KR20010111202A - 안전벨트 미착용 단속 시스템 및 그 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 안전벨트 미착용 단속 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 종래 안전벨트 미착용 단속방법은 경찰관의 육안에 의존하기 때문에 차량이 고속으로 진행하는 고속도로나 간선도로에서는 육안으로 안전 벨트 착용을 단속하기가 불가능하여 운전자의 안전벨트 착용 의무감이 저하되는 문제점이 있었다. 이와 같은 문제점을 감안한 본 발명은 차량이 진입됨을 검출하여 차량의 전면부를 촬상하여 차량의 영상을 획득하는 촬상단계와; 상기 촬상된 차량의 영상으로 부터 차량의 번호판 위치를 추출하는 번호판영역 추출단계와; 상기 추출된 번호판영역으로 부터 차량의 번호를 검출하는 차량번호 검출단계와; 상기 추출된 번호판영역을 이용하여 운전자가 위치한 영역을 추출하거나, 전체의 영상에서 운전자의 얼굴을 이용하여 운전자가 위치한 영역을 추출하는 운전자영역 추출단계와; 상기 추출한 운전자영역에서 상호 평행한 두 사선을 검출하여, 그 사선이 안전벨트인지를 판별하는 안전벨트 판단단계와; 상기 안전벨트 판단단계에서 안전벨트인 것으로 판단되면 종료하고, 안전벨트가 아니거나 평행한 사선이 검출되지 않는 경우, 고지서를 발부하는 고지서 발부단계로 구성되는 시스템 및 방법을 사용하여 하루 24시간 동안 계속적으로 차량의 안전벨트 착용여부를 검사하여 사고 발생시 사망률을 줄임과 아울러 부상정도를 감경시킬 수 있는 효과가 있다.
Description
본 발명은 운전자의 안전벨트 착용 여부를 자동으로 확인하여, 범칙금 고지서를 발부하여, 운전자의 안전벨트 착용을 활성화함으로써, 교통사고의 발생시 사망사고를 줄일 수 있는 안전벨트 미착용 단속 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
현재, 미국에서는 교통사고로 인하여 매년 5만명이 사망하고, 3백만명이 부상을 당하고 있으며, 이로 인한 막대한 사회 손실 비용이 초래되고 있다. 사고를 당한 가족들은 경제적인 피해 뿐만 아니라 정신적인 피해로 인해 매우 고통받고 있다. 교통사고시 안전벨트를 착용하면 그 피해를 줄일 수 있다는 사실은 널리 알려져 왔고, 연구결과에 따르면 안전벨트 착용은 교통사고시 사망률을 57% 까지 줄일 수 있다. 모든 유럽인들이 안전벨트를 착용한다면, 유럽 전체로 볼 때 연간 7500명의 생명을 구할 수 있다.
이와 같은 관점에서, 미국 연방정부는 보다 강력하게 안전벨트 착용을 의무화할 방침이다. 1997년 미국은 운전자 및 자동차 탑승자들의 안전벨트 착용을 의무화하는 것은 물론 경찰이 안전벨트를 매지 않은 운전자들을 적발할 수 있도록 하는 '안전벨트 착용 의무화 안'을 발표하였다. 이 안전벨트 발표 착용 의무화 안은 현재 안전벨트 착용을 의무화하지 않고 있는 뉴햄프셔주를 비롯 안전벨트를 착용하지 않은 차량 탑승자라도 경찰이 단속하지 못하도록 하고 있는 대부분의 주에서 이를 받아들이지 않을 경우 도로 건설 지원예산등을 대폭 삭감하는 제재 방안을 포함하고 있다. 미국은 현재 캘리포니아를 비롯하여 11개 주에서만 실시되고 있는 '안전벨트 착용 의무화(primary seat belt laws)' 제도를 나머지 주에서도 오는 2002년 9월 30일까지 받아들일 것을 강력히 요구하고 있으며 이를 이행하지 않을 경우 도로 건설 지원에서 1.5%는 안전 벨트 착용 캠페인 비용으로 전용하도록 할 방침으로 알려졌다. 단 운전자 및 탑승자들의 안전벨트 착용률이 85%를 넘는 주는 대상에서 제외되며, 현재 미국 연방정부의 안전벨트 착용률은 전국적으로 68%에 그치고 있다.
