KR102403018B1 - 레이더와 영상분석을 이용한 교통정보 수집 장치 - Google Patents

레이더와 영상분석을 이용한 교통정보 수집 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 레이더와 영상분석을 이용한 교통정보 수집 장치에 관한 것으로, 교차로의 신호등을 지지하는 지지대에 설치되며, 신호등의 교통 신호를 대기하는 차로를 향해 송신신호를 방사하고 측정 대상에 반사되어 돌아오는 무선신호를 수신하여 기 설정된 레이더 방사 폭을 갖는 측정범위 내의 측정 대상을 감지하는 레이더모듈과, 레이더모듈을 통해 감지된 측정 대상까지의 거리 값을 산출하고, 산출된 해당 측정 대상까지의 거리 값을 이용하여 해당 측정 대상의 속도 값을 측정하는 속도측정모듈과, 속도측정모듈로부터 측정된 해당 측정 대상의 속도 값이 기 설정된 기준 정지속도 값 이하일 경우, 산출된 해당 측정 대상까지의 거리 값과 레이더모듈의 위치 좌표 값을 이용하여 레이더모듈을 통해 감지된 해당 측정 대상의 위치 좌표 값을 추정하는 위치추정모듈과, 위치추정모듈로부터 추정된 해당 측정 대상의 위치 좌표 값과 레이더모듈이 갖는 레이더 방사각도를 이용하여 해당 측정 대상의 현재 위치를 판단하는 위치판단모듈과, 레이더모듈의 근처에 설치되며, 속도측정모듈로부터 측정된 해당 측정 대상의 속도 값이 기 설정된 기준 정지속도 값 이하일 경우, 기 설정된 레이더 방사 폭을 갖는 측정범위 내의 측정 대상에 대한 영상을 획득하는 영상획득모듈과, 영상획득모듈로부터 획득된 해당 측정 대상의 영상정보 및 위치판단모듈로부터 판단된 해당 측정 대상의 현재 위치정보와 함께 시간정보를 제공받아 이를 기반으로 기 설정된 영상인식 기술을 이용한 영상처리 및 분석을 통해 해당 측정 대상의 종류, 색상 및 모델을 인식하고, 해당 측정 대상의 영상 또는 이미지를 비롯하여 상기 인식된 해당 측정 대상의 종류, 색상 및 모델과 함께 해당 측정 대상의 현재 위치 및 시간정보를 기반으로 도로 상의 차선별로 각 측정 대상의 영상 또는 이미지를 비롯하여 각 측정 대상의 종류, 색상 및 모델과 함께 각 측정 대상의 현재 위치 및 시간정보를 별도의 저장모듈에 데이터베이스(DB)화하여 저장되도록 제어하는 영상처리 제어모듈을 포함함으로써, 레이더를 이용하여 도로 상에 운행 중인 차량의 정지 상태를 보다 정확하게 파악하고, 정지 상태인 차량의 영상을 획득하고 이를 영상처리 및 분석하여 다양한 교통정보 데이터를 수집할 수 있으며, 수집된 다양한 교통정보 데이터를 빅데이터(Big data)로 활용하여 교통 흐름에 맞는 교통 신호를 효과적으로 제어할 수 있다.

Description

레이더와 영상분석을 이용한 교통정보 수집 장치{APPARATUS FOR TRAFFIC INFORMATION COLLECTION USING RADAR AND IMAGE ANALYSIS}
본 발명은 도로 상에서 정차 중인 차량에 대한 교통정보 데이터를 효과적으로 수집할 수 있도록 한 레이더와 영상분석을 이용한 교통정보 수집 장치에 관한 것이다.
문명의 발달과 인구의 증가 및 산업 구조가 급속히 팽창하고 사회 구조가 나날이 복잡해져 가고 있는 현대 사회에서 교통 수요의 증가에 따라 급속히 늘어가는 차량 공급은 교통 혼잡을 가속화하고 있으며 상황은 더욱 심각해져가고 있다.
그러나, 한정된 도로 상황으로 인해 효율적인 교통 통제 시스템의 구축에 대한 필요성이 더욱 높아지고 있는 현실이다. 이에, 도로의 흐름을 원활하게 유지함은 물론 운전자에게 운행 정보를 제공함으로써 사고의 방지 및 교통 지연을 방지하기 위해 교통 신호 제어기(Local Controller, LC)를 설치하여 운영하고 있다.
이러한 교통 신호 제어기는 실시간 온라인 원격 통신을 통해 교통 관제 정보 센터와 연결되어 있으며, 현장의 교통정보 데이터를 차량 검지기를 이용하여 수집된 교통정보 데이터를 교통 관제 정보 센터로 전송하는 기능과 현장 교통 상황을 제어하는 역할과 임무를 수행한다. 교통 관제 정보 센터의 시각 보정 신호를 실시간으로 수신하는 것을 비롯하여 교통 흐름의 현장 운영 시간대별 데이터를 받아 이를 통한 교통 흐름에 맞는 신호 운영을 하는 실질적으로 현장 운영 교차로에서의 주요 기능과 역할을 전담하여 수행한다고 할 수 있다.
한편, 종래의 차량 검지기는 통상의 CCTV(Closed Circuit Television) 카메라 시스템을 이용하여 교통정보 데이터를 수집하게 되는 데, 예컨대, 폭우, 안개, 폭설 등 카메라 시야가 가려진 경우에는 차량의 영상 분석이 어려운 문제점이 있다.
국내 공개특허 제10-2005-0099436호(2005.10.13. 공개)
본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 레이더를 이용하여 도로 상에 운행 중인 차량의 정지 상태를 보다 정확하게 파악하고, 정지 상태인 차량의 영상을 획득하고 이를 영상처리 및 분석하여 다양한 교통정보 데이터를 수집할 수 있도록 한 레이더와 영상분석을 이용한 교통정보 수집 장치를 제공하는데 있다.
