KR102196086B1 - 카메라의 ptz 자율 자세보정 방법 및 이를 이용한 교통정보 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 가시광 카메라 및 열화상 카메라로 이루어지는 듀얼카메라를 기반으로 돌발 상황을 검지하도록 구성됨으로써 단일 카메라로 구성될 때의 단점을 상호 보완하여 차량 검지율을 높여 돌발 상황 검출의 정확성 및 신뢰도를 현저히 높일 수 있으며, 일체형으로 제작되는 일반카메라 및 열화상 카메라가 PTZ(Pan-Tilt-Zoom) 제어가 가능하도록 설계됨과 동시에 기 설정된 주기(T)에 따라 PTZ 최적값 산출 및 제어가 자동으로 이루어지도록 구성됨으로써 바람, 진동 및 흔들림 등의 외력 또는 날씨, 조도, 시간 등의 외부환경에 따른 카메라 PTZ 상태를 최적화하여 촬영이 이루어지도록 하여 교통검지의 정확성 및 신뢰도를 높일 수 있는 카메라의 PTZ 자율 자세보정 방법 및 이를 이용한 교통정보 시스템에 관한 것이다.

Description

카메라의 PTZ 자율 자세보정 방법 및 이를 이용한 교통정보 시스템{Method for autonomous balancing PTZ of camera and system for providing traffic information therewith}

본 발명은 카메라의 PTZ 자율 자세보정 방법 및 이를 이용한 교통정보 시스템에 관한 것으로서, 상세하게로는 일체형으로 제작되는 일반카메라 및 열화상 카메라가 PTZ(Pan-Tilt-Zoom) 제어가 가능하도록 설계됨과 동시에 기 설정된 주기(T)에 따라 PTZ 최적값 산출 및 제어가 자동으로 이루어지도록 구성됨으로써 바람, 진동 및 흔들림 등의 외력 또는 날씨, 조도, 시간 등의 외부환경에 따른 카메라 PTZ 상태를 최적화하여 촬영이 이루어지도록 하여 교통검지의 정확성 및 신뢰도를 높일 수 있는 카메라의 PTZ 자율 자세보정 방법 및 이를 이용한 교통정보 시스템에 관한 것이다.

최근 정보통신 기술이 발달하고 텔레매틱스 기기의 보급 및 유비쿼터스 환경이 구축됨에 따라 지능형 교통시스템(ITS, Intelligent Transportation System)이 연구되어 널리 사용되고 있다.

이러한 지능형 교통시스템(ITS)은 1차적으로 차량을 감지하여 차량정보를 생성한 후, 생성된 차량정보를 분석 및 가공하여 교통정보를 생성함과 동시에 돌발 상황 발생여부를 생성하도록 구성되었기 때문에 객체를 얼마나 정확하게 감지할 수 있는지에 따라 지능형 교통시스템(ITS)의 성능이 결정되고, 이에 따라 차량 검지의 정확성 및 신뢰도를 높이기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다.

일반적으로 지능형 교통시스템(ITS)에 있어서, 감지영역을 모니터링하면서 돌발 상황 발생여부를 판단하기 위한 목적으로 가시광 CCTV 카메라가 널리 사용되고 있으나, 가시광 CCTV 카메라는 직사광선의 유입, 빛의 산란, 부족한 광량 및 조도 등의 다양한 변수로 인해 객체를 정확하게 검출하지 못하는 구조적 한계를 갖는다.

이에 따라 본 출원인은 국내등록특허 제10-1852057호(발명의 명칭 : 영상 및 열화상을 이용한 돌발 상황 감지시스템)를 통해 가시광 카메라 및 열화상 카메라를 융합하여 객체를 감지하도록 구성함으로써 단일 가시광 카메라로만 객체 감지가 이루어지는 경우와 비교하여 객체 검지율을 개선하도록 하였다.

도 1은 국내등록특허 제10-1852057호에 개시된 돌발 상황 감지시스템을 나타내는 구성도이다.

도 1의 돌발 상황 감지시스템(이하 종래기술이라고 함)(100)은 도로에 이격되게 설치되는 돌발 상황 감지기(103-1), ..., (103-N)들과, 기 할당된 돌발 상황 감지기들로부터 데이터를 전송받아 외부로 송출하는 로컬서버(102-1), ..., (102-N)들과, 로컬서버(102-1), ..., (102-N)들로부터 전송받은 영상을 저장 및 모니터링 하는 관제센터서버(105)와, 관제센터서버(105) 및 로컬서버(102-1), ..., (102-N)들 사이의 데이터 이동경로를 제공하는 통신망(110)으로 이루어진다.

교통검지기(103-1), ..., (103-N)들은 기 설정된 감지영역을 촬영하는 카메부(132)와, 카메라부(132)에 의해 촬영된 영상분석을 통해 돌발 상황 발생여부를 판별하는 컨트롤러(131)로 이루어진다.

교통검지기(103-1), ..., (103-N)들은 기 설정된 감지영역을 촬영하는 카메라부(132)와, 카메라부(132)에 의해 촬영된 영상분석을 통해 돌발 상황 발생여부를 판별하는 컨트롤러(131)로 이루어진다.

카메라부(132)는 감지영역을 촬영하여 일반영상을 획득하는 카메라(133)와, 감지영역을 촬영 하여 열화상을 획득하는 열화상 카메라(134)와, 돌발 상황 발생 시 구동되어 돌발 상황을 집중 촬영하는 추적카메라(135)로 이루어진다.

이와 같이 구성되는 종래기술(100)은 카메라(133) 및 열화상 카메라(134)가 일체형으로 제작됨과 동시에 PTZ(Pan-Tilt-Zoom) 제어 가능하도록 구성됨으로써 객체 검출 및 트래킹(Tracking) 하여 단일 카메라로 구동될 때 검지가 불가능한 객체들의 감지가 가능하여 검지율을 현저히 높일 수 있는 장점을 갖는다.

통상적으로 종래기술(100)과 같은 PTZ 카메라는 최초 PTZ 설정이 정확한 데이터를 기반으로 이루어지는 것이 아니라, 숙련된 기술자 또는 관리자의 모니터 육안 확인을 통해 이루어지기 때문에 카메라 세팅의 정밀도 및 정확성이 운영자의 숙련도에 따라 달라지는 문제점이 발생한다.

또한 종래기술(100)은 도로의 차량을 촬영하기 위해 실외에 설치되어 바람, 외부 진동 및 흔들림 등의 외력에 의해 영향을 많이 받는 특성을 갖는다. 이에 따라 종래기술(100)은 바람, 진동 및 흔들림 등의 외력에 의해 최초 PTZ 설정값으로부터 변경되는 현상이 비일비재하게 발생하나, 종래기술(100)에는 이러한 PTZ를 재설정하기 위한 별도의 기술 및 방법이 전혀 기재되어 있지 않기 때문에 교통검지의 정확성 및 신뢰도가 떨어지는 구조적 한계를 갖는다.

일반적으로, PTZ 카메라는 날씨(우천, 우설 등), 조도, 시간 등의 외부 환경에 따라 PTZ 최적값이 소정 변경되는 특성을 가지나, 종래기술(100)은 이러한 PTZ 카메라의 특성을 전혀 감안하지 않은 것으로서, 최초 설정되어 고정된 PTZ 값으로 촬영을 수행함에 따라 획득영상의 선명도를 극대화시키지 못하는 문제점이 발생한다.

즉 외력(바람, 진동, 흔들림 등) 또는 외부환경(날씨, 조도 등)의 특성에 따라 PTZ 최적값이 변경되는 PTZ 카메라의 특성을 감안하여, 주기적으로 PTZ 제어값을 최적으로 자동 설정하여 획득영상의 선명도를 극대화시켜 교통검지의 정확성 및 신뢰도를 높이기 위한 기술 및 방법에 대한 연구가 시급한 실정이다.

본 발명은 이러한 문제를 해결하기 위한 것으로, 본 발명의 해결과제는 가시광 카메라 및 열화상 카메라로 이루어지는 듀얼카메라를 기반으로 차량검지 및 돌발 상황 검지가 이루어지도록 구성됨으로써 단일 카메라로 구성될 때의 단점을 상호 보완하여 차량 검지의 정확성 및 신뢰도를 현저히 높일 수 있는 카메라의 PTZ 자율 자세보정 방법 및 이를 이용한 교통정보 시스템을 제공하기 위한 것이다.

또한 본 발명의 다른 해결과제는 일체형으로 제작되는 일반카메라 및 열화상 카메라가 PTZ(Pan-Tilt-Zoom) 제어가 가능하도록 설계됨과 동시에 기 설정된 주기(T)에 따라 PTZ 최적값 산출 및 제어가 자동으로 이루어지도록 구성됨으로써 바람, 진동 및 흔들림 등의 외력 또는 날씨, 조도, 시간 등의 외부환경에 따른 카메라 PTZ 상태를 최적화하여 촬영이 이루어지도록 하여 교통검지의 정확성 및 신뢰도를 높일 수 있는 카메라의 PTZ 자율 자세보정 방법 및 이를 이용한 교통정보 시스템을 제공하기 위한 것이다.

