WO2020141683A1 - 영상 기반의 교통 정보 제공 시스템 및 그 방법 - Google Patents

영상 기반의 교통 정보 제공 시스템 및 그 방법 Download PDF

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WO2020141683A1
WO2020141683A1 PCT/KR2019/010120 KR2019010120W WO2020141683A1 WO 2020141683 A1 WO2020141683 A1 WO 2020141683A1 KR 2019010120 W KR2019010120 W KR 2019010120W WO 2020141683 A1 WO2020141683 A1 WO 2020141683A1
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vehicle
image
vehicles
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traffic information
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PCT/KR2019/010120
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이강일
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렉스젠(주)
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    • G06V20/625—License plates

Definitions

  • the present invention relates to an image-based traffic information providing system and a method thereof, and more specifically, analyzes an image of a vehicle for a predetermined point on the road to collect predetermined traffic information, and utilizes the information to facilitate section speed between the two points
  • the present invention relates to a video-based traffic information providing system and a method.
  • a collection system installed at a specific point communicates with a vehicle's high pass, Bluetooth, navigation, terminal, etc., or receives sensing information such as sensing means (loop sensor, laser sensor, image detection sensor, etc.) Vehicle information was collected, and the section speed of the vehicle was calculated based on the information collected at each point.
  • sensing information such as sensing means (loop sensor, laser sensor, image detection sensor, etc.)
  • Vehicle information was collected, and the section speed of the vehicle was calculated based on the information collected at each point.
  • the conventional representative section speed calculation system is a system that calculates section speeds between two points using photographing means, recognizes all of the license plate, and calculates the speeds between the points by 1:1 matching.
  • the system recognizes the entire vehicle number, there is a problem in that the section speed of the target vehicle cannot be accurately calculated if the vehicle numbers do not exactly match. In particular, since the entire vehicle number needs to be recognized and matched, the matching rate is also very low.
  • vehicle's unique information e.g., vehicle number, vehicle communication system ID, etc.
  • vehicle's unique information e.g., vehicle number, vehicle communication system ID, etc.
  • An object of the present invention is to provide an image-based traffic information providing system and method for analyzing a vehicle image for a predetermined point on a road, collecting predetermined traffic information, and using this to calculate a section speed between two points. have.
  • the present invention recognizes at least one character for a number of vehicles detected from the first image and the second image, and a collection unit for collecting the first image and the second image, respectively, taken at two different points. And, providing an image-based traffic information including an image processing unit for extracting the features of the vehicle, and a determination unit for determining whether the vehicle is the same based on the character information and the extracted feature information recognized from each of the detected vehicles Provide a system.
  • the determination unit compares the character information recognized from each of the detected vehicles, and if more than a predetermined number of characters match or less than a predetermined number of characters match, the feature information of the vehicles according to the number of matching characters It may be further compared to determine whether the same vehicle.
  • the feature information may include at least one of a vehicle type, model, color, and shape, or at least one of a vehicle license plate type, color, shape, and marker.
  • the controller may further include a controller that calculates and provides a section speed between the two points based on the detection information of the vehicle for the two points.
  • control unit may calculate the average speed of the section for a predetermined time based on the section speed of the plurality of vehicles.
  • control unit may calculate the average speed by comparing the detection order of the vehicle at each of the two points based on the detection information of the plurality of vehicles, and filtering the vehicle in which the detection order is changed among the plurality of vehicles. .
  • control unit may calculate traffic information including at least one of section speed, average speed, traffic volume, vehicle type, occupancy rate, queue length, and point speed using the detection information of the plurality of vehicles and the feature information of the vehicle. .
  • the traffic information providing system controls a peripheral device of a photographing means for photographing the first image or the second image based on the traffic information, and controls at least one of the status information of the peripheral device and the traffic information. It may further include an operating device for providing traffic situation information.
  • the present invention provides a method for providing traffic information in an image-based traffic information providing apparatus, the method comprising: collecting first and second images respectively taken at two different points, and the first image and the second image Recognizing at least one character for each number of vehicles detected from, extracting features of the vehicles, and determining whether the vehicle is the same based on the recognized character information and extracted feature information from each of the detected vehicles. It provides a video-based traffic information providing method comprising the step of determining and providing.
  • the vehicle in the determining of whether the vehicle is the same, comparing the character information recognized from each of the detected vehicles with each other, if a predetermined number of characters or less than a predetermined number of characters match, the number of matching characters Accordingly, it may be determined whether the vehicle is the same by additionally comparing feature information of the vehicles.
  • the feature information may include at least one of a vehicle type, model, color, and shape, or at least one of a vehicle license plate type, color, shape, and marker.
  • the method for providing traffic information may further include calculating and providing a section speed between the two points based on the detection information of the vehicle for the two points when it is determined that the vehicle is the same.
  • the average speed of the section for a predetermined time may be calculated based on the section speed of a plurality of vehicles.
  • the step of calculating and providing the section speed compares the detection order of the vehicle at each of the two points based on the detection information of the plurality of vehicles, and filters the vehicle in which the detection order is changed among the plurality of vehicles to filter the Average speed can be calculated.
  • the traffic information providing method calculates traffic information including at least one of section speed, average speed, traffic volume, vehicle type, occupancy, queue length, and branch speed using detection information of a plurality of vehicles and feature information of the vehicle. It may further include a step.
  • the method for providing traffic information controls a peripheral device of a photographing means for capturing the first image or the second image based on the traffic information, and controls at least one of the status information of the peripheral device and the traffic information. It may further include the step of providing traffic conditions information using.
  • the present invention it is possible to highly accurately determine whether the same vehicle is located at two points on the basis of character information on the feature information and the number of the vehicle obtained by analyzing the images captured at two different points on the road. It is possible to expect an effect that can significantly improve the judgment reliability of the vehicle.
  • FIG. 1 is a view showing a video-based traffic information providing system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram showing a detailed configuration of the apparatus for providing traffic information shown in FIG. 1.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining a method of providing image-based traffic information using the system of FIG. 1.
  • 4A to 4D are diagrams for explaining the function of the image processing unit included in the traffic information providing apparatus shown in FIG. 1.
  • FIG. 5 is a view for explaining an operation of the determination unit of the traffic information providing apparatus shown in FIG. 1.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an image-based traffic information system according to an embodiment of the present invention.
  • an image-based traffic information system includes a photographing means 100, a traffic information providing device 200, and an operating device 300.
  • the photographing means 100 is installed at a predetermined point on the road to photograph an image, and provides the photographed image to the traffic information providing apparatus 200.
  • the photographing means 100 may include a camera, photograph an image through the camera, and provide the photographed image to the traffic information providing device 200.
  • the photographing means 100 may be mounted and installed in a facility such as a prop, and may be installed at a predetermined height (for example, 5 m or more) on the road to facilitate image acquisition, and is added for surrounding environment or at night Infrared illumination (not shown).
  • a predetermined height for example, 5 m or more
  • the photographing means 100 is respectively installed at two different points (first and second points) on the road to acquire an image corresponding to each point.
  • the two points (first and second points) may be any two points (start point and end point of the section) in the section for calculating the section speed.
  • first and second points are representative examples of the first and second intersection points adjacent to each other.
  • the present invention is not necessarily limited to two adjacent points, and can be applied to any section of a road where section speed calculation is required as in the embodiment of the present invention.
  • the first photographing means 100-1 is installed at a first point (intersection A) to obtain a first image corresponding to the first point
  • the second photographing means 100-2 is a first point and It is installed at a spaced second point (intersection B) to shoot a second image corresponding to the second point.
  • the first and second photographing means 100-1 and 100-2 may respectively take an image including a plurality of lanes (for example, three lanes) from a corresponding point using one camera.
  • the first and second photographing means 100-1 and 100-2 may be connected to the traffic information providing apparatus 200 through a wired or wireless communication method to provide first and second images, respectively.
  • the wired/wireless communication method includes various communication methods capable of transmitting and receiving data.
  • the traffic information providing device 200 receives and analyzes images of each branch from each photographing means 100-1, 100-2 installed in the field, and based on this, traffic volume, vehicle type, occupancy, queue length, branch speed, Traffic information including section speed, average speed, etc. may be calculated and provided to the operating device 300.
  • the traffic information providing apparatus 200 analyzes the first and second images received from the first and second photographing means 100-1 and 100-2 installed at a plurality of points, detects the vehicle, and detects the vehicle. Recognizes at least one character included in the license plate, and extracts feature information of the corresponding vehicle.
  • the traffic information providing apparatus 200 compares text information recognized from each of the vehicles in the first and second images and extracted feature information to determine whether the vehicle is the same vehicle, and when determined to be the same vehicle, vehicles for two points
  • the section speed between two points is calculated based on the detection information of.
  • the average speed of the section may be calculated using the section speed data calculated for a plurality of vehicles in the corresponding section.
  • the operating device 300 is installed in the center and receives traffic information and a calculated speed from at least one traffic information providing device 200 and provides it to the administrator. At this time, the operating device 300 may receive and provide status information (eg, traffic light state, billboard state, etc.) from peripheral devices of the traffic information providing device 200 (for example, traffic lights, electronic signs, etc.).
