KR101611731B1 - Method for distinguish wrong accidents video detected by shock sensor from black box - Google Patents

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박지훈
임진연
양진영
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재단법인 다차원 스마트 아이티 융합시스템 연구단
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Abstract

일 실시예에 따른 블랙박스 시스템에서 잘못 인식된(false positive) 이벤트 영상을 처리하는 방법은, 충격 감지 센서에 의하여 충격을 감지함에 응답하여, 적어도 하나의 영상을 추출하는 단계; 상기 블랙박스 시스템의 모드가 주차 모드인지 여부를 판단하는 단계; 상기 블랙박스 시스템의 모드가 주차 모드인 경우에, 상기 추출된 적어도 하나의 영상에 대응하는 사운드 패턴을 추출하는 단계; 및 상기 추출된 적어도 하나의 영상이 이벤트 영상인지 여부를 판단하기 위하여 상기 추출된 사운드 패턴과 미리 저장된 음향 모델을 비교하는 단계를 포함할 수 있다.A method for processing a false positive event image in a black box system according to an exemplary embodiment includes extracting at least one image in response to detecting an impact by an impact detection sensor; Determining whether the mode of the black box system is a parking mode; Extracting a sound pattern corresponding to the extracted at least one image when the mode of the black box system is a parking mode; And comparing the extracted sound pattern with a previously stored acoustic model to determine whether the extracted at least one image is an event image.

Description

블랙 박스에서 충격 감지 센서에 의해 감지된 잘못된 사고 영상을 구분하는 방법{METHOD FOR DISTINGUISH WRONG ACCIDENTS VIDEO DETECTED BY SHOCK SENSOR FROM BLACK BOX}METHOD FOR DISTINGUISH WRONG ACCIDENTS VIDEO DETECTED BY SHOCK SENSOR FROM BLACK BOX [0002]

아래의 설명은 블랙 박스 시스템에 관한 것으로, 블랙 박스 시스템에서 잘못된 사고 영상을 구분하는 방법에 관한 것이다.
The following description relates to a black box system and relates to a method for distinguishing false accident images in a black box system.

차량에 주행 정보를 실시간으로 저장함으로써 사고 상황이나 주행 과정에서의 제반 사항들도 저장할 수 있는 블랙 박스 또는 차량용 DVR(Digital Video Recorder)의 적용 사례가 늘고 있다. 이러한 블랙박스 또는 차량용 DVR은 차량의 사고 관련 분쟁이 발생할 경우를 대비한 현시점에서 가장 적합한 증거 자료로 인식되고 있다.More and more applications of black box or car DVR (Digital Video Recorder) are being applied, which can save driving information in real time by storing it in a car. These black box or car DVRs are recognized as the most suitable evidence at this time in case of accident related disputes of the vehicle.

차량 사고 발생시의 영상 정보를 차량 사고 발생시 바로 활용하고자 차량 내에 설치된 센서를 이용하여 차량의 충돌 정도와 가속도를 측정하고, 이에 근거하여 영상 정보와 차량의 위치 정보를 서버로 보냄으로써, 사고 차량의 상황을 즉시 알 수 있게 되었다. 블랙 박스를 통하여 차량의 충돌 정도를 파악할 수 있게 되었으나 차량의 충격은 감지되었지만 충돌은 발생하지 않는지 여부를 판단하기는 어렵다. 이에 따라, 충격 감지 센서에 의하여 감지된 영상을 통하여 잘못 인식된 사고 영상을 판단하는 기술이 제안될 필요가 있다.
In order to utilize the image information at the time of a vehicle accident immediately in case of a vehicle accident, the degree of collision and acceleration of the vehicle is measured using a sensor installed in the vehicle, and based on this, the image information and the position information of the vehicle are sent to the server, I can see immediately. It is possible to grasp the degree of collision of the vehicle through the black box, but it is difficult to judge whether or not the impact of the vehicle is detected but the collision does not occur. Accordingly, it is necessary to provide a technique for determining an accidental image that is erroneously recognized through the image sensed by the impact sensor.

일 실시예에 따른 블랙박스 시스템은 충격 감지 센서에 의하여 충격을 감지한 후, 주행 모드 및 주차 모드를 판단하고 상기 판단된 모드에 따라 잘못 인식된 이벤트 영상을 처리하는 방법을 제공할 수 있다.The black box system according to one embodiment may provide a method of determining a driving mode and a parking mode after sensing an impact by an impact detection sensor, and processing an erroneously recognized event image according to the determined mode.

일 실시예에 따른 블랙박스 시스템은 잘못 인식된 이벤트 영상의 판단 오류를 줄이는 방법을 제공할 수 있다.
The black box system according to one embodiment can provide a method of reducing a misjudgment of an erroneously recognized event image.

일 실시예에 따른 블랙박스 시스템에서 잘못 인식된(false positive) 이벤트 영상을 처리하는 방법은, 충격 감지 센서에 의하여 충격을 감지함에 응답하여, 적어도 하나의 영상을 추출하는 단계; 상기 블랙박스 시스템의 모드가 주차 모드인 경우에, 상기 추출된 적어도 하나의 영상에 대응하는 사운드 패턴을 추출하는 단계; 및 상기 추출된 적어도 하나의 영상이 이벤트 영상인지 여부를 판단하기 위하여 상기 추출된 사운드 패턴과 미리 저장된 음향 모델을 비교하는 단계를 포함할 수 있다.A method for processing a false positive event image in a black box system according to an exemplary embodiment includes extracting at least one image in response to detecting an impact by an impact detection sensor; Extracting a sound pattern corresponding to the extracted at least one image when the mode of the black box system is a parking mode; And comparing the extracted sound pattern with a previously stored acoustic model to determine whether the extracted at least one image is an event image.

일측에 따르면, 상기 추출된 적어도 하나의 영상에 대응하는 사운드 패턴을 추출하는 단계는, 상기 충격이 감지된 시점으로부터 일정 시간 구간 이전의 시점을 탐색하고, 상기 일정 시간 구간의 시점에 대응하는 상기 사운드 패턴을 추출하는 단계를 포함할 수 있다.According to one aspect of the present invention, the step of extracting the sound pattern corresponding to the extracted at least one image may include searching for a time point before a predetermined time interval from the point of time when the impact is sensed, And extracting the pattern.

