블랙박스 영상 분석을 통한 고속도로 사고 과실 분석

1. 연구동기

우리나라에서 매년 발생하는 교통사고는 무려 20만 건. 지금 이 시간에도 고속도로에서는 셀 수 없이 사고가 일어나고 있다. 고속도로에서 한번 사고가 발생하면 사고가 났을 때 보험회사의 차량이 출동하기 전까지는 과실 비율을 바로 산정할 수 없다는 문제도 있다. 그 전까지 교통이 정체되는 혼란이 빚어지는 것이다. 만약 보험회사가 출동하는데 걸리는 시간인 5~10분보다 빠르게 오프라인에서 간단하게 과실을 확인할 수 있다면, 이로 인한 피해가 줄어들 것이라 생각했고 따라서 OpenCV를 이용해 블랙박스의 영상을 분석해보기로 하였다.

2. 흐름도

3. 주요 코드

3.1 영상을 프레임 단위로 분리

영상 분석을 하기 위해 영상을 프레임 단위로 분리하여 저장하였다

def frame(filename, portal): #(파일 경로, 저장 경로)
   vid=cv2.VideoCapture(filename) #비디오 보기
   count=0
   while True:
       yes, image=vid.read() #영상을 사진 단위로 받아오기
       if not yes: #영상이 끝나면
           break
       count+=1
       cv2.imwrite(portal+'/'+str(count)+'.png',image) #지정된 경로에 저장
       if count==200:
           break

3.2 차선 검출

Canny edge 알고리즘을 이용해 차선을 검출하였다

def doit(inf,newmap,frcount,ROI_range):
   chaseon=[]
   for i in range(1,frcount+1):
       start_time=time.time()
       image = cv2.imread(newmap+"/"+str(i)+'.png') # 이미지 읽기
       height, width = image.shape[:2] # 이미지 높이, 너비


       gray_img = grayscale(image) # 흑백이미지로 변환


       blur_img = gaussian_blur(gray_img, 3) # Blur 효과

       canny_img = canny(blur_img, 50, 160) # Canny edge 알고리즘

       vertices = np.array([ROI_range], dtype=np.int32)
       ROI_img = region_of_interest(canny_img, vertices)


       line_arr = hough_lines(ROI_img, 1, 1 * np.pi/180, 30, 10, 20) # 허프 변환   #[x1, y1, x2, y2]
       line_arr = np.squeeze(line_arr)

       # 기울기 구하기
       slope_degree = (np.arctan2(line_arr[:,1] - line_arr[:,3], line_arr[:,0] - line_arr[:,2]) * 180) / np.pi

       # 수평 기울기 제한
       line_arr = line_arr[np.abs(slope_degree)<160]
       slope_degree = slope_degree[np.abs(slope_degree)<160]
       # 수직 기울기 제한
       line_arr = line_arr[np.abs(slope_degree)>95]
       slope_degree = slope_degree[np.abs(slope_degree)>95]
       # 필터링된 직선 버리기
       L_lines, R_lines = line_arr[(slope_degree>0),:], line_arr[(slope_degree<0),:]
       L_lines, R_lines = L_lines[:,None], R_lines[:,None]
       for j in L_lines:
           for k in j:
               for l in k:
                   l=int(l)
       for j in R_lines:
           for k in j:
               for l in k:
                   l=int(l)
       temp1=[list(j) for j in L_lines]+[list(j) for j in R_lines]
       rrealtemp=[]
       temp2=[]
       for j in temp1:
           for k in j:
               for l in k:
                   rrealtemp.append(int(l))
               temp2.append(rrealtemp)
               rrealtemp=[]
       chaseon.append(temp2)
       if i==1 or inf[0]//10*10%i==0:
           k=(frcount-i)*(time.time()-start_time)/(i)
           print(k,"초 정도 남았습니다")
   return chaseon  #3차

3.3 충돌 시점 결정

차량 전방의 RGB 평균값이 급격하게 변하는 시점이 사고 시점이라 판단하였다. 전방에 차선에 접하는 사다리꼴 영역을 만들고, 그 영역 내의 RGB 평균값을 계산하였다.

def hoit(search_range,newmap,av,inf):
   left_count=0
   right_count=0
   start=av[1]  #처음 내 앞의 상
   for i in range(1,inf[0]+1):
       av=SAM_572(search_range,newmap,av,i)
       if sub(av[i][0][0],start[0][0])+sub(av[i][0][1],start[0][1])+sub(av[i][0][2],start[0][2])>=40: #BGR 값의 변화
           left_count+=1 
       if sub(av[i][1][0],start[1][0])+sub(av[i][1][1],start[1][1])+sub(av[i][1][2],start[1][2])>=40: #BGR값의 변화
           right_count+=1
       if sub(av[i][0][0],start[0][0])+sub(av[i][0][1],start[0][1])+sub(av[i][0][2],start[0][2])<40 and left_count!=0:
           left_count=0
       if sub(av[i][1][0],start[1][0])+sub(av[i][1][1],start[1][1])+sub(av[i][1][2],start[1][2])<40 and right_count!=0:
           right_count=0
       if left_count==5:
           return ('left',i)
       if right_count==5:
           return ('right',i)
   return ('no',0)

3.4 차선 변경 여부 검출

def analcoc(chaseon):
   count=0
   for j in chaseon:
       for i in j:
           if i==[]:
               continue
           a=gradient(i)
           if abs(a)>math.tan(1.48): #차선의 기울기가 85도를 넘어가면
               count+=1
               if count==5: #5프레임 이상 지속되면
                   return 'yes'
   return 'no'  #차선 변경이 없었다

3.5 과실비율 결정

def judge(information,cs,direc): #cs(내 차량),direc(상대방 차량)=left or right or no
   if '합류도로를 통해 합류 중' in information[2]:
       return information+[501,70,30]
   
   if '합류되어 사라지는 도로 주행중' in information[2]:
       return information+[502,60,40]
   
   if direc=='no' and '갓길 주행' in information[3]: #뒷차와 앞차의 차선이 같았고 갓길을 주행한 경우
       return information+[506,0,100]
   
   elif direc=='no':
       return information+[507,0,100]
   
   if cs=='no' and direc=='right':
       return information+[503,80,20]
   
   if cs=='no' and direc=='left':
       return information+[504,70,30]

3.6 시각화

사용자에게 결과를 글과 그래프로 시각화하여 보여준다

def show(information): #information=[영상_경로, 앞차인지_뒷차인지, 앞차_특징, 뒷차_특징, 앞차_추가_과중, 뒷차_추가_과중, 사건유형번호, 앞차_과실비율, 뒷차_과실비율]

   front_fault=information[4]+information[7] #입력받은 앞, 뒷차의 특징을 바탕으로 최종 과실 비율 계산
   rear_fault=information[5]+information[8]
   if front_fault>=100:
       front_fault=100
       rear_fault=0
   elif rear_fault>=100:
       rear_fault=100
       front_fault=0

4. Member

• 정현서 HyunSeo Jung, @BSS / hsjung02@Github
• 정상 Sang Jung, @BSS / withsang@Github