KR102207393B1 - 인공지능을 이용한 교통정보센터 cctv 도로 상황 감시 시스템 - Google Patents

인공지능을 이용한 교통정보센터 cctv 도로 상황 감시 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 인공지능을 이용한 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템에 있어서, 교통 상황실 모니터 화면을 촬영하도록 교통 상황실 내부에 설치되어 실시간으로 모니터 화면을 촬영한 감시 영상데이터를 확보하는 상황감시카메라; 상기 감시 영상데이터를 분석하여 돌발상황을 감지하고, 돌발상황을 인식하여 상황인식데이터를 생성하는 영상분석부; 및 상기 상황인식데이터를 알림신호로 표출하는 정보전달부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템에 관한 것이다.

Description

인공지능을 이용한 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템{Expressway traffic monitoring system of transport information center CCTV using artificial intelligence}
본 발명은 인공지능을 이용한 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템에 관한 것이다.
교통정보센터의 상황실에서는 도로에 설치된 복수의 CCTV의 영상이 상황실 화면을 통해 표출되어 진다.
현재 교통정보센터의 상황실 화면을 운영자가 직접 눈으로 감시하면서 사고여부, 돌발상황 여부를 판단하여 상황을 인지하고 있는 실정이다.
그러나 이러한 운영자의 눈에 의한 감시는 사람의 집중력에 한계가 있어 상황을 정확하고 신속하게 판단하기 힘든 문제가 존재한다. 또한, 모니터링 화면 두개 감지시 집중력 시험 결과 12분 후 45%감소, 22분후 95% 감소되었음을 알 수 있었다.
도 1은 남원지사 2018.1.1 ~ 현재까지 D급 이상 사고, 돌발상황(교통사고, 갓길정차, 고장차 등) 발생시 인지 현황을 나타낸 것이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 상황실에서 CCTV 감시를 통해 돌방상황을 인지한 것은 총 68건에서 5건 7.4%의 비율 밖에 되지 않음을 알 수 있다.
최근 고속도로 2차 사고에 의한 사망자가 급증(연평균 32명)하고 있어(최근 3개년(2015 ~ 2017) 일반사고 치사율은 9%이고 2차 사고 치사율은 54%이다.) 이를 방지 및 신속 대처하기 위해 자동화된 시스템이 필요한 상황이다. 현재 터널에는 유고감지시스템을 운용하고 있으나, 일반구간을 기술적 한계로 미운영되어 있는 실정이다.
즉 현행 유고감지기술을 일반구간 적용시 환경변화에 따른 기술적 한계발생으로 오감지율이 높아 적용이 불가능한 상태이다. 현재 현행 유고감지기술을 일반구간에 적용시 그림자, 태양광, 기상변화, 흔들림 등의 환경변화와, 주시방향 수시이동에 따른 CCTV 편차가 발생하며, 터널 대비 CCTV가 많아 분석용량 과다 및 경제성에 문제가 존재하게 된다.
따라서 상황근무자의 집중력에 의한 육안 CCTV모니터링은 한계가 있으므로 돌발상황 발생시 자동인지 및 알림시스템의 개발이 요구된다.
대한민국 등록특허 제801293호 대한민국 공개특허 제2006-0029250호 대한민국 공개특허 제2008-0101418호
따라서 본 발명은 상기와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 기존의 상황탐지방법은 상황근무자의 육안식별에 의한 CCTV 감시방식으로 운영되어 있었으나, 본 발명의 실시예에 따르면, 고성능 상황감시카메라를 상황실 모니터 출력화면을 주시하듯 설치하여 감시하고, 영상처리기술을 이용하여 상황감지방법을 자동화시킴으로서 유고 및 돌방상황발생시 상황근무자가 신속히 인지, 및 즉시처리가 가능한 인공지능을 이용한 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 기존 영상처리기술에 최신 인공지능 기술을 적용하여 차원이 다른 상황실 24시간 모니터링 체계를 구축할 수 있는 인공지능을 이용한 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.
