KR102079966B1

KR102079966B1 - 궤도 회로 통합 감시 장치

Info

Publication number: KR102079966B1
Application number: KR1020180127880A
Authority: KR
Inventors: 김종찬; 김현태
Original assignee: (주)티엘씨테크퍼스트
Priority date: 2018-10-25
Filing date: 2018-10-25
Publication date: 2020-02-21

Abstract

본 발명은 궤도 회로 통합 감시 장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 GPS와 타이머로 작업로그를 저장하고, 현재 작업 상황을 촬영하는 작업로그촬영장치, 상기 작업로그촬영장치로부터 전송받은 정보를 상기 작업자에 따라 위치 정보, 시간 정보, 작업 정보로 나누어 데이터베이스에 저장하는 작업로그기록모듈, 철로변 기구함 내부 및 외부에 부착되는 LED로 이루어진 조명모듈, 상기 철로변 기구함 내부 및 외부에 부착되어 얼굴을 인식하는 얼굴인식모듈, 상기 얼굴인식모듈에서 인식된 얼굴 정보에 따라 얼굴 면적을 산출하는 얼굴면적산출모듈, 상기 모듈들을 제어하는 제어부로 구성되는 궤도 회로 통합 감시 장치에 관한 것이다.

Description

궤도 회로 통합 감시 장치{Integrated track circuit total monitoring system}

일반적으로 주행 중인 차량의 전방 장애물에 대한 식별 방법으로 선로 상에 존재하는 사람 및 장애물 탐지를 위해서는 최소 수십 미터에 달하는 거리 성능과 원거리 장애물 탐지를 위하여 높은 거리 분해능 및 10cm 이하의 거리 정확도를 갖는 센서 성능을 요구하나 상기에서 기술한 센서들은 이 세 가지 조건을 동시에 만족하지 않는다. 즉, 적외선 센서는 거리 성능이 떨어지고, 레이더 센서는 거리 성능은 우수하나 외부환경에 민감하여 거리에 대한 신뢰도가 떨어지며, 초음파 센서는 거리 성능 및 거리 분해능이 떨어진다는 문제점이 있다.

한국공개특허 제2007-0036405호는 궤도 차량의 선두부 하단부에 설치되어 선로 전방의 근거리 감지 데이터를 생성시키는 근거리 감지 데이터 생성 수단과; 상기 궤도차량의 선두부 상단에 설치되어 선로 전방의 원거리 감지 데이터를 생성시키는 원거리 감지 데이터 생성수단과; 상기 근거리 감지 데이터 생성 수단과 원거리 감지 데이터 생성 수단으로부터 각각 감지된 데이터를 융합시켜 물체의 위치 및 거리 정보를 계산함은 물론 이렇게 계산된 물체 정보로부터 해당 물체가 궤도 차량에 충돌할 것인지 여부를 판단하여 안전장치로 구동신호를 선택적으로 발생시키는 데이터 처리 컴퓨터;로 구성한 것을 특징으로 하는 주행하는 궤도차량에서의 선로 상 사람 및 장애물 감지 시스템에 관한 것이다.

그러나 계산된 물체 정보로부터 해당 물체가 궤도 차량에 충돌할 것인지 여부를 실시간으로 판단한다는 것은 매우 어려운 일이고 오류시 치명적인 사고를 유발할 수 있는 문제점이 있었다.

기존의 철도 선로 변 작업의 경우 서류에 의한 업무지시 등 오프라인에 의한 작업이 이루어지고 있어 열차 운행의 상황 변화에 따른 정보 공유가 부족하기 때문에 사고를 사전에 예측, 예방하거나 사고 발생 시 신속한 대응을 못하고 사후 처리만 수행하고 있는 실정이다.

또한 종래에는 철도 현장에 도입된 안전 센서 및 계측기를 통해 많은 정보가 생성되고 있지만, 안전 운영 및 사고 발생 시 대책을 수립하는 데에 이를 제대로 활용되지 못하고 있는 실정이었다.

또한 많은 지역을 관통하여 연결되는 철도 선로의 특성 상 추가적으로 장애물 탐지 장치를 일정 거리 마다 연속하여 설치하는 것은 비용도 많이 소요되지만 관리도 매우 어려운 실정이다.

한국등록특허 제1001712호 한국등록특허 제1360951호 한국등록특허 제0961899호 한국등록특허 제1719326호

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 이루어진 것으로서, 네트워크로 연결된 기구함을 통해 RFID 카드 리더와 카메라 모듈과 지문 인식 등으로 해당 영상 정보나 침입자 정보를 관리자에게 전송하도록 관리하는 장치를 제공하는 데 목적이 있다.

