KR102045222B1 - System for sensing and control unexpected situation using data fusion - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 영상 데이터와 레이더 데이터의 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a sudden situation monitoring control system through the fusion of image data and radar data.
지능형교통시스템(Intelligent Transport System, ITS)의 발달로 도로는 점차 지능화되고 있다. 그리고, CCTV, 영상 검지기와 같은 카메라를 통하여 차량 및 보행자를 모니터링 하는 등 도로 모니터링용 카메라가 널리 설치 및 보급되고 있는 실정이다. 또한, 최근에는 레이저 센서를 이용하여 차량을 추적하거나 분류하여 운전자에게 정보를 주거나, 무인 자율주행을 지원하는 등의 방법들이 개발되고 있다.With the development of the Intelligent Transport System (ITS), roads are becoming increasingly intelligent. In addition, road monitoring cameras are widely installed and distributed, such as monitoring vehicles and pedestrians through cameras such as CCTV and image detectors. In addition, recently, methods such as tracking or classifying a vehicle using a laser sensor to provide information to a driver or supporting unmanned autonomous driving have been developed.
또한, 최근에는 교통사고, 정지차량, 낙하물, 보행자, 저속차량 등의 도로상 또는 터널 내부의 돌발상황이 연쇄추돌 또는 2차 사고를 발생시킴으로써 자칫 대형 재난으로 이어질 가능성이 크므로, 돌발상황 발생시 이를 신속히 검지하여 도로전광표지, 노변방송, 차량간 통신 등을 통해 후방 차량에게 알려주는 기술이 개발되고 있다.Also, in recent years, accidents on roads or in tunnels such as traffic accidents, stopped vehicles, falling objects, pedestrians, and low-speed vehicles may cause chain collisions or secondary accidents. A technology for quickly detecting and informing a rear vehicle through road signs, roadside broadcasting, and inter-vehicle communication has been developed.
또한, 후술하는 본 발명과 관련된 선행기술문헌으로, 대한민국 공개특허공보 10-2013-0127822호(2013. 11. 25. 공개)의 '도로상 물체 분류 및 위치검출을 위한 이종 센서 융합처리 장치 및 방법'이 있다.In addition, as a prior art document related to the present invention to be described later, the heterogeneous sensor fusion processing apparatus and method for the classification and position detection of road objects in the Republic of Korea Patent Publication No. 10-2013-0127822 (published on November 25, 2013) There is.
하지만, 종래에는 하드웨어의 한계 및 정보 업데이트에 소요되는 시간상의 제약 등으로 인해 분해능이 저하되고, 이로 인해서 이동물체를 정확히 검지하지 못하거나 돌발상황을 정확히 인지하지 못하는 어려움이 있었다.However, in the related art, the resolution is degraded due to hardware limitations and time constraints required to update information, and thus, there is a difficulty in not accurately detecting a moving object or accurately detecting a sudden situation.
또한, 기존에는 수백만대의 CCTV 및 제어기를 유지 보수하지 못하는 어려움이 있으며, 음영지역에 배치된 CCTV 등으로부터 교통 정보를 수집하지 못하여 돌발상황에 효과적으로 대처하지 못하는 어려움이 있었다.In addition, there are difficulties in maintaining and maintaining millions of CCTVs and controllers in the past, and it is difficult to effectively cope with unexpected situations by failing to collect traffic information from CCTVs disposed in shaded areas.
이 배경기술 부분에 기재된 사항은 발명의 배경에 대한 이해를 증진하기 위하여 작성된 것으로서, 이 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 이미 알려진 종래기술이 아닌 사항을 포함할 수 있다.Matters described in this Background section are intended to enhance the understanding of the background of the invention, and may include matters other than the prior art already known to those skilled in the art.
본 발명은 영상 데이터와 레이더 데이터를 신호 처리하여 분해능을 향상시키며, 돌발상황을 효과적으로 인식하고 모니터링할 수 있는 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템을 제안하고자 한다.An object of the present invention is to propose an accident monitoring and control system through data fusion, which can improve resolution by signal processing image data and radar data, and can effectively recognize and monitor an unexpected situation.
또한, 본 발명은 음영지역에 배치된 검지 장치 및 돌발인식 제어 장치의 유지보수 정보, 음영지역의 교통정보 및 돌발상황을 용이하게 수집하여 교통정보의 사각지대를 제거하며, 교통 안전과 교통정보의 품질을 향상시킬 수 있는 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템을 제안하고자 한다.In addition, the present invention can easily collect the maintenance information of the detection device and the sudden recognition control device disposed in the shadow area, the traffic information and the incident situation of the shadow area to remove the blind spot of the traffic information, the traffic safety and traffic information In this paper, we propose a supervisory monitoring and control system through data convergence to improve quality.
본 발명의 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 영상 카메라, 레이더 센서, 또는 추적카메라 중 적어도 하나를 포함하는 검지 장치, 그리고 상기 검지 장치로부터 수집된 데이터를 분석하고, 상기 영상 카메라의 영상 데이터와 상기 레이더 센서의 레이더 데이터를 융합하여 도로상의 교통정보 및 돌발상황을 인식하는 돌발인식 제어 장치를 포함하며, 상기 돌발인식 제어 장치는, 상기 융합 데이터를 분석해서 돌발상황을 인식하되, 도로 상에서 돌발상황이 검출되면 상기 추적카메라를 제어해 돌발상황을 추적한다.Analyzing a sudden monitoring and control image camera, a radar sensor, or a tracking camera through the data fusion of the present invention, and analyzes the data collected from the detection device, and the image data of the video camera and the radar And a sudden recognition control device that fuses radar data of a sensor to recognize traffic information and an unexpected situation on a road, wherein the sudden recognition control device recognizes an unexpected situation by analyzing the fusion data, but detects an unexpected situation on a road. When the tracking camera is controlled to track the accident.
상기 돌발인식 제어 장치는, 도플러 효과를 이용하여 차로의 정상 이동 방향에 대한 비정상적인 이동 차량을 검출하되, 상기 레이더 센서의 송신신호 및 수신신호의 파장을 분석해 이동 물체의 이동속도를 검출한 후 특정 차로의 정상 이동 방향과 비교하여 역주행 또는 좌우 방향 이동 여부를 판단하는 역주행 판단부를 포함할 수 있다.The sudden recognition control device detects an abnormal moving vehicle in a normal moving direction of the lane by using a Doppler effect, analyzes the wavelengths of the transmitted signal and the received signal of the radar sensor, detects the moving speed of the moving object, and then detects the specific speed of the moving object. It may include a reverse driving determination unit for determining whether the reverse driving or the left and right moving in comparison with the normal moving direction of the.
상기 돌발인식 제어 장치는, 상기 레이더 센서로부터 주기적으로 수집된 레이더 데이터를 신호 처리하여 잡음이나 난반사를 제거하되, 주기 신호에 대하여 일정 주기 입력신호 이후의 정수배에 해당하는 시간동안 시간축의 신호를 제로값으로 신호 처리하는 제로 패딩(Zero Padding) 알고리즘을 적용하여 이동 물체의 이동속도 분해능을 개선시키는 잡음 개선부를 더 포함할 수 있다.The abrupt recognition control device processes the radar data collected periodically from the radar sensor to remove noise or diffuse reflection, and zeros the signal on the time axis for a time corresponding to an integer multiple after a predetermined period input signal with respect to the periodic signal. The apparatus may further include a noise improving unit configured to improve a moving speed resolution of the moving object by applying a zero padding algorithm for signal processing.
상기 돌발인식 제어 장치는, 상기 레이더 센서의 송신신호에 대한 이동물체로부터 반사된 수신신호를 분석하여 객체 정보를 인식하되, 상기 송신신호 대비 수신신호의 잡음비를 최소화하도록 사이드로브(Side Lobe) 감쇄 알고리즘을 적용하여 객체 정보 및 객체 특징을 추출하는 특징 추출부를 더 포함할 수 있다.The abrupt recognition control device recognizes object information by analyzing a received signal reflected from a moving object with respect to the transmitted signal of the radar sensor, and has a side lobe attenuation algorithm to minimize noise ratio of the received signal to the transmitted signal. The apparatus may further include a feature extractor configured to extract object information and object features by applying.
