KR100699596B1 - Image processing alarm system for automatically sensing unexpected accident at railroad crossing - Google Patents
Image processing alarm system for automatically sensing unexpected accident at railroad crossing Download PDFInfo
- Publication number
- KR100699596B1 KR100699596B1 KR1020040045483A KR20040045483A KR100699596B1 KR 100699596 B1 KR100699596 B1 KR 100699596B1 KR 1020040045483 A KR1020040045483 A KR 1020040045483A KR 20040045483 A KR20040045483 A KR 20040045483A KR 100699596 B1 KR100699596 B1 KR 100699596B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- image
- alarm
- railroad crossing
- image processing
- detection
- Prior art date
Links
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims abstract description 69
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 103
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims abstract description 32
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 11
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims abstract description 10
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 29
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 9
- 239000002131 composite material Substances 0.000 claims description 7
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 6
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 5
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 claims description 3
- 238000013459 approach Methods 0.000 claims description 2
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 abstract description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 abstract description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 14
- 230000008859 change Effects 0.000 description 11
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 11
- 238000005315 distribution function Methods 0.000 description 10
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 230000034994 death Effects 0.000 description 3
- 231100000517 death Toxicity 0.000 description 3
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 230000007257 malfunction Effects 0.000 description 2
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000001627 detrimental effect Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 230000001939 inductive effect Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B61—RAILWAYS
- B61L—GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
- B61L29/00—Safety means for rail/road crossing traffic
- B61L29/24—Means for warning road traffic that a gate is closed or closing, or that rail traffic is approaching, e.g. for visible or audible warning
- B61L29/28—Means for warning road traffic that a gate is closed or closing, or that rail traffic is approaching, e.g. for visible or audible warning electrically operated
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B61—RAILWAYS
- B61L—GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
- B61L15/00—Indicators provided on the vehicle or train for signalling purposes
- B61L15/0018—Communication with or on the vehicle or train
- B61L15/0027—Radio-based, e.g. using GSM-R
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B61—RAILWAYS
- B61L—GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
- B61L15/00—Indicators provided on the vehicle or train for signalling purposes
- B61L15/0045—Destination indicators, identification panels or distinguishing signs on the vehicles
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B61—RAILWAYS
- B61L—GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
- B61L15/00—Indicators provided on the vehicle or train for signalling purposes
- B61L15/009—On-board display devices
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B61—RAILWAYS
- B61L—GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
- B61L2205/00—Communication or navigation systems for railway traffic
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
- G08B21/18—Status alarms
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B3/00—Audible signalling systems; Audible personal calling systems
- G08B3/10—Audible signalling systems; Audible personal calling systems using electric transmission; using electromagnetic transmission
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B5/00—Visible signalling systems, e.g. personal calling systems, remote indication of seats occupied
- G08B5/22—Visible signalling systems, e.g. personal calling systems, remote indication of seats occupied using electric transmission; using electromagnetic transmission
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N7/00—Television systems
- H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Train Traffic Observation, Control, And Security (AREA)
Abstract
본 발명은 철도 건널목 돌발상황 자동감지 영상처리경보장치에 관한 것으로서 다중 영상분석 및 처리에 의하여 자동으로 철도 건널목에서의 인명 및 차량운행에 의한 각종 위해요소를 발생 즉시 감지할 수 있도록 하고, 철도 건널목에서의 인접도로, 보행자, 여러 가지 기상조건 등의 주변 환경에 의한 각종 위해요소들을 집중 감시할 수 있도록 하기 위하여, 촬상장치, 영상분배장치, 영상변환장치, 영상처리장치, 경보제어기, 복합 검지 수집장치, 무선전송장치 및 차상장치로 구성되어, 안정되고 정확한 동작을 보장하기 위한 다중의 논리함수 연산을 수행하는 영상처리장치와 철도 건널목 돌발상황 자동감지 영상처리 경보장치의 연동에 의한 철도 건널목 돌발상황 자동감지 영상처리경보장치를 제공한다. The present invention relates to an automatic detection image processing alarm device for a railroad crossing accident situation, and automatically detects various hazards caused by life and vehicle operation at a railroad crossing by multiple image analysis and processing, and at a railroad crossing In order to monitor various hazards caused by the surrounding environment such as adjacent roads, pedestrians, and various weather conditions, the image pickup device, the image distribution device, the image conversion device, the image processing device, the alarm controller, the complex detection collection device , Consisting of wireless transmission device and onboard device, automatically detects railroad crossing accident situation by interlocking image processing device and image processing device that performs multiple logical function calculations to ensure stable and accurate operation. A sensing image processing alarm device is provided.
철도 건널목, 영상처리, 경보Railroad Crossing, Image Processing, Alarm
Description
도 1은 본 발명에 따른 철도 건널목 돌발상황 자동감지 영상처리경보장치의 블록구성도, 1 is a block diagram of a railroad crossing accident automatic detection image processing alarm system according to the present invention,
도 2는 본 발명에 따른 철도 건널목과 차상장치 간 무선통신 흐름을 나타낸 도면, 2 is a view showing a wireless communication flow between railroad crossings and onboard devices according to the present invention;
도 3은 본 발명에 따른 철도 건널목 내 촬상장치 배치도, 3 is a layout view of the imaging device within the railroad crossing according to the present invention;
도 4는 본 발명에 따른 철도 건널목 돌발상황 자동감지를 위한 주야간 상태판단 영상처리 제어흐름도, 4 is a day and night state determination image processing control flow diagram for automatic detection of railroad crossing accident situation according to the present invention,
도 5는 본 발명에 따른 철도 건널목 돌발상황 자동감지를 위한 바닥정보 갱신 영상처리 제어흐름도, 5 is a flow chart of floor information update image processing for automatic railroad crossing accident detection according to the present invention;
도 6은 본 발명의 영상처리 결과, 감지대상의 유무에 따른 주파수 분포도.6 is a frequency distribution diagram according to the result of the image processing, the presence or absence of the sensing object of the present invention.
* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 *Explanation of symbols on the main parts of the drawings
10 : 관리실/상황지령실 20 : 기존 제어기10: management room / situation command room 20: existing controller
30 : 점유물체 검지장치 40 : 가변정보표지30: occupant detection device 40: variable information label
100 : 제어부 110 : 촬상장치100
120 : 영상분배장치 130 : 영상변환장치120: video distribution device 130: video conversion device
140 : 영상처리장치 150 : 경보제어기140: image processing device 150: alarm controller
160 : 복합검지수집장치 170 : 무선전송장치160: complex detection collecting device 170: wireless transmission device
180 : 차상장치(상행) 182 : 차상장치(하행)180: Onboard device (up) 182: Onboard device (down)
C : 촬상장치(CCD Camera)C: CCD Camera
RT : 무선전송장치 (Radio frequency Transmitter)RT: Radio Frequency Transmitter
NTSC : NTSC 방식의 영상신호 규격NTSC: NTSC video signal standard
본 발명은 철도 건널목 경보장치에 관한 것으로서, 특히 철도 건널목에서 발생하는 돌발상황을 영상처리에 의하여 자동으로 감지하고 이를 경보하기 위한 철도 건널목 돌발상황 자동감지 영상처리경보장치에 관한 것이다. 본 발명은 다중 영상분석 및 처리에 의하여 자동으로 철도 건널목에서의 인명 및 차량운행에 의한 각종 위해요소를 발생 즉시 감지할 수 있도록 하고, 철도 건널목에서의 인접도로, 보행자, 여러 가지 기상조건 등의 주변 환경에 의한 각종 위해요소들을 집중 감시할 수 있도록 하기 위하여, 촬상장치, 영상분배장치, 영상변환장치, 영상처리장치, 경보제어기, 복합 검지 수집장치, 무선전송장치 및 차상장치로 구성되어, 안정되고 정 확한 동작을 보장하기 위한 다중의 논리함수 연산을 수행하는 영상처리장치와 철도 건널목 돌발상황 자동감지 영상처리 경보장치의 연동에 의한 철도 건널목 돌발상황 자동감지 영상처리경보장치를 제공한다. BACKGROUND OF THE
현재의 철도 건널목에서의 돌발상황은 열차 운행정보 및 수동경보장치에 의하여 운영 및 관리되고 있으나, 기존의 무인 건널목에서의 돌발상황에 차량 운전원의 육안전방주시 및 안전속도 감속에 있어서도 돌발상황에 실시간으로 대응하기에는 인원 및 설비적 측면으로 미흡한 상황이다. Current accidents at railroad crossings are operated and managed by train operation information and manual alarm system.However, accidents at unmanned railroad crossings can be used in real time when accidents occur in land safety and deceleration of safety speed. To respond, the situation is insufficient in terms of personnel and facilities.