전술한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일 측면은, 교차로의 신호등을 지지하는 지지대에 설치되며, 상기 신호등의 교통 신호를 대기하는 차로를 향해 송신신호를 방사하고 측정 대상에 반사되어 돌아오는 무선신호를 수신하여 기 설정된 레이더 방사 폭을 갖는 측정범위 내의 측정 대상을 감지하는 레이더모듈; 상기 레이더모듈을 통해 감지된 측정 대상까지의 거리 값을 산출하고, 상기 산출된 해당 측정 대상까지의 거리 값을 이용하여 해당 측정 대상의 속도 값을 측정하는 속도측정모듈; 상기 속도측정모듈로부터 측정된 해당 측정 대상의 속도 값이 기 설정된 기준 정지속도 값 이하일 경우, 상기 산출된 해당 측정 대상까지의 거리 값과 상기 레이더모듈의 위치 좌표 값을 이용하여 상기 레이더모듈을 통해 감지된 해당 측정 대상의 위치 좌표 값을 추정하는 위치추정모듈; 상기 위치추정모듈로부터 추정된 해당 측정 대상의 위치 좌표 값과 상기 레이더모듈이 갖는 레이더 방사각도를 이용하여 해당 측정 대상의 현재 위치를 판단하는 위치판단모듈; 상기 레이더모듈의 근처에 설치되며, 상기 속도측정모듈로부터 측정된 해당 측정 대상의 속도 값이 기 설정된 기준 정지속도 값 이하일 경우, 상기 기 설정된 레이더 방사 폭을 갖는 측정범위 내의 측정 대상에 대한 영상을 획득하는 영상획득모듈; 및 상기 영상획득모듈로부터 획득된 해당 측정 대상의 영상정보 및 상기 위치판단모듈로부터 판단된 해당 측정 대상의 현재 위치정보와 함께 시간정보를 제공받아 이를 기반으로 기 설정된 영상인식 기술을 이용한 영상처리 및 분석을 통해 해당 측정 대상의 종류, 색상 및 모델을 인식하고, 해당 측정 대상의 영상 또는 이미지를 비롯하여 상기 인식된 해당 측정 대상의 종류, 색상 및 모델과 함께 해당 측정 대상의 현재 위치 및 시간정보를 기반으로 도로 상의 차선별로 각 측정 대상의 영상 또는 이미지를 비롯하여 각 측정 대상의 종류, 색상 및 모델과 함께 각 측정 대상의 현재 위치 및 시간정보를 별도의 저장모듈에 데이터베이스(DB)화하여 저장되도록 제어하는 영상처리 제어모듈을 포함하는 레이더와 영상분석을 이용한 교통정보 수집 장치를 제공하는 것이다.
여기서, 상기 레이더모듈로부터 측정된 원시 데이터를 제공받아 해당 측정 대상에 대한 신호를 제외한 모든 클러터(clutter) 신호들을 제거하는 클러터 제거모듈이 더 포함됨이 바람직하다.
바람직하게, 상기 클러터 제거모듈은, 칼만 필터(Kalman filter) 알고리즘을 적용하여 해당 측정 대상에 대한 신호를 제외한 모든 클러터(clutter) 신호들을 제거할 수 있다.
바람직하게, 상기 레이더모듈은, 근거리에서 초광대역 임펄스 신호를 조사하고 반사되는 무선신호를 측정하는 IR-UWB(Impulse-Radio Ultra WideBand) 기술을 사용할 수 있다.
바람직하게, 상기 레이더모듈은, 상기 기 설정된 레이더 방사 폭을 갖는 측정범위 내의 측정 대상에 대하여 초광대역(Ultra WideBand, UWB) 레이더 펄스(Radar Pulse)를 갖는 제1 신호를 송신하는 레이더 송신부; 및 상기 기 설정된 레이더 방사 폭을 갖는 측정범위 내의 측정 대상으로부터 반사되고, 상기 제1 신호와 관련된 제2 신호를 수신하는 레이더 수신부를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 영상처리 제어모듈에서 적용된 영상인식 기술은, 미리 학습한 지식 정보를 바탕으로 영상을 통해 측정 대상의 종류, 색상 및 모델을 비롯하여 크기, 진행 방향 및 위치의 3차원적 공간정보를 실시간으로 알아내는 딥러닝(Deep Learning) 기술로 이루어질 수 있다.
바람직하게, 상기 영상처리 제어모듈의 제어에 따라 상기 저장모듈에 저장된 도로 상의 차선별 각 측정 대상의 영상 또는 이미지를 비롯하여 각 측정 대상의 종류, 색상 및 모델과 함께 각 측정 대상의 현재 위치 및 시간정보를 통신망을 통해 외부의 사용자 단말 또는 관리서버로 유선 또는 무선 전송하는 통신모듈이 더 포함될 수 있다.
바람직하게, 상기 사용자 단말은, 미리 설치된 도로 관리관련 어플리케이션을 통해 상기 통신모듈로부터 전송된 도로 상의 차선별 각 측정 대상의 영상 또는 이미지를 비롯하여 각 측정 대상의 종류, 색상 및 모델과 함께 각 측정 대상의 현재 위치 및 시간정보를 제공받아 이를 기반으로 해당 사용자가 도로 상의 차선별 각 측정 대상의 영상 또는 이미지를 비롯하여 각 측정 대상의 종류, 색상 및 모델과 함께 각 측정 대상의 현재 위치 및 시간을 시각적 또는 청각적으로 확인할 수 있도록 디스플레이 화면에 표시하거나 음성 출력할 수 있다.
바람직하게, 상기 관리서버는, 상기 통신모듈로부터 전송된 도로 상의 차선별 각 측정 대상의 영상 또는 이미지를 비롯하여 각 측정 대상의 종류, 색상 및 모델과 함께 각 측정 대상의 현재 위치 및 시간정보를 제공받아 이를 기반으로 도로 상의 차선별로 각 측정 대상의 영상 또는 이미지를 비롯하여 각 측정 대상의 종류, 색상 및 모델과 함께 각 측정 대상의 현재 위치 및 시간정보를 별도의 교통정보 DB에 시간별/일별/요일별/주별/월별/분기별/년별로 데이터베이스(DB)화하여 저장되도록 서비스를 제공할 수 있다.
바람직하게, 상기 관리서버는, 적어도 하나의 클라이언트 단말의 요청에 응답해서 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공할 수 있다.
바람직하게, 상기 각 클라이언트 단말은, 상기 관리서버의 클라이언트 회원 로그인 클라우드 웹서비스를 이용하여, 상기 관리서버의 교통정보 DB에 저장된 도로 상의 차선별 각 측정 대상의 영상 또는 이미지를 비롯하여 각 측정 대상의 종류, 색상 및 모델과 함께 각 측정 대상의 현재 위치 및 시간정보 데이터를 실시간으로 검색 및 디스플레이 화면에 표시할 수 있다.
바람직하게, 상기 관리서버는, 도로 상의 차선별 각 측정 대상의 영상 또는 이미지를 비롯하여 각 측정 대상의 종류, 색상 및 모델과 함께 각 측정 대상의 현재 위치 및 시간정보 데이터를 상기 교통정보 DB에 저장할 경우, 대칭 또는 비대칭 암호화 방식을 이용하여 도로 상의 차선별 각 측정 대상의 영상 또는 이미지를 비롯하여 각 측정 대상의 종류, 색상 및 모델과 함께 각 측정 대상의 현재 위치 및 시간정보 데이터를 암호화하여 저장함과 아울러 상기 암호화된 도로 상의 차선별 각 측정 대상의 영상 또는 이미지를 비롯하여 각 측정 대상의 종류, 색상 및 모델과 함께 각 측정 대상의 현재 위치 및 시간정보 데이터를 복호화할 수 있는 복호화 키가 상기 각 클라이언트 단말로 전송되도록 서비스를 제공할 수 있다.
