KR20220097741A - A traffic crackdown system for left-turn interruption vehicles - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 좌회전 끼어들기 차량 교통 단속 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 한 대의 PTZ 카메라와 하나의 라이다 센서의 조합으로 이루어지는 영상 검출부와, 온보드 방식의 엣지 AI(Edge Artificial Intelligence)로 구현되는 영상 분석부로 이루어지는 교통 단속 시스템을 통해, 좌회전이 가능한 교차로에서 좌회전 차선의 정체 시, 끼어들기가 금지된 구간 내에서 불법적으로 끼어들어 좌회전하는 차량을 효과적으로 검출함으로써, 저비용의 단순한 구성으로 불법 좌회전 끼어들기 차량을 정확하게 단속할 수 있는 좌회전 끼어들기 차량 교통 단속 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a left-turn interrupting vehicle traffic enforcement system, and more particularly, to an image detection unit composed of a combination of one PTZ camera and one lidar sensor, and an image implemented by an on-board edge AI (Edge Artificial Intelligence) Through the traffic control system consisting of an analysis unit, when the left-turning lane is congested at an intersection where left-turning is possible, it effectively detects a left-turning vehicle by illegally intervening within a section where the cut-in is prohibited. It relates to a left-turn cut-in vehicle traffic enforcement system that can precisely control the traffic.
도시가 발달하고, 교통수단인 차량대수가 증가하면서, 도심 내 도로에서의 차량 통행량은 꾸준히 증가하고 있으며, 특히 서울과 같은 대도시의 경우에는 도심 내에서 극심한 교통 정체가 곳곳에서 수시로 발생하고 있으며, 교통사고 역시 빈번하게 발생하고 있다.As cities develop and the number of vehicles as a means of transportation increases, the amount of vehicle traffic on the roads in the city center is steadily increasing. Accidents also occur frequently.
특히, 교차로에서는 신호 위반이나 꼬리 물기 등의 교통법규 위반으로 인한 사고가 자주 일어나게 되는데, 이러한 사고 원인 중의 하나로 불법적인 좌회전 끼어들기를 들 수 있다.In particular, accidents due to traffic violations such as signal violations or tail biting occur frequently at intersections. One of the causes of such accidents is illegal left-turning.
즉, 좌회전이 가능한 교차로에서 좌회전 차선의 정체 시, 남들보다 좀 더 빨리 가기 위해, 직진 차선을 따라 교차로 근처까지 접근한 후, 끼어들기가 금지된 구간 내에서 불법적으로 끼어들어 좌회전하는 차량을 흔히 볼 수 있으며, 이와 같은 차량은 교통질서를 준수하는 다수의 선량한 다른 운전자들에게 피해를 줄 뿐만 아니라, 끼어들기 도중 발생하는 잦은 접촉사고 등으로 인해 더 큰 교통체증을 유발하는 주요 원인이 되고 있다.In other words, when the left-turn lane is jammed at an intersection where left-turning is possible, in order to go faster than others, follow the straight lane to approach the intersection and then illegally cut in and turn left within the prohibited section. Such vehicles not only damage many other good drivers who obey traffic order, but are also a major cause of greater traffic congestion due to frequent contact accidents that occur during cut-off.
한편, 이와 같이 교차로 부근의 차선 변경 금지구역에서 불법적으로 차선을 변경하여 좌회전 끼어들기를 시도하는 차량에 대한 단속은 주로 현장에 있는 교통경찰에 의해 이루어지는 경우가 대부분이나, 이 경우, 위반 사실을 입증할 수 있는 증거 확보가 용이하지 않아, 위반차량 운전자와 잦은 시비가 벌어질 뿐만 아니라, 단속을 위한 교통경찰 인력이 절대 부족하다는 문제 있다.Meanwhile, in most cases where the traffic police at the scene illegally change lanes and attempt to make a left turn in this way in the lane change prohibited zone like this, the traffic police at the scene are responsible for proving the fact of the violation. Because it is not easy to secure evidence that can be done, there is a problem that not only frequent quarrels with violating vehicle drivers occur, but also that there is an absolute shortage of traffic police personnel to crack down on them.
또한 다른 방법으로는, 대한민국 등록특허공보 제10-1790744호에서와 같이, 카메라를 통한 영상 촬영을 통해 불법적으로 끼어들기를 시도하는 위반차량을 검출하는 방식을 생각할 수 있으나, 아직까지 이와 같이 영상을 통한 끼어들기 위반 차량의 검출은 상기 제1790744호 특허에서와 같이, 다수의 카메라를 이용하여 각각 주변 영역 및 단속 구간 내의 교통 영상을 촬영하고, 끼어들기가 확인된 차량의 영상을 확인하는 등의 복합적인 구성으로 이루어짐에 따라, 주로 고속도로 등의 램프 구간이나 또는 간선 도로에서 지선으로 빠져나가는 구간 등에서만 선별적으로 이루어지고 있는 실정이어서, 도심의 교차로에서 발생하는 불법적인 좌회전 끼어들기 단속에 적용하기에는 효율적이지 못하다는 문제가 있다.In addition, as another method, as in Republic of Korea Patent Publication No. 10-1790744, a method of detecting an illegal vehicle trying to break in illegally through video shooting through a camera can be considered, but still As in the patent No. 1790744, the detection of a vehicle in violation of the interference through As it is composed of a systematic configuration, it is mainly performed selectively only on ramp sections such as highways or sections exiting from trunk roads to branch lines. There is a problem that it cannot.
