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KR100284596B1 - How to measure waiting length at intersection - Google Patents

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KR100284596B1
KR100284596B1 KR1019980030584A KR19980030584A KR100284596B1 KR 100284596 B1 KR100284596 B1 KR 100284596B1 KR 1019980030584 A KR1019980030584 A KR 1019980030584A KR 19980030584 A KR19980030584 A KR 19980030584A KR 100284596 B1 KR100284596 B1 KR 100284596B1
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최종욱
민준영
조형기
이한호
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강상훈
정보통신연구진흥원
김종복
주식회사트라테크
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Abstract

교통량 측정방법에서 CCD 카메라나 CCTV 카메라를 통해 검출되는 도로 상황에 대한 영상 신호를 이진 영상신호로 처리하여 교차로에서의 대기길이 측정에 신뢰성을 높이도록 한 것으로, 도로의 소정의 위치에 소정의 각을 유지하여 설치되어 있는 영상입력수단으로 차량이 존재하지 않는 상태에서 입력되는 영상을 소정의 상태로 가공한 다음 초기영상으로 메모리 영역에 설정하고, 초기영상이 설정되어 있는 상태에서 상기 영상입력수단으로 부타 입력되는 영상신호를 전처리 한 다음 잡음성분을 제거하고 상기 설정된 초기영상과 현재의 영상을 비교하여 차 영상을 추출하며, 상기 추출되는 차영상에 대하여 임계값을 설정한 다음 이진영상을 추출하여, 추출된 이진영상의 그레이 레벨과 화소를 검출한 후 연산을 통해 대기길이를 추출한다.In the traffic measurement method, the video signal of the road situation detected by the CCD camera or CCTV camera is processed as a binary video signal to increase the reliability in measuring the waiting length at the intersection. The image input means maintains and installs an image input in a state where a vehicle does not exist in a predetermined state, and then sets the image into a memory area as an initial image, and then boots as the image input means while the initial image is set. After pre-processing the input video signal, the noise component is removed, the difference image is extracted by comparing the set initial image and the current image, the threshold value is set for the extracted difference image, and the binary image is extracted and extracted. The gray level and the pixel of the extracted binary image are detected and the waiting length is extracted through the calculation.

Description

교차로에서 대기길이 측정방법How to measure waiting length at intersection

본 발명은 교통량 측정방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 CCD 카메라나 CCTV 카메라를 통해 검출되는 도로 상황에 대한 영상 신호를 이진 영상신호로 처리하여 교차로에서의 대기길이 측정에 신뢰성을 높이도록 한 대기길이 측정방법에 관한 것이다.The present invention relates to a traffic volume measuring method, and more particularly, to process a video signal of a road situation detected by a CCD camera or a CCTV camera as a binary video signal to increase the reliability in measuring the waiting length at an intersection. It relates to a measuring method.

일반적으로, 영상의 추출과 정보처리 기술의 발달에 따라 원격 생산시설의 제어와, PCB(printed circuit board)의 결합 발견, 오염지역의 항공 탐색, 유전 가능 지역의 항공 탐색, 원격 탐사 기술을 이용한 환경의 감시 등에 영상기술이 널리 사용되고 있다.In general, as image extraction and information processing technology develop, control of remote production facilities, combined discovery of printed circuit boards (PCBs), air navigation in contaminated areas, air navigation in oilfields, and remote sensing technology Imaging technology is widely used for surveillance.

최근들어 교통분야에서도 CCTV 카메라와 같은 영상입력 매개체를 이용하여 교통량의 흐름과 차량의 속도 등에 대한 정보를 수집, 가공하여 여러 가지의 교통정보를 제공하고 있는데, 영상을 이용한 교통정보의 수집은 기존의 루프를 통한 정보의 수집이나 적외선을 이용한 정보이 갖는 한계를 극복할 수 있는 점차적으로 그 적용범위가 확대되고 있다.Recently, the traffic field collects and processes information about traffic flow and vehicle speed by using video input media such as CCTV cameras, and provides various types of traffic information. The scope of application is gradually being extended to overcome the limitations of the collection of information through loops and the information using infrared rays.

교통정보의 수집은 교통관제는 물론 도로의 효율적인 운영관리 및 교통계획 및 급변하는 교통수요에 교통량을 효과적으로 분산 유도시키기 위한 아주 중요한 요소이다.The collection of traffic information is a very important factor for effectively distributing traffic volume to traffic control, efficient road management and traffic planning, and rapidly changing traffic demand.

