KR101958238B1

KR101958238B1 - 통학차량용 안전관리 시스템

Info

Publication number: KR101958238B1
Application number: KR1020170124141A
Authority: KR
Inventors: 조승표; 이철환; 정주영
Original assignee: (주)에이치브레인
Priority date: 2017-09-26
Filing date: 2017-09-26
Publication date: 2019-07-02

Abstract

본 발명은 통학차량의 다양한 안전사고를 효율적으로 방지할 수 있으며, 관제센터서버가 컨트롤러로부터 안전정보를 전송받아 모니터링 함으로써 통학차량 및 통학차량을 이용하는 어린이의 승하차를 효율적으로 관리할 수 있고, 융합센서에 의해 통학차량 내부의 인체를 감지하도록 구성됨으로써 미하차한 어린이로 인한 질식사고 등의 안전사고를 효율적으로 방지할 수 있으며, 돌발 확인데이터 생성 시 컨트롤러가 차량단말기의 모니터에 돌발 확인데이터를 표출함과 동시에 컨트롤러가 보호자 단말기 및 운전자 단말기로 돌발 확인데이터를 전송함으로써 돌발 상황에 대한 신속한 대응이 이루어질 수 있는 통학차량용 안전관리 시스템에 관한 것이다.

Description

통학차량용 안전관리 시스템{Safety management system for transportation vehicle}

본 발명은 통학차량용 안전관리 시스템에 관한 것으로서, 상세하게로는 통학차량 및 통학차량을 이용하는 어린이에 관련된 다양한 정보를 수집하여 수집된 정보를 모니터링 함과 동시에 수집된 정보를 통해 돌발 상황 발생 여부를 예측하여 경고 및 대응하도록 구성됨으로써 통학차량 내 발생할 수 있는 다양한 안전사고를 사전에 효율적으로 방지할 수 있는 통학차량용 안전관리 시스템에 관한 것이다.

통학차량은 보호자의 관리가 요구되는 어린이가 탑승하는 차량으로 정의되고, 어린이가 주요 승객임에 따라 운전자 또는 인솔자의 각별한 주의가 요구된다.

특히 최근 들어 미하차한 어린이가 통학차량에 방치되어 의식불명되거나 는 통학차량의 후진으로 인한 충돌사고 등과 같이 통학차량의 안전사고 발생율이 기하급수적으로 증가하고 있다.

그러나 종래의 통학차량은 단순히 운전자 및 인솔자에 의해서만, 승하차 확인, 안전벨트 여부 확인, 통학차량 주변 인체유무 등의 안전관리가 이루어지기 때문에 사고방지의 효율성이 현저히 떨어질 뿐만 아니라 많은 운전자들이 차량 주행도 주시하면서 학생들의 안전도 책임져야 하는 이중부담을 갖게 되는 문제점이 발생한다.

이러한 문제점을 해결하기 위하여 통학차량의 안전을 관리하기 위한 통학차량 안전관리 시스템에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다.

국내공개특허 제10-2014-0132605호(발명의 명칭 : 어린이 통학차량 안전시스템)에는 통학차량에 승하차모니터링 장치, 주변차량통제장치 및 승하차알림장치를 구비함으로써 운전자가 승하차모니터링장치를 통해 어린이의 승하차를 확인하도록 하고, 주변차량통제장치를 통해 주변 차량에게 어린이의 승하차시 추월을 방지하도록 하며, 승하차알림장치를 통해 주변차량에게 어린이의 승하차를 고지함으로써 통학차량의 안전성을 향상시킬 수 있는 어린이 통학차량 안전시스템이 개시되어 있다.

그러나 상기 어린이 통학차량 안전시스템은 단순히 운전자가 승하차모니터링 장치를 통해 육안으로 어린이의 승하차를 확인하는 것으로 승하차관리가 이루어지기 때문에 미하차한 어린이를 별도로 감지하지 못하여 미하차한 어린이에 대한 안전사고를 미연에 방지할 수 없는 구조적 한계를 갖는다.

또한 상기 어린이 통학차량 안전시스템은 주변차량통제장치 및 승하차알림장치를 통해 단순히 어린이가 승하차하고 있다는 정보를 출력하는 기능만을 수행하기 때문에 차량 내부 및 외부에서 발생할 수 있는 다양한 형태의 안전사고로부터 어린이의 안전을 확보할 수 없는 단점을 갖는다.

한편, 광신호를 이용해 객체를 검출하는 광신호 센서는 검지율이 뛰어날 뿐만 아니라 깊이(거리) 산출의 정확성이 높은 장점으로 인해 다양한 종류의 장비에 널리 사용되고 있다.

이러한 광신호는 빛의 직진성은 우수하나, 확산성이 떨어지기 때문에 감지영역이 떨어지는 단점을 갖기 때문에, 갈바노 미러(Galvano Mirror), 스캐너 타입, 어안렌즈 등과 같이 광신호의 확산성을 높이기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다.

그러나 갈바노 미러 및 스캐너 타입은 모터와 같은 구동수단이 필수적으로 설치되어야만 하기 때문에 제조비용이 증가할 뿐만 아니라 내부 구성이 복잡하며, 제품크기가 증가하는 단점을 갖는다.

또한 어안렌즈는 광신호를 확산시켜 감지영역을 증가시킬 수는 있으나, 광신호의 전방에 배치되는 영역으로부터 단부를 향할수록 빛의 절곡이 심해져 검지율이 현저히 떨어지는 단점을 갖는다.

본 발명은 이러한 문제를 해결하기 위한 것으로, 본 발명의 해결과제는 통학차량의 내부에 설치되는 AVM(Around View Monitoring) 시스템, 융합센서, 벨트감지센서, 착석감지센서 및 스마트 밴드를 통해 수집된 다양한 데이터 분석을 통해 돌발 상황 발생여부를 판단함으로써 통학차량의 안전사고를 미연에 방지할 수 있는 통학차량용 안전관리 시스템을 제공하기 위한 것이다.

또한 본 발명의 다른 해결과제는 어린이의 신체에 부착되는 스마트 밴드로부터 송출되는 식별정보를 통해 재실정보를 검출함과 동시에 검출된 재실정보를 활용하여 어린이의 승하차를 효율적으로 관리할 수 있는 통학차량용 안전관리 시스템을 제공하기 위한 것이다.

또한 본 발명의 또 다른 해결과제는 착석감지센서 및 벨트감지센서를 통해 검출된 감지데이터를 분석하여 어린이의 벨트착용여부를 즉각적으로 검출하여 벨트미착용으로 인한 안전사고를 예방할 수 있는 통학차량용 안전관리 시스템을 제공하기 위한 것이다.

또한 본 발명의 또 다른 해결과제는 컨트롤러가 기 설정된 스케줄정보에 따라 승차기반 주행경로 및 승차리스트를 생성하며, 위치 및 시간을 비교하여 승차가 이루어져야할 어린이가 승차하지 않은 경우 돌발 확인데이터를 생성함으로써 어린이의 승차여부를 정확하게 검증함과 동시에 후속 대응을 신속하게 수행할 수 있는 통학차량용 안전관리 시스템을 제공하기 위한 것이다.

또한 본 발명의 또 다른 해결과제는 컨트롤러가 기 설정된 스케줄정보에 따라 하차기반 주행경로 및 하차리스트를 생성하며, 위치 및 시간을 비교하여 하차가 이루어져야할 어린이가 하차하지 못한 경우, 돌발 확인데이터를 생성함으로써 어린이의 하차여부를 정확하게 검증함과 동시에 후속 대응을 신속하게 수행할 수 있는 통학차량용 안전관리 시스템을 제공하기 위한 것이다.

또한 본 발명의 또 다른 해결과제는 컨트롤러가 승하차가 종료된 이후 재실인원이 검출하는 경우, 미하차에 따른 질식사고 등의 안전사고를 방지할 수 있는 통학차량용 안전관리 시스템을 제공하기 위한 것이다.

또한 본 발명의 또 다른 해결과제는 통학차량의 내부의 재실인원을 감지하기 위한 융합센서가 카메라 및 TOF 센서를 포함하여 통학차량 내 인체를 정확하게 감지할 수 있는 통학차량용 안전관리 시스템을 제공하기 위한 것이다.

또한 본 발명의 또 다른 해결과제는 융합센서의 TOF 센서에 의해 검출된 제2 객체들의 거리좌표계를 픽셀좌표계로 변환하여 최종객체를 검출하도록 구성됨으로써 객체 검출의 정확성 및 신뢰도를 높일 수 있는 통학차량용 안전관리 시스템을 제공하기 위한 것이다.

또한 본 발명의 또 다른 해결과제는 캘리브레이션 처리 시 동일객체로 판단된 제1 객체 및 제2 객체의 픽셀차이값을 산출한 후 산출된 픽셀차이값의 평균값을 산출하여 평균값을 기준보정값으로 결정함으로써 거리좌표계 및 픽셀좌표계의 맵핑이 정밀하게 이루어져 객체 검출의 정확성 및 신뢰도를 더욱 높일 수 있는 통학차량용 안전관리 시스템을 제공하기 위한 것이다.

또한 본 발명의 또 다른 해결과제는 융합센서의 TOF 센서가 N개의 광신호를 부채꼴 형상으로 출사하도록 구성됨으로써 객체를 더욱 정밀하게 감지할 수 있는 통학차량용 안전관리 시스템을 제공하기 위한 것이다.