상기 돌발인식 제어 장치는, 상기 영상 데이터의 분석 결과와 상기 레이더 데이터의 분석 결과를 융합하고, 각각의 데이터를 시간 주기로 샘플링하여 아날로그 신호에서 디지털 신호로 변환하여 융합하되, 오버 샘플링(Over Sampling) 알고리즘을 적용하여 융합 데이터를 생성하고, 상기 영상 데이터와 상기 레이더 데이터의 공간 매칭을 통해 이동 물체의 객체 특징을 융합하는 데이터 융합부를 더 포함할 수 있다.The abrupt recognition control device may be configured to fuse the analysis result of the image data and the analysis result of the radar data, sample each data at a time period, convert the analog signal into a digital signal, and fuse the oversampling algorithm. The apparatus may further include a data fusion unit configured to generate fusion data and to fuse object features of a moving object through spatial matching of the image data and the radar data.
상기 돌발인식 제어 장치는, 주변에 인접하는 돌발인식 제어 장치와 유선 또는 무선으로 연결되어 정보를 수집하며, 수집된 정보를 인접하는 다른 돌발인식 제어 장치에 전송하거나 교통정보센터로 전송하는 송수신부를 포함할 수 있다.The sudden recognition control device may be connected to an adjacent sudden recognition control device to collect information by wire or wirelessly, and includes a transceiver for transmitting the collected information to another adjacent sudden recognition control device or a traffic information center. can do.
상기 송수신부는, 송수신 시간정보가 할당되고, 할당된 송수신 시간정보에 동기화되어 신호를 송수신하되, 상기 송수신 시간정보에 따라 지정된 시간에만 정보를 주변의 돌발인식 제어 장치에 전송하도록 제어하는 리피터부를 포함할 수 있다.The transceiver unit may include a repeater unit configured to transmit and receive time information, and to transmit and receive a signal in synchronization with the allocated transmission / reception time information, and to transmit information to a peripheral sudden recognition control device only at a designated time according to the transmission / reception time information. Can be.
이동 차량에 탑재되며, 복수의 돌발인식 제어 장치와 무선통신으로 연결되어 복수의 돌발인식 제어 장치로부터 정보를 수집하는 정보수집단말을 더 포함하며, 상기 정보수집단말은, 검침신호를 복수의 돌발인식 제어 장치에 송신하는 검침신호 송신부, 상기 복수의 돌발인식 제어 장치 중에 상기 검침신호를 수신한 적어도 하나의 돌발인식 제어 장치로부터 송출되는 반송파를 검출하는 반송파 검출부, 그리고 상기 반송파를 송신한 돌발인식 제어 장치의 이상 유무 또는 상기 반송파를 송신한 돌발인식 제어 장치와 연결된 검지 장치의 이상 유무를 판단하여 교통정보센터로 전송하는 정보수집부를 포함할 수 있다.It is mounted on a mobile vehicle, and connected to a plurality of sudden recognition control device by wireless communication further comprises an information collecting terminal for collecting information from the plurality of sudden recognition control device, wherein the information collecting terminal, a plurality of sudden recognition signal reading signal Meter reading signal transmitting unit for transmitting to a control device, a carrier detecting unit for detecting a carrier transmitted from at least one of the sudden recognition control device receiving the reading signal among the plurality of sudden recognition control device, and a sudden recognition control device transmitting the carrier It may include an information collecting unit for determining whether there is an error or whether there is an abnormality of the detection device connected to the sudden recognition control device that transmitted the carrier to transmit to the traffic information center.
상기 정보수집단말은, 동일 주파수 대역으로 복수의 반송파가 검지되는 경우 일정시간 딜레이 후에 검침신호를 재전송하도록 제어하는 검침신호 재전송 제어부를 더 포함할 수 있다.The information collecting terminal may further include a metering signal retransmission control unit which controls to retransmit the metering signal after a predetermined time delay when a plurality of carriers are detected in the same frequency band.
상기 돌발인식 제어 장치는, 빛의 편광 현상을 이용하거나 기계 학습을 통해 노면 상태를 판별하는 노면상태 판별 알고리즘을 통해 도로의 노면 상태를 판별하며, 판별된 도로의 노면 상태 정보를 무선 통신으로 주변에 인접하는 돌발인식 제어 장치로 전송하거나 교통정보센터로 전송할 수 있다.The abrupt recognition control device determines a road surface state through a road state determination algorithm using a polarization phenomenon of light or a machine learning to determine a road state, and the road surface information of the road is determined by wireless communication. It can be sent to an adjacent accident control device or to a traffic information center.
본 발명에 따르면, 영상 데이터와 레이더 데이터를 신호 처리하여 융합함으로써, 데이터의 분해능을 향상시키며, 돌발상황을 효과적으로 인식하고 모니터링할 수 있는 환경을 제공한다.According to the present invention, by processing the image data and the radar data by signal processing to improve the resolution of the data, to provide an environment that can effectively recognize and monitor the unexpected situation.
또한, 본 발명은 도플러 효과를 이용하여 차로의 정상 이동 방향에 대한 역주행 방향 또는 좌우 방향으로의 비정상적인 이동 차량을 검출함으로써, 돌발상황을 효과적으로 검출하고 돌발상황에 능동적으로 대응할 수 있는 환경을 제공한다.In addition, the present invention provides an environment capable of effectively detecting an unexpected situation and actively responding to an unexpected situation by detecting an abnormal moving vehicle in a reverse driving direction or a left and right direction with respect to the normal moving direction of the lane using the Doppler effect.
또한, 본 발명은 제로 패딩(Zero Padding) 알고리즘을 적용함으로써, 이동 물체의 이동속도 분해능을 개선시키고, 정보 업데이트에 소요되는 시간상의 제약으로 인한 분해능 개선의 한계를 극복할 수 있는 환경을 제공한다. In addition, the present invention by applying a zero padding (Zero Padding) algorithm, improves the moving speed resolution of the moving object, and provides an environment that can overcome the limitations of the resolution improvement due to the time constraints required to update the information.
또한, 본 발명은 사이드로브(Side Lobe) 감쇄 알고리즘을 적용하여 송신신호 대비 수신신호의 잡음비를 최소화하고, 객체 정보 및 객체 특징을 효과적으로 추출할 수 있는 환경을 제공한다.In addition, the present invention by applying a side lobe attenuation algorithm to minimize the noise ratio of the transmitted signal to the received signal, and provides an environment that can effectively extract the object information and object features.
또한, 본 발명은 오버 샘플링(Over Sampling) 알고리즘을 적용하여 영상 데이터와 레이더 데이터의 융합 데이터를 생성함으로써, 이종 데이터의 융합시에 발생되는 하드웨어 등의 한계와 시간상의 한계로 인한 제약을 최소화하고, 데이터의 분해능을 개선시킬 수 있는 환경을 제공한다.In addition, the present invention generates the fusion data of the image data and the radar data by applying the Over Sampling algorithm, thereby minimizing the limitations due to the limitations of hardware and time that occur during the fusion of heterogeneous data, It provides an environment to improve the resolution of the data.
또한, 본 발명은 리피터 기능을 통해 음영지역의 교통정보 및 돌발상황을 수집함으로써, 교통정보의 사각지대를 제거하며, 교통 안전과 교통정보의 품질을 향상시킬 수 있는 환경을 제공한다.In addition, the present invention by collecting the traffic information and the incident of the shaded area through the repeater function, to remove the blind spot of the traffic information, to provide an environment that can improve the traffic safety and quality of the traffic information.
