WO2013125755A1 - 매연차량 검출장치 - Google Patents

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WO2013125755A1
WO2013125755A1 PCT/KR2012/004851 KR2012004851W WO2013125755A1 WO 2013125755 A1 WO2013125755 A1 WO 2013125755A1 KR 2012004851 W KR2012004851 W KR 2012004851W WO 2013125755 A1 WO2013125755 A1 WO 2013125755A1
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WO
WIPO (PCT)
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vehicle
smoke
vector
photographing
black
Prior art date
Application number
PCT/KR2012/004851
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English (en)
French (fr)
Inventor
양장은
강현인
박숙진
Original Assignee
(주)인펙비전
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/94—Investigating contamination, e.g. dust
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/47—Scattering, i.e. diffuse reflection
    • G01N21/49—Scattering, i.e. diffuse reflection within a body or fluid
    • G01N21/53—Scattering, i.e. diffuse reflection within a body or fluid within a flowing fluid, e.g. smoke
    • G01N21/534—Scattering, i.e. diffuse reflection within a body or fluid within a flowing fluid, e.g. smoke by measuring transmission alone, i.e. determining opacity
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V8/00—Prospecting or detecting by optical means
    • G01V8/10—Detecting, e.g. by using light barriers
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N2021/1793—Remote sensing