  • status information eg, traffic light state, billboard state, etc.
  • the operating device 300 may receive a predetermined command from the administrator to control the traffic lights 150-1 and 150-2 or control the output means (eg, a billboard, etc.) on site.
  • a predetermined command from the administrator to control the traffic lights 150-1 and 150-2 or control the output means (eg, a billboard, etc.) on site.
  • the operating device 300 may be configured to display traffic information and section speed received from the traffic information providing device 200 on a predetermined electronic map (MAP), and to enable control.
  • MAP electronic map
  • the operating device 300 includes software capable of simulation for an optimal signal cycle using traffic information (for example, vissim), and simulation using each element of traffic information using the software is possible and simulated. You can provide the model created in.
  • traffic information for example, vissim
  • the traffic information providing device 200 and the operating device 300 are separately described, but the traffic information providing device 200 may also include functions of the operating device 300.
  • the traffic information providing device 200 including the operating device 300 may be provided and operated in a center (eg, a traffic control center).
  • FIG. 2 is a diagram showing a detailed configuration of the apparatus for providing traffic information shown in FIG. 1.
  • the apparatus 200 for providing traffic information includes a collection unit 210, an image processing unit 220, a determination unit 230, and a control unit 240.
  • the collection unit 210 may receive an image captured at a predetermined point in the field, and may be received through a software module (not shown) for receiving an image from a predetermined imaging means or a streaming server receiving the image. At this time, the collection unit 210 receives the first image and the second image captured at the first point and the second point, respectively, in a predetermined section.
  • the image processing unit 220 detects a vehicle from the first image and the second image, generates detection information, and extracts character recognition of the vehicle number and feature information of the vehicle from the image of the vehicle.
  • the detection information includes an identifier (ID) assigned to the vehicle, detection time, lane information, and images.
  • ID identifier
  • the characteristic information of the vehicle is the color (eg, white, etc.), type (eg, cargo, passenger, riding, etc.), model (eg, sonata, Grandeur, etc.), type (eg : Crane), the color of the license plate (eg white/yellow/blue), type (eg new/old/local), type (eg 1 line/2 lines, string adjacency), marker (E.g., Mark, pattern, picture, etc.).
  • color eg, white, etc.
  • type eg, cargo, passenger, riding, etc.
  • model eg, sonata, Grandeur, etc.
  • type eg : Crane
  • the color of the license plate eg white/yellow/blue
  • type eg new/old/local
  • type eg 1 line/2 lines, string adjacency
  • marker E.g., Mark, pattern, picture, etc.
  • the feature information of the vehicle may be information including both the feature of the vehicle and the feature of the license plate.
  • the image processing unit 220 may recognize the entire vehicle number by analyzing the entire text of the license plate of the vehicle (eg, “52 is 1234”) from the detected image of the vehicle. Only some characters (eg, "52 1234", “52 123”, and "1234") of the number plate of can be analyzed.
  • the determination unit 230 determines whether the vehicle is the same based on the text information recognized by the image processing unit 220 and the extracted feature information.
  • the determination unit 230 determines whether the text information recognized from the image of each of the two points and the extracted feature information are identical to determine the same vehicle.
  • the determination unit 230 compares the character information recognized from each of the vehicles detected at the two points to each other, if a predetermined number of characters or less than a predetermined number of characters match, the vehicle according to the number of matching characters It is possible to determine whether the vehicle is the same by additionally comparing the feature information.
  • the control unit 240 controls the operation of the collection unit 210, the image processing unit 220, and the determination unit 230, manages and sets various information, traffic information at a single point, section speed, section between two points Calculate and provide the average speed.
  • control unit 240 may generate traffic information using the detection information of the vehicle obtained through the image processing unit 220 and the feature information of the vehicle.
  • control unit 240 generates traffic information every 15 minutes, traffic information (traffic, vehicle type, occupancy, queue length, branch speed, etc.) in units of 5 minutes, 15 minutes, 10 minutes, 60 minutes, and 24 hours as needed. ) Can be calculated and provided to the operating device 300.
  • control unit 240 calculates the section speed at the first and second points (for example, intersections A and B) based on the detection information of the vehicle classified as the same vehicle in the determination unit 230, and The average speed of the sections is calculated based on the section speeds of the multiple vehicles collected over time.
  • control unit 240 may calculate various means such as arithmetic mean, geometric mean, and harmonic mean.
  • control unit 240 determines the detection order of the vehicles based on the detection information of each vehicle at the first point and the second point, and the speed for the vehicle whose detection order is changed Can be excluded from the average speed calculation, and may include a filtering function for exceptionally high or low vehicle exception handling compared to the existing average speed.
  • the vehicle when the vehicle is detected in the order of vehicles #1, #2, #3, and #4 at the first point, the vehicle is detected in the order of vehicles #2, #1, #3, and #4 at the second point.
  • the data of the vehicle #1 or the vehicle #2 in which the sequence is changed is excluded from the average speed calculation.
  • control unit 240 may calculate a mean speed by selecting a reference lane or a reference vehicle.
  • controller 240 may include storage means (omitted) that can store traffic information for each lane, detection vehicle information, and the like.
  • control unit 240 sets the distance between each point for calculating the section speed by using the detection information acquired by the image processing unit 220, and sets a reference area for extracting vehicle number recognition and feature information in the image And manage it.
  • the operating device 300 controls the peripheral devices (signal controller, electronic display board, etc.) of the photographing means 100 and the traffic information providing device 200 installed in the field by using the traffic information received from the control unit 240, and traffic Through the simulation of the flow, an optimal signal period model can be generated and explored. At this time, the operating device 300 may generate and search a model through predetermined software (eg, vissim, etc.).
  • predetermined software eg, vissim, etc.
  • the operating device 300 may collect status information from the peripheral devices of the traffic information providing device 200, and provide the overall traffic situation in the jurisdiction by utilizing the collected status information and traffic information.
  • FIG. 3 is a view for explaining a method of providing image-based traffic information using the system of FIG. 1
  • FIGS. 4A to 4D are diagrams for explaining functions of an image processing unit included in the apparatus for providing traffic information shown in FIG. 1.
  • 5 is a view for explaining the operation of the determination unit of the traffic information providing apparatus shown in FIG. 1.
  • the collection unit 210 of the traffic information providing apparatus 200 collects an image captured at a predetermined point (S310).
  • the image processing unit 220 detects a vehicle from the image (S320), recognizes at least one character for the number of the detected vehicle, and extracts feature information of the vehicle (S330).
  • the determination unit 230 determines whether the vehicle is the same based on the text information and feature information extracted for the vehicle detected at each of the two points (S340).
  • the image processing unit 220 detects a vehicle driving on a road from an image, and is boxed according to the type of the detected vehicle (for example, red for a passenger, blue for a truck, yellow for a bus, etc.)
  • the display of can be added to the image.
  • the controller 240 may calculate and provide the traffic volume of the vehicle passing through the reference region in the image using only the detection information at one of the two points (A and B at the intersection). Of course, it is also possible to calculate the traffic volume of a branch for each type of vehicle.
  • the image processing unit 220 may recognize a vehicle number of a vehicle and extract feature information of the vehicle.
  • the image processing unit 220 recognizes at least one character included in the license plate of the vehicle when the vehicle passes through the reference area, and extracts feature information of the vehicle using the image.
  • characters can be recognized for the license plates of each vehicle in a batch in the reference area.
  • the image processing unit 220 may recognize numbers of vehicles entering the reference area as “5474”, “2532”, and “1478” from the left, respectively, and extract feature information such as the type of the vehicle from the image.
  • control unit 240 the number of lanes taken by one camera based on the road condition and the surrounding environment (eg, busy streets, street lights, etc.), feature information of the extractable vehicle in the image, the number of lanes that can recognize the vehicle Etc. can be set.
  • the image processing unit 220 may calculate a queue length of a vehicle in an image and extract a moving direction of the vehicle.
  • the image processing unit 220 may assign an identifier to the detected vehicle, track it, and calculate and estimate a moving speed.
  • the length of the vehicle queue, etc. can be calculated using the detection information of the vehicles.
  • the image processing unit 220 may provide traffic information calculated to display various traffic information in the operation center 300.
  • the operation center 300 may collect and provide vehicle detection and traffic information using images of multiple points.
  • the determination unit 230 compares character information recognized from each of the vehicles detected at the two points to each other, and is identical when a predetermined number or more characters match or when a character number or less matches and the feature information matches. You can judge by vehicle.
  • the determination unit 230 may apply differently used feature information differently depending on the day/night. For example, color information may be included as feature information in the case of daytime, and color information may be excluded from the feature information in case of night time.
  • the determination unit 230 determines that the vehicle is the same vehicle when the six characters of the vehicle number and the feature information of the vehicle are recognized from the images of the two points.
  • "?” means an unrecognized character.
  • the determination unit 230 determines whether the vehicle is the same by comparing at least two elements among feature information of the vehicle if only four vehicle numbers detected at two points match.
  • the determination unit 230 detects the vehicle number "1234" at the first point and the vehicle number "123?" detected at the second point. If only three characters match, the at least three elements of the feature information are compared to determine whether the vehicle is the same.
  • the determination unit 230 additionally increases the element of the feature information in inverse proportion to the number of recognized characters to determine whether the vehicle is the same.
  • the determination unit 230 determines the same vehicle using the feature information, thereby enabling robust operation in the environment.
  • abnormal data may be filtered among data received from the control unit 240 to increase data reliability.
  • the controller 240 calculates the section speed at the two points based on the detection information of the vehicle (S350).
  • controller 240 may calculate the average speed of the section based on the section speed for each vehicle collected for a predetermined time (S360). At this time, it is possible to increase the reliability of the average speed through various data filtering.
  • control unit 240 may provide the calculated traffic information and section speed to the operating device 300 to effectively perform the operation of the comprehensive traffic system (S370).
  • the average speed of the section may be calculated and provided based on the section speed for each vehicle collected for a predetermined time in the section.

