단일 카메라를 이용한 불법 주정차 무인 자동 단속방법 및그 시스템(Detecting Method at Automatic Police Enforcement System of Illegal-stopping and Parking Vehicle using Single Camera and System thereof)

(19) 대한민국특허청(KR)
(12) 등록특허공보(B1)
(45) 공고일자 2008년04월11일
(11) 등록번호 10-0820952
(24) 등록일자 2008년04월02일
(51) Int. Cl.

G08G 1/04 (2006.01) G08G 1/01 (2006.01)
G06K 9/00 (2006.01) G06T 7/00 (2006.01)
(21) 출원번호 10-2008-0001161
(22) 출원일자 2008년01월04일
심사청구일자 2008년01월04일
(56) 선행기술조사문헌
KR100538526 B1
(뒷면에 계속)
(73) 특허권자
한국비전기술(주)
서울 동작구 신대방동 364-3 2층
(72) 발명자
전영민
서울 동작구 상도동 264-152번지 1층 102호
주성일
서울 도봉구 창2동 628-18 원산빌라 나동 104호
(74) 대리인
손태원, 장한종
전체 청구항 수 : 총 7 항 심사관 : 이현홍
(54) 단일 카메라를 이용한 불법 주정차 무인 자동 단속방법 및그 시스템
(57) 요 약
본 발명은 단일 카메라를 이용한 불법 주정차 무인 자동 단속방법 및 그 시스템에 관한 것으로서, 불법 주정차
무인 자동 단속방법에 있어서, (a) 불법주정차를 단속하기 위한 도로(20)의 설정된 감시지역(30)에서 원근감을
고려하여 실세계좌표와 단속용 PTZ카메라(40)의 좌표 사이를 매핑모듈(90)을 이용하여 주정차금지구역(22)에서
복수의 주정차감시섹터(24)를 매핑(mapping)하는 단계; (b) 상기 매핑된 주정차감시섹터(24)를 선행단속 서브모
듈(91)이 주정차의 단속을 개시하기 전부터 주정차된 차량에 대하여 초기 단속을 수행하는 단계; (c) 상기 초기
의 선행단속 이후에 단속용 PTZ카메라(40)가 감시모드상태에서 실시간 불법주정차된 차량을 추적하고 불법주정차
상황인지 서브모듈(92)에서의 상황인지 결과로서 감시리스트를 생성하는 단계; (d) 상기 선행단속 서브모듈(91)
의 최종단속과 불법주정차 상황인지 서브모듈(92)의 초기 및 최종단속을 통해 후행단속 서브모듈(93)에서 불법주
정차 차량의 최종단속이 이루어지는 단계; (e) 상기 불법주정차 차량의 최종단속이 완료된 후에 방향전환 서브모
듈(94)에서 단속용 PTZ카메라(40)를 방향전환시켜 상기 선행단속 서브모듈(91), 불법주정차 상황인지 서브모듈
(92) 및 후행단속 서브모듈(93) 순으로 단속 작업을 반복 수행하는 단계를 포함하여 단일의 카메라로 근거리 및
원거리의 단속 및 불법주정차 차량의 추적 성공률을 높이고, 주정차위반 감시요원이 필요 없이 신속하고 정확하
게 불법주정차 차량을 무인으로 자동 단속할 있도록 한 발명이다.
대표도
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등록특허 10-0820952
(56) 선행기술조사문헌
KR1020050089099 A
KR1020060116757 A
KR1020070000557 A
KR1020070104999 A
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등록특허 10-0820952
특허청구의 범위
청구항 1
불법 주정차 무인 자동 단속방법에 있어서,
(a) 불법주정차를 단속하기 위한 도로(20)의 설정된 감시지역(30)에서 원근감을 고려하여 실세계좌표와 단속용
PTZ카메라(40)의 좌표 사이를 매핑모듈(90)을 이용하여 주정차금지구역(22)에서 복수의 주정차감시섹터(24)를
매핑(mapping)하는 단계;
(b) 상기 매핑된 주정차감시섹터(24)를 선행단속 서브모듈(91)이 주정차의 단속을 개시하기 전부터 주정차된 차
량에 대하여 초기 단속을 수행하는 단계;
(c) 상기 초기의 선행단속 이후에 단속용 PTZ카메라(40)가 감시모드상태에서 실시간을 통해 불법주정차된 차량
을 추적하고 불법주정차 상황인지 서브모듈(92)에서 상황인지 결과로서 감시리스트를 생성하는 단계;
(d) 상기 선행단속 서브모듈(91)의 최종단속과 불법주정차 상황인지 서브모듈(92)의 초기 및 최종단속을 통해
후행단속 서브모듈(93)에서 불법주정차 차량의 최종단속이 이루어지는 단계;
(e) 상기 불법주정차 차량의 최종단속이 완료된 후에 방향전환 서브모듈(94)에서 단속용 PTZ카메라(40)를 방향
전환시켜 상기 선행단속 서브모듈(91), 불법주정차 상황인지 서브모듈(92) 및 후행단속 서브모듈(93) 순으로 단
속 작업을 반복 수행하는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 단일 카메라를 이용한 불법 주정차 무
인 자동 단속방법.
청구항 2
제1항에 있어서,
상기 매핑모듈(90)은,
주정차감시섹터(24)의 설정이 시작되면, 설정방향에 대한 주정차 감시위치에 대하여 단속용 PTZ카메라(40)가 영
상을 촬영하는 단계와,
상기 주정차감시섹터(24)의 설정을 위하여 해당 감시섹터에 사각형을 추가하는 단계와,
상기 주정차감시섹터(24) 내에서 차량의 예상 주정차영역으로 사각형을 이동하는 단계와,
상기 주정차감시섹터(24)의 원근감을 고려하여 사각형의 크기를 조절하는 단계와,
상기 매핑모듈으로 단속용 PTZ카메라(40)를 이동(Pan, Tilt) 및 확대(Zoom)시켜 사각형 영역과 3차원 카메라 영
상을 매핑시키는 단계와,
상기 주정차감시섹터(24)와 매핑되는 단속용 PTZ카메라(40)의 좌표(Pan, Tilt, Zoom)값을 저장하는 단계와,
상기 주정차감시섹터(24)의 설정이 종료되었는지를 판단하여 감시 및 단속을 위한 해당하는 도로의 주정차감시
섹터(24)의 모든 영역을 설정하는 단계를 포함하는 단일 카메라를 이용한 불법 주정차 무인 자동 단속방법.
