KR102439856B1 - Speed detector using variable rate of license plate image and sensing distance - Google Patents

Speed detector using variable rate of license plate image and sensing distance Download PDF

Info

Publication number
KR102439856B1
KR102439856B1 KR1020220017612A KR20220017612A KR102439856B1 KR 102439856 B1 KR102439856 B1 KR 102439856B1 KR 1020220017612 A KR1020220017612 A KR 1020220017612A KR 20220017612 A KR20220017612 A KR 20220017612A KR 102439856 B1 KR102439856 B1 KR 102439856B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
distance
license plate
frame
vehicle
calculated
Prior art date
Application number
KR1020220017612A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
유호진
박진용
Original Assignee
유호진
박진용
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 유호진, 박진용 filed Critical 유호진
Priority to KR1020220017612A priority Critical patent/KR102439856B1/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102439856B1 publication Critical patent/KR102439856B1/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01P—MEASURING LINEAR OR ANGULAR SPEED, ACCELERATION, DECELERATION, OR SHOCK; INDICATING PRESENCE, ABSENCE, OR DIRECTION, OF MOVEMENT
    • G01P3/00—Measuring linear or angular speed; Measuring differences of linear or angular speeds
    • G01P3/64—Devices characterised by the determination of the time taken to traverse a fixed distance
    • G01P3/68—Devices characterised by the determination of the time taken to traverse a fixed distance using optical means, i.e. using infrared, visible, or ultraviolet light
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01P—MEASURING LINEAR OR ANGULAR SPEED, ACCELERATION, DECELERATION, OR SHOCK; INDICATING PRESENCE, ABSENCE, OR DIRECTION, OF MOVEMENT
    • G01P3/00—Measuring linear or angular speed; Measuring differences of linear or angular speeds
    • G01P3/36—Devices characterised by the use of optical means, e.g. using infrared, visible, or ultraviolet light
    • G01P3/38—Devices characterised by the use of optical means, e.g. using infrared, visible, or ultraviolet light using photographic means
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/60—Analysis of geometric attributes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/60—Type of objects
    • G06V20/62—Text, e.g. of license plates, overlay texts or captions on TV images
    • G06V20/625—License plates
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/052—Detecting movement of traffic to be counted or controlled with provision for determining speed or overspeed
    • G08G1/054—Detecting movement of traffic to be counted or controlled with provision for determining speed or overspeed photographing overspeeding vehicles
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10028—Range image; Depth image; 3D point clouds

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

The present invention relates to a speed detector using a variation ratio and a detection distance of a license plate image. In accordance with the present invention, license plate images of a vehicle are extracted from a frame at the time when the vehicle entered, and a frame at the time when the preset time elapsed from the time the vehicle entered, respectively, and a distance and a driving speed, by which the vehicle travels for a set time, are calculated with a variation ratio of the extracted license plate images, and, therefore, when the driving speed of the vehicle can be calculated regardless of an installation position of the camera. When the vehicle travels on a curved path and the angle of the vehicle photographed in each of the frames changes, after the calculation of a left side distance value and a right side distance value of the license plate images, a travel distance, which is an average value of the calculated left and right side distance values, is calculated, thereby calculating the driving speed of the vehicle in spite of a change in the photography angle of the vehicle.

Description

번호판 이미지의 변동비율과 감지거리를 이용한 속도검지기{Speed detector using variable rate of license plate image and sensing distance}Speed detector using variable rate of license plate image and sensing distance}

본 발명은 번호판 이미지의 변동비율과 감지거리를 이용한 속도검지기에 관한 것으로서, 상세하게로는 차량 감지 시, 감지센서를 통해 카메라로부터 감지차량과의 거리인 감지거리를 산출한 후, 감지거리 및 차량진입시점을 이용하여, 차량이 감지된 시점인 제1 시점(t1)의 제1 프레임과, 제1 시점으로부터 기 설정된 설정시간(T1)이 경과된 시점인 제2 시점(t2)의 제2 프레임으로부터 차량의 번호판 이미지를 추출하며, 제2 프레임으로부터 추출된 번호판 이미지의 픽셀수를 제1 프레임으로부터 추출된 번호판 이미지의 픽셀수로 나누어 카메라에 촬영된 번호판 이미지의 변동비율을 산출하며, 산출된 변동비율을 활용하여 주행속도를 산출할 수 있도록 구성됨으로써 기준값 또는 별도의 기준테이블을 사전에 설정하지 않아도 영상을 이용하여 차량속도를 산출할 수 있기 때문에 카메라의 팬-틸트 각도 및 높이와 상관없이 현장에서 사용 가능할 뿐만 아니라 카메라와 감지센서, 컨트롤러가 일체형으로 구성되어 설치가 간단하고 비용이 저렴한 번호판 이미지의 변동비율과 감지거리를 이용한 속도검지기에 관한 것이다.The present invention relates to a speed detector using a change ratio of a license plate image and a sensing distance, and more specifically, when detecting a vehicle, after calculating the sensing distance, which is the distance from the camera to the sensing vehicle, through the sensing sensor, the sensing distance and the vehicle Using the entry point, the first frame at the first time point t1, which is the time when the vehicle is detected, and the second frame at the second time point t2, which is the time when the preset time T1 has elapsed from the first time point. Extracts the license plate image of the vehicle from, and divides the number of pixels of the license plate image extracted from the second frame by the number of pixels of the license plate image extracted from the first frame to calculate the variation ratio of the license plate image taken by the camera, and the calculated variation Since it is configured to calculate the driving speed using the ratio, it is possible to calculate the vehicle speed using the image without setting a reference value or a separate reference table in advance. It is not only usable but also relates to a speed detector using the change ratio and sensing distance of the license plate image, which is easy to install and inexpensive as the camera, detection sensor, and controller are integrated into one.

일반적으로 속도검지기는 감지수단을 이용하여, 주행 중인 차량의 속도를 감지하는 장치를 의미한다.In general, a speed detector refers to a device for detecting the speed of a driving vehicle by using a sensing means.

이러한 속도검지기의 감지수단으로는, 루프검지기, 레이더신호, 레이저신호, 영상분석 등으로 이루어지고, 특히 영상분석기술이 발달함과 동시에 모니터링 영상을 수집할 수 있는 장점으로 인해 영상분석을 이용한 속도검지 시스템에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다.The detection means of such a speed detector consists of a loop detector, a radar signal, a laser signal, an image analysis, and the like. System research is being actively conducted.

이때 종래의 영상분석기술의 경우에는 도로에 그려진 차선 등 특정 객체와 차량의 위치를 비교함으로써 차량의 주행거리 및 속도를 측정하도록 구성된다.At this time, in the case of the conventional image analysis technology, it is configured to measure the mileage and speed of the vehicle by comparing the location of the vehicle with a specific object such as a lane drawn on the road.

이러한 종래의 영상분석기술은 카메라들의 설치위치 및 각도에 따라서 카메라들을 개별적으로 설정해야 되기 때문에 카메라의 설치부터 실사용까지 소비되는 시간이 증가하게 될 뿐만 아니라, 초기 설정에 오차가 발생하면 차량의 속도를 측정하는 과정에서 오차가 발생하는 문제가 발생하게 된다.In this conventional image analysis technology, since the cameras must be individually set according to the installation position and angle of the cameras, the time consumed from installation to actual use increases as well as when an error occurs in the initial setting, the speed of the vehicle An error occurs in the process of measuring .

이러한 문제를 해결하기 위하여 공개특허공보 제10-2017-0088692호(발명의 명칭 : 영상을 이용한 차량속도 산출장치 및 그 방법)(이하 ‘종래기술’이라 함)가 개발되었다.In order to solve this problem, Laid-Open Patent Publication No. 10-2017-0088692 (Title of the invention: an apparatus and method for calculating vehicle speed using an image) (hereinafter referred to as 'prior art') has been developed.

도 1은 종래기술의 사시도이다.1 is a perspective view of the prior art.

종래기술(100)은 도 1에 도시된 바와 같이, 촬영부(110)에 의해 차량(120)이 촬영되며, 제1 시점(t1)에서 촬영된 제1 영상과, 제1 7시점(t1)으로부터 소정 시간 경과된 제2 시점(t2)에서 촬영된 제2 영상을 통해 차량의 주행 속도를 산출한다.In the prior art 100, as shown in FIG. 1 , the vehicle 120 is photographed by the photographing unit 110 , the first image photographed at the first time point t1 , and the first seventh time point t1 . The driving speed of the vehicle is calculated through the second image captured at the second time point t2 after a predetermined time has elapsed.

이때 제1 영상에서 촬영된 차량의 폭이 제1 폭, 제2 영상에서 촬영된 차량의 폭이 제2 폭이라고 할 때, 영상에서 촬영된 폭의 변화량은 차량의 실제 주행거리와 일정한 상관관계를 가지기 때문에 영상에 촬영된 폭의 변화량을 활용하여 차량의 주행거리를 계산할 수 있다.At this time, when the width of the vehicle photographed in the first image is the first width and the width of the vehicle photographed in the second image is the second width, the amount of change in the width photographed in the image has a certain correlation with the actual mileage of the vehicle. Therefore, it is possible to calculate the mileage of the vehicle by using the amount of change in the width captured in the image.

이로 인해 종래기술(100)은 주행거리 및 영상의 시간차(△t=t2-t1)을 통해 차량의 속도를 산출할 수 있다.For this reason, the prior art 100 can calculate the speed of the vehicle through the mileage and the time difference (Δt=t2-t1) of the image.

그러나 이러한 종래기술(100)은 제1 시점(t1)에서 촬영된 차량과 카메라 사이의 거리를 측정하기 위한 수단이 없기 때문에 차량의 폭의 변화량에 따른 주행거리를 계산식이 아닌 실측에 의해 작성된 테이블에 의해 산출되도록 구성된다.However, in this prior art 100, since there is no means for measuring the distance between the vehicle and the camera photographed at the first time point t1, the mileage according to the amount of change in the width of the vehicle is calculated in a table created by actual measurement rather than a calculation formula. is configured to be calculated by

이로 인해 종래기술(100)은 기존에 테이블이 작성된 조건(카메라의 높이, 각도, 거리 등)과 다른 조건에 카메라가 설치될 경우, 새로운 테이블을 작성하기 위하여 실측하는 과정이 추가로 진행되어 촬영부(110)를 설치 및 적용하는데 걸리는 시간이 증가할 뿐만 아니라 실측하는 과정에서 오차가 발생할 경우, 측정된 차량의 속도와 실제 차량속도가 다르게 측정되는 문제점을 갖는다.For this reason, in the prior art 100, when the camera is installed under conditions different from the conditions under which the table was previously created (the height, angle, distance of the camera, etc.), the process of actually measuring in order to create a new table is additionally performed, so that the photographing unit When the time taken to install and apply 110 increases, as well as an error occurs in the process of measurement, there is a problem in that the measured speed of the vehicle and the actual vehicle speed are measured differently.

또한 종래기술(100)은 외부의 진동, 충격, 바람 등에 의하여 촬영부(110)의 촬영각도가 변화될 경우, 변화된 촬영각도로 인하여 기존에 설정된 테이블과 촬영조건이 변경됨에 따라 측정되는 차량의 속도에 오차가 발생하게 되는 문제점을 갖는다.Also, in the prior art 100, when the photographing angle of the photographing unit 110 is changed due to external vibration, shock, wind, etc., the speed of the vehicle measured as the previously set table and photographing conditions are changed due to the changed photographing angle. There is a problem that an error occurs in

본 발명은 이러한 문제를 해결하기 위한 것으로, 본 발명의 해결과제는 영상에 촬영된 진입차량의 번호판 이미지들의 크기를 비교하여 차량의 주행속도를 산출할 수 있도록 구성됨으로써 기준값 또는 별도의 기준테이블을 사전에 설정하지 않아도 영상을 이용하여 차량의 속도 산출이 가능하여 검지기의 설치 시 바로 사용할 수 있는 속도검지기를 제공하기 위한 것이다.The present invention is to solve this problem, and the present invention is configured to calculate the driving speed of the vehicle by comparing the sizes of license plate images of the approaching vehicle photographed in the image, thereby pre-setting a reference value or a separate reference table. This is to provide a speed detector that can be used immediately when the detector is installed as it is possible to calculate the speed of the vehicle using the image even if it is not set in the .

또한 본 발명의 다른 해결과제는 차량의 주행거리를 측정하기 위한 정보인 기준거리 정보를 감지센서에 의해 지속적으로 획득할 수 있도록 구성됨으로써 다양한 각도 및 높이에 설치가 가능할 뿐만 아니라, 카메라의 팬-틸드 각도 및 높이가 외부의 진동 또는 충격에 의해 변화되어도 차량의 주행거리를 획득할 수 있는 속도검지기를 제공하기 위한 것이다.In addition, another solution to the present invention is to enable installation at various angles and heights by continuously acquiring reference distance information, which is information for measuring the driving distance of a vehicle, by a detection sensor, as well as being able to install the camera at various angles and heights. An object of the present invention is to provide a speed detector capable of acquiring the mileage of a vehicle even when the angle and height are changed by external vibration or impact.

또한 본 발명의 다른 해결과제는 카메라, 레이더센서 및 컨트롤러가 일체형으로 제작됨으로써 설치가 간단할 뿐만 아니라 장비점검 및 교체가 용이한 속도검지기를 제공하기 위한 것이다.Another object of the present invention is to provide a speed detector in which a camera, a radar sensor, and a controller are manufactured in one piece, so that installation is simple as well as equipment inspection and replacement.

또한 본 발명의 다른 해결과제는 차량이 감지된 시점으로부터 복수개의 프레임들을 추출하며, 추출된 프레임들 내에 촬영된 번호판 이미지들과 차량이 감지된 시점의 프레임인 제1 프레임에서의 번호판 이미지의 크기를 비교하여 차량의 주행속도를 측정함으로써 일부 프레임에서 카메라의 진동 또는 충격에 의해 번호판이 정확하게 촬영되지 않았을 때에도 복수개의 프레임을 분석하여 주행속도를 산출하는 과정에서 오차가 발생되는 것을 방지할 수 있는 속도검지기를 제공하기 위한 것이다.In addition, another problem of the present invention is to extract a plurality of frames from the time when the vehicle is detected, and the size of the license plate image in the first frame that is the frame at the time the vehicle is detected and the number plate images photographed in the extracted frames. A speed detector that can prevent errors in the process of calculating the driving speed by analyzing a plurality of frames even when the license plate is not accurately photographed due to the vibration or impact of the camera in some frames by comparing and measuring the driving speed of the vehicle is to provide

또한 본 발명의 다른 해결과제는 기 설정된 주기마다 차량의 주행속도 평균값을 산출하여 진입차량이 제2 프레임 내에서 촬영되는 평균거리를 산출하며, 산출된 진입차량들의 평균거리가 제2 프레임의 중간지점으로부터 이격된 위치일 경우, 기 설정된 주기값을 재산출하여 진입차량들이 제2 프레임의 중간지점과 인접한 위치에서 촬영되도록 유도함으로써 1)제2 프레임에서 촬영된 진입차량의 위치가 제1 프레임에서 촬영된 진입차량의 위치와 과도하게 인접하여 주행거리에 오차가 발생되는 것을 방지할 수 있을 뿐만 아니라, 2)제2 프레임에서 촬영된 진입차량의 위치가 제1 프레임에서 촬영된 진입차량의 위치와 과도하게 이격되어 카메라의 촬영각도 차이에 의하여 오차가 발생되는 것을 방지할 수 있는 속도검지기를 제공하기 위한 것이다.In addition, another solution of the present invention is to calculate the average distance of the vehicle entering the vehicle in the second frame by calculating the average value of the vehicle traveling speed at each preset period, and the calculated average distance of the vehicle entering the vehicle is the midpoint of the second frame. In the case of a location spaced apart from , by recalculating a preset period value and inducing the approaching vehicles to be photographed at a position adjacent to the midpoint of the second frame 1) The position of the entering vehicle photographed in the second frame is photographed in the first frame It is possible to prevent an error in the mileage by being excessively close to the position of the approaching vehicle, and 2) the position of the approaching vehicle photographed in the second frame is too close to the position of the entering vehicle photographed in the first frame. It is intended to provide a speed detector that can be spaced apart to prevent an error from occurring due to a difference in the shooting angle of the camera.