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Abstract

본 발명은 교통 정보 제공 시스템 및 그 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 서로 다른 두 지점에서 촬영된 제1 영상과 제2 영상을 각각 수집하는 수집부와, 상기 제1 영상과 상기 제2 영상으로부터 각각 검출한 차량들의 번호에 대한 문자를 적어도 하나 이상 인식하며, 상기 차량들의 특징을 추출하는 영상 처리부, 및 상기 검출한 차량들 각각으로부터 인식한 문자 정보와 추출한 특징 정보를 기초로 동일 차량인지 여부를 판단하여 제공하는 판단부를 포함하는 영상 기반의 교통 정보 제공 시스템을 제공한다. 본 발명에 의하면, 도로의 서로 다른 두 지점에서 촬영된 영상을 분석하여 각각 획득한 차량의 특징정보와 번호에 대한 문자 정보를 기초로 두 지점에서의 동일차량 여부를 정확도 높게 판단할 수 있으며, 동일 차량의 판단 신뢰성을 크게 향상할 수 있는 효과를 기대할 수 있다.

Description

영상 기반의 교통 정보 제공 시스템 및 그 방법
본 발명은 영상 기반의 교통 정보 제공 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 도로의 소정 지점에 대한 차량의 영상을 분석하여 소정 교통 정보를 수집하고, 이를 활용하여 두 지점 간의 구간 속도를 용이하게 제공할 수 있는 영상 기반의 교통 정보 제공 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
최근 한정된 도로 상황에서 급증하는 차량으로 인한 교통 혼잡문제가 사회적, 환경적인 이슈가 되고 있다. 이와 함께, 도로 곳곳에 교통 정보를 수집하고, 분석하여 교통 문제를 해결하려는 다양한 노력이 진행되고 있다.
종래에는 교통 정보를 수집하기 위하여 특정 지점에 설치된 수집 시스템이 차량의 하이패스, 블루투스, 내비게이션, 단말기 등과 통신하거나, 센싱 수단 등(루프 센서, 레이저 센서, 영상 검지 센서 등)의 센싱 정보를 수신하여 차량 정보를 수집하고, 각 지점에서 수집한 정보를 기초로 차량의 구간 속도를 산출하였다.
종래 대표적인 구간 속도 산출 시스템은 촬영 수단을 이용하여 2개 지점간의 구간 속도를 산출하는 시스템으로, 차량번호판 전부를 인식하고, 이를 1:1 매칭함으로써 지점간의 속도를 산출한다.
이러한, 시스템은 차량번호 전체를 인식하기 때문에 차량번호가 정확하게 일치하지 않으면 대상 차량의 구간 속도를 정확히 산출할 수 없는 문제가 있다. 특히, 차량 번호 전체를 인식하여 매칭해야 하므로, 매칭률도 상당히 낮은 문제가 있었다.
또한, 통상적으로 차선 별 1대의 카메라를 설치하므로 설치와 유지 비용으로 인하여 확장에 어려움이 있다.
더욱이, 차량의 고유 정보(예를 들면, 차량 번호, 차량 통신시스템 ID 등)를 포함한 개인정보 수집에 기반하기 때문에 개인 정보 침해의 우려가 있으며, 개인 정보 보호법 등의 이유로 교통 정보 산출을 목적으로 차량의 고유 정보를 직접적으로 활용하기는 곤란한 실정이다.
따라서, 기존의 문제점을 효과적으로 해결하면서, 보다 정확한 교통 정보를 수집하고, 구간 속도를 산출할 수 있는 시스템이 절실히 요구된다.
본 발명의 배경이 되는 기술은 한국공개특허 제2017-0114176호(2017.10.13 공개)에 개시되어 있다.
본 발명은, 도로의 소정 지점 대한 차량의 영상을 분석하여 소정 교통 정보를 수집하고, 이를 활용하여 두 지점 간의 구간 속도를 산출할 수 있는 영상 기반의 교통 정보 제공 시스템 및 그 방법을 제공하는데 목적이 있다.
본 발명은, 서로 다른 두 지점에서 촬영된 제1 영상과 제2 영상을 각각 수집하는 수집부와, 상기 제1 영상과 상기 제2 영상으로부터 각각 검출한 차량들의 번호에 대한 문자를 적어도 하나 이상 인식하며, 상기 차량들의 특징을 추출하는 영상 처리부, 및 상기 검출한 차량들 각각으로부터 인식한 문자 정보와 추출한 특징 정보를 기초로 동일 차량인지 여부를 판단하여 제공하는 판단부를 포함하는 영상 기반의 교통 정보 제공 시스템을 제공한다.
또한, 상기 판단부는, 상기 검출한 차량들 각각으로부터 인식한 문자 정보를 서로 비교하여, 소정 수 이상의 문자가 일치하거나 소정 수 미만의 문자가 일치하면, 일치하는 문자의 수에 따라 상기 차량들의 특징 정보를 추가적으로 비교하여 동일 차량인지 여부를 판단할 수 있다.
또한, 상기 특징 정보는, 차량의 종류, 모델, 색상, 형태 중 적어도 하나 또는 차량 번호판의 종류, 색상, 형태, 표식 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 동일 차량으로 판단한 경우에, 상기 두 지점에 대한 차량의 검출 정보를 기초로 상기 두 지점 사이의 구간 속도를 산출하여 제공하는 제어부를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 제어부는, 복수 차량의 구간 속도를 기초로 소정 시간 동안의 구간의 평균 속도를 산출할 수 있다.
또한, 상기 제어부는, 상기 복수 차량의 검출 정보를 기초로 상기 두 지점 각각에서의 차량의 검출 순서를 비교하고, 상기 복수 차량 중 상기 검출 순서가 변경된 차량을 필터링하여 상기 평균 속도를 산출할 수 있다.
또한, 상기 제어부는, 복수 차량의 검출 정보와 차량의 특징정보를 이용하여, 구간 속도, 평균 속도, 통행량, 차종, 점유율, 대기열 길이, 지점 속도 중 적어도 하나가 포함된 교통 정보를 산출할 수 있다.
또한, 상기 교통 정보 제공 시스템은, 상기 교통 정보를 기초로 상기 제1 영상 또는 상기 제2 영상을 촬영하는 촬영 수단의 주변 장치를 제어하며, 상기 주변 장치의 상태 정보와 상기 교통 정보 중 적어도 하나를 이용하여 교통 상황 정보를 제공하는 운영 장치를 더 포함할 수 있다.
그리고, 본 발명은 영상 기반의 교통 정보 제공 장치의 교통 정보 제공 방법에 있어서, 서로 다른 두 지점에서 촬영된 제1 영상과 제2 영상을 각각 수집하는 단계와, 상기 제1 영상과 상기 제2 영상으로부터 각각 검출한 차량들의 번호에 대한 문자를 적어도 하나 이상 인식하며, 상기 차량들의 특징을 추출하는 단계, 및 상기 검출한 차량들 각각으로부터 인식한 문자 정보와 추출한 특징 정보를 기초로 동일 차량인지 여부를 판단하여 제공하는 단계를 포함하는 영상 기반의 교통 정보 제공 방법을 제공한다.
또한, 상기 동일 차량인지 여부를 판단하는 단계는, 상기 검출한 차량들 각각으로부터 인식한 문자 정보를 서로 비교하여, 소정 수 이상의 문자가 일치하거나 소정 수 미만의 문자가 일치하면, 일치하는 문자의 수에 따라 상기 차량들의 특징 정보를 추가적으로 비교하여 동일 차량인지 여부를 판단할 수 있다.