우리나라의 경우에도 운전자 및 탑승자들의 안전벨트 착용을 의무화하고 있으나, 그 단속 방법은 경찰관의 육안으로만 판단하는 방법을 사용하고 있으며, 자동화된 장치에 의해 단속하지 않고 있다. 자동화된 장치에 의한 단속은 과속방지를 위해 속도 위반 단속 시스템이 전부이며, 이는 1990년부터 도입되어 2000년 1월 1일을 기준으로 전국에 약 250대가 설치, 운영되고 있다. 영상을 이용한 속도 위반 단속 시스템은 크게 지역장치와 중앙장치로 나누어진다. 지역장치는 카메라, 조명, 속도센서, 영상처리장치, 전송장치로 이루어져 있다. 지역장치와 중앙장치는 1대 1 전용회선을 통해 데이터, 영상, 시스템제어신호등을 주고 받는다. 중앙장치는 차적조회시스템, 데이터베이스서버, 출력장치, 통신장치, 네트워크장치로 이루어져 있다. 영상을 이용한 속도 위반 단속 시스템은 속도 측정 및 영상촬영에서부터 고지서 발부까지의 모든 일련의 과정이 자동으로 이루어진다. 모든 과정이 자동으로 이루어질 수 있는 이유는 지역 장치의 영상 처리장치의 프로그램이 인식 알고리듬을 이용하여 차량의 번호판을 자동으로 인식하고 그 결과를 전송장치를 이용하여 중앙장치로 전송하기 때문이다. 중앙장치는 전송받은 차량의 번호를 이용하여 차적조회하여 차량 소유주와 소유주의 주소를 알아내고, 이 결과를 데이터 베이스에 저장한 후 고지서를 발부한다. 영상을 이용한 속도 위반 시스템은 24시간 온라인에 연결되어 모든 과정이 자동으로 이루어 지기 때문에 단속의 공정성, 경찰인력의 감축, 교통사고 감소 등의 매우 긍정적인 효과를 가져오고 있으며, 향후 2005년 까지 약 1000대를 추가로 설치 운영할 계획이다.
이와 같이 속도 위반을 단속하는 장치는 자동화되어, 운전자들에게 경각심을 주어 규정속도를 지키도록 유도하고 있으나, 안전벨트 미착용의 경우 자동화된 단속장치가 없어, 경찰들이 도로에 직접나가서 단속하며, 단속시 운전자가 위반사실을 시인하면 발부된 범칙금 고지서에 자필 서명을 하고, 고지서는 현장에서 운전자에게 전달되며, 운전자는 정해진 기일 내에 범칙금을 납부하지 않으면, 즉결심판에 회부되고 면허가 정지된다.
상기한 바와 같이 종래 안전벨트 미착용 단속방법은 경찰관의 육안에 의존하기 때문에 차량이 고속으로 진행하는 고속도로나 간선도로에서는 육안으로 안전 벨트 착용을 단속하기가 불가능 하기 때문에, 경찰이 도로에 직접나가서 시행하는 안전벨트단속은 대부분 시내 도로로 한정되고 있다, 그러나 안전벨트의 착용은 고속주행에서 더욱 요구되는 것이고, 또한 경찰이 길가에 서서 단속을 하는 방법은 안쪽 차선으로 주행하는 차량을 단속할 수 없으며, 육안에 의한 단속으로 그 증거가 미비하여, 경찰관과 운전자간의 시시비비를 가린다거나, 선처를 요구하는 운전자에의해 교통체증의 증가 및 단속의 공정성이 저하되는 문제점으로 인해 운전자의 안전벨트 착용 의무감이 저하되는 문제점이 있었다.