상기 과제를 해결하기 위하여 본 발명은 작업자에 부착되어 GPS와 타이머로 작업로그를 저장하고, 현재 작업 상황을 촬영하는 작업로그촬영장치; 상기 작업로그촬영장치로부터 전송받은 정보를 상기 작업자에 따라 위치 정보, 시간 정보, 작업 정보로 나누어 데이터베이스에 저장하는 작업로그기록모듈; 철로변 기구함의 내부 및 외부에 부착되는 LED로 이루어진 조명모듈; 상기 철로변 기구함의 내부 및 외부에 부착되어 얼굴을 인식하는 얼굴인식모듈; 상기 얼굴인식모듈에서 인식된 얼굴 정보에 따라 얼굴 면적을 산출하는 얼굴면적산출모듈; 상기 얼굴인식모듈로부터 수신된 영상으로부터 그레이 이미지를 생성하는 그레이부; 상기 그레이 이미지를 블록으로 축소하는 다운 샘플링부; 상기 축소된 그레이 이미지 각각의 좌표에 대하여 화소값들의 합계와 상기 화소값에 대한 평균과 표준편차를 구하여 현재 입력되는 영상의 편차와 표준편차의 차이를 구한 가상영상을 생성하는 가상영상생성부; 상기 가상영상의 연속된 프레임을 서로 비교하여 작업자가 움직인 부분을 판단하여 영상 데이터를 생성하는 작업자 감지부; 상기 작업자의 이동속도를 판단하고 설정된 이동속도 이상으로 작업자가 움직이면 녹화되도록 하는 이상현상 감지판단부; 상기 작업로그촬영장치에 포함되는 RFID 카드; 상기 RFID 카드를 인식하여 제어부에 전달하는 RFID 분석 모듈; GPS 또는 이동통신망을 통한 열차의 위치정보와, 상기 RFID 카드를 통해 전달받은 작업자 개인의 정보를 통해 어느 철로 주변에서 작업하고 있는지와 현재 열차의 위치를 확인하여 열차의 접근을 제한시키는 통합감시부; 상기 모듈들을 제어하는 제어부;로 구성되며, 상기 제어부는, 상기 데이터베이스에 저장된 작업로그 정보를 통합감시부에 전송하고, 상기 통합감시부는 상기 작업로그 정보를 기반으로 현재 작업자의 위치 정보, 시간 정보, 및 작업 정보를 분석하여 열차 기관사의 요청에 따라 열차 내부의 모니터로 전달해주며, 상기 얼굴인식모듈을 통해 미리 저장된 상기 작업자의 얼굴 정보와 비교하여 침입자를 판별해 내고, 얼굴면적산출모듈에 의해 일정치 이하의 얼굴 면적만 인식되었을 경우 침입자로 판단하는 데, 상기 침입자를 분석하기 위한 이동 객체 분류 방법으로 모듈기반 지능형 영상 분석 장치에서 이동 객체의 기하학 정보를 추출하고, 추출한 기하학 정보를 기반으로 이동 객체가 어떤 작업자인지를 분류하고, 조명 변화에 둔한 HSI 칼라 모델과 이를 정규화한 qualified HSI model을 이용하여 영상차를 적용한 뒤 움직임 영역을 추출하며, RGB컬러 모델을 HSI컬러 모델로 변환하여 사용하고, 상기 추출된 이동 객체의 기하학 정보 특징을 추출하기 위해 HOG 방법을 이용하여 대상 영역을 일정 크기의 셀로 분할하고, 조명 변화에 둔한 HSI color model과 이를 정규화한 qualified HSI model을 이용하여 영상차를 적용한 뒤 움직임 영역을 추출하여, 복수의 침입자가 기구함에 접근하거나 복면의 침입자가 접근하더라도 상기 얼굴면적산출모듈을 통해 수치화하여 경보할 수 있으며, 상기 이상현상 감지판단부를 통해 중요한 장비가 모여 있는 기구함 주변에는 감시영역을 설정하며, 설정된 감시영역 내에서 움직이는 작업자가 탐지되면, 작업자가 설정된 감시영역 내에서 서성거리는 동안 위치분석, 시간변화 분석, 공간 변화 분석을 통해 객체의 서성거림을 탐지하고, 위치분석, 시간변화 분석, 공간 변화 분석을 시간순서대로 하거나 랜덤하게 하고, 상기 기구함의 일정 위치에 부착된 작업자의 지문을 인식하는 지문 인식 센서를 통해 지문 모양을 복수의 블록으로 분할하여 인식하고, 상기 지문 모양에서 윤곽선 영상을 추출하고, 윤곽선 영상의 픽셀의 시간에 대한 분산값을 이용하여 불량 픽셀인지 여부를 결정하며, 불량 픽셀로 결정된 픽셀의 픽셀값을 상기 불량 픽셀과 인접 픽셀의 픽셀 값을 이용하여 보간하며, 보간된 이미지는 YCbCr컬러모델을 기반으로 한 피부색 범위 필터를 통하여 최종 지문 이미지로 완성하고, 상기 통합감시부가 기구함의 도어에 각도 센서를 부착하여 일정 각도 이상 열릴 경우 알람 모듈을 통해 알람을 울리면서 비상 문자를 관리자 단말기에 발송하고 열차 내부로 전송하여 기관사의 모니터에 표시한다.

상기 얼굴인식모듈을 통해 인식된 복수개의 얼굴을 이용하여 인물들의 숫자를 카운트하는 인물카운트모듈; 상기 얼굴인식모듈을 통해 인식하는 동안 현재 시간 정보에 대응하여 야간일 경우 적외선을 방사하는 적외선카메라모듈;을 더 포함하여 구성된다.

상기 얼굴인식모듈을 통해 인식된 복수개의 얼굴을 분석하여 제어부에 전달하여 현재 작업 연관도가 있는지 확인하도록 하는 협동작업얼굴인식모듈; 상기 얼굴인식모듈을 통해 인식된 얼굴의 특징점을 추출하여 제어부에 전달하여 현재 작업 연관도가 있는지 확인하도록 하는 특징점추출모듈;을 더 포함하여 구성된다.

상기와 같이 이루어지는 본 발명은 추가적으로 장애물 탐지 장치를 설치할 필요 없이 종래부터 설치되었던 기구함에 얼굴과 지문 등의 탐지 장치를 부착하여 승강장 선로의 침입자 및 장애물을 검지하여 긴급 및 위급한 상황의 발생시 신속하고 정확하게 대처할 수 있도록 하여 철도 운행의 방해로 인한 인명과 재산피해를 최소화할 수 있게 된다.

또한 본 발명은 기관사가 열차 기관실에 설치된 모니터를 통해 역사 수 km 전방에서 주행 중인 선로주변의 상황을 한눈에 확인할 수 있어 기관사가 느끼는 심리적 불안감을 해소할 수 있을 뿐만 아니라, 투신자살이나 승객 부주의로 인한 추락사고 등의 승강장 안전사고에 능동적으로 대처할 수 있게 된다.

도 1은 종래 발명에 따른 선로 회로의 다양한 기구함의 외관을 보여주는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 궤도 회로 통합 감시 장치와 네트워크로 연결된 기구함의 구성을 보여주는 도면이다.
도 3은 도 2에 주변 인물의 수를 세기 위한 인물카운트모듈 등을 더 추가한 구성을 보여주는 도면이다.
도 4는 도 2에 얼굴의 특징점을 추출하기 위한 특징점추출모듈 등을 더 추가한 구성을 보여주는 도면이다.
도 5는 도 2에 RFID 분석모듈 등을 더 추가한 구성을 보여주는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 침입자가 기구함을 열었을 때 감지하는 상태를 보여주는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 다수의 작업자가 작업을 할 경우 움직임을 감시하기 위한 장치를 보여주는 도면이다.
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 궤도 회로 통합 감시 장치와의 정보를 주고 받는 구성을 보여주는 도면이다.
도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따른 레일에 귀선이 연결된 전력 생성부의 세부적인 구성을 보여주는 도면이다.

본 발명을 충분히 이해하기 위해서 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부 도면을 참조하여 설명한다. 본 발명의 실시예는 여러 가지 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 아래에서 상세히 설명하는 실시예로 한정되는 것으로 해석되어서는 안 된다. 본 실시예는 당업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위하여 제공되는 것이다. 따라서 도면에서의 요소의 형상 등은 보다 명확한 설명을 강조하기 위해서 과장되어 표현될 수 있다. 각 도면에서 동일한 부재는 동일한 참조부호로 도시한 경우가 있음을 유의하여야 한다. 또한, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 기술은 생략된다.

도 2 내지 도 5에 도시된 바와 같이 본 발명은 작업로그촬영장치(11), 작업로그기록모듈(12), 조명모듈(21-1), 얼굴인식모듈(21), 얼굴면적산출모듈(22), 제어부(50)로 구성되고, 전력 생성부(110, 120)는 상기 모듈들에 전력을 공급한다.

작업로그촬영장치(11)는 작업자에 부착되어 GPS와 타이머로 작업로그를 저장하고, 현재 작업 상황을 촬영하는 장치이다.

일실시예로서 작업로그촬영장치(11)는 소형 카메라와 RFID 식별부를 포함하는 휴대용 장치로서, 작업자의 작업복 외부면에 부착되거나 개별적으로 휴대될 수 있다.

