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CCTV 영상 분석을 통한 통행정보 추정 장치 및 방법(Method and Apparatus for Estimating Traffic Information Using CCTV Image Analysis)

  • 기술번호 : KST2018005654
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 실시예들은 원근 시점에서 촬영된 도로 영상의 일부 영역을 평면 시점의 영상으로 변환하고, 평면 시점의 영상으로부터 추출된 모션 벡터를 기반하여 통행정보를 추정함으로써, 차선별로 상이한 차량의 통행량 및 차량의 통행속도를 추정하여 정확한 교통정보를 수집할 수 있는 통행정보 추정 장치 및 방법을 제공한다.
Int. CL G08G 1/056 (2006.01.01) G08G 1/017 (2006.01.01) H04N 5/14 (2006.01.01) H04N 7/18 (2006.01.01) G06K 9/48 (2006.01.01) G06T 7/20 (2017.01.01)
CPC G08G 1/056(2013.01) G08G 1/056(2013.01) G08G 1/056(2013.01) G08G 1/056(2013.01) G08G 1/056(2013.01) G08G 1/056(2013.01)
출원번호/일자 1020160142854 (2016.10.31)
출원인 연세대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2018-0047116 (2018.05.10) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2016.10.31)
심사청구항수 13

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 변혜란 대한민국 서울특별시 서대문구
2 김지혜 대한민국 서울특별시 서대문구
3 이지혜 대한민국 서울특별시 서대문구
4 임광용 대한민국 서울특별시 서대문구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인우인 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 ***, *층(역삼동, 중평빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 산학협력단 서울특별시 서대문구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2016.10.31 수리 (Accepted) 1-1-2016-1057845-56
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2017.10.16 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2017.12.06 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2018-0009504-04
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2018.01.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0044711-35
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2018.02.20 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-0174536-65
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2018.02.20 수리 (Accepted) 1-1-2018-0174535-19
7 등록결정서
Decision to grant
2018.07.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0495995-39
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
컴퓨팅 디바이스에 의한 통행정보 추정 방법에 있어서,원근 시점에서 촬영된 도로 영상을 입력받는 과정;상기 도로 영상의 일부 영역을 평면 시점의 영상으로 변환하는 과정;상기 평면 시점의 영상으로부터 모션 벡터를 추출하는 과정; 및상기 추출된 모션 벡터에 기반하여 통행정보를 추정하는 과정을 포함하며,상기 통행정보를 추정하는 과정은, (i) 도로 유형별로 규정된 차선의 실제 점선 길이, (ii) 상기 차선의 실제 점선 길이에 해당하는 픽셀값, 및 (iii) 상기 모션 벡터들의 평균 크기값에 해당하는 픽셀값의 관계를 이용하여 상기 모션 벡터들의 평균 크기값을 산출하여 차량의 절대적인 통행속도를 추정하는 것을 특징으로 하는 통행정보 추정 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 도로 영상은 도로변에 설치된 CCTV로부터 