본 발명은 상술한 도심 교차로 상에서의 불법적인 좌회전 끼어들기 차량을 보다 효과적으로 검출하기 위해, 간단한 시스템 구성을 통해 도심 내 교통 통제 시스템에 구현하기 용이한 동시에, 좌회전이 가능한 교차로에서 좌회전 차선의 정체 시, 끼어들기가 금지된 구간 내에서 불법적으로 끼어들어 좌회전하는 차량을 정확하게 단속할 수 있는 좌회전 끼어들기 차량 교통 단속 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.The present invention is easy to implement in an urban traffic control system through a simple system configuration in order to more effectively detect an illegal left-turning-intervening vehicle on the above-described urban intersection, An object of the present invention is to provide a left-turning-vehicle traffic enforcement system capable of accurately cracking down a vehicle turning left by illegally intervening within a section where the cut-off is prohibited.
이를 위해 본 발명에서는, 교차로에 설치되어, 불법적인 좌회전 끼어들기 차량을 단속하는 시스템에 있어서, 한 대의 PTZ(Pan-Tilt-Zoom) 카메라와 하나의 라이다(LiDAR) 센서의 조합으로 이루어지는 영상 검출부;와 상기 영상 검출부에서 검출된 영상을 판독하여, 좌회전 차선의 교통 상황에 따라 불법적인 좌회전 끼어들기 차량을 검출하고, 검출된 차량의 차량 번호를 인식하는 영상 분석부;를 포함하여 구성되되, 상기 영상 분석부는, 온보드 방식의 엣지 AI(Edge Artificial Intelligence)로 구현되어, 상기 영상 검출부에서 검출된 영상을 현장에서 실시간으로 분석하여, 위반 차량에 대한 정보를 획득하는 것을 특징으로 하는 좌회전 끼어들기 차량 교통 단속 시스템을 제공한다.To this end, in the present invention, in a system installed at an intersection to crack down on illegal left-turning vehicles, one PTZ (Pan-Tilt-Zoom) camera and one LiDAR sensor are combined to detect an image. and an image analysis unit that reads the image detected by the image detection unit, detects an illegal left-turning intervening vehicle according to the traffic conditions of the left-turning lane, and recognizes the vehicle number of the detected vehicle; The image analysis unit is implemented as an on-board edge AI (Edge Artificial Intelligence), and analyzes the image detected by the image detection unit in real time in the field to obtain information on the offending vehicle. Provides an enforcement system.
본 발명에 따른 좌회전 끼어들기 차량 교통 단속 시스템은, 한 대의 PTZ 카메라와 하나의 라이다 센서의 조합으로 이루어지는 영상 검출부와, 온보드 방식의 엣지 AI(Edge Artificial Intelligence)로 구현되는 영상 분석부로 이루어지는 단순한 시스템 구성을 통해, 복잡한 환경의 도심 내 교통 통제 시스템에 구현하기 용이할 뿐만 아니라, 저비용으로 경제적인 교통 단속 시스템을 구축할 수 있다.The left-turn intervening vehicle traffic enforcement system according to the present invention is a simple system consisting of an image detection unit composed of a combination of one PTZ camera and one lidar sensor, and an image analysis unit implemented with an on-board edge AI (Edge Artificial Intelligence) Through the configuration, it is not only easy to implement in the urban traffic control system in a complex environment, but also an economical traffic enforcement system can be built at low cost.
또한, 좌회전 차량 대기열의 차량 포화도나 차량의 평균 속도에 기반하여 좌회전 차선의 차량 정체 시에만 선별적으로 위반 차량을 단속하도록 구성됨으로써, 차량 정체 시의 불법적인 좌회전 끼어들기를 보다 효율적으로 단속할 수 있다는 장점이 있다.In addition, it is configured to selectively crack down on violating vehicles only when traffic jams in the left-turning lane based on the vehicle saturation level in the left-turning vehicle queue or the average speed of vehicles, thereby enabling more efficient crackdown on illegal left-turning in the event of a traffic jam. There is an advantage that
도 1은 본 발명에 따른 좌회전 끼어들기 차량 교통 단속 시스템의 개략적인 구성을 보여주는 블록도이다.