또한, 상기 특징 정보는, 차량의 종류, 모델, 색상, 형태 중 적어도 하나 또는 차량 번호판의 종류, 색상, 형태, 표식 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 교통 정보 제공 방법은, 상기 동일 차량으로 판단한 경우에, 상기 두 지점에 대한 차량의 검출 정보를 기초로 상기 두 지점 사이의 구간 속도를 산출하여 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 구간 속도를 산출하여 제공하는 단계는, 복수 차량의 구간 속도를 기초로 소정 시간 동안의 구간의 평균 속도를 산출할 수 있다.
또한, 상기 구간 속도를 산출하여 제공하는 단계는, 상기 복수 차량의 검출 정보를 기초로 상기 두 지점 각각에서의 차량의 검출 순서를 비교하고, 상기 복수 차량 중 상기 검출 순서가 변경된 차량을 필터링하여 상기 평균 속도를 산출할 수 있다.
또한, 상기 교통 정보 제공 방법은, 복수 차량의 검출 정보와 차량의 특징정보를 이용하여, 구간 속도, 평균 속도, 통행량, 차종, 점유율, 대기열 길이, 지점 속도 중 적어도 하나가 포함된 교통 정보를 산출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 교통 정보 제공 방법은, 상기 교통 정보를 기초로 상기 제1 영상 또는 상기 제2 영상을 촬영하는 촬영 수단의 주변 장치를 제어하며, 상기 주변 장치의 상태 정보와 상기 교통 정보 중 적어도 하나를 이용하여 교통 상황 정보를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명에 의하면, 도로의 서로 다른 두 지점에서 촬영된 영상을 분석하여 각각 획득한 차량의 특징정보와 번호에 대한 문자 정보를 기초로 두 지점에서의 동일차량 여부를 정확도 높게 판단할 수 있으며, 동일 차량의 판단 신뢰성을 크게 향상할 수 있는 효과를 기대할 수 있다.
특히, 차량번호 전체를 이용하지 않고도 동일 차량을 판단할 수 있으므로, 개인정보 보호 문제를 차단할 수 있는 효과를 기대할 수 있다.
또한, 각 지점에서 수집한 영상을 이용하여 주행하는 차량의 교통 정보(차량 종류별 통행량, 점유율, 속도 등)를 수집하여 제공함으로써, 하나의 장치로 다양한 교통 정보를 수집 및 활용하여 교통 문제를 효과적으로 해결하고 개선할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 영상 기반의 교통 정보 제공 시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 교통 정보 제공 장치의 세부 구성을 나타낸 도면이다.
도 3은 도 1의 시스템을 이용한 영상 기반의 교통 정보 제공 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4a 내지 도 4d는 도 1에 도시된 교통 정보 제공 장치에 포함된 영상 처리부의 기능을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 도 1에 도시된 교통 정보 제공 장치의 판단부에 대한 동작을 설명하기 위한 도면이다.
그러면 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 영상 기반의 교통 정보 시스템을 도시한 도면이다.
도 1에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 영상 기반의 교통 정보 시스템은 촬영 수단(100), 교통 정보 제공 장치(200) 및 운영 장치(300)를 포함한다.
촬영 수단(100)은 도로의 소정 지점에 설치되어 영상을 촬영하고, 촬영한 영상을 교통 정보 제공 장치(200)로 제공한다. 촬영 수단(100)은 카메라를 포함하며, 카메라를 통해 영상을 촬영하고, 촬영한 영상을 교통 정보 제공 장치(200)로 제공할 수 있다.
또한, 촬영 수단(100)은 지주 등과 같은 시설물에 장착되어 설치될 수 있으며, 영상 획득이 용이하도록 도로에서 소정 높이(예를 들어, 5m 이상)로 설치될 수 있으며, 주변 환경 또는 야간을 위하여 부가적인 적외선 조명(미도시)을 포함할 수 있다.
또한, 촬영 수단(100)은 도로의 서로 다른 두 지점(제1 및 제2 지점)에 각각 설치되어 각 지점에 대응되는 영상을 획득한다. 여기서 두 지점(제1 및 제2 지점)은 구간 속도 산출을 위한 구간 내 임의 두 지점(구간의 시작 지점 및 종료 지점)일 수 있다.
이하의 본 발명의 실시 예에서 제1 및 제2 지점은 서로 인접한 제1 및 제2 교차로 지점인 것을 대표 예시로 한다. 물론 본 발명은 반드시 인접한 두 지점에 한정되지 않으며, 본 발명의 실시 예와 같이 구간 속도 산출이 요구되는 도로의 구간이라면 어디에서든 적용할 수 있다.
도 1에서 제1 촬영 수단(100-1)은 제1 지점(교차로 A)에 설치되어 제1 지점에 대응되는 제1 영상을 획득하고, 제2 촬영 수단(100-2)은 제1 지점과 이격된 제2 지점(교차로 B)에 설치되어 제2 지점에 대응되는 제2 영상을 촬영한다. 이때, 제1 및 제2 촬영 수단(100-1,100-2)은 각각 한 대의 카메라를 이용하여 해당 지점에서 복수 차로(예: 3차로)를 포함한 영상을 촬영할 수 있다.
제1 및 제2 촬영 수단(100-1,100-2)은 유무선 통신 방식을 통해 교통 정보 제공 장치(200)과 연결되어 제1 및 제2 영상을 각각 제공할 수 있다. 여기서, 유무선 통신 방식은 데이터 송수신이 가능한 다양한 통신 방식을 포함한다.
교통 정보 제공 장치(200)는 현장에 설치되어 있는 각각의 촬영 수단(100-1,100-2)으로부터 각 지점의 영상을 수신하여 분석하고, 이를 기초로 통행량, 차종, 점유율, 대기열 길이, 지점 속도, 구간 속도, 평균 속도 등이 포함된 교통 정보를 산출하여 운영 장치(300)로 제공할 수 있다.
또한, 교통 정보 제공 장치(200)는 복수의 지점에 설치된 제1 및 제2 촬영 수단(100-1,100-2)으로부터 각각 수신한 제1 및 제2 영상을 분석하여 차량을 검출하고, 검출한 차량의 번호판에 포함된 적어도 하나의 문자를 인식하고, 해당 차량의 특징정보를 추출한다.
또한, 교통 정보 제공 장치(200)는 제1 및 제2 영상 내 차량 각각으로부터 인식한 문자 정보와 추출한 특징 정보를 비교하여 동일 차량인지 여부를 판단하며, 동일 차량으로 판단된 경우 두 지점에 대한 차량의 검출 정보를 기초로 두 지점 사이의 구간 속도를 산출한다. 이때, 해당 구간에서 복수 차량들에 대해 산출된 구간 속도 데이터를 이용하여 구간의 평균 속도를 산출할 수 있다.
