선택할 수 있다.
이때, 상기 영상 정보의 이미지 분석 수행 결과 상기 단속 대상 객체의 유형이 응급 차량인 것으로 판단된 경우, 상기 단속 대상 객체를 단속 예외 조건에 상응하는 것으로 판단하여 상기 단속 대상 객체에서 제외하는 단계를 더 포함할 수 있다.
이때, 상기 단속 대상 상황인지 여부를 판단하는 단계는, 상기 영상 정보의 이미지 분석 수행 결과 상기 차량이 최우측 차로에 위치한 것으로 판단된 경우, 상기 단속 대상 상황이 아닌 것으로 판단할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 교통 신호 위반 단속 장치는, 차량의 블랙박스가 촬영한 영상 정보 및 상기 차량의 속도를 기반으로, 현재 상황이 단속 대상 상황인지 여부를 판단하는 단속 대상 상황 판단부, 상기 단속 대상 상황으로 판단된 경우, 상기 영상 정보에 포함된 대상 차량 중에서 단속 대상 객체를 선별하는 단속 대상 객체 선별부, 상기 단속 대상 객체의 이동 유형을 판단하는 이동 유형 판단부, 그리고 상기 현재 상황의 교통신호 및 상기 단속 대상 객체의 이동 유형을 기반으로, 상기 단속 대상 객체 중에서 최종 위반 객체를 선택하는 최종 위반 객체 선택부를 포함한다.
이때, 상기 단속 대상 상황 판단부는, 상기 영상 정보에 포함된 교통신호등의 정면 신호가 적색이고, 상기 차량의 속도가 기 설정된 속도 미만인 경우, 상기 단속 대상 상황인 것으로 판단할 수 있다.
이때, 상기 단속 대상 객체 선별부는, 상기 영상 정보의 프레임 변화에 따른 상기 대상 차량의 객체 사이즈 감소율이 기 설정된 문턱값 이상인 경우, 상기 대상 차량을 상기 단속 대상 객체로 선별할 수 있다.
이때, 상기 단속 대상 객체 선별부는, 상기 영상 정보의 프레임들 각각에 상응하는 상기 차량의 속도 및 상기 대상 차량의 객체 사이즈를 기반으로, 상기 대상 차량의 객체 사이즈 감소율을 연산할 수 있다.
이때, 상기 이동 유형 판단부는, 상기 영상 정보의 프레임 변화에 따른 상기 단속 대상 객체의 위치 변화와 하나 이상의 기준선의 비교 결과를 기반으로, 상기 단속 대상 객체의 이동 유형을 직진 유형 및 좌회전 유형 중 어느 하나로 판단할 수 있다.
이때, 상기 이동 유형 판단부는, 상기 단속 대상 객체의 일측이 상기 기준선의 우측 영역에서 상기 기준선의 좌측 영역으로 이동된 경우, 상기 단속 대상 객체의 이동 유형을 좌회전 유형으로 판단할 수 있다.
이때, 상기 이동 유형 판단부는, 상기 기준선의 일측 영역 내에서 상기 단속 대상 객체의 위치 변화가 발생한 경우, 상기 단속 대상 객체의 이동 유형을 직진 유형으로 판단할 수 있다.
이때, 상기 기준선은, 상기 영상 정보의 제1 프레임에서 상기 단속 대상 객체의 사이즈를 기반으로 설정된 것이거나, 상기 영상 정보를 복수 개의 분할 화면으로 구분하는 분할선일 수 있다.
이때, 상기 이동 유형 판단부는, 상기 단속 대상 객체의 위치 변화가, 제1 기준선 및 제2 기준선 사이의 기준 영역에 포함된 경우 상기 단속 대상 객체의 이동 유형을 직진 유형으로 판단하고, 상기 기준 영역을 벗어난 경우 상기 단속 대상 객체의 이동 유형을 좌회전 유형으로 판단할 수 있다.
이때, 상기 최종 위반 객체 선택부는, 상기 영상 정보에 포함된 교통신호등의 정면 신호가 적색이고, 좌회전 신호가 녹색인 경우 상기 직진 유형인 상기 단속 대상 객체를 상기 최종 위반 객체로 선택하고, 상기 교통신호등의 정면 신호가 적색인 경우 상기 직진 유형 및 상기 좌회전 유형에 상응하는 상기 단속 대상 객체를 상기 최종 위반 객체로 선택할 수 있다.
이때, 상기 최종 위반 객체 선택부는, 상기 영상 정보의 이미지 분석 수행 결과 상기 단속 대상 객체의 유형이 응급 차량인 것으로 판단된 경우, 상기 단속 대상 객체를 단속 예외 조건에 상응하는 것으로 판단하여 상기 단속 대상 객체에서 제외할 수 있다.
이때, 상기 단속 대상 상황 판단부는, 상기 영상 정보의 이미지 분석 수행 결과 상기 차량이 최우측 차로에 위치한 것으로 판단된 경우, 상기 단속 대상 상황이 아닌 것으로 판단할 수 있다.
본 발명에 따르면, 차량의 블랙박스로부터 수신한 영상 정보를 이용하여, 신호 위반 단속 대상을 선별할 수 있다.
또한 본 발명에 따르면, 교차로에서의 좌회전 위반 차량 및 직진 위반 차량을 구분하여 신호 위반 단속 대상으로 선별할 수 있다.
또한 본 발명에 따르면, 무인단속장비가 설치되지 않은 교차로에서 교통 신호를 위반한 차량을 신호 위반 단속 대상으로 선별할 수 있다.
또한 본 발명에 따르면, 운전자들이 교통법규를 준수하도록 유도함으로써 사고를 예방할 수 있다.
또한 본 발명에 따르면, 교통 신호 위반 차량을 자동으로 선별하고, 교통 신호 위반 관련 증거 자료를 자동으로 수집할 수 있다.