또 다른 일측에 따르면, 상기 추출된 적어도 하나의 영상이 이벤트 영상인지 여부를 판단하기 위하여 상기 추출된 사운드 패턴과 미리 저장된 음향 모델을 비교하는 단계는, 상기 사운드 패턴이 문 닫는 사운드, 트렁크 닫는 사운드 및 미리 정해진 이벤트 사운드 중 적어도 하나에 대한 상기 미리 저장된 음향 모델과 상기 추출된 사운드 패턴이 유사한지 비교하는 단계를 포함할 수 있다.According to another aspect of the present invention, the step of comparing the extracted sound pattern with a previously stored acoustic model to determine whether the extracted at least one image is an event image may include comparing the sound pattern with a sound closing the trunk, And comparing the extracted sound pattern with the previously stored acoustic model for at least one of the predetermined event sounds.

또 다른 일측에 따르면, 상기 미리 저장된 음향 모델과 상기 추출된 사운드 패턴이 유사한지 비교하는 단계는 로그 라이클리후드 계산 기법을 이용하여 상기 미리 저장된 음향 모델과 상기 추출된 사운드 패턴이 유사한지 비교하는 단계를 포함할 수 있다.According to another aspect, the step of comparing whether the pre-stored acoustic model and the extracted sound pattern are similar may include comparing the pre-stored acoustic model with the extracted sound pattern using a log- . ≪ / RTI >

또 다른 일측에 따르면, 블랙박스 시스템에서 잘못 인식된(false positive) 이벤트 영상을 처리하는 방법은, 상기 블랙박스 시스템의 모드가 주차 모드인지 여부를 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다. According to another aspect, a method of processing a false positive event image in a black box system may further include determining whether the mode of the black box system is a parking mode.

또 다른 일측에 따르면, 상기 충격이 감지된 시점은 충격 감지 알림음이 감지된 시점일 수 있다.According to another aspect of the present invention, the point of time when the impact is sensed may be the point of time when the shock detection alert sound is sensed.

일 실시예에 따른 블랙박스 시스템에서 잘못 인식된(false positive) 이벤트 영상을 처리하는 방법은, 충격 감지 센서에 의하여 충격을 감지함에 응답하여, 적어도 하나의 영상을 추출하는 단계; 상기 블랙박스 시스템의 모드가 주행 모드인 경우에, 상기 추출된 적어도 하나의 영상에 대응하는 이미지 패턴을 추출하는 단계; 및 상기 추출된 적어도 하나의 영상이 이벤트 영상인지 여부를 판단하기 위하여 상기 추출된 이미지 패턴과 미리 저장된 이미지 모델을 비교하는 단계를 포함할 수 있다.A method for processing a false positive event image in a black box system according to an exemplary embodiment includes extracting at least one image in response to detecting an impact by an impact detection sensor; Extracting an image pattern corresponding to the extracted at least one image when the mode of the black box system is the traveling mode; And comparing the extracted image pattern with a previously stored image model to determine whether the extracted at least one image is an event image.

일 측에 따르면, 상기 추출된 적어도 하나의 영상에 대응하는 이미지 패턴을 추출하는 단계는, 상기 충격이 감지된 시점으로부터 일정 시간 구간 이전의 시점을 탐색하고, 상기 일정 시간 구간의 시점에 대응하는 영상에 대한 상기 이미지 패턴을 추출하는 단계를 포함할 수 있다.According to one aspect of the present invention, the step of extracting the image pattern corresponding to the extracted at least one image may include searching for a time point before a predetermined time interval from the point of time when the impact is sensed, And extracting the image pattern for the image.

또 다른 일측에 따르면, 상기 일정 시간 구간의 시점에 대응하는 영상에 대한 상기 이미지 패턴을 추출하는 단계는, 상기 일정 시간 구간의 시점에 대응하는 영상의 일부 영역에 대한 이미지 패턴을 추출하는 단계를 포함할 수 있다.According to another aspect of the present invention, the step of extracting the image pattern for the image corresponding to the time point of the predetermined time section includes extracting an image pattern for a part of the image corresponding to the time point of the predetermined time section can do.

또 다른 일측에 따르면, 상기 블랙박스 시스템에서 잘못 인식된(false positive) 이벤트 영상을 처리하는 방법은, 상기 일정 시간 구간의 시점에 대응하는 영상의 일부 영역으로부터 미리 정해진 색을 추출하고, 상기 미리 정해진 색이 추출된 상기 일정 시간 구간의 시점에 대응하는 영상의 일부 영역으로부터 미리 정해진 이미지 패턴을 탐색하는 단계를 더 포함할 수 있다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method of processing a false positive event image in the black box system, the method comprising: extracting a predetermined color from a part of an image corresponding to a time point of the predetermined time interval; Searching for a predetermined image pattern from a part of the image corresponding to the time point of the predetermined time period from which the color is extracted.

또 다른 일측에 따르면, 상기 추출된 적어도 하나의 영상이 이벤트 영상인지 여부를 판단하기 위하여 상기 추출된 이미지 패턴과 미리 저장된 이미지 모델을 비교하는 단계는, 미리 정해진 이벤트 이미지를 포함하는 상기 미리 저장된 이미지 모델과 상기 추출된 이미지 패턴이 유사한지 비교하는 단계를 포함할 수 있다.According to another aspect of the present invention, the step of comparing the extracted image pattern with a previously stored image model to determine whether the extracted at least one image is an event image may include comparing the pre- And comparing the extracted image pattern with each other.

또 다른 일측에 따르면, 상기 충격이 감지된 시점은 일정량 이상의 충격이 가해져 충격 감지 센서가 작동한 경우이다.According to another aspect of the present invention, the impact detection sensor is operated when an impact of a predetermined amount or more is applied to the point of time when the impact is detected.

또 다른 일측에 따르면, 상기 블랙박스 시스템에서 잘못 인식된(false positive) 이벤트 영상을 처리하는 방법은, 상기 블랙박스 시스템의 모드가 주행 모드인지 여부를 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.
According to another aspect of the present invention, a method of processing a false positive event image in the black box system may further include determining whether the mode of the black box system is a driving mode.

일 실시예에 따른 블랙박스 시스템은 저전력으로 동작되는 충격 감지 센서를 통하여 충격을 감지하고, 주행 모드 및 주차 모드에 따라 작동됨으로써 전력을 효율적으로 이용할 수 있다. The black box system according to an exemplary embodiment senses an impact through a shock sensor operating at a low power, and operates according to a driving mode and a parking mode, thereby efficiently utilizing power.