운영 장치(300)는 센터 내 설치되어 적어도 하나의 교통 정보 제공 장치(200)로부터 교통 정보와 구산 속도 등을 수신하여 관리자에게 제공한다. 이때, 운영 장치(300)는 교통 정보 제공 장치(200)의 주변 장치(예: 신호등, 전광판 등)로부터 상태 정보(예: 신호등 상태, 전광판 상태 등)를 수신하여 제공할 수 있다.
또한, 운영 장치(300)는 관리자로부터 소정 명령을 입력받아 신호등(150-1,150-2)을 제어하거나 현장의 출력 수단(예: 전광판 등)을 제어할 수 있다.
또한, 운영 장치(300)에서는 소정 전자 맵(MAP) 상에 교통 정보 제공 장치(200)로부터 수신한 교통 정보와 구간 속도를 표출하고, 제어가 가능하도록 구성할 수 있다.
또한, 운영 장치(300)는 교통 정보를 이용하여 최적의 신호주기를 위한 시뮬레이션이 가능한 소프트웨어(예: vissim)를 포함하고, 해당 소프트웨어를 이용하여 교통 정보의 각 요소를 적용한 시뮬레이션이 가능하며, 시뮬레이션에서 생성한 모형을 제공할 수 있다.
한편, 본 발명의 실시 예에서는 교통 정보 제공 장치(200)과 운영 장치(300)를 분리하여 설명하였지만, 교통 정보 제공 장치(200)는 운영 장치(300)의 기능을 포함하여 동작할 수도 있다. 이 경우, 운영 장치(300)가 포함된 교통 정보 제공 장치(200)는 센터(예: 교통 관제 센터) 내에 구비되어 동작할 수 있다.
도 2는 도 1에 도시된 교통 정보 제공 장치의 세부 구성을 나타낸 도면이다.
도 2에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 교통 정보 제공 장치(200)는 수집부(210), 영상 처리부(220), 판단부(230) 및 제어부(240)를 포함한다.
수집부(210)는 현장의 소정 지점에서 촬영된 영상을 수신하며, 소정 촬영수단으로부터 영상을 수신하기 위한 소프트웨어 모듈(미도시) 또는 상기 영상을 수신하는 스트리밍 서버를 통해 수신할 수 있다. 이때, 수집부(210)는 소정 구간의 제1 지점과 제2 지점에서 촬영된 제1 영상과 제2 영상을 각각 수신한다.
영상 처리부(220)는 제1 영상과 제2 영상으로부터 차량을 검출하여 검출 정보를 생성하고, 해당 차량의 영상으로부터 차량 번호의 문자 인식과 차량의 특징 정보를 추출한다.
여기서, 검출 정보는 차량에 할당된 식별자(아이디), 검출 시간, 차선 정보, 영상 등을 포함한다.
이때, 차량의 특징 정보는 차량의 영상에서 분석하여 획득한 차량의 색상(예: 흰색 등), 종류(예: 화물, 승용, 승합 등), 모델(예: 소나타, 그랜저 등), 형태(예: 크레인) 중 적어도 하나를 포함하거나, 번호판의 색상(예: 흰색/노랑/파랑), 종류(예: 신형/구형/지역), 형태(예: 1행/2행, 문자열 인접관계), 표식(예: 마크(Mark), 문양, 그림 등) 중 적어도 하나를 포함한다.
물론, 차량의 특징 정보는 차량의 특징과 번호판의 특징이 모두 포함된 정보일 수 있다.
또한, 영상 처리부(220)는 검출한 차량의 영상으로부터 차량의 번호판 전체 문자(예를 들어, "52가 1234")를 분석하여 전체 차량 번호를 인식할 수 있고, 개인 정보 보호 등을 고려하여 차량의 번호판의 일부 문자(예를 들어, "52 1234", "52 123", "1234")만을 분석할 수 있다.
판단부(230)는 영상 처리부(220)로부터 인식한 문자 정보와 추출한 특징 정보를 기초로 동일 차량인지 여부를 판단한다.
이때, 판단부(230)는 두 지점 각각의 영상으로부터 인식한 문자 정보와 추출한 특징 정보가 일치하는지 여부를 판단하여 동일 차량을 판단하게 된다.
또한, 판단부(230)는 두 지점에서 검출한 차량들 각각으로부터 인식한 문자 정보를 서로 비교하여, 소정 수 이상의 문자가 일치하거나 소정 수 미만의 문자가 일치하면, 일치하는 문자의 수에 따라 차량들의 특징 정보를 추가적으로 비교하여 동일 차량인지 여부를 판단할 수 있다.
제어부(240)는 수집부(210), 영상 처리부(220) 및 판단부(230)의 동작을 제어하고, 각종 정보를 관리 및 설정하며, 단일 지점에서의 교통 정보, 두 지점 간의 구간 속도, 구간의 평균 속도를 산출하여 제공한다.
또한, 제어부(240)는 영상 처리부(220)를 통해 획득한 차량의 검출 정보와 차량의 특징 정보를 이용하여 교통 정보를 생성할 수 있다.
여기서, 제어부(240)는 15분 주기로 교통 정보를 생성하는데, 필요에 따라 5분, 15분, 10분, 60분, 24시간 단위로 교통 정보(통행량, 차종, 점유율, 대기열 길이, 지점 속도 등)를 산출하여 운영 장치(300)로 제공할 수 있다.
또한, 제어부(240)는 판단부(230)에서 동일 차량으로 분류된 차량의 검출 정보를 기초로 제1 및 제2 지점(예를 들어, 교차로 A, B)에서의 구간 속도를 산출하며, 소정 시간 동안 수집된 복수 차량의 구간 속도를 기초로 구간의 평균 속도를 산출한다.
이때, 제어부(240)는 산술 평균, 기하 평균, 조화 평균 등 다양하게 평균을 산출할 수 있다.
여기서, 제어부(240)는 구간의 평균 속도를 산출하는 경우에, 제1 지점 및 제2 지점에서의 각 차량의 검출 정보를 기초로 차량들의 검출 순서를 판단하고, 검출 순서가 변경된 차량에 대한 속도를 평균 속도 산출에서 제외할 수 있으며, 기존의 평균 속도에 비해 현저하게 높거나, 낮은 차량의 예외 처리를 위한 필터링 기능을 포함할 수 있다.
예를 들어, 제1 지점에서는 차량 #1, #2, #3, #4의 순으로 검출되었으나, 제2 지점에서는 차량 #2, #1, #3, #4의 순으로 검출된 경우, 검출 순서의 변동이 발생한 차량 #1 또는 차량 #2의 데이터를 평균 속도 산출에서 제외시킨다.
또한, 제어부(240)는 기준 차선 또는 기준 차량 등을 선정하여 평균 속도를 산출할 수도 있다. 이를 위해, 제어부(240)는 차선 별 교통 정보, 검출 차량 정보 등을 저장할 수 있는 저장 수단(생략)을 포함할 수 있다.
또한, 제어부(240)는 영상 처리부(220)에서 획득한 검출 정보를 이용하여 구간 속도를 산출하기 위한 각 지점 간 거리를 설정하고, 차량 번호 인식 및 특징 정보를 추출하기 위한 기준 영역을 영상에 설정하고 관리할 수 있다.
운영 장치(300)는 제어부(240)로부터 수신한 교통 정보를 이용하여 현장에 설치된 촬영 수단(100)과 교통 정보 제공 장치(200)의 주변 장치(신호 제어기, 전광판, 등)를 제어하며, 교통 흐름에 대한 시뮬레이션을 통해 최적의 신호 주기 모형을 생성하고 탐색할 수 있다. 이때, 운영 장치(300)는 소정 소프트웨어(예를 들어, vissim 등)를 통해 모형을 생성 및 탐색할 수 있다.