상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 해결수단은 통학차량(C) 내 인체를 감지하는 적어도 하나 이상의 융합센서; 상기 융합센서로부터 감지정보를 전송받아 재실정보를 생성하는 컨트롤러; 관제센터서버를 포함하고, 상기 컨트롤러는 상기 융합센서로부터 전송받은 감지데이터를 분석하여 통학차량 내부에 인체를 감지하는 융합센서 분석부; 통학차량(C)의 운행이 종료된 이후, 상기 융합센서 분석부에 의한 감지데이터를 통해 통학차량(C) 내 인체가 존재하는 경우 돌발 상황이 발생되었다고 판단하는 미하차 점검모듈과, 상기 미하차 점검모듈에 의해 돌발 상황이 발생되었다고 판단될 때 구동되어 돌발 관련내용, 시간 및 현재위치를 포함하는 돌발 확인데이터를 생성하는 돌발 확인데이터 생성모듈을 포함하는 돌발 상황 판단부; 상기 돌발 상황 판단부에 의해 돌발 확인데이터가 생성되면, 통학차량(C)의 표출수단을 통해 생성된 돌발 확인데이터가 표출되도록 함과 동시에 상기 관제센터서버로 전송되도록 제어하는 제어부를 더 포함하고, 상기 관제센터서버는 상기 컨트롤러로부터 돌발 확인데이터를 전송받으면, 기 설정된 통학차량(C)의 운전자 단말기로 돌발 확인데이터를 전송하고, 상기 융합센서는 내부카메라; N개의 광신호들을 출사한 후 반사파를 수신 받는 TOF 센서를 더 포함하고, 상기 융합센서 분석부는 상기 내부카메라에 의해 획득된 내부영상을 분석하여 내부영상 내 객체인 제1 객체를 검출하며, 검출된 제1 객체들 각각의 픽셀위치를 나타내는 픽셀좌표계를 생성하는 내부영상 분석부; 상기 TOF 센서에 의해 송수신된 광신호 정보를 분석하여 광신호들 각각에 대한 객체인 제2 객체를 검출하며, 검출된 제2 객체들 각각의 거리위치를 나타내는 거리좌표계를 생성하는 광신호 분석부; 상기 광신호 분석부에 의해 생성된 제2 객체들의 거리좌표계를 픽셀좌표계로 변환시키는 캘리브레이션부; 상기 캘리브레이션부에 의해 변환된 제2 객체들과, 상기 광신호 분석부에서는 검출되지 않았으나, 상기 내부영상 분석부에서만 검출되는 제1 객체들을 최종객체로 결정한 후 결정된 최종객체들의 수량을 나타내는 객체정보를 생성하는 객체정보 생성부를 더 포함하는 것이다.

또한 본 발명에서 상기 통학차량용 안전관리 시스템은 통학차량(C)을 탑승하는 탑승자의 신체에 부착되어 기 저장된 식별정보를 외부로 전송하는 웨어러블 장치를 더 포함하고, 상기 컨트롤러는 상기 웨어러블 장치로부터 전송받은 식별정보들을 포함하는 재실정보를 생성하는 센싱값 분석부; 상기 센싱값 분석부에 의해 생성된 재실정보와, 현재위치정보를 포함하는 안전정보를 생성하는 안전정보 생성부를 더 포함하고, 상기 관제센터서버는 상기 관리서버로부터 전송받은 안전정보를 모니터링 및 저장하며, 접속된 클라이언트의 요청에 따라 저장된 안전정보를 제공하는 것이 바람직하다.

또한 본 발명에서 상기 통학차량용 안전지원 시스템은 각 좌석의 착석유무를 감지하는 착석감지센서; 각 좌석의 벨트착용여부를 감지하는 벨트감지센서를 더 포함하고, 상기 돌발 상황 판단부는 상기 착석감지센서 및 상기 벨트감지센서로부터 전송받은 데이터들을 분석하여 착석이 이루어진 좌석에 벨트가 미착용된 경우 돌발 상황이 발생되었다고 판단하는 벨트점검모듈을 더 포함하고, 상기 돌발 확인데이터 생성모듈은 상기 벨트점검모듈에 의해 돌발 상황이 발생되었다고 판단될 때 돌발 확인데이터를 생성하는 것이 바람직하다.

또한 본 발명에서 상기 컨트롤러는 탑승대상의 식별정보, 승하차시간 및 승하차위치를 포함하는 스케줄정보와, 승하차 위치 및 시간에 따라 통학차량(C)의 가장 효율적인 주행경로를 검출하는 기 설정된 주행경로 검출 알고리즘이 저장되는 메모리를 더 포함하고, 상기 돌발 상황 판단부는 상기 주행경로 검출 알고리즘을 이용하여 스케줄정보를 분석하여 통학차량(C)의 최적의 주행경로를 검출하는 주행경로 검출모듈; 상기 주행경로 검출모듈에 의해 검출된 주행경로에 따른 식별정보들이 정렬되되, 해당 식별정보에 해당하는 승하차위치 및 승하차시간이 매칭되는 승하차리스트를 생성하는 승하차리스트 생성모듈; 현재위치정보 및 주행경로를 비교하여 주행경로 상에서 현재위치를 검출한 후 주행경로 상의 현재위치 및 승하차리스트의 승차위치를 비교하여 다음 승차가 이루어질 탑승객의 식별정보, 승차위치 및 승차시간을 추출하며, 주행경로 상의 현재위치가 추출된 승차위치와 임계범위 이내에 존재하되, 현재시간이 추출된 승차시간을 초과하는 경우 상기 재실정보를 탐색하여 추출된 탑승객의 식별정보가 존재하는지를 탐색하며, 만약 추출된 탑승객의 식별정보가 존재하지 않을 때 돌발 상황이 발생하였다고 판단하는 승차관련 점검모듈; 현재위치정보 및 주행경로를 비교하여 주행경로 상에서 현재위치를 검출한 후 주행경로 상의 현재위치 및 승하차리스트의 하차위치를 비교하여 다음 하차가 이루어질 탑승객의 식별정보, 하차위치를 추출하며, 주행경로 상의 현재위치가 추출된 하차위치를 넘어서는 경우, 상기 재실정보를 탐색하여 추출된 식별정보가 존재하는지를 탐색하며, 만약 추출된 탑승객의 식별정보가 존재하는 경우 돌발 상황이 발생하였다고 판단하는 하차관련 점검모듈을 더 포함하고, 상기 돌발 확인데이터 생성모듈은 상기 승차관련 점검모듈 또는 상기 하차관련 점검모듈에 의해 돌발 상황이 발생되었다고 판단될 때, 돌발 확인데이터를 생성하는 것이 바람직하다.

또한 본 발명에서 상기 통학차량용 안전관리 시스템은 차량(C)의 전방, 후방, 좌측 및 우측 중 적어도 하나 이상의 영역을 촬영하는 적어도 하나 이상의 카메라를 포함하는 AVM(Around View Monitoring) 시스템을 더 포함하고, 상기 통학차량(C)에는 모니터를 구비한 차량단말기가 설치되고, 상기 컨트롤러는 상기 AVM 시스템에 의해 획득된 외부영상을 분석하여 객체를 검출하며, 획득된 외부영상 및 객체를 상기 차량단말기의 모니터에 디스플레이 하는 것이 바람직하다.

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또한 본 발명에서 상기 광신호 분석부는 상기 TOF 센서에 의한 각 광신호의 송수신시간 및 광속도를 이용하여 각 광신호의 반사된 거리를 나타내는 깊이(L)를 산출하는 깊이 산출모듈; 상기 깊이 산출모듈에 의해 산출된 깊이(L)와 이전주기의 깊이(L’)의 차이절대값인 변화값(△L)을 산출하는 깊이변화 산출모듈; 상기 깊이변화 산출모듈에 산출된 변화값(△L)이 임계치 이상이면 해당 광신호의 해당 깊이를 갖는 제2 객체를 검출하는 제2 객체 검출모듈; 상기 제2 객체 검출모듈에 의해 검출된 제2 객체들 각각의 깊이를 나타내는 거리좌표계를 생성하는 거리좌표계 생성모듈을 더 포함하는 것이 바람직하다.

또한 본 발명에서 상기 캘리브레이션부는 픽셀좌표계 및 거리좌표계의 상관관계인 기 설정된 좌표매칭정보를 이용하여, 상기 광신호 분석부에 의해 생성된 제2 객체들의 거리좌표계를 픽셀좌표계로 변환하여 제2 객체들의 픽셀위치를 검출하는 좌표계 변환모듈; 상기 좌표계 변환모듈에 의해 검출된 제2 객체들의 픽셀위치를 보정하는 비교 및 보정모듈; 상기 캘리브레이션부에 의해 변환된 제2 객체들과, 상기 광신호 분석부에서는 검출되지 않았으나, 상기 내부영상 분석부에서만 검출되는 제1 객체들을 최종객체로 결정하는 최종객체 결정모듈을 더 포함하는 것이 바람직하다.

또한 본 발명에서 상기 비교 및 보정모듈은 상기 좌표계 변환모듈에 의해 검출된 제2 객체들 각각의 픽셀위치와, 상기 내부영상 분석부에 검출된 제1 객체들 각각의 픽셀위치를 비교하는 비교모듈; 상기 비교모듈에서 기 설정된 임계범위 이내에 위치한 제1 객체 및 제2 객체를 동일객체로 판단하는 동일객체 판단모듈; 상기 동일객체 판단모듈에 의해 동일객체로 판단된 제1 객체 및 제2 객체의 픽셀차이값을 산출하는 차이값 산출모듈; 상기 차이값 산출모듈에 의해 산출된 동일객체들 각각의 픽셀차이값들의 평균값을 산출하는 평균값 산출모듈; 상기 평균값 산출모듈에 의해 산출된 평균값을 보정기준값으로 결정하며, 동일객체로 판단된 제2 객체들 및 동일객체로 판단되지 않은 제2 객체들의 픽셀위치값을 결정된 보정기준값만큼 변환시키는 보정모듈을 더 포함하는 것이 바람직하다.