따라서, 실시간 신호제어체계에 부응하여 실시간적으로 도로의 교통상황을 정확히 파악하기 위하여 도로의 노면에 루프 코일을 매설하여 차량의 이동에 따라 발생되는 자장 변화의 검출을 통하여 통행량과 차종을 인식하는 ILD(inductive loop detector) 검지가 가장 보편적으로 사용되고 있다.Therefore, in order to accurately grasp the traffic conditions in real time in response to the real-time signal control system, ILD embeds a loop coil on the road surface and recognizes the traffic volume and the vehicle type by detecting the magnetic field change generated by the movement of the vehicle. (inductive loop detector) Detection is the most commonly used.

상기한 ILD 검지기의 경우 지점정보를 측정하는데 있어서 신뢰성이 크지만 도로의 유지보수에 따라 보수 및 새로운 설치가 잦아지게 되어 불필요한 비용의 지출이 빈번하게 발생하게 되고, 지점정보만의 계측으로 인하여 광역적으로 도로 전체적인 흐름을 파악할 수 없는 문제점이 있었다.In the case of the above-mentioned ILD detector, the reliability of measuring the point information is high, but the maintenance and the new installation are frequently made according to the maintenance of the road, and the unnecessary expense is frequently generated, There was a problem that can not grasp the overall flow of the road.

따라서, 최근에는 상기한 ILD로 부터의 교통정보 수집에 대한 문제점을 최소화하기 위하여 광역적인 정보의 처리와 다차선을 검지할 수 있는 영상 검지장치를 사용하고 있다.Therefore, in recent years, in order to minimize the problem of collecting traffic information from the ILD, an image detection apparatus capable of processing wide information and detecting multiple lanes has been used.

상기한 영상 검지장치를 이용하여 지점간의 정보(속도,점유시간,차종)를 계측하는 경우 일정한 두지점 "x1","x2"과 두 지점간의 거리 "d"를 설정한 다음 차량의 통과에 따라 상기의 두 지점을 점유하는 시간 "t"의 정보를 검출하여 차량의 속도를 검출하고, 차량의 속도로부터 차량의 길이를 연산하여 차종을 추출하는 방법을 사용하고 있다.When measuring the information (speed, occupancy time, vehicle type) between points by using the image detection device described above, set a constant two points "x1", "x2" and the distance "d" between two points, The vehicle speed is detected by detecting information of time "t" occupying the two points, and the vehicle length is calculated by calculating the length of the vehicle from the speed of the vehicle.

그러나 이의 경우 두 지점의 일정한 거리를 정확히 측정할 수 없게 되어 속도의 측정이 불정확하며, 이에 따라 차종 구분의 오차도 크게 발생되어지는 문제점이 있다.However, in this case, it is not possible to accurately measure a certain distance between the two points, the measurement of the speed is inaccurate, and accordingly there is a problem that a large error in the classification of vehicles.

따라서, 최근에는 차량을 추적해서 일정지점의 정보를 추출하는 것이 아니라 설정된 트랙킹 존(tracking zone)의 영역으로 시간의 단위를 끊어서 그 시간 동안 차량의 이동거리를 측정하여 속도를 계산하는 트랙킹(tracking) 방법이 사용되고 있다.Therefore, in recent years, tracking is not performed to extract information of a certain point by tracking a vehicle, but to break a unit of time into an area of a set tracking zone and measure a moving distance of the vehicle during the time to calculate a speed. The method is used.

또한, 영상 검지장치를 통하여 공간정보(대기길이)를 측정하기 위해서 보편적으로 에지(edge) 추출방법을 사용하고 있는데, 이는 에지 추출을 통해 차량의 적체량을 추출하고, 이를 토대로 길이를 산출하는 것으로, 대기길이를 추출하는데 신뢰성이 저하되는 문제점이 있으며, 영상 검지장치의 근본적인 문제점이 폐색(occlusion) 현상과 이로 인해 현재 추적중인 차량의 바로 뒤에 있는 차량을 측정할 수 없는 문제점과 여러 가지 측정 오차를 파생시킨다는 문제점이 있었다.In addition, in order to measure the spatial information (waiting length) through the image detection device, the edge extraction method is commonly used, which is to extract the amount of vehicle load through the edge extraction and calculate the length based on this. However, there is a problem that the reliability of extracting the waiting length is deteriorated, and the fundamental problem of the image detection device is occlusion and the problem that the vehicle immediately behind the vehicle being tracked cannot be measured and various measurement errors are detected. There was a problem with derivation.