청구항 3
제1항에 있어서,
상기 선행단속 서브모듈(91)은,
불법주정차 단속시간이 도달하여 단속이 개시되면, 감시섹터번호(I)를 1로 설정한 단계와,
상기 감시섹터번호(I)에 해당하는 주정차감시섹터(24)로 단속용 PTZ카메라(40)를 이동시켜 주정차된 차량의 영
상을 촬영하는 단계와,
상기 단속용 PTZ카메라(40)에서 차량번호판 영역이 획득되지 않으면, 선행단속 종료조건(B12)의 조건을 판단하
여 종료조건이 아니면, 감시섹터번호(I)에 1을 증가시켜 해당 주정차감시섹터(24)로 단속용 PTZ카메라(40)를 이
동시키는 단계와,
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상기 단속용 PTZ카메라(40)에서 차량번호판 영역이 획득되면, 번호판 영역을 중심으로 단속용 PTZ카메라(40)의
위치조절 후에 실제 번호판 인식을 위하여 주정차된 차량의 영상을 촬영하는 단계와,
상기 주정차된 차량의 번호판이 인식되면, 주정차된 차량에 대한 초기 단속이 이루어져 초기 단속리스트 정보와
초기 적발정보를 생성하는 단계와,
상기 감시섹터번호(I)가 설정된 현재방향의 마지막 주정차감시섹터(24)의 번호(n)보다 크거나 같으면 선행단속
작업을 종료하는 단계와,
상기 감시섹터번호(I)가 설정된 현재방향의 마지막 주정차감시섹터(24)의 번호(n)보다 작으면 감시섹터번호(I)
에 1을 증가시켜 해당 주정차감시섹터(24)로 단속용 PTZ카메라(40)를 이동시키는 단계를 포함하는 단일 카메라
를 이용한 불법 주정차 무인 자동 단속방법.
청구항 4
제1항에 있어서,
상기 불법주정차 상황인지 서브모듈(92)은,
도로(20)의 양쪽 가장자리의 주정차금지구역(22)에 대하여 단속용 PTZ카메라(40)를 통해 실시간으로 촬영된 단
속현장의 영상을 관심영역 설정모듈(56)을 통해 영상분석을 위한 차량 검지영역인 복수의 관심영역(ROI: Region
of Interest)을 설정하는 단계와,
상기 단속용 PTZ카메라(40)로부터 차례로 입력되는 1~N장의 영상으로 초기 배경모델을 제작하고(C3), 제작된 초
기 배경모델과 N 1번째 이후부터는 입력영상 간의 차영상으로 획득된(C4) 이동물체와 이동물체의 그림자가 포함
된 전경영역을 분리하고, 적응적 배경영상과 전경영역을 입력으로하여 그림자 제거모듈(58)에서 전경영역의 그
림자를 제거하는 단계와,
상기 그림자 제거모듈(58)에서 그림자영역이 제거된 이동물체 영역을 적응적 배경 모델링모듈(57)에서 검지된
이동물체영역(추적객체영역)으로 취하고, N 1번째 이후 입력영상에서 검지된 이동물체영역(추적객체영역)을 제
외하고, 이전에 영상프레임에서 추적 완료된 이동물체영역(단속 완료된 이동물체영역)을 포함하여 배경모델을
갱신하는 단계와,
상기 그림자 영역의 제거와 배경영상의 모델링 후에 영상분석을 위한 영상의 블록화 및 단속을 위한 차량을 검
지하는 단계와,
상기 그림자 영역의 제거와 배경영상의 모델링 후에 영상분석의 계산량 최소화를 위하여 차량검지모듈(59)에서
영상을 블록화하는 단계와,
상기 영상 블록화 이후에 분할영역 내부의 구멍(hole)을 제거하기 위한 확장과 침식의 모폴로지 연산을 차례로
수행하는 단계와,
상기 모폴로지 연산 이후에 영역분할을 위한 레이블링을 수행하는 단계와,
상기 레이블링 연산 이후에 MER(최소인접사각형)계산을 수행하는 단계와,
상기 MER계산 이후에 분할된 각 영역을 표현하는 각 MER을 평가하여 차량을 검지하는 단계와,
상기 차량검지 정보를 입력받아 단속용 PTZ카메라(40)를 제어하여 불법주정차 무인단속을 수행하는 단계를 포함
하여 이루어진 것을 특징으로 하는 단일 카메라를 이용한 불법 주정차 무인 자동 단속방법.
청구항 5
불법주정차 차량 무인 자동 단속시스템에 있어서,
도로(20)의 주정차감시지역(30) 내에 주정차금지지역(22)의 원근감을 고려하여 실세계 좌표와 카메라 좌표 사이
의 매핑(Mapping)을 통해 주정차감시섹터(24)를 설정하는 매핑모듈(90);
상기 매핑모듈(90)에서 설정된 주정차감시섹터(24)에 주정차 단속개시 전부터 불법으로 주정차된 차량의 초기
단속리스트 및 적발 정보를 생성하는 선행단속 서브모듈(91);
어느 한 방향에 대하여 단속용 PTZ카메라(40)를 감시모드로 취하고 주정차금지구역(22) 내에서 실시간으로 차량
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을 검지하며 주정차 차량을 추적하여 불법주정차 상황을 인지한 후에 감시리스트 정보를 생성하는 불법주정차
상황인지 서브모듈(92);
상기 선행단속 서브모듈(91)의 초기단속한 정보를 최종단속하여 최종 단속리스트와 최종 적발정보를 생성하고,
불법주정차 상황인지 서브모듈(92)의 초기단속 이후에 일정시간이 경과한 후에 최종단속을 수행하여 최종 단속
리스트 및 적발 정보를 생성하는 후행단속 서브모듈(93)을 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 단일 카메라
를 이용한 불법 주정차 무인 자동 단속시스템.
청구항 6
제5항에 있어서,
상기 후행단속 서브모듈(93)에서 주정차 단속완료 후에 단속용 PTZ카메라(40)의 방향을 전환시켜 선행단속 서브
모듈(91), 불법주정차 상황인지 서브모듈(92) 및 후행단속 서브모듈(93) 순으로 단속 작업을 반복적으로 수행할
수 있도록 하는 방향전환 서브모듈(94)이 더 포함된 것을 특징으로 하는 단일 카메라를 이용한 불법 주정차 무
인 자동 단속시스템.