상기 과제와 해결수단을 갖는 본 발명에 따르면 통학차량의 다양한 안전사고를 효율적으로 방지할 수 있게 된다.

또한 본 발명에 의하면 관제센터서버가 컨트롤러로부터 안전정보를 전송받아 모니터링 함으로써 통학차량 및 통학차량을 이용하는 어린이의 승하차를 효율적으로 관리할 수 있게 된다.

또한 본 발명에 의하면 융합센서에 의해 통학차량 내부의 인체를 감지하도록 구성됨으로써 미하차한 어린이로 인한 질식사고 등의 안전사고를 효율적으로 방지할 수 있게 된다.

또한 본 발명에 의하면 돌발 확인데이터 생성 시 컨트롤러가 차량단말기의 모니터에 돌발 확인데이터를 표출함과 동시에 컨트롤러가 보호자 단말기 및 운전자 단말기로 돌발 확인데이터를 전송함으로써 돌발 상황에 대한 신속한 대응이 이루어질 수 있게 된다.

또한 본 발명에 의하면 어린이의 신체에 부착되는 스마트 밴드로부터 송출되는 식별정보를 통해 재실정보를 검출함과 동시에 검출된 재실정보를 활용하여 어린이의 승하차를 효율적으로 관리할 수 있게 된다.

또한 본 발명에 의하면 착석감지센서 및 벨트감지센서를 통해 검출된 감지데이터를 분석하여 어린이의 벨트착용여부를 즉각적으로 검출하여 벨트미착용으로 인한 안전사고를 예방할 수 있게 된다.

또한 본 발명에 의하면 컨트롤러가 기 설정된 스케줄정보에 따라 승차기반 주행경로 및 승차리스트를 생성하며, 위치 및 시간을 비교하여 승차가 이루어져야할 어린이가 승차하지 않은 경우 돌발 확인데이터를 생성함으로써 어린이의 승차여부를 정확하게 검증함과 동시에 후속 대응을 신속하게 수행할 수 있다.

또한 본 발명에 의하면 컨트롤러가 기 설정된 스케줄정보에 따라 하차기반 주행경로 및 하차리스트를 생성하며, 위치 및 시간을 비교하여 하차가 이루어져야할 어린이가 하차하지 못한 경우, 돌발 확인데이터를 생성함으로써 어린이의 하차여부를 정확하게 검증함과 동시에 후속 대응을 신속하게 수행할 수 있게 된다.

또한 본 발명에 의하면 컨트롤러가 승하차가 종료된 이후 재실인원이 검출하는 경우, 미하차에 따른 질식사고 등의 안전사고를 방지할 수 있다.

또한 본 발명에 의하면 통학차량의 내부의 재실인원을 감지하기 위한 융합센서가 카메라 및 TOF 센서를 포함하여 통학차량 내 인체를 정확하게 감지할 수 있게 된다.

또한 본 발명에 의하면 융합센서의 TOF 센서에 의해 검출된 제2 객체들의 거리좌표계를 픽셀좌표계로 변환하여 최종객체를 검출하도록 구성됨으로써 객체 검출의 정확성 및 신뢰도를 높일 수 있다.

또한 본 발명에 의하면 캘리브레이션 처리 시 동일객체로 판단된 제1 객체 및 제2 객체의 픽셀차이값을 산출한 후 산출된 픽셀차이값의 평균값을 산출하여 평균값을 기준보정값으로 결정함으로써 거리좌표계 및 픽셀좌표계의 맵핑이 정밀하게 이루어져 객체 검출의 정확성 및 신뢰도를 더욱 높일 수 있다.

또한 본 발명에 의하면 융합센서의 TOF 센서가 N개의 광신호를 부채꼴 형상으로 출사하도록 구성됨으로써 객체를 더욱 정밀하게 감지할 수 있게 된다.

도 1은 본 발명의 일실시예인 통학차량용 안전관리 시스템을 나타내는 구성도이다.
도 2는 도 1의 예시도이다.
도 3은 도 1의 융합센서를 나타내는 개략적인 사시도이다.
도 4는 도 3의 동작을 설명하기 위한 예시도이다.
도 5는 도 3의 TOF 센서에 의해 송출되는 멀티빔을 나타내는 예시도이다.
도 6은 도 5의 광 송신부를 나타내는 정면도이다.
도 7은 도 6의 광 송신부의 제1, 2 광원을 설명하기 위한 예시도이다.
도 8의 (a)는 광원이 한 개일 때의 멀티빔을 나타내는 평면도이고, (b)는 본 발명에서와 같이 광 송신부가 2개로 구성될 때의 멀티빔을 나타내는 평면도이다.
도 9는 도 1의 컨트롤러를 나타내는 블록도이다.
도 10은 도 9의 센싱값 분석부를 나타내는 블록도이다.
도 11은 도 10의 예시도이다.
도 12는 도 9의 융합센서 분석부를 나타내는 블록도이다.
도 13은 도 12의 내부영상 분석부를 나타내는 블록도이다.
도 14는 도 12의 광신호 분석부를 나타내는 블록도이다.
도 15는 도 12의 캘리브레이션부를 나타내는 블록도이다.
도 16은 도 15의 비교 및 보정모듈을 나타내는 블록도이다.
도 17은 도 9의 돌발 상황 판단부를 나타내는 블록도이다.
도 18은 도 17의 주행경로 검출모듈에 의해 생성되는 승차기반 주행경로를 나타내는 예시도이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일실시예를 설명한다.

도 1은 본 발명의 일실시예인 통학차량용 안전관리 시스템을 나타내는 구성도이고, 도 2는 도 1의 예시도이다.

본 발명의 일실시예인 통학차량용 안전관리 시스템(1)은 컨트롤러(3)와, AVM(Around View Monitoring) 시스템(5), 융합센서(6), 벨트감지센서(7), 착석감지센서(8), 스마트 밴드(9), 관제센터서버(2), 보호자 단말기(11), 운전자 단말기(12), 통신망(10)으로 이루어진다.

이때 도면에는 도시되지 않았지만, 통학차량(C)에 설치되는 컨트롤러(3)와, AVM 시스템, 융합센서, 벨트감지센서(7), 착석감지센서(8)는 캔(CAN) 통신망으로 연결되어 데이터를 송수신하는 것으로 구성될 수 있고, 컨트롤러(3) 및 스마트 밴드(9)는 NFC(Near Field Communication), RFID, 블루투스(Blue-tooth), 지그비(Zig-bee) 등의 근거리 통신망을 통해 데이터 통신을 수행하는 것으로 구성될 수 있다.

통신망(10)은 컨트롤러(3), 보호자 단말기(11), 운전자 단말기(12) 및 관제센터서버(2) 사이의 데이터 이동경로를 제공하며, 상세하게로는 광역통신망(WAN), 이동통신망, 유선통신망, LTE 등으로 구성될 수 있다.

관제센터서버(2)는 컨트롤러(3)로부터 전송받은 영상 및 안전정보를 저장함과 동시에 모니터링 한다.

이때 컨트롤러(3)는 각종 센서로부터 수집된 감지데이터를 분석하여 안전정보를 생성하고, 안전정보는 승차 어린이 식별정보, 하차 어린이 식별정보, 안전벨트 유무정보, 승차 시간 및 위치정보, 하차 시간 및 위치정보, 탑승정보, 차량위치정보 등을 포함한다.

또한 관제센터서버(2)는 컨트롤러(3)로부터 돌발 상황이 발생되었다는 돌발 확인데이터를 전송받거나 또는 모니터링 도중 돌발 상황이 감지되면, 해당 통학차량의 운전자의 단말기(미도시)로 돌발 확인데이터를 전송하여 신속한 대응이 이루어지도록 한다.

이때 관제센터서버(2)는 만약 컨트롤러(3)로부터 돌발 확인데이터를 전송받거나 또는 자체적으로 돌발 상황이 감지되면, 안전정보를 분석하여 돌발 상황이 발생된 어린이를 식별한 후 만약 돌발 상황이 발생된 어린이가 식별되면 해당 어린이의 보호자의 단말기로 돌발 확인데이터를 전송함으로써 신속한 대응이 이루어지도록 한다.

또한 관제센터서버(2)는 접속된 보호자 단말기(11)의 요청에 따라 해당 어린이에 관련된 특정대상 안전정보를 추출한 후 추출된 특정대상 안전정보를 전송함으로써 보호자는 보호자 단말기(11)를 통해 차량의 현재 위치, 승하차여부, 승하차시간, 탑승정보, 돌발 상황 발생 여부 등에 대한 정보를 간단하고 신속하게 열람할 수 있게 된다.

보호자 단말기(11) 및 운전자 단말기(12)는 보호자 및 운전자가 소지하는 디지털 단말기이며, 상세하게로는 스마트폰(Smart phone), 데스크톱 PC(Desk-top PC), 노트북(Note-book) 등으로 구성될 수 있다.

스마트 밴드(9)는 어린이의 신체에 부착되는 디지털 디바이스이다. 이때 본 발명에서는 설명의 편의를 위해 어린이의 신체에 부착되어 블루투스를 통해 식별정보를 송출하는 웨어러블 장비를 스마트 밴드(9)로 예를 들어 설명하였으나, 웨어러블 장비는 스마트 밴드(9)에 한정되지 않으며, 공지된 다양한 기기들이 적용될 수 있음은 당연하다.

또한 스마트 밴드(9)는 기 설정된 식별정보가 저장되어 근거리 통신망(미도시)을 통해 저장된 식별정보를 외부로 송신한다.