바람직하게, 상기 각 클라이언트 단말은, 해당 클라이언트 회원 로그인 정보와 함께 상기 관리서버로부터 전송된 복호화 키를 이용하여 상기 관리서버의 교통정보 DB에 암호화되어 저장된 도로 상의 차선별 각 측정 대상의 영상 또는 이미지를 비롯하여 각 측정 대상의 종류, 색상 및 모델과 함께 각 측정 대상의 현재 위치 및 시간정보 데이터를 복호화하고 이를 실시간으로 검색 및 디스플레이 화면에 표시할 수 있다.
바람직하게, 상기 영상처리 제어모듈은, 해당 측정 대상의 종류 인식 시 해당 측정 대상의 관계를 분석하여 해당 측정 대상의 이동경로 추정 및 머문 시간을 계산함과 아울러 해당 측정 대상의 이동 패턴과 공간별 특성을 반영하여 온톨로지 기반의 상황인지 모델링을 통해 상황을 추론할 수 있다.
바람직하게, 상기 영상처리 제어모듈은, 상기 계산된 해당 측정 대상의 이동경로 추정 및 머문 시간과 함께 해당 측정 대상의 이동 패턴과 공간별 특성을 반영하여 온톨로지 기반의 상황인지 모델링을 통해 추론된 상황정보를 별도의 통신모듈을 통해 외부의 사용자 단말 또는 관리서버에 유선 또는 무선 전송할 수 있다.
바람직하게, 상기 위치판단모듈은, 상기 위치추정모듈로부터 추정된 해당 측정 대상의 위치 좌표 값을 이용하여 해당 측정 대상의 차선을 식별 및 판단할 수 있다.
바람직하게, 상기 측정 대상은, 도로 상의 교통수단인 차량으로 이루어질 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같은 본 발명의 레이더와 영상분석을 이용한 교통정보 수집 장치에 따르면, 레이더를 이용하여 도로 상에 운행 중인 차량의 정지 상태를 보다 정확하게 파악하고, 정지 상태인 차량의 영상을 획득하고 이를 영상처리 및 분석하여 다양한 교통정보 데이터를 수집할 수 있으며, 수집된 다양한 교통정보 데이터를 빅데이터(Big data)로 활용하여 교통 흐름에 맞는 교통 신호를 효과적으로 제어할 수 있는 이점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 레이더와 영상분석을 이용한 교통정보 수집 장치를 설명하기 위한 전체적인 구성 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 레이더와 영상분석을 이용한 교통정보 수집 장치를 설명하기 위한 전체적인 블록 구성도이다.
전술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 후술되며, 이에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 상세한 설명을 생략한다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
이하, 첨부 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다. 그러나, 다음에 예시하는 본 발명의 실시예는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 다음에 상술하는 실시예에 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 실시예는 당업계에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위하여 제공되어지는 것이다.
첨부된 블록도의 각 블록과 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들(실행 엔진)에 의해 수행될 수도 있으며, 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다.
그리고, 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 및 흐름도의 각 단계에서 설명되는 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능들을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있으며, 몇 가지 대체 실시 예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하며, 또한 그 블록들 또는 단계들이 필요에 따라 해당하는 기능의 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 레이더와 영상분석을 이용한 교통정보 수집 장치를 설명하기 위한 전체적인 구성 개념도이며, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 레이더와 영상분석을 이용한 교통정보 수집 장치를 설명하기 위한 전체적인 블록 구성도이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 레이더와 영상분석을 이용한 교통정보 수집 장치는, 크게 레이더모듈(100), 속도측정모듈(200), 위치추정모듈(300), 위치판단모듈(400), 영상획득모듈(500), 영상처리 제어모듈(600), 및 전원공급모듈(700) 등을 포함하여 구성되어 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 레이더와 영상분석을 이용한 교통정보 수집 장치는 추가적으로 클러터 제거모듈(800), 통신모듈(900), 사용자 단말(20), 및/또는 관리서버(30) 등을 더 포함할 수도 있다. 한편, 도 1 및 도 2에 도시된 구성요소들이 필수적인 것은 아니어서, 본 발명의 일 실시예에 따른 레이더와 영상분석을 이용한 교통정보 수집 장치는 그보다 많은 구성요소들을 갖거나 그보다 적은 구성요소들을 가질 수도 있다.
이하, 본 발명의 일 실시예에 따른 레이더와 영상분석을 이용한 교통정보 수집 장치의 구성요소들에 대해 구체적으로 살펴보면 다음과 같다.
레이더모듈(100)은 교차로의 신호등(1)을 지지하는 지지대(2)에 설치되어 있으며, 신호등(1)의 교통 신호를 대기하는 차로를 향해 송신신호를 방사하고 측정 대상(3)에 반사되어 돌아오는 무선신호를 수신하여 기 설정된 레이더 방사 폭을 갖는 측정범위(A) 내의 측정 대상(3)을 감지하는 기능을 수행한다.
또한, 레이더모듈(100)은 근거리에서 초광대역 임펄스 신호를 조사하고 반사되는 무선신호를 측정하는 IR-UWB(Impulse-Radio Ultra WideBand) 기술을 사용할 수 있다.
이러한 레이더모듈(100)은 상기 기 설정된 레이더 방사 폭을 갖는 측정범위(A) 내의 측정 대상(3)에 대하여 초광대역(Ultra WideBand, UWB) 레이더 펄스(Radar Pulse)를 갖는 제1 신호를 송신하는 레이더 송신부(110)와, 상기 기 설정된 레이더 방사 폭을 갖는 측정범위(A) 내의 측정 대상(3)으로부터 반사되고, 상기 제1 신호와 관련된 제2 신호를 수신하는 레이더 수신부(120)를 포함할 수 있다.
한편, 측정 대상(3)은 도로 상의 교통수단인 차량(예컨대, 이륜차, 승용차, 승합차, 트럭 등)으로 이루어짐이 바람직하다.
속도측정모듈(200)은 레이더모듈(100)을 통해 감지된 측정 대상(3)까지의 거리 값을 산출하고, 상기 산출된 해당 측정 대상(3)까지의 거리 값을 이용하여 해당 측정 대상(3)의 속도 값을 측정하는 기능을 수행한다.
