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차량을 포함하는 이미지를 처리하는 교통 데이터 프로세서로서,도로변에 설치되고, 단일 이미지 센서를 사용하는 CCTV로부터 적어도 하나의 차량을 포함하는, 경사진 화각의 제1 이미지를 수신하고, 상기 제1 이미지에서 객체를 탐지하여 상기 차량과 관계되는 바운딩 박스와 상기 차량과 관계되는 마스크 매트릭스를 추출하는 객체 탐지 모듈;상기 바운딩 박스 및 상기 마스크 매트릭스를 수신하고, 상기 바운딩 박스 및 상기 마스크 매트릭스에 기초하여 상기 바운딩 박스에서 상기 차량의 제1 방향의 제1 끝점의 제1 좌표와 상기 제1 방향과 직교하는 제2 방향의 제2 끝점의 제2 좌표를 산출하고, 상기 제1 좌표와 상기 제2 좌표에 기초하여 상기 차량의 지상 전면부 좌표 정보를 생성하는 지상 전면부 탐지 모듈; 및상기 지상 전면부 좌표 정보를 상기 차량이 주행하는 도로의 면에 평행한 오버헤드 전면부 좌표 정보로 변환하는 시점 변환 모듈을 포함하는 교통 데이터 프로세서
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제1항에 있어서, 상기 객체 탐지 모듈은 인공 신경망 엔진을 포함하고,상기 인공 신경망 엔진은 상기 제1 이미지에 마스크 R-CNN(region based convolutional neural network)을 적용하여 상기 바운딩 박스와 상기 마스크 매트릭스를 추출하는 교통 데이터 프로세서
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제2항에 있어서, 상기 마스크 행렬은 상기 바운딩 박스에 대응되는 복수의 픽셀들을 포함하고,상기 복수의 픽셀들 중 상기 차량이 존재하는 픽셀들은 제1 값을 가지고, 상기 차량이 존재하지 않는 픽셀들은 상기 제1 값과는 다른 제2 값을 가지는 교통 데이터 프로세서
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제1항에 있어서, 상기 지상 전면부 탐지 모듈은 상기 바운딩 박스와 상기 마스크 매트릭스에 기초하여 상기 제1 이미지 내에서 상기 차량의 전면부와 관계되는 상기 제1 좌표 및 상기 제2 좌표를 산출하고,상기 제1 좌표와 상기 제2 좌표를 상기 도로의 차선 함수에 맵핑하여 상기 지상 전면부 좌표 정보를 생성하는 교통 데이터 프로세서
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제4항에 있어서,상기 마스크 행렬은 상기 바운딩 박스에 대응되는 복수의 픽셀들을 포함하고,상기 복수의 픽셀들 중 상기 차량이 존재하는 픽셀들은 제1 값을 가지고, 상기 차량이 존재하지 않는 픽셀들은 상기 제1 값과는 다른 제2 값을 가지고,상기 차량이 상기 CCTV 방향인 경우에 상기 제1 좌표는 상기 제1 값을 가지는 픽셀들의 상기 제1 방향의 좌표 값들 중 제1 최대 좌표 값에 해당하고, 상기 제2 좌표는 상기 제1 값을 가지는 픽셀들의 상기 제2 방향의 좌표 값들 중 제2 최대 좌표 값에 해당하고,상기 차량이 상기 CCTV 방향이 아닌 경우에 상기 제1 좌표는 상기 제1 값을 가지는 픽셀들의 상기 제1 방향의 좌표 값들 중 제1 최소 좌표 값에 해당하고, 상기 제2 좌표는 상기 제1 값을 가지는 픽셀들의 상기 제2 방향의 좌표 값들 중 제2 최소 좌표 값에 해당하는 교통 데이터 프로세서