상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 해결수단은 카메라와, 차량을 감지하는 감지센서와, 상기 카메라에 의해 촬영된 영상을 분석하여 차량의 주행속도를 산출하는 컨트롤러를 포함하는 속도검지기에 있어서: 상기 컨트롤러는 상기 카메라로부터 입력된 영상을 분석하여, 차량이 감지된 시점(t1)의 프레임인 제1 프레임(F1)과, 기 설정된 설정시간(T1)이 경과된 시점(t2)의 프레임인 제2 프레임(F2)을 추출한 후, 추출된 제1, 2 프레임(F1), (F2)들로부터 번호판이미지(B1), (B2)들을 각각 추출하며, 제1 프레임(F1)의 제1 번호판 이미지(B1)의 크기를 기준으로 제2 프레임(F2)의 제2 번호판 이미지(B2)의 크기가 변화한 비율인 변동비율(Z)을 산출한 후, 산출된 변동비율(Z)을 활용하여 상기 감지센서에 의해 감지된 차량인 감지차량의 주행거리(Dx) 및 주행속도(v)를 산출하고, 상기 감지센서는 차량 감지 시, 감지신호를 분석하여, 상기 카메라로부터 감지차량과의 평면상 직선거리인 감지거리(Ds)를 산출하며, 산출된 감지거리(Ds) 정보를 포함하는 감지정보를 생성하여 상기 컨트롤러로 출력하는 제어기를 포함하고, 상기 컨트롤러는 입력영상으로부터 차량객체를 검출한 후, 검출된 차량객체로부터 차량 번호판을 추출하는 알고리즘인 번호판 추출 알고리즘이 저장되는 메모리; 상기 카메라의 촬영에 의해 획득된 영상으로부터 제1 프레임(F1) 및 제2 프레임(F2)을 추출하는 프레임 추출부; 상기 프레임 추출부에 의해 추출된 제1, 2 프레임(F1), (F2)들로부터 번호판이미지(B1), (B2)들을 각각 추출하며, 추출된 제1, 2 번호판 이미지(B1), (B2)들을 활용하여 변동비율(Z)을 산출한 후, 변동비율(Z)에 비례하여 감지차량의 주행거리(Dx)가 증가하는 특성을 감안하여, 산출된 변동비율(Z)과 상기 제어기로부터 입력된 감지거리(Ds)를 활용하여 감지차량의 주행거리(Dx)를 산출하는 프레임 분석부; 상기 프레임 분석부에 의해 산출된 감지차량의 주행거리(Dx)를 설정시간(T1)으로 나누어 차량의 주행속도(v)를 산출하는 주행속도 산출부를 포함하고, 상기 프레임 추출부는 상기 감지센서에 의해 차량이 감지된 시점(t1)으로부터 기 설정된 설정시간(T2, T3, …, Tn)들이 경과된 시점(t3, t4, …, tn+1)들의 프레임(F3, F4, …, Fn+1)들을 추가로 추출하고, 상기 프레임 분석부는 상기 프레임 추출부로부터 추가로 추출된 프레임(F3, F4, …, Fn+1)들로부터 번호판 이미지들을 각각 추출하며, 추출된 번호판 이미지들의 가로픽셀수를 산출하여 다음의 수학식 1에 대입함으로써 감지차량의 주행거리(Dx2, Dx3, …, Dxn)들을 추가로 산출하고, 상기 주행속도 산출부는 상기 프레임 분석부에 의해 산출된 감지차량의 각 주행거리(Dx, Dx2, Dx3, …, Dxn)들을 대응되는 설정시간(T1, T2, T3, …, Tn)으로 나누어 차량의 주행속도(v1, v2, …, vn)들을 산출하며, 산출된 주행속도(v1, v2, …, vn)들의 평균값인 평균 주행속도(va)를 산출한 후, 산출된 평균 주행속도(va)를 해당 감지차량의 주행속도(v)로 결정하는 것이다.
[수학식 1]

Figure 112022058477548-pat00028

이때 ‘Dx‘는 감지지점으로부터 차량이 설정시간동안 주행한 거리인 주행거리이고, ’Ds‘는 카메라로부터 감지지점까지의 거리인 감지거리이고, ’Z‘는 변동비율임In the speed detector comprising a camera, a detection sensor for detecting the vehicle, and a controller for calculating the driving speed of the vehicle by analyzing the image taken by the camera: The controller analyzes the image input from the camera, and the first frame F1 is the frame at the time t1 when the vehicle is detected, and the second frame F1 is the frame at the time t2 when the preset time T1 has elapsed. After extracting the frame (F2), the license plate images (B1), (B2) are extracted from the extracted first and second frames (F1) and (F2), respectively, and the first license plate image of the first frame (F1) ( After calculating the rate of change (Z), which is the rate at which the size of the second license plate image (B2) of the second frame (F2) changes based on the size of B1), the detection using the calculated rate of change (Z) Calculates the driving distance (Dx) and driving speed (v) of the detection vehicle, which is the vehicle detected by the sensor, and the detection sensor analyzes the detection signal when the vehicle is detected, and the plane straight distance from the camera to the detection vehicle and a controller that calculates a detection distance Ds, generates detection information including the calculated detection distance Ds information, and outputs it to the controller, wherein the controller detects the vehicle object from the input image, and then detects a memory in which a license plate extraction algorithm, which is an algorithm for extracting a vehicle license plate from a vehicle object, is stored; a frame extracting unit for extracting a first frame (F1) and a second frame (F2) from an image obtained by photographing the camera; The first and second frames (F1) and (F2) extracted by the frame extracting unit extract license plate images (B1) and (B2), respectively, and the extracted first and second license plate images (B1), (B2) After calculating the variation ratio (Z) using a frame analysis unit for calculating the driving distance (Dx) of the detected vehicle by using the detected distance (Ds); and a driving speed calculator calculating the driving speed v of the vehicle by dividing the driving distance Dx of the detected vehicle calculated by the frame analysis unit by a set time T1, and the frame extracting unit is determined by the detection sensor. Frames (F3, F4, ..., Fn+1) of the time points (t3, t4, ..., tn+1) when the preset time (T2, T3, ..., Tn) has elapsed from the time point (t1) when the vehicle is detected are additionally extracted, and the frame analysis unit extracts license plate images from the frames (F3, F4, ..., Fn+1) further extracted from the frame extraction unit, respectively, and calculates the number of horizontal pixels of the extracted license plate images Thus, by substituting in Equation 1 below, the driving distances (Dx2, Dx3, ..., Dxn) of the sensing vehicle are additionally calculated, and the driving speed calculating unit is each driving distance (Dx) of the sensing vehicle calculated by the frame analyzing unit. , Dx2, Dx3, . , v2, .
[Equation 1]
Figure 112022058477548-pat00028

At this time, 'Dx' is the distance traveled by the vehicle for the set time from the detection point, 'Ds' is the detection distance, which is the distance from the camera to the detection point, and 'Z' is the rate of change

삭제delete

또한 본 발명에서 상기 프레임 분석부는 상기 번호판 추출 알고리즘을 이용하여, 제1 프레임(F1)으로부터 차량객체를 검출한 후, 검출된 차량객체로부터 제1 번호판 이미지(B1)를 추출하며, 상기 번호판 추출 알고리즘을 이용하여 제2 프레임(F2)으로부터 제2 번호판 이미지(B2)를 추출하는 번호판 이미지 추출모듈; 상기 번호판 이미지 추출모듈에 의해 추출된 제1, 2 번호판 이미지(B1), (B2)들의 크기들을 산출한 후, 산출된 제1, 2 번호판 이미지(B1), (B2)들의 크기들을 이용하여 변동비율(Z)을 산출하는 변동비율 산출모듈; 변동비율(Z)에 비례하여 감지차량의 주행거리(Dx)가 증가하는 특성을 감안하여, 상기 변동비율 산출모듈에 의해 산출된 변동비율(Z)과 상기 제어기로부터 입력된 감지거리(Ds)를 활용하여 감지차량의 주행거리(Dx)를 산출하는 주행거리 산출모듈을 포함하는 것이 바람직하다.In addition, in the present invention, the frame analyzer uses the license plate extraction algorithm to detect a vehicle object from the first frame F1, and then extracts a first license plate image B1 from the detected vehicle object, and the license plate extraction algorithm a license plate image extraction module for extracting a second license plate image (B2) from the second frame (F2) using; After calculating the sizes of the first and second license plate images (B1), (B2) extracted by the license plate image extraction module, the calculated first and second license plate images (B1), (B2) vary using the sizes of a variable ratio calculation module for calculating the ratio (Z); Considering the characteristic that the driving distance Dx of the sensing vehicle increases in proportion to the variation ratio Z, the variation ratio Z calculated by the variation ratio calculation module and the sensing distance Ds input from the controller It is preferable to include a mileage calculation module that calculates the mileage (Dx) of the sensing vehicle by utilizing it.

또한 본 발명에서 상기 카메라와 상기 감지센서, 상기 컨트롤러는 일체형으로 제작되는 것이 바람직하다.In addition, in the present invention, it is preferable that the camera, the detection sensor, and the controller are integrally manufactured.

또한 본 발명에서 상기 프레임 분석부는 상기 번호판 이미지 추출모듈 이후에 실행되는 픽셀수 산출모듈을 더 포함하고, 상기 픽셀수 산출모듈은 상기 번호판 이미지 추출모듈에 의해 추출된 제1 번호판 이미지(B1)의 가로방향 픽셀수인 제1 가로픽셀수(Pb1)와, 상기 번호판 이미지 추출모듈에 의해 추출된 제2 번호판 이미지(B2)의 가로방향 픽셀수인 제2 가로픽셀수(Pb2)를 산출하고, 상기 변동비율 산출모듈은 상기 픽셀수 산출모듈에 의해 산출된 제2 가로픽셀수(Pb2)를, 상기 픽셀수 산출모듈에 의해 산출된 제1 가로픽셀수(Pb1)로 나누어 변동비율(Z)을 산출하는 것이 바람직하다.In addition, in the present invention, the frame analysis unit further comprises a pixel count calculation module executed after the license plate image extraction module, wherein the number of pixels calculation module is horizontal of the first license plate image (B1) extracted by the license plate image extraction module Calculating the first horizontal pixel number (Pb1), which is the number of pixels in the direction, and the second horizontal pixel number (Pb2), which is the number of pixels in the horizontal direction of the second license plate image (B2) extracted by the license plate image extraction module, the variation The ratio calculation module calculates the variation ratio Z by dividing the second horizontal pixel number Pb2 calculated by the pixel number calculation module by the first horizontal pixel number Pb1 calculated by the pixel number calculation module it is preferable

또한 본 발명에서 상기 주행거리 산출모듈은 상기 변동비율 산출모듈에 의해 산출된 변동비율(Z)과 상기 제어기로부터 입력된 감지거리(Ds)를 상기 수학식 1에 대입하여 차량의 주행거리(Dx)를 산출하는 것이 바람직하다.In addition, in the present invention, the mileage calculation module substitutes the variation ratio (Z) calculated by the variation ratio calculation module and the sensing distance (Ds) input from the controller into Equation 1 to obtain the mileage (Dx) of the vehicle. It is preferable to calculate

삭제delete

또한 본 발명에서 상기 프레임 분석부는 상기 번호판 추출 알고리즘을 활용하여 상기 제1 프레임(F1)으로부터 제1 번호판 이미지(B1)를 추출하며, 상기 제2 프레임(F2)으로부터 제2 번호판 이미지(B2)를 추출하는 번호판 이미지 추출모듈; 상기 제1 번호판 이미지(B1)로부터 좌측변의 픽셀수인 제1 좌측변 픽셀수(L1)와, 우측변의 픽셀수인 제1 우측변 픽셀수(R1)를 추출하며, 상기 제2 번호판 이미지(B2)로부터 좌측변의 픽셀수인 제2 좌측변 픽셀수(L2)와 우측변의 픽셀수인 제2 우측변 픽셀수(R2)를 산출하는 픽셀수 산출모듈; 제2 좌측변 픽셀수(L2)를 제1 좌측변 픽셀수(L1)로 나누어 좌측변의 변동비율을 산출하며 산출된 좌측변의 변동비율과 상기 제어기로부터 입력된 감지거리(Ds)를 다음의 수학식 2에 대입하여 좌측변간 거리값(D2)을 산출하며, 제2 우측변 픽셀수(R2)를 제1 우측변 픽셀수(R1)로 나누어 우측변의 변동비율을 산출하며 산출된 우측변의 변동비율과 상기 제어기로부터 입력된 감지거리(Ds)를 다음의 수학식 2에 대입하여 우측변간 거리값(D3)을 산출하며, 산출된 좌측변간 거리값(D2)과 우측변간 거리값(D3)의 평균값인 평균거리값(D4)을 산출한 후, 산출된 평균거리값(D4)을 산출한 후, 산출된 평균거리값(D4)을 주행거리(Dx)로 결정하는 주행거리 산출모듈을 포함하는 것이 바람직하다.In addition, in the present invention, the frame analysis unit extracts a first license plate image (B1) from the first frame (F1) by utilizing the license plate extraction algorithm, and a second license plate image (B2) from the second frame (F2) license plate image extraction module to extract; The first number of pixels on the left side (L1), which is the number of pixels on the left side, and the number of pixels on the first right side (R1), which is the number of pixels on the right side, are extracted from the first license plate image (B1), and the second license plate image (B2) ), a pixel number calculation module for calculating the second left-side pixel number L2, which is the number of pixels on the left side, and the second right-side pixel number R2, which is the right side pixel number; The second left side pixel number L2 is divided by the first left side pixel number L1 to calculate the left side variation ratio, and the calculated left side variation ratio and the sensing distance Ds input from the controller are expressed by the following equation By substituting in 2, the distance value D2 between the left sides is calculated, the second right side pixel number R2 is divided by the first right side pixel number R1 to calculate the right side variation ratio, and the calculated right side variation ratio and The sensing distance Ds input from the controller is substituted into Equation 2 below to calculate the right side-to-side distance value (D3), and the average value of the calculated left side-to-side distance value (D2) and right side-to-side distance value (D3) is It is preferable to include a mileage calculation module that calculates the average distance value D4, calculates the calculated average distance value D4, and determines the calculated average distance value D4 as the mileage Dx. do.

또한 본 발명에서 상기 메모리에는 영상분석의 정확성을 높일 수 있는 제2 번호판 이미지(B2)의 프레임 상 위치인 최적영역의 위치정보가 기 설정되어 저장되고, 상기 컨트롤러는 기 설정된 주기(T’) 마다 실행되는 설정시간 최적화부를 더 포함하고, 상기 설정시간 최적화부는 상기 최적영역에 매칭되는 실제 도로 상의 상기 카메라와의 평면상의 직선거리인 최적거리를 산출하는 최적거리 산출모듈; 상기 메모리로부터 주기(T’)동안 상기 주행속도 산출부에 의해 산출된 차량들의 주행속도(v) 데이터들을 추출하며, 추출된 주행속도(v)들의 평균값인 평균주행속도(V)를 산출하는 평균주행속도 산출모듈; 상기 평균주행속도 산출모듈에 의해 산출된 평균주행속도(V)와, 기 설정된 설정시간(T1)을 곱한 값인 평균주행거리(Da)를 산출하는 평균주행거리 산출모듈; 감지거리(Ds)로부터 상기 평균주행거리 산출모듈에 의해 산출된 평균주행거리(Da)를 차감하여 평균거리를 산출하는 평균거리 산출모듈; 상기 평균거리 산출모듈에 의해 산출된 평균거리로부터 상기 최적거리 산출모듈에 의해 산출된 최적거리를 차감하여 차이값을 산출하는 차이값 산출모듈; 상기 차이값 산출모듈에 의해 산출된 차이값의 절대값과, 설정시간(T1)을 재설정해야 한다고 판단할 수 있는 차이값의 최소값인 임계거리값을 비교하며, 1)차이값의 절대값이 임계거리값 미만이면, 설정시작(T1)을 재설정할 필요가 없다고 판단하되, 2)차이값의 절대값이 임계거리값 이상이면, 설정시간(T1)의 재설정이 필요하다고 판단하는 제2 판단모듈; 상기 제2 판단모듈에 의해 설정시간(T1)의 재설정이 필요하다고 판단될 때 실행되며, 1)차이값이 양수이면, 설정시간(T1)을 기 설정된 상수‘α’ 만큼 증가시키며, 2)차이값이 음수이면, 설정시간(T1)을 상수‘α’ 만큼 감소시키는 설정시간 재설정모듈을 포함하는 것이 바람직하다.In addition, in the present invention, position information of the optimal region, which is the position on the frame of the second license plate image (B2), which can increase the accuracy of image analysis, is preset and stored in the memory, and the controller is configured for each preset period (T') an optimal distance calculating module for calculating an optimal distance that is a straight line distance between the camera and the camera on an actual road matching the optimal area; Average for calculating the average driving speed (V), which is an average value of the extracted driving speeds (v), is extracted from the memory during the period (T') by the driving speed calculator driving speed calculation module; an average traveling distance calculation module for calculating an average traveling distance Da, which is a value obtained by multiplying the average traveling speed V calculated by the average traveling speed calculation module and a preset time T1; an average distance calculation module for calculating an average distance by subtracting the average driving distance Da calculated by the average driving distance calculation module from the sensing distance Ds; a difference value calculation module for calculating a difference value by subtracting the optimum distance calculated by the optimum distance calculation module from the average distance calculated by the average distance calculation module; The absolute value of the difference value calculated by the difference value calculation module is compared with a threshold distance value that is the minimum value of the difference value that can be determined to need to be reset for the set time T1, 1) the absolute value of the difference value is the threshold If it is less than the distance value, it is determined that there is no need to reset the setting start (T1), 2) if the absolute value of the difference value is greater than or equal to the threshold distance value, a second determination module that determines that the reset of the setting time (T1) is necessary; It is executed when it is determined by the second determination module that the reset of the set time T1 is necessary, 1) if the difference value is positive, the set time T1 is increased by a preset constant 'α', 2) the difference If the value is negative, it is preferable to include a setting time resetting module for reducing the setting time T1 by a constant 'α'.

또한 본 발명에서 상기 최적거리 산출모듈은 상기 주기(T’) 동안 수집된 제2 프레임(F2)들을 추출한 후, 추출된 제2 프레임(F2)들 중 제2 번호판 이미지가 기 설정된 최적영역에 배치되는 프레임들인 선별프레임들을 추출하는 선별프레임 추출모듈; 상기 선별프레임 추출모듈에 의해 추출된 선별프레임들에 의한 분석데이터들을 추출한 후, 추출된 각 선별프레임의 분석데이터들로부터, 상기 카메라로부터 제2 번호판 이미지까지의 평면상 직선거리인 제2 감지거리 정보를 추출하는 제2 감지거리 추출모듈; 상기 제2 감지거리 추출모듈에 의해 추출된 제2 감지거리들의 평균값을 산출한 후, 산출된 제2 감지거리들의 평균값을 최적거리로 결정하는 최적거리 결정모듈을 포함하는 것이 바람직하다.In addition, in the present invention, the optimal distance calculation module extracts the second frames F2 collected during the period T', and places a second license plate image among the extracted second frames F2 in a preset optimal area. a selection frame extraction module for extracting selected frames, which are frames to be used; After extracting the analysis data by the selection frames extracted by the selection frame extraction module, from the analysis data of each extracted selection frame, the second detection distance information, which is a straight line distance on a plane from the camera to the second license plate image a second sensing distance extraction module for extracting; It is preferable to include an optimum distance determining module for calculating the average value of the second sensing distances extracted by the second sensing distance extraction module and determining the average value of the calculated second sensing distances as the optimum distance.