또는 상기 작업자의 손목과 발등에 착용되어 상기 작업자 측으로 카메라 방향을 변경한 후 행동이나 얼굴을 감지하여 이미지 데이터들을 생성하며, 상기 작업자의 각기 다른 자세와 행위에 따라 작업자의 각기 다른 곳으로 카메라 방향에 따른 각도를 변경 할 수도 있다.

작업로그기록모듈(12)은 상기 작업로그촬영장치(11)로부터 전송받은 정보를 상기 작업자에 따라 위치 정보, 시간 정보, 작업 정보로 나누어 데이터베이스(13)에 저장하는 장치이다.

통합감시부(60)는 GPS 또는 이동통신망을 통한 열차의 위치정보와, 상기 RFID 카드를 통해 전달받은 작업자 개인의 정보를 통해 어느 철로 주변에서 작업하고 있는지와 현재 열차의 위치를 확인하여 열차의 접근을 제한시키는 장치이다.

상기 기구함의 도어의 힌지에 각도 센서를 부착하여 일정 각도 이상 열릴 경우 상기 알람 모듈(250)을 통해 알람을 울리면서 비상 문자를 관리자에게 발송하고 열차 내부로 전송하여 기관사의 모니터(75)에 표시한다.

조명모듈(21-1)은 철로변 기구함 내부 및 외부에 부착되는 LED로 이루어진 장치이다.

예를 들어 조명모듈(21-1)은 어두운 곳에서 촬영할 경우 밝은 빛을 순간적으로 비추어 밝게 해주는 것으로 플래시 모드에는 자동플래시, 강제발광, 발광금지, 적목감소, 슬로우 싱크로 등이 있다.

보조광을 더 설치하여 광량이 부족하거나 야간 촬영 시에 디지털 영상 처리 장치가 자동으로 초점을 빠르고 정확하게 잡을 수 있도록 피사체에 광을 공급할 수 있다.

얼굴인식모듈(21)은 상기 철로변 기구함 내부 및 외부에 부착되어 얼굴을 인식하는 장치로서, 후술하는 움직임 영역 추출 기법으로 주변을 삭제하고 얼굴을 정확하게 인식할 수 있게 한다.

일실시예로서 얼굴인식모듈(21)을 통해 입술의 움직임을 포착한 결과, 이전에 검출된 영상에서의 윗 입술과 아래 입술의 경계선과 그 다음 검출된 영상에서의 윗 입술과 아래 입술의 경계선에 변화가 있으면 움직임이 있다고 판단하고, 상기 입력된 영상이 실제 작업자 영상인 것으로 판단한다.

상기 얼굴인식모듈(21)이 미리 저장된 상기 작업자의 얼굴 정보와 비교하여 침입자를 판별해 내고, 얼굴면적산출모듈(22)에 의해 복면에 의해 일정치 이하의 얼굴 면적만 인식되었을 경우 침입자로 판단한다.

즉 도 6에 도시된 바와 같이 기구함(73)의 내측에 설치된 얼굴면적산출모듈(22)은 상기 얼굴인식모듈(21) 보다 가까이에서 얼굴 면적을 산출하는 장치로서, 복수의 침입자가 기구함에 접근하여 도어를 열거나 복면의 침입자가 접근하여 열더라도 제어부(50)가 얼굴면적산출모듈(22)을 통해 얼굴 면적을 수치화하여 알람 모듈(30)로 경보할 수 있어, 복면 등에 의해 얼굴 면적이 일정치 이하로 판별된 경우 침입자로 유추하여 판단할 수 있다.

또는 제어부(50)가 얼굴인식모듈(21)와 함께 얼굴면적산출모듈(22)을 통해 입수한 얼굴 형상을 통합감시부(60)에 전달하여 관리자 혹은 경찰에 신고할 수도 있다.

인물카운트모듈(23)은 상기 얼굴인식모듈(21)을 통해 인식된 복수개의 얼굴을 이용하여 인물들의 숫자를 카운트하는 장치로서, 복수의 침입자가 기구함에 접근하는 것을 제어부(50)가 판단하도록 한다.

예를 들어 도 7에 도시된 바와 같이 기구함(73)에 접근하는 작업자 1, 작업자 2 등을 구분하여 카운트할 수 있다.

적외선카메라모듈(24)은 상기 얼굴인식모듈(21)을 통해 인식하는 동안 상기 시간 정보에 대응하여 적외선을 방사하는 장치로서, 주변이 어둑해도 복수의 침입자가 기구함에 접근하는 것을 제어부(50)가 현재 시간 정보와 비교하여 판별할 수 있다.

협동작업얼굴인식모듈(14)은 상기 얼굴인식모듈(21)을 통해 인식된 복수개의 얼굴을 분석하여 제어부(50)에 전달하여 현재 작업 연관도가 있는지 확인하도록 하는 장치로서, 상기 데이터베이스(13)와 비교 분석하여 작업 연관도가 없는 작업자 또는 외부인이 접근한 경우에도 제어부(50)가 침입자로 판별할 수 있도록 한다.

특징점추출모듈(15)은 상기 얼굴인식모듈(21)을 통해 인식된 얼굴의 특징점을 추출하여 제어부(50)에 전달하여 상기 데이터베이스(13)와 비교 분석하여 현재 작업과 연관도가 있는 작업자인지 확인한다.

예를 들어, SIFT(Scale Invariant Feature Transform)에서 사용하는 특징점 추출 방법을 사용할 수 있다.

본 발명의 일실시예로 제어부(50)가 작업자에 따라 위치 정보, 시간 정보, 작업 정보, 얼굴 특징점 정보 등을 포함하는 데이터베이스(13)를 통해 얼굴 특징점 정보를 전달받아 특징점추출모듈(15)이 추출한 특징점과 비교하여 정확한 시간과 장소에 작업 숙련도에 따라 작업 연관도가 있는 해당 작업자가 출현하였는지 확인할 수 있다. 이 때 작업 연관도가 일정치 이하로 떨어지는 작업자를 확인하여 알람 모듈(30)로 경고하여 격리 조치시킬 수도 있다.

상기 제어부(50)는 상기 모듈들을 제어하는 장치로서, 상기 데이터베이스(13)에 저장된 작업로그 정보를 통합감시부에 전송하고, 상기 통합감시부(60)는 상기 작업로그 정보를 기반으로 현재 작업자의 위치 정보, 시간 정보, 및 작업 정보를 분석하여 열차 기관사의 요청에 따라 열차 내부의 모니터(75)로 전달한다.