이와 같은 문제점을 감안한 본 발명은 고속주행시 차로에 관계없이 운전자의 안전벨트 착용을 검사하여 운전자의 안전벨트 착용 의무감을 고양하고, 그에 따른 사고시 사망률을 줄일수 있는 안전벨트 미착용 단속 시스템 및 그 방법을 제공함에 그 목적이 있다.
도1은 본 발명 안전벨트 미착용 단속 시스템의 구성도.
도2는 도1에 있어서, 지역장치의 상세 구성도.
도3은 본 발명 안전벨트 미착용 단속 방법의 순서도.
도4는 도3에 있어서 번호판 인식의 순서도.
도5a 내지 도5c는 도3에 있어서, 운전자 영역 검출방법의 다른 실시 순서도.
도6a 내지 도6d는 모서리 강조법을 통해 안전벨트 영역을 추출하는 실시예도.
도7은 안전벨트 인식의 순서도.
도8a 내지 도8c는 실제 차량의 영상으로 부터 운전자 영역을 추출하고, 그 추출된 운전자영역으로 부터 안전벨트영역을 추출하는 과정을 보인 사진.
*도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명*
10:지역장치 11:루프센서
12:루프카드 13:카메라
14:트리거보드 15:영상처리장치
16:DSU 17:전용선
30:중앙장치 31:집합형 DSU
32:라우터 33:데이터베이스 서버
40:국가기관망 50:차적조회 데이터베이스 서버
상기와 같은 목적은 센서를 통해 차량이 감지되면 카메라 및 조명을 동작시 감지된 차량의 영상을 획득하는 트리거보드와, 상기 획득된 영상에서 차량의 번호판영역을 추출하여 번호판을 인식하고 운전자의 위치를 추출하여 안전벨트 착용여부를 판단하는 영상처리장치와, 상기 영상처리장치의 출력신호를 전용회선을 통해 전송하는 DSU를 구비하는 복수의 지역장치와; 상기 복수의 지역장치로 부터 전송되는 데이터를 집합형 DSU와 라우터를 통해 인가받아, 그 데이터를 저장하는 데이터베이스 서버와, 데이터베이스서버에 저장된 데이터를 이용하여 국가기관망에 연결된 차적조회 데이터베이스 서버에 저장된 데이터를 검색하여 안전벨트를 착용하지 않은 운전자가 운전하는 차량의 차적을 검색한 후, 출력장치를 통해 고지서를 출력하는 차적조회 컴퓨터를 구비하는 중앙장치로 구성하고, 차량이 진입됨을 검출하여 차량의 전면부를 촬상하여 차량의 영상을 획득하는 촬상단계와; 상기 촬상된 차량의 영상으로 부터 차량의 번호판 위치를 추출하는 번호판영역 추출단계와; 상기 추출된 번호판영역으로 부터 차량의 번호를 검출하는 차량번호 검출단계와; 상기 추출된 번호판영역을 이용하여 운전자가 위치한 영역을 추출하거나, 전체의 영상에서 운전자의 얼굴을 이용하여 운전자가 위치한 영역을 추출하는 운전자영역 추출단계와; 상기 추출한 운전자영역에서 상호 평행한 두 사선을 검출하여, 그 사선이 안전벨트인지를 판별하는 안전벨트 판단단계와; 상기 안전벨트 판단단계에서 안전벨트인 것으로 판단되면 종료하고, 안전벨트가 아니거나 평행한 사선이 검출되지 않는 경우, 고지서를 발부하는 고지서 발부단계를 통해 자동으로 운전자의 안전벨트 착용 유무를 단속함으로써 달성되는 것으로, 이와 같은 본 발명을 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다.