상기 과제와 해결수단을 갖는 본 발명에 따르면 영상에 촬영된 진입차량의 번호판 이미지들의 크기를 비교하여 차량의 주행속도를 산출할 수 있도록 구성됨으로써 기준값 또는 별도의 기준테이블을 사전에 설정하지 않아도 영상을 이용하여 차량의 속도 산출이 가능하여 검지기의 설치 시 바로 사용할 수 있게 된다.According to the present invention having the above problems and solutions, it is configured to calculate the driving speed of the vehicle by comparing the sizes of the license plate images of the approaching vehicle photographed in the image, so that the image is displayed without setting a reference value or a separate reference table in advance. It is possible to calculate the speed of the vehicle using the

또한 본 발명에 의하면 차량의 주행거리를 측정하기 위한 정보인 기준거리 정보를 감지센서에 의해 지속적으로 획득할 수 있도록 구성됨으로써 다양한 각도 및 높이에 설치가 가능할 뿐만 아니라, 카메라의 팬-틸드 각도 및 높이가 외부의 진동 또는 충격에 의해 변화되어도 차량의 주행거리를 획득할 수 있게 된다.In addition, according to the present invention, it is configured to continuously acquire reference distance information, which is information for measuring the driving distance of a vehicle, by a detection sensor, so that it can be installed at various angles and heights, as well as the pan-tilt angle and height of the camera. It is possible to obtain the mileage of the vehicle even if is changed by external vibration or impact.

또한 본 발명에 의하면 카메라, 레이더센서 및 컨트롤러가 일체형으로 제작됨으로써 설치가 간단할 뿐만 아니라 장비점검 및 교체가 용이하게 된다.In addition, according to the present invention, since the camera, the radar sensor and the controller are integrally manufactured, not only installation is simple, but also equipment inspection and replacement are facilitated.

또한 본 발명에 의하면 차량이 감지된 시점으로부터 복수개의 프레임들을 추출하며, 추출된 프레임들 내에 촬영된 번호판 이미지들과 차량이 감지된 시점의 프레임인 제1 프레임에서의 번호판 이미지의 크기를 비교하여 차량의 주행속도를 측정함으로써 일부 프레임에서 카메라의 진동 또는 충격에 의해 번호판이 정확하게 촬영되지 않았을 때에도 복수개의 프레임을 분석하여 주행속도를 산출하는 과정에서 오차가 발생되는 것을 방지할 수 있게 된다.In addition, according to the present invention, a plurality of frames are extracted from the time when the vehicle is detected, and the size of the license plate image in the first frame, which is the frame at the time the vehicle is detected, is compared with the number plate images photographed in the extracted frames. By measuring the driving speed of the vehicle, it is possible to prevent an error from occurring in the process of calculating the driving speed by analyzing a plurality of frames even when the license plate is not accurately photographed due to the vibration or impact of the camera in some frames.

또한 본 발명에 의하면 기 설정된 주기마다 차량의 주행속도 평균값을 산출하여 진입차량이 제2 프레임 내에서 촬영되는 평균거리를 산출하며, 산출된 진입차량들의 평균거리가 제2 프레임의 중간지점으로부터 이격된 위치일 경우, 기 설정된 설정시간을 재산출하여 진입차량들이 제2 프레임의 중간지점과 인접한 위치에서 촬영되도록 유도함으로써 1)제2 프레임에서 촬영된 진입차량의 위치가 제1 프레임에서 촬영된 진입차량의 위치와 과도하게 인접하여 주행거리에 오차가 발생되는 것을 방지할 수 있을 뿐만 아니라, 2)제2 프레임에서 촬영된 진입차량의 위치가 제1 프레임에서 촬영된 진입차량의 위치와 과도하게 이격되어 카메라의 촬영각도 차이에 의하여 오차가 발생되는 것을 방지할 수 있게 된다.In addition, according to the present invention, the average distance of the vehicle entering the vehicle is calculated by calculating the average value of the vehicle traveling speed at each preset period, and the calculated average distance of the vehicle entering the vehicle is separated from the midpoint of the second frame. In the case of location, by recalculating the preset time to induce the entering vehicles to be photographed at positions adjacent to the midpoint of the second frame 1) The position of the entering vehicle photographed in the second frame is the entrance vehicle photographed in the first frame Not only is it possible to prevent an error in mileage by being excessively adjacent to the position of It is possible to prevent an error from occurring due to a difference in the shooting angle of the camera.

도 1은 종래기술의 사시도이다.
도 2는 본 발명의 속도검지기의 구성도이다.
도 3은 도 2의 속도검지기를 설명하기 위한 예시도이다.
도 4는 도 2의 다른 예시도이다.
도 5는 도 2의 또 다른 예시도이다.
도 6은 도 2의 컨트롤러의 블록도이다.
도 7은 도 6의 프레임 분석부의 블록도이다.
도 8은 제1 프레임의 예시도이다.
도 9는 제2 프레임의 예시도이다.
도 10은 차량의 속도가 산출되는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.
도 11은 수학식 2를 산출하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.
도 12는 도 6의 제3 실시예인 제2 컨트롤러의 블록도이다.
도 13은 도 7의 프레임 분석부의 제3 실시예인 제3 프레임 분석부의 블록도이다.
도 14는 도 13의 제2 주행거리 산출모듈의 블록도이다.
도 15는 제3 프레임 분석부에 의해 주행거리가 산출되는 과정을 설명하기 위한 번호판의 예시도이다.
도 16은 도 4의 컨트롤러의 제3 실시예인 제3 컨트롤러의 블록도이다.
도 17은 도 16의 설정시간 최적화부의 블록도이다.
도 18은 도 17의 최적거리 산출모듈의 블록도이다.
도 19는 최적거리를 설명하기 위한 예시도이다.
도 20은 측면에서 촬영된 차량의 예시도이다.1 is a perspective view of the prior art.
2 is a block diagram of the speed detector of the present invention.
3 is an exemplary view for explaining the speed sensor of FIG.
FIG. 4 is another exemplary view of FIG. 2 .
FIG. 5 is another exemplary view of FIG. 2 .
6 is a block diagram of the controller of FIG. 2 .
FIG. 7 is a block diagram of the frame analyzer of FIG. 6 .
8 is an exemplary diagram of a first frame.
9 is an exemplary diagram of a second frame.
10 is an exemplary diagram for explaining a process of calculating a vehicle speed.
11 is an exemplary diagram for explaining a process of calculating Equation (2).
12 is a block diagram of a second controller according to the third embodiment of FIG. 6 .
13 is a block diagram of a third frame analyzer that is a third embodiment of the frame analyzer of FIG. 7 .
14 is a block diagram of a second mileage calculation module of FIG. 13 .
15 is an exemplary view of a license plate for explaining a process in which the mileage is calculated by the third frame analysis unit.
16 is a block diagram of a third controller that is a third embodiment of the controller of FIG. 4 .
17 is a block diagram of the set time optimization unit of FIG. 16 .
18 is a block diagram of the optimal distance calculating module of FIG. 17 .
19 is an exemplary diagram for explaining an optimal distance.
20 is an exemplary view of a vehicle photographed from the side.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일실시예를 설명한다.Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.

도 2는 본 발명의 속도검지기의 구성도이고, 도 3은 도 2의 속도검지기를 설명하기 위한 예시도이고, 도 4는 도 2의 다른 예시도이고, 도 5는 도 2의 또 다른 예시도이다.Figure 2 is a configuration diagram of the speed sensor of the present invention, Figure 3 is an exemplary view for explaining the speed sensor of Figure 2, Figure 4 is another exemplary view of Figure 2, Figure 5 is another exemplary view of Figure 2 to be.

속도검지기(3)는 도로 상에 간격을 두고 설치되며, 도 2 내지 도 5에 도시된 바와 같이, 기 설정된 영역을 촬영하는 카메라(31)와, 기 설정된 감지지점(P)을 통과하는 차량을 감지하는 감지센서(32)와, 카메라(31)에 의해 촬영된 영상을 분석하는 컨트롤러(33)로 이루어진다.The speed detector 3 is installed at intervals on the road, and as shown in FIGS. 2 to 5 , a camera 31 for photographing a preset area and a vehicle passing a preset detection point P It consists of a detection sensor 32 that detects and a controller 33 that analyzes the image captured by the camera 31 .

이때 본 발명의 도면에서는 설명의 편의를 위해, 속도검지기(3)가 차량의 전방을 촬영하여 차량의 주행속도를 산출하는 것으로 예를 들어 설명하였으나, 속도검지기(3)는 차량의 후방을 촬영하여 차량의 주행속도를 산출할 수 있다.At this time, in the drawings of the present invention, for convenience of explanation, the speed sensor 3 is described as an example that calculates the driving speed of the vehicle by photographing the front of the vehicle, but the speed sensor 3 takes a picture of the rear of the vehicle The driving speed of the vehicle can be calculated.

카메라(31)는 도로의 겐트리 등의 구조물에 설치되어 기 설정된 촬영영역(A)을 촬영한다.The camera 31 is installed on a structure such as a gantry on the road to photograph a preset photographing area A.

이때 카메라(31)는 차량이 주행하는 도로를 포함하는 촬영영역(A)을 촬영하여 영상을 획득한다.At this time, the camera 31 acquires an image by photographing the photographing area A including the road on which the vehicle travels.

또한 카메라(31)는 획득한 영상을 컨트롤러(33)로 출력한다.In addition, the camera 31 outputs the acquired image to the controller 33 .

감지센서(32)는 감지지점(P)으로 레이저신호를 송출하는 레이더발광부(미도시)와, 레이더발광부에 의해 송출되어 반사되는 신호를 수신 받는 레이더수광부(미도시)와, 송수신된 레이저신호를 분석하여 차량 객체의 감지여부를 판별하며 차량감지 시, 감지정보를 생성하여 컨트롤러(33)로 송출하는 제어기(미도시)로 이루어진다.The detection sensor 32 includes a radar light emitting unit (not shown) that transmits a laser signal to the detection point P, a radar light receiving unit (not shown) that receives a signal transmitted and reflected by the radar light emitting unit (not shown), and the transmitted and received laser It consists of a controller (not shown) that analyzes a signal to determine whether a vehicle object is detected, and generates detection information when the vehicle is detected and transmits it to the controller 33 .

이때 제어기에 의해 생성되는 감지정보는 속도검지기(3)로부터 감지지점(P)까지의 평면상 직선거리인 감지거리(Ds)와, 차량이 감지지점(P)에 진입한 시간인 제1 시점(t1)의 정보를 포함한다.At this time, the sensing information generated by the controller is the sensing distance Ds, which is a linear distance on a plane from the speed sensor 3 to the sensing point P, and the first time point ( t1).

또한 감지센서(32)는 카메라(31)와 동일한 팬-틸트(Pan-Tilt) 각도를 갖도록 설치된다.In addition, the detection sensor 32 is installed to have the same pan-tilt angle as the camera 31 .

이러한 감지센서(32)는 1)카메라(31)와 일체로 결합되어 동일한 팬-틸트 각도로 설치됨과 동시에 2)레이저신호에 의해 감지지점(P)까지의 거리정보인 감지거리(Ds)를 지속적으로 획득하도록 구성됨으로써 외부의 충격이나 진동에 의해 카메라(31)의 설치 각도가 변화되어 감지센서(32)에 의해 감지되는 지점인 감지지점(P)이 변화되어도, 변경된 감지지점(P’)까지의 감지거리(Ds‘) 정보를 획득할 수 있다.This detection sensor 32 is 1) integrated with the camera 31 and installed at the same pan-tilt angle, and 2) continuously monitors the detection distance Ds, which is distance information to the detection point P, by means of a laser signal. Even if the installation angle of the camera 31 is changed by an external shock or vibration and the detection point P, which is a point detected by the detection sensor 32, is changed, up to the changed detection point P' by being configured to acquire of the sensing distance (Ds') information can be obtained.

이때 본 발명에서는 설명의 편의를 위해 감지센서(32)가 레이저센서인 것으로 예를 들어 설명하였으나, 감지센서(32)는 레이더 등으로 구성될 수 있다.At this time, although the present invention has been described as an example that the detection sensor 32 is a laser sensor for convenience of description, the detection sensor 32 may be configured as a radar or the like.

컨트롤러(33)는 카메라(31)의 촬영에 의해 획득된 영상을 임시 저장함과 동시에 외부서버(미도시)로 전송한다.The controller 33 temporarily stores the image acquired by the camera 31 and transmits it to an external server (not shown).

또한 컨트롤러(33)는 감지센서(32)로부터 감지정보를 입력받으면, 진입차량이 감지된 시점인 제1 시점(t1)의 영상 프레임인 제1 프레임(F1)을 추출한다.In addition, when receiving detection information from the detection sensor 32 , the controller 33 extracts a first frame F1 that is an image frame of a first time t1 , which is a time point at which an approaching vehicle is detected.

또한 컨트롤러(33)는 제1 시점(t1)으로부터 기 설정된 설정시간(T1)이 경과된 시점인 제2 시점(t2)의 영상 프레임인 제2 프레임(t2)을 추출한다.Also, the controller 33 extracts a second frame t2 that is an image frame of a second time point t2 that is a time point at which a preset time T1 has elapsed from the first time point t1 .

또한 컨트롤러(33)는 제1 프레임(F1)과 제2 프레임(F2)이 추출되면, 추출된 제1 프레임(F1)으로부터 제1 번호판 이미지(B1)를 추출하며, 추출된 제2 프레임(F2)으로부터 제2 번호판 이미지(B2)를 추출한다.In addition, when the first frame F1 and the second frame F2 are extracted, the controller 33 extracts the first license plate image B1 from the extracted first frame F1, and the extracted second frame F2 ) to extract the second license plate image (B2).

또한 컨트롤러(33)는 제1 번호판 이미지(B1)의 가로방향 픽셀수와 제2 번호판 이미지(B2)의 가로방향 픽셀수를 추출하며, 추출된 제2 번호판 이미지(B2)의 가로방향 픽셀수를 제1 번호판 이미지(B1)의 가로방향 픽셀수로 나누어 제2 번호판 이미지(B1)가 제1 번호판 이미지(B1)보다 변동된 비율인 변동비율(Z)을 산출한다.In addition, the controller 33 extracts the number of pixels in the horizontal direction of the first license plate image (B1) and the number of pixels in the horizontal direction of the second license plate image (B2), and the number of pixels in the horizontal direction of the extracted second license plate image (B2) Divide by the number of pixels in the horizontal direction of the first license plate image (B1) calculates a variation ratio (Z), which is a ratio in which the second license plate image (B1) is changed than the first license plate image (B1).

이때 본 발명에서는 설명의 편의를 위해 변동비율(Z)을 산출하는 과정에서 차량이 카메라로 접근하여 제2 번호판 이미지(B1)가 제1 번호판 이미지(B1)보다 큰 것을 예를 들어 설명하였으나, 차량이 카메라로부터 이격되는 방향으로 주행하여 제2 번호판 이미지(B1)가 제1 번호판 이미지(B1)보다 작을 때에도 변동비율(Z)을 산출하여 차량의 주행속도를 산출할 수 있다.At this time, in the present invention, for convenience of explanation, in the process of calculating the variation ratio (Z), the vehicle approaches the camera so that the second license plate image (B1) is larger than the first license plate image (B1) as an example, but the vehicle Even when the second license plate image (B1) is smaller than the first license plate image (B1) by driving in a direction spaced from the camera, it is possible to calculate the driving speed of the vehicle by calculating the variation ratio (Z).

이러한 본 발명은 카메라로부터 이격되는 방향으로 주행할 때에도 번호판 이미지들을 추출하여 변동비율(Z)을 산출할 수 있기 때문에 번호판이 후방에만 부착되는 오토바이의 경우에도 주행속도를 산출할 수 있게 된다.Since the present invention can calculate the variation ratio (Z) by extracting license plate images even when driving in a direction away from the camera, it is possible to calculate the driving speed even for a motorcycle in which the license plate is attached only to the rear.

또한 컨트롤러(33)는 변동비율(Z)이 산출되면, 후술되는 수학식 5에 변동비율(Z)을 대입하여 차량이 설정시간(T1) 동안 주행한 거리인 주행거리(Dx)를 산출하며, 산출된 주행거리(Dx)를 설정시간(T1)으로 나누어 차량의 주행속도(v)를 산출한다.In addition, when the variation ratio (Z) is calculated, the controller 33 calculates the mileage (Dx), which is the distance traveled by the vehicle for the set time (T1), by substituting the variation ratio (Z) in Equation 5 to be described later, The calculated driving distance Dx is divided by the set time T1 to calculate the vehicle driving speed v.

도 6은 도 2의 컨트롤러의 블록도이다.6 is a block diagram of the controller of FIG. 2 .

컨트롤러(33)는 도 6에 도시된 바와 같이, 제어부(331)와, 메모리(332), 통신 인터페이스부(333), 데이터 입출력부(334), 프레임 추출부(335), 프레임 분석부(336), 주행속도 산출부(337)로 이루어진다.As shown in FIG. 6 , the controller 33 includes a control unit 331 , a memory 332 , a communication interface unit 333 , a data input/output unit 334 , a frame extraction unit 335 , and a frame analysis unit 336 . ), and a running speed calculation unit 337 .

제어부(331)는 컨트롤러(33)의 O.S(Operating System)이며, 제어대상(332), (333), (334), (335), (336), (337)들을 관리 및 제어한다.The control unit 331 is an Operating System (OS) of the controller 33 , and manages and controls the control objects 332 , 333 , 334 , 335 , 336 , and 337 .

또한 제어부(331)는 데이터 입출력부(334)를 통해 카메라(31)로부터 입력된 영상을 프레임 추출부(335)로 출력한다.In addition, the control unit 331 outputs the image input from the camera 31 through the data input/output unit 334 to the frame extraction unit 335 .

또한 제어부(331)는 데이터 입출력부(334)를 통해 카메라(31)로부터 입력받은 영상을 외부서버(미도시)로 전송되도록 통신 인터페이스부(333)를 제어한다.In addition, the control unit 331 controls the communication interface unit 333 to transmit the image received from the camera 31 through the data input/output unit 334 to an external server (not shown).

또한 제어부(331)는 감지센서(32)의 제어기에 의해 산출된 감지거리(Ds)와, 프레임 분석부(336)에 의해 산출된 변동비율(Z) 및 주행거리(Dx) 정보, 주행속도 산출부(337)에 의해 산출된 주행속도(v)를 포함하는 분석데이터를 메모리(332)에 저장한다.In addition, the control unit 331 calculates the sensing distance Ds calculated by the controller of the detection sensor 32, the variation ratio Z and the driving distance Dx calculated by the frame analysis unit 336, and the driving speed The analysis data including the traveling speed v calculated by the unit 337 is stored in the memory 332 .