위치추정모듈(300)은 속도측정모듈(200)로부터 측정된 해당 측정 대상(3)의 속도 값이 기 설정된 기준 정지속도 값(바람직하게, 약 5km/h 정도) 이하일 경우, 상기 산출된 해당 측정 대상(3)까지의 거리 값과 기 설정된 레이더모듈(100)의 위치 좌표 값을 이용하여 레이더모듈(100)을 통해 감지된 해당 측정 대상(3)의 위치 좌표 값을 추정하는 기능을 수행한다.
위치판단모듈(400)은 위치추정모듈(300)로부터 추정된 해당 측정 대상(3)의 위치 좌표 값과 기 설정된 레이더모듈(100)이 갖는 레이더 방사각도를 이용하여 해당 측정 대상(3)의 현재 위치를 판단하는 기능을 수행한다.
또한, 위치판단모듈(400)은 위치추정모듈(300)로부터 추정된 해당 측정 대상(3)의 위치 좌표 값을 이용하여 해당 측정 대상(3)의 차선을 식별 및 판단할 수 있다.
영상획득모듈(500)은 레이더모듈(100)의 근처(예컨대, 지지대(2) 등)에 설치되어 있으며, 속도측정모듈(200)로부터 측정된 해당 측정 대상(3)의 속도 값이 기 설정된 기준 정지속도 값 이하일 경우, 카메라(510)를 이용하여 상기 기 설정된 레이더 방사 폭을 갖는 측정범위(A) 내의 측정 대상(3)에 대한 영상을 획득하는 기능을 수행한다.
또한, 영상획득모듈(500)의 카메라(510)는 특정 위치에서의 차선, 도로 형태, 도로 넓이, 도로 길이, 주변 구조물 특징 및 주변 환경을 나타내는 특정 도로 형태에 대한 일정한 도로 이미지를 획득한다.
이때, 카메라(510)로부터 획득되는 도로 이미지는 도로의 라인(lane), 기준선을 기준으로 원거리, 근거리, 차선 등의 도로 형태에 따라 기 설정된 관심영역(Region of Interest, ROI) 등을 포함할 수 있다.
이러한 영상획득모듈(500)의 카메라(510)는 어두운 곳에서도 촬영이 가능한 적외선(IR) 카메라 또는 고체촬상소자(Charge Coupled Device, CCD) 카메라 등을 포함하여 이루어짐이 바람직하지만, 이에 국한하지 않으며, 통상의 PC 카메라의 일종으로 현재 가장 일반적으로 사용되고 있는 USB(Universal Serial Bus) 카메라, 연속적인 동영상을 촬영할 수 있는 통상의 비디오 카메라(Video Camera), 특정 장소의 영상을 촬영할 수 있는 카메라 또는 장치(예컨대, IP 카메라, CCTV 카메라 등)라면 어느 것이든 가능하다.
이때, 상기 고체촬상소자(CCD) 카메라는 광학부와 고체촬상소자(CCD)와 이를 구동하는 구동부로 구성되며, 상기 광학부를 통해 상기 고체촬상소자(CCD)에 입력된 비트맵 데이터를 획득한다. 상기 비트맵 데이터는 정지 영상의 이미지 데이터와 동영상 데이터를 모두 포함할 수 있다.
그리고, 상기 USB 카메라는 기본적으로 카메라와, 인터페이스부와, USB 호스트 등으로 구성되어 있으며, 상기 카메라와 인터페이스부의 사이에는 복수개의 앤드포인트(Endpoint)들이 구성되며, 그들 중 하나는 스냅 샷 전용 앤드포인트로 사용되고 다른 하나는 화상 전용 앤드포인트로 사용된다.
상기 USB 카메라는 입력 화상을 디지탈 데이터로 처리하여 상기 인터페이스부로 출력되고, 상기 인터페이스부는 앤드포인트를 통해 입력되는 디지탈 데이터를 USB 표준 사양에 맞게 변환시켜 상기 USB 호스트로 전송하며, 상기 USB 호스트는 전달된 디지탈 데이터를 자신의 모니터에 디스플레이 하거나 화상 통신을 위해 상대방 USB 호스트로 전송하는 기능을 한다.
한편, 도면에 도시되진 않았지만, 영상획득모듈(500)에는 통상적으로 실화상 센서 즉, 이미지 센서(Image Sensor)와, 이미지 신호처리기(Image Signal Processor, ISP)와, 백 엔드 칩(Back_End Chip) 등을 포함한다.
상기 이미지 센서는 렌즈로부터 입사된 빛에 의해 형성되는 촬상 신호를 가공되지 않은 Bayer RGB 포맷 데이터로 출력한다. 상기 이미지 신호처리기(ISP)는 상기 Bayer RGB 포맷 데이터를 RGB 포맷 데이터로 변환하고, 이를 디스플레이 장치의 화면 출력에서 요구되는 YUV 포맷 데이터로 변환하여 출력한다.
상기 백 엔드 칩은 상기 이미지 신호처리기(ISP)로부터 출력된 YUV 포맷 데이터를 처리하여 디스플레이 장치의 화면을 통해 촬영된 이미지를 출력하는 것을 포함하는 카메라 모듈 제어를 담당하는 것으로, 이러한 백 엔드 칩으로는 모바일 스위칭 모뎀(Mobile Switching Modem, MSM) 또는 디지털 신호 처리기(Digital Signal Processor, DSP)가 이용될 수 있다.
즉, 영상획득모듈(500)을 이용하여 촬영을 하면, 렌즈로부터 입사된 빛에 의해 형성되는 촬상 신호에 따라 상기 이미지 센서가 가공되지 않은 Bayer RGB 포맷 데이터를 IIC(Inter Integrated Circuit) 방식의 통신을 이용하여 출력하고, 이를 수신한 이미지 신호처리기(ISP)는 이를 실제의 RGB 포맷 데이터로 변환하고, 이 RGB 포맷 데이터를 디스플레이 화면 출력에서 요구되는 즉, 이미지 처리를 위한 백 엔드 칩에서 요구되는 YUV 포맷 데이터로 변환하여 IIC(Inter Integrated Circuit) 방식의 통신을 이용하여 출력한다. 그러면, 상기 백 엔드 칩은 수신된 YUV 포맷 데이터를 처리하여 디스플레이 장치의 화면을 통해 촬영된 이미지를 출력한다.
