KR101032160B1 - 카메라를 이용한 도로 시정 측정 시스템 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 카메라를 이용한 도로 시정 측정 시스템은 도로에 설치된 카메라로부터 영상 신호를 수신하고 결과를 송신하는 통신부; 상기 수신된 영상 신호로부터 차량의 이동 영역을 추출하고, 상기 추출된 이동 영역을 이용하여 가시선(visual line)을 결정하는 영상 처리부; 및 시정 산출 함수를 이용하여 상기 결정된 가시선에 대응하는 시정(visibility)을 산출하는 제어부를 포함한다.
카메라, 영상 신호, 시정 측정, 이동 영역, 가시선, 안개 경보, 도로

Description

카메라를 이용한 도로 시정 측정 시스템 및 그 방법{SYSTEM AND METHOD FOR ROAD VISIBILITY MEASUREMENT USING CAMERA}
본 발명의 실시예들은 도로에서 카메라를 이용하여 시정을 측정하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
안개 경보 시스템은 안개가 끼면 고속도로에 설치된 안개 센서를 통해 이 사실을 교통관리센터로 전송하고, 상기 교통관리센터에서는 라디오와 같은 유무선장치 및 고속도로 정보 안내판(VMS) 등을 통해 운전자에게 알려주도록 하는 시스템이다. 상기 안개 경보 시스템이 도로에 설치되면 안개 발생 시 자주 일어나는 연쇄 추돌과 같은 교통사고를 감소시키는 효과가 있다.
상기 안개 경보 시스템에 사용될 수 있는 안개 센서(fog sensor)는 현재 매우 다양한 종류의 센서가 개발되어 있다. 그러나, 현재 상용화된 센서는 주로 라이트 스캐터(light-scatter) 방식의 광학센서로, 이러한 센서는 눈, 비, 안개 밀도 변화 등의 불균일 조건에서는 심각한 오류 발생의 가능성이 많고, 운전자의 시정 감각과 큰 차이가 발생될 수 있다. 따라서, 인간의 시정 감각과 가장 유사하고 전역적인 시정 측정이 가능하며 저렴한 시정 측정 방법의 개발이 필요하다.
카메라 영상을 이용한 시정 측정은 광학 센서의 한계를 극복하고 인간의 시정 감각과 유사하다는 측면에서 많은 연구자들에 의해 연구되고 있다. 그러나, 카메라 영상을 이용한 시정 측정은 야간 측정이 어려우므로, ROI(Region of Interest)와 같은 별도의 보조설비 또는 목표물(target)을 설치하여야 한다.
그러나, 별도의 ROI 또는 목표물을 설치하는 것은 설치 비용이 많이 들며, 새벽과 같이 주야간의 구분이 애매한 경우에 시정의 계산에 어려움이 있다. 따라서, ROI와 같은 목표물을 이용하지 않고 기존에 도로에 설치된 카메라를 이용하여 도로상의 시정을 측정할 수 있는 새로운 시정 측정 시스템의 개발이 필요한 실정이다.
본 발명의 일 실시예는 ROI와 같은 목표물을 이용하지 않고 기존에 도로에 설치된 카메라를 이용하여 시정을 측정할 수 있는 시정 측정 시스템 및 그 방법을 제공한다.
본 발명의 일 실시예는 차량의 이동 영역으로부터 얻어진 가시선(visual line)과 도로 모델(road model)을 이용하여 시정을 측정할 수 있는 시정 측정 시스템 및 방법을 제공한다.
본 발명의 일 실시예는 영상 신호로부터 비나 눈이 감지되는 경우에도 영상 필터링을 통해 유연하게 시정을 측정할 수 있는 시정 측정 시스템 및 그 방법을 제공한다.