구체적으로 살펴보면, 상기 얼굴인식모듈(21)은 이동 객체 분류 방법으로 모듈기반 지능형 영상 분석 장치에서 이동 객체의 기하학 정보를 추출하고, 추출한 기하학 정보를 기반으로 이동 객체가 어떤 작업자인지를 분류하고, 조명 변화에 둔한 HSI color model과 이를 정규화한 qualified HSI model을 이용하여 영상차를 적용한 뒤 움직임 영역을 추출하며, 상기 HSI 칼라 모델은 색을 인식하는 속성인 색상, 채도, 명도로 구성 되어 있어 밝기 성분을 별도로 분할하여 사용할 수 있기에 RGB 컬러 모델보다 조명에 덜 민감하게 사용할 수 있어 RGB컬러 모델을 HSI컬러 모델로 변환하여 사용한다.

또한 상기 얼굴인식모듈(21)은 모듈기반 지능형 영상 분석 장치의 기하학 정보 기반 객체 분류 방법은 추출된 이동 객체의 기하학 정보 특징을 추출하기 위해 HOG 방법을 이용하여 대상 영역을 일정 크기의 셀로 분할하고, 각 셀마다 에지 픽셀들의 방향에 대한 히스토그램을 구한 후 그 값들을 일렬로 연결한 벡터를 생성하고, 조명 변화에 둔한 HSI color model과 이를 정규화한 qualified HSI model을 이용하여 영상차를 적용한 뒤 움직임 영역을 추출하여, 복수의 침입자가 기구함에 접근하거나 복면의 침입자가 접근하더라도 얼굴면적산출모듈을 통해 수치화하여 경보할 수 있으며, 상기 기구함 내부에 얼굴인식모듈을 설치하여 침입자의 얼굴을 밀착하여 분석할 수 있고, 열차 기관사의 요청에 따라 열차 내부의 모니터(75)로 상기 분석 정보를 전달하여 안전사고에 대처할 수 있도록 한다.

상기 통합감시부(60)는 제1 카메라 모듈(221)을 통해 획득한 다음역의 영상 정보, 상기 제어부(50)에서 전송한 인식 모듈(10)의 고유 번호와 작업자 정보와 레일 카메라(503)로 촬영한 레일 주변의 영상을 전달받아 현재 진입하는 지역의 상황을 파악하도록 모니터에 표시한다.

또한 본 발명은 상기 작업자의 단말기에 인증번호를 요청하는 인증모듈(25), 상기 작업자의 단말기에 입력할 인증번호를 표시하는 표시부(26)로 구성된다.

한편 본 발명의 다른 실시예로서 따라 본 발명은 상기 기구함 도어의 외측을 촬영하는 제1 카메라 모듈(21), 상기 기구함 도어의 내측에 위치하여 영상을 촬영하는 제2 카메라(22), 상기 기구함 도어의 외측에 설치되어 경고 알람을 울리는 알람 모듈(230)로 구성된다.

그리고 상기 제어부(50)는 상기 카메라 모듈들을 통해 입력된 주변 영상정보를 저장하고, 열차정보에 대한 운행스케줄에서 열차가 진행하는 방향의 역들 중 다음역을 선정하여, 선정된 다음역의 정보를 외부의 통합감시부(60)에 요청한다.

상기 제어부(50)로 부터 운행스케줄 상의 다음역의 정보에 대해 상기 카메라 모듈을 통해 획득한 다음역의 정보를 기관사의 모니터(75)에 표시한다.

상기 통합감시부(60)는 작업자가 인증이 안 된 상태에서, 상기 기구함 도어가 열려져 상기 제2 카메라 모듈(222)의 수광되는 빛의 양이 설정된 값 미만으로 판단되면 동작을 중지시키고 관리자에게 안내 문자를 발송하며, 상기 수광되는 빛의 양이 상기 설정된 값 이상 내지 일정 % 이하일 경우 관리자에게 경고 문자를 발송하고, 일정 % 이상일 경우 상기 알람 모듈(230)을 통해 알람을 울리면서 비상 문자를 관리자에게 발송하고 열차 내부로 전송하여 기관사의 모니터(75)에 표시한다.

구체적으로 살펴보면, 도 8에 도시된 바와 같이 본 발명은 작업자 개인이 소지하는 RFID 카드(71), 상기 RFID 카드(71)를 인식하여 제어부(50)에 전달하는 인식 모듈(210), 카메라 모듈(220), 상기 기구함 도어의 외측에 설치되어 경고 알람을 울리는 알람 모듈(230) 등으로 구성된다.

상기 카메라 모듈(220)은 기구함 도어의 외측을 촬영하는 제1 카메라 모듈(221), 상기 기구함 도어의 내측에 위치하여 영상을 촬영하는 제2 카메라 모듈(222)로 구성된다.

따라서 기구함(73)에 접근하는 침입자의 접근 모습을 제1 카메라 모듈(221)로 촬영하고, 기구함 도어를 열어 작업하는 내용을 제2 카메라 모듈(222)이 세부적으로 촬영하여 제어부(50)를 통해 통합감시부(60)로 전송한다.

본 발명에 따른 제어부(50)에 연결된 모듈기반 지능형 영상 분석 장치는 기구함 내부 또는 외부에 설치된 모든 카메라의 입력된 영상에서 모든 이동 객체가 탐지되면 각 이동 객체의 종류에 따라 상황이 달리 발생하기 때문에 이동 객체가 어떤 작업자인지 분류한다.

종래의 이동 객체 분류 기술은 색상 정보를 주로 이용하며 색상 정보는 객체가 갖는 고유한 색상을 가장 잘 나타내기 때문에 객체의 분류를 위한 기본 데이터로 흔하게 사용된다. 하지만 색상 정보만을 이용하면 빛에 민감한 단점을 가지고 있어 추출 결과에 대한 오류가 크다.

따라서 본 발명에서는 작업자를 일정 기준에 따라 분류하기 위한 분류 모듈을 통한 이동 객체 분류 방법으로 모듈기반 지능형 영상 분석 장치에서 이동 객체의 기하학 정보를 추출하고, 추출한 기하학 정보를 기반으로 이동 객체가 어떤 작업자인지(또는 어떤 작업 권한을 갖는 작업자인지)를 분류한다.

본 발명에 따른 움직임 영역 추출 기법은 작업자 주변의 움직임 영역을 추출하고 추출된 움직임 영역 중 물, 나무의 흔들림, 그림자 변화, 비 등과 같은 환경 요소를 제거하는 알고리즘이다.

왜냐하면 작업자가 위치한 장소는 보통 자연물이 많기 때문에 물, 비, 바람에 의한 자연물의 흔들림 및 변화가 있으며 이러한 배경은 조명 변화로 인해 움직임들이 많이 생기기 때문이다.

따라서 본 발명은 조명 변화에 둔한 HSI color model과 이를 정규화한 qualified HSI model을 이용하여 영상차를 적용한 뒤 움직임 영역을 추출하고, HSI 칼라 모델은 색을 인식하는 속성인 색상(Hue), 채도(Saturation), 명도(Intensity)로 구성 되어 있어 밝기 성분을 별도로 분할하여 사용할 수 있기에 RGB 컬러 모델보다 조명에 덜 민감하게 사용할 수 있어 RGB 컬러 모델을 HSI 컬러 모델로 변환하여 사용한다.