메모리(332)에는 카메라(31)의 위치정보와, 카메라(31)의 촬영영역(A)의 위치정보가 저장된다.The memory 332 stores location information of the camera 31 and location information of the photographing area A of the camera 31 .

이때 촬영영역(A)은 카메라(31)가 촬영 중인 영역의 위치정보이다.In this case, the photographing area A is location information of the area in which the camera 31 is photographing.

또한 메모리(332)에는 카메라(31)의 촬영에 의해 획득된 영상이 임시로 저장된다.In addition, the memory 332 temporarily stores an image obtained by photographing by the camera 31 .

또한 메모리(332)에는 기 설정된 영상분석 알고리즘과, 번호판 추출 알고리즘이 저장된다.In addition, a preset image analysis algorithm and a license plate extraction algorithm are stored in the memory 332 .

이때 영상분석 알고리즘은 입력영상으로부터 객체인 차량을 검출하는 알고리즘을 의미하고, 번호판 추출 알고리즘은 검출된 차량객체로부터 차량번호판 이미지를 추출하는 알고리즘을 의미한다.In this case, the image analysis algorithm means an algorithm for detecting a vehicle as an object from an input image, and the license plate extraction algorithm means an algorithm for extracting a license plate image from the detected vehicle object.

또한 메모리(332)에는 카메라(31)에 의해 촬영된 영상의 프레임을 구성하는 픽셀들 중 가로방향의 픽셀수인 영상 가로픽셀수(Pa)가 저장된다.Also, the memory 332 stores the number of horizontal image pixels Pa, which is the number of pixels in the horizontal direction among pixels constituting the frame of the image photographed by the camera 31 .

또한 메모리(332)에는 카메라(31)로부터 감지지점(P) 까지의 거리인 감지거리(Ds)가 저장된다.Also, the memory 332 stores the detection distance Ds, which is the distance from the camera 31 to the detection point P.

통신 인터페이스부(333)는 외부서버와 데이터를 송수신한다.The communication interface unit 333 transmits and receives data to and from an external server.

데이터 입출력부(334)는 카메라(31) 및 감지센서(32)와 데이터를 입출력한다.The data input/output unit 334 inputs and outputs data with the camera 31 and the detection sensor 32 .

프레임 추출부(335)는 감지센서(32)로부터 감지정보를 입력받을 때, 제어부(331)의 제어에 따라 실행되며, 카메라(31)의 촬영에 의해 획득된 영상을 입력받는다.The frame extraction unit 335 is executed under the control of the control unit 331 when receiving detection information from the detection sensor 32 , and receives an image obtained by photographing the camera 31 .

또한 프레임 추출부(335)는 입력영상으로부터, 감지정보가 입력된 시점, 즉 감지센서(32)에 의해 감지지점(P)에 차량이 진입한 시점인 제1 시점(t1)의 프레임인 제1 프레임(F1)을 추출한다.In addition, the frame extraction unit 335 is the first frame of the first time point t1, which is the point at which the detection information is input from the input image, that is, the point at which the vehicle enters the detection point P by the detection sensor 32. The frame F1 is extracted.

또한 프레임 추출부(335)는 타이머(미도시)를 포함하며, 제1 시점(t1)을 기준으로 기 설정된 설정시간(T1)이 경과한 시점인 제2 시점(t2)이 되면, 입력영상으로부터 제2 시점(t2)의 프레임인 제2 프레임(F2)을 추출한다.In addition, the frame extraction unit 335 includes a timer (not shown), and when the second time point t2, which is a time point at which a preset time T1 has elapsed based on the first time point t1, is obtained from the input image. A second frame F2 that is a frame of the second time point t2 is extracted.

도 7은 도 6의 프레임 분석부의 블록도이고, 도 8은 제1 프레임의 예시도이고, 도 9는 제2 프레임의 예시도이고, 도 10은 차량의 속도가 산출되는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.7 is a block diagram of the frame analyzer of FIG. 6 , FIG. 8 is an exemplary view of a first frame, FIG. 9 is an exemplary view of a second frame, and FIG. 10 is an example for explaining a process of calculating the vehicle speed it is do

프레임 분석부(336)는 도 7에 도시된 바와 같이, 객체 검출모듈(3361)과, 번호판 이미지 추출모듈(3362), 픽셀수 산출모듈(3363), 변동비율 산출모듈(3364), 주행거리 산출모듈(3365)로 이루어진다.As shown in FIG. 7, the frame analysis unit 336 includes an object detection module 3361, a license plate image extraction module 3362, a pixel count calculation module 3363, a variation ratio calculation module 3364, and a mileage calculation. It consists of modules 3365 .

객체 검출모듈(3361)은 프레임 추출부(335)로부터 제1 프레임(F1)을 입력받으면, 메모리(332)에 저장된 영상분석 알고리즘을 활용하여 입력된 제1 프레임(F1)으로부터 감지지점(P)에 진입한 진입차량인 차량객체 이미지를 검출한다.When the object detection module 3361 receives the first frame F1 from the frame extraction unit 335, the detection point P from the inputted first frame F1 by using the image analysis algorithm stored in the memory 332 Detects the vehicle object image that is the vehicle entering the .

또한 객체 검출모듈(3361)은 프레임 추출부(335)로부터 제2 프레임(F2)을 입력받으면, 영상분석 알고리즘을 활용하여 입력된 제2 프레임(F2)으로부터 차량객체 이미지를 검출한다.In addition, when receiving the second frame F2 from the frame extraction unit 335 , the object detection module 3361 detects a vehicle object image from the input second frame F2 using an image analysis algorithm.

번호판 이미지 추출모듈(3362)은 메모리(332)에 저장된 번호판 추출 알고리즘을 이용하여, 객체 검출모듈(3361)에 의해 검출된 제1 프레임(F1)의 차량객체 이미지를 분석하여 차량객체로부터 차량번호판 이미지인 제1 번호판 이미지(B1)를 추출한다.The license plate image extraction module 3362 analyzes the vehicle object image of the first frame F1 detected by the object detection module 3361 by using the license plate extraction algorithm stored in the memory 332 to obtain the license plate image from the vehicle object. Extract the first license plate image (B1).

또한 번호판 이미지 추출모듈(3362)은 번호판 추출 알고리즘을 이용하여, 객체 검출모듈(3361)에 의해 검출된 제2 프레임(F2)의 차량객체 이미지를 분석하여 제2 번호판 이미지(B2)를 추출한다.In addition, the license plate image extraction module 3362 extracts the second license plate image B2 by analyzing the vehicle object image of the second frame F2 detected by the object detection module 3361 using the license plate extraction algorithm.

픽셀수 산출모듈(3363)은 번호판 이미지 추출모듈(3362)로부터 추출된 제1 번호판 이미지(B1)의 가로방향 픽셀수인 제1 가로픽셀수(Pb1)와, 제2 번호판 이미지(B2)의 가로방향 픽셀수인 제2 가로픽셀수(Pb2)를 산출한다.The number of pixels calculation module 3363 is the number of first horizontal pixels (Pb1), which is the number of pixels in the horizontal direction of the first license plate image (B1) extracted from the license plate image extraction module 3362, and the horizontal of the second license plate image (B2) A second number of horizontal pixels Pb2, which is the number of direction pixels, is calculated.

이러한 픽셀수 산출모듈(3363)은 프레임의 픽셀을 구성하는 가로픽셀들과 세로픽셀들 중 가로픽셀들 만을 이용하여 차량의 주행거리를 산출하도록 구성됨으로써 전체픽셀들을 활용할 때보다 연산처리 과정이 간단하여 연산처리 속도를 개선시킬 수 있는 장점을 갖는다.This number of pixels calculation module 3363 is configured to calculate the mileage of the vehicle using only horizontal pixels among the horizontal pixels and vertical pixels constituting the pixels of the frame. It has the advantage of improving the operation processing speed.

변동비율 산출모듈(3364)은 픽셀수 산출모듈(3363)에서 산출된 제1 번호판 이미지(B1)의 제1 가로픽셀수(Pb1)와, 기 설정된 영상 가로픽셀수(Pa)를 활용하여 제1 번호판 비율(Z1)을 산출한다.Variation ratio calculation module 3364 is the first number of horizontal pixels (Pb1) of the first license plate image (B1) calculated by the number of pixels calculation module 3363, using the preset number of horizontal pixels of the image (Pa) Calculate the license plate ratio (Z1).

이때 제1 번호판 비율(Z1)은 제1 가로픽셀수(Pb1)에서 영상 가로픽셀수(Pa)를 나눈 값(Z1 = Pb1/Pa)이며, 제1 프레임(F1)의 내에서 제1 번호판 이미지(B1)가 가로방향으로 차지하는 비율을 의미한다.At this time, the first license plate ratio (Z1) is a value (Z1 = Pb1/Pa) obtained by dividing the number of horizontal pixels (Pa) of the image by the first number of horizontal pixels (Pb1), and the first license plate image within the first frame (F1) (B1) means the ratio occupied in the horizontal direction.

또한 변동비율 산출모듈(3364)은 픽셀수 산출모듈(3363)에서 산출된 제2 번호판 이미지(B2)의 제2 가로픽셀수(Pb2)와 기 설정된 영상 가로픽셀수(Pa)를 활용하여 제2 번호판 비율(Z2)을 산출한다.In addition, the variation ratio calculation module 3364 utilizes the second horizontal pixel number (Pb2) and the preset image horizontal pixel number (Pa) of the second license plate image B2 calculated by the pixel number calculation module 3363 to the second Calculate the license plate ratio (Z2).

이때 제2 번호판 비율(Z2)은 제2 가로픽셀수(Pb2)에서 영상 가로픽셀수(Pa)를 나눈 값(Z2 = Pb2/Pa)이며, 제2 프레임(F2)의 내에서 제2 번호판 이미지(B2)가 가로방향으로 차지하는 비율을 의미한다.At this time, the second license plate ratio (Z2) is a value (Z2 = Pb2/Pa) obtained by dividing the number of image horizontal pixels (Pa) from the second horizontal pixel number (Pb2), and the second license plate image within the second frame (F2) (B2) means the ratio occupied in the horizontal direction.

또한 변동비율 산출모듈(3364)은 제1, 2 번호판 비율(Z1), (Z2)들이 산출되면, 제2 번호판 비율(Z2)을 제1 번호판 비율(Z1)로 나누어, 제2 번호판 이미지(B2)가 제1 번호판 이미지(B1)보다 변화된 비율인 변동비율(Z)을 산출한다.In addition, the variation ratio calculation module 3364 is the first and second license plate ratios (Z1), (Z2) are calculated, the second license plate ratio (Z2) divided by the first license plate ratio (Z1), the second license plate image (B2) ) calculates a variation ratio (Z) that is a ratio that is changed than the first license plate image (B1).

이때 변동비율(Z)은 제2 번호판 비율(Z2)을 제1 번호판 비율(Z1)로 나눈 값(Z = Z2/Z1)이며, 제2 프레임(F2)에서 촬영된 번호판의 크기가 제1 프레임(F1)에서 촬영된 번호판의 크기보다 변화된 비율을 의미한다.At this time, the variation ratio (Z) is a value (Z = Z2/Z1) obtained by dividing the second license plate ratio (Z2) by the first license plate ratio (Z1), and the size of the license plate photographed in the second frame (F2) is the first frame It means the ratio changed from the size of the license plate photographed in (F1).

다음의 수학식 1은 변동비율을 산출하는 계산식이다.Equation 1 below is a calculation formula for calculating the change ratio.

Figure 112022015156523-pat00001
Figure 112022015156523-pat00001

이때 Z는 변동비율이고, Z2는 제2 번호판 비율이고, Z1은 제1 번호판 비율이고, Pb1은 제1 가로픽셀수이고, Pb2는 제2 가로픽셀수이다.At this time, Z is the variable ratio, Z2 is the second license plate ratio, Z1 is the first license plate ratio, Pb1 is the first number of horizontal pixels, Pb2 is the second number of horizontal pixels.

즉 변동비율 산출모듈(3364)은 수학식 1을 통해, 제2 프레임(F2)에 촬영된 번호판의 제2 가로픽셀수(Pb2)를 제1 프레임(F1)에서 촬영된 번호판의 제1 가로픽셀수(Pb1)로 나누어 번호판의 변동비율(Z)을 신속하고 간단하게 산출할 수 있게 된다.That is, the variation ratio calculation module 3364 calculates the number of second horizontal pixels Pb2 of the license plate photographed in the second frame F2 through Equation 1, the first horizontal pixels of the license plate photographed in the first frame F1. It is possible to quickly and simply calculate the change ratio (Z) of the license plate by dividing by the number (Pb1).

또한 변동비율 산출모듈(3364)에 의해 산출된 변동비율(Z)은 차량의 주행거리(Dx) 산출에 활용된다.In addition, the variation ratio Z calculated by the variation ratio calculation module 3364 is used to calculate the mileage Dx of the vehicle.

주행거리 산출모듈(3365)은 수학식 1을 활용하여 산출된 변동비율(Z)을 수학식 5에 대입하여 차량의 주행거리(Dx)를 산출한다.The mileage calculation module 3365 calculates the mileage Dx of the vehicle by substituting the variation ratio Z calculated by using Equation 1 into Equation 5.

이때 주행거리(Dx)는 후술되는 수학식 5에 카메라(31)로부터 감지지점(P)까지의 거리인 감지거리(Ds)와 변동비율(Z)이 대입되어 산출되며, 감지지점(P)으로부터 차량이 설정시간(T1) 동안 이동한 거리를 의미한다.At this time, the driving distance (Dx) is calculated by substituting the detection distance (Ds) and the variation ratio (Z), which are the distances from the camera 31 to the detection point (P), in Equation 5 to be described later, and from the detection point (P) It means the distance traveled by the vehicle during the set time T1.

도 11은 수학식 2를 산출하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.11 is an exemplary diagram for explaining a process of calculating Equation (2).

카메라(31)는 도 11에 도시된 바와 같이, 도로를 향하도록 설치되어 도로에 주행 중인 차량을 촬영하며, 기 설정된 화각(F)(FOV, Field of view)만큼의 각도로 영상을 촬영한다.As shown in FIG. 11 , the camera 31 is installed to face the road to photograph a vehicle driving on the road, and takes an image at an angle as much as a preset field of view (F) (FOV).

이때 화각(F)은 상부에서 바라보았을 때, 카메라(31)가 이미지를 담을 수 있는 각도를 의미한다.In this case, the angle of view F means an angle at which the camera 31 can capture an image when viewed from the top.

이러한 카메라(31)는 카메라로부터 멀어질수록 영상에 촬영되는 화폭(Pw)이 증가하게 된다.As the camera 31 moves away from the camera, the width Pw of the image captured in the image increases.

또한 계산의 편의를 위해 도 11에 도시된 바와 같이, 화각(F)은 2θ인 것을 예를 들어 설명하도록 한다.In addition, for convenience of calculation, as shown in FIG. 11 , the angle of view F is 2θ as an example.

화폭(Pw)은 카메라(31)로부터 이격된 거리(d)에서 촬영되는 실제 폭을 의미하며, 이격된 거리(d)와 비례하게 증가된다.The picture width Pw means an actual width photographed at a distance d separated from the camera 31 and increases in proportion to the distance d separated from the camera 31 .

이때 화폭(Pw)은 다음의 수학식 2을 이용하여 산출된다.At this time, the picture width Pw is calculated using Equation 2 below.

Figure 112022015156523-pat00002
Figure 112022015156523-pat00002

이때 Pw는 화폭이고, θ는 화각을 절반으로 나눈 값(θ=F/2)이고, d는 카메라와 이격된 거리이다.In this case, Pw is the picture width, θ is the angle of view divided by half (θ=F/2), and d is the distance away from the camera.

제1 프레임(F1)의 화폭이 제1 화폭(Pw1)이고, 제2 프레임(F2)의 화폭이 제2 화폭(Pw)이라고 할 때, 제1 화폭(Pw1)은 2*tan(θ)*Ds 이고, 제2 화폭(Pw2)은 2*tan(θ)*(Ds-Dx) 이다.When the width of the first frame F1 is the first image width Pw1 and the image width of the second frame F2 is the second image width Pw, the first image width Pw1 is 2*tan(θ)* Ds, and the second picture width Pw2 is 2*tan(θ)*(Ds-Dx).

또한 카메라(31)의 영상에서는 실제 화폭(Pw)이 영상 가로픽셀수(Pa)와 대응되도록 축소 변환되기 때문에 이격된 거리(d)가 증가될수록 영상에 촬영된 객체가 축소되는 비율이 증가하게 된다.In addition, in the image of the camera 31, since the actual width Pw is reduced to correspond to the number of horizontal pixels Pa of the image, as the distance d increases, the reduction ratio of the object photographed in the image increases. .

즉, 카메라(31)에 의해 촬영된 영상은 이격된 거리(d)가 증가될수록 영상 내에 더 넓은 폭의 영상이 촬영되되, 영상 내에서 객체가 작게 표시된다.That is, in the image captured by the camera 31, as the spaced distance d increases, an image of a wider width is captured in the image, and an object is displayed in a smaller size in the image.

또한 카메라(31)에 의해 촬영된 영상 내부의 번호판의 가로방향 픽셀수(Pb)는 다음의 수학식 3을 이용하여 산출된다.In addition, the number of pixels in the horizontal direction (Pb) of the license plate inside the image taken by the camera 31 is calculated using the following equation (3).

Figure 112022015156523-pat00003
Figure 112022015156523-pat00003

이때 Pb는 번호판의 가로방향 픽셀수를 의미하고, Pa는 영상의 가로방향 픽셀수를 의미하고, H는 번호판의 실제 가로길이를 의미하고, Pw는 화폭을 의미한다.At this time, Pb means the number of pixels in the horizontal direction of the license plate, Pa means the number of pixels in the horizontal direction of the image, H means the actual horizontal length of the license plate, and Pw means the width of the picture.

이러한 수학식 3에 제1 화폭(Pw)을 대입하면, 제1 가로픽셀수(Pb1=Pa*H/Pw1)를 산출할 수 있으며, 제2 화폭(Pw)을 대입하면 제2 가로픽셀수(Pb2=Pa*H/Pw2)를 산출할 수 있다.When the first pixel width Pw is substituted in Equation 3, the first number of horizontal pixels (Pb1 = Pa*H/Pw1) can be calculated, and when the second pixel width Pw is substituted, the second horizontal pixel number ( Pb2=Pa*H/Pw2) can be calculated.