청구항 7
제5항에 있어서,
주정차감시지역(30)에 설치되어 거리에 비례하여 도로 양쪽의 주정차감시섹터(24)로 분할되어 있는 주정차금지
구역(22)을 감시하기 위한 단속용 PTZ카메라(40);
상기 단속용 PTZ카메라(40)를 통해 실시간으로 촬영된 단속현장의 영상을 영상분석을 위한 차량 검지영역인 복
수의 관심영역(ROI: Region of Interest)을 설정하는 관심영역 설정모듈(66);
상기 단속용 PTZ카메라(40)로부터 차례로 입력되는 1~N장의 영상으로 초기 배경모델을 제작하고, 제작된 초기
배경모델과 N 1번째 이후부터는 입력영상 사이의 차영상으로 이동물체와 이동물체의 그림자가 포함된 전경영역
을 분할하며, 전경영역에서 이동물체의 그림자 영역을 제거하는 그림자 제거모듈(58);
상기 그림자 제거모듈에서 그림자영역이 제거된 이동물체 영역을 검지된 이동물체 영역으로 취하고, N 1번째 이
후 입력영상에서 검지된 이동물체영역(추적객체영역)을 제외하고, 이전에 영상프레임에서 추적 완료된 이동물체
영역(단속 완료된 이동물체영역)을 포함하여 배경모델을 갱신하는 적응적 배경 모델링모듈(57)을 더 포함하는
것을 특징으로 하는 단일 카메라를 이용한 불법 주정차 무인 자동 단속시스템.
명 세 서
발명의 상세한 설명
기 술 분 야
본 발명은 단일 카메라를 이용한 불법 주정차 차량의 무인 자동 단속시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는<1>
원격지 주정차 감시지역 내에서 차량의 움직임을 파악하여 단속시스템에 구성된 선행단속 서브모듈, 불법주정차
상황인지 서브모듈, 후행단속 서브모듈, 방향전환 서브모듈 등을 이용하여 단일 카메라로 불법 주정차 차량을
무인으로 자동 단속할 수 있는 방법 및 그 시스템에 관한 것이다.
배 경 기 술
불법 주정차는 교통량이 많은 도로상에서 차량의 정상적인 교통의 흐름을 방해하고, 도로의 통행 폭을 좁게 할<2>
뿐만 아니라, 대인 및 대물 교통사고의 주요한 원인이 될 수 있다. 따라서 주정차를 금지하는 구역에서의 불법
주정차 차량에 대한 단속이 필요한 실정이다.
이와 같이 도로변에 불법적으로 주정차된 차량에 대한 단속은 크게 두 가지 유형으로 분류될 수 있다. 먼저,<3>
첫 번째 유형은 불법 주정차 단속요원에 의한 인위적인 단속방식이고, 두 번째 유형은 감시카메라를 이용하여
원격에서 단속하는 방식이다. 또한, 감시카메라를 이용하여 원격에서 이루어지는 단속방식은 다시 두 가지 유
형으로 대별될 수 있다. 즉 단속의 주체가 사람의 조작에 의한 수동 방식과, 단속의 주체가 시스템의 작동에
의한 자동 방식이다. 상기 단속의 주체가 시스템의 작동에 의한 경우로서, 종래의 완전 자동방식은 전방과 후
방에 설치되는 차량검지용 고정카메라와, 차량의 단속을 위한 단속용 PTZ카메라로 구성되는 3카메라에 의한 단
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속체계로 이루어져 있다.
상기 인위적인 단속방식의 경우에는 단속현장에서 단속요원에 의해 직접 이루어진다. 그러나 현재 국내 차량 대<4>
수에 비해 주차를 위한 면적이 절대적으로 부족한 실정이고, 단속요원을 모든 주정차 단속을 위한 단속지역마다
배치할 수 없는 것이 현재 실정이다.
이와 같은 인위적인 단속방식의 문제점을 해결하기 위하여, 일부 도로 주변에는 단속현장에 감시카메라를 설치<5>
하고, 이렇게 설치된 감시카메라를 이용하여 원격에서 단속하는 방식을 채택하고 있다. 그러나 이 또한, 원격
으로 설치된 복수의 감시카메라의 영상정보를 중앙상황실에서 단속을 하는 주체가 인위적인 수동 방식으로 이루
어지는 사례가 대부분이며, 그 외에 자동 방식으로 이루어지는 사례는 다음과 같은 문제점이 노출되었다.
첫째, 종래의 단속시스템은 대부분 3대의 카메라를 이용하는 3카메라 단속체계이다. 3대의 카메라를 이용하는<6>
단속체계는 단일 카메라를 이용하는 체계보다 단속시스템의 구성을 위한 원가적인 측면에서 고가이고, 단속시스
템의 구성적인 측면에서 복잡하며, 단속시스템의 유지보수를 위한 측면에서도 유지보수의 빈도수가 상대적으로
많을 뿐만 아니라, 단속시스템이 복잡성과 더불어 도시의 미관을 해치는 문제가 있었다.
둘째, 주차단속 개시 전부터 주차된 차량에 대해서는 단속시스템이 자동으로 단속하여 처리할 방안이 없었기 때<7>
문에 이러한 허점이 악용될 소지가 있는 등의 많은 문제점이 있었다.
셋째, 감시카메라로부터 전송된 영상을 영상분석에 의한 차량 검지방법은 대량의 계산과정을 수반한다. 영상분<8>
석의 대상 영역을 주정차 감시영역의 전역으로 설정함으로써, 주정차 감시영역과 주정차 금지구역의 차이만큼
불필요한 계산과정을 수행하게 된다.
넷째, 영상분석 방법 중에서 차량 검지방법으로 영상의 단순한 현재와 이전 또는 배경과 현재 영상프레임 간의<9>
차영상을 활용하는 시스템의 경우에는 단속현장의 외부 환경변화에 적응하지 못하여 차량 검지율과 검지 정확도
가 떨어지는 실정이다. 또한, 차량의 움직임이 매우 서서히 이동할 때, 이전과 현재 영상프레임 간의 차영상을
활용하는 경우에는 물체의 이동이 없는 것으로 나타나기 때문에 치명적인 오류나 결함이 발생된다. 또한, 카메
라 장비의 자체 잡음으로 인하여 움직임 벡터가 발생하여 차량으로 잘못 인식되는 경우가 많았다.
다섯째, 영상분석에서 부정확한 특징을 발생시키는 그림자 제거를 배제한 단순한 이동물체 검지방법의 경우에는<10>
이동물체의 유무만 판단하기 때문에 이동물체가 정확히 차량인지 아니면 차량 이외의 객체 즉, 사람이나 동물인
지 판단할 수 없었다. 따라서 그림자 간섭에 기인한 부정확한 이동물체의 검지는 시스템의 불필요한 동작을 수
반한다.