또한, 건널목에 카메라를 설치하여 그 영상을 실시간으로 기관사에게 송수신하는 장치가 고안되고 있으나, 기관사가 수신한 철도 건널목의 영상을 눈으로 확인하고 돌발상황 여부를 판단하여, 그에 따라 실시간으로 대응하기에는 시간적으로 매우 촉박할 뿐만 아니라, 기관사의 주 임무가 열차의 안전운행에 있음으로 하여, 실시간으로 전송되는 철도 건널목의 영상으로 지속적으로 주시하여 돌발상황에 대비하는 것은 현실적으로는 불가능한 일이다. In addition, a device has been devised to transmit and receive the image to the engineer in real time by installing a camera on the crosswalk, but it is necessary to check the image of the railroad crossing received by the operator visually and to determine whether it is a sudden situation and to respond in real time accordingly. Not only is it very urgent, but the main task of the engineer is in the safe operation of the train, so it is impossible to realistically keep an eye on the railroad crossing image transmitted in real time to prepare for a sudden situation.
뿐만 아니라, 단순한 모션 캡쳐 등의 영상처리기법에 의하여 철도 건널목 내의 물체존재 여부를 자동으로 판단하는 일반적인 영상검지기법의 경우에는 철도 건널목에서의 인접도로, 보행자, 여러 가지 기상조건 등의 주변 환경에 의한 각종 위해요소들을 집중 감시하는데 있어서, 오작동 및 과작동이 빈번하게 발생함으로써, 오히려 이를 복구하는데 많은 시간이 소요되는 문제점이 있었다. In addition, in the case of the general image detection method that automatically determines the presence of an object in a railroad crossing by image processing techniques such as simple motion capture, it is determined by the surrounding environment such as adjacent roads, pedestrians, and various weather conditions. In intensive monitoring of various hazards, malfunctions and overoperations frequently occur, and therefore, there is a problem in that it takes a long time to recover them.
한편, 본 발명의 출원인에 의하여 2002년 9월 7일자로 공동 출원된 대한민국특허출원 제2002-0054058호 '지하철/철도 승강장 돌발상황 자동감지 영상처리경보 시스템 및 방법'에는 철도 건널목의 돌발상황에 대하여 이를 즉시 자동으로 감지하고 경보하는 고도의 영상처리기법에 의한 경보시스템이 개시되어 있다. On the other hand, Korean Patent Application No. 2002-0054058, filed jointly filed on September 7, 2002 by the applicant of the present invention 'automatic detection image processing alarm system and method of subway / railway platform accident situation' for the accident situation of railroad crossings An alarm system using a highly advanced image processing technique that automatically detects and alerts this immediately is disclosed.
상기 선출원에 의한 영상처리를 이용한 감지정보의 추출방식은 Trip-line을 이용하는 방식과 이동체의 움직임을 추적하는 Tracking방식으로 크게 2가지로 나눌 수 있다. 이를 간략히 설명하면 다음과 같다. Extraction of the sensed information using the image processing by the prior application can be divided into two types, a trip-line method and a tracking method for tracking the movement of the moving object. Briefly described as follows.
첫째, Trip-line 방식의 알고리즘의 경우에는 일반적으로 영상에서 감시하고자하는 영역의 중앙에 trip-line을 설치하여, 설치된 trip-line의 영역 내에서 기준영상과 현재의 감시영역 영상과의 Gray level의 차나 특징 값의 변화를 분석하여 점유정보를 산출한다.First, in the case of the trip-line algorithm, the trip-line is generally installed in the center of the area to be monitored in the image, and the gray level between the reference image and the current surveillance area image is set within the installed trip-line area. Occupancy information is calculated by analyzing differences or feature values.
이 방식은 주어진 영역에 대한 처리만을 하므로 계산량이 적고 알고리즘도 상대적으로 복잡하지 않다. Trip-line 방식의 감지 알고리즘의 결과로 나온 정보는 1차적으로 감지대상의 존재 여부에 관한 정보이고, 이 정보를 이용하여 감지대상의 점유율 등에 의한 크기를 직접 구할 수 있고 두개의 trip-line을 이용하여 감지대상의 이동 변이량을 구할 수 있다. This method only handles a given region, so the computation is small and the algorithm is relatively complex. The information resulting from the trip-line detection algorithm is primarily information on the presence or absence of a detection target. Using this information, the size of the detection target can be directly obtained and the two trip-lines can be used. It is possible to obtain the shift amount of the target to be detected.
하지만, 이 방식은 정해진 위치에서의 이동체의 움직임 밖에는 알 수 없으므로, 환경요인 등의 변화유발 요인에 의한 정확한 정보는 얻어내기 어렵다. 그러나 이 방식은 감지 대상의 움직임을 추적하는 tracking 방식에서 대상 추적 시점을 알려주는 trigger 정보를 제공하는 중요한 역할을 하므로 이 단계의 알고리즘이 좋은 성능을 가져야만 감지대상의 추적 단계에서 좋은 성능을 낼 수 있다. However, since this method can only know the movement of the moving object at a predetermined position, it is difficult to obtain accurate information due to change inducing factors such as environmental factors. However, this method plays an important role in providing the trigger information that informs the target tracking point in the tracking method that tracks the movement of the sensing target. Therefore, the algorithm of this stage must have good performance to achieve good performance in the tracking stage of the sensing target. have.
둘째, 감지대상의 움직임을 추적하는 Tracking방식은 영상에서 감지대상의 영역을 배경과 분리해낸 후, 각 대상의 영역의 운동방향을 구하여 필요한 정보를 얻고 다음 영상에서의 위치를 예측함으로써 영상 내에서 임의의 방향으로의 감지대상의 추적을 하게 된다. Second, the tracking method that tracks the movement of the sensing object separates the region of the sensing object from the background, obtains the necessary information by obtaining the movement direction of each region of the target, and predicts the position in the next image. The detection target is tracked in the direction of.
이 방식을 사용하면 감지대상의 움직임에 관한 정보를 얻을 수 있으므로 trip-line보다 정확한 이동 속도정보를 얻을 수 있으며, 감지대상의 이동방향 변경이나 감시영역의 이동 상황 등에 관한 정보를 추출할 수 있다. By using this method, information on the movement of the sensing object can be obtained, so that more accurate movement speed information can be obtained than the trip-line, and information on the change of the movement direction of the sensing object or the movement of the monitoring area can be extracted.
하지만 감지대상 추적 중에 다수의 감지대상의 영상이 겹쳐질 때는 영상에서 하나의 감지대상만 보이게 되는 문제가 발생하여 감지대상의 추적 중 감지대상을 잃어버리는 문제가 발생한다. 그러므로 두 개의 감지대상이 겹쳐지는 문제를 해결하기 위해서는 각 감지대상의 영역들을 구분하여 인식하는 과정을 필요로 한다. However, when images of a plurality of sensing targets overlap during tracking of a sensing target, a problem occurs in that only one sensing target is visible in the image, thereby causing a problem of losing the sensing target during tracking of the sensing target. Therefore, in order to solve the problem of overlapping two sensing objects, it is necessary to distinguish and recognize the areas of each sensing object.