영상처리 제어모듈(600)은 본 발명의 일 실시예에 따른 레이더와 영상분석을 이용한 교통정보 수집 장치의 전반적인 제어를 담당하는 바, 특히 영상획득모듈(500)로부터 획득된 해당 측정 대상(3)의 영상정보 및 위치판단모듈(400)로부터 판단된 해당 측정 대상(3)의 현재 위치정보와 함께 시간정보를 제공받아 이를 기반으로 기 설정된 영상인식 기술을 이용한 영상처리 및 분석을 통해 해당 측정 대상(3)의 종류, 색상 및 모델을 인식하고, 해당 측정 대상(3)의 영상 및/또는 이미지를 비롯하여 상기 인식된 해당 측정 대상(3)의 종류, 색상 및 모델과 함께 해당 측정 대상(3)의 현재 위치 및 시간정보를 기반으로 도로 상의 차선별로 각 측정 대상(3)의 영상 및/또는 이미지를 비롯하여 각 측정 대상(3)의 종류, 색상 및 모델과 함께 각 측정 대상(3)의 현재 위치 및 시간정보를 별도의 저장모듈(미도시)에 데이터베이스(DB)화하여 저장되도록 제어하는 기능을 수행한다.
여기서, 상기 저장모듈은 예컨대, 플래시 메모리 타입(Flash Memory type), 하드디스크 타입(Hard Disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(Multimedia Card Micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(Random Access Memory, RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory, ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.
그리고, 영상처리 제어모듈(600)에서 적용된 영상인식 기술은 예컨대, 미리 학습한 지식 정보를 바탕으로 영상을 통해 측정 대상의 종류, 색상 및 모델을 비롯하여 크기, 진행 방향 및 위치의 3차원적 공간정보를 실시간으로 알아내는 딥러닝(Deep Learning) 기술로 이루어질 수 있다.
또한, 영상처리 제어모듈(600)은 해당 측정 대상(3)의 종류 인식 시 해당 측정 대상(3)의 관계를 분석하여 해당 측정 대상(3)의 이동경로 추정 및 머문 시간을 계산함과 아울러 해당 측정 대상(3)의 이동 패턴과 공간별 특성을 반영하여 온톨로지 기반의 상황인지 모델링을 통해 상황을 추론할 수 있다.
또한, 영상처리 제어모듈(600)은 상기 계산된 해당 측정 대상(3)의 이동경로 추정 및 머문 시간과 함께 해당 측정 대상(3)의 이동 패턴과 공간별 특성을 반영하여 온톨로지 기반의 상황인지 모델링을 통해 추론된 상황정보를 별도의 통신모듈(900)을 통해 외부의 사용자 단말(20) 및/또는 관리서버(30)에 유선 및/또는 무선 전송하는 기능을 수행할 수 있다.
그리고, 전원공급모듈(700)은 전술한 각 모듈들 즉, 레이더모듈(100), 속도측정모듈(200), 위치추정모듈(300), 위치판단모듈(400), 영상획득모듈(500), 영상처리 제어모듈(600), 클러터 제거모듈(800), 및/또는 통신모듈(900) 등의 동작에 필요한 전원을 공급하는 기능을 수행하는 바, 계속적인 전원 공급을 위해 상용 교류(AC) 전원(예컨대, AC 220V 또는 380V 등)을 직류(DC) 및/또는 교류(AC) 전원으로 변환되도록 구현함이 바람직하지만, 이에 국한하지 않으며, 통상의 태양열 또는 지열 등을 이용한 전원 공급 장치 등을 포함하여 구현할 수도 있다.
또한, 전원공급모듈(700)에는 외부의 전원 충격으로부터 부품을 보호하고 일정한 전압을 출력하는 기능을 수행하는 전원 관리부(미도시)를 포함할 수 있다. 상기 전원 관리부는 ESD(Electro Static Damage) 보호기, 전원 감지기, 정류기 및 전원 차단기 등을 포함하여 이루어질 수 있다.
여기서, 상기 ESD 보호기는 정전기 또는 급격한 전원 충격으로부터 전장 부품을 보호하도록 구성한다. 상기 전원 감지기는 허용 전압 범위 외의 전압이 유입될 경우 상기 전원 차단기에 차단신호를 보내고, 허용 전압 범위 내에서 전압 변화에 따라 승압 또는 강압 신호를 상기 정류기에 전달하도록 구성한다. 상기 정류기는 입력 전압의 변동을 최소하여 일정한 전압이 공급되도록 상기 전원 감지기의 신호에 따라 승압 또는 강압의 정류 동작을 수행하도록 구성한다. 상기 전원 차단기는 상기 전원 감지기로부터 전달되는 차단 신호에 따라 배터리로부터 공급되는 전원을 차단하도록 구성한다.
추가적으로, 클러터 제거모듈(800)은 레이더모듈(100)로부터 측정된 원시 데이터를 제공받아 해당 측정 대상(3)에 대한 신호를 제외한 모든 클러터(clutter) 신호들을 제거하는 기능을 수행한다.
이러한 클러터 제거모듈(800)은 예컨대, 칼만 필터(Kalman filter) 알고리즘을 적용하여 해당 측정 대상(3)에 대한 신호를 제외한 모든 클러터(clutter) 신호들을 제거할 수 있다.
그리고, 통신모듈(900)은 영상처리 제어모듈(600)의 제어에 따라 상기 저장모듈에 저장된 도로 상의 차선별 각 측정 대상(3)의 영상 및/또는 이미지를 비롯하여 각 측정 대상(3)의 종류, 색상 및 모델과 함께 각 측정 대상(3)의 현재 위치 및 시간정보를 통신망(10)을 통해 외부의 사용자 단말(20) 및/또는 관리서버(30)로 유선 및/또는 무선 전송하는 기능을 수행한다.
이때, 통신망(10)은 대용량, 장거리 음성 및 데이터 서비스가 가능한 대형 통신망의 고속 기간 망인 통신망이며, 인터넷(Internet) 또는 고속의 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 와이파이(WiFi), 와이기그(WiGig), 와이브로(Wireless Broadband Internet, Wibro), 와이맥스(World Interoperability for Microwave Access, Wimax) 등을 포함하는 차세대 무선 통신망일 수 있다.
상기 인터넷은 TCP/IP 프로토콜 및 그 상위계층에 존재하는 여러 서비스, 즉 HTTP(Hyper Text Transfer Protocol), Telnet, FTP(File Transfer Protocol), DNS(Domain Name System), SMTP(Simple Mail Transfer Protocol), SNMP(Simple Network Management Protocol), NFS(Network File Service), NIS(Network Information Service) 등을 제공하는 전 세계적인 개방형 컴퓨터 네트워크 구조를 의미하며, 통신모듈(900)이 사용자 단말(20) 및/또는 관리서버(30)에 접속될 수 있게 하는 환경을 제공한다. 한편, 상기 인터넷은 유선 또는 무선 인터넷일 수도 있고, 이외에도 유선 공중망, 무선 이동 통신망, 또는 휴대 인터넷 등과 통합된 코어망일 수도 있다.