본 발명은 전술한 바와 같은 제반적인 문제점을 감안한 것으로, 그 목적은 영상검지를 통해 대기길이를 측정함에 있어 현재 입력되는 영상을 설정된 사전 검지영역과 비교하여 검출되는 차 영상의 임계값을 이진 영상으로 추출하여 대기길이의 측정에 신뢰성을 제공하여, 교차로에서의 통행량 측정과 신호체계의 변경 등에 신뢰성을 제공하도록 한 것이다.The present invention has been made in view of the above-described general problems, and its object is to compare the currently input image with a preset detection area in the measurement of the waiting length through image detection, and to detect the threshold value of the difference image as a binary image. It is designed to provide reliability for the measurement of waiting length, and to provide reliability for measuring traffic volume at intersections and changing signal systems.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 대기길이 측정장치의 구성을 보이는 블록도이고,1 is a block diagram showing a configuration of an apparatus for measuring air length according to an embodiment of the present invention;

도 2는 본 발명에서 대기길이 측정방법을 실현하기 위한 일 실시예의 흐름도이다.2 is a flowchart of an embodiment for realizing a method for measuring air length in the present invention.

도 3은 본 발명에서 추출된 이진영상으로 부터 대기길이를 추출하는 일 실시예의 흐름도이다.3 is a flowchart of an embodiment of extracting an waiting length from a binary image extracted in the present invention.

상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명은 교통량 측정방법에 있어서, 도로의 소정의 위치에 소정의 각을 유지하여 설치되어 있는 영상입력수단으로 차량이 존재하지 않는 상태에서 입력되는 영상을 소정의 상태로 가공한 다음 초기영상으로 메모리 영역에 설정하는 과정과;The present invention for achieving the above object is a method for measuring the traffic volume, the image input means is provided to maintain a predetermined angle at a predetermined position of the road is a predetermined image to be input in the state that the vehicle does not exist Processing to a state and then setting the memory area as an initial image;

초기영상이 설정되어 있는 상태에서 상기 영상입력수단으로 부터 입력되는 영상신호를 전처리 한 다음 잡음성분을 제거하고 상기 설정된 초기영상과 현재의 영상을 비교하여 차 영상을 추출하는 과정과;Preprocessing an image signal input from the image input means in a state where an initial image is set, removing noise components, and extracting a difference image by comparing the set initial image with a current image;

상기 추출되는 차영상에 대하여 임계값을 설정한 다음 이진영상을 추출하는 과정 및;Setting a threshold value for the extracted difference image and extracting a binary image;

상기 추출된 이진영상의 그레이 레벨과 화소를 검출한 후 연산을 통해 대기길이를 추출하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.And detecting the gray level and the pixel of the extracted binary image, and then extracting the waiting length through an operation.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 당업자가 용이하게 실시할 수 있는 바람직한 일 실시예를 상세히 설명하면 다음과 같다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1에서 알 수 있는 바와 같이, 본 발명에 따른 대기길이 측정장치는 영상 입력부(10)와, 영상 신호 처리부(20), 정보 분석부(30) 및 표시부(40)로 이루어지는데, 영상 입력부(10)는 영상자료 수집을 위한 기본적인 요소로 CCD 카레라 또는 CCTV 카메라로 이루어지며, 도로의 소정 위치에 소정의 높이로 영상을 취득하고자 하는 소정의 각도를 유지하여 설치되며, 도로로 부터 취득되는 영상신호를 전기적 신호로 처리하여 출력한다.As can be seen in FIG. 1, the apparatus for measuring air length according to the present invention includes an image input unit 10, an image signal processing unit 20, an information analyzer 30, and a display unit 40. 10) is a basic element for collecting image data, which is composed of CCD carrera or CCTV camera, and is installed at a predetermined position on the road keeping the predetermined angle to acquire the image at a predetermined height. Process it as an electrical signal and output it.

영상신호 처리부(20)는 상기 영상 입력부(10)로 부터 인가되는 아날로그 상태의 영상신호를 디지탈 신호로 변환시켜 출력한다.The video signal processing unit 20 converts an analog video signal applied from the video input unit 10 into a digital signal and outputs the digital signal.