또한, 본 발명은 정보수집단말의 데이터 수집 기능을 통해 음영지역에 배치된 검지 장치 및 돌발인식 제어 장치의 정보를 수집함으로써, 검지 장치나 돌발인식 제어 장치의 이상 유무를 효과적으로 파악하고, 검지 장치 및 돌발인식 제어 장치를 용이하게 유지 보수할 수 있는 환경을 제공한다.In addition, the present invention by collecting the information of the detection device and the sudden recognition control device disposed in the shadow area through the data collection function of the information collecting terminal, to effectively detect the abnormality of the detection device or the sudden recognition control device, and the detection device and Provides an environment that can easily maintain a sudden recognition control device.
도 1은 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템의 개략적인 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 한 실시예에 따른 돌발인식 제어 장치의 구성을 간략히 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 한 실시예에 따라 제로 패딩 전과 제로 패딩 후의 데이터를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 한 실시예에 따라 도플러 효과를 이용해 비정상적인 이동 차량을 검출하는 예를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 한 실시예에 따라 돌발인식 제어 장치가 교통정보센터에 데이터를 전송하는 예를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 한 실시예에 따른 정보수집단말의 구성을 간략히 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 한 실시예에 따라 정보수집단말이 무선으로 돌발인식 제어 장치의 정보를 수집해서 교통정보센터에 전송하는 예를 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 한 실시예에 따라 영상 데이터와 레이더 데이터를 융합해서 교통정보를 생성하고 돌발상황을 인식/추적하는 과정을 간략히 도시한 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 한 실시예에 따라 영상 데이터와 레이더 데이터를 융합해서 객체 특징을 추출하고, 기계학습을 기초로 돌발상황을 검출하는 과정을 도시한 흐름도이다.1 is a view showing a schematic configuration of a system for monitoring and monitoring a sudden situation through data fusion according to an embodiment of the present invention.
2 is a view briefly showing the configuration of the sudden recognition control device according to an embodiment of the present invention.
3 illustrates data before zero padding and after zero padding according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram illustrating an example of detecting an abnormal moving vehicle using the Doppler effect according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a diagram illustrating an example in which a sudden recognition control device transmits data to a traffic information center according to an embodiment of the present invention.
6 is a diagram schematically showing the configuration of an information collecting terminal according to an embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a diagram illustrating an example in which an information collecting terminal wirelessly collects information of a sudden recognition control device and transmits the information to a traffic information center according to an embodiment of the present invention.
8 is a flowchart schematically illustrating a process of generating traffic information by recognizing image data and radar data and recognizing / tracking a sudden situation according to an embodiment of the present invention.
9 is a flowchart illustrating a process of extracting an object feature by fusing image data and radar data and detecting a sudden situation based on machine learning according to an embodiment of the present invention.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.DETAILED DESCRIPTION Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art may easily implement the present invention. As those skilled in the art would realize, the described embodiments may be modified in various different ways, all without departing from the spirit or scope of the present invention. In the drawings, parts irrelevant to the description are omitted in order to clearly describe the present invention, and like reference numerals designate like parts throughout the specification.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.Throughout the specification, when a part is said to "include" a certain component, it means that it can further include other components, without excluding other components unless specifically stated otherwise. In addition, the terms “… unit”, “… unit”, “module”, etc. described in the specification mean a unit that processes at least one function or operation, which may be implemented by hardware or software or a combination of hardware and software. have.
이제 도 1 내지 도 9를 참고하여 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템에 대하여 상세하게 설명한다.Referring now to Figures 1 to 9 will be described in detail the incident monitoring control system through data fusion according to an embodiment of the present invention.
도 1은 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템의 개략적인 구성을 나타낸 도면이다. 이때, 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)는 본 발명의 실시예에 따른 설명을 위해 필요한 개략적인 구성만을 도시할 뿐 이러한 구성에 국한되는 것은 아니다.1 is a view showing a schematic configuration of a system for monitoring and monitoring a sudden situation through data fusion according to an embodiment of the present invention. At this time, the incident monitoring and control system 10 through data fusion only shows a schematic configuration necessary for the description according to an embodiment of the present invention, but is not limited to this configuration.
도 1을 참조하면, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 검지 장치(100), 돌발인식 제어 장치(200), 정보수집단말(300), 그리고 교통정보센터(400)를 포함한다.Referring to FIG. 1, an incident monitoring and control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention may include a
본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 돌발인식 제어 장치(200)가 영상 카메라 및 레이더 장치가 통합된 검지 장치(100)로부터 데이터를 수집한다. In the incident monitoring and control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention, the sudden
검지 장치(100)는 곡선구간, 교차로, 및 터널 등의 도로 상에 설치되고, 교통 관련 데이터를 수집해서 돌발인식 제어 장치(200)에 전송한다. 여기서, 검지 장치(100)는 영상 카메라(110), 레이더 센서(120), 및 추적카메라(130) 중 하나 이상이 통합되어 설치된다. 그리고, 추적카메라(130)는 돌발인식 제어 장치(200)의 제어에 의해 도로를 검지하고, 돌발상황을 촬영할 수 있다. 예를 들어, 돌발인식 제어 장치(200)는 CCTV 등으로부터 교통 관련 데이터를 수집하고, 돌발상황을 추적할 수 있다.The
또한, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 돌발인식 제어 장치(200)가 교통정보센터(400)와 이더넷(ehthernet) 기반의 TCP/IP 통신방식 또는 무선통신으로 연결되어 제어될 수 있다. 이때, 돌발인식 제어 장치(200)는 교통정보센터(400)의 제어신호를 해석하여 영상 카메라 및 추적카메라의 기능(zoom lens, pan/tilt) 및 레이더 센서의 제어기능을 수행할 수 있다.In addition, the incident monitoring control system 10 through the data fusion according to an embodiment of the present invention is a sudden
그리고, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 영상 카메라(110)로부터 획득한 영상 데이터를 고속모드 여부에 따라 가우시안 혼합모델을 적용하고, 추적 객체 리스트 알고리즘을 적용한다. In addition, the abrupt situation monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention applies a Gaussian mixture model according to whether the image data acquired from the
