KR102231244B1 - Bus information provision apparatus and bus information provision method - Google Patents

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KR102231244B1 KR1020210019431A KR20210019431A KR102231244B1 KR 102231244 B1 KR102231244 B1 KR 102231244B1 KR 1020210019431 A KR1020210019431 A KR 1020210019431A KR 20210019431 A KR20210019431 A KR 20210019431A KR 102231244 B1 KR102231244 B1 KR 102231244B1
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류인철
임채준
서동진
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주식회사 에이치투테크
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Abstract

According to the present invention, provided is a bus information guide device, which comprises: a transmission channel through which information including vehicle information is transmitted; an output unit outputting the vehicle information as visual information or sound information; a camera acquiring image information; an object detection unit detecting an object including a user from the image information; a face detection unit detecting the face of the object; a distance measuring unit obtaining an estimated distance between the object and the camera using information related to the size of the face detected through the face detection unit; an object tracking unit tracking the object; an object size measurement unit tracking the object and measuring a change in the detected object size; and a behavior determination unit using the object size and the estimated distance to determine the behavior of the user.

Description

버스정보안내장치 및 버스정보안내방법{Bus information provision apparatus and bus information provision method}Bus information provision apparatus and bus information provision method}

본 발명은 버스정보안내장치 및 버스정보안내방법에 관한 것이다. The present invention relates to a bus information guide device and a bus information guide method.

버스정보터미널(BIT: Bus Information Terminal)은 버스정류소에 설치되어 버스도착예정시각을 알리는 기능을 수행할 수 있다. 본 발명의 버스정보안내장치는 버스안내기를 포함할 수 있다. Bus Information Terminal (BIT) is installed at a bus stop and can perform the function of notifying the expected time of bus arrival. The bus information guide device of the present invention may include a bus guide.

상기 버스정보터미널은 버스도착예정시각을 알려주는 기본기능에서 더 확장하여 다른 기능이 더 수행될 수도 있다. 예를 들어, 인용문헌에는 버스정보터미널에 카메라가 더 탑재될 수 있다. 상기 카메라는 버스 정류장의 도로 주변 영상 및 주변 영상을 촬영하여 버스 정보 안내기로 제공한다. 상기 카메라가 촬영한 주변 영상을 이용하여 생활 방범 사건이 발생되는지를 모니터링 할 수 있다. The bus information terminal may be further extended from the basic function of notifying the expected time of bus arrival and further perform other functions. For example, in the cited literature, a camera may be further mounted on the bus information terminal. The camera captures an image of a road surrounding a bus stop and a surrounding image and provides it to a bus information guide. Using the surrounding images captured by the camera, it is possible to monitor whether a security incident occurs.

상기 버스정보터미널은 항상 외부에 노출되어 있어 파손이 잦다. 실제로 취객들이 무력으로 파손하는 일이 잦다. Since the bus information terminal is always exposed to the outside, it is frequently damaged. In fact, drunk people are often damaged by force.

대한민국등록특허 10-1957637, 버스 정보 안내기를 이용한 불법 주정차 단속 시스템 및 그의 처리방법Republic of Korea Patent Registration 10-1957637, illegal parking control system using bus information guide and its processing method

본 발명은 버스정보안내장치의 파손을 예방할 수 있는 버스정보안내장치를 제공한다. The present invention provides a bus information guide device capable of preventing damage to the bus information guide device.

본 발명은 버스정보안내장치의 사용성을 더 넓혀서, 사용자가 더 편리하게 버스정보안내장치를 이용할 수 있도록 한다. The present invention further expands the usability of the bus information guide device, so that a user can use the bus information guide device more conveniently.

본 발명에 따른 버스정보안내장치에는, 차량정보를 포함하는 정보가 전송되는 전송채널; 상기 차량정보를 시각정보 또는 음향정보로 출력하는 출력부; 이미지정보를 취득하는 카메라; 상기 이미지정보에서 이용자를 포함하는 객체를 검출하는 객체검출부; 상기 객체의 안면을 검출하는 안면검출부; 상기 안면검출부를 통하여 검출된 안면크기의 관련정보를 이용하여 상기 객체와 상기 카메라 간의 추정거리를 구하는 거리측정부; 상기 객체를 추적하는 객체추적부; 상기 객체를 추적하며 검출되는 객체크기의 변화를 측정하는 객체크기측정부; 및 상기 객체크기, 및 상기 추정거리를 이용하여, 상기 이용자의 행동을 판단하는 행동판단부가 포함될 수 있다. A bus information guide apparatus according to the present invention includes: a transmission channel through which information including vehicle information is transmitted; An output unit for outputting the vehicle information as visual information or sound information; A camera that acquires image information; An object detection unit that detects an object including a user from the image information; A face detection unit that detects the face of the object; A distance measuring unit that obtains an estimated distance between the object and the camera using related information of the face size detected through the face detection unit; An object tracking unit that tracks the object; An object size measuring unit that tracks the object and measures a change in the detected object size; And a behavior determination unit that determines the user's behavior by using the object size and the estimated distance.