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제5항에 있어서, 상기 지상 전면부 탐지 모듈은 상기 제1 좌표와 상기 제2 좌표의 중점을 상기 차선 함수(l(x))에 매핑하여 상기 지상 전면부 좌표 정보를 산출하고,상기 중점은 하기의 수학식 1로 표현되고,[수학식 1]여기서, Mc는 상기 중점을 나타내고, Mh는 상기 제1 좌표를 나타내고, Mv는 하기 제2 좌표를 나타내고, x는 상기 제1 방향의 좌표 값을 나타내고, y는 상기 제2 방향의 좌표 값을 나타내는 교통 데이터 프로세서
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제6항에 있어서, 상기 지상 전면부 좌표 정보는 하기의 수학식 2로 표현되고,[수학식 2]Gtip은 상기 지상 전면부 좌표 정보를 나타내는 교통 데이터 프로세서
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제7항에 있어서,상기 도로에 복수의 차선들이 포함되는 경우, 상기 지상 전면부 탐지 모듈은 상기 복수의 차선들 중 상기 차량에 최인접한 차선을 선택하고, 상기 제1 좌표와 상기 제2 좌표의 중점을 상기 최인접한 차선의 차선 함수에 매핑하는 교통 데이터 처리 회로
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제1항에 있어서,상기 시점 변환 모듈은 상기 지상 전면부 좌표 정보를 변환 행렬에 적용하여 상기 오버헤드 전면부 좌표 정보를 생성하고,상기 변환 행렬은 하기의 수학식3에 의하여 도출되고[수학식 3]여기서, MT는 변환 행렬을 나타내고, xi, yi는 가상의 공간 상의 좌표 값들을 나타내고, i는 상기 제1 이미지에서 상기 바운딩 박스의 네 개의 꼭지점들의 위치를 나타내는 데이터 프로세서
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제9항에 있어서,상기 시점 변환 모듈은 하기의 수학식 4를 이용하여 상기 지상 전면부 좌표 정보를 상기 오버헤드 전면부 좌표 정보로 변환하고,[수학식 4],Gtip은 상기 지상 전면부 좌표 정보를 나타내고, x', y', w'는 하기의 수학식 5에 의하여 산출되고,[수학식 5],여기서 w'가 0이 아니면 w는 w'와 동일하고, w'가 0이면 w는 무한대인 데이터 프로세서
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도로변에 설치되고, 단일 이미지 센서를 사용하여 도로를 운행하는 차량들을 포함하는 경사진 화각의 제1 이미지를 수집하는 적어도 하나의 CCTV; 및상기 제1 이미지에 기초하여 관제 정보를 생성하는 교통 관제 센터를 포함하고, 상기 교통 관제 센터는상기 제1 이미지를 수신하고, 상기 제1 이미지에서 객체인 상기 차량을 탐지하고, 상기 차량의 지상 전면부 좌표 정보를 산출하고, 상기 지상 전면부 좌표 정보를 상기 도로의 면에 평행한 오버헤드 전면부 좌표 정보로 변환하는 교통 데이터 프로세서; 및상기 오버헤드 전면부 좌표 정보에 기초하여 상기 도로상의 교통 데이터를 분석하고, 상기 교통 데이터에 기초하여 상기 관제 정보를 생성하는 통합 제어부를 포함하는 교통 관제 시스템
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제11항에 있어서, 상기 교통 데이터 프로세서는상기 제1 이미지를 수신하고, 상기 제1 이미지에서 객체를 탐지하여 상기 차량과 관계되는 바운딩 박스와 상기 차량과 관계되는 마스크 매트릭스를 추출하는 객체 탐지 모듈;상기 바운딩 박스 및 상기 마스크 매트릭스를 수신하고, 상기 바운딩 박스 및 상기 마스크 매트릭스에 기초하여 상기 바운딩 박스에서 상기 차량의 제1 방향의 제1 끝점의 제1 좌표와 상기 제1 방향과 직교하는 제2 방향의 제2 끝점의 제2 좌표를 산출하고, 상기 제1 좌표와 상기 제2 좌표에 기초하여 상기 차량의 상기 지상 전면부 좌표 정보를 산출하는 지상 전면부 탐지 모듈; 및상기 지상 전면부 좌표 정보를 상기 오버헤드 전면부 좌표 정보로 변환하는 시점 변환 모듈을 포함하는 교통 관제 시스템