그리고, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 K-band beam을 활용하여 레이더 센서(120)로부터 레이더 데이터를 획득하고, 잡음/난반사 신호처리 및 2D/3D 이미지 처리를 통해 객체 특징을 추출하는 알고리즘을 적용한다.In addition, the abrupt situation monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention acquires radar data from the
또한, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 영상 카메라 및 레이더 센서에서 추출된 객체의 특징을 정합하여 신뢰성 높은 객체 정보를 추출한다. 그리고, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 Kalman 기법을 통해 돌발상황의 추적/보정하거나 돌발상황을 예측하고, 돌발상황과 관련된 정보를 검지 장치(100) 또는 돌발인식 제어 장치(200)에 전달하여 돌발상황을 효과적으로 모니터링할 수 있는 환경을 제공한다.In addition, the abrupt situation monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention extracts highly reliable object information by matching characteristics of objects extracted from the video camera and the radar sensor. In addition, the incident monitoring and control system 10 through data fusion according to one embodiment of the present invention tracks / corrects or predicts an unexpected situation through a Kalman technique, and detects information related to the
그리고, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 유지보수 차량에 설치된 정보수집단말(300)이 무선통신기술을 탑재한 돌발인식 제어 장치(200)와 무선으로 통신하여 검지 장치(100) 또는 돌발인식 제어 장치(200)의 현재 상태를 모니터링하고, 모니터링된 정보를 교통정보센터(400)에 전송한다.In addition, the incident monitoring and control system 10 through the data fusion according to an embodiment of the present invention, the
또한, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 돌발인식 제어 장치(200) 간에 교통 정보 및 유지보수 정보를 전달하거나, 정보수집단말(300)이 교통 정보 및 유지보수 정보를 수집하여 교통정보센터(400)에 전달함으로써, 공공 및 민간 교통정보의 사각지대를 제거하며, 교통 안전과 교통정보의 품질을 향상시키고, 이를 통해서 기존 검지 체계의 한계를 극복할 수 있는 환경을 제공한다.In addition, the incident monitoring control system 10 through the data fusion according to an embodiment of the present invention transfers traffic information and maintenance information between the sudden
도 2는 본 발명의 한 실시예에 따른 돌발인식 제어 장치의 구성을 간략히 도시한 도면이다. 이때, 돌발인식 제어 장치(200)는 본 발명의 실시예에 따른 설명을 위해 필요한 개략적인 구성만을 도시할 뿐 이러한 구성에 국한되는 것은 아니다.2 is a view briefly showing the configuration of the sudden recognition control device according to an embodiment of the present invention. At this time, the sudden
도 2를 참조하면, 본 발명의 한 실시예에 따른 돌발인식 제어 장치(200)는 돌발인식 제어 모듈(210), 데이터 수집부(220), 신호 처리부(230), 판단부(240), 그리고 송수신부(250)를 포함한다.Referring to FIG. 2, the sudden
돌발인식 제어 모듈(210)은 검지 장치(100)로부터 수집된 데이터를 분석하고, 돌발상황을 모니터링하도록 추적카메라(130)를 제어한다. 또한, 돌발인식 제어 모듈(210)은 영상 카메라(110)와 레이더 센서(120)의 데이터를 분석하고, 영상 카메라(110)의 영상 데이터와 레이더 센서(120)의 레이더 데이터를 융합하여 도로상의 교통정보 및 돌발상황을 인식한다. 그리고, 돌발인식 제어 모듈(210)은 도로 상에서 돌발상황이 검출되면 추적카메라(130)를 제어해 돌발상황을 추적할 수 있다.The sudden
데이터 수집부(220)는 영상 카메라(110)와 레이더 센서(120)의 데이터를 수집한다. 그리고, 데이터 수집부(220)는 본 발명의 한 실시예에 따라 영상 데이터 수집부(222), 레이더 데이터 수집부(224), 및 노면 데이터 수집부(226)를 포함한다.The
영상 데이터 수집부(222)는 영상 카메라(110)로부터 영상 데이터를 수집한다. 예를 들어, 영상 데이터 수집부(222)는 영상 카메라(110)에서 캡쳐된 2D 영상 데이터를 수집할 수 있다. The
레이더 데이터 수집부(224)는 레이더 센서(120)로부터 레이더 데이터를 수집한다. 예를 들어, 레이더 데이터 수집부(224)는 레이더 센서(120)에서 감지된 2D 레이더 데이터를 수집할 수 있다.The
노면 데이터 수집부(226)는 도로 노면 상태와 관련된 정보를 수집한다. 예를 들어, 노면 데이터 수집부(226)는 빛의 편광 현상을 이용해 도로의 노면 상태를 판별할 수 있도록 영상 카메라(110) 및 추적 카메라(130)에서 캡쳐된 도로 노면의 수직 편광 데이터 및 수평 편광 데이터를 수집할 수 있다.The road surface
신호 처리부(230)는 데이터의 분해능을 개선시키거나 데이터 융합을 통한 객체 정보 추출의 신뢰성을 향상시킬 수 있도록 데이터 수집부(220)에서 수집된 데이터를 신호 처리한다. The
신호 처리부(230)는 본 발명의 한 실시예에 따라 잡음 개선부(232), 특징 추출부(234), 그리고 데이터 융합부(236)를 포함한다.The
잡음 개선부(232)는 레이더 센서(120)로부터 주기적으로 수집된 레이더 데이터를 신호 처리하여 잡음이나 난반사를 제거한다. 잡음 개선부(232)는 제로 패딩(Zero Padding) 알고리즘을 적용하여 이동 물체의 이동속도 분해능을 개선시킬 수 있다.The
예를 들어, 잡음 개선부(232)는 제로 패딩(Zero Padding) 알고리즘을 통해서 레이더 센서(120)로부터 검출된 신호의 주기 신호에 대하여 일정 주기 입력신호 이후의 정수배(2배, 4배 등)에 해당하는 시간동안 시간축의 신호를 제로값("0")으로 신호 처리할 수 있다. For example, the
도 3은 본 발명의 한 실시예에 따라 제로 패딩 전과 제로 패딩 후의 데이터를 도시한 도면이다.3 illustrates data before zero padding and after zero padding according to an embodiment of the present invention.
도 3을 참조하면, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 제로 패딩(Zero Padding) 알고리즘을 적용하지 않은 a)제로 패딩 전의 데이터보다 제로 패딩(Zero Padding) 알고리즘을 적용한 b)제로 패딩 후의 데이터가 분해능이 현격히 개선됨을 알 수 있다.Referring to FIG. 3, the abrupt situation monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention is a) zero padding (zero padding) than data before zero padding without applying a zero padding algorithm. B) The zero-padding data using the algorithm is significantly improved in resolution.
이를 통해서, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 이동 물체의 이동속도 분해능을 개선시키고, 정보 업데이트에 소요되는 시간상의 제약으로 인한 분해능 개선의 한계를 극복할 수 있는 환경을 제공한다.Through this, the abrupt situation monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention improves the moving speed resolution of a moving object and overcomes the limitation of resolution improvement due to time constraints required for information update. Provide an environment for doing this.
특징 추출부(234)는 영상 카메라(110)의 영상 데이터 및 레이더 센서(120)의 레이더 데이터를 분석하여 이동물체의 객체정보를 추출하고 인식한다. 또한, 특징 추출부(234)는 레이더 센서(120)의 송신신호에 대한 이동물체로부터 반사된 수신신호를 분석하여 객체 정보를 인식한다. The
그리고, 특징 추출부(234)는 레이더 센서(120)의 송신신호의 출력을 소정값 이상으로 증가시키도록 제어하고, 송신신호 대비 수신신호의 잡음비를 최소화하도록 하는 사이드로브(Side Lobe) 감쇄 알고리즘을 적용하여 객체 정보 및 객체 특징을 효과적으로 추출할 수 있다.In addition, the
예를 들어, 특징 추출부(234)는 레이더 센서(120)의 송신부(미도시)에서 송출된 전파가 검출하고자 하는 물체에 반사되어 수신된 수신신호와 레이더에서 송출된 송출신호 사이의 위상 및 주파수 편이를 기반으로 물체의 거리나 모양을 검출할 수 있다. 이때, 물체에 반사된 수신신호의 분해능에 따라서 물체의 형상이 대략적으로 표시되고, 측정된 결과를 기반으로 물체 모양에 대한 데이터를 추출한다. For example, the
하지만, 레이더의 주된 발산신호 뿐만 아니라 주변의 기생 발생 신호가 발생되거나 사이드 로브가 크면, 주된 발산신호의 전력 배분이 낮아져서 송출되는 검출신호가 작아지고, 사이드 로브 신호가 감지하는 주변 물체 신호가 잡음 신호가 되어 원신호의 신호 대비 잡음비가 나빠지게 된다. However, if the parasitic generation signal around the radar is generated as well as the main parasitic signal or the side lobe is large, the power distribution of the main divergence signal is lowered so that the detection signal transmitted is small, and the peripheral object signal detected by the side lobe signal is a noise signal. The noise ratio of the original signal becomes worse.
따라서, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 레이더 송신신호의 출력을 소정값 이상으로 증가시키고, 송신신호 대비 수신신호의 잡음비를 최소화하도록 사이드로브(Side Lobe) 감쇄 알고리즘을 적용함으로써, 객체 정보 및 객체 특징을 효과적으로 추출할 수 있는 환경을 제공한다.Therefore, the incident monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention increases the output of the radar transmission signal to a predetermined value or more, and the side lobe (Side) to minimize the noise ratio of the reception signal to the transmission signal Lobe) By applying the attenuation algorithm, we provide an environment that can effectively extract object information and object features.