구체적으로 살펴보면, 본 발명에 따른 작업자를 분류하기 위한 분류 모듈의 기하학 정보 기반 객체 분류 방법은 추출된 이동 객체의 기하학 정보 특징을 추출하기 위해 HOG 방법을 이용하여 대상 영역을 일정 크기의 셀로 분할하고, 각 셀마다 에지 픽셀들의 방향에 대한 히스토그램을 구한 후 그 값들을 일렬로 연결한 벡터를 생성한다.

즉, HOG는 객체의 윤곽선 정보를 이용하므로 객체의 형태변화가 심하지 않고 내부 패턴이 단순하면서도 고유의 독특한 윤곽선 정보를 가지는 객체(기구함에 접근하는 사람, 짐승 등)를 식별하는데 유리하다.

또한 상기 모듈기반 지능형 영상 분석 장치는, 조명 변화에 둔한 HSI color model과 이를 정규화한 qualified HSI model을 이용하여 영상차를 적용한 뒤 움직임 영역을 추출한다.

또한, 상기 모듈기반 지능형 영상 분석 장치는, 팽창(Dilatation)과 침식(Erosion) 연산 작용을 적용해 잡음을 최소화한 움직임 영역을 구한다.

또한, 상기 모듈기반 지능형 영상 분석 장치는, 공간상의 정보(Spatial Gradient)와 시간상의 정보(Temporal Gradient)를 이용한 물체 추출한다.

또한, 상기 모듈기반 지능형 영상 분석 장치는, 움직임 영역이 추출되었을 때 각각의 움직임 물체의 추적을 위해서 움직임 물체에 대한 특징점을 추출하기 위해, KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 알고리즘과 움직임 물체의 옷색 특성 및 위치 정보를 이용하여 특징점을 추출한다.

또한 상기 모듈기반 지능형 영상 분석 장치는, 구조 정보는 윤곽선 추출 알고리즘인 GVF( Gradient Vector Flow)와 같은 Active Contour 알고리즘을 사용한다.

상기 카메라로부터 수신된 영상으로부터 그레이 이미지를 생성하는 그레이부와, 상기 그레이 이미지를 블록으로 축소하는 상기 다운 샘플링부와, 상기 축소된 그레이 이미지 각각의 좌표에 대하여 화소값들의 합계와 상기 화소값에 대한 평균과 표준편차를 구하여 현재 입력되는 영상의 편차와 표준편차의 차이를 구한 가상영상을 생성하는 가상영상생성부와, 상기 가상영상의 연속된 프레임을 서로 비교하여 작업자가 움직인 부분을 판단하는 작업자 감지부, 및 상기 작업자에 대하여 움직임이 일어난 작업자의 밝기값을 1, 움직임이 없는 작업자의 밝기값을 0으로 하는 이진영상 데이터를 생성하는 바이너리 코딩부에 의해서 이진영상 데이터를 생성한다.

상기 이진영상 데이터로 변환하기 위해서 이진영상 변환부는 그레이부와, 다운 샘플링부와, 가상영상생성부와, 작업자 감지부와, 바이너리 코딩부가 더 포함된다.

일반적으로 작업자들은 선로에 진입한 이후에 움직이는 이동 속도가 약 4km/h 미만의 보행속도이지만 보통의 보행속도 이상으로 지나간 후에 곧이어 상기 보행속도 이상으로 또 다른 특정인이 발생할 경우 침입자로 판단하고 추적한다. 이와 같이 추적하는 경우에 이상현상 감지판단부는 작업자의 이동속도를 판단하고 설정된 이동속도 이상으로 작업자가 움직이면 녹화되도록 한다.

특히 중요한 장비가 모여 있는 기구함 주변에는 감시영역을 설정할 수 있다.

이렇게 설정된 감시영역 내에서 움직이는 작업자가 탐지되면, 작업자가 설정된 감시영역 내에서 서성거리는 동안 위치분석, 시간변화 분석, 공간 변화 분석을 통해 객체의 서성거림을 탐지하고, 위치분석, 시간변화 분석, 공간 변화 분석을 시간순서대로 하거나 랜덤하게 할 수 있다.

도 6에 도시된 바와 같이, 고유 번호를 포함하는 RFID 리더(72)를 통해 작업자 개인이 소지하는 RFID 카드(71)를 인식하여 개인 정보를 제어부(50)에 전달한다.

상기 고유 번호는 레일의 위치에 따라 고유하게 부여하는 번호로서 철도시설 이력정보시스템에 저장되며, 상기 RFID 리더(72)의 정확한 위치를 파악할 수 있고, 상기 위치에 대응하는 카메라(21, 22)의 촬영 영상을 원할 경우 용이하게 통합감시부(60)로 제공할 수 있다.

상기 개인 정보는 작업자의 정보도 있지만, 제어부(50)가 작업자가 현재 작업하는 장소가 정확한 지를 확인하거나 작업 위치를 확인하기 위해 사용한다.

제1 카메라(21)는 상기 기구함 도어의 외측을 촬영하는 모듈로서, 레일 주위의 영상을 실시간 촬영하여 상기 제어부(50)에 전송할 수 있다.

예를 들어 상기 작업자 소지하는 RFID 카드(71)가 인식되면 상기 제1 카메라 (21)가 회전하여 작업자의 작업 영상을 촬영하고, 상기 RFID 리더(72)의 고유 번호와 함께 상기 제어부(50)에 전송한다.

또한 상기 카메라들(21, 22, 503)은 선로를 따라 순차적으로 설치되어 열차 진행 방향 전방의 선로 영상 및 침입자 영상을 촬영하고, 상기 선로 영상을 분석하여 선행 열차 존재 여부, 선행 열차 운행 정보, 장애물 및 침입자 존재 여부 및, 선로 이상 여부 등을 검출한 후, 상기 선로 영상과 선로 영상 분석 결과 등을 제어부(50)를 통해 통합감시부(60)와 실시간 철도안전 통합감시제어 시스템(76)으로 전송하여, 선행 열차 존재 여부와 장애물 존재 여부 및 선로 이상 여부에 따라 열차 운행을 자동 제어하고, 선로 영상과 선로 영상 분석 결과 등을 수신하여 모니터(75)에 나타내도록 한다.

상기 카메라들(501, 503)은 상기 레일의 체결력 검사 센서(301), 레일 들뜸 검사 센서(302), 레일받침 평판 검사 센서(303), 노후/부식 검사 센서(304), 고정 못 검사 센서(305)로 대체될 수 있다.

제2 카메라(22)는 상기 기구함 도어의 내측 영상을 촬영하는 모듈로서, 상기 기구함 내부의 상태를 파악할 수 있을 뿐 아니라, 상기 기구함(73)의 도어를 열면 바로 노출되는 위치에 부착되어 기구함(73)에 대한 수리자(또는 작업자)의 영상을 촬영하여 상기 제어부(50)에 전송할 수 있다.