본 발명의 일 실시예는 측정된 시정 결과를 라디오와 같은 유무선장치나 고속도로 정보 안내판(VMS) 등에 표시하여 운전자의 안전운전을 유도할 수 있는 시정 측정 시스템 및 그 방법을 제공한다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제(들)은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 카메라를 이용한 시정 측정 시스템은 도로에 설치된 카메라로부터 영상 신호를 수신하고 결과를 송신하는 통신부; 상기 수신된 영상 신호로부터 차량의 이동 영역을 추출하고, 상기 추출된 이동 영역을 이용하여 가시선(visual line)을 결정하는 영상 처리부; 및 시정 산출 함수를 이용하여 상기 결정된 가시선에 대응하는 시정(visibility)을 산출하는 제어부를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 카메라를 이용한 시정 측정 방법은 도로에 설치된 카메라로부터 영상 신호를 수신하는 단계; 상기 수신된 영상 신호로부터 차량의 이동 영역을 추출하는 단계; 상기 추출된 이동 영역을 이용하여 가시선(visual line)을 결정하는 단계; 및 시정 산출 함수를 이용하여 상기 결정된 가시선에 대응하는 시정(visibility)을 산출하는 단계를 포함한다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 첨부 도면들에 포함되어 있다.
본 발명의 이점 및/또는 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, ROI와 같은 목표물을 이용하지 않고 기존에 도로에 설치된 카메라를 이용하여 시정을 측정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 차량의 이동 영역으로부터 얻어진 가시선(visual line)과 도로 모델(road model)을 이용하여 시정을 측정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 영상 신호로부터 비나 눈이 감지되는 경우에도 영상 필터링을 통해 유연하게 시정을 측정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 측정된 시정 결과를 라디오와 같은 유무선장치나 고속도로 정보 안내판(VMS) 등에 표시하여 운전자의 안전운전을 유도할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 카메라를 이용한 시정 측정 시스템은 크게 초기화 단계와 운영 단계로 나누어 시정(visibility)을 측정할 수 있다. 즉, 상기 초기화 단계에서는 운영자가 CCTV 카메라의 설치 높이, 도로의 경사도, 카메라의 각도 등의 기초 자료 및 실측자료 등을 이용하여 도로 모델(road model)을 구축하는 단계로서, 시스템 설치 시에 한 번만 수행하면 된다. 상기 운영 단계는 차량의 이동 영역으로부터 얻어진 가시선(visual line)과 상기 초기화 단계에서 구축된 도로 모델을 이용하여 시정을 측정하는 단계이다.
이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라를 이용한 시정 측정 시스템의 구성을 설명하기 위해 도시한 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라를 이용한 시정 측정 시스템(100)은 통신부(110), 영상 처리부(120), 제어부(130), 메모리부(140), 및 표시부(150)를 포함할 수 있다.
상기 통신부(110)는 도로에 설치된 카메라로부터 영상 신호를 수신한다. 여기서, 상기 도로는 고속도로, 일반도로 등과 같이 차량이 운행하는 도로를 모두 포괄하는 의미로 해석될 수 있다. 또한, 상기 카메라는 CCTV 카메라, CCD 카메라, CMOS 카메라 등과 같이 영상을 촬영하는 장치를 모두 포괄하는 의미로 해석될 수 있다.
상기 통신부(110)는 상기 제어부(130)에서 시정이 산출되는 경우, 상기 산출된 시정에 관한 정보, 또는 상기 시정에 따른 안전주행 속도 정보를 교통관리센터로 전송할 수 있다. 이에 따라, 상기 교통관리센터에서는 라디오와 같은 유무선장치 및/또는 고속도로 정보 안내판(VMS) 등을 통해 운전자에게 안개 발생 사실과 함께 시정에 관한 정보 및 안전주행 속도 정보 등을 알려주게 된다.
상기 영상 처리부(120)는 상기 수신된 영상 신호로부터 차량의 이동 영역(moving area)을 추출한다.
이를 위해, 상기 영상 처리부(120)는 상기 카메라로부터 일정시간 동안 입력된 n(상기 n은 자연수)개의 영상 프레임 중, 최초 영상 프레임과 나머지 영상 프레임 간의 차연산(difference operation)을 통해 차영상(difference image)들을 획 득한다. 그리고, 상기 영상 처리부(120)는 미리 설정된 임계치를 이용하여 상기 획득된 차영상들을 이진화하고, 상기 이진화된 차영상들을 합성함으로써 상기 이동 영역을 추출할 수 있다.
상기 영상 처리부(120)는 상기 추출된 이동 영역을 이용하여 가시선(visual line)을 결정한다.
이를 위해, 상기 영상 처리부(120)는 상기 추출된 이동 영역으로부터 상기 도로 외의 영역을 제거한 후, 수평방향 프로젝션(projection)과 임계치 자동추출 알고리즘을 통해 상기 이동 영역의 상단 부분을 탐색함으로써 상기 가시선을 결정할 수 있다.