도 2는 본 발명에 따른 좌회전 끼어들기 차량 교통 단속 시스템을 도심 내 교차로에 설치하여 불법적인 좌회전 끼어들기 차량을 단속하는 환경을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 좌회전 끼어들기 차량 교통 단속 시스템을 통해 불법적인 좌회전 끼어들기 차량을 단속하는 과정을 보여주는 순서도이다.1 is a block diagram showing a schematic configuration of a left-turning-intrusion vehicle traffic enforcement system according to the present invention.
2 is a view for explaining an environment for cracking down on illegal left-turning-intervening vehicles by installing the left-turning-intervening vehicle traffic enforcement system according to the present invention at an intersection in the city.
3 is a flowchart showing a process of cracking down on an illegal left-turning-intervening vehicle through the left-turning-intruding vehicle traffic enforcement system according to the present invention.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는 바, 이하에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부 도면에 의거하여 상세하게 설명하기로 한다.Since the present invention may have various changes and may have various forms, preferred embodiments of the present invention will be described in detail below based on the accompanying drawings.
도 1은 본 발명에 따른 좌회전 끼어들기 차량 교통 단속 시스템의 개략적인 구성을 보여주는 블록도이다.1 is a block diagram showing a schematic configuration of a left-turning-intrusion vehicle traffic enforcement system according to the present invention.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 좌회전 끼어들기 차량 교통 단속 시스템(100)은 한 대의 PTZ(Pan-Tilt-Zoom) 카메라(111)와 하나의 라이다(LiDAR) 센서(112)의 조합으로 이루어지는 영상 검출부(110)와, 상기 영상 검출부(110)에서 검출된 영상을 판독하여, 좌회전 차선의 교통 상황에 따라 불법적인 좌회전 끼어들기 차량을 검출하고, 검출된 차량의 차량 번호를 인식하는 영상 분석부(120)을 포함하여 구성된다.As shown in FIG. 1 , the left-turning intervening vehicle
이때, 상기 영상 분석부(120)는 온보드 방식의 엣지 AI(Edge Artificial Intelligence)로 구현되어, 영상 검출부(110)에서 검출된 영상을 현장에서 실시간으로 신속하게 분석하여, 위반 차량에 대한 정보를 획득할 수 있도록 구성된다.At this time, the
보다 구체적으로, 상기 영상 분석부(120)는 상기 영상 검출부(110)에서 검출된 영상을 판독하여, 좌회전 차선의 교통 상황을 인식하는 교통 상황 인식부(121), 상기 검출된 영상으로부터 불법적인 좌회전 끼어들기 차량을 검출하는 끼어들기 차량 검출부(122) 및 상기 끼어들기 차량 검출부(122)에서 검출한 불법 좌회전 끼어들기 차량의 번호판을 인식하는 차량 번호 인식부(123)로 구성되는데, 이에 대한 상세한 설명은 후술되는 도 2와 연계하여 보다 구체적으로 설명하기로 한다.More specifically, the
또한, 본 발명에 따른 좌회전 끼어들기 차량 교통 단속 시스템(100)에는 상기 엣지 AI(Edge AI)로 구현되는 영상 분석부(120)에 연결되어, 불법 좌회전 끼어들기 차량의 촬영 영상을 저장하는 메모리(130)와, 해당 차량의 촬영 영상을 영상을 통해 인식된 해당 차량의 차량 번호와 함께 교통 통제 센터로 전송하는 통신부(140)가 함께 구비된다.In addition, the left-turn intervening vehicle
도 2는 본 발명에 따른 좌회전 끼어들기 차량 교통 단속 시스템을 도심 내 교차로에 설치하여 불법적인 좌회전 끼어들기 차량을 단속하는 환경을 설명하기 위한 도면이다.2 is a view for explaining an environment for cracking down on illegal left-turning-inserting vehicles by installing the left-turning-intervening vehicle traffic enforcement system according to the present invention at an intersection in the city.
앞서 설명한 바와 같이, 본 발명의 좌회전 끼어들기 차량 교통 단속 시스템을 구성하는 영상 검출부(110)는, 한 대의 PTZ 카메라(111, ①)와 하나의 라이다 센서(112, ②)의 조합으로 이루어지는데, 이때 상기 PTZ 카메라(111, ①)와 라이다 센서(112, ②)는 서로 일정 거리 이상 이격된 위치에 설치되어 서로 다른 시야각을 확보할 수 있도록 배치되며, 바람직하게는 서로 5m ~ 10m 정도의 간격으로 설치되는 것이 좋다.As described above, the
이는 라이다 센서(112, ②)와 PTZ 카메라(111, ①)가 서로 다른 시야각을 확보할 수 있도록 배치함으로써, 트럭 등과 같은 대형 차량의 개입으로 인해 PTZ 카메라(111, ①)를 통해 촬영된 영상으로는 불법 끼어들기 여부의 판단이 어려운 경우, 라이다 센서(112, ②)에 의해 감지된 스캔 영상을 토대로 해당 차량의 불법 끼어들기 여부를 판단하기 위한 배치 구조이다.This is because the lidar sensor (112, ②) and the PTZ camera (111, ①) are arranged to secure different viewing angles, so that the image taken through the PTZ camera (111, ①) due to the intervention of a large vehicle such as a truck This is an arrangement structure for determining whether the vehicle is illegally intervening based on the scanned image detected by the lidar sensors 112 and ②, when it is difficult to determine whether the vehicle is interfering illegally.