그리고 본 발명의 실시예에 따르면, 상황실 모니터 출력화면을 운영자가 주시하듯 고성능 상황감시카메라를 설치하여, 모니터 출력화면을 최신 인공지능 기술이 포함된 영상분석기술을 이용하여 이상 상황 발생시 운영자에게 알리도록 하고, 기존의 영상분석 기술만으로 외부환경에 대한 분석 정확도 및 환경적응에 한계가 있어 이를 보완하기 위해 인공지능 기술을 적용하여 외부환경에서도 상황감시가 가능하고, 근무자의 눈을 대신하여 상황실 화면을 인공지능으로 24시간 감시할 수 있는 인공지능을 이용한 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.
그리고 본 발명의 실시예에 따르면, 근무자 눈을 대신하여 감시하는 체계를 구축하여 인간의 집중력 한계를 극복할 수 있어 4차산업혁명 기술을 통한 유지관리분야에 선진화에 기여할 수 있으며, 돌발상황 인지시간을 단축할 수 있어 2차 사고를 획기적으로 예방할 수 있는 인공지능을 이용한 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.
한편, 본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 목적은, 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템에 있어서,교통 상황실 모니터 화면을 촬영하도록 교통 상황실 내부에 설치되어 실시간으로 모니터 화면을 촬영한 감시 영상데이터를 확보하는 상황감시카메라;; 상기 감시 영상데이터를 분석하여 돌발상황을 감지하고, 돌발상황을 인식하여 상황인식데이터를 생성하는 영상분석부; 및 상기 상황인식데이터를 알림신호로 표출하는 정보전달부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템으로서 달성될 수 있다.
그리고 상기 상황실 모니터 화면은 복수의 CCTV 화면들을 포함하며, 상기 상황감시카메라가 확보하는 상기 감시 영상데이터는 복수의 CCTV 화면들을 포함하는 상황실 모니터 화면으로부터 확보되는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 영상분석부는, 공간기술과 시간기반처리기술을 조합하여 사고를 추적하여 감지하는 사고감지추적부를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
그리고 상기 사고감지추적부는, 실시간으로 들어오는 감시 영상데이터에서 배경이미지만을 추출하여 특정주기마다 저장하며, 저장된 배경이미지 중 현재 배경이미지와 이전 배경이미지 차이값을 기반으로 사고를 추적하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한 상기 영상분석부는, 인공지능 분석기법을 통해 차종 및 주행패턴을 기계학습시킨 후 사고상황을 인식하는 사고인식부를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
그리고 상기 인공지능 분석기법은 학습데이터를 기반으로 분석요인을 도출하여 머신러닝을 실행하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한 상기 사고감지추적부는 감지된 영역에 대해 식별표지로 표출하고, 상기 사고인식부는 이러한 식별표지를 인식하여 사고상황을 인식하는 것을 특징으로 할 수 있다.
그리고 상기 영상분석부는, 상기 CCTV가 설치된 외부 환경변화에 적응하여 상기 감시 영상데이터를 보정하는 환경변화적응부를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한 상기 환경변화적응부는, CCTV의 주시방향 편차 발생에 대해 재영역 설정없이 노면을 자동으로 추출하는 노면자동추출부와, 카메라 흔들림에 대응하는 윤곽선 추출부를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
그리고 상기 정보전달부는, 상기 알림신호를 상황실 내에서 표출하는 스피커, 디스플레이부 및 LED 점등부 중 적어도 어느 하나를 포함하는 알림수단을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한 상기 정보전달부는, 상기 상황인식데이터를 기 설정된 사용자단말기로 전송하는 무선통신모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
기존의 상황탐지방법은 상황근무자의 육안식별에 의한 CCTV 감시방식으로 운영되어 있었으나, 본 발명의 실시예에 따른 인공지능을 이용한 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템에 따르면, 고성능 상황감시카메라를 상황실 모니터 출력화면을 주시하듯 설치하여 감시하고, 영상처리기술을 이용하여 상황감지방법을 자동화시킴으로서 유고 및 돌방상황발생시 상황근무자가 신속히 인지, 및 즉시처리가 가능한 효과를 갖는다.