Definitions

  • the present invention relates to an apparatus for detecting a vehicle emitting a large amount of soot.
  • Patent No. 10-0963279 is made by analyzing the color of the exhaust gas by taking a picture of a driving vehicle and judging it as a vehicle that emits a large amount of smoke. Has been developed (hereinafter referred to as prior art).
  • 1 is a configuration diagram for explaining the overall configuration of the prior art.
  • 1 is a first vehicle (3a) for recognizing the number of the vehicle by photographing the front of the vehicle when the vehicle 101 driving on the road 100 approaches the support 105 , Photographing the rear of the vehicle when the vehicle 101 passes the photographing section 104 past the strut 105, photographing the exhaust gas 102 emitted from the vehicle and the vehicle, and obtaining images and standards from the cameras. It consists of controllers (1) for detecting whether or not the smoke generated from the image, and matching the vehicle number of the smoke generating vehicle.
  • the prior art configured as described above allows the vehicle to pass through the photographing section 104 coated with a specific color, for example, white, to detect the soot vehicle, and inclines the vehicle passing through the photographing section 104. 3b) is taken, and the soot vehicle is detected by comparing with the reference image.
  • a specific color for example, white
  • the fumes discharged from the vehicle have different colors depending on the cause of the discharge, and it is difficult to accurately calculate the emission level of the smoke when compared with the reference image having a single color for the smoke having various colors.
  • the optical axis of the second camera 3b and the vehicle of the photographing section 104 are inclinedly spaced apart so that the smoke distribution image is reduced and photographed at an inclined angle, so that it is difficult to obtain an accurate smoke distribution image. If the 3b and the shooting section 104 is far away, such as by shooting the distribution of smoke that is blown by the wind will be interfered by environmental influences.
  • soot distribution image can be extracted when the exact position of the tail line of the vehicle is confirmed on the reference plane of the road.
  • the conventional tail line of the vehicle is derived only by the impedance of the vehicle and the loop coil. Can not.
  • the photographing area of the first camera 3a and the photographing area of the second camera 3b are spaced apart from each other so that the vehicle number recognized by the first camera 3a and the second camera 3b are detected.
  • a separate loop detector for detecting whether another vehicle is intervened or an image algorithm for excluding a newly introduced vehicle has to be additionally installed.
  • An object of the present invention is to obtain an accurate image of smoke distribution by setting a smoke detection photographing area directly under a smoke detection camera.
  • the present invention is to be able to detect the smoke of the black system and the smoke of the white system by arranging the photographing area for smoke detection in a multi-color, preferably black and white.
  • the present invention is to shoot the vehicle passing directly under the camera to detect the precise tail line of the vehicle to detect the exact distribution of smoke.
  • a smoke detection device for detecting the amount of smoke emitted by a vehicle traveling on the road; Imaging means for photographing a photographing reference plane on which macro blocks of the same shape formed on the road are repeatedly formed, and wherein the macro blocks alternately paint two or more colors; Each reference vector for the macroblocks photographed by the imaging means is stored, calculates an average vector of the macroblocks photographed by the imaging means when the vehicle passes the photographing reference plane, and the reference vector And a control means for determining the smoke amount when the variance value of the vector and the average vector is larger than a predetermined value.
  • the shape of the macro block is made of a quadrilateral, and the color painted on the macro block is preferably made of white and black.
  • Is preferably calculated as the sum of the variance of the white macroblock and the variance of the black macroblock multiplied by the weight.
  • the macro block is composed of a plurality of micro blocks having the same shape, and preferably obtained by the sum of the dispersion values of the respective micro blocks.
  • control means preferably includes a tail line extraction module for extracting the tail line of the vehicle in the image photographed by the imaging means.
  • control means repeatedly calculates the dispersion value at a point from a predetermined one position to an n (positive integer) position when the trailing line moves along the photographing reference plane, and is the final sum of the calculated dispersion values. It is preferable to determine the vehicle as a soot vehicle when the dispersion value is larger than a predetermined value.
  • the variance value of the point of the predetermined position is multiplied by a weight and then added to calculate the final variance value.
  • the imaging means is provided directly above the photographing reference plane, and the optical axis of the imaging means is perpendicular to the photographing reference plane.
  • the dispersion value is calculated by the white macroblocks and the black macroblocks, it is possible to calculate an accurate amount of smoke for the smoke of various colors, and to detect the cause of the smoke. do.
  • the present invention accurately detects the tail line of the vehicle and calculates the amount of smoke only for the photographing reference plane after the tail line, so that the amount of smoke is accurately detected.
  • the present invention can calculate the dispersion value by subdividing the macroblocks into a plurality of microblocks to obtain a dispersion value.
  • the present invention calculates the dispersion value repeatedly as the tail line of the vehicle moves, so that it is possible to calculate the accurate dispersion value.
  • 1 is a configuration diagram for explaining the overall configuration of the prior art.
  • FIG. 2 is a general configuration diagram for explaining an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a configuration diagram for displaying imaging areas of cameras in FIG. 2.
  • FIG. 4 is a block diagram showing the configuration of the controller of the present invention.
  • FIG. 5 is an enlarged view of a macroblock and a microblock in the present invention.
  • Figure 3 is a configuration diagram for displaying the imaging area of the camera in FIG.
  • a strut 10 having a horizontal bar 9 On the roadside of the road 100, a strut 10 having a horizontal bar 9 is installed, and the horizontal bar 9 recognizes the number of the vehicle 16 approaching the horizontal bar 9.
  • the first camera 11 for capturing an image for the purpose and the second camera 12 for capturing the photographing reference plane 110 are installed.
  • the road coil 100 is provided with a loop coil 14 for sensing the passing vehicle 16, and the second camera 12 is positioned directly on the photographing reference plane 110, thereby photographing the optical axis of the second camera.
  • the reference plane 110 is perpendicular.
  • the photographing reference plane 110 includes a plurality of macro blocks and a plurality of micro blocks in the macro block.
  • the macro block is formed in a quadrangular shape, and black and white are alternately painted in each macro block, hereinafter referred to as black macro block 111, black macro block 111, and white macro block white macro block.
  • black macro block 111 black macro block 111
  • black macro block 111 black macro block 111
  • white macro block white macro block black macro block 111
  • a white smoke is clearly captured in the black macro block 111
  • black smoke is clearly captured in the white macro block 112.