만약, 통신망(10)이 이동 통신망일 경우 동기식 이동 통신망일 수도 있고, 비동기식 이동 통신망일 수도 있다. 상기 비동기식 이동 통신망의 실시 예로서, WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access) 방식의 통신망을 들 수 있다. 이 경우 도면에 도시되진 않았지만, 상기 이동 통신망은 예컨대, RNC(Radio Network Controller) 등을 포함할 수 있다. 한편, 상기 WCDMA망을 일 예로 들었지만, 셀룰러(cellular) 기반의 3G망, LTE망, 4G망, 5G망 등 차세대 통신망, 그 밖의 IP를 기반으로 한 IP 망일 수 있다. 이러한 통신망(10)은 통신모듈(900)과 사용자 단말(20) 및/또는 관리서버(30)의 신호 및 데이터를 상호 전달하는 역할을 수행한다.
그리고, 사용자 단말(20)(예컨대, 관리자 단말 또는 클라이언트 단말)은 미리 설치된 도로 관리관련 어플리케이션을 통해 통신모듈(900)로부터 전송된 도로 상의 차선별 각 측정 대상(3)의 영상 및/또는 이미지를 비롯하여 각 측정 대상(3)의 종류, 색상 및 모델과 함께 각 측정 대상(3)의 현재 위치 및 시간정보를 제공받아 이를 기반으로 해당 사용자가 도로 상의 차선별 각 측정 대상(3)의 영상 및/또는 이미지를 비롯하여 각 측정 대상(3)의 종류, 색상 및 모델과 함께 각 측정 대상(3)의 현재 위치 및 시간을 시각적 또는 청각적으로 확인할 수 있도록 디스플레이 화면에 표시하거나 음성 출력하는 기능을 수행한다.
또한, 사용자 단말(20)(예컨대, 관리자 단말 또는 클라이언트 단말)은 관리서버(30)의 클라이언트 회원 로그인 클라우드 웹서비스를 이용하여, 관리서버(30)의 교통정보 DB(미도시)에 저장된 도로 상의 차선별 각 측정 대상(3)의 영상 및/또는 이미지를 비롯하여 각 측정 대상(3)의 종류, 색상 및 모델과 함께 각 측정 대상(3)의 현재 위치 및 시간정보 데이터를 실시간으로 검색 및 디스플레이 화면에 표시하는 기능을 수행할 수 있다.
또한, 사용자 단말(20)(예컨대, 관리자 단말 또는 클라이언트 단말)은 해당 클라이언트 회원 로그인 정보와 함께 관리서버(30)로부터 전송된 복호화 키를 이용하여 관리서버(30)의 교통정보 DB(미도시)에 암호화되어 저장된 도로 상의 차선별 각 측정 대상(3)의 영상 및/또는 이미지를 비롯하여 각 측정 대상(3)의 종류, 색상 및 모델과 함께 각 측정 대상(3)의 현재 위치 및 시간정보 데이터를 복호화하고 이를 실시간으로 검색 및 디스플레이 화면에 표시하는 기능을 수행할 수 있다.
한편, 전술한 사용자 단말(20)(예컨대, 관리자 단말 또는 클라이언트 단말)은 무선 인터넷 또는 휴대 인터넷을 통하여 통신하는 다양한 이동 단말을 포함하고, 이외에도 팜(Palm) PC, 스마트폰(Smart phone), 모바일 게임기(Mobile play-station), 통신 기능이 있는 DMB(Digital Multimedia Broadcasting)폰, 태블릿 PC, 아이패드(iPad) 등 통신모듈(900), 및/또는 관리서버(30) 등에 접속하기 위한 사용자 인터페이스를 갖는 모든 유무선 가전/통신 장치를 포괄적으로 의미할 수 있다.
특히, 사용자 단말(20)이 통상의 스마트폰으로 구현될 경우, 상기 스마트폰은 일반 핸드폰(일명 피처폰(feature phone))과는 달리 사용자가 원하는 다양한 어플리케이션(Application) 프로그램을 다운로드받아 자유롭게 사용하고 삭제가 가능한 오픈 운영체제를 기반으로 한 폰(Phone)으로서, 일반적으로 사용되는 음성/영상통화, 인터넷 데이터통신 등의 기능뿐만 아니라, 모바일 오피스 기능을 갖춘 모든 모바일 폰 또는 음성통화 기능이 없으나 인터넷 접속 가능한 모든 인터넷폰 또는 테블릿(Tablet) PC를 포함하는 통신기기로 이해함이 바람직하다.
이러한 상기 스마트폰은 다양한 개방형 운영체계를 탑재한 스마트폰으로 구현될 수 있으며, 상기 개방형 운영체계로는 예컨대, 노키아(NOKIA)사의 심비안, 림스(RIMS)사의 블랙베리, 애플(Apple)사의 아이폰, 마이크로소프트사(MS)의 윈도즈 모바일, 구글(Google)사의 안드로이드, 삼성전자의 바다 등으로 이루어질 수 있다.
이와 같이 상기 스마트폰은 개방형 운영체계를 사용하므로 폐쇄적인 운영체계를 가진 휴대폰과 달리 사용자가 임의로 다양한 어플리케이션 프로그램을 설치하고 관리할 수 있다.
그리고, 관리서버(30)는 통신모듈(900)로부터 전송된 도로 상의 차선별 각 측정 대상(3)의 영상 및/또는 이미지를 비롯하여 각 측정 대상(3)의 종류, 색상 및 모델과 함께 각 측정 대상(3)의 현재 위치 및 시간정보를 제공받아 이를 기반으로 도로 상의 차선별로 각 측정 대상(3)의 영상 및/또는 이미지를 비롯하여 각 측정 대상(3)의 종류, 색상 및 모델과 함께 각 측정 대상(3)의 현재 위치 및 시간정보를 별도의 교통정보 DB(미도시)에 시간별 및/또는 일별 및/또는 요일별 및/또는 주별 및/또는 월별 및/또는 분기별 및/또는 년별로 데이터베이스(DB)화하여 저장되도록 서비스를 제공하는 기능을 수행할 수 있다.
