KR100459475B1 - 차종 판단 시스템 및 그 방법 - Google Patents

차종 판단 시스템 및 그 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR100459475B1
KR100459475B1 KR10-2002-0018700A KR20020018700A KR100459475B1 KR 100459475 B1 KR100459475 B1 KR 100459475B1 KR 20020018700 A KR20020018700 A KR 20020018700A KR 100459475 B1 KR100459475 B1 KR 100459475B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
vehicle
image
axles
wheel width
width
Prior art date
Application number
KR10-2002-0018700A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20030080284A (ko
Inventor
임대운
Original Assignee
엘지산전 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 엘지산전 주식회사 filed Critical 엘지산전 주식회사
Priority to KR10-2002-0018700A priority Critical patent/KR100459475B1/ko
Priority to US10/391,782 priority patent/US6897789B2/en
Priority to DE2003114187 priority patent/DE10314187A1/de
Priority to JP2003101899A priority patent/JP2003308591A/ja
Publication of KR20030080284A publication Critical patent/KR20030080284A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR100459475B1 publication Critical patent/KR100459475B1/ko

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/017—Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles
    • G08G1/0175—Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles by photographing vehicles, e.g. when violating traffic rules
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/017—Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/04—Detecting movement of traffic to be counted or controlled using optical or ultrasonic detectors

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
  • Optical Radar Systems And Details Thereof (AREA)
  • Devices For Checking Fares Or Tickets At Control Points (AREA)

Abstract

본 발명은 차종 판단 시스템 및 그 방법에 관한 것으로 특히, 광 센싱 방식으로 차축 개수를 검출함과 아울러 촬영 방식으로 차량의 영상을 획득하여 윤거 및 윤폭을 검출하고 그 차축 개수, 윤거, 윤폭을 분석하여 차종을 판단하도록 함에 목적이 있다. 이러한 목적의 본 발명은 레이저빔을 송수신하여 차량의 진입을 검출하는 차량 검지 레이저 센서(110)와, 레이저짐을 송수신하여 차축 개수를 검출하는 차축 카운트 레이저 센서(120)와, 차량의 후면 영상을 촬영하는 CCD 카메라(130)과, 차량진입이 감지되면 차량후면 영상을 촬영하도록 상기 CCD 카메라(130)를 동작시키고 그 차량후면 영상을 분석하여 차량의 윤거 및 윤폭을 산출한 후 상기 검출한 차축 개수를 참조하여 차종을 판단하는 차종판단 프로세서(140)를 포함하여 구성함을 특징으로 한다.