이때 근거리 통신망은 와이파이(Wi-fi), NFC(Near Field Communication), RFID, 지그비(Zig-bee) 등의 구성될 수 있으며, 상세하게로는 블루투스(Blue-tooth)인 것이 바람직하다.

즉 컨트롤러(3)는 기 설정된 범위에 배치된 스마트 밴드(9)로부터 식별정보를 전송받으면, 전송받은 식별정보를 통해 어린이들 각각에 대한 통학차량(C)의 승하차 여부를 검출할 수 있게 된다.

AVM 시스템(5)은 통학차량(C)의 전방(S1)을 촬영하도록 설치되는 제1 카메라(51)와, 통학차량(C)의 후방(S2)을 촬영하도록 설치되는 제2 카메라(52)와, 통학차량(C)의 좌측영역(S3)을 촬영하도록 설치되는 제3 카메라(53)와, 통학차량(C)의 우측영역(S4)을 촬영하도록 설치되는 제4 카메라(54)를 포함한다.

또한 AVM 시스템(5)은 제1, 2, 3, 4 카메라(51), (52), (53), (54)들에 의해 획득된 영상을 컨트롤러(3)로 전송한다.

이때 본 발명에서는 설명의 편의를 위해 AVM 시스템(5)이 카메라만을 구비하는 것으로 예를 들어 설명하였으나, AVM 시스템(5)은 공지된 다양한 인체감지센서를 더 구비하는 것으로 구성될 수 있음은 당연하다.

벨트감지센서(7)는 통학차량(C)의 각 좌석에 설치되는 안전벨트의 착용을 감지하는 센서이다.

또한 벨트감지센서(7)는 주기적으로 검출된 감지데이터를 컨트롤러(3)로 전송한다.

착석감지센서(8)는 각 좌석에 착석이 이루어졌는지를 감지하는 센서이며, 상세하게로는 하중 특정을 통해 착석여부를 판별할 수 있다.

또한 착석감지센서(8)는 주기적으로 검출된 감지데이터를 컨트롤러(3)로 전송한다.

융합센서(6)는 통학차량(C)의 내부에 설치되어 촬영을 수행하는 내부카메라(61)와, 내부카메라(61)와 동일한 각도로 설치되어 광신호를 출사한 후 반사파를 수신하는 TOF 센서(63)로 이루어진다.

또한 융합센서(6)는 내부카메라(61)에 의해 획득된 영상과, TOF 센서(63)에 의해 송수신된 광신호데이터를 컨트롤러(3)로 전송한다. 이때 컨트롤러(3)는 융합센서(6)로부터 전송받은 광신호 및 영상을 분석 및 활용하여 통학차량(C) 내 인체(어린이)를 감지하여 탑승 정보를 생성한다.

이러한 융합센서(6)는 후술되는 도 3 내지 8에서 상세하게 설명하기로 한다.

컨트롤러(3)는 차량의 내부에 설치되어 AVM 시스템(5), 융합센서(6), 착석감지센서(8) 및 벨트감지센서(7)를 관리 및 제어한다.

또한 컨트롤러(3)는 스마트 밴드(9), AVM 시스템(5), 융합센서(6), 착석감지센서(8) 및 벨트감지센서(7)로부터 전송받은 데이터를 분석 및 활용하여 안전정보를 생성하며, 생성된 안전정보를 관제센터서버(2)로 전송한다.

또한 컨트롤러(3)는 AVM 시스템(5)으로부터 전송받은 영상이 차량 단말기(미도시)의 모니터를 통해 디스플레이 되도록 제어한다.

이때 안전정보는 차량현재위치, 승하차정보, 승하차시간, 탑승정보 등을 포함한다.

또한 컨트롤러(3)는 생성된 안전정보를 분석하여 돌발 상황이 발생되었는지의 여부를 판단하며, 만약 돌발 상황이 발생되었다고 판단될 때 관련내용, 시간, 위치정보를 포함하는 돌발 확인데이터를 생성하며, 생성된 돌발 확인데이터를 차량단말기(미도시)의 모니터에 디스플레이 함과 동시에 관제센터서버(2)로 전송한다.

이때 돌발 상황은 안전벨트 미착용여부, 승차인원 불일치, 미하차 어린이 검출, 사고 여부, 주행 중 안전벨트 미착용 검출 등으로 구성될 수 있다.

도 3은 도 1의 융합센서를 나타내는 개략적인 사시도이고, 도 4는 도 3의 동작을 설명하기 위한 예시도이고, 도 5는 도 3의 TOF 센서에 의해 송출되는 멀티빔을 나타내는 예시도이다.

융합센서(6)는 도 3과 4에 도시된 바와 같이, 상호 결합되어 내부에 공간을 형성하는 하우징(65) 및 커버(67)와, 하우징(65) 및 커버(67) 사이의 공간에 설치되어 기 설정된 촬영영역(통학차량의 내부)을 촬영하여 영상을 획득하는 내부카메라(61)와, 내부카메라(61)의 하부에 설치되어 기 설정된 감지영역을 감지하는 TOF 센서(63)로 이루어진다.

내부카메라(61)는 통상의 가시광 카메라인 것이 바람직하며, 기 설정된 촬영영역을 촬영하여 영상(이하 내부영상이라고 함)을 획득한다.

또한 내부카메라(61)는 획득된 내부영상을 컨트롤러(3)로 전송한다. 이때 컨트롤러(3)는 내부카메라(61)에 의해 획득된 내부영상을 분석하여 객체 검출, 객체 트랙킹 등의 연산처리를 수행한다.

또한 TOF 센서(63)는 도 4와 5에 도시된 바와 같이, N개의 Short light pulse인 멀티-빔을 송출하는 광 송신부(631)와, N개의 채널로 구성되어 광 송신부(631)에 의해 송출되어 반사되는 반사파를 수집하는 광 수신부(633)로 이루어진다.

또한 광 송신부(631)는 N개의 광원을 송출하되, 평면상으로 바라보았을 때 광 송신부(631)를 기준으로 부채꼴 형상을 형성하도록 N개의 광원을 송출함으로써 검지각도를 증가시켜 감지율을 높일 수 있다.

즉 광 송신부(631)는 복수개의 멀티-빔을 출사시킴으로써 감지영역 내 객체를 정확하게 검출할 수 있게 된다.

또한 광 수신부(633)는 N개의 채널로 구성되어 광 송신부(531)에 의해 송출되어 반사되는 반사파를 수집하면, 수신 받은 반사파에 대해 오버샘플링(Oversampling) 신호처리를 수행함으로써 반사파의 해상도를 확장시켜 정밀도를 높이도록 하였다.

또한 TOF 센서(63)는 광 송신부(631) 및 광 수신부(633)에 의해 송수신된 광신호를 컨트롤러(3)로 전송한다. 이때 컨트롤러(3)는 TOF 센서(63)로부터 전송받은 광신호를 분석하여 거리를 산출한 후 이전 신호와의 거리변화를 이용하여 객체를 검출할 수 있게 된다.

도 6은 도 5의 광 송신부를 나타내는 정면도이고, 도 7은 도 6의 광 송신부의 제1, 2 광원을 설명하기 위한 예시도이고, 도 8의 (a)는 광원이 한 개일 때의 멀티빔을 나타내는 평면도이고, (b)는 본 발명에서와 같이 광 송신부가 2개로 구성될 때의 멀티빔을 나타내는 평면도이다.

도 6 내지 8을 참조하여 광 송신부(533)를 살펴보면, 제1 광원(5331) 및 제2 광원(5333)은 평면상으로 바라보았을 때, 중간선(L)을 기준으로 양측으로 대향되게 광신호를 송출하며, 상세하게로는 멀티 빔을 중간선(L)을 기준으로 반으로 나누었을 때, 제1 광원(5331)이 일측 영역을 감지하기 위한 광신호인 제1 광신호를 출사하고, 제2 광원(5333)이 타측 영역을 감지하기 위한 광신호인 제2 광신호를 출사함으로써 광폭을 증가시켜 검지율을 현저히 높일 수 있게 된다.

도 8의 (a)에 도시된 바와 같이, 한 개의 광원(900)으로부터 출사되는 빛은 확산판()을 통과하여 ‘θ’의 각도의 멀티빔을 출사하게 되고, 이러한 좁은 폭의 멀티빔은 카메라의 촬영영역에 비교하여 감지영역이 좁은 구조적 한계를 갖는다. 이때 광원을 넓히기 위한 방법으로는 어안렌즈를 전방에 설치하는 방법이 적용될 수 있으나, 어안렌즈는 전방으로부터 측부를 향할수록 빛의 절곡이 심해져 검지의 정확성이 현저히 떨어지는 문제점을 갖게 된다.

본원 발명은 이러한 문제점을 해결할 수 있는 것으로서, 본원 발명은 도 8의 (b)에 도시된 바와 같이, 제1, 2 광원(5331), (5333)들이 기준선(L)을 중심으로 양측으로 대향되게 빛을 출사함으로써 ‘2θ’의 각도의 멀티 빔을 출사할 수 있어 감지영역의 면적을 현저히 증가시킬 수 있는 것이다.

즉 본원 발명은 단순히 어안렌즈를 사용하는 경우 검지의 정확성이 떨어지며, 한 개의 광원을 이용할 경우 카메라의 촬영영역에 비교하여 과도하게 좁은 감지영역을 갖는 문제점을 해결할 수 있도록 한 쌍의 광원(5331), (5333)들이 중간선(L)을 중심으로 양측으로 대향되게 광신호를 송출할 수 있도록 하였고, 이에 따라 검지율 저하를 개선함과 동시에 감지영역을 높일 수 있도록 하였다.