또한 수학식 3에 의해 산출된 제1 가로픽셀수(Pb1=Pa*H/Pw1)와 제2 가로픽셀수(Pb2=Pa*H/Pw2)를 수학식 1에 대입하면, 변동비율(Z)이 산출된다.Also, when the first number of horizontal pixels (Pb1 = Pa*H/Pw1) and the second number of horizontal pixels (Pb2 = Pa*H/Pw2) calculated by Equation 3 are substituted into Equation 1, the variation ratio (Z) This is calculated

다음의 수학식 4는 수학식 3에 의해 산출된 제1 가로픽셀수(Pb1)와 제2 가로픽셀수(Pb2)를 수학식 1에 대입하여 변동비율을 산출하는 계산식이고, 수학식 5는 수학식 4를 변형하여 주행거리를 산출하는 계산식이다.Equation 4 below is a calculation formula for calculating a variation ratio by substituting the first number of horizontal pixels Pb1 and the second number of horizontal pixels Pb2 calculated by Equation 3 into Equation 1, and Equation 5 is Equation 5 Equation 4 is modified to calculate the mileage.

Figure 112022015156523-pat00004
Figure 112022015156523-pat00004

Figure 112022015156523-pat00005
Figure 112022015156523-pat00005

이때 θ는 화각을 절반으로 나눈 값(θ=F/2)이고, Ds는 카메라(31)로부터 감지지점(P)까지의 거리인 감지거리이고, Dx는 차량의 주행거리이다.In this case, θ is a value obtained by dividing the angle of view by half (θ=F/2), Ds is the sensing distance that is the distance from the camera 31 to the sensing point P, and Dx is the driving distance of the vehicle.

즉, 주행거리 산출모듈(3385)은 메모리(332)에 기 저장된 감지거리(Ds)와 수학식 1에 의해 산출된 변동비율(Z)을 수학식 5에 대입하여 차량의 주행거리(Dx)를 산출한다.That is, the mileage calculation module 3385 substitutes the sensing distance Ds previously stored in the memory 332 and the variation ratio Z calculated by Equation 1 into Equation 5 to calculate the mileage Dx of the vehicle. Calculate.

이와 같이 구성되는 프레임 분석부(336)는 프레임 추출부(335)에 의해 추출된 제1 프레임(F1) 내에서 제1 번호판 이미지(B1)를 추출함과 동시에 제1 번호판 이미지(B1)의 가로방향 픽셀수인 제1 가로픽셀수(Pb1)를 산출한다.The frame analysis unit 336 configured in this way extracts the first license plate image (B1) from within the first frame (F1) extracted by the frame extraction unit 335 and at the same time the horizontal of the first license plate image (B1). A first horizontal pixel number Pb1, which is the number of direction pixels, is calculated.

또한 프레임 분석부(336)는 프레임 추출부(335)에 의해 추출된 제2 프레임(F2) 내에서 제2 번호판 이미지(B2)를 추출함과 동시에 제2 번호판 이미지(B2)의 가로방향 픽셀수인 제2 가로픽셀수(Pb2)를 산출한다.In addition, the frame analysis unit 336 extracts the second license plate image (B2) from within the second frame (F2) extracted by the frame extraction unit 335 and at the same time the number of pixels in the horizontal direction of the second license plate image (B2) A second number of horizontal pixels Pb2 is calculated.

이때 프레임 분석부(336)는 메모리(332)에 저장된 영상 가로픽셀수(Pa)를 활용하여 각 프레임(F1), (F2)들에서 번호판 이미지(B1), (B2)들이 차지하는 비율을 산출함으로써 제1 프레임(F1)과 제2 프레임(F2)에서 번호판이 차지하는 비율인 번호판 비율(Z1), (Z2)들을 산출한다.At this time, the frame analysis unit 336 utilizes the number of horizontal pixels (Pa) of the image stored in the memory 332 by calculating the ratio of the license plate images (B1), (B2) in each frame (F1), (F2) In the first frame (F1) and the second frame (F2), the ratio of the license plate occupied by the license plate ratio (Z1), (Z2) is calculated.

또한 프레임 분석부(336)는 번호판 비율(Z1), (Z2)들을 활용하여 변동비율(Z)을 산출하며, 산출된 변동비율(Z)을 산출하여 차량의 주행거리(Dx)를 산출한다.In addition, the frame analysis unit 336 calculates the variation ratio (Z) by utilizing the license plate ratios (Z1) and (Z2), and calculates the calculated variation ratio (Z) to calculate the mileage (Dx) of the vehicle.

다시 도 6으로 돌아가서 주행속도 산출부(337)를 살펴보면, 주행속도 산출부(337)는 프레임 분석부(336)에 의해 산출된 주행거리(Dx)를 기 설정된 설정시간(T1)으로 나누어 차량의 주행속도(v)를 산출한다.Referring back to FIG. 6 and looking at the driving speed calculator 337, the driving speed calculator 337 divides the mileage Dx calculated by the frame analyzer 336 by a preset set time T1 to determine the speed of the vehicle. Calculate the running speed (v).

이와 같이 구성되는 컨트롤러(33)는 진입차량의 번호판 이미지를 제1 프레임(F1)과 제2 프레임(F2)으로부터 각각 추출하며, 번호판 이미지의 크기 변화율인 변동비율(Z)을 활용하여 차량의 주행거리(Dx) 및 주행속도(v)를 산출하여 카메라(31)의 설치 위치 및 각도와 상관없이 차량의 주행속도(v)를 산출함으로써 전술하였던 도 1의 종래기술(100)에서와 같이 카메라(110)의 설치환경(위치 및 각도 등)이 변경될 때마다 실측을 진행하지 않아도 바로 사용할 수 있도록 구성되기 때문에 설치에 걸리는 시간이 감소될 뿐만 아니라, 장기간 이용으로 인하여 카메라의 설치각도가 변화되어도 차량의 주행속도를 산출하는 과정에서 오차가 발생되는 것을 방지할 수 있다.The controller 33 configured in this way extracts the license plate image of the entering vehicle from the first frame F1 and the second frame F2, respectively, and utilizes the change ratio (Z) that is the size change rate of the license plate image to drive the vehicle As in the prior art 100 of FIG. 1 described above, the camera ( 110) is configured so that it can be used immediately without performing an actual measurement whenever the installation environment (position and angle, etc.) of It is possible to prevent an error from occurring in the process of calculating the running speed of

도 12는 도 6의 제3 실시예인 제2 컨트롤러의 블록도이다.12 is a block diagram of a second controller according to the third embodiment of FIG. 6 .

도 12의 제2 컨트롤러(43)는 도 6의 컨트롤러(33)의 제2 실시예이다.The second controller 43 of FIG. 12 is a second embodiment of the controller 33 of FIG. 6 .

제2 컨트롤러(43)는 도 12에 도시된 바와 같이, 제어부(431)와, 메모리(432), 통신 인터페이스부(433), 데이터 입출력부(434), 제2 프레임 추출부(435), 제2 프레임 분석부(436), 제2 주행속도 산출부(437)로 이루어진다.As shown in FIG. 12 , the second controller 43 includes a control unit 431 , a memory 432 , a communication interface unit 433 , a data input/output unit 434 , a second frame extraction unit 435 , and a first The second frame analysis unit 436 and the second driving speed calculation unit 437 are included.

이때 제어부(431)와 통신 인터페이스부(433), 데이터 입출력부(434)는 제1 실시예인 제어부(331)와 통신 인터페이스부(333), 데이터 입출력부(334)와 동일한 동작을 수행하기 때문에 자세한 설명은 생략하도록 한다.At this time, the control unit 431 , the communication interface unit 433 , and the data input/output unit 434 perform the same operations as the control unit 331 , the communication interface unit 333 , and the data input/output unit 334 which are the first embodiment. The description will be omitted.

메모리(432)에는 설정시간(T2, T3, …, Tn)들이 추가로 저장된다.The set times T2, T3, ..., Tn are additionally stored in the memory 432 .

제2 프레임 추출부(435)는 감지센서(32)로부터 감지정보를 입력받을 때, 제어부(431)의 제어에 따라 실행되며, 카메라(31)의 촬영에 의해 획득된 영상을 입력받는다.When receiving detection information from the detection sensor 32 , the second frame extraction unit 435 is executed under the control of the control unit 431 , and receives an image obtained by photographing the camera 31 .

또한 제2 프레임 추출부(435)는 입력영상으로부터, 감지정보가 입력된 시점, 즉 감지센서(32)에 의해 감지지점(P)에 차량이 진입한 시점인 제1 시점(t1)의 프레임인 제1 프레임(F1)을 추출한다.In addition, the second frame extraction unit 435 is the frame of the first time point t1, which is the point at which the detection information is input from the input image, that is, the point at which the vehicle enters the detection point P by the detection sensor 32. The first frame F1 is extracted.

또한 제2 프레임 추출부(435)는 타이머를 포함하며, 제1 시점(t1)을 기준으로 기 설정된 설정시간(T1, T2, …, Tn)들이 경과한 시점인 제2, 제3, … 제n 시점(t2, t3, …, tn+1)들이 되면, 입력영상으로부터 제2, 제3, … 제n 시점(t2, t3, …, tn+1)들의 프레임(F2, F3, …, Fn+1)들을 추출한다.In addition, the second frame extraction unit 435 includes a timer, and the second, third, ..., which are the time points at which preset time T1, T2, ..., Tn have elapsed based on the first time point t1. When the n-th time points (t2, t3, ..., tn+1) are reached, the second, third, ... Frames F2, F3, ..., Fn+1 of the n-th time points t2, t3, ..., tn+1 are extracted.

이러한 제2 프레임 추출부(435)는 도 6의 프레임 추출부(335)와 달리, 복수개의 프레임(F2, F3, …, Fn+1)들을 추출하도록 동작된다.Unlike the frame extractor 335 of FIG. 6 , the second frame extractor 435 is operated to extract a plurality of frames F2, F3, ..., Fn+1.

제2 프레임 분석부(436)는 도 7의 프레임 분석부(336)와 동일한 동작을 수행하되, 도 6의 프레임 추출부(335)와 달리, 제2 프레임 추출부(435)로부터 복수개의 프레임(F2, F3, …, Fn+1)들이 입력되기 때문에 복수개의 주행거리(Dx1, Dx2, …, Dxn)들이 산출된다.The second frame analyzer 436 performs the same operation as the frame analyzer 336 of FIG. 7 , but unlike the frame extractor 335 of FIG. 6 , a plurality of frames ( Since F2, F3, ..., Fn+1) are input, a plurality of travel distances Dx1, Dx2, ..., Dxn are calculated.

이때 주행거리를 산출하는 과정은 전술하였던 도 6의 프레임 분석부(336)와 동일하기 때문에 자세한 설명은 생략하도록 한다.At this time, since the process of calculating the mileage is the same as that of the frame analyzer 336 of FIG. 6 described above, a detailed description thereof will be omitted.

제2 주행속도 산출부(437)는 제2 프레임 분석부(436)로부터 산출된 주행거리(Dx1, Dx2, …, Dxn)들을 대응되는 설정시간(T1, T2, …, Tn)들로 나누어 차량의 주행속도(v1, v2, …, vn)들을 산출한다.The second driving speed calculation unit 437 divides the driving distances Dx1, Dx2, ..., Dxn calculated by the second frame analysis unit 436 into the corresponding set times T1, T2, ..., Tn, and divides the vehicle Calculate the running speeds (v1, v2, ..., vn) of

또한 제2 주행속도 산출부(437)는 산출된 주행속도(v1, v2, …, vn)들의 평균값인 평균 주행속도(va)를 산출한다.Also, the second traveling speed calculator 437 calculates an average traveling speed va, which is an average value of the calculated traveling speeds v1, v2, ..., vn.

이와 같이 구성되는 제2 컨트롤러(43)는 제1 실시예인 도 6의 컨트롤러(33)에서 제1 프레임(F1)과 제2 프레임(F2)에 촬영된 번호판 이미지를 활용하여 주행속도(v)를 산출하는 것과 달리, 복수개의 프레임(F1, F2, F3, …, Fn+1)들로부터 번호판 이미지를 추출하여 주행속도(v1, v2, …, vn)들을 산출하며, 산출된 주행속도(v1, v2, …, vn)들로부터 평균 주행속도(va)를 산출하도록 구성되기 때문에 제2 프레임 추출부(436)로부터 추출된 프레임(F2, F3, …, Fn+1)들 중 일부가 카메라(31)의 진동 또는 충격 등에 의하여 흐릿하게 촬영되어도 복수개의 프레임들로부터 산출된 주행속도(v1, v2, …, vn)들의 평균 주행속도(va)를 산출하여 차량의 주행속도에 오차가 발생되는 것을 최소화할 수 있게 된다.The second controller 43 configured in this way uses the license plate images taken in the first frame F1 and the second frame F2 in the controller 33 of FIG. 6 which is the first embodiment to control the driving speed v Unlike the calculation, by extracting the license plate image from a plurality of frames (F1, F2, F3, ..., Fn+1), the driving speed (v1, v2, ..., vn) is calculated, and the calculated driving speed (v1, Since it is configured to calculate the average traveling speed va from v2, ..., vn), some of the frames F2, F3, ..., Fn+1 extracted from the second frame extraction unit 436 are ), even when photographed blurry due to vibration or shock, etc., the average driving speed va of the driving speeds v1, v2, ..., vn calculated from a plurality of frames is calculated to minimize the occurrence of errors in the driving speed of the vehicle. be able to do

도 13은 도 7의 프레임 분석부의 제3 실시예인 제3 프레임 분석부의 블록도이고, 도 14는 도 13의 제2 주행거리 산출모듈의 블록도이고, 도 15는 제3 프레임 분석부에 의해 주행거리가 산출되는 과정을 설명하기 위한 번호판의 예시도이다.13 is a block diagram of a third frame analysis unit that is a third embodiment of the frame analysis unit of FIG. 7 , FIG. 14 is a block diagram of the second mileage calculation module of FIG. 13 , and FIG. 15 is a driving by the third frame analysis unit It is an exemplary view of the license plate for explaining the process of calculating the distance.

일반적으로 영상은 원근감에 의해 동일한 크기의 객체라고 하더라도, 전방에서 촬영될 때 크게 촬영되고, 후방에서 촬영될 때 작게 촬영되는 특성을 갖는다.In general, images are large when photographed from the front, and small when photographed from the rear, even for objects of the same size due to perspective.

이때 전술하였던 도 2 내지 도 11의 컨트롤러(33)는 차량이 차선을 따라 직선으로 이동(직선이동)한다는 가정 하에 주행거리를 산출하도록 구성되었으나, 실제 도로에는 차량의 차선 변경 등의 경사이동이 비일비재하게 발생하며, 경사이동 시에는 원근감에 의해 번호판 이미지의 우측변과 좌측변이 서로 다른 크기를 가질 뿐만 아니라, 번호판 이미지의 가로방향 픽셀수가 감소되는 특성을 갖는다.At this time, the controller 33 of FIGS. 2 to 11 described above was configured to calculate the mileage on the assumption that the vehicle moves in a straight line (linear movement) along the lane, but on the actual road, inclined movement such as changing the lane of the vehicle is not common. In addition, the right side and the left side of the license plate image have different sizes due to perspective during inclination movement, and the number of pixels in the horizontal direction of the license plate image is reduced.

예를 들어, 제1 시점(t1)과 제2 시점(t2) 사이에 차량이 차선변경 등의 이유로 경사이동 한다고 가정할 때, 제2 시점(t2)의 번호판 이미지의 좌측변 및 우측변은 다른 크기로 촬영되고, 제2 시점(t2)에서의 번호판 이미지의 제2 가로픽셀수(Pb2)는 차량이 직선이동 할 때의 제2 가로픽셀수 보다 작은 크기로 촬영되게 된다.For example, when it is assumed that the vehicle is inclined due to a lane change between the first time point t1 and the second time point t2, the left side and the right side of the license plate image at the second time point t2 are different. The size is taken, and the second number of horizontal pixels Pb2 of the license plate image at the second time point t2 is photographed with a size smaller than the second number of horizontal pixels when the vehicle moves in a straight line.

즉 원근감에 의하여 감소된 제2 가로픽셀수(Pb2)를 활용하여 변동비율(Z)을 산출할 경우에는 변동비율(Z)이 차량이 직선 주행할 때보다 감소되기 때문에 차량의 실제 주행거리와 다른 주행거리가 산출되어 주행속도(v)의 산출에 오차가 발생하게 되는 문제가 발생하게 된다.That is, when the variation ratio Z is calculated using the second horizontal pixel number Pb2 reduced by perspective, the variation ratio Z is reduced compared to when the vehicle runs in a straight line, so it is different from the actual mileage of the vehicle. A problem arises in that the mileage is calculated and an error occurs in the calculation of the traveling speed v.

제3 프레임 분석부(441)는 이러한 문제들이 발생되는 것을 방지하기 위하여 제1 프레임(F1)에서 추출된 제1 번호판 이미지(B1)와, 제2 프레임(F2)에서 추출된 제2 번호판 이미지(B2)의 좌우측변 길이를 각각 추출하며, 추출된 번호판 이미지들의 좌측변 변동비율과 우측변 변동비율을 활용하여 번호판 이미지의 좌측변간 거리와 우측변간 거리를 각각 산출하며, 산출된 좌측변간 거리와 우측변간 거리를 활용하여 차량의 주행거리(Dx)를 산출한다.The third frame analysis unit 441 is a first license plate image (B1) extracted from the first frame (F1), and a second license plate image extracted from the second frame (F2) in order to prevent these problems from occurring ( B2) extracts the left and right side lengths, respectively, and calculates the left side distance and the right side distance of the license plate image by using the left side variation ratio and the right side variation ratio of the extracted license plate images, respectively, the calculated left side distance and right side The mileage (Dx) of the vehicle is calculated by using the interfacial distance.

도 13의 제3 프레임 분석부(441)는 도 7의 프레임 분석부(338)의 제3 실시예이다.The third frame analyzer 441 of FIG. 13 is a third embodiment of the frame analyzer 338 of FIG. 7 .