Description

차종 판단 시스템 및 그 방법{SYSTEM AND METHOD FOR JUDGE THE KIND OF VEHICLE}
본 발명은 지능형 교통 시스템에 관한 것으로 특히, 차종 판단 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
유료 도로에서 요금 징수 시스템은 크게 마그네틱 카드를 이용하는 방식과 무선 통신 장치를 이용하는 전자식 요금 징수 시스템으로 구분할 수 있다.
우선, 마그네틱 카드를 이용한 방식은 유료 도로 진입시 입구 요금소에서 통행권을 발행하고 운행 목적지 출구 요금소에서 통행료를 확인하여 해당 통행료를 징수하는 방식이다.
그리고, 전자식 요금 징수 시스템은 무선 통신을 이용하여 통행료를 지불하는 최첨단 요금 징수 시스템으로 카드를 삽입한 무선 단말기를 장착한 차량이 요금소로 진입하면 요금소 안테나와 차량 단말기 간에 무선으로 정보를 교환하여 카드에서 요금을 징수하는 방식이다.
차량에 장착되는 무선 단말기에는 차종 정보가 기록되어 있고 차종 분류기에서 감지한 차종 정보와 단말기가 송신한 차종 정보를 비교 확인한 후 위반 차량일 경우 카메라를 이용하여 차량의 영상을 촬영하여 통행료 및 부가 통행료를 징수한다.
차량에 장착되는 무선 단말기를 차량 탑제기 또는 영문으로 OBU(On Board Unit)라고 한다.
OBU에 삽입되는 카드는 전자 화폐와 유사한 카드로서 반영구적으로 재충전 사용이 가능하다.
종래의 차종 분류 시스템은 아날로그 보드에 연결되는 답판 센서와, 진입 도로에 설치되어 진입 차량을 감지하는 차량 감지 센서와, 이 차량 감지 센서에서 차량의 진입을 감지한 후 상기 답판 센서의 출력 신호를 분석하여 차량의 윤거, 윤폭, 차축 개수를 측정하고 그 측정 결과에 의해 차종을 판별하여 요금을 정산하는 중앙 처리 장치로 구성된다.
상기 답판 센서는 진입 도로의 바닥에 매설되는 저항 접점식 답판 센서이다.
상기 차량 감지 센서는 진입 도로의 양 옆에 설치되는 광센서이다.
이와같은 종래 시스템의 동작 과정을 설명하면 다음과 같다.
차량이 도로에 진입하는 시점에서 차량 감지 센서는 차량의 진입을 감지하여 중앙 처리 장치에 알린다.
이후, 톨 게이트의 진입 도로에 매설된 답판 센서는 현재 도로에 진입한 차량의 윤거, 윤폭 및 차축 개수를 측정하여 중앙 처리 장치로 전송한다.
상기 답판 센서는 저항 접점과 평형 접점으로 이루어진다.
상기 저항 접점은 차량이 답판 위에 존재하지 않을 경우 일정한 저항을 가지는 특성이 있으므로 답판 센서는 차량 바퀴와 접촉한 면만큼 저항이 줄어드는 원리를 이용하여 타이어의 폭(윤폭)과 좌우 타이어의 거리(윤거)를 측정한다.
그리고, 상기 평형 접점은 차량의 바퀴가 접촉하면 온(ON) 신호를 발생시키고 그렇지 않으면 오프(OFF) 신호를 발생시킨다.
이때, 답판 센서는 일정 거리마다 위치한 다수개의 평형 접점을 이용하여 차량의 전후진을 판별한다.
따라서, 중앙 처리 장치는 차량 감지 센서에서 차량의 진입을 감지한 후 답판 센서가 전송한 차량의 윤폭, 윤거 및 차축 개수를 분석하고 그 분석 결과를 미리 저장되어 있는 차종 구분표를 참조하여 차종을 구분하게 된다.
이후, 중앙 처리 장치는 상기와 같은 동작을 차종이 구분된 차량에 대해 요금 징수 또는 발권을 수행하게 된다.
현재 한국 도로 공사에서 사용중인 차종 분류 기준은 도7의 표와 같다.
그러나, 종래의 기술은 답판 센서를 도로에 매설하여야 함으로 설치시 도로를 훼손시키고 유지 보수시 불편함을 주는 문제점이 있다.
또한, 종래 기술에 적용되는 답판 센서는 접촉식이기 때문에 사용 횟수가 제한됨은 물론 고속으로 주행하는 차량의 차종을 정확히 분류하지 못하는 문제점이 있다.
따라서, 본 발명은 종래의 문제점을 개선하기 위하여 광 센싱 방식으로 차축 개수를 검출함과 아울러 촬영 방식으로 차량의 영상을 획득하여 윤거 및 윤폭을 검출하고 그 차축 개수, 윤거, 윤폭을 분석하여 차종을 구분하도록 창안한 차종 판단 시스템 및 그 방법을 제공함에 목적이 있다.