데이터 융합부(236)는 영상 카메라(110)로부터 획득된 영상 데이터의 분석 결과와 레이더 센서(120)로부터 획득된 레이더 데이터의 분석 결과를 융합한다. The
그리고, 데이터 융합부(236)는 각각의 데이터를 시간 주기로 샘플링하여 아날로그 신호에서 디지털 신호로 변환하여 융합한다. 이때, 데이터 융합을 위한 신호처리 시에 정확한 데이터를 추출하기 위해서는 신호에 대한 샘플링을 많이 하면 좋으나, 하드웨어 등의 한계와 시간상의 한계로 인하여 제약이 발생된다.The
따라서, 데이터 융합부(236)는 두 배 이상의 대역폭, 또는 샘플링할 수 있는 최고의 샘플링 주파수로 신호를 샘플링하는 오버 샘플링(Over Sampling) 알고리즘을 적용하여 융합 데이터를 생성한다. 그리고, 데이터 융합부(236)는 영상 데이터와 레이더 데이터의 공간 매칭을 통해 이동 물체의 객체 특징을 융합한다. 그리고, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 분해능이 개선된 융합 데이터 및 객체 정보를 통해서 고정물체나 이동물체의 위치, 거리, 크기, 형태 등을 효과적으로 판별할 수 있다.Accordingly, the
이와 같이, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 오버 샘플링(Over Sampling) 알고리즘을 적용하여 영상 데이터와 레이더 데이터의 융합 데이터를 생성함으로써, 이종 데이터의 융합시에 발생되는 하드웨어 등의 한계와 시간상의 한계로 인한 제약을 최소화하고, 데이터의 분해능을 개선시킬 수 있는 환경을 제공한다.As described above, the abrupt situation monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention applies an over-sampling algorithm to generate fusion data of image data and radar data, thereby fusion of heterogeneous data. Minimize the limitations due to hardware limitations and time limitations and provide an environment that can improve the resolution of data.
판단부(240)는 검지 장치(100)로부터 수집된 데이터의 분석결과를 기초로, 도로상의 교통정보 및 돌발상황을 인식한다. 예를 들어, 판단부(240)는 상기 융합 데이터를 분석하여 역주행 방향으로 주행하는 비정상적인 이동 차량을 검출할 수 있다. 또한, 판단부(240)는 검지 장치(100)로부터 수집된 데이터의 분석결과를 기초로 도로의 노면 상태를 판별할 수도 있다.The
판단부(240)는 본 발명의 한 실시예에 따라 돌발상황 인식부(242), 역주행 판단부(244), 돌발상황 추적부(246), 그리고 노면 상태 판별부(248)를 포함한다.The
돌발상황 인식부(242)는 검지 장치(100)로부터 수집된 데이터 및 융합 데이터를 분석하여 돌발상황을 인식한다. 예를 들어, 돌발상황 인식부(242)는 교통사고 및 이로 인한 정지차량, 저속 이동 물체, 낙석, 갓길 정차 물체 등에 의한 돌발상황을 인식할 수 있다.The unexpected
역주행 판단부(244)는 상기 융합 데이터 또는 레이더 데이터를 분석해서 돌발 정보를 인식하되, 도플러 효과를 이용하여 차로의 정상 이동 방향에 대한 역주행 방향 또는 좌우 방향으로의 비정상적인 이동 차량을 검출한다. The reverse driving
그리고, 역주행 판단부(244)는 레이더 센서의 송신신호 및 수신신호의 파장을 분석해 이동 물체의 이동속도를 검출한 후 특정 차로의 정상 이동 방향과 비교하여 역주행 또는 좌우 방향 이동 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 역주행 판단부(244)는 도플러 편이 주파수의 절대값에 따른 물체의 이동 방향을 평균 이동 방향과의 차이에 따라 이상 이동 여부를 인지할 수 있다. In addition, the
또한, 역주행 판단부(244)는 도플러 효과를 이용하여 차로 평균 이동 방향에 대한 비정상적인 이동 차량의 좌우 방향 또는 역주행 방향에 대한 속도를 검출할 수 있다. In addition, the reverse driving determining
도 4는 본 발명의 한 실시예에 따라 도플러 효과를 이용해 비정상적인 이동 차량을 검출하는 예를 도시한 도면이다.4 is a diagram illustrating an example of detecting an abnormal moving vehicle using the Doppler effect according to an embodiment of the present invention.
예를 들어, 본 발명의 한 실시예에 따른 돌발인식 제어 장치(200)는 레이더 센서와 이동 물체 사이의 속도 차이에 대하여 사용하는 레이더 신호의 파장으로 도플러 편이를 계산한다. 그리고, 본 발명의 한 실시예에 따른 돌발인식 제어 장치(200)는 속도 차이의 기준을 레이더 센서로 가정하여 멀어지는 물체와 가까워지는 물체 사이의 속도 편이를 양/음의 부호로 구분하고, 이를 기반으로 물체의 이동속도를 검출한 후, 해당 차로의 정상 이동 방향과 비교하여 역주행 또는 좌우 주행 여부 판단할 수 있다.For example, the sudden
도 4를 참조하면, 본 발명의 한 실시예에 따른 돌발인식 제어 장치(200)는 레이더의 송신신호(x)와 이동물체에서 반사되는 수신신호(y1,y2)를 비교하여 역주행 또는 좌우 주행 여부를 판단할 수 있다.Referring to FIG. 4, the sudden
예를 들어, 수신신호(y1)의 경우에는 레이더 센서와 이동물체 사이의 거리가 감소하여 파동의 주파수가 증가하는 경우이며, 해당 차로의 정상 이동방향과 비교하여 수신신호(y1)를 역주행 차량으로 판단할 수 있다.For example, in the case of the reception signal y1, the distance between the radar sensor and the moving object decreases to increase the frequency of the wave, and the reception signal y1 is converted into the reverse driving vehicle compared to the normal moving direction of the corresponding lane. You can judge.
돌발상황 추적부(246)는 도로 상에서 돌발상황이 검출되면 추적카메라(130)를 제어해 돌발상황을 추적한다. When the accident
노면 상태 판별부(248)는 빛의 편광 현상을 이용하거나 기계 학습을 통해 노면 상태를 판별하는 노면상태 판별 알고리즘을 통해 도로의 노면 상태를 판별한다. 그리고, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 판별된 도로의 노면 상태 정보를 무선 통신으로 주변의 돌발인식 제어 장치 또는 정보수집단말로 전송하거나, 수집된 노면 상태 정보를 교통정보센터로 전송할 수 있다. The road surface
송수신부(250)는 주변에 인접하는 돌발인식 제어 장치와 유선 또는 무선으로 연결되어 정보를 수집한다. 그리고, 송수신부(250)는 수집된 정보를 인접하는 또 다른 돌발인식 제어 장치(200), 정보수집단말(300), 및 교통정보센터(400)에 전송한다.The
송수신부(250)는 본 발명의 한 실시예에 따라 리피터부(252)를 포함한다.The
리피터부(252)는 자신의 정보를 인접하는 돌발인식 제어 장치에 전송하도록 송수신부(250)를 제어한다. 그리고, 리피터부(252)는 송수신 시간정보가 할당된 경우, 할당된 송수신 시간정보에 따라 지정된 시간에만 자동으로 정보를 전송하도록 송수신부(250)를 제어할 수 있다.The
예를 들어, 리피터부(252)는 돌발인식 제어 장치 별로 아이디 및 송수신 시간정보가 할당되고, 할당된 송수신 시간정보를 기초로 자신이 응답해야 하는 시간에 데이터를 송신하도록 송수신부(250)를 제어할 수 있다. For example, the
또한, 인접하는 돌발인식 제어 장치로부터 수신된 데이터에 송수신 시간정보가 할당되어 있는 경우, 리피터부(252)는 수신된 데이터의 시간정보를 기초로 자신이 응답해야 하는 시간정보를 동기화시키고, 이때 동기화된 시간을 기초로 인접하는 또 다른 돌발인식 제어 장치로 정보를 송신하도록 송수신부(250)를 제어할 수 있다.In addition, when the transmission and reception time information is assigned to the data received from the adjacent sudden recognition control device, the
도 5는 본 발명의 한 실시예에 따라 돌발인식 제어 장치가 교통정보센터에 데이터를 전송하는 예를 도시한 도면이다.FIG. 5 is a diagram illustrating an example in which a sudden recognition control device transmits data to a traffic information center according to an embodiment of the present invention.