따라서 감지대상의 추적방식은 감지대상의 감지와 감지대상영역을 분리해내는 과정, 감지대상을 인식하는 과정, 그리고 인식된 영역을 예측하는 과정이 필요하게 되어 많은 계산을 필요로 하므로 실시간 처리를 위해서는 계산능력이 강력한 장치를 필요로 한다. Therefore, the tracking method of the sensing object requires the process of separating the sensing object from the sensing object area, the process of recognizing the sensing object, and the process of predicting the recognized area. You need a powerful computing device.
상기에서 간략히 설명한 상기 Trip-line 방식 및 상기 Tracking방식을 통합한 알고리즘을 적용하는 선출원을 통하여 지하철/철도 승강장의 돌발상황에 대하여 자동으로 검지가 가능하며, 이를 통하여 정확하고 신속한 경보 및 적절한 사고대처가 가능하게 된다. It is possible to automatically detect the sudden situation of subway / railway platform by applying the algorithm that integrates the trip-line method and the tracking method which are briefly described above, so that accurate and prompt alarm and appropriate incident response can be provided. It becomes possible.
한편, 철도 건널목을 비롯한 철로상에서 철도 차량에 의해 생기는 대인사고 건수는 지난 97 - 2001년 국내에서 한해 평균 364건에 사망자수가 평균 277명으로 서, 하루에 1건 꼴로 발생하였다. On the other hand, the number of accidents caused by rail cars on railroads and other railroad crossings averaged 364 cases in Korea in 1997-2001, with an average of 277 deaths per day.
올해(2004년)에는 4월까지만 83건의 사고가 발생, 67명이 숨졌으며, 사망자의 연령은 50세 이상의 노년층이 많다는 것이 특징인데, 지난해 사상사고 사망자 중 50세 이상인 사람이 전체의 40%가 넘는다. 계절적으로는 야외활동이 비교적 적은 겨울철에만 사고 건수가 조금 적고(전체의 약 20%), 나머지 계절에는 고르게 발생하였다. In this year (2004), 83 accidents occurred in April alone, killing 67 people, and the death toll is characterized by the number of older people over 50 years of age. . Seasonally, there were only a few accidents (about 20% of the total) in winter, when there was relatively little outdoor activity, and evenly during the rest of the season.
이렇게 노년층 사망자가 많은 이유는 노인들이 기차의 속도를 잘못 판단, 무리하게 길을 건너는 경우가 많기 때문으로, 이러한 공중사상사고의 전체적 발생 건수는 철도청의 홍보활동과 시설물 확충을 통해 해마다 조금씩 줄어드는 추세에 있으나, 고속철도가 개통되는 등 철도에 대한 수요 및 시설이 증가하면서 공중사상사고의 위험은 더욱 증가하고 있는 실정이다. The reason for the high number of elderly deaths is that elderly people often misunderstand the speed of trains and cross the road excessively, and the overall number of public accidents decreases year by year due to the public relations activities and the expansion of facilities. However, as the demand for railroads and facilities increases, such as the opening of high-speed railways, the risk of public accidents is increasing.
따라서, 공중의 철도안전의식 고취 등 예방을 위한 홍보활동과 더불어 사고의 위험을 신속하고 확실하게 공중에게 경보할 수 있는 철도 건널목 내의 자동경보장치의 필요성이 시급한 실정이며, 상기 선출원에 설명되어 있는 고도의 영상처리방법을 이용한 감지정보의 추출방식을 철도 건널목에 적용함으로써, 철도 건널목의 돌발상황을 고도의 영상처리에 의하여 자동으로 감지하여 이를 경보할 수 있는 장치가 더욱 절실히 요망된다. Therefore, there is an urgent need for an automatic alarm system in a railroad crossing that can promptly and reliably warn the public of the danger of an accident, as well as publicity activities for preventing public safety awareness, and the altitude described in the above application. By applying the method of extracting the detected information using the image processing method to the railroad crossing, a device that can automatically detect the alarm situation of the railroad crossing by high image processing is urgently needed.
따라서, 상기한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 카메라 입력 영상 을 처리하는 영상변환장치와 연동하여 고유한 감지 알고리즘을 수행하는 영상처리장치(감지 모듈)가 결합하여 철도 건널목에서의 인명 및 차량운행에 의한 각종 위해요소를 발생 즉시 감지할 수 있는 철도 건널목 돌발상황 자동감지 영상처리경보장치를 제공하는데 있다. Accordingly, an object of the present invention for solving the above problems is to combine the image processing device (detection module) to perform a unique detection algorithm in conjunction with the image conversion device for processing the camera input image life and vehicles at railroad crossings It is to provide an automatic detection image processing alarm device of the railroad crossing accident situation that can immediately detect various hazards caused by operation.
또한, 본 발명의 목적은 철도 건널목에서의 인접도로, 보행자, 여러 가지 기상조건 등의 주변 환경에 의한 각종 위해요소들을 집중 감시할 수 있도록 철도 건널목에서의 돌발 상황을 자동으로 탐지 및 경보신호를 생성하여 주행중인 차량의 운전원과 관리실, 중앙 사령센타에 실시간으로 영상 및 경보신호를 전송하여 적극적 사전 대응을 가능하게 하여 보다 안전한 이용 및 주행환경을 제공할 수 있는 철도 건널목 돌발상황 자동감지 영상처리경보장치를 제공하는데 있다. In addition, an object of the present invention is to automatically detect the incident situation at the railroad crossings and to generate an alarm signal to monitor the various hazards caused by the surrounding environment such as adjacent roads, pedestrians, various weather conditions at the railroad crossings Automatic image detection and alarm system for railroad crossings to provide safer use and driving environment by transmitting images and alarm signals in real time to the driver, management room and central command center of the vehicle in operation. To provide.
또한, 본 발명의 목적은 그림자 등의 광량 변화, 조도변화 및 감지대상 지역에 대한 오경보 발생요인을 trip-line 방식 및 tracking 방식의 조합으로서 최적의 검지 알고리즘을 제공하는 철도 건널목 돌발상황 자동감지 영상처리경보장치를 제공하는데 있다. It is also an object of the present invention to provide automatic detection image of railroad crossing accident situation that provides an optimal detection algorithm as a combination of a trip-line method and a tracking method for changes in light quantity such as shadows, changes in illuminance, and occurrence of false alarms for a target area. To provide an alarm device.
또한, 본 발명의 목적은 고도의 영상처리 방법과 다중논리함수의 적용에 의한 수치해석 방법을 철도 건널목내의 열차 안전운행에 위해요소로 작용하는 점유물체에 대한 복합적인 검지정보의 수집체계(논리 수집기/적외선 광축 검지기/초고주파 검지기/초음파 검지기/지자기 검지기/루프 차량검지기/시정계 등)와 최적으로 연계함으로써 보다 안전하고 정확한 철도 건널목 돌발상황 자동감지 영상처리경보장치를 제공하는데 있다. In addition, an object of the present invention is a system for collecting complex detection information for an occupied object which acts as a detrimental factor for the safe operation of trains in railroad crossings by applying a high-level image processing method and multiple logic functions. / Infrared optical axis detector / ultra-high frequency detector / ultrasonic detector / geomagnetic detector / loop vehicle detector / visibility meter) to provide a safer and more accurate automatic railroad crossing accident detection image processing alarm system.
또한, 본 발명의 목적은 이용자 편익을 위하여 건널목 도착전/현재 상황/열차 통과 등의 이용정보를 고도의 영상처리 방법 및 다중논리함수의 적용에 의한 수치해석 방법과 연계함으로써 더욱 이용자 편익을 도모할 수 있는 철도 건널목 돌발상황 자동감지 영상처리경보장치를 제공하는데 있다.