이와 같이 구성되는 제1, 2 광원(5331), (5333)을 포함하는 광 송신부(533)의 전방에는 도67에 도시된 바와 같이, 제1, 2 광신호를 N개의 멀티 빔으로 확산시키기 위한 확산판(535)이 설치된다.

확산판(535)은 높이 방향으로 길이를 갖는 격자(5351)들이 형성되는 투명판재로 형성되며, 광 송신부(533)의 전방에 설치되어 제1, 2 광원(5331), (5333)으로부터 출사되는 제1, 2 광신호를 도 7과 8에서와 같이 N개의 멀티빔을 갖도록 확산시킨다.

즉 확산판(535)의 격자에 의하여 제1, 2 광원(5331), (5333)으로부터 출사되는 광신호가 N개로 확산됨과 동시에 광폭을 가질 수 있게 된다.

격자 무늬가 형성되는 판재로 형성되어 제1, 2 광 송신부(5331), (5333)들 전방에 배치되는 확산판(5333)으로 이루어진다.

광 수신부(531)는 N개의 채널로 구성되어 광 송신부(533)에 의해 송출되어 반사되는 반사파를 수집한다.

즉 광 수신부(531)의 각 채널은 제1, 2 광원(5331), (5333)으로부터 출사되는 N개의 광신호들 중 대응되는 반사파를 수신 받도록 구성됨으로써 본원 발명은 광신호들 각각에 대한 깊이(거리)를 산출할 수 있게 된다.

또한 광 수신부(531)는 수신 받은 반사파에 대해 오버샘플링(Oversampling) 신호처리를 수행함으로써 반사파의 해상도를 확장시켜 정밀도를 높이도록 하였다.

이와 같이 구성되는 TOF 센서(53)는 광 송신부(533) 및 광 수신부(531)에 의해 송수신된 광신호를 컨트롤러(3)로 전송한다. 이때 컨트롤러(3)는 TOF 센서(53)로부터 전송받은 광신호를 분석하여 객체 검출 및 거리를 검출할 수 있게 된다.

도 9는 도 1의 컨트롤러를 나타내는 블록도이다.

컨트롤러(3)는 도 9에 도시된 바와 같이, 제어부(30)와, 메모리(31), 통신 인터페이스부(32), 근거리통신 인터페이스부(33), GPS부(34), 외부영상 분석부(35), 센싱값 분석부(36), 융합센서 분석부(37), 안전정보 생성부(38), 돌발 상황 판단부(39)로 이루어진다.

제어부(30)는 컨트롤러(3)의 O.S(Operating System)이며, 제어대상(31), (32), (33), (34), (35), (36), (37), (38), (39)들을 관리 및 제어한다.

또한 제어부(30)는 근거리통신 인터페이스부(33)를 통해 AVM 시스템(5)으로부터 전송받은 외부영상을 외부영상 분석부(35)로 입력함과 동시에 차량단말기(미도시)의 모니터를 통해 외부영상이 디스플레이 되도록 한다.

또한 제어부(30)는 외부영상 분석부(35)에 의해 통학차량(C)의 근접거리에 객체가 검출되는 경우 차량단말기통해 주행경고 데이터가 디스플레이 되도록 한다.

또한 제어부(30)는 근거리통신 인터페이스부(33)를 통해 스마트 밴드(9)로부터 전송받은 식별정보를 센싱값 분석부(36)로 입력한다.

또한 제어부(30)는 근거리통신 인터페이스부(33)를 통해 벨트감지센서(7) 및 착석감지센서(8)로부터 전송받은 감지데이터들을 센싱값 분석부(36)로 입력한다.

또한 제어부(30)는 센싱값 분석부(36)에 의해 분석된 결과데이터를 안전정보 생성부(38)로 입력한다.

또한 제어부(30)는 근거리통신 인터페이스부(33)를 통해 융합센서(6)로부터 전송받은 내부영상 및 광신호데이터를 융합센서 분석부(37)로 입력한다.

또한 제어부(30)는 융합센서 분석부(37)에 의해 검출된 객체정보를 안전정보 생성부(38)로 입력한다.

또한 제어부(30)는 안전정보 생성부(38)에 의해 생성되는 안정정보를 돌발 상황 판단부(39)로 입력한다.

또한 제어부(30)는 통신 인터페이스부(32)를 통해 외부영상, 내부영상, 안전정보, GPS정보, 돌발 확인데이터를 관제센터서버(2)로 전송한다.

메모리(31)에는 기 등록된 어린이들 각각의 스케줄정보 및 스마트 밴드의 식별정보가 저장된다. 이때 스케줄정보는 각 어린이의 승하차 위치, 시간이 매칭된 스케줄에 관련된 정보로 정의된다.

또한 메모리(31)에는 AVM 시스템(5)에 의해 획득된 외부영상들이 임시 저장된다.

또한 메모리(31)에는 융합센서(6)에 의해 획득된 내부영상 및 광신호데이터들이 임시 저장된다.

또한 메모리(31)에는 안전정보 생성부(38)에 의해 생성된 안전정보가 저장된다.

또한 메모리(31)에는 돌발 상황 판단부(39)에 의해 생성된 돌발 확인데이터가 저장된다.

통신 인터페이스부(32)는 통신망(10)에 접속하여 관제센터서버(2)와 데이터를 송수신한다.

근거리통신 인터페이스부(33)는 AVM 시스템(5), 융합센서(6), 착석감지센서(8), 벨트감지센서(7) 및 스마트밴드(9)와 근거리통신을 수행한다.

GPS부(34)는 GPS위성으로부터 GPS위치정보를 전송받아 통학차량(C)의 현재위치를 검출한다.

또한 GPS부(34)는 검출된 현재위치정보를 안전정보 생성부(38) 및 돌발 상황 판단부(39)로 입력한다.

외부영상 분석부(35)는 AVM 시스템(5)으로부터 전송받은 외부영상들을 입력받으면, 기 설정된 영상분석 알고리즘을 이용하여 입력된 외부영상을 분석하여 영상 내 객체(Object) 검출, 객체 트래킹(Tracking), 객체분류의 연산 작업을 수행한다.

이때 영상분석을 통한 객체 검출 및 분류, 궤적추적은 영상시스템에 있어서 통상적으로 사용되는 기술이기 때문에 상세한 설명은 생략하기로 한다.

도 10은 도 9의 센싱값 분석부를 나타내는 블록도이고, 도 11은 도 10의 예시도이다.

센싱값 분석부(36)는 제어부(30)의 제어에 따라, 스마트 밴드(9)로부터 전송받은 식별정보와, 착석감지센서(8)로부터 전송받은 감지데이터, 벨트감지센서(7)로부터 전송받은 감지데이터를 입력받는다.

또한 센싱값 분석부(36)는 도 10과 11에 도시된 바와 같이, 착석감지센서(8)에 의해 검출된 감지데이터를 분석하여 좌석별 착석유무를 나타내는 착석유무 정보를 생성하는 착석유무 판별모듈(361)과, 벨트감지센서(7)에 의해 검출된 감지데이터를 분석하여 좌석별 안전벨트 사용여부를 나타내는 벨트사용 정보를 생성하는 벨트사용여부 판별모듈(362)과, 스마트 밴드(9)로부터 전송받은 식별정보를 이용하여 재실정보를 생성하는 재실정보 생성모듈(363)로 이루어진다.

이때 재실정보는 수신 받은 식별정보들을 포함한다.

또한 센싱값 분석부(36)는 제어부(30)의 제어에 따라, 착석유무 판별모듈(361)에 의해 생성된 착석유무 정보와, 벨트사용여부 판별모듈(362)에 의해 생성되는 벨트사용 정보와, 재실정보 생성모듈(363)에 이해 생성되는 재실정보를 안전정보 생성부(38)로 입력한다.

도 12는 도 9의 융합센서 분석부를 나타내는 블록도이고, 도 13은 도 12의 내부영상 분석부를 나타내는 블록도이고, 도 14는 도 12의 광신호 분석부를 나타내는 블록도이고, 도 15는 도 12의 캘리브레이션부를 나타내는 블록도이다.

융합센서 분석부(37)는 융합센서(6)로부터 내부카메라(61)에 의한 내부영상 및 TOF 센서(63)에 의한 광신호 데이터를 입력받는다.

또한 융합센서 분석부(37)는 도 12에 도시된 바와 같이, 내부영상 분석부(371), 광신호 분석부(372), 캘리브레이션부(373), 객체정보 생성부(374)로 이루어진다.

내부영상 분석부(371)는 도 13에 도시된 바와 같이, 내부영상 분석모듈(3711)과, 제1 객체 검출모듈(3713), 픽셀좌표계 생성모듈(3715)로 이루어진다.

내부영상 분석모듈(3711)은 기 설정된 영상분석 알고리즘을 이용하여 입력된 내부영상을 분석한다.

이때 영상 분석은 객체 검출이 용이하게 이루어지기 위한 전처리(Pre-processing), 노이즈(Noise) 제거, Gradient 영상 변환, 소벨마스크(Sobel mask)를 이용한 에지(Edge) 검출, 로컬 히스토그램(Local histogram) 생성 등을 포함할 수 있다.

제1 객체 검출모듈(3713)은 내부영상 분석모듈(3711)에 의해 생성된 히스토그램을 분석하여 영상으로부터 제1 객체를 검출한다. 이때 제1 객체는 영상 분석을 통해 검출되는 객체로 정의된다.

또한 제1 객체 검출모듈(3713)에 의해 검출된 제1 객체정보를 픽셀좌표계 생성모듈(3715)로 입력된다.

픽셀좌표계 생성모듈(3715)은 제1 객체 검출모듈(3713)에 의해 검출된 제1 객체들 각각의 픽셀위치를 검출한다.