도 5를 참조하면, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 음영지역에 있는 제2 돌발인식 제어 장치(200-A2)가 음영지역에 있는 제1 돌발인식 제어 장치(200-A1)의 정보를 수집한다. 여기서, 음영지역은 돌발인식 제어 장치가 교통정보센터(400)와 유선 또는 무선으로 연결되지 않거나, 교통정보센터(400)의 관제 영역을 벗어나는 지역을 포함한다.Referring to FIG. 5, in the incident monitoring and control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention, the second sudden recognition control device 200-A2 in the shadowed area may have a first flash in the shadowed area. Collect information of the recognition control device 200-A1. Here, the shaded area includes an area where the sudden recognition control device is not connected to the
그리고, 제2 돌발인식 제어 장치(200-A2)는 제1 돌발인식 제어 장치(200-A1)에서 수집된 정보와 함께 자신의 정보를 인접하는 제3 돌발인식 제어 장치(200-A3)로 전송한다. 그리고, 제3 돌발인식 제어 장치(200-A3)는 음영지역에 있는 제1 돌발인식 제어 장치(200-A1) 및 제2 돌발인식 제어 장치(200-A2)의 정보와 함께 자신의 정보를 교통정보센터(400)에 전송한다.In addition, the second sudden recognition control device 200-A2 transmits its own information together with the information collected by the first sudden recognition control device 200-A1 to the adjacent third sudden recognition control device 200-A3. do. In addition, the third sudden recognition control device 200-A3 transmits its own information together with the information of the first sudden recognition control device 200-A1 and the second sudden recognition control device 200-A2 in the shaded area. Send to the information center (400).
이를 통해서, 교통정보센터(400)에서는 유선이나 무선으로 직접 연결된 제3 돌발인식 제어 장치(200-A3) 뿐만 아니라 음영지역에 있는 돌발인식 제어 장치들(200-A1, 200-A2)의 유지보수 정보, 이에 연결된 검지 장치의 정보, 및 검지 장치로부터 검출된 각종 교통정보 및 돌발상황 정보 등을 효과적으로 수집할 수 있다.Through this, in the
따라서, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 돌발인식 제어 장치의 리피터 기능을 통해서 음영지역에 있는 장치들의 정보, 음영지역의 교통정보 및 돌발상황 등을 효과적으로 수집하고, 이를 교통정보센터에 용이하게 전달할 수 있는 환경을 제공한다.Therefore, the incident monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention through the repeater function of the sudden recognition control device information of the devices in the shadow area, traffic information and the sudden situation of the shadow area, etc. It provides an environment that can be effectively collected and easily communicated to a traffic information center.
도 6은 본 발명의 한 실시예에 따른 정보수집단말의 구성을 간략히 도시한 도면이다. 이때, 정보수집단말(300)은 본 발명의 실시예에 따른 설명을 위해 필요한 개략적인 구성만을 도시할 뿐 이러한 구성에 국한되는 것은 아니다.6 is a diagram schematically showing the configuration of an information collecting terminal according to an embodiment of the present invention. In this case, the
본 발명의 한 실시예에 따른 정보수집단말(300)은 이동 차량(A)에 탑재되며, 복수의 돌발인식 제어 장치와 무선통신으로 연결되어 복수의 돌발인식 제어 장치의 유지보수 정보 및 도로의 교통 정보를 수집한다. 그리고, 본 발명의 한 실시예에 따른 정보수집단말(300)은 수집된 정보를 교통정보센터(400)에 제공한다.
도 6을 참조하면, 본 발명의 한 실시예에 따른 정보수집단말(300)은 검침신호 송신부(310), 반송파 검출부(320), 검침신호 재전송 제어부(330), 그리고 정보수집부(340)를 포함한다.Referring to FIG. 6, the
검침신호 송신부(310)는 검침신호를 복수의 돌발인식 제어 장치(200-C1 내지 200-CX)에 송신한다.The meter reading
반송파 검출부(320)는 복수의 돌발인식 제어 장치(200-C1 내지 200-CX) 중에 상기 검침신호 송신부(310)에서 송신한 검침신호를 수신한 적어도 하나의 돌발인식 제어 장치로부터 송출되는 반송파를 검출한다.The
검침신호 재전송 제어부(330)는 동일 주파수 대역으로 복수의 반송파가 검지되는 경우에 일정시간 딜레이 후에 검침신호를 재전송하도록 검침신호 송신부(310)를 제어한다. 예를 들어, 동일 주파수 대역으로 복수의 반송파가 검지되는 경우에 RF 충돌로 인해 데이터 소실 및 깨짐 현상이 발생될 수 있으므로, 검침신호 재전송 제어부(330)는 일정시간 딜레이 후에 검침신호를 재전송하도록 제어한다.The meter signal
정보수집부(340)는 반송파 검출부(320)에서 검출한 반송파를 기초로 해당 반송파를 송신한 돌발인식 제어 장치를 인식하고, 돌발인식 제어 장치들의 이상 유무 또는 상기 반송파를 송신한 돌발인식 제어 장치와 연결된 검지 장치의 이상 유무를 판단하여 교통정보센터(400)로 전송한다. The
도 7은 본 발명의 한 실시예에 따라 정보수집단말이 무선으로 돌발인식 제어 장치의 정보를 수집해서 교통정보센터에 전송하는 예를 도시한 도면이다.FIG. 7 is a diagram illustrating an example in which an information collecting terminal wirelessly collects information of a sudden recognition control device and transmits the information to a traffic information center according to an embodiment of the present invention.
도 5를 참조하면, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 이동 차량(A)에 탑재된 정보수집단말(300)을 통해서 복수의 돌발인식 제어 장치(200-C1 내지 200-CX)의 정보를 수집함으로써, 음영지역의 정보를 용이하게 수집하고, 검지 장치나 돌발인식 제어 장치의 이상 유무를 효과적으로 파악하고, 이를 통해서 고장난 검지 장치나 고장난 돌발인식 제어 장치를 용이하게 유지 보수할 수 있는 환경을 제공한다.Referring to FIG. 5, a sudden situation monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention may include a plurality of sudden recognition control devices through an
도 8은 본 발명의 한 실시예에 따라 영상 데이터와 레이더 데이터를 융합해서 교통정보를 생성하고 돌발상황을 인식/추적하는 과정을 간략히 도시한 흐름도이다. 이때, 이하의 흐름도는 도 1 내지 도 7의 구성과 연계하여 동일한 도면부호를 사용하여 설명한다.8 is a flowchart schematically illustrating a process of generating traffic information by recognizing image data and radar data, and recognizing / tracking a sudden situation according to an embodiment of the present invention. At this time, the following flow chart will be described using the same reference numerals in connection with the configuration of Figs.
도 8을 참조하면, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 영상 카메라(110)로부터 영상 데이터를 획득한다(S102).Referring to FIG. 8, the abrupt situation monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention obtains image data from the image camera 110 (S102).
그리고, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 레이더 센서(120)로부터 레이더 데이터를 획득한다(S104).In addition, the abrupt situation monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention obtains radar data from the radar sensor 120 (S104).
또한, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 영상 데이터와 영상 데이터의 분석 결과, 및 레이더 데이터와 레이더 데이터의 분석 결과를 융합하고, 이를 기초로 도로상의 객체 정보 및 객체 특징을 추출한다(S106, S108).In addition, the abrupt situation monitoring control system 10 through the data fusion according to an embodiment of the present invention fused the analysis results of the image data and image data, and the analysis results of the radar data and radar data, based on the road The object information and the object feature are extracted (S106 and S108).
그리고, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 데이터 분석결과, 융합 데이터 및 객체 정보를 기초로 교통정보를 생성하고, 돌발상황을 인식한다(S110).In addition, the incident monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention generates traffic information based on the data analysis result, the fusion data and the object information, and recognizes the accident (S110).