In addition, it is an object of the present invention to further improve user convenience by linking usage information such as before crossing, current situation, and train passing for the user's convenience with a high level image processing method and a numerical analysis method by applying multiple logic functions. The present invention provides an automatic image processing alarm system for a railroad crossing accident.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 철도 건널목 내에 트립라인(Trip-Line)을 설정하고, 상기 철도 건널목 폐쇄 시, 상기 트립라인 영역 내의 점유물체 여부를 감지하는 감지대상유무감지 기능과, 상기 감지대상의 속도를 측정하여 상기 감지대상추적 기능을 복합한 영상처리를 이용한 감지정보의 추출방식에 따라 철도 건널목의 돌발상황을 자동으로 감지하여 경보하는 영상처리경보장치에 있어서, To set up a trip line (Trip-Line) in the railroad crossing according to the present invention for achieving the above object, and when the railroad crossing closed, detecting the presence or absence of the object to detect the occupied objects in the tripline area, and In the image processing alarm device for automatically detecting the alarm situation of the railroad crossing by measuring the speed of the detection object according to the extraction method of the detection information using the image processing combined with the detection object tracking function,
상기 철도 건널목의 영상을 감시할 수 있도록 상기 철도 건널목의 소정위치에 적어도 하나 이상 구비되어, 상기 철도 건널목의 영상을 지속적으로 촬영하는 촬상장치와; An imaging device provided at least one at a predetermined position of the railroad crossing so as to monitor an image of the railroad crossing, and continuously photographing the image of the railroad crossing;
상기 촬상장치에 연결되어 상기 촬상장치의 동작 제어신호를 해당 촬상장치로 인가하고, 상기 촬상장치가 촬영한 영상을 수신하여 관리실 및 상황 지령실과 상기 영상신호를 처리하는 각 구성부로 전송하는 영상분배장치와; An image distribution device connected to the image pickup device to apply an operation control signal of the image pickup device to the image pickup device, and receive an image photographed by the image pickup device, and transmit the captured image to the management room, the situation command room, and each of the components processing the image signal. Wow;
상기 영상분배장치로부터 수신한 아날로그 영상신호를 고해상도 디지털 영상신호로 변환하는 영상변환장치와; An image conversion device for converting an analog image signal received from the image distribution device into a high resolution digital image signal;
상기 영상변환장치로부터 변환된 디지털 영상신호를 자동감지 영상처리 알고리즘에 의거, 처리하여 철도 건널목 내의 차량주행 위해요소의 감지 및 기타 승강장 돌발상황을 자동으로 감지하고, 돌발상황이 발생한 영상신호정보를 포함하는 경보신호를 즉시 발생하는 영상처리장치와; The digital image signal converted from the image conversion apparatus is processed based on an automatic sensing image processing algorithm to detect vehicle driving hazards in railroad crossings and other platform accidents, and includes image signal information in which an accident occurs. An image processing device for generating an alarm signal immediately;
상기 영상처리장치로부터 상기 경보신호를 수신하면, 상기 관리실 및 상황 지령실과 기존 제어기로 경보연동제어신호를 송출하고, 돌발상황이 발생한 영상선택을 위한 경보제어신호를 상기 영상분배장치로 송출하는 경보제어기와; When the alarm signal is received from the image processing apparatus, an alarm interlocking control signal is sent to the management room, the situation command room and the existing controller, and an alarm control signal for transmitting an alarm control signal for selecting an image in which a sudden condition occurs to the image distribution device. Wow;
상기 촬상장치에서 촬영한 영상신호를 지속적으로 무선 전송하며, 상기 경보제어기로부터 수신한 경보제어신호에 따라 상기 돌발상황이 발생한 경보영상신호정보를 상기 영상분배장치로부터 인가받아 상기 철도 건널목에 접근하는 열차로 무선 전송하는 무선전송장치와; A train that continuously transmits the video signal photographed by the imaging device and receives the alarm video signal information in which the accident occurs in accordance with the alarm control signal received from the alarm controller from the video distribution device to approach the railroad crossing. A wireless transmission apparatus for wirelessly transmitting to the network;
상기 열차에 구비되며, 상기 무선전송장치로부터 전송되는 영상신호 및 상기 경보영상신호정보를 수신하여, 이를 모니터에 디스플레이하고 음성출력장치를 통하여 경보하는 차상장치; 및 An on-vehicle device provided in the train and receiving the video signal transmitted from the wireless transmission device and the alarm video signal information, displaying the same on a monitor, and alarming through a voice output device; And
상기 촬상장치로부터 촬영된 영상신호를 분석 및 처리하여 상기 철도 건널목 돌발상황 발생시 상기 돌발상황을 자동으로 감지하고 경보하도록 상기 각 구성부의 동작을 제어하는 제어부; 로 이루어짐을 특징으로 하는 철도 건널목 돌발상황 자동감지 영상처리경보장치를 제공한다. A controller configured to analyze and process the video signal photographed from the image pickup device to automatically detect and alert the accident when the railroad crossing accident occurs; It provides a railroad crossing accident detection automatic image processing alarm system characterized in that consisting of.
또한, 본 발명에 따른 철도 건널목 돌발상황 자동감지 영상처리경보장치는 상기 철도 건널목에 기 설치되어 있는 논리 수집기, 적외선 광축 검지기, 초고주파 검지기, 초음파 검지기, 지자기 검지기, 루프 차량 검지기 및 시정계 중 하나 이상의 검지기기로부터 검지신호를 수신하여 상기 경보제어기로 복합 검지신호를 송출하는 복합검지수집장치를 더 구비함을 특징으로 한다. In addition, the railroad crossing accident detection automatic image processing alarm system according to the present invention is one or more of the logic collector, infrared optical axis detector, ultra-high frequency detector, ultrasonic detector, geomagnetic detector, loop vehicle detector and visibility system that is already installed in the railroad crossing And a complex detection collecting device for receiving a detection signal from a detection device and sending a complex detection signal to the alarm controller.
또한, 본 발명에 따른 철도 건널목 돌발상황 자동감지 영상처리경보장치에 있어서, 상기 영상분배장치는 상기 촬상장치로부터 인가되는 영상신호에 영상출력 시, 식별이 가능하도록 문자/숫자/현재 시간 등을 삽입/삭제/편집이 가능한 자막기능을 더 구비함을 특징으로 한다. In addition, in the automatic railroad crossing accident detection image processing alarm system according to the present invention, the image distribution device inserts a character / number / current time, etc. to be identified when the image output to the image signal applied from the image pickup device It is characterized by further comprising a subtitle function that can be deleted / edited.
또한, 본 발명에 따른 철도 건널목 돌발상황 자동감지 영상처리경보장치에 있어서, 상기 경보제어기는 상기 철도 건널목을 가로지르는 도로의 유입 상류부에 설치되는 가변정보표지에 열차 통과 정보/계도 및 홍보문안/공공정보게시/건널목 이용 사전정보 등 진입차량에 대한 정보를 표시하는 표출정보를 포함하는 경보제어신호를 상기 가변정보표지에 전송하는 기능을 더 구비함을 특징으로 한다. In addition, in the automatic railroad crossing situation automatic detection image processing alarm system according to the present invention, the alarm controller is train information, system and promotional text / on the variable information signs installed upstream of the road crossing the railroad crossing And a function of transmitting an alarm control signal including display information for displaying information on the entry vehicle, such as public information posting / crosswalk use dictionary information, to the variable information cover.
이하 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 우선 각 도면의 구성 요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성 요소들에 한해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 그리고 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. First of all, in adding reference numerals to the components of each drawing, it should be noted that the same components have the same reference numerals as much as possible even if they are displayed on different drawings. Detailed descriptions of well-known functions and configurations that are determined to unnecessarily obscure the subject matter of the present invention will be omitted.
도 1은 본 발명에 따른 철도 건널목 돌발상황 자동감지 영상처리경보장치의 블록구성도이고, 도 2는 본 발명에 따른 철도 건널목과 차상장치 간 무선통신 흐름을 나타낸 도면이며, 도 3은 본 발명에 따른 철도 건널목 내 촬상장치 배치도이다. 1 is a block diagram of an automatic railway crossing automatic detection image processing alarm system according to the present invention, Figure 2 is a view showing the wireless communication flow between the railroad crossing and the vehicle on-board device according to the invention, Figure 3 It is the layout of the image pickup device in the railroad crossing.