일 실시예에 따른 블랙박스 시스템은 잘못 인식된 이벤트 영상의 판단 오류를 줄이기 위하여 이벤트에 대하여 모델링을 미리 수행하고, 해당되는 이벤트가 발생하였을 경우 미리 저장된 모델과 비교하여 잘못 인식된 이벤트 영상이 아님을 판단함으로써 판단 오류를 줄일 수 있다.
The black box system according to an exemplary embodiment performs modeling of an event in advance to reduce a misjudgment of an event image that is erroneously recognized and compares the model with a previously stored model when the corresponding event occurs, Judgment errors can be reduced by judging.

도 1은 일 실시예에 따른 블랙박스 시스템의 구조를 나타낸 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 블랙박스 시스템에서 충격이 감지되었을 경우, 모드를 구분하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 블랙박스 시스템의 주차 모드에서 잘못 인식된 이벤트 영상을 처리하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 블랙박스 시스템의 주차 모드에서 사운드 패턴을 추출하는 예를 나타낸 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 블랙박스 시스템은 주차 모드에서 이벤트 영상으로부터 추출된 음향을 모델화하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 블랙박스 시스템의 주행 모드에서 잘못 인식된 이벤트 영상을 처리하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 블랙박스 시스템의 주행 모드에서 이미지 패턴을 추출하는 예를 나타낸 도면이다.1 is a diagram illustrating a structure of a black box system according to an embodiment.
FIG. 2 is a diagram illustrating a method of distinguishing a mode when an impact is detected in a black box system according to an exemplary embodiment.
FIG. 3 illustrates a method of processing an erroneously recognized event image in a parking mode of a black box system according to an embodiment.
4 is a diagram illustrating an example of extracting a sound pattern in a parking mode of a black box system according to an embodiment.
5 is a diagram illustrating a method of modeling sound extracted from an event image in a parking mode according to an embodiment of the present invention.
6 is a view illustrating a method of processing an event image that is erroneously recognized in a driving mode of a black box system according to an exemplary embodiment.
7 is a diagram illustrating an example of extracting an image pattern in a driving mode of a black box system according to an embodiment.

이하, 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 일 실시예에 따른 블랙박스 시스템의 구조를 나타낸 도면이다.1 is a diagram illustrating a structure of a black box system according to an embodiment.

블랙박스 시스템(100)은 이벤트 감지부(110), 저장부(120), 마이크(130), 충격 감지 센서(140) 및 카메라(150)를 포함할 수 있다.The black box system 100 may include an event sensing unit 110, a storage unit 120, a microphone 130, an impact sensing sensor 140, and a camera 150.

블랙박스 시스템(100)은 잘못 인식된 이벤트 영상을 처리하기 위하여 충격 감지 센서에 의하여 충격이 감지되었을 경우, 주차 모드 또는 주행 모드를 구분하고, 상기 모드에 따라 다르게 작동될 수 있다. The black box system 100 distinguishes a parking mode or a driving mode when an impact is detected by an impact sensor to process an erroneously recognized event image, and may be operated differently according to the mode.

이벤트 감지부(110)는 센서를 통하여 추출된 영상으로부터 미리 정해진 이벤트가 감지되었을 경우, 이벤트를 자동으로 감지할 수 있다. 이벤트 감지부(110)는 주차 모드인 경우, 예를 들면, 문 닫는 사운드, 트렁크 닫는 사운드, 미리 정해진 이벤트 사운드를 감지할 수 있다. 예를 들면, 주차 모드라고 가정하자. 블랙박스 시스템(100)은 충격 감지 센서에 의하여 충격을 감지할 수 있는데, 사용자가 차량의 문을 닫는 충격이었다면, 이벤트 감지부(110)에 의하여 문 닫는 이벤트가 감지될 수 있다. 또한, 사용자가 차량의 트렁크를 닫는 경우, 블랙박스 시스템(100)은 트렁크 닫는 충격을 감지할 수 있고, 이벤트 감지부(110)에 의하여 트렁크 닫는 이벤트가 감지될 수 있다. The event detection unit 110 can automatically detect an event when a predetermined event is detected from the image extracted through the sensor. In the parking mode, the event detection unit 110 may detect a door closing sound, a trunk closing sound, and a predetermined event sound, for example. For example, suppose you are in the parking mode. The black box system 100 can sense an impact by an impact sensor. If the user has an impact that closes the door of the vehicle, an event of closing the door by the event detection unit 110 can be detected. Also, when the user closes the trunk of the vehicle, the black box system 100 can sense the trunk closing impact, and the event sensing unit 110 can detect the trunk closing event.

이벤트 감지부(110)는 주행 모드인 경우, 예를 들면, 속도 방지턱, 싱크홀과 같이 미리 정해진 이벤트 이미지를 감지할 수 있다. 예를 들면, 주행 모드라고 가정하자. 블랙박스 시스템(100)은 충격 감지 센서에 의하여 충격을 감지할 수 있는데, 차량이 주행 중에 속도 방지턱을 지나가는 경우, 이벤트 감지부(110)는 속도 방지턱을 감지할 수 있다.The event detection unit 110 can detect a predetermined event image such as a speed limit tilt or a sinkhole when the vehicle is in a traveling mode. For example, assume that the vehicle is in the driving mode. The black box system 100 can sense an impact by the impact sensor. When the vehicle passes the speed limit during driving, the event detection unit 110 can sense the speed limit.

저장부(120)는 이벤트에 대한 영상을 저장하거나 전원이 켜있을 경우 상시적으로 영상을 저장하기 위한 것으로서, 영상뿐만 아니라 사운드도 저장할 수 있다. 저장부(120)는 이벤트 영상 저장부 및 상시 녹화부를 포함할 수 있다. 이벤트 영상 저장부는 이벤트 영상을 저장하는 공간으로, 예를 들면, 충격이 감지된 영상을 저장할 수 있다. 상시 녹화부는 이벤트 영상을 제외한 모든 영상을 저장할 수 있으며, 계속적으로 영상을 저장할 수 있다. 이때, 저장부(120)는 저장 메모리의 용량에 따라 저장된 정보가 업데이트될 수 있고, 일정 기준에 의하여 저장된 정보가 업데이트될 수 있다. 예를 들면, 한달 기준으로 6개월 이전에 저장된 내용들은 삭제될 수 있고, 사용자의 설정에 따라서 선택적으로 영상을 저장하거나 삭제할 수도 있다. The storage unit 120 is for storing an image for an event or for storing an image at all times when the power is turned on, and can store not only an image but also a sound. The storage unit 120 may include an event image storage unit and a permanent recording unit. The event image storage unit is a space for storing an event image, for example, an image in which an impact is detected. The normal recording unit can store all images except the event image, and can continuously store the images. At this time, the storage unit 120 may update the stored information according to the capacity of the storage memory, and the information stored according to the predetermined criteria may be updated. For example, contents stored before 6 months on a month basis can be deleted, and images can be selectively stored or deleted according to the setting of the user.