도1은 본 발명의 일실시예를 위한 차종 판단 시스템의 구성도.
도2는 도1에서 차축 개수의 검출 원리를 보인 예시도.
도3은 도1에서 차종 판단 프로세서의 상세 블록도.
도4는 차량 후면 영상을 보인 예시도.
도5는 차량 후면 영상의 이진화 영상을 보인 예시도.
도6은 본 발명의 다른 실시예를 위한 차종 판단 시스템의 구성도.
도7은 차종 분류표를 보인 표.
* 도면의 주요부분에 대한 부호 설명 *
110 : 차량 검지 레이저 센서 120,620 : 차축 카운트 레이저 센서
130,630 : CCD 카메라 140,640 : 차종 판단 프로세서
141,641 : 중앙 처리 장치 142,642 : 영상 획득 장치
143,643 : 메모리 장치 610 : 차량 검지 광센서
본 발명은 상기의 목적을 달성하기 위하여 광 감지 방식으로 차량 진입을 감지하는 차량 검지 센서와, 광 감지 방식으로 차량의 차축 개수를 감지하는 차축 카운트 센서와, 차량의 후면 영상을 촬영하는 카메라와, 상기 차량 검지 센서가 차량 진입을 감지하면 상기 카메라를 동작시키는 영상 획득 장치와, 이 영상 획득 장치에서 획득한 영상을 분석하여 차량의 윤거 및 윤폭을 산출하고 상기 차축 카운트 센서에서 감지한 차축 개수와 상기에서 산출한 차량의 윤거 및 윤폭을 참조하여 차종을 분류하는 중앙 처리 장치를 구비하여 구성함을 특징으로 한다.
상기 중앙 처리 장치는 영상 획득 장치에서 획득한 영상으로부터 차량의 윤곽선을 검출하는 차량 윤곽선 검출부와, 이 차량 윤곽선 검출부에서의 윤곽선 영상을 임계치와 비교하여 이진화 처리하는 영상 이진화부와, 이 영상 이진화부에서의 이진화 데이터를 분석하여 타이어 영역을 검출하는 타이어 영역 추출부와, 이 타이어 영역 검출부에서 검출한 타이어 영역을 분석하여 양측 타이어의 내/외측 간의 거리(윤거)를 산출함과 아울러 양측 타이어 폭(윤폭)을 산출하는 윤거 윤폭 결정부와, 이 윤거 윤폭 결정부에서 산출한 윤거 및 윤폭과 차축 카운트 센서에서 검출한 차축 개수를 차종 구분표와 비교하여 차종을 판단하는 차종 분류 결정부를 구비하여 구성함을 특징으로 한다.
또한, 본 발명은 상기의 목적을 달성하기 위하여 차량 진입을 감지하면 차량의 영상을 획득하는 단계와, 상기에서 진입한 차량의 차축 개수를 카운트하는 단계와, 상기에서 획득한 영상을 분석하여 차량의 윤거, 윤폭을 결정하는 단계와, 상기에서 획득한 차축 개수, 윤거 및 윤폭을 차종 분류표와 비교하여 차종을 판단하는 단계로 이루어짐을 특징으로 한다.
이하, 본 발명을 도면에 의거 상세히 설명하면 다음과 같다.
도1은 본 발명의 일실시예를 위한 차종 분류 시스템의 구성도로서 이에 도시한 바와 같이, 차량 검지 레이저빔을 상하 방향으로 송수신하여 차량 진입을 감지하는 차량 검지 레이저 센서(110)와, 차축 카운트 레이저빔을 수평 방향으로 송수신하여 차축 개수를 검출하는 차축 카운트 레이저 센서(120)와, 차량의 후면 영상을 촬영하기위한 CCD 카메라(130)과, 상기 차량 검지 레이저 센서(110)에서 차량 진입을 검출하면 차량 후면 영상을 촬영하도록 상기 CCD 카메라(130)를 동작시키고 그 차량 후면 영상을 분석하여 차량의 윤거 및 윤폭을 산출한 후 상기 차축 카운트 레이저 센서(120)에서 검출한 차축 개수를 참조하여 차종을 판단하는 차종 판단 프로세서(140)로 구성한다.
상기 차종 판단 프로세서(140)는 차량 후면 영상을 저장하기 위한 메모리 장치(143)와, 차량 검지 레이저 센서(110)가 차량 진입을 검출하면 CCD 카메라(130)를 동작시키고 그 CCD 카메라(130)에서 촬영한 영상을 상기 메모리 장치(143)에 저장시키는 영상 획득 장치(142)와, 상기 메모리 장치(143)에 저장된 영상을 분석하여 차량의 윤거 및 윤폭을 산출하고 통신 포트(144)를 통해 차축 카운트 레이저 센서(120)에서 입력된 차축 개수와 상기에서 산출한 윤거 및 윤폭을 차종 분류표와 비교하여 차종을 판단하는 중앙 처리 장치(141)로 구성한다.
