[논문 리뷰] A Cheap System for Vehicle Speed Detection

Chaim Ginzburg, Amit Raphael외 1명|arXiv (Cornell University)|2015. 01. 27.

Vehicle License Plate Recognition참고 문헌 2인용 수 10

한 줄 요약

이 논문은 소비자용 웹캠과 노트북을 사용하여 실세계 속도를 추정하기 위해 번호판 추적과 사영 기하학을 활용하는 저비용 차량 속도 측정 시스템을 제시한다. 도로를 기준 평면으로 校정하고 표준 번호판 치수를 기반으로 한 고도에 따라 변하는 보정 요소를 적용하여, 완전한 카메라 校정이나 고비용 센서 없이도 정확한 속도 추정을 달성한다.

ABSTRACT

The reliable detection of speed of moving vehicles is considered key to traffic law enforcement in most countries, and is seen by many as an important tool to reduce the number of traffic accidents and fatalities. Many automatic systems and different methods are employed in different countries, but as a rule they tend to be expensive and/or labor intensive, often employing outdated technology due to the long development time. Here we describe a speed detection system that relies on simple everyday equipment - a laptop and a consumer web camera. Our method is based on tracking the license plates of cars, which gives the relative movement of the cars in the image. This image displacement is translated to actual motion by using the method of projection to a reference plane, where the reference plane is the road itself. However, since license plates do not touch the road, we must compensate for the entailed distortion in speed measurement. We show how to compute the compensation factor using knowledge of the license plate standard dimensions. Consequently our system computes the true speed of moving vehicles fast and accurately. We show promising results on videos obtained in a number of scenes and with different car models.

연구 동기 및 목표

• 소비자용 하드웨어를 사용하여 저비용이고 자동화된 차량 속도 측정 시스템을 개발하기 위해.
• 레이다나 레이저와 같은 고비용 센서에 의존하지 않고 단일 웹캠에서 컴퓨터 비전을 활용하여 속도 측정을 가능하게 하기 위해.
• 완전한 3차원 카메라 校정을 피하기 위해 도로 평면에 부분적으로 校정함으로써 정확한 속도 측정을 가능하게 하기 위해.
• 기타 알려진 번호판 치수를 기반으로 한 깊이 왜곡을 보정하여 속도 추정의 정확성을 높이기 위해.
• 자원이 제한된 환경에서 교통법 집행을 위한 실용적인 실세계 솔루션을 제공하기 위해.

제안 방법

• 시스템은 컴퓨터 비전을 사용하여 영상 프레임 간 번호판을 추적하여 2차원 이미지 이동을 추정한다.
• 최소 네 개의 도로 상의 校정 점을 사용하여 이미지 평면에서 도로(기준 평면)로의 2차원 사영 변환을 적용한다.
• 보정 요소 ρ = (H - h)/H 는 이미지 거리를 실제 거리로 변환하는 데 사용되며, 여기서 H 는 카메라 고도이고 h 는 번호판 높이다.
• 대체 방법으로는 표준 번호판 길이(l)와 그 기준 평면 상 투영 길이(L)의 비율을 사용하여 ρ = l/L 를 계산한다.
• 시스템은 여러 프레임에 걸친 중앙값 추적 결과를 통합하여 강인성과 노이즈 감소를 향상시킨다.
• GPS 를 기준 진짜 값으로 사용하여 검증하며, 속도는 이미지 이동에서 추정하고 기하학적 校정을 통해 보정한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 고비용 센서 없이 소비자용 웹캠 기반 시스템이 차량 속도를 정확하게 추정할 수 있는가?
• RQ2 이격된 도로에서의 번호판 높이로 인한 깊이 왜곡을 알려진 번호판 치수를 기반으로 어떻게 보정할 수 있는가?
• RQ3 도로 평면에 부분적으로 校정하는 것이 정확한 속도 추정에 얼마나 충분한가?
• RQ4 다양한 자동차 모델과 도로 조건에서 시스템의 성능은 어떠한가?
• RQ5 번호판 추적과 기하 보정이 전통적 방법에 비해 비용과 정확성 측면에서 뛰어나게 작용할 수 있는가?

주요 결과

• 소비자용 웹캠과 노트북만으로도 정확한 속도 추정이 가능하여 저비용 배포의 실현 가능성을 입증했다.
• 자동차 모델과 번호판 높이를 사전에 알 수 있는 경우를 가정하는 방법 1은 테스트 속도 전반에서 중앙값 오차가 거의 0에 가까운 강력한 성능을 보였다.
• 번호판의 기울임을 직접 계산하는 방법 2는 자동차 모델에 대한 사전 지식 없이도 강인한 결과를 제공했다.
• 그림 12 및 13 의 결과는 추정 속도가 GPS 기준 진짜 값과 거의 일치하며, 최소한의 편향과 낮은 분산을 보였다.
• 다양한 실제 장면에서 카메라 각도와 차량 속도의 변동에도 강인함을 검증하였다.
• 고비용 하드웨어와 복잡한 校정에 대한 의존도를 감소시켜 교통 집행 분야에서 널리 사용할 수 있도록 했다.