또한 본 발명에 따르면, 교통 신호 위반 차량 단속에 필요한 무인단속장비의 설치 및 유지 비용을 절감할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 교통 신호 위반 단속 장치가 적용되는 환경을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 교통 신호 위반 단속 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 교통 신호 위반 단속 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 도 3의 S310 단계에서 단속 대상 상황인지 여부를 판단하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 5는 도 3의 S320 단계에서 단속 대상 객체를 선별하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 6은 도 3의 S330 단계에서 단속 대상 객체의 이동 유형을 판단하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 7은 제1 프레임에서의 대상 차량 및 화면 분할 기준선을 나타낸 예시도이다.
도 8은 제1 프레임에서의 대상 차량 및 객체 사이즈 기반 기준선을 나타낸 예시도이다.
도 9는 제2 프레임에서의 직진하는 대상 차량 및 화면 분할 기준선을 나타낸 예시도이다.
도 10은 제2 프레임에서의 직진하는 대상 차량 및 객체 사이즈 기반 기준선을 나타낸 예시도이다.
도 11은 제2 프레임에서의 좌회전하는 대상 차량 및 화면 분할 기준선을 나타낸 예시도이다.
도 12는 제2 프레임에서의 좌회전하는 대상 차량 및 객체 사이즈 기반 기준선을 나타낸 예시도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다.
그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 교통 신호 위반 단속 장치가 적용되는 환경을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 1에 도시한 바와 같이, 교통 신호 위반 단속 시스템은 차량의 블랙박스(100), 교통 신호 위반 단속 장치(200) 및 사용자 단말기(300)를 포함할 수 있다.
차량의 블랙박스(100)는 차량에 장착되어 주행 중 또는 신호 대기 상태에서 영상을 촬영하며, 영상 정보를 교통 신호 위반 단속 장치(200) 및 사용자 단말기(300) 중 적어도 어느 하나로 전송한다. 이때, 블랙박스(100)는 자체 통신 기능을 이용하거나, 차량의 통신 기능을 이용하여 영상 정보를 전달할 수 있다.
블랙박스(100)는 블랙박스(100)가 장착된 차량의 속도가 기 설정된 속도 이하인 경우에만 영상 정보를 전송하거나, 차량의 속도 정보를 포함하는 영상 정보를 교통 신호 위반 단속 장치(200) 및 사용자 단말기(300) 중 적어도 어느 하나로 전송할 수 있다.
다음으로 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 차량의 블랙박스(100)가 촬영한 영상 정보를 기반으로, 신호 위반 단속 대상을 선별한다. 이때, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 차량의 블랙박스(100) 및 사용자 단말기(300) 중 적어도 어느 하나와 통신을 수행할 수 있는 서버(Server)일 수 있다.
교통 신호 위반 단속 장치(200)는 하나 이상의 차량에 구비된 블랙박스(100) 또는 사용자 단말기(300)로부터 영상 정보를 수신한다. 이때, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 차량의 블랙박스(100)로부터 직접 영상 정보를 수신하거나, 사용자 단말기(300)를 통하여 영상 정보를 수신할 수 있다.
그리고 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 수신된 영상 정보를 분석하여 현재 상황이 단속 대상 상황인지 여부를 판단한다. 단속 대상 상황으로 판단된 경우, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 영상 정보에 포함된 대상 차량 중에서 단속 대상 객체를 선별하고, 선별된 단속 대상 객체의 이동 유형을 판단한다. 그리고 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 현재 상황의 교통신호 및 단속 대상 객체의 이동 유형을 기반으로, 단속 대상 객체 중에서 최종 위반 객체를 선택한다. 이때, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 최종 위반 객체를 선택하여 신호 위반 단속 대상을 최종적으로 선별할 수 있으며, 교통 신호 위반 단속 시스템은 최종 위반 객체를 단속 대상으로 설정하거나, 신호 위반 차량으로 설정하여 처리할 수 있다.
예를 들어, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 교통신호등의 정면 신호가 적색 신호이고, 블랙박스(100)가 장착된 차량의 속도가 기 설정된 속도 미만인 경우, 현재 상황을 단속 대상 상황으로 판단할 수 있다. 여기서, 교통신호등의 정면 신호가 적색 신호라는 것은, 차량의 전방에 위치한 교통 신호등이 적색 신호를 포함하는 상태를 의미하며, 적색 신호 상태이거나, 적색 신호 및 좌회전 녹색 신호 상태일 수 있다.
그리고 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 단속 대상 상황에 상응하는 영상 정보로부터 대상 차량을 추출하고, 추출된 대상 차량 중에서 단속 대상 상황에 주행한 것으로 판단된 대상 차량을 단속 대상 객체로 선별할 수 있다. 또한, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 단속 대상 객체의 이동 유형이 직진인지 좌회전인지 여부를 판단하고, 현재 상황의 교통신호등의 상태에 따라 단속 대상 객체 중에서 최종 위반 객체를 선택할 수 있다.
교통신호등의 상태가 적색 신호 상태인 경우, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 직진 유형의 단속 대상 객체 및 좌회전 유형의 단속 대상 객체를 최종 위반 객체로 선택할 수 있다. 반면, 교통신호등의 상태가 적색 신호 및 좌회전 녹색 신호 상태인 경우, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 단속 대상 객체 중에서 직진 유형의 단속 대상 객체를 최종 위반 객체로 선택할 수 있다.
그리고 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 최종 위반 객체의 정보를 신호위반 단속 시스템(미도시)으로 전달할 수 있으며, 최종 위반 객체의 정보를 신호 위반 단속 대상 정보로 저장하거나, 출력하여 관리자에게 제공할 수 있다. 이때, 신호 위반 단속 대상 정보는 최종 위반 객체의 차량 번호, 영상 정보, 시간 정보 및 위치 정보 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
또한, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 관리자 단말기(미도시)로 최종 위반 객체의 정보를 전송하여, 관리자가 최종 위반 객체에 대해 신호 위반 차량이 맞는지 여부를 재 검토하도록 할 수 있다.