여섯째, 영상분석에 의한 차량 검지방법을 활용하는 기존 방법의 경우에는 픽셀단위의 영상처리를 필요로 하는<11>
모폴로지(Morphology) 연산과 레이블링(Labeling) 연산에 많은 계산량이 요구되어 전체시스템 동작의 정확성과
안정성을 저하시킨다. 따라서 두 연산에서 계산량의 최소화 방법이 요구되는 실정이다.
발명의 내용
해결 하고자하는 과제
본 발명은 상기 종래기술의 문제점을 해소하기 위한 것으로, 본 발명은 기존에 복수로 설치되어 단속을 수행하<12>
던 시스템을 단일의 카메라로 불법 주정차 차량을 단속할 수 있는 무인 자동 단속시스템을 제공하기 위한 것이
목적이다.
또한, 본 발명은, 단속시스템의 선행단속 서브모듈을 이용하여 주정차 단속 개시 이전부터 주정차된 차량에 대<13>
해서도 자동으로 단속할 수 있는 무인 자동 단속시스템을 제공하기 위한 것이 다른 목적이다.
또한, 본 발명은, 단속시스템의 불법주정차 상황인지 서브모듈을 이용하여 불필요한 계산량, 단순한 차영상 기<14>
법, 그림자 문제 및 픽셀을 기본연산의 단위로 하는 모폴로지와 레이블링의 계산량을 최소화함과 동시에, 단일
의 단속카메라를 정방향 혹은 역방향으로 방향전환이 가능하고, 주정차금지구역(관심영역) 내의 입력영상을 분
석하여 차량을 검지하고, 차량의 이동좌표와 시간정보로 불법주정차 상황인지 작업을 수행하는 무인 자동 단속
시스템을 제공하기 위한 것이 다른 목적이다.
또한, 본 발명은, 단속시스템의 후행단속 서브모듈을 이용하여 초기 단속차량에 대하여 최종 단속을 수행하고,<15>
최종 단속리스트 정보를 생성하여 최종 적발정보를 생성하며, 불법주정차 상황인지 서브모듈에서 수집한 감시리
스트 정보에 기초하여 불법주정차 상황인지 서브모듈의 초기 차량단속(초기 단속리스트 정보와 초기적발 정보
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생성)과 최종 차량단속(최종 단소리스트 정보와 초기적발 정보 생성)을 수행하고, 최종 적발정보를 생성하여 한
방향에 대한 주정차 단속을 마감하는 무인 자동 단속시스템을 제공하기 위한 것이 다른 목적이다.
또한, 본 발명은, 단속시스템의 주정차감시섹터 설정모듈을 이용하여 원근감을 고려하여 단속현장의 실세계좌표<16>
와 카메라좌표 사이에서 정확한 매핑기능이 실현된 불법 주정차 차량의 무인 자동 단속시스템을 제공하기 위한
것이 다른 목적이다.
과제 해결수단
본 발명은 상기 목적을 달성하기 위하여, 불법 주정차 무인 자동 단속방법에 있어서, (a) 불법주정차를 단속하<17>
기 위한 도로의 설정된 감시지역에서 원근감을 고려하여 실세계좌표와 단속용 PTZ카메라의 좌표 사이를 매핑모
듈을 이용하여 주정차금지구역에서 복수의 주정차감시섹터를 매핑(mapping)하는 단계; (b) 상기 매핑된 주정차
감시섹터를 선행단속 서브모듈이 주정차의 단속을 개시하기 전부터 주정차된 차량에 대하여 초기 단속을 수행하
는 단계; (c) 상기 초기의 선행단속 이후에 단속용 PTZ카메라가 감시모드상태에서 불법주정차된 차량을 실시간
추적하고 불법주정차 상황인지 서브모듈에서 상황인지 결과로서 감시리스트를 생성하는 단계; (d) 상기 선행단
속 서브모듈의 최종단속과 불법주정차 상황인지 서브모듈의 초기 및 최종단속을 통해 후행단속 서브모듈에서 불
법주정차 차량의 최종단속이 이루어지는 단계; (e) 상기 불법주정차 차량의 최종단속이 완료된 후에 방향전환
서브모듈에서 단속용 PTZ카메라를 방향전환시켜 상기 선행단속 서브모듈, 불법주정차 상황인지 서브모듈 및 후
행단속 서브모듈 순으로 단속 작업을 반복 수행하는 단계를 포함하는 단일 카메라를 이용한 불법 주정차 무인
자동 단속방법을 제공한 것이 특징이다.
또한, 본 발명은, 불법주정차 차량 무인 자동 단속시스템에 있어서, 도로의 주정차감시지역 내에 주정차금지지<18>
역의 원근감을 고려하여 실세계 좌표와 카메라 좌표 사이의 매핑(Mapping)을 통해 주정차감시섹터를 설정하는
매핑모듈; 상기 매핑모듈에서 설정된 주정차감시섹터에 주정차 단속개시 전부터 불법으로 주정차된 차량의 초기
단속리스트 및 적발 정보를 생성하는 선행단속 서브모듈; 어느 한 방향에 대하여 단속용 PTZ카메라를 감시모드
로 취하고 주정차금지구역 내에서 실시간으로 차량을 검지하며 주정차 차량을 추적하여 불법주정차 상황을 인지
한 후에 감시리스트 정보를 생성하는 불법주정차 상황인지 서브모듈; 상기 선행단속 서브모듈의 초기단속한 정
보를 최종단속하여 최종 단속리스트와 최종 적발정보를 생성하고, 불법주정차 상황인지 서브모듈의 초기단속 이
후에 일정시간이 경과한 후에 최종단속을 수행하여 최종 단속리스트 및 적발 정보를 생성하는 후행단속 서브모
듈을 포함하여 이루어진 단일 카메라를 이용한 불법 주정차 무인 자동 단속시스템을 제공한 것이 특징이다.
효 과
본 발명은 상기 해결수단에 의하여, 단일의 카메라를 이용하여 불법주정차 차량을 무인 자동 단속할 수 있도록<19>
하여 단속시스템의 설치에 따른 원가의 절감, 동등한 성능의 발휘, 메카니즘의 단순화, 유지보수 측면에서 상대
적으로 용이하다.　또한, 단일의 카메라를 이용하는 단속체계는 기존의 3 카메라를 이용한 단속체계보다 도시
미관 측면에서 훨씬 우월해진다.