상기의 영상신호 처리부(20)는 최소 320 × 240 화소(pixel)의 해상도를 갖으며, 각 화소당 256 그레이 레벨(gray level)과 초당 대략 30 프레임을 지원한다.The image signal processor 20 has a resolution of at least 320 × 240 pixels and supports 256 gray levels per pixel and approximately 30 frames per second.

정보 분석부(30)는 상기 영상신호 처리부(20)로 부터 디지탈 신호로 인가되는 영상신호를 전처리한 다음 전처리를 통해 추출되는 값과 설정된 값의 비교를 통하여 임계값을 검출하며 임계값에 대한 영상을 이진화하여 대기길이 측정을 실행한다.The information analyzer 30 preprocesses an image signal applied as a digital signal from the image signal processor 20, and then detects a threshold value by comparing a value extracted through preprocessing with a set value, and an image of a threshold value. Binarize to perform the wait length measurement.

표시부(40)는 PIP(picture in picture)기능이 제공되며, 현재 측정된 대기길이에 대한 상태의 정보와 현재 입력되는 도로의 영상정보를 디스플레이 한다.The display unit 40 is provided with a picture in picture (PIP) function, and displays information on a state of the currently measured waiting length and image information of a currently input road.

상기의 표시부(40)는 3 × 3의 매트릭스를 사용하고 있으며, 영역내의 9화소를 농도가 높은 순서로 정렬하여 그 중앙 즉, 5번째 화소의 농도를 중심 위치의 농도 값으로 하는 메디안 필터(median filter)를 사용하였다.The display unit 40 uses a 3 × 3 matrix, and arranges the nine pixels in the region in the order of increasing density, so that the median filter having the center, that is, the concentration of the fifth pixel, as the density value at the center position. filter) was used.

전술한 바와 같은 기능을 구비하여 이루어지는 본 발명에서 대기길이 측정에 대한 동작을 도 2와 함께 설명하면 다음과 같다.Referring to FIG. 2, the operation for measuring the waiting length in the present invention having the function as described above is as follows.

영상 입력부(10)를 통해 도로의 상황에 대한 영상 정보가 입력되면 영상신호 처리부(20)는 입력되는 아날로그 상태의 영상 정보를 디지탈 신호로 변환한 다음 정보 분석부(30)측에 인가하면(스텝101), 정보 분석부(30)는 자신의 메모리 영역에 도로에 대한 초기 영상에 대한 정보가 설정되어 있는 지를 판단한다(스텝102).When the video information about the situation of the road is input through the video input unit 10, the video signal processing unit 20 converts the input video information of the analog state into a digital signal and then applies it to the information analyzer 30 (step) 101, the information analyzing unit 30 determines whether the information on the initial image of the road is set in its memory area (step 102).

상기에서 메모리 영역에 초기 영상에 대한 정보가 설정되어 있지 않은 상태이면 현재 입력되는 정보가 대기길이 측정을 위하여 초기 영상을 설정하기 위한 것으로 판단하여 입력되는 영상, 즉 차량이 존재하지 않는 도로만의 영상으로 입력되는 정보에 포함되어 있는 잡음을 소정의 필터를 통해 제거한 다음(스텝103) 초기 영상으로 설정한다(스텝104).If the information on the initial image is not set in the memory area, it is determined that the currently input information is to set the initial image for the measurement of the waiting length, that is, the input image, that is, the image of only the road without a vehicle. The noise contained in the information inputted through the filter is removed through a predetermined filter (step 103), and then set as an initial image (step 104).

상기에서 검출되는 영상이 시간에 따른 주변과 차량의 그레이 레벨 값의 변화로 인한 초기 영상의 갱신을 위한 상태인 경우 메모리 영역에 기 설정되어 있는 초기 영상에 현재 검출되는 영상간의 배경 그레이 레벨을 비교하여 가장 오차가 적은 값을 검출한 다음 메모리 영역에 저장되어 있는 초기 영상과 합산하여 초기 영상으로 갱신한다.If the detected image is in the state for updating the initial image due to the change of the gray level value of the surroundings with time, the background gray level between the currently detected image is compared with the initial image previously set in the memory area. The smallest error value is detected and summed with the initial image stored in the memory area to update the initial image.