마지막으로 사용자 단말기(300)는 차량의 블랙박스(100) 및 교통 신호 위반 단속 장치(200)와 통신을 수행하며, 차량의 블랙박스(100)로부터 수신한 영상 정보를 교통 신호 위반 단속 장치(200)로 전달할 수 있다.
사용자 단말기(300)는 차량에 탑승한 운전자 또는 탑승자의 단말기일 수 있으며, 네트워크를 통해 교통 신호 위반 단속 장치(200)와 연결될 수 있는 스마트폰, 스마트 패드 등의 모바일 단말일 수 있다. 그러나, 사용자 단말기(300)의 종류는 이에 한정되는 것은 아니며, 모든 정보통신기기, 멀티미디어 단말기, 유선 단말기, 고정형 단말기 및 IP(Internet Protocol) 단말기 등의 다양한 단말기에 적용될 수 있다.
또한, 사용자 단말기(300)는 휴대폰, PMP(Portable Multimedia Player), MID(Mobile Internet Device), 데스크톱(Desktop), 태블릿컴퓨터(Tablet PC), 노트북(Note book), 넷북(Net book), 개인휴대용 정보단말기(Personal Digital Assistant; PDA), 스마트 TV 및 정보통신 기기 등과 같은 다양한 이동통신 사양을 갖는 모바일(Mobile) 단말기 등을 포함할 수 있다.
설명의 편의를 위하여, 차량의 블랙박스(100), 교통 신호 위반 단속 장치(200) 및 사용자 단말기(300)가 각각 별개의 장치인 것으로 도시하여 설명하였으나 이에 한정하지 않고, 차량의 블랙박스(100)가 교통 신호 위반 단속 장치(200)의 일부 또는 전체 기능을 탑재하는 형태로 구현되거나, 사용자 단말기(300)가 교통 신호 위반 단속 장치(200)의 일부 또는 전체 기능을 수행하는 형태로 구현될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 교통 신호 위반 단속 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 2에 도시한 바와 같이, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 단속 대상 상황 판단부(210), 단속 대상 객체 선별부(220), 이동 유형 판단부(230) 및 최종 위반 객체 선택부(240)를 포함한다.
먼저, 단속 대상 상황 판단부(210)는 차량의 블랙박스(100)가 촬영한 영상 정보 및 블랙박스(100)가 장착된 차량의 속도를 기반으로, 현재 상황이 단속 대상 상황인지 여부를 판단한다.
교통 신호 위반 단속 장치(200)의 통신부(미도시)는 차량에 장착된 블랙박스(100)가 촬영한 영상 정보를 수신할 수 있으며, 단속 대상 상황 판단부(210)는 수신된 영상 정보 및 해당 영상 정보를 전송한 차량의 속도를 기반으로 영상 정보가 촬영된 시점이 단속 대상 상황인지 여부를 판단할 수 있다.
이때, 수신된 영상 정보는, 교통 신호 위반 단속 장치(200)가 블랙박스(100)로부터 직접 수신한 영상 정보이거나, 블랙 박스(100)의 영상 정보를 수신 또는 저장한 사용자 단말기(300)로부터 전달받은 것일 수 있다.
이때, 단속 대상 상황 판단부(210)는 영상 정보에 포함된 교통신호등의 정면 신호가 적색이고, 차량의 속도가 기 설정된 속도 미만인 경우, 영상 정보가 촬영된 시점의 상황을 단속 대상 상황인 것으로 판단할 수 있다.
그리고 단속 대상 상황 판단부(210)는 영상 정보의 이미지 분석을 수행할 수 있으며, 영상 정보의 이미지 분석 수행 결과 차량이 최우측 차로에 위치한 것으로 판단된 경우, 단속 대상 상황이 아닌 것으로 판단할 수 있다.
설명의 편의를 위하여, 단속 대상 상황 판단부(210)가 영상 정보에 포함된 교통신호등의 정면 신호가 적색이고, 영상 정보를 전송한 차량의 속도가 기 설정된 속도 미만인 경우를 단속 대상 상황으로 판단하는 것으로 설명하였으나 이에 한정하지 않고, 교통 신호 위반 단속 장치(200)가 차량의 속도가 기 설정된 속도 미만인 경우의 영상 정보만 수신한 경우, 단속 대상 상황 판단부(210)는 수신된 영상 정보의 교통신호등이 적색 신호인 경우를 단속 대상 상황으로 판단할 수도 있다.
다음으로 단속 대상 객체 선별부(220)는 단속 대상 상황으로 판단된 경우, 영상 정보에 포함된 대상 차량 중에서 단속 대상 객체를 선별할 수 있다.
단속 대상 객체 선별부(220)는 영상 정보의 프레임 변화에 따른 대상 차량의 객체 사이즈 감소율이 기 설정된 문턱값 이상인 경우, 대상 차량을 단속 대상 객체로 선별할 수 있다.
단속 대상 객체 선별부(220)는 단속 대상 상황에 상응하는 영상 정보의 제1 프레임과 제2 프레임에서 대상 차량의 객체 사이즈를 연산하고, 연산된 객체 사이즈의 감소율을 계산할 수 있다. 그리고 단속 대상 객체 선별부(220)는 객체 사이즈의 감소율과 기 설정된 문턱값을 비교하며, 객체 사이즈 감소율이 기 설정된 문턱값보다 큰 경우 해당 대상 차량을 단속 대상 객체로 선별할 수 있다.
또한, 단속 대상 객체 선별부(220)는 영상 정보를 촬영한 블랙박스(100)의 속도를 반영하여 대상 차량의 객체 사이즈를 연산할 수 있으며, 영상 정보의 프레임들 각각에 상응하는 차량의 속도 및 대상 차량의 객체 사이즈를 기반으로 대상 차량의 객체 사이즈 감소율을 연산할 수 있다.