상기 제어부(130)는 시정 산출 함수를 이용하여 상기 결정된 가시선에 대응하는 시정(visibility)을 산출한다.
이를 위해, 상기 제어부(130)는 상기 시정 측정 시스템(100)을 운용하기 전에, 상기 영상 신호에 대해, 3개의 시정 기준선을 이용하여 비선형 곡선적합(non-linear curve fitting)을 수행함으로써 상기 시정 산출 함수 및 상기 시정 산출 함수의 계수를 결정할 수 있다.
참고로, 상기 비선형 곡선적합은 주어진 몇 개의 데이터를 이용하여 특정 함수에 최소 오차를 갖도록 함수의 계수를 결정하는 방법이다.
여기서, 상기 3개의 시정 기준선은 상기 영상 신호에 해당하는 영상의 하단부 영역 중 하나의 수평선을 의미하는 제1 시정 기준선과, 상기 영상의 중간 영역 중 하나의 수평선을 의미하는 제2 시정 기준선과, 상기 영상의 상단부 영역 중 하 나의 수평선을 의미하는 제3 시정 기준선을 가리킨다(도 8 참조).
또한, 상기 제어부(130)는 상기 산출된 시정 정보를 출력할 수 있다. 이에 따라, 상기 통신부(110)는 상기 출력된 시정 정보를 상기 교통관리센터로 전송하고, 상기 교통관리센터에서는 안전주행 속도 정보를 상기 라디오와 같은 유무선장치 및/또는 고속도로 정보 안내판(VMS)을 통해 운전자에게 알려준다.
한편, 상기 제어부(130)는 소정의 날씨 정보 검출 알고리즘을 이용하여 상기 영상 신호로부터 날씨 정보를 검출하고, 상기 검출된 날씨 정보를 이용하여 상기 도로에 눈 또는 비가 오는지 여부를 판단할 수 있다. 상기 판단 결과, 상기 도로에 눈 또는 비가 오는 경우, 상기 영상 처리부(120)는 상기 영상 신호에서 눈 또는 비를 필터링 한 후, 상기 이동 영역을 추출할 수 있다.
여기서, 상기 날씨 정보 검출 알고리즘은 상기 카메라를 통해 얻어지는 영상을 이용하여 날씨 정보를 검출할 수 있으며, 상기 제어부(130)는 예를 들면 맑은 날의 영상의 RGB 평균값을 기준으로 한 날씨 정보 검출 알고리즘 등을 이용하여 상기 날씨 정보를 검출할 수 있다. 상기 날씨 정보 검출 알고리즘은 공지 기술에 해당하므로 이에 대한 자세한 설명은 생략하기로 한다.
상기 메모리부(140)는 상기 제어부(130)에 의해 산출된 시정과 임시 영상자료 등을 저장한다. 또한, 상기 메모리부(140)는 상기 제어부(130)에 의해 결정된 시정 산출 함수 및 상기 시정 산출 함수의 계수를 저장한다.
상기 표시부(150)는 상기 제어부(130)에 의해 산출된 시정을 표시한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 영상 신호로부터 차량의 이동 영역을 추출하는 일례를 도시한 도면이다.
일반적으로, 고속도로와 같은 환경에서 도로상에 움직이는 물체는 영상 대비의 계산을 어렵게 하는 요소이다. 그러나, 역으로 생각하면 영상으로부터 얻어진 이동 영역은 안개가 발생한 경우와 안개가 없는 경우가 다르게 나타나게 되며, 안개가 낀 정도에 따라 물체의 이동 영역 또한 다르게 나타난다.
이하에서는 이러한 기본 아이디어에 기초하여 차량의 이동 영역을 추출하는 일례를 구체적으로 설명하기로 한다.
즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라를 이용한 시정 측정 시스템은 차량의 이동 영역을 추출하기 위해, 도 2에 도시된 바와 같이, 도로상에 설치된 CCTV 카메라로부터 일정시간 동안 입력된 n(자연수)개의 영상 프레임(210, 215) 중에서, 최초의 영상 프레임(210)과 그 이후의 나머지 영상 프레임(220) 간의 차연산(difference operation)(215)을 이용한다.