상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 해결수단은 도로에 이격되게 설치되어 차량을 감지하는 교통검지기들을 포함하는 교통정보 시스템에 있어서: 상기 교통검지기들은 PTZ(Pan-Tilt-Zoom) 제어가 지원됨과 동시에 일체형으로 제작되는 가시광 카메라 및 열화상 카메라; 상기 가시광 카메라 및 상기 열화상 카메라에 의해 획득된 영상 및 열화상을 분석하여 차량을 검지하는 컨트롤러를 포함하고, 상기 컨트롤러는 기 설정된 주기(T) 마다 상기 가시광 카메라 및 상기 열화상 카메라의 PTZ 최적값을 검출한 후, 검출된 PTZ 최적값에 따라 상기 가시광 카메라 및 상기 열화상 카메라의 세팅이 이루어지도록 제어하는 PTZ 최적 관리부를 더 포함하고, 상기 컨트롤러는 상기 가시광 카메라의 팬-틸트-줌(PTZ)의 이동량의 범위를 분류한 레벨값이 기 설정되어 저장되는 메모리를 더 포함하고, 상기 PTZ 최적 관리부의 동작 과정인 PTZ 최적 관리방법(S1)은 상기 가시광 카메라의 PTZ 레벨값을 초기화시키는 단계10(S10); 현재 설정된 PTZ 레벨값의 상태로 상기 가시광 카메라를 제어한 후, 상기 가시광 카메라의 촬영이 이루어지도록 하여 영상을 획득하는 단계20(S20); 상기 단계20(S20)에서 획득된 영상을 분석하여 차량객체 및 도로객체를 검출하며, 1)차량객체 검출 시, 검출된 차량객체의 크기(픽셀크기)를 산출한 후, 산출된 차량객체 크기정보를 해당 PTZ 레벨값과 매칭시켜 차량 프로파일을 생성한 후, 생성된 차량 프로파일을 상기 메모리에 저장하며, 2)도로객체 검출 시, 검출된 도로객체의 지향방향(각도)과 카메라의 지향방향(각도)을 검출한 후, 이들의 차이값(△θ)을 산출하며 산출된 차이값(△θ)을 해당 PTZ 레벨값과 매칭시켜 도로 프로파일을 생성한 후 생성된 도로 프로파일을 상기 메모리에 저장하는 단계30(S30); 현재 팬-레벨값(PL)이 최종 레벨값인지 여부를 판단하는 단계40(S40); 상기 단계40(S40)에서 현재 팬-레벨값(PL)이 최종 레벨값이 아니라고 판단될 때 진행되며, 현재 팬-레벨값(PL)에 ‘1’을 추가(PL=PL+1)하며, 다음 단계로 상기 단계20(S20)을 진행하는 단계50(S50); 상기 단계40(S40)에서 팬-레벨값(TL)이 최종 레벨값이라고 판단될 때 진행되며, 현재 틸트-레벨값(TL)이 최종 레벨값인지 여부를 판단하는 단계60(S60); 상기 단계60(S60)에서 현재 틸트-레벨값(TL)이 최종 레벨값이 아니라고 판단될 때 진행되며, 현재 틸트-레벨값(TL)에 ‘1’을 추가(TL=TL+1)하는 단계70(S70); 상기 단계70(S70) 이후에 진행되며, 현재 팬-레벨값(PL)을 ‘1’로 초기화한 후, 다음 단계로 상기 단계20(S20)을 진행하는 단계80(S80); 상기 단계60(S60)에서 현재 팬-레벨값(TL)이 최종 레벨값이라고 판단될 때 진행되며, 현재 줌-레벨값(ZL)이 최종 레벨값인지 여부를 판단하는 단계90(S90); 상기 단계90(S90)에서 줌-레벨값(ZL)이 최종 레벨값이라고 판단될 때 진행되며, 현재 줌-레벨값(TL)에 ‘1’을 추가(ZL=ZL+1)하는 단계100(S100); 상기 단계100(S100) 이후에 진행되며, 틸트-레벨값(TL)을 ‘1’로 초기화하는 단계110(S110); 상기 단계110(S110) 이후에 진행되며, 팬-레벨값(PL)을 ‘1’로 초기화한 후, 다음 단계로 상기 단계20(S20)을 진행하는 단계120(S120)을 포함하고, 상기 PTZ 최적 관리부는 상기 PTZ 최적 관리방법(S1)에 의해 각 PTZ 레벨값에 대응되는 영상들을 분석하여 상기 가시광 카메라의 PTZ를 최적화시키는 것이다.

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또한 본 발명에서 상기 PTZ 최적 관리방법(S1)은 상기 단계90(S90)에서 현재 줌-레벨값(ZL)이 최종 레벨값이라고 판단될 때 진행되며, 상기 메모리를 탐색하여 상기 단계30(S30)에 의해 상기 메모리에 저장된 차량 프로파일 데이터들인 차량인식 테이블을 추출한 후, 추출된 차량인식 테이블로부터 첫 번째 순서의 차량 프로파일을 추출하는 단계130(S130); 현재 추출된 차량 프로파일로부터 차량객체 크기정보를 추출하는 단계140(S140); 상기 단계140(S140)에 의해 추출된 차량객체 크기를 기 설정된 설정범위와 비교하는 단계150(S150); 상기 단계150(S150)에서 추출된 차량객체 크기가 설정범위를 벗어날 때 진행되며, 상기 단계130(S130)에 의해 추출된 차량인식 테이블에서, 다음 순서의 차량 프로파일이 존재하는지를 탐색하며, 만약 추출된 차량인식 테이블에서 다음 순서의 차량 프로파일이 존재하지 않을 때 동작을 종료하는 단계160(S160); 상기 단계160(S160)에서 차량인식 테이블에 다음 순서의 차량 프로파일이 존재한다고 판단될 때 진행되며, 다음 순서의 차량 프로파일을 추출한 후, 다음 단계로 상기 단계140(S140)을 진행하는 단계170(S170); 상기 단계150(S150)에서 차량객체 크기가 설정범위에 포함될 때 진행되며, 해당 PTZ 레벨값에 대응되는 도로 프로파일을 추출하는 단계180(S180); 상기 단계180(S180)에 의해 추출된 도로 프로파일에 포함된 차이값(△θ)을 기 설정된 임계치와 비교하며, 만약 추출된 차이값(△θ)이 임계치를 초과하면, 다음 단계로 상기 단계160(S160)을 진행하는 단계190(S190); 상기 단계190(S190)에서 차이값(△θ)이 임계치 이하라고 판단될 때 진행되며, 현재 PTZ 레벨값을 PTZ 최적값으로 설정하는 단계200(S200)을 더 포함하는 것이 바람직하다.

또한 본 발명에서 상기 PTZ 최적 관리방법(S1)은 상기 단계30(S30)에 의해 저장된 각 PTZ 레벨값으로 촬영된 개별영상들을 가공하여 파노라마 영상을 생성하는 단계230(S230); 상기 단계230(S230)에 의해 생성된 파노라마 영상을 구성하는 각 개별영상에 대응되는 도로 프로파일 데이터들을 추출하는 단계240(S240); 상기 단계240(S240)에 의해 추출된 도로 프로파일 데이터들을 참조하여, 추출된 도로 프로파일들 각각에 포함된 차이값(△θ)들을 추출한 후, 추출된 차이값(△θ)들 각각을 임계치와 비교하여 차이값(△θ)이 임계치를 초과하는 개별영상들을 파노라마 영상으로부터 제거하는 단계250(S250); 상기 단계250(S250)에 의해 남아있는 파노라마 영상의 개별영상들 각각의 PTZ 레벨값에 대응되는 차량 프로파일 데이터들인 차량인식 테이블을 추출한 후, 추출된 차량인식 테이블에서, 첫 번째 순서의 차량 프로파일을 추출하는 단계251(S251); 현재 추출된 차량 프로파일에 포함된 차량객체 크기정보를 추출하는 단계260(S260); 상기 단계260(S260)에 의해 추출된 차량객체 크기를 기 설정된 설정범위와 비교하는 단계270(S270); 상기 단계270(S270)에서 추출된 차량객체 크기가 설정범위를 벗어난다고 판단될 때 진행되며, 상기 단계251(S251)에 의해 추출된 차량인식 테이블에 다음 순서의 차량 프로파일이 존재하는지를 판단하며, 만약 추출된 차량인식 테이블에 다음 순서의 차량 프로파일이 존재하지 않는다고 판단되면, 동작을 종료하는 단계280(S280); 상기 단계280(S280)에서 상기 단계251(S251)에 의해 추출된 차량인식 테이블에 다음 순서의 차량 프로파일이 존재하는지를 판단될 때 진행되며, 추출된 차량인식 테이블에 다음 순서의 차량 프로파일을 추출한 후, 다음 단계로 상기 단계260(S260)을 진행하는 단계290(S290); 상기 단계270(S270)에서 추출된 차량객체 크기가 설정범위에 포함된다고 판단될 때 진행되며, 해당 PTZ 레벨값을 PTZ 최적값으로 결정하는 단계291(S291)을 더 포함하는 것이 바람직하다.

또한 본 발명에서 상기 PTZ 최적 관리방법(S1)은 상기 단계30(S30)에 의해 저장된 각 PTZ 레벨값의 도로 프로파일 데이터인 차량인식 테이블을 상기 메모리로부터 추출하는 단계330(S330); 상기 단계330(S330)에 의해 추출된 차량인식 테이블의 차량 프로파일들 각각의 차량객체 크기를 기 설정된 설정범위와 비교하며, 차량객체 크기가 설정범위를 벗어나는 PTZ 레벨값은 제거시키되, 차량객체 크기가 설정범위에 포함되는 PTZ 레벨값은 제거시키지 않는 방식으로 필터링을 수행하는 단계340(S340); 상기 단계340(S340)에 의해 남은 PTZ 레벨값에 대응되는 도로 프로파일 데이터들인 도로인식 테이블을 추출하는 단계350(S350); 상기 단계350(S350)에 의해 추출된 도로인식 테이블의 도로 프로파일들 각각의 차이값(△θ)들을 추출한 후, 추출된 각 차이값(△θ)을 임계치와 비교하며, 차이값(△θ)이 임계치를 초과하는 PTZ 레벨값은 제거시키되, 차이값(△θ)이 임계치 이하인 PTZ 레벨값은 제거시키지 않는 방식으로 필터링을 수행하는 단계360(S360); 상기 단계360(S360)에 의해 남은 PTZ 레벨값들에 대응되는 영상들을 추출한 후, 추출된 각 영상을 분석하여 각 영상으로부터 번호판영상을 추출하는 단계370(S370); 상기 단계370(S370)에 의해 추출된 각 번호판영상의 선명도(s)를 검출하는 단계380(S380); 상기 단계380(S380)에 의해 검출된 각 번호판영상의 선명도(s)들을 비교하여 가장 높은 선명도를 갖는 번호판영상을 검출하는 단계390(S390); 상기 단계390(S390)에서 가장 선명도가 높은 번호판영상에 대응되는 PTZ 레벨값을 PTZ 최적값으로 결정하는 단계391(S391)을 더 포함하는 것이 바람직하다.

상기 과제와 해결수단을 갖는 본 발명에 따르면 가시광 카메라 및 열화상 카메라로 이루어지는 듀얼카메라를 기반으로 차량 검지 및 돌발 상황 검지가 이루어지도록 구성됨으로써 단일 카메라로 구성될 때의 단점을 상호 보완하여 차량 검지의 정확성 및 신뢰도를 현저히 높일 수 있게 된다.