획득된 영상인 것을 특징으로 하는 통행정보 추정 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 도로 영상의 일부 영역을 상기 평면 시점의 영상으로 변환하는 과정은, 가상의 소실점에 기반하여 상기 도로 영상에 역 원근 변환(Inverse Perspective Mapping, IPM) 방식이 적용될 영역을 설정하고, 상기 IPM 방식이 적용될 영역에 상기 IPM 방식을 적용하는 것을 특징으로 하는 통행정보 추정 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 도로 영상의 일부 영역은 차량이 통과하는 복수의 차로를 포함하는 것을 특징으로 하는 통행정보 추정 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 평면 시점의 영상으로부터 모션 벡터를 추출하는 과정은, 광학 흐름(Optical Flow) 방식을 이용하는 것을 특징으로 하는 통행정보 추정 방법
6 6
제1항에 있어서,상기 평면 시점의 영상으로부터 모션 벡터를 추출하는 과정은, 상기 평면 시점의 영상에 블록을 설정하여 상기 블록 내부에 있는 픽셀들에서의 모션 벡터를 추출하는 것을 특징으로 하는 통행정보 추정 방법
7 7
제6항에 있어서,상기 블록 내부에 있는 픽셀들은 기 설정된 간격을 갖는 그리드(Grid) 형식으로 지정되는 것을 특징으로 하는 통행정보 추정 방법
8 8
제6항에 있어서,상기 추출된 모션 벡터에 기반하여 통행정보를 추정하는 과정은, 상기 블록 내부에서 발생할 수 있는 최대 모션 벡터의 개수를 산출하고, 상기 최대 모션 벡터의 개수가 시작 임계값 이상이면 차가 지나가기 시작했다고 판단하고, 상기 최대 모션 벡터의 개수가 종료 임계값 이상이면 차가 지나갔다고 판단하는 것을 특징으로 하는 통행정보 추정 방법
9 9
삭제
10 10
삭제
11 11
제1항에 있어서,상기 추출된 모션 벡터에 기반하여 통행정보를 추정하는 과정은, 상기 모션 벡터들의 평균 크기값 및 상기 평면 시점의 영상의 초당 프레임 수(Frames Per Second, FPS)로부터 차량의 통행속도를 추정하는 것을 특징으로 하는 통행정보 추정 방법
12 12
원근 시점에서 촬영된 도로 영상을 입력받는 영상 입력부;상기 도로 영상의 일부 영역을 평면 시점의 영상으로 변환하는 영상 변환부;상기 평면 시점의 영상으로부터 모션 벡터를 추출하는 모션 벡터 추출부; 및상기 추출된 모션 벡터에 기반하여 통행정보를 추정하는 통행정보 추정부를 포함하며,상기 통행정보 추정부는,(i) 도로 유형별로 규정된 차선의 실제 점선 길이, (ii) 상기 차선의 실제 점선 길이에 해당하는 픽셀값, 및 (iii) 상기 모션 벡터들의 평균 크기값에 해당하는 픽셀값의 관계를 이용하여 상기 모션 벡터들의 평균 크기값을 산출하여 차량의 절대적인 통행속도를 추정하는 것을 특징으로 하는 통행정보 추정 장치
13 13
제12항에 있어서,상기 영상 변환부는,상기 도로 영상의 일부 영역을 가상의 소실점에 기반하여, 차량이 통과하는 복수의 차로를 포함하는 평면 시점의 영상으로 변환하는 것을 특징으로 하는 통행정보 추정 장치
14 14
제12항에 있어서,상기 모션 벡터 추출부는 상기 평면 시점의 영상에 블록을 설정하여 상기 블록 내부에 있는 픽셀들에서의 모션 벡터를 추출하고,상기 통행정보 추정부는,상기 블록 내부에서 발생할 수 있는 최대 모션 벡터의 개수를 산출하고, 상기 최대 모션 벡터의 개수가 시작 임계값 이상이면 차가 지나가기 시작했다고 판단하고, 상기 최대 모션 벡터의 개수가 종료 임계값 이상이면 차가 지나갔다고 판단하는 것을 특징으로 하는 통행정보 추정 장치
15 15
삭제
16 16
프로세서에 의해 실행 가능한 컴퓨터 프로그램 명령어들을 포함하는 비일시적(Non-Transitory) 컴퓨터 판독 가능한 매체에 기록된 통행정보 추정을 위한 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 컴퓨터 프로그램 명령어들이 컴퓨팅 디바이스의 프로세서에 의해 실행되는 경우에,원근 시점에서 촬영된 도로 영상을 입력받는 과정;상기 도로 영상의 일부 영역을 평면 시점의 영상으로 변환하는 과정;상기 평면 시점의 영상으로부터 모션 벡터를 추출하는 과정; 및상기 추출된 모션 벡터에 기반하여 통행정보를 추정하는 과정을 포함한 동작들을 수행하며,상기 통행정보를 추정하는 과정은, (i) 도로 유형별로 규정된 차선의 실제 점선 길이, (ii) 상기 차선의 실제 점선 길이에 해당하는 픽셀값, 및 (iii) 상기 모션 벡터들의 평균 크기값에 해당하는 픽셀값의 관계를 이용하여 상기 모션 벡터들의 평균 크기값을 산출하여 차량의 절대적인 통행속도를 추정하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 고려대학교 산학협력단 정보통신방송연구개발사업 Deep Learning 기반의 보행자 안전 지원 스마트카 비전 기술의 개발