상기 입력된 최초의 영상 프레임(210)과 나머지 영상 프레임(220) 간의 차영상(difference image)들은 주어진 임계치를 이용하여 이진화되고, 상기 이진화된 차영상들(230)은 차례대로 합성(235)되는데, 그 합성된 결과의 영상을 이동 영역(240)으로 정의할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 이동 영역을 이용하여 가시선을 결정하는 일례를 도시한 도면이다.
도 2의 합성 결과 영상인 이동 영역(240)을 이용하여 가시선을 결정하는 방법은 다음과 같다. 즉, 도 3에 도시된 바와 같이, 가시선(310)은 상기 이동 영 역(240)으로부터 도로외 영역을 제거한 후, 수평방향 프로젝션(projection)과 임계치 자동추출 알고리즘을 통해 상기 이동 영역(240)의 상단 부분을 찾아내는 방법으로 쉽게 검출될 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 적용되는 도로 모델의 일례를 도시한 도면이다.
도로 모델은 도로 영역과 도로외 영역의 분리, 시정 기준선, CCTV 카메라의 설치 높이, 도로의 경사도, CCTV 카메라의 각도 등을 이용하여 시정 측정에 활용될 수 있는 파라메터(parameter)를 결정한 것을 말한다.
일반적으로, CCTV 카메라에서 출력된 2D 이미지로부터 특정 목표물까지의 거리를 정확히 계산하는 것은 거의 불가능하다. 그러나, 도로에서 시정 측정은 안개 다발 지역의 안개 경보를 위해 사용하는 것을 고려하면, 몇 cm까지의 정확한 거리의 계산을 필요로 하지 않는다. 따라서, 본 실시예에서는 도 4와 같은 도로 모델을 이용하여 시정을 측정한다.
도로의 표면에 CCD 카메라가 일정 높이(h)에 설치되어 있고, 상기 카메라가 설치된 각도(θ)와 CCD의 높이(Ch)는 사전에 알 수 있다. 그러면, 도 4의 도로 모델에서 카메라 뷰앵글(view angle)의 최대값(φmax)는 카메라의 초점 거리(focal length) f를 이용하여 하기의 수학식 1과 같이 계산될 수 있고, 이미지상의 최하단, 중간, 최상단까지의 거리는 하기의 수학식 2, 3, 4와 같이 각각 계산될 수 있다.
Figure 112009061050937-pat00001
Figure 112009061050937-pat00002
Figure 112009061050937-pat00003
Figure 112009061050937-pat00004
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 시정 산출 함수를 이용하여 시정을 계산하는 일례를 도시한 도면이다.
도 5를 참조하면, 이미지(510)상의 각 위치 즉, 하단, 중간, 상단까지의 거리(db, dm, du)를 계산했다면 특정 목표물까지의 거리 dv를 구할 수 있다. 보통 db와 du 사이의 거리는 지수적으로 증가하므로, 본 실시예에서는 db, dm, du를 이용하여 비선형 곡선적합(non-linear curve fitting)을 수행함으로써, 시정 산출 함수(500)를 결정한 후, 가시선(visual line)을 찾아내기만 하면, 상기 결정된 시정 산출 함수(500)를 이용하여 주어진 가시선의 높이에 대한 시정을 계산할 수 있다.
그러나, 상기 도로모델은 도로가 평지이고 이미지의 상단 끝 부분이 도로의 끝임을 가정한 것이므로, 이는 제1 시정 기준선 및 제2 시정 기준선 그리고 제3 시정 기준선을 정하는데 참고용으로만 사용될 수 있다. 본 실시예에서는 db를 제1 시정 기준선, dm를 제2 시정 기준선, du를 제3 시정 기준선으로 간주하며, 각 시정 기준선(db, dm, du)은 상기 도로모델과 실측에 의해 최초에 한 번 운영자가 결정할 수 있다.
도 6 및 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라를 이용한 시정 측정 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다. 여기서, 상기 시정 측정 방법은 도 1의 시정 측정 시스템(100)에 의해 수행될 수 있다.
도 6 및 도 7을 참조하면, 단계(610)에서 상기 시정 측정 시스템은 시정 기준선이 설정되어 있는지를 판단한다.
상기 판단 결과, 상기 시정 기준선이 설정되어 있는 경우(610의 "예" 방향), 단계(620)에서 상기 시정 측정 시스템은 도로에 설치된 카메라로부터 영상 신호를 입력 받는다.
다음으로, 단계(630)에서 상기 시정 측정 시스템은 단위 시간이 경과되었는지 여부를 판단한다.