교통 상황 인식부(121)에서는 먼저, 상기 PTZ 카메라(111)에 의해 촬영된 영상을 바탕으로 좌회전 차선의 교통 상황을 파악하게 되는데, 이때에는 촬영된 영상으로부터 좌회전 차량 대기열의 포화도를 분석하거나, 또는 대형 트럭 등으로 인한 시야 방해로 차량 대기열의 포화도 분석이 어려운 경우, 영상 분석을 통해 좌회전 차선을 진행하는 차량들의 평균 속도를 산출함으로써 좌회전 차선의 교통 상황을 파악하도록 구성된다.First, the traffic situation recognition unit 121 understands the traffic situation of the left-turning lane based on the image captured by the PTZ camera 111. In this case, the saturation level of the left-turning vehicle queue is analyzed from the captured image, or When it is difficult to analyze the saturation of the vehicle queue due to obstruction of view due to heavy trucks, etc., it is configured to grasp the traffic situation in the left-turning lane by calculating the average speed of vehicles moving in the left-turning lane through image analysis.
좌회전 차량 대기열의 포화도는 미리 설정된 일정 구간 내에 형성되는 대기열에 포함된 차량의 대수를 대기열 구간의 거리로 나눈 값으로 산출되며, 이렇게 산출된 포화도가 미리 설정된 일정 기준값 이상으로 나오는 경우, 좌회전 차선이 정체 상태인 것으로 판단한다.The saturation of the left-turning vehicle queue is calculated by dividing the number of vehicles included in the queue formed within a preset section by the distance of the queue section. judged to be in condition.
또한, 영상 분석을 통해 좌회전 차선을 진행하는 차량들의 평균 속도를 산출함에 있어서는, 좌회전 차선에 일정 거리 간격(바람직하게는 10m 정도)으로 가상의 루프 검지선을 설정하고, 영상을 통해 좌회전 차선 진행 차량이 상기 가상의 루프 검지선을 차례로 통과하는 시간 간격을 측정하여 해당 차량의 진행 속도를 검출하고, 이렇게 검출된 차량들의 속도값을 평균하여, 좌회전 대기열을 진행하는 세 대 이상의 차량의 평균속도가 도로 정체 기준인 20km/h 이하로 산출되는 경우, 역시 좌회전 차선이 정체 상태인 것으로 판단한다.In addition, in calculating the average speed of vehicles traveling in the left-turning lane through image analysis, a virtual loop detection line is set at a predetermined distance (preferably about 10m) in the left-turning lane, and the vehicle proceeding in the left-turning lane through the image The speed of the vehicle is detected by measuring the time interval passing through the virtual loop detection line in turn, and the speed values of the detected vehicles are averaged to determine the average speed of three or more vehicles in the left turn queue based on the road congestion standard. If it is calculated at 20 km/h or less, it is also determined that the left-turning lane is congested.
교통 상황 인식부(121)에서는, 상술한 과정을 통해 좌회전 차선의 교통 상황을 파악하여, 좌회전 차선이 정체 상태인 것으로 판단되는 경우, 끼어들기 차량 검출부(122)에 좌회전 차선의 정체 상태를 통지함으로써, 끼어들기 차량 검출부(122)에서 불법 좌회전 끼어들기 차량의 검출을 수행하게 된다.The traffic situation recognizing unit 121 grasps the traffic situation of the left-turning lane through the above-described process, and when it is determined that the left-turning lane is in a congested state, by notifying the jamming vehicle detecting unit 122 of the congested state of the left-turning lane. , the cutting-in vehicle detection unit 122 detects an illegal left-turning cutting-in vehicle.