상기 객체크기를 나타내는 박스크기가 갑자기 변하고, 상기 추정거리가 가까운 경우에는, 상기 이용자가 고의파손행위를 하는 것으로 판단하고, 상기 출력부를 통하여 이용자에게 경고할 수 있다. When the size of the box indicating the object size suddenly changes and the estimated distance is close, it is determined that the user is deliberately damaging, and the user may be warned through the output unit.

상기 객체검출부는 인공지능으로 미리 학습된 제 1 학습모델일 수 있다.The object detection unit may be a first learning model previously learned by artificial intelligence.

상기 안면검출부는 인공지능으로 미리 학습된 제 2 학습모델일 수 있다.The face detection unit may be a second learning model previously learned by artificial intelligence.

상기 제 2 학습모델은 이미지로부터 마스크의 착용/미착용을 구분하도록 학습될 수 있다. The second learning model may be trained to distinguish between wearing/non-wearing a mask from an image.

상기 거리측정부는,

Figure 112021017396553-pat00001
를 이용하여 거리를 추정하고, 여기서, d는 객체와 카메라 간의 거리이고, y2, y1은 안면검출박스의 위치정보이고, a와 p는 환산변수일 수 있다.The distance measuring unit,
Figure 112021017396553-pat00001
The distance is estimated by using, where d is the distance between the object and the camera, y2 and y1 are location information of the face detection box, and a and p may be conversion variables.

상기 객체의 수를 카운트하여 이용자의 수를 알아내는 카운팅부가 포함될 수 있다.A counting unit for determining the number of users by counting the number of objects may be included.

상기 객체가 위험영역에 진입하였는지의 여부를 판단하는 위험영역진입판단부가 포함될 수 있다.A danger zone entry determination unit may be included to determine whether the object has entered the danger zone.

상기 객체크기측정부는,

Figure 112021017396553-pat00002
를 이용하여 상기 객체크기의 변화를 측정하고, T는 측정대상이 되는 전체 프레임이고, t는 각 프레임이고, x와 y는 박스의 좌표일 수 있다.The object size measuring unit,
Figure 112021017396553-pat00002
The change in the size of the object is measured using, T is the entire frame to be measured, t is each frame, and x and y may be coordinates of the box.

본 발명에 따른 버스정보안내방법에는, 카메라에서 촬상된 이미지에서 객체를 검출하는 것; 상기 객체가 검출되지 않으면 저전력모드로 진입하고, 상기 객체가 검출되면 안면검출 및 객체추적을 수행하는 것; 검출된 안면정보를 이용하여 상기 객체와 상기 카메라 간의 거리정보를 얻는 것; 상기 객체를 추적하며, 상기 객체의 크기변화를 알아내는 것; 및 상기 객체의 크기변화가 크고, 상기 거리정보가 가까우면 이용자가 고의파손행위를 하는 것으로 판단하여 경고하는 것이 포함될 수 있다.The method for guiding bus information according to the present invention includes detecting an object in an image captured by a camera; Entering a low power mode when the object is not detected, and performing face detection and object tracking when the object is detected; Obtaining distance information between the object and the camera using the detected facial information; Tracking the object and finding out a change in size of the object; And if the size change of the object is large and the distance information is close, it may be determined that the user is deliberately damaging and warned.

상기 안면검출에서 마스크를 쓰지 않은 경우에는 마스크 착용을 경고하는 것이 수행될 수 있다.When the mask is not worn in the face detection, warning of wearing the mask may be performed.

상기 객체추적을 이용하여, 객체가 위험영역에 진입하는 지를 판단하고, 이용자에게 경고하는 것이 수행될 수 있다.Using the object tracking, it is possible to determine whether an object enters a danger zone, and to warn a user.

본 발명에 따르면, 버스정보안내장치의 고의 파손을 방지할 수 있다. According to the present invention, it is possible to prevent intentional damage to the bus information guide device.

본 발명에 따르면, 승객의 탑승 전 사고를 예방할 수 있다. According to the present invention, it is possible to prevent an accident before boarding a passenger.

본 발명에 따르면, 사회 전체적인 안전성을 더 높일 수 있다. According to the present invention, the overall safety of society can be further improved.

도 1은 실시예에 따른 버스정보안내장치의 구성도.
도 2는 실시예에 따른 버스정보안내방법을 보이는 흐름도.
1 is a block diagram of a bus information guide device according to an embodiment.
2 is a flow chart showing a bus information guide method according to an embodiment.