또한 픽셀좌표계 생성모듈(3715)은 검출된 제1 객체들의 픽셀위치를 이용하여 제1 객체들을 나타내는 픽셀좌표계를 생성한다.

광신호 분석부(372)는 도 14에 도시된 바와 같이, 전처리모듈(3721)과, 깊이 산출모듈(3722), 깊이변화 산출모듈(3723), 제2 객체 검출모듈(3724), 거리좌표계 생성모듈(3725)로 이루어진다.

전처리모듈(3721)은 TOF 센서(63)에 의해 획득된 각 광신호의 깊이(거리) 검출이 전처리를 수행한다.

이때 신호 전처리는 용이하게 이루어지기 위한 전처리, 노이즈제거, 증폭 등을 포함할 수 있다.

깊이 산출모듈(3722)은 전처리모듈(3721)에 의해 전처리된 광신호들 각각의 깊이(거리)(L)를 산출한다.

이때 깊이는 광속도 및 광신호 송수신시간을 이용하여 산출할 수 있다.

깊이변화 산출모듈(3723)은 깊이 산출모듈(3722)에 의해 각 광신호의 깊이(L)가 산출되면, 산출된 깊이(L)와 이전주기의 깊이(L’)의 차이절대값(△L)을 산출한다.

제2 객체 검출모듈(3724)은 깊이변화 산출모듈(3723)에 의해 산출된 변화값(△L)이 임계치 이상이면 해당 광신호에 대응되는 깊이에 제2 객체가 검출되었다고 판단한다. 이때 제2 객체는 광신호를 통해 검출되는 객체로 정의된다.

거리좌표계 생성모듈(3725)은 제2 객체 검출모듈(3724)에 의해 검출된 제2 객체들 각각의 깊이를 나타내는 거리좌표계를 생성한다.

캘리브레이션부(373)는 도 15에 도시된 바와 같이, 좌표계 변환모듈(3731)과, 비교 및 보정모듈(3732), 최종객체 검출모듈(3733)로 이루어진다.

좌표계 변환모듈(3731)은 기 설정된 좌표매칭정보를 이용하여, 광신호 분석부(372)에 의해 검출된 제2 객체들의 거리좌표계를 픽셀좌표계로 변환하여 제2 객체들의 픽셀위치를 검출한다.

이때 좌표매칭정보는 픽셀좌표계와 거리좌표계의 상관관계를 나타내는 정보로 정의된다.

즉 좌표계 변환모듈(3731)에 의해 융합센서(6)의 TOF 센서(63)에 의한 각 광신호에 의해 검출되는 제2 객체들이 픽셀좌표계에 표시될 수 있게 된다.

도 16은 도 15의 비교 및 보정모듈을 나타내는 블록도이다.

비교 및 보정모듈(3732)은 좌표계 변환모듈(3731)에 의해 검출된 제2 객체들 각각의 픽셀위치와, 내부영상 분석부(371)에 의해 검출된 제1 객체들 각각의 픽셀위치를 비교 및 보정한다.

또한 비교 및 보정모듈(3732)은 도 16에 도시된 바와 같이, 비교모듈(3741)과, 동일객체 판단모듈(3742), 차이값 산출모듈(3743), 평균값 산출모듈(3744), 보정모듈(3745)로 이루어진다.

비교모듈(3741)은 좌표계 변환모듈(3731)에 의해 검출된 제2 객체들 각각의 픽셀위치와, 내부영상 분석부(371)에 의해 검출된 제1 객체들 각각의 픽셀위치를 비교한다.

동일객체 판단모듈(3742)은 비교모듈(3741)에서 기 설정된 임계범위 이내에 위치한 제1 객체 및 제2 객체를 동일객체로 판단한다.

차이값 산출모듈(3743)은 동일객체 판단모듈(3742)에 의해 동일객체로 판단된 제1 객체 및 제2 객체의 픽셀차이값을 산출한다.

평균값 산출모듈(3744)은 차이값 산출모듈(3743)에 의해 산출된 동일객체들 각각의 픽셀차이값들의 평균값을 산출한다.

보정모듈(3745)은 평균값 산출모듈(3744)에 의해 산출된 평균값을 보정기준값으로 결정하며, 동일객체로 판단된 제2 객체들 및 동일객체로 판단되지 않은 제2 객체들의 픽셀위치값을 결정된 보정 기준값만큼 변환시킴으로써 보정을 수행한다.

최종객체 검출모듈(3733)은 보정된 제2 객체들과, 광신호 분석부(372)에서는 검출되지 않았으나, 내부영상 분석부(371)에서만 검출되는 제1 객체를 최종객체로 결정한다.

도 12의 객체정보 생성부(374)는 캘리브레이션부(373)의 최종객체 검출모듈(3733)에 의해 결정된 최종객체들의 픽셀위치, 수량(N)을 포함하는 객체정보를 생성한다.

이때 객체정보 생성모듈(3734)에 의해 생성되는 객체정보는 제어부(30)의 제어에 따라 안전정보 생성부(38)로 입력된다.

다시 도 9로 돌아가서 안전정보 생성부(38)를 살펴보면, 안전정보 생성부(38)는 센싱값 분석부(36)로부터 착석유무 정보, 벨트사용 정보 및 재실정보를 입력받으며, 융합센서 분석부(37)로부터 객체정보를 입력받으며, GPS부(34)로부터 현재위치정보를 입력받는다.

또한 안전정보 생성부(38)는 입력된 현재위치정보와, 승하차된 어린이들에 대한 정보인 승하차정보, 승하차시간 정보, 착석유무 정보, 벨트사용 정보, 재실정보를 포함하는 안전정보를 생성한다.

이때 제어부(30)는 안전정보 생성부(38)에 의해 생성된 안전정보를 메모리(31)에 저장함과 동시에 돌발 상황 판단부(39)로 입력하며, 통신 인터페이스부(32)를 통해 관제센터서버(2)로 전송되도록 한다.

도 17은 도 9의 돌발 상황 판단부를 나타내는 블록도이다.

돌발 상황 판단부(39)는 안전정보 생성부(38)로부터 입력된 안전정보를 분석 및 활용하여 돌발 상황이 발생되었는지를 판단한다.

또한 돌발 상황 판단부(39)는 도 17에 도시된 바와 같이, 주행경로 검출모듈(391), 승차리스트 생성모듈(392), 하차리스트 생성모듈(393), 승차관련 점검모듈(394), 하차관련 점검모듈(395), 벨트점검모듈(396), 미하차 점검모듈(397), 돌발 확인데이터 생성모듈(398)로 이루어진다.

주행경로 검출모듈(391)은 기 설정된 주행경로 검출 알고리즘을 이용하여 기 등록된 스케줄정보를 분석하여 통학차량(C)의 최적의 주행경로를 생성한다.

이때 스케줄정보는 각 어린이의 승하차 위치 및 시간이 매칭된 스케줄에 관련된 정보로 정의되고, 이동경로 생성 알고리즘은 승하차 위치 및 시간에 따라 통학차량(C)의 가장 효율적인 경로를 생성하는 알고리즘으로 정의된다.

즉 주행경로 검출모듈(391)은 통학차량(C)이 승차를 위해 주행하는 경우, 기 등록된 스케줄정보의 승차 위치 및 시간을 분석하여 주행경로(이하 승차기반 주행경로라고 함)를 생성하며, 통학차량(C)이 하차를 위해 주행하는 경우, 기 등록된 스케줄정보의 하차 위치 및 시간을 분석하여 주행경로(이하 하차기반 주행경로라고 함)를 생성한다.

또한 주행경로 검출모듈(391)은 승차기반 주행경로가 생성되면, 생성된 승차기반 주행경로를 승차리스트 생성모듈(392)로 입력하고, 하차기반 주행경로가 생성되면, 생성된 하차기반 주행경로를 하차리스트 생성모듈(393)로 입력한다.

도 18은 도 17의 주행경로 검출모듈에 의해 생성되는 승차기반 주행경로를 나타내는 예시도이다.

주행경로 검출모듈(391)은 도 18에 도시된 바와 같이, 기 등록된 스케줄정보(510)를 입력받으면, 기 설정된 주행경로 검출 알고리즘을 이용하여 스케줄정보(510)를 분석하여 승차시간 및 위치에 따른 주행경로(520)를 생성한다.

이때 주행경로 검출모듈(391)은 통학차량(C)이 승차를 위해 주행될 때, 현재 위치로부터 가장 인접한 위치 및 시간대의 어린이의 승차위치를 출발위치(521)로 하고, 가장 원거리에 있거나 가장 늦은 시간대의 어린이의 승차위치를 종료위치(522)로 하는 주행경로를 생성할 수 있다.

승차리스트 생성모듈(392)은 주행경로 검출의해 승차기반 주행경로가 생성될 때 구동된다.

또한 승차리스트 생성모듈(392)은 어린이의 식별정보를 입력된 승차기반 주행경로에 따라 정렬함과 동시에 식별정보, 승차위치 및 시간이 매칭되어 저장된 승차리스트를 생성한다.

또한 승차리스트 생성모듈(392)은 입력된 승차기반 주행경로와, 생성된 승차리스트를 승차관련 점검모듈(394)로 입력한다.

하차리스트 생성모듈(393)은 주행경로 검출모듈(391)에 의해 하차기반 주행경로가 생성될 때 구동된다.

또한 하차리스트 생성모듈(393)은 어린이의 식별정보를 입력된 하차기반 주행경로에 따라 정렬함과 동시에 식별정보, 하차위치 및 시간정보가 매칭되어 저장되는 하차리스트를 생성한다.

또한 하차리스트 생성모듈(393)은 입력된 하차기반 주행경로와, 생성된 하차리스트를 하차관련 점검모듈(395)로 입력한다.