상기 차종 판단 프로세서(140)는 도3의 상세 블록도와 같이 구성한다.
상기 영상 획득 장치(142)는 차량 검지 레이저 센서(110)에서 차량 진입을 검출하면 CCD 카메라(130) 및 조명(STB)를 동작시키는 트리거 보드(311)와, 상기 CCD 카메라(130)에서 촬영한 영상을 메모리 장치(143)에 저장시키는 프레임 그래버(Frame Grabber)(312)로 구성된다.
상기 중앙 처리 장치(141)는 메모리 장치(143)에 저장된 영상으로부터 차량의 윤곽선을 검출하는 차량 윤곽선 검출부(321)와, 이 차량 윤곽선 검출부(321)에서의 윤곽선 영상을 임계치와 비교하여 이진화 처리하는 영상 이진화부(322)와, 이 영상 이진화부(322)에서의 이진화 데이터를 분석하여 타이어 영역을 검출하는 타이어 영역 추출부(323)와, 이 타이어 영역 검출부(323)에서 검출한 타이어 영역을 분석하여 양측 타이어의 내/외측 간의 거리(윤거)를 산출함과 아울러 양측 타이어 폭(윤폭)을 산출하는 윤거 윤폭 결정부(324)와, 차축 검지 레이저 센서(120)에서 검출한 차축 개수 데이터를 수신하는 통신부(325)와, 상기 윤거 윤폭 결정부(324)에서 산출한 윤거 및 윤폭과 상기 통신부(325)에서 수신한 차축 개수를 차종 구분표 저장부(330)에 저장되어 있는 차종 구분표와 비교하여 차종을 판단하는 차종 분류 결정부(324)로 구성한다.
이와같이 구성한 본 발명의 일실시예에 대한 동작 및 작용 효과를 설명하면 다음과 같다.
차종 판단 프로세서(140)는 차량 검지 레이저 센서(110)에서 차량 진입을 검출함과 동시에 차축 카운트 레이저 센서(120)를 동작시킨다.
상기 차축 카운트 레이저 센서(120)는 차량 검지 레이저 센서(110)의 검지 영역으로 차량이 진입할 때부터 진출할 때까지 통과된 차량의 차축 개수를 계측한다.
상기 차축 카운트 레이저 센서(120)는 도2의 예시도에 도시한 바와 같이, Y축을 따라 일정한 간격으로 레이저 빔을 발생시켜 그 발생된 레이저 빔이 차량에서 반사되어 수신될 때까지의 시간을 계측하고 그 계측된 시간으로부터 차량까지의 거리를 측정한다.
만일, 차축 카운트 레이저 센서(120)로부터 레이저 빔이 발생된 후 정해진 시간 내에 상기 차축 카운트 레이저 센서(120)에 물체에서 반사된 레이저 빔이 수신되지 않는 경우 차종 판단 프로세서(140)는 도로 상에 차량이 존재하지 않는다고 판단하고 이 경우 거리를 최대 측정 거리()로 설정한다.
즉 차종 판단 프로세서(140)는 물체에서 반사되어 수신되는 레이저 신호의 특성이 도2의 예시도와 같이 각각의 상황에 따라 서로 다름을 이용하여 도로, 차축, 차량 본체 등으로 구분한다.
또한, 차량 검지 레이저 센서(110)가 차량이 검지 영역에서 진출함을 검출하면 차종 판단 프로세서(140)는 영상 획득 장치(142)가 CCD 카메라(130) 및 조명(STB)을 작동시켜 차량의 후면 영상을 촬영시키고 그 촬영된 차량의 후면 영상을 메모리 장치(143)에 저장시킨다. 즉, 상기 영상 획득 장치(142)는 차량 검지 레이저 센서(110)가 차량이 검지 영역에서 진출함을 검출하면 트리거 보드(311)가 CCD 카메라(130) 및 조명(STB)를 동작시키고 프레임 그래버(312)가 상기 CCD 카메라(130)에서 촬영한 영상을 메모리 장치(143)에 저장시킨다.
상기 CCD 카메라(130)가 촬영한 차량의 후면 영상은 도4의 예시도와 같다.
이에 따라, 중앙 처리 장치(141)는 메모리 장치(143)에 저장된 영상을 분석하여 차량의 윤거 및 윤폭을 산출하고 통신 포트(144)를 통해 차축 카운트 레이저 센서(120)에서 입력된 차축 개수와 상기에서 산출한 윤거 및 윤폭을 차종 분류표와 비교하여 차종을 판단하게 된다.
이러한 동작을 수행하는 중앙 처리 장치(141)를 구성하는 차량 윤곽선 검출부(321), 영상 이진화부(322), 타이어 영역 추출부(323), 윤거 윤폭 결정부(324), 통신부(325) 및 차종 분류 결정부(326)의 상세 동작을 설명하면 다음과 같다.