본 발명의 실시예에 따른 인공지능을 이용한 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템에 따르면, 기존 영상처리기술에 최신 인공지능 기술을 적용하여 차원이 다른 상황실 24시간 모니터링 체계를 구축할 수 있는 장점이 있다.
그리고 본 발명의 실시예에 따른 인공지능을 이용한 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템에 따르면, 상황실 모니터 출력화면을 운영자가 주시하듯 고성능 상황감시카메라를 설치하여, 모니터 출력화면을 최신 인공지능 기술이 포함된 영상분석기술을 이용하여 이상 상황 발생시 운영자에게 알리도록 하고, 기존의 영상분석 기술만으로 외부환경에 대한 분석 정확도 및 환경적응에 한계가 있어 이를 보완하기 위해 인공지능 기술을 적용하여 외부환경에서도 상황감시가 가능하고, 근무자의 눈을 대신하여 상황실 화면을 인공지능으로 24시간 감시할 수 있는 효과를 갖는다
그리고 본 발명의 실시예에 따른 인공지능을 이용한 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템에 따르면, 근무자 눈을 대신하여 감시하는 체계를 구축하여 인간의 집중력 한계를 극복할 수 있어 4차산업혁명 기술을 통한 유지관리분야에 선진화에 기여할 수 있으며, 돌발상황 인지시간을 단축할 수 있어 2차 사고를 획기적으로 예방할 수 있는 효과를 갖는다.
한편, 본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 명세서에 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 일실시예를 예시하는 것이며, 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술적 사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석 되어서는 아니 된다.
도 1은 남원지사 2018.1.1 ~ 현재까지 D급 이상 사고, 돌발상황(교통사고, 갓길정차, 고장차 등) 발생시 인지 현황표,
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 인공지능을 이용한 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템의 모식도,
도 3은 본 발명의 실시예에 따라 상황감시카메라가 교통 상황실 모니터화면을 감시하는 사진,
도 4는 본 발명의 실시예에 따라 영상분석부에서 사고차량을 추출하는 과정을 나타낸 화면,
도 5는 본 발명의 실시예에 따라 1분전 배경이미지와 현재 배경이미지를 비교하여 돌발상황을 감지하는 과정을 나타낸 도면,
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능을 이용한 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템의 구성도,
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능을 이용한 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템에 의해 사고가 감지되는 과정을 나타낸 흐름도,
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능을 이용한 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템의 교통상황감시 작동원리 흐름을 나타낸 흐름도를 도시한 것이다.
이상의 본 발명의 목적들, 다른 목적들, 특징들 및 이점들은 첨부된 도면과 관련된 이하의 바람직한 실시예들을 통해서 쉽게 이해될 것이다. 그러나 본 발명은 여기서 설명되는 실시예들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 오히려, 여기서 소개되는 실시예들은 개시된 내용이 철저하고 완전해질 수 있도록 그리고 통상의 기술자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 제공되는 것이다.
본 명세서에서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소 상에 있다고 언급되는 경우에 그것은 다른 구성요소 상에 직접 형성될 수 있거나 또는 그들 사이에 제 3의 구성요소가 개재될 수도 있다는 것을 의미한다. 또한 도면들에 있어서, 구성요소들의 두께는 기술적 내용의 효과적인 설명을 위해 과장된 것이다.