또한, 본 발명은 선행단속 서브모듈로 주정차 단속개시 전부터 주정차된 차량에 대하여 단속이 가능하고 불법주<20>
정차 상황인지 서브모듈로 불필요한 계산량이 제거된 실시간 차량 검지 및 추적방식에 의해 주정차 상황인지가
가능하며, 후행단속 서브모듈로 선행단속 서브모듈의 차량 최종단속을 수행함으로써 선행단속 서브모듈의 차량
초기단속과 최종단속의 사이에 불법주정차 상황인지 서브모듈을 동작시킴으로 불필요하게 기다림에 기인하여 시
스템에서 소모되는 시간을 최소화하는 효과가 있다.
더욱이 본 발명은 주정차감시지역의 원근감을 고려하여 실세계 좌표와 카메라 좌표 사이의 정확한 매핑을 통해<21>
주정차의 단속율 향상, 불필요한 계산을 절감, 단일 카메라로 근거리 및 원거리의 단속 및 불법주정차 차량의
추적 성공률을 높이고, 주정차위반 감시요원이 필요 없이 신속하고 정확하게 불법주정차 차량을 무인으로 자동
단속할 수 있는 효과가 있다.
발명의 실시를 위한 구체적인 내용
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예로서, 불법 주정차 무인 자동 단속시스템에 관하여<22>
상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 실시 예로서, 도 1a는 본 발명에 따른 단일 카메라를 이용한 불법 주정차 무인 자동 단<23>
속시스템을 이용하여 주정차 감시지역을 감시 및 단속하는 상태를 개략적으로 나타낸 사시도이고, 도 1b는 컨트
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롤박스의 주요 구성을 나타낸 블록도이며, 도 1c는 복수의 무인 자동 단속시스템과 서버 사이의 네트워크 구성
을 나타낸 구성도이다.
먼저, 본 발명의 단일 카메라를 이용한 불법 주정차 무인 자동 단속시스템(1A)은 도로(20) 주변에 설치되어 도<24>
로(20)의 주정차감시지역(30) 내에 복수의 주정차감시섹터(24)가 매핑되어 구획된 주정차금지구역(22)에서 불법
으로 주정차하는 차량(10)을 감시 및 단속하는 시스템이다. 단속시스템(1A)은 도로(20)의 일측에 설치된 지주
(50)의 상부에 단일의 단속용 PTZ카메라(Pan/Tilt 및 Zoom 기능이 포함)(40)가 장착되고, 지주(50)에는 불법 주
정차를 무인으로 자동 단속할 수 있는 컨트롤박스(60)가 설치되어 있다. 상기 컨트롤박스(60)에는 도 1b의 주
요 구성요소가 포함된다. 상기 단속용 PTZ카메라(40)는 주정차금지구역(22)에 불법으로 주정차된 차량의 영상
을 촬영하여 초기 및 최종의 단속자료로 획득 및 활용할 수 있도록 하기 위한 것이다.
도 1a에서와 같이 시스템이 주정차감시지역(30)에 설치되어, 도로(20) 상의 주정차금지구역(22)에 진입하는 차<25>
량(10)을 단속용 PTZ카메라(40)가 촬영하게 된다. 도 1b는 컨트롤박스(60) 내부의 구성을 나타낸 것으로, 단속
용 PTZ카메라(40)로부터 촬영된 영상을 A/D변환하고 도 1c의 중앙상황실의 서버(80)로 네트워크(70)를 통해 전
송하기 위하여 영상을 영상전송모듈(62)에서 압축하고, A/D변환된 주정차감시지역(30)의 영상을 허브(64)를 통
하여 단속현장 제어모듈(65)로 입력받아 주정차 관심영역(ROI: region of interest)을 설정하며, 입력된 영상의
관심영역을 대상으로 일련의 영상분석에 의한 방식으로 차량을 검지하고, 차량의 이동을 추적하는 방식으로 불
법주정차 상황을 인지하여 불법주정차 차량에 대한 무인 자동 단속이 수행된다.
본 발명은 기존에 복수의 카메라를 이용한 단속체계의 문제점을 해결하기 위하여 단일의 카메라를 이용하여 불<26>
법주정차 차량을 단속하는 것인바, 매핑작업, 선행단속 작업, 불법주정차 상황인지 작업, 후행단속 작업 및 카
메라 방향전환 작업 등을 각 서브모듈을 통해 순차적으로 반복수행할 수 있도록 하였다.
따라서 단일 카메라를 이용한 불법주정차 차량 무인 자동 단속은 도 2와 같이, 선행단속 서브모듈(91), 불법주<27>
정차 상황인지 서브모듈(92), 후행단속 서브모듈(93) 및 방향전환 서브모듈(94)로 구성되며, 각 모듈은 순차적
으로 반복수행을 한다.
먼저, 선행단속 서브모듈(91)은 원근감을 고려하여 단속용 PTZ카메라(40)가 주정차감시섹터(24)의 번호로 이동<28>
을 하면서(A1), 영상을 촬영하도록 한다(A2). 그리고 영상촬영을 통하여 불법주정차된 차량의 번호판 영역을
획득한다(A3). 획득된 번호판 영역을 중심으로 단속용 PTZ카메라(40)를 이동(Pan과 Tilt) 및 확대(Zoom)를 한
다음(A4), 실제 번호판 인식을 위한 영상촬영을 수행한다(A5). 따라서 번호판 인식방식에 의하여 불법주정차된
차량을 검지하고(A6), 선행단속 서브모듈(91)은 차량을 초기단속을 수행하여 초기 단속리스트 정보와 초기 적발
정보를 생성한다(A7). 초기 적발정보는 단속위치, 차량번호, 각 줌인 값을 달리한 단속증거사진 3장, 단속시작
시간, 단속종료시간이다.
다음으로, 불법주정차 상황인지 서브모듈(92)은 단속용 PTZ카메라(40)를 감시모드로 모드를 변환시키고(A8), 주<29>
정차 관심영역인 주정차금지구역(22) 내를 실시간으로 차량을 검지하며(A9), 주정차된 차량의 추적을 수행하여
(A10) 후행단속 서브모듈(93)에서 차후 불법주정차 상황인지 서브모듈(92)의 차량단속을 위한 주정차 차량에 대
하여 감시리스트 정보를 생성한다. 감시리스트 정보는 차량후보이름, 차량영역, 검지위치, 감시시작시간, 감시
종료시간이다.