또한 본 발명에 의하면 일체형으로 제작되는 일반카메라 및 열화상 카메라가 PTZ(Pan-Tilt-Zoom) 제어가 가능하도록 설계됨과 동시에 기 설정된 주기(T)에 따라 PTZ 최적값 산출 및 제어가 자동으로 이루어지도록 구성됨으로써 바람, 진동 및 흔들림 등의 외력 또는 날씨, 조도, 시간 등의 외부환경에 따른 카메라 PTZ 상태를 최적화하여 촬영이 이루어지도록 하여 교통검지의 정확성 및 신뢰도를 높일 수 있게 된다.

도 1은 국내등록특허 제10-1852057호에 개시된 돌발 상황 감지시스템을 나타내는 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예인 교통정보 시스템을 나타내는 구성도이다.
도 3은 도 2의 예시도이다.
도 4는 도 2의 가시광 카메라에 의해 획득된 일반영상을 나타내는 예시도이다.
도 5는 도 2의 열화상 카메라에 의해 획득된 열화상을 나타내는 예시도이다.
도 6은 도 5의 컨트롤러를 나타내는 블록도이다.
도 7은 도 6의 교통상황 분석부를 나타내는 블록도이다.
도 8은 도 6의 PTZ 최적 관리부의 동작 과정을 설명하기 위한 플로차트이다.
도 9는 도 8의 PTZ 최적 관리방법의 제2 실시예를 나타내는 플로차트이다.
도 10은 도 8의 PTZ 최적 관리방법의 제3 실시예를 나타내는 플로차트이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일실시예를 설명한다.

도 2는 본 발명의 일실시예인 교통정보 시스템을 나타내는 구성도이고, 도 3은 도 2의 예시도이다.

본 발명의 일실시예인 교통정보 시스템(1)은 일체형으로 제작되는 일반카메라(33) 및 열화상 카메라(34)의 PTZ(Pan-Tilt-Zoom) 제어가 가능하도록 설계됨과 동시에 기 설정된 주기(T) 마다 PTZ 최적값 산출 및 제어가 자동으로 이루어지도록 구성됨으로써 바람, 진동 및 흔들림 등의 외력 또는 날씨, 조도, 시간 등의 외부 환경에 따른 카메라 PTZ 상태를 최적화하여 촬영이 이루어짐에 따라 획득영상의 선명도를 높여 교통검지의 정확성 및 신뢰도를 극대화시킬 수 있을 뿐만 아니라 영상분석 데이터를 기반으로 작업이 이루어짐에 따라 작업의 정밀도 및 효율성을 극대화시키기 위한 것이다.

또한 본 발명의 교통정보 시스템(1)은 도 2와 3에 도시된 바와 같이, 도로(R)의 구조물(90) 상부에 설치되어 기 설정된 촬영영역(S)을 촬영하여 영상을 획득한 후, 획득영상을 분석하여 차량객체를 검출한 후, 차량정보 및 돌발 상황 발생정보를 생성하는 교통검지기(3-1), ..., (3-N)들과 교통검지기(3-1), ..., (3-N)들로부터 전송받은 영상을 저장 및 모니터링 함과 동시에 전송받은 차량정보 및 돌발 상황 발생정보를 분석 및 가공하여 교통정보를 생성하는 교통관제서버(5)와, 교통관제서버(5) 및 교통검지기(3-1), ..., (3-N)들 사이의 데이터 이동경로를 제공하는 통신망(10)으로 이루어진다.

통신망(10)은 교통관제서버(5) 및 교통검지기(3-1), ..., (3-N)들 사이의 데이터통신을 지원하며, 상세하게로는 광역통신망(WAN), 이동통신망, 유선통신망, 4G/5G/LTE 등의 공지된 다양한 통신방식이 적용될 수 있다.

교통관제서버(5)는 교통검지기(3-1), ..., (3-N)들로부터 전송받은 영상을 저장함과 동시에 이를 모니터링 한다.

또한 교통관제서버(5)는 교통검지기(3-1), ..., (3-N)들로부터 전송받은 차량정보를 분석 및 가공하여 교통정보를 생성한 후, 생성된 교통정보를 저장함과 동시에 접속된 클라이언트(Client)의 요청에 따라 교통정보를 제공한다. 이때 교통관제서버(5)에서 생성되는 교통정보는 해당 구간의 교통량, 정체율, 평균속도 등을 포함한다.

또한 교통관제서버(5)는 교통검지기(3-1), ..., (3-N)들로부터 전송받은 돌발 상황 발생정보를 저장함과 동시에 이를 모니터링 하여 돌발 상황에 대한 후속절차를 수행한다. 이때 돌발 상황은 갓길주정차, 역주행, 접촉사고, 차량고정, 낙하물 등으로 이루어진다.

교통검지기(3-1), ..., (3-N)들은 도로에 이격되게 설치되어 기 설정된 검지영역(S)을 촬영 및 열-탐지하여 영상(일반영상 및 열화상)을 획득한 후, 획득영상을 분석하여 차량정보 및 돌발 상황 발생정보를 생성함과 동시에 생성된 차량정보, 돌발 상황 발생정보 및 획득영상을 교통관제서버(5)로 전송한다.

도 2를 참조하여 교통검지기(3)를 살펴보면, 교통검지기(3)는 도 2에 도시된 바와 같이, 겐트리(Gentry), 지주-암 등의 도로 구조물에 설치되는 하우징(31)과, 하우징(31)의 팬-틸트(Pan-tilt) 각도를 제어하는 팬-틸트 구동부(32)와, 촬영렌즈가 하우징(31)의 전면에 노출되게 설치되어 기 설정된 촬영영역(S)을 촬영하여 가시광 영상인 일반영상을 획득하는 일반카메라(33)와, 하우징(31)의 전면에 노출되게 설치되어 기 설정된 촬영영역(S)을 열-탐지 및 추적하여 열화상을 획득하는 열화상 카메라(34)와, 일반카메라(33) 및 열화상 카메라(34)에 의해 획득된 영상 및 열화상을 분석하여 차량을 검지한 후, 차량정보 및 돌발 상황 발생정보를 생성하여 교통관제서버(5)로 전송함과 동시에 기 설정된 주기(T) 마다 카메라(33), (34)들의 PTZ 최적값을 산출 및 제어하는 컨트롤러(30)로 이루어진다.

도 4는 도 2의 일반카메라에 의해 획득된 일반영상을 나타내는 예시도이고, 도 5는 도 2의 열화상 카메라에 의해 획득된 열화상을 나타내는 예시도이다.

일반카메라(33)는 통상의 가시광 카메라이며, 기 설정된 촬영영역(S)을 촬영하여 도 4의 가시광 영상인 일반영상(210)을 획득하는 장치이다.

또한 일반카메라(33)는 촬영에 의해 획득된 일반영상을 컨트롤러(30)로 출력한다.

또한 일반카메라(33)는 줌(Zoom) 제어가 지원됨에 따라 컨트롤러(30)의 제어를 통해 줌인(Zoom-In) 또는 줌아웃(Zoom-Out) 하여 촬영 가능하게 된다.

열화상 카메라(34)는 촬영영역(S)을 열 추적 및 탐지하여 도 5의 열화상(220)을 획득하는 장치이다.

또한 열화상 카메라(34)는 열 추적 및 탐지에 의해 획득된 열화상(220)을 컨트롤러(30)로 출력한다.

또한 열화상 카메라(34)는 줌(Zoom) 제어가 지원됨에 따라 컨트롤러(30)의 제어를 통해 줌인(Zoom-In) 또는 줌아웃(Zoom-Out) 하여 열-탐지 및 추적이 가능하게 된다.

팬-틸트 구동부(32)는 컨트롤러(30)의 제어에 따라 하우징(31)의 팬-틸트 회전각도를 제어하는 장치이다. 이때 일반카메라(33) 및 열화상 카메라(34)는 일체형으로 제작되어 하우징(31)의 내부에 설치되면서 촬영렌즈가 하우징(31)의 전면에 노출되게 설치됨에 따라 팬-틸트 구동부(32)의 제어에 따라 팬-틸트 회전각도가 결정되게 된다. 이때 컨트롤러(30)는 기 설정된 주기(T) 마다 PTZ 최적값을 산출한 후, 산출된 PTZ 최적값에 따라 일반카메라(33) 및 열화상 카메라(34)가 세팅되도록 이를 제어함으로써 바람, 진동 및 흔들림 등의 외력 또는 날씨, 조도, 시간 등의 외부 환경에 따른 카메라 PTZ 상태를 최적화하여 촬영이 이루어짐에 따라 획득영상의 선명도를 높여 교통검지의 정확성 및 신뢰도를 극대화시킬 수 있을 뿐만 아니라 영상분석 데이터를 기반으로 PTZ 설정이 이루어져 작업의 정밀도 및 효율성을 극대화시키기 위한 것이다.

이와 같이 본 발명은 일반카메라(33) 및 열화상 카메라(34)가 일체형으로 제작됨과 동시에 PTZ 제어 가능하도록 구성됨으로써 각 카메라(33), (34)의 단점이 상호 보완되어 검지율을 극대화시킬 수 있을 뿐만 아니라 외력 및 외부 환경에 대응하여 PTZ를 최적화하여 촬영을 수행할 수 있게 된다.

도 6은 도 5의 컨트롤러를 나타내는 블록도이다.

컨트롤러(30)는 도 6에 도시된 바와 같이, 제어부(300)와, 메모리(301), 통신 인터페이스부(302), 데이터 입출력부(303), 제1 영상분석 및 제1 객체 검지부(304), 제2 영상분석 및 제2 객체 검지부(305), 최종객체 결정부(306), 차량정보 생성부(307), 교통상황 분석부(308), PTZ 최적 관리부(309)로 이루어진다.

제어부(300)는 컨트롤러(30)의 O.S(Operating System)이며, 제어대상(301), (302), (303), (304), (305), (306), (307), (308), (309)들을 관리 및 제어한다.

또한 제어부(300)는 데이터 입출력부(303)를 통해 일반카메라(33)로부터 일반영상을 수신 받으면, 수신된 일반영상을 제1 영상분석 및 제1 객체 검지부(304)로 입력한다.