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제12항에 있어서,상기 객체 탐지 모듈은 인공 신경망 엔진을 포함하고,상기 인공 신경망 엔진은 상기 제1 이미지에 마스크 R-CNN(region based convolutional neural network)을 적용하여 상기 바운딩 박스와 상기 마스크 매트릭스를 추출하는 교통 관제 시스템
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제12항에 있어서, 상기 지상 전면부 탐지 모듈은 상기 바운딩 박스와 상기 마스크 매트릭스에 기초하여 상기 제1 이미지 내에서 상기 차량의 전면부와 관계되는 상기 제1 좌표 및 상기 제2 좌표를 산출하고,상기 제1 좌표와 상기 제2 좌표를 상기 도로의 차선 함수에 맵핑하여 상기 지상 전면부 좌표 정보를 산출하고,상기 마스크 행렬은 상기 바운딩 박스에 대응되는 복수의 픽셀들을 포함하고,상기 복수의 픽셀들 중 상기 차량이 존재하는 픽셀들은 제1 값을 가지고, 상기 차량이 존재하지 않는 픽셀들은 상기 제1 값과는 다른 제2 값을 가지고,상기 차량이 상기 CCTV 방향인 경우에 상기 제1 좌표는 상기 제1 값을 가지는 픽셀들의 상기 제1 방향의 좌표 값들 중 제1 최대 좌표 값에 해당하고, 상기 제2 좌표는 상기 제1 값을 가지는 픽셀들의 상기 제2 방향의 좌표 값들 중 제2 최대 좌표 값에 해당하고,상기 차량이 상기 CCTV 방향이 아닌 경우에 상기 제1 좌표는 상기 제1 값을 가지는 픽셀들의 상기 제2 방향의 좌표 값들 중 제1 최소 좌표 값에 해당하고, 상기 제2 좌표는 상기 제1 값을 가지는 픽셀들의 상기 제2 방향의 좌표 값들 중 제2 최소 좌표 값에 해당하는 교통 관제 시스템
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제11항에 있어서, 상기 적어도 하나의 CCTV는 유무선 통신을 통하여 상기 제1 이미지를 상기 교통 관제 센터에 제공하는 교통 관제 시스템
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제11항에 있어서, 상기 교통 관제 센터는상기 제1 이미지를 수신하는 데이터 수신 모듈; 및상기 데이터 수신 모듈 및 상기 교통 데이터 프로세서에 연결되어, 상기 교통 데이터 프로세서가 처리할 데이터 및 상기 교통 데이터 프로세서가 처리한 데이터를 저장하는 서버를 더 포함하는 교통 관제 시스템
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도로변에 설치되고, 단일 이미지 센서를 사용하는 CCTV로부터 적어도 하나의 차량을 포함하는, 경사진 화각의 CCTV 이미지를 획득하는 단계;상기 CCTV 이미지에서 객체를 탐지하여 상기 차량과 관계되는 바운딩 박스와 상기 차량과 관계되는 마스크 매트릭스를 추출하는 단계;상기 바운딩 박스 및 상기 마스크 매트릭스에 기초하여 상기 바운딩 박스에서 상기 차량의 지상 전면부 좌표 정보를 산출하는 단계;상기 지상 전면부 좌표 정보를 상기 차량이 주행하는 도로의 면에 평행한 오버헤드 전면부 좌표 정보로 변환하는 단계; 및상기 오버헤드 전면부 좌표 정보에 기초하여 상기 도로와 관련된 교통 데이터를 분석하는 단계를 포함하는 교통 데이터 처리 방법
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