또한 제3 프레임 분석부(441)는 도 13에 도시된 바와 같이 객체 검출모듈(4411)과, 번호판 이미지 추출모듈(4412), 제2 픽셀수 산출모듈(4413), 제1 판단모듈(4414), 이격거리 산출모듈(4415), 제2 주행거리 산출모듈(4416)로 이루어진다.In addition, the third frame analysis unit 441 includes an object detection module 4411, a license plate image extraction module 4412, a second number of pixels calculation module 4413, and a first determination module 4414, as shown in FIG. , a separation distance calculation module 4415 and a second mileage calculation module 4416 .

이때 객체 검출모듈(4411)은 제1 프레임(F1)으로부터 감지지점(P)에 진입한 진입차량을 검출하며, 제1 프레임(F1)으로부터 검출된 진입차량과 동일한 차량을 제2 프레임(F2)으로부터 검출한다.At this time, the object detection module 4411 detects the vehicle entering the detection point P from the first frame F1, and sets the same vehicle as the vehicle detected from the first frame F1 to the second frame F2. detected from

번호판 이미지 추출모듈(4412)은 객체 검출모듈(4411)에 의해 제1 프레임(F1)과 제2 프레임(F2)으로부터 진입차량이 검출될 때 실행되며, 제1 프레임(F1)에서 제1 번호판 이미지(B1)를 추출하며, 제2 프레임(F2)에서 제2 번호판 이미지(B2)를 추출한다.The license plate image extraction module 4412 is executed when an incoming vehicle is detected from the first frame F1 and the second frame F2 by the object detection module 4411, and the first license plate image in the first frame F1 (B1) is extracted, and the second license plate image (B2) is extracted from the second frame (F2).

제2 픽셀수 산출모듈(4413)은 제1 번호판 이미지(B1)와 제2 번호판 이미지(B2)로부터 픽셀수를 산출한다.The second number of pixels calculation module 4413 calculates the number of pixels from the first license plate image (B1) and the second license plate image (B2).

이때 제2 픽셀수 산출모듈(4413)은 1)제1 번호판 이미지(B1)를 분석하여, 제1 번호판 이미지(B1)의 좌측변 픽셀수인 제1 좌측변 픽셀수(L1) 및 제1 번호판 이미지(B1)의 우측변 픽셀수인 제1 우측변 픽셀수(R1)를 산출하며, 2)제2 번호판 이미지(B2)를 분석하여, 제2 번호판 이미지(B2)의 좌측변 픽셀수인 제2 좌측변 픽셀수(L2) 및 제2 번호판 이미지(B2)의 우측변 픽셀수인 제2 우측변 픽셀수(R2)를 산출한다.At this time, the second number of pixels calculating module 4413 1) analyzes the first license plate image (B1), the number of pixels on the left side of the first license plate image (B1), the first number of pixels on the left side (L1) and the first number plate Calculating the number of pixels on the first right side (R1), which is the number of pixels on the right side of the image (B1), 2) by analyzing the second license plate image (B2), the second number of pixels on the left side of the second license plate image (B2) 2 The number of pixels on the left side (L2) and the second number of pixels on the right side (R2), which is the number of pixels on the right side of the second license plate image (B2), are calculated.

제1 판단모듈(4414)은 제2 픽셀수 산출모듈(4413)에 의해 산출된 제1 좌측변 픽셀수(L1)와 제1 우측변 픽셀수(R1)를 비교하며, 픽셀수가 더 큰 변을 전방에 배치된 변(이하 ‘전방변’이라 함)이라고 판단한다.The first determination module 4414 compares the first left-side pixel number L1 and the first right-side pixel number R1 calculated by the second pixel number calculation module 4413, and selects the side with the larger number of pixels. It is determined that it is a front side (hereinafter referred to as a 'front side').

이때 전방변은 번호판 이미지의 좌우측변 중 후방에 배치된 변(이하 ‘후방변’이라고 함)보다 전방에 배치되어 카메라(31)와의 거리가 후방변보다 가까운 변이다.At this time, the front side is disposed in front of the rear side (hereinafter referred to as 'rear side') among the left and right sides of the license plate image, so that the distance from the camera 31 is closer than the rear side.

또한 설명의 편의를 위해 번호판 이미지의 좌측변이 전방변인 것으로 예를 들어 설명하도록 한다.In addition, for convenience of description, the left side of the license plate image will be described as an example of the front side.

이격거리 산출모듈(4415)은 제1 좌측변 픽셀수(L1)와 제1 우측변 픽셀수(R1)이 전후방향으로 이격된 거리인 이격거리(D1)를 산출한다.The separation distance calculation module 4415 calculates a separation distance D1, which is a distance between the first left-side pixel number L1 and the first right-side pixel number R1 spaced apart in the front-rear direction.

이격거리 산출모듈(4415)은 수학식 1에 제1 좌측변 픽셀수(L1)와 제1 우측변 픽셀수(R1)를 수학식 1에 대입함으로써 전방변의 변동비율인 제1 변동비율(Y1)을 산출한다.The separation distance calculation module 4415 substitutes the first number of pixels on the left side (L1) and the number of pixels on the first right side (R1) in Equation 1 in Equation 1 to obtain a first variation ratio (Y1), which is a variation ratio of the front side. to calculate

또한 이격거리 산출모듈(4415)은 제1 변동비율(Y1)을 수학식 5에 대입함으로써 이격거리(D1)를 산출한다.In addition, the separation distance calculation module 4415 calculates the separation distance D1 by substituting the first variation ratio Y1 into Equation 5.

이때 제1 변동비율(Y1)을 산출하는 방식 및 이격거리(D1)를 산출하는 방식은 전술하였던 변동비율(Z)을 산출하는 방식 및 차량의 주행거리(Dx)를 산출하는 방식과 동일하기 때문에 자세한 설명은 생략하도록 한다.At this time, the method of calculating the first variation ratio Y1 and the method of calculating the separation distance D1 are the same as the above-described method of calculating the variation ratio Z and the method of calculating the driving distance Dx of the vehicle. A detailed description will be omitted.

제2 주행거리 산출모듈(4416)은 도 14에 도시된 바와 같이, 좌측변간 거리값 산출모듈(44161)과, 우측변간 거리값 산출모듈(44162), 평균거리 산출모듈(44163)로 이루어진다.As shown in FIG. 14 , the second mileage calculation module 4416 includes a left side-to-side distance value calculation module 44161 , a right side-to-side distance value calculation module 44162 , and an average distance calculation module 44163 .

좌측변간 거리값 산출모듈(44161)은 제1 좌측변 픽셀수(L1)와 제2 좌측변 픽셀수(L2)를 수학식 1에 대입함으로써 좌측변의 변동비율을 산출하며, 산출된 좌측변의 변동비율을 수학식 5에 대입하여 좌측변간 거리값(D2)을 산출한다.The left-side distance value calculation module 44161 calculates the left-side variation ratio by substituting the first left-side pixel number L1 and the second left-side pixel number L2 into Equation 1, and the calculated left-side variation ratio is substituted into Equation 5 to calculate the distance value D2 between the left sides.

이때 좌측변간 거리값(D2)을 산출하는 방법은 이전에 설명한 주행거리(Dx)를 산출하는 방법과 동일하기 때문에 자세한 설명은 생략하도록 한다.At this time, since the method of calculating the left side-to-side distance value D2 is the same as the previously described method of calculating the driving distance Dx, a detailed description thereof will be omitted.

우측변간 거리값 산출모듈(44162)은 제1 우측변 픽셀수(R1)와 제2 우측변 픽셀수(R2)를 수학식 1에 대입함으로써 우측변의 변동비율을 산출하며, 산출된 우측변의 변동비율을 수학식 5에 대입하여 우측변간 거리값(D3)을 산출한다.The right side distance value calculation module 44162 calculates the right side variation ratio by substituting the first right side pixel number R1 and the second right side pixel number R2 into Equation 1, and the calculated right side variation ratio is substituted into Equation 5 to calculate the distance value D3 between the right sides.

이때 제1 번호판 이미지(B1)의 우측변의 경우에는 전방변인 좌측변이 배치된 감지거리(Ds)로부터 이격거리(D1)만큼 후방에 배치되어 카메라(31)로부터 감지거리(Ds)와 이격거리(D1)를 합한 값(Ds’, Ds’=Ds+D1)만큼 이격되도록 배치되기 때문에 수학식 5의 Ds에 Ds’을 대입하는 것이 바람직하다.At this time, in the case of the right side of the first license plate image (B1), the left side, which is the front side, is disposed rearward by the separation distance (D1) from the sensing distance (Ds), and the sensing distance (Ds) and the separation distance (D1) from the camera 31 ), it is preferable to substitute Ds' into Ds in Equation 5 because they are arranged to be spaced apart by the sum of (Ds', Ds'=Ds+D1).

평균거리 산출모듈(44163)은 좌측변간 거리값(D2)과 우측변간 거리값(D3)의 평균값인 평균거리값(D4)을 산출한다.The average distance calculation module 44163 calculates an average distance value D4 that is an average value of the left side-to-side distance value D2 and the right side-to-side distance value D3.

이러한 평균거리 산출모듈(44163)은 차량이 경사이동하여 제1 차량촬영각도(θ1)와 제2 프레임(F2)에서의 차량촬영각도인 제2 차량촬영각도(θ2)가 다를 때에도, 좌측변간 거리값(D2)과 우측변간 거리값(D3)의 평균값인 평균거리값(D4)을 산출하여 차량이 설정시간(T1) 동안 이동한 거리를 산출할 수 있다.The average distance calculation module 44163 is the distance between the left side even when the vehicle is tilted and the first vehicle photographing angle θ1 and the second vehicle photographing angle θ2, which is the vehicle photographing angle in the second frame F2, are different. The distance traveled by the vehicle during the set time T1 may be calculated by calculating the average distance value D4, which is an average value of the value D2 and the right side distance value D3.

이와 같이 구성되는 제3 프레임 분석부(441)는 차량이 경사이동할 때에도 번호판의 좌측변간 거리값(D2)과, 우측변간 거리값(D3)의 평균값인 평균거리값(D4)을 산출하여 차량이 설정시간(T1) 동안 이동한 거리를 산출할 수 있도록 구성된다.The third frame analysis unit 441 configured in this way calculates an average distance value (D4) that is an average value of the left side distance value (D2) and the right side distance value (D3) of the license plate even when the vehicle is inclined to move the vehicle. It is configured to calculate the distance moved during the set time T1.

도 16은 도 4의 컨트롤러의 제3 실시예인 제3 컨트롤러의 블록도이고, 도 17은 도 16의 설정시간 최적화부의 블록도이고, 도 18은 도 17의 최적거리 산출모듈의 블록도이고, 도 19는 최적거리를 설명하기 위한 예시도이고, 도 20은 측면에서 촬영된 차량의 예시도이다.FIG. 16 is a block diagram of a third controller that is a third embodiment of the controller of FIG. 4 , FIG. 17 is a block diagram of the setting time optimization unit of FIG. 16 , and FIG. 18 is a block diagram of the optimal distance calculation module of FIG. 19 is an exemplary view for explaining the optimal distance, and FIG. 20 is an exemplary view of a vehicle photographed from the side.

도 16의 제3 컨트롤러(53)는 도 6의 컨트롤러(33)의 제3 실시예이다.The third controller 53 of FIG. 16 is a third embodiment of the controller 33 of FIG. 6 .

또한 제3 컨트롤러(53)는 도 16에 도시된 바와 같이, 제어부(531)와, 메모리(532), 통신 인터페이스부(533), 데이터 입출력부(534), 프레임 추출부(535), 프레임 분석부(536), 주행속도 산출부(537), 설정시간 최적화부(538)로 이루어진다.In addition, as shown in FIG. 16 , the third controller 53 includes a control unit 531 , a memory 532 , a communication interface unit 533 , a data input/output unit 534 , a frame extraction unit 535 , and a frame analysis unit. It consists of a unit 536 , a traveling speed calculation unit 537 , and a setting time optimization unit 538 .

이때 제어부(531)와, 메모리(532), 통신 인터페이스부(533), 데이터 입출력부(534), 프레임 추출부(535), 프레임 분석부(536), 주행속도 산출부(537)는 전술하였던 도 6의 컨트롤러(33)의 제어부(331)와, 메모리(332), 통신 인터페이스부(333), 데이터 입출력부(334), 프레임 추출부(335), 프레임 분석부(336), 주행속도 산출부(337)와 동일한 동작을 수행하기 때문에 자세한 설명은 생략하도록 한다.At this time, the control unit 531, the memory 532, the communication interface unit 533, the data input/output unit 534, the frame extraction unit 535, the frame analysis unit 536, and the traveling speed calculation unit 537 are The control unit 331 of the controller 33 of FIG. 6 , the memory 332 , the communication interface unit 333 , the data input/output unit 334 , the frame extraction unit 335 , the frame analysis unit 336 , and the running speed calculation Since the same operation as the unit 337 is performed, a detailed description thereof will be omitted.

또한 메모리(532)에는 주기(T’) 및 최적영역의 위치정보가 기 설정되어 저장된다.In addition, the period T' and position information of the optimal region are preset and stored in the memory 532 .

이때 주기(T’)는 설정시간 최적화부(538)가 실행되는 주기를 의미한다.In this case, the period T' means a period in which the set time optimization unit 538 is executed.

또한 최적영역의 위치정보는 영상분석의 정확성을 높일 수 있는 제2 번호판 이미지(B2)의 프레임 상의 위치정보를 의미하며, 프레임의 중앙과 인접한 위치를 의미한다.In addition, the location information of the optimal area means location information on the frame of the second license plate image (B2) that can increase the accuracy of image analysis, and means a location adjacent to the center of the frame.

또한 메모리(532)에는 평균거리 산출모듈(5383)에 의해 산출된 평균거리와, 임계거리값이 저장된다.In addition, the average distance calculated by the average distance calculation module 5383 and the threshold distance value are stored in the memory 532 .

이때 임계거리값은 설정시간(T1)을 재설정해야 한다고 판단할 수 있는 차이값 산출모듈(5384)에 의해 산출된 차이값의 최소값을 의미한다.In this case, the threshold distance value means the minimum value of the difference value calculated by the difference value calculation module 5384 that can determine that the set time T1 needs to be reset.

일반적으로, 도로의 교통량은 장소, 시간대, 날씨 등의 다양한 변수에 의해 변화되고, 차량들의 평균적인 주행속도는 변화된 도로의 교통량에 의해 변화된다.In general, the amount of traffic on a road is changed by various variables such as place, time of day, weather, and the like, and the average driving speed of vehicles is changed by the changed amount of traffic on the road.

특히 본 발명은 컨트롤러(53)가 차량이 감지된 시점(P)의 제1 프레임(F1)과, 기 설정된 설정시간(T1)이 경과한 시점의 제2 프레임(F2)을 이용하여 주행속도(v)를 산출하기 때문에 1)교통량이 증가되어 저속 주행할 경우, 제1 프레임(F1)과 제2 프레임(F2)에 촬영된 번호판 이미지 사이의 거리가 감소되며, 2)교통량이 감소되어 고속 주행할 경우, 제1 프레임(F1)과 제2 프레임(F2)에 촬영된 번호판 이미지 사이의 거리가 증가되어 제1 번호판 이미지(B1)와 제2 번호판 이미지(B2)를 비교하여 주행속도를 산출하는 과정에서 오차가 발생하는 문제가 발생하게 된다.In particular, in the present invention, the controller 53 uses the first frame F1 at the time P when the vehicle is detected and the second frame F2 at the time when the preset time T1 has elapsed to determine the driving speed ( v) because 1) the traffic volume increases and the vehicle travels at low speed, the distance between the license plate images taken in the first frame (F1) and the second frame (F2) decreases, 2) the traffic volume decreases and the vehicle travels at high speed In this case, the distance between the license plate images taken in the first frame (F1) and the second frame (F2) is increased to calculate the driving speed by comparing the first license plate image (B1) and the second license plate image (B2) Errors arise in the process.

이하, 차량의 주행속도가 저속 또는 고속일 때 산출되는 주행속도에 오차가 발생되는 문제점에 대해 도 19와 20을 참조하여 설명하기로 한다.Hereinafter, a problem in which an error occurs in the driving speed calculated when the driving speed of the vehicle is low or high will be described with reference to FIGS. 19 and 20 .

도 19에 도시된 바와 같이, 감지지점(P)에 차량 통과 시, 제1 프레임(F1)의 번호판이미지(B1)는 감지지점(P)의 픽셀위치에 배치하게 되고, 기 설정된 설정주기(T1)가 경과하면, 차량이 카메라를 향해 이동하기 때문에 번호판이미지가 감지지점(P)보다 전방으로 이동하게 된다.19, when the vehicle passes through the detection point P, the license plate image B1 of the first frame F1 is disposed at the pixel position of the detection point P, and a preset setting period T1 ), since the vehicle moves toward the camera, the license plate image moves forward from the detection point (P).

이때 제2 프레임(F2) 내에서의 번호판 이미지의 픽셀위치는 주행속도(v)가 높으면 높을수록 전방으로 이동하게 된다.At this time, the pixel position of the license plate image within the second frame F2 moves forward as the driving speed v increases.

즉, 도 19에 도시된 바와 같이, 1)교통량이 감소되어 차량들의 주행속도(v)가 증가될 경우, 설정시간(T1)이 경과된 시점의 제2 번호판 이미지(B4)는 프레임 내에서 전방(P4)에 배치되고, 2)교통량이 증가되어 차량들의 주행속도(v)가 감소될 경우, 설정시간(T1)이 경과된 시점의 제2 번호판 이미지(B2)는 프레임 내에서 감지지점(P)과 인접한 위치(P3)에 배치된다.That is, as shown in FIG. 19 , 1) when the amount of traffic is reduced and the driving speed v of the vehicles is increased, the second license plate image B4 at the time when the set time T1 has elapsed is displayed in front of the frame. (P4), 2) when the amount of traffic is increased and the driving speed (v) of the vehicles is reduced, the second license plate image (B2) at the time when the set time (T1) has elapsed is the detection point (P) in the frame ) and the adjacent position (P3).