또한, 후행단속 작업은 상기 선행단속 서브모듈(91)의 차량 초기단속 과정(A7)에서 단속된 차량에 대하여 최종<30>
단속을 수행하여 최종 적발정보를 생성한다(A11). 최종 적발정보는 차량 단속위치, 차량번호, 단속증거사진 1
장, 단속시작시간, 단속종료시간이다. 또한, 불법주정차 상황인지 서브모듈(92)의 불법 주정차 차량에 대해 수
집된 감시리스트 정보에 기초하여 불법주정차 상황인지 작업의 초기단속을 수행하여(A12) 초기 단속리스트 정보
를 생성하고 초기 적발정보를 생성한다. 주정차 단속기간 경과 후에 불법주정차 상황인지의 최종단속을 수행하
여(A13) 최종 단속리스트 정보를 생성하고 최종적발정보를 생성하는 방식으로 한 방향에 대한 주정차 단속을 완
료하고, 단속용 PTZ카메라(40)의 방향전환 서브모듈(94)에서 다른 방향(역방향)으로 카메라의 방향전환을 수행
한다. 카메라의 방향 전환 후에 상기 작업을 반복 수행한다.
이와 같이 본 발명은 단일의 카메라를 이용한 단속체계는 기존의 3 카메라 단속체계보다 단속시스템의 원가 측<31>
면에서는 저가이고, 단속시스템의 성능 측면에서 동등하며, 단속시스템의 구성 측면에서 단순하여 시스템 메카
니즘이 간결하고, 유지보수의 측면에서 상대적으로 용이하다. 또한, 단일의 카메라를 이용하는 단속체계는 기
존의 3대 이상의 카메라를 이용한 단속체계보다 도시 미관 측면에서 훨씬 우월해진다.
한편, 본 발명에서는 상기 선행단속 서브모듈(91)을 이용하여 단속시스템의 주정차 단속 개시 전부터 주정차된<32>
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차량에 대해서는 이를 자동으로 단속할 수 있도록 한다.
즉 선행단속 서브모듈(91)은 도 2의 A1~A7의 과정을 통하여 차량 초기단속을 수행하여 초기 단속리스트 정보와<33>
초기 적발정보를 A1~초기차량적발 정보 생성까지 일련의 작업을 현재 방향의 마지막 감시섹터 번호까지 반복 수
행한다.
그리고 선행단속 작업을 하기 위해서는 도 5의 흐름도에 따라 원근감을 고려하는 단속현장의 실세계좌표와 카메<34>
라 좌표 사이의 매핑(mapping)을 매핑모듈(90)을 이용하여 주정차감시섹터(24)가 미리 설정되어야 한다. 이는
하기에서 상세하게 설명한다.
상기 선행단속 서브모듈(91)에서 수행되는 작업의 상세한 설명은 도 3의 선행단속 서브모듈(91)의 흐름도와 같<35>
다.
먼저, 불법주정차 단속시간이 도달하여 단속이 개시되면(B1), 감시섹터번호(I)를 1로 초기화하여 설정한다(B2).<36>
상기 감시섹터번호(I)에 해당하는 주정차감시섹터(24)로 단속용 PTZ카메라(40)를 이동시켜(B3) 주정차된 차량의
영상을 촬영한다(B4). 그리고 상기 단속용 PTZ카메라(40)에서 차량번호판 영역의 획득여부를 판단하여(B5) 차
량번호판 영역이 획득되지 않으면, 감시섹터번호(I)가 현재 방향의 마지막 섹터번호인지 판단(B12)하여, 마지막
감시섹터번호가 아니면 감시섹터번호(I)에 1을 증가시켜 해당 주정차감시섹터(24)로 단속용 PTZ카메라(40)를 이
동시킨다(B13, B3). 상기 단속용 PTZ카메라(40)에서 차량번호판 영역의 획득여부의 판단(B5) 후에 차량번호판
영역이 획득되면, 번호판 영역을 중심으로 단속용 PTZ카메라(40)의 위치를 조절한 후에(B6) 실제 번호판 인식을
위하여 주정차된 차량의 영상을 촬영한다(B7).
또한, 상기 주정차된 차량의 번호판이 인식되었는지의 여부를 판단하여(B8) 차량의 번호판이 인식되면, 주정차<37>
된 차량에 대한 초기 단속이 이루어져(B9) 초기 단속리스트 정보와 초기 적발정보를 생성한다(B10, B11). 상기
감시섹터번호(I)가 설정된 현재방향의 마지막 주정차감시섹터(24)의 번호(n)보다 크거나 같은지의 여부를 판단
하여(B12) 크거나 같으면 선행단속 작업을 종료하고, 감시섹터번호(I)가 설정된 현재방향의 마지막 주정차감시
섹터(24)의 번호(n)보다 작으면 감시섹터번호(I)에 1을 증가시켜 해당 주정차감시섹터(24)로 단속용 PTZ카메라
(40)를 이동시킨다(B13).
이와 같이 불법주정차 차량 단속시스템의 주정차 단속 개시 전부터 주차된 차량에 대해서도 단속시스템에 의한<38>
무인 자동단속이 가능하고, 도 2의 (A3)과정에서 촬영영상에 대하여 번호판영역이 존재하지 않을 경우에는 선행
단속 서브모듈(91)의 (A3)과정 이후의 동작을 생략하여 불필요한 시스템 동작을 제거한다. 또, 도 2의 (A3,
A4, A5)과정을 통해 불법주정차 단속의 주요관심인 차량번호판을 영상의 중심으로 하여 증거영상을 확보할 수가
있을 것이다.
본 발명은 불법주정차 차량의 단속 시에 불필요한 계산량, 단순한 차영상 기법, 그림자 문제, 픽셀을 기본연산<39>
의 단위로 하는 모폴로지와 레이블링의 계산량 등을 해결하기 위하여 불법주정차 상황인지 서브모듈(92)을 제안
한다.
즉 도 4의 흐름도를 참조하면, 불법주정차 상황인지 작업은 한 방향에 대하여 카메라를 감시모드로 취하고, 주<40>
정차감시지역(30) 내에서 실시간으로 차량검지를 하며, 주정차 차량을 추적하여 불법주정차 상황을 인지한다.
불법주정차 상황인지 결과로서 감시리스트 정보를 생성하고, 감시리스트 정보는 차량후보이름, 차량영역정보,
위치정보, 감시시작시간, 감시종료시간 등으로 구성된다.
불법주정차 상황인지 서브모듈(92)의 상세한 작동은 도로(20)의 양쪽 가장자리의 주정차금지구역(22)에 대하여<41>
단속용 PTZ카메라(40)를 통해 실시간으로 촬영된 단속현장의 영상을 관심영역 설정모듈(56)을 통해 영상분석을
위한 차량 검지영역인 복수의 관심영역(ROI: Region of Interest)을 설정한다(C1, C2).
