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Capstone-Design 2018 Prof.Lee Jeoug Gun

블루투스 비콘기반 장애인 주차장 관리 시스템 - KKKK

팀원 : 권용현, 김민승, 김동영, 김재현

목차

• 1. 프로젝트 개요 및 목적
• 2. 프로젝트 설명
• 3. 프로젝트 결과
• 4. 프로젝트 시연영상
• 5. 참고 및 사용 오픈소스SW

프로젝트 개요 및 목적

2018년 초 유명 연예인이 장애인 주차구역에 불법주차를 한 기사가 올라왔다. 이뿐만 아니라 많은 사람들이 장애인 주차구역인 것을 알면서도 불법으로 주차하는 사람들이 많이 존재한다. 그렇지만 장애인 주차구역에 일반인 차량이 세우지 못하도록 조치한 구역은 많지 않다. 사회적 약자인 장애인을 위한 주차구역을 만들고 그 주차구역을 일반인들이 어긴다면 사회적 배려를 위하여 만든 주차구역이더라도 문제가 해결되지 않는다고 생각한다. 그래서 해당 문제를 해결하기 위해서는 장애인 주차구역에 주차하기 전에 주차하려는 차량이 장애인 차량인지를 파악을 한 후 주차를 할 수 있도록 통제하는 수단이 필요하다고 생각했다. 해당 프로젝트에서는 장애인 차량인지를 파악하는 수단으로 비콘을 사용하여 통제하며 이에 대한 정보는 데이터베이스 안에 있는 장애인 차량 주소를 읽어와서 비교하여 장애인 차량인지 아닌지를 판별하도록 한다. 또한 장애인 주차장에 일반 차량이 침범하여 장애인 주차 구역 사용 인원이 불편함을 겪지 않도록 방지해주는 시스템을 영상처리를 통해 구현한다. 이러한 구현을 통하여 사회적 약자인 장애인 주차구역에 일반인들이 주차하는 불법주차를 미연에 방지하기 위함이 과제의 목적이다.

프로젝트 설명

장점으로는 장애인 주차구역에 일반 차량이 세울 수 없도록 미연에 방지를 해주는 것이 가장 큰 장점이며 일반 차량이 장애인 주차 구역 옆에 세울 시 주차 라인을 침범하여 주차하여 장애인 주차 구역을 이용하는 사람들에게 불편함을 주는 것 또한 미연에 방지할 수 있다. 구체적인 기술로는 HM-10을 통한 차량용 비콘 구현, 제누이노 101을 이용한 주차장 비콘 구현, 라즈베리 파이와 아두이노 간의 시리얼 통신을 통한 주차장 관리 시스템 구현, 주차장 관리 시스템 구현을 위한 데이터베이스 활용, 주차장 현황을 알려주기 위한 웹사이트 구현, 라즈베리 파이에서 OpenCV를 활용하여 템플릿 매칭을 통한 차선 침범 유무 판단 시스템 구현 이러한 기술들을 활용하여 장애인 주차 구역 시스템을 구현하였다.

차량용 비콘의 MAC 주소들을 주차장 라즈베리 파이의 장애인 차량 주소를 가지고 있는 데이터베이스에 저장을 하여 장애인 차량이 들어왔을 때 해당 차량이 장애인 등록 차량인지를 판별하여 시스템을 동작시킬 수 있도록 구현한다. 또한 주차장 현황을 표현하기 위한 데이터베이스 또한 존재하며 차량이 주차되어 있는지에 대한 판단은 초음파센서를 통해 거리 값이 일정 이하일 경우에 차량이 있는 것으로 판별하여 데이터베이스에 update를 통하여 갱신을 해준다. 해당 테이블 값에 따라서 php를 통하여 웹상으로 주차 현황을 알려준다.

OpenCV를 통하여 기존 차선에 대한 temp 이미지를 추출하여 해당 temp 이미지를 통하여 템플릿 매칭을 하여 유사도가 일정 값 이상일 경우에는 차선 침범이 없는 것이며 일정 값 이하일 경우에는 차선 침범이 있다는 것으로 간주하고 경보음 신호 및 경고등을 켜준다.

프로젝트 결과

현재 대중화된 유사제품은 없는것으로 알고있으며 유사한 기술로는 차단기가 없는 주차 방지 기술이 있다. 그 기술은 과학기술정보통신부 기술로 번호판 인식을 통한 비장애인이 주차 시 경보음으로만 알려주는 시스템이며 이를 통해서 불법 주차 율이 68%로 감소되었다는 정보가 있다. 하지만 거기에 이 프로젝트는 차단기를 만들어 장애인 주차구역에 설치하면 일반 차량 불법 주차를 확실히 막을 수 있기 때문에 보다 높은 불법 주차 방지 효과를 볼 수 있을 것이라 생각한다.

프로젝트 시연 영상

차선 침범시 부저 및 LED 작동 https://youtu.be/49GRxaLLxJM
블루투스 비콘을 사용한 주차장 차단기 https://youtu.be/3ID35AJobgA

참고 및 사용 오픈소스

라즈비안 오픈소스 소프트웨어를 사용하여 openCV 오픈소스 소프트웨어를 활용함.
제누이노의 기반 BLE Scan예제를 참고하였고 인텔 큐리보드의 BLE 라이브러리를 사용하여 MAC주소를 읽어옴.
해당 소프트웨어에 있는 내장함수 Templete에 관련된 함수를 사용하여 유사도값 MAX의 수치를 활용하여 차선 침범 유무를 판단.
아두이노 오픈소스 소프트웨어를 사용하여 bozzer 와 led에 관련된 내장 함수를 사용.