  • a controller 13 is installed in the support 10, and the controller 13 is a specific vehicle based on a signal transmitted from the loop coil 14 and an image signal transmitted from the first camera 11 and the second camera 12. If the exhaust soot exceeds the reference value, it is determined as the soot vehicle.
  • the loop coil 14 transmits a vehicle detection signal to the controller 13, and when the vehicle detection signal is input to the controller 13, the controller 13
  • the first camera 11 is controlled to photograph the vehicle 16 approaching the lateral bar 9, and the position information of the vehicle and the number of the vehicle are read from the image transmitted from the first camera 11.
  • the controller 13 determines whether the tail line of the vehicle 16 is located within the photographing area of the second camera 12 based on the position information of the vehicle 16, and the tail line of the vehicle 16 is the second camera 12.
  • the second camera 12 captures the soot 15 of the vehicle when positioned in the photographing area of the vehicle.
  • the photographing reference plane 110 is divided into a black macro block 111 and a back macro block 112 as described above, and each of the macro blocks 111 and 112 is divided into a plurality of micro blocks.
  • the variance described later of the image in which the soot is distributed in the micro blocks and the reference image is calculated.
  • the shape and color of the macro blocks 111 and 112 are preferably illustrated in a quadrangular shape, and illustrated in white and black, but it is not limited thereto.
  • the vehicle 16 passes through the loop coil 14 and passes through the imaging regions P1 to P2 of the first camera 11, and passes through the imaging regions Q1 to Q2 of the second camera 12. Done. At this time, the loop coil 14 is installed before the position P1, and the position X immediately below the horizontal bar 9 is located at the center of the imaging area Q1 to Q2 of the second camera 12. do.
  • Reference numeral ⁇ 1 is an imaging angle of the first camera 11, and ⁇ 2 is an imaging angle of the second camera 12.
  • FIG. 4 is a block diagram showing the configuration of the controller of the present invention.
  • the controller 13 is connected to the first camera 11, the second camera 12, and the loop coil 14.
  • the controller 13 controls the driving and receives the vehicle input signal and the image data, and the control module.
  • An image processing module 132 for image processing the image data input from 131, a number recognition module 133 for recognizing the number of the vehicle by recognizing the license plate by the image processed data from the image processing module 132;
  • the speed determination module 135 extracts the speed of the vehicle by extracting a time interval through which the image of the same vehicle passes a predetermined distance based on the image data output from the image processing module 132, and the image processing module 132.
  • Tail line extraction module 134 for extracting tail line of vehicle from image inputted from the vehicle and smoke 15 emitted from vehicle 16 when tail line of vehicle 16 passes through photographing reference plane 110 Hawk of vehicle 16 by image And a soot determination module 136 for determining the degree.
  • the image processing module 132 separates the background image from the image of the vehicle from the image of the first camera 11 input, extracts the license plate image of the vehicle, detects whether the vehicle 16 passes P1 and P2, and 2 It detects whether it passes the Q1 and Q2 points from the image of the camera 12.
  • the number recognition module 133 recognizes the number of the vehicle by the character recognition program from the license plate image extracted from the image processing module 132.
  • the speed determination module 135 detects the pixel position of the license plate image in real time from the image processing module 132, and when the image of a specific portion of the vehicle, preferably the license plate image, is positioned at the A pixel position set in the image. Detects when the image of a specific part of the vehicle is located at the set B pixel position in the vehicle, calculates the elapsed time based on the number of frames between them, and sets the actual spatial distance between the A pixel position and the B pixel position in the image in advance. The speed of the vehicle 16 is calculated.
  • the speed determination module 135 transmits the moving speed of the vehicle to the control module 131, and the control module 131 transmits the vehicle 16 to Q1 based on the speed calculated after the vehicle 16 passes the P2 point.
  • the time for entering the point is calculated, and the second camera 12 is driven after the entry time elapses so that the vehicle and the smoke passing through the photographing reference plane 110 are photographed.
  • the tail line extraction module 134 is for accurately extracting the tail line of the vehicle, and when the load is projected to the loading box of the vehicle, the tail line of the vehicle is not simply determined by the length of the vehicle, but is loaded by the captured image. Is determined by the load.
  • the tail line extraction module ( 134) accurately distinguishes the amount of smoke from the baggage.
  • the smoke determination module 136 may reduce the amount of smoke by reducing the speed of the driver when the vehicle 16 passes the shooting reference plane, so that the tail line of the vehicle 16 is 1/3, 2 of the shooting reference plane 110.
  • the variance value of the soot image is calculated, and the variance value of the final soot image is obtained by applying weights to the respective images to determine whether the smoke is in the vehicle.
  • the soot dispersion value Y1 at the third point, weight a, the soot dispersion value Y2 at the 2/3 point, the weight b, the soot dispersion value Y3 at the 3/3 point, and the weight c are the final soot values Y
  • the weight is preferably set to be smaller in the order of a1, b1, c1, but experimentally to assign the maximum value to the location of the maximum smoke in consideration of the slope of the terrain.
  • FIG. 5 is an enlarged view of a macroblock and a microblock in the present invention.
  • the black macroblock 111 is composed of 16 microblocks 111-1, and the back macroblock 112 is also composed of 16 microblocks 112-2, and the variance value of the black macroblocks is
  • y ij is a soot distribution vector of any black microblocks
  • u ij is a reference vector of any black microblocks.
  • the variance value in one microblock is calculated as the multiplier of the difference between the distribution vector and the reference vector. It is a calculation method to prevent this because the variance value is small.
  • the distribution value for the back microblocks is determined by the following equation.
  • z ij is a soot distribution vector of arbitrary back microblocks
  • v ij is a reference vector of any back microblocks.
  • the smoke is white. It occurs when fine dust and water are contained or the lubricant is burned. If the dispersion value for the back macro block is large, the smoke is black. Since is mainly generated during incomplete combustion, the pollution degree is different according to the color of the smoke. Therefore, c is the weight of white smoke causing pollution, and d is the weight of black smoke causing pollution.
  • each dispersion value can be added to or subtracted from the weight in consideration of the influence on the wind and the weight in consideration of the environmental effects such as temperature and humidity.
  • the soot determination module 136 determines that the soot determination vehicle is larger than the predetermined value when the dispersion value calculated in this way is larger than the preset value.
  • each macroblock is divided into microblocks, the variance value is calculated for each microblock, and then summed to calculate the total variance value.
  • the step of calculating the variance of the divided microblocks can be omitted.