또한, 운영 장치(300)는 교통 정보 제공 장치(200)의 주변 장치로부터 상태 정보를 수집할 수 있으며, 수집된 상태 정보와 교통 정보를 활용하여 관할 구역의 전반적인 교통 상황을 제공할 수 있다.
도 3은 도 1의 시스템을 이용한 영상 기반의 교통 정보 제공 방법을 설명하기 위한 도면이고, 도 4a 내지 도 4d는 도 1에 도시된 교통 정보 제공 장치에 포함된 영상 처리부의 기능을 설명하기 위한 도면이고, 도 5는 도 1에 도시된 교통 정보 제공 장치의 판단부에 대한 동작을 설명하기 위한 도면이다.
먼저, 교통 정보 제공 장치(200)의 수집부(210)는 소정 지점에서 촬영된 영상을 수집한다(S310).
그리고, 영상 처리부(220)는 영상으로부터 차량을 검출하고(S320), 검출한 차량의 번호에 대한 문자를 적어도 하나 이상 인식하며, 차량의 특징 정보를 추출한다(S330).
판단부(230)는 두 지점에서 각각 검출된 차량에 대하여 인식한 문자 정보와 추출한 특징 정보를 기초로 동일 차량인지 여부를 판단한다(S340).
도 4a를 참고하면, 영상 처리부(220)는 영상으로부터 도로를 주행하는 차량을 검출하고, 검출된 차량의 종류(예를 들어, 승용은 빨강색, 트럭은 청색, 버스는 노란색 등) 별로 박스 형태의 표시를 영상에 추가하여 제공할 수 있다.
한편, 제어부(240)는 두 지점(교차로 A와 B) 중 한 지점에서의 검출 정보만을 이용하여 영상 내 기준 영역을 통과하는 차량의 통행량을 산출하여 제공할 수 있다. 물론, 차량의 종류 별로 지점의 통행량을 산출할 수도 있다.
도 4b를 참고하면, 영상 처리부(220)는 차량의 차량번호를 인식하고, 해당 차량의 특징 정보를 추출할 수 있다.
구체적으로, 영상 처리부(220)는 차량이 기준 영역을 통과하는 시점에 차량의 번호판에 포함된 적어도 하나 이상의 문자를 인식하며, 해당 영상을 이용하여 차량의 특징 정보를 추출한다.
또한, 4차선과 같이 다차로의 경우에, 기준 영역에서 일괄적으로 각 차량의 번호판에 대하여 문자를 인식할 수 있다.
영상 처리부(220)는 기준 영역 내 들어온 차량의 번호를 좌측부터 각각 "5474", "2532", "1478"로 인식할 수 있으며, 해당 영상에서 차량의 종류 등의 특징 정보를 추출할 수 있다.
한편, 제어부(240)는 도로 상태와 주변 환경(예: 번화가, 가로등 유/무 등)을 기초로 하나의 카메라가 촬영하는 차선 수, 영상 내 추출 가능한 차량의 특징 정보, 차량 인식이 가능한 차선 수 등을 설정할 수 있다.
도 4c를 참고하면, 영상 처리부(220)는 영상 내 차량의 대기열 길이를 산출하고, 차량의 이동 방향을 추출할 수 있다.
구체적으로, 영상 처리부(220)는 검출한 차량에 식별자를 부여하고, 이를 트랙킹(tracking) 하여, 이동 속도를 산출 및 추정할 수 있다. 또한, 차량들의 검출 정보를 이용하여 차량 대기열의 길이 등을 산출할 수 있다.
도 4d를 참고하면, 영상 처리부(220)는 운영 센터(300)에서 다양한 교통 정보를 디스플레이할 수 있도록 산출한 교통 정보를 제공할 수 있다.
운영 센터(300)는 복수 지점의 영상을 이용하여 차량 검출 및 교통 정보를 수집하여 통합 제공할 수 있다.
판단부(230)는 두 지점에서 검출된 차량들 각각으로부터 인식한 문자 정보를 서로 비교하여, 소정 수 이상의 문자가 일치하는 경우 또는 소정 수 미만의 문자가 일치하면서, 특징 정보가 일치하는 경우에 동일 차량으로 판단할 수 있다.
여기서, 판단부(230)는 주/야간에 따라 부가적으로 이용하는 특징 정보를 상이하게 적용할 수 있다. 예를 들어, 주간인 경우에는 특징 정보로 색상 정보를 포함하고, 야간인 경우에는 특징 정보에서 색상 정보를 제외할 수 있다.
도 5를 참조하면, 판단부(230)는 1번의 경우와 같이, 두 지점의 영상에서 인식한 차량 번호의 문자 6개와 차량의 특징 정보 중에서 차량의 "종류"가 일치하면 동일 차량으로 판단한다. 여기서, "?"는 미인식된 문자를 의미한다.
물론, 미인식된 문자 없이, 차량 번호 전체가 두 지점에 모두 인식되면, 전체 인식된 차량 번호만으로 동일 차량을 판단할 수 있다.
또한, 2번의 경우와 같이, 판단부(230)는 두 지점에서 검출된 차량 번호가 4개만 일치하면, 차량의 특징 정보 중에서 적어도 2가지 요소를 비교하여 동일 차량 여부를 판단한다.
2번 경우, 차량의 특징정보로, "종류"와 "색상"을 활용하여 동일 차량 여부를 판단한다.
또한, 3번의 경우와 같이, 판단부(230)는 제1 지점에서 검출된 차량 번호 "1234"와 제2 지점에서 검출된 차량 번호 "123?" 간에 3개의 문자만 일치하면, 특징 정보 중 적어도 3가지 요소를 비교하여 동일 차량 여부를 판단한다.
또한, 4번 경우와 같이, 판단부(230)는 인식된 문자 개수에 반비례하게 특징 정보의 요소를 추가적으로 늘려, 동일 차량 여부를 판단한다.
이렇게, 판단부(230)가 특징 정보를 활용하여 동일 차량을 판단함으로써, 환경에 강건한 동작을 가능하게 한다. 특히, 주변 시설이나 설치 환경 등에 적합한 특징 정보를 활용하여 동일 차량을 판단할 수 있다.
한편, 제어부(240)에서 수신하는 데이터들 중 비정상적인 데이터를 필터링하여 데이터의 신뢰성을 높일 수도 있다.
제어부(240)는 두 지점에서 각각 검출한 차량이 동일 차량으로 판단한 경우, 차량의 검출 정보를 기초로 두 지점에서의 구간 속도를 산출한다(S350).
또한, 제어부(240)는 소정 시간 동안 수집한 차량별 구간 속도를 기초로 구간의 평균 속도를 산출할 수 있다(S360). 이때, 다양한 데이터 필터링을 통하여 평균 속도의 신뢰성을 높일 수 있다.
한편, 제어부(240)는 산출한 교통 정보와 구간 속도를 운영 장치(300)에 제공하여 종합적인 교통 시스템의 운용을 효과적으로 수행하도록 할 수 있다(S370).
이상과 같은 본 발명에 의하면, 도로의 각 지점에서의 영상을 이용하여 교통 정보를 생성함으로써, 종합적인 교통 상황을 판단하고 신속한 대처를 가능하게 하는 장점이 있다. 특히, 이를 통해 장기적인 플랜의 수립이 가능한 큰 장점도 있다.
더욱이, 두 지점에서 촬영된 제1 및 제2 영상 내 각 차량들의 번호에 대한 문자 정보와 차량 특징 정보를 비교하고, 동일 차량으로 판단된 차량의 검출 정보를 이용하여 두 지점에서의 구간 속도를 산출하여 제공할 수 있는 장점이 있다. 또한, 구간에서 소정 시간 수집된 차량별 구간 속도를 기초로 구간의 평균 속도를 산출하여 제공할 수도 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시 예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허 청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.