본 명세서에서 기술하는 실시예들은 본 발명의 이상적인 예시도인 단면도 및/또는 평면도들을 참고하여 설명될 것이다. 도면들에 있어서, 막 및 영역들의 두께는 기술적 내용의 효과적인 설명을 위해 과장된 것이다. 따라서 제조 기술 및/또는 허용 오차 등에 의해 예시도의 형태가 변형될 수 있다. 따라서 본 발명의 실시예들은 도시된 특정 형태로 제한되는 것이 아니라 제조 공정에 따라 생성되는 형태의 변화도 포함하는 것이다. 예를 들면, 직각으로 도시된 영역은 라운드지거나 소정 곡률을 가지는 형태일 수 있다. 따라서 도면에서 예시된 영역들은 속성을 가지며, 도면에서 예시된 영역들의 모양은 소자의 영역의 특정 형태를 예시하기 위한 것이며 발명의 범주를 제한하기 위한 것이 아니다. 본 명세서의 다양한 실시예들에서 제1, 제2 등의 용어가 다양한 구성요소들을 기술하기 위해서 사용되었지만, 이들 구성요소들이 이 같은 용어들에 의해서 한정되어서는 안 된다. 이들 용어들은 단지 어느 구성요소를 다른 구성요소와 구별시키기 위해서 사용되었을 뿐이다. 여기에 설명되고 예시되는 실시예들은 그것의 상보적인 실시예들도 포함한다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 '포함한다(comprises)' 및/또는 '포함하는(comprising)'은 언급된 구성요소는 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
아래의 특정 실시예들을 기술하는데 있어서, 여러 가지의 특정적인 내용들은 발명을 더 구체적으로 설명하고 이해를 돕기 위해 작성되었다. 하지만 본 발명을 이해할 수 있을 정도로 이 분야의 지식을 갖고 있는 독자는 이러한 여러 가지의 특정적인 내용들이 없어도 사용될 수 있다는 것을 인지할 수 있다. 어떤 경우에는, 발명을 기술하는 데 있어서 흔히 알려졌으면서 발명과 크게 관련 없는 부분들은 본 발명을 설명하는데 있어 별 이유 없이 혼돈이 오는 것을 막기 위해 기술하지 않음을 미리 언급해 둔다.
이하에서는 본 발명의 실시예에 따른 인공지능을 이용한 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템(100)의 구성 및 기능에 대해 설명하도록 한다. 먼저 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 인공지능을 이용한 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템(100)의 모식도를 도시한 것이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 인공지능을 이용한 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템(100)은, 교통 상황실 모니터 화면(1)을 주시하듯 설치되어 실시간으로 감시 영상데이터를 확보하는 상황감시카메라(10)와, 감시 영상데이터를 분석하여 돌발상황을 감지하여 전달하는 분석서버를 포함하여 구성될 수 있음을 알 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따라 상황감시카메라(10)가 교통 상황실 모니터화면(1)을 감시하는 사진을 도시한 것이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 상황감시카메라(10)는 교통 상황실 모니터 화면(1)을 주시하듯 설치되어 실시간으로 감시 영상데이터를 확보하도록 구성됨을 알 수 있다. 이러한 상황실 모니터 화면(1)은 복수의 CCTV 화면들을 포함하며, 상황감시카메라(10)가 확보하는 감시 영상데이터는 복수의 CCTV 화면들을 포함하는 상황실 모니터 화면(1)으로부터 확보되게 된다. 구체적 실시예에서는 상황실 12 ~ 15개의 CCTV화면을 1개의 상황감시카메라(10)에 의해 감시하도록 구성된다.
따라서 본 발명의 실시예에서는 교통 상황실 모니터 화면(1)을 주시하듯 설치되어 실시간으로 감시 영상데이터를 확보하는 상황감시카메라(10)를 포함하게 됨으로써, 근무자가 직접 상황실 모니터 화면(1)을 감시할 필요없이 근무자의 눈을 대신하여 상황감시카메라(10)를 통해 감시하게 된다.
본 발명의 실시예에 따른 분석서버는 영상분석부(20)와, 정보전달부(30)를 포함하여 구성될 수 있다. 영상분석부(20)는 감시 영상데이터를 분석하여 돌발상황을 감지하고, 돌발상황을 인식하여 상황인식데이터를 생성하게 된다. 그리고 정보전달부(30)는 이러한 상황인식데이터를 알림신호로 표출하게 된다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따라 영상분석부(20)에서 사고차량을 추출하는 과정을 나타낸 화면을 도시한 것이다. 그리고 도 5는 본 발명의 실시예에 따라 1분전 배경이미지와 현재 배경이미지를 비교하여 돌발상황을 감지하는 과정을 나타낸 도면을 도시한 것이다. 또한, 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능을 이용한 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템(100)의 구성도를 도시한 것이다.
본 발명의 실시예에 따른 영상분석부(20)는 도 6에 도시된 바와 같이, 사고감지추적부(21)와, 사고인식부(22)와 환경변화적응부(23)를 포함하여 구성될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 사고감지추적부(21)는 공간기술과 시간기반처리기술을 조합하여 사고를 추적하여 감지하는 영상분석기법이 적용되게 된다. 도 4에 도시된 바와 같이, 실시간 이미지에서 배경이미지를 생성하여 GMM(Gaussian mixture model)을 통해 사고차량을 추출하게 됨을 알 수 있다.
또한, 사고감지추적부(21)는, 실시간으로 들어오는 감시 영상데이터에서 배경이미지만을 추출하여 특정주기마다 저장하며, 저장된 배경이미지 중 현재 배경이미지와 이전 배경이미지 차이값을 기반으로 사고를 추적할 수 있다.
도 5에 도시된 바와 같이, 구체적실시예에서 (1) 연속적으로 들어오는 감시 영상데이터에서 배경이미지만을 추출하여 10초 단위로 저장하고(B0, B1, B2,B3.....)[B], (2) 저장된 배경 이미지 중 현재 배경이미지와 이전 배경이미지의 차이를 구하고(B0-B5, B1-B6, B2-B7....)[D], (3) (2)의 결과차이가 발생하면 물체가 있는 것으로 판단하게 된다.
또한, 영상분석부(20)는, 인공지능 분석기법을 통해 차종 및 주행패턴을 기계학습시킨 후 사고상황을 인식하는 사고인식부(22)를 포함하여 구성된다.
즉, 본 발명의 실시예에 따른 사고인식부(22)는 인공지능(AI) 분석기법을 황용하여 차종(승용차, 버스, 트럭 등) 및 주행패턴을 기계학습시킨 후 유고상황(사고)을 인식하게 된다. 이러한 인공지능 분석기법은 학습데이터를 기반으로 분석요인을 도출하여 머신러닝을 실행하게 된다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 사고감지추적부(21)는 감지된 영역에 대해 식별표지로 표출하고, 사고인식부(22)는 이러한 식별표지를 인식하여 사고상황을 인식하게 된다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능을 이용한 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템(100)에 의해 사고가 감지되는 과정을 나타낸 흐름도를 도시한 것이다. 그리고 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능을 이용한 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템(100)의 교통상황감시 작동원리 흐름을 나타낸 흐름도를 도시한 것이다.
도 7 및 도 8에 도시된 바와 같이, 교통상황판을 상황감시카메라(10)가 직접감시하며 돌발상황시 얼룩영상과 같은 식별표지로 영상을 부분 변환하게 되며, 이러한 얼룩 발생시 돌발상황으로 판단하여 자동으로 알리게 됨을 알 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 영상분석부(20)는, CCTV가 설치된 외부 환경변화(그림자, 태양광, 흔들림 등)에 적응하여 감시 영상데이터를 보정하는 환경변화적응부(23)를 포함하여 오검지 현상을 줄이도록 구성될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 환경변화적응부(23)는 노면자동추출부와, 윤곽선 추출부를 포함하여 구성될 수 있다.
노면자동추출부는, 현장(CCTV 설치위치) 상황근무자에 의해 CCTV 조작 후, CCTV의 주시방향의 편차(프리즘)가 발생해도 재 영역 설정없이 노면을 자동으로 추출할 수 있도록 구성되게 된다. 또한, 윤곽선 추출부는 CCTV 설치위치에서의 강풍, 대형차량 이동시 CCTV 카메라 흔들림에 대응하여 윤곽선을 추출하도록 구성된다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 인공지능을 이용한 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템(100)은 상황인식데이터를 알림신호로 표출하는 정보전달부(30)를 포함하여 구성될 수 있다.
이러한 정보전달부(30)는, 알림신호를 상황실 내에서 표출하는 알림수단(31)으로 구성될 수 있다. 이러한 알림수단(31)은 스피커, 디스플레이부, LED 등으로 구성되어 음성, 문자, LED점등 등 다양한 방식으로 알림신호를 표출하도록 구성될 수 있다.
또한, 정보전달부(30)는, 상황인식데이터를 순찰원, 관리자, 작업원 등의 기 설정된 사용자단말기(2)로 전송하는 무선통신모듈(32)을 포함하여 구성될 수 있다.
기존의 상황탐지방법은 상황근무자의 육안식별에 의한 CCTV 감시방식으로 운영되어 있었으나, 본 발명의 실시예에 따른 인공지능을 이용한 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템(100)에 따르면, 고성능 상황감시카메라(10)를 상황실 모니터 출력화면(1)을 주시하듯 설치하여 감시하고, 영상처리기술을 이용하여 상황감지방법을 자동화시킴으로서 유고 및 돌방상황발생시 상황근무자가 신속히 인지, 및 즉시처리가 가능하게 된다.
그리고 본 발명의 실시예에 따른 인공지능을 이용한 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템(100)에 따르면, 기존 영상처리기술에 최신 인공지능 기술을 적용하여 차원이 다른 상황실 24시간 모니터링 체계를 구축할 수 있는 장점이 있다.
그리고 본 발명의 실시예에 따른 인공지능을 이용한 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템(100)에 따르면, 상황실 모니터 출력화면(1)을 운영자가 주시하듯 고성능 상황감시카메라(10)를 설치하여, 모니터 출력화면(1)을 최신 인공지능 기술이 포함된 영상분석기술을 이용하여 이상 상황 발생시 운영자에게 알리도록 하고, 기존의 영상분석 기술만으로 외부환경에 대한 분석 정확도 및 환경적응에 한계가 있어 이를 보완하기 위해 인공지능 기술을 적용하여 외부환경에서도 상황감시가 가능하고, 근무자의 눈을 대신하여 상황실 화면(1)을 인공지능으로 24시간 감시할 수 있는 효과를 갖는다
그리고 본 발명의 실시예에 따른 인공지능을 이용한 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템(100)에 따르면, 근무자 눈을 대신하여 감시하는 체계를 구축하여 인간의 집중력 한계를 극복할 수 있어 4차산업혁명 기술을 통한 유지관리분야에 선진화에 기여할 수 있으며, 돌발상황 인지시간을 단축할 수 있어 2차 사고를 획기적으로 예방할 수 있는 효과를 갖는다.
또한, 상기와 같이 설명된 장치 및 방법은 상기 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.
1:상황실 모니터 화면
2:사용자 단말기
10:상황감시카메라
20:영상분석부
21:사고감지추적부
22:사고인식부
23:환경변화적응부
30:정보전달부
31:알림수단
32:무선통신모듈
100:인공지능을 이용한 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템

Claims (11)

  1. 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템에 있어서,
    교통 상황실 모니터 화면을 촬영하도록 교통 상황실 내부에 설치되어 실시간으로 모니터 화면을 촬영한 감시 영상데이터를 확보하는 상황감시카메라;
    상기 감시 영상데이터를 분석하여 돌발상황을 감지하고, 돌발상황을 인식하여 상황인식데이터를 생성하는 영상분석부; 및
    상기 상황인식데이터를 알림신호로 표출하는 정보전달부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 상황실 모니터 화면은 복수의 CCTV 화면들을 포함하며, 상기 상황감시카메라가 확보하는 상기 감시 영상데이터는 복수의 CCTV 화면들을 포함하는 상황실 모니터 화면으로부터 확보되는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 영상분석부는, 공간기술과 시간기반처리기술을 조합하여 사고를 추적하여 감지하는 사고감지추적부를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 사고감지추적부는, 실시간으로 들어오는 감시 영상데이터에서 배경이미지만을 추출하여 특정주기마다 저장하며, 저장된 배경이미지 중 현재 배경이미지와 이전 배경이미지 차이값을 기반으로 사고를 추적하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 영상분석부는, 인공지능 분석기법을 통해 차종 및 주행패턴을 기계학습시킨 후 사고상황을 인식하는 사고인식부를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템.