상기 판단 결과, 상기 단위 시간이 경과된 경우(630의 "예" 방향), 단계(640)에서 상기 시정 측정 시스템은 상기 영상 신호를 통해 날씨 정보를 감지한다. 반면, 상기 판단 결과, 상기 단위 시간이 경과되지 않은 경우(630의 "아니오" 방향), 상기 시정 측정 시스템은 상기 단위 시간이 경과될 때까지 상기 단계(620)를 수행한다.
다음으로, 단계(650)에서 상기 시정 측정 시스템은 상기 감지된 날씨 정보를 이용하여 상기 도로에 눈 또는 비가 오는지 여부를 판단한다.
상기 판단 결과, 눈 또는 비가 오는 경우(650의 "예" 방향), 단계(660)에서 상기 시정 측정 시스템은 상기 영상 신호에서 눈 또는 비를 필터링한다. 반면, 상기 판단 결과, 눈 또는 비가 오지 않는 경우(650의 "아니오" 방향), 상기 시정 측정 시스템은 상기 단계(660)의 필터링 과정을 스킵(skip)한다.
다음으로, 단계(670)에서 상기 시정 측정 시스템은 상기 영상 신호로부터 차량의 이동 영역을 추출한다.
이를 위해, 상기 시정 측정 시스템은 우선 상기 카메라로부터 일정시간 동안 입력된 n(상기 n은 자연수)개의 영상 프레임 중, 최초 영상 프레임과 나머지 영상 프레임 간의 차연산(difference operation)을 통해 차영상(difference image)들을 획득한다. 이어서, 상기 시정 측정 시스템은 미리 설정된 임계치를 이용하여 상기 획득된 차영상들을 이진화한 후, 상기 이진화된 차영상들을 합성하여 상기 이동 영역을 추출한다.
다음으로, 단계(680)에서 상기 시정 측정 시스템은 상기 추출된 이동 영역을 이용하여 가시선(visual line)을 결정한다.
이를 위해, 상기 시정 측정 시스템은 상기 추출된 이동 영역으로부터 상기 도로 외의 영역을 제거한 후, 수평방향 프로젝션과 임계치 자동추출 알고리즘을 통 해 상기 이동 영역의 상단 부분을 탐색하여 상기 가시선을 결정한다.
다음으로, 단계(690)에서 상기 시정 측정 시스템은 시정 산출 함수를 이용하여 상기 결정된 가시선에 대응하는 시정(visibility)을 산출한다. 여기서, 상기 시정 산출 함수는 상기 단계(610)에서 시정 기준선이 이미 설정되어 있는 것으로 판단하였으므로, 미리 결정되어 있는 것으로 볼 수 있다. 따라서, 상기 시정 측정 시스템은 미리 결정되어 있는 시정 산출 함수를 이용하여 상기 가시선에 대응하는 시정을 산출할 수 있다.
다음으로, 단계(695)에서 상기 시정 측정 시스템은 상기 측정된 시정을 표시 및 저장한다.
한편, 상기 단계(610)에서 상기 시정 기준선의 설정 여부를 판단한 결과, 상기 시정 기준선이 설정되어 있지 않은 경우(601의 "아니오" 방향), 상기 시정 측정 시스템은 도 7의 단계(710) 내지 단계(770)을 수행한다.
즉, 단계(710)에서 상기 시정 측정 시스템은 도로에 설치된 카메라로부터 영상 신호를 입력 받는다.
다음으로, 상기 시정 측정 시스템은 단계(720)에서 제1 시정 기준선을 입력 받은 후, 단계(730)에서 제2 시정 기준선을 입력 받으며, 그 다음으로 단계(740)에서 제3 시정 기준선을 입력 받는다.
이에 대해 도 8을 참조하여 설명하면, 상기 시정 측정 시스템은 영상(800)의 하단부 영역인 제1 시정 기준선 영역(810) 중 하나의 수평선을 상기 제1 시정 기준선으로 입력 받고, 상기 영상(800)의 중간 영역인 제2 시정 기준선 영역(820) 중 하나의 수평선을 상기 제2 시정 기준선으로 입력 받으며, 상기 영상(800)의 상단부 영역인 제3 시정 기준선 영역(830) 중 하나의 수평선을 상기 제3 시정 기준선으로 입력 받는다.