그리고 이동 유형 판단부(230)는 단속 대상 객체의 이동 유형을 판단한다. 이동 유형 판단부(230)는 영상 정보의 프레임 변화에 따른 단속 대상 객체의 위치 변화와 하나 이상의 기준선의 비교 결과를 기반으로, 단속 대상 객체의 이동 유형을 직진 유형 및 좌회전 유형 중 어느 하나로 판단할 수 있다. 이동 유형 판단부(230)는 단속 대상 객체의 위치가 기준선을 벗어나 이동한 경우 해당 단속 대상 객체가 좌회전한 것으로 판단할 수 있으며, 단속 대상 객체의 위치가 기준선을 벗어나지 않은 경우 해당 단속 대상 객체가 직진한 것으로 판단할 수 있다.
예를 들어, 단속 대상 객체의 일측이 기준선의 우측 영역에서 기준선의 좌측 영역으로 이동된 경우, 이동 유형 판단부(230)는 단속 대상 객체의 이동 유형을 좌회전 유형으로 판단할 수 있다.
반면, 기준선의 일측 영역 내에서 단속 대상 객체의 위치 변화가 발생한 경우, 이동 유형 판단부(230)는 단속 대상 객체의 이동 유형을 직진 유형으로 판단할 수 있다.
여기서, 기준선은 영상 정보의 프레임에서 단속 대상 객체의 사이즈를 기반으로 설정된 객체 사이즈 기반 기준선이거나, 영상 정보를 복수 개의 분할 화면으로 구분하는 화면 분할 기준선일 수 있다.
또한, 이동 유형 판단부(230)는 단속 대상 객체의 위치 변화가, 제1 기준선 및 제2 기준선 사이의 기준 영역에 포함된 경우 단속 대상 객체의 이동 유형을 직진 유형으로 판단하고, 기준 영역을 벗어난 경우 단속 대상 객체의 이동 유형을 좌회전 유형으로 판단할 수 있다.
마지막으로 최종 위반 객체 선택부(240)는 현재 상황의 교통신호 및 단속 대상 객체의 이동 유형을 기반으로, 단속 대상 객체 중에서 최종 위반 객체를 선택할 수 있다.
예를 들어, 영상 정보에 포함된 교통신호등의 정면 신호가 적색이고 좌회전 신호가 녹색인 경우, 최종 위반 객체 선택부(240)는 직진 유형인 단속 대상 객체를 최종 위반 객체로 선택할 수 있다. 또한, 교통신호등의 정면 신호가 적색인 경우 최종 위반 객체 선택부(240)는 직진 유형 및 좌회전 유형에 상응하는 단속 대상 객체를 최종 위반 객체로 선택할 수 있다.
그리고 최종 위반 객체 선택부(240)는 영상 정보의 이미지 분석 수행 결과, 단속 대상 객체의 유형이 구급차, 소방차, 경찰차 등의 응급 차량인 것으로 판단된 경우, 해당 단속 대상 객체를 단속 예외 조건에 상응하는 것으로 판단하여 단속 대상 객체에서 제외할 수 있다.
최종 위반 객체 선택부(240)는 통신부(미도시)를 통하여 신호위반 단속 시스템 또는 관리자 단말기로 최종 위반 객체의 정보를 전송할 수 있으며, 최종 위반 객체의 정보를 신호 위반 차량의 정보로 저장하거나, 출력하여 관리자에게 제공할 수 있다. 또한, 최종 위반 객체 선택부(240)는 사용자 인터페이스를 통해 관리자에게 최종 위반 객체의 정보를 제공하고, 관리자로부터 최종 위반 객체에 대해 신호 위반 차량이 맞는지 여부를 입력받을 수 있다.
도 2에는 교통 신호 위반 단속 장치(200)가 단속 대상 상황 판단부(210), 단속 대상 객체 선별부(220), 이동 유형 판단부(230) 및 최종 위반 객체 선택부(240)를 포함하는 것으로 도시하여 설명하였으나 이에 한정하지 않고, 교통 신호 위반 단속 장치(200)의 구성 요소 중 적어도 일부는 차량의 블랙박스(100) 또는 사용자 단말기(300)에 포함되는 형태로 구현될 수 있다.
이하에서는 도 3 내지 도 12를 통하여 본 발명의 일실시예에 따른 교통 신호 위반 단속 장치에 의해 수행되는 교통 신호 위반 단속 방법에 대하여 더욱 상세하게 설명한다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 교통 신호 위반 단속 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
먼저, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 현재 상황이 단속 대상 상황인지 여부를 판단한다(S310).
교통 신호 위반 단속 장치(200)는 차량의 블랙박스(100)가 촬영한 영상 정보를 수신하고, 블랙박스(100)가 장착된 차량의 속도 및 영상 정보에 포함된 정면 신호를 기반으로 현재 상황이 단속 대상 상황인지 여부를 판단할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 차량이 정지한 상태(0km/h)이거나 차량의 속도가 기 설정된 속도 이하이고, 정면에 위치한 교통신호등이 적색 신호인 경우, 해당 상황을 선행 차량(대상 차량)의 신호 위반을 감시 및 단속하기 위한 단속 대상 상황으로 판단할 수 있다.
이를 위하여, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 다음의 도 4와 같이 차량 또는 블랙박스(100)로부터 수신한 속도 정보와 기 설정된 속도를 비교하여, 차량의 속도가 기 설정된 속도 미만인지 여부를 판단할 수 있다. 또한, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 영상 정보에 대한 이미지 분석을 수행하여, 정면 신호가 적색 신호인지 여부를 판단할 수 있다.
도 4는 도 3의 S310 단계에서 단속 대상 상황인지 여부를 판단하는 과정을 나타낸 순서도이다.