이때 1)제2 번호판 이미지(B2)가 제1 번호판 이미지(B1)와 과도하게 인접할 경우, 번호판 이미지의 변동비율이 미세하여 주행거리(Dx)를 산출하는 과정에서 오차율이 높아지는 단점을 갖고, 2)제2 번호판 이미지(B2)가 제1 번호판 이미지(B1)와 과도하게 이격되어 프레임의 전방에 위치할 경우, 도 20에 도시된 바와 같이, 카메라의 촬영각도 차이로 인해 오차율이 높아지는 단점을 갖게 된다.At this time, 1) when the second license plate image (B2) is excessively adjacent to the first license plate image (B1), the variation ratio of the license plate image is minute and the error rate increases in the process of calculating the mileage (Dx). 2) When the second license plate image (B2) is excessively spaced from the first license plate image (B1) and is located in front of the frame, as shown in FIG. 20, the error rate increases due to the difference in the shooting angle of the camera. will have

즉, 차량의 주행속도에 맞춰 설정시간(T1)을 최적화함으로써 제2 번호판 이미지(B2)가 프레임의 중간지점인 최적영역에 배치되도록 할 필요가 있다.That is, by optimizing the set time T1 according to the driving speed of the vehicle, it is necessary to arrange the second license plate image B2 in the optimum region, which is the middle point of the frame.

설정시간 최적화부(538)는 도 17에 도시된 바와 같이, 최적거리 산출모듈(5380)과, 평균주행속도 산출모듈(5381), 평균주행거리 산출모듈(5382), 평균거리 산출모듈(5383), 차이값 산출모듈(5384), 제2 판단모듈(5385), 설정시간 재설정모듈(5386)로 이루어진다.As shown in FIG. 17, the setting time optimization unit 538 includes an optimum distance calculation module 5380, an average traveling speed calculation module 5381, an average traveling distance calculation module 5382, and an average distance calculation module 5383. , a difference value calculating module 5384 , a second determination module 5385 , and a setting time resetting module 5386 .

최적거리 산출모듈(5380)은 도 18에 도시된 바와 같이, 선별프레임 추출모듈(53801)과, 제2 감지거리 추출모듈(53802), 최적거리 결정모듈(53803)로 이루어진다.As shown in FIG. 18 , the optimum distance calculation module 5380 includes a selection frame extraction module 53801 , a second detection distance extraction module 53802 , and an optimum distance determination module 53803 .

선별프레임 추출모듈(53801)은 주기(T’) 동안 메모리(532)에 수집된 제2 프레임(F2)들을 수집한 후, 수집된 제2 프레임(F2)들 중 제2 번호판 이미지(B2)가 최적영역에 배치되는 프레임들을 추출한다. 이때 추출된 프레임을 선별프레임이라고 명칭하기로 한다.After the selection frame extraction module 53801 collects the second frames F2 collected in the memory 532 during the period T', the second license plate image B2 among the collected second frames F2 is Frames arranged in the optimal region are extracted. In this case, the extracted frame will be referred to as a selection frame.

제2 감지거리 추출모듈(53802)은 선별프레임 추출모듈(53801)에 의해 추출된 선별프레임들에 의한 분석데이터들을 메모리(532)로부터 추출하며, 추출된 각 선별프레임의 분석데이터로부터, 카메라(31)로부터 제2 번호판 이미지(B2)까지의 평면상 직선거리인 제2 감지거리 정보를 추출한다.The second sensing distance extraction module 53802 extracts the analysis data by the selection frames extracted by the selection frame extraction module 53801 from the memory 532, and from the extracted analysis data of each selection frame, the camera 31 ) to extract the second sensing distance information, which is a linear distance on a plane from the second license plate image (B2).

이때 제2 감지거리는 카메라(31)로부터 제2 시점(t2)에서의 감지차량과 카메라(31)의 평면상 직선거리를 의미하며, 감지거리(Ds)와 주행거리(Dx)를 차감한 값(Ds-Dx)을 의미한다.In this case, the second detection distance means a linear distance on a plane between the detection vehicle and the camera 31 at the second time point t2 from the camera 31, and a value obtained by subtracting the detection distance Ds and the driving distance Dx ( Ds-Dx).

최적거리 결정모듈(53803)은 제2 감지거리 추출모듈(53802)로부터 추출된 제2 감지거리들의 평균값을 산출하며, 산출된 제2 감지거리들의 평균값을 최적거리로 결정한다.The optimal distance determining module 53803 calculates an average value of the second sensing distances extracted from the second sensing distance extraction module 53802, and determines the average value of the calculated second sensing distances as the optimal distance.

이때 최적거리는 프레임 상에 설정된 최적영역의 위치정보와 대응되는 위치의 카메라(31)로부터 평면상 직선거리를 의미한다.In this case, the optimal distance means a straight-line distance on a plane from the camera 31 at a position corresponding to the position information of the optimal region set on the frame.

일반적으로 프레임 상의 위치와, 실제 도로의 위치를 매칭시키기 위해서는, 영상과 실제도로를 매칭시키기 위한 기준위치를 설정하는 등의 별도 사전작업이 필요하나, 본 발명은 이러한 사전작업 없이도, 적용이 가능하도록, 기 설정된 주기(T’) 마다 이전 선별프레임들의 평균값의 산출을 통해 최적영역(프레임 상)에 매칭되는 최적거리를 검출하도록 구성되었기 때문에 다양한 높이, 촬영각도 등에 설치되더라도, 최적영역에 매칭되는 최적거리를 산출할 수 있게 된다.In general, in order to match the position on the frame with the position of the actual road, a separate pre-work such as setting a reference position for matching the image and the actual road is required. , since it is configured to detect the optimum distance matching the optimum area (on the frame) through the calculation of the average value of the previous selection frames at each preset period (T'), even if installed at various heights and shooting angles, the optimum matching the optimum area distance can be calculated.

또한 최적거리 산출모듈(5380)에 의해 산출된 최적거리는 후술되는 차이값 산출모듈(5384)로 입력된다.In addition, the optimal distance calculated by the optimal distance calculating module 5380 is input to a difference value calculating module 5384 to be described later.

평균주행속도 산출모듈(5381)은 주기(T’)마다 실행되며, 메모리(532)로부터 주기(T’) 동안 주행속도 산출부(537)에 의해 산출된 차량들의 주행속도(v)들을 추출하며, 추출된 주행속도(v)들의 평균값인 평균주행속도(V)를 산출한다.The average running speed calculation module 5381 is executed for each period T', and extracts the running speeds v of the vehicles calculated by the running speed calculator 537 during the period T' from the memory 532, , calculates the average running speed (V), which is an average value of the extracted running speeds (v).

평균주행거리 산출모듈(5382)은 평균주행속도 산출모듈(5381)에 의해 산출된 평균주행속도(V)와 메모리(532)에 저장된 설정시간(T1)을 곱한 값인 평균주행거리(Da)를 산출한다.The average driving distance calculation module 5382 calculates the average driving distance Da, which is a value obtained by multiplying the average driving speed V calculated by the average driving speed calculation module 5381 and the set time T1 stored in the memory 532 . do.

평균거리 산출모듈(5383)은 감지거리(Ds)로부터 평균주행거리 산출모듈(5382)에 의해 산출된 평균주행거리(Da)를 차감한 값인 평균거리를 산출한다.The average distance calculation module 5383 calculates an average distance that is a value obtained by subtracting the average driving distance Da calculated by the average driving distance calculation module 5382 from the sensing distance Ds.

차이값 산출모듈(5384)은 평균거리 산출모듈(5383)에 의해 산출된 평균거리로부터 최적거리 산출모듈(5380)로부터 산출된 최적거리를 차감한 값인 차이값을 산출한다.The difference value calculation module 5384 calculates a difference value that is a value obtained by subtracting the optimum distance calculated from the optimum distance calculation module 5380 from the average distance calculated by the average distance calculation module 5383 .

이때 차이값은 카메라(31)에 의해 촬영된 차량들이 최적거리와 평균적으로 이격된 거리값을 의미하며, 차이값이 클수록 차량들이 최적거리로부터 이격됨을 의미한다.In this case, the difference value means a distance value at which the vehicles photographed by the camera 31 are separated from the optimum distance on average, and as the difference value increases, the vehicles are separated from the optimum distance.

또한 차이값은 1)양수일 경우, 차량들이 최적거리에 도달하지 못한 상태에서 촬영되어 제2 번호판 이미지(B2)가 제1 번호판 이미지(B1)와 인접한 상태로 촬영되었음을 의미하며, 2)음수일 경우, 제2 번호판 이미지(B2)가 제1 번호판 이미지(B1)와 과도하게 이격된 상태에서 촬영됨을 의미한다.In addition, the difference value is 1) if it is a positive number, it means that the vehicle is photographed in a state that does not reach the optimum distance, so that the second license plate image (B2) is photographed in a state adjacent to the first license plate image (B1), and 2) if it is negative , means that the second license plate image (B2) is taken in a state that is excessively spaced from the first license plate image (B1).

제2 판단모듈(5385)은 차이값 산출모듈(5384)에 의해 산출된 차이값의 절대값과, 메모리(532)에 저장된 임계거리값을 비교하며, 1)차이값 산출모듈(5384)에 의해 산출된 차이값의 절대값이 임계거리값 미만이면, 정상적으로 촬영되었다고 판단하되, 2)차이값 산출모듈(5384)에 의해 산출된 차이값의 절대값이 임계거리값 이상이면, 설정시간(T1)의 재설정이 필요하다고 판단하여 설정시간 재설정모듈(5386)을 실행시킨다.The second determination module 5385 compares the absolute value of the difference value calculated by the difference value calculation module 5384 with the threshold distance value stored in the memory 532, 1) by the difference value calculation module 5384 If the absolute value of the calculated difference value is less than the threshold distance value, it is determined that the photograph has been taken normally, 2) if the absolute value of the difference value calculated by the difference value calculation module 5384 is greater than or equal to the threshold distance value, the set time T1 It determines that the reset is necessary and executes the setting time resetting module 5386.

설정시간 재설정모듈(5386)은 차이값의 절대값이 임계거리값 이상일 때 실행되며, 1)차이값이 양수일 경우에는 설정시간(T1)을 기 설정된 상수‘α’ 만큼 증가시키며, 2)차이값이 음수일 경우에는 설정시간(T1)을 기 설정된 상수‘α’ 만큼 감소시킴으로써 제2 번호판 이미지(B2)가 최적거리와 인접한 위치에서 촬영되도록 한다.The setting time reset module 5386 is executed when the absolute value of the difference value is greater than or equal to the threshold distance value, 1) when the difference value is positive, increases the setting time T1 by a preset constant 'α', 2) the difference value In the case of this negative number, by reducing the set time T1 by a preset constant 'α', the second license plate image B2 is taken at a position adjacent to the optimal distance.

이를 통해 설정시간 재설정모듈(5386)은 설정시간(T1)의 재설정을 통해 제2 번호판 이미지(B2)가 최적거리에서 촬영되도록 유도함으로써 차량의 주행속도(v) 측정에 오차가 발생되는 것을 방지한다.Through this, the set time reset module 5386 induces the second license plate image B2 to be photographed at the optimal distance through the reset of the set time T1, thereby preventing an error in measuring the driving speed v of the vehicle. .

이와 같이 구성되는 제3 컨트롤러(53)는 제2 프레임(F2)에 촬영된 제2 번호판 이미지(B2)의 위치가 제1 번호판 이미지(B1)와 인접하게 촬영되거나, 이격되게 촬영될 경우, 설정시간(T1)을 재설정하여 최적거리와 The third controller 53 configured in this way sets the position of the second license plate image (B2) photographed in the second frame (F2) adjacent to the first license plate image (B1) or is photographed spaced apart. By resetting the time (T1), the optimal distance and

위치에서 제2 번호판 이미지(B2)가 촬영되도록 함으로써 제2 번호판 이미지(B2)가 제1 번호판 이미지(B1)와 너무 인접하게 촬영되거나, 너무 이격되게 촬영되어 차량의 주행거리(Dx)를 산출하는 과정에서 오차가 발생되는 것을 방지한다.By allowing the second license plate image (B2) to be photographed at the location, the second license plate image (B2) is photographed too adjacent to the first license plate image (B1), or is photographed too far apart to calculate the mileage (Dx) of the vehicle Avoid errors in the process.

3 : 속도검지기 31 : 카메라
32 : 감지센서 33 : 컨트롤러
331 : 제어부 332 : 메모리
333 : 통신 인터페이스부 334 : 데이터 입출력부
335 : 프레임 추출부 336 : 프레임 분석부
337 : 주행속도 산출부3: speed sensor 31: camera
32: detection sensor 33: controller
331: control unit 332: memory
333: communication interface unit 334: data input/output unit
335: frame extraction unit 336: frame analysis unit
337: driving speed calculation unit

Claims (10)

카메라와, 차량을 감지하는 감지센서와, 상기 카메라에 의해 촬영된 영상을 분석하여 차량의 주행속도를 산출하는 컨트롤러를 포함하는 속도검지기에 있어서:
상기 컨트롤러는
상기 카메라로부터 입력된 영상을 분석하여, 차량이 감지된 시점(t1)의 프레임인 제1 프레임(F1)과, 기 설정된 설정시간(T1)이 경과된 시점(t2)의 프레임인 제2 프레임(F2)을 추출한 후, 추출된 제1, 2 프레임(F1), (F2)들로부터 번호판이미지(B1), (B2)들을 각각 추출하며, 제1 프레임(F1)의 제1 번호판 이미지(B1)의 크기를 기준으로 제2 프레임(F2)의 제2 번호판 이미지(B2)의 크기가 변화한 비율인 변동비율(Z)을 산출한 후, 산출된 변동비율(Z)을 활용하여 상기 감지센서에 의해 감지된 차량인 감지차량의 주행거리(Dx) 및 주행속도(v)를 산출하고,
상기 감지센서는
차량 감지 시, 감지신호를 분석하여, 상기 카메라로부터 감지차량과의 평면상 직선거리인 감지거리(Ds)를 산출하며, 산출된 감지거리(Ds) 정보를 포함하는 감지정보를 생성하여 상기 컨트롤러로 출력하는 제어기를 포함하고,
상기 컨트롤러는
입력영상으로부터 차량객체를 검출한 후, 검출된 차량객체로부터 차량 번호판을 추출하는 알고리즘인 번호판 추출 알고리즘이 저장되는 메모리;
상기 카메라의 촬영에 의해 획득된 영상으로부터 제1 프레임(F1) 및 제2 프레임(F2)을 추출하는 프레임 추출부;
상기 프레임 추출부에 의해 추출된 제1, 2 프레임(F1), (F2)들로부터 번호판이미지(B1), (B2)들을 각각 추출하며, 추출된 제1, 2 번호판 이미지(B1), (B2)들을 활용하여 변동비율(Z)을 산출한 후, 변동비율(Z)에 비례하여 감지차량의 주행거리(Dx)가 증가하는 특성을 감안하여, 산출된 변동비율(Z)과 상기 제어기로부터 입력된 감지거리(Ds)를 활용하여 감지차량의 주행거리(Dx)를 산출하는 프레임 분석부;
상기 프레임 분석부에 의해 산출된 감지차량의 주행거리(Dx)를 설정시간(T1)으로 나누어 차량의 주행속도(v)를 산출하는 주행속도 산출부를 포함하고,
상기 프레임 추출부는
상기 감지센서에 의해 차량이 감지된 시점(t1)으로부터 기 설정된 설정시간(T2, T3, …, Tn)들이 경과된 시점(t3, t4, …, tn+1)들의 프레임(F3, F4, …, Fn+1)들을 추가로 추출하고,
상기 프레임 분석부는
상기 프레임 추출부로부터 추가로 추출된 프레임(F3, F4, …, Fn+1)들로부터 번호판 이미지들을 각각 추출하며, 추출된 번호판 이미지들의 가로픽셀수를 산출하여 다음의 수학식 1에 대입함으로써 감지차량의 주행거리(Dx2, Dx3, …, Dxn)들을 추가로 산출하고,
상기 주행속도 산출부는
상기 프레임 분석부에 의해 산출된 감지차량의 각 주행거리(Dx, Dx2, Dx3, …, Dxn)들을 대응되는 설정시간(T1, T2, T3, …, Tn)으로 나누어 차량의 주행속도(v1, v2, …, vn)들을 산출하며, 산출된 주행속도(v1, v2, …, vn)들의 평균값인 평균 주행속도(va)를 산출한 후, 산출된 평균 주행속도(va)를 해당 감지차량의 주행속도(v)로 결정하는 것을 특징으로 하는 속도검지기.
[수학식 1]
Figure 112022058477548-pat00029

이때 ‘Dx‘는 감지지점으로부터 차량이 설정시간동안 주행한 거리인 주행거리이고, ’Ds‘는 카메라로부터 감지지점까지의 거리인 감지거리이고, ’Z‘는 변동비율임A speed detector comprising: a camera;
the controller is
By analyzing the image input from the camera, the first frame F1, which is the frame at the time t1 when the vehicle is detected, and the second frame, which is the frame at the time t2, when the preset time T1 has elapsed ( After extracting F2), the license plate images (B1) and (B2) are respectively extracted from the extracted first and second frames (F1) and (F2), and the first license plate image (B1) of the first frame (F1) After calculating the rate of change (Z), which is the rate at which the size of the second license plate image (B2) of the second frame (F2) changes based on the size of Calculate the driving distance (Dx) and driving speed (v) of the sensing vehicle, which is the vehicle detected by the
The detection sensor is
When a vehicle is detected, the detection signal is analyzed to calculate the detection distance (Ds), which is a linear distance on a plane from the camera to the detection vehicle, and generates detection information including the calculated detection distance (Ds) information to the controller. including a controller that outputs;
the controller is
a memory in which a license plate extraction algorithm is stored, which is an algorithm for extracting a vehicle license plate from the detected vehicle object after detecting a vehicle object from the input image;
a frame extracting unit for extracting a first frame (F1) and a second frame (F2) from an image obtained by photographing the camera;
The first and second frames (F1) and (F2) extracted by the frame extracting unit extract license plate images (B1) and (B2), respectively, and the extracted first and second license plate images (B1), (B2) After calculating the variation ratio (Z) using a frame analysis unit for calculating the driving distance (Dx) of the detected vehicle by using the detected distance (Ds);
and a driving speed calculator for calculating the driving speed v of the vehicle by dividing the driving distance Dx of the detected vehicle calculated by the frame analysis unit by a set time T1,
The frame extraction unit
Frames F3, F4, . , Fn+1) are additionally extracted,
The frame analysis unit
Each of the license plate images is extracted from the frames (F3, F4, ..., Fn+1) additionally extracted from the frame extraction unit, and the number of horizontal pixels of the extracted license plate images is calculated and detected by substituting it in the following Equation 1 The vehicle mileage (Dx2, Dx3, ..., Dxn) is additionally calculated,
The driving speed calculator
Each driving distance (Dx, Dx2, Dx3, ..., Dxn) of the detected vehicle calculated by the frame analyzer is divided by the corresponding set time (T1, T2, T3, ..., Tn), and the driving speed of the vehicle (v1, v2, . A speed detector, characterized in that it is determined by the running speed (v).
[Equation 1]
Figure 112022058477548-pat00029