도1은 본 발명 안전벨트 미착용 단속 시스템의 구성도로서, 이에 도시한 바와 같이 루프센서(11)를 통해 차량이 감지되면 차량이 감지되었다는 신호를 출력하는 루프카드(12)와, 상기 루프카드(12)의 출력신호에 따라 카메라(13) 및 조명(도면 미도시)을 동작시 감지된 차량의 영상을 획득하는 트리거보드(14)와, 상기 획득된 영상에서 차량의 번호판영역을 추출하여 번호판을 인식하고 운전자의 위치를 추출하여 안전벨트 착용여부를 판단하는 영상처리장치(15)와, 상기 영상처리장치(15)의 출력신호를 전용회선(17)을 통해 중앙장치(30)로 전송하는 DSU(16)을 포함하는 지역장치(10)와; 상기 복수의 지역장치(10)로 부터 전송되는 데이터를 집합형 DSU(31)와 라우터(32)를 통해 인가받아, 그 데이터를 저장하는 데이터베이스 서버(33)와, 데이터베이스서버(33)에 저장된 데이터를 이용하여 국가기관망(40)에 연결된 차적조회 데이터베이스 서버(50)에 저장된 데이터를 검색하여 안전벨트를 착용하지 않은 운전자가 운전하는 차량의 차적을 검색한 후, 출력장치(35)를 통해고지서를 출력하는 차적조회 컴퓨터(34)를 포함하여 구성되는 중앙장치(30)로 구성된다.
도2는 상기 도1에 있어서 지역장치(10)의 상세 구성도로서, 루프센서(11)로 부터 차량이 검지되면, 제어신호를 출력하는 루프카드(12)와; 상기 루프카드(12)의 제어신호에 따라 릴레이보드(19)를 통해 전원을 인가받는 조명(18)과 카메라(14)를 동작시켜, 상기 검지된 차량의 전면부를 촬상하는 트리거보드(13)와; 상기 카메라(14)에서 촬상된 차량의 영상중 특정 프레임을 검출하며, 인터럽트를 발생시키는 프레임그레버(20)와; 상기 촬상된 차량의 영상을 저장하는 메인메모리(21)와; 상기 메인메모리(21)에 저장된 영상데이터로 부터 차량의 번호판영역을 추출하는 번호판영역 추출수단(22)과; 상기 추출된 차량의 번호판 영역으로 부터 차량번호의 문자를 인식하는 문자인식수단(23)과; 상기 인식된 차량의 번호를 중앙장치(30)로 전송하여 차적조회를 통해 차량의 종류를 알아내어, 그 차량의 종류에 따른 운전자와 번호판 사이의 거리를 알아내거나, 운전자의 얼굴영역을 추출하여 운전자의 위치를 결정하는 운전자 위치결정수단(24)과; 상기 결정된 운전자의 위치에서 대각선으로 위치하는 두개의 선을 찾고, 그 선의 폭과 경사도 및 선의 길이를 판단하여 안전벨트인지 여부를 판단하는 안전벨트 인식수단(25)과; 상기 얻어진 영상과 데이터를 전용선(17)을 통해 중앙장치(30)로 전송하는 DSU(16)로 구성된다.
이하, 상기와 같이 구성된 본 발명 안전벨트 미착용 단속 시스템 및 그 방법을 좀 더 상세히 설명한다.
먼저, 도3은 본 발명 안전벨트 미착용 단속 방법의 순서도로서, 이에 도시한바와 같이 차량이 진입함을 루프센서(11)에서 검지하게 되면, 루프카드(12)에서는 제어신호를 발생시킨다. 이때 루프센서(11)의 동작원리는 루프 코일과 인입선까지의 루프케이블에 전류가 흘러, 차량이 없는 경우에는 일정한 인덕턴스에 비례하는 자속이 발생한다. 이는 도체나 도선에 전류가 흐르면 도체 주위로 자속이 발생하여, 자장이 형성되고 그 방향은 플레밍의 오른손 법칙을 따르게 된다.
상기 루프센서 외에도 일반적인 차량의 검지를 위해 사용되는 광센서, 영상검지기, 압력센서, 마이크로 웨이브, 레이져, 초음파 검지기를 사용하여 진입한 차량을 감지하는 것도 가능하다.
이와 같이 형성된 자장위로 차량이 통과하면 차량과 루프 사이에는 자속의 변화가 발생하고, 이 자속의 변화를 이용하여 차량의 진입을 감지하게 되는 것이다.