또한 제어부(300)는 데이터 입출력부(303)를 통해 열화상 카메라(34)로부터 열화상을 수신 받으면, 수신된 열화상을 제2 영상분석 및 제2 객체 검지부(305)로 입력한다.

또한 제어부(300)는 기 설정된 주기(T) 마다 PTZ 최적 관리부(309)를 실행시킴으로써 카메라(33), (34)들이 외력 및 외부 환경에 대응하는 최적의 PTZ로 촬영을 수행하도록 하여 획득영상의 선명도를 극대화시키도록 한다.

또한 제어부(300)는 최종객체 결정부(306)에 의해 결정된 최종객체 정보를 차량정보 생성부(307) 및 교통상황 분석부(308)로 입력한다.

또한 제어부(300)는 통신 인터페이스부(302)를 제어하여 차량정보 생성부(307)에 의해 생성된 차량정보 또는 교통상황 분석부(308)에 의해 생성된 돌발 상황 확인정보가 교통관제서버(5)로 전송되도록 한다.

메모리(301)에는 일반카메라(33)의 촬영에 의해 획득된 일반영상과, 열화상 카메라(34)의 열 추적 및 탐지에 의해 획득된 열화상이 임시 저장된다.

또한 메모리(301)에는 차량정보 생성부(307)에 의해 생성되는 차량정보와, 교통상황 분석부(308)에 의해 생성되는 돌발 상황 발생정보가 임시 저장된다.

또한 메모리(301)에는 해당 교통검지기(3)의 통신주소, 위치정보, 고유ID가 기 설정되어 저장된다.

통신 인터페이스부(32)는 통신망(10)을 통해 교통관제서버(5)와 데이터를 송수신한다.

데이터 입출력부(303)는 일반카메라(33), 열화상 카메라(34) 및 팬틸트 구동부(32)와 데이터를 입출력한다.

이때 본 발명에서는 컨트롤러(30)와, 부속장비(32), (33), (34)들 사이의 데이터 송수신이 데이터 입출력부(303)를 통해 이루어지는 것으로 예를 들어 설명하였으나, 컨트롤러(30)와, 부속장비(32), (33), (34)들은 통신 인터페이스부(302)를 통해 데이터통신을 수행하는 것으로 구성될 수 있다.

제1 영상분석 및 제1 객체 검지부(304)는 일반카메라(33)의 촬영에 의해 획득된 일반영상이 입력되면, 메모리(301)에 저장된 기 설정된 영상분석 알고리즘을 이용하여 입력된 일반영상을 분석하여 차량, 보행자 및 낙하물(물체) 등의 제1 객체(Object)를 검출한다.

예를 들어, 제1 영상분석 및 제1 객체 검지부(304)는 영상이 입력되면, 입력영상을 전처리한 후, 딥러닝모델을 이용하여 객체를 검출하도록 구성될 수 있고, 이러한 영상분석을 통해 객체를 검출하는 방법 및 기술은 영상분석시스템에 있어서 통상적으로 사용되는 기술이기 때문에 상세한 설명은 생략하기로 한다.

또한 제1 영상분석 및 제1 객체 검지부(304)에 의해 검출된 제1 객체의 정보는 제어부(300)의 제어에 따라 최종객체 결정부(306)로 입력된다.

제2 영상분석 및 제2 객체 검지부(305)는 열화상 카메라(34)의 열 추적 및 탐지에 의해 획득된 열화상이 입력되면, 메모리(301)에 저장된 기 설정된 열화상 분석 알고리즘을 이용하여 입력된 열화상을 분석하여 열화상으로부터 차량, 보행자, 결빙 등의 제2 객체를 검출한다. 이때 열화상 분석을 통해 객체를 검출하는 방법 및 기술은 열화상 분석시스템에 있어서 통상적으로 사용되는 기술이기 때문에 상세한 설명은 생략하기로 한다.

또한 제2 영상분석 및 제2 객체 검지부(305)에 의해 검출된 제2 객체의 정보는 제어부(300)의 제어에 따라 최종객체 결정부(306)로 입력된다.

이와 같이 본 발명의 컨트롤러(30)는 일반카메라(33) 및 열화상 카메라(34)에 의해 획득된 일반영상 및 열화상을 분석하여 제1, 2 객체들을 각각 검출함으로써 1)차량 및 보행자 등의 객체를 중복하여 검출할 수 있기 때문에 검지율 및 정확성을 개선시킬 수 있을 뿐만 아니라 2)일반카메라(33)에 의해 검출될 수 없는 결빙 등의 제2 객체가 열화상 분석을 통해 검출 가능함과 동시에 열화상 카메라에 의해 검출될 수 없는 낙하물 등의 제1 객체가 일반영상의 분석을 통해 검출 가능하기 때문에 상호 단점을 보완하여 감지율을 현저히 높일 수 있게 된다.

최종객체 결정부(306)는 제1, 2 영상분석 및 제1 객체 검지부(304), (305)들에 의해 검출된 제1, 2 객체들을 활용하여 최종객체를 검출한다.

차량정보 생성부(307)는 최종객체 결정부(306)에 검출된 최종객체들을 분석하여, 최종객체의 종류, 속도, 색상, 크기, 차간거리, 점유율, 정체율 등의 차량정보를 생성한다.

또한 차량정보 생성부(307)에 의해 생성된 차량정보는 제어부(300)의 제어에 따라 메모리(301)에 임시 저장됨과 동시에 통신 인터페이스부(302)를 통해 교통관제서버(5)로 전송된다.

도 7은 도 6의 교통상황 분석부를 나타내는 블록도이다.

교통상황 분석부(308)는 최종객체 결정부(306)에 의해 결정된 최종객체의 궤적을 분석하여 돌발 상황이 발생되었는지를 판별한 후, 돌발 상황이 발생되었다고 판단될 때, 돌발 상황 발생정보를 생성한다. 이때 교통상황 분석부(308)에 의해 생성된 돌발 상황 발생정보는 제어부(300)의 제어에 따라 통신 인터페이스부(302)를 통해 교통관제서버(5)로 전송됨과 동시에 메모리(301)에 임시 저장된다.

또한 교통상황 분석부(308)는 도 7에 도시된 바와 같이, 최종객체 검출모듈(381)과, 궤적추적모듈(382), 안개여부 판단모듈(383), 차량사고 판단모듈(384), 결빙 판단모듈(385), 역주행 판단모듈(386), 낙하물 판단모듈(387), 불법주정차 판단모듈(388), 보행자 판단모듈(389), 서행차량 판단모듈(3891, 돌발 상황 발생정보 생성모듈(3892)로 이루어진다.

이때 교통상황 분석부(308)의 각 모듈은 소프트웨어로 구현되는 것이 바람직하며, 각 모듈의 기능은 도 7에 한정되지 않으며, 사용자(User)의 선택에 따라 택일되어 사용되거나 또는 새로운 기능의 모듈이 추가될 수 있음은 당연하다.

최종객체 검출모듈(381)은 최종객체 결정부(306)에 의해 결정된 최종객체들 각각의 위치정보를 검출한다.

궤적추적모듈(382)은 최종객체 검출모듈(381)에 의해 검출된 최종객체들 각각의 위치정보를 활용하여 각 최종객체의 궤적을 추적한다.

예를 들어, 궤적추적모듈(382)은 SURF 알고리즘, 칼만필터, 헝가리안 할당 알고리즘, ANN 탐색 알고리즘 등이 적용될 수 있고, 이러한 영상분석을 통한 객체추적 기술 및 방법은 통상적으로 사용되는 기술 및 방법이기 때문에 상세한 설명은 생략하기로 한다.

안개여부 판단모듈(383)은 제1 영상분석 및 제1 객체 검지부(304)에 의해 검출되는 제1 객체들의 수량(N1)과 제2 영상분석 및 제2 객체 검지부(305)에 의해 검출되는 제2 객체들의 수량(N2)을 산출한 후 산출된 수량들의 차이절대값이 기 설정된 임계치 미만일 때 해당 영역에 안개가 많아 시야가 확보되지 않은 것으로 판단한다.

또한 만약 안개여부 판단모듈(383)에 의해 해당 영역에 안개가 발생하였다고 판단되면, 제어부(300)의 제어에 따라 돌발 상황 발생정보 생성모듈(3892)이 실행된다.

차량사고 판단모듈(384)은 궤적추적모듈(382)에 의해 검출된 각 최종객체의 궤적정보를 분석하여 차량사고가 발생되었는지를 판단한다.

이때 차량사고 판단모듈(384)은 검출된 최종객체들의 속도가 점차 낮아지다가 ‘0’이 됨과 동시에 후속 최종객체들의 속도가 정차하는 경우 차량사고가 발생하였다고 판단할 수 있다.

또한 만약 차량사고 판단모듈(384)에 의해 차량 사고가 발생하였다고 판단되면, 제어부(300)의 제어에 따라 돌발 상황 발생정보 생성모듈(3892)이 구동된다.

결빙 판단모듈(385)은 제1 영상분석 및 제1 객체 검지부(304)에서는 검출되지 못하고 제2 영상분석 및 제2 객체 검지부(305)에 의해서만 검출되는 제2 객체들 중 온도가 임계치 미만이면서 도로의 온도와의 차이가 특정 값 이상으로 차이나는 경우, 해당 제2 객체를 결빙으로 판단한다.

또한 결빙 판단모듈(385)에 의해 노면에 결빙이 형성되었다고 판단되면, 제어부(300)의 제어에 따라 돌발 상황 발생정보 생성모듈(3892)이 실행된다.

역주행 판단모듈(386)은 궤적추적모듈(382)에 의해 검출된 궤적정보를 분석하여 동일한 차선 상에서 이동방향이 반대인 최종객체가 검출되는 경우 해당 최종객체를 역주행 차량이라고 판단한다.

또한 만약 역주행 판단모듈(386)에 의해 역주행 차량이 검출되면, 제어부(300)의 제어에 따라 돌발 상황 발생정보 생성모듈(3892)이 구동된다.

낙하물 판단모듈(387)은 궤적추적모듈(382)에 의해 검출된 궤적정보를 분석하여 이전 프레임 상에는 존재하지 않았던 최종객체가 검출된 이후 해당 최종 객체의 속도가 임계치 미만인 경우 도로에 낙하물이 떨어졌다고 판단한다.

불법주정차 판단모듈(388)은 궤적추적모듈(382)에 의해 검출된 궤적정보를 분석하여 불법주정차 차량을 검출한다.

또한 불법주정차 판단모듈(388)에 의해 불법주정차 차량이 검출되면, 제어부(300)의 제어에 따라 돌발 상황 발생정보 생성모듈(3892)이 구동된다.

보행자 판단모듈(389)은 궤적추적모듈(382)에 의해 검출된 궤적정보를 분석하여 도로 상에 보행자가 존재하는지를 판단한다.

이때 보행자 판단모듈(389)은 검출된 최종객체들 중 속도가 임계치 미만이면서 도로 상에 위치한 최종객체를 보행자라고 판단한다.

또한 만약 보행자 판단모듈(389)에 의해 보행자가 검출되면, 제어부(300)의 제어에 따라 돌발 상황 발생정보 생성모듈(3892)이 구동된다.

서행차량 판단모듈(3891)은 궤적추적모듈(382)에 의해 검출된 궤적정보를 분석하여 서행차량을 검출한다.

이때 서행차량 판단모듈(3891)은 검출된 최종객체들 중 다른 차량객체들에 비교하여 속도가 작은 차량을 서행차량이라고 판단한다.

또한 만약 서행차량 판단모듈(3891)에 의해 서행차량이 검출되면, 제어부(300)의 제어에 따라 돌발 상황 발생정보 생성모듈(3892)이 실행된다.

돌발 상황 발생정보 생성모듈(3892)은 안개여부 판단모듈(383), 차량사고 판단모듈(384), 결빙 판단모듈(385), 역주행 판단모듈(386), 낙하물 판단모듈(387), 불법주정차 판단모듈(388), 보행자 판단모듈(389) 및 서행차량 판단모듈(3891) 중 적어도 하나 이상에 감지대상이 검출되는 경우 구동된다.

또한 돌발 상황 발생정보 생성모듈(3892)은 실행 시, 돌발 상황에 관련된 내용정보, 영상프레임, 위치정보를 포함하는 돌발 상황 발생정보를 생성한다.

또한 돌발 상황 발생정보 생성모듈(3892)에 의해 생성되는 돌발 상황 발생정보는 제어부(300)의 제어에 따라 교통관제서버(5)로 전송된다.

도 8은 도 6의 PTZ 최적 관리부의 동작 과정을 설명하기 위한 플로차트이다.

도 8의 PTZ 최적 관리방법(S1)은 도 7의 PTZ 최적 관리부(309)의 동작 과정을 설명하기 위한 순서도이다.

PTZ 최적 관리방법(S1)은 도 8에 도시된 바와 같이, PTZ 레벨값 초기화단계(S10)와, 촬영 및 영상획득단계(S20), 영상분석 및 저장단계(S30), 팬-레벨값(PL) 최종값 여부 판단단계(S40), 팬-레벨값(PL) 추가단계(S50), 틸트-레벨값(TL) 최종값 여부 판단단계(S60), 틸트-레벨값(TL) 추가단계(S70), 팬-레벨값(PL) 초기화단계(S80), 줌-레벨값(ZL) 최종값 여부 판단단계(S90), 줌-레벨값(ZL) 추가단계(S100), 틸트-레벨값(TL) 초기화단계(S110), 팬-레벨값(PL) 초기화단계(S120), 차량인식 테이블 추출단계(S130), 차량객체 크기정보 추출단계(S140), 차량객체 크기 정상여부 판단단계(S150), 다음 프로파일 존재여부 탐색단계(S160), 다음 프로파일 추출단계(S170), 해당 레벨값의 도로 프로파일 추출단계(S180), 도로지향각도 정상여부 판단단계(S190), PTZ 최적값 설정단계(S191), PTZ 제어단계(S192)로 이루어진다.

PTZ 레벨값 초기화단계(S10)는 가시광 카메라(33)의 팬-틸트-줌(PTZ)의 레벨값을 초기화시키는 단계이다. 이때 레벨값은 가시광 카메라(33)에서 지원되는 팬-틸트-줌(PTZ)의 이동량의 범위를 분류한 데이터를 의미한다.

예를 들어, 가시광 카메라(33)의 패닝(Panning)의 회전 가능한 각도는 팬-레벨값(PL)들로 분류 및 설정되어 저장되고, 가시광 카메라(33)의 틸팅(Tilting)의 회전 가능한 각도는 틸트-레벨값(TL)들로 분류 및 설정되어 저장되고, 가시광 카메라(33)의 지원 가능한 줌(Zoom) 크기는 줌-레벨값(ZL)들로 분류 및 설정되어 저장된다.

즉 PTZ 레벨값 초기화단계(S10)는 팬-레벨값(PL), 틸트-레벨값(TL) 및 줌-레벨값(ZL)들 각각을 ‘1’로 초기화시킨다.

촬영 및 영상획득단계(S20)는 PTZ 레벨값 초기화단계(S10)에 의해 PTZ 레벨값이 초기화된 상태로 가시광 카메라(33)가 세팅되면, 초기화 상태의 가시광 카메라(33)로 트리거신호(Trigger-signal)를 출력하여 가시광 카메라(33)의 촬영이 이루어지도록 함과 동시에 가시광 카메라(33)의 촬영에 의해 획득된 영상을 획득하는 단계이다.

영상분석 및 저장단계(S30)는 촬영 및 영상획득단계(S20)에서 획득된 영상을 분석하여 차량객체 및 도로객체를 검출하는 단계이다. 이때 영상프레임의 분석을 통해 차량, 도로 등의 특정 객체를 검출하는 기술 및 방법은 영상분석시스템에 있어서 통상적으로 사용되는 기술 및 방법이기 때문에 상세한 설명은 생략하기로 한다.

또한 영상분석 및 저장단계(S30)는 차량객체가 검출되면, 검출된 차량객체의 크기(픽셀크기)를 산출한 후, 산출된 차량객체 크기정보를 해당 PTZ 레벨값과 매칭시켜 차량 프로파일을 생성하며, 생성된 차량 프로파일을 메모리에 저장한다.

또한 영상분석 및 저장단계(S30)는 도로객체가 검출되면, 검출된 도로객체의 지향방향(각도)과 카메라의 지향방향(각도)을 검출한 후, 이들의 차이값(△θ)을 산출하며, 산출된 차이값(△θ)을 해당 PTZ 레벨값과 매칭시켜 도로 프로파일을 생성하며, 생성된 도로 프로파일을 메모리에 저장한다.

이때 도로지향방향이라고 함은 프레임 상에서 도로의 길이(주행)방향의 각도를 의미하고, 카메라 지향방향이라고 함은 카메라의 촬영 각도를 의미한다.

팬-레벨값(PL) 최종값 여부 판단단계(S40)는 현재 팬-레벨값(PL)이 최종 레벨값인지 여부를 판단하는 단계이다.

또한 팬-레벨값(PL) 최종값 여부 판단단계(S40)는 만약 현재 팬-레벨값(PL)이 최종 레벨값이 아니면, 다음 단계로 팬-레벨값(PL) 추가단계(S50)를 진행하며, 만약 현재 팬-레벨값(PL)이 최종 레벨값이면, 다음 단계로 틸트-레벨값(TL) 최종값 여부 판단단계(S60)를 진행한다.

팬-레벨값(PL) 추가단계(S50)는 팬-레벨값(PL) 최종값 여부 판단단계(S40)에서 현재 팬-레벨값(PL)이 최종 레벨값이 아니라고 판단될 때 진행되며, 현재 팬-레벨값(PL)에 ‘1’을 추가(PL=PL+1)하며, 다음 단계로 촬영 및 영상획득단계(S20)로 돌아가 이후 과정을 재반복한다.

틸트-레벨값(TL) 최종값 여부 판단단계(S60)는 팬-레벨값(TL) 최종값 여부 판단단계(S40)에서 팬-레벨값(TL)이 최종 레벨값이라고 판단될 때 진행되며, 현재 틸트-레벨값(TL)이 최종 레벨값인지 여부를 판단하는 단계이다.

또한 틸트-레벨값(TL) 최종값 여부 판단단계(S60)는 만약 현재 틸트-레벨값(TL)이 최종 레벨값이 아니면, 다음 단계로 틸트-레벨값(TL) 추가단계(S70)를 진행하며, 만약 현재 틸트-레벨값(TL)이 최종 레벨값이면, 다음 단계로 줌-레벨값(ZL) 최종값 여부 판단단계(S90)를 진행한다.

틸트-레벨값(TL) 추가단계(S70)는 틸트-레벨값(TL) 최종값 여부 판단단계(S60)에서 현재 틸트-레벨값(TL)이 최종 레벨값이 아니라고 판단될 때 진행되며, 현재 틸트-레벨값(TL)에 ‘1’을 추가(TL=TL+1)하는 단계이며, 다음 단계로 PL 초기화단계(S80)를 진행한다.

PL 초기화단계(S80)는 현재 팬-레벨값(PL)을 ‘1’로 초기화하는 단계이며, 다음 단계로 촬영 및 영상획득단계(S20)로 돌아가 이후 과정을 재반복한다.

줌-레벨값(ZL) 최종값 여부 판단단계(S90)는 현재 줌-레벨값(ZL)이 최종 레벨값인지 여부를 판단하는 단계이다.

또한 줌-레벨값(ZL) 최종값 여부 판단단계(S90)는 만약 현재 줌-레벨값(ZL)이 최종 레벨값이 아니라고 판단되면, 다음 단계로 줌-레벨값(ZL) 추가단계(S100)를 진행하며, 만약 현재 줌-레벨값(ZL)이 최종 레벨값이라고 판단되면, 다음 단계로 차량인식 테이블 추출단계(S130)를 진행한다.

줌-레벨값(ZL) 추가단계(S100)는 줌-레벨값(ZL) 최종값 여부 판단단계(S90)에서 줌-레벨값(ZL)이 최종 레벨값이라고 판단될 때 진행되며, 현재 줌-레벨값(TL)에 ‘1’을 추가(ZL=ZL+1)하는 단계이며, 다음 단계로 틸트-레벨값(TL) 초기화단계(S110)를 진행한다.

틸트-레벨값(TL) 초기화단계(S110)는 틸트-레벨값(TL)을 ‘1’로 초기화하는 단계이다.

팬-레벨값(PL) 초기화단계(S120)는 팬-레벨값(PL)을 ‘1’로 초기화하는 단계이며, 다음 단계로 촬영 및 영상획득단계(S20)로 돌아가 이후 과정을 재반복한다.

차량인식 테이블 추출단계(S130)는 줌-레벨값(ZL) 최종값 여부 판단단계(S90)에서 현재 줌-레벨값(ZL)이 최종 레벨값이라고 판단될 때 진행되며, 영상분석 및 저장단계(S30)에 의해 저장된 데이터들을 탐색하여 이들 중 차량 프로파일 데이터들인 차량인식 테이블을 추출한 후, 추출된 차량인식 테이블에서, 첫 번째 순서의 차량 프로파일을 추출하는 단계이다.

즉 차량인식 테이블 추출단계(S130)는 모든 PTZ 레벨값들로 촬영된 영상들 중 차량객체가 검출되지 않은 영상은 필터링 하되, 차량객체가 검출된 영상들만을 활용하여 PTZ 최적화가 이루어지도록 한다.

차량객체 크기정보 추출단계(S140)는 차량인식 테이블 추출단계(S130)에 의해 추출되거나 또는 다음 프로파일 추출단계(S170)에 의해 추출된 차량 프로파일로부터 차량객체 크기정보를 추출하는 단계이다. 이때 순서라고 함은 PTZ의 레벨값을 작은 크기부터의 순서를 의미한다.

차량객체 크기 정상여부 판단단계(S150)는 차량객체 크기정보 추출단계(S140)에 의해 추출된 차량객체 크기정보를 기 설정된 설정범위와 비교하는 단계이다.

이때 설정범위는 현재의 PTZ 제어값이 최적이라고 판단할 수 있는 차량객체의 픽셀크기 범위를 의미한다.

또한 차량객체 크기 정상여부 판단단계(S150)는 만약 차량객체 크기가 설정범위에 포함되면, 다음 단계로 해당 레벨값의 도로 프로파일 추출단계(S180)를 진행하며, 만약 차량객체 크기가 설정범위를 벗어나면, 다음 프로파일 존재여부 탐색단계(S160)를 진행한다.

다음 프로파일 존재여부 탐색단계(S160)는 차량객체 크기 정상여부 판단단계(S150)에서 차량객체 크기가 설정범위를 벗어난다고 판단될 때 진행되며, 차량인식 테이블에 다음 순서의 차량 프로파일이 존재하는지를 판단하는 단계이다.

또한 다음 프로파일 존재여부 탐색단계(S160)는 만약 차량인식 테이블 추출단계(S130)에 의해 추출된 차량인식 테이블에 다음 순서의 차량 프로파일이 존재한다고 판단되면, 다음 단계로 다음 프로파일 추출단계(S170)를 진행하며, 만약 차량인식 테이블에 다음 순서의 차량 프로파일이 존재하지 않는다고 판단되면, 동작을 종료한다.

다음 프로파일 추출단계(S170)는 다음 프로파일 존재여부 탐색단계(S160)에서 차량인식 테이블에 다음 순서의 차량 프로파일이 존재한다고 판단될 때 진행되며, 차량인식 테이블로부터 다음 순서의 차량 프로파일을 추출하는 단계이다.

또한 다음 프로파일 추출단계(S170)는 다음 단계로 차량객체 크기정보 추출단계(S140)로 돌아가 과정을 반복한다. 이때 차량객체 크기정보 추출단계(S140)는 다음 프로파일 추출단계(S170)에 의해 추출된 차량 프로파일로부터 차량객체 크기정보를 추출한 후, 전술하였던 과정을 반복한다.

해당 레벨값의 도로 프로파일 추출단계(S180)는 차량객체 크기 정상여부 판단단계(S150)에서 차량객체 크기가 설정범위에 포함된다고 판단될 때 진행되며, 해당 PTZ 레벨값의 도로 프로파일 정보를 추출한다. 이때 도로 프로파일 정보에는, 도로객체의 지향방향(각도) 및 카메라의 지향방향(각도)의 차이값(△θ) 정보가 포함된다.

도로지향각도 정상여부 판단단계(S190)는 해당 레벨값의 도로 프로파일 추출단계(S180)에 의해 검출된 차이값(△θ)을 기 설정된 임계치와 비교하는 단계이며, 1)만약 차이값(△θ)이 임계치를 초과하면, 다음 단계로 다음 프로파일 존재여부 탐색단계(S160)로 돌아가 이후 과정을 반복하고, 2)만약 차이값(△θ)이 임계치 이하이면, 다음 단계로 PTZ 최적값 설정단계(S191)를 진행한다.

이때 임계치는 카메라의 촬영방향이 정상이라고 판단할 수 있는 도로지향방향 및 카메라 지향방향의 차이값의 최대값으로 정의된다.

PTZ 최적값 설정단계(S191)는 도로지향각도 정상여부 판단단계(S190)에서 차이값(△θ)이 임계치 미만일 때 진행되며, 해당 PTZ 레벨값을 PTZ 최적값으로 결정하는 단계이다.

PTZ 제어단계(S192)는 가시광 카메라(33) 및 열화상 카메라(34)가 PTZ 최적값 설정단계(S191)에 의해 설정된 PTZ 최적값으로 세팅되도록 이들을 제어하는 단계이다.

도 9는 도 8의 PTZ 최적 관리방법의 제2 실시예를 나타내는 플로차트이다.

도 9의 제2 PTZ 최적 관리방법(S200)은 본 발명의 PTZ최적 관리부(309)의 동작 과정의 제2 실시예를 나타낸 것이다.

또한 제2 PTZ 최적 관리방법(S200)은 도 9에 도시된 바와 같이, 전술하였던 도 8과 동일한 동작 및 과정으로 이루어지는 PTZ 레벨값 초기화단계(S10)와, 촬영 및 영상획득단계(S20), 영상분석 및 저장단계(S30), 팬-레벨값(PL) 최종값 여부 판단단계(S40), 팬-레벨값(PL) 추가단계(S50), 틸트-레벨값(TL) 최종값 여부 판단단계(S60), 틸트-레벨값(TL) 추가단계(S70), 팬-레벨값(PL) 초기화단계(S80), 줌-레벨값(ZL) 최종값 여부 판단단계(S90), 줌-레벨값(ZL) 추가단계(S100), 틸트-레벨값(TL) 초기화단계(S110), 팬-레벨값(PL) 초기화단계(S120)를 포함한다.

또한 제2 PTZ 최적 관리방법(S200)은 파노라마 영상 생성단계(S230)와, 도로 프로파일 추출단계(S240), 제1 필터링 단계(S250), 차량인식 테이블 추출단계(S251), 차량 객체크기 정보 추출단계(S260), 차량객체 크기 정상여부 판단단계(S270), 다음 프로파일 존재여부 탐색단계(S280), 다음 차량 프로파일 추출단계(S290), 제2 PTZ 최적값 설정단계(S291), 제2 PTZ 제어단계(S292)를 더 포함한다.

파노라마 영상 생성단계(S230)는 영상분석 및 저장단계(S30)에 의해 저장된 영상, 즉 각 PTZ 레벨값으로 촬영된 영상들을 가공 및 활용하여 파노라마 영상을 생성하는 단계이다.

이때 복수개의 영상들을 병합 및 정합하여 파노라마 영상을 생성하는 기술 및 방법은 영상처리시스템에서 통상적으로 사용되는 기술 및 방법이기 때문에 상세한 설명은 생략하기로 한다.

도로 프로파일 추출단계(S240)는 영상분석 및 저장단계(S30)에 의해 생성된 각 PTZ 레벨값에 대한 도로 프로파일 데이터들을 추출하는 단계이다.

제1 필터링 단계(S250)는 우선, 도로 프로파일 추출단계(S240)에 의해 추출된 도로 프로파일 데이터들을 참조하여, 파노라마 영상의 개별영상들 중 도로 객체를 인식하지 못한, 즉 도로 프로파일이 생성되지 않은 PTZ 레벨값의 개별영상들을 1차적으로 제거한다.

또한 제1 필터링 단계(S250)는 도로 프로파일 추출단계(S240)에 의해 추출된 도로 프로파일들 각각에 포함된 차이값(△θ)들을 추출한 후, 추출된 차이값(△θ)들 각각을 임계치와 비교하며, 1차 필터링 된 파노라마 영상의 개별영상들 중 차이값(△θ)이 임계치 이상인 개별영상들을 제거하는 2차 필터링 작업을 수행한다.

차량인식 테이블 추출단계(S251)는 제1 필터링 단계(S250)를 통과하고 남은 파노라마 영상의 개별영상들 각각의 PTZ 레벨값에 대응되는 차량 프로파일 데이터들인 차량인식 테이블을 추출한 후, 추출된 차량인식 테이블로부터 첫 번째 순서의 차량 프로파일을 추출하는 단계이다.

차량객체 크기정보 추출단계(S260)는 차량인식 테이블 추출단계(S251)에 의해 추출되거나 또는 다음 프로파일 추출단계(S290)에 의해 추출된 차량 프로파일에 포함된 차량객체 크기정보를 추출하는 단계이다. 이때 순서는 PTZ 레벨값의 순서를 의미한다.

차량객체 크기 정상여부 판단단계(S270)는 차량객체 크기정보 추출단계(S260)에 의해 추출된 차량객체 크기정보를 기 설정된 설정범위와 비교하는 단계이다.

이때 설정범위는 현재의 PTZ 제어값이 최적이라고 판단할 수 있는 차량객체의 픽셀크기 범위를 의미한다.

또한 차량객체 크기 정상여부 판단단계(S270)는 만약 차량객체 크기가 설정범위에 포함되면, 다음 단계로 PTZ 최적값 설정단계(S291)를 진행하며, 만약 차량객체 크기가 설정범위를 벗어나면, 다음 프로파일 존재여부 탐색단계(S280)를 진행한다.

다음 프로파일 존재여부 탐색단계(S280)는 차량객체 크기 정상여부 판단단계(S270)에서 차량객체 크기가 설정범위를 벗어난다고 판단될 때 진행되며, 차량인식 테이블 추출단계(S251)에 의해 추출된 차량인식 테이블에 다음 순서의 차량 프로파일이 존재하는 판단하는 단계이다.

또한 다음 프로파일 존재여부 탐색단계(S270)는 만약 차랑인식 테이블에 다음 순서의 차량 프로파일이 존재한다고 판단되면, 다음 단계로 다음 프로파일 추출단계(S290)를 진행하며, 만약 차량인식 테이블에 다음 순서의 차량 프로파일이 존재하지 않는다고 판단되면, 동작을 종료한다.

다음 프로파일 추출단계(S290)는 다음 프로파일 존재여부 탐색단계(S280)에서 차량인식 테이블에 다음 순서의 차량 프로파일이 존재한다고 판단될 때 진행되며, 차량인식 테이블로부터 다음 순서의 차량 프로파일을 추출하는 단계이다.

또한 다음 프로파일 추출단계(S290)는 다음 단계로 차량객체 크기정보 추출단계(S260)로 돌아가 과정을 반복한다. 이때 차량객체 크기정보 추출단계(S260)는 다음 프로파일 추출단계(S290)에 의해 추출된 차량 프로파일로부터 차량객체 크기정보를 추출한 후, 전술하였던 과정을 반복한다.

제2 PTZ 최적값 설정단계(S291)는 차량객체 크기 정상여부 판단단계(S270)에서 차량객체 크기가 설정범위에 포함된다고 판단될 때 진행되며, 해당 PTZ 레벨값을 PTZ 최적값으로 결정하는 단계이다.

제2 PTZ 제어단계(S292)는 가시광 카메라(33) 및 열화상 카메라(34)가 제2 PTZ 최적값 설정단계(S291)에 의해 설정된 PTZ 최적값으로 세팅되도록 이들을 제어하는 단계이다.

도 10은 도 8의 PTZ 최적 관리방법의 제3 실시예를 나타내는 플로차트이다.

도 10의 제3 PTZ 최적 관리방법(S300)은 본 발명의 PTZ최적 관리부(309)의 동작 과정의 제3 실시예를 나타낸 것이다.

또한 제3 PTZ 최적 관리방법(S300)은 도 10에 도시된 바와 같이, 전술하였던 도 8과 동일한 동작 및 과정으로 이루어지는 PTZ 레벨값 초기화단계(S10)와, 촬영 및 영상획득단계(S20), 영상분석 및 저장단계(S30), 팬-레벨값(PL) 최종값 여부 판단단계(S40), 팬-레벨값(PL) 추가단계(S50), 틸트-레벨값(TL) 최종값 여부 판단단계(S60), 틸트-레벨값(TL) 추가단계(S70), 팬-레벨값(PL) 초기화단계(S80), 줌-레벨값(ZL) 최종값 여부 판단단계(S90), 줌-레벨값(ZL) 추가단계(S100), 틸트-레벨값(TL) 초기화단계(S110), 팬-레벨값(PL) 초기화단계(S120)를 포함한다.

또한 제3 PTZ 최적 관리방법(S300)은 차량인식 테이블 추출단계(S330)와, 제1 필터링 단계(S340), 도로인식 테이블 추출단계(S350), 제2 필터링 단계(S360), 각 잔여영상별 번호판영상 추출단계(S370), 각 번호판영상별 선명도 검출단계(S380), 선명도 비교 및 최고 선명도 선별단계(S390), 제3 PTZ 최적값 설정단계(S391), 제3 PTZ 제어단계(S392)를 더 포함한다.

차량인식 테이블 추출단계(S330)는 영상분석 및 저장단계(S30)에 의해 저장된 각 PTZ 레벨값의 도로 프로파일 데이터인 차량인식 테이블을 메모리로부터 추출하는 단계이다.

제1 필터링 단계(S340)는 차량인식 테이블 추출단계(S330)에 의해 추출된 차량인식 테이블의 차량 프로파일들 각각의 차량객체 크기를 기 설정된 설정범위와 비교하는 단계이다.

또한 제1 필터링 단계(S340)는 만약 차량객체 크기가 설정범위에 포함되면, 해당 PTZ 레벨값의 영상을 제거시키지 않되, 만약 차량객체 크기가 설정범위를 벗어나면, 해당 PTZ 레벨값의 영상을 제거시키는 방식으로 영상을 필터링한다.

도로인식 테이블 추출단계(S350)는 제1 필터링 단계(S340)에 의해 남은 잔여 영상들 각각에 대한 도로 프로파일 데이터들인 도로인식 테이블을 추출하는 단계이다.

제2 필터링 단계(S360)는 도로인식 테이블 추출단계(S350)에 의해 추출된 도로인식 테이블의 도로 프로파일들 각각의 차이값(△θ)을 추출한 후, 추출된 차이값(△θ)을 임계치와 비교하는 단계이다.

또한 제2 필터링 단계(S360)는 만약 차이값(△θ)이 임계치 미만이면, 해당 PTZ 레벨값의 영상을 제거시키지 않되, 만약 차이값(△θ)이 임계치 이상이면, 해당 PTZ 레벨값의 영상을 제거시키는 방식으로 영상을 필터링한다.

각 잔여영상별 번호판영상 추출단계(S370)는 제1, 2 필터링단계(S340), (S360)에 의해 필터링되지 않고 남은 잔여영상들 각각을 분석하여, 각 잔여영상으로부터 차량번호판 영상을 검출하는 단계이다.

이때 차량영상으로부터 번호판이미지를 검출하는 기술 및 방법은 공지된 기술 및 방법이기 때문에 상세한 설명은 생략하기로 한다.

각 번호판영상별 선명도 검출단계(S380)는 각 잔여영상별 번호판영상 추출단계(S370)에 의해 추출된 번호판영상들 각각의 선명도(s)를 검출하는 단계이다.

선명도 비교 및 최고 선명도 선별단계(S390)는 각 번호판영상별 선명도 검출단계(S380)를 통해 선명도가 가장 높은 잔여영상을 검출하는 단계이다.

제3 PTZ 최적값 설정단계(S391)는 선명도 비교 및 최고 선명도 선별단계(S390)에 의해 선명도가 가장 높은 잔여영상에 대응되는 PTZ 레벨값을 PTZ 최적값으로 결정하는 단계이다.

제3 PTZ 제어단계(S392)는 가시광 카메라(33) 및 열화상 카메라(34)가 제3 PTZ 최적값 설정단계(S391)에 의해 설정된 PTZ 최적값으로 세팅되도록 이들을 제어하는 단계이다.

이와 같이 본 발명의 일실시예인 교통정보 시스템(1)은 가시광 카메라(33) 및 열화상 카메라(34)로 이루어지는 듀얼카메라를 기반으로 차량검지 및 돌발 상황 검지가 이루어지도록 구성됨으로써 단일 카메라로 구성될 때의 단점을 상호 보완하여 차량 검지의 정확성 및 신뢰도를 현저히 높일 수 있게 된다.

또한 본 발명의 교통정보 시스템(1)은 일체형으로 제작되는 일반카메라 및 열화상 카메라가 PTZ(Pan-Tilt-Zoom) 제어가 가능하도록 설계됨과 동시에 PTZ 최적 관리부(309)가 기 설정된 주기(T)에 따라 PTZ 최적값 산출 및 제어가 자동으로 이루어지도록 구성됨으로써 바람, 진동 및 흔들림 등의 외력 또는 날씨, 조도, 시간 등의 외부환경에 따른 카메라 PTZ 상태를 최적화하여 촬영이 이루어지도록 하여 교통검지의 정확성 및 신뢰도를 높일 수 있게 된다.

1:교통정보 시스템 3-1, ..., 3-N:교통검지기들
5:교통관제서버 10:통신망
31:하우징 32:팬-틸트 구동부
33:일반카메라 34:열화상 카메라
35:컨트롤러 210:일반영상
220:열화상 300:제어부
301:메모리 302:통신 인터페이스부
303:데이터 입출력부 304:제1 영상분석 및 제1 객체 검지부
305:제2 영상분석 및 제2 객체 검지부
306:최종객체 결정부 307:차량정보 생성부
308:교통상황 분석부 309:PTZ 최적 관리부
S1:PTZ 최적 관리방법 S10:PTZ 레벨값 초기화단계
S20:촬영 및 영상획득단계 S30:영상분석 및 저장단계
S40:팬-레벨값(PL) 최종값 여부 판단단계 S50:팬-레벨값(PL) 추가단계 S60:틸트-레벨값(TL) 최종값 여부 판단단계
S70:틸트-레벨값(TL) 추가단계 S80:팬-레벨값(PL) 초기화단계
S90:줌-레벨값(ZL) 최종값 여부 판단단계
S100:줌-레벨값(ZL) 추가단계 S110:틸트-레벨값(TL) 초기화단계
S120:팬-레벨값(PL) 초기화단계 S130:차량인식 테이블 추출단계
S140:차량객체 크기정보 추출단계
S150:차량객체 크기 정상여부 판단단계
S160:다음 프로파일 존재여부 탐색단계 S170:다음 프로파일 추출단계
S180:해당 레벨값의 도로 프로파일 추출단계
S190:도로지향각도 정상여부 판단단계
S191:PTZ 최적값 설정단계 S192:PTZ 제어단계
S200:제2 PTZ 최적 관리방법 S300:제3 PTZ 최적 관리방법

Claims (5)