끼어들기 차량 검출부(122)에서는, 좌회전 차선의 정체 시, 교차로에 인접하여 끼어들기가 금지된 구간 내에서 불법적으로 끼어들어 좌회전하는 차량을 검출하는 역할을 담당하는데, 이때에는, 도 2에 도시된 바와 같이, PTZ 카메라(111, ①)를 통해 촬영된 영상을 바탕으로, 차량의 중심과 직진 차로와 좌회전 차로를 구분하는 차선이 이루는 각도(θ) 변화를 추적하여, 끼어들기가 금지된 구간 내에서, 직진 차로를 주행하던 차량의 중심선이 상기 차선을 넘어선 것으로 판단되는 경우, 불법 좌회전 끼어들기가 발생한 것으로 판단하고, 차량 번호 인식부(123)에 해당 불법 좌회전 끼어들기 차량의 번호판을 인식하도록 통지한다.The cut-in vehicle detection unit 122 plays a role in detecting a left-turning vehicle by illegally intervening in a section adjacent to an intersection when the left-turning lane is congested and cutting-in is prohibited. In this case, as shown in FIG. As described above, based on the images captured by the PTZ cameras 111 and ①, changes in the angle (θ) between the center of the vehicle and the lanes dividing the straight lane and the left turn lane are tracked, and the cut-in is prohibited within the section. In, when it is determined that the center line of the vehicle driving in the straight lane crosses the lane, it is determined that illegal left-turning interference has occurred, and the vehicle number recognition unit 123 is notified to recognize the license plate of the illegal left-turning-intervening vehicle. do.
이 과정에서, 끼어들기 차량 검출부(122)는, 앞에서 잠시 언급한 바와 같이, 트럭 등과 같은 대형 차량의 개입으로 인해 PTZ 카메라(111)를 통해 촬영된 영상으로는 불법 끼어들기 여부의 정확한 판단이 어려운 경우, 라이다 센서(112)에 의해 감지된 스캔 영상을 토대로 해당 차량의 불법 끼어들기 여부를 판단할 수 있음은 물론이다.In this process, the intervening vehicle detection unit 122, as mentioned briefly above, is difficult to accurately determine whether or not illegal intervening is an image captured by the PTZ camera 111 due to the intervention of a large vehicle such as a truck. In this case, it is of course possible to determine whether the vehicle is illegally intervening based on the scanned image detected by the lidar sensor 112 .
끼어들기 차량 검출부(122)에 의해 불법 좌회전 끼어들기가 발생한 것으로 판단되면, 차량 번호 인식부(123)에서는 PTZ 카메라(111)를 통해 촬영된 영상을 바탕으로 해당 불법 좌회전 끼어들기 차량의 번호판을 인식하게 되는데, 이때에는 도 2에 도시된 바와 같이, 위반 차량이 정지선 앞에 가상으로 설정된 검지선(③)을 넘은 시점에서 해당 차량의 번호판을 인식하여, 광학 문자 판독(Optical Character Reading, OCR) 기술을 통해 숫자 및 한글문자를 인식함으로써 해당 위반 차량의 차량번호를 인식한다.When it is determined that illegal left-turning interference has occurred by the cutting-in vehicle detection unit 122 , the vehicle number recognition unit 123 recognizes the license plate of the illegal left-turning interfering vehicle based on the image captured by the PTZ camera 111 . At this time, as shown in FIG. 2, the license plate of the vehicle is recognized at the point in time when the offending vehicle crosses the virtual set detection line (③) in front of the stop line, and through Optical Character Reading (OCR) technology By recognizing numbers and Korean characters, the vehicle number of the offending vehicle is recognized.
이와 같은 방식으로 인식된 불법 좌회전 끼어들기 차량의 차량 번호는 해당 차량의 촬영 영상과 함께 메모리(130)에 저장되고, 통신부(140)를 통해 교통 통제 센터로 전송되는데, 이때 상기 차량의 차량 번호와 함께 저장 또는 전송되는 해당 차량의 촬영 영상은 보다 확실한 위반 근거를 입증할 수 있도록, 위반 시점을 전후하여 10초 ~ 15초 정도의 촬영 영상을 저장 또는 전송하는 것이 바람직하다.The vehicle number of the illegal left-turning interference vehicle recognized in this way is stored in the
도 3은 본 발명에 따른 좌회전 끼어들기 차량 교통 단속 시스템을 통해 불법적인 좌회전 끼어들기 차량을 단속하는 과정을 보여주는 순서도이다.3 is a flowchart showing a process of cracking down on an illegal left-turning-intervening vehicle through the left-turning-intrusive vehicle traffic enforcement system according to the present invention.
이미 앞에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 좌회전 끼어들기 차량 교통 단속 시스템을 통해 불법적인 좌회전 끼어들기 차량을 단속하는 과정에 있어서는, 먼저 교통 상황 인식부에서 PTZ 카메라에 의해 촬영된 영상을 바탕으로 좌회전 차선의 교통 상황을 파악하여, 좌회전 차선의 차량 정체 여부를 판단한다(S100).As already described above, in the process of cracking down on illegal left-turning-intervening vehicles through the left-turning-intervening vehicle traffic enforcement system according to the present invention, first, based on the image captured by the PTZ camera in the traffic situation recognition unit, the left-turning lane It is determined whether the vehicle in the left-turning lane is congested by grasping the traffic situation of the (S100).
이후, 좌회전 차선이 정체 상태인 것으로 판단되면, 끼어들기 차량 검출부에서, 역시 PTZ 카메라에 의해 촬영된 영상을 바탕으로, 교차로에 인접하여 끼어들기가 금지된 구간 내에서 불법적으로 끼어들어 좌회전하는 차량을 검출(S200)하게 되는데, 이때에는 앞서 설명한 바와 같이, 필요한 경우 라이다 센서에 의해 감지된 스캔 영상을 활용할 수도 있다.After that, if it is determined that the left-turning lane is in a congested state, the cut-in vehicle detection unit illegally cuts in the left-turning vehicle in the section adjacent to the intersection based on the image captured by the PTZ camera. Detection is performed ( S200 ). In this case, as described above, the scanned image detected by the lidar sensor may be used if necessary.
불법 좌회전 끼어들기 차량이 검출되면, 차량 번호 인식부에서는 PTZ 카메라를 통해 촬영된 영상을 바탕으로 해당 불법 좌회전 끼어들기 차량의 번호판을 인식하여 차량 번호를 인식하고(S300), 이렇게 인식된 불법 좌회전 끼어들기 차량의 차량 번호는 해당 차량의 촬영 영상과 함께 메모리에 저장되고, 통신부를 통해 교통 통제 센터로 전송(S400)되게 된다.When an illegal left-turning interference vehicle is detected, the vehicle number recognition unit recognizes the vehicle number by recognizing the license plate of the illegal left-turning-interfering vehicle based on the image captured by the PTZ camera (S300), and thus recognizes the recognized illegal left-turning interference vehicle. The vehicle number of the vehicle to be lifted is stored in the memory together with the photographed image of the vehicle, and transmitted to the traffic control center through the communication unit (S400).
이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명에 따른 좌회전 끼어들기 차량 교통 단속 시스템은, 한 대의 PTZ 카메라와 하나의 라이다 센서의 조합으로 이루어지는 영상 검출부와, 온보드 방식의 엣지 AI(Edge AI)로 구현되는 영상 분석부로 이루어지는 단순한 시스템 구성을 통해, 복잡한 환경의 도심 내 교통 통제 시스템에 구현하기 용이할 뿐만 아니라, 저비용으로 경제적인 교통 단속 시스템을 구축할 수 있으며, 나아가, 좌회전 차량 대기열의 차량 포화도나 차량의 평균 속도에 기반하여 좌회전 차선의 차량 정체 시에만 선별적으로 위반 차량을 단속하도록 구성됨으로써, 차량 정체 시의 불법적인 좌회전 끼어들기를 보다 효율적으로 단속할 수 있다.As described above, the left-turn intervening vehicle traffic enforcement system according to the present invention includes an image detection unit composed of a combination of one PTZ camera and one lidar sensor, and an image implemented with an on-board edge AI (Edge AI) Through a simple system configuration consisting of an analysis unit, it is easy to implement in a traffic control system in a complex environment in the city, and an economical traffic enforcement system can be established at low cost. By being configured to selectively crack down on the offending vehicle only when the vehicle in the left-turning lane is jammed based on the speed, it is possible to more effectively crack down on illegal left-turning interference at the time of the vehicle congestion.
또한, 이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러가지 치환, 변형 및 변경이 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백하다 할 것이다.In addition, the present invention described above is not limited by the above-described embodiments and the accompanying drawings, and it is understood that various substitutions, modifications and changes can be made without departing from the technical spirit of the present invention. It will be clear to those with ordinary knowledge in
100 : 좌회전 끼어들기 차량 교통 단속 시스템
110 : 영상 검출부
111 : PTZ 카메라
112 : 라이다 센서
120 : 영상 분석부
121 : 교통 상황 인식부
122 : 끼어들기 차량 검출부
123 : 차량 번호 인식부
130 : 메모리
140 : 통신부100: left turn cut-in vehicle traffic enforcement system
110: image detection unit 111: PTZ camera
112: lidar sensor 120: image analysis unit
121: traffic situation recognition unit 122: intervening vehicle detection unit
123: vehicle number recognition unit 130: memory
140: communication department
Claims (10)
한 대의 PTZ(Pan-Tilt-Zoom) 카메라와 하나의 라이다(LiDAR) 센서의 조합으로 이루어지는 영상 검출부;와
상기 영상 검출부에서 검출된 영상을 판독하여, 좌회전 차선의 교통 상황에 따라 불법적인 좌회전 끼어들기 차량을 검출하고, 검출된 차량의 차량 번호를 인식하는 영상 분석부;를 포함하여 구성되되,
상기 영상 분석부는,
온보드 방식의 엣지 AI(Edge Artificial Intelligence)로 구현되어, 상기 영상 검출부에서 검출된 영상을 현장에서 실시간으로 분석하여, 위반 차량에 대한 정보를 획득하는 것을 특징으로 하는 좌회전 끼어들기 차량 교통 단속 시스템.