그 다음, 상기 차량이 진입함을 감지한 루프카드(12)는 제어신호를 출력하며, 이를 인가받은 트리거보드(13)는 조명(18)과 카메라(14)를 동작시켜 진입한 차량의 전면부를 촬영하게 된다.
이때, 주간에는 조명(18)이 필요치 않으므로 릴레이보드(19)를 이용하여 주간에는 조명(18)에 인가되는 전원을 차단하여 불필요한 전력의 소비를 방지한다.
그 다음, 상기 카메라(14)를 통해 촬상된 차량의 영상은 프레임그레버(20)에 의해 추출되며, 그 프레임그레버(20)는 인터럽트를 발생시켜 영상처리장치(15)에 구비된 메인메모리(21)에 상기 차량의 영상데이터를 저장하게 된다.
그 다음, 번호판영역 추출수단(22)은 상기 메인메모리(21)에 저장된 영상에서 소정의 알고리듬을 통해 번호판의 영역을 추출한다. 이때의 번호판 추출 방법은 자동차의 번호판 영역이 다른 부분에 비해 윤곽선이 많은 점을 이용하여 추출한다.
이는 아래의 수학식1에 기재한 회선 연산 커널을 사용하여, 윤곽선 영상을 먼저 얻어 번호판 위치 추출을 위한 기본 영상으로 삼는다. 회선 연산 커널은 1×3기울기 연산자이며, 비교적 노이즈에 강하다.
수평 기울기 여과 후에 영상을 이진화 한 후, 연결 요소 분석법을 이용하여 이진화된 영상에서 각각의 물체를 추출한다. 추출된 각각의 문체들을 미리 입력된 번호판의 일련번호 숫자 크기와 비교하여 이 물체가 일련번호 문자인지를 판단한다. 4개의 일련번호 문자가 발견되면 이를 기준으로 일련번호 위치를 산출하고, 차량의 일련번호 영역을 기준으로 나머지 문자들의 위치를 산출해서 분리해 낸다. 이와 같은 과정을 통해 번호판의 시작위치와 번호판의 크기가 산출되어 번호판 영역을 추출할 수 있게 된다.
그 다음, 문자인식수단(23)은 도4에 도시한 문자인식 순서도에 도시한 바와 같이 추출된 번호판 영역으로부터 각 문자를 분리한다. 이때의 문자는 지역문자, 차종기호, 차량용도기호, 일련번호로 한글과 숫자로 구분한다.
이와 같이 분리한 문자를 인식하기 위해서 정합법(template matching)을 사용하게 된다. 정합법은 미리 저장해 놓은 숫자 및 문자의 형판과 비교하여 인식하는 방법이다.
그 다음, 운전자 위치결정수단(24)은 도5a에 도시한 바와 같이 각 차종마다 번호판과 운전자의 이격거리를 저장해놓은 테이블을 이용하여, 상기 검출한 번호판과 운전자의 이격거리 계산을 통해 운전자의 위치를 추출하게 된다.
이때, 상기 촬영한 차량의 종류를 알기 위해서, 상기 검출된 차량의 번호를 DSU(16)와 전용선(17)을 통해 중앙장치(30)로 출력하며, 중앙장치(30)에서는 차량의 데이터 베이스를 검색하여 상기 번호에 해당하는 차량의 차종을 다시 지역장치(10)로 전송한다.
이와 같은 과정을 통해 차량의 종류를 인지하고, 그 차량에 해당하는 번호판과 운전자간 간격을 테이블에서 찾아내어 촬상한 영상에서 운전자의 위치를 결정하게 된다.
상기 데이터베이스를 이용한 방법과는 다른 방법으로, 운전자의 얼굴영역을 추출하여 운전자의 위치를 결정할 수도 있으며, 이는 도5b, 도5c의 순서에 따른다.