본 발명에 따른 철도 건널목 돌발상황 자동감지 영상처리경보장치는 도 1에 도시된 바와 같이, 적정수의 카메라로 구성되는 촬상장치(110), 영상분배장치(120), 영상변환장치(130), 영상처리장치(140), 경보제어기(150), 복합검지수집장치(160), 무선전송장치(170) 및 차상장치(180)와 이들 구성부들을 전반적으로 제어하는 제어부(100)로 구성된다. As shown in FIG. 1, the automatic railroad crossing accident detection processing apparatus according to the present invention includes an
이하, 도 1 내지 도 3을 참조하여 본 발명에 따른 철도 건널목 돌발상황 자동감지 영상처리경보장치의 동작원리를 전반적으로 설명한다. Hereinafter, with reference to Figures 1 to 3 will be described the overall operation principle of the automatic railroad crossing accident detection system processing alarm system according to the present invention.
상기 촬상장치(110)는 도 3에 도시된 바와 같이 제어부(100)의 제어에 따라 기 설정된 복합검지존의 영상을 촬영하여 도 1의 영상분배장치(120)에 입력을 주고, 상기 영상분배장치(120)는 상기 영상변환장치(130)에 입력을 준다. 또한, 상기 영상분배장치(120)는 상기 촬상장치(110)로부터 수신한 영상신호를 관리실/상황 지령실(10) 및 상기 차상장치(180)로 전송할 수 있도록 상기 무선전송장치(170)로 전송한다. As shown in FIG. 3, the
상기 영상변환장치(130)는 상기 영상분배장치(120)로부터 인가받은 영상신호를 디지털 신호로 변환하여 영상처리장치(140)의 감지모듈 메모리(미도시함)에 저장한다. 상기 영상처리장치(140)는 감지모듈을 통하여 상기 메모리에 저장된 영상을 로드하여 적절한 영상처리를 수행한 후 상술한 감지 알고리즘을 통하여 감지대상을 감지한다. The
상기 영상처리장치(140)는 다양한 이동경로 정보를 추출하여, 돌발상황 발생시 경보제어기(150)로 전송한다.The
또한, 복합검지수집장치(160)는 건널목 폐쇄 이후의 유입 및 유출정보의 논리를 수집하여 분석하는 논리 수집기, 보행자 및 차량의 유입/유출을 검지하는 적외선 광축 검지기, 건널목 내에서의 점유 물체를 감지하는 초고주파/초음파/지자기/루프 차량 검지기, 건널목 내의 수집되는 검지정보의 보정 및 운행열차의 안전운행 정보 수집을 위한 시정계(안개 검지기) 등을 포함하는 검지장치(40)로부터 생성되는 1차 자료를 수집하여 상기 경보제어기(150)에 복합검지신호를 전송한다.In addition, the
상기 경보제어기(150)는 상기 영상처리장치(140)로부터 인가받은 돌발상황 발생에 따른 정보로부터 경보연동제어신호를 발생하여 상기 관리실/상황지령실(10) 및 기존 제어기(20)로 전송함으로써 상기 관리실/상황 지령실(10) 및 기존 제어기(20)에서 상기 경보연동제어신호와 연동하여 경보를 발생토록 한다. The
또한, 상기 경보제어기(150)는 상기 영상분배장치(120)로 영상선택을 제어하는 경보제어신호를 송출하여 상기 영상분배장치(120)로부터 상기 관리실/상황 지령실(10) 및 상기 무선전송장치(170)를 통하여 영상신호를 수신하는 차상장치로 전송되는 영상신호 중 돌발상황이 발생한 지역의 영상신호를 선택, 확대하여 디스플레이 할 수 있도록 한다. In addition, the
한편, 상기 경보제어기(150)는 필요시 철도 건널목과 연계된 도로의 유입 상류부에 설치되는 가변정보표지(예로서, 전광판 등 표출정보 표시장치, 40)에 진입차량에 대한 사전정보(열차 통과 정보/계도 및 홍보문안/공공정보계시/건널목 이용 사전정보)를 표출할 수 있도록 표출정보 경보제어신호를 전송한다.On the other hand, the
한편, 상기 제어부(100)는 본 발명에 따른 철도 건널목 돌발상황 자동감지 영상처리경보장치의 동작을 전반적으로 제어하며, 상기 영상처리장치(140)에서 분석한 영상분석결과를 토대로 상기 촬상부(110)를 제어하며, 상기 복합검지수집장치(160)를 통하여 연동하는 각종 검지기의 상태를 감시하고, 관리자의 I/O포트를 통하여 그 상태를 표시한다. On the other hand, the
상기 복합검지수집장치(160)는 논리 수집기, 적외선 광축 검지기, 초고주파 검지기, 초음파 검지기, 지자기 검지기, 루프 차량 검지기, 시정계 등의 다양한 검지장치로부터 복합적인 검지신호를 수집함으로써 더욱 정확하고 신속하게 철도 건널목 내 위해요소를 발생 즉시 감지할 수 있다. The
상기 복합검지수집장치(160)는 각종 검지장치로부터 수신되는 검지신호를 수집하여 복합검지신호를 상기 경보제어기(150)로 송출한다. The composite
도 2 및 도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 철도 건널목 돌발상황 자동감지 영상처리경보장치는 각종 부가장치의 배치와 다중 영상분석 및 처리에 의하여 자동으로 철도 건널목에서의 인명 및 차량운행에 의한 각종 위해요소를 발생 즉시 감지할 수 있으며, 철도 건널목에서의 인접도로, 보행자, 여러 가지 기상조건 등의 주변 환경에 의한 각종 위해요소들을 집중 감시할 수 있다.As shown in Figures 2 and 3, the railroad crossing accident detection automatic image processing alarm system according to the present invention is automatically applied to the life and vehicle operation at the railroad crossing by the arrangement and various image analysis and processing of various additional devices Various hazards can be detected immediately, and various hazards caused by the surrounding environment such as adjacent roads, pedestrians and various weather conditions can be monitored.
본 발명에 따른 철도 건널목 돌발상황 자동감지 영상처리경보장치는 히스토그램에 의한 평균, 분산분석과 분포함수의 평균과 분산 값을 동시에 비교하는 알고리즘 및 방식을 이용한다. The automatic railroad crossing image detection alarm system according to the present invention uses an histogram and an algorithm and a method for comparing the mean and the variance of the mean, the variance analysis and the distribution function.
통계량의 변화량으로 감지대상의 이동괘적과 오동작을 유발하는 교행차량에 의한 역광 및 그림자 등의 위해요소를 탐지할 수 있고 히스토그램 정보를 구분하여 감지대상의 색과 그림자에 대한 특징을 추출한다. 즉 Trip_Line을 점유하는 물체(그림자, 불빛)등은 분포함수의 변화량을 이용하여 탐지하고, 여기서 감지대상과 그림자, 불빛 등은 히스토그램의 변화를 이용하여 구분한다.By changing the statistics, it is possible to detect hazards such as backlight and shadow caused by the moving vehicle and the intersection of vehicles that cause malfunctions, and to extract the color and shadow characteristics of the detection object by classifying histogram information. In other words, objects (shadows, lights) occupying Trip_Line are detected using the variation of the distribution function, and detection objects, shadows, lights, etc. are distinguished using changes in the histogram.
도 4는 본 발명에 따른 철도 건널목 돌발상황 자동감지를 위한 주야간 상태판단 영상처리 제어흐름도이고, 도 5는 본 발명에 따른 철도 건널목 돌발상황 자동감지를 위한 바닥정보 갱신 영상처리 제어흐름도이며, 도 6은 본 발명의 영상처리 결과, 감지대상의 유무에 따른 주파수 분포도를 보인 히스토그램이다.4 is a flow chart of day and night state determination image processing control for automatic railroad crossing accident detection according to the present invention, Figure 5 is a flow chart of the floor information update image processing control for automatic railroad crossing accident detection according to the present invention, Figure 6 Is a histogram showing the frequency distribution according to the presence or absence of a sensing object as a result of the image processing of the present invention.