At this time, 'Dx' is the distance traveled by the vehicle for the set time from the detection point, 'Ds' is the detection distance, which is the distance from the camera to the detection point, and 'Z' is the rate of change 삭제delete 제1항에 있어서, 상기 프레임 분석부는
상기 번호판 추출 알고리즘을 이용하여, 제1 프레임(F1)으로부터 차량객체를 검출한 후, 검출된 차량객체로부터 제1 번호판 이미지(B1)를 추출하며, 상기 번호판 추출 알고리즘을 이용하여 제2 프레임(F2)으로부터 제2 번호판 이미지(B2)를 추출하는 번호판 이미지 추출모듈;
상기 번호판 이미지 추출모듈에 의해 추출된 제1, 2 번호판 이미지(B1), (B2)들의 크기들을 산출한 후, 산출된 제1, 2 번호판 이미지(B1), (B2)들의 크기들을 이용하여 변동비율(Z)을 산출하는 변동비율 산출모듈;
변동비율(Z)에 비례하여 감지차량의 주행거리(Dx)가 증가하는 특성을 감안하여, 상기 변동비율 산출모듈에 의해 산출된 변동비율(Z)과 상기 제어기로부터 입력된 감지거리(Ds)를 활용하여 감지차량의 주행거리(Dx)를 산출하는 주행거리 산출모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 속도검지기.The method of claim 1, wherein the frame analyzer
After detecting the vehicle object from the first frame F1 by using the license plate extraction algorithm, extracting the first license plate image B1 from the detected vehicle object, and using the license plate extraction algorithm, the second frame F2 ) a license plate image extraction module for extracting a second license plate image (B2) from;
After calculating the sizes of the first and second license plate images (B1), (B2) extracted by the license plate image extraction module, the calculated first and second license plate images (B1), (B2) vary using the sizes of a variable ratio calculation module for calculating the ratio (Z);
Considering the characteristic that the driving distance Dx of the sensing vehicle increases in proportion to the variation ratio Z, the variation ratio Z calculated by the variation ratio calculation module and the sensing distance Ds input from the controller Speed detector, characterized in that it comprises a mileage calculation module for calculating the mileage (Dx) of the sensing vehicle by utilizing. 제3항에 있어서, 상기 카메라와 상기 감지센서, 상기 컨트롤러는 일체형으로 제작되는 것을 특징으로 하는 속도검지기.The speed sensor according to claim 3, wherein the camera, the detection sensor, and the controller are integrally formed. 제3항 또는 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 프레임 분석부는
상기 번호판 이미지 추출모듈 이후에 실행되는 픽셀수 산출모듈을 더 포함하고,
상기 픽셀수 산출모듈은
상기 번호판 이미지 추출모듈에 의해 추출된 제1 번호판 이미지(B1)의 가로방향 픽셀수인 제1 가로픽셀수(Pb1)와, 상기 번호판 이미지 추출모듈에 의해 추출된 제2 번호판 이미지(B2)의 가로방향 픽셀수인 제2 가로픽셀수(Pb2)를 산출하고,
상기 변동비율 산출모듈은
상기 픽셀수 산출모듈에 의해 산출된 제2 가로픽셀수(Pb2)를, 상기 픽셀수 산출모듈에 의해 산출된 제1 가로픽셀수(Pb1)로 나누어 변동비율(Z)을 산출하는 것을 특징으로 하는 속도검지기.The method of any one of claims 3 or 4, wherein the frame analysis unit
Further comprising a pixel count calculation module that is executed after the license plate image extraction module,
The pixel count calculation module is
Horizontal of the first number of horizontal pixels (Pb1), which is the number of pixels in the horizontal direction of the first license plate image (B1) extracted by the license plate image extraction module, and the second license plate image (B2) extracted by the license plate image extraction module Calculating the second horizontal pixel number (Pb2), which is the number of direction pixels,
The change ratio calculation module is
A variation ratio (Z) is calculated by dividing the second horizontal pixel number (Pb2) calculated by the pixel number calculation module by the first horizontal pixel number (Pb1) calculated by the pixel number calculation module speed detector. 제5항에 있어서, 상기 주행거리 산출모듈은
상기 변동비율 산출모듈에 의해 산출된 변동비율(Z)과 상기 제어기로부터 입력된 감지거리(Ds)를 상기 수학식 1에 대입하여 차량의 주행거리(Dx)를 산출하는 것을 특징으로 하는 속도검지기.The method of claim 5, wherein the mileage calculation module
The speed sensor, characterized in that by substituting the variation ratio (Z) calculated by the variation ratio calculation module and the sensing distance (Ds) input from the controller into Equation (1) to calculate the mileage (Dx) of the vehicle. 삭제delete 제1항에 있어서, 상기 프레임 분석부는
상기 번호판 추출 알고리즘을 활용하여 상기 제1 프레임(F1)으로부터 제1 번호판 이미지(B1)를 추출하며, 상기 제2 프레임(F2)으로부터 제2 번호판 이미지(B2)를 추출하는 번호판 이미지 추출모듈;
상기 제1 번호판 이미지(B1)로부터 좌측변의 픽셀수인 제1 좌측변 픽셀수(L1)와, 우측변의 픽셀수인 제1 우측변 픽셀수(R1)를 추출하며, 상기 제2 번호판 이미지(B2)로부터 좌측변의 픽셀수인 제2 좌측변 픽셀수(L2)와 우측변의 픽셀수인 제2 우측변 픽셀수(R2)를 산출하는 픽셀수 산출모듈;
제2 좌측변 픽셀수(L2)를 제1 좌측변 픽셀수(L1)로 나누어 좌측변의 변동비율을 산출하며 산출된 좌측변의 변동비율과 상기 제어기로부터 입력된 감지거리(Ds)를 다음의 수학식 2에 대입하여 좌측변간 거리값(D2)을 산출하며, 제2 우측변 픽셀수(R2)를 제1 우측변 픽셀수(R1)로 나누어 우측변의 변동비율을 산출하며 산출된 우측변의 변동비율과 상기 제어기로부터 입력된 감지거리(Ds)를 다음의 수학식 2에 대입하여 우측변간 거리값(D3)을 산출하며, 산출된 좌측변간 거리값(D2)과 우측변간 거리값(D3)의 평균값인 평균거리값(D4)을 산출한 후, 산출된 평균거리값(D4)을 산출한 후, 산출된 평균거리값(D4)을 주행거리(Dx)로 결정하는 주행거리 산출모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 속도검지기.
[수학식 2]
Figure 112022058477548-pat00007

이때 ‘Dx‘는 감지지점으로부터 차량이 설정시간동안 주행한 거리인 주행거리이고, ’Ds‘는 카메라로부터 감지지점까지의 거리인 감지거리이고, ’Z‘는 변동비율임The method of claim 1, wherein the frame analyzer
A license plate image extraction module for extracting a first license plate image (B1) from the first frame (F1) by utilizing the license plate extraction algorithm, and extracting a second license plate image (B2) from the second frame (F2);
The first number of pixels on the left side (L1), which is the number of pixels on the left side, and the number of pixels on the first right side (R1), which is the number of pixels on the right side, are extracted from the first license plate image (B1), and the second license plate image (B2) ), a pixel number calculation module for calculating the second left-side pixel number L2, which is the number of pixels on the left side, and the second right-side pixel number R2, which is the right side pixel number;
The second left side pixel number L2 is divided by the first left side pixel number L1 to calculate the left side variation ratio, and the calculated left side variation ratio and the sensing distance Ds input from the controller are expressed by the following equation By substituting in 2, the distance value D2 between the left sides is calculated, the second right side pixel number R2 is divided by the first right side pixel number R1 to calculate the right side variation ratio, and the calculated right side variation ratio and The sensing distance Ds input from the controller is substituted into Equation 2 below to calculate the right side-to-side distance value (D3), and the average value of the calculated left side-to-side distance value (D2) and right side-to-side distance value (D3) is and a mileage calculation module for calculating the average distance value (D4), calculating the calculated average distance value (D4), and determining the calculated average distance value (D4) as the mileage (Dx) speed detector with
[Equation 2]
Figure 112022058477548-pat00007

At this time, 'Dx' is the distance traveled by the vehicle for the set time from the detection point, 'Ds' is the detection distance, which is the distance from the camera to the detection point, and 'Z' is the rate of change 제1항에 있어서, 상기 메모리에는
영상분석의 정확성을 높일 수 있는 제2 번호판 이미지(B2)의 프레임 상 위치인 최적영역의 위치정보가 기 설정되어 저장되고,
상기 컨트롤러는
기 설정된 주기(T’) 마다 실행되는 설정시간 최적화부를 더 포함하고,
상기 설정시간 최적화부는
상기 최적영역에 매칭되는 실제 도로 상의 상기 카메라와의 평면상의 직선거리인 최적거리를 산출하는 최적거리 산출모듈;
상기 메모리로부터 주기(T’)동안 상기 주행속도 산출부에 의해 산출된 차량들의 주행속도(v) 데이터들을 추출하며, 추출된 주행속도(v)들의 평균값인 평균주행속도(V)를 산출하는 평균주행속도 산출모듈;
상기 평균주행속도 산출모듈에 의해 산출된 평균주행속도(V)와, 기 설정된 설정시간(T1)을 곱한 값인 평균주행거리(Da)를 산출하는 평균주행거리 산출모듈;
감지거리(Ds)로부터 상기 평균주행거리 산출모듈에 의해 산출된 평균주행거리(Da)를 차감하여 평균거리를 산출하는 평균거리 산출모듈;
상기 평균거리 산출모듈에 의해 산출된 평균거리로부터 상기 최적거리 산출모듈에 의해 산출된 최적거리를 차감하여 차이값을 산출하는 차이값 산출모듈;
상기 차이값 산출모듈에 의해 산출된 차이값의 절대값과, 설정시간(T1)을 재설정해야 한다고 판단할 수 있는 차이값의 최소값인 임계거리값을 비교하며, 1)차이값의 절대값이 임계거리값 미만이면, 설정시작(T1)을 재설정할 필요가 없다고 판단하되, 2)차이값의 절대값이 임계거리값 이상이면, 설정시간(T1)의 재설정이 필요하다고 판단하는 제2 판단모듈;
상기 제2 판단모듈에 의해 설정시간(T1)의 재설정이 필요하다고 판단될 때 실행되며, 1)차이값이 양수이면, 설정시간(T1)을 기 설정된 상수‘α’ 만큼 증가시키며, 2)차이값이 음수이면, 설정시간(T1)을 상수‘α’ 만큼 감소시키는 설정시간 재설정모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 속도검지기.The method of claim 1, wherein the memory
The position information of the optimal region, which is the position on the frame of the second license plate image (B2), which can increase the accuracy of image analysis, is preset and stored,
the controller is
Further comprising a set time optimization unit that is executed every preset period (T '),
The setting time optimization unit
an optimal distance calculating module for calculating an optimal distance that is a straight-line distance on a plane with the camera on an actual road matching the optimal region;
Average for calculating the average driving speed (V), which is an average value of the extracted driving speeds (v), is extracted from the memory during the period (T') by the driving speed calculator driving speed calculation module;
an average traveling distance calculation module for calculating an average traveling distance Da, which is a value obtained by multiplying the average traveling speed V calculated by the average traveling speed calculation module and a preset time T1;
an average distance calculation module for calculating an average distance by subtracting the average driving distance Da calculated by the average driving distance calculation module from the sensing distance Ds;
a difference value calculation module for calculating a difference value by subtracting the optimum distance calculated by the optimum distance calculation module from the average distance calculated by the average distance calculation module;
The absolute value of the difference value calculated by the difference value calculation module is compared with a threshold distance value that is the minimum value of the difference value that can be determined to need to be reset for the set time T1, 1) the absolute value of the difference value is the threshold If it is less than the distance value, it is determined that there is no need to reset the setting start (T1), 2) if the absolute value of the difference value is greater than or equal to the threshold distance value, a second determination module that determines that the reset of the setting time (T1) is necessary;
It is executed when it is determined by the second determination module that the reset of the set time T1 is necessary, 1) if the difference value is positive, the set time T1 is increased by a preset constant 'α', 2) the difference If the value is negative, the speed detector comprising a setting time resetting module for reducing the setting time (T1) by a constant 'α'. 제9항에 있어서, 상기 최적거리 산출모듈은
상기 주기(T’) 동안 수집된 제2 프레임(F2)들을 추출한 후, 추출된 제2 프레임(F2)들 중 제2 번호판 이미지가 기 설정된 최적영역에 배치되는 프레임들인 선별프레임들을 추출하는 선별프레임 추출모듈;
상기 선별프레임 추출모듈에 의해 추출된 선별프레임들에 의한 분석데이터들을 추출한 후, 추출된 각 선별프레임의 분석데이터들로부터, 상기 카메라로부터 제2 번호판 이미지까지의 평면상 직선거리인 제2 감지거리 정보를 추출하는 제2 감지거리 추출모듈;
상기 제2 감지거리 추출모듈에 의해 추출된 제2 감지거리들의 평균값을 산출한 후, 산출된 제2 감지거리들의 평균값을 최적거리로 결정하는 최적거리 결정모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 속도검지기.10. The method of claim 9, wherein the optimal distance calculating module
After extracting the second frames (F2) collected during the period (T'), a selection frame for extracting selection frames, which are frames arranged in an optimal region in which the second license plate image is set among the extracted second frames (F2) extraction module;
After extracting the analysis data by the selection frames extracted by the selection frame extraction module, from the analysis data of each extracted selection frame, the second detection distance information, which is a straight line distance on a plane from the camera to the second license plate image a second sensing distance extraction module for extracting ;
and an optimum distance determining module for calculating the average value of the second sensing distances extracted by the second sensing distance extraction module and determining the average value of the calculated second sensing distances as the optimum distance.
KR1020220017612A 2022-02-10 2022-02-10 Speed detector using variable rate of license plate image and sensing distance KR102439856B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220017612A KR102439856B1 (en) 2022-02-10 2022-02-10 Speed detector using variable rate of license plate image and sensing distance

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220017612A KR102439856B1 (en) 2022-02-10 2022-02-10 Speed detector using variable rate of license plate image and sensing distance

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102439856B1 true KR102439856B1 (en) 2022-09-01

Family

ID=83282260

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020220017612A KR102439856B1 (en) 2022-02-10 2022-02-10 Speed detector using variable rate of license plate image and sensing distance

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102439856B1 (en)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001126184A (en) * 1999-10-29 2001-05-11 Matsushita Electric Ind Co Ltd Automatic license plate recognizing device and vehicle speed measuring method
KR20160100788A (en) * 2015-02-16 2016-08-24 한국전자통신연구원 Apparatus and method for measuring speed of moving object
KR101999993B1 (en) * 2019-04-22 2019-07-15 케이에스아이 주식회사 Automatic traffic enforcement system using radar and camera
KR20200064873A (en) * 2018-11-29 2020-06-08 주식회사 케이티앤씨 Method for detecting a speed employing difference of distance between an object and a monitoring camera

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001126184A (en) * 1999-10-29 2001-05-11 Matsushita Electric Ind Co Ltd Automatic license plate recognizing device and vehicle speed measuring method
KR20160100788A (en) * 2015-02-16 2016-08-24 한국전자통신연구원 Apparatus and method for measuring speed of moving object
KR20200064873A (en) * 2018-11-29 2020-06-08 주식회사 케이티앤씨 Method for detecting a speed employing difference of distance between an object and a monitoring camera
KR101999993B1 (en) * 2019-04-22 2019-07-15 케이에스아이 주식회사 Automatic traffic enforcement system using radar and camera

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP3151372B2 (en) Moving object speed detecting apparatus and method
US9760784B2 (en) Device, method and program for measuring number of passengers
KR101999993B1 (en) Automatic traffic enforcement system using radar and camera
WO2015052896A1 (en) Passenger counting device, passenger counting method, and program recording medium
KR102039118B1 (en) Photographing system of multi lines using radar
KR101974105B1 (en) Photographing system and method for increasing recognition rate of vehicle number
CN104508722A (en) Vehicle-mounted surrounding environment recognition device
KR20170080480A (en) The vehicle detecting system by converging radar and image
KR20090030666A (en) High-speed weight in motion
KR102019047B1 (en) Apparatus and method for estimating vehicle speed within moving picture images
KR20160100788A (en) Apparatus and method for measuring speed of moving object
KR20170080481A (en) Multilane vehicle speed detecting system
JPH09226490A (en) Detector for crossing object
KR102465167B1 (en) Vehicle number recognition system for increasing recognition rate of vehicle number using rear license plate
KR101210615B1 (en) Regulation system of u-turn violation vehicle
KR20180048289A (en) Vehicle sensing apparatus using laser scanning
KR20160116686A (en) Multi-lane over-speed enforcement system based on FPGA, using radar speed sensor and low resolution image camera
KR102439856B1 (en) Speed detector using variable rate of license plate image and sensing distance
JP5677281B2 (en) Vehicle detection device
US20220201206A1 (en) Imaging system, imaging method, and carrier means
JPH1144533A (en) Preceding vehicle detector
KR102211903B1 (en) Method And Apparatus for Photographing for Detecting Vehicle Occupancy
KR20190093301A (en) Method and system for error correction of radar for vehicle
KR100751096B1 (en) Velocity measuring apparatus and method using optical flow
KR102414877B1 (en) Smart parking lot guiding system for enhancing accuracy and reliability of information

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant