KR102133913B1 - Digital display board system using object recognition based on deep learning for providing customized information of object and method for controlling thereof - Google Patents

Digital display board system using object recognition based on deep learning for providing customized information of object and method for controlling thereof Download PDF

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Abstract

The present invention relates to a guide display board system for providing customized information for each object. According to an embodiment of the present invention, the guide display board system for providing customized information for each object using object recognition based on deep learning comprises: an image photographing unit generating detected image information; an image processing unit separating the background and the object from the detected image information; an object recognition unit classifying objects in accordance with the type; an information collection unit storing information on detected image information and objects; an information processing unit generating an artificial intelligence model based on the detected image information and generating customized information for each object corresponding to the model and the identified object; and an information display unit outputting the customized information for each object.

Description

딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템 및 그 제어 방법{DIGITAL DISPLAY BOARD SYSTEM USING OBJECT RECOGNITION BASED ON DEEP LEARNING FOR PROVIDING CUSTOMIZED INFORMATION OF OBJECT AND METHOD FOR CONTROLLING THEREOF}DIGITAL DISPLAY BOARD SYSTEM USING OBJECT RECOGNITION BASED ON DEEP LEARNING FOR PROVIDING CUSTOMIZED INFORMATION OF OBJECT AND METHOD FOR CONTROLLING THEREOF}

본 발명은 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템 및 그 제어 방법에 관한 것으로, 특히 다양한 감지 수단을 통해 수집되는 정보에 기초하여 주변 환경에 대한 학습을 수행하고, 학습 결과에 기초하여 식별된 객체의 종류 및 상황에 적합한 교통 관련 안내 정보를 출력할 수 있는 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to an information display system and a control method for providing customized information for each object using deep learning-based object recognition, and in particular, performs learning on the surrounding environment based on information collected through various sensing means, and results of learning The present invention relates to an information display board system for providing customized information for each object that can output traffic-related guide information suitable for the type and situation of the identified object.

기계 학습, 딥 러닝, 뉴럴 네트워크 등 인공지능 관련 기술이 새롭게 조명되면서 이를 다양한 분야에 적용하기 위한 시도들이 진행되고 있다. 특히, 2016년 이루어진 딥마인드 챌린지 매치에서 바둑 인공지능 프로그램인 알파고와 대한민국의 대표적인 기사인 이세돌과의 대국이 세계적인 반향을 불러일으키면서 이러한 경향은 더욱 가속화되고 있다.As artificial intelligence-related technologies such as machine learning, deep learning, and neural networks are newly illuminated, attempts are being made to apply them to various fields. In particular, in the deep mind challenge match in 2016, this trend is accelerating as the game between Alpha Go, the Go game of AI, and Lee Sedol, the representative article of the Republic of Korea, have caused global repercussions.

인공지능 기술은 뉴럴 네트워크를 비롯한 다양한 처리기법의 진화뿐만 아니라 IT 기술의 발전에 힘입어 가능해진 빅데이터에 의해 더욱 개량될 수 있었다고 해도 과언이 아니다. CCTV 등 이미 사회 곳곳에 설치된 감지 수단들이 이미 엄청난 양의 데이터를 실시간으로 생산하고 있는바, 이들을 인공지능의 학습을 위한 데이터로 활용함으로써 우리의 안전과 일상의 편리를 위한 솔루션을 만들어낼 수 있을 것으로 기대된다.It is no exaggeration to say that AI technology could be further improved by the advancement of IT technology as well as the evolution of various processing techniques including neural networks. Since detection means already installed in various parts of society, such as CCTV, have already produced a huge amount of data in real time. By using them as data for learning AI, we will be able to create solutions for our safety and daily convenience. It is expected.

최근, 인공지능과 안전 문제를 결합시키려는 시도가 진행 중에 있다. 도로에서 감지될 수 있는 다양한 정보를 기초로 지능적으로 자동차 또는 보행자에게 제공함으로써 사고를 미연에 방지하거나 여러 유익한 정보를 제공할 수 있을 것이다.Recently, attempts to combine artificial intelligence and safety issues are underway. By providing intelligently to cars or pedestrians based on various information that can be detected on the road, it will be possible to prevent accidents or provide various useful information.

하지만, 지금의 교통 관련 정보를 제공하는 장치들은 비지능적이며, 단순하게 정보를 수집하는데 그치고 있다.However, the devices that provide traffic-related information nowadays are not intelligent and merely collect information.

한편, 교통 사고의 원인으로 전방 주시 태만, 음주 등 다양한 요인을 꼽을 수 있겠지만 도로에서의 과속도 하나의 주요 원인으로 작용한다. 현재 어린이 보호 구역 등 여러 필요에 따라 속도에 제한을 두고 있는 장소가 점점 늘어나고 있으며, 통상적으로 모든 도로는 고유의 제한 속도가 지정되어있다. 무엇보다도 운전자 스스로 과속을 자제하기 위한 노력을 경주해야 하지만, 제한 속도가 지켜지지 않는 경우가 많으며, 따라서 교통 안전 및 사고 예방의 측면에서 도로의 지정 영역을 대상으로 속도 측정 장치나 속도 표시 시설이 설치되어있다.On the other hand, as a cause of traffic accidents, various factors such as negligence and drinking can be considered, but it acts as a major cause of overspeed on the road. Currently, there are more and more places where speed is limited due to various needs, such as a child protection area, and usually all roads have their own speed limit. Above all, the driver must make efforts to refrain from speeding on his own, but the speed limit is often not observed, and thus, in terms of traffic safety and accident prevention, a speed measuring device or speed marking facility is installed in a designated area of the road. It is done.

현재의 속도 표시 시설은 단순하게 순차적으로 감지 영역에 접근하는 차량의 속도를 보여주고 있을 뿐이며 따라서 사용자의 경각심을 이끌어내기 부족한 실정이다. 또한, 감지 영역을 통과하는 모든 차량에 대하여 속도 정보를 제공하고 있는데 비슷한 시간에 과속 차량과 그렇지 않은 차량이 감지 영역을 통과하는 경우 출력되는 속도가 어느 차량의 속도인지도 현재로써는 확인할 수 없다는 문제가 있다. 특히, 지속적으로 과속으로 주행 중인 차량에 대한 경고도 전혀 이루어지지 않고 있어 차량의 속도 제한을 실질적으로 유도하기 힘들다고 할 수 있다.Current speed display facilities simply show the speed of a vehicle approaching the detection area sequentially, and thus are insufficient to draw the user's attention. In addition, speed information is provided for all vehicles passing through the detection area. However, when a speeding vehicle and a vehicle not passing through the detection area at a similar time pass through the detection area, there is a problem in that it is currently impossible to determine which vehicle is output. . In particular, it can be said that it is difficult to substantially induce the speed limit of the vehicle since there is no warning about the vehicle that is continuously driving at the speed.

본 발명은 전술한 문제를 안출하기 위해 고안된 것으로, 지능적으로 교통 정보, 차량의 속도 정보 등을 제공하기 위한 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템을 제공하기 위한 목적을 가지고 있다.The present invention is designed to solve the above-mentioned problems, and has an object to provide a guide information display system for providing customized information for each object using deep learning-based object recognition for intelligently providing traffic information, vehicle speed information, and the like. have.

본 발명의 실시 예에 따르면, 적어도 하나 이상의 정보제공 안내전광판을 포함하는 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템에 있어서, 상기 정보제공 안내전광판은, 영상을 촬영하여 감지 영상 정보를 생성하는 영상 촬영부, 상기 감지 영상 정보에 대한 전처리를 수행하고 촬영된 영상에서 배경과 객체를 분리하는 영상 처리부, 상기 배경과 분리된 객체를 인식하고, 상기 인식된 객체를 종류별로 구분하는 객체 인식부, 주변 환경의 변화를 감지하여 주변 환경 정보를 생성하는 주변 환경 감지부, 상기 감지 영상 정보, 상기 종류별로 구분된 객체, 상기 주변 환경 정보를 저장하는 정보 수집부, 상기 주변 환경 정보 및 상기 감지 영상 정보 중 적어도 하나에 기초하여 학습 및 모델 생성을 수행하고, 상기 식별된 객체, 상기 학습 및 모델 생성 결과에 기초하여 상기 객체의 종류에 대응하는 맞춤형 정보인 객체별 맞춤 정보를 생성하는 정보 처리부, 상기 객체별 맞춤 정보를 오디오, 빛 또는 영상 중 적어도 하나로 출력하는 정보 표출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템이 제공될 수 있다.According to an embodiment of the present invention, in a personalized information providing guide electronic board system using deep learning-based object recognition including at least one information providing guide electronic board, the information providing guide electronic board captures an image An image capturing unit that generates information, an image processing unit that performs pre-processing on the detected image information and separates a background and an object from the captured image, recognizes objects separated from the background, and classifies the recognized objects by type Object recognition unit, a surrounding environment detection unit that detects changes in the surrounding environment to generate surrounding environment information, the detected image information, the object classified for each type, and an information collection unit for storing the surrounding environment information, the surrounding environment information, and Information for performing learning and model generation based on at least one of the sensed image information and generating customized information for each object, which is customized information corresponding to the type of the object, based on the identified object and the learning and model generation results. A information display unit for outputting at least one of audio, light, or image of the customized information for each object may be provided, and a guide system for providing customized information for each object using deep learning-based object recognition may be provided.

여기서, 상기 객체 인식부는 인식된 객체를 보행자와 자동차로 구분하고, 상기 정보 처리부는, 상기 정보 수집부에 저장된 정보에 기초하여 시간에 따른 보행자의 수, 시간에 따른 횡단보도 이용 보행자의 수를 포함하는 보행자 관련 통계 및 시간에 따른 자동차의 수, 시간에 따른 자동차의 평균 속도를 포함하는 자동차 관련 통계를 산출하고, 상기 보행자 관련 통계 및 상기 자동차 관련 통계에 기초하여 시간에 따른 교통 정보 통계 모델을 생성하고, 상기 감지 영상 정보로부터 보행자인 객체가 인식된 경우, 상기 보행자인 객체가 인식된 시간 및 상기 교통 정보 통계 모델에 기초하여 보행자 맞춤 정보를 생성하고, 상기 정보 표출부를 통해 상기 보행자 맞춤 정보를 출력하고, 상기 감지 영상 정보로부터 차량인 객체가 인식된 경우, 상기 자동차인 객체가 인식된 시간 및 상기 교통 정보 통계 모델에 기초하여 자동차 맞춤 정보를 생성하고, 상기 정보 표출부를 통해 상기 자동차 맞춤 정보를 출력한다.Here, the object recognition unit divides the recognized object into a pedestrian and a vehicle, and the information processing unit includes the number of pedestrians over time and the number of pedestrians using a pedestrian crossing over time based on information stored in the information collection unit. Pedestrian-related statistics and vehicle-related statistics including the number of cars over time and the average speed of the vehicle over time are calculated, and a traffic information statistical model over time is generated based on the pedestrian-related statistics and the vehicle-related statistics When the pedestrian object is recognized from the detected image information, the pedestrian customized information is generated based on the time when the pedestrian object is recognized and the traffic information statistical model, and the pedestrian customized information is output through the information display unit. And, when the vehicle object is recognized from the detected image information, the vehicle object is generated based on the time and the traffic information statistical model, the vehicle object is recognized, and outputs the vehicle customized information through the information display unit do.

여기서, 상기 정보 처리부는, 보행자인 객체가 인식된 시간에 대응하는 상기 교통 정보 통계 모델의 자동차의 수가 기 설정된 한계 자동차 수를 초과하고, 상기 보행자인 객체가 인식된 시간에 대응하는 상기 교통 정보 통계 모델의 자동차의 평균 속도가 기 설정된 한계 자동차 속도를 초과하는 경우, 상기 보행자 맞춤 정보에 횡단보도 이용시 주의를 촉구하는 메시지를 포함시킨다. Here, the information processing unit, the traffic information statistics corresponding to the time when the number of cars of the traffic information statistical model corresponding to the time when the object recognized as a pedestrian exceeds a preset limit number of cars, the object recognized as the pedestrian When the average speed of the vehicle of the model exceeds a preset limit vehicle speed, a message prompting attention when using a pedestrian crossing is included in the pedestrian customized information.

여기서, 상기 정보 처리부는, 자동차인 객체가 인식된 시간에 대응하는 상기 교통 정보 통계 모델의 횡단보도 이용 보행자의 수가 기 설정된 한계 횡단보도 이용 보행자 수를 초과하거나, 자동차인 객체가 인식된 시간이 기 설정된 야간 시간대에 포함되고, 자동차인 객체가 인식된 시간에 대응하는 상기 교통 정보 통계 모델의 보행자의 수가 기 설정된 한계 야간 보행자 수를 초과하는 경우, 상기 자동차 맞춤 정보에 보행자에 대한 주의를 촉구하는 메시지를 포함시킨다.Here, the information processing unit, the number of pedestrians using the pedestrian crossing of the traffic information statistical model corresponding to the time when the object is recognized as a vehicle exceeds the preset number of pedestrians using a limited number of pedestrian crossings, or the time when the object is recognized as the vehicle If the number of pedestrians included in the set night time zone and the number of pedestrians in the traffic information statistical model corresponding to the time when the vehicle object is recognized exceeds a preset number of night pedestrians, a message prompting attention to pedestrians in the vehicle customized information To include.

여기서, 상기 객체 인식부는 보행자를 성인과 미성년자로 더 구분하고, 상기 정보 처리부는, 시간에 따른 성인인 보행자의 수, 시간에 따른 미성년자인 보행자의 수, 시간에 따른 횡단보도 이용 성인의 수 시간에 따른 횡단보도 이용 미성년자의 수를 포함하는 보행자 관련 통계를 생성하고, 자동차인 객체가 인식된 시간에 대응하는 상기 교통 정보 통계 모델의 미성년자인 보행자의 수가 기 설정된 한계 미성년자 보행자 수를 초과하고, 자동차인 객체가 인식된 시간에 대응하는 상기 교통 정보 통계 모델의 횡단보도 이용 미성년자의 수가 기 설정된 한계 횡단보도 이용 미성년자 수를 초과하는 경우, 상기 자동차 맞춤 정보에 횡단보도 통과시 미성년자인 보행자에 대한 주의를 촉구하는 메시지를 포함시킨다.Here, the object recognition unit further divides the pedestrian into an adult and a minor, and the information processing unit includes the number of pedestrians as adults over time, the number of pedestrians as minors over time, and the number of adults using crosswalks over time. Pedestrian-related statistics including the number of minors using the pedestrian crossing according to the generation, and the number of minors as the minors of the traffic information statistical model corresponding to the time when the object being the vehicle was recognized exceeds the preset limit of the minors, and When the number of minors using the pedestrian crossing of the traffic information statistical model corresponding to the time when the object is recognized exceeds the preset number of minors using the limited pedestrian crossing, the vehicle customized information is urged to pay attention to pedestrians who are minor when passing the pedestrian crossing Message.

여기서, 상기 외부 감지 장치는 온도 감지 수단 및 공기질 측정 수단을 포함하고, 상기 주변 환경 정보는 온도에 관한 정보 및 공기질에 관한 정보를 포함하고, 상기 정보 처리부는, 상기 보행자 맞춤 정보 또는 상기 자동차 맞춤 정보에 상기 온도에 관한 정보 및 상기 공기질에 관한 정보를 포함시킨다.Here, the external sensing device includes a temperature sensing means and an air quality measurement means, the ambient environment information includes information about the temperature and information about the air quality, the information processing unit, the pedestrian personalized information or the vehicle personalized information Includes information about the temperature and information about the air quality.

여기서, 상기 정보 수집부는 시간에 따른 주정차 금지 시간의 범위인 주정차 금지 시간 범위에 관한 정보를 더 저장하고, 상기 정보 처리부는 상기 감지 영상 정보에 기초하여 자동차인 객체의 번호에 관한 정보인 차량 번호 정보를 추출하되, 상기 정보 처리부는, 자동차인 객체가 정차하기 시작한 시간으로부터 정차 상태를 유지하고 있는 시간의 범위가 상기 주정차 금지 시간 범위에 포함되는 경우, 상기 정차 중인 자동차를 주정차 위반 자동차로 판별하고, 상기 정보 표출부를 통해 상기 주정차 위반 자동차의 차량 번호 정보 및 주정차 금지를 촉구하는 메시지를 함께 출력한다.Here, the information collecting unit further stores information on a parking stop prohibition time range, which is a range of the prohibition time for parking according to time, and the information processing unit is vehicle number information, which is information on a number of objects that are automobiles, based on the detected image information. Extracting, but, the information processing unit, when the range of the time that the vehicle is an object that has been stopped from the time the vehicle starts to stop is included in the forbidden parking time range, the vehicle being stopped is determined as a parking violation vehicle, Through the information display unit, the vehicle number information of the vehicle violating the parking lot and a message urging the prohibition of the parking lot are also output.

여기서, 상기 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템은 주변 환경의 변화를 감지하여 주변 환경 정보를 생성하고, 도로의 기 설정된 감지 영역의 영상을 촬영하여 감지 영상 정보를 생성하는 외부 감지 장치; 상기 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템에 포함된 각 장치 간 신호, 정보 또는 데이터의 송수신을 중계하고, 상기 주변 환경 정보와 상기 감지 영상 정보에 기초하여 교통 관련 출력 정보를 생성하는 중계 서버를 더 포함하고, 상기 정보제공 안내전광판은 상기 출력 정보 및 상기 객체별 맞춤 정보 중 적어도 하나를 출력하되, 상기 중계 서버는, 상기 감지 영상 정보에 기초하여 상기 감지 영역을 통과하는 적어도 하나의 객체를 개별적으로 식별하고, 자동차인 객체의 번호에 관한 정보인 차량 번호 정보를 추출하고, 상기 차량 번호 정보에 대응하는 자동차인 객체의 속도에 관한 정보인 차량 속도 정보를 추출하고, 상기 감지 영역의 제한 속도를 초과하는 속도로 상기 감지 영역을 통과하는 적어도 하나의 자동차의 차량 번호 정보를 각각의 과속 차량 번호 정보로 선정하고, 상기 각 과속 차량 번호 정보에 대응하는 개별 자동차가 상기 감지 영역을 통과할 때의 차량 속도 정보를 각각의 초과 속도 정보로 선정하고, 상기 정보제공 안내전광판을 통해 상기 과속 차량 번호 정보 및 상기 초과 속도 정보를 출력한다.Here, the information display system for providing customized information for each object using the deep learning-based object recognition detects a change in the surrounding environment, generates surrounding environment information, and captures an image of a preset detection area of the road to generate sensed image information. An external sensing device; Providing customized information for each object using the deep learning-based object recognition relays transmission and reception of signals, information, or data between devices included in the information display system, and traffic-related output information based on the surrounding environment information and the detected image information And further comprising a relay server for generating, the information providing guide display panel outputs at least one of the output information and the object-specific customized information, the relay server, based on the detection image information to pass through the detection area At least one object is individually identified, vehicle number information that is information about a vehicle object number is extracted, vehicle speed information that is information about a vehicle object speed corresponding to the vehicle number information is extracted, and the The vehicle number information of at least one vehicle passing through the detection area at a speed exceeding the speed limit of the detection area is selected as respective speeding vehicle number information, and an individual vehicle corresponding to the speeding vehicle number information is detected by the individual vehicle. The vehicle speed information when passing through is selected as respective excess speed information, and the speeding vehicle number information and the excess speed information are output through the information providing information display board.

여기서, 상기 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템은 복수의 외부 감지 장치 및 복수의 정보제공 안내전광판을 포함하고, 하나의 외부 감지 장치와 하나의 정보제공 안내전광판이 하나의 도로 감지 그룹을 형성하고, 상기 중계 서버는, 외부 감지 장치로부터 감지 영상 정보에 기초하여 생성된 출력 정보를 출력할 때 상기 외부 감지 장치와 동일한 도로 감지 그룹에 포함되는 정보제공 안내전광판을 통해 상기 출력 정보를 출력한다.Here, the information-based information display system for personalized information using object recognition based on deep learning includes a plurality of external sensing devices and a plurality of information providing information display boards, and one external sensing device and one information providing information display board. Forming a road detection group of the, the relay server, when outputting the output information generated based on the detection image information from the external detection device through the information providing guide electronic board included in the same road detection group as the external detection device Output the output information.

여기서, 외부 감지 장치의 감지 영역은 상기 외부 감지 장치와 동일한 그룹에 포함되는 정보제공 안내전광판으로부터 기 설정된 배치 거리만큼 떨어진 곳에 위치하며, 상기 중계 서버는, 상기 배치 거리 및 초과 속도 정보 또는 차량 속도 정보에 기초하여 출력 정보를 출력하기 시작할 시간인 정보 출력 시작 시간 및 출력 정보의 출력을 유지할 시간인 정보 출력 유지 시간을 산출하고, 상기 과속 차량 번호 정보와 상기 초과 속도 정보를 상기 정보제공 안내전광판을 통해 출력할 때 상기 정보 출력 시작 시간부터 상기 정보 출력 유지 시간 동안 출력한다.Here, the sensing area of the external sensing device is located at a predetermined distance from the information providing information board included in the same group as the external sensing device, and the relay server includes the positioning distance and the excess speed information or vehicle speed information. Based on the information, it is time to start outputting information, and information output start time and time to maintain output of output information are calculated, and the speeding vehicle number information and the excess speed information are calculated through the information providing information display board. When outputting, the information is output from the start time of the information output for the information output maintenance time.

여기서, 정보제공 안내전광판에서 출력되는 출력 정보를 인지할 수 있는 가상의 범위 영역인 정보 표출 영역에 대하여, 상기 정보 출력 시작 시간은 자동차가 정보 표출 영역에 진입할 것으로 예측되는 시간인 진입 시간이고, 상기 정보 출력 유지 시간은 자동차가 정보 표출 영역을 벗어날 것으로 예측되는 시간인 진출 시간과 상기 진입 시간의 차이에 기초하여 산출된다.Here, with respect to the information display area, which is a virtual range area capable of recognizing the output information output from the information providing information display board, the information output start time is an entry time, which is a time when the vehicle is predicted to enter the information display area, The information output holding time is calculated based on the difference between the entry time and the entry time, which is the time when the vehicle is expected to leave the information display area.

여기서, 상기 정보제공 안내전광판은 빛을 통해 정보를 출력하는 광 출력 수단을 포함하고 상기 광 출력 수단을 통해 출력 정보를 빛으로 출력하며, 상기 정보 표출 영역의 면적은 상기 정보제공 안내전광판이 위치한 지역의 조도 대비 상기 광 출력 수단의 빛의 세기의 비에 기초하여 결정되며, 상기 중계 서버는 상기 조도에 따른 상기 광 출력 수단의 빛의 세기를 조절하여 상기 정보 표출 영역의 면적을 일정하게 유지시킨다.Here, the information providing guide display board includes light output means for outputting information through light, and outputs output information as light through the light output means, and an area of the information display area is an area where the information providing guide display board is located. It is determined based on the ratio of the light intensity of the light output means to the light intensity of, and the relay server maintains a constant area of the information display area by adjusting the light intensity of the light output means according to the light intensity.

여기서, 상기 중계 서버는, 상기 감지 영상 정보에 기초하여 감지 영역에 진입할 때의 차량 속도 정보인 감지 영역 진입 속도 정보, 감지 영역을 주행할 때의 차량 속도 정보인 감지 영역 주행 속도 정보 및 감지 영역에서 진출할 때의 차량 속도 정보인 감지 영역 진출 속도 정보를 산출하고, 상기 감지 영역 진입 속도 정보, 상기 감지 영역 주행 속도 정보 및 상기 감지 영역 진출 속도 정보 중 적어도 하나라도 상기 감지 영역의 제한 속도를 초과하는 경우 가장 높은 속도를 나타내는 속도 정보를 초과 속도 정보로 선정한다.Here, the relay server, based on the detection image information, the detection area entry speed information that is vehicle speed information when entering the detection area, the detection area driving speed information and detection area that is vehicle speed information when driving the detection area Calculates the detection area advance speed information, which is vehicle speed information when entering from, and at least one of the detection area entry speed information, the detection area driving speed information, and the detection area advance speed information exceeds the speed limit of the detection area If it is, the speed information indicating the highest speed is selected as the excess speed information.

여기서, 상기 중계 서버는, 상기 감지 영역 진입 속도 정보, 상기 감지 영역 주행 속도 정보 및 상기 감지 영역 진출 속도 정보에 기초하여 대상이 되는 자동차의 속도의 추세를 예측하고, 상기 예측된 속도의 추세에 기초하여 상기 진입 시간과 상기 진출 시간을 산출한다.Here, the relay server predicts the trend of the speed of the target vehicle based on the detection area entry speed information, the detection area driving speed information, and the detection area entry speed information, and is based on the predicted speed trend. By calculating the entry time and the entry time.

여기서, 상기 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템은 복수의 도로 감지 그룹을 포함하고, 제1 도로 감지 그룹의 정보제공 안내전광판은 제2 도로 감지 그룹의 외부 감지 장치의 감지 영역 내에 위치하며, 상기 중계 서버는, 상기 제1 도로 감지 그룹의 외부 감지 장치가 촬영한 제1 감지 영상 정보로부터 판별된 차량 속도 정보의 평균 값인 제1 평균 속도와 상기 제2 도로 감지 그룹의 외부 감지 장치가 촬영한 제2 감지 영상 정보로부터 판별된 차량 속도 정보의 평균 값인 제2 평균 속도의 차이에 기초하여 상기 제1 감지 영역과 상기 제2 감지 영역 사이의 교통 상황을 판별하고, 상기 교통 상황에 기초하여 상기 제2 도로 감지 그룹의 정보제공 안내전광판의 정보 출력 시작 시간 및 정보 출력 유지 시간을 결정하되, 상기 제2 평균 속도가 상기 제1 평균 속도에서 기 설정된 속도 값만큼 차감한 값보다 작거나 상기 제2 평균 속도가 상기 제1 평균 속도 대비 기 설정된 비율 미만인 경우 상기 제2 도로 감지 그룹의 정보제공 안내전광판을 통해 전방 주의를 촉구하는 출력 정보를 함께 출력한다.Here, the guide system for providing personalized information for each object using the deep learning-based object recognition includes a plurality of road detection groups, and the information providing guide display board for the first road detection group is an external detection device of the second road detection group. Located in a detection area, the relay server may include a first average speed and a second average value of vehicle speed information determined from first detection image information captured by an external sensing device of the first road detection group. A traffic condition between the first detection area and the second detection area is determined based on a difference between a second average speed which is an average value of vehicle speed information determined from second sensing image information captured by an external sensing device, and the traffic The information output start time and the information output maintenance time of the information providing guide display board of the second road detection group are determined based on the situation, but the second average speed is less than the value obtained by subtracting the first average speed by a preset speed value. When it is small or when the second average speed is less than a predetermined ratio compared to the first average speed, output information for prompting attention is output through the information display guide board of the second road detection group.

여기서, 상기 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템은 복수의 도로 감지 그룹을 포함하고, 상기 중계 서버는, 연속된 기 설정된 개수 이상의 도로 감지 그룹에서 동일한 차량 번호 정보에 대응하는 자동차가 각 감지 영역의 제한 속도를 초과한 속도로 통과한 것으로 판별된 경우, 상기 차량 번호 정보를 위험 차량 번호로 선정하고 상기 위험 차량 번호에 대응하는 자동차를 위험 자동차로 선정하며, 상기 위험 차량 번호를 인식한 타 도로 감지 그룹의 정보제공 안내전광판을 통해 상기 위험 차량 번호 및 상기 위험 차량 번호에 대응하는 자동차의 모든 초과 속도 정보를 출력한다.Here, the information display system for providing customized information for each object using the deep learning-based object recognition includes a plurality of road detection groups, and the relay server corresponds to the same vehicle number information in a road detection group having a predetermined number of or more consecutively. When it is determined that the vehicle to be passed at a speed exceeding the speed limit of each detection area, the vehicle number information is selected as a dangerous vehicle number, a vehicle corresponding to the dangerous vehicle number is selected as a dangerous vehicle, and the dangerous vehicle The dangerous vehicle number and all excess speed information of the vehicle corresponding to the dangerous vehicle number are outputted through the information providing information display board of the other road detection group that recognizes the number.

여기서, 상기 정보제공 안내전광판은 빛을 통해 정보를 출력하는 광 출력 수단을 구비하고 상기 광 출력 수단을 통해 출력 정보를 빛으로 출력하며, 상기 중계 서버는, 위험 자동차가 제한 속도를 초과한 속도로 통과한 감지 영역의 개수가 증가할수록, 정보제공 안내전광판을 통해 출력되는 상기 위험 차량 번호의 글씨체의 크기가 증가하고, 위험 차량 번호를 출력하기 위해 출력되는 빛의 세기가 증가하고, 위험 차량 번호를 강조하기 위한 강조 효과가 추가되되, 상기 강조 효과는 테두리의 개수, 테두리의 굵기, 점멸 빈도 수를 포함한다.Here, the information providing guide electronic board includes light output means for outputting information through light, and outputs output information as light through the light output means, and the relay server is operated at a speed at which the dangerous vehicle exceeds the speed limit. As the number of detection areas passed increases, the size of the font of the dangerous vehicle number output through the information providing information display board increases, the intensity of light output to output the dangerous vehicle number increases, and the dangerous vehicle number An emphasis effect for emphasizing is added, but the emphasis effect includes the number of borders, the thickness of the border, and the number of flashing frequencies.

여기서, 상기 광 출력 수단은 복수의 색상에 대응하는 빛을 출력하며, 상기 중계 서버는, 위험 자동차가 제한 속도를 초과한 속도로 통과한 감지 영역의 개수가 증가할수록 정보제공 안내전광판을 통해 출력되는 위험 차량 번호의 색상을 적색에 가까워지도록 한다.Here, the light output means outputs light corresponding to a plurality of colors, and the relay server outputs through the information providing information display board as the number of detection areas that the dangerous vehicle passes through at a speed exceeding the speed limit increases. Make the color of the dangerous vehicle number closer to red.

여기서, 상기 중계 서버는, 위치 별 지형, 건물 및 도로에 관한 정보를 포함하는 지도 정보, 상기 각 외부 감지 장치의 위치에 관한 정보인 외부 감지 장치 위치 정보 및 상기 각 정보제공 안내전광판의 위치에 관한 정보인 출력 장치 위치 정보를 저장하고, 상기 지도 정보 및 위험 자동차가 통과한 감지 영역에 대응하는 외부 감지 장치의 위치에 기초하여 위험 자동차가 주행할 것으로 판단되는 예상 경로를 산출하고, 상기 출력 장치 위치 정보에 기초하여 상기 예상 경로에 위치한 적어도 하나의 정보제공 안내전광판을 선별하고, 상기 선별된 정보제공 안내전광판을 통해 위험 자동차가 후방에서 접근하고 있음을 경고하는 메시지를 출력한다.Here, the relay server, the map information including information on the topography, buildings, and roads for each location, the location information of the external sensing device, which is information about the location of each external sensing device, and the location of each information providing guide display board The output device location information, which is information, is stored, and a predicted path determined to be driven by the dangerous vehicle is calculated based on the map information and the location of the external sensing device corresponding to the detection area where the dangerous vehicle has passed, and the output device location Based on the information, at least one information providing information board located in the expected route is selected, and a message warning that a dangerous vehicle is approaching from the rear is output through the selected information providing information board.

여기서, 상기 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템은 복수의 외부 감지 장치 및 복수의 정보제공 안내전광판을 포함하고, 상기 중계 서버는, 위치 별 지형, 건물 및 도로에 관한 정보를 포함하는 지도 정보, 상기 각 외부 감지 장치의 위치에 관한 정보인 외부 감지 장치 위치 정보 및 상기 각 정보제공 안내전광판의 위치에 관한 정보인 출력 장치 위치 정보를 저장하되, 긴급 차량의 경로에 관한 정보인 긴급 차량 경로 정보 및 긴급 차량의 차량 번호 정보인 긴급 차량 번호 정보를 수신한 경우, 가장 나중에 긴급 차량 번호 정보를 포함하는 감지 영상 정보에 기초하여 상기 긴급 차량의 차선을 판별하고, 상기 긴급 차량 경로 정보, 상기 지도 정보 및 상기 출력 장치 위치 정보에 기초하여 상기 긴급 차량이 통과할 것으로 판별되는 적어도 하나의 정보제공 안내전광판을 선별하고, 상기 선별된 정보제공 안내전광판을 통해 긴급 차량의 주행을 나타내는 정보 및 상기 긴급 차량의 차선을 나타내는 정보를 출력한다.Here, the guide system for providing personalized information for each object using the deep learning-based object recognition includes a plurality of external sensing devices and a plurality of information providing guide billboards, and the relay server is related to terrain, buildings, and roads for each location. Map information including information, location information of the external sensing device, which is information about the location of each external sensing device, and output device location information, which is information about the location of each information providing guide display board, are stored, and the path of the emergency vehicle is stored. When the emergency vehicle route information, which is information and the emergency vehicle number information, which is vehicle number information of the emergency vehicle, is received, the lane of the emergency vehicle is determined based on the detection image information including the emergency vehicle number information, and the emergency vehicle Based on the route information, the map information, and the location information of the output device, at least one information providing guide display board that is determined to pass through the emergency vehicle is selected, and driving of the emergency vehicle is displayed through the selected information providing guide display board. Information and information indicating the lane of the emergency vehicle are output.

여기서, 상기 중계 서버는 외부로부터 수신한 정보, 상기 주변 환경 정보 및 상기 감지 영상 정보에 기초하여 적어도 한가지 종류 이상의 출력 정보를 생성하되, 긴급 상황을 나타내는 출력 정보는 제1 우선 순위를 가지고, 긴급 상황을 제외한 안전에 관한 출력 정보는 제2 우선 순위를 가지고, 과속에 관한 출력 정보는 제3 우선 순위를 가지고, 나머지 출력 정보는 제4 우선 순위를 가지고, 자연수 n에 대하여 제n 우선 순위는 n번째로 우선 순위가 높음을 의미하며, 상위의 우선 순위에 해당하는 출력 정보가 존재하지 않는 경우 하위의 우선 순위에 해당하는 출력 정보가 정보제공 안내전광판을 통해 출력된다.Here, the relay server generates at least one or more types of output information based on information received from the outside, the surrounding environment information, and the detected image information, but output information indicating an emergency situation has a first priority, and an emergency situation The safety-related output information has a second priority, the speed-related output information has a third priority, the rest of the output information has a fourth priority, and for the natural number n, the n-th priority is the nth It means that the priority is high, and when there is no output information corresponding to a higher priority, output information corresponding to a lower priority is output through the information providing information display board.

여기서, 상기 제1 우선 순위에 대응하는 출력 정보는, 상기 중계 서버가 외부로부터 수신한 정보, 주변 환경 정보 및 감지 영상 정보에 기초하여 사고의 발생을 감지하고, 상기 감지 결과에 기초하여 사고의 발생을 알리는 정보를 포함하는 출력 정보 또는 긴급 차량이 주행하고 있음을 알리는 정보를 포함하고, 상기 제2 우선 순위에 대응하는 출력 정보는, 기 설정된 개수 이상의 감지 영역의 제한 속도를 초과한 속도로 상기 각 감지 영역을 통과한 자동차가 접근 중임을 알리는 정보를 포함하고, 상기 제3 우선 순위에 대응하는 출력 정보는, 하나의 감지 영역의 제한 속도를 초과한 속도로 상기 감지 영역을 통과한 자동차의 과속 차량 번호 정보 및 초과 속도 정보를 포함하고, 상기 제4 우선 순위에 대응하는 출력 정보는, 정보제공 안내전광판 주변의 편의 시설에 관한 정보, 행사 안내 정보, 날씨 정보, 뉴스 중 적어도 하나를 포함한다.Here, the output information corresponding to the first priority, the relay server detects the occurrence of an accident based on the information received from the outside, the surrounding environment information and the detection image information, the occurrence of the accident based on the detection result The output information including the information informing the information or the information informing that the emergency vehicle is driving, and the output information corresponding to the second priority, each of the output information at a speed exceeding the speed limit of the detection area of a predetermined number or more Includes information indicating that the vehicle passing through the detection area is approaching, and the output information corresponding to the third priority, the speeding vehicle of the vehicle passing through the detection area at a speed exceeding the speed limit of one detection area The output information corresponding to the fourth priority includes number information and excess speed information, and includes at least one of information on convenience facilities around the information providing information display board, event guide information, weather information, and news.

본 발명의 다른 실시 예에 따르면, 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템의 제어 방법에 있어서, 정보제공 안내전광판이 영상을 촬영하여 감지 영상 정보를 생성하는 단계; 상기 정보제공 안내전광판이 상기 감지 영상 정보에 대한 전처리를 수행하고 촬영된 영상에서 배경과 객체를 분리하는 단계; 상기 정보제공 안내전광판이 상기 배경과 분리된 객체를 인식하고, 상기 인식된 객체를 종류별로 구분하는 단계; 상기 정보제공 안내전광판이 주변 환경의 변화를 감지하여 주변 환경 정보를 생성하는 단계; 상기 정보제공 안내전광판이 외부와 유무선 통신을 수행하여 외부로부터 정보를 수신하는 단계; 상기 정보제공 안내전광판이 상기 감지 영상 정보, 상기 종류별로 구분된 객체, 상기 주변 환경 정보를 저장하는 단계; 상기 정보제공 안내전광판이 상기 주변 환경 정보 및 상기 감지 영상 정보 중 적어도 하나에 기초하여 학습 및 모델 생성을 수행하는 단계; 상기 정보제공 안내전광판이 상기 식별된 객체, 상기 학습 및 모델 생성 결과에 기초하여 상기 객체의 종류에 대응하는 맞춤형 정보인 객체별 맞춤 정보를 생성하는 단계; 및 상기 정보제공 안내전광판이 상기 객체별 맞춤 정보를 오디오, 빛 또는 영상 중 적어도 하나로 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템의 제어 방법이 제공될 수 있다.According to another embodiment of the present invention, a control method of a guide information display system for providing information customized for each object using deep learning-based object recognition, the information providing guide display image capturing image to generate detection image information; The information providing guide electronic board performing pre-processing on the detected image information and separating a background and an object from the captured image; The information providing guide electronic board recognizing an object separated from the background, and classifying the recognized object by type; Generating a surrounding environment information by detecting a change in the surrounding environment by the information providing guide electronic board; The information providing guide electronic board receiving wired/wireless communication with the outside to receive information from the outside; Storing the detected image information, the object classified for each type, and the surrounding environment information by the information providing guide electronic board; The information providing guide electronic board performing learning and model generation based on at least one of the surrounding environment information and the sensed image information; Generating customized information for each object, which is customized information corresponding to the type of the object, based on the identified object, the learning and model generation results, by the information providing guide electronic board; And the information providing guide display board outputting the customized information for each object as at least one of audio, light, or video. A method of controlling a customized information providing guide display system for each object using deep learning-based object recognition. This can be provided.

본 발명의 실시 예에 따르면, 자동적으로 객체를 인식하고, 객체가 보행자인지 또는 자동차인지에 따라서 각 상황에 적합한 교통 관련 정보를 지능적으로 제공할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, it is possible to automatically recognize an object and intelligently provide traffic-related information suitable for each situation according to whether the object is a pedestrian or a vehicle.

또한, 본 발명의 실시 예에 따르면, 과속 차량의 속도에 관한 정보만 선별하여 제공할 수 있다.Further, according to an embodiment of the present invention, only information regarding the speed of the speeding vehicle may be selected and provided.

또한, 본 발명의 실시 예에 따르면, 속도에 관한 정보를 출력하기 위한 시작 시간 및 유지 시간을 효과적으로 산출할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, it is possible to effectively calculate a start time and a hold time for outputting information on speed.

또한, 본 발명의 실시 예에 따르면, 위험 자동차를 자동으로 선정하고 있으며, 위험 자동차가 지나갈 것으로 예상되는 도로의 정보제공 안내전광판을 통해 위험 자동차의 출현을 경고함으로써 해당 위험 자동차 운전자에 대한 경고를 수행하고 주변 운전자들의 경각심을 높일 수 있다. 이를 통해 교통 사고를 예방할 수도 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, a dangerous vehicle is automatically selected, and a warning for the driver of the dangerous vehicle is performed by warning of the emergence of the dangerous vehicle through the information display guide board of the road where the dangerous vehicle is expected to pass. And increase awareness of surrounding drivers. This can also prevent traffic accidents.

또한, 긴급 차량의 출현 및 해당 긴급 차량이 이용 중인 차선에 관한 정보를 출력함으로써 긴급 차량이 지나갈 수 있는 통로를 신속하게 확보할 수 있으며, 이를 통해 긴급 상황의 해소에 도움을 줄 수 있다.In addition, by outputting information about the emergence of the emergency vehicle and the lane in which the emergency vehicle is in use, it is possible to quickly secure a passage through which the emergency vehicle can pass, thereby helping to resolve an emergency situation.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템의 제어 방법을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템의 제어 방법을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 정보제공 안내전광판을 나타낸 도면이다.
도 5는 정보제공 안내전광판이 도로에 적용된 사례를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따라 정보제공 안내전광판이 학습 및 모델 생성을 수행하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 7은 정보제공 안내전광판을 통해 출력되는 객체별 맞춤 정보의 예시를 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 도로 감지 그룹을 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명의 실시 예에 따라 속도의 추세를 예측하는 방식을 나타낸 도면이다.
도 10은 본 발명의 실시 예에 따라 복수의 도로 감지 그룹이 배치되는 양상을 나타낸 도면이다.
도 11은 본 발명의 실시 예에 따라 위험 자동차를 선정하는 방식을 나타낸 도면이다.
도 12는 본 발명의 실시 예에 따라 정보제공 안내전광판을 통해 출력되는 출력 정보의 예시를 나타낸 도면이다.
도 13은 본 발명의 다른 실시 예에 따라 정보제공 안내전광판을 통해 출력되는 출력 정보의 예시를 나타낸 도면이다.
도 14는 본 발명의 실시 예에 따라 위험 자동차 관련 정보를 출력하기 위한 정보제공 안내전광판을 선별하는 방식을 나타낸 도면이다.
도 15는 본 발명의 실시 예에 따라 긴급 차량 관련 정보를 출력하기 위한 정보제공 안내전광판을 선별하는 방식을 나타낸 도면이다.
1 is a diagram illustrating a control method of a guide electronic display system for providing customized information for each object using deep learning-based object recognition according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram illustrating a control method of a guide electronic display system for providing customized information for each object using deep learning-based object recognition according to another embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating a guide electronic display system for providing customized information for each object using deep learning-based object recognition according to an embodiment of the present invention.
4 is a view showing an information providing guide electronic board according to an embodiment of the present invention.
5 is a diagram showing an example in which an information providing information display board is applied to a road.
6 is a view showing a process of performing an information providing guide electronic board learning and model generation according to an embodiment of the present invention.
7 is a view showing an example of customized information for each object output through the information providing information display board.
8 is a view showing a road detection group according to an embodiment of the present invention.
9 is a diagram illustrating a method of predicting a trend of speed according to an embodiment of the present invention.
10 is a view showing an aspect in which a plurality of road detection groups are disposed according to an embodiment of the present invention.
11 is a view showing a method of selecting a dangerous vehicle according to an embodiment of the present invention.
12 is a diagram illustrating an example of output information output through an information providing guide electronic board according to an embodiment of the present invention.
13 is a diagram illustrating an example of output information output through an information providing guide electronic board according to another embodiment of the present invention.
14 is a diagram illustrating a method of selecting an information providing guide electronic board for outputting information related to a dangerous vehicle according to an embodiment of the present invention.
15 is a view showing a method of selecting an information providing guide electronic board for outputting emergency vehicle-related information according to an embodiment of the present invention.

본 발명은 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템 및 그 제어 방법에 관한 것으로, 특히 다양한 감지 수단을 통해 수집되는 정보에 기초하여 주변 환경에 대한 학습을 수행하고, 학습 결과에 기초하여 식별된 객체의 종류 및 상황에 적합한 교통 관련 안내 정보를 출력할 수 있는 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to an information display system and a control method for providing customized information for each object using deep learning-based object recognition, and in particular, performs learning on the surrounding environment based on information collected through various sensing means, and results of learning The present invention relates to an information display board system for providing customized information for each object that can output traffic-related guide information suitable for the type and situation of the identified object.

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

이하의 명세서에서 '딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템'은 단순하게 '시스템'으로 기재될 수 있다. 또한, '도로 감지 그룹'은 단순하게 '그룹'으로 기재될 수 있다. 또한, 용어 '위치'는 구체적인 GPS 좌표 등에 의해서 특정될 수 있는 실제 위치를 의미할 수도 있다. 또한, '정보제공 안내전광판'은 '안내전광판' 또는 '정보 출력 장치' 또는 '출력 장치'로 기재될 수 있다. 또한, '교통 정보 통계 모델'은 '모델'로 기재될 수 있다.In the following specification, the'guide system for providing customized information for each object using object recognition based on deep learning' may be simply described as'system'. Also, the'road sensing group' may be simply described as'group'. In addition, the term'location' may mean an actual location that can be specified by specific GPS coordinates or the like. In addition, the'information providing information display board' may be described as a'information display board' or'information output device' or'output device'. In addition, the'traffic information statistical model' may be described as a'model'.

도 1은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템의 제어 방법을 나타낸 도면이다.1 is a diagram illustrating a control method of a guide electronic display system for providing customized information for each object using deep learning-based object recognition according to another embodiment of the present invention.

본 발명의 실시 예에 따르면, 정보제공 안내전광판이 영상을 촬영하여 감지 영상 정보를 생성(S110)할 수 있다. 그리고, 상기 정보제공 안내전광판이 상기 감지 영상 정보에 대한 전처리를 수행하고 촬영된 영상에서 배경과 객체를 분리(S120)할 수 있다. 그리고, 상기 정보제공 안내전광판이 상기 배경과 분리된 객체를 인식하고, 상기 인식된 객체를 종류별로 구분(S130)할 수 있다. 그리고, 상기 정보제공 안내전광판이 주변 환경의 변화를 감지하여 주변 환경 정보를 생성(S140)할 수 있다. 그리고, 상기 정보제공 안내전광판이 외부와 유무선 통신을 수행하여 외부로부터 정보를 수신(S150)할 수 있다. 그리고, 상기 정보제공 안내전광판이 상기 감지 영상 정보, 상기 종류별로 구분된 객체, 상기 주변 환경 정보를 저장(S160)할 수 있다. 그리고, 상기 정보제공 안내전광판이 상기 주변 환경 정보 및 상기 감지 영상 정보 중 적어도 하나에 기초하여 학습 및 모델 생성을 수행(S170)할 수 있다. 그리고, 상기 정보제공 안내전광판이 상기 식별된 객체, 상기 학습 및 모델 생성 결과에 기초하여 상기 객체의 종류에 대응하는 맞춤형 정보인 객체별 맞춤 정보를 생성(S180)할 수 있다. 그리고, 상기 정보제공 안내전광판이 상기 객체별 맞춤 정보를 오디오, 빛 또는 영상 중 적어도 하나로 출력(S190)할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the information providing guide electronic board may capture the image to generate sensed image information (S110 ). Then, the information providing guide electronic board may perform pre-processing on the sensed image information and separate a background and an object from the captured image (S120). Then, the information providing guide electronic board may recognize an object separated from the background, and classify the recognized object by type (S130). In addition, the information providing guide electronic board may detect changes in the surrounding environment and generate surrounding environment information (S140 ). In addition, the information providing guide electronic board may perform wired/wireless communication with the outside to receive information from the outside (S150). In addition, the information providing guide electronic display board may store the detected image information, the object classified for each type, and the surrounding environment information (S160). Then, the information providing guide electronic board may perform learning and model generation based on at least one of the surrounding environment information and the sensed image information (S170 ). Then, the information providing guide electronic board may generate customized information for each object, which is customized information corresponding to the type of the object, based on the identified object, the learning and model generation results (S180). In addition, the information providing guide electronic board may output customized information for each object as at least one of audio, light, or video (S190).

이와 같은 본 발명의 실시 예에 따르면, 자동적으로 객체를 인식하고, 객체가 보행자인지 또는 자동차인지에 따라서 각 상황에 적합한 교통 관련 정보를 지능적으로 제공할 수 있다.According to this embodiment of the present invention, it is possible to automatically recognize an object and intelligently provide traffic-related information suitable for each situation according to whether the object is a pedestrian or a vehicle.

그리고, 도 2는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템의 제어 방법을 나타낸 도면이다.And, Figure 2 is a view showing a control method of a guide information display system for providing customized information for each object using deep learning-based object recognition according to another embodiment of the present invention.

본 발명의 실시 예에 따르면, 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템의 제어 방법에 있어서, 외부 감지 장치가 도로의 기 설정된 감지 영역의 영상을 촬영하여 감지 영상 정보를 생성(S310)할 수 있다. 그리고, 중계 서버가 상기 감지 영상 정보에 기초하여 상기 감지 영역을 통과하는 적어도 하나의 객체를 개별적으로 식별(S320)할 수 있다. 그리고, 상기 중계 서버가 자동차인 객체의 번호에 관한 정보인 차량 번호 정보를 추출(S330)할 수 있다. 그리고, 상기 중계 서버가 상기 차량 번호 정보에 대응하는 자동차인 객체의 속도에 관한 정보인 차량 속도 정보를 추출(S340)할 수 있다. 그리고, 상기 중계 서버가 상기 감지 영역의 제한 속도를 초과하는 속도로 상기 감지 영역을 통과하는 적어도 하나의 자동차의 차량 번호 정보를 각각의 과속 차량 번호 정보로 선정(S350)할 수 있다. 그리고, 상기 중계 서버가 상기 각 과속 차량 번호 정보에 대응하는 개별 자동차가 상기 감지 영역을 통과할 때의 차량 속도 정보를 각각의 초과 속도 정보로 선정(S360)할 수 있다. 그리고, 상기 중계 서버가 정보제공 안내전광판을 통해 상기 과속 차량 번호 정보 및 상기 초과 속도 정보를 출력(S370)할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, in a control method of a guide electronic display system for providing customized information for each object using deep learning-based object recognition, an external sensing device captures an image of a preset detection area of a road to generate detection image information (S310) can be. In addition, the relay server may individually identify at least one object passing through the detection area based on the detection image information (S320 ). In addition, the relay server may extract vehicle number information that is information about the number of an object that is a vehicle (S330). In addition, the relay server may extract vehicle speed information that is information on the speed of an object that is a vehicle corresponding to the vehicle number information (S340 ). Then, the relay server may select vehicle speed information of at least one vehicle passing through the detection area at a speed exceeding the speed limit of the detection area as respective speeding vehicle number information (S350 ). In addition, the relay server may select vehicle speed information as individual excess speed information when an individual vehicle corresponding to each speeding vehicle number information passes through the detection area (S360 ). Then, the relay server may output the speeding vehicle number information and the excess speed information through the information providing information display board (S370).

전술한 일련의 처리 과정을 통해 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템은 과속 차량의 속도에 관한 정보만 선별하여 출력할 수 있으며 과속 차량의 운전자들에게 경각심을 심어줄 수 있다.Through the above-described series of processing processes, the information display system for providing customized information for each object using deep learning-based object recognition can select and output only information about the speed of the speeding vehicle and can instill awareness in the drivers of the speeding vehicle. .

각 단계에 대한 설명은 이하의 도면을 통해 상세하게 서술하도록 한다.Description of each step will be described in detail through the drawings below.

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템을 나타낸 도면이다.3 is a diagram illustrating a guide electronic display system for providing customized information for each object using deep learning-based object recognition according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 실시 예에 따르면, 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템(이하 시스템)은 적어도 하나의 정보제공 안내전광판(101, 102)을 포함할 수 있다. 또한, 본 발명을 실시하는 방식에 따라서, 시스템은 적어도 하나의 외부 감지 장치(201, 202), 적어도 하나의 정보제공 안내전광판(101, 102) 그리고 중계 서버(300)를 포함할 수 있다. 도 3에 따르면, 시스템에 두 대의 외부 감지 장치(201, 202)와 두 대의 정보제공 안내전광판(101, 102)가 포함되는 것으로 도시되어있으나 본 발명은 이에 한정되지 않는다. 각 장치들은 유무선 통신 네트워크를 통해 상호 정보/신호/데이터를 송수신할 수 있으며, 시스템 외부의 시설 또는 기관(예를 들어, 교통, 경찰, 병원, 소방 등 관련 기관)(800)과도 정보 등의 송수신이 가능하다.According to an embodiment of the present invention, a personalized information providing guide display system (hereinafter referred to as a system) for each object using deep learning based object recognition may include at least one information providing guide display board 101 (102). In addition, according to the method of implementing the present invention, the system may include at least one external sensing device 201 and 202, at least one information providing guide electronic board 101 and 102, and a relay server 300. According to FIG. 3, the system is illustrated as including two external sensing devices 201 and 202 and two information providing guide electronic boards 101 and 102, but the present invention is not limited thereto. Each device can transmit/receive mutual information/signal/data through a wired/wireless communication network, and transmit/receive information to/from facilities or institutions outside the system (e.g., traffic, police, hospital, firefighting related organizations) 800 This is possible.

외부 감지 장치(201, 202)는 카메라 등의 영상 촬영 수단을 통해 도로 또는 도로 주변의 기 설정된 감지 영역의 영상을 촬영하여 감지 영상 정보를 생성할 수 있다. 여기서, 상기 감지 영역은 감지 영상 정보에 포함되는 모든 범위 영역이거나 감지 영상 정보의 일부에 대응하는 실제 범위 영역일 수 있다. 또는 감지 영역은 GPS 등의 좌표로써 각 꼭지점이 특정된 다각형 모양의 영역일 수도 있다. 또한, 외부 감지 장치(201, 202)는 공기질 감지 수단, 온도 감지 수단, 소리 녹음 수단, 조도 센서, 열/적외선 센서 등 다양한 감지 수단을 구비할 수 있으며, 이를 통해 도로 또는 도로 주변의 환경의 변화를 감지하고, 감지한 결과로써 주변 환경 정보를 생성할 수도 있다. 외부 감지 장치(201, 202)는 생성된 감지 영상 정보 또는 주변 환경 정보를 유무선 통신 네트워크를 통해 중계 서버(300), 정보제공 안내전광판(101, 102) 또는 외부의 기관(800) 등으로 전송할 수 있다. 외부 감지 장치(201, 202)는 신호등처럼 봉 형태의 구조물 위에 설치되거나 도로변 수납 박스 내부에 설치될 수도 있다. 또는 외부 감지 장치(201, 202)는 휴대용으로 구비되어 시스템을 운영하는 측에서 원하는 위치에서 활용되거나 설치 위치가 가변적으로 조정될 수도 있다. 하지만 외부 감지 장치(201, 202)가 설치되는 양상은 이에 한정되지 않는다.The external sensing devices 201 and 202 may generate sensing image information by capturing an image of a preset sensing area on the road or around the road through image capturing means such as a camera. Here, the sensing region may be all range regions included in the sensing image information or may be actual range regions corresponding to a part of the sensing image information. Alternatively, the detection area may be a polygon-shaped area where each vertex is specified by coordinates such as GPS. In addition, the external sensing devices 201 and 202 may include various sensing means such as an air quality sensing means, a temperature sensing means, a sound recording means, an illuminance sensor, and a heat/infrared sensor, through which changes in the environment around the road or road It is possible to detect and generate surrounding environment information as a result of the detection. The external sensing devices 201 and 202 may transmit the generated sensing image information or surrounding environment information to the relay server 300, the information providing guide electronic board 101, 102, or an external agency 800 through a wired/wireless communication network. have. The external sensing devices 201 and 202 may be installed on a rod-like structure like a traffic light or may be installed inside a roadside storage box. Alternatively, the external sensing devices 201 and 202 may be provided as portable and utilized at a desired position by the side operating the system, or the installation position may be variably adjusted. However, the aspect in which the external sensing devices 201 and 202 are installed is not limited thereto.

정보제공 안내전광판(101, 102)은 자동차 또는 보행자를 대상으로 정보를 제공하기 위한 장치로써, 비단 정보 제공 장치로써 역할을 수행할 뿐만 아니라 독립적으로 주변의 환경을 감지하고 감지한 결과에 기초하여 학습 및 모델링을 수행하고, 학습 및 모델링 수행 결과와 감지된 객체의 종류(자동차인지 또는 보행자인지 등)에 기초하여 각 객체에 적합한 교통 관련 정보를 제공할 수도 있다. 본 발명의 바람직한 실시 예에 따르면, 정보제공 안내전광판(101, 102)은 영상을 촬영하여 감지 영상 정보를 생성하고, 상기 감지 영상 정보에 대한 전처리를 수행하고 촬영된 영상에서 배경과 객체를 분리하고, 상기 배경과 분리된 객체를 인식하고, 상기 인식된 객체를 종류별로 구분할 수 있다. 또한, 정보제공 안내전광판(101, 102)은 주변 환경의 변화를 감지하여 주변 환경 정보를 생성할 수 있으며, 외부와 유무선 통신을 수행하여 외부로부터 정보를 수신할 수 있다. 또한, 정보제공 안내전광판(101, 102)은 상기 정보제공 안내전광판이 상기 감지 영상 정보, 상기 종류별로 구분된 객체, 상기 주변 환경 정보를 저장할 수 있다. 또한, 정보제공 안내전광판(101, 102)은 상기 주변 환경 정보 및 상기 감지 영상 정보 중 적어도 하나에 기초하여 학습 및 모델 생성을 수행할 수 있고, 상기 식별된 객체, 상기 학습 및 모델 생성 결과에 기초하여 상기 객체의 종류에 대응하는 맞춤형 정보인 객체별 맞춤 정보를 생성할 수 있다. 그리고, 정보제공 안내전광판(101, 102)은 상기 객체별 맞춤 정보를 오디오, 빛 또는 영상 중 적어도 하나로 출력할 수 있다. 또한, 정보제공 안내전광판(101, 102)은 중계 서버(300)가 생성한 출력 정보 및 객체별 맞춤 정보 중 적어도 어느 하나를 출력할 수 있다. 정보제공 안내전광판에 대해서는 도 4에서 보다 상세하게 다루도록 한다.Information providing information display board (101, 102) is a device for providing information to a car or a pedestrian, it not only serves as an information providing device, but also independently learns based on the results of sensing and sensing the surrounding environment. And modeling, and may provide traffic-related information suitable for each object based on the learning and modeling results and the detected object type (whether it is a car or a pedestrian). According to a preferred embodiment of the present invention, the information providing guide electronic boards 101 and 102 take an image to generate sensing image information, perform pre-processing on the sensing image information, separate a background and an object from the captured image, and , Recognizing an object separated from the background, and distinguishing the recognized object by type. In addition, the information providing guide electronic boards 101 and 102 may detect changes in the surrounding environment to generate the surrounding environment information, and may perform wired and wireless communication with the outside to receive information from the outside. In addition, the information providing guide display boards 101 and 102 may store the detection image information, the object classified for each type, and the surrounding environment information. Also, the information providing guide electronic boards 101 and 102 may perform learning and model generation based on at least one of the surrounding environment information and the sensed image information, and are based on the identified object, the learning and model generation results. By doing so, customized information for each object, which is customized information corresponding to the type of the object, may be generated. In addition, the information providing guide electronic boards 101 and 102 may output customized information for each object as at least one of audio, light, and video. In addition, the information providing guide electronic boards 101 and 102 may output at least one of output information generated by the relay server 300 and customized information for each object. The information providing information display board will be described in more detail in FIG. 4.

정보제공 안내전광판(101, 102)은 도로 또는 도로 주변에 설치될 수 있다. 정보제공 안내전광판(101, 102)은 신호등처럼 봉 형태의 구조물 위에 설치되거나 도로변 수납 박스 내부에 설치될 수도 있다. 또는 정보제공 안내전광판(101, 102)은 휴대용으로 구비되어 시스템을 운영하는 측에서 원하는 위치에서 활용되거나 설치 위치가 가변적으로 조정될 수도 있다. 하지만 정보제공 안내전광판(101, 102)이 설치되는 양상은 이에 한정되지 않는다.The information providing information display boards 101 and 102 may be installed on the road or around the road. The information providing information display boards 101 and 102 may be installed on a rod-like structure like a traffic light or may be installed inside a roadside storage box. Alternatively, the information providing guide electronic boards 101 and 102 may be provided as portable and utilized at a desired position by the side operating the system, or the installation position may be variably adjusted. However, the aspect in which the information providing guide electronic boards 101 and 102 are installed is not limited thereto.

중계 서버(300)는 시스템의 전반적인 동작을 관리 및 제어할 수 있다. 그리고, 중계 서버(300)는 상기 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템에 포함된 각 장치 간 신호, 정보 또는 데이터의 송수신을 중계할 수 있다. 중계 서버(300)는 시스템 프로그램 등의 소프트웨어 형태로 구현되거나, 모바일 단말, 서버, PC 등의 하드웨어 형태로 구현되거나 소프트웨어와 하드웨어가 결합된 형태로 구현될 수도 있다. 중계 서버(300)는 수신한 주변 환경 정보, 감지 영상 정보, 외부의 기관(800) 등으로부터 수신한 제어/요청 신호, 날씨, 행사, 공지/안내사항, 뉴스 등의 정보에 기초하여 출력 정보를 생성할 수 있다. 그리고 생성된 출력 정보를 정보제공 안내전광판(101, 102)로 전송할 수 있다.The relay server 300 may manage and control the overall operation of the system. In addition, the relay server 300 may relay transmission/reception of signals, information, or data between devices included in the guide information display system providing customized information for each object using the deep learning-based object recognition. The relay server 300 may be implemented in the form of software, such as a system program, or in a hardware form such as a mobile terminal, a server, or a PC, or may be implemented in a form in which software and hardware are combined. The relay server 300 outputs the output information based on the received environment information, detection image information, control/request signal received from an external organization 800, weather, event, announcement/information, news, and the like. Can be created. In addition, the generated output information may be transmitted to the information providing guide electronic boards 101 and 102.

한편, 중계 서버(300)는 정보 저장 수단을 포함할 수 있다. 정보 저장 수단은 위치 별 지형, 건물 및 도로에 관한 정보를 포함하는 지도 정보, 상기 각 외부 감지 장치의 위치에 관한 정보인 외부 감지 장치 위치 정보 및 상기 각 정보제공 안내전광판의 위치에 관한 정보인 출력 장치 위치 정보를 저장할 수도 있다. 또한, 정보 저장 수단은 감지 영역 별 제한 속도, 정보제공 안내전광판 별 정보 표출 영역의 위치/형태 및 크기, 감지 영역의 위치/형태 및 크기, 차량 번호 정보, 차량 속도 정보, 과속 차량 번호 정보, 초과 속도 정보, 위험 차량 번호, 위험 자동차에 관한 정보를 저장할 수도 있다. 그리고 중계 서버(300)는 출력 정보를 생성할 때 정보 저장 수단에 저장된 정보를 활용할 수도 있다.Meanwhile, the relay server 300 may include information storage means. The information storage means outputs map information including location-specific topography, buildings, and road information, location information of each external sensing device, location information of the external sensing device, and information about the location of each information providing information display board You can also store device location information. In addition, the information storage means includes the speed limit for each detection area, the location/shape and size of the information display area for each information providing information board, the location/shape and size of the detection area, the vehicle number information, the vehicle speed information, the speeding vehicle number information, and the excess. You can also store speed information, dangerous vehicle numbers, and dangerous cars. In addition, the relay server 300 may utilize information stored in the information storage means when generating output information.

본 발명의 바람직한 실시 예에 따르면, 하나의 외부 감지 장치와 적어도 하나의 정보제공 안내전광판이 하나의 도로 감지 그룹(이하 그룹)을 형성할 수 있다. 도 2에 따르면, 그룹 G1는 외부 감지 장치 201과 정보제공 안내전광판 101을 포함하고, 그룹 G2는 외부 감지 장치 202와 정보제공 안내전광판 102를 포함하고 있다. 도 2에서는 두 그룹만 도시되어있고, 각 그룹에 하나의 외부 감지 장치와 하나의 정보제공 안내전광판만 포함되는 것으로 도시되어있으나 이는 발명의 내용을 용이하게 설명하기 위한 예시에 불과하다.According to a preferred embodiment of the present invention, one external sensing device and at least one information providing guide electronic board may form one road sensing group (hereinafter, a group). According to FIG. 2, group G1 includes an external sensing device 201 and an information providing guide electronic board 101, and group G2 includes an external sensing device 202 and an information providing guide electronic panel 102. In FIG. 2, only two groups are shown, and each group includes only one external sensing device and one information providing guide display board, but this is only an example for easily explaining the contents of the present invention.

본 발명의 실시 예에 따르면, 중계 서버(300)는 감지 영상 정보에 기초하여 감지 영역을 통과하는 적어도 하나의 객체를 개별적으로 식별할 수 있다. 여기서 식별은 객체인 독립된 사물 또는 사람을 주변의 배경 및 구조물과 분리하여 인지하는 것을 의미하며, 식별의 결과로써 각 객체는 고유의 식별 부호가 할당될 수 있다. 중계 서버(300)는 객체의 식별 후 각 객체의 종류(사람인지 자동차인지 등)를 추가적으로 추출할 수 있다. 본 발명의 바람직한 실시 예에 따르면, 중계 서버(300)는 식별된 객체의 속도 및 이동 방향을 실시간으로 감지할 수 있다. 특히, 중계 서버(300)는 자동차인 객체의 번호에 관한 정보인 차량 번호 정보를 추출할 수 있다. 그리고, 중계 서버(300)는 상기 차량 번호 정보에 대응하는 자동차인 객체의 속도에 관한 정보인 차량 속도 정보를 추출할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the relay server 300 may individually identify at least one object passing through the sensing area based on the sensing image information. Here, identification means recognizing an independent object or person as an object separately from surrounding backgrounds and structures, and as a result of the identification, each object may be assigned a unique identification code. The relay server 300 may additionally extract the type of each object (such as a person or a car) after identification of the object. According to a preferred embodiment of the present invention, the relay server 300 may detect the speed and direction of movement of the identified object in real time. In particular, the relay server 300 may extract vehicle number information that is information about the number of objects that are automobiles. In addition, the relay server 300 may extract vehicle speed information that is information on the speed of an object that is a vehicle corresponding to the vehicle number information.

전술한 객체의 식별, 번호의 추출, 속도의 추출 등의 과정은 영상 인식, 컴퓨터 비전, 영상 신호 처리 등의 과정을 통해 구현될 수 있다. 또한, 감지 영역을 촬영하고 있는 외부 감지 장치(201, 202)의 설치 위치, 설치 방향, 감지 영역과 외부 감지 장치의 설치 위치 사이의 거리 등에 기초하여 감지 영상 정보에 포함된 각 객체의 이동 방향 및 속도(예를 들어, 감지 영상 정보 영상 데이터에서 단위 픽셀 당 실제 거리 등에 기초하여 산출)할 수도 있다.The above-described process of object identification, number extraction, and speed extraction may be implemented through processes such as image recognition, computer vision, and image signal processing. In addition, the moving direction of each object included in the sensing image information based on the installation position of the external sensing devices 201 and 202 photographing the sensing area, the installation direction, the distance between the sensing area and the installation position of the external sensing device, and the like, The speed (eg, calculated based on the actual distance per unit pixel in the sensed image information image data) may be performed.

그리고, 중계 서버(300)는 감지 영역의 제한 속도를 초과하는 속도로 상기 감지 영역을 통과하는 적어도 하나의 자동차의 차량 번호 정보를 인지할 수 있으며, 해당 차량 번호 정보를 각각의 과속 차량 번호 정보로 선정할 수 있다. 그리고, 중계 서버(300)는 각 과속 차량 번호 정보에 대응하는 개별 자동차가 상기 감지 영역을 통과할 때의 차량 속도 정보를 각각의 초과 속도 정보로 선정할 수 있다. 이후, 중계 서버(300)는 출력 정보에 상기 과속 차량 번호 정보 및 상기 초과 속도 정보를 포함시킬 수 있으며, 출력 정보를 정보제공 안내전광판으로 전송시킬 수 있다. 본 발명의 바람직한 실시 예에 따르면, 만약 전술한 상기 과속 차량 번호 정보 및 상기 초과 속도 정보가 외부 감지 장치 201에서 생성된 정보에 기초하여 산출된 것이면, 상기 출력 정보는 정보제공 안내전광판 101로 전송될 수 있으며, 정보제공 안내전광판 101은 수신한 출력 정보를 빛 또는 소리 등의 형태로 출력할 수 있다.In addition, the relay server 300 may recognize vehicle number information of at least one vehicle passing through the detection area at a speed exceeding the speed limit of the detection area, and the corresponding vehicle number information as respective speeding vehicle number information. Can be selected. In addition, the relay server 300 may select vehicle speed information as individual excess speed information when an individual vehicle corresponding to each speeding vehicle number information passes through the detection area. Thereafter, the relay server 300 may include the speeding vehicle number information and the excess speed information in the output information, and may transmit the output information to the information providing information display board. According to a preferred embodiment of the present invention, if the above-mentioned speeding vehicle number information and the excess speed information are calculated based on information generated by the external sensing device 201, the output information is to be transmitted to the information providing information display board 101 In addition, the information providing guide electronic board 101 may output the received output information in the form of light or sound.

도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 정보제공 안내전광판(100)을 나타낸 도면이다. 도 4에서 정보제공 안내전광판(100)의 구동 및 동작을 위한 전원을 공급하는 전원부는 생략되어있다.4 is a view showing an information providing guide electronic board 100 according to an embodiment of the present invention. In FIG. 4, a power supply unit for supplying power for driving and operating the information providing guide electronic board 100 is omitted.

도 4에 따르면, 정보제공 안내전광판(100)은 영상 촬영부(110), 영상 처리부(120), 객체 인식부(130), 주변 환경 감지부(140), 정보 수집부(160), 정보 처리부(170) 및 정보 표출부(180)를 포함할 수 있다. 본 발명을 실시하는 방식에 따라서 정보제공 안내전광판(100)은 통신부(150)를 더 포함하거나, 복수의 구성요소가 일체로 구비되거나, 일부 구성요소가 생략될 수도 있다. 또한, 정보제공 안내전광판(100)의 각 구성요소는 적어도 하나의 칩, 프로세서, 모듈, 회로기판으로 구현될 수도 있다. 또는, 각 구성요소는 하드웨어로 구현되거나, 소프트웨어로 구현되거나, 또는 하드웨어와 소프트웨어가 혼합된 형태로 구현될 수도 있다. According to FIG. 4, the information providing guide electronic board 100 includes an image photographing unit 110, an image processing unit 120, an object recognition unit 130, a surrounding environment detection unit 140, an information collection unit 160, and an information processing unit It may include a 170 and the information display unit 180. According to the method of implementing the present invention, the information providing guide electronic board 100 may further include a communication unit 150, a plurality of components may be integrally provided, or some components may be omitted. In addition, each component of the information providing guide electronic board 100 may be implemented with at least one chip, processor, module, and circuit board. Alternatively, each component may be implemented in hardware, software, or a mixture of hardware and software.

영상 촬영부(110)는 영상을 촬영하여 감지 영상 정보를 생성할 수 있다. 영상 촬영부(110)는 영상 촬영을 위한 촬상 소자/센서를 구비할 수 있다. 본 발명을 실시하는 방식에 따라 영상 촬영부(110)는 적외선을 감지하는 수단을 추가로 구비할 수 있으며, 이에 따라 빛이 부족한 야간에도 적외선을 통한 촬영을 수행할 수 있으며, 그 결과로 적외선 촬영 영상을 포함하는 감지 영상 정보를 생성할 수도 있다. 영상 촬영부(110)는 적어도 하나의 카메라를 통해 구현될 수도 있으며, 각 카메라가 촬영하는 감지 영역을 하나로 병합한 파노라마 영상을 포함하는 감지 영상 정보를 생성할 수도 있다. 이 경우, 영상 촬영부(110)의 감지 영역은 수평 또는 수직 방향으로 360도에 이를 수 있다.The image capturing unit 110 may capture the image and generate sensed image information. The image capturing unit 110 may include an imaging element/sensor for image capturing. According to the method of implementing the present invention, the image photographing unit 110 may further include a means for detecting infrared rays, and accordingly, it may perform photographing through infrared rays even at night when there is insufficient light, and as a result, infrared photographing It is also possible to generate sensing image information including an image. The image photographing unit 110 may be implemented through at least one camera, or may generate sensed image information including a panoramic image obtained by merging the detection areas photographed by each camera into one. In this case, the detection area of the image capturing unit 110 may reach 360 degrees in a horizontal or vertical direction.

영상 처리부(120)는 영상 신호/데이터/정보에 대한 처리를 수행할 수 있는 하드웨어 칩, 회로, 소자 또는 소프트웨어 필터/프로그램일 수 있다. 영상 처리부(120)는 영상 촬영부(110)가 생성한 감지 영상 정보에 대한 전처리를 수행할 수 있다. 여기서, 전처리는 감지 영상 정보의 밝기, 색조, 색상, 대비, 해상도, 크기를 조절하거나 노이즈를 제거하는 필터 적용 등을 포함할 수 있다. 그리고, 영상 처리부(120)는 감지 영상 정보/촬영된 영상에서 배경과 객체를 분리할 수 있다. 바람직한 실시 예에 따르면, 영상 처리부(120)는 감지 영상 정보가 나타내는 2차원 이미지에서 기 설정된 감지 주기 동안 변하지 않는 영역과 변하는 영역의 차이에 기초하여 배경과 객체를 분리할 수 있지만, 배경과 객체를 분리하는 방식은 이에 한정되지 않는다. 여기서, 상기 배경과 객체의 분리는 후술하는 정보 처리부(170) 또는 객체 인식부(130)에서 수행될 수도 있다.The image processing unit 120 may be a hardware chip, circuit, device, or software filter/program capable of processing image signals/data/information. The image processing unit 120 may perform pre-processing on the sensed image information generated by the image capturing unit 110. Here, the pre-processing may include applying a filter to adjust the brightness, color tone, color, contrast, resolution, size of the detection image information, or to remove noise. In addition, the image processing unit 120 may separate the background and the object from the sensed image information/recorded image. According to a preferred embodiment, the image processing unit 120 may separate the background and the object based on the difference between the unchanged region and the changing region during a preset detection period in the two-dimensional image represented by the detected image information, but the background and the object may be separated. The method of separating is not limited to this. Here, the separation of the background and the object may be performed by the information processing unit 170 or the object recognition unit 130, which will be described later.

객체 인식부(130)는 상기 배경과 분리된 객체를 인식하고, 상기 인식된 객체를 종류별로 구분한다. 객체 인식부(130)는 객체의 종류를 보행자 및 자동차로 구분할 수 있으며, 상기 보행자를 다시 성인과 미성년자로 구분할 수 있다. 하지만 객체 인식부(130)가 구분할 수 있는 객체의 종류는 이에 한정되지 않는다. 객체 인식부(130)는 배경과 분리된 객체에 대응하는 2차원 이미지 데이터에 대한 특징(feature) 추출을 수행하고 추출된 특징에 기초하여 전술한 각 객체의 종류별 구분을 수행할 수 있다. 하지만 객체 인식부(130)가 객체를 구분 및 인식하는 방식은 전술한 사항에 한정되지 않는다.The object recognition unit 130 recognizes an object separated from the background, and classifies the recognized object by type. The object recognition unit 130 may classify the type of the object into a pedestrian and a vehicle, and the pedestrian may be divided into an adult and a minor. However, the types of objects that the object recognition unit 130 can distinguish are not limited thereto. The object recognition unit 130 may perform feature extraction on the 2D image data corresponding to the object separated from the background, and perform classification for each object type based on the extracted feature. However, the manner in which the object recognition unit 130 distinguishes and recognizes objects is not limited to the above.

주변 환경 감지부(140)는 주변 환경의 번화를 감지할 수 있으며, 그 결과로 주변 환경 정보를 생성할 수 있다. 주변 환경 감지부(140)는 공기질 감지 수단, 온도 감지 수단, 소리 녹음 수단, 조도 센서, 열/적외선 센서 중 적어도 하나를 구비할 수 있으며, 이를 통해 도로 또는 도로 주변의 환경의 변화를 감지하고, 감지한 결과로써 주변 환경 정보를 생성할 수 있다. 본 발명의 바람직한 실시 예에 따르면, 주변 환경 정보는 온도에 관한 정보 및 공기질에 관한 정보를 포함할 수 있다.The surrounding environment detection unit 140 may detect a busy environment, and as a result, may generate surrounding environment information. The surrounding environment detection unit 140 may include at least one of an air quality sensing means, a temperature sensing means, a sound recording means, an illuminance sensor, and a heat/infrared sensor, through which a change in a road or an environment around the road is sensed, As a result of detection, it is possible to generate information about the surrounding environment. According to a preferred embodiment of the present invention, the ambient environment information may include information about temperature and air quality.

통신부(150)는 유선 또는 무선 통신 모듈을 포함할 수 있으며, 이를 통해 외부와 유무선 통신을 수행할 수 있다. 이를 통해, 통신부(150)는 외부 기관, 외부 장치, 외부 네트워크와 정보/데이터/신호를 송수신할 수 있다.The communication unit 150 may include a wired or wireless communication module, through which it can perform wired and wireless communication with the outside. Through this, the communication unit 150 may transmit/receive information/data/signals with external organizations, external devices, and external networks.

정보 수집부(160)는 정보를 저장할 수 있으며, 이를 위해 정보 수집부(160)는 정보 저장 수단인 물리적 하드웨어(칩, 하드디스크, SSD) 또는 소프트웨어적인 가상의 저장 공간, 메모리를 구비할 수 있다. 바람직하게는 정보 수집부(160)는 상기 감지 영상 정보, 상기 종류별로 구분된 객체, 상기 주변 환경 정보, 상기 통신부가 외부로부터 수신한 정보, 시간에 따른 주정차 금지 시간의 범위인 주정차 금지 시간 범위에 관한 정보를 저장할 수 있다.The information collection unit 160 may store information, and for this purpose, the information collection unit 160 may include physical hardware (chip, hard disk, SSD) or software virtual storage space and memory as information storage means. . Preferably, the information collecting unit 160 includes the detected image information, the objects classified by the type, the surrounding environment information, the information received by the communication unit from the outside, and the parking stop prohibition time range, which is a range of the prohibition of parking stop over time. You can store information about it.

정보 처리부(170)는 정보제공 안내전광판(100)의 작동을 제어할 수 있는 핵심 구성요소로써, 상기 주변 환경 정보 및 상기 감지 영상 정보 중 적어도 하나에 기초하여 학습 및 모델 생성을 수행할 수 있다. 그리고, 정보 처리부(170)는 상기 식별된 객체, 상기 학습 및 모델 생성 결과에 기초하여 상기 객체의 종류에 대응하는 맞춤형 정보인 객체별 맞춤 정보를 생성할 수 있다. 여기서, 객체별 맞춤 정보는 자동차 맞춤 정보 또는 보행자 맞춤 정보를 포함할 수 있다. 또한, 정보 처리부(170)는 감지 영상 정보에 기초하여 자동차인 객체의 번호에 관한 정보인 차량 번호 정보 및 자동차인 객체의 속도에 관한 정보인 차량 속도 정보도 산출할 수 있다. 한편, 정보 처리부(170)는 상기 보행자 맞춤 정보 또는 상기 자동차 맞춤 정보에 상기 온도에 관한 정보 및 상기 공기질에 관한 정보를 포함시킬 수 있다.The information processing unit 170 is a core component capable of controlling the operation of the information providing guide electronic board 100, and may perform learning and model generation based on at least one of the surrounding environment information and the sensed image information. In addition, the information processing unit 170 may generate customized information for each object, which is customized information corresponding to the type of the object, based on the identified object, the learning and model generation results. Here, the customized information for each object may include vehicle customized information or pedestrian customized information. In addition, the information processing unit 170 may also calculate vehicle speed information, which is information about a vehicle's object speed, and vehicle number information, which is information about a vehicle's object number, based on the sensed image information. Meanwhile, the information processing unit 170 may include information about the temperature and information about the air quality in the pedestrian personalization information or the automobile personalization information.

정보 표출부(180)는 정보/신호/데이터를 출력할 수 있다. 특히, 정보 표출부(180)는 정보 처리부(170)가 생성(객체별 맞춤 정보)하거나 외부로부터 수신(출력 정보)한 다양한 정보를 출력할 수 있다. 또한, 정보 표출부(180)가 출력하는 정보는 중계 서버가 생성한 출력 정보, 외부 감지 장치가 생성한 감지 영상 정보 또는 주변 환경 정보, 외부의 기관 등으로부터 수신한 날씨, 행사, 공지/안내사항, 뉴스 등의 정보일 수 있다.The information display unit 180 may output information/signal/data. In particular, the information display unit 180 may output various information generated by the information processing unit 170 (customized information for each object) or received from the outside (output information). In addition, the information output by the information display unit 180 is output information generated by a relay server, sensing image information generated by an external sensing device or surrounding environment information, weather received from an external organization, event, announcement/information , News, and the like.

정보 표출부(180)는 적어도 하나의 출력 수단을 통해 정보/신호/데이터를 출력할 수 있다. 예를 들어, 정보 표출부(180)는 스피커 등의 소리 출력 수단을 포함할 수 있으며, 이를 통해 정보를 소리로써 출력할 수 있다. 본 발명의 바람직한 실시 예에 따르면 정보 표출부(180)는 빛을 통해 정보를 출력하는 광 출력 수단을 구비할 수 있다. 여기서 광 출력 수단은 복수의 램프/전구(LED 등) 등이 집적된 패널이나 LCD, LED, OLED 등 방식의 디스플레이 패널일 수 있다. 이를 통해, 정보 표출부(180)는 정보를 빛의 형태로 출력할 수 있다. 이 경우, 상기 광 출력 수단은 복수의 색상에 대응하는 빛을 출력할 수 있으며, 동시에 다양한 색상의 빛을 출력할 수도 있다. The information display unit 180 may output information/signal/data through at least one output means. For example, the information display unit 180 may include sound output means such as a speaker, through which information may be output as sound. According to a preferred embodiment of the present invention, the information display unit 180 may include light output means for outputting information through light. Here, the light output means may be a panel in which a plurality of lamps/bulbs (such as LEDs) are integrated, or a display panel of a method such as LCD, LED, OLED. Through this, the information display unit 180 may output information in the form of light. In this case, the light output means may output light corresponding to a plurality of colors, and may simultaneously output light of various colors.

도 5는 정보제공 안내전광판(100)이 도로에 적용된 사례를 나타낸 도면이다. 도 5(a) 및 도 5(b)에서 점선으로 도시된 A 및 SA는 정보제공 안내전광판(100)의 영상 촬영부 또는 주변 환경 감지부가 촬영/감지 가능한 감지 영역 및 외부 감지 장치(201, 202)의 감지 영역을 의미한다. 또한, 도 5(a)에서 정보제공 안내전광판(100)의 감지 영역이 정보제공 안내전광판(100)을 중심으로 하는 원으로 도시되었으나, 정보제공 안내전광판(100)의 감지 영역의 양상은 이에 한정되지 않는다.5 is a view showing an example in which the information providing guide electronic board 100 is applied to the road. A and SA shown in dotted lines in FIGS. 5(a) and 5(b) are a sensing area and an external sensing device 201, 202 that can be photographed/detected by an image capturing unit or a surrounding environment sensing unit of the information providing guide electronic board 100 ). In addition, in FIG. 5(a), although the detection area of the information providing guide display board 100 is shown as a circle centering on the information providing guide display board 100, the aspect of the detection area of the information providing guide display board 100 is limited thereto. Does not work.

본 발명의 바람직한 실시 예에 따르면, 정보제공 안내전광판(100)은 상시적으로 감지 영역 내 존재하는 객체를 감지하고, 상기 감지와 관련된 정보들(감지 영상 정보, 주변 환경 감지 정보, 객체 관련 정보 등)을 저장할 수 있다. 그리고, 정보제공 안내전광판(100)는 각 객체를 보행자 또는 자동차 등으로 구분할 수 있다. 도 5(a)의 상황에서, 정보제공 안내전광판(100)은 자동차인 객체(500)와 보행자인 객체(901, 902)를 각각 구분할 수 있다. 나아가, 정보제공 안내전광판(100)는 보행자를 성인과 미성년자로 더 구분할 수 있으며, 이에 따라 객체 901을 성인으로, 객체 902를 미성년자로 구분할 수 있다. 또한, 정보제공 안내전광판(100)은 보행자가 횡단보도에서 이동 중인지 그렇지 않는지 구분할 수도 있다. 여기서, 정보제공 안내전광판(100)은 촬영한 감지 영상 정보에서 횡단보도에 대응하는 배경을 별도로 감지/추출할 수 있다. 또한, 정보제공 안내전광판(100)은 각 객체의 이동 방향, 각 객체의 이동 속도 등을 추출할 수 있다. 이와 같은 객체의 구분 등은 다양한 영상 신호 처리, 컴퓨터 비전 등의 기술로써 구현 가능하다. 그리고, 정보제공 안내전광판(100)는 인식된 객체가 보행자냐 또는 자동차냐에 따라 각 객체의 구분에 대응하는 객체별 맞춤 정보의 제공이 가능하며, 이에 따라 자동차(500)를 대상으로 한 자동차 맞춤 정보, 보행자(901, 902)를 대상으로 한 보행자 맞춤 정보를 출력할 수 있다. 도 5의 상황에서는 보행자와 자동차가 동시에 감지 영역 내에 위치하여 두 객체 모두를 위한 맞춤 정보가 동시에 출력될 수도 있다.According to a preferred embodiment of the present invention, the information providing guide electronic board 100 constantly detects an object in the detection area, and information related to the detection (sensing image information, surrounding environment detection information, object related information, etc.) ). In addition, the information providing guide electronic board 100 may classify each object into a pedestrian or a vehicle. In the situation of Fig. 5 (a), the information providing guide electronic board 100 can distinguish the object 500 as a vehicle and the objects 901 and 902 as a pedestrian, respectively. Furthermore, the information providing information display board 100 may further classify pedestrians as adults and minors, and accordingly object 901 as adults and object 902 as minors. In addition, the information providing information display board 100 may distinguish whether or not a pedestrian is moving on a pedestrian crossing. Here, the information providing guide electronic board 100 may separately detect/extract the background corresponding to the crosswalk from the captured sensing image information. In addition, the information providing guide electronic board 100 may extract a moving direction of each object, a moving speed of each object, and the like. Such object classification can be implemented with various image signal processing and computer vision technologies. In addition, the information providing guide electronic board 100 can provide customized information for each object corresponding to the classification of each object according to whether the recognized object is a pedestrian or a vehicle, and accordingly, the customized information for the vehicle 500. , Pedestrian customized information for pedestrians 901 and 902 may be output. In the situation of FIG. 5, the pedestrian and the vehicle are simultaneously located in the detection area, so that the customized information for both objects may be simultaneously output.

도 5(b) 및 도 5(c)는 여러 차선이 존재하는 도로에 정보제공 안내전광판(101, 102)이 설치된 구체적 사례를 도시한 것이다. 특히, 도 5(b) 및 도 5(c)의 상황에서는 정보제공 안내전광판이 자체적으로 포함하고 있는 영상 촬영부 및 주변 환경 감지부가 아닌 적어도 하나의 외부 감지 장치와 연동되어 각 외부 감지 장치가 생성한 감지 영상 정보에 기초하여 객체별 맞춤 정보를 제공하는 사례를 도시한 것이다.5(b) and 5(c) show a specific case in which information providing guide electronic boards 101 and 102 are installed on a road where several lanes exist. In particular, in the situation of FIGS. 5(b) and 5(c), each external sensing device is generated in connection with at least one external sensing device other than the image capturing unit and the surrounding environment sensing unit that the information providing guide electronic board itself includes. An example of providing customized information for each object based on one sensed image information is illustrated.

우선 도 5(b)에 따르면, 도로의 각 방향은 두 개 차선으로 구성되어있으며, 각 차선마다 개별적으로 할당된 외부 감지 장치(201, 202)에 의해 각 차선별로 감지될 수 있다. 그리고, 외부 감지 장치 201에 의해 촬영된 외부 감지 영상 정보에 기초하여, 정보제공 안내전광판 101은 식별된 객체(예를 들어, 자동차 501, 502)에 적합한 객체별 맞춤 정보를 생성 및 출력할 수 있으며, 정보제공 안내전광판 102는 외부 감지 장치 202에 의해 촬영된 외부 감지 영상 정보에 기초하여 객체별 맞춤 정보를 생성 및 룰력할 수 있다.First, according to FIG. 5(b), each direction of the road is composed of two lanes, and can be detected for each lane by the external sensing devices 201 and 202 individually assigned to each lane. And, based on the external sensing image information photographed by the external sensing device 201, the information providing guide electronic board 101 can generate and output customized information for each object suitable for the identified object (eg, cars 501 and 502). , The information providing guide electronic display board 102 may generate and rule customized information for each object based on the external sensed image information captured by the external sensing device 202.

도 5(b)에서는 자동차 501이 과속 주행 중인 상황이고, 자동차 502는 정속 주행 중이나 전방에 횡단보도(미도시)를 앞두고 있는 상황인 것을 가정한다. 이에 따라, 정보제공 안내전광판 101은 두 자동차의 상황에 대응한 맞춤 정보를 생성 및 제공할 수 있다.In FIG. 5(b), it is assumed that the car 501 is in a speeding operation, and the car 502 is in a constant speed operation or a situation where a pedestrian crossing (not shown) is ahead. Accordingly, the information providing guide electronic board 101 can generate and provide customized information corresponding to the situation of the two cars.

도 5(c)는 정보제공 안내전광판 101에서 출력될 수 있는 객체별 맞춤 정보 또는 출력 정보를 도시한 것이다. 본 발명을 실시하는 바람직한 실시 예에 따르면, 정보제공 안내전광판은 복수의 정보 표출부를 포함할 수 있으며, 각 정보 표출부를 통해 서로 다른 외부 감지 장치의 감지 영상 정보에 기초하여 생성된 각각의 객체별 맞춤 정보를 서로 다른 정보 표출부를 통해 출력할 수도 있다. 도 5(b) 및 도 (c)에 따르면, 정보제공 안내전광판 101은 가로로 긴 형태로 구비될 수 있으며, 좌측의 정보 표출부(181)는 자동차 501이 주행 중인 1차선을 대상으로 정보를 출력하고, 우측의 정보 표출부(182)는 자동차 502이 주행 중인 2차선을 대상으로 정보를 출력할 수 있다. 도 5(b)의 예시에서, 자동차 501이 88km/h의 속도로 과속 주행 중이고, 이를 인지한 정보제공 안내전광판(101)이 자동차 501을 대상으로 좌측의 정보 표출부(181)를 통해 자동차 501의 과속 주행 여부를 경고하는 메시지 및 감지된 속도에 관한 정보, 자동차 501의 번호인 과속 차량 번호(1234)를 출력하고 있다. 도 5(b)의 예시에서, 자동차 502는 정속으로 주행하고 있어 자동차 502를 대상으로 과속 관련 메시지는 표출되지 않으나, 자동차 502의 진행 방향을 인지하여, 자동차 502의 진행 방향에 위치하고 있는 횡단보도에 대한 주의를 촉구하는 메시지를 정보제공 안내전광판(101)의 우측의 정보 표출부(182)를 통해 출력하고 있다.FIG. 5( c) shows customized information or output information for each object that can be output from the information providing guide electronic board 101. According to a preferred embodiment of the present invention, the information providing guide display board may include a plurality of information display units, and each object generated based on detection image information of different external sensing devices through each information display unit Information may be output through different information display units. According to FIGS. 5(b) and 5(c), the information providing guide electronic board 101 may be provided in a horizontally long form, and the information display unit 181 on the left side may target information on the primary lane in which the vehicle 501 is driving. Output, and the information display unit 182 on the right may output information to a secondary lane in which the vehicle 502 is running. In the example of FIG. 5(b), the car 501 is traveling at a speed of 88 km/h, and the information providing guide electronic board 101 that recognizes this is the car 501 through the information display unit 181 on the left side of the car 501. It outputs a message warning whether or not the vehicle is overspeed, information on the detected speed, and a vehicle speed number 1234, which is the number of the vehicle 501. In the example of FIG. 5(b), since the car 502 is traveling at a constant speed, a message related to speeding is not displayed for the car 502, but by recognizing the direction in which the car 502 travels, to a pedestrian crossing located in the direction of the car 502 A message urging attention is output through the information display unit 182 on the right side of the information providing information display board 101.

도 6은 본 발명의 실시 예에 따라 정보제공 안내전광판이 학습 및 모델 생성을 수행하는 과정을 나타낸 도면이다. 도 6에서, 가로축은 시간을 나타내고 세로축은 정보제공 안내전광판의 감지 영역에서 감지된 횡단보도 이용자의 수이며, 흑색 점은 시간에 따라 감지된 횡단보도 이용자의 수이다.6 is a view showing a process of performing an information providing guide electronic board learning and model generation according to an embodiment of the present invention. In FIG. 6, the horizontal axis represents time, and the vertical axis represents the number of pedestrian crossing users detected in the detection area of the information display guide board, and the black dot is the number of pedestrian crossing users detected over time.

이하의 설명에서는 설명의 용이성을 위해 정보 처리부가 수행 및 처리하는 일련의 과정이 상기 정보 처리부를 포함하는 장치인 정보제공 안내전광판이 수행하는 것으로 기재하도록 한다.In the following description, for ease of explanation, a series of processes performed and processed by the information processing unit will be described as being performed by an information providing information display board that is a device including the information processing unit.

본 발명의 바람직한 실시 예에 따르면, 정보제공 안내전광판은 주변 환경 정보 및 감지 영상 정보 중 적어도 하나에 기초하여 학습 및 모델 생성을 수행할 수 있다. 또는, 정보제공 안내전광판은 정보 수집부에 저장된 정보(빅데이터에 대응)에 기초하여 학습 및 모델 생성을 수행할 수 있다. 여기서, 정보제공 안내전광판이 수행하는 학습 및 모델 생성은 인공지능, 머신 러닝/딥러닝 분야에서 통용되는 학습 및 인공지능 모델 생성의 개념에 대응된다. 즉, 정보제공 안내전광판은 인공지능 모델 또는 뉴럴 네트워크(neural network, 신경망) 모델(이하 모델)로써 기 설정된 개수의 노드(node) 또는 뉴런(neuron)를 포함하는 레이어(layer)를 적어도 하나 이상 포함할 수 있다. 그리고, 정보제공 안내전광판은 기 설정된 개수의 입력 값에 기 설정된 가중치를 각각 곱하고, 가중치가 곱해진 각각의 입력 값 중 적어도 일부의 합과 기 설정된 바이어스(bias)를 더한 값이 결과 값으로써 정보제공 안내전광판의 레이어의 특정 노드로 전달될 수 있다(즉, 각 노드의 값으로 입력됨). 입력 값과 각 가중치, 결과 값과 노드의 연결 관계는 다양하게 구비될 수 있다. 만약 정보제공 안내전광판이 하나의 레이어만 가진다면, 각 노드의 값, 또는 상기 각 노드의 값에 특정 처리 과정/함수를 적용한 결과에 대응하는 값이 정보제공 안내전광판의 인공지능 모델의 각각의 출력 값이 된다. 만약, 정보제공 안내전광판이 복수의 레이어를 가지는 경우, 정보제공 안내전광판은 각 노드의 값에 기 설정된 가중치를 곱할 수 있으며, 적어도 하나의 곱한 결과 값의 합에 대하여 기 설정된 바이어스를 더하여 다음 레이어의 특정 노드로 입력될 수 있다. 이 과정은 다름 레이어의 다른 노드에 대하여도 유사한 방식으로 적용될 수 있다. 정보제공 안내전광판의 모델이 포함하고 있는 레이어의 개수에 따라 전술한 과정은 반복될 수 있다. 정보제공 안내전광판은 모델의 적어도 하나의 결과 값에 대하여 소프트맥스(softmax) 등의 특정 처리 과정을 적용하여 최종적인 결과 값을 산출할 수도 있다.According to a preferred embodiment of the present invention, the information providing guide display board may perform learning and model generation based on at least one of ambient environment information and sensed image information. Alternatively, the information providing guide electronic board may perform learning and model generation based on information (corresponding to big data) stored in the information collection unit. Here, the learning and model generation performed by the information display guide board correspond to the concept of learning and artificial intelligence model generation commonly used in the fields of artificial intelligence, machine learning/deep learning. That is, the information providing information display board includes at least one or more layers including a preset number of nodes or neurons as an artificial intelligence model or a neural network model (hereinafter, a model). can do. In addition, the information providing information display board provides information as a result value by multiplying a preset number of input values by a preset weight, and adding a sum of at least a portion of each input value multiplied by weight and a preset bias. It can be delivered to a specific node of the layer of the guide sign (that is, entered as the value of each node). The input value, each weight, and the connection relationship between the result value and the node may be provided in various ways. If the information display guide board has only one layer, the value of each node, or the value corresponding to the result of applying a specific processing process/function to the value of each node, outputs each of the artificial intelligence model of the information display guide board It becomes the value. If the information providing information board has a plurality of layers, the information providing information board may multiply the value of each node by a preset weight, and add a preset bias to the sum of at least one multiplied result value to obtain the next layer. It can be input to a specific node. This process can be applied to other nodes in different layers in a similar manner. The above-described process may be repeated depending on the number of layers included in the information providing information display board model. The information display guide display board may calculate a final result value by applying a specific processing process such as softmax to at least one result value of the model.

이하에서는 정보제공 안내전광판에서 학습이 이루어지는 실시 예를 설명한다. 예를 들어, 정보제공 안내전광판은 대량의 감지 영상 정보(이른바, 빅데이터)를 모델의 입력 값으로 입력할 수 있다. 여기서, 감지 영상 정보가 복수의 픽셀로 구성된 영상(또는 이미지) 정보/신호/데이터인 경우 상기 영상 정보로부터 기 설정된 개수 만큼 추출된 픽셀의 값이 모델의 입력 값으로 입력될 수 있다. 정보제공 안내전광판의 모델에 상기 픽셀의 값이 입력되었을 때 전술한 과정에 따라 기 설정된 개수의 출력 값을 도출할 수 있다. 여기서, 모델은 두 개의 출력 값을 생성하고, 예를 들어, 모델의 첫번째 출력 값이 영상의 객체를 자동차로 식별한 정도를 나타내는 값이고, 모델의 두번째 출력 값이 영상의 객체를 보행자로 식별한 정도를 나타내는 값이며, 출력 값의 최대 값이 1이로 최저 값이 0인 상황을 가정할 수 있다. 이 경우, 만약 첫번째 출력 값이 1이고 두번째 출력 값이 0.1이면, 모델은 입력된 감지 영상 정보에 대하여 영상에 포함된 객체가 자동차로 식별했음을 의미한다. 정보제공 안내전광판은 상기 출력 값에 기초하여 모델의 가중치들 및 바이어스들을 업데이트하여 모델의 정확도를 개선(또는 모델의 최적화를 진행)시킬 수 있다.Hereinafter, an embodiment in which learning is performed in an information providing information display board will be described. For example, the information providing information display board may input a large amount of sensed image information (so-called big data) as an input value of the model. Here, when the sensed image information is image (or image) information/signal/data composed of a plurality of pixels, a value of a pixel extracted by a preset number from the image information may be input as an input value of the model. When the value of the pixel is input to the model of the information providing information display board, it is possible to derive a preset number of output values according to the above-described process. Here, the model generates two output values, for example, the first output value of the model is a value representing the degree of identifying the object of the image by the vehicle, and the second output value of the model identifies the object of the image as a pedestrian. It is a value indicating the degree, and it can be assumed that the maximum value of the output value is 1 and the minimum value is 0. In this case, if the first output value is 1 and the second output value is 0.1, it means that the object included in the image is identified as the vehicle with respect to the input sensing image information. The information providing information display board may update the weights and biases of the model based on the output value to improve the accuracy of the model (or proceed with optimization of the model).

여기서, 정보제공 안내전광판의 학습은 지도학습(supervised learning)에 따른 모델의 가중치 및 바이어스의 업데이트를 수행할 수 있다. 예를 들어, 전술한 입력된 감지 영상 정보가 자동차 영상을 포함하고, 정답 또는 라벨(label)로써 "자동차"가 지정된 경우를 가정할 수 있다. 만약 모델의 가중치와 바이어스가 적절하게 설정되었다면, 정답 "자동차"를 포함하는 감지 영상 정보에 대하여 첫번째 출력 값은 1에 가깝고, 두번째 출력 값은 0에 가까워야 한다. 하지만 모델의 가중치와 바이어스가 적절하게 설정되지 않은 상태라면, 정보제공 안내전광판은 정답 "자동차"를 포함하는 감지 영상 정보에 대한 두 출력 값과 정답에 대응하는 출력 값인 {1, 0}의 차이를 산출(인공지능 분야에서 이는 코스트(cost)를 계산하는 과정일 수 있음)하고, 이에 기초하여 모델의 가중치 및 바이어스의 업데이트를 수행하기 위한 오차 역전파(backpropagation)를 수행할 수 있다. 하지만, 정보제공 안내전광판이 모델의 가중치 및 바이어스의 업데이트를 수행하는 방식은 이에 한정되지 않으며 비지도학습(unsupervised learning) 방식 등 다른 방식이 활용될 수도 있다. 그리고 학습은 정보제공 안내전광판이 운용되는 동안에도 신규로 취합되는 정보에 기초하여 지속적으로 수행되어 모델의 정확도가 개선될 수 있다.Here, the learning of the information providing guide electronic board may update the weight and bias of the model according to supervised learning. For example, it may be assumed that the input sensing image information described above includes a vehicle image, and that “automobile” is specified as a correct answer or label. If the weight and bias of the model are properly set, the first output value should be close to 1 and the second output value should be close to 0 for the sensed image information including the correct answer "automobile". However, if the weight and bias of the model are not properly set, the information display guide board displays the difference between the two output values for the detected image information including the correct answer "automobile" and the output value corresponding to the correct answer {1, 0}. Calculation (in the field of artificial intelligence, this may be a process of calculating cost), and based on this, error backpropagation may be performed to update the weight and bias of the model. However, the method in which the information providing guide electronic board performs the update of the weight and bias of the model is not limited to this, and other methods such as an unsupervised learning method may be used. And the learning is continuously performed based on the newly collected information even while the information display guide board is in operation, so that the accuracy of the model can be improved.

전술한 과정을 통해, 정보제공 안내전광판은 적어도 하나의 모델 생성 및 상기 모델과 관련된 학습을 수행할 수 있다. 전술한 예시처럼, 정보제공 안내전광판은 객체를 정확하게 식별하기 위한 학습 및 모델 생성을 수행하거나 각 객체의 종류 별 개수를 식별하기 위한 학습 및 모델 생성을 수행할 수도 잇다. 또는, 정보제공 안내전광판은 영상이 촬영된 시간을 추가적인 입력 값으로 입력받을 수 있으며, 그 결과로써, 시간 또는 위치(예를 들어, 차선)에 따라 감지 영역 내(즉, 감지 영상 정보에 포함된)의 각 객체의 개수 등을 추정하는 학습 및 그에 따른 모델 생성을 수행할 수도 있다. 만약 정보제공 안내전광판이 외부로부터 특정 모델을 생성할 것으로 요청하는 신호를 수신한 경우, 상기 수신한 정보에 대응하는 모델 생성 및 학습을 수행할 수도 있다(예를 들어, 버스인 객체의 수를 추정하는 모델). 또는, 정보제공 안내전광판은 객체의 이동 방향, 속도를 추정하는 모델을 생성하고, 정보 수집부에 저장된 정보에 기초하여 학습을 수행할 수도 있다.Through the above-described process, the information providing information display board can generate at least one model and perform learning related to the model. As described above, the information providing guide display board may perform learning and model generation to accurately identify objects, or may perform learning and model generation to identify the number of types of each object. Alternatively, the information providing information display board may receive the time when the image was taken as an additional input value, and as a result, may be included in the detection area (ie, included in the detection image information) according to the time or the location (eg, lane). ) Can also perform learning that estimates the number of each object, etc., and generate a model accordingly. If the information providing information display board receives a signal requesting to generate a specific model from the outside, model generation and learning corresponding to the received information may be performed (for example, the number of objects that are buses is estimated. Model). Alternatively, the information providing guide electronic board may generate a model for estimating the moving direction and speed of the object, and perform learning based on information stored in the information collection unit.

그리고, 본 발명의 바람직한 실시 예에 따르면, 정보제공 안내전광판은 정보 수집부에 저장된 정보 - 감지 영상 정보, 종류별로 구분된 객체(식별된 객체), 주변 환경 정보에 기초하여 시간에 따른 보행자의 수, 시간에 따른 횡단보도 이용 보행자의 수를 포함하는 보행자 관련 통계를 산출할 수 있다. 또한, 정보제공 안내전광판은 상기 저장된 정보에 기초하여 시간에 따른 자동차의 수, 시간에 따른 자동차의 평균 속도를 포함하는 자동차 관련 통계를 산출할 수 있다. 그리고, 정보제공 안내전광판은 상기 보행자 관련 통계 및 상기 자동차 관련 통계에 기초하여 시간에 따른 교통 정보 통계 모델을 생성할 수 있다.In addition, according to a preferred embodiment of the present invention, the information providing guide display board includes information stored in the information collection unit-sensing image information, objects classified by type (identified objects), and number of pedestrians over time based on surrounding environment information. , Pedestrian-related statistics including the number of pedestrians using a pedestrian crossing over time can be calculated. In addition, the information providing guide electronic board can calculate automobile-related statistics including the number of automobiles over time and the average speed of automobiles over time based on the stored information. In addition, the information providing information display board may generate a traffic information statistical model over time based on the pedestrian-related statistics and the vehicle-related statistics.

여기서, 상기 시간에 따른 교통 정보 통계 모델은 정보 수집부에 저장된 정보에 기초하여 학습을 수행한 결과 생성 및 최적화된 모델로써, 입력 값으로 객체 관련 정보(예를 들어, 식별된 객체의 종류, 객체의 개수, 또는 객체에 대응하는 영상 데이터 그 자체) 및 시간(객체가 식별되었거나 종류가 구별된 시간)에 관한 정보가 입력되면 해당 객체가 정보제공 안내전광판 또는 외부 감지 장치의 감지 영역에 위치할 것으로 예상되는 객체의 개수를 출력 값으로써 생성할 수 있다.Here, the traffic information statistical model according to the time is a model generated and optimized as a result of learning based on information stored in the information collection unit, and object-related information (eg, the type of the identified object, the object as an input value) If information on the number, or the image data corresponding to the object itself) and time (the time when the object is identified or the type is distinguished) is input, the object will be located in the detection area of the information display guide board or external sensing device. The number of expected objects can be created as an output value.

또는, 상기 교통 정보 통계 모델은 입력 값으로 객체 관련 정보 및 시간에 관한 정보가 입력되면 해당 객체가 정보제공 안내전광판 또는 외부 감지 장치의 감지 영역을 통과하는 속도의 예상 평균 값을 출력 값으로써 생성할 수 있다.Alternatively, the traffic information statistical model may generate, as an output value, an expected average value of the speed at which the object passes through the detection area of the information display guide board or the external sensing device when the object-related information and time-related information are input as input values. Can.

또는, 상기 교통 정보 통계 모델은 입력 값으로 객체 관련 정보 및 시간에 관한 정보가 입력되면 해당 객체가 정보제공 안내전광판 또는 외부 감지 장치의 감지 영역 내 횡단보도를 이용할 것으로 예상되는 보행자의 수를 출력 값으로써 생성할 수 있다.Alternatively, the traffic information statistical model outputs the number of pedestrians expected to use the pedestrian crossing within the detection area of the information display guide board or the external sensing device when the object-related information and time-related information are input as input values. Can be created.

한편, 바람직하게는, 정보제공 안내전광판은 각 객체의 수, 속도, 위치, 이동 방향 등을 인지할 수 있으며, 이에 기초하여 시간에 따른 보행자의 수, 시간에 따른 횡단보도 이용 보행자의 수를 포함하는 보행자 관련 통계 및 시간에 따른 자동차의 수, 시간에 따른 자동차의 평균 속도를 포함하는 자동차 관련 통계를 산출할 수 있다. 예를 들어, 정보제공 안내전광판은 하루 동안의 시간에 대하여 각 단위시간(예를 들어, 1분)에 따른 횡단보도 이용 보행자의 수를 산출할 수 있으며, 이러한 수의 산출을 수일 또는 수개월 동안 수행할 수 있다. 그 결과로써 정보제공 안내전광판은 통계적 분포를 나타내는 단위시간에 따른 횡단보도 이용 보행자의 수를 산출할 수 있다. 그리고, 정보제공 안내전광판은 상기 보행자 관련 통계 및 상기 자동차 관련 통계에 기초하여 시간에 따른 교통 정보 통계 모델을 생성할 수 있다. 여기서, 정보제공 안내전광판은 객체의 종류 및 해당 객체가 식별/인지된 시간에 기초하여 상기 시간에 대응하는 예상 통계 값을 산출할 수 있다.On the other hand, preferably, the information providing information display board can recognize the number, speed, location, moving direction, etc. of each object, and based on this, includes the number of pedestrians over time and the number of pedestrians using the pedestrian crossing over time. Pedestrian-related statistics and vehicle-related statistics including the number of vehicles over time and the average speed of the vehicle over time may be calculated. For example, the information providing information display board can calculate the number of pedestrians using a pedestrian crossing according to each unit time (for example, 1 minute) with respect to the time during the day, and the calculation of the number is performed for days or months. can do. As a result, the information display guide board can calculate the number of pedestrians using the pedestrian crossing according to the unit time indicating the statistical distribution. In addition, the information providing information display board may generate a traffic information statistical model over time based on the pedestrian-related statistics and the vehicle-related statistics. Here, the information providing guide electronic board may calculate an expected statistical value corresponding to the time based on the type of the object and the time the object is identified/recognized.

도 6은 시간에 따른 횡단보도 이용자의 수에 기초하여 교통 정보 통계 모델을 산출하는 과정을 나타낸다. 도 6(a)는 정보제공 안내전광판이 감지한 횡단보도 이용자의 수를 시간에 따라 흑색 원으로 나타낸 것이다. 정보제공 안내전광판은 획득/저장된 정보에 기초하여 교통 정보 통계 모델을 생성할 수 있으며, 이에 따라 도 6(b)에 도시된 것처럼 시간에 따른 횡단보도 이용자의 수에 대응하는 추세선(M)에 대응하는 모델을 산출할 수 있다. 이에 따라, 해당 모델에 "횡단보도 이용자(보행자인 객체)"와 시간에 관한 정보가 입력되는 경우, 해당 시간에 횡단보도를 이용할 것으로 추정되는 사람의 숫자를 출력 값으로 출력할 수 있다. 여기서, 모델은 실시간으로 취합되는 감지 영상 정보 등에 기초하여 주기적으로 최적화/갱신/업데이트될 수 있다.6 illustrates a process of calculating a traffic information statistical model based on the number of pedestrian crossings over time. FIG. 6(a) shows the number of pedestrian crossing users detected by the information providing information display board as a black circle with time. The information providing information display board can generate a traffic information statistical model based on the acquired/stored information, and thus corresponds to a trend line M corresponding to the number of pedestrians crossing over time as shown in FIG. 6(b). The model can be calculated. Accordingly, when information regarding a “crosswalk user (object as a pedestrian)” and time is input to the corresponding model, the number of persons estimated to use the crosswalk at the time may be output as an output value. Here, the model may be periodically optimized/updated/updated based on sensing image information collected in real time.

한편, 도 6(c)에서 정보제공 안내전광판은 자동차를 시간 t4에 식별한 상황을 가정해볼 수 있다. 이 경우, 정보제공 안내전광판은 시간 t4 및 교통 정보 통계 모델에 따른 추세선(M)에 대응하는 횡단보도 이용자의 수/통계 값 val4를 산출할 수 있다. 즉, 이는 시간 t4 시점에는 정보제공 안내전광판 주변의 횡단보도에 val4에 대응하는 보행자가 존재할 가능성이 높다는 의미이다.On the other hand, in Figure 6 (c), it can be assumed that the information providing information display panel identifies the vehicle at time t4. In this case, the information providing information display board can calculate the number of treadmill users/statistical value val4 corresponding to the trend line M according to the time t4 and the traffic information statistical model. In other words, this means that at the time t4, there is a high possibility that a pedestrian corresponding to val4 exists in the pedestrian crossing around the information display guide board.

그리고, 정보제공 안내전광판은 감지 영상 정보로부터 보행자인 객체가 인식된 경우, 상기 보행자인 객체가 인식된 시간 및 상기 교통 정보 통계 모델에 기초하여 보행자 맞춤 정보를 생성하고, 상기 정보 표출부를 통해 상기 보행자 맞춤 정보를 출력할 수 있다. 또는, 정보제공 안내전광판은 상기 감지 영상 정보로부터 차량인 객체가 인식된 경우, 상기 자동차인 객체가 인식된 시간 및 상기 교통 정보 통계 모델에 기초하여 자동차 맞춤 정보를 생성하고, 정보 표출부를 통해 상기 자동차 맞춤 정보를 출력할 수 있다.In addition, when the object providing the information is recognized as the pedestrian object from the detected image information, the information providing guide electronic display board generates pedestrian customized information based on the time when the object as the pedestrian is recognized and the traffic information statistical model, and the pedestrian through the information display unit. Custom information can be output. Alternatively, the information providing guide electronic board generates vehicle personalized information based on the time when the vehicle object is recognized and the traffic information statistical model when the vehicle object is recognized from the detected image information, and the vehicle is displayed through the information display unit. Custom information can be output.

도 6의 상황에서 정보제공 안내전광판이 시간에 따른 보행자의 수에 기초하여 생성된 별도의 교통 정보 통계 모델(추세선)을 산출한 경우를 가정해보자. 본 발명의 실시 예에 따르면, 정보제공 안내전광판은 자동차인 객체가 인식된 시간(t4)에 대응하는 상기 교통 정보 통계 모델의 횡단보도 이용 보행자의 수(val4)가 기 설정된 한계 횡단보도 이용 보행자 수(th)를 초과하거나, 자동차인 객체가 인식된 시간(t4)이 기 설정된 야간 시간대에 포함되고, 자동차인 객체가 인식된 시간(t4)에 대응하는 상기 교통 정보 통계 모델의 보행자의 수(미도시)가 기 설정된 한계 야간 보행자 수(미도시)를 초과하는 경우, 자동차 맞춤 정보에 보행자에 대한 주의를 촉구하는 메시지를 포함시킬 수 있다. 즉, 객체가 자동차인 경우 교차로 또는 횡단보도 등에서의 보행자에 대한 주의가 요구될 수 있으며, 특히 횡단보도를 건너거나 야간에 보행 중인 보행자에 대한 주의가 필요하다. 전술한 실시 예를 통해, 정보제공 안내전광판은 자동차를 대상으로 보행자에 대한 주의를 당부하는 자동차 맞춤 정보를 출력할 수 있으며, 이를 통해 횡단보도 등에서의 보행자 관련 자동차 사고를 미연에 방지할 수 있다.Suppose that in the situation of FIG. 6, a separate traffic information statistical model (trend line) generated based on the number of pedestrians over time is provided. According to an embodiment of the present invention, the information providing guide display board is a limited number of pedestrians using a pedestrian crossing where a number of pedestrians using a pedestrian crossing (val4) of the traffic information statistical model corresponding to a time t4 when a vehicle object is recognized is preset. The number of pedestrians in the traffic information statistical model exceeding (th) or corresponding to the time t4 when the vehicle object is recognized is included in a preset night time zone, and the vehicle object is recognized (t4) When the city) exceeds the preset number of night pedestrians (not shown), a message prompting attention to pedestrians may be included in the vehicle customized information. That is, when the object is a car, attention may be required to pedestrians at intersections or pedestrian crossings, and particularly, pedestrians crossing a pedestrian crossing or walking at night need attention. Through the above-described embodiment, the information providing information display board can output vehicle customized information to warn the pedestrian about the vehicle, and through this, it is possible to prevent a pedestrian-related automobile accident in a pedestrian crossing.

또 다른 예로써, 상기 도 6에서 세로축이 시간에 따른 자동차의 평균 속도이고, 시간에 따른 자동차의 평균 속도의 통계적 분포에 기초하여 산출된 교통 정보 통계 모델에 대응하는 추세선(M)이 산출된 상황을 가정하자. 또한, 도 6에서는 도시되지는 않았지만, 세로축이 시간에 따른 자동차의 수이고, 시간에 따른 자동차의 수의 통계적 분포에 기초하여 산출된 교통 정보 통계 모델로부터 또 다른 추세선이 산출된 상태이다. 이 경우, 본 발명의 바람직한 실시 예에 따르면, 정보제공 안내전광판은 보행자인 객체가 인식된 시간(t4)에 대응하는 상기 교통 정보 통계 모델의 자동차의 수(미도시)가 기 설정된 한계 자동차 수(미도시)를 초과하고, 상기 보행자인 객체가 인식된 시간(t4)에 대응하는 상기 교통 정보 통계 모델의 자동차의 평균 속도(val4)가 기 설정된 한계 자동차 속도(th)를 초과하는 경우, 상기 보행자 맞춤 정보에 횡단보도 이용시 주의를 촉구하는 메시지를 포함시킬 수 있다. 즉, 상기 시간 t4에 보행자가 감지된 경우, 정보제공 안내전광판은 해당 보행자를 대상으로 자동차의 수가 특정 한계 값보다 많을 가능성이 크고, 자동차의 평균 속도 역시 특정 한계 값 이상일 가능성이 크므로 횡단보도 이용시 주의할 것을 당부함으로써 횡단보도에서의 사고를 미연에 방지할 수 있다.As another example, in FIG. 6, the vertical axis is the average speed of the vehicle over time, and the trend line M corresponding to the traffic information statistical model calculated based on the statistical distribution of the average speed of the vehicle over time is calculated. Let's assume. In addition, although not shown in FIG. 6, the vertical axis is the number of cars over time, and another trend line is calculated from the traffic information statistical model calculated based on the statistical distribution of the number of cars over time. In this case, according to a preferred embodiment of the present invention, the information providing guide display board has a predetermined number of cars (not shown) in which the number of cars (not shown) of the traffic information statistical model corresponds to the time t4 when the object as a pedestrian is recognized ( (Not shown), and if the average speed (val4) of the vehicle of the traffic information statistical model corresponding to the time t4 when the object that is the pedestrian is recognized exceeds the preset limit vehicle speed (th), the pedestrian The customized information may include a message urging attention when using a pedestrian crossing. That is, when a pedestrian is detected at the time t4, the information providing guide display board is more likely to have a greater number of cars than a specific limit value for the pedestrian, and the average speed of the car is also likely to be above a certain limit value. By taking caution, you can prevent accidents on pedestrian crossings.

또 다른 예로써, 정보제공 안내전광판은 시간에 따른 성인인 보행자의 수, 시간에 따른 미성년자인 보행자의 수, 시간에 따른 횡단보도 이용 성인의 수 시간에 따른 횡단보도 이용 미성년자의 수를 포함하는 보행자 관련 통계를 생성할 수 있다. 그리고 정보제공 안내전광판은 상기 보행자 관련 통계에 기초하여 교통 정보 통계 모델을 생성할 수 있다. 그리고, 정보제공 안내전광판은 자동차인 객체가 인식된 시간에 대응하는 상기 교통 정보 통계 모델의 미성년자인 보행자의 수가 기 설정된 한계 미성년자 보행자 수를 초과하고, 자동차인 객체가 인식된 시간에 대응하는 상기 교통 정보 통계 모델의 횡단보도 이용 미성년자의 수가 기 설정된 한계 횡단보도 이용 미성년자 수를 초과하는 경우, 상기 자동차 맞춤 정보에 횡단보도 통과시 미성년자인 보행자에 대한 주의를 촉구하는 메시지를 포함시킬 수 있으며, 이에 따라 자동차의 운전자는 주변의 미성년자에 대한 경계를 높이게 되고, 결과적으로 미성년자의 교통사고를 미연에 방지할 수 있다.As another example, the information providing information display board includes pedestrians including the number of pedestrians as adults over time, the number of pedestrians as minors over time, and the number of adults using pedestrian crossings over time. Related statistics can be generated. And the information providing information display board can generate a traffic information statistical model based on the pedestrian-related statistics. In addition, the information providing guide display board includes the traffic corresponding to the time at which the vehicle object is recognized, and the number of minor pedestrians of the traffic information statistical model corresponding to the time at which the vehicle object is recognized exceeds the preset limit of the number of minor pedestrians. When the number of minors using the pedestrian crossing of the information statistical model exceeds the preset number of minors using the limited pedestrian crossing, the vehicle customized information may include a message urging attention to the minor pedestrian when passing the pedestrian crossing, and accordingly The driver of the car raises the boundary for the minors around, and as a result, the traffic accident of the minors can be prevented.

도 7은 정보제공 안내전광판을 통해 출력되는 객체별 맞춤 정보의 예시를 나타낸 도면이다. 본 발명의 실시 예에 따르면, 정보제공 안내전광판의 정보 수집부는 시간에 따른 주정차 금지 시간의 범위인 주정차 금지 시간 범위에 관한 정보를 저장할 수 있다. 그리고, 정보제공 안내전광판은 감지 영상 정보에 기초하여 자동차인 객체의 번호에 관한 정보인 차량 번호 정보를 추출할 수 있다. 이 경우, 정보제공 안내전광판은 자동차인 객체가 정차하기 시작한 시간으로부터 정차 상태를 유지하고 있는 시간의 범위가 상기 주정차 금지 시간 범위에 포함되는 경우 상기 정차 중인 자동차를 주정차 위반 자동차로 판별할 수 있다. 도 7은 번호가 1234인 자동차가 주정차 위반 자동차로 판별된 상황을 도시한 것이다. 그리고, 정보제공 안내전광판은 정보 표출부(180)를 통해 상기 주정차 위반 자동차의 차량 번호 정보 및 주정차 금지를 촉구하는 메시지를 함께 출력할 수 있다. 도 7의 예시에 따른 메시지가 표출되는 경우, 주정차 위반 자동차의 운전자는 자신의 자동차의 번호를 직접적으로 언급하는 메시지로부터 심리적인 부담감을 느끼게 되고 그에 따라 자신의 자동차의 불법 주정차 상태를 해제하고 다른 곳으로 자동차를 이동시킬 가능성이 크다. 또한, 자동차의 불법 주정차를 단속하는 경찰 등은 정보 표출부(180)로부터 출력되는 정보 및 메시지에 기초하여 즉각적으로 불법 주정차 자동차를 단속할 수도 있다. 7 is a view showing an example of customized information for each object output through the information providing information display board. According to an embodiment of the present invention, the information collection unit of the information providing information display board may store information on the parking stop prohibition time range, which is a range of the parking stop prohibition time over time. In addition, the information providing guide display board may extract vehicle number information, which is information about a number of an object that is a vehicle, based on the detected image information. In this case, the information providing guide display board may determine that the vehicle being stopped is a parking violation vehicle when the range of the time at which the object, which is the vehicle, remains stationary from the time the vehicle starts to stop, is included in the forbidden time range. 7 illustrates a situation in which a vehicle with the number 1234 is determined to be a parking violation vehicle. In addition, the information providing guide electronic display board may output a message for urging the prohibition of parking and the vehicle number information of the vehicle that violates the parking through the information displaying unit 180. When the message according to the example of FIG. 7 is displayed, the driver of the car that violates the parking lot feels a psychological burden from a message that directly refers to the number of his vehicle, thereby releasing the illegal parking state of his vehicle, and It is likely to move the car. In addition, the police or the like to control the illegal parking of the vehicle may immediately control the illegal parking of the vehicle based on information and messages output from the information display unit 180.

도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 도로 감지 그룹을 나타낸 도면이다. 도 8에서 정보제공 안내전광판(100)은 도로 변에 설치되어 있는 것으로 가정하고 있으며, 외부 감지 장치(200)의 영상 촬영 수단만 도시되어있고 나머지 설치 및 고정을 위한 구조물은 생략되었다. 도 8에서 SA는 외부 감지 장치(200)의 감지 영역을 의미하고, P100b는 정보제공 안내전광판(100)이 설치된 위치 또는 정보 표출 영역이 마치는 지점을 의미하고, OA는 정보 표출 영역을 의미하고, D는 감지 영역(SA)과 정보제공 안내전광판(100)의 위치 사이의 거리인 배치 거리를 의미한다. 도 8에서 정보 표출 영역의 한쪽 끝(P100b)이 정보제공 안내전광판(100)이 설치된 위치인 것으로 도시되어있으나 이는 설명의 편의를 위한 것으로, 정보제공 안내전광판(100)의 설치 위치에 의해 정보 표출 영역(OA)이 제한되거나 그 반대로, 정보 표출 영역(OA)에 의해 정보제공 안내전광판(100)의 설치 위치가 제한되지 않는다.8 is a view showing a road detection group according to an embodiment of the present invention. In FIG. 8, it is assumed that the information providing guide electronic board 100 is installed on the side of the road, and only the image capturing means of the external sensing device 200 is shown, and the remaining structures for installation and fixing are omitted. In FIG. 8, SA denotes a sensing region of the external sensing device 200, P100b denotes a location where the information providing information display board 100 is installed, or a point where the information displaying region ends, and OA denotes an information displaying region, D denotes an arrangement distance, which is a distance between the detection area SA and the location of the information providing information display board 100. In FIG. 8, one end of the information display area P100b is shown as the location where the information providing information display board 100 is installed, but this is for convenience of description, and information is displayed by the installation location of the information providing information display board 100. The area OA is limited or vice versa, and the installation position of the information providing guide electronic board 100 is not limited by the information display area OA.

본 발명의 실시 예에 따르면, 하나의 외부 감지 장치와 적어도 하나의 정보제공 안내전광판이 하나의 도로 감지 그룹을 형성할 수 있다. 도 8에서는 외부 감지 장치 200과 정보제공 안내전광판 300이 동일한 도로 감지 그룹에 포함됨을 나타내고 있다. 그리고, 중계 서버가 외부 감지 장치로부터 획득한 감지 영상 정보에 기초하여 생성된 출력 정보를 출력할 때 상기 외부 감지 장치와 동일한 도로 감지 그룹에 포함되는 정보제공 안내전광판을 통해 상기 출력 정보를 출력할 수 있다. 이에 따라, 도 8의 외부 감지 장치 200에서 생성된 주변 환경 정보에 기초하여 생성된 출력 정보는 정보제공 안내전광판 300을 통해 출력될 수 있다.According to an embodiment of the present invention, one external sensing device and at least one information providing guide electronic board may form one road sensing group. 8 shows that the external sensing device 200 and the information providing guide display board 300 are included in the same road sensing group. In addition, when the relay server outputs output information generated based on the sensed image information obtained from the external sensing device, the output information may be output through the information providing guide electronic board included in the same road sensing group as the external sensing device. have. Accordingly, output information generated based on the surrounding environment information generated by the external sensing device 200 of FIG. 8 may be output through the information providing guide electronic board 300.

본 발명의 바람직한 실시 예에 따르면, 외부 감지 장치(200)의 감지 영역(SA)은 상기 외부 감지 장치와 동일한 그룹에 포함되는 정보제공 안내전광판(100)로부터 기 설정된 배치 거리(D)만큼 떨어진 곳에 위치할 수 있다. 그리고, 중계 서버는 상기 배치 거리(D) 및 초과 속도 정보 또는 차량 속도 정보에 기초하여 출력 정보를 출력하기 시작할 시간인 정보 출력 시작 시간 및 출력 정보의 출력을 유지할 시간인 정보 출력 유지 시간을 산출할 수 있다. 그리고, 중계 서버는 상기 과속 차량 번호 정보와 상기 초과 속도 정보를 상기 정보제공 안내전광판(100)을 통해 출력할 때 상기 정보 출력 시작 시간부터 상기 정보 출력 유지 시간 동안 출력할 수 있다.According to a preferred embodiment of the present invention, the sensing area SA of the external sensing device 200 is located at a predetermined distance from the information providing guide electronic board 100 included in the same group as the external sensing device. Can be located. Then, the relay server calculates the information output start time, which is the time to start outputting the output information and the time to maintain the output of the output information, which is the time to start outputting the output information based on the arrangement distance D and the excess speed information or vehicle speed information. Can. The relay server may output the speeding vehicle number information and the excess speed information during the information output maintenance time from the information output start time when outputting the speed information through the information providing guide electronic board 100.

여기서, 정보제공 안내전광판(100)에서 출력되는 출력 정보를 인지할 수 있는 가상의 범위 영역인 정보 표출 영역(OA)에 대하여, 상기 정보 출력 시작 시간은 자동차(500)가 정보 표출 영역에 진입(P100a)할 것으로 예측되는 시간인 진입 시간이고, 상기 정보 출력 유지 시간은 자동차가 정보 표출 영역을 벗어날 것(P100b)으로 예측되는 시간인 진출 시간과 상기 진입 시간의 차이에 기초하여 산출될 수 있다.Here, with respect to the information display area OA, which is a virtual range area capable of recognizing output information output from the information providing guide electronic display board 100, the information output start time is when the vehicle 500 enters the information display area ( P100a) is an entry time, which is a time predicted to be performed, and the information output holding time may be calculated based on a difference between an entry time and an entry time, which is a time predicted that the vehicle will leave the information display area (P100b).

예를 들어, 도 8의 상황에서 자동차(500)가 36km/h의 속도를 유지하고, OA에 대응하는 거리가 72m, D가 144m이고, 자동차(500)가 P200b를 지나는 순간의 시간이 15시 정각인 것을 가정해볼 수 있다. 이 경우, 자동차(500)는 10m/s의 속도로 움직이게 되므로, 정보 표출 영역(OA)에 진입(P100a)하는 순간의 시간은 15시 2초가 되며, 이 시간이 진입 시간이자 정보 출력 시작 시간이다. 그리고, 자동차(500)가 정보 표출 영역(OA)를 모두 통과(P100b)했을 때의 시간인 진출 시간은 15시 4초이므로, 정보 출력 유지 시간은 2초라고 할 수 있다.For example, in the situation of FIG. 8, the car 500 maintains a speed of 36 km/h, the distance corresponding to the OA is 72 m, the D is 144 m, and the time when the car 500 passes P200b is 15 o'clock. You can assume that it is on time. In this case, since the vehicle 500 moves at a speed of 10 m/s, the time at the moment of entering the information display area OA (P100a) becomes 15:2, which is the entry time and the start time for information output. . In addition, since the advance time, which is the time when the vehicle 500 passes all the information display areas OA (P100b), is 15 seconds and 4 seconds, it can be said that the information output holding time is 2 seconds.

정보 표출 영역(OA)은 유효하게 운전자 또는 보행자가 정보제공 안내전광판(100)로부터 출력되는 정보를 확인할 수 있을 것으로 기대되는 위치의 범위를 의미하며, 이는 정보제공 안내전광판(100)에 포함된 출력 수단의 종류, 출력 수단의 설치 방향, 출력 수단의 빛 또는 소리 등의 세기, 주변의 날씨/밝기(조도) 등에 의해 영향을 받을 수 있다.The information display area (OA) effectively means a range of positions where a driver or a pedestrian is expected to be able to check information output from the information providing information display board 100, which is the output included in the information providing information display board 100 It may be influenced by the type of means, the installation direction of the output means, the intensity of light or sound of the output means, the surrounding weather/brightness (illuminance), and the like.

정보제공 안내전광판(100)이 빛을 통해 정보를 출력하는 광 출력 수단을 포함하고 상기 광 출력 수단을 통해 출력 정보를 빛으로 출력하는 경우를 가정했을 때, 정보 표출 영역(OA)의 면적은 상기 정보제공 안내전광판(100)이 위치한 지역의 조도 대비 상기 광 출력 수단의 빛의 세기의 비에 기초하여 결정될 수 있다. 여기서, 정보제공 안내전광판(100)은 주변의 조도를 측정하는 센서와 광 출력 수단의 빛의 세기를 측정하는 센서를 장착할 수 있으며, 측정된 결과를 중계 서버로 전송할 수 있다. When it is assumed that the information providing guide electronic board 100 includes light output means for outputting information through light and outputs output information as light through the light output means, the area of the information display area OA is the It can be determined based on the ratio of the intensity of light of the light output means to the illuminance of the region where the information providing guide electronic board 100 is located. Here, the information providing guide electronic board 100 may be equipped with a sensor for measuring ambient light and a sensor for measuring light intensity of the light output means, and transmit the measured result to a relay server.

예를 들어, 주변의 조도를 측정한 결과가 5(단위 생략)이고, 광 출력 수단의 빛의 세기가 10(단위 생략)인 경우 두 값 사이의 비는 1:2이 된다. 해당 비율에서는 정보 표출 영역(OA)의 면적이 유치되는 것으로 가정할 수 있다. 만약 주변의 조도가 증가하여 조도를 측정한 결과가 10이 된 경우, 두 값 사이의 비가 1:1이 되는데, 이에 따라 정보 표출 영역(OA)의 면적이 감소될 수 있다. 즉, 스마트폰 화면의 밝기가 동일하더라도 한 낮 야외에서의 가시성과 불꺼진 방에서의 가시성에 차이가 있는 것과 동일한 원리로 정보 표출 영역(OA)이 다르게 평가되는 것이다. 정보 표출 영역(OA)의 면적이 감소되면 상대적으로 정보 출력 시작 시간이 늦추어지거나 정보 출력 유지 시간이 감소(정보 표출 영역의 감소에 따라 해당 영역을 통과하는데 소요되는 시간이 감소됨)될 수 있다. 일반적으로 특정 장소에 설치된 정보제공 안내전광판(100)은 동일한 조건으로 정보를 출력할 것을 기대하기 때문에 주변의 상황에 변하여도 정보에 대한 인식 가능성, 광 출력 수단으로 정보를 출력하는 경우 가시성이 동일하게 유지될 것으로 기대되며, 정보가 출력되는 시간 역시 유지될 필요가 있다. 따라서, 중계 서버는 조도에 따른 상기 광 출력 수단의 빛의 세기를 조절하여 상기 정보 표출 영역의 면적을 일정하게 유지시킬 수 있다. 앞의 예시에서, 주변의 조도가 10으로 증가한 경우, 중계 서버는 광 출력 수단의 빛의 세기를 20으로 증가시켜 두 값의 비가 1:2가 되도록 할 수 있으며, 그에 따라 가시성, 정보 출력 시작 시간 및 정보 출력 유지 시간이 유지될 수 있다.For example, when the result of measuring the ambient illuminance is 5 (unit omitted), and the light intensity of the light output means is 10 (unit omitted), the ratio between the two values is 1:2. In this ratio, it can be assumed that the area of the information display area OA is attracted. If the result of measuring the illuminance is 10 because the surrounding illuminance increases, the ratio between the two values becomes 1:1, and accordingly, the area of the information display area OA may be reduced. That is, even if the brightness of the smartphone screen is the same, the information display area (OA) is evaluated differently on the same principle as the difference between visibility in the middle of the day and visibility in an unlit room. When the area of the information display area OA is reduced, the information output start time may be relatively slow or the information output maintenance time may be reduced (the time required to pass through the corresponding area is reduced as the information display area decreases). In general, since the information providing information display board 100 installed in a specific place expects to output information under the same conditions, the possibility of recognizing the information even when the situation changes to the surroundings, and the same visibility when outputting information through the light output means It is expected to be maintained, and the time at which information is output also needs to be maintained. Therefore, the relay server may maintain the area of the information display area constant by adjusting the light intensity of the light output means according to the illuminance. In the previous example, when the ambient illuminance increases to 10, the relay server may increase the light intensity of the light output means to 20 so that the ratio of the two values becomes 1:2, and accordingly, the visibility and information output start time And the information output holding time can be maintained.

도 9는 본 발명의 실시 예에 따라 속도의 추세를 예측하는 방식을 나타낸 도면이다. 도 9에서 P200a는 감지 영역(SA)의 진입 지점이고, P200b는 감지 영역(SA)의 진출 지점이며, P100c는 감지 영역(SA) 내 특정 지점을 의미한다. 예시에 따르면, P200c는 P200a와 P200b의 위치 좌표의 평균 값에 해당하는 위치 좌표를 가질 수 있으나 본 발명의 실시 예는 이에 한정되지 않는다. 도 9에서 하단의 그래프는 시간에 따른 자동차(500)의 속도를 의미하며, ta는 P200a 지점을 통과할 때의 시간, tb는 P200b 지점을 통과할 때의 시간, tc는 P200c 지점을 통과할 때의 시간을 의미하며, tx는 특정 시간, tx 위 백색 바(bar)는 tx에서의 추정된 속도를 의미한다. va, vc, vb 는 각각 P200a, P200c, P200b에서 감지된 자동차(500)의 속도를 의미한다.9 is a diagram illustrating a method of predicting a trend of speed according to an embodiment of the present invention. In FIG. 9, P200a is an entry point of the detection area SA, P200b is an entry point of the detection area SA, and P100c represents a specific point in the detection area SA. According to an example, P200c may have position coordinates corresponding to an average value of the position coordinates of P200a and P200b, but embodiments of the present invention are not limited thereto. The graph at the bottom in FIG. 9 represents the speed of the vehicle 500 according to time, ta is time when passing through the P200a point, tb is time when passing through the P200b point, and tc is when passing through the P200c point. Means the time of tx, tx is a specific time, and the white bar above tx is the estimated speed at tx. va, vc, and vb refer to the speed of the vehicle 500 detected at P200a, P200c, and P200b, respectively.

도 8을 설명하면서, 예시적으로 자동차가 36km/h로 주행하는 것으로 가정하였는데, 실질적으로 자동차가 동일한 속도를 유지하는 경우는 없다. 따라서, 보다 현실적으로 자동차의 속도에 따른 정보 출력 시작 시간 및 정보 출력 유지 시간을 산출할 필요가 있다.Referring to FIG. 8, it is assumed that the vehicle is traveling at 36 km/h by way of example, but there is no practical case where the vehicle maintains the same speed. Therefore, it is necessary to calculate the information output start time and the information output maintenance time according to the speed of the vehicle more realistically.

본 발명의 실시 예에 따르면, 중계 서버는 감지 영상 정보에 기초하여 감지 영역에 진입(P200a)할 때의 차량 속도 정보인 감지 영역 진입 속도 정보(va), 감지 영역을 주행(P200c)할 때의 차량 속도 정보인 감지 영역 주행 속도 정보(vc) 및 감지 영역에서 진출(P200b)할 때의 차량 속도 정보인 감지 영역 진출 속도 정보(vb)를 산출할 수 있다. 중계 서버는 감지 영상 정보에 기초하여 연속적으로 특정 객체의 속도를 측정할 수 있으므로 이와 같은 값의 산출이 가능하다.According to an embodiment of the present invention, the relay server is based on the detection image information, when the vehicle enters the detection area (P200a), the vehicle speed information, the detection area entry speed information (va), and when driving the detection area (P200c) It is possible to calculate the sensing area driving speed information vc, which is the vehicle speed information, and the sensing area advance speed information vb, which is the vehicle speed information when entering the P200b from the sensing area. The relay server can continuously measure the speed of a specific object based on the sensed image information, so it is possible to calculate such a value.

본 발명의 실시 예에 따르면, 중계 서버는 감지 영역의 제한 속도를 초과하는 속도로 감지 영역을 통과하는 자동차의 번호 및 속도에 관한 정보를 각각 과속 차량 번호 정보 및 초과 속도 정보로 선정할 수 있다. 이에 따라, 중계 서버는 상기 감지 영역 진입 속도 정보(va), 상기 감지 영역 주행 속도 정보(vc) 및 상기 감지 영역 진출 속도(vb) 정보 중 적어도 하나라도 감지 영역의 제한 속도를 초과하는 경우 가장 높은 속도를 나타내는 속도 정보를 초과 속도 정보로 선정할 수 있다. 도 9에서 vc 및 vb가 제한 속도를 초과한 속도인 경우, 중계 서버는 둘 중 더 높은 속도인 vb를 초과 속도 정보로 선정할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the relay server may select information regarding the number and speed of the vehicle passing through the detection area at speeds exceeding the speed limit of the detection area, respectively, as speeding vehicle number information and excess speed information. Accordingly, the relay server is the highest if at least one of the detection area entry speed information (va), the detection area driving speed information (vc) and the detection area entry speed (vb) information exceeds the speed limit of the detection area The speed information indicating the speed can be selected as the excess speed information. In FIG. 9, when vc and vb are speeds exceeding the speed limit, the relay server may select vb, which is the higher speed, as the speed information.

그리고, 중계 서버는 상기 감지 영역 진입 속도 정보, 상기 감지 영역 주행 속도 정보 및 상기 감지 영역 진출 속도 정보에 기초하여 대상이 되는 자동차의 속도의 추세를 예측할 수 있다. 도 9에서 est는 3가지 속도(va 내지 vc)에 기초하여 선출된 속도의 추세를 나타낸 곡선으로, 최소제곱법, 다항식 곡선 피팅(curve fitting with polynomials) 등의 기법을 통해 산출될 수 있다. 그리고, 중계 서버는 예측된 속도의 추세에 기초하여 상기 진입 시간과 상기 진출 시간을 산출할 수 있다. 즉, 중계 서버는 예측된 속도의 추세(est), 배치 거리, 도 8의 정보 표출 영역(OA)의 지점 P100a, P100b 등에 기초하여 자동차(500)가 정보 표출 영역(OA)에 진입 및 진출하는 시간을 산출할 수 있다(자동차의 시간에 따른 거리 또는 위치는 도 9 하단의 그래프를 시간에 대하여 적분함으로써 산출될 수 있음).In addition, the relay server may predict a trend of the speed of the target vehicle based on the detection area entry speed information, the detection area driving speed information, and the detection area entry speed information. In FIG. 9, est is a curve showing the trend of the selected speed based on three speeds (va to vc), and can be calculated through techniques such as least squares method, curve fitting with polynomials, and the like. In addition, the relay server may calculate the entry time and the entry time based on the trend of the predicted speed. That is, the relay server is based on the predicted speed trend (est), placement distance, and points P100a and P100b of the information display area (OA) of FIG. 8, such that the vehicle 500 enters and exits the information display area (OA). Time can be calculated (distance or position over time of the vehicle can be calculated by integrating the graph at the bottom of FIG. 9 with respect to time).

본 발명을 실시하는 방식에 따라서, 중계 서버는 감지 영역을 통과하는 자동차의 속도와 배치 거리에 기초하여 최적의 정보 출력 시작 시간 및 정보 출력 유지 시간을 산출하기 위한 기계 학습 과정을 수행할 수 있다. 예를 들어, 다양한 속도로 통과하는 수천 또는 수만 대의 자동차들의 다양한 속도 들을 측정하고, 각 자동차의 운전자들로부터 정보 출력 시작 시간 및 정보 출력 유지 시간의 적정성에 대한 설문 조사 결과를 취합할 수 있을 것이다. 이후, 각 자동차들의 속도의 범주에 따라 설문 조사 결과를 구분하고(예를 들어, 통과하는 속도 10km/h 이상 20km/h 미만, 20km/h 이상 30km/h 미만, ...), 각 속도의 범주에 따른 상기 설문 조사 결과 값을 이용한 머신 러닝을 수행함으로써 각 속도 범주 별 최적의 정보 출력 시작 시간 및 정보 출력 유지 시간을 산정할 수 있다.According to the method of carrying out the present invention, the relay server may perform a machine learning process for calculating the optimal information output start time and information output retention time based on the speed and arrangement distance of the vehicle passing through the detection area. For example, it is possible to measure various speeds of thousands or tens of thousands of vehicles passing at various speeds, and collect survey results for the appropriateness of information output start time and information output maintenance time from drivers of each vehicle. Thereafter, the survey results are classified according to the speed category of each vehicle (for example, a speed of passing 10km/h or more and less than 20km/h, a speed of 20km/h or more and less than 30km/h, ...), By performing machine learning using the survey result values according to the categories, it is possible to calculate the optimal information output start time and information output maintenance time for each speed category.

도 10은 본 발명의 실시 예에 따라 복수의 도로 감지 그룹이 배치되는 양상을 나타낸 도면이다. 도 10에서 각 정보제공 안내전광판과 동일한 도로 감지 그룹에 포함되는 외부 감지 장치는 생략되었다. 도 10에서 vid1 내지 vid3은 각 감지 영역 SA1 내지 SA3에서 촬영된(또는 각 도로 감지 그룹의 외부 감지 장치가 촬영한) 제1 내지 제3 감지 영상 정보를 의미한다.10 is a view showing an aspect in which a plurality of road detection groups are disposed according to an embodiment of the present invention. In FIG. 10, an external sensing device included in the same road detection group as each information providing guide board is omitted. In FIG. 10, vid1 to vid3 refer to first to third detection image information captured in each detection area SA1 to SA3 (or taken by an external detection device in each road detection group).

본 발명의 실시 예에 따르면, 시스템은 복수의 도로 감지 그룹을 포함할 수 있다. 그리고, 특정 도로 감지 그룹의 정보제공 안내전광판이 타 도로 감지 그룹의 감지 영역 내에 위치할 수 있다. 도 10에서는 3개의 도로 감지 그룹의 사례가 도시되어있으며, 제1 도로 감지 그룹의 정보제공 안내전광판(101, 이하 제1 외부 감지 장치)가 제2 도로 감지 그룹의 감지 영역(SA2, 이하 제2 감지 영역) 내에 위치하고, 제2 도로 감지 그룹의 정보제공 안내전광판(102, 이하 제2 외부 감지 장치)가 제3 도로 감지 그룹의 감지 영역(SA3, 이하 제3 감지 영역) 내에 위치하고 있다.According to an embodiment of the present invention, the system may include a plurality of road detection groups. In addition, the information providing guide display board of a specific road detection group may be located in the detection area of the other road detection group. In FIG. 10, examples of three road detection groups are illustrated, and the information providing guide electronic board 101 (hereinafter, the first external detection device) of the first road detection group is the detection area SA2 of the second road detection group. Sensing area), and the information providing guide electronic board 102 (hereinafter, the second external sensing device) of the second road sensing group is located in the sensing area SA3 (hereinafter, the third sensing area) of the third road sensing group.

이 경우, 중계 서버는 상기 제1 도로 감지 그룹의 외부 감지 장치가 촬영한 제1 감지 영상 정보로부터 판별된 차량 속도 정보의 평균 값인 제1 평균 속도와 상기 제2 도로 감지 그룹의 외부 감지 장치가 촬영한 제2 감지 영상 정보로부터 판별된 차량 속도 정보의 평균 값인 제2 평균 속도의 차이에 기초하여 상기 제1 감지 영역과 상기 제2 감지 영역 사이의 교통 상황을 판별할 수 있다. 예를 들어, 제2 평균 속도가 제1 평균 속도에 비해 매우 낮은 경우, 제2 감지 영역(SA2) 주변에서 교통 정체가 발생한 것으로 판별할 수 있다. 그리고, 중계 서버는 상기 교통 상황에 기초하여 상기 제2 도로 감지 그룹의 정보제공 안내전광판의 정보 출력 시작 시간 및 정보 출력 유지 시간을 결정할 수 있다. 예를 들어, 전술한 예와는 반대로, 제2 평균 속도가 제1 평균 속도보다 더 높은 경우 제2 감지 영역 주변의 교통 상황이 제1 감지 영역 주변의 교통 상황보다 양호한 것으로 판별할 수 있으며, 이에 따라 자동차가 제2 감지 영역을 통과할 무렵 속도를 더 높일 것으로 예측할 수 있다. 이 경우, 해당 자동차가 제2 도로 감지 그룹의 정보 표출 영역을 더 빨리 진입하고 더 빠르게 통과할 수 있으므로, 보다 빠른 정보 출력 시작 시간 및 보다 짧은 정보 출력 유지 시간이 산출될 수 있다.In this case, the relay server photographs the first average speed which is the average value of the vehicle speed information determined from the first detection image information captured by the external detection device of the first road detection group and the external detection device of the second road detection group. A traffic condition between the first detection area and the second detection area may be determined based on a difference between a second average speed which is an average value of vehicle speed information determined from the second sensed image information. For example, when the second average speed is very low compared to the first average speed, it may be determined that a traffic jam has occurred around the second detection area SA2. Then, the relay server may determine the information output start time and the information output maintenance time of the information providing guide display board of the second road detection group based on the traffic condition. For example, as opposed to the above-described example, when the second average speed is higher than the first average speed, it may be determined that the traffic situation around the second detection area is better than the traffic condition around the first detection area. Accordingly, it can be predicted that the speed of the vehicle will increase further as it passes through the second detection area. In this case, since the corresponding vehicle can enter the information display area of the second road detection group more quickly and pass faster, a faster information output start time and a shorter information output maintenance time can be calculated.

한편, 중계 서버는 상기 제2 평균 속도가 상기 제1 평균 속도에서 기 설정된 속도 값(예를 들어, 30km/h)만큼 차감한 값보다 작거나 상기 제2 평균 속도가 상기 제1 평균 속도 대비 기 설정된 비율(예를 들어 30%) 미만인 경우 상기 제2 도로 감지 그룹의 정보제공 안내전광판을 통해 전방 주의를 촉구하는 출력 정보를 함께 출력할 수 있으며, 이를 통해 갑작스런 도로 교통 상황 변화/악화에 따른 자동차들의 후방 충돌 등의 사고를 예방할 수 있다.Meanwhile, the relay server may have the second average speed less than a value obtained by subtracting a preset speed value (for example, 30 km/h) from the first average speed, or the second average speed is compared to the first average speed. If it is less than a set ratio (for example, 30%), it is possible to output the output information urging attention ahead through the information providing information display board of the second road detection group, and through this, the vehicle according to the sudden change/deterioration of road traffic conditions It can prevent accidents such as rear collision.

한편, 도 10과 같은 구성으로 정보제공 안내전광판이 배치되는 경우, 각 정보제공 안내전광판 사이의 교통 상황 또는 자동차들의 속도가 실시간으로/연속적으로 취합될 수 있으며, 이에 기초한 전체 교통 상황 정보가 생성될 수 있으며, 상기 전체 교통 상황 정보가 각 정보제공 안내전광판을 통해 출력될 수도 있다.On the other hand, when the information providing information display board is arranged in the configuration as shown in FIG. 10, the traffic situation between each information providing information display board or the speed of the cars can be collected in real time/continuously, and the entire traffic situation information based on this can be generated. In addition, the entire traffic situation information may be output through each information providing information display board.

도 11은 본 발명의 실시 예에 따라 위험 자동차를 선정하는 방식을 나타낸 도면이다. 도 11에서 감지 영역 SA1 내지 SA3의 제한 속도는 각각 80km/h, 80km/h, 60km/h이며, 각 감지 영역에서 번호 1234인 자동차(500)의 감지된 속도는 각각 120km/h, 115km/h, 112km/h이다.11 is a view showing a method of selecting a dangerous vehicle according to an embodiment of the present invention. In FIG. 11, the speed limits of the detection areas SA1 to SA3 are 80 km/h, 80 km/h, and 60 km/h, respectively, and the detected speeds of the vehicle 500, number 1234, in each detection area are 120 km/h and 115 km/h, respectively. , 112 km/h.

본 발명의 실시 예에 따르면, 중계 서버는 연속된 기 설정된 개수 이상(이하 영역 수 한계 값)의 도로 감지 그룹에서 동일한 차량 번호 정보에 대응하는 자동차가 각 감지 영역의 제한 속도를 초과한 속도로 통과한 것으로 판별된 경우, 상기 차량 번호 정보를 위험 차량 번호로 선정하고 상기 위험 차량 번호에 대응하는 자동차를 위험 자동차로 선정할 수 있다. 도 11의 예시에서 영역 수 한계 값이 3일 때, 자동차(500)는 연속적으로 세 감지 영역의 제한 속도를 모두 초과한 속도로 각 감지 영역을 초과하였으므로, 자동차(500)의 번호 1234는 위험 차량 번호로 선정되고, 자동차(500)는 위험 자동차로 선정될 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the relay server passes a vehicle corresponding to the same vehicle number information in a road detection group having a predetermined number of or more consecutively (hereinafter, a limit number of areas) at a speed exceeding the speed limit of each detection area When it is determined that the vehicle has been determined, the vehicle number information may be selected as a dangerous vehicle number, and a vehicle corresponding to the dangerous vehicle number may be selected as a dangerous vehicle. In the example of FIG. 11, when the number limit of the number of zones is 3, since the vehicle 500 continuously exceeds each detection zone at a speed exceeding the speed limit of all three detection zones, the number 1234 of the vehicle 500 is a dangerous vehicle It is selected by number, and the vehicle 500 may be selected as a dangerous vehicle.

본 발명의 다른 실시 예에 따르면, 중계 서버는 각 감지 영역의 감지 영상 정보로부터 자동차인 객체가 차선을 변경하는 회수를 추출할 수 있다. 이에 따라, 연속된 기 설정된 개수 이상(예를 들어 3)의 감지 영역에서 특정 회수 이상 차선을 변경(예를 들어 5)한 경우, 마찬가지로 해당 자동차의 번호를 위험 차량 번호로 선정하고, 해당 자동차를 위험 자동차로 분류할 수도 있다.According to another embodiment of the present invention, the relay server may extract the number of times a vehicle object changes a lane from the sensing image information of each sensing area. Accordingly, when a lane of a specific number of times or more is changed (for example, 5) in the detection area of a predetermined number or more (for example, 3) continuously, the number of the corresponding car is similarly selected as a dangerous vehicle number, and the corresponding car is selected. You can also classify it as a dangerous car.

중계 서버는 상기 위험 차량 번호를 인식한 타 도로 감지 그룹의 정보제공 안내전광판을 통해 상기 위험 차량 번호 및 상기 위험 차량 번호에 대응하는 자동차의 모든 초과 속도 정보를 출력할 수 있다. 즉, 도 11의 세 감지 영역에 대응하는 도로 감지 그룹이 아닌, 이후의 타 도로 감지 그룹의 감지 영역에 위험 자동차가 진입하고, 중계 서버가 타 도로 감지 그룹의 감지 영상 정보로부터 자동차 번호 1234를 감지한 경우, 그 즉시 상기 타 도로 감지 그룹의 정보제공 안내전광판을 통해 이전의 초과 속도 정보(감지 영역 SA1 내지 SA3에서 감지된 속도 120km/h, 115km/h, 112km/h)를 출력할 수 있으며, 이를 통해 자동차(500) 운전자에게 경각심을 심어줄 수 있다. 만약 자동차(500)가 도 11의 감지 영역에서 모두 과속하고 특정 회수 이상 차선 변경을 함께 수행한 경우, 중계 서버는 자동차(500)의 번호(위험 차량 번호) 및 자동차(500)를 촬영한 감지 영상 정보를 경찰청 등 외부의 기관으로 자동적으로 전송할 수 있다.The relay server may output the dangerous vehicle number and all excess speed information of the vehicle corresponding to the dangerous vehicle number through the information display guide board of the other road detection group that recognizes the dangerous vehicle number. That is, a dangerous vehicle enters the detection area of another road detection group, not the road detection group corresponding to the three detection areas of FIG. 11, and the relay server detects the vehicle number 1234 from the detection image information of the other road detection group In one case, it is possible to immediately output the previous excess speed information (speeds detected in the detection areas SA1 to SA3 120km/h, 115km/h, 112km/h) through the information providing information board of the other road detection group, Through this, it is possible to instill awareness in the driver of the automobile 500. If the car 500 is all speeding in the detection area of FIG. 11 and the lane change is performed more than a specific number of times, the relay server detects the number of the car 500 (dangerous vehicle number) and the car 500. Information can be automatically transmitted to external organizations such as the National Police Agency.

도 12 및 도 13은 본 발명의 실시 예에 따라 정보제공 안내전광판을 통해 출력되는 출력 정보의 예시를 나타낸 도면이다. 여기서, 도 12는 영역 수 한계 값이 3이고, 도 13은 영역 수 한계 값이 2인 상황에 대한 예시이다.12 and 13 are diagrams illustrating examples of output information output through an information providing information display board according to an embodiment of the present invention. Here, FIG. 12 is an example of a situation in which the number of areas limit value is 3 and FIG. 13 is a number of areas limit value of 2.

특히 도 12는 도 11의 사례가 발생한 경우 정보제공 안내전광판을 통해 출력되는 출력 정보의 예시를 나타낸 것이다. 즉, 도 11에서 자동차(500)가 세 감지 영역에서 모두 과속으로 통과하였고 그에 따라 위험 자동차로 선정되었다. 이 경우, 자동차(500)가 새로운 감지 영역으로 진입하는 경우, 해당 감지 영역에 대응하는 도로 감지 그룹의 정보제공 안내전광판은 과속 차량 번호 정보(위험 자동차인 경우 위험 차량 번호) 및 상기 자동차(500)의 모든 초과 속도 정보를 출력할 수 있으며, 이에 따라 도 12와 같이 각 감지 영역 SA1 내지 SA3에서 감지된 속도들과 위험 차량 번호 1234가 함께 출력될 수 있다.In particular, FIG. 12 shows an example of output information output through the information providing guide electronic board when the case of FIG. 11 occurs. That is, in FIG. 11, the vehicle 500 has passed at all speeds in all three detection areas, and thus, is selected as a dangerous vehicle. In this case, when the vehicle 500 enters the new detection area, the information providing guide board of the road detection group corresponding to the detection area includes speeding vehicle number information (dangerous vehicle number in the case of a dangerous vehicle) and the vehicle 500 All the excess speed information of can be output, and accordingly, as shown in FIG. 12, the speeds detected in each of the detection areas SA1 to SA3 and the dangerous vehicle number 1234 can be output together.

한편, 각 감지 영역의 제한 속도를 위반한 회수에 따라 차등적으로 정보를 출력함으로써 위험 자동차의 운전자에게 경각심을 심어줄 수도 있다. 본 발명의 다른 실시 예에 따르면, 중계 서버는 위험 자동차가 제한 속도를 초과한 속도로 통과한 감지 영역의 개수가 증가할수록, 정보제공 안내전광판을 통해 출력되는 상기 위험 차량 번호의 글씨체의 크기가 증가하고, 위험 차량 번호를 출력하기 위해 출력되는 빛의 세기가 증가하고, 위험 차량 번호를 강조하기 위한 강조 효과가 추가될 수 있다. 여기서, 상기 강조 효과는 테두리의 개수, 테두리의 굵기, 점멸 빈도 수를 포함할 수 있다.On the other hand, by outputting information differentially according to the number of times in violation of the speed limit of each detection area, it is possible to instill awareness in the driver of the dangerous vehicle. According to another embodiment of the present invention, the relay server increases the size of the font of the dangerous vehicle number output through the information providing information display board as the number of detection areas that the dangerous vehicle passes through at a speed exceeding the limited speed increases. And, the intensity of light output to output the dangerous vehicle number increases, and an emphasis effect for highlighting the dangerous vehicle number may be added. Here, the emphasis effect may include the number of borders, the thickness of the borders, and the number of flashes.

도 13은 자동차 1234가 감지 영역 SA1 내지 SA3을 과속으로 통과하였고, 자동차 5678은 감지 영역 SA2 및 SA3를 과속으로 통과하였다. 전술한 바와 같이 도 13의 예시에서는 영역 수 한계 값이 2이므로, 자동차 1234 및 5678 모두 위험 자동차로 분류될 수 있다. 이때, 본 발명의 실시 예에 따르면 위험 자동차가 제한 속도를 초과한 속도로 통과한 감지 영역의 개수가 증가할수록, 정보제공 안내전광판을 통해 출력되는 상기 위험 차량 번호의 글씨체의 크기가 증가할 수 있으며, 이에 따라 위험 차량 번호 1234의 글씨체의 크기가 위험 차량 번호 5678의 글씨체의 크기보다 큼을 확인할 수 있다.13, the vehicle 1234 passed through the detection areas SA1 to SA3 at a speed, and the vehicle 5678 passed the detection areas SA2 and SA3 at a speed. As described above, in the example of FIG. 13, since the number limit of the number of areas is 2, both the cars 1234 and 5678 may be classified as dangerous cars. At this time, according to an embodiment of the present invention, as the number of detection areas that a dangerous vehicle passes through at a speed exceeding a limited speed increases, the size of the font of the dangerous vehicle number output through the information providing information display board may increase. Accordingly, it can be confirmed that the size of the font of the dangerous vehicle number 1234 is greater than the size of the font of the dangerous vehicle number 5678.

한편 중계 서버는 위험 자동차가 제한 속도를 초과한 속도로 통과한 감지 영역의 개수가 증가할수록 정보제공 안내전광판을 통해 출력되는 위험 차량 번호의 색상을 적색에 가까워지도록 할 수 있다. 이에 따라, 도 13에 따르면, 3개 감지 영역을 과속으로 통과한 자동차의 위험 차량 번호 1234가 2개의 감지 영역을 과속으로 통과한 자동차의 위험 차량 번호 5678보다 더 적색에 가까우며, 5678은 상대적으로 황색에 가까운 색상으로 출력되고 있다. 이를 통해 보다 심각하게 제한 속도를 위반한 자동차와 관련된 정보를 보다 강조함으로써 해당 자동차의 운전자에게 경각심을 심어줄 수 있다.On the other hand, the relay server may make the color of the dangerous vehicle number output through the information providing information display board closer to red as the number of detection areas that the dangerous vehicle passes through at a speed exceeding the speed limit increases. Accordingly, according to FIG. 13, a dangerous vehicle number 1234 of a vehicle that has passed through three detection areas at a speed is closer to red than a dangerous vehicle number 5678 of a vehicle that has passed two detection areas at a speed, and 5678 is relatively yellow. It is output in a color close to. Through this, information related to a vehicle that violates the speed limit more seriously can be aroused to the driver of the vehicle.

한편, 도 13에서는 두 자동차 관련 정보가 서로 동일한 면적을 통해 출력되는 것으로 도시되었는데, 본 발명의 실시 예는 이에 한정되지 않으며, 도 13의 예시에서 제한 속도 위반 회수가 더 큰 번호 1234 관련 정보를 출력하는 면적이 번호 5678 관련 정보를 출력하는 면적보다 더 클 수 있으며, 이를 통해 번호 1234 관련 정보가 한층 더 강조될 수 있다.Meanwhile, in FIG. 13, it is illustrated that the two vehicle-related information is output through the same area, but the embodiment of the present invention is not limited thereto, and in the example of FIG. 13, the number 1234 related information having a greater number of speeding violations is output. The area may be larger than the area outputting the number 5678-related information, and through this, the information related to the number 1234 may be further emphasized.

도 14는 본 발명의 실시 예에 따라 위험 자동차 관련 정보를 출력하기 위한 정보제공 안내전광판을 선별하는 방식을 나타낸 도면이다. 도 14에서 실선은 지도 정보 상의 도로를 의미하고, 숫자 201 내지 205는 제1 외부 감지 장치 내지 제5 외부 감지 장치의 위치를 의미하고, 숫자 101 내지 105는 제1 정보제공 안내전광판 내지 제5 정보제공 안내전광판의 위치를 의미한다. 이전 도면과 마찬가지로, 자동차 500는 위험 자동차이며, 번호 1234는 위험 차량 번호이다.14 is a diagram illustrating a method of selecting an information providing guide electronic board for outputting dangerous vehicle-related information according to an embodiment of the present invention. In FIG. 14, solid lines denote roads on map information, numbers 201 to 205 denote positions of the first external sensing device to the fifth external sensing device, and numbers 101 to 105 denote first information providing information display boards to fifth information It means the location of the information display board. As in the previous figure, car 500 is a dangerous car and number 1234 is a dangerous vehicle number.

본 발명의 다른 실시 예에 따르면, 중계 서버는 위치 별 지형, 건물 및 도로에 관한 정보를 포함하는 지도 정보, 상기 각 외부 감지 장치의 위치에 관한 정보인 외부 감지 장치 위치 정보 및 상기 각 정보제공 안내전광판의 위치에 관한 정보인 출력 장치 위치 정보를 저장할 수 있다.According to another embodiment of the present invention, the relay server includes map information including information on topography, buildings, and roads for each location, location information on the external sensing device, which is information about the location of each external sensing device, and information provision guide It is possible to store output device location information, which is information about the location of the scoreboard.

전술한 위험 자동차와 관련하여, 중계 서버는 상기 지도 정보 및 위험 자동차가 통과한 감지 영역에 대응하는 외부 감지 장치의 위치에 기초하여 위험 자동차가 주행할 것으로 판단되는 예상 경로를 산출할 수 있다. 도 14에 따르면, 중계 서버는 가장 나중에 위험 자동차 관련 감지 영상 정보를 생성한 장치가 제3 외부 감지 장치(203)이고, 상기 외부 감지 장치의 감지 영역을 통과한 시간에 기초하여 도 14와 같이 위험 자동차(500)의 위치를 특정할 수 있다. 그리고, 중계 서버는 상기 특정된 위치를 기반으로 위험 자동차(500)가 진행할 것으로 예측되는 경로를 산출할 수 있다. 그리고, 중계 서버는 각 정보제공 안내전광판의 위치에 관한 정보인 출력 장치 위치 정보에 기초하여 예상 경로에 위치한 적어도 하나의 정보제공 안내전광판을 선별할 수 있다. 도 14에 따르면, 중계 서버는 위험 자동차(500)가 제4 외부 감지 장치 204 및 제4 정보제공 안내전광판 104 방향으로 진행할 것으로 예측할 수 있으며, 이에 따라 제4 정보제공 안내전광판을 선별할 수 있다. 그리고, 중계 서버는 상기 선별된 정보제공 안내전광판을 통해 위험 자동차가 후방에서 접근하고 있음을 경고하는 메시지를 출력할 수 있다. 즉, 도 14의 예시에서는 제4 정보제공 안내전광판(104)를 통해 위험 자동차의 접근을 경고하는 메시지를 출력할 수 있다. 위험 자동차는 지속적으로 과속할 우려가 크며, 타 자동차보다 속도가 빠른 위험 자동차는 제4 정보제공 안내전광판(104) 주변의 자동차들을 후방에서 추월하려고 시도할 수 있다. 이처럼 후방에서 진입하고 있는 과속 차량에 대한 정보를 과속 자동차가 진입할 것으로 예측되는 지역을 중심으로 전파함으로써 자동차 사고를 사전에 방지할 수 있다.In relation to the above-mentioned dangerous vehicle, the relay server may calculate the predicted route that the dangerous vehicle is determined to travel based on the map information and the location of the external sensing device corresponding to the detection area through which the dangerous vehicle has passed. According to FIG. 14, the relay server is the third external sensing device 203 where the device that has generated the most dangerous vehicle-related sensing image information is the risk as shown in FIG. 14 based on the time passing through the sensing area of the external sensing device. The position of the vehicle 500 may be specified. In addition, the relay server may calculate a path predicted by the dangerous vehicle 500 to proceed based on the specified location. Then, the relay server may select at least one information providing information display board located in the expected path based on the output device position information, which is information about the location of each information providing information display board. According to FIG. 14, the relay server may predict that the dangerous vehicle 500 will proceed in the direction of the fourth external sensing device 204 and the fourth information providing guide display board, and accordingly, may select the fourth information providing guide display board. In addition, the relay server may output a message warning that a dangerous vehicle is approaching from the rear through the selected information providing information display board. That is, in the example of FIG. 14, a message warning of the approaching of a dangerous vehicle may be output through the fourth information providing guide electronic board 104. Dangerous vehicles are likely to continuously speed up, and dangerous vehicles, which are faster than other vehicles, may attempt to overtake cars around the fourth information providing billboard 104 from the rear. As described above, by propagating information about a speeding vehicle entering from behind a region where a speeding vehicle is expected to enter, a vehicle accident can be prevented in advance.

도 15는 본 발명의 실시 예에 따라 긴급 차량 관련 정보를 출력하기 위한 정보제공 안내전광판을 선별하는 방식을 나타낸 도면이다. 도 15에서 점선은 긴급 차량(600)의 경로(R)을 의미한다. 도 15에서 도 14와 동일한 항목에 대한 설명은 생략하도록 하겠다.15 is a view showing a method of selecting an information providing guide electronic board for outputting emergency vehicle-related information according to an embodiment of the present invention. In FIG. 15, the dotted line means the path R of the emergency vehicle 600. Descriptions of the same items as in FIG. 15 to FIG. 14 will be omitted.

도로에서 긴급 차량(소방차, 경찰차, 구급차 등)은 목적지에 신속하게 도달할 필요가 있으며, 이를 고려한 교통 관련 정보의 전달 및 전파가 요구된다.Emergency vehicles (fire trucks, police cars, ambulances, etc.) on the road need to reach their destinations quickly, and the transmission and propagation of traffic-related information is required.

본 발명의 실시 예에 따르면, 중계 서버는 긴급 차량의 경로에 관한 정보인 긴급 차량 경로 정보 및 긴급 차량의 차량 번호 정보인 긴급 차량 번호 정보를 유무선 통신 네트워크를 통해 (외부의 기관 등으로부터) 수신할 수 있다. 이 경우, 중계 서버는 가장 나중에 긴급 차량 번호 정보를 포함하는 감지 영상 정보에 기초하여 상기 긴급 차량의 차선을 판별할 수 있다. 도 15의 상황에 따르면, 가장 나중에 긴급 차량 번호 정보를 포함하는 감지 영상 정보를 생성한 외부 감지 장치가 제1 외부 감지 장치며, 중계 서버는 상기 제1 외부 감지 장치가 생성한 감지 영상 정보에 기초하여 긴급 차량(600)이 주행 중인 차선(예를 들어 1차선)을 감지할 수 있다. 그리고, 중계 서버는 수신한 긴급 차량 경로 정보, 지도 정보 및 출력 장치 위치 정보에 기초하여 상기 긴급 차량이 통과할 것으로 판별되는 적어도 하나의 정보제공 안내전광판을 선별할 수 있다. 우선, 중계 서버는 도 14의 경우와 마찬가지로, 가장 마지막으로 통과한 외부 감지 장치(201)의 위치 및 감지 영역을 통과한 시간에 기초하여 긴급 차량(600)의 위치를 예측할 수 있다. 그리고, 수신한 경로 정보(R)에 기초하여, 추후 긴급 차량(600)이 제2, 제3, 제4 정보제공 안내전광판을 통과할 것으로 판별할 수 있다. 그리고 중계 서버는 상기 선별된 정보제공 안내전광판을 통해 긴급 차량의 주행을 나타내는 정보 및 상기 긴급 차량의 차선을 나타내는 정보를 출력할 수 있다. 즉, 중계 서버는 제2, 제3, 제4 정보제공 안내전광판을 통해 긴급 차량(600)이 1차선으로 주행할 것임을 나타내는 출력 정보를 출력할 수 있으며, 이를 통해 경로 R 상 1차선을 비울 것을 타 운전자들에게 촉구할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, the relay server receives emergency vehicle route information, which is information about the route of the emergency vehicle, and emergency vehicle number information, which is vehicle number information of the emergency vehicle (from an external agency, etc.) through a wired/wireless communication network. Can be. In this case, the relay server may determine the lane of the emergency vehicle based on the detection image information including the emergency vehicle number information at the latest. According to the situation of FIG. 15, an external sensing device that generates sensing image information including emergency vehicle number information is the first external sensing device, and a relay server is based on the sensing video information generated by the first external sensing device. By doing so, the emergency vehicle 600 may detect a driving lane (eg, one lane). In addition, the relay server may select at least one information providing guide display board that the emergency vehicle is determined to pass based on the received emergency vehicle route information, map information, and output device location information. First, as in the case of FIG. 14, the relay server may predict the position of the emergency vehicle 600 based on the position of the external sensing device 201 that has passed the last time and the time that passes the sensing area. Then, based on the received route information R, it can be determined that the emergency vehicle 600 will pass through the second, third, and fourth information providing guide signs later. In addition, the relay server may output information indicating the driving of the emergency vehicle and information indicating the lane of the emergency vehicle through the selected information providing guide electronic board. That is, the relay server can output the output information indicating that the emergency vehicle 600 will travel in the first lane through the second, third, and fourth information providing information billboards, thereby emptying the first lane on the path R. You can urge other drivers.

한편, 중계 서버는 외부로부터 수신한 정보, 상기 주변 환경 정보 및 상기 감지 영상 정보에 기초하여 적어도 한가지 종류 이상의 출력 정보를 생성할 수 있다. 본 발명의 바람직한 실시 예에 따르면, 긴급 상황을 나타내는 출력 정보는 제1 우선 순위를 가지고, 긴급 상황을 제외한 안전에 관한 출력 정보는 제2 우선 순위를 가지고, 과속에 관한 출력 정보는 제3 우선 순위를 가지고, 나머지 출력 정보는 제4 우선 순위를 가질 수 있다. 여기서, 자연수 n에 대하여 제n 우선 순위는 n번째로 우선 순위가 높음을 의미할 수 있다. 그리고, 중계 서버는 상위의 우선 순위에 해당하는 출력 정보가 존재하지 않는 경우 하위의 우선 순위에 해당하는 출력 정보가 정보제공 안내전광판을 통해 출력되게 할 수 있다. 즉, 보다 우선 순위가 높은 정보 위주로 정보가 출력되도록 함으로써 보다 효과적으로 시스템을 운영할 수 있다.Meanwhile, the relay server may generate at least one or more types of output information based on information received from the outside, the surrounding environment information, and the detected image information. According to a preferred embodiment of the present invention, output information indicating an emergency situation has a first priority, output information related to safety excluding an emergency situation has a second priority, and output information related to speeding is a third priority. With, the remaining output information may have a fourth priority. Here, for the natural number n, the nth priority may mean that the nth priority is high. In addition, when there is no output information corresponding to a higher priority, the relay server may cause the output information corresponding to the lower priority to be output through the information providing information display board. That is, the system can be operated more effectively by allowing information to be output based on information having higher priority.

여기서, 각 우선 순위에 대응하는 출력 정보는 다음과 같다.Here, output information corresponding to each priority is as follows.

우선 제1 우선 순위에 대응하는 출력 정보는, 상기 중계 서버가 외부로부터 수신한 정보, 주변 환경 정보 및 감지 영상 정보에 기초하여 사고의 발생을 감지하고, 상기 감지 결과에 기초하여 사고의 발생을 알리는 정보를 포함하는 출력 정보 또는 긴급 차량이 주행하고 있음을 알리는 정보를 포함할 수 있다. 즉, 이와 같은 긴급 정보는 신속하게 도로를 주행하고 있는 운전자 사이에 전파될 필요가 있으며 다른 어떤 정보들보다 우선시 될 수 있다.First, the output information corresponding to the first priority detects the occurrence of an accident based on the information received from the outside, the surrounding environment information, and the detected image information, and notifies the occurrence of the accident based on the detection result. Output information including information or information indicating that an emergency vehicle is driving may be included. In other words, such urgent information needs to be quickly propagated between drivers driving on the road and can be given priority over any other information.

제2 우선 순위에 대응하는 출력 정보는 기 설정된 개수 이상의 감지 영역의 제한 속도를 초과한 속도로 상기 각 감지 영역을 통과한 자동차(즉 위험 자동차)가 접근 중임을 알리는 정보를 포함할 수 있으며, 이를 통해 자동차 사고를 미연에 방지할 수 있다.The output information corresponding to the second priority may include information indicating that a vehicle (ie, a dangerous vehicle) that has passed through each of the detection regions is approaching at a speed exceeding the limiting speed of the detection region of a preset number or more. This will prevent car accidents.

그리고 제3 우선 순위에 대응하는 출력 정보는 하나의 감지 영역의 제한 속도를 초과한 속도로 상기 감지 영역을 통과한 자동차의 과속 차량 번호 정보 및 초과 속도 정보를 포함하며, 제한 속도를 위반한 운전자를 대상으로 한 경각심을 일깨우기 위해 출력될 수 있다.In addition, the output information corresponding to the third priority includes speeding vehicle number information and excess speed information of the vehicle passing through the detection area at a speed exceeding the speed limit of one detection area, and the driver violating the speed limit Can be output to awaken the targeted awareness.

마지막으로 제4 우선 순위에 대응하는 출력 정보는 정보제공 안내전광판 주변의 편의 시설에 관한 정보, 행사 안내 정보, 날씨 정보, 뉴스 중 적어도 하나를 포함하는 정보일 수 있다. 이를 통해 운전자들에게 다양한 유용한 정보를 제공할 수 있다.Finally, the output information corresponding to the fourth priority may be information including at least one of information about convenience facilities around the information providing information display board, event guide information, weather information, and news. Through this, it is possible to provide various useful information to drivers.

전술한 각 우선 순위 및 우선 순위 별 세부 사례는 예시에 불과한 것으로 출력 정보의 종류 및 출력 방식은 다른 방식으로 구현될 수 있다.The above-described priorities and detailed examples for each priority are only examples, and the type and output method of the output information may be implemented in different ways.

본 발명의 실시 예에 따르면, 자동적으로 객체를 인식하고, 객체가 보행자인지 또는 자동차인지에 따라서 각 상황에 적합한 교통 관련 정보를 지능적으로 제공할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, it is possible to automatically recognize an object and intelligently provide traffic-related information suitable for each situation according to whether the object is a pedestrian or a vehicle.

또한, 본 발명의 실시 예에 따르면, 과속 차량의 속도에 관한 정보만 선별하여 제공할 수 있다.Further, according to an embodiment of the present invention, only information regarding the speed of the speeding vehicle may be selected and provided.

또한, 본 발명의 실시 예에 따르면, 속도에 관한 정보를 출력하기 위한 시작 시간 및 유지 시간을 효과적으로 산출할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, it is possible to effectively calculate a start time and a hold time for outputting information on speed.

또한, 본 발명의 실시 예에 따르면, 위험 자동차를 자동으로 선정하고 있으며, 위험 자동차가 지나갈 것으로 예상되는 도로의 정보제공 안내전광판을 통해 위험 자동차의 출현을 경고함으로써 해당 위험 자동차 운전자에 대한 경고를 수행하고 주변 운전자들의 경각심을 높일 수 있다. 이를 통해 교통 사고를 예방할 수도 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, a dangerous vehicle is automatically selected, and a warning for the driver of the dangerous vehicle is performed by warning of the emergence of the dangerous vehicle through the information display guide board of the road where the dangerous vehicle is expected to pass. And increase awareness of surrounding drivers. This can also prevent traffic accidents.

또한, 긴급 차량의 출현 및 해당 긴급 차량이 이용 중인 차선에 관한 정보를 출력함으로써 긴급 차량이 지나갈 수 있는 통로를 신속하게 확보할 수 있으며, 이를 통해 긴급 상황의 해소에 도움을 줄 수 있다.In addition, by outputting information about the emergence of the emergency vehicle and the lane in which the emergency vehicle is in use, it is possible to quickly secure a passage through which the emergency vehicle can pass, thereby helping to resolve an emergency situation.

이상에서 본 발명을 구체적인 실시 예를 통하여 설명하였으나, 당업자라면 본 발명의 취지를 벗어나지 않는 범위 내에서 수정, 변경을 할 수 있을 것이다. 따라서 본 발명이 속하는 기술분야에 속한 사람이 본 발명의 상세한 설명 및 실시 예로부터 용이하게 유추할 수 있는 것은 본 발명의 권리범위에 속하는 것으로 해석되어야 할 것이다.Although the present invention has been described above through specific embodiments, those skilled in the art will be able to make modifications and changes without departing from the spirit of the present invention. Therefore, it should be interpreted that a person belonging to the technical field to which the present invention pertains can be easily inferred from the detailed description and examples of the present invention.

100 : 정보제공 안내전광판
200 : 외부 감지 장치
300 : 중계 서버
100: Information providing information display board
200: external sensing device
300: relay server

Claims (23)

적어도 하나 이상의 정보제공 안내전광판을 포함하는 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템에 있어서,
상기 정보제공 안내전광판은,
영상을 촬영하여 감지 영상 정보를 생성하는 영상 촬영부,
상기 감지 영상 정보에 대한 전처리를 수행하고 촬영된 영상에서 배경과 객체를 분리하는 영상 처리부,
상기 배경과 분리된 객체를 인식하고, 상기 인식된 객체를 보행자 또는 자동차로 구분하는 객체 인식부,
주변 환경의 변화를 감지하여 주변 환경 정보를 생성하는 주변 환경 감지부,
상기 감지 영상 정보, 상기 보행자 또는 자동차로 구분된 객체, 상기 주변 환경 정보를 저장하는 정보 수집부,
상기 주변 환경 정보 및 상기 감지 영상 정보 중 적어도 하나에 기초하여 학습 및 모델 생성을 수행하고, 상기 인식된 객체, 상기 학습 및 모델 생성 결과에 기초하여 객체의 종류에 대응하는 맞춤형 정보인 객체별 맞춤 정보를 생성하는 정보 처리부,
상기 객체별 맞춤 정보를 오디오, 빛 또는 영상 중 적어도 하나로 출력하는 정보 표출부를 포함하되,
상기 정보 처리부는,
상기 정보 수집부에 저장된 정보에 기초하여
시간에 따른 보행자의 수, 시간에 따른 횡단보도 이용 보행자의 수를 포함하는 보행자 관련 통계 및
시간에 따른 자동차의 수, 시간에 따른 자동차의 평균 속도를 포함하는 자동차 관련 통계를 산출하고,
상기 보행자 관련 통계 및 상기 자동차 관련 통계에 기초하여 시간에 따른 교통 정보 통계 모델을 생성하고,
상기 감지 영상 정보로부터 보행자인 객체가 인식된 경우,
상기 보행자인 객체가 인식된 시간 및 상기 교통 정보 통계 모델에 기초하여 보행자 맞춤 정보를 생성하고, 상기 정보 표출부를 통해 상기 보행자 맞춤 정보를 출력하고,
상기 감지 영상 정보로부터 차량인 객체가 인식된 경우,
상기 자동차인 객체가 인식된 시간 및 상기 교통 정보 통계 모델에 기초하여 자동차 맞춤 정보를 생성하고, 상기 정보 표출부를 통해 상기 자동차 맞춤 정보를 출력하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템.
In the information display system for providing information customized for each object using deep learning-based object recognition including at least one information providing information display board,
The information providing guide electronic board,
An image capture unit that captures an image and generates sensed image information,
An image processing unit that performs pre-processing on the detected image information and separates a background and an object from the captured image,
An object recognition unit that recognizes an object separated from the background and divides the recognized object into a pedestrian or a vehicle,
A surrounding environment detection unit that detects changes in the surrounding environment and generates surrounding environment information,
An information collection unit for storing the detected image information, the object classified as the pedestrian or the vehicle, and the surrounding environment information,
Based on at least one of the surrounding environment information and the sensed image information, learning and model generation are performed, and customized information for each object, which is customized information corresponding to a type of object, based on the recognized object and the learning and model generation results. Information processing unit to generate,
Includes an information display unit for outputting the customized information for each object as at least one of audio, light, or video,
The information processing unit,
Based on the information stored in the information collection unit
Pedestrian-related statistics including the number of pedestrians over time and the number of pedestrians using pedestrian crossings over time, and
Calculate car-related statistics including the number of cars over time and the average speed of cars over time,
Create a traffic information statistical model over time based on the pedestrian-related statistics and the vehicle-related statistics,
When an object as a pedestrian is recognized from the detected image information,
Pedestrian personalized information is generated based on the time when the pedestrian object is recognized and the traffic information statistical model, and the personalized personal information is output through the information display unit.
When the vehicle object is recognized from the detected image information,
Based on the time at which the vehicle object is recognized and the traffic information statistical model, vehicle-specific information is generated, and the vehicle-specific information is output through the information display unit, for each object using deep learning-based object recognition. Information display system for customized information.
제1항에 있어서,
상기 정보 처리부는,
보행자인 객체가 인식된 시간에 대응하는 상기 교통 정보 통계 모델의 자동차의 수가 기 설정된 한계 자동차 수를 초과하고,
상기 보행자인 객체가 인식된 시간에 대응하는 상기 교통 정보 통계 모델의 자동차의 평균 속도가 기 설정된 한계 자동차 속도를 초과하는 경우,
상기 보행자 맞춤 정보에 횡단보도 이용시 주의를 촉구하는 메시지를 포함시키는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템.
According to claim 1,
The information processing unit,
The number of cars in the traffic information statistical model corresponding to the time when the object, which is a pedestrian, is recognized, exceeds a preset limit number of cars,
When the average speed of the vehicle of the traffic information statistical model corresponding to the time when the object as the pedestrian is recognized exceeds a preset limit vehicle speed,
A system for providing customized information for each object using deep learning-based object recognition, characterized by including a message prompting attention when using a pedestrian crossing in the pedestrian customized information.
제1항에 있어서,
상기 정보 처리부는,
자동차인 객체가 인식된 시간에 대응하는 상기 교통 정보 통계 모델의 횡단보도 이용 보행자의 수가 기 설정된 한계 횡단보도 이용 보행자 수를 초과하거나,
자동차인 객체가 인식된 시간이 기 설정된 야간 시간대에 포함되고, 자동차인 객체가 인식된 시간에 대응하는 상기 교통 정보 통계 모델의 보행자의 수가 기 설정된 한계 야간 보행자 수를 초과하는 경우,
상기 자동차 맞춤 정보에 보행자에 대한 주의를 촉구하는 메시지를 포함시키는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템.
According to claim 1,
The information processing unit,
The number of pedestrians using the pedestrian crossing of the traffic information statistical model corresponding to the time when the vehicle object is recognized exceeds the preset number of pedestrians using the limited pedestrian crossing,
When the time at which the vehicle object is recognized is included in a preset night time zone, and when the number of pedestrians in the traffic information statistical model corresponding to the time at which the vehicle object is recognized exceeds the preset number of night pedestrians,
A system for providing customized information for each object using deep learning-based object recognition, characterized in that a message for prompting attention to pedestrians is included in the vehicle customized information.
제3항에 있어서,
상기 객체 인식부는 보행자를 성인과 미성년자로 더 구분하고,
상기 정보 처리부는,
시간에 따른 성인인 보행자의 수, 시간에 따른 미성년자인 보행자의 수, 시간에 따른 횡단보도 이용 성인의 수 시간에 따른 횡단보도 이용 미성년자의 수를 포함하는 보행자 관련 통계를 생성하고,
자동차인 객체가 인식된 시간에 대응하는 상기 교통 정보 통계 모델의 미성년자인 보행자의 수가 기 설정된 한계 미성년자 보행자 수를 초과하고,
자동차인 객체가 인식된 시간에 대응하는 상기 교통 정보 통계 모델의 횡단보도 이용 미성년자의 수가 기 설정된 한계 횡단보도 이용 미성년자 수를 초과하는 경우,
상기 자동차 맞춤 정보에 횡단보도 통과시 미성년자인 보행자에 대한 주의를 촉구하는 메시지를 포함시키는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템.
According to claim 3,
The object recognition unit further divides the pedestrian into an adult and a minor,
The information processing unit,
Generate pedestrian-related statistics including the number of pedestrians as adults over time, the number of pedestrians as minors over time, and the number of adults using pedestrian crossings over time.
The number of pedestrians as minors of the traffic information statistical model corresponding to the time when the vehicle object is recognized exceeds a preset limit of the minors pedestrian,
When the number of minors using the pedestrian crossing of the traffic information statistical model corresponding to the time when the vehicle object is recognized exceeds the preset number of minors using the limited pedestrian crossing,
A system for providing customized information for each object using deep learning-based object recognition, characterized by including a message urging attention to a minor pedestrian when passing a pedestrian crossing in the vehicle customized information.
제1항에 있어서,
상기 주변 환경 감지부는 온도 감지 수단 및 공기질 측정 수단을 포함하고,
상기 주변 환경 정보는 온도에 관한 정보 및 공기질에 관한 정보를 포함하고,
상기 정보 처리부는,
상기 보행자 맞춤 정보 또는 상기 자동차 맞춤 정보에 상기 온도에 관한 정보 및 상기 공기질에 관한 정보를 포함시키는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템.
According to claim 1,
The surrounding environment sensing unit includes a temperature sensing means and an air quality measurement means,
The surrounding environment information includes information about temperature and air quality,
The information processing unit,
Information system for providing personalized information for each object using deep learning based object recognition, characterized in that the pedestrian personalized information or the automobile personalized information includes information about the temperature and information about the air quality.
제1항에 있어서,
상기 정보 수집부는 시간에 따른 주정차 금지 시간의 범위인 주정차 금지 시간 범위에 관한 정보를 더 저장하고,
상기 정보 처리부는 상기 감지 영상 정보에 기초하여 자동차인 객체의 번호에 관한 정보인 차량 번호 정보를 추출하되,
상기 정보 처리부는,
자동차인 객체가 정차하기 시작한 시간으로부터 정차 상태를 유지하고 있는 시간의 범위가 상기 주정차 금지 시간 범위에 포함되는 경우,
상기 정차 중인 자동차를 주정차 위반 자동차로 판별하고,
상기 정보 표출부를 통해 상기 주정차 위반 자동차의 차량 번호 정보 및 주정차 금지를 촉구하는 메시지를 함께 출력하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템.
According to claim 1,
The information collecting unit further stores information on the forbidden parking time range, which is a range of the forbidden parking time over time,
The information processing unit extracts vehicle number information, which is information about a number of an object that is a vehicle, based on the detected image information,
The information processing unit,
When the range of the time at which the object that is the vehicle has been stopped from the time at which the vehicle started to stop is included in the forbidden parking stop time range,
The stopped vehicle is determined as a parking violation vehicle,
A system for providing information customized for each object using deep learning-based object recognition, characterized by outputting together with the information display unit a message for urging the prohibition of parking and the vehicle number information of the vehicle violating the parking.
제1항에 있어서,
상기 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템은
주변 환경의 변화를 감지하여 주변 환경 정보를 생성하고, 도로의 기 설정된 감지 영역의 영상을 촬영하여 감지 영상 정보를 생성하는 외부 감지 장치;
상기 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템에 포함된 각 장치 간 신호, 정보 또는 데이터의 송수신을 중계하고, 상기 주변 환경 정보와 상기 감지 영상 정보에 기초하여 교통 관련 출력 정보를 생성하는 중계 서버를 더 포함하고,
상기 정보제공 안내전광판은 상기 출력 정보 및 상기 객체별 맞춤 정보 중 적어도 하나를 출력하되,
상기 중계 서버는,
상기 감지 영상 정보에 기초하여 상기 감지 영역을 통과하는 적어도 하나의 객체를 개별적으로 인식하고,
자동차인 객체의 번호에 관한 정보인 차량 번호 정보를 추출하고,
상기 차량 번호 정보에 대응하는 자동차인 객체의 속도에 관한 정보인 차량 속도 정보를 추출하고,
상기 감지 영역의 제한 속도를 초과하는 속도로 상기 감지 영역을 통과하는 적어도 하나의 자동차의 차량 번호 정보를 각각의 과속 차량 번호 정보로 선정하고,
상기 각 과속 차량 번호 정보에 대응하는 개별 자동차가 상기 감지 영역을 통과할 때의 차량 속도 정보를 각각의 초과 속도 정보로 선정하고,
상기 정보제공 안내전광판을 통해 상기 과속 차량 번호 정보 및 상기 초과 속도 정보를 출력하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템.
According to claim 1,
The information-based information display system that provides customized information for each object using the deep learning-based object recognition
An external sensing device that senses a change in the surrounding environment to generate surrounding environment information, and captures an image of a preset sensing area of the road to generate sensing image information;
Providing customized information for each object using the deep learning-based object recognition relays transmission and reception of signals, information, or data between devices included in the information display system, and traffic-related output information based on the surrounding environment information and the detected image information It further includes a relay server to generate,
The information providing guide electronic board outputs at least one of the output information and the customized information for each object,
The relay server,
At least one object passing through the detection area is individually recognized based on the detection image information,
Extract vehicle number information, which is information about the number of objects that are automobiles,
Extracting vehicle speed information that is information about the speed of an object that is a vehicle corresponding to the vehicle number information,
The vehicle number information of at least one vehicle passing through the detection area at a speed exceeding the speed limit of the detection area is selected as respective speeding vehicle number information,
The vehicle speed information when an individual vehicle corresponding to each speeding vehicle number information passes through the detection area is selected as each excess speed information,
Personalized information providing information display board system for each object using deep learning based object recognition, characterized in that outputting the speeding vehicle number information and the excess speed information through the information providing information display board.
제7항에 있어서,
상기 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템은 복수의 외부 감지 장치 및 복수의 정보제공 안내전광판을 포함하고,
하나의 외부 감지 장치와 하나의 정보제공 안내전광판이 하나의 도로 감지 그룹을 형성하고,
상기 중계 서버는,
외부 감지 장치로부터 감지 영상 정보에 기초하여 생성된 출력 정보를 출력할 때 상기 외부 감지 장치와 동일한 도로 감지 그룹에 포함되는 정보제공 안내전광판을 통해 상기 출력 정보를 출력하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템.
The method of claim 7,
The guide system for providing customized information for each object using the deep learning-based object recognition includes a plurality of external sensing devices and a plurality of information providing guide billboards,
One external sensing device and one information providing information display board form one road sensing group,
The relay server,
When outputting output information generated based on sensed image information from an external sensing device, the deep learning based feature is characterized in that the output information is output through an information providing guide electronic board included in the same road sensing group as the external sensing device. Information display system that provides customized information for each object using object recognition.
제8항에 있어서,
외부 감지 장치의 감지 영역은 상기 외부 감지 장치와 동일한 그룹에 포함되는 정보제공 안내전광판으로부터 기 설정된 배치 거리만큼 떨어진 곳에 위치하며,
상기 중계 서버는,
상기 배치 거리 및 초과 속도 정보 또는 차량 속도 정보에 기초하여 출력 정보를 출력하기 시작할 시간인 정보 출력 시작 시간 및 출력 정보의 출력을 유지할 시간인 정보 출력 유지 시간을 산출하고,
상기 과속 차량 번호 정보와 상기 초과 속도 정보를 상기 정보제공 안내전광판을 통해 출력할 때 상기 정보 출력 시작 시간부터 상기 정보 출력 유지 시간 동안 출력하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템.
The method of claim 8,
The sensing area of the external sensing device is located at a predetermined distance from the information providing information billboard included in the same group as the external sensing device,
The relay server,
Based on the arrangement distance and excess speed information or vehicle speed information, calculate an information output start time, which is a time to start outputting output information, and a time to maintain output of output information, which is a time to start outputting output information,
When the speeding vehicle number information and the excess speed information are output through the information providing information display board, personalization of each object using deep learning-based object recognition, characterized in that it is output from the start time of the information output to the time of maintaining the information output. Information providing information display system.
제9항에 있어서,
정보제공 안내전광판에서 출력되는 출력 정보를 인지할 수 있는 가상의 범위 영역인 정보 표출 영역에 대하여,
상기 정보 출력 시작 시간은 자동차가 정보 표출 영역에 진입할 것으로 예측되는 시간인 진입 시간이고,
상기 정보 출력 유지 시간은 자동차가 정보 표출 영역을 벗어날 것으로 예측되는 시간인 진출 시간과 상기 진입 시간의 차이에 기초하여 산출되는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템.
The method of claim 9,
Information display area, which is a virtual range area that can recognize output information output from the information display board,
The information output start time is an entry time, which is a time predicted for the vehicle to enter the information display area,
The information output maintenance time is calculated based on the difference between the entry time and the entry time, which is the time when the vehicle is expected to leave the information display area, and provides information for providing customized information for each object using deep learning-based object recognition. system.
제10항에 있어서,
상기 정보제공 안내전광판은 빛을 통해 정보를 출력하는 광 출력 수단을 포함하고 상기 광 출력 수단을 통해 출력 정보를 빛으로 출력하며,
상기 정보 표출 영역의 면적은 상기 정보제공 안내전광판이 위치한 지역의 조도 대비 상기 광 출력 수단의 빛의 세기의 비에 기초하여 결정되며,
상기 중계 서버는 상기 조도에 따른 상기 광 출력 수단의 빛의 세기를 조절하여 상기 정보 표출 영역의 면적을 일정하게 유지시키는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템.
The method of claim 10,
The information providing guide electronic board includes light output means for outputting information through light, and outputs output information as light through the light output means,
The area of the information display area is determined based on the ratio of the light intensity of the light output means to the illuminance of the area where the information providing information display board is located,
The relay server adjusts the intensity of light of the light output means according to the illuminance to maintain a constant area of the information display area, and provides a customized information for each object using deep learning-based object recognition. .
제10항에 있어서,
상기 중계 서버는,
상기 감지 영상 정보에 기초하여 감지 영역에 진입할 때의 차량 속도 정보인 감지 영역 진입 속도 정보, 감지 영역을 주행할 때의 차량 속도 정보인 감지 영역 주행 속도 정보 및 감지 영역에서 진출할 때의 차량 속도 정보인 감지 영역 진출 속도 정보를 산출하고,
상기 감지 영역 진입 속도 정보, 상기 감지 영역 주행 속도 정보 및 상기 감지 영역 진출 속도 정보 중 적어도 하나라도 상기 감지 영역의 제한 속도를 초과하는 경우 가장 높은 속도를 나타내는 속도 정보를 초과 속도 정보로 선정하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템.
The method of claim 10,
The relay server,
Based on the detected image information, the detection area entry speed information that is vehicle speed information when entering the detection area, the detection area driving speed information that is vehicle speed information when driving the detection area, and the vehicle speed when entering the detection area Calculate information on the speed of entry into the detection area, which is information,
When at least one of the detection area entry speed information, the detection area driving speed information, and the detection area advance speed information exceeds the speed limit of the detection area, the speed information indicating the highest speed is selected as the excess speed information Information display system that provides customized information for each object using deep learning based object recognition.
제12항에 있어서,
상기 중계 서버는,
상기 감지 영역 진입 속도 정보, 상기 감지 영역 주행 속도 정보 및 상기 감지 영역 진출 속도 정보에 기초하여 대상이 되는 자동차의 속도의 추세를 예측하고,
상기 예측된 속도의 추세에 기초하여 상기 진입 시간과 상기 진출 시간을 산출하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템.
The method of claim 12,
The relay server,
Predict the trend of the speed of the target vehicle based on the detection area entry speed information, the detection area driving speed information and the detection area entry speed information,
Based on the trend of the predicted speed, information for providing information customized for each object using deep learning-based object recognition, wherein the entry time and the entry time are calculated.
제9항에 있어서,
상기 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템은 복수의 도로 감지 그룹을 포함하고,
도로의 자동차의 주행 방향을 기준으로 제1 도로 감지 그룹의 감지 영역 다음에 제2 도로 감지 그룹의 감지 영역이 위치하고,
제1 도로 감지 그룹의 정보제공 안내전광판은 제2 도로 감지 그룹의 외부 감지 장치의 감지 영역 내에 위치하며,
상기 중계 서버는,
상기 제1 도로 감지 그룹의 외부 감지 장치가 촬영한 제1 감지 영상 정보로부터 판별된 차량 속도 정보의 평균 값인 제1 평균 속도와 상기 제2 도로 감지 그룹의 외부 감지 장치가 촬영한 제2 감지 영상 정보로부터 판별된 차량 속도 정보의 평균 값인 제2 평균 속도의 차이에 기초하여 상기 제1 감지 영역과 상기 제2 감지 영역 사이의 교통 상황을 판별하고,
상기 교통 상황에 기초하여 상기 제2 도로 감지 그룹의 정보제공 안내전광판의 정보 출력 시작 시간 및 정보 출력 유지 시간을 결정하되,
상기 제2 평균 속도가 상기 제1 평균 속도에서 기 설정된 속도 값만큼 차감한 값보다 작거나 상기 제2 평균 속도가 상기 제1 평균 속도 대비 기 설정된 비율 미만인 경우 상기 제2 도로 감지 그룹의 정보제공 안내전광판을 통해 전방 주의를 촉구하는 출력 정보를 함께 출력하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템.
The method of claim 9,
The information display system for providing customized information for each object using the deep learning-based object recognition includes a plurality of road detection groups,
The detection area of the second road detection group is located after the detection area of the first road detection group based on the driving direction of the vehicle on the road,
The information display guide board of the first road detection group is located in the detection area of the external detection device of the second road detection group,
The relay server,
The first average speed which is the average value of the vehicle speed information determined from the first detection image information taken by the external detection device of the first road detection group and the second detection image information taken by the external detection device of the second road detection group A traffic condition between the first detection area and the second detection area is determined based on a difference between a second average speed which is an average value of vehicle speed information determined from
The information output start time and the information output maintenance time of the information providing guide display board of the second road detection group are determined based on the traffic condition,
When the second average speed is less than a value obtained by subtracting the first average speed from a predetermined speed value, or when the second average speed is less than a predetermined ratio compared to the first average speed, information on the second road detection group is provided. An information display system that provides customized information for each object using deep learning-based object recognition, which also outputs output information that prompts attention through the electronic display.
제8항에 있어서,
상기 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템은 복수의 도로 감지 그룹을 포함하고,
상기 중계 서버는,
연속된 기 설정된 개수 이상의 도로 감지 그룹에서 동일한 차량 번호 정보에 대응하는 자동차가 각 감지 영역의 제한 속도를 초과한 속도로 통과한 것으로 판별된 경우,
상기 차량 번호 정보를 위험 차량 번호로 선정하고 상기 위험 차량 번호에 대응하는 자동차를 위험 자동차로 선정하며,
상기 위험 차량 번호를 인식한 타 도로 감지 그룹의 정보제공 안내전광판을 통해 상기 위험 차량 번호 및 상기 위험 차량 번호에 대응하는 자동차의 모든 초과 속도 정보를 출력하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템.
The method of claim 8,
The information display system for providing customized information for each object using the deep learning-based object recognition includes a plurality of road detection groups,
The relay server,
When it is determined that a vehicle corresponding to the same vehicle number information has passed at a speed exceeding the speed limit of each detection area in the road detection group having a predetermined number or more,
The vehicle number information is selected as a dangerous vehicle number, and a vehicle corresponding to the dangerous vehicle number is selected as a dangerous vehicle,
Deep learning-based object recognition characterized by outputting all the excess speed information of the vehicle corresponding to the dangerous vehicle number and the dangerous vehicle number through the information display guide board of the other road detection group recognizing the dangerous vehicle number. Information display system that provides customized information for each object used.
제15항에 있어서,
상기 정보제공 안내전광판은 빛을 통해 정보를 출력하는 광 출력 수단을 구비하고 상기 광 출력 수단을 통해 출력 정보를 빛으로 출력하며,
상기 중계 서버는,
위험 자동차가 제한 속도를 초과한 속도로 통과한 감지 영역의 개수가 증가할수록,
정보제공 안내전광판을 통해 출력되는 상기 위험 차량 번호의 글씨체의 크기가 증가하고,
위험 차량 번호를 출력하기 위해 출력되는 빛의 세기가 증가하고,
위험 차량 번호를 강조하기 위한 강조 효과가 추가되되,
상기 강조 효과는 테두리의 개수, 테두리의 굵기, 점멸 빈도 수를 포함하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템.
The method of claim 15,
The information providing guide electronic board includes light output means for outputting information through light, and outputs output information as light through the light output means,
The relay server,
As the number of detection zones through which the dangerous vehicle has passed at a speed exceeding the speed limit increases,
The size of the font of the dangerous vehicle number output through the information display electronic board increases,
The intensity of the light output to increase the dangerous vehicle number is increased,
An emphasis effect was added to highlight dangerous vehicle numbers,
The emphasis effect includes a number of borders, the thickness of the border, the number of flashing frequency, information display system for providing information customized for each object using deep learning-based object recognition.
제16항에 있어서,
상기 광 출력 수단은 복수의 색상에 대응하는 빛을 출력하며,
상기 중계 서버는,
위험 자동차가 제한 속도를 초과한 속도로 통과한 감지 영역의 개수가 증가할수록 정보제공 안내전광판을 통해 출력되는 위험 차량 번호의 색상을 적색에 가까워지도록 하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템.
The method of claim 16,
The light output means outputs light corresponding to a plurality of colors,
The relay server,
As the number of detection areas that a dangerous car passes at a speed exceeding a speed limit increases, the color of the dangerous vehicle number output through the information display guide board approaches to red, using deep learning-based object recognition. Information display system that provides customized information for each object.
제15항에 있어서,
상기 중계 서버는,
위치 별 지형, 건물 및 도로에 관한 정보를 포함하는 지도 정보, 상기 각 외부 감지 장치의 위치에 관한 정보인 외부 감지 장치 위치 정보 및 상기 각 정보제공 안내전광판의 위치에 관한 정보인 출력 장치 위치 정보를 저장하고,
상기 지도 정보 및 위험 자동차가 통과한 감지 영역에 대응하는 외부 감지 장치의 위치에 기초하여 위험 자동차가 주행할 것으로 판단되는 예상 경로를 산출하고,
상기 출력 장치 위치 정보에 기초하여 상기 예상 경로에 위치한 적어도 하나의 정보제공 안내전광판을 선별하고,
상기 선별된 정보제공 안내전광판을 통해 위험 자동차가 후방에서 접근하고 있음을 경고하는 메시지를 출력하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템.
The method of claim 15,
The relay server,
Map information, including information on topography, buildings, and roads for each location, location information on external sensing devices, which is information on the location of each external sensing device, and output device location information, which is information on the location of each information providing guide display board Save it,
Based on the map information and the location of the external sensing device corresponding to the detection area through which the dangerous vehicle has passed, an estimated route determined to be driven by the dangerous vehicle is calculated,
Selecting at least one information providing information display board located in the expected path based on the output device location information,
Through the selected information providing guide electronic board, a message for warning that a dangerous vehicle is approaching from the rear is output. A guide system for providing personalized information for each object using deep learning-based object recognition.
제7항에 있어서,
상기 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템은 복수의 외부 감지 장치 및 복수의 정보제공 안내전광판을 포함하고,
상기 중계 서버는,
위치 별 지형, 건물 및 도로에 관한 정보를 포함하는 지도 정보, 상기 각 외부 감지 장치의 위치에 관한 정보인 외부 감지 장치 위치 정보 및 상기 각 정보제공 안내전광판의 위치에 관한 정보인 출력 장치 위치 정보를 저장하되,
긴급 차량의 경로에 관한 정보인 긴급 차량 경로 정보 및 긴급 차량의 차량 번호 정보인 긴급 차량 번호 정보를 수신한 경우,
가장 나중에 긴급 차량 번호 정보를 포함하는 감지 영상 정보에 기초하여 상기 긴급 차량의 차선을 판별하고,
상기 긴급 차량 경로 정보, 상기 지도 정보 및 상기 출력 장치 위치 정보에 기초하여 상기 긴급 차량이 통과할 것으로 판별되는 적어도 하나의 정보제공 안내전광판을 선별하고,
상기 선별된 정보제공 안내전광판을 통해 긴급 차량의 주행을 나타내는 정보 및 상기 긴급 차량의 차선을 나타내는 정보를 출력하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템.
The method of claim 7,
The guide system for providing customized information for each object using the deep learning-based object recognition includes a plurality of external sensing devices and a plurality of information providing guide billboards,
The relay server,
Map information, including information on topography, buildings, and roads for each location, location information on external sensing devices, which is information on the location of each external sensing device, and output device location information, which is information on the location of each information providing guide display board Save it,
When receiving emergency vehicle route information, which is information on the route of the emergency vehicle, and emergency vehicle number information, which is vehicle number information of the emergency vehicle,
Lastly, the lane of the emergency vehicle is determined based on the detected image information including emergency vehicle number information.
Based on the emergency vehicle route information, the map information and the output device location information, and screening at least one information providing information display board that is determined to pass the emergency vehicle,
Through the selected information providing information display board, the information indicating the driving of the emergency vehicle and the information indicating the lane of the emergency vehicle are output.
제7항에 있어서,
상기 중계 서버는 외부로부터 수신한 정보, 상기 주변 환경 정보 및 상기 감지 영상 정보에 기초하여 적어도 한가지 종류 이상의 출력 정보를 생성하되,
긴급 상황을 나타내는 출력 정보는 제1 우선 순위를 가지고,
긴급 상황을 제외한 안전에 관한 출력 정보는 제2 우선 순위를 가지고,
과속에 관한 출력 정보는 제3 우선 순위를 가지고,
나머지 출력 정보는 제4 우선 순위를 가지고,
자연수 n에 대하여 제n 우선 순위는 n번째로 우선 순위가 높음을 의미하며,
상위의 우선 순위에 해당하는 출력 정보가 존재하지 않는 경우 하위의 우선 순위에 해당하는 출력 정보가 정보제공 안내전광판을 통해 출력되는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템.
The method of claim 7,
The relay server generates at least one kind of output information based on information received from the outside, the surrounding environment information, and the detected image information,
The output information indicating the emergency situation has a first priority,
Output information about safety excluding emergency situations has a second priority,
Output information about speeding has a third priority,
The remaining output information has a fourth priority,
For the natural number n, the nth priority means that the nth priority is high,
When there is no output information corresponding to the priority of the upper level, the output information corresponding to the priority of the lower level is provided through the information providing information display board. Billboard system.
제20항에 있어서,
상기 제1 우선 순위에 대응하는 출력 정보는,
상기 중계 서버가 외부로부터 수신한 정보, 주변 환경 정보 및 감지 영상 정보에 기초하여 사고의 발생을 감지하고, 상기 감지 결과에 기초하여 사고의 발생을 알리는 정보를 포함하는 출력 정보 또는 긴급 차량이 주행하고 있음을 알리는 정보를 포함하고,
상기 제2 우선 순위에 대응하는 출력 정보는,
기 설정된 개수 이상의 감지 영역의 제한 속도를 초과한 속도로 상기 각 감지 영역을 통과한 자동차가 접근 중임을 알리는 정보를 포함하고,
상기 제3 우선 순위에 대응하는 출력 정보는,
하나의 감지 영역의 제한 속도를 초과한 속도로 상기 감지 영역을 통과한 자동차의 과속 차량 번호 정보 및 초과 속도 정보를 포함하고,
상기 제4 우선 순위에 대응하는 출력 정보는,
정보제공 안내전광판 주변의 편의 시설에 관한 정보, 행사 안내 정보, 날씨 정보, 뉴스 중 적어도 하나를 포함하는 정보인 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템.
The method of claim 20,
The output information corresponding to the first priority,
The relay server detects the occurrence of an accident based on information received from the outside, surrounding environment information, and detection image information, and output information including emergency information based on the detection result or an emergency vehicle is traveling. Contains information that informs you that
The output information corresponding to the second priority,
It includes information informing that vehicles passing through the detection areas are approaching at a speed exceeding the limiting speed of the detection areas of a predetermined number or more,
The output information corresponding to the third priority,
Includes speeding vehicle number information and excess speed information of the vehicle passing through the detection area at a speed exceeding the speed limit of one detection area,
The output information corresponding to the fourth priority,
Information-providing information-based information display system that provides information customized for each object using deep learning-based object recognition, which is information that includes at least one of information about convenience facilities, event information, weather information, and news.
딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템의 제어 방법에 있어서,
정보제공 안내전광판이 영상을 촬영하여 감지 영상 정보를 생성하는 단계;
상기 정보제공 안내전광판이 상기 감지 영상 정보에 대한 전처리를 수행하고 촬영된 영상에서 배경과 객체를 분리하는 단계;
상기 정보제공 안내전광판이 상기 배경과 분리된 객체를 인식하고, 상기 인식된 객체를 보행자 또는 자동차로 구분하는 단계;
상기 정보제공 안내전광판이 주변 환경의 변화를 감지하여 주변 환경 정보를 생성하는 단계;
상기 정보제공 안내전광판이 외부와 유무선 통신을 수행하여 외부로부터 정보를 수신하는 단계;
상기 정보제공 안내전광판이 상기 감지 영상 정보, 상기 보행자 또는 자동차로 구분된 객체, 상기 주변 환경 정보를 저장하는 단계;
상기 정보제공 안내전광판이 상기 주변 환경 정보 및 상기 감지 영상 정보 중 적어도 하나에 기초하여 학습 및 모델 생성을 수행하는 단계;
상기 정보제공 안내전광판이 상기 인식된 객체, 상기 학습 및 모델 생성 결과에 기초하여 객체의 종류에 대응하는 맞춤형 정보인 객체별 맞춤 정보를 생성하는 단계; 및
상기 정보제공 안내전광판이 상기 객체별 맞춤 정보를 오디오, 빛 또는 영상 중 적어도 하나로 출력하는 단계를 포함하되,
상기 학습 및 모델 생성을 수행하는 단계는,
상기 정보제공 안내전광판이 저장된 정보에 기초하여 시간에 따른 보행자의 수, 시간에 따른 횡단보도 이용 보행자의 수를 포함하는 보행자 관련 통계 및
시간에 따른 자동차의 수, 시간에 따른 자동차의 평균 속도를 포함하는 자동차 관련 통계를 산출하고,
상기 보행자 관련 통계 및 상기 자동차 관련 통계에 기초하여 시간에 따른 교통 정보 통계 모델을 생성하고,
상기 감지 영상 정보로부터 보행자인 객체가 인식된 경우,
상기 객체별 맞춤 정보를 생성하는 단계는 상기 정보제공 안내전광판이 상기 보행자인 객체가 인식된 시간 및 상기 교통 정보 통계 모델에 기초하여 보행자 맞춤 정보를 생성하고, 상기 출력하는 단계는 상기 정보제공 안내전광판이 상기 보행자 맞춤 정보를 출력하고,
상기 감지 영상 정보로부터 차량인 객체가 인식된 경우,
상기 정보제공 안내전광판이 상기 자동차인 객체가 인식된 시간 및 상기 교통 정보 통계 모델에 기초하여 자동차 맞춤 정보를 생성하고, 상기 출력하는 단계는 상기 정보제공 안내전광판이 상기 자동차 맞춤 정보를 출력하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 객체인식을 이용한 객체별 맞춤 정보제공 안내전광판 시스템의 제어 방법.
In the control method of the information display system that provides customized information for each object using deep learning-based object recognition,
Generating an image sensing information by photographing an image by the information providing information display board;
The information providing guide electronic board performing pre-processing on the detected image information and separating a background and an object from the captured image;
Recognizing an object separated from the background, and classifying the recognized object into a pedestrian or a vehicle;
Generating a surrounding environment information by detecting a change in the surrounding environment by the information providing guide electronic board;
The information providing guide electronic board receiving wired/wireless communication with the outside to receive information from the outside;
Storing the detected image information, the object classified as the pedestrian or the vehicle, and the surrounding environment information by the information providing guide electronic board;
The information providing guide electronic board performing learning and model generation based on at least one of the surrounding environment information and the sensed image information;
Generating customized information for each object, which is customized information corresponding to the type of the object, based on the recognized object, the learning and model generation results, by the information providing guide electronic board; And
The information providing guide electronic board includes the step of outputting the customized information for each object as at least one of audio, light, or video,
Step of performing the learning and model generation,
Pedestrian-related statistics, including the number of pedestrians over time and the number of pedestrians using a pedestrian crossing over time, based on the information stored by the information providing information display board.
Calculate car-related statistics including the number of cars over time and the average speed of cars over time,
Create a traffic information statistical model over time based on the pedestrian-related statistics and the vehicle-related statistics,
When an object as a pedestrian is recognized from the detected image information,
In the step of generating the personalized information for each object, generating the personalized information for pedestrians based on the time when the information providing information display board is the pedestrian object and the traffic information statistical model, and outputting the information is the information providing information display board Outputs the pedestrian customized information,
When the vehicle object is recognized from the detected image information,
The information providing guide electronic board generates vehicle personalized information based on the time when the object as the vehicle is recognized and the traffic information statistical model, and the outputting step is characterized in that the information providing guide electronic board outputs the vehicle customized information. Control method of guide information display system that provides customized information for each object using deep learning based object recognition.
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