이하, 본 발명에 따른 철도 건널목 돌발상황 자동감지 영상처리경보장치에 적용되는 철도 건널목 돌발상황 자동감지 영상처리방법을 상세히 설명한다. Hereinafter, an automatic railroad crossing accident detection automatic image processing method applied to the railroad crossing accident automatic sensing image processing alarm apparatus according to the present invention will be described in detail.
(1). STEP 1. : 통계 정보 추출 (One). STEP 1.: Statistical Information Extraction
탐지라인1(감지대상의 점유부분), 2(감지대상의 이탈부분)를 화면내의 감지영역에 설치하여 각각의 분포함수의 평균과 분산 값을 계산한다. 또한 Pixel 값을 탐지라인의 평균값을 기준으로 어두운 색과 밝은 색의 두 부분으로 구분하여 히스토그램을 구성한다. 히스토그램의 분산과 최소 구간, 최대 구간을 구하고 구간의 폭을 계산한다. 그리고 분포함수의 변화를 탐지할 수 있는 통계량을 계산한다.The detection lines 1 (occupied part of the sensing object) and 2 (deviation part of the sensing object) are installed in the sensing area of the screen to calculate the average and variance values of each distribution function. In addition, the histogram is constructed by dividing the pixel value into two parts, dark and light, based on the average value of the detection line. Find the histogram variance, the minimum and maximum intervals, and calculate the width of the interval. And calculate the statistics to detect the change in distribution function.
(2). STEP 2. : 주, 야간의 구분 (2). STEP 2.: Day and night
주, 야간 구분의 경우는 철도 건널목에서의 감지기능을 극대화 하기 위한 매우 중요한 Step 으로서, 도 4와 같이 분포함수의 평균값을 이용하여 주간과 야간을 판단한다. 주간과 야간을 판단하고 이를 히스토그램과 분포함수의 변화탐지 임계값에 대입하여 변화시킨다.Day and night classification is a very important step to maximize the detection function in railroad crossings, day and night is determined using the average value of the distribution function as shown in FIG. Judging day and night and changing it by substituting the change detection threshold of histogram and distribution function.
(3). STEP 3. : 감지대상의 이동여부 판단 (3). STEP 3.: Determination of moving object
탐지라인 구간의 Pixel값에 대한 분포함수의 변화를 판단한다. 분포함수의 변화가 없으면 각 탐지라인의 평균, 분산값을 Update한다. 감지대상에 점유한 후 분포함수가 정상으로 되돌아 온 경우에는 점유율을 계산한다.The change of the distribution function for the pixel value of the detection line section is determined. If there is no change in the distribution function, update the mean and variance of each detection line. If the distribution function returns to normal after occupying the sensing object, the occupancy rate is calculated.
(4). STEP 4. : 감지대상과 그림자, 불빛 등의 구분 (4). STEP 4.: Classification of detection object, shadow, light, etc.
분포함수가 변화하면 히스토그램의 정보를 이용하여 감지대상과 그림자, 불빛 등을 구분한다. 탐색라인에 감지대상을 점유한 경우로 판단되면 감지대상 정보를 갱신하고 감지대상의 점유영역을 검색한다. 감지대상의 점유영역은 그림자에 의해 어두운 Pixel값이 집중되어 있으므로 clusting으로 어두운 pixel값이 밀집한 영역을 감지대상으로 인식한다.When the distribution function changes, the histogram information is used to distinguish the object, shadow, and light. If it is determined that the detection target is occupied in the search line, the detection target information is updated and the occupation area of the detection target is searched. Since the dark pixel values are concentrated by shadows, the area occupied by the detected object is recognized as the sensing object by clusting.
(5). STEP 5. : 감지대상정보의 갱신 (5).
도 5와 같이 바닥정보 갱신에 의한 감지대상의 점유가 확인되고 각종 정보를 수집한 후 필요한 정보를 계산한다.As shown in FIG. 5, the occupancy of the sensing object is confirmed by updating the floor information, and various kinds of information are collected, and then necessary information is calculated.
감지대상의 유무감지는 trip-line영역을 관찰하여 그 영역에 감지대상이 존재하는지의 여부를 알아내는 기능으로서, 영상처리경보장치에서 감지대상의 유무를 감지하는 기능은 철도 건널목 내에서의 돌발상황 자동감지 기능을 위하여 매우 유용하게 사용된다. The detection of the presence or absence of a sensing object is a function to find out whether a sensing object exists in the area by observing the trip-line area, and the function of detecting the presence or absence of the sensing object in the image processing alarm system is a sudden situation in a railroad crossing. This is very useful for the auto detection function.
특히, 주행 철로부에 trip-line을 설정하여 열차 통과에 의한 건널목 패쇄 시 통행자 및 건널목 이용차량의 복합검지존(Zone) 내의 점유 등의 돌발 사고를 실시간으로 감지하는 기능으로도 이용된다. In particular, the trip-line is set in the running track to be used as a function to detect accidents such as occupancy in the composite detection zone (Zone) of the pedestrian and the crossing vehicle when the crossing is blocked by the passing of the train.
또한, 감지대상을 추적하여 감시 대상의 돌발상황 회피 능력 여부를 구하기 위한 이동체 속도를 측정하는 알고리즘에서는 속도를 측정하는 구간에 감지대상의 점유를 알려서 그 다음 단계인 감지대상 추적(object tracking )을 시작하게 하는 triggering 기능을 한다.In addition, the algorithm for measuring the moving object velocity to detect whether the monitoring target avoids accidental avoidance by tracking the sensing target is to start the next step of object tracking by notifying the occupancy of the sensing target in the speed measuring section. Triggering function.
상기 감지대상유무감지 알고리즘은 24시간 실시간으로 동작해야 하므로 무엇보다도 Adaptiveness, Robustness, 그리고 간결성이 필수적이다. 여기서의 감지대상 유무판정은 영상에서 감지대상의 유무를 판정할 수 있는 measure를 계산하고 이 결과를 임계치와 비교하여 감지대상의 유무를 판정하였다. Since the detection target presence or absence algorithm should be operated in real time 24 hours, above all, adaptiveness, robustness, and simplicity are essential. In this case, the determination of the presence or absence of a detection object is performed by calculating a measure for determining the presence or absence of a detection object in an image and comparing the result with a threshold to determine whether the detection object is present.
이때, 그림자와 불빛에 의한 영향을 고려하였으며, 감지대상의 유무판정의 기준이 되는 임계치는 환경의 변화에 적응할 수 있도록 하였으며 주간과 야간의 경우에 외부의 개입없이 동시에 적용이 가능하도록 한다.At this time, the effects of shadows and lights are considered, and the threshold that is used as a criterion for determining whether a target is detected can be adapted to changes in the environment, and it can be applied simultaneously in the day and night without any external intervention.
통상의 맑은 날씨의 경우에는 감지영역 상에 감지대상이 있을 때와 감지대상이 없을 때는 구별은 쉽다. 대개 감지대상이 없는 상태의 감지영역의 픽셀(pixel) 들의 그레이레벨(gray level)의 분포는 약간의 변동은 있지만 도 6과 같이 일정하게 유지되는 일정한 값 주위에 대칭형으로 몰려 있는 단일 가우시안 분포를 하게 된다. 그러나 감지대상이 감지영역 위를 덮는 순간의 분포는 현재의 평균과는 떨어진 곳에서 분포를 이루거나 한 쪽으로 치우치거나 또는 두 개의 가우시안 분포가 겹친 모양을 나타내기도 한다. In normal sunny weather, it is easy to distinguish between when there is a sensing object on the sensing area and when there is no sensing object. In general, the gray level distribution of pixels in the sensing region in the absence of a sensing object causes a single Gaussian distribution that is symmetrically gathered around a constant value which is kept constant as shown in FIG. do. However, the distribution of the moment when the sensing object covers the sensing area may be distributed away from the current average, biased to one side, or overlapping with two Gaussian distributions.