상기 차량 윤곽선 검출부(321)는 메모리 장치(143)에 저장된 차량의 후면 영상으로부터 차량의 윤곽선을 추출한다. 즉, 차량 윤곽선 검출부(321)는 차량의 후면 영상을 모서리 강조 커널과 회선 연산에 의해 차량 윤곽선을 찾는다.
이때, 모서리 강조는 영상 특징 추출의 예비 단계로 사용되며 모서리 강조 커널로는 [수학식 1]과 같은 sobel 커널을 사용한다.
,
그리고, 회선으부터 찾은 모서리의 크기는 [수학식 2]와 같은 연산으로 계산한다.
또한, 방향은 [수학식 3]과 같은 연산에 의해 계산한다.
상기 영상 이진화부(322)는 윤곽선 영상을 임계치와 비교하여 이진화한다.
상기 임계치는 무매개 변수의 하나로서, 비교적 고속이고 계산이 정확하다고 알려진 Otsu의 알고리즘을 예로 들수 있다.
이차원 영상에서 좌표(x,y)에서의 화소값을 f(x,y)로 표현하고 이치화를 위한 임계값을 T라 하면 f(x,y)의 이진화된 결과값 g(x,y)는 [수학식 4]와 같은 연산에 의해 구할 수 있다.
상기와 같은 과정으로 이진화된 영상은 도5의 예시도와 같다.
상기 타이어 영역 추출부(323)는 이진화된 차량의 윤곽 영상으로부터 타이어의 모양과 특징으로 기반으로 좌우 타이어 영역을 분리해 낸다.
즉, 차량의 바퀴는 차량에서 가장 하단에 위치하고 있으므로 전체 영상의 하단 영역에서 반타원 모양의 타이어를 찾는다.
이 경우, 반타원 모양의 타이어를 찾기 위해서는 반타원의 기하학적 특징을 이용하거나 또는 형판을 이용하는 형판 정합 알고리즘을 사용한다.
상기 윤거 윤폭 결정부(324)는 상기에서 분리된 타이어 영역을 참조하여 윤거 및 윤폭을 결정한다.
이때, 윤거는 좌측 타이어의 외측에서 우측 타이어의 내측까지의 윤거1, 좌측 타이어의 내측에서 우측 타이어의 외측까지의 윤거2를 산출하고 윤폭은 좌우측 타이어 각각의 윤폭1, 윤폭2를 산출한다.
상기 차종 분류 결정부(326)는 통신부(325)를 이용하여 차축 카운트 레이저 센서(120)로부터 수신한 통과 차량의 차축 개수와 윤거 윤폭 결정부(324)에서 산출한 윤거, 윤폭을 차종 구분표 저장부(330)에 저장되어 있는 도7의 표와 차종 구분표와 비교하여 해당 차종을 판별한다.
한편, 본 발명의 다른 실시예로서 도1의 차량 검지 레이저 센서(110)를 차량 검지 광센서로 대치하고 차량 진입시 차량의 전면 영상을 촬영하여 윤거 및 윤폭을 측정하도록 구성할 수 있다.
즉, 본 발명의 다른 실시예를 위한 차종 판별 시스템은 도6의 구성도에 도시된 바와 같이, 차량 검지 광센서(610), 차축 카운트 레이저 센서(620), 차량의 전면 영상을 촬영하기 위한 CCD 카메라(630) 및 차종 판별 프로세서(640)로 구성한다.
상기 차량 검지 광센서(610)는 도로 양옆에 설치된다.
상기 차종 판별 프로세서(640)는 중앙 처리 장치(641), 영상 획득 장치(642) 및 메모리 장치(643)로 구비하여 일실시예와 동일하게 구성한다.
이러한, 본 발명의 실시예에서는 차량 검지 광센서(610)가 차량 진입을 검출하면 영상 획득 장치(642)가 CCD 카메라(630)를 작동시켜 차량의 전면 영상을 촬영한 후 메모리 장치(643)에 저장시키게 된다.
이에 따라, 중앙 처리 장치(641)가 일실시예에서와 동일한 과정으로 차량의 윤거 및 윤폭을 산출한 후 차축 카운트 레이저 센서(620)에서 측정한 통과 차량의 차축 개수를 도7의 차종 분류표와 비교하여 차종을 판단하게 된다.
상기에서 상세히 설명한 바와 같이 본 발명은 광센싱 방식으로 통과 차량의 차축 개수를 검출함과 아울러 차량의 전면 또는 후면 영상을 촬영하여 윤거 및 윤폭을 산출함으로써 고속 주행 차량의 차종 판단이 가능함은 물론 종래 기술과 같이 센서를 매설할 필요가 없이 도로 훼손을 방지할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 비접촉 방식의 장치를 사용하여 차종을 판단하기 때문에 유지 보수가 간편함은 물론 사용 기한을 연장시킬 수 있는 효과가 있다.