이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시예를 상세하게 설명한다. 본 발명의 사상은 이하의 실시예에 제한되지 아니하고, 본 발명의 사상을 이해하는 당업자는 동일한 사상의 범위 내에 포함되는 다른 실시예를 구성요소의 부가, 변경, 삭제, 및 추가 등에 의해서 용이하게 제안할 수 있을 것이나, 이 또한 본 발명 사상의 범위 내에 포함된다고 할 것이다. Hereinafter, specific embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. The spirit of the present invention is not limited to the following embodiments, and those skilled in the art who understand the spirit of the present invention easily propose other embodiments included within the scope of the same idea by adding, changing, deleting, and adding components. Although it may be possible, it will be said that this is also included within the scope of the inventive concept.

도 1은 실시예에 따른 버스정보안내장치의 구성도이다. 1 is a block diagram of a bus information guide device according to an embodiment.

도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 버스정보안내장치는 기기 내부에서 정보가 전송되는 전송채널(2)이 포함된다. 상기 전송채널에는 버스를 포함하는 차량들의 차량정보가 입력될 수 있다. 상기 차량정보는 컨트롤러(5)에 의해서 제어되어 출력부(3)를 통하여 출력될 수 있다. 상기 출력부(3)를 통한 출력에는, 비디오를 이용하는 시각정보, 오디오를 이용하는 음향정보가 포함될 수 있다. 버스 승객은 상기 시각정보 및 상기 음향정보를 이용하여 버스와 관련되는 정보를 취득할 수 있다.Referring to FIG. 1, the bus information guide apparatus according to the present invention includes a transmission channel 2 through which information is transmitted inside a device. Vehicle information of vehicles including a bus may be input to the transmission channel. The vehicle information may be controlled by the controller 5 and output through the output unit 3. The output through the output unit 3 may include visual information using video and sound information using audio. Bus passengers can acquire bus-related information by using the visual information and the acoustic information.

상기 버스정보안내장치의 전체 동작을 제어하는 컨트롤러(5), 및 필요정보가 임시 또는 영구 저장되는 메모리(4)가 더 포함될 수 있다. 이 외에도, 버스정보안내장치의 근본적인 동작 수행을 위하여 다양한 기기 및 부품들이 더 제공될 수 있다. 예를 들어, 차량정보를 수신하고 현재 정보를 기지국으로 송신하는 유무선 통신부는, 미도시하지만 당연히 포함될 수 있다.A controller 5 for controlling the overall operation of the bus information guide device, and a memory 4 for temporarily or permanently storing necessary information may be further included. In addition, various devices and parts may be further provided to perform the fundamental operation of the bus information guide device. For example, a wired/wireless communication unit that receives vehicle information and transmits current information to the base station may be included, although not shown, of course.

실시예의 버스정보안내장치에는 카메라(6)가 제공될 수 있다. 상기 카메라를 이용하여 이미지를 취득할 수 있다. 취득된 상기 이미지를 분석하여, 고의파손으로부터 장치를 보호하는 것(고의파손행위중지경고), 이용객의 안전을 위하는 것(이상행동중지경고, 차도진입중지경고), 공중안전을 위하는 것(마스크착용경고, 이상행동중지경고), 및 에너지절감동작(저전력진입)을 수행할 수 있다. 상기 각 기능들에 의해서 본 발명의 특징은 명확히 드러날 수 있고, 버스안내장치에 탑재된 카메라(6)의 사용성을 크게 높일 수 있다. A camera 6 may be provided in the bus information guide device of the embodiment. Images can be acquired using the camera. By analyzing the acquired image, protecting the device from intentional damage (warning to stop intentional damage), for the safety of users (warning to stop abnormal behavior, warning to stop entering the roadway), and for public safety (wearing a mask) Warning, abnormal behavior stop warning), and energy saving operation (low power entry) can be performed. The features of the present invention can be clearly revealed by each of the above functions, and the usability of the camera 6 mounted on the bus guide device can be greatly improved.

실시예의 버스정보안내장치에는 객체검출부(1)가 포함될 수 있다. 상기 객체검출부는 객체검출에 쓰이는 기술로는 YoLo, SSD, 및 R-CNN 등 딥러닝 기반 영상 객체 검출 모델, 혹은 이들의 변형을 사용할 수 있다. 상기 객체검출부(1)는 이미지의 화각 내에 사람의 전신이 일정 비율(예를 들어, 50%) 이상 보이는 경우 '사람'으로 검출할 수 있다.An object detection unit 1 may be included in the bus information guide device of the embodiment. The object detection unit may use a deep learning-based image object detection model such as YoLo, SSD, and R-CNN, or a modification thereof as a technology used for object detection. The object detection unit 1 may detect as'person' when the whole body of a person is seen in a certain ratio (eg, 50%) or more within the angle of view of the image.