또한, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 돌발상황이 인식된 경우에 추적카메라(130)를 통해서 돌발상황을 촬영/추적하고 모니터링한다(S112).In addition, the sudden situation monitoring control system 10 through the data fusion according to an embodiment of the present invention, when the sudden situation is recognized through the tracking
도 9는 본 발명의 한 실시예에 따라 영상 데이터와 레이더 데이터를 융합해서 객체 특징을 추출하고, 기계학습을 기초로 돌발상황을 검출하는 과정을 도시한 흐름도이다. 이때, 이하의 흐름도는 도 1 내지 도 7의 구성과 연계하여 동일한 도면부호를 사용하여 설명한다.9 is a flowchart illustrating a process of extracting an object feature by fusing image data and radar data and detecting a sudden situation based on machine learning according to an embodiment of the present invention. At this time, the following flow chart will be described using the same reference numerals in connection with the configuration of Figs.
도 9를 참조하면, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 영상 카메라(110)로부터 영상 데이터를 획득하고, 가우시안 혼합모델을 적용하여 추적객체 리스트를 생성한다(S202 내지 S208).Referring to FIG. 9, the abrupt situation monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention obtains image data from the
그리고, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 레이더 센서(120)로부터 레이더 데이터를 획득하고, 잡음/난반사 신호처리 및 2D/3D 이미지 처리를 거쳐 레이더 기반의 객체 특징을 추출한다(S210 내지 S216).In addition, the abrupt situation monitoring control system 10 through the data fusion according to an embodiment of the present invention obtains the radar data from the
또한, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 영상 데이터의 분석 결과를 기초로 한 객체 리스트와 레이더 데이터의 분석 결과를 기초로 한 객체 특징을 기초로 영상 데이터와 레이더 데이터를 융합하고, 영상 객체 특징을 추출한다(S218 및 S220).In addition, the abrupt situation monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention is based on the image of the object based on the analysis result of the radar data and the object list based on the analysis result of the image data The data and the radar data are fused and the image object feature is extracted (S218 and S220).
그리고, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 기계학습을 기초로 융복합된 특징을 학습 및 분류하여 돌발상황을 검출한다(S222 내지 S226).In addition, the sudden situation monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention detects the unexpected situation by learning and classifying the fused features based on the machine learning (S222 to S226).
또한, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 추적/노면 정보를 피드백 받고, Kalman 추적 보정/예측을 통해 추적 객체 리스트를 생성함으로써, 기계학습 및 돌발상황 인식의 정확도 및 신뢰도를 향상시킨다(S228 및 S230).In addition, the sudden situation monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention receives the tracking / road information feedback, and generates a tracking object list through Kalman tracking correction / prediction, machine learning and accident situation The accuracy and reliability of the recognition are improved (S228 and S230).
이와 같이, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템은 영상 데이터와 레이더 데이터를 신호 처리하여 융합함으로써, 데이터의 분해능을 향상시키며, 돌발상황을 효과적으로 인식하고 모니터링할 수 있는 환경을 제공한다.As such, the incident monitoring and control system through data fusion according to an embodiment of the present invention improves the resolution of data and effectively recognizes and monitors the sudden situation by signal processing and fusion of image data and radar data. Provide an environment.
또한, 본 발명은 도플러 효과를 이용하여 차로의 정상 이동 방향에 대한 역주행 방향 또는 좌우 방향으로의 비정상적인 이동 차량을 검출함으로써, 돌발상황을 효과적으로 검출하고 돌발상황에 능동적으로 대응할 수 있는 환경을 제공한다.In addition, the present invention provides an environment capable of effectively detecting an unexpected situation and actively responding to an unexpected situation by detecting an abnormal moving vehicle in a reverse driving direction or a left and right direction with respect to the normal moving direction of the lane using the Doppler effect.
또한, 본 발명은 제로 패딩(Zero Padding) 알고리즘을 적용함으로써, 이동 물체의 이동속도 분해능을 개선시키고, 정보 업데이트에 소요되는 시간상의 제약으로 인한 분해능 개선의 한계를 극복할 수 있는 환경을 제공한다. In addition, the present invention by applying a zero padding (Zero Padding) algorithm, improves the moving speed resolution of the moving object, and provides an environment that can overcome the limitations of the resolution improvement due to the time constraints required to update the information.
또한, 본 발명은 사이드로브(Side Lobe) 감쇄 알고리즘을 적용하여 송신신호 대비 수신신호의 잡음비를 최소화하고, 객체 정보 및 객체 특징을 효과적으로 추출할 수 있는 환경을 제공한다.In addition, the present invention by applying a side lobe attenuation algorithm to minimize the noise ratio of the transmitted signal to the received signal, and provides an environment that can effectively extract the object information and object features.
또한, 본 발명은 오버 샘플링(Over Sampling) 알고리즘을 적용하여 영상 데이터와 레이더 데이터의 융합 데이터를 생성함으로써, 이종 데이터의 융합시에 발생되는 하드웨어 등의 한계와 시간상의 한계로 인한 제약을 최소화하고, 데이터의 분해능을 개선시킬 수 있는 환경을 제공한다.In addition, the present invention generates the fusion data of the image data and the radar data by applying the Over Sampling algorithm, thereby minimizing the limitations due to the limitations of hardware and time that occur during the fusion of heterogeneous data, It provides an environment to improve the resolution of the data.
또한, 본 발명은 리피터 기능을 통해 음영지역의 교통정보 및 돌발상황을 수집함으로써, 교통정보의 사각지대를 제거하며, 교통 안전과 교통정보의 품질을 향상시킬 수 있는 환경을 제공한다.In addition, the present invention by collecting the traffic information and the incident of the shaded area through the repeater function, to remove the blind spot of the traffic information, to provide an environment that can improve the traffic safety and quality of the traffic information.
또한, 본 발명은 정보수집단말의 데이터 수집 기능을 통해 음영지역에 배치된 검지 장치 및 돌발인식 제어 장치의 정보를 수집함으로써, 검지 장치나 돌발인식 제어 장치의 이상 유무를 효과적으로 파악하고, 검지 장치 및 돌발인식 제어 장치를 용이하게 유지 보수할 수 있는 환경을 제공한다.In addition, the present invention by collecting the information of the detection device and the sudden recognition control device disposed in the shadow area through the data collection function of the information collecting terminal, to effectively detect the abnormality of the detection device or the sudden recognition control device, and the detection device and Provides an environment that can easily maintain a sudden recognition control device.
이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 장치 및 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있다. 이러한 기록 매체는 서버뿐만 아니라 사용자 단말에서도 실행될 수 있다.The embodiments of the present invention described above are not only implemented through the apparatus and the method, but may be implemented through a program for realizing a function corresponding to the configuration of the embodiments of the present invention or a recording medium on which the program is recorded. Such a recording medium can be executed not only in the server but also in the user terminal.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다. Although the embodiments of the present invention have been described in detail above, the scope of the present invention is not limited thereto, and various modifications and improvements of those skilled in the art using the basic concepts of the present invention defined in the following claims are also provided. It belongs to the scope of rights.
Claims (10)
상기 검지 장치로부터 수집된 데이터를 분석하고, 상기 영상 카메라의 영상 데이터로부터 추적객체 리스트를 생성하고, 상기 레이더 센서의 레이더 데이터를 신호처리하여 레이더 기반의 객체 특징을 추출하며, 상기 추적객체 리스트와 상기 객체 특징을 기초로 데이터를 융합하되 기계학습을 기초로 융복합된 특징을 학습 및 분류하여 도로 상의 돌발상황을 인식하며, 상기 도로 상에서 돌발상황이 검출되면 상기 추적카메라를 제어해 돌발상황을 촬영하여 추적하는 돌발인식 제어 장치를 포함하며,
상기 돌발인식 제어 장치는,
도플러 효과를 이용하여 차로의 정상 이동 방향에 대한 비정상적인 이동 차량을 검출하되, 상기 레이더 센서의 송신신호 및 수신신호의 파장을 분석해 이동 물체의 이동속도를 검출한 후 특정 차로의 정상 이동 방향과 비교하여 역주행 및 좌우 방향 이동 여부를 판단하며, 상기 송신신호의 주파수보다 상기 수신신호의 주파수가 증가하는 경우에 해당 차로의 정상 이동방향과 비교하여 상기 수신신호를 반사하는 이동 물체를 역주행 차량으로 판단하는 역주행 판단부를 포함하는 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템.A detection device including an imaging camera, a radar sensor, and a tracking camera, and
Analyze the data collected from the detection device, generate a tracking object list from the image data of the image camera, signal the radar data of the radar sensor to extract the radar-based object features, the tracking object list and the Convergence data based on object features, and recognize and categorize fused features based on machine learning, and recognize accidental situations on the road. Includes a tracking control device
The sudden recognition control device,
The Doppler effect is used to detect an abnormal moving vehicle in the normal moving direction of the lane, analyze the wavelength of the radar sensor transmission signal and the received signal, detect the moving speed of the moving object, and compare it with the normal moving direction of the specific lane. It determines whether the driving in the reverse direction and the left and right directions, and if the frequency of the received signal is greater than the frequency of the transmission signal, the reverse driving to determine the moving object reflecting the received signal compared to the normal moving direction of the lane as a reverse driving vehicle Sudden situation monitoring control system through data fusion comprising a determination unit.