참고로, 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 영상에서 시정 기준선을 입력 받기 위한 시정 기준선 영역의 일례를 도시한 도면이다.
다음으로, 단계(750)에서 상기 시정 측정 시스템은 상기 입력된 제1 내지 제3 시정 기준선을 이용하여 비선형 곡선적합(non-linear curve fitting)을 수행한 후, 단계(760)에서 상기 시정 산출 함수 및 상기 시정 산출 함수의 계수를 결정한다.
다음으로, 단계(770)에서 상기 결정된 시정 산출 함수 및 상기 계수를 저장한다.
상기 단계(710) 내지 단계(770)은 상기 시정 측정 시스템을 운용하기 전에 한 번 수행되면, 그 이후로는 수행되지 않아도 된다. 즉, 상기 시정 측정 시스템은 시정을 측정할 때, 최초에 한 번 결정된 시정 산출 함수 및 계수를 계속하여 사용한다.
이와 같이, 본 발명의 일 실시예에 의하면, ROI와 같은 목표물을 이용하지 않고 기존에 도로에 설치된 카메라를 이용하여 시정을 측정할 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 차량의 이동 영역으로부터 얻어진 가시선(visual line)과 도로 모델(road model)을 이용하여 시정을 측정할 수 있다.
더욱이, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 영상 신호로부터 비나 눈이 감지되 는 경우에도 영상 필터링을 통해 유연하게 시정을 측정할 수 있으며, 측정된 시정 결과를 라디오와 같은 유무선장치나 고속도로 정보 안내판(VMS) 등에 표시하여 운전자의 안전운전을 유도할 수 있다.
본 발명의 실시예들은 다양한 컴퓨터로 구현되는 동작을 수행하기 위한 프로그램 명령을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함한다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 로컬 데이터 파일, 로컬 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크와 같은 자기-광 매체, 및 롬, 램, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
지금까지 본 발명에 따른 구체적인 실시예에 관하여 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서는 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허 청구의 범위뿐 아니라 이 특허 청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 이는 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명 사상은 아래에 기재된 특허청구범위에 의해서만 파악되어야 하고, 이의 균등 또는 등가적 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라를 이용한 시정 측정 시스템의 구성을 설명하기 위해 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 영상 신호로부터 차량의 이동 영역을 추출하는 일례를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 이동 영역을 이용하여 가시선을 결정하는 일례를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 적용되는 도로 모델의 일례를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 시정 산출 함수를 이용하여 시정을 계산하는 일례를 도시한 도면이다.
도 6 및 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라를 이용한 시정 측정 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 영상에서 시정 기준선을 입력 받기 위한 시정 기준선 영역의 일례를 도시한 도면이다.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
110: 통신부 120: 영상 처리부
130: 제어부 140: 메모리부
150: 표시부

Claims (13)

  1. 도로에 설치된 카메라로부터 영상 신호를 수신하는 통신부;
    상기 수신된 영상 신호로부터 차량의 이동 영역을 추출하고, 상기 추출된 이동 영역을 이용하여 가시선(visual line)을 결정하는 영상 처리부; 및
    상기 영상 신호에 대한 비선형 곡선적합(non-linear curve fitting)의 수행을 통해 결정되는 시정 산출 함수, 및 상기 시정 산출 함수의 계수를 이용하여 상기 결정된 가시선에 대응하는 시정(visibility)을 산출하는 제어부
    를 포함하는 카메라를 이용한 시정 측정 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 영상 처리부는
    상기 카메라로부터 일정시간 동안 입력된 n(상기 n은 자연수)개의 영상 프레임 중, 최초 영상 프레임과 나머지 영상 프레임 간의 차연산(difference operation)을 통해 차영상(difference image)들을 획득하고, 미리 설정된 임계치를 이용하여 상기 획득된 차영상들을 이진화하며, 상기 이진화된 차영상들을 합성하여 상기 이동 영역을 추출하는 것을 특징으로 하는 카메라를 이용한 시정 측정 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 영상 처리부는