In the system installed at the intersection to crack down on illegal left-turning vehicles,
An image detection unit consisting of a combination of one PTZ (Pan-Tilt-Zoom) camera and one LiDAR sensor; and
An image analysis unit that reads the image detected by the image detection unit, detects an illegal left-turning interference vehicle according to the traffic situation of the left-turning lane, and recognizes the vehicle number of the detected vehicle;
The image analysis unit,
A left-turning intervening vehicle traffic enforcement system, characterized in that it is implemented as an on-board edge AI (Edge Artificial Intelligence), and analyzes the image detected by the image detection unit in real time in the field to obtain information about the offending vehicle.
상기 PTZ 카메라와 라이다 센서는,
서로 5m 내지 10m의 거리 만큼 이격된 위치에 설치되는 것을 특징으로 하는 좌회전 끼어들기 차량 교통 단속 시스템.
The method of claim 1,
The PTZ camera and lidar sensor are
Left turn cut-in vehicle traffic enforcement system, characterized in that it is installed at a distance of 5m to 10m from each other.
상기 영상 분석부는,
상기 영상 검출부에서 검출된 영상을 판독하여, 좌회전 차선의 교통 상황을 파악하는 교통 상황 인식부;
상기 영상 검출부에서 검출된 영상으로부터 불법적인 좌회전 끼어들기 차량을 검출하는 끼어들기 차량 검출부; 및
상기 끼어들기 차량 검출부에서 검출한 불법 좌회전 끼어들기 차량의 번호판을 인식하는 차량 번호 인식부;
를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 좌회전 끼어들기 차량 교통 단속 시스템.
The method of claim 1,
The image analysis unit,
a traffic situation recognition unit for reading the image detected by the image detection unit to determine a traffic condition of a left-turning lane;
a cut-in vehicle detecting unit for detecting an illegal left-turning cut-in vehicle from the image detected by the image detecting unit; and
a vehicle number recognition unit for recognizing the license plate of the illegal left-turning interference vehicle detected by the cutting-in vehicle detection unit;
Left turn cut-in vehicle traffic enforcement system, characterized in that it comprises a.
상기 영상 분석부에서 검출한 불법 좌회전 끼어들기 차량의 차량 번호와 해당 차량의 촬영 영상이 저장되는 메모리; 및
상기 영상 분석부에서 검출한 불법 좌회전 끼어들기 차량의 차량 번호와 해당 차량의 촬영 영상을 교통 통제 센터로 전송하는 통신부;
가 구비되는 것을 특징으로 하는 좌회전 끼어들기 차량 교통 단속 시스템.
4. The method of claim 3,
a memory in which the vehicle number of the illegal left-turning interference vehicle detected by the image analysis unit and the photographed image of the vehicle are stored; and
a communication unit for transmitting the vehicle number of the illegal left-turning interference vehicle detected by the image analysis unit and the photographed image of the vehicle to the traffic control center;
Left turn cut-in vehicle traffic enforcement system, characterized in that it is provided.
상기 메모리에 저장 또는 상기 통신부를 통해 전송되는 불법 좌회전 끼어들기 차량의 촬영 영상은,
위반 시점을 전후하여 10초 내지 15초 동안의 촬영 영상인 것을 특징으로 하는 좌회전 끼어들기 차량 교통 단속 시스템.
5. The method of claim 4,
The captured image of the illegal left-turning interference vehicle stored in the memory or transmitted through the communication unit,
Left turn intervening vehicle traffic enforcement system, characterized in that the video taken for 10 to 15 seconds before and after the violation point.
상기 교통 상황 인식부는,
상기 영상 검출부에서 검출된 영상을 바탕으로, 좌회전 차량 대기열의 포화도를 분석하거나, 또는 좌회전 차선을 진행하는 차량들의 평균 속도를 산출함으로써 좌회전 차선의 정체 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 좌회전 끼어들기 차량 교통 단속 시스템.
4. The method of claim 3,
The traffic situation recognition unit,
Left-turning intervening vehicle traffic, characterized in that it is determined whether the left-turning lane is congested by analyzing the saturation of the left-turning vehicle queue or calculating the average speed of vehicles traveling in the left-turning lane based on the image detected by the image detection unit enforcement system.
상기 끼어들기 차량 검출부는,
상기 교통 상황 인식부에서 좌회전 차선이 정체 상태인 것으로 판단하는 경우, 불법적인 좌회전 끼어들기 차량을 검출하는 것을 특징으로 하는 좌회전 끼어들기 차량 교통 단속 시스템.
7. The method of claim 6,
The cut-in vehicle detection unit,
When the traffic situation recognizing unit determines that the left-turning lane is in a congested state, the left-turning interference vehicle traffic enforcement system, characterized in that the vehicle detects an illegal left-turning-intervening vehicle.