상기 단속용 PTZ카메라(40)로부터 차례로 입력되는 1~N장의 영상으로 초기 배경모델을 제작하고(C3), 제작된 초<42>
기 배경모델과 N 1번째 이후부터는 입력영상 간의 차영상으로 획득된(C4) 이동물체와 이동물체의 그림자가 포함
된 전경영상을 그림자 제거모듈(68)에서 이동물체의 그림자 영역을 제거한다(C5).
상기 그림자 제거모듈(68)에서는 그림자가 포한된 전경영역과 적응적 배경 영상을 입력으로 전경영역으로부터<43>
그림자를 제거하여 이동물체영역(추적객체영역)만을 취한다. 그리고 N 1번째 이후 입력영상에서 검지된 이동물
체영역(추적객체영역)을 제외하고, 이전에 영상프레임에서 추적 완료된 이동물체영역(단속 완료된
이동물체영역)을 포함하여 배경모델을 갱신하고, 상기 그림자 영역의 제거와 배경영상의 모델링 후에 영상분석
을 위한 영상의 블록화 및 단속을 위한 차량을 검지한다.
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상기 그림자 영역의 제거와 배경영상의 모델링 후에 영상분석의 계산량 최소화를 위하여 차량검지모듈(69)에서<44>
영상을 블록화한다(C6).
상기 영상 블록화 이후에 분할영역 내부의 구멍(hole)을 제거하기 위한 확장과 침식의 모폴로지 연산을 차례로<45>
수행하고(C7), 상기 모폴로지 연산 이후에 영역분할을 위한 레이블링을 수행하며(C8), 상기 레이블링 연산 이후
에 MER(최소인접사각형)계산을 수행한다(C9). 상기 MER계산 이후에 분할된 각 영역을 표현하는 각 MER을 평가
하여 차량을 검지하고(C10), 차량검지 정보를 입력받아 단속용 PTZ카메라(40)를 제어하여 불법주정차 무인단속
을 수행한다(C11).
이와 같이 불법주정차 상황인지 서브모듈(92)은 관심영역(ROI: region of interest)을 설정하여 기존 시스템의<46>
수많은 계산문제를 해결할 수 있다. 관심영역은 주정차감시지역(30)과 주정차금지구역(22)들의 면적의 합 사이
의 차이만큼의 영상분석 대상영역을 줄여 영상분석 시에 불필요한 계산을 제거한다. 결과적으로 불필요한 관심
영역 이외의 영역에 대한 영상분석 결과에 기인한 시스템 오작동을 제거할 수 있다. 또한, 단속현장 환경변화
에 적응적 배경모델링 기술은 기존 시스템의 오인식 문제가 해결된다. 단속현장의 환경변화에 적응적 배경 모
델링은 구름, 비, 눈 등의 기상변화, 태양의 하루 동안의 고도 변화, 대형 차량이 지나감으로 발생하는 순간적
인 조명변화 등 단속현장의 환경변화에 적응하며 이동물체를 검지하는 것이다. 또한, 환경변화에 적응적 그림
자 제거기술은 기존 시스템의 부정확한 차량검지 문제가 해결된다. 영상분석에서 부정확한 특징을 유발하는 그
림자를 제거함으로 이동물체의 유무와 대상 이동물체가 정확인 차량인지 차량이외의 객체 즉, 사람 혹은 동물인
지가 판단 가능하여 차량에 대해서만 시스템 동작이 가능하다. 마지막으로, 영상블록화 기술은 기존 시스템의
많은 시간과 계산이 요구되는 문제가 해결된다. 영상분석 시에 모폴로지 연산과 레이블링 연산은 연산의 기본
단위가 픽셀이다. 그러나 불법주정차 차량단속 응용영역은 픽셀단위의 정확성이 불필요하다. 그러므로 영상분
석 대상 영상을 블록으로 균등 분할하여 연산의 기본단위가 블록이 되도록 하는 방식으로 모폴로지와 레이블링
연산의 계산량을 최소화할 수 있다.
본 발명의 후행단속 서브모듈(93)의 역할은 선행단속 서브모듈(91)의 최종단속과정과 불법주정차 상황인지 서브<47>
모듈(92)의 초기/최종단속과정을 수행하여 단속을 완료하는 것이다.
즉 도 2의 후행단속 서브모듈(93)의 작동과 같다. 후행단속 서브모듈(93)의 후행단속 작업은 선행단속 서브모<48>
듈(91)에서 초기단속 과정(A7)에서 단속된 차량에 대하여 최종단속을 수행하여 최종 적발정보를 생성한다(A11).
최종 적발정보는 차량 단속위치, 차량번호, 단속증거사진 1장, 단속시작시간, 단속종료시간이다. 또한, 불법주
정차 상황인지 서브모듈(92)의 불법 주정차 차량에 대해 수집된 감시리스트 정보에 기초하여 불법주정차 상황인
지 모듈의 초기단속을 수행하여(A12) 초기 단속리스트 정보를 생성하고 초기 적발정보를 생성한다. 주정차 단
속기간 경과 후에 불법주정차 상황인지의 최종단속을 수행하여(A13) 한 방향에 대한 주정차 단속을 완료하고,
단속용 PTZ카메라(40)의 방향전환 서브모듈(94)에서 다른 방향(역방향)으로 카메라의 방향전환을 수행한다. 카
메라의 방향 전환 후에 상기 작업을 반복 수행한다.
이와 같이 일반적인 주정차 단속시스템에서 주정차 단속시간 측면에서 차량의 초기단속(A4)을 시작으로 대략 5<49>
분의 주정차 단속시간의 경과시간을 측정하여 시간이 경과되면, 차량의 최종단속(A8, A10)을 수행한다. 후행단
속 서브모듈(93)에서 선행단속 서브모듈(91)의 차량 초기단속에 대한 최종단속을 수행함으로 선행단속 서브모듈
(91)의 차량 초기단속 이후에 소모되는 시간을 절약할 수 있다.
다음으로, 원근감을 고려하는 실세계 좌표와 카메라 좌표 사이의 매핑작업으로 매핑모듈(90)은 주정차감시섹터<50>
(24)를 설정하는 수단이다.
매핑작업은 주정차감시섹터(24)의 설정이 시작되면, 설정방향에 대한 주정차 감시위치에 대하여 단속용 PTZ카메<51>
라(40)가 영상을 촬영하고(E1), 상기 주정차감시섹터(24)의 설정을 위하여 해당 감시섹터에 사각형을 추가(AD
D)한다(E2). 그리고 상기 주정차감시섹터(24) 내에서 차량의 예상 주정차영역으로 사각형을 이동(MOVE)시키고
(E3), 주정차감시섹터(24)의 원근감을 고려하여 사각형의 크기를 조절한다(E4).