이 때 상기 기구함(73) 수리자의 RFID 카드(71)의 정보도 제어부(50)에 전송되어, 인증된 수리자인지 확인하는 절차를 거친다.

알람 모듈(230)은 상기 기구함 도어의 외측에 설치되어 경고 알람을 울리는 장치로서, 상기 RFID 카드(71)가 인식된 작업자가 현재 열차가 진입하는 위치에서 작업하고 있다면 경고 알람을 울리며, 상기 기구함(73)의 수리자가 인증되지 않은 작업자인 경우에도 같은 경고 알람을 울릴 수 있다.

제어부(50)는 상기 카메라들(21, 22, 503)을 통해 획득한 다음역의 정보를 열차 내부로 전송하여 기관사의 모니터(75)에 표시하도록 제어하는 모듈로서, 상기 기관사는 제어부(50)에서 전송한 인식 모듈의 고유 번호와 작업자 정보와 상기 카메라들(21, 22, 503)로 촬영한 레일 주변의 영상을 전달받아 현재 진입하는 지역의 상황을 한눈에 파악할 수 있다.

추가적으로 상기 기구함(73)의 일정 위치에 부착된 작업자의 지문을 인식하는 지문 인식 센서를 통해 지문 모양을 복수의 블록으로 분할하여 인식하고, 상기 지문 모양에서 윤곽선 영상을 추출하고, 윤곽선 영상의 픽셀의 시간에 대한 분산값을 이용하여 불량 픽셀인지 여부를 결정하며, 불량 픽셀로 결정된 픽셀의 픽셀값을 상기 불량 픽셀과 다른 픽셀의 픽셀 값을 이용하여 보간하며, 보간된 이미지는 YCbCr컬러모델의 휘도 성분인 Y를 제외한 Cb, Cr를 기반으로 한 피부색 범위 필터를 통하여 최종 지문 이미지로 완성한다.

또한 도 9에 도시된 바와 같이 본 발명은 제1 레일(81)과 제2 레일(82)과 연결되는 1차 코일과 2차 코일로 구성된 변압기 구조체(40), 상기 변압기 구조체(40)에서 상기 제1 레일과 연결되는 1차 코일의 제1 단자(P1), 상기 제1 단자(P1)를 주회하여 결합되는 제1 CT(83), 상기 변압기 구조체(40)에서 상기 제2 레일과 연결되는 1차 코일의 제2 단자(P2), 상기 제2 단자(P2)를 주회하여 결합되는 제2 CT(85), 상기 변압기 구조체의 1차 코일에서 전차전류(귀선전류)를 회귀시키기 위한 귀선과 연결되는 중심단자(CT; Center Tab), 상기 중심단자(CT)를 주회하여 결합되는 제3 CT(84), 상기 제3 CT(84)에서 생성되는 전류를 정류하여 전력을 생성하는 전력 생성부(110, 120)로 구성된다. 상기 전력 생성부에서 생성된 전력은 상술한 각 모듈들과 제어부 등에 공급된다.

이 외에도 열차의 통과시간 및 통과속도를 측정하는 지상자와, 상기 제1 CT와 제2 CT에서 전류 감지 유무를 모니터링하여 전류가 감지되지 않으면 레일 절손으로 판정하는 레일 절손 판정부 등이 추가로 연결될 수 있다.

또한 절체 스위치(86)는 1개의 임피던스 본드를 복수개의 커플링 유니트 중 하나와 선택적으로 연결시킨다. 절체 스위치는 신호 기계실의 제어기에 의해 원격으로 절체될 수 있으며, 물론 사용자에 의해 수동으로 절체될 수도 있다.

또한 커플링 유니트통합감시부(87, 88)는 송신 및 수신 주파수를 위한 2개의 LC 공진회로, 즉 제1 LC 공진회로통합감시부와 제2 LC 공진회로통합감시부, 차상신호용 콘덴서, 그리고 정전용량 보상용 콘덴서 등으로 구성되며, 커플링 유니트의 제1 단자 및 제2 단자는 AF 케이블을 통해 신호 기계실의 설비와 연결된다.

제어부(50)는 상기 전력 생성부에서 생성된 전력을 상기 각 모듈들에 분배하고, 상기 카메라 모듈들(20)을 통해 입력된 주변 영상정보를 저장하고, 열차정보에 대한 운행스케줄에서 열차가 진행하는 방향의 역들 중 다음역을 선정하여, 선정된 다음역의 정보를 상기 외부의 통합감시부(60)에 요청하는 장치이다.

상기 제어부(50)는 상기 카메라 모듈들(20)의 움직임을 위해 하측부에 설치된 모터의 작동을 제어하며, 카메라의 촬영 각도 및 촬영 범위를 변경시킬 수 있다.

따라서 상기 제어부(50)는 침입자가 나타났을 경우에 또는 기관사가 현장 모니터 영상을 원할 경우에 현장 동영상을 촬영하여 통합감시부(60)에 제공할 수 있다.

그리고 한 방향을 따라 운행하는 열차가 기점을 출발한 경우 운행스케줄 상에 형성된 여러 역 중 다음 역을 향해 운행하게 되며, 열차가 출발한 기점이 운행스케줄 상에 역 정보로서 포함된 경우, 운행스케줄 상의 역 중에서 두 번째 역이 다음 역으로 선정되고, 선정된 다음역의 정보에 대해 상기 카메라 모듈을 통해 획득한 다음역의 정보를 열차 내부로 전송하여 기관사의 모니터에 표시하는 통합감시부(60)로 구성된다.

상기 통합감시부(60)는 GPS 또는 이동통신망을 통한 열차의 위치정보와, 상기 RFID 카드를 통해 전달받은 작업자 개인의 정보를 통해 어느 철로 주변에서 작업하고 있는지와 현재 열차의 위치를 확인하여 열차의 접근을 제한시킨다.

즉 통합감시부(60)는 미리 레일 카메라(503) 등을 통해 획득한 도착할 다음역의 영상 정보, 상기 제어부(50)에서 전송한 인식 모듈(10)의 위치 등을 알기 위한 고유 번호와 현재 작업지에서 작업해야할 작업자 명부를 포함하는 작업자 정보와 레일 카메라(503)로 촬영한 레일 주변의 영상을 전달받아 현재 진입하는 지역의 상황을 입체적으로 파악하도록 열차 내부 모니터(75)에 표시한다.

상기 이동통신망을 통해 열차와 이동통신을 수행하거나 무선인터넷망을 통해 열차와 무선인터넷통신을 수행할 수 있는 데, 무선통신을 수행하는 무선통신장치나, CBTC를 사용한 무선통신장치, 무선인터넷망을 이용한 무선인터넷통신장치 및, CDMA(CODE DIVISION MULTIPLE ACCESS: 코드분할 다중접속)망, 또는 GSM(GLOBAL SYSTEM FOR MOBILE COMMUNICATION)망을 사용할 수 있다.