상기에서 갱신되는 영상은 "+" 값(positive)이 될 수도 있고 "-"값(negative)가 될 수도 있다.The image to be updated may be a "+" value or may be a "-" value (negative).

상기와 같이 초기 영상이 정보 분석부(30)의 메모리 영역에 설정되어 있는 상태에서 도로에 차량이 존재하는 실영상 정보의 입력이 검출되면 정보 분석부(30)는 설정된 프로그램이나 필터링 수단을 통해 입력되는 영상 정보에 포함되어 있는 잡음의 성분을 제거한 다음(스텝105), 메모리 영역에 설정된 초기 영상과 현재 검출되는 영상 정보의 그레이 레벨의 값을 비교하여 차 영상을 검출한다(스텝106).When the initial image is detected in the memory area of the information analyzer 30 as described above and the input of the real image information that the vehicle is present on the road is detected, the information analyzer 30 is input through the set program or filtering means. After removing the noise component included in the image information (step 105), the difference image is detected by comparing the gray level value of the image information currently detected with the initial image set in the memory area (step 106).

상기에서 그레이 레벨의 검출은 I1[i][j] = abs ( I2[i][j] - I3[i][j] ) 의 식으로부터 각 화소들의 절대값 산출로 취득된다. 따라서 차량이 도로보다 낮은 그레이 레벨을 가지더라도 해당 차량의 그레이 레벨을 취득할 수 있게 된다.The gray level detection above I 1 [i] [j] = abs (I 2 [i] [j]-I 3 [i] [j]) The absolute value of each pixel is obtained from the equation Therefore, even if the vehicle has a lower gray level than the road, the gray level of the vehicle can be obtained.

이후, 상기의 그레이 레벨 비교를 통해 검출되는 차 영상에서 어두운 부분의 임계값과 밝은 부분의 임계값을 설정한 다음(스텝107) 이진 영상의 추출을 실행한다(스텝108).Subsequently, a threshold of a dark portion and a threshold of a bright portion are set in the difference image detected through the gray level comparison (step 107), and then a binary image is extracted (step 108).

상기에서 어두운 부분의 임계치는 주 야간에서 두 영상의 차 영상에서 도로 부분에 나타난 잡음을 제거하기 위한 것이고, 밝은 부분의 임계치는 주간의 경우 햇빛이 강한날 강한 빛이 유리를 통해 반사하여 영상이 이상하게 나오는 것을 방지하여 주며 야간의 경우 전조등에 의한 강한 빛을 제거하기 위한 것으로, 이진 영상을 추출을 위해서 하기의 알고리즘을 통해 검출되는 영상에 대하여 필터링을 실행한다.In the above, the threshold of the dark part is to remove noise appearing in the road part in the difference between the two images at day and night, and the threshold of the bright part is the day when the sunlight is strong and strong light is reflected through the glass, making the image strange. This is to prevent the light coming out and to remove the strong light from the headlights at night, and to extract the binary image, the filtering is performed on the image detected through the following algorithm.

for(int j = Pix+2; j < = Pix1; j ++)for (int j = Pix + 2; j <= Pix1; j ++)

{DDV[j] = CGlobal.ImageData[row][j];{DDV [j] = CGlobal.ImageData [row] [j];

if((DDV[j-1]>=thre && DDV[j-1]<=thre1) && (DDV[j]>threif ((DDV [j-1]> = thre && DDV [j-1] <= thre1) && (DDV [j]> thre

&& DDV[j]<=thre1) && (DDV[j-2]>=thre && DDV[j-2]<=thre1))&& DDV [j] <= thre1) && (DDV [j-2]> = thre && DDV [j-2] <= thre1))

return TUREreturn TURE

상기의 알고리즘을 이용하여 검출되는 이진 영상에 대하여 실험한 결과 어두운 부분의 임계치는 주 야간 모두 "8"이 가장 적당한 값으로 나타났고, 밝은 부분의 임계치는 주간의 경우 "150", 야간의 경우는 "75"가 가장 적당한 값으로 나타나므로, 차량의 그레이 레벨의 값이 주간의 경우는 "8"보다 크고 "150"보다 작은 값을 갖고, 야간의 경우는 "8"보다 크고 "75"보다 작은 값을 갖는 것을 알 수 있었다.As a result of experimenting on the binary image detected using the above algorithm, the threshold value of the dark part is "8" for the day and night, and the threshold value of the bright part is "150" for the day and night. Since "75" is shown as the most appropriate value, the gray level value of the vehicle is greater than "8" in the daytime and less than "150" in the daytime, and greater than "8" in the nighttime and less than "75". It was found to have a value.