교통 신호 위반 단속 장치(200)는 영상 정보를 분석한 결과를 기반으로, 정면 신호가 적색 신호인지 여부를 판단한다(S410).
이때, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 선행 차량의 브레이크 표시등과 구분하여 교통신호등의 정면 신호를 인식하기 위하여, 영상 정보를 복수의 부분 영역으로 구분하고, 부분 영역 중에서 기 설정된 영역(예, 상단 중앙 영역)에서 인식된 적색 신호를 정면 신호로 판단할 수 있다.
또한, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 선행 차량의 브레이크 표시등과 구분하여 교통신호등의 정면 신호를 인식하기 위하여, 인식된 적색 신호 중에서 기 설정된 크기 및 형태(원형)에 상응하는 적색 신호를 정면 신호로 판단할 수 있다.
다음으로 정면 신호가 적색 신호인 경우(S410 Yes), 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 차량의 속도가 기 설정된 속도 미만인지 여부를 판단한다(S420).
교통 신호 위반 단속 장치(200)는 영상 정보에 포함된 차량의 속도 정보 또는 차량이나 블랙박스(100)로부터 수신된 속도 정보를 기 설정된 속도와 비교하여, 현재 차량의 속도가 기 설정된 속도 미만인지 여부를 판단할 수 있다.
차량의 속도가 기 설정된 속도 미만인 경우(S420 Yes), 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 단속 대상 상황인 것으로 판단한다(S430).
본 발명의 일실시예에 따른 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 정면 신호가 적색 신호이고, 차량들이 속도를 줄여 정지하는 상황을 단속 대상 상황으로 판단하고, 도 3의 후술할 과정을 통하여 교통신호를 위반하고 좌회전하는 차량이나 직진하는 차량을 신호 위반 단속 대상으로 선별할 수 있다.
반면, 정면 신호가 적색 신호가 아니거나(S410 No), 차량의 속도가 기 설정된 속도보다 큰 경우(S420 No), 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 단속 대상 상황이 아닌 것으로 판단하고, 도 3에 도시된 교통 신호 위반 단속 과정의 수행을 종료할 수 있다.
설명의 편의를 위하여, 도 4에서 교통 신호 위반 단속 장치(200)가 정면 신호가 적색 신호인지 여부를 판단한 후, 차량의 속도가 기 설정된 속도 미만인지 여부를 판단하는 것으로 설명하였으나 이에 한정하지 않고, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 S420 단계를 수행한 후, 차량의 속도가 기 설정된 속도보다 느린 경우에 S410 단계를 수행할 수 있다.
또한, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 감속 상태 및 적색 신호 상태를 단속 대상 상황으로 판단할 수 있으며, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 일정 시간 동안 차량의 속도 변화를 모니터링하고, 모니터링 결과 차량의 속도가 기 설정된 비율 이상 감소한 것으로 판단된 경우를 감속 상태로 판단할 수도 있다.
다시 도 3에 대하여 설명하면, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 대상 차량 중에서 단속 대상 객체를 선별한다(S320).
단속 대상 상황으로 판단된 경우, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 영상 정보에 포함된 대상 차량 중에서 단속 대상 상황에서 주행한 것으로 판단된 차량을 단속 대상 객체로 선별한다. 이때, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 영상 정보의 프레임 변화에 따른 대상 차량의 객체 사이즈 감소율을 기반으로 대상 차량의 주행 여부를 판단할 수 있으며, 이를 통하여 단속 대상 객체를 선별할 수 있다.
도 5는 도 3의 S320 단계에서 단속 대상 객체를 선별하는 과정을 나타낸 순서도이다.
교통 신호 위반 단속 장치(200)는 영상 정보의 제1 프레임에서 대상 차량의 객체 사이즈를 연산한다(S510).
교통 신호 위반 단속 장치(200)는 단속 대상 상황에 상응하는 영상 정보의 제1 프레임에서 대상 차량을 추출하고, 대상 차량의 객체 사이즈를 연산할 수 있다. 이때, 대상 차량의 객체 사이즈는 영상 정보 내에서의 사이즈를 의미할 수 있다.
그리고 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 영상 정보의 제2 프레임에서 대상 차량의 객체 사이즈를 연산한다(S520).
여기서, 제2 프레임은 영상 정보의 프레임들 중에서 제1 프레임이 촬영된 시간 이후에 촬영된 것을 의미하며, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 제2 프레임에 포함된 대상 차량의 객체 사이즈를 연산할 수 있다.
다음으로 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 제1 프레임에서의 객체 사이즈와 제2 프레임에서의 객체 사이즈를 기반으로 객체 사이즈 감소율을 연산하고, 객체 사이즈 감소율과 문턱값을 비교한다(S530).
교통 신호 위반 단속 장치(200)는 제2 프레임에서의 객체 사이즈와 제1 프레임에서의 객체 사이즈의 차이를 객체 사이즈 감소율로 연산할 수 있다. 그리고 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 연산된 객체 사이즈 감소율을 기 설정된 문턱값과 비교한다.
비교 결과, 객체 사이즈 감소율이 문턱값보다 큰 경우, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 대상 차량을 단속 대상 객체로 선별한다(S540).
객체 사이즈 감소율이 문턱값보다 크다는 것은 영상 정보 내에서 대상 차량의 사이즈가 크게 감소했다는 것을 의미하며, 본 발명의 일실시예에 따른 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 객체 사이즈 감소율이 문턱값보다 큰 경우 대상 차량이 주행한 것으로 판단하고, 해당 대상 차량을 단속 대상 객체로 선별할 수 있다.
반면, 객체 사이즈 감소율이 문턱값 이하인 경우, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 대상 차량이 단속 대상 객체가 아닌 것으로 판단하고, 도 3에 도시된 교통 신호 위반 단속 과정의 수행을 종료할 수 있다.