Claims (16)

  1. 서로 다른 두 지점에서 촬영된 제1 영상과 제2 영상을 각각 수집하는 수집부;
    상기 제1 영상과 상기 제2 영상으로부터 각각 검출한 차량들의 번호에 대한 문자를 적어도 하나 이상 인식하며, 상기 차량들의 특징을 추출하는 영상 처리부; 및
    상기 검출한 차량들 각각으로부터 인식한 문자 정보와 추출한 특징 정보를 기초로 동일 차량인지 여부를 판단하여 제공하는 판단부
    를 포함하는 영상 기반의 교통 정보 제공 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 판단부는,
    상기 검출한 차량들 각각으로부터 인식한 문자 정보를 서로 비교하여, 소정 수 이상의 문자가 일치하거나 소정 수 미만의 문자가 일치하면,
    일치하는 문자의 수에 따라 상기 차량들의 특징 정보를 추가적으로 비교하여 동일 차량인지 여부를 판단하는 영상 기반의 교통 정보 제공 시스템.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 특징 정보는,
    차량의 종류, 모델, 색상, 형태 중 적어도 하나 또는 차량 번호판의 종류, 색상, 형태, 표식 중 적어도 하나를 포함하는 영상 기반의 교통 정보 제공 시스템.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 동일 차량으로 판단한 경우에, 상기 두 지점에 대한 차량의 검출 정보를 기초로 상기 두 지점 사이의 구간 속도를 산출하여 제공하는 제어부를 더 포함하는 영상 기반의 교통 정보 제공 시스템.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 제어부는,
    복수 차량의 구간 속도를 기초로 소정 시간 동안의 구간의 평균 속도를 산출하는 영상 기반의 교통 정보 제공 시스템.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 복수 차량의 검출 정보를 기초로 상기 두 지점 각각에서의 차량의 검출 순서를 비교하고, 상기 복수 차량 중 상기 검출 순서가 변경된 차량을 필터링하여 상기 평균 속도를 산출하는 영상 기반의 교통 정보 제공 시스템.
  7. 청구항 4에 있어서,
    상기 제어부는,
    복수 차량의 검출 정보와 차량의 특징정보를 이용하여, 구간 속도, 평균 속도, 통행량, 차종, 점유율, 대기열 길이, 지점 속도 중 적어도 하나가 포함된 교통 정보를 산출하는 영상 기반의 교통 정보 제공 시스템.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 교통 정보를 기초로 상기 제1 영상 또는 상기 제2 영상을 촬영하는 촬영 수단의 주변 장치를 제어하며, 상기 주변 장치의 상태 정보와 상기 교통 정보 중 적어도 하나를 이용하여 교통 상황 정보를 제공하는 운영 장치를 더 포함하는 교통 정보 제공 시스템.
  9. 영상 기반의 교통 정보 제공 장치의 교통 정보 제공 방법에 있어서,
    서로 다른 두 지점에서 촬영된 제1 영상과 제2 영상을 각각 수집하는 단계;
    상기 제1 영상과 상기 제2 영상으로부터 각각 검출한 차량들의 번호에 대한 문자를 적어도 하나 이상 인식하며, 상기 차량들의 특징을 추출하는 단계; 및
    상기 검출한 차량들 각각으로부터 인식한 문자 정보와 추출한 특징 정보를 기초로 동일 차량인지 여부를 판단하여 제공하는 단계
    를 포함하는 영상 기반의 교통 정보 제공 방법.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 동일 차량인지 여부를 판단하는 단계는,
    상기 검출한 차량들 각각으로부터 인식한 문자 정보를 서로 비교하여, 소정 수 이상의 문자가 일치하거나 소정 수 미만의 문자가 일치하면,
    일치하는 문자의 수에 따라 상기 차량들의 특징 정보를 추가적으로 비교하여 동일 차량인지 여부를 판단하는 영상 기반의 교통 정보 제공 방법.
  11. 청구항 9에 있어서,
    상기 특징 정보는,
    차량의 종류, 모델, 색상, 형태 중 적어도 하나 또는 차량 번호판의 종류, 색상, 형태, 표식 중 적어도 하나를 포함하는 영상 기반의 교통 정보 제공 방법.
  12. 청구항 9에 있어서,
    상기 동일 차량으로 판단한 경우에, 상기 두 지점에 대한 차량의 검출 정보를 기초로 상기 두 지점 사이의 구간 속도를 산출하여 제공하는 단계를 더 포함하는 영상 기반의 교통 정보 제공 방법.
  13. 청구항 12에 있어서,
    상기 구간 속도를 산출하여 제공하는 단계는,
    복수 차량의 구간 속도를 기초로 소정 시간 동안의 구간의 평균 속도를 산출하는 영상 기반의 교통 정보 제공 방법.
  14. 청구항 13에 있어서,
    상기 구간 속도를 산출하여 제공하는 단계는,
    상기 복수 차량의 검출 정보를 기초로 상기 두 지점 각각에서의 차량의 검출 순서를 비교하고, 상기 복수 차량 중 상기 검출 순서가 변경된 차량을 필터링하여 상기 평균 속도를 산출하는 영상 기반의 교통 정보 제공 방법.
  15. 청구항 12에 있어서,
    복수 차량의 검출 정보와 차량의 특징정보를 이용하여, 구간 속도, 평균 속도, 통행량, 차종, 점유율, 대기열 길이, 지점 속도 중 적어도 하나가 포함된 교통 정보를 산출하는 단계를 더 포함하는 교통 정보 제공 방법.
  16. 청구항 15에 있어서,
    상기 교통 정보를 기초로 상기 제1 영상 또는 상기 제2 영상을 촬영하는 촬영 수단의 주변 장치를 제어하며, 상기 주변 장치의 상태 정보와 상기 교통 정보 중 적어도 하나를 이용하여 교통 상황 정보를 제공하는 단계를 더 포함하는 영상 기반의 교통 정보 제공 방법.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111931768A (zh) * 2020-08-14 2020-11-13 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 一种自适应样本分布的车辆识别方法及系统

Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102382560B1 (ko) 2020-03-20 2022-04-01 구성진 차량번호 인식기반 교통정보 통합 분석지원 시스템
KR102131716B1 (ko) * 2020-03-27 2020-07-08 정병석 차량번호인식 기술을 활용한 영상감시 방법
KR102141781B1 (ko) * 2020-04-06 2020-08-06 주식회사 넥스파시스템 지역적 매칭 방법을 이용한 객체 재식별 장치 및 그 방법
CN111667688B (zh) * 2020-05-06 2021-07-09 北京科技大学 一种基于路面振动信号的综合交通信息解析方法及系统
KR102322909B1 (ko) 2020-06-26 2021-11-04 구성진 객체 동시 병렬인식 기반 도로 모니터링장치
US20230410531A1 (en) * 2020-09-23 2023-12-21 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Determining Correctness of Image Data of Camera System
CN113593227B (zh) * 2021-07-22 2022-06-10 青岛海信网络科技股份有限公司 交通拥堵检测方法及服务器
KR102421705B1 (ko) * 2021-12-20 2022-07-18 렉스젠(주) 객체 재식별을 위한 정보 분석 시스템 및 그에 관한 방법
KR102563147B1 (ko) * 2022-02-18 2023-08-04 렉스젠(주) 교통 신호 제어 시스템 및 그에 관한 방법
WO2023158148A1 (ko) * 2022-02-21 2023-08-24 렉스젠(주) 교통 신호 제어 시스템 및 그에 관한 방법
KR102603740B1 (ko) * 2022-02-21 2023-11-21 렉스젠(주) 교통 신호 제어 시스템 및 그에 관한 방법

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20080082867A (ko) * 2007-03-09 2008-09-12 (주)아이티에스뱅크 차량속도 측정시스템 및 차량속도 측정방법
KR101195248B1 (ko) * 2012-07-18 2012-10-29 주식회사 디아이랩 교통법규 단속장치 및 방법
KR101498461B1 (ko) * 2014-10-31 2015-03-12 건아정보기술 주식회사 구간 속도의 산출이 가능한 차량용 방범 촬영시스템
KR101730398B1 (ko) * 2016-11-16 2017-04-27 렉스젠(주) 차량 정보 관리 시스템 및 그 방법
US20180268238A1 (en) * 2017-03-14 2018-09-20 Mohammad Ayub Khan System and methods for enhancing license plate and vehicle recognition

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20080082867A (ko) * 2007-03-09 2008-09-12 (주)아이티에스뱅크 차량속도 측정시스템 및 차량속도 측정방법
KR101195248B1 (ko) * 2012-07-18 2012-10-29 주식회사 디아이랩 교통법규 단속장치 및 방법
KR101498461B1 (ko) * 2014-10-31 2015-03-12 건아정보기술 주식회사 구간 속도의 산출이 가능한 차량용 방범 촬영시스템
KR101730398B1 (ko) * 2016-11-16 2017-04-27 렉스젠(주) 차량 정보 관리 시스템 및 그 방법
US20180268238A1 (en) * 2017-03-14 2018-09-20 Mohammad Ayub Khan System and methods for enhancing license plate and vehicle recognition

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111931768A (zh) * 2020-08-14 2020-11-13 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 一种自适应样本分布的车辆识别方法及系统

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