또한 대부분의 감지대상이 trip-line을 통과할 때에 영상은 안정한 상태에서 비교적 짧은 시간 안에 급격한 변화를 겪게 된다. 따라서 감지대상이 있는 경우와 없는 경우에 trip-line 위의 gray level이 차이가 나게 되고 이를 구별하는 measure로 t 시점에서의 trip-line 위의 순간 평균을 사용할 수 있다. 즉, 현재의 감지대상이 없는 상태에서의 trip-line 위의 평균을 기준값으로 저장하여 그 값을 가지고 있다가 현재(t)의 평균과 비교하여 일정한 임계치 이상의 변화가 생긴 경우에 감지대상이 있는 것으로 감지한다. 이것을 식으로 나타내면 다음과 같다.In addition, when most of the sensing objects pass through the trip-line, the image changes rapidly in a relatively short time in a stable state. Therefore, the gray level on the trip-line is different when there is and is not detected, and the instantaneous average on the trip-line at time t can be used as a measure to distinguish this. In other words, the average value on the trip-line in the absence of the current sensing object is stored as a reference value, and the value is detected. Detect. This is expressed as follows.
위의 식에서 구한 t 시간에서의 Trip_Line 위 Pixel들의 평균 avg(t)와 현재의 기준평균인 ref_avg(t)와의 차가 임계치인 T(t)보다 큰 경우에 감지대상을 감지한다.The detected object is detected when the difference between the average avg (t) of the pixels on Trip_Line at the time t obtained from the above equation and the current reference average ref_avg (t) is larger than the threshold T (t).
그러나, 평균값의 변화를 사용하는 경우, 때때로 감지대상이 지나갔음에도 불구하고 그때의 평균이 감지대상이 없는 감지영역의 평균과 비슷한 경우 분포의 모양은 틀리지만 평균이 비슷한 값을 가지므로 감지하지 못하는 경우가 발생하게 된다. 이러한 감지대상은 주로 감지영역의 바닥과 비슷한 회색계열이나 검정색 계열인데, 이것을 감지하기 위해 임계치를 작게 하는 경우에는, 구름 또는 반사된 불빛에 의해서 trip-line 위의 평균값이 약간씩 변하여도 민감하게 반응하여 감지대상이 있는 것으로 오판하는 경우가 생긴다.However, when using a change in the average value, sometimes the detection target has passed, but the average at that time is similar to the average of the detection zone without the detection target, the shape of the distribution is wrong, but the average has similar values, so the detection is not possible. Will occur. These objects are mainly gray or black series similar to the bottom of the sensing area. When the threshold is small to detect this, the sensor responds sensitively even if the average value on the trip-line changes slightly due to clouds or reflected light. There is a case of misjudgement that there is a sensing object.
이러한 이유로 평균을 이용하는 경우에는 적절한 임계치의 결정이 어려우며, 결정한다 해도 에러가 커서 신뢰성이 떨어진다. 따라서 평균의 변화로 감지대상을 감지하는 것을 사용하지 않고 분포의 특성을 이용하여 감지대상을 감지하는 방식을 채택하였다. For this reason, when the average is used, it is difficult to determine an appropriate threshold, and even if it is determined, the error is large and reliability is low. Therefore, the detection method is selected by using the characteristics of the distribution instead of using the detection of the detection object by the change of the mean.
분포의 퍼진 정도를 표현할 수 있는 분산을 감지대상의 감지하는 특징으로 이용하게 되면, 감지대상이 없을 때의 영상인 기준 영상과 감지대상이 지나가는 순간의 영상과 평균이 같게 되더라도 분포의 모양을 비교하여 다르게 나오는 경우에도 감지를 하게 되고, 이와 반대로 평균값이 반사나 시간의 변화에 따라 약간씩 변 하더라도 잘못 감지 되는 경우가 매우 작게 되어 감지가 잘 된다. When the variance that can express the spread of the distribution is used as a sensing feature of the sensing object, the shape of the distribution is compared even if the average is the same as the image when the sensing object passes and the image when the sensing object passes. Even if it comes out differently, it is detected. On the contrary, even if the average value changes slightly depending on the reflection or the change of time, the false detection is very small.
이 방법은 크게 분포를 히스토그램으로 재구성하는 단계와 분포의 퍼진 정도를 나타내는 measure를 정의하고 이를 계산하는 2단계로 이루어진다. This method consists of two steps: reconstructing the distribution into a histogram, and defining and calculating a measure that indicates the spread of the distribution.
첫번째 단계에서는 현재 trip-line 상의 모든 pixel의 gray level을 trip-line상에 감지대상이 없을 때의 평균과의 비로 나타내고, 이 값이 가지는 범위를 일정 개수의 구간으로 나눈 후 각 pixel들을 해당하는 구간에 할당한다. 이 단계를 거치게 되면 히스토그램상에서 중앙은 항상 감지대상이 없는 감지영역의 평균이 위치하게 된다. 히스토그램상에서 감지대상이 없는 경우에는 중앙을 중심으로 대칭으로 몰려있는 분포가 나오게 되고, 감지대상이 지나가게 되면 이와는 전혀 다른 모습을 띠게 된다. 따라서 두 번째 단계에서는 감지대상이 없을 때와 있을 때를 판별할 수 있는 measure를 계산하여 임계치와 비교한다. 영상처리경보장치의 환경상 실시간으로 상황이 변화하므로 이것에 적응하기 위해서 기준평균과 임계치도 실시간으로 획득하여 현재의 상황을 반영하도록 하였다. In the first step, the gray level of all pixels on the current trip-line is expressed as the ratio of the average when there are no objects to be detected on the trip-line. Assign to Through this step, the center of the histogram is always located with the average of the sensing area without a sensing object. If there is no object to be detected on the histogram, the distribution is symmetrically centered around the center, and when the object passes, it is completely different. Therefore, in the second step, a measure to determine when there is no target and when it is not detected is calculated and compared with the threshold. Since the situation changes in real time in the environment of the image processing alarm system, in order to adapt to this, the reference average and the threshold value are also acquired in real time to reflect the current situation.
우선 trip-line 위의 각 pixel의 gray level을 ref_avg(t)과의 ratio를 구한다. 이 ratio가 가지는 범위를 일정한 개수의 구간으로 나누어 각 pixel들을 각 구간에 할당하였다 이때 ratio의 상한값을 제한하였다. 식으로 나타내면 다음과 같다.First, the ratio of the gray level of each pixel on the trip-line with ref_avg (t) is obtained. Each pixel was allocated to each interval by dividing the range of the ratio into a certain number of intervals. At this time, the upper limit of the ratio was limited. It is as follows.
앞에서와 마찬가지로 ref_avg(t)은 감지대상이 없는 최근의 순간에 구한 trip-line의 평균값이다 위 식에서 Ik(t)의 의미는 trip-line 위의 k번째 pixel의 gray level이 속하게 되는 구간의 번호를 말한다. 이와같이 구간을 나누는 방법을 정의할때, ref_avg(t)이 속하게 되는 구간의 번호 Iref(t) 이다. As before, ref_avg (t) is the average value of trip-line obtained at the last moment without detection object. In the above equation, I k (t) means the number of the section to which the gray level of the k-th pixel on the trip-line belongs. Say. In this way, when defining the division method, it is the number Iref (t) of the section to which ref_avg (t) belongs.
한편, 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예를 들어 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 안되며 후술하는 특허청구의 범위뿐 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.On the other hand, in the detailed description of the present invention has been described with reference to specific embodiments, various modifications are possible without departing from the scope of the invention. Therefore, the scope of the present invention should not be limited to the described embodiments, but should be defined not only by the scope of the following claims, but also by the equivalents of the claims.