마이크(130)는 사운드를 녹음하기 위한 것으로, 주차 모드에서 문 또는 트렁크를 닫는 사운드를 녹음할 수 있고, 녹음하고자 하는 이벤트 사운드를 녹음할 수 있다. 마이크(130)는 충격이 감지된 경우 충격 감지 알림음을 발생시킬 수 있다.The microphone (130) is for recording sound. In the parking mode, the microphone (130) can record the sound closing the door or the trunk, and record the event sound to be recorded. The microphone 130 may generate a shock detection beep when an impact is detected.

충격 감지 센서(140)는 충격을 감지하기 위한 센서로서, 예를 들면, G센서를 통하여 민감도를 감지할 수 있고, 3축 가속도 센서를 통하여 가속도, 진동 및 충격 등을 감지할 수 있다. The impact sensor 140 is a sensor for detecting an impact. For example, the impact sensor 140 can sense sensitivity through a G sensor and can detect acceleration, vibration, and shock through a three-axis acceleration sensor.

카메라(150)는 실시간으로 영상을 촬영하고 녹화하기 위한 것으로, 이벤트 영상을 촬영할 수 있다. 주행 모드일 때, 카메라(150)를 통하여 녹화된 잘못 인식된 이벤트 영상을 통하여 이미지 패턴을 추출할 수 있다. 예를 들면, 카메라는 고화질의 카메라, 1.3M 픽셀 급의 CCD 카메라와 같은 저가의 소형 카메라가 이용될 수 있으며, 휴대성을 위하여 무선 카메라로 구성될 수도 있다.The camera 150 is for photographing and recording an image in real time, and can capture an event image. In the traveling mode, the image pattern can be extracted through the erroneously recognized event image recorded through the camera 150. For example, a camera can be a low-cost small camera such as a high-definition camera, a 1.3M pixel class CCD camera, or a wireless camera for portability.

도 2는 일 실시예에 따른 블랙박스 시스템에서 충격이 감지되었을 경우, 모드를 구분하는 방법을 나타낸 도면이다.FIG. 2 is a diagram illustrating a method of distinguishing a mode when an impact is detected in a black box system according to an exemplary embodiment.

블랙박스 시스템은 잘못 인식된 이벤트 영상을 처리하기 위하여 충격 감지 센서에 의하여 충격을 감지할 수 있다(210). 블랙박스 시스템은 충격 감지 센서에 의하여 충격을 감지한 경우, 속도가 미리 정해진 속도 이상이라면(속도>a) (230), 주행 모드로 판단하고(250), 속도가 미리 정해진 속도 이하라면, 주차 모드로 판단할 수 있다(240). 블랙박스 시스템은 충격을 감지 하지 않은 경우, 계속 녹화를 실행할 수 있다(220). The black box system may detect an impact by an impact sensor to process a misidentified event image (210). If the speed of the black box system is sensed by the impact sensor and the speed is greater than a predetermined speed (speed> a) (230), it is determined to be the traveling mode (250). If the speed is below the predetermined speed, (240). If the black box system does not detect a shock, the continuous recording may be performed (220).

예를 들면, 블랙박스 시스템은 충격이 감지된 이후, 차량의 속도가 0km/h보다 크다면 주행 모드로 판단할 수 있고, 차량의 속도가 0km/h보다 작다면 차량이 정지해있으므로 주차 모드로 판단할 수 있다.For example, after a shock is detected, the black box system can determine the driving mode if the vehicle speed is greater than 0 km / h. If the vehicle speed is less than 0 km / h, It can be judged.

일 실시예에 따른 블랙박스 시스템은 저전력으로 동작되는 충격 감지 센서를 통하여 충격을 감지하고, 주행 모드 및 주차 모드에 따라 작동됨으로써 전력을 효율적으로 이용할 수 있다. The black box system according to an exemplary embodiment senses an impact through a shock sensor operating at a low power, and operates according to a driving mode and a parking mode, thereby efficiently utilizing power.

도 3은 일 실시예에 따른 블랙박스 시스템의 주차 모드에서 잘못 인식된 이벤트 영상을 처리하는 방법을 나타낸 도면이다. FIG. 3 illustrates a method of processing an erroneously recognized event image in a parking mode of a black box system according to an embodiment.

블랙박스 시스템은 모드가 주차 모드 또는 주행 모드로 구분하여 잘못 인식된 이벤트 영상을 처리할 수 있지만, 도 3에서는 주차 모드에서 잘못 인식된 이벤트 영상을 처리하는 방법을 설명하기로 한다. The black box system can process an event image that is mistakenly classified into a parking mode or a driving mode. However, in FIG. 3, a method of processing an event image mistakenly recognized in the parking mode will be described.

단계(310)에서 블랙박스 시스템은 충격 센서 의하여 충격을 감지함을 응답하여, 적어도 하나의 영상을 추출할 수 있다. 이때, 충격이 감지된 시점은 일정량 이상의 충격이 가해져 충격 감지 센서가 작동된 시점일 수 있다. 또한, 충격이 감지된 시점은 충격 감지 알림음이 감지된 시점일 수 있으며, 충격 감지 알림음은 이벤트에 따라 다양하게 발생될 수 있다.In step 310, the black box system may extract at least one image in response to detecting the impact by the impact sensor. At this time, the point of time when the impact is detected may be a time point when the shock detection sensor is activated due to an impact of a predetermined amount or more. Further, the point of time when the impact is detected may be the point of time when the shock detection alert sound is detected, and the shock detection alert sound may be generated in various ways according to the event.