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Abstract

본 발명에는 흑과 백색이 도색된 4각형의 매크로블록들을 구비한 촬영 기준면이 개시되고, 촬영 기준면을 매연차량이 통과될 때 흑색 매연과 백색매연의 분산값을 별도로 산출하고 이들에 서로 다른 가중치를 가하여 매연양을 산출하는 매연검출장치가 개시된다.

Description

매연차량 검출장치
본 발명은 많은 양의 매연을 방출하는 차량을 검출하기 위한 장치에 관한 것이다.
차량의 배기가스는 공해를 유발시키기 때문에 매연의 양에 대하여 엄격하게 규제하고 있으며 주행 중인 차량을 촬영하여 배기가스의 색상을 분석하여 매연을 다량 방출하는 차량으로 판단하여 제제를 하는 특허 제10-0963279호(발명의 명칭: 매연차량 자동판독 시스템 및 그 방법)(이하 종래기술이라 함)가 개발되었다.
도 1은 종래기술의 전체적인 구성을 설명하기 위한 구성도이다.
도 1의 매연차량 자동판독 시스템은 도로(100)를 주행하는 차량(101)이 지주(105)에 접근해 올 때 차량의 전면을 촬영하여 차량의 번호를 인식하기 위한 제1 카메라(3a)와, 지주(105)를 지나쳐서 촬영구간(104)을 차량(101)이 통과할 때 차량의 후면을 촬영함으로써 차량과 차량으로부터 배출되는 배출가스(102)를 촬영하고, 카메라들로부터 확득된 영상과 기준영상으로부터 차량의 매연발생여부를 검출하고, 매연발생차량의 차량번호를 매칭시키는 제어기(1)들로 이루어진다.
이와 같이 구성된 종래기술은 매연차량을 검출하기 위하여 차량이 특정 색상, 예를 들어 흰색이 도포된 촬영구간(104)을 통과하도록 하고, 촬영구간(104)을 통과하는 차량을 경사지게 설치된 제2 카메라(3b)로 촬영하고, 기준영상과 비교함으로써 매연차량을 검출하게 되는 과정을 거치게 된다.
그러나, 차량에서 배출되는 매연은 배출되는 원인에 따라서 다른 색상을 갖게 되고, 이러한 다양한 색상을 갖는 매연에 대하여 단일의 색상을 갖는 기준영상과 비교할 때 매연 배출정도를 정확히 산출하기가 곤란한다.
또한 종래기술에서는 제2 카메라(3b)의 광축과 촬영구간(104)의 차량은 경사지게 이격되어 있어 매연 분포영상이 경사진 각도로 축소 촬영되게 되어 정확한 매연분포영상을 획득하기가 어렵고, 제2 카메라(3b)와 촬영구간(104)이 멀어지게 되면 바람에 날리게 되는 매연의 분포를 촬영하게 되는 등 환경적인 영향에 의하여 간섭받게 된다.
또한 도로의 기준면에서 차량의 후미선의 정확한 위치가 확인되어야 매연분포 영상을 추출할 수 있다. 그러나 차량의 적재함 밖으로 차량의 짐이 돌출될 때에는 차량과 루프 코일의 임피이던스(impedance) 만으로 차량의 후미선을 도출하는 종래기술로는 차량의 정확한 후미선을 판단할 수 없기 때문에 정확한 매연량을 측정할 수 없다.
또한 종래기술에서는 제1 카메라(3a)의 촬영영역과 제2 카메라(3b)의 촬영영역이 이격되어 있어 제1 카메라(3a)에서 차량번호가 인식된 차량과 제2 카메라(3b)에서 검출되는 매연배출차량을 매칭시키기 위해서는 타 차량이 중간에 개재되었는지를 검출하기 위한 별도의 루프(loop) 검출기를 설치하거나, 새롭게 인입된 차량을 배제하기 위한 영상 알고리즘을 추가적으로 설치하여야 하는 문제점이 존재하였다.
본 발명은 매연검출용 카메라의 직하부에 매연검출용 촬영영역을 설정함으로써 정확한 매연분포의 영상을 획득하도록 하기 위한 것이다.
또한 본 발명은 매연검출용 촬영영역을 다색, 바람직하기로는 검은색과 흰색으로 배열하도록 함으로써 검은색 계통의 매연과 흰색계통의 매연 모두를 검출할 수 있도록 하기 위한 것이다.
또한 본 발명은 카메라의 직하부를 통과하는 차량을 촬영하여 차량의 정확한 후미선을 검출하도록 하여 매연의 정확한 분포를 검출하도록 하기 위한 것이다.
상기 과제를 해결하기 위한 해결수단은 도로를 주행하는 차량이 분출하는 매연량을 검출하는 매연검출장치에 있어서; 상기 도로 상에 형성되는 동일한 형상의 매크로(macro) 블록들이 반복적으로 형성되고, 상기 매크로 블록들에는 교번적으로 2개의 이상의 색상들이 도색되는 촬영 기준면을 촬영하기 위한 촬상수단; 상기 촬상수단에 의하여 촬영된 상기 매크로 블록들에 대한 각각의 기준벡터가 저장되고, 상기 차량이 상기 촬영 기준면을 통과할 때 상기 촬상수단에 의하여 촬영된 상기 매크로 블록들의 평균벡터를 산출하고, 상기 기준벡터와 상기 평균벡터의 분산값이 기설정된 값 보다 클 때 매연차량으로 판정하는 제어수단을 포함하는 것이다.
또한 본 발명에서 상기 매크로 블록의 형상은 4각형으로 이루어지며, 상기 매크로 블록에 도색되는 색상은 백색과 흑색으로 이루어지는 것이 바람직하다.
또한 본 발명에서 상기 분산값
Figure PCTKR2012004851-appb-I000001
은 백 매크로블록의 분산값과 흑 매크로블록의 분산값에 가중치를 곱한 것의 합으로 산출되는 것이 바람직하다.
또한 본 발명에서 상기 매크로 블록은 동일 형상으로 이루어진 복수의 마이크로(micro) 블록들로 이루어지며, 각각의 마이크로 블록들의 분산값의 합으로 구해지는 것이 바람직하다.
또한 본 발명에서 상기 제어수단은 상기 촬상수단에 의하여 촬영된 영상 내에 상기 차량의 후미선을 추출하는 후미선 추출모듈을 포함하는 것이 바람직하다.
또한 본 발명에서 상기 제어수단은 상기 후미선이 상기 촬영 기준면을 따라 이동시에 기설정된 1 위치부터 n (양의 정수) 위치까지의 지점에서 상기 분산값을 반복적으로 산출하고, 산출된 분산값의 합인 최종 분산값이 기설정된 값보다 클 때 상기 차량을 매연차량으로 판정하는 것이 바람직하다.
또한 본 발명에서 상기 기설정된 위치의 지점의 분산값에 가중치가 곱해진 후 합산되어 상기 최종 분산값이 산출되는 것이 바람직하다.