상기 끼어들기 차량 검출부는,
상기 영상 검출부에서 검출된 영상을 바탕으로, 끼어들기가 금지된 구간 내에서, 직진 차로를 주행하던 차량의 중심선이 직진 차로와 좌회전 차로를 구분하는 차선을 넘어선 것으로 판단되는 경우, 불법 좌회전 끼어들기가 발생한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 좌회전 끼어들기 차량 교통 단속 시스템.
4. The method of claim 3,
The cut-in vehicle detection unit,
Based on the image detected by the image detection unit, if it is determined that the center line of the vehicle traveling in the straight lane crosses the lane dividing the straight lane and the left turn within the section where the interference is prohibited, illegal left turning interference Left turn cut-in vehicle traffic enforcement system, characterized in that it is determined that it has occurred.
상기 끼어들기 차량 검출부는,
상기 PTZ 카메라를 통해 촬영된 영상 또는 상기 라이다 센서에 의해 감지된 스캔 영상을 바탕으로 불법적인 좌회전 끼어들기 차량을 검출하는 것을 특징으로 하는 좌회전 끼어들기 차량 교통 단속 시스템.
9. The method of claim 8,
The cut-in vehicle detection unit,
A left-turning-intervening vehicle traffic enforcement system, characterized in that it detects an illegal left-turning-interfering vehicle based on the image captured by the PTZ camera or the scanned image detected by the lidar sensor.
상기 차량 번호 인식부는,
상기 불법 좌회전 끼어들기 차량이 정지선 앞에 가상으로 설정된 검지선을 넘은 시점에서 해당 차량의 번호판을 인식하여 해당 차량의 차량번호를 인식하는 것을 특징으로 하는 좌회전 끼어들기 차량 교통 단속 시스템.4. The method of claim 3,
The vehicle number recognition unit,
Left turn interference vehicle traffic enforcement system, characterized in that at the point in time when the illegal left-turning interference vehicle crosses the virtual detection line in front of the stop line, it recognizes the license plate of the vehicle and recognizes the vehicle number of the vehicle.
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|---|---|---|---|
| KR1020200188901A KR102464638B1 (en) | 2020-12-31 | 2020-12-31 | A traffic crackdown system for left-turn interruption vehicles |
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| KR (1) | KR102464638B1 (en) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2024029859A1 (en) | 2022-08-05 | 2024-02-08 | 주식회사 엘지에너지솔루션 | Battery pack |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101001302B1 (en) * | 2008-11-12 | 2010-12-14 | 한국교통연구원 | A sensing system of a lane offense cars using the corner data and sensing method using the same |
| KR20160141226A (en) * | 2015-05-29 | 2016-12-08 | 주식회사 로보멕 | System for inspecting vehicle in violation by intervention and the method thereof |
| KR101790744B1 (en) | 2017-07-31 | 2017-11-20 | 주식회사 핀텔 | Vehicle interruption crackdown system and method thereof |
| KR101873202B1 (en) * | 2018-05-24 | 2018-07-02 | 주식회사 싸인텔레콤 | The one shot camera for artificial intelligence fuction by using neuromorphic chip |
| KR20180119048A (en) * | 2017-04-24 | 2018-11-01 | 김진헌 | Controller for controlling storing and maintaining image, cut in crackdown system including same, and method thereof |
| KR20200025247A (en) * | 2018-08-29 | 2020-03-10 | 주식회사 파킹패스 | Managemnet system of parking by moving vehicle tracking |
-
2020
- 2020-12-31 KR KR1020200188901A patent/KR102464638B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101001302B1 (en) * | 2008-11-12 | 2010-12-14 | 한국교통연구원 | A sensing system of a lane offense cars using the corner data and sensing method using the same |
| KR20160141226A (en) * | 2015-05-29 | 2016-12-08 | 주식회사 로보멕 | System for inspecting vehicle in violation by intervention and the method thereof |
| KR20180119048A (en) * | 2017-04-24 | 2018-11-01 | 김진헌 | Controller for controlling storing and maintaining image, cut in crackdown system including same, and method thereof |
| KR101790744B1 (en) | 2017-07-31 | 2017-11-20 | 주식회사 핀텔 | Vehicle interruption crackdown system and method thereof |
| KR101873202B1 (en) * | 2018-05-24 | 2018-07-02 | 주식회사 싸인텔레콤 | The one shot camera for artificial intelligence fuction by using neuromorphic chip |
| KR20200025247A (en) * | 2018-08-29 | 2020-03-10 | 주식회사 파킹패스 | Managemnet system of parking by moving vehicle tracking |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2024029859A1 (en) | 2022-08-05 | 2024-02-08 | 주식회사 엘지에너지솔루션 | Battery pack |
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| Publication number | Publication date |
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| KR102464638B1 (en) | 2022-11-08 |
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