  6. 제 5항에 있어서,
    상기 인공지능 분석기법은 학습데이터를 기반으로 분석요인을 도출하여 머신러닝을 실행하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 사고감지추적부는 감지된 영역에 대해 식별표지로 표출하고, 상기 사고인식부는 이러한 식별표지를 인식하여 사고상황을 인식하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 영상분석부는, 상기 CCTV가 설치된 외부 환경변화에 적응하여 상기 감시 영상데이터를 보정하는 환경변화적응부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 환경변화적응부는, CCTV의 주시방향 편차 발생에 대해 재영역 설정없이 노면을 자동으로 추출하는 노면자동추출부와, 카메라 흔들림에 대응하는 윤곽선 추출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템.
  10. 제 9항에 있어서,
    상기 정보전달부는, 상기 알림신호를 상황실 내에서 표출하는 스피커, 디스플레이부 및 LED 점등부 중 적어도 어느 하나를 포함하는 알림수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템.
  11. 제 10항에 있어서,
    상기 정보전달부는, 상기 상황인식데이터를 기 설정된 사용자단말기로 전송하는 무선통신모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 교통정보센터 CCTV 도로 상황 감시 시스템.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20230171341A (ko) 2022-06-13 2023-12-20 김영우 Cctv, 음향 및 전광판을 활용한 도로 돌발상황 경보 송출 장치 및 시스템

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2021144600A (ja) * 2020-03-13 2021-09-24 株式会社日立国際電気 交通障害要因検知システム、および、判定基準の更新方法
KR102339548B1 (ko) * 2020-09-17 2021-12-20 주식회사 올리브앤도브 저전력 도어캠
KR102445138B1 (ko) * 2020-09-28 2022-09-20 인하대학교 산학협력단 심층 학습을 이용한 영상 기반 속도 단속 시스템
KR102306854B1 (ko) * 2021-04-23 2021-09-30 주식회사 비츠에스앤지 교통상황 관리 시스템 및 방법
EP4329293A1 (en) * 2022-08-25 2024-02-28 Artificialy SA Support system of the control of surveillance cameras
KR102594588B1 (ko) * 2023-05-02 2023-10-26 주식회사 스마트비전 교통정보센터 상황실의 상황판을 통한 cctv 영상 표출 시스템 및 방법

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010191888A (ja) 2009-02-20 2010-09-02 Toshiba Corp 画像処理装置及び交通監視装置
KR101748121B1 (ko) 2016-08-25 2017-06-16 델리아이 주식회사 객체 인지 기반의 실시간 영상 검지 시스템 및 그 방법

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3912869B2 (ja) * 1997-10-17 2007-05-09 三菱重工業株式会社 交通流計測装置
KR20060029250A (ko) 2006-02-13 2006-04-05 시우넷주식회사 터널 내 교통사고 및 사고검지 시스템
KR100801293B1 (ko) 2006-11-30 2008-02-11 흥진정보통신 주식회사 터널 영상 유고 또는 사고감지 시스템 및 방법
KR20080101418A (ko) 2007-05-18 2008-11-21 전진규 대중교통 ｃｃｔｖ 시스템
KR101101860B1 (ko) * 2010-03-03 2012-01-05 주식회사 토페스 실시간 교통상황 검지 시스템

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010191888A (ja) 2009-02-20 2010-09-02 Toshiba Corp 画像処理装置及び交通監視装置
KR101748121B1 (ko) 2016-08-25 2017-06-16 델리아이 주식회사 객체 인지 기반의 실시간 영상 검지 시스템 및 그 방법

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20230171341A (ko) 2022-06-13 2023-12-20 김영우 Cctv, 음향 및 전광판을 활용한 도로 돌발상황 경보 송출 장치 및 시스템

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