또한, 관리서버(30)는 도로 상의 차선별 각 측정 대상(3)의 영상 및/또는 이미지를 비롯하여 각 측정 대상(3)의 종류, 색상 및 모델과 함께 각 측정 대상(3)의 현재 위치 및 시간정보 데이터를 상기 교통정보 DB에 저장할 경우, 대칭 또는 비대칭 암호화 방식을 이용하여 도로 상의 차선별 각 측정 대상(3)의 영상 및/또는 이미지를 비롯하여 각 측정 대상(3)의 종류, 색상 및 모델과 함께 각 측정 대상(3)의 현재 위치 및 시간정보 데이터를 암호화하여 저장함과 아울러 상기 암호화된 도로 상의 차선별 각 측정 대상(3)의 영상 및/또는 이미지를 비롯하여 각 측정 대상(3)의 종류, 색상 및 모델과 함께 각 측정 대상(3)의 현재 위치 및 시간정보 데이터를 복호화할 수 있는 복호화 키가 사용자 단말(20)로 전송되도록 서비스를 제공하는 기능을 수행할 수 있다.
또한, 관리서버(30)는 적어도 하나의 사용자 단말(20)(예컨대, 클라이언트 단말)의 요청에 응답해서 클라우드 컴퓨팅 서비스(Cloud Computing Service)를 제공하는 기능을 수행할 수 있다.
즉, 관리서버(30)는 네트워크상에서 관리자가 소지한 복수의 사용자 단말(20)과 통신망(10)을 통해 연결되어 복수의 사용자 단말(20)에게 시스템 자원(이는 OS, CPU, 메모리, 저장장치 등을 포함하는 개념이다)을 제공하는 물리적 장비로, 클라우드 서비스 환경에서는 복수의 서버가 네트워크상에서 복수의 사용자 단말(20)과 연결되어 있으며, 이때 관리서버(30)는 다수의 서버들을 포함하는 개념으로 도시된 것이며, 예컨대, 가상화 기술을 통해 생성된 가상 공간상의 게스트 머신을 통해 복수의 사용자 단말(20)이 시스템 자원을 사용할 수 있도록 분배하게 된다. 이러한 사항들은 공지의 일반적인 개념들로 이해될 수 있다.
이때, 상기 클라우드(Cloud) 서비스 환경이란, 인터넷 기반(클라우드)의 컴퓨팅(Computing) 기술을 의미한다. 이러한 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)은 컴퓨터 네트워크 구성도에서 인터넷을 구름으로 표현하는 것으로, 숨겨진 복잡한 인프라(Infra) 구조를 가지며 IT 관련된 기능들이 서비스 형태로 제공되는 컴퓨팅 스타일을 갖는다. 사용자들은 인터넷을 이용하여 클라우드 컴퓨팅으로부터 제공되는 서비스를 이용할 수 있다.
또한, 상기 클라우드 컴퓨팅이란 가상화 컴퓨팅, 유틸리티 컴퓨팅, 주문형 서비스(on-demand) 컴퓨팅 등과 같이 다양한 컴퓨팅 개념과 통신 기술이 혼합되어 적용된 것으로, 통상적으로 다수의 컴퓨터들로 구성되는 복수의 데이터센터를 가상화 기술로 통합하여 하나의 가상 컴퓨터 또는 서비스를 구현하고, 사용자가 이에 접속하여 각종 소프트웨어, 보안 솔루션 및 컴퓨팅 능력 등을 주문형 서비스(on-demand) 방식으로 제공하는 기술을 의미한다.
즉, 상기 클라우드 컴퓨팅이란 '인터넷을 통한 IT자원의 온디맨드 아웃소싱 서비스'로서, 개인용 컴퓨터나 기업의 서버에 개별적으로 저장하던 프로그램이나 문서를 인터넷 기반의 가상 서버(Server) 또는 스토리지(Storage)에 저장하고, 개인용 컴퓨터를 비롯한 다양한 단말을 이용하여 웹브라우저 등의 클라우드 어플리케이션(Application)을 구동함으로써, 사용자가 원하는 작업을 수행할 수 있도록 하는 방식이다.
이때, 사용자들은 클라우드 어플리케이션, 스토리지, OS 및 보안 등의 컴퓨팅 자원을 원하는 시점에 원하는 만큼만 골라서 사용할 수 있고, 사용량에 기반하여 대가를 지불하면 된다.
즉, 관리서버(30)는 사용자 단말(20)에 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하는 서버로서, 사용자 단말(20)이 요청하는 컴퓨팅 자원을 통신망(10)을 통해 제공해준다. 관리서버(30)는 사용자 단말(20)이 요청하는 디바이스(Device)를 이용하도록 하기 위한 컴퓨팅 서비스를 제공할 수 있다.
이러한 관리서버(30)에는 예컨대, 애플리케이션 프로그램 파일, 게임 프로그램 파일, 텍스트 데이터 파일, 문서 파일, 그림 파일, 음악 파일, 동영상 파일 및 바코드 파일 등과 같은 대용량 데이터를 제공하는 사업자(콘텐츠 제공자)로부터 제공된 파일들을 저장하는 다수의 저장장치 즉, 스토리지(Storage)를 구비한다.
전술한 본 발명에 따른 레이더와 영상분석을 이용한 교통정보 수집 장치에 대한 바람직한 실시예에 대하여 설명하였지만, 본 발명은 이에 한정되는 것이 아니고 특허청구범위와 발명의 상세한 설명 및 첨부한 도면의 범위 안에서 여러 가지로 변형하여 실시하는 것이 가능하고 이 또한 본 발명에 속한다.
