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공중에서 촬영된 도로 영상을 분석하여 해당 영상에 포함된 차량을 검출하고 검출된 차량을 인덱싱하는 차량 검출부;상기 도로 영상을 분석하여 해당 영상에 포함된 차선을 검출하는 차선 검출부;상기 차량 검출부에서 검출되어 인덱싱된 차량과 상기 차선 검출부에서 검출된 차선을 기초로 상기 도로 상의 교통류를 분석하는 교통류 분석부; 및상기 차량 검출부에서 검출되어 인덱싱된 차량 가운데 차로를 변경하는 차량을 기 설정된 기준에 따라 타입별로 분류하고, 상기 분류된 차량 가운데 특정 타입의 차량에 대해 상기 교통류 분석부에서 분석된 교통류를 기초로 행태를 분석하는 차량 행태 분석부를 포함하고,상기 차량 검출부는, 도로 영상을 그레이 스케일(Grey Scale) 영상으로 변환하고, 해당 영상의 그레이 값 분포를 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)로 모델링하여 제1 임계값을 산출하는 제1 임계값 산출부; 상기 제1 임계값을 기초로 상기 도로 영상을 이진화(binarization)하는 제1 이진화부; 상기 이진화된 영상에 대해 모폴로지(mophology) 연산을 수행하여 해당 영상에 포함된 노이즈를 제거하는 제1 노이즈제거부; 연속된 영역에 포함된 픽셀의 수를 기초로 상기 노이즈가 제거된 영상에서 차량을 검출하여 인덱싱하는 제1 검출부; 현재 영상 프레임에서 검출된 차량의 경로를 예측하여 다음 영상 프레임에서 검출된 차량과 연관시키는 칼만필터; 및 검출된 차량의 BBOX(Boundary Box)의 크기가 한 차로의 크기보다 큰 경우, 이전 프레임 또는 이후 프레임에서 검출된 차량과 비교하여 차량을 분리하고 중심(Centroid) 값을 조정하는 후처리부를 포함하고,상기 차량 행태 분석부는, 상기 차로를 변경하는 차량을 차로 변경 시 선행과 후행 차량이 있는 타입, 후행 차량만 있는 타입, 선행 차량만 있는 타입 및 선행과 후행 차량이 없는 타입으로 분류하고, 선행과 후행 차량이 있는 타입 및 후행 차량만 있는 타입의 차량에 대해 행태를 분석하는 것을 특징으로 하는 차량 행태 분석 시스템
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제1항에 있어서, 상기 차선 검출부는기 설정된 제2 임계값을 기초로 상기 도로 영상을 이진화하는 제2 이진화부;상기 이진화된 영상에 대해 가우시안 블러(Gaussian blur) 연산을 수행하여 해당 영상에 포함된 노이즈를 제거하는 제2 노이즈제거부; 및연속된 영역에 포함된 픽셀의 수를 기초로 상기 노이즈가 제거된 영상에서 차선을 검출하는 제2 검출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 행태 분석 시스템
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제3항에 있어서, 상기 제2 검출부는불연속 차선이 검출된 경우, 각 차선의 중심(centroid)을 산출하고, 기 설정된 좌표 범위 내에 중심이 위치하는 차선을 동일 차선으로 식별하고, 동일 차선으로 식별된 불연속 차선을 연결하여 차선을 검출하는 것을 특징으로 하는 차량 행태 분석 시스템
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제1항에 있어서, 상기 교통류 분석부는차선을 이루는 평균 픽셀 수를 기초로 한 픽셀 당 실제 길이를 산출하고, 상기 한 픽셀 당 실제 길이를 기초로 상기 차량 검출부에서 검출된 차량의 위치, 속도, 가감속도 및 주변 차량과의 간격 가운데 적어도 하나 이상을 산출하는 것을 특징으로 하는 차량 행태 분석 시스템
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제5항에 있어서, 상기 교통류 분석부는상기 차선 검출부에서 검출된 차선의 좌표를 기초로 상기 차량의 X,Y 좌표를 산출하고, 상기 차량의 위치 변화를 기초로 속도를 산출하며, 상기 산출된 속도를 기초로 해당 차량의 가감속도를 산출하며, 상기 차량의 바운더리 박스(Boundary Box)를 기초로 선행 차량 및 후행 차량 과의 간격을 산출하는 것을 특징으로 하는 차량 행태 분석 시스템