상기 기구함(73) 도어가 열려져 수광되는 빛의 양이 설정된 값 미만으로 판단되면 상기 제2 카메라 모듈(22)의 동작을 중지시키고 관리자에게 안내 문자를 발송하며, 상기 수광되는 빛의 양이 상기 설정된 값 내지 일정 % 이하일 경우 관리자에게 경고 문자를 발송하고, 일정 % 이상일 경우 상기 알람 모듈을 통해 알람을 울리면서 비상 문자를 관리자에게 발송하고 열차 내부로 전송하여 기관사의 모니터(75)에 표시한다.

상기 기구함(73) 도어에 각도 센서를 부착하여 일정 각도 이상 열릴 경우 상기 알람 모듈을 통해 알람을 울리면서 비상 문자를 관리자에게 발송하고 열차 내부로 전송하여 기관사의 모니터(75)에 표시한다.

본 발명의 일실시예에 따라 상기 제1 CT(83)와 제2 CT(85)를 통해 각각 입력되는 전류값들의 차이를 연산하고 그 전류차이값을 귀선전류 불평형 전류 허용 기준값과 비교하여 전류차이값이 귀선전류 불평형 전류 허용 기준값을 초과하면 레일 절손으로 판정하는 비교처리부와 상기 비교처리부가 레일 절손으로 판정하는 경우 경보정보를 지상의 기기실로 전송하는 경보발령부를 더 포함하여 구성될 수 있다.

한편 도 8의 변압기 구조체(40)는 도 9 (a)의 제1 레일(81)과 제2 레일(82)에 전기적으로 연결된 회로(85, 86, 87, 88)를 말한다.

상기 회로(85, 86, 87, 88)에 의해 저장된 전력을 저장하는 전력 생성부(99)가 추가로 구성되어 제어부(50)의 제어에 따라 각 모듈들에 전원 역할을 한다.

그러나 본 발명에 따른 전력생성부(99)의 출력전압의 크기에 따라 발생하는 고장사고 및 부속품의 소손으로 인한 전원공급 불량원인이 발생한다.

또한 기존 부하분담형 병렬방식은 1계가 고장 시 나머지 2계가 전체 부하를 담당하게 되므로 순간적으로 부하율이 50%에서 100%로 증가함에 따라 기동전류와 유사한 대전류가 요구되어 순간적으로 인버터부의 출력전압이 설정치 이하로 떨어지는 현상이 발생 할 수 있다.

정상적으로 부하분담 병렬운전 중에 고장이 발생하여 나머지 2계가 부하를 전담하게 될 경우 순간적으로 부하전류가 상승하게 되어 인버터부 정격용량보다 큰 돌입전류가 발생 할 수 있다. 이러한 돌입전류는 순간적으로 인버터부의 출력전압을 감소시켜 부하계통에 순간정전이나 LOW VOLTAGE로 인한 기기고장을 야기 할 수도 있다.

이를 해결하기 위해 본 발명은 한쌍의 1계 전력 생성부(110)와 2계 전력 생성부(120)와 상기 한쌍의 1계 전력 생성부(110)와 2계 전력 생성부(120)에 설치되는 한쌍의 출력변압기(12a, 12b)와 상기 한쌍의 1계 전력 생성부(110)와 2계 전력 생성부(120)의 바이패스 라인에 설치되는 바이패스용 무순단이중화절체스위치부(118, 128)와, 상기 바이패스용 무순단이중화절체스위치부 후단인 바이패스 라인 출력 측에 추가되는 병렬 연계용 무순단이중화절체스위치부(112, 122)를 포함한다.

이 외에도 외부 전력을 공급하는 태양전지(117, 127)와 서로 동기화 시키는 static switch(119, 129)의 왼측편에 필터(116a, 126a)가 더 연결된다. 또한 외부에서 교류를 공급할 수 있는 압전 소자와 같은 하베스트 소자(117-1, 127-2)를 더 포함할 수도 있다.

본 발명의 바이패스 라인 출력 측에 추가되는 병렬 연계용 무순단이중화절체스위치부(112, 122)를 포함하되, 상기 1계 전력 생성부(110)와 2계 전력 생성부(120)의 출력변압기 2차측은 직렬로 연결된다.

따라서 상기 1계 및 2계 전력 생성부의 정류부(114, 124)와 인버터부(116, 126) 출력전압에 비대칭적 편차가 발생했을 때 단순 전압강하만 일어나도록 하여 전력 생성부 결함발생원인과 고장전류의 부하계통 파급 및 정전사고원인을 차단한다.

상기 1계 전력 생성부(110)와 2계 전력 생성부(120)의 출력변압기 출력 측 전압의 범위 또는 인버터 출력전압위상이 일정치 이상으로 차이가 발생하더라도 단순 전압변동현상만이 발생한다.

구체적으로 상기 1계 전력 생성부(110)와 2계 전력 생성부(120)의 병렬 연계용 무순단이중화절체스위치부(112, 122)는 각 인버터부 출력전압 등에 비대칭적 편차가 발생했을 때 무순단 절체로 단순 전압강하만 일어나도록 하여 결함발생원인과 고장전류의 부하계통 파급 및 정전사고원인을 차단할 수 있다. 즉, 상기 1계 전력 생성부(110)와 2계 전력 생성부(120)의 출력변압기 출력 측 전압의 범위 또는 인버터부 출력전압위상이 일정치 이상으로 차이가 발생하더라도 단순 전압변동현상만이 발생한다.

이러한 효과는 종래 발명에서 전혀 만들어 낼 수 없던 효과로서 상기 제3 CT(84, 84')로부터 전송된 입력 측 전압이 불측의 원인으로 순간적으로 상승 되어 제1계 또는 제2계 전력 생성부가 FAIL을 일으키거나 정류부(114, 124)와 인버터부(116, 126) 등을 손상시키는 역 투입된 순환전류현상에 대응할 수 없거나, 상호간 출력전압위상 차이가 커질수록 비례적으로 커지는 과부하 전류현상을 방지한다.

10 : 인식 모듈
20, 503 : 카메라
21 : 제1 카메라
22 : 제2 카메라
30 : 알람 모듈
40 : 변압기 구조체
50 : 제어부
60 : 통합감시부
71 : RFID 카드
72 : RFID 리더
75 : 모니터
76 : 실시간 철도안전 통합감시제어 시스템
81 : 제1 레일
82 : 제2 레일
83 : 제1 CT
84 : 제3 CT
85 : 제2 CT
86 : 절체 스위치
87, 88 : 커플링 유니트통합감시부
110 : 1계 전력 생성부
120 : 2계 전력 생성부
112, 122 : 병렬 연계용 무순단이중화절체스위치부
84, 84' : 제3 CT
114, 124 : 정류부
116, 126 : 인버터부