또한 본 발명에서 상기 촬상수단은 상기 촬영 기준면의 직상부에 설치되고, 상기 촬상수단의 광축은 상기 촬영 기준면에 수직인 것이 바람직하다.
상기 과제와 해결수단을 갖는 본 발명은 백 매크로블록과 흑 매크로블록들에 의하여 분산값을 산출하기 때문에 다양한 색상으로 이루어진 매연에 대하여 정확한 매연양을 산출할 수 있으며, 매연의 원인을 검출할 수 있도록 한다.
또한 본 발명은 차량의 후미선을 정확히 인식하고 후미선 이후의 촬영 기준면에 대해서만 매연양을 산출하기 때문에 정확한 매연양을 검출할 수 있도록 한다.
또한 본 발명은 매크로블록들을 복수의 마이크로블록들로 세분화하여 분산값을 구하기 때문에 정밀한 분산값을 산출할 수 있도록 한다.
또한 본 발명은 차량의 후미선이 이동함에 따라 수 회 반복적으로 분산값을 산출하기 때문에 정확한 분산값을 산출할 수 있도록 한다.
도 1은 종래기술의 전체적인 구성을 설명하기 위한 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예를 설명하기 위한 전체적인 구성도이다.
도 3은 도2에서 카메라들의 촬상영역을 표시하기 위한 구성도이다.
도 4는 본 발명의 제어기의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 5는 본 발명에서의 매크로블록과 마이크로블록의 확대도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예를 설명하기 위한 전체적인 구성도이고, 도 3은 도2에서 카메라들의 촬상영역을 표시하기 위한 구성도이다.
도로(100)의 노변에는 횡 바(bar)(9)가 구비된 지주(10)가 설치되며, 횡 바(9)에는 횡 바(9) 쪽으로 접근하고 있는 차량(16)의 번호를 인식하기 위한 영상을 촬영하는 제1 카메라(11)와 촬영 기준면(110)을 촬영하는 제2 카메라(12)가 설치된다. 또한 도로(100)에는 통과 차량(16)을 감지하기 위한 루프 코일(14)이 설치되며, 촬영 기준면(110)의 직상부에 제2 카메라(12)가 위치하게 되어 제2 카메라의 광축과 촬영 기준면(110)은 수직을 이룬다.
촬영 기준면(110)은 복수개의 매크로 블록들과 매크로 블록 내의 복수의 마이크로 블록들로 이루어진다. 매크로 블록은 4각형상으로 이루어지며, 각 매크로블록에는 검은색과 흰색이 교대로 도색되고, 이하 검은색이 도색된 매크로 블록을 흑 매크로 블록(111), 흰색이 도색된 매크로 블록을 백 매크로 블록(112)이라 하며, 흑 매크로 블록(111)에서는 흰색 매연이 선명하게 촬영되고, 백 매크로 블록(112)에서 검은색 매연이 선명하게 촬영되게 된다.
또한 지주(10)에는 제어기(13)가 설치되며, 제어기(13)는 루프 코일(14)로부터 전송되는 신호와 제1 카메라(11)와 제2 카메라(12)로부터 전송되는 영상신호로부터 특정차량의 배출 매연이 기준값을 초과하는 경우 매연차량으로 판정하게 된다.
차량(16)이 루프 코일(14)을 통과하게 되면 루프 코일(14)에서는 제어기(13)에 차량감지신호를 전송하게 되고, 제어기(13)에 차량감지신호가 입력되게 되면 제어기(13)는 횡 바(9)에 접근하는 차량(16)을 촬영하도록 제1 카메라(11)를 제어하고, 제1 카메라(11)로부터 전송되는 영상으로부터 차량의 위치정보와 차량의 번호를 판독한다. 또한 제어기(13)는 차량(16)의 위치정보에 의하여 차량(16)의 후미선이 제2 카메라(12)의 촬영영역 내에 위치하는 지를 판단하고, 차량(16)의 후미선이 제2 카메라(12)의 촬영영역에 위치할 때 제2 카메라(12)가 차량의 매연(15)을 촬영하도록 한다.
촬영 기준면(110)은 상술한 바와 같이 흑 매크로 블록(111)과 백 매크로 블록(112)으로 분할되고, 각각의 매크로 블록(111), (112)은 복수의 마이크로 블록들로 분할되며, 각각의 마이크로 블록들에서 매연이 분포된 영상과 기준영상의 후술되는 분산이 산출되게 된다. 매크로 블록(111), (112)의 형상과 색상이 바람직하게 4각형으로 예시되고, 흰색, 검은색으로 예시되어 있으나 이에 국한되지 않는 것은 당연한 것이다.
또한 도 3에서 차량(16)은 루프 코일(14)을 지나 제1 카메라(11)의 촬상영역(P1~ P2)을 통과하고, 제2 카메라(12)의 촬상영역(Q1~Q2)을 통과하게 된다. 이때 루프 코일(14)은 위치(P1)의 이전에 설치되며, 횡 바(9)의 직하부의 위치(X)는 제2 카메라(12)의 촬상영역(Q1~ Q2)의 중앙에 위치하게 된다. 미설명부호θ1은 제1카메라(11)의 촬상각이고, θ2는 제2카메라(12)의 촬상각이다.
도 4는 본 발명의 제어기의 구성을 나타내는 블록도이다.
제어기(13)는 제1 카메라(11)와 제2 카메라(12), 루프 코일(14)과 연결되며, 이들을 구동 제어하며 차량입력 신호 및 영상 데이터의 입력받는 제어모듈(131)과, 제어모듈(131)로부터 입력되는 영상 데이터를 영상처리하는 영상처리 모듈(132)과, 영상처리 모듈(132)로부터 영상처리된 데이터에 의하여 번호판을 인식하여 차량의 번호를 인식하는 번호인식모듈(133)과, 영상처리 모듈(132)로부터 출력되는 영상 데이터에 의하여 동일한 차량의 영상이 기설정된 거리를 통과하는 시간간격을 추출함으로서 차량의 속력을 추출하는 속도판정모듈(135)과, 영상처리 모듈(132)에서 입력된 영상으로부터 차량의 후미선을 추출하는 후미선 추출모듈(134)과, 차량(16)의 후미선이 촬영 기준면(110)을 통과할 때 차량(16)으로부터 배출되는 매연(15)의 분포영상에 의하여 차량(16)의 매연정도를 판정하는 매연 판정모듈(136)을 구비한다.