객체 사이즈 감소율이 문턱값보다 작다는 것은 영상 정보 내에서 대상 차량의 사이즈가 크게 감소하지 않았다는 것을 의미하며, 본 발명의 일실시예에 따른 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 객체 사이즈 감소율이 문턱값 이하인 경우 대상 차량이 주행하지 않은 것으로 판단하고, 해당 대상 차량을 단속 대상 객체로 선별하지 않을 수 있다.
다시 도 3에 대하여 설명하면, 단속 대상 객체를 선별한 후 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 단속 대상 객체의 이동 유형을 판단한다(S330).
교통 신호 위반 단속 장치(200)는 영상 정보의 프레임 변화에 따른 단속 대상 객체의 위치 변화와 하나 이상의 기준선을 기반으로, 단속 대상 객체의 이동 유형을 판단할 수 있다.
도 6은 도 3의 S330 단계에서 단속 대상 객체의 이동 유형을 판단하는 과정을 나타낸 순서도이다.
먼저, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 기준선을 설정한다(S610).
도 7은 제1 프레임에서의 대상 차량 및 화면 분할 기준선을 나타낸 예시도이고, 도 8은 제1 프레임에서의 대상 차량 및 객체 사이즈 기반 기준선을 나타낸 예시도이다.
교통 신호 위반 단속 장치(200)는 도 7에 도시한 바와 같이, 화면 분할 기준선(710)을 설정하거나, 도 8과 같이 객체 사이즈 기반 기준선(810)을 설정할 수 있다.
도 7에서, 화면 분할 기준선(710)은 영상 정보의 프레임을 복수 개의 분할 화면으로 구분하는 기준선을 의미하며, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 하나 이상의 화면 분할 기준선(710)을 설정할 수 있다.
그리고 도 8에 도시된 객체 사이즈 기반 기준선(810)은 영상 정보의 프레임에서 대상 차량(10)의 사이즈를 기반으로 설정된 기준선을 의미하며, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 하나 또는 두 개의 객체 사이즈 기반 기준선(810)을 설정할 수 있다.
설명의 편의를 위하여, 도 6의 S610 단계에서 기준선을 설정한 후, 단속 대상 객체의 이동 유형을 판단하는 것으로 설명하였으나 이에 한정하지 않고, 기준선이 사전에 설정되어 있는 경우, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 S610 단계의 수행을 생략할 수 있다.
그리고 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 단속 대상 객체의 위치 변화와 기준선을 비교한다(S620).
교통 신호 위반 단속 장치(200)는 제1 프레임 및 제2 프레임에서의 단속 대상 객체의 위치 변화와 단속 대상 객체에 상응하는 기준선을 비교하여, 단속 대상 객체가 기준선의 일측에서 기준선의 타측으로 이동하는 위치 변화가 발생하였는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 단속 대상 객체의 좌측 외곽선 및 우측 외곽선 중 적어도 어느 하나가 기준선의 오른쪽에서 왼쪽으로 또는 왼쪽에서 오른쪽으로 이동하였는지 여부를 판단할 수 있다.
후술할 도 9 내지 도 12는 제2 프레임에서의 대상 차량 및 기준선을 도시한 예시도이다. 도 9 내지 도 12에 도시된 제2 프레임에서 대상 차량의 객체 사이즈는 도 7 및 도 8에 도시된 제1 프레임에서 대상 차량의 객체 사이즈보다 작아졌으며, 이때, 도 5의 S530 단계에서 대상 차량의 객체 사이즈 감소율은 문턱값보다 큰 것으로 판단되었다고 가정한다. 그리고 본 발명의 일실시예에 따른 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 객체 사이즈 감소율이 문턱값보다 큰 단속 대상 객체에 대해 S620 단계를 수행할 수 있다.
도 6에서, 단속 대상 객체의 일측이 기준선을 넘어가지 않는 것으로 판단된 경우, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 단속 대상 객체의 이동 유형을 직진 유형으로 판단할 수 있다(S640).
즉, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 기준선의 일측 영역 내에서 단속 대상 객체의 위치 변화가 발생한 것으로 판단된 경우, 단속 대상 객체의 이동 유형을 직진 유형으로 판단할 수 있다.
도 9는 제2 프레임에서의 직진하는 대상 차량 및 화면 분할 기준선을 나타낸 예시도이고, 도 10은 제2 프레임에서의 직진하는 대상 차량 및 객체 사이즈 기반 기준선을 나타낸 예시도이다.
도 9 및 도 10에 도시한 바와 같이, 제2 프레임에서 대상 차량(10)의 객체 사이즈는 도 7 및 도 8에 도시된 제1 프레임에서 대상 차량(10)의 객체 사이즈보다 작아졌다.
그리고 도 9에 도시한 바와 같이, 단속 대상 객체인 대상 차량(10)의 위치 변화가 도 7에 도시된 대상 차량(10)에 상응하는 기준선(710_2, 710_4) 내에서 발생한 경우, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 해당 대상 차량(10)의 이동 유형을 직진 유형으로 판단할 수 있다.
또한, 도 10과 같이 객체 사이즈 기반 기준선을 사용하는 경우, 제1 프레임에서 대상 차랑(10)에 상응하도록 설정된 객체 사이즈 기반 기준선들(810_1, 810_2) 사이의 기준 영역 내에서 대상 차량(10)이 이동한 것으로 판단된 경우, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 해당 대상 차량(10)의 이동 유형을 직진 유형으로 판단할 수 있다.
반면, 단속 대상 객체의 일측이 기준선을 넘어가는 것으로 판단된 경우, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 단속 대상 객체의 이동 유형을 좌회전 유형으로 판단할 수 있다(S650).
즉, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 단속 대상 객체의 일측(좌측 경계선 및 우측 경계선) 중 적어도 어느 하나가 기준선의 우측 영역에서 기준선의 좌측 영역으로 이동한 것으로 판단된 경우, 단속 대상 객체의 이동 유형을 좌회전 유형으로 판단할 수 있다.