Claims (7)

  1. 차량 진입 또는 진출을 감지하는 차량 검지 수단과,
    차량의 차축 개수을 검출하는 차축 카운트 수단과,
    차량의 진입 또는 진출이 감지된 시점에서 차량의 전면 또는 후면 영상을 촬영하는 영상 촬영 수단과,
    상기 획득된 차량 영상을 분석하여 차량의 윤거 및 윤폭을 산출하고 상기에서 검출한 차축 개수와 상기에서 산출한 차량의 윤거 및 윤폭을 참조하여 차종을 분류하는 차종 판단 수단을 구비하여 구성함을 특징으로 하는 차종 판단 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 차량 검지 수단은 광 센싱 방식으로 구성함을 특징으로 하는 차종 판단 시스템.
  3. 제1항에 있어서, 차축 카운트 수단은 광 센싱 방식으로 구성함을 특징으로 하는 차종 판단 시스템.
  4. 제1항에 있어서, 차량의 진입 또는 진출이 검출된 시점에서 영상 촬영 수단을 구동시키기 위한 영상 획득 구동 수단을 포함하여 구성함을 특징으로 하는 차종 판단 시스템.
  5. 제1항에 있어서, 차종 판단 수단은
    촬영 영상으로부터 차량의 윤곽선을 검출하는 차량 윤곽선 검출부와,
    상기 윤곽선 영상을 임계치와 비교하여 이진화 처리하는 영상 이진화부와,
    상기 이진화 데이터를 분석하여 타이어 영역을 검출하는 타이어 영역 추출부와,
    상기에서 검출한 타이어 영역을 분석하여 양측 타이어의 내/외측 간의 거리(윤거)를 산출함과 아울러 양측 타이어 폭(윤폭)을 산출하는 윤거 윤폭 결정부와,
    상기 윤거 및 윤폭과 차축 카운트 센서에서 검출한 차축 개수를 차종구분 정보와 비교하여 차종을 판단하는 차종 분류 결정부를 구비하여 구성함을 특징으로 하는 차종 판단 시스템.
  6. 광 센싱 방식으로 통과 차량의 차축 개수를 카운트하는 제1 단계와,
    통과 차량의 전면 또는 후면 영상을 획득하는 제2 단계와,
    상기 획득한 영상을 분석하여 타이어의 윤거, 윤폭을 산출하는 제3 단계와,
    상기에서 획득한 차축 개수, 윤거 및 윤폭을 차종 분류표와 비교하여 차종을 판단하는 단계로 이루어짐을 특징으로 하는 차종 판단 방법.
  7. 제6항에 있어서, 윤거 및 윤폭을 산출하는 제3 단계는
    차량 영상으로부터 윤곽선 영상을 검출하여 이진화하는 과정과,
    상기 이진화 영상에서 타이어 영역을 검출하여 윤거 및 윤폭을 산출하는 과정으로 이루어짐을 특징으로 하는 차종 판단 방법.
KR10-2002-0018700A 2002-04-04 2002-04-04 차종 판단 시스템 및 그 방법 KR100459475B1 (ko)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR10-2002-0018700A KR100459475B1 (ko) 2002-04-04 2002-04-04 차종 판단 시스템 및 그 방법
US10/391,782 US6897789B2 (en) 2002-04-04 2003-03-20 System for determining kind of vehicle and method therefor
DE2003114187 DE10314187A1 (de) 2002-04-04 2003-03-28 System zum Bestimmen der Art eines Fahrzeugs und Verfahren hierzu
JP2003101899A JP2003308591A (ja) 2002-04-04 2003-04-04 車両種類判断システム及びその方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR10-2002-0018700A KR100459475B1 (ko) 2002-04-04 2002-04-04 차종 판단 시스템 및 그 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20030080284A KR20030080284A (ko) 2003-10-17
KR100459475B1 true KR100459475B1 (ko) 2004-12-03