즉, 제안된 얼굴영역 검출시스템이나 알고리듬을 이용하여 운전자의 얼굴영역을 추출하게 되며, 현재까지 제안되거나 사용되는 흑백 정지 영상에서 얼굴영역 검출방법은 모양을 기반으로 하는 방법, 특징을 기반으로 하는 방법, 유형을 기반으로 하는 방법으로 크게 나눌 수 있으며, 모양을 기반으로 하는 방법은 얼굴에서 얼굴의 윤곽, 코의 모양, 입의 모양, 눈과 눈썹의 모양등을 이용해서 얼굴 영역을 검출하는 방법이며, 이 방법을 사용한 예로는 얼굴 모양의 곡선과 눈썹과 눈, 코, 입을 연결하는 곡선을 찾아서 얼굴을 찾는 방법과 이진화 영상에서 타원을 얼굴영역에 맞추어 찾는 방법등이 있다.
특징을 기반으로 하는 방법은 모든 사람의 얼굴에서 눈의 홍채, 눈의 끝, 눈 자체, 코의 끝, 콧구멍, 입 등이 특징들이 갖는 기하학적인 관계가 항상 일정하다는 사실을 이용한 것으로, 이 방법을 이용하여 얼굴인식을 수행할 경우 특징들간의 거리가 얼굴 인식의 매개변수로 많이 사용되고 있다. 이 방법은 얼굴의 표정이나 기울어짐 등의 변화에 대해서 다른 방법들 보다 유연하게 적용할 수 있다. 또한 전처리 과정으로써 특징을 찾기 위해 많은 방법이 제안되었으며, 그 중 찾고자 하는 특징의 형판을 이용하는 형판 정합 알고리듬은 현재 많이 사용되고 있으며,특징을 추출하는 데 성공적으로 사용될 수 있는 것으로 알려져 있다. 형판을 이용하지 않는 방법으로 필터를 사용하는 방법이 있으며, 이 경우 영상에서의 분산의 특성을 이용하는 경우가 많으며 특징점에 대한 오인식률이 다른 경우에 비해 커질 수 있다.
유형을 기반으로 하는 방법의 대표적인 예로는 얼굴과 얼굴이 아닌 부분의 영상을 신경망을 이용해서 구분하는 방법이다. 몇 년 동안 많은 사람들이 이 연구에 참여 하였으며, 높은 인식률을 가지는 신경망이 제안되기도 했다. 신경망을 이용하는 방법이 성공적인 결과를 가져올수 있었던 이유는 많은 학습 데이터를 사용했기 때문이다. 이와는 별도로 다른 유형을 사용하는 방법으로는 입력된 영상을 이미 학습된 얼굴 영상들간의 중요한 변화를 나타내는 공간으로 투사 시키는 방법이다. 이 방법에서 중요 특징은 고유 얼굴이다.
이와 같은 방법으로 운전자의 얼굴영역을 찾게 되면, 그 얼굴영역으로부터 운전자영역을 유추할 수 있게 된다.
그 다음, 안전벨트 인식수단(25)은 상기 설정된 운전자 영역에서, 안전벨트를 찾는다. 이때, 운전자의 얼굴아래 부분 또는 운전자영역에서 안전벨트를 찾기 위해서는 모서리 강조커널(edge enhancement kernel)과 회선연산을 통해 경계영역을 찾아낸다.
아래의 수학식2는 모서리 강조 커널인 sobel커널이며, 그 모서리 강조 커널의 식으로 발견 모서리의 크기는 수학식3, 방향은 수학식4와 같이 계산된다.
이와 같이 모서리가 강조된 운전자 영역의 영상을 임계치를 이용하여 이진화한다. 임계치는 무매개변수 방법의 하나이며 비교적 고속이고 계산이 명확하다고 알려진 Otsu의 알고리듬을 사용한다.
이진화된 영상에서 안전벨트를 찾아내기 위해서 연결요소 분석법(connected component labeling algorithm)을 사용하여 각각의 요소들을 분리해 낸다. 연결요소 분석법은 영상을 수평으로 읽어 나가면서 만나는 물체를 지우고 새로운 메모리에 방향의 연결성을 고려하여 각각의 고유번호를 붙이는 방법이며, 이를 도6a 내지 도6d에 나타내었다.
즉 도6a에 도시한 이진화된 영상으로 부터, 연결요소를 분석하여 안전벨트에 비해 그 크기가 너무 작거나 큰 물체는 삭제하고, 그 물체에 고유의 번호를 붙여, 도6b에 도시한 바와 같이 안전벨트의 양측모서리 부분의 데이터를 얻어낸다.
그 다음, 상기 도6b의 결과를 세선화하여 선으로 변환하여 도6c의 결과를 얻게 된다.
그 다음, 상기 도6c의 동일번호를 하나의 선으로 연결하여, 도6d의 안전벨트 영역을 추출하게 된다.
이와 같이 얻어진 두 사선의 영상을 이용하여 그 사선이 안전벨트인지 아닌지를 판단하는 방법으로, 두 사선간의 이격거리가 안전벨트의 폭과 동일한 것인지를 판단하고, 그 사선간의 양끝점이 상기 추출한 운전자영역의 중앙을 기준으로 좌우측에 분포해 있는 가를 판단하고, 그 두 사선의 기울기가 약 40에서 50도 범위 인지를 판단하여 안전벨트인지 아닌지의 판정을 하게 된다.
이와 같은 과정은 도7에 나타내었으며, 안전벨트인 것으로 판정되면, 상기 얻어진 차량번호와 데이터를 출력하지 않고, 데이터를 삭제하게 된다.
도8은 촬상된 차량의 영상으로 부터 운전자영역을 검출하고, 운전자영역을 이진화하여 안전벨트 착용여부를 검출하는 과정을 나타낸 사진으로써, 운전자영역에서 안전벨트의 경계가 명확히 드러남을 알 수 있다.
만약 운전자영역에서 두개의 평행한 사선을 찾지 못하거나, 사선을 찾았으나안전벨트가 아닌 것으로 판정될 때, 상기 검출한 차량의 번호와 데이터를 중앙장치(30)로 출력한다.
중앙장치(30)는 상기 지역장치(10)에서 보낸 데이터를 집합형 DSU(31)와 라우터(32)를 통해 인가받아, 데이터베이스 서버(33)에 저장하고, 그 데이터베이스서버(33)에 저장된 데이터를 이용하여 국가기관망(40)에 연결된 차적조회 데이터베이스 서버(50)에 저장된 데이터를 차적조회 컴퓨터(34)를 통해 검색하여 안전벨트를 착용하지 않은 운전자가 운전하는 차량의 차적을 검색한 후, 출력장치를 통해 고지서를 출력하고, 안전벨트를 착용하지 않은 운전자에게 부과하게 된다.
상기한 바와 같이 본 발명은 자동으로 하루 24시간 동안 계속적으로 고속도로 등 고속주행에 의해 안전벨트의 착용여부를 단속할 수 없는 위치에서 운행하는 차량의 안전벨트 착용여부를 검사하고, 자동으로 고지서를 발부함으로써, 운전자들의 안전벨트 착용 의무감을 고취시켜, 사고 발생시 사망률을 줄임과 아울러 부상정도를 감경시킬 수 있는 효과가 있다.
Claims (6)
- 센서를 통해 차량이 감지되면 카메라 및 조명을 동작시 감지된 차량의 영상을 획득하는 트리거보드와, 상기 획득된 영상에서 차량의 번호판영역을 추출하여 번호판을 인식하고 운전자의 위치를 추출하여 안전벨트 착용여부를 판단하는 영상처리장치와, 상기 영상처리장치의 출력신호를 전용회선을 통해 전송하는 DSU를 구비하는 복수의 지역장치와; 상기 복수의 지역장치로 부터 전송되는 데이터를 집합형 DSU와 라우터를 통해 인가받아, 그 데이터를 저장하는 데이터베이스 서버와, 데이터베이스서버에 저장된 데이터를 이용하여 국가기관망에 연결된 차적조회 데이터베이스 서버에 저장된 데이터를 검색하여 안전벨트를 착용하지 않은 운전자가 운전하는 차량의 차적을 검색한 후, 출력장치를 통해 고지서를 출력하는 차적조회 컴퓨터를 구비하는 중앙장치로 구성하여 된 것을 특징으로 하는 안전벨트 미착용 단속 시스템.
- 제 1항에 있어서, 상기 영상처리장치는 카메라를 통해 촬상된 차량의 영상을 저장하는 메인메모리와; 상기 메인메모리에 저장된 영상데이터로 부터 차량의 번호판영역을 추출하는 번호판영역 추출수단과; 상기 추출된 차량의 번호판 영역으로 부터 차량번호의 문자를 인식하는 문자인식수단과; 상기 인식된 차량의 번호를 중앙장치로 전송하여 차적조회를 통해 차량의 종류를 알아내어, 그 차량의 종류에 따른 운전자와 번호판 사이의 거리를 알아내거나, 운전자의 얼굴영역을 추출하여 운전자의 위치를 결정하는 운전자 위치결정수단과; 상기 결정된 운전자의 위치에서 대각선으로 위치하는 두개의 선을 찾고, 그 선의 폭과 경사도 및 선의 길이를 판단하여 안전벨트인지 여부를 판단하는 안전벨트 인식수단으로 구성하여 된 것을 특징으로 하는 안전벨트 미착용 단속 시스템.
- 차량이 진입됨을 검출하여 차량의 전면부를 촬상하여 차량의 영상을 획득하는 촬상단계와; 상기 촬상된 차량의 영상으로 부터 차량의 번호판 위치를 추출하는 번호판영역 추출단계와; 상기 추출된 번호판영역으로 부터 차량의 번호를 검출하는 차량번호 검출단계와; 상기 추출된 번호판영역을 이용하여 운전자가 위치한 영역을 추출하거나, 전체의 영상에서 운전자의 얼굴을 이용하여 운전자가 위치한 영역을 추출하는 운전자영역 추출단계와; 상기 추출한 운전자영역에서 상호 평행한 두 사선을 검출하여, 그 사선이 안전벨트인지를 판별하는 안전벨트 판단단계와; 상기 안전벨트 판단단계에서 안전벨트인 것으로 판단되면 종료하고, 안전벨트가 아니거나 평행한 사선이 검출되지 않는 경우, 고지서를 발부하는 고지서 발부단계로 이루어진 것을 특징으로 하는 안전벨트 미착용 단속 방법.
- 제 3항에 있어서, 상기 운전자영역 추출단계는 검출된 차량의 번호를 이용하여 그 차종을 검사하고, 차종마다 번호판과 운전자의 이격거리를 저장해놓은 테이블에서 해당 차종에 대한 번호판과 운전자의 이격거리를 이용하여 운전자의 위치를 추출하는 것을 특징으로 하는 안전벨트 미착용 단속 방법.
- 제 3항에 있어서, 상기 운전자영역 추출단계는 얼굴의 윤곽, 코의 모양, 입의 모양, 눈과 눈썹의 모양등을 이용해서 얼굴 영역을 검출하는 모양을 기반으로 하는 방법 또는 모든 사람의 얼굴에서 눈의 홍채, 눈의 끝, 눈 자체, 코의 끝, 콧구멍, 입 등이 특징들이 갖는 기하학적인 관계가 항상 일정하다는 사실을 이용한 특징을 기반으로 하는 방법을 사용하여 운전자의 위치를 추출하는 것을 특징으로 하는 안전벨트 미착용 단속 방법.
- 제 3항에 있어서, 상기 안전벨트 판단단계는 상기 추출한 운전자 영역에서 모서리 강조 회선연산을 이용하여, 두개의 평행한 사선을 검출하는 단계와; 상기 사선이 검출되면 두 사선의 길이가 안전벨트의 길이에 적당한가를 판단하고, 사선간의 이격거리가 안전벨트의 폭과 동일한가, 사선의 양끝단이 운전자 영역 중앙으로부터 각각 좌우측에 위치하는 가를 판단하여 안전벨트 착용 유무를 판단하는 단계로 이루어진 것을 특징으로 하는 안전벨트 미착용 단속 방법.
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