단계(320)에서 블랙박스 시스템은 추출된 적어도 하나의 영상에 대응하는 사운드 패턴을 추출할 수 있다. 도 4를 참고하면, 충격이 감지된 시점으로부터 일정 시간 구간 이전의 시점을 탐색하고, 일정 시간 구간의 시점에 대응하는 사운드 패턴을 추출할 수 있다. 예를 들면, 충격 감지 알림음이 발생한 시점으로부터 약 1초 이전의 시간 구간을 탐색할 수 있고, 충격 감지 알림음이 발생한 시점으로부터 약 0.5초 이전의 시점에서 발생한 사운드 패턴을 추출할 수 있다.In step 320, the black box system may extract a sound pattern corresponding to the extracted at least one image. Referring to FIG. 4, a point of time before a certain time interval is detected from a point of time when an impact is detected, and a sound pattern corresponding to a point of time of a predetermined time interval can be extracted. For example, it is possible to search for a time interval of about one second before a shock detection alarm sound is generated, and to extract a sound pattern occurring at a time about 0.5 second before the shock detection alarm sound is generated.

단계(330)에서 블랙박스 시스템은 추출된 적어도 하나의 영상이 이벤트 영상인지 여부를 판단하기 위하여 추출된 사운드 패턴과 미리 저장된 음향 모델을 비교할 수 있다. 도 5를 참고하면, 사운드 패턴이 문 닫는 사운드, 트렁크 닫는 사운드 및 미리 정해진 이벤트 사운드 중 적어도 하나에 대한 미리 저장된 음향 모델과 추출된 사운드 패턴이 유사한지 비교할 수 있다. 이때, 로그 라이클리후드 계산(Log-likelihood Calculation) 기법을 이용하여 미리 저장된 음향 모델과 추출된 사운드 패턴이 유사한지 비교할 수 있다. 로그 라이클리후드 계산 기법을 이용하여 미리 저장된 음향 모델과 추출된 사운드 패턴이 유사한지 비교한 후, 유효성 검사 및/또는 타당성 검사를 통하여 오류를 줄이고, 추출된 사운드 패턴이 미리 저장된 음향 모델과 유사한지 여부를 판단할 수 있다. 상기 검사를 통과한 후 잘못 인식된 이벤트 영상이라면 계속 녹화를 수행하고, 잘못 인식된 이벤트 영상이 아니라면 이벤트 영상을 저장할 수 있다.In step 330, the black box system may compare the extracted sound pattern with a previously stored acoustic model to determine whether at least one extracted image is an event image. Referring to FIG. 5, it is possible to compare whether the extracted sound pattern is similar to a previously stored acoustic model for at least one of a sound closing the sound pattern, a trunk closing sound, and a predetermined event sound. At this time, it is possible to compare whether the previously stored sound model and the extracted sound pattern are similar by using the Log-likelihood Calculation method. After comparing the similarity between the previously stored acoustic model and the extracted sound pattern using the log-likelihood calculation technique, the error is reduced through validation and / or feasibility check, and the extracted sound pattern is similar to the previously stored acoustic model Can be determined. If it is an erroneously recognized event image after passing the check, recording is continued, and if it is not erroneously recognized event image, the event image can be stored.

일 실시예에 따른 블랙박스 시스템은 잘못 인식된 이벤트 영상의 판단 오류를 줄이기 위하여 이벤트에 대하여 모델링을 미리 수행하고, 해당되는 이벤트가 발생하였을 경우 미리 저장된 모델과 비교하여 잘못 인식된 이벤트 영상이 아님을 판단함으로써 판단 오류를 줄일 수 있다.The black box system according to an embodiment performs modeling on an event in advance to reduce a misjudgment of an event image that is erroneously recognized and compares the model with a previously stored model when the event occurs, Judgment errors can be reduced by judging.

도 4는 일 실시예에 따른 블랙박스 시스템의 주차 모드에서 사운드 패턴을 추출하는 예를 나타낸 도면이다.4 is a diagram illustrating an example of extracting a sound pattern in a parking mode of a black box system according to an embodiment.

도 4는 주차 모드에서 사운드 패턴을 추출하기 위한 예로서, 블랙박스 시스템은 충격이 감지된 시점(421)으로부터 일정 시간 구간 이전의 시점(410)을 탐색하고, 일정 시간 구간의 시점(411)에 대응하는 사운드 패턴을 추출할 수 있다. 예를 들면, 주차 모드에서 문닫는 사운드를 추출한다고 가정하면, 블랙박스 시스템은 충격 감지 알림음(420)이 발생한 시점으로부터 약 2초 이전의 시간 구간을 탐색할 수 있고, 충격 감지 알림음(420)이 발생한 시점으로부터 약 0.5초 이전의 시점에서 발생한 문 닫는 사운드(410) 패턴을 추출할 수 있다. FIG. 4 illustrates an example of extracting a sound pattern in the parking mode. The black box system searches for a point 410 before a predetermined time interval from a point 421 at which an impact is detected, The corresponding sound pattern can be extracted. For example, if it is assumed that the door closing sound is extracted in the parking mode, the black box system can search for a time interval of about two seconds before the occurrence of the shock detection notification sound 420, Can be extracted from the sound 410 of the door closing sound, which is generated about 0.5 seconds before the time when the sound is generated.

일 실시예에 따른 블랙박스 시스템은 주차 모드에서 문 닫는 사운드, 트렁크 닫는 사운드 및 미리 정해진 이벤트 사운드에 대한 패턴을 추출할 수 있으며, 트렁크 닫는 사운드 및 미리 정해진 이벤트 사운드에 대한 패턴을 추출하는 방법도 설명한 바와 같이 마찬가지로 적용될 수 있다. The black box system according to an embodiment can extract a door closing sound, a trunk closing sound and a pattern for a predetermined event sound in a parking mode, and also a method for extracting a trunk closing sound and a pattern for a predetermined event sound And so on.

도 5는 일 실시예에 따른 블랙박스 시스템은 주차 모드에서 이벤트 영상으로부터 추출된 음향을 모델화하는 방법을 나타낸 도면이다.5 is a diagram illustrating a method of modeling sound extracted from an event image in a parking mode according to an embodiment of the present invention.