검출 결과로 화각 내 사람 한 명 당 검출영역에 해당하는 좌표쌍을 반환하며 여러 사람도 검출 가능하다. 이를 수식으로 표현하면 수학식 1과 같다.As a result of detection, a pair of coordinates corresponding to the detection area per person in the field of view is returned, and multiple people can be detected. This can be expressed as Equation 1.

Figure 112021017396553-pat00003
Figure 112021017396553-pat00003

여기서, P(0,W,0,H)는 상기 카메라(6)에 입력되는 전체 화면의 픽셀의 집합이고, H함수는 화각 내 사람의 존재영역을 검출하는 객체검출 신경망을 의미할 수 있다.Here, P(0,W,0,H) is a set of pixels of the entire screen input to the camera 6, and the H function may refer to an object detection neural network that detects the presence area of a person within the angle of view.

상기 기능이 수행되기 위하여, 상기 객체검출부(1)에는 딥러닝을 이용하는 인공지능으로 미리 학습된 제 1 학습모델이 수용될 수 있다. In order to perform the function, the object detection unit 1 may accommodate a first learning model that has been previously learned by artificial intelligence using deep learning.

상기 객체검출부(1)에 의해서 객체가 검출되지 않는 경우에는, 상기 컨트롤러(5)에 의해서 절전모드로 동작할 수 있다. 상기 절전모드에서는 비디오 출력을 정지하는 등의 기능이 수행될 수 있다. When an object is not detected by the object detection unit 1, the controller 5 may operate in a power saving mode. In the power saving mode, a function such as stopping video output may be performed.

상기 객체검출부(1)에 의해서 객체(사람)가 검출되면, 객체의 영역 좌표에 대한 객체추적 및 안면검출을 수행할 수 있다.When an object (person) is detected by the object detection unit 1, object tracking and face detection may be performed on the coordinates of the area of the object.

먼저, 안면을 검출하는 안면검출부(11)의 작용을 설명한다. 상기 안면검출부(11)는 사용자의 안면의 특징을 검출할 수 있다. 예를 들어, 마스크를 정상적으로 착용하였는지를 검출할 수 있다. First, the operation of the face detection unit 11 for detecting the face will be described. The face detection unit 11 may detect a feature of a user's face. For example, it may be detected whether the mask is normally worn.

상기 안면검출부(11)에는 딥러닝을 이용하는 인공지능으로 미리 학습된 제 2 학습모델이 탑재될 수 있다. 상기 제 2 학습모델의 학습을 위하여, 마스크 착용자, 미착용자가 포함된 이미지 데이터 셋을 이용하여 마스크의 착용/미착용 상태를 모두 고려하는 딥러닝 기반 객체검출 신경망을 학습시킬 수 있다. 이 경우에, 올바른 마스크 착용이 되지 않은 경우도 함께 학습하여, 더 많은 경우로 구분할 수 있다. A second learning model previously learned by artificial intelligence using deep learning may be mounted on the face detection unit 11. In order to learn the second learning model, a deep learning-based object detection neural network that considers both wearing/non-wearing states of a mask may be trained using an image data set including a mask wearer and a non-wearer. In this case, it is possible to classify more cases by learning together even if the mask is not properly worn.

상기 제 2 학습모델은 검출된 안면의 마스크 착용 유무의 확률 정보를 출력할 수 있다. 상기 제 2 학습모델의 동작은 하기 수학식 2로 표현할 수 있다. The second learning model may output probability information on whether or not the detected face mask is worn. The operation of the second learning model can be expressed by Equation 2 below.

Figure 112021017396553-pat00004
Figure 112021017396553-pat00004

여기서, P(x1,x2,y1,y2)는 사람의 객체검출 영역에 속한 영상 내 픽셀값의 집합이고, MF함수는 마스크 착용 유무를 확인하는 안면 검출 신경망을 의미할 수 있다.

Figure 112021017396553-pat00005
는 각각 안면 검출 영역의 4개 좌표(검출된 안면영역) 및 마스크 착용여부를 알리는 식별자를 의미할 수 있다. Here, P(x1,x2,y1,y2) is a set of pixel values in an image belonging to the object detection area of a person, and the MF function may mean a face detection neural network that checks whether a mask is worn.
Figure 112021017396553-pat00005
May denote the four coordinates of the face detection region (detected face region) and an identifier indicating whether or not the mask is worn.

객체가 마스크 미착용으로 판별된 경우에는, 상기 컨트롤러(5)의 제어 하에 출력부(3)를 통하여 마스크 착용에 대한 안내를 수행할 수 있다.When it is determined that the object is not wearing the mask, guidance on wearing the mask may be performed through the output unit 3 under the control of the controller 5.