승차관련 점검모듈(394)은 GPS부(34)에 의해 검출된 현재위치정보와, 센싱값 분석부(36)에 의해 생성된 재실정보와, 승차리스트 생성모듈(393)로부터 입력된 승차기반 주행경로 및 승차리스트를 이용하여 승차가 정상적으로 이루어지고 있는지를 점검한다.

또한 승차관련 점검모듈(394)은 현재위치정보 및 승차기반 주행경로를 비교하여 승차기반 주행경로 상에서 현재위치를 검출한다.

또한 승차관련 점검모듈(394)은 승차기반 주행경로 상에서 현재위치와, 승차리스트의 승차위치를 이용하여 다음 승차가 이루어질 어린이의 식별정보, 승차위치 및 시간을 추출한다.

또한 승차관련 점검모듈(394)은 승차기반 주행경로 상의 현재 위치가 추출된 승차위치와 임계범위 이내에 존재하되, 현재시간이 추출된 승차시간을 초과하는 경우, 센싱값 분석부(36)에 의해 생성된 재실정보를 탐색하여 추출된 어린이의 식별정보가 존재하는지를 탐색한다.

또한 승차관련 점검모듈(394)은 만약 센싱값 분석부(36)에 의해 생성된 재실정보 중 승차가 이루어질 어린이의 식별정보가 존재하지 않는 경우, 해당 어린이에게 돌발 상황이 발생하였다고 판단하여 돌발 확인데이터 생성모듈(398)로 제어신호를 입력한다.

하차관련 점검모듈(395)은 GPS부(34)에 의해 검출된 현재위치정보와, 센싱값 분석부(36)에 의해 생성된 재실정보와, 하차리스트 생성모듈(394)로부터 입력된 하차기반 주행경로 및 하차리스트를 이용하여 하차가 정상적으로 이루어지고 있는지를 점검한다.

또한 하차관련 점검모듈(395)은 현재위치정보 및 하차기반 주행경로를 비교하여 하차기반 주행경로 상에서 현재위치를 검출한다.

또한 하차관련 점검모듈(395)은 하차기반 주행경로 상에서 현재위치와, 하차리스트의 하차위치를 이용하여 다음 하차가 이루어질 어린이의 식별정보, 하차위치 및 시간을 추출한다.

또한 하차관련 점검모듈(395)은 하차기반 주행경로 상의 현재 위치가 추출된 하차위치를 넘어서는 경우, 센싱값 분석부(36)에 의해 생성된 재실정보를 탐색하여 추출된 어린이의 식별정보가 존재하는지를 탐색한다.

또한 하차관련 점검모듈(395)은 만약 센싱값 분석부(36)에 의해 생성된 재실정보 중 하차가 이루어질 어린이의 식별정보가 존재하는 경우, 해당 어린이에게 돌발 상황이 발생하였다고 판단하여 돌발 확인데이터 생성모듈(398)로 제어신호를 입력한다.

벨트점검모듈(396)은 안전정보 생성부(38)에 의해 생성된 안전정보 중 벨트사용 정보 및 착석유무 정보를 이용하여 착석한 어린이 중 안전벨트를 사용하지 않은 어린이가 있는지를 점검한다.

또한 벨트점검모듈(396)은 만약 좌석에 착석한 어린이 중 안전벨트를 사용하지 않은 어린이가 있는 경우, 돌발 확인데이터 생성모듈(398)로 제어신호를 입력한다.

미하차 점검모듈(397)은 운전자로부터 승하차가 완료되었다는 종료를 요청받을 때 구동되며, 캘리브레이션부(373)에 의해 생성된 객체정보를 이용하여 통학차량(C) 내부에 재실인원이 존재하는지를 점검한다.

또한 미하차 점검모듈(397)은 만약 승하차가 완료된 이후, 통학차량(C)의 내부에 재실인원이 존재하는 경우, 돌발 확인데이터 생성모듈(398)로 제어신호를 입력한다.

돌발 확인데이터 생성모듈(398)은 1)승차관련 점검모듈(394)에 의해 승차가 이루어질 어린이의 식별정보가 존재하지 않는 경우와, 2)하차관련 점검모듈(395)에 의해 하차가 이루어질 어린이의 식별정보가 존재하는 경우와, 3)미하차 점검모듈(397)에 의해 승하차가 종료된 이후, 통학차량(C)의 내부에 재실인원이 존재하는 경우 중 적어도 하나 이상이 발생할 때, 돌발 확인데이터를 생성한다.

이때 돌발 확인데이터는 돌발 상황 관련 내용, 돌발 상황이 발생된 어린이의 식별정보, 시간정보, 위치정보를 포함한다.

또한 제어부(30)는 만약 돌발 확인데이터 생성모듈(398)에 의해 돌발 확인데이터가 생성되면, 생성된 돌발 확인데이터를 관제센터서버(2)로 전송함과 동시에 차량단말기의 모니터, 스피커, 경고등 등을 통해 돌발 확인데이터를 외부로 표출함으로써 돌발 상황에 대한 즉각적인고 신속한 대응이 이루어지도록 한다.

이와 같이 본 발명의 일실시예인 통학차량용 안전관리 시스템(1)은 통학차량(C)의 내부에 설치되는 AVM 시스템(5), 융합센서(6), 벨트감지센서(7), 착석감지센서(8) 및 스마트 밴드(9)를 통해 수집된 다양한 데이터 분석을 통해 돌발 상황 발생여부를 판단함으로써 통학차량의 안전사고를 미연에 방지할 수 있게 된다.

또한 본 발명의 통학차량용 안전관리 시스템(1)은 어린이의 신체에 부착되는 스마트 밴드(9)로부터 송출되는 식별정보를 통해 재실정보를 검출함과 동시에 검출된 재실정보를 활용하여 어린이의 승하차를 효율적으로 관리할 수 있게 된다.

또한 본 발명의 통학차량용 안전관리 시스템(1)은 착석감지센서(8) 및 벨트감지센서(7)를 통해 검출된 감지데이터를 분석하여 어린이의 벨트착용여부를 즉각적으로 검출하여 벨트미착용으로 인한 안전사고를 예방할 수 있게 된다.

또한 본 발명의 통학차량용 안전관리 시스템(1)은 컨트롤러(3)가 기 설정된 스케줄정보에 따라 승차기반 주행경로 및 승차리스트를 생성하며, 위치 및 시간을 비교하여 승차가 이루어져야할 어린이가 승차하지 않은 경우 돌발 확인데이터를 생성함으로써 어린이의 승차여부를 정확하게 검증함과 동시에 후속 대응을 신속하게 수행할 수 있다.

또한 본 발명의 통학차량용 안전관리 시스템(1)은 컨트롤러(3)가 기 설정된 스케줄정보에 따라 하차기반 주행경로 및 하차리스트를 생성하며, 위치 및 시간을 비교하여 하차가 이루어져야할 어린이가 하차하지 못한 경우, 돌발 확인데이터를 생성함으로써 어린이의 하차여부를 정확하게 검증함과 동시에 후속 대응을 신속하게 수행할 수 있게 된다.

또한 본 발명의 통학차량용 안전관리 시스템(1)은 컨트롤러(3)가 승하차가 종료된 이후 재실인원이 검출하는 경우, 미하차에 따른 질식사고 등의 안전사고를 방지할 수 있다.

또한 본 발명의 통학차량용 안전관리 시스템(1)은 통학차량(3)의 내부의 재실인원을 감지하기 위한 융합센서(6)가 카메라(61) 및 TOF 센서(63)를 포함하여 통학차량 내 인체를 정확하게 감지할 수 있게 된다.

또한 본 발명의 통학차량용 안전관리 시스템(1)은 융합센서(6)의 TOF 센서(63)에 의해 검출된 제2 객체들의 거리좌표계를 픽셀좌표계로 변환하여 최종객체를 검출하도록 구성됨으로써 객체 검출의 정확성 및 신뢰도를 높일 수 있다.

또한 본 발명의 통학차량용 안전관리 시스템(1)은캘리브레이션 처리 시 동일객체로 판단된 제1 객체 및 제2 객체의 픽셀차이값을 산출한 후 산출된 픽셀차이값의 평균값을 산출하여 평균값을 기준보정값으로 결정함으로써 거리좌표계 및 픽셀좌표계의 맵핑이 정밀하게 이루어져 객체 검출의 정확성 및 신뢰도를 더욱 높일 수 있다.

또한 본 발명의 통학차량용 안전관리 시스템(1)은 융합센서(6)의 TOF 센서(63)가 N개의 광신호를 부채꼴 형상으로 출사하도록 구성됨으로써 객체를 더욱 정밀하게 감지할 수 있게 된다.