Claims

작업자에 부착되어 GPS와 타이머로 작업로그를 저장하고, 현재 작업 상황을 촬영하는 작업로그촬영장치;
상기 작업로그촬영장치로부터 전송받은 정보를 상기 작업자에 따라 위치 정보, 시간 정보, 작업 정보로 나누어 데이터베이스에 저장하는 작업로그기록모듈;
철로변 기구함의 내부 및 외부에 부착되는 LED로 이루어진 조명모듈;
상기 철로변 기구함의 내부 및 외부에 부착되어 얼굴을 인식하는 얼굴인식모듈;
상기 얼굴인식모듈에서 인식된 얼굴 정보에 따라 얼굴 면적을 산출하는 얼굴면적산출모듈;
상기 얼굴인식모듈로부터 수신된 영상으로부터 그레이 이미지를 생성하는 그레이부;
상기 그레이 이미지를 블록으로 축소하는 다운 샘플링부;
상기 축소된 그레이 이미지 각각의 좌표에 대하여 화소값들의 합계와 상기 화소값에 대한 평균과 표준편차를 구하여 현재 입력되는 영상의 편차와 표준편차의 차이를 구한 가상영상을 생성하는 가상영상생성부;
상기 가상영상의 연속된 프레임을 서로 비교하여 작업자가 움직인 부분을 판단하여 영상 데이터를 생성하는 작업자 감지부;
상기 작업자의 이동속도를 판단하고 설정된 이동속도 이상으로 작업자가 움직이면 녹화되도록 하는 이상현상 감지판단부;
상기 작업로그촬영장치, 작업로그기록모듈, 조명모듈, 얼굴인식모듈, 얼굴면적산출모듈, 그레이부, 다운 샘플링부, 가상영상생성부, 작업자 감지부, 이상현상 감지판단부, RFID 카드, RFID 분석 모듈, 및 통합감시부를 제어하는 제어부;로 구성되며,
상기 제어부는,
상기 데이터베이스에 저장된 작업로그 정보를 통합감시부에 전송하고, 상기 통합감시부는 상기 작업로그 정보를 기반으로 현재 작업자의 위치 정보, 시간 정보, 및 작업 정보를 분석하여 열차 기관사의 요청에 따라 열차 내부의 모니터로 전달해주며,
상기 얼굴인식모듈을 통해 미리 저장된 상기 작업자의 얼굴 정보와 비교하여 침입자를 판별해 내고, 얼굴면적산출모듈에 의해 일정치 이하의 얼굴 면적만 인식되었을 경우 침입자로 판단하는 데,
상기 침입자를 분석하기 위한 이동 객체 분류 방법으로 모듈기반 지능형 영상 분석 장치에서 이동 객체의 기하학 정보를 추출하고, 추출한 기하학 정보를 기반으로 이동 객체가 어떤 작업자인지를 분류하고, 조명 변화에 둔한 HSI 칼라 모델과 이를 정규화한 qualified HSI model을 이용하여 영상차를 적용한 뒤 움직임 영역을 추출하며, RGB컬러 모델을 HSI컬러 모델로 변환하여 사용하고,
상기 추출된 이동 객체의 기하학 정보 특징을 추출하기 위해 HOG 방법을 이용하여 대상 영역을 일정 크기의 셀로 분할하고, 조명 변화에 둔한 HSI color model과 이를 정규화한 qualified HSI model을 이용하여 영상차를 적용한 뒤 움직임 영역을 추출하여,
복수의 침입자가 기구함에 접근하거나 복면의 침입자가 접근하더라도 상기 얼굴면적산출모듈을 통해 수치화하여 경보할 수 있으며,
상기 이상현상 감지판단부를 통해 중요한 장비가 모여 있는 기구함 주변에는 감시영역을 설정하며, 설정된 감시영역 내에서 움직이는 작업자가 탐지되면, 작업자가 설정된 감시영역 내에서 서성거리는 동안 위치분석, 시간변화 분석, 공간 변화 분석을 통해 객체의 서성거림을 탐지하고, 위치분석, 시간변화 분석, 공간 변화 분석을 시간순서대로 하거나 랜덤하게 하고,
상기 기구함의 일정 위치에 부착된 작업자의 지문을 인식하는 지문 인식 센서를 통해 지문 모양을 복수의 블록으로 분할하여 인식하고, 상기 지문 모양에서 윤곽선 영상을 추출하고, 윤곽선 영상의 픽셀의 시간에 대한 분산값을 이용하여 불량 픽셀인지 여부를 결정하며, 불량 픽셀로 결정된 픽셀의 픽셀값을 상기 불량 픽셀과 인접 픽셀의 픽셀 값을 이용하여 보간하며, 보간된 이미지는 YCbCr컬러모델을 기반으로 한 피부색 범위 필터를 통하여 최종 지문 이미지로 완성하는 것을 특징으로 하는 궤도 회로 통합 감시 장치.
삭제
제1항에 있어서,
상기 얼굴인식모듈을 통해 인식된 복수개의 얼굴을 이용하여 인물들의 숫자를 카운트하는 인물카운트모듈;
상기 얼굴인식모듈을 통해 인식하는 동안 현재 시간 정보에 대응하여 야간일 경우 적외선을 방사하는 적외선카메라모듈;을 더 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 궤도 회로 통합 감시 장치.
제1항에 있어서,
상기 얼굴인식모듈을 통해 인식된 복수개의 얼굴을 분석하여 제어부에 전달하여 현재 작업 연관도가 있는지 확인하도록 하는 협동작업얼굴인식모듈;
상기 얼굴인식모듈을 통해 인식된 얼굴의 특징점을 추출하여 제어부에 전달하여 현재 작업 연관도가 있는지 확인하도록 하는 특징점추출모듈;을 더 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 궤도 회로 통합 감시 장치.
제1항에 있어서,
상기 통합감시부는,
상기 제어부에서 전송한 인식 모듈의 고유 번호와 작업자 정보와 레일 카메라로 촬영한 레일 주변의 영상을 전달받아 현재 진입하는 지역의 상황을 파악하도록 모니터에 표시하는 것을 특징으로 하는 궤도 회로 통합 감시 장치.
제1항에 있어서,
상기 작업자의 단말기에 인증번호를 요청하는 인증모듈;
상기 작업자의 단말기에 입력할 인증번호를 표시하는 표시부;로 구성된 것을 특징으로 하는 궤도 회로 통합 감시 장치.
제1항에 있어서,
상기 기구함의 도어의 외측을 촬영하는 제1 카메라 모듈;
상기 기구함의 도어의 내측에 위치하여 영상을 촬영하는 제2 카메라 모듈;
상기 기구함의 도어의 외측에 설치되어 경고 알람을 울리는 알람 모듈;을 더 포함하되,
상기 제어부는 카메라 모듈들을 통해 입력된 주변 영상정보를 저장하고, 열차정보에 대한 운행스케줄에서 열차가 진행하는 방향의 역들 중 다음역을 선정하여, 선정된 다음역의 정보를 외부의 통합감시부에 요청하고, 운행스케줄 상의 다음역의 정보에 대해 상기 카메라 모듈을 통해 획득한 다음역의 정보를 기관사의 모니터에 표시하는 것을 특징으로 하는 궤도 회로 통합 감시 장치.