상기 매핑모듈으로 단속용 PTZ카메라(40)를 이동(Pan, Tilt) 및 확대(Zoom)시켜 사각형 영역과 3차원 카메라 영<52>
상을 매핑시키고(E5), 상기 주정차감시섹터(24)와 매핑되는 단속용 PTZ카메라(40)의 좌표(Pan, Tilt, Zoom)값을
저장한다(E6).
상기 주정차감시섹터(24)의 설정이 종료되었는지를 판단하여(E7) 종료조건이면 감시 및 단속을 위한 해당하는<53>
도로의 주정차감시섹터(24)의 설정을 종료한다.
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그리고 상기 (E7)과정에서 주정차감시섹터(24) 설정종료 조건이 아니라면, 단속용 PTZ카메라(40)의 방향전환 조<54>
건을 판단하여(E8) 방향전환 조건이 아니면 (E2~E8)과정을 (E7)과정의 주정차감시섹터(24) 설정 종료조건을 만
족할 때까지 반복적으로 적용한다.
이와 같이 매핑작업은 단속시스템의 설치 시에 주정차감시섹터(24)를 한 번만으로 설정이 가능하고, 주정차감시<55>
섹터(24)의 설정은 불법주정차 단속율을 높일 수 있고, 불필요한 계산까지 줄일 수 있다. 그리고 단일의 카메
라로는 단속현장의 원근 정보를 획득할 수 없으므로 원근감을 고려하는 실세계 좌표와 카메라 좌표 간의 매핑작
업을 통해 주정차감시섹터(24)의 설정이 반드시 필요로 한다. 주정차감시섹터(24)의 설정으로 단일 카메라를
이용하는 단속시스템이라 하더라도 근거리 및 원거리의 단속이 가능하여 불법주정차 차량의 추적 성공률이 향상
된다.
도 6a 내지 도 6q는 본 발명에 따른 매핑모듈에 의한 매핑과정으로서, 원근감을 고려하여 단속현장의 실세계 좌<56>
표와 카메라 좌표 사이의 매핑과정을 나타낸 예시도이다.
우선, 주정차감시섹터(24)의 설정프로그램을 실행한 후(도 6a), 단속위치의 단속용 PTZ카메라(40)를 연결하면<57>
(도 6b), 단속현장의 영상이 표시된다(도 6c).
감시대상 방향의 영상을 캡쳐하고 난후(도 6d), ADD버튼을 클릭하면 영상의 중앙에 사각형이 추가된다(도 6e).<58>
그리고 주정차 예상지역에 가져온다(도 6f). 다음으로 마우스로 사각형의 크기조절을 하고(도 6g), 다시 ADD버
튼을 눌러(도 6h) 도 6e에서 도 6h까지의 작업을 반복한다.
다음으로, 도 6m에서 처음 만든 주정차감시섹터(24)를 마우스로 선택하고 사각형 설정영역이 단속용 PTZ카메라<59>
(40)의 영상을 출력하는 뷰어 창에 차도록 단속용 PTZ카메라(40)의 이동(Pan, Tilt)과 줌(Zoom) 동작을 통해 조
절한다. 조절이 완료되면 단속용 PTZ카메라(40)의 이동 및 줌의 좌표값을 저장한다. 이러한 일련의 과정을 만
든 주정차감시섹터(24)의 개수만큼 반복 추행한다. 도 6q는 최종적으로 주정차감시섹터(24)가 설정 완료된 상
태를 나타낸 화면이다.
이상의 설명에서 본 발명은 특정의 실시 예와 관련하여 도시 및 설명하였지만, 특허청구범위에 의해 나타난 발<60>
명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 개조 및 변화가 가능하다는 것을 이 기술 분야에
서 통상의 지식을 가진 자라면 누구나 쉽게 알 수 있을 것이다.
도면의 간단한 설명
도 1a는 본 발명에 따른 실시예로서, 단일 카메라를 이용한 불법 주정차 무인 자동 단속시스템을 이용하여 주정<61>
차 감시지역을 감시 및 단속하는 상태를 개략적으로 나타낸 사시도이다.
도 1b는 본 발명에 따른 불법 주정차 무인 자동 단속시스템에 포함된 컨트롤박스의 주요 구성을 나타낸 블록도<62>
이다.
도 1c는 본 발명에 따른 복수의 무인 자동 단속시스템과 서버 사이의 네트워크 구성을 나타낸 구성도이다.<63>
도 2는 본 발명에 따른 단일 카메라를 이용하여 불법 주정차 무인 자동 단속을 위한 시스템에서 단속수단의 작<64>
동상태를 나타낸 흐름도이다.
도 3은 본 발명에 따른 단속수단으로서, 선행단속 서브모듈의 작동상태를 나타낸 흐름도이다.<65>
도 4는 본 발명에 따른 단속수단으로서, 불법주정차 상황인지 서브모듈의 작동상태를 나타낸 흐름도이다.<66>
도 5는 본 발명에 따른 매핑수단으로서, 원근감을 고려하여 단속현장의 실세계 좌표와 카메라 좌표 사이의 매핑<67>
(mapping)을 나타낸 흐름도이다.
도 6a 내지 도 6q는 본 발명에 따른 매핑모듈에 의한 매핑과정으로서, 원근감을 고려하여 단속현장의 실세계 좌<68>
표와 카메라 좌표 사이의 매핑작업을 나타낸 예시도이다.
♣ 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 ♣<69>
10: 차량 20: 도로<70>
22: 주정차금지구역(관심영역) 24: 주정차감시섹터(원근감 적용영역)<71>
30: 주정차감시지역 40: 단속용 PTZ카메라<72>
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50: 지주 60: 컨트롤박스<73>
62: 영상전송모듈 64: 허브<74>
65: 단속현장 제어모듈 66: 관심영역 설정모듈<75>
67: 적응적 배경 모델링모듈 68: 그림자 제거모듈<76>
69: 차량검지모듈 70: 네트워크<77>
80: 서버 82: 프린터 서버<78>
84: 프린터 90: 매핑모듈<79>
91: 선행단속 서브모듈 92: 불법주정차 상황인지 서브모듈<80>
93: 후행단속 서브모듈 94: 방향전환 서브모듈<81>
1A, 1B, 1C: 무인 자동 단속시스템<82>
도면
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