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도로에 기설치된 CCTV를 이용하여 안개를 검지하는 시스템에 있어서, 도로 동영상을 획득하도록 CCTV를 이용하여 도로 영상을 실시간 촬영하는 실시간 영상 촬영부;상기 도로 영상을 정지 영상(Still Image)으로 변환하는 정지영상 변환부;상기 정지 영상에 웨이블릿 패킷 알고리즘을 적용하여 상기 정지 영상으로부터 특징벡터(Feature Vector)를 추출하고, 상기 추출된 특징벡터의 흩어짐 정도에 상응하는 분산값(Variance)을 계산하는 영상 처리부; 및상기 영상 처리부에서 계산된 분산값과 기설정된 임계값을 비교하여 상기 분산값이 기설정된 임계값보다 작은 경우, 안개가 발생한 것으로 판별하는 안개 판별부를 포함하되, 상기 웨이블릿 패킷 알고리즘은 상기 정지 영상을 프레임 단위로 식별하고, 전체 웨이블릿 패킷 노드 중에서 상기 정지 영상의 특징을 가장 잘 표현하는 노드를 특징벡터로 선택하여 추출하고, 상기 추출된 특징벡터의 분산값은 고주파 부분과 저주파 부분으로 구분하여 표시되며, 상기 안개 판별부는 상기 분산값의 고주파 부분과 저주파 부분의 차이가 상대적으로 작은 경우에 안개가 발생한 것으로 판별하는 것을 특징으로 하는 CCTV 영상을 이용한 안개 검지 시스템
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제1항에 있어서, 상기 영상 처리부는,상기 CCTV로부터 촬영된 영상이 컬러 영상인 경우, 상기 컬러 영상을 그레이 변환하여 흑백 영상으로 변환하는 흑백영상 변환부;상기 흑백 영상에 웨이블릿 패킷 알고리즘을 적용하여 웨이블릿 패킷 변환하는 웨이블릿 패킷 변환부;상기 변환된 웨이블릿 패킷의 대각선 방향 특징벡터를 추출하는 특징벡터 추출부; 및상기 추출된 대각선 방향 특징벡터의 흩어짐 정도에 대응하는 분산값을 계산하는 분산값 계산부를 포함하는 CCTV 영상을 이용한 안개 검지 시스템
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제1항에 있어서,상기 안개 판별부에서 상기 계산된 분산값과 비교하기 위한 임계값은 제1 내지 제5 임계값(제1 임계값 003e# 제5 임계값)을 포함하는 CCTV 영상을 이용한 안개 검지 시스템
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제4항에 있어서,상기 제1 내지 제5 임계값이 저장되고, 상기 제1 내지 제5 임계값에 각각 대응하는 시정거리 정보가 저장된 안개정보 DB를 추가로 포함하는 CCTV 영상을 이용한 안개 검지 시스템
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제5항에 있어서, 상기 안개 판별부는 상기 계산된 분산값이 제1 임계값보다 작고 제2 임계값보다 큰 경우, 시정거리 2 내지 4㎞의 연무(Haze)로 판별하는 것을 특징으로 하는 CCTV 영상을 이용한 안개 검지 시스템
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제5항에 있어서,상기 안개 판별부는 상기 계산된 분산값이 제2 임계값보다 작고 제3 임계값보다 큰 경우, 시정거리 1 내지 2㎞의 박무(Mist)로 판별하는 것을 특징으로 하는 CCTV 영상을 이용한 안개 검지 시스템
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제5항에 있어서,상기 안개 판별부는 상기 계산된 분산값이 제3 임계값보다 작고 제4 임계값보다 큰 경우, 시정거리 200m 내지 1㎞의 안개(Fog)로 판별하는 것을 특징으로 하는 CCTV 영상을 이용한 안개 검지 시스템
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제5항에 있어서,상기 안개 판별부는 상기 계산된 분산값이 제4 임계값보다 작고 제5 임계값보다 큰 경우, 시정거리 40m 내지 200m의 짙은 안개(Think Fog)로 판별하는 것을 특징으로 하는 CCTV 영상을 이용한 안개 검지 시스템
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제5항에 있어서,상기 안개 판별부는 상기 계산된 분산값이 제5 임계값보다 작은 경우, 시정거리 40m 이하의 농밀한 안개(Dense Fog)로 판별하는 것을 특징으로 하는 CCTV 영상을 이용한 안개 검지 시스템
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제1항에 있어서,상기 안개 판별부에서 안개가 발생한 것으로 판별한 경우, 도로 이용자 또는 관리자에게 유선 또는 무선으로 안개 정보를 제공하는 안개정보 제공부를 추가로 포함하는 CCTV 영상을 이용한 안개 검지 시스템
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도로에 기설치된 CCTV를 이용하여 안개를 검지하는 방법에 있어서, a) 도로 동영상을 획득하도록 CCTV를 이용하여 도로 영상을 실시간 촬영하는 단계;b) 상기 도로 영상을 정지 영상(Still Image)으로 변환하는 단계;c) 상기 정지 영상에 웨이블릿 패킷 알고리즘을 적용하여 상기 정지 영상으로부터 특징벡터(Feature Vector)를 추출하고, 상기 추출된 특징벡터의 흩어짐 정도에 상응하는 분산값(Variance)을 계산하는 단계; 및d) 상기 계산된 분산값과 기설정된 임계값을 비교하여 상기 분산값이 기설정된 임계값보다 작은 경우, 안개가 발생한 것으로 판별하는 단계를 포함하되,상기 c) 단계의 웨이블릿 패킷 알고리즘은 상기 정지 영상을 프레임 단위로 식별하고, 전체 웨이블릿 패킷 노드 중에서 상기 정지 영상의 특징을 가장 잘 표현하는 노드를 특징벡터로 선택하여 추출하고, 상기 분산값은 고주파 부분과 저주파 부분으로 구분하여 표시되며, 상기 d) 단계는 상기 분산값의 고주파 부분과 저주파 부분의 차이가 상대적으로 작은 경우에 안개가 발생한 것으로 판별하는 것을 특징으로 하는 CCTV 영상을 이용한 안개 검지 방법
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제12항에 있어서, e) 상기 안개가 발생한 것으로 판별한 경우, 도로 이용자 또는 관리자에게 안개 정보를 제공하는 단계를 추가로 포함하는 CCTV 영상을 이용한 안개 검지 방법
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제12항에 있어서, 상기 c) 단계는,c-1) 상기 정지 영상이 컬러 영상인 경우 흑백 영상으로 그레이 변환하는 단계;c-2) 웨이블릿 패킷 알고리즘을 적용하여 상기 흑백 영상을 웨이블릿 패킷 변환하는 단계;c-3) 상기 변환된 웨이블릿 패킷으로부터 대각선 방향 특징벡터를 추출하는 단계; 및c-4) 상기 추출된 대각선 방향 특징벡터의 흩어짐 정도에 상응하는 분산값을 계산하는 단계를 포함하는 CCTV 영상을 이용한 안개 검지 방법
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제12항에 있어서,상기 d) 단계의 임계값은 제1 내지 제5 임계값(제1 임계값 003e# 제5 임계값)을 포함하며, 도로의 시정거리는 상기 제1 내지 제5 임계값에 각각 대응하는 것을 특징으로 하는 CCTV 영상을 이용한 안개 검지 방법
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