Family

ID=28673075

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR10-2002-0018700A KR100459475B1 (ko) 2002-04-04 2002-04-04 차종 판단 시스템 및 그 방법

Country Status (4)

Country Link
US (1) US6897789B2 (ko)
JP (1) JP2003308591A (ko)
KR (1) KR100459475B1 (ko)
DE (1) DE10314187A1 (ko)

Families Citing this family (62)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040167861A1 (en) 2003-02-21 2004-08-26 Hedley Jay E. Electronic toll management
US7970644B2 (en) * 2003-02-21 2011-06-28 Accenture Global Services Limited Electronic toll management and vehicle identification
AT412595B (de) * 2003-05-20 2005-04-25 Joanneum Res Forschungsgmbh Berührungsloses achszählsystem für den strassenverkehr
KR100799333B1 (ko) * 2003-12-26 2008-01-30 재단법인 포항산업과학연구원 주차 관제용 차종 판별 장치 및 그 방법
JP2006046935A (ja) * 2004-07-30 2006-02-16 Matsushita Electric Ind Co Ltd 測距光学装置、測距方法、測距システム、車載用撮像装置および車載用運転支援装置
KR100625678B1 (ko) * 2004-11-01 2006-09-20 하이테콤시스템(주) 차량 검지시스템
WO2006057363A1 (ja) * 2004-11-26 2006-06-01 Honda Motor Co., Ltd. 車両用灯体検査装置および検査方法
CN101763662B (zh) 2005-06-10 2013-06-12 埃森哲环球服务有限公司 电子车辆识别的***和方法
US20100226580A1 (en) * 2005-12-01 2010-09-09 Innovative American Technology Inc. System and method for increased gamma/neutron detection
US8247781B2 (en) 2005-12-01 2012-08-21 Innovative American Technology, Inc. Fabrication of a high performance neutron detector with near zero gamma cross talk
US8330115B2 (en) * 2005-12-01 2012-12-11 Innovative American Technology, Inc. High performance neutron detector with near zero gamma cross talk
US8242476B2 (en) 2005-12-19 2012-08-14 Leddartech Inc. LED object detection system and method combining complete reflection traces from individual narrow field-of-view channels
US20070211248A1 (en) * 2006-01-17 2007-09-13 Innovative American Technology, Inc. Advanced pattern recognition systems for spectral analysis
US8504415B2 (en) * 2006-04-14 2013-08-06 Accenture Global Services Limited Electronic toll management for fleet vehicles
US8600656B2 (en) 2007-06-18 2013-12-03 Leddartech Inc. Lighting system with driver assistance capabilities
EP2158579B1 (en) 2007-06-18 2014-10-15 Leddartech Inc. Lighting system with traffic management capabilities
GB0717233D0 (en) * 2007-09-05 2007-10-17 Trw Ltd Traffic monitoring
CA2857826C (en) 2007-12-21 2015-03-17 Leddartech Inc. Detection and ranging methods and systems
US8723689B2 (en) 2007-12-21 2014-05-13 Leddartech Inc. Parking management system and method using lighting system
DE102008035424A1 (de) * 2008-07-30 2010-02-11 Siemens Ag Österreich Kamerasystem zur Aufnahme bewegter Objekte
PL2306425T3 (pl) * 2009-10-01 2011-12-30 Kapsch Trafficcom Ag Urządzenie i sposób detekcji osi kół
PT2306428E (pt) * 2009-10-01 2012-02-06 Kapsch Trafficcom Ag Dispositivos e métodos para determinação do sentido, da velocidade e/ou da distância entre viaturas
EP2517189B1 (en) 2009-12-22 2014-03-19 Leddartech Inc. Active 3d monitoring system for traffic detection
CN103518230B (zh) * 2011-03-14 2017-02-22 加州大学评议会 用于车辆分类的方法和***
US8908159B2 (en) 2011-05-11 2014-12-09 Leddartech Inc. Multiple-field-of-view scannerless optical rangefinder in high ambient background light
CA2839194C (en) 2011-06-17 2017-04-18 Leddartech Inc. System and method for traffic side detection and characterization
PT2538239E (pt) * 2011-06-21 2014-02-11 Kapsch Trafficcom Ag Método e dispositivo para deteção de rodas
KR101281131B1 (ko) * 2011-09-22 2013-07-01 한국건설기술연구원 교통계측시스템 및 이를 이용한 교통파라미터 획득방법
EP2820632B8 (en) 2012-03-02 2017-07-26 Leddartech Inc. System and method for multipurpose traffic detection and characterization
CN102637361A (zh) * 2012-04-01 2012-08-15 长安大学 一种基于视频的车型判别方法
US20140278030A1 (en) * 2013-03-14 2014-09-18 Harman International Industries, Incorported Automobile traffic detection system
EP2793041A1 (en) * 2013-04-15 2014-10-22 Nederlandse Organisatie voor toegepast -natuurwetenschappelijk onderzoek TNO Assured vehicle absolute localisation
JP2014215719A (ja) * 2013-04-23 2014-11-17 株式会社東芝 車種判定装置
CN103337175A (zh) * 2013-06-22 2013-10-02 太仓博天网络科技有限公司 一种基于实时视频流的车型识别***
CN103528531A (zh) * 2013-10-29 2014-01-22 山东理工大学 小型车车辆参数的物联网图像智能检测***
KR101516579B1 (ko) * 2013-12-10 2015-05-06 대보정보통신 주식회사 차량 감지장치 및 그 방법
FR3018940B1 (fr) * 2014-03-24 2018-03-09 Survision Systeme de classification automatique de vehicules automobiles
CN104183133B (zh) * 2014-08-11 2016-06-15 广州普勒仕交通科技有限公司 一种采集和传输道路交通流动态信息的方法
DE102014012285A1 (de) * 2014-08-22 2016-02-25 Jenoptik Robot Gmbh Verfahren und Achsenzähl-Vorrichtung zur berührungslosen Achsenzählung eines Fahrzeugs sowie Achsenzählsystem für den Straßenverkehr
CN107003406B (zh) 2014-09-09 2019-11-05 莱达科技股份有限公司 检测区的离散化
CN104574978B (zh) * 2014-11-21 2017-07-25 深圳市金溢科技股份有限公司 一种车辆抓拍方法、控制设备及***
US10178740B2 (en) 2015-02-05 2019-01-08 Philips Lighting Holding B.V. Road lighting
GB201503855D0 (en) * 2015-03-06 2015-04-22 Q Free Asa Vehicle detection
JP7140453B2 (ja) 2015-08-21 2022-09-21 スリーエム イノベイティブ プロパティズ カンパニー 光学活性物品上に配置された記号内へのデータのエンコード
WO2017061650A1 (ko) * 2015-10-08 2017-04-13 주식회사 넥스파시스템 전후면 카메라모듈을 적용한 영상해석 기반의 lpr 시스템
CN105608907A (zh) * 2016-03-11 2016-05-25 昆山市工研院智能制造技术有限公司 一种车辆检测***
CN107388926A (zh) * 2016-05-16 2017-11-24 中国科学院沈阳自动化研究所 电气设备绕线长度无线检测装置及检测方法
JP6750967B2 (ja) * 2016-06-09 2020-09-02 株式会社東芝 車種判別装置および車種判別方法
TW201804159A (zh) * 2016-07-25 2018-02-01 原相科技股份有限公司 測速方法以及測速裝置
CN106441529A (zh) * 2016-08-30 2017-02-22 山西万立科技有限公司 一种基于视频图像技术的车型识别与作弊诊断***
JP6893334B2 (ja) * 2017-02-28 2021-06-23 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 軸重計測装置および軸重計測方法
BR102017006860A2 (pt) * 2017-04-03 2018-10-30 Compsis Computadores E Sist Industria E Comercio Ltda sistema para detecção automática de categorias de veículos por análise da imagem de perfil longitudinal
KR102093237B1 (ko) * 2017-10-31 2020-03-25 (주)노바코스 비접촉식 자동 차량 감지기를 이용한 차종 분류시스템
EP3506153A1 (en) * 2017-12-28 2019-07-03 Canon Kabushiki Kaisha Information processing apparatus, system, method, and non-transitory computer-readable storage medium
US10970941B2 (en) * 2018-10-26 2021-04-06 Raytheon Company All seeing one camera system for electronic tolling
KR102270883B1 (ko) 2019-04-29 2021-06-30 한국도로공사 교통 정보 수집 시스템 및 그의 구동 방법
CN110232827B (zh) * 2019-05-27 2021-08-10 武汉万集信息技术有限公司 自由流收费车型识别方法、装置及***
CN110849327B (zh) * 2019-11-12 2021-12-24 阿波罗智联(北京)科技有限公司 拍摄盲区的长度确定方法、装置以及计算机设备
CN111783638B (zh) * 2020-06-30 2023-09-01 山东鼎高信息技术有限公司 一种检测车辆轮轴数及车型识别的***、方法
CN111896967A (zh) * 2020-07-30 2020-11-06 合肥市极点科技有限公司 一种基于激光测距仪测量机动车轴距的测量装置
CN112629713B (zh) * 2020-10-22 2022-09-30 北京工业大学 一种将传感器数据对应车型检测的方法
KR102670759B1 (ko) * 2023-07-20 2024-06-04 (주)센서리움 양방향 교통 경보의 제어를 위한 장치, 시스템 및 방법