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제1항에 있어서, 상기 차량 행태 분석부는 분석 대상 타입의 차량에 대해 차량의 공주 거리 및 차량의 안전 가감속도 가운데 적어도 하나를 기초로 위험 운전 여부를 판정하되, 상기 분석 대상 타입의 차량이 차로 변경 시 후행 차량과 공주 거리 이내 일 경우 또는 평균 공주 시간 이후 후행 차량의 감속도가 안전 감속도보다 큰 경우 위험 운전으로 판정하는 것을 특징으로 하는 차량 행태 분석 시스템
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차량 검출부가 공중에서 촬영된 도로 영상을 분석하여 해당 영상에 포함된 차량을 검출하고 검출된 차량을 인덱싱하는 단계;차선 검출부가 상기 도로 영상을 분석하여 해당 영상에 포함된 차선을 검출하는 단계;교통류 분석부가 상기 차량 검출부에서 검출되어 인덱싱된 차량과 상기 차선 검출부에서 검출된 차선을 기초로 상기 도로 상의 교통류를 분석하는 단계;차량 행태 분석부가 상기 차량 검출부에서 검출되어 인덱싱된 차량 가운데 차로를 변경하는 차량을 기 설정된 기준에 따라 타입별로 분류하는 단계; 및차량 행태 분석부가 상기 분류된 차량 가운데 특정 타입의 차량에 대해 상기 교통류 분석부에서 분석된 교통류를 기초로 행태를 분석하는 단계를 포함하고,상기 차량 검출부가 차량을 검출하고 인덱싱하는 단계는, 상기 차량 검출부가 상기 도로 영상을 그레이 스케일 영상으로 변환하고, 해당 영상의 그레이 값 분포를 가우시안 혼합 모델로 모델링하여 제1 임계값을 산출하는 단계; 상기 차량 검출부가 상기 제1 임계값을 기초로 상기 도로 영상을 이진화(binarization)하는 단계; 상기 차량 검출부가 상기 이진화된 영상에 대해 모폴로지(mophology) 연산을 수행하여 해당 영상에 포함된 노이즈를 제거하는 단계; 상기 차량 검출부가 연속된 영역에 포함된 픽셀의 수를 기초로 상기 노이즈가 제거된 영상에서 차량을 검출하여 인덱싱하는 단계; 및 상기 차량 검출부가 현재 영상 프레임에서 검출된 차량의 경로를 예측하여 다음 영상 프레임에서 검출된 차량과 연관시키는 단계를 포함하며,상기 차량 검출부는 검출된 차량의 BBOX(Boundary Box)의 크기가 한 차로의 크기보다 큰 경우, 이전 프레임 또는 이후 프레임에서 검출된 차량과 비교하여 차량을 분리하고 중심(Centroid) 값을 조정하고,상기 차량 행태 분석부가 차량의 행태를 분석하는 단계는, 상기 차량 행태 분석부가 상기 차로를 변경하는 차량을 차로 변경 시 선행과 후행 차량이 있는 타입, 후행 차량만 있는 타입, 선행 차량만 있는 타입 및 선행과 후행 차량이 없는 타입으로 분류하는 단계; 및 상기 차량 행태 분석부가 선행과 후행 차량이 있는 타입 및 후행 차량만 있는 타입의 차량에 대해 행태를 분석하는 단계를 포함하는 차량 행태 분석 방법
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제9항에 있어서, 상기 차선 검출부가 차선을 검출하는 단계는상기 차선 검출부가 기 설정된 제2 임계값을 기초로 상기 도로 영상을 이진화하는 단계;상기 차선 검출부가 상기 이진화된 영상에 대해 가우시안 블러(Gaussian blur) 연산을 수행하여 해당 영상에 포함된 노이즈를 제거하는 단계; 및상기 차선 검출부가 연속된 영역에 포함된 픽셀의 수를 기초로 상기 노이즈가 제거된 영상에서 차선을 검출하는 단계를 포함하는 차량 행태 분석 방법
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제9항에 있어서, 상기 교통류 분석부가 교통류를 분석하는 단계는한 픽셀 당 실제 길이를 기초로 상기 차량 검출부에서 검출된 차량의 위치, 속도, 가감속도 및 주변 차량과의 간격 가운데 적어도 하나 이상을 산출하는 차량 행태 분석 방법
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제9항에 있어서, 상기 차량 행태 분석부가 차량의 행태를 분석하는 단계는분석 대상 타입의 차량이 차로 변경 시 후행 차량과 공주 거리 이내 일 경우 또는 평균 공주 시간 이후 후행 차량의 감속도가 안전 감속도보다 큰 경우 위험 운전으로 판정하는 차량 행태 분석 방법
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