상기 돌발인식 제어 장치는,
상기 레이더 센서로부터 주기적으로 수집된 레이더 데이터를 신호 처리하여 잡음이나 난반사를 제거하되, 주기 신호에 대하여 일정 주기 입력신호 이후의 정수배에 해당하는 시간동안 시간축의 신호를 제로값으로 신호 처리하는 제로 패딩(Zero Padding) 알고리즘을 적용하여 이동 물체의 이동속도 분해능을 개선시키는 잡음 개선부
를 더 포함하는 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템.In claim 1,
The sudden recognition control device,
Zero padding to signal-process the radar data collected periodically from the radar sensor to remove noise or diffuse reflection, and to process the signal on the time axis to zero value for a time corresponding to an integer multiple of a certain period after the input signal. Noise Padding to improve the moving speed resolution of moving objects by applying Zero Padding) algorithm
Sudden situation monitoring control system through a data fusion further comprising.
상기 돌발인식 제어 장치는,
상기 레이더 센서의 송신신호에 대한 이동물체로부터 반사된 수신신호를 분석하여 객체 정보를 인식하되, 상기 레이더 센서의 송신신호의 출력을 소정값 이상으로 증가시키도록 제어하고, 상기 송신신호 대비 수신신호의 잡음비를 최소화하도록 사이드로브(Side Lobe) 감쇄 알고리즘을 적용하여 객체 정보 및 객체 특징을 추출하는 특징 추출부
를 더 포함하는 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템.In claim 3,
The sudden recognition control device,
Recognizing object information by analyzing the received signal reflected from the moving object to the transmission signal of the radar sensor, and controls to increase the output of the transmission signal of the radar sensor to a predetermined value or more, Feature extraction unit that extracts object information and object features by applying side lobe attenuation algorithm to minimize noise ratio
Sudden situation monitoring control system through a data fusion further comprising.
상기 돌발인식 제어 장치는,
상기 영상 데이터의 분석 결과와 상기 레이더 데이터의 분석 결과를 융합하고, 각각의 데이터를 시간 주기로 샘플링하여 아날로그 신호에서 디지털 신호로 변환하여 융합하되, 오버 샘플링(Over Sampling) 알고리즘을 적용하여 융합 데이터를 생성하고, 상기 영상 데이터와 상기 레이더 데이터의 공간 매칭을 통해, 상기 융합 데이터로부터 이동 물체의 위치, 거리, 크기, 또는 형태를 판별하도록, 상기 이동 물체의 객체 특징을 융합하는 데이터 융합부
를 더 포함하는 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템.In claim 4,
The sudden recognition control device,
The analysis result of the image data and the analysis result of the radar data are fused, and each data is sampled at a time period and converted from an analog signal to a digital signal and fused, and an fusion data is generated by applying an over-sampling algorithm. And a data fusion unit for fusing object features of the moving object to determine the position, distance, size, or shape of the moving object from the fusion data through spatial matching of the image data and the radar data.
Sudden situation monitoring control system through a data fusion further comprising.
상기 돌발인식 제어 장치는,
주변에 인접하는 돌발인식 제어 장치와 유선 또는 무선으로 연결되어 정보를 수집하며, 수집된 정보를 인접하는 다른 돌발인식 제어 장치에 전송하거나 교통정보센터로 전송하는 송수신부
를 포함하는 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템.In claim 1,
The sudden recognition control device,
Transmitting / receiving unit that collects information by wired or wireless connection with the sudden recognition control device adjacent to it and transmits the collected information to another adjacent sudden recognition control device or to the traffic information center
Incident monitoring control system through data fusion comprising a.
상기 송수신부는,
송수신 시간정보가 할당되고, 할당된 송수신 시간정보에 동기화되어 신호를 송수신하되, 상기 송수신 시간정보에 따라 지정된 시간에만 정보를 주변의 돌발인식 제어 장치에 전송하도록 제어하는 리피터부
를 포함하는 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템.In claim 6,
The transceiver unit,
Repeater unit for transmitting and receiving time information is allocated, and synchronized with the allocated transmission and reception time information to transmit and receive a signal, and transmits the information to a peripheral sudden recognition control device only at a designated time according to the transmission and reception time information.
Incident monitoring control system through data fusion comprising a.
이동 차량에 탑재되며, 복수의 돌발인식 제어 장치와 무선통신으로 연결되어 복수의 돌발인식 제어 장치로부터 정보를 수집하는 정보수집단말
을 더 포함하며,
상기 정보수집단말은,
검침신호를 복수의 돌발인식 제어 장치에 송신하는 검침신호 송신부,
상기 복수의 돌발인식 제어 장치 중에 상기 검침신호를 수신한 적어도 하나의 돌발인식 제어 장치로부터 송출되는 반송파를 검출하는 반송파 검출부, 그리고
상기 반송파를 송신한 돌발인식 제어 장치의 이상 유무 또는 상기 반송파를 송신한 돌발인식 제어 장치와 연결된 검지 장치의 이상 유무를 판단하여 교통정보센터로 전송하는 정보수집부
를 포함하는 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템.In claim 6,
An information collection terminal mounted on a mobile vehicle and connected with a plurality of sudden recognition control devices to collect information from the plurality of sudden recognition control devices.
More,
The information collecting terminal,
A meter signal transmitting unit for transmitting a meter signal to a plurality of abrupt recognition controllers;
A carrier detection unit for detecting a carrier wave transmitted from at least one abrupt recognition control device which has received the meter reading signal among the plurality of abrupt recognition control devices, and
Information collecting unit for determining whether there is an abnormality of the sudden recognition control device that transmitted the carrier or whether there is an abnormality of the detection device connected to the sudden recognition control device that transmitted the carrier wave and transmits it to the traffic information center.
Incident monitoring control system through data fusion comprising a.
상기 정보수집단말은,
동일 주파수 대역으로 복수의 반송파가 검지되는 경우 일정시간 딜레이 후에 검침신호를 재전송하도록 제어하는 검침신호 재전송 제어부
를 더 포함하는 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템.In claim 8,
The information collecting terminal,
Meter signal retransmission control unit controlling to retransmit the meter signal after a predetermined time delay when a plurality of carriers are detected in the same frequency band
Sudden situation monitoring control system through a data fusion further comprising.
상기 돌발인식 제어 장치는,
빛의 편광 현상을 이용하거나 기계 학습을 통해 노면 상태를 판별하는 노면상태 판별 알고리즘을 통해 도로의 노면 상태를 판별하며, 판별된 도로의 노면 상태 정보를 무선 통신으로 주변에 인접하는 돌발인식 제어 장치로 전송하거나 교통정보센터로 전송하는 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템.In claim 6,
The sudden recognition control device,
The road surface discrimination algorithm uses the polarization phenomenon of light or machine learning to determine the road surface condition. The road surface information of the road is determined by a wireless communication device. Accident situation monitoring and control system through data fusion that transmits or transmits to traffic information center.
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