블랙박스 시스템은 주차 모드에서 충격감지 센서로부터 감지된 충격에 대하여 적어도 하나의 영상을 추출할 수 있고, 추출된 적어도 하나의 영상에 대응하는 사운드 패턴을 추출할 수 있다. 예를 들면, 주차 모드에서 문 닫는 사운드, 트렁크 닫는 사운드 및 미리 정해진 이벤트 사운드 등을 모델화할 수 있다. The black box system can extract at least one image of the impact detected from the impact sensor in the parking mode and extract the sound pattern corresponding to the extracted at least one image. For example, in parking mode, you can model door closing sounds, trunk closing sounds, and predefined event sounds.

블랙박스 시스템은 영상으로부터 문 닫는 사운드(Door Closing Sound)(510)를 추출하였다면, 문 닫는 사운드의 특징을 추출하고, 사전 훈련인 GMM Training을 통하여 Door-Model을 생성할 수 있다. 이때, 모델링 하기 위하여 문 닫는 사운드는 복수 개의 문 닫는 사운드로부터 각각 특징을 추출하고 GMM Training을 통하여 Door-Model을 생성할 수 있다. 각 이벤트 사운드에도 동일하게 적용될 수 있다. 마찬가지로, 블랙 박스 시스템은 주차 모드에서 충격감지 트렁크 닫는 사운드(Trunk Closing Sound)(520)를 추출할 수 있고, 트렁크 닫는 사운드의 특징을 추출하여 사전 훈련인 GMM Training을 통하여 Trunk-Model을 생성할 수 있다. 미리 정해진 이벤트 사운드(Event Sound)(530)의 경우, 복수 개의 이벤트 사운드가 있을 수 있으며, 주행 중인 차량이 주차되어 있는 차량을 들이받는 사운드, 사람이 걸어가면서 주차되어 있는 차량과 부딪히는 사운드 등과 같이 사용자 또는 관리자에 의하여 이벤트 사운드를 지정하여 각각 모델링을 수행할 수 있다. If the black box system extracts the door closing sound 510 from the image, it can extract the feature of the door closing sound and generate the door-model through the GMM training as a preliminary training. At this time, the door closing sound for modeling can extract each characteristic from the plurality of door closing sounds, and can generate Door-Model through GMM Training. The same applies to each event sound. Likewise, the black box system can extract the trunk closing sound 520 in the parking mode, extract the characteristics of the trunk closing sound, and generate the trunk-model through GMM training, which is a preliminary training have. In the case of a predetermined event sound (event sound) 530, there may be a plurality of event sounds, such as a sound in which a vehicle in a running state is picked up by a parked vehicle, a sound in which a person hits a parked vehicle, Alternatively, an event sound may be designated by an administrator to perform modeling.

일 실시예에 따른 블랙박스 시스템은 이벤트에 대하여 모델을 미리 저장하기 때문에 추출된 사운드 이벤트와 미리 저장된 사운드 모델을 비교함으로써 잘못 인식된 이벤트 영상의 오류를 줄일 수 있다.Since the black box system according to the embodiment pre-stores the model for the event, the error of the erroneously recognized event image can be reduced by comparing the extracted sound event with the pre-stored sound model.

도 6은 일 실시예에 따른 블랙박스 시스템의 주행 모드에서 잘못 인식된 이벤트 영상을 처리하는 방법을 나타낸 도면이다. 6 is a view illustrating a method of processing an event image that is erroneously recognized in a driving mode of a black box system according to an exemplary embodiment.

블랙박스 시스템은 모드가 주차 모드 또는 주행 모드로 구분하여 잘못 인식된 이벤트 영상을 처리할 수 있지만, 도 6에서는 주행 모드에서 잘못 인식된 영상을 처리하는 방법을 설명하기로 한다. The black box system can process an erroneously recognized event image by dividing the mode into a parking mode or a driving mode, but a method of processing an erroneously recognized image in the driving mode will be described with reference to FIG.

단계(610)에서 블랙박스 시스템은 충격 감지 센서에 의하여 충격을 감지함에 응답하여, 적어도 하나의 영상을 추출할 수 있다. 이때, 충격이 감지된 시점은 일정량 이상의 충격이 가해져 충격 감지 센서가 작동된 시점일 수 있다. 또한, 충격이 감지된 시점은 충격 감지 알림음이 감지된 시점일 수 있으며, 충격 감지 알림음은 이벤트에 따라 다양하게 발생될 수 있다. 예를 들면, 차량의 앞바퀴 및 뒷바퀴가 모두가 속도 방지턱을 통과하는 충격이 감지된 경우, 충격 감지 센서가 작동될 수 있고, 충격 감지 알림음이 발생될 수 있다.In step 610, the black box system may extract at least one image in response to detecting an impact by the shock sensor. At this time, the point of time when the impact is detected may be a time point when the shock detection sensor is activated due to an impact of a predetermined amount or more. Further, the point of time when the impact is detected may be the point of time when the shock detection alert sound is detected, and the shock detection alert sound may be generated in various ways according to the event. For example, when an impact that both the front wheel and the rear wheel of the vehicle pass through the speed bust is detected, the impact detection sensor may be activated and a shock detection beep may be generated.

단계(620)에서 블랙박스 시스템은 추출된 적어도 하나의 영상에 대응하는 이미지 패턴을 추출할 수 있다. 도 7을 참고하면, 블랙박스 시스템은 충격이 감지된 시점으로부터 일정 시간 구간 이전의 시점을 탐색할 수 있고, 일정 시간 구간의 시점에 대응하는 영상에 대한 이미지 패턴을 추출할 수 있다. 블랙박스 시스템은 일정 시간 구간의 시점에 대응하는 영상의 일부 영역에 대응하는 이미지 패턴을 추출할 수 있다. 블랙박스 시스템은 영상의 일부 영역으로부터 미리 정해진 색을 추출할 수 있고, 영상의 일부 영역으로부터 미리 정해진 이미지 패턴을 탐색할 수 있다. In step 620, the black box system may extract an image pattern corresponding to the extracted at least one image. Referring to FIG. 7, the black box system can search for a point of time before a predetermined time interval from the point of time when the impact is detected, and can extract an image pattern for an image corresponding to a point in time of a predetermined time interval. The black box system can extract an image pattern corresponding to a partial area of an image corresponding to a time point of a predetermined time period. The black box system can extract a predetermined color from a part of an image and search for a predetermined image pattern from a part of the image.