도 11은 제2 프레임에서의 좌회전하는 대상 차량 및 화면 분할 기준선을 나타낸 예시도이고, 도 12는 제2 프레임에서의 좌회전하는 대상 차량 및 객체 사이즈 기반 기준선을 나타낸 예시도이다.
도 11과 같이, 단속 대상 객체인 대상 차량(10)의 위치 변화가 도 7에 도시된 대상 차량(10)에 상응하는 기준선(710_2, 710_4) 중 적어도 어느 하나를 벗어난 경우, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 해당 대상 차량(10)의 이동 유형을 좌회전 유형으로 판단할 수 있다.
또한, 도 12과 같이 객체 사이즈 기반 기준선을 사용하는 경우, 제1 프레임에서 대상 차랑(10)에 상응하도록 설정된 객체 사이즈 기반 기준선들(810_1, 810_2) 사이의 기준 영역을 벗어나, 기준 영역 이외의 영역으로 대상 차량(10)이 이동하는 것으로 판단된 경우, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 해당 대상 차량(10)의 이동 유형을 좌회전 유형으로 판단할 수 있다.
다시 도 3에 대하여 설명하면, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 현재 상황의 교통신호 및 단속 대상 객체의 이동 유형을 기반으로, 최종 위반 객체를 선택한다(S340).
교통 신호 위반 단속 장치(200)는 현재 상황의 교통신호가 정면 적색 신호인 경우, 좌회전하는 단속 대상 객체 및 직진하는 단속 대상 객체를 모두 최종 위반 객체로 선택할 수 있다. 반면, 현재 상황의 교통신호가 정면 적색 신호 및 좌회전 녹색 신호인 경우, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 직진하는 단속 대상 객체만 최종 위반 객체로 선택할 수 있다.
이때, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 영상 정보의 이미지 분석을 수행하여, 현재 상황에서 교통신호등의 정면 신호가 적색 신호 상태인지, 적색 신호 및 좌회전 녹색 신호 상태인지 여부를 판단할 수 있다. 또한, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 현재 상황의 교통신호를 기반으로, S640 단계에서 직진 유형으로 판단된 단속 대상 객체 및 S650 단계에서 좌회전 유형으로 판단된 단속 대상 객체 중 적어도 어느 하나를 최종 위반 객체로 선택하여, 영상 정보에 포함된 대상 차량 중에서 신호 위반 단속 대상을 선별할 수 있다.
또한, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 최종 위반 객체를 선택한 후, 영상 정보의 이미지 분석의 결과를 기반으로 최종 위반 객체의 유형이 구급차, 소방차, 경찰차 등의 응급 차량인 것으로 판단된 경우, 해당 최종 위반 객체를 제외할 수 있다.
교통 신호 위반 단속 장치(200)가 최종 위반 객체를 선택한 후, 응급 차량인 최종 위반 객체를 제외하는 것으로 설명하였으나 이에 한정하지 않고, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 도 3의 S320 단계에서 단속 대상 객체를 선별한 후, 선별된 단속 대상 객체 중에서 응급 차량을 제외한 후 S330 단계를 수행할 수도 있다.
그리고 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 외부의 장치 또는 시스템으로 최종 위반 객체의 정보를 전송하거나, 저장할 수 있다. 또한, 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 최종 위반 객체의 정보를 출력하여 관리자에게 제공하고, 관리자로부터 최종 위반 객체에 대한 재검토를 입력받을 수 있다.
설명의 편의를 위하여, 도 3의 S310 단계 내지 S340 단계를 교통 신호 위반 단속 장치(200)가 수행하는 것으로 설명하였으나 이에 한정하지 않고, S310 단계 내지 S340 단계 중 적어도 일부 과정은 차량의 블랙박스(100)에서 수행되거나, 사용자 단말기(300)에서 수행될 수 있다.
또한, 차량의 블랙박스(100)가 도 3의 전체 단계를 수행하여 신호 위반 단속 대상을 선별하거나, 사용자 단말기(300)가 도 3의 전체 단계를 수행하여 신호 위반 단속 대상을 선별할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 교통 신호 위반 단속 장치(200)는 블랙박스(100)가 촬영한 영상 정보를 기반으로, 신호 위반 단속 대상을 선별할 수 있으며, 신호를 위반하고 좌회전하는 차량 및 신호를 위반하고 직진하는 차량을 구분하여 신호 위반 단속 대상으로 선별할 수 있다.
이상에서와 같이 본 발명에 따른 교통 신호 위반 단속 장치 및 방법은 상기한 바와 같이 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.