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0830893A (ja) * 1994-07-19 1996-02-02 Omron Corp 車種判別装置及び有料エリア管理装置
JPH1186185A (ja) * 1997-09-03 1999-03-30 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 車種判別装置

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2645310B1 (fr) * 1989-03-31 1991-06-21 Elsydel Procede d'identification d'objets en mouvement, notamment de vehicules, et systemes pour sa mise en oeuvre
CA2132515C (en) * 1992-03-20 2006-01-31 Glen William Auty An object monitoring system
DE4304298A1 (de) * 1993-02-15 1994-08-18 Atlas Elektronik Gmbh Verfahren zum Klassifizieren von einen vorgegebenen Wegpunkt passierenden Fahrzeugen
KR970049929A (ko) * 1995-12-30 1997-07-29 김광호 디지탈 방식을 이용한 차종 분류 방법 및 그에 따른 장치
JP3314686B2 (ja) * 1997-09-18 2002-08-12 トヨタ自動車株式会社 車両最短停止距離予測方法および車両最短停止距離予測装置
US6195019B1 (en) * 1998-01-20 2001-02-27 Denso Corporation Vehicle classifying apparatus and a toll system
WO2001003953A2 (en) * 1999-07-12 2001-01-18 Geomat Insights, Llc Wireless remote tire parameter measurement method and apparatus

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0830893A (ja) * 1994-07-19 1996-02-02 Omron Corp 車種判別装置及び有料エリア管理装置
JPH1186185A (ja) * 1997-09-03 1999-03-30 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 車種判別装置

Also Published As

Publication number Publication date
DE10314187A1 (de) 2003-10-30
US20030189500A1 (en) 2003-10-09
US6897789B2 (en) 2005-05-24
KR20030080284A (ko) 2003-10-17
JP2003308591A (ja) 2003-10-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR100459475B1 (ko) 차종 판단 시스템 및 그 방법
AU2015352462B2 (en) Method of controlling a traffic surveillance system
WO2016143750A1 (ja) 車両諸元計測装置、車種判別装置、車両諸元計測方法及びプログラム
JP6678552B2 (ja) 車種判別装置および車種判別方法
KR101937604B1 (ko) 타이어 패턴 판정 장치, 차종 판별 장치, 타이어 패턴 판정 방법 및 프로그램
Di et al. Forward Collision Warning system based on vehicle detection and tracking
KR101819568B1 (ko) 전기차 및 하이패스 인식에 따른 주차 관리 시스템 운영 방법
WO2002052523A1 (fr) Procede et appareil de surveillance de vehicule
JP3541774B2 (ja) 車種判別システム
JPS61213998A (ja) 車種判別装置
KR100459479B1 (ko) 차종 판별 장치 및 방법
JP2851355B2 (ja) 車種判別装置
JPH08235489A (ja) 車種判別装置
JPH1063987A (ja) 車種判別装置
KR100285568B1 (ko) 영상처리를 이용한 차종 분류방법
KR20010111202A (ko) 안전벨트 미착용 단속 시스템 및 그 방법
CN113128264A (zh) 一种车辆区域确定方法、装置及电子设备
KR100446964B1 (ko) 차종 판별 장치
JPH03276070A (ja) 速度計測機能付き車番自動読取装置
KR102654570B1 (ko) 컴퓨터 비전 기반의 차종 인식을 위한 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독가능 저장 매체
JP7038475B2 (ja) 車両検出装置および車両検出方法
JPH07325947A (ja) 料金収受システム
JP2507582B2 (ja) ナンバプレ―ト検出装置
KR20170132539A (ko) 노면표시 분류 시스템 및 방법
JPH04354100A (ja) 通行券発行機

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment
FPAY Annual fee payment
LAPS Lapse due to unpaid annual fee