단계(630)에서 블랙박스 시스템은 추출된 적어도 하나의 영상이 이벤트 영상인지 여부를 판단하기 위하여 추출된 이미지 패턴과 미리 저장된 이미지 모델을 비교할 수 있다. 이때, 블랙박스 시스템은 미리 정해진 이벤트 이미지를 포함하는 미리 저장된 이미지 모델과 추출된 이미지 패턴이 유사한지 비교할 수 있다. In step 630, the black box system may compare the extracted image pattern with the pre-stored image model to determine whether the extracted at least one image is an event image. At this time, the black box system can compare whether the pre-stored image model including the predetermined event image is similar to the extracted image pattern.

도 7은 일 실시예에 따른 블랙박스 시스템의 주행 모드에서 이미지 패턴을 추출하는 예를 나타낸 도면이다.7 is a diagram illustrating an example of extracting an image pattern in a driving mode of a black box system according to an embodiment.

블랙박스 시스템은 예를 들면, 차량이 과속 방지턱을 넘거나 싱크홀을 통과할 경우 과속 방지턱이나 싱크홀과 같은 이미지 패턴을 추출할 수 있다. 차량이 과속 방지턱을 넘었을 경우를 가정하여 설명하기로 한다. 차량이 주행 중에 과속 방지턱을 넘었다면, 블랙박스 시스템은 충격 감지 센서에 의하여 충격이 감지될 수 있고, 충격 감지 센서에 의하여 충격을 감지함에 응답하여 적어도 하나의 영상을 추출할 수 있다(710). 이때, 예를 들면, 블랙박스 시스템은 충격 감지 센서에 의하여 충격을 감지한 경우, 이미지 센서 및 3축 가속도 센서를 통하여 영상을 추출할 수 있다.The black box system can extract an image pattern such as a speed bump or a sink hole when the vehicle passes the overspeed prevention jaw or passes through the sink hole, for example. A description will be made on the assumption that the vehicle has exceeded the overspeed prevention threshold. If the vehicle has exceeded the speed limit during traveling, the black box system may detect the impact by the impact sensor and may extract at least one image in response to sensing the impact by the impact sensor (710). At this time, for example, when the black box system senses an impact by the impact sensor, the image can be extracted through the image sensor and the three-axis acceleration sensor.

블랙박스 시스템은 충격이 감지된 시점으로부터 일정 시간 구간 이전의 시점을 탐색할 수 있고, 일정 시간 구간의 시점에 대응하는 영상에 대한 이미지 패턴을 추출할 수 있다. 이때, 일정 시간 구간의 시점에 대응하는 영상의 일부 영역(720)에 대응하는 이미지 패턴을 추출할 수 있다. 영상의 일부 영역(720)으로부터 미리 정해진 색을 추출할 수 있고, 영상의 일부 영역으로부터 미리 정해진 이미지 패턴을 탐색할 수 있다. The black box system can search for the point of time before the predetermined time interval from the point of time when the impact is detected and extract the image pattern for the image corresponding to the point of time of the predetermined time interval. At this time, the image pattern corresponding to the partial region 720 of the image corresponding to the time point of the predetermined time period can be extracted. A predetermined color can be extracted from a partial area 720 of the image and a predetermined image pattern can be searched from a partial area of the image.

일 실시예에 따른 블랙박스 시스템은 영상의 일부 영역을 통하여 이미지 패턴을 추출하기 때문에 이미지 패턴을 추출하기 위한 연산량을 줄일 수 있고, 추출하고자 하지 않는 범위까지 계산되는 오류를 줄일 수 있다. Since the black box system according to the embodiment extracts the image pattern through a part of the image, it is possible to reduce the amount of calculation for extracting the image pattern and to reduce errors calculated up to a range not to be extracted.

추출된 영상으로부터 과속 방지턱을 추출하기 위하여 영상으로부터 노란색을 탐색할 수 있다. 블랙박스 시스템은 충격 감지 알림음이 발생한 시점으로부터 약 10초 이전의 시간 구간을 탐색할 수 있고, 충격 감지 알림음이 발생한 시점으로부터 약 5초 이전의 시점에 대응하는 이미지 패턴을 추출할 수 있다. 이때, 차량의 주행 속도에 따라 과속 방지턱을 추출하기 위한 시점이 달라질 수 있다. In order to extract the speed limit jaw from the extracted image, yellow can be searched from the image. The black box system can search for a time interval of about 10 seconds before the occurrence of the shock detection alarm sound and can extract the image pattern corresponding to the time point about 5 seconds before the shock detection alarm sound is generated. At this time, the time for extracting the overspeed preventing jaw may vary depending on the traveling speed of the vehicle.

블랙박스 시스템은 노란색을 포함하고 있는 영역에 대응하는 영상에 대응하는 이미지 패턴을 추출할 수 있다. 블랙박스 시스템에서 추출된 영상은 추출하고자 하는 이미지 패턴 이외의 사물을 포함하고 있기 때문에 예를 들면, 노란색을 검출하는 알고리즘을 통하여 노란색을 포함하고 있는 면적의 넓이 또는 노란색이 표현된 빈번한 정도에 따라 노란색 패턴을 포함하고 있는 영역이 유력하게 선택될 수 있다. 블랙박스 시스템은 노란색을 포함하고 있는 일부 영역(720)으로부터 이미지 패턴을 추출할 수 있다. The black box system can extract an image pattern corresponding to an image corresponding to an area including yellow. Since the image extracted from the black box system contains objects other than the image pattern to be extracted, for example, the area including the yellow area or the yellow area may be displayed in a yellow The area containing the pattern can be selected potentially. The black box system may extract the image pattern from a portion 720 that includes yellow.