1. 도로에 이격되게 설치되어 차량을 감지하는 교통검지기들을 포함하는 교통정보 시스템에 있어서:
   상기 교통검지기들은
   PTZ(Pan-Tilt-Zoom) 제어가 지원됨과 동시에 일체형으로 제작되는 가시광 카메라 및 열화상 카메라;
   상기 가시광 카메라 및 상기 열화상 카메라에 의해 획득된 영상 및 열화상을 분석하여 차량을 검지하는 컨트롤러를 포함하고,
   상기 컨트롤러는
   기 설정된 주기(T) 마다 상기 가시광 카메라 및 상기 열화상 카메라의 PTZ 최적값을 검출한 후, 검출된 PTZ 최적값에 따라 상기 가시광 카메라 및 상기 열화상 카메라의 세팅이 이루어지도록 제어하는 PTZ 최적 관리부를 더 포함하고,
   상기 컨트롤러는
   상기 가시광 카메라의 팬-틸트-줌(PTZ)의 이동량의 범위를 분류한 레벨값이 기 설정되어 저장되는 메모리를 더 포함하고,
   상기 PTZ 최적 관리부의 동작 과정인 PTZ 최적 관리방법(S1)은
   상기 가시광 카메라의 PTZ 레벨값을 초기화시키는 단계10(S10);
   현재 설정된 PTZ 레벨값의 상태로 상기 가시광 카메라를 제어한 후, 상기 가시광 카메라의 촬영이 이루어지도록 하여 영상을 획득하는 단계20(S20);
   상기 단계20(S20)에서 획득된 영상을 분석하여 차량객체 및 도로객체를 검출하며, 1)차량객체 검출 시, 검출된 차량객체의 크기(픽셀크기)를 산출한 후, 산출된 차량객체 크기정보를 해당 PTZ 레벨값과 매칭시켜 차량 프로파일을 생성한 후, 생성된 차량 프로파일을 상기 메모리에 저장하며, 2)도로객체 검출 시, 검출된 도로객체의 지향방향(각도)과 카메라의 지향방향(각도)을 검출한 후, 이들의 차이값(△θ)을 산출하며 산출된 차이값(△θ)을 해당 PTZ 레벨값과 매칭시켜 도로 프로파일을 생성한 후 생성된 도로 프로파일을 상기 메모리에 저장하는 단계30(S30);
   현재 팬-레벨값(PL)이 최종 레벨값인지 여부를 판단하는 단계40(S40);
   상기 단계40(S40)에서 현재 팬-레벨값(PL)이 최종 레벨값이 아니라고 판단될 때 진행되며, 현재 팬-레벨값(PL)에 ‘1’을 추가(PL=PL+1)하며, 다음 단계로 상기 단계20(S20)을 진행하는 단계50(S50);
   상기 단계40(S40)에서 팬-레벨값(TL)이 최종 레벨값이라고 판단될 때 진행되며, 현재 틸트-레벨값(TL)이 최종 레벨값인지 여부를 판단하는 단계60(S60);
   상기 단계60(S60)에서 현재 틸트-레벨값(TL)이 최종 레벨값이 아니라고 판단될 때 진행되며, 현재 틸트-레벨값(TL)에 ‘1’을 추가(TL=TL+1)하는 단계70(S70);
   상기 단계70(S70) 이후에 진행되며, 현재 팬-레벨값(PL)을 ‘1’로 초기화한 후, 다음 단계로 상기 단계20(S20)을 진행하는 단계80(S80);
   상기 단계60(S60)에서 현재 팬-레벨값(TL)이 최종 레벨값이라고 판단될 때 진행되며, 현재 줌-레벨값(ZL)이 최종 레벨값인지 여부를 판단하는 단계90(S90);
   상기 단계90(S90)에서 줌-레벨값(ZL)이 최종 레벨값이라고 판단될 때 진행되며, 현재 줌-레벨값(TL)에 ‘1’을 추가(ZL=ZL+1)하는 단계100(S100);
   상기 단계100(S100) 이후에 진행되며, 틸트-레벨값(TL)을 ‘1’로 초기화하는 단계110(S110);
   상기 단계110(S110) 이후에 진행되며, 팬-레벨값(PL)을 ‘1’로 초기화한 후, 다음 단계로 상기 단계20(S20)을 진행하는 단계120(S120)을 포함하고,
   상기 PTZ 최적 관리부는
   상기 PTZ 최적 관리방법(S1)에 의해 각 PTZ 레벨값에 대응되는 영상들을 분석하여 상기 가시광 카메라의 PTZ를 최적화시키는 것을 특징으로 하는 교통정보 시스템.
2. 삭제
3. 제1항에 있어서, 상기 PTZ 최적 관리방법(S1)은
   상기 단계90(S90)에서 현재 줌-레벨값(ZL)이 최종 레벨값이라고 판단될 때 진행되며, 상기 메모리를 탐색하여 상기 단계30(S30)에 의해 상기 메모리에 저장된 차량 프로파일 데이터들인 차량인식 테이블을 추출한 후, 추출된 차량인식 테이블로부터 첫 번째 순서의 차량 프로파일을 추출하는 단계130(S130);
   현재 추출된 차량 프로파일로부터 차량객체 크기정보를 추출하는 단계140(S140);
   상기 단계140(S140)에 의해 추출된 차량객체 크기를 기 설정된 설정범위와 비교하는 단계150(S150);
   상기 단계150(S150)에서 추출된 차량객체 크기가 설정범위를 벗어날 때 진행되며, 상기 단계130(S130)에 의해 추출된 차량인식 테이블에서, 다음 순서의 차량 프로파일이 존재하는지를 탐색하며, 만약 추출된 차량인식 테이블에서 다음 순서의 차량 프로파일이 존재하지 않을 때 동작을 종료하는 단계160(S160);
   상기 단계160(S160)에서 차량인식 테이블에 다음 순서의 차량 프로파일이 존재한다고 판단될 때 진행되며, 다음 순서의 차량 프로파일을 추출한 후, 다음 단계로 상기 단계140(S140)을 진행하는 단계170(S170);
   상기 단계150(S150)에서 차량객체 크기가 설정범위에 포함될 때 진행되며, 해당 PTZ 레벨값에 대응되는 도로 프로파일을 추출하는 단계180(S180);
   상기 단계180(S180)에 의해 추출된 도로 프로파일에 포함된 차이값(△θ)을 기 설정된 임계치와 비교하며, 만약 추출된 차이값(△θ)이 임계치를 초과하면, 다음 단계로 상기 단계160(S160)을 진행하는 단계190(S190);
   상기 단계190(S190)에서 차이값(△θ)이 임계치 이하라고 판단될 때 진행되며, 현재 PTZ 레벨값을 PTZ 최적값으로 설정하는 단계200(S200)을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 교통정보 시스템.
4. 제1항에 있어서, 상기 PTZ 최적 관리방법(S1)은
   상기 단계30(S30)에 의해 저장된 각 PTZ 레벨값으로 촬영된 개별영상들을 가공하여 파노라마 영상을 생성하는 단계230(S230);
   상기 단계230(S230)에 의해 생성된 파노라마 영상을 구성하는 각 개별영상에 대응되는 도로 프로파일 데이터들을 추출하는 단계240(S240);
   상기 단계240(S240)에 의해 추출된 도로 프로파일 데이터들을 참조하여, 추출된 도로 프로파일들 각각에 포함된 차이값(△θ)들을 추출한 후, 추출된 차이값(△θ)들 각각을 임계치와 비교하여 차이값(△θ)이 임계치를 초과하는 개별영상들을 파노라마 영상으로부터 제거하는 단계250(S250);
   상기 단계250(S250)에 의해 남아있는 파노라마 영상의 개별영상들 각각의 PTZ 레벨값에 대응되는 차량 프로파일 데이터들인 차량인식 테이블을 추출한 후, 추출된 차량인식 테이블에서, 첫 번째 순서의 차량 프로파일을 추출하는 단계251(S251);
   현재 추출된 차량 프로파일에 포함된 차량객체 크기정보를 추출하는 단계260(S260);
   상기 단계260(S260)에 의해 추출된 차량객체 크기를 기 설정된 설정범위와 비교하는 단계270(S270);
   상기 단계270(S270)에서 추출된 차량객체 크기가 설정범위를 벗어난다고 판단될 때 진행되며, 상기 단계251(S251)에 의해 추출된 차량인식 테이블에 다음 순서의 차량 프로파일이 존재하는지를 판단하며, 만약 추출된 차량인식 테이블에 다음 순서의 차량 프로파일이 존재하지 않는다고 판단되면, 동작을 종료하는 단계280(S280);
   상기 단계280(S280)에서 상기 단계251(S251)에 의해 추출된 차량인식 테이블에 다음 순서의 차량 프로파일이 존재하는지를 판단될 때 진행되며, 추출된 차량인식 테이블에 다음 순서의 차량 프로파일을 추출한 후, 다음 단계로 상기 단계260(S260)을 진행하는 단계290(S290);
   상기 단계270(S270)에서 추출된 차량객체 크기가 설정범위에 포함된다고 판단될 때 진행되며, 해당 PTZ 레벨값을 PTZ 최적값으로 결정하는 단계291(S291)을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 교통정보 시스템.
5. 제1항에 있어서,
   상기 PTZ 최적 관리방법(S1)은
   상기 단계30(S30)에 의해 저장된 각 PTZ 레벨값의 도로 프로파일 데이터인 차량인식 테이블을 상기 메모리로부터 추출하는 단계330(S330);
   상기 단계330(S330)에 의해 추출된 차량인식 테이블의 차량 프로파일들 각각의 차량객체 크기를 기 설정된 설정범위와 비교하며, 차량객체 크기가 설정범위를 벗어나는 PTZ 레벨값은 제거시키되, 차량객체 크기가 설정범위에 포함되는 PTZ 레벨값은 제거시키지 않는 방식으로 필터링을 수행하는 단계340(S340);
   상기 단계340(S340)에 의해 남은 PTZ 레벨값에 대응되는 도로 프로파일 데이터들인 도로인식 테이블을 추출하는 단계350(S350);
   상기 단계350(S350)에 의해 추출된 도로인식 테이블의 도로 프로파일들 각각의 차이값(△θ)들을 추출한 후, 추출된 각 차이값(△θ)을 임계치와 비교하며, 차이값(△θ)이 임계치를 초과하는 PTZ 레벨값은 제거시키되, 차이값(△θ)이 임계치 이하인 PTZ 레벨값은 제거시키지 않는 방식으로 필터링을 수행하는 단계360(S360);
   상기 단계360(S360)에 의해 남은 PTZ 레벨값들에 대응되는 영상들을 추출한 후, 추출된 각 영상을 분석하여 각 영상으로부터 번호판영상을 추출하는 단계370(S370);
   상기 단계370(S370)에 의해 추출된 각 번호판영상의 선명도(s)를 검출하는 단계380(S380);
   상기 단계380(S380)에 의해 검출된 각 번호판영상의 선명도(s)들을 비교하여 가장 높은 선명도를 갖는 번호판영상을 검출하는 단계390(S390);
   상기 단계390(S390)에서 가장 선명도가 높은 번호판영상에 대응되는 PTZ 레벨값을 PTZ 최적값으로 결정하는 단계391(S391)을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 교통정보 시스템.

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