상술한 바와 같이, 본 발명은 안전사고가 빈번히 발생하는 철도 건널목의 돌발상황에 즉각 대응할 수 있도록 고도의 영상처리방법을 이용한 감지정보의 추출방식을 철도 건널목에 적용함으로써, 철도 건널목의 돌발상황을 고도의 영상처리에 의하여 발생 즉시, 자동으로 감지하여 이를 신속하고 정확하게 경보할 수 있는 이점이 있다. As described above, the present invention applies the extraction method of the detection information using the advanced image processing method to the railroad crossing so as to immediately respond to the accidental occurrence of the railroad crossing frequently occurring safety accidents, the accidental situation of the railroad crossing Immediately after the occurrence of the image processing, there is an advantage that can be detected quickly and accurately.
또한, 본 발명은 철도 건널목에서의 인접도로, 보행자, 여러 가지 기상조건 등의 주변 환경에 의한 각종 위해요소들을 집중 감시할 수 있도록 철도 건널목에서의 돌발 상황을 자동으로 탐지 및 경보신호를 생성하여 주행중인 차량의 운전원과 관리실, 중앙 사령센타에 실시간으로 영상 및 경보신호를 전송하여 적극적 사전 대응을 가능하게 하여 보다 안전한 이용 및 주행환경을 제공할 수 있는 효과가 있다. In addition, the present invention is to automatically detect the incident situation at the railroad crossing and to generate an alarm signal to monitor the various hazards caused by the surrounding environment, such as adjacent roads, pedestrians, various weather conditions at the railroad crossing It is possible to provide safer use and driving environment by enabling active proactive response by transmitting images and alarm signals in real time to the driver, management room, and central command center of the vehicle.
뿐만 아니라, 본 발명은 그림자 등의 광량 변화, 조도변화 및 감지대상 지역에 대한 오경보 발생요인을 trip-line 방식 및 tracking 방식의 조합으로서 최적의 검지 알고리즘을 제공할 수 있는 이점이 있다. In addition, the present invention has an advantage of providing an optimal detection algorithm as a combination of a trip-line method and a tracking method for factors such as a change in light quantity, a change in illuminance, and a false alarm generation factor for a detection target area.
또한, 본 발명은 고도의 영상처리 방법과 다중논리함수의 적용에 의한 수치해석 방법을 철도 건널목내의 열차 안전운행에 위해요소로 작용하는 점유물체에 대한 복합적인 검지정보의 수집체계(논리 수집기/적외선 광축 검지기/초고주파 검지기/초음파 검지기/지자기 검지기/루프 차량검지기/시정계 등)와 최적으로 연계함으로써 보다 안전하고 정확한 철도 건널목 돌발상황 자동감지 영상처리경보장치를 제공할 수 있는 효과가 있다. In addition, the present invention is a system for collecting complex detection information for the occupied object that acts as a risk factor for the safe operation of trains in railroad crossings by applying a high-level image processing method and multiple logic functions (logic collector / infrared ray) Optimal linkage with optical axis detectors, ultra-high frequency detectors, ultrasonic detectors, geomagnetic detectors, loop vehicle detectors, visibility systems, etc. can provide a safer and more accurate automatic railroad crossing situation detection system.
Claims (4)
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020040045483A KR100699596B1 (en) | 2004-06-18 | 2004-06-18 | Image processing alarm system for automatically sensing unexpected accident at railroad crossing |
| PCT/KR2004/003350 WO2005058668A2 (en) | 2003-12-19 | 2004-12-20 | Image processing alarm system and method for automatically sensing unexpected accident related to train |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020040045483A KR100699596B1 (en) | 2004-06-18 | 2004-06-18 | Image processing alarm system for automatically sensing unexpected accident at railroad crossing |
Related Child Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR20-2004-0017360U Division KR200361170Y1 (en) | 2004-06-19 | 2004-06-19 | Image processing alarm system for automatically sensing unexpected accident at railroad crossing |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20050120214A KR20050120214A (en) | 2005-12-22 |
| KR100699596B1 true KR100699596B1 (en) | 2007-03-28 |
Family
ID=37292773
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020040045483A KR100699596B1 (en) | 2003-12-19 | 2004-06-18 | Image processing alarm system for automatically sensing unexpected accident at railroad crossing |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR100699596B1 (en) |
Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100661264B1 (en) * | 2006-02-28 | 2006-12-26 | 주식회사 비츠로시스 | Automatical danger detecting system at railroad crossing using thermal image camera |
| KR100967456B1 (en) * | 2008-06-13 | 2010-07-02 | 한국철도기술연구원 | moving picture checking apparatus for an obstacle on a rail road crossing and method thereof |
| KR101046623B1 (en) * | 2009-04-20 | 2011-07-05 | 주식회사 씨. 아이. 테크 | Complex notification method of carriage event and system for same |
| KR101140658B1 (en) * | 2010-08-18 | 2012-05-03 | 한국철도기술연구원 | Obstacle Detection System on Railway Crossing using 3D Laserrader and Method Thereof |
| KR101040324B1 (en) * | 2010-11-03 | 2011-06-10 | (주)텔레콤랜드 | Railroad crossing monitoring system and its control method |
| WO2017174155A1 (en) | 2016-04-08 | 2017-10-12 | Siemens Aktiengesellschaft | Method, device, and track-bound vehicle, in particular rail vehicle, for detecting signals in the track-bound traffic, in particular railway traffic |
-
2004
- 2004-06-18 KR KR1020040045483A patent/KR100699596B1/en not_active IP Right Cessation
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR20050120214A (en) | 2005-12-22 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR101095528B1 (en) | An outomatic sensing system for traffic accident and method thereof | |
| US6411328B1 (en) | Method and apparatus for traffic incident detection | |
| KR102105162B1 (en) | A smart overspeeding vehicle oversee apparatus for analyzing vehicle speed, vehicle location and traffic volume using radar, for detecting vehicles that violate the rules, and for storing information on them as videos and images, a smart traffic signal violation vehicle oversee apparatus for the same, and a smart city solution apparatus for the same | |
| CN113706737B (en) | Road surface inspection system and method based on automatic driving vehicle | |
| CN111198371A (en) | Forward-looking obstacle detection system | |
| KR102005713B1 (en) | Intelligent tunnel management system | |
| CN102945603A (en) | Method for detecting traffic event and electronic police device | |
| KR102360568B1 (en) | Method and system for detecting incident in tunnel environment | |
| JPH07210795A (en) | Method and instrument for image type traffic flow measurement | |
| WO2005058668A2 (en) | Image processing alarm system and method for automatically sensing unexpected accident related to train | |
| CN112776856A (en) | Track foreign matter intrusion monitoring method, device and system and monitoring host equipment | |
| CN113484858A (en) | Intrusion detection method and system | |
| KR100690279B1 (en) | Multipurpose video image detection system | |
| KR101954899B1 (en) | Method for automatic water level detection based on the intelligent CCTV | |
| KR100699596B1 (en) | Image processing alarm system for automatically sensing unexpected accident at railroad crossing | |
| KR102333747B1 (en) | System for detecting danger around road and method thereof | |
| KR102136676B1 (en) | System and method for monitoring and warning railway platform | |
| KR101219659B1 (en) | Fog detection system using cctv image, and method for the same | |
| KR200361170Y1 (en) | Image processing alarm system for automatically sensing unexpected accident at railroad crossing | |
| JP5175765B2 (en) | Image processing apparatus and traffic monitoring apparatus | |
| CN110706491B (en) | Traffic monitoring and early warning method and system for expressway | |
| KR100661264B1 (en) | Automatical danger detecting system at railroad crossing using thermal image camera | |
| NO20210870A1 (en) | Fog detection device using coordinate system, and method therefor | |
| KR100444929B1 (en) | Image processing alarm system and method for automatically sensing unexpected accident at train platform | |
| JPH10269492A (en) | Vehicle monitoring device |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| N231 | Notification of change of applicant | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| N231 | Notification of change of applicant | ||
| N231 | Notification of change of applicant | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant | ||
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20100728 Year of fee payment: 4 |
|
| LAPS | Lapse due to unpaid annual fee |