블랙박스 시스템은 영상의 일부 영역으로부터 노란색을 포함하고 있는 일부 영역(720)으로부터 미리 정해진 이미지 패턴을 추출할 수 있다. 과속 방지턱은 복수 개의 수평선을 포함하고 있으므로 상기 영역이 복수 개의 수평선과 같은 패턴을 나타내고 있다면 과속 방지턱임을 판단할 수 있다. 마찬가지로 선택된 영상보다 이전의 영상 및 선택된 영상보다 이후의 영상에도 똑같이 이미지 패턴을 추출하여 판단하고, 상기 영상의 가중치 값을 계산하여 최종적으로 과속 방지턱을 판단할 수 있다. The black box system can extract a predetermined image pattern from a part of the image area 720 including yellow from a part of the image area. Since the overspeed preventing jaw includes a plurality of horizontal lines, it can be determined that the overspeed preventing jaw is present if the area has the same pattern as a plurality of horizontal lines. Likewise, it is possible to determine an overspeed preventing jaw finally by extracting and determining an image pattern equally to an image before a selected image and an image subsequent to the selected image, and calculating a weight value of the image.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The apparatus described above may be implemented as a hardware component, a software component, and / or a combination of hardware components and software components. For example, the apparatus and components described in the embodiments may be implemented within a computer system, such as, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable array (FPA) A programmable logic unit (PLU), a microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. The processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. The processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of the software. For ease of understanding, the processing apparatus may be described as being used singly, but those skilled in the art will recognize that the processing apparatus may have a plurality of processing elements and / As shown in FIG. For example, the processing unit may comprise a plurality of processors or one processor and one controller. Other processing configurations are also possible, such as a parallel processor.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.The software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the foregoing, and may be configured to configure the processing device to operate as desired or to process it collectively or collectively Device can be commanded. The software and / or data may be in the form of any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage media, or device , Or may be permanently or temporarily embodied in a transmitted signal wave. The software may be distributed over a networked computer system and stored or executed in a distributed manner. The software and data may be stored on one or more computer readable recording media.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to an embodiment may be implemented in the form of a program command that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like, alone or in combination. The program instructions to be recorded on the medium may be those specially designed and configured for the embodiments or may be available to those skilled in the art of computer software. Examples of computer-readable media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tape; optical media such as CD-ROMs and DVDs; magnetic media such as floppy disks; Magneto-optical media, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include machine language code such as those produced by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments. For example, it is to be understood that the techniques described may be performed in a different order than the described methods, and / or that components of the described systems, structures, devices, circuits, Lt; / RTI > or equivalents, even if it is replaced or replaced.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.
Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents to the claims are also within the scope of the following claims.

100: 블랙박스 시스템
110: 이벤트 감지부
120: 저장부
130: 마이크
140: 충격 감지 센서
150: 카메라100: Black box system
110: Event detection unit
120:
130: microphone
140: Shock sensor
150: camera

Claims (13)

삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 블랙박스 시스템에서 잘못 인식된(false positive) 이벤트 영상을 처리하는 방법에 있어서,
충격 감지 센서에 의하여 충격을 감지함에 응답하여, 적어도 하나의 영상을 추출하는 단계;
상기 블랙박스 시스템의 모드가 주행 모드인 경우에, 상기 추출된 적어도 하나의 영상에 대응하는 이미지 패턴을 추출하는 단계; 및
상기 추출된 적어도 하나의 영상이 이벤트 영상인지 여부를 판단하기 위하여 상기 추출된 이미지 패턴과 미리 저장된 이미지 모델을 비교하는 단계
를 포함하고,
상기 추출된 적어도 하나의 영상에 대응하는 이미지 패턴을 추출하는 단계는,
상기 충격이 감지된 시점으로부터 일정 시간 구간 이전의 시점을 탐색하고, 상기 일정 시간 구간의 시점에 대응하는 영상의 일부 영역에 대한 이미지 패턴을 추출하며,
상기 일정 시간 구간 이전의 시점은 차량의 주행 속도에 기초하여 상이하게 결정되는 블랙박스 시스템에서 잘못 인식된(false positive) 이벤트 영상을 처리하는 방법.A method for processing a false positive event image in a black box system,
Extracting at least one image in response to detecting an impact by the impact detection sensor;
Extracting an image pattern corresponding to the extracted at least one image when the mode of the black box system is the traveling mode; And
Comparing the extracted image pattern with a previously stored image model to determine whether the extracted at least one image is an event image,
Lt; / RTI >
Wherein the extracting the image pattern corresponding to the extracted at least one image comprises:
Searching for a time point before a predetermined time interval from the point of time when the impact is sensed, extracting an image pattern of a partial region of the image corresponding to the time point of the predetermined time period,
Wherein the time point before the predetermined time interval is determined differently based on the running speed of the vehicle. 삭제delete 삭제delete 제7항에 있어서,
상기 일정 시간 구간의 시점에 대응하는 영상의 일부 영역으로부터 미리 정해진 색을 추출하고, 상기 미리 정해진 색이 추출된 상기 일정 시간 구간의 시점에 대응하는 영상의 일부 영역으로부터 미리 정해진 이미지 패턴을 탐색하는 단계
를 더 포함하는 블랙박스 시스템에서 잘못 인식된(false positive) 이벤트 영상을 처리하는 방법8. The method of claim 7,
Extracting a predetermined color from a part of the image corresponding to the time point of the predetermined time interval and searching for a predetermined image pattern from a part of the image corresponding to the time point of the predetermined time period from which the predetermined color is extracted
A method for processing a false positive event image in a black box system 제7항에 있어서,
상기 추출된 적어도 하나의 영상이 이벤트 영상인지 여부를 판단하기 위하여 상기 추출된 이미지 패턴과 미리 저장된 이미지 모델을 비교하는 단계는,
미리 정해진 이벤트 이미지를 포함하는 상기 미리 저장된 이미지 모델과 상기 추출된 이미지 패턴이 유사한지 비교하는 단계
를 포함하는 블랙박스 시스템에서 잘못 인식된(false positive) 이벤트 영상을 처리하는 방법.8. The method of claim 7,
Comparing the extracted image pattern with a previously stored image model to determine whether the extracted at least one image is an event image,
Comparing the pre-stored image model including the predetermined event image with the extracted image pattern
And processing the false positive event image in the black box system. 제7항에 있어서,
상기 충격이 감지된 시점은 일정량 이상의 충격이 가해져 충격 감지 센서가 작동한 시점인 블랙박스 시스템에서 잘못 인식된(false positive) 이벤트 영상을 처리하는 방법.8. The method of claim 7,
Wherein a false positive event image is processed in a black box system when a shock of a predetermined amount or more is applied to the shock detection sensor. 제7항에 있어서,
상기 블랙박스 시스템의 모드가 주행 모드인지 여부를 판단하는 단계
를 더 포함하는 블랙박스 시스템에서 잘못 인식된(false positive) 이벤트 영상을 처리하는 방법.
8. The method of claim 7,
Determining whether the mode of the black box system is the driving mode
And processing the false positive event image in a black box system.
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