상기와 같은 과정을 통해 검출되는 영상에 대하여 이진 영상의 추출이 완료되면 대기길이가 존재하는 마지막 부분까지의 거리를 블록단위로 분할된 검지영역을 카운터 하여 대기길이의 측정을 실행한다(스텝109).When the extraction of the binary image is completed with respect to the image detected through the above process, the distance to the last part where the waiting length exists is counted by detecting the detection area divided in blocks by the step (step 109). .

상기와 같이 추출되는 이진 영상으로부터 대기길이 측정에 대한 동작을 도 3을 참조하여 설명하면 다음과 같다.Referring to FIG. 3, an operation for measuring the waiting length from the extracted binary image will be described below.

이진 영상의 추출이 완료되면(스텝301) 설정된 검지영역 마다의 그레이 레벨 값[i]을 검출하여(스텝302) 가장 마지막 검지영역의 그레이 레벨[i]의 값이 "225"인지를 판단한다(스텝303).When extraction of the binary image is completed (step 301), the gray level value [i] for each set detection area is detected (step 302), and it is determined whether the value of the gray level [i] of the last detection area is "225" ( Step 303).

상기에서 최종 검지영역의 그레이 레벨[i]의 값이 "225"인 경우 카운터를 "1" 증가시킨 다음(스텝308) 상기 스텝302를 실행하여 각 검지영역의 그레이 레벨[i]을 검출하고 상기에서 최종 검지영역의 그레이 레벨[i]의 값이 "225"가 아닌 경우 각 검지영역에서의 화소[j]를 검출하여 차량이 존재하지 않은 검지영역에서 차량이 존재하는 검지영역까지 화소[j]가 "225"의 값을 갖는지를 판단한다(스텝305).If the value of the gray level [i] of the last detection area is "225", the counter is increased by "1" (step 308), and the step 302 is executed to detect the gray level [i] of each detection area. If the gray level [i] of the last detection area is not "225", the pixel [j] in each detection area is detected and the pixel [j] is detected from the detection area where the vehicle does not exist to the detection area where the vehicle exists. It is determined whether has a value of "225" (step 305).

상기에서 차량이 존재하지 않은 검지영역에서 차량이 존재하는 검지영역까지 화소[j]가 "225"의 값을 갖고 있는 상태이면 카운터를 "1" 감소시킨 다음(스텝309)상기 스텝304를 실행하여 각 검지영역의 화소[j]를 검출하고, 차량이 존재하는 초종 검지영역까지의 화소[j]가 "225"의 값을 갖지 않는 것으로 판단되면 상기에서 검출되는 그레이 레벨[i]의 값과 화소[j]의 연산을 통해 대기길이를 검출한다(스텝306)(스텝307).If the pixel [j] has a value of "225" from the detection area where the vehicle does not exist to the detection area where the vehicle is present, the counter is decremented by "1" (step 309), and the step 304 is executed. If the pixel [j] of each detection area is detected and it is determined that the pixel [j] to the first type detection area in which the vehicle exists does not have a value of "225", the value of the gray level [i] and the pixel detected above are detected. The waiting length is detected through the operation of [j] (step 306) (step 307).

상기에서 각 검지영역별 화소[j]의 값은 그레이 레벨[i]의 값에 의해 결정되는데, 각 검지영역의 화소[j]는 차량이 존재하는 선까지 연속적으로 감소하므로 그 최종적인 화소[j]의 값으로 부터 검지영역의 거리 및 화소를 추출하여 대기길이를 추출하게 된다.In the above, the value of the pixel [j] for each detection region is determined by the value of the gray level [i]. The pixel [j] of each detection region is continuously reduced to the line where the vehicle exists, and thus the final pixel [j] ], The waiting length is extracted by extracting the distance and pixels of the detection area.

이상에서 설명한 바와 같이 본 발명은 사전에 검지영역을 설정하고 검출되는 영상을 이진영상으로 처리한 다음 이진 처리된 영상과 초기영상을 비교한 다음 대기길이를 추출하므로 교차로에서의 대기길이 추출에 신뢰성이 제공된다.As described above, the present invention sets the detection area in advance, processes the detected image as a binary image, compares the binary processed image with the initial image, and then extracts the air length. Is provided.