검출된 안면영역의 정보는 거리측정부(13)로 입력될 수 있다. 상기 거리측정부(13)는'안면크기 기반 거리추정'을 수행할 수 있다. 상기 거리측정부(13)의 거리추정값(d)는 수학식 3과 같이 얻을 수 있다.Information on the detected facial area may be input to the distance measuring unit 13. The distance measuring unit 13 may perform'facial size-based distance estimation'. The distance estimation value (d) of the distance measuring unit 13 can be obtained as in Equation (3).

Figure 112021017396553-pat00006
Figure 112021017396553-pat00006

여기서, a와 p는 거리 환산 변수로써 버스정보안내장치의 내부 또는 외부 설치된 카메라의 사양과 설치 위치에 따라 조정될 수 있다. 여기서, 상기 a는 비례인자로서 환산조정을 수행할 수 있고, 상기 p는 지수인자로써 환산조정을 수행할 수 있다. d는 거리이고, y는 상기 검출된 안면영역(박스)의 위치정보일 수 있다. 바람직하게, 상기 카메라는 버스정보안내장치의 내부에 설치될 수 있다. Where a and p are As a distance conversion variable, it can be adjusted according to the specifications and installation location of the camera installed inside or outside the bus information guide device. Here, a is a proportional factor to perform conversion adjustment, and p is an exponential factor to perform conversion adjustment. d is a distance, and y may be location information of the detected facial area (box). Preferably, the camera may be installed inside the bus information guide device.

상기 거리측정부(13)에서 추정된 거리정보를 이용하여, 이용객이 버스정보안내장치에 접근하였는지 여부를 판단할 수 있다. 나아가서, 상기 거리측정부(13)에서 추정된 거리정보를 이용하여, '고의파손행동여부'를 판단하는데 활용할 수 있다. Using the distance information estimated by the distance measuring unit 13, it is possible to determine whether a user has approached the bus information guide device. Furthermore, by using the distance information estimated by the distance measuring unit 13, it can be used to determine whether the'deliberate damage behavior'.

이미 설명한 바와 같이, 상기 객체검출부(1)에 의해서 객체(사람)가 검출되면, 객체의 영역 좌표에 대한 객체추적을 수행할 수 있다. As described above, when an object (person) is detected by the object detection unit 1, object tracking may be performed on the coordinates of the area of the object.

상기 객체추적을 실행하는 객체추적부(21)의 작용을 설명한다. The operation of the object tracking unit 21 that executes the object tracking will be described.

상기 객체추적부(21)는 검출된 객체(사람)에 대하여 임시 식별자를 부여할 수 있다. 상기 객체추적부(21)는 객체의 화각 내 움직임을 추적할 수 있다. 화각 내에서 객체들의 움직임을 추적하여 이용객수 카운팅, 차도진입여부판단, 및 이상행동수행여부 중의 적어도 하나는 파악하는데 활용할 수 있다. The object tracking unit 21 may assign a temporary identifier to the detected object (person). The object tracking unit 21 may track the movement of the object within the angle of view. By tracking the movement of objects within the angle of view, at least one of counting the number of users, determining whether to enter a vehicle, and performing abnormal behavior may be utilized to grasp.

상기 객체추적부(21)의 작용은 하기 수학식 4로 표현할 수 있다. The action of the object tracking unit 21 can be expressed by Equation 4 below.

Figure 112021017396553-pat00007
Figure 112021017396553-pat00007

여기서, T함수는 객체추적알고리즘으로서, 다객체트래킹(MOT: Multiple Object Tracking) 알고리즘을 적용할 수 있다. 실시예에서는 Simple Online Realtime Tracking (SORT) 또는 Deep SORT을 사용할 수 있다. ID는 객체의 식별자일 수 있다. 상기 객체추적부(21)에 의해서 객체의 이동을 추적할 수 있다. 상기 객체추적부는 각 객체를 x좌표범위 및 y좌표범위로 제공할 수 있다.Here, the T function is an object tracking algorithm, and a multiple object tracking (MOT) algorithm can be applied. In an embodiment, Simple Online Realtime Tracking (SORT) or Deep SORT may be used. ID may be an identifier of an object. Movement of the object may be tracked by the object tracking unit 21. The object tracking unit may provide each object in an x-coordinate range and a y-coordinate range.

상기 객체추적부(21)에서 정의된 ID는 카운팅부(25)에서 카운팅될 수 있다. 상기 이용객의 카운팅 정보는 상기 메모리(4)에 저장될 수 있다. 이용객의 수를 정보로써 이용함으로써, 교통흐름을 파악하는 정보로서 활용할 수 있다. The ID defined by the object tracking unit 21 may be counted by the counting unit 25. The user's counting information may be stored in the memory 4. By using the number of users as information, it can be used as information to grasp traffic flow.

상기 객체추적부(21)에서 이동 중인 객체에 대하여, 위험영역진입판단부(24)는 이용객이 차도 등의 위험 영역으로 진입했는지 여부를 파악할 수 있다. 구체적으로, 카메라(6)가 촬영하는 이미지의 영역 내에 차도 영역임을 나타내는 좌표정보(예를 들어, A영역)를 사전에 등록해 둘 수 있다. 이후에 추적되는 객체가 해당영역(A영역)에 진입하면, 상기 위험영역진입판단부(24)는 상기 출력부(3)를 통하여 위험한 사실을 이용객에게 경고할 수 있다.With respect to the object being moved by the object tracking unit 21, the dangerous area entry determining unit 24 may determine whether a user has entered a dangerous area such as a roadway. Specifically, coordinate information (eg, area A) indicating a roadway area may be registered in advance within the area of the image captured by the camera 6. When an object to be tracked later enters the corresponding area (area A), the danger area entry determination unit 24 may warn the user of the dangerous fact through the output unit 3.

상기 객체추적부(21)에서 제공되는 정보에는 각 객체의 x좌표범위 및 y좌표범위의 박스정보가 포함될 수 있다. 상기 박스정보를 이용하여, 객체크기측정부(22)는 객체의 크기를 측정할 수 있다. 구체적으로, 상기 객체크기측정부(22)에서 측정된 객체의 크기는, 각 객체의 x좌표범위 및 y좌표범위의 박스를 통하여 추정할 수 있다. The information provided by the object tracking unit 21 may include box information of the x-coordinate range and y-coordinate range of each object. Using the box information, the object size measuring unit 22 may measure the size of the object. Specifically, the size of the object measured by the object size measuring unit 22 may be estimated through boxes of the x-coordinate range and y-coordinate range of each object.

상기 객체의 크기는 변동할 수 있다. 상기 객체의 크기 변동은, 객체와 상기 카메라(6)와의 거리변화, 및 객체의 행동변화가 영향을 미칠 수 있다. 예를 들어, 객체가 카메라에 접근하면 객체의 크기가 크기 측정될 수 있다. 예를 들어, 객체가 팔을 휘두르거나 발차기 등의 행동을 하면 객체의 크기는 크게 측정될 수 있다. 사용자의 동작으로 인하여, x좌표범위 및 y좌표범위로 나타나는 박스크기가 커지기 때문이다. 사용자의 동작으로 인하여 박스크기가 커지는 것은 이상행동이라고 정의할 수 있다. The size of the object may vary. The change in the size of the object may be affected by a change in the distance between the object and the camera 6 and a change in the behavior of the object. For example, when an object approaches a camera, the size of the object can be measured. For example, when an object swings its arm or performs an action such as a kick, the size of the object can be largely measured. This is because the size of the box represented by the x-coordinate range and y-coordinate range increases due to the user's motion. If the box size increases due to the user's motion, it can be defined as an abnormal behavior.

상기 이상행동을 정의하는 일 예로서, 하기되는 수학식 5를 적용할 수 있다. As an example of defining the abnormal behavior, Equation 5 below may be applied.

Figure 112021017396553-pat00008
Figure 112021017396553-pat00008

수학식 5에 따르면, 매 t번째 프레임과 그 전 프레임간의 박스크기 변화량의 T프레임 만큼의 산술 평균을 구하고, 상기 산술 평균이 일정 수준을 넘어가면 해당 이용자가 과격한 행동을 하는 것으로 판단할 수 있다. According to Equation 5, the arithmetic mean of the amount of change in the box size between each t-th frame and the previous frame is calculated as much as T frames, and when the arithmetic mean exceeds a certain level, it can be determined that the user is acting radically.

상기 거리측정부(13)에서 추정된 거리, 상기 객체크기측정부(22)에서 측정된 객체크기, 상기 수학식 5에 의한 판단결과는 행동판단부(23)로 입력될 수 있다. 상기 행동판단부(23)에 의해서 이용객의 상태를 더 정확하게 판단할 수 있다. The distance estimated by the distance measuring unit 13, the object size measured by the object size measuring unit 22, and the determination result according to Equation 5 may be input to the behavior determination unit 23. The behavior determination unit 23 may more accurately determine the state of the user.

예를 들어, 상기 수학식 5의 이상행동판단결과, 화각 내 특정 인물이 이상행동을 일으키는 것으로 판단되고, 뿐만 아니라, 상기 거리측정부(13)에서의 거리추정에서 이용객이 카메라에 접근하는 것으로 판단될 수 있다. 이 경우는 이용객이 버스정보안내장치(1)를 파손하는 행위를 하는 것으로 판단할 수 있다. 이 경우에는 출력부(3)를 통하여 경고를 할 수 있다. For example, as a result of the abnormal behavior determination in Equation 5, it is determined that a specific person within the angle of view is causing the abnormal behavior, and as well as the distance estimation in the distance measuring unit 13, it is determined that the user approaches the camera. Can be. In this case, it can be determined that the user is doing the act of damaging the bus information guide device 1. In this case, a warning can be issued through the output unit 3.

다른 예로, 상기 수학식 5의 이상행동판단결과, 화각 내 특정 인물이 이상행동을 일으키는 것으로 판단되지만, 상기 거리측정부(13)에서의 거리추정에서 이용객이 카메라에 접근하지 않는 것으로 판단될 수 있다. 이 경우는 이용객이 버스정보안내장치(1)를 파손행위와는 무관한 행동을 하는 것으로 판단할 수 있다. 이 경우에는 관찰 및 촬영을 지속하거나, 외부로 폭력사실을 통지하거나, 이상행동지속정도를 판단하여 이상행동중지를 경고할 수 있다.As another example, as a result of the abnormal behavior determination in Equation 5, it is determined that a specific person within the angle of view is causing the abnormal behavior, but it may be determined that the user does not approach the camera in the distance estimation by the distance measuring unit 13. . In this case, it can be determined that the user is acting unrelated to the act of damage to the bus information guide device 1. In this case, observation and filming may be continued, the fact of violence may be notified to the outside, or the abnormal behavior may be stopped by judging the degree of continuation of the abnormal behavior.

상기 수학식 5로써 판단가능한 이상행동은, 딥러닝 기반의 포즈 추정 기술들처럼 구체적인 행동의 종류를 인지할 수는 없다. 그러나, 별도의 복잡한 인공지능 모델 적용 없이 간단한 객체추적만으로 이상행동 여부를 파악할 수 있는 장점이 있다. 이 방안은 연산 자원이 부족한 버스정보안내장치의 경우에 아주 적합하다. The abnormal behavior that can be judged by Equation (5) cannot recognize a specific type of behavior as in deep learning-based pose estimation techniques. However, there is an advantage in that it is possible to identify abnormal behavior only by simple object tracking without applying a separate complex artificial intelligence model. This method is very suitable in the case of a bus information guide device that lacks computational resources.

실시예의 버스정보안내방법을 도 2를 참조하여 설명한다. 실시예의 버스정보안내방법은 이미 설명된 버스정보안내장치를 이용하여 동작될 수도 있다. 실시예의 버스정보안내방법의 설명에 있어서, 버스정보안내장치에 설명된 내용과 중복되는 설명은 생략한다.A method of guiding bus information according to an embodiment will be described with reference to FIG. 2. The bus information guiding method of the embodiment may be operated using the bus information guiding apparatus described above. In the description of the bus information guiding method according to the embodiment, descriptions overlapping with those described in the bus information guiding apparatus will be omitted.

실시예의 버스정보안내방법을 통해서 다음의 효과를 얻을 수 있다. 첫째, 고의파손으로부터 장치를 보호하는 것(고의파손행위중지경고), 둘째, 이용객의 안전을 위하는 것(이상행동중지경고, 차도진입중지경고), 셋째, 공중안전을 위하는 것(마스크착용경고, 이상행동중지경고), 및 넷째, 에너지절감동작(저전력진입)이 가능하다. The following effects can be obtained through the bus information guidance method of the embodiment. First, to protect the device from intentional damage (warning to stop intentional damage), second, to ensure the safety of users (warning to stop abnormal behavior, warning to stop entering the vehicle), and third, to protect public safety (warning to wear a mask, Abnormal behavior stop warning), and fourth, energy saving operation (low power entry) is possible.

이미지가 입력되면(S1), 먼저 객체를 검출할 수 있다(S2). 객체는 사람을 대표적인 예로 들 수 있다. 상기 객체가 검출되지 않으면 저전력모드로 진입할 수 있다(S3). 상기 저전력모드는 기본기능만을 수행하고 나머지 기능들은 오프상태로 할 수 있다. 이를 통하여 소비에너지를 절감할 수 있다. When an image is input (S1), an object may be detected first (S2). The object is a representative example of a person. If the object is not detected, the low power mode may be entered (S3). In the low power mode, only basic functions may be performed and other functions may be turned off. Through this, energy consumption can be reduced.

상기 객체가 검출되면, 안면을 검출하는 것(S4), 및 객체를 추적하는 것(S5)이 수행될 수 있다. When the object is detected, detecting the face (S4) and tracking the object (S5) may be performed.