    수평방향 프로젝션과 상기 이동 영역에 대한 임계치 자동추출 알고리즘을 통해 상기 이동 영역의 상단 부분을 탐색하여 상기 가시선을 결정하는 것을 특징으로 하는 카메라를 이용한 시정 측정 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 비선형 곡선적합은
    상기 영상 신호에 대해, 3개 이상의 시정 기준선을 이용하여 상기 시정 산출 함수 및 상기 시정 산출 함수의 계수를 결정하는 것을 특징으로 하는 카메라를 이용한 시정 측정 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 시정 산출 함수 및 상기 시정 산출 함수의 계수를 저장하는 메모리부
    를 더 포함하고,
    상기 제어부는
    상기 시정 측정 시스템을 운용하기 전에, 상기 시정 산출 함수 및 상기 시정 산출 함수의 계수를 결정하여 상기 메모리부에 저장하는 것을 특징으로 하는 카메라를 이용한 시정 측정 시스템.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 시정 기준선은
    상기 영상 신호에 해당하는 영상의 하단부 영역 중 하나의 수평선을 의미하는 제1 시정 기준선, 상기 영상의 중간 영역 중 하나의 수평선을 의미하는 제2 시정 기준선, 및 상기 영상의 상단부 영역 중 하나의 수평선을 의미하는 제3 시정 기준선을 포함하는 것을 특징으로 하는 카메라를 이용한 시정 측정 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는
    소정의 날씨 정보 검출 알고리즘을 이용하여 상기 영상 신호로부터 날씨 정보를 검출하고, 상기 검출된 날씨 정보를 이용하여 상기 도로에 눈 또는 비가 오는지 여부를 판단하며,
    상기 영상 처리부는
    상기 판단 결과, 상기 도로에 눈 또는 비가 오는 경우, 상기 영상 신호에서 상기 눈 또는 비에 해당하는 이미지를 삭제하여 필터링한 후, 상기 이동 영역을 추출하는 것을 특징으로 하는 카메라를 이용한 시정 측정 시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 통신부는
    상기 산출된 시정에 따른 안전주행 속도 정보를 결정하고, 상기 산출된 시정, 또는 상기 결정된 안전주행 속도 정보 중 적어도 하나를 교통관리센터로 전송하는 것을 특징으로 하는 카메라를 이용한 시정 측정 시스템.
  9. 도로에 설치된 카메라로부터 영상 신호를 수신하는 단계;
    상기 수신된 영상 신호로부터 차량의 이동 영역을 추출하는 단계;
    상기 추출된 이동 영역을 이용하여 가시선(visual line)을 결정하는 단계; 및
    상기 영상 신호에 대한 비선형 곡선적합의 수행을 통해 결정되는 시정 산출 함수, 및 상기 시정 산출 함수의 계수를 이용하여 상기 결정된 가시선에 대응하는 시정(visibility)을 산출하는 단계
    를 포함하는 카메라를 이용한 시정 측정 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 이동 영역을 추출하는 단계는
    상기 카메라로부터 일정시간 동안 입력된 n(상기 n은 자연수)개의 영상 프 레임 중, 최초 영상 프레임과 나머지 영상 프레임 간의 차연산(difference operation)을 통해 차영상(difference image)들을 획득하는 단계;
    미리 설정된 임계치를 이용하여 상기 획득된 차영상들을 이진화하는 단계; 및
    상기 이진화된 차영상들을 합성하여 상기 이동 영역을 추출하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 카메라를 이용한 시정 측정 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 가시선을 결정하는 단계는
    수평방향 프로젝션과 상기 이동 영역에 대한 임계치 자동추출 알고리즘을 통해 상기 이동 영역의 상단 부분을 탐색하여 상기 가시선을 결정하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 카메라를 이용한 시정 측정 방법.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 비선형 곡선적합은
    상기 영상 신호에 대해, 3개 이상의 시정 기준선을 이용하여 상기 시정 산출 함수 및 상기 시정 산출 함수의 계수를 결정하는 것을 특징으로 하는 카메라를 이용한 시정 측정 방법.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 영상 신호를 수신하는 단계와 상기 이동 영역을 추출하는 단계 사이에서, 소정의 날씨 정보 검출 알고리즘을 이용하여 상기 영상 신호로부터 날씨 정보를 검출하는 단계;
    상기 검출된 날씨 정보를 이용하여 상기 도로에 눈 또는 비가 오는지 여부를 판단하는 단계; 및
    상기 판단 결과, 상기 도로에 눈 또는 비가 오는 경우, 상기 영상 신호에서 눈 또는 비에 해당하는 이미지를 삭제하여 필터링하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 카메라를 이용한 시정 측정 방법.
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