Claims (5)

교통량 측정방법에 있어서, 도로의 소정의 위치에 소정의 각을 유지하여 설치되어 있는 영상입력수단으로 차량이 존재하지 않는 상태에서 입력되는 영상을 소정의 상태로 가공한 다음 초기영상으로 메모리 영역에 설정하는 과정과;In the traffic measuring method, an image input means installed at a predetermined position on a road by processing an image input in a state where a vehicle does not exist in a predetermined state and then setting it in a memory area as an initial image. Process of doing; 초기영상이 설정되어 있는 상태에서 상기 영상입력수단으로 부터 입력되는 영상신호를 전처리 한 다음 잡음성분을 제거하고 상기 설정된 초기영상과 현재의 영상을 비교하여 차 영상을 추출하는 과정과;Preprocessing an image signal input from the image input means in a state where an initial image is set, removing noise components, and extracting a difference image by comparing the set initial image with a current image; 상기 추출되는 차영상에 대하여 임계값을 설정한 다음 이진영상을 추출하는 과정 및;Setting a threshold value for the extracted difference image and extracting a binary image; 상기 추출된 이진영상의 그레이 레벨과 화소를 검출한 후 연산을 통해 대기길이를 추출하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 교차로에서의 대기길이 측정방법.And detecting the gray level and the pixel of the extracted binary image, and extracting the air length through a calculation. 청구항 1에 있어서, 상기 메모리 영역에 설정된 초기영상은 시간에 따른 주변 환경과 차량의 그레이 레벨 값 변화에 따라 갱신하는 것을 특징으로 하는 교차로에서의 대기길이 측정방법.The method of claim 1, wherein the initial image set in the memory area is updated according to a change in the gray level value of the vehicle and the surrounding environment over time. 청구항 1에 있어서, 어두운 부분의 임계치는 주 야간에서 두 영상의 차 영상에서 도로 부분에 나타난 잡음을 제거하기 위한 것이고, 밝은 부분의 임계치는 주간의 경우 햇빛이 강한날 강한 빛이 유리를 통해 반사하여 영상이 이상하게 나오는 것을 방지하기 위한 것이며, 야간의 경우 전조 등에 의한 강한 빛을 제거하기 위한 것임을 특징으로 하는 교차로에서의 대기길이 측정방법.The method of claim 1, wherein the threshold of the dark portion is to remove the noise appearing in the road portion in the car image of the two images at night night, the threshold of the bright portion is reflected in the strong light through the glass in the day Method for measuring the atmospheric length at the intersection, characterized in that to prevent the image from coming out strange, and to remove the strong light due to the headlights at night. 청구항 1에 있어서, 상기 대기길이의 추출은 검출되는 이진 영상에 대하여 설정된 검지영역의 그레이 레벨[i]을 측정하여 카운터를 증가시키는 단계와;The method of claim 1, wherein the extraction of the waiting length comprises: increasing a counter by measuring a gray level [i] of a detection area set for a detected binary image; 상기의 이진 영상에 대하여 설정된 각 검지영역의 화소[j]를 검출하여 감산 카운터를 실행시키는 단계와;Detecting a pixel [j] of each detection area set for the binary image to execute a subtraction counter; 상기의 과정을 통해 이진 영상에서 차량이 존재하는 위치의 추출이 완료되면 상기의 그레이 레벨[i]과 화소[j]의 값을 연산하여 대기길이를 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 교차로에서의 대기길이 측정방법.If the extraction of the position where the vehicle exists in the binary image is completed through the above process, calculating the values of the gray level [i] and the pixel [j] to extract the waiting length at the intersection, characterized in that How to measure the waiting length of 청구항 1에 있어서, 상기 초기영상의 갱신은 기 설정된 초기영상과 현재 검출되는 영상과의 배경 그레이 레벨 비교에서 최소 오차를 갖는 값을 검출한 다음 기 설정된 초기영상에 가산하는 것을 특징으로 하는 교차로에서의 대기길이 측정방법.The method of claim 1, wherein the updating of the initial image comprises detecting a value having a minimum error in the comparison of the background gray level between the preset initial image and the currently detected image, and adding it to the preset initial image. How to measure the air length.
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