1:통학차량용 안전관리 시스템 2:관제센터서버
3:컨트롤러 5:AVM 시스템 6:융합센서
7:벨트감지센서 8:착석감지센서 9:스마트밴드
10:통신망 11:보호자 단말기 12:운전자 단말기
30:제어부 31:메모리 32:통신 인터페이스부
33:근거리통신 인터페이스부 34:GPS부 35:외부영상 분석부
36:센싱값 분석부 37:융합센서 분석부 38:안전정보 생성부
39:돌발 상황 판단부 61:외부카메라 63:TOF 센서

Claims

통학차량(C) 내 인체를 감지하는 적어도 하나 이상의 융합센서;
상기 융합센서로부터 감지정보를 전송받아 재실정보를 생성하는 컨트롤러;
관제센터서버를 포함하고,
상기 컨트롤러는
상기 융합센서로부터 전송받은 감지데이터를 분석하여 통학차량 내부에 인체를 감지하는 융합센서 분석부;
통학차량(C)의 운행이 종료된 이후, 상기 융합센서 분석부에 의한 감지데이터를 통해 통학차량(C) 내 인체가 존재하는 경우 돌발 상황이 발생되었다고 판단하는 미하차 점검모듈과, 상기 미하차 점검모듈에 의해 돌발 상황이 발생되었다고 판단될 때 구동되어 돌발 관련내용, 시간 및 현재위치를 포함하는 돌발 확인데이터를 생성하는 돌발 확인데이터 생성모듈을 포함하는 돌발 상황 판단부;
상기 돌발 상황 판단부에 의해 돌발 확인데이터가 생성되면, 통학차량(C)의 표출수단을 통해 생성된 돌발 확인데이터가 표출되도록 함과 동시에 상기 관제센터서버로 전송되도록 제어하는 제어부를 더 포함하고,
상기 관제센터서버는 상기 컨트롤러로부터 돌발 확인데이터를 전송받으면, 기 설정된 통학차량(C)의 운전자 단말기로 돌발 확인데이터를 전송하고,
상기 융합센서는
내부카메라;
N개의 광신호들을 출사한 후 반사파를 수신 받는 TOF 센서를 더 포함하고,
상기 융합센서 분석부는
상기 내부카메라에 의해 획득된 내부영상을 분석하여 내부영상 내 객체인 제1 객체를 검출하며, 검출된 제1 객체들 각각의 픽셀위치를 나타내는 픽셀좌표계를 생성하는 내부영상 분석부;
상기 TOF 센서에 의해 송수신된 광신호 정보를 분석하여 광신호들 각각에 대한 객체인 제2 객체를 검출하며, 검출된 제2 객체들 각각의 거리위치를 나타내는 거리좌표계를 생성하는 광신호 분석부;
상기 광신호 분석부에 의해 생성된 제2 객체들의 거리좌표계를 픽셀좌표계로 변환시키는 캘리브레이션부;
상기 캘리브레이션부에 의해 변환된 제2 객체들과, 상기 광신호 분석부에서는 검출되지 않았으나, 상기 내부영상 분석부에서만 검출되는 제1 객체들을 최종객체로 결정한 후 결정된 최종객체들의 수량을 나타내는 객체정보를 생성하는 객체정보 생성부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 통학차량용 안전관리 시스템.
청구항 제1항에 있어서, 상기 통학차량용 안전관리 시스템은
통학차량(C)을 탑승하는 탑승자의 신체에 부착되어 기 저장된 식별정보를 외부로 전송하는 웨어러블 장치를 더 포함하고,
상기 컨트롤러는
상기 웨어러블 장치로부터 전송받은 식별정보들을 포함하는 재실정보를 생성하는 센싱값 분석부;
상기 센싱값 분석부에 의해 생성된 재실정보와, 현재위치정보를 포함하는 안전정보를 생성하는 안전정보 생성부를 더 포함하고,
상기 관제센터서버는
관리서버로부터 전송받은 안전정보를 모니터링 및 저장하며, 접속된 클라이언트의 요청에 따라 저장된 안전정보를 제공하는 것을 특징으로 하는 통학차량용 안전지원 시스템.
청구항 제2항에 있어서, 상기 통학차량용 안전지원 시스템은
각 좌석의 착석유무를 감지하는 착석감지센서;
각 좌석의 벨트착용여부를 감지하는 벨트감지센서를 더 포함하고,
상기 돌발 상황 판단부는
상기 착석감지센서 및 상기 벨트감지센서로부터 전송받은 데이터들을 분석하여 착석이 이루어진 좌석에 벨트가 미착용된 경우 돌발 상황이 발생되었다고 판단하는 벨트점검모듈을 더 포함하고,
상기 돌발 확인데이터 생성모듈은 상기 벨트점검모듈에 의해 돌발 상황이 발생되었다고 판단될 때 돌발 확인데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 통학차량용 안전지원 시스템.
청구항 제3항에 있어서, 상기 컨트롤러는
탑승대상의 식별정보, 승하차시간 및 승하차위치를 포함하는 스케줄정보와, 승하차 위치 및 시간에 따라 통학차량(C)의 가장 효율적인 주행경로를 검출하는 기 설정된 주행경로 검출 알고리즘이 저장되는 메모리를 더 포함하고,
상기 돌발 상황 판단부는
상기 주행경로 검출 알고리즘을 이용하여 스케줄정보를 분석하여 통학차량(C)의 최적의 주행경로를 검출하는 주행경로 검출모듈;
상기 주행경로 검출모듈에 의해 검출된 주행경로에 따른 식별정보들이 정렬되되, 해당 식별정보에 해당하는 승하차위치 및 승하차시간이 매칭되는 승하차리스트를 생성하는 승하차리스트 생성모듈;
현재위치정보 및 주행경로를 비교하여 주행경로 상에서 현재위치를 검출한 후 주행경로 상의 현재위치 및 승하차리스트의 승차위치를 비교하여 다음 승차가 이루어질 탑승객의 식별정보, 승차위치 및 승차시간을 추출하며, 주행경로 상의 현재위치가 추출된 승차위치와 임계범위 이내에 존재하되, 현재시간이 추출된 승차시간을 초과하는 경우 상기 재실정보를 탐색하여 추출된 탑승객의 식별정보가 존재하는지를 탐색하며, 만약 추출된 탑승객의 식별정보가 존재하지 않을 때 돌발 상황이 발생하였다고 판단하는 승차관련 점검모듈;
현재위치정보 및 주행경로를 비교하여 주행경로 상에서 현재위치를 검출한 후 주행경로 상의 현재위치 및 승하차리스트의 하차위치를 비교하여 다음 하차가 이루어질 탑승객의 식별정보, 하차위치를 추출하며, 주행경로 상의 현재위치가 추출된 하차위치를 넘어서는 경우, 상기 재실정보를 탐색하여 추출된 식별정보가 존재하는지를 탐색하며, 만약 추출된 탑승객의 식별정보가 존재하는 경우 돌발 상황이 발생하였다고 판단하는 하차관련 점검모듈을 더 포함하고,
상기 돌발 확인데이터 생성모듈은
상기 승차관련 점검모듈 또는 상기 하차관련 점검모듈에 의해 돌발 상황이 발생되었다고 판단될 때, 돌발 확인데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 통학차량용 안전관리 시스템.
청구항 제4항에 있어서, 상기 통학차량용 안전관리 시스템은
차량(C)의 전방, 후방, 좌측 및 우측 중 적어도 하나 이상의 영역을 촬영하는 적어도 하나 이상의 카메라를 포함하는 AVM(Around View Monitoring) 시스템을 더 포함하고,
상기 통학차량(C)에는 모니터를 구비한 차량단말기가 설치되고,
상기 컨트롤러는 상기 AVM 시스템에 의해 획득된 외부영상을 분석하여 객체를 검출하며, 획득된 외부영상 및 객체를 상기 차량단말기의 모니터에 디스플레이 하는 것을 특징으로 하는 통학차량용 안전관리 시스템.
삭제
청구항 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 광신호 분석부는
상기 TOF 센서에 의한 각 광신호의 송수신시간 및 광속도를 이용하여 각 광신호의 반사된 거리를 나타내는 깊이(L)를 산출하는 깊이 산출모듈;
상기 깊이 산출모듈에 의해 산출된 깊이(L)와 이전주기의 깊이(L’)의 차이절대값인 변화값(△L)을 산출하는 깊이변화 산출모듈;
상기 깊이변화 산출모듈에 산출된 변화값(△L)이 임계치 이상이면 해당 광신호의 해당 깊이를 갖는 제2 객체를 검출하는 제2 객체 검출모듈;
상기 제2 객체 검출모듈에 의해 검출된 제2 객체들 각각의 깊이를 나타내는 거리좌표계를 생성하는 거리좌표계 생성모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 통학차량용 안전관리 시스템.
청구항 제7항에 있어서, 상기 캘리브레이션부는
픽셀좌표계 및 거리좌표계의 상관관계인 기 설정된 좌표매칭정보를 이용하여, 상기 광신호 분석부에 의해 생성된 제2 객체들의 거리좌표계를 픽셀좌표계로 변환하여 제2 객체들의 픽셀위치를 검출하는 좌표계 변환모듈;
상기 좌표계 변환모듈에 의해 검출된 제2 객체들의 픽셀위치를 보정하는 비교 및 보정모듈;
상기 캘리브레이션부에 의해 변환된 제2 객체들과, 상기 광신호 분석부에서는 검출되지 않았으나, 상기 내부영상 분석부에서만 검출되는 제1 객체들을 최종객체로 결정하는 최종객체 결정모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 통학차량용 안전관리 시스템.
청구항 제8항에 있어서, 상기 비교 및 보정모듈은
상기 좌표계 변환모듈에 의해 검출된 제2 객체들 각각의 픽셀위치와, 상기 내부영상 분석부에 검출된 제1 객체들 각각의 픽셀위치를 비교하는 비교모듈;
상기 비교모듈에서 기 설정된 임계범위 이내에 위치한 제1 객체 및 제2 객체를 동일객체로 판단하는 동일객체 판단모듈;
상기 동일객체 판단모듈에 의해 동일객체로 판단된 제1 객체 및 제2 객체의 픽셀차이값을 산출하는 차이값 산출모듈;
상기 차이값 산출모듈에 의해 산출된 동일객체들 각각의 픽셀차이값들의 평균값을 산출하는 평균값 산출모듈;
상기 평균값 산출모듈에 의해 산출된 평균값을 보정기준값으로 결정하며, 동일객체로 판단된 제2 객체들 및 동일객체로 판단되지 않은 제2 객체들의 픽셀위치값을 결정된 보정기준값만큼 변환시키는 보정모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 통학차량용 안전관리 시스템.