영상처리모듈(132)은 입력되는 제1 카메라(11)의 영상으로부터 배경영상과 차량의 영상을 분리하고, 차량의 번호판 영상을 추출하며 차량(16)이 P1, P2를 통과하는지를 검출하고, 제2 카메라(12)의 영상으로부터 Q1, Q2 지점을 통과하는지를 검출한다.
번호인식모듈(133)은 영상처리모듈(132)로부터 추출된 번호판 영상으로부터 문자인식프로그램에 의하여 차량의 번호를 인식하게 된다.
속도판정모듈(135)은 영상처리모듈(132)로부터 실시간으로 번호판 영상의 픽셀위치를 검출하고, 영상 내에 설정된 A픽셀위치에 차량의 특정부분의 영상, 바람직하게는 번호판 영상이 위치할 때와 영상 내에 설정된 B 픽셀위치에 차량의 특정부분의 영상이 위치할 때를 검출하고, 이들 사이에 프레임수에 의하여 경과시간을 산출하고 영상 내의 A픽셀위치와 B픽셀위치의 실제공간 거리가 미리 설정되게 되므로 차량(16)의 속도를 산출하게 된다.
또한 속도판정모듈(135)은 차량의 이동속도를 제어모듈(131)에 전송하고, 제어모듈(131)은 차량(16)이 P2점을 통과한 후 산출된 속도에 의하여 차량(16)이 Q1 지점에 진입하는 시간을 산출하고, 이 진입시간 경과 후에 제2 카메라(12)가 구동하도록 하여 촬영 기준면(110)을 통과하는 차량 및 매연을 촬영하도록 한다.
이때, P2와 Q1 사이를 통과 차량(16)의 속력에 비하여 무시할 수 있는 거리로 설정하게 되면 속도판정모듈(135)의 설치 없이도 차량(16)이 P2 지점을 통과하게 되면 즉시 제2 카메라(12)가 구동되도록 함으로써 시스템을 단순화시킬 수 있다.
또한 후미선 추출모듈(134)은 차량의 후미선을 정확히 추출하기 위한 것으로, 차량의 적재함에 짐이 돌출될 때 차량의 후미선은 단순히 차량의 길이에 의하여 결정되지 않고, 촬영된 영상에 의하여 적재함의 짐에 의하여 결정된다. 종래와 같이 차량의 후미선이 차량의 길이에 의하여 결정될 때에는 적재함 밖으로 돌출되는 짐에 의한 영상부분은 매연으로 처리되기 때문에 실제 매연량 보다 많은 양의 매연이 검출되게 되나, 본 발명에서는 후미선 추출모듈(134)에 의하여 짐과 매연이 정확히 구분되도록 함으로써 매연의 양을 정확히 검출하도록 한다.
매연판정모듈(136)은 차량(16)이 촬영 기준면을 통과할 때 운전자가 속도를 줄임으로써 매연양을 감소시킬 우려가 있으므로 차량(16)의 후미선이 촬영 기준면(110)의 1/3, 2/3 및 3/3 지점을 통과할 때 매연영상의 분산값을 각각 산출하고, 각각의 영상에 대한 가중치를 적용하여 최종 매연 영상의 분산값을 구하여 차량의 매연여부를 결정한다. 1/3 지점의 매연분산값Y1, 가중치a, 2/3 지점의 매연분산값Y2, 가중치b, 3/3 지점의 매연분산값Y3, 가중치 c일 때 최종 매연분산값 Y는
Y = a1 Y1 + b1 Y2 + c1 Y3
로 결정되며, 촬영 기준면이 평지일 때 가중치가 a1, b1, c1 순으로 크기가 작아지도록 설정되는 것이 바람직하나, 지형의 경사도를 고려하여 매연이 최대로 분출되는 위치에 최대값을 배정하도록 실험적으로 결정한다.
도 5는 본 발명에서의 매크로블록과 마이크로블록의 확대도이다.
흑 매크로블록(111)은 16개의 마이크로블록(111-1)으로 이루어지며, 마찬가지로 백 매크로블록(112)도 16개의 마이크로블록(112-2)으로 이루어지며, 흑 매크로블록들에 대한 분산값은
[규칙 제91조에 의한 정정 13.08.2012]　
Figure WO-DOC-MATHS-50
으로 결정된다. 이때 즉 n×n개의 흑 마이크로블록에 대하여, yij는 임의의 흑 마이크로블록의 매연 분포벡터이고, uij는 임의의 흑 마이크로블록의 기준벡터이다. 위 식에서 하나의 마이크로블록 내의 분산값은 분포벡터와 기준벡터의 차의 승수로 산출되는데 이는 단순히 분포벡터와 기준벡터의 차만으로 분산값이 산출되게 되면 음의 분산값이 산출되게 되고, 결과적으로 전체 분산값이 작아지는 경우가 발생되기 때문에 이를 방지하기 위한 산출방법이다.
마찬가지로 백 마이크로블록들에 대한 분포값은 다음의 수학식에 의하여 결정된다.
[규칙 제91조에 의한 정정 13.08.2012]　
Figure WO-DOC-MATHS-53
이때 n×n 백 마이크로 블록에 대하여, zij는 임의의 백 마이크로블록의 매연 분포벡터이고, vij는 임의의 백 마이크로블록의 기준벡터이다.
따라서 차량의 후미선 까지의 매크로 블록들에 대한 전체 분산값은 결국
[규칙 제91조에 의한 정정 13.08.2012]　
Figure WO-DOC-MATHS-56
로 산출되게 된다.
흑 매크로 블록들에 대한 분산값이 큰 경우는 매연이 흰색을 띄는 경우로 미세분진과 많은 수분이 포함되거나 윤활유가 연소되는 경우에 발생되고, 백 매크로 블록에 대한 분산값이 큰 경우에는 매연이 흑색인 경우로 불완전 연소시에 주로 발생되게 되므로, 매연의 색상에 따라서 공해유발정도가 다르게 된다. 따라서 위 식에서 c는 흰색매연이 공해를 유발하는 가중치이고, d는 흑색매연이 공해를 유발하는 가중치이다.
이때 각각의 분산값에는 바람에 대한 영향을 고려한 가중치와 온도, 습도 등의 환경적인 영향을 고려한 가중치를 가감할 수 있음은 당업자에게 당연한 것이다.
매연판정모듈(136)은 이와 같이 산출되는 분산값이 기설정된 값 보다 큰 경우에는 매연판정차량으로 판정한다.
또한 본 발명에서 보다 정확한 분산값을 산출하기 위하여 각각의 매크로블록들을 마이크로블록으로 분할하고, 각각의 마이크로블록들에 대하여 분산값을 산출한 후에 이를 합산하여 전체 분산값을 산출하였으나, 계산속도를 높이기 위하여 각각 매크로 블록들에 대한 분산값을 산출하고, 이를 합산하도록 하여 분할된 마이크로블록들의 분산값을 산출하는 단계를 생략할 수 있다.
이와 같이 본 발명은 앞에서 기술된 실시예를 기초로 다양한 변형예들이 존재할 수 있으며, 본 발명의 범위는 특허청구범위에 의하여 정해져야 한다.