20 : 사용자 단말,
30 : 관리서버,
100 : 레이더모듈,
110 : 레이더 송신부,
120 : 레이더 수신부,
200 : 속도측정모듈,
300 : 위치추정모듈,
400 : 위치판단모듈,
500 : 영상획득모듈,
510 : 카메라,
600 : 영상처리 제어모듈,
700 : 전원공급모듈,
800 : 클러터 제거모듈,
900 : 통신모듈

Claims (15)

  1. 교차로의 신호등을 지지하는 지지대에 설치되며, 상기 신호등의 교통 신호를 대기하는 차로를 향해 송신신호를 방사하고 측정 차량에 반사되어 돌아오는 무선신호를 수신하여 기 설정된 레이더 방사 폭을 갖는 측정범위 내의 측정 차량을 감지하는 레이더모듈;
    상기 레이더모듈을 통해 감지된 측정 차량까지의 거리 값을 산출하고, 상기 산출된 해당 측정 차량까지의 거리 값을 이용하여 해당 측정 차량의 속도 값을 측정하는 속도측정모듈;
    상기 속도측정모듈로부터 측정된 해당 측정 차량의 속도 값이 기 설정된 기준 정지속도 값 이하일 경우, 상기 산출된 해당 측정 차량까지의 거리 값과 상기 레이더모듈의 위치 좌표 값을 이용하여 상기 레이더모듈을 통해 감지된 해당 측정 차량의 위치 좌표 값을 추정하는 위치추정모듈;
    상기 위치추정모듈로부터 추정된 해당 측정 차량의 위치 좌표 값과 상기 레이더모듈이 갖는 레이더 방사각도를 이용하여 해당 측정 차량의 현재 위치를 비롯하여 해당 측정 차량의 차선을 식별 및 판단하는 위치판단모듈;
    상기 레이더모듈의 근처에 설치되며, 상기 속도측정모듈로부터 측정된 해당 측정 차량의 속도 값이 기 설정된 기준 정지속도 값 이하일 경우, 상기 기 설정된 레이더 방사 폭을 갖는 측정범위 내의 측정 차량에 대한 영상을 획득하는 영상획득모듈;
    상기 영상획득모듈로부터 획득된 해당 측정 차량의 영상정보 및 상기 위치판단모듈로부터 판단된 해당 측정 차량의 현재 위치정보와 함께 시간정보를 제공받아 이를 기반으로 기 설정된 영상인식 기술을 이용한 영상처리 및 분석을 통해 해당 측정 차량의 종류, 색상 및 모델을 인식하고, 해당 측정 차량의 영상 또는 이미지를 비롯하여 상기 인식된 해당 측정 차량의 종류, 색상 및 모델과 함께 해당 측정 차량의 현재 위치 및 시간정보를 기반으로 도로 상의 차선별로 각 측정 차량의 영상 또는 이미지를 비롯하여 각 측정 차량의 종류, 색상 및 모델과 함께 각 측정 차량의 현재 위치 및 시간정보를 별도의 저장모듈에 데이터베이스(DB)화하여 저장되도록 제어하는 영상처리 제어모듈; 및
    상기 영상처리 제어모듈의 제어에 따라 상기 저장모듈에 저장된 도로 상의 차선별 각 측정 차량의 영상 또는 이미지를 비롯하여 각 측정 차량의 종류, 색상 및 모델과 함께 각 측정 차량의 현재 위치 및 시간정보를 통신망을 통해 외부의 사용자 단말 또는 관리서버로 유선 또는 무선 전송하는 통신모듈을 포함하되,
    상기 영상처리 제어모듈은, 해당 측정 차량의 종류 인식 시 해당 측정 차량의 관계를 분석하여 해당 측정 차량의 이동경로 추정 및 머문 시간을 계산함과 아울러 해당 측정 차량의 이동 패턴과 공간별 특성을 반영하여 온톨로지 기반의 상황인지 모델링을 통해 상황을 추론하고, 상기 계산된 해당 측정 차량의 이동경로 추정 및 머문 시간과 함께 해당 측정 차량의 이동 패턴과 공간별 특성을 반영하여 온톨로지 기반의 상황인지 모델링을 통해 추론된 상황정보를 상기 통신모듈을 통해 외부의 사용자 단말 또는 관리서버에 유선 또는 무선 전송하며,
    상기 영상처리 제어모듈에서 적용된 영상인식 기술은, 미리 학습한 지식 정보를 바탕으로 영상을 통해 측정 차량의 종류, 색상 및 모델을 비롯하여 크기, 진행 방향 및 위치의 3차원적 공간정보를 실시간으로 알아내는 딥러닝(Deep Learning) 기술로 이루어지며,
    상기 사용자 단말은, 미리 설치된 도로 관리관련 어플리케이션을 통해 상기 통신모듈로부터 전송된 도로 상의 차선별 각 측정 차량의 영상 또는 이미지를 비롯하여 각 측정 차량의 종류, 색상 및 모델과 함께 각 측정 차량의 현재 위치 및 시간정보를 제공받아 이를 기반으로 해당 사용자가 도로 상의 차선별 각 측정 차량의 영상 또는 이미지를 비롯하여 각 측정 차량의 종류, 색상 및 모델과 함께 각 측정 차량의 현재 위치 및 시간을 시각적 또는 청각적으로 확인할 수 있도록 디스플레이 화면에 표시하거나 음성 출력하며,
    상기 관리서버는, 상기 통신모듈로부터 전송된 도로 상의 차선별 각 측정 차량의 영상 또는 이미지를 비롯하여 각 측정 차량의 종류, 색상 및 모델과 함께 각 측정 차량의 현재 위치 및 시간정보를 제공받아 이를 기반으로 도로 상의 차선별로 각 측정 차량의 영상 또는 이미지를 비롯하여 각 측정 차량의 종류, 색상 및 모델과 함께 각 측정 차량의 현재 위치 및 시간정보를 별도의 교통정보 DB에 시간별/일별/요일별/주별/월별/분기별/년별로 데이터베이스(DB)화하여 저장되도록 서비스를 제공하고, 적어도 하나의 클라이언트 단말의 요청에 응답해서 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하며, 도로 상의 차선별 각 측정 차량의 영상 또는 이미지를 비롯하여 각 측정 차량의 종류, 색상 및 모델과 함께 각 측정 차량의 현재 위치 및 시간정보 데이터를 상기 교통정보 DB에 저장할 경우, 대칭 또는 비대칭 암호화 방식을 이용하여 도로 상의 차선별 각 측정 차량의 영상 또는 이미지를 비롯하여 각 측정 차량의 종류, 색상 및 모델과 함께 각 측정 차량의 현재 위치 및 시간정보 데이터를 암호화하여 저장함과 아울러 상기 암호화된 도로 상의 차선별 각 측정 차량의 영상 또는 이미지를 비롯하여 각 측정 차량의 종류, 색상 및 모델과 함께 각 측정 차량의 현재 위치 및 시간정보 데이터를 복호화할 수 있는 복호화 키가 상기 각 클라이언트 단말로 전송되도록 서비스를 제공하며,
    상기 각 클라이언트 단말은, 상기 관리서버의 클라이언트 회원 로그인 클라우드 웹서비스를 이용하여, 상기 관리서버의 교통정보 DB에 저장된 도로 상의 차선별 각 측정 차량의 영상 또는 이미지를 비롯하여 각 측정 차량의 종류, 색상 및 모델과 함께 각 측정 차량의 현재 위치 및 시간정보 데이터를 실시간으로 검색 및 디스플레이 화면에 표시하며, 해당 클라이언트 회원 로그인 정보와 함께 상기 관리서버로부터 전송된 복호화 키를 이용하여 상기 관리서버의 교통정보 DB에 암호화되어 저장된 도로 상의 차선별 각 측정 차량의 영상 또는 이미지를 비롯하여 각 측정 차량의 종류, 색상 및 모델과 함께 각 측정 차량의 현재 위치 및 시간정보 데이터를 복호화하고 이를 실시간으로 검색 및 디스플레이 화면에 표시하는 것을 특징으로 하는 레이더와 영상분석을 이용한 교통정보 수집 장치.
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