10: 대상 차량
100: 차량의 블랙박스
200: 교통 신호 위반 단속 장치
210: 단속 대상 상황 판단부
220: 단속 대상 객체 선별부
230: 이동 유형 판단부
240: 최종 위반 객체 선택부
710: 화면 분할 기준선
810: 객체 사이즈 기반 기준선

Claims (15)

  1. 교통 신호 위반 단속 장치에 의해 수행되는 교통 신호 위반 단속 방법에 있어서,
    차량의 블랙박스가 촬영한 영상 정보 및 상기 차량의 속도를 기반으로, 현재 상황이 단속 대상 상황인지 여부를 판단하는 단계,
    상기 단속 대상 상황으로 판단된 경우, 상기 영상 정보에 포함된 대상 차량 중에서 단속 대상 객체를 선별하는 단계,
    상기 단속 대상 객체의 이동 유형을 판단하는 단계, 그리고
    상기 현재 상황의 교통신호 및 상기 단속 대상 객체의 이동 유형을 기반으로, 상기 단속 대상 객체 중에서 최종 위반 객체를 선택하는 단계를 포함하는 교통 신호 위반 단속 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 단속 대상 상황인지 여부를 판단하는 단계는,
    상기 영상 정보에 포함된 교통신호등의 정면 신호가 적색이고, 상기 차량의 속도가 기 설정된 속도 미만인 경우, 상기 단속 대상 상황인 것으로 판단하는 교통 신호 위반 단속 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 단속 대상 객체를 선별하는 단계는,
    상기 영상 정보의 프레임 변화에 따른 상기 대상 차량의 객체 사이즈 감소율이 기 설정된 문턱값 이상인 경우, 상기 대상 차량을 상기 단속 대상 객체로 선별하는 교통 신호 위반 단속 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 단속 대상 객체를 선별하는 단계는,
    상기 영상 정보의 프레임들 각각에 상응하는 상기 차량의 속도 및 상기 대상 차량의 객체 사이즈를 기반으로, 상기 대상 차량의 객체 사이즈 감소율을 연산하는 교통 신호 위반 단속 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 단속 대상 객체의 이동 유형을 판단하는 단계는,
    상기 영상 정보의 프레임 변화에 따른 상기 단속 대상 객체의 위치 변화와 하나 이상의 기준선의 비교 결과를 기반으로, 상기 단속 대상 객체의 이동 유형을 직진 유형 및 좌회전 유형 중 어느 하나로 판단하는 교통 신호 위반 단속 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 단속 대상 객체의 이동 유형을 판단하는 단계는,
    상기 단속 대상 객체의 일측이 상기 기준선의 우측 영역에서 상기 기준선의 좌측 영역으로 이동된 경우, 상기 단속 대상 객체의 이동 유형을 좌회전 유형으로 판단하는 교통 신호 위반 단속 방법.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 단속 대상 객체의 이동 유형을 판단하는 단계는,
    상기 기준선의 일측 영역 내에서 상기 단속 대상 객체의 위치 변화가 발생한 경우, 상기 단속 대상 객체의 이동 유형을 직진 유형으로 판단하는 교통 신호 위반 단속 방법.
  8. 제5항에 있어서,
    상기 기준선은,
    상기 영상 정보의 제1 프레임에서 상기 단속 대상 객체의 사이즈를 기반으로 설정된 것이거나, 상기 영상 정보를 복수 개의 분할 화면으로 구분하는 분할선인 교통 신호 위반 단속 방법.
  9. 제5항에 있어서,
    상기 단속 대상 객체의 이동 유형을 판단하는 단계는,
    상기 단속 대상 객체의 위치 변화가, 제1 기준선 및 제2 기준선 사이의 기준 영역에 포함된 경우 상기 단속 대상 객체의 이동 유형을 직진 유형으로 판단하고, 상기 기준 영역을 벗어난 경우 상기 단속 대상 객체의 이동 유형을 좌회전 유형으로 판단하는 교통 신호 위반 단속 방법.
  10. 제5항에 있어서,
    상기 최종 위반 객체를 선택하는 단계는,
    상기 영상 정보에 포함된 교통신호등의 정면 신호가 적색이고, 좌회전 신호가 녹색인 경우 상기 직진 유형인 상기 단속 대상 객체를 상기 최종 위반 객체로 선택하고, 상기 교통신호등의 정면 신호가 적색인 경우 상기 직진 유형 및 상기 좌회전 유형에 상응하는 상기 단속 대상 객체를 상기 최종 위반 객체로 선택하는 교통 신호 위반 단속 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 영상 정보의 이미지 분석 수행 결과 상기 단속 대상 객체의 유형이 응급 차량인 것으로 판단된 경우, 상기 단속 대상 객체를 단속 예외 조건에 상응하는 것으로 판단하여 상기 단속 대상 객체에서 제외하는 단계를 더 포함하는 교통 신호 위반 단속 방법.
  12. 제2항에 있어서,
    상기 단속 대상 상황인지 여부를 판단하는 단계는,
    상기 영상 정보의 이미지 분석 수행 결과 상기 차량이 최우측 차로에 위치한 것으로 판단된 경우, 상기 단속 대상 상황이 아닌 것으로 판단하는 교통 신호 위반 단속 방법.
  13. 차량의 블랙박스가 촬영한 영상 정보 및 상기 차량의 속도를 기반으로, 현재 상황이 단속 대상 상황인지 여부를 판단하는 단속 대상 상황 판단부,
    상기 단속 대상 상황으로 판단된 경우, 상기 영상 정보에 포함된 대상 차량 중에서 단속 대상 객체를 선별하는 단속 대상 객체 선별부,
    상기 단속 대상 객체의 이동 유형을 판단하는 이동 유형 판단부, 그리고
    상기 현재 상황의 교통신호 및 상기 단속 대상 객체의 이동 유형을 기반으로, 상기 단속 대상 객체 중에서 최종 위반 객체를 선택하는 최종 위반 객체 선택부를 포함하는 교통 신호 위반 단속 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 단속 대상 객체 선별부는,
    상기 영상 정보의 프레임 변화에 따른 상기 대상 차량의 객체 사이즈 감소율이 기 설정된 문턱값 이상인 경우, 상기 대상 차량을 상기 단속 대상 객체로 선별하는 교통 신호 위반 단속 장치.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 이동 유형 판단부는,
    상기 영상 정보의 프레임 변화에 따른 상기 단속 대상 객체의 위치 변화와 하나 이상의 기준선의 비교 결과를 기반으로, 상기 단속 대상 객체의 이동 유형을 직진 유형 및 좌회전 유형 중 어느 하나로 판단하는 교통 신호 위반 단속 장치.
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CN111696347A (zh) * 2020-06-02 2020-09-22 安徽宇呈数据技术有限公司 一种自动化分析交通事件信息的方法和装置
KR20230095396A (ko) * 2021-12-22 2023-06-29 한국건설기술연구원 교통정보를 이용한 능동적 차량 감시 장치 및 방법

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KR100997808B1 (ko) 2010-06-16 2010-12-01 주식회사 라인인포 신호위반 단속, 교통정보 수집 및 방범 기능을 통합한 교통 감시 시스템

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