Claims (8)

  1. 도로를 주행하는 차량이 분출하는 매연량을 검출하는 매연검출장치에 있어서;
    상기 도로 상에 형성되는 동일한 형상의 매크로(macro) 블록들이 반복적으로 형성되고, 상기 매크로 블록들에는 교번적으로 2개의 이상의 색상들이 도색되는 촬영 기준면을 촬영하기 위한 촬상수단;
    상기 촬상수단에 의하여 촬영된 상기 매크로 블록들에 대한 각각의 기준벡터가 저장되고, 상기 차량이 상기 촬영 기준면을 통과할 때 상기 촬상수단에 의하여 촬영된 상기 매크로 블록들의 평균벡터를 산출하고, 상기 기준벡터와 상기 평균벡터의 분산값이 기설정된 값 보다 클 때 매연차량으로 판정하는 제어수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 매연검출장치.
  2. 청구항 1에서, 상기 매크로 블록의 형상은 4각형으로 이루어지며, 상기 매크로 블록에 도색되는 색상은 백색과 흑색으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 매연검출장치.
  3. [규칙 제91조에 의한 정정 13.08.2012]
    청구항 2에서, 상기 분산값이 라 할 때 다음의 수학식 1로 산출되는 것을 특징으로 하는 매연 검출장치
    Figure PCTKR2012004851-appb-I000005
    수학식 1
    Figure WO-DOC-MATHS-1
    은 흑색 매크로 블록들에 대하여 산출한 분산값이며, 는 백색 매크로 블록들에 대하여 산출한 분산값이며, c, d는 가중치로 부여되는 상수이다.
    Figure PCTKR2012004851-appb-I000007
    Figure PCTKR2012004851-appb-I000008
  4. [규칙 제91조에 의한 정정 13.08.2012]　
    청구항3에서, 상기 매크로 블록은 동일 형상으로 이루어진 복수의 마이크로(micro) 블록들로 이루어지며, ,
    Figure WO-DOC-FIGURE-c1
    Figure WO-DOC-FIGURE-c2
    는 다음의 수학식 2에 의하여 산출되는 것을 특징으로 하는 매연 검출장치

    수학식2
    Figure WO-DOC-FIGURE-c3

    Figure WO-DOC-FIGURE-c4



    이때 n×n 마이크로 블록의 개수를 나타내며, yij는 임의의 흑 마이크로블록의 매연 분포벡터이고, uij는 임의의 흑 마이크로블록의 기준벡터이다.
    zij는 임의의 백 마이크로블록의 매연 분포벡터이고, vij는 임의의 백 마이크로블록의 기준벡터이다.
  5. 청구항 1에서, 상기 제어수단은 상기 촬상수단에 의하여 촬영된 영상 내에 상기 차량의 후미선을 추출하는 후미선 추출모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 매연검출장치.
  6. 청구항 5에서, 상기 제어수단은 상기 후미선이 상기 촬영 기준면을 따라 이동시에 기설정된 1 위치부터 n (양의 정수) 위치까지의 지점에서 상기 분산값을 반복적으로 산출하고, 산출된 분산값의 합인 최종 분산값이 기설정된 값보다 클 때 상기 차량을 매연차량으로 판정하는 것을 특징으로 하는 매연검출장치.
  7. 청구항 6에서 상기 기설정된 위치의 지점의 분산값에 가중치가 곱해진 후 합산되어 상기 최종 분산값이 산출되는 것을 특징으로 하는 매연검출장치.
  8. 청구항1에서, 상기 촬상수단은 상기 촬영 기준면의 직상부에 설치되고, 상기 촬상수단의 광축은 상기 촬영 기준면에 수직인 것을 특징으로 하는 매연검출장치.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109085123A (zh) * 2018-08-28 2018-12-25 安徽宝龙环保科技有限公司 一种垂直式机动车尾气不透光度监测装置
CN109165602A (zh) * 2018-08-27 2019-01-08 成都华安视讯科技有限公司 一种基于视频分析的黑烟车检测方法
CN112394040A (zh) * 2020-11-05 2021-02-23 广州市云景信息科技有限公司 一种机动车排污监管系统及方法

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113657305B (zh) * 2021-08-20 2023-08-04 深圳技术大学 一种基于视频的黑烟车辆及林格曼黑度等级智能检测方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100460959B1 (ko) * 2003-02-20 2004-12-09 삼성전자주식회사 움직임 검색이 가능한 감시시스템 및 그의 검색방법
KR20060020506A (ko) * 2004-08-31 2006-03-06 주식회사 포스코 화상 이미지 분석을 통한 배출매연 인식 및 자동경보 장치및 방법
US7036353B2 (en) * 2002-11-12 2006-05-02 Alstom Australia Limited Detection and identification of vehicles with excess particulates in exhaust gases
KR100627483B1 (ko) * 2004-08-31 2006-09-25 주식회사 포스코 화상 이미지 분석을 통한 배출매연 인식 및 경보장치 및방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7036353B2 (en) * 2002-11-12 2006-05-02 Alstom Australia Limited Detection and identification of vehicles with excess particulates in exhaust gases
KR100460959B1 (ko) * 2003-02-20 2004-12-09 삼성전자주식회사 움직임 검색이 가능한 감시시스템 및 그의 검색방법
KR20060020506A (ko) * 2004-08-31 2006-03-06 주식회사 포스코 화상 이미지 분석을 통한 배출매연 인식 및 자동경보 장치및 방법
KR100627483B1 (ko) * 2004-08-31 2006-09-25 주식회사 포스코 화상 이미지 분석을 통한 배출매연 인식 및 경보장치 및방법

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109165602A (zh) * 2018-08-27 2019-01-08 成都华安视讯科技有限公司 一种基于视频分析的黑烟车检测方法
CN109085123A (zh) * 2018-08-28 2018-12-25 安徽宝龙环保科技有限公司 一种垂直式机动车尾气不透光度监测装置
CN112394040A (zh) * 2020-11-05 2021-02-23 广州市云景信息科技有限公司 一种机动车排污监管系统及方法

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