상기 안면검출단계(S4)에서는, 마스크의 착용여부를 판단하여(S6), 마스크를 착용하지 않은 때에는, 마스크 착용안내를 수행하고(S7) 리턴할 수 있다. 상기 안면검출단계(S4)에서, 검출된 안면정보를 이용하여 객체와 장치 사이의 거리를 추정할 수 있다(S8). 안면에 기반하는 거리추정방법은 버스정보안내장치에서 상세하게 설명한 바가 있다. In the face detection step (S4), it is determined whether or not the mask is worn (S6), and when the mask is not worn, a mask wearing guide may be performed (S7) and returned. In the face detection step (S4), the distance between the object and the device may be estimated using the detected face information (S8). The face-based distance estimation method has been described in detail in the bus information guide device.

상기 과정을 통하여 추정된 거리는, 상기 객체의 고의파손의도를 판단하는 인자로서 추후에 사용될 수 있다. The distance estimated through the above process may be used later as a factor for determining the intentional damage intention of the object.

상기 객체추적단계(S5)가 수행되면, 객체를 카운트하여 이용자의 수를 파악할 수 있다(S10). 이용자의 수는 교통수요조사 등의 정보로서 추후에 활용될 수 있다. When the object tracking step S5 is performed, the number of users may be determined by counting objects (S10). The number of users can be used later as information such as traffic demand surveys.

상기 객체추적단계(S5)가 수행되면, 객체크기변화를 측정할 수 있다(S11). 상기 객체크기는, 객체가 속하는 상기 박스크기일 수 있다. 상기 박스크기는, 이용자가 발과 다리를 휘두르는 동작(이상행동)을 하는 경우에는 갑자기 크게 변할 수 있다. 상기 박스크기의 갑작스런 변화는 이상행동 또는 장치의 고의파손으로 이어질 가능성이 크다고 할 수 있다. When the object tracking step (S5) is performed, the object size change may be measured (S11). The object size may be the size of the box to which the object belongs. The box size may suddenly change significantly when a user swings his or her feet and legs (abnormal behavior). It can be said that a sudden change in the size of the box is likely to lead to abnormal behavior or intentional damage to the device.

상기 객체크기정보와, 상기 객체와 장치 사이의 거리추정(S8)에서 추정된 추정거리정보는, 이용자 행동판단단계(S12)의 정보로서 활용된다. 상기 이용자 행동판단단계(S12)는, 상기 객체크기정보에서 이상행동이고, 상기 추정거리정보에서 이용자가 장치에 근접한 경우에는, 이용자가 장치를 고의로 훼손한다고 판단할 수 있다. 이 경우에는 장치의 고의파손행위를 중지하도록 경고하고(S13), 리턴할 수 있다(B경우). The object size information and the estimated distance information estimated in the distance estimation (S8) between the object and the device are used as information in the user behavior determination step (S12). In the user behavior determination step (S12), when the object size information indicates an abnormal behavior and the user approaches the device in the estimated distance information, it may be determined that the user intentionally damages the device. In this case, a warning is made to stop the willful act of damaging the device (S13), and it can be returned (case B).

상기 이용자 행동판단단계(S12)는, 상기 객체크기정보에서 이상행동이고, 상기 추정거리정보에서 이용자가 장치에 근접하지 않은 경우에는, 이용자가 이상행동을 한다고 판단할 수 있다(S14). 이 경우에는 이상행동의 중지를 경고할 수 있다. 여기서, 상기 이상행동은, 사람간의 물리적인 충돌, 어느 사람이 타인에게 위해를 가하는 경우, 등이 있을 수 있다. 상기 이상행동은, 일정시간 동안 행위지속의 여부를 추가로 판단하여 이상행위가 지속되는 경우에, 이상행동으로 판단할 수도 있다(C경우). In the user behavior determination step (S12), if the object size information indicates an abnormal behavior and the user is not close to the device based on the estimated distance information, it may be determined that the user performs the abnormal behavior (S14). In this case, a warning can be made to stop the abnormal behavior. Here, the abnormal behavior may include a physical collision between people, a case where a person inflicts harm to another person, and the like. The abnormal behavior may be determined as abnormal behavior when the abnormal behavior continues by additionally determining whether the behavior continues for a certain period of time (C case).

상기 이용자 행동판단단계(S12)는, 상기 객체크기정보에서 이상행동이 아니고, 상기 추정거리정보에서 이용자가 장치에 근접하지 않은 경우에는, 바로 리턴할 수 있다(A경우).The user behavior determination step (S12) may be returned immediately if there is no abnormal behavior in the object size information and the user is not close to the device in the estimated distance information (case A).

상기 객체추적단계(S5)가 수행되면, 객체가 차도에 진입하는 것을 판단할 수 있다(S15). 차도진입의 판단은, 미리 결정된 차도영역을 이미지에 표시해 둘 수 있다. 이를 통하여 작은 저장용량을 이용하는 경우에도, 충분한 동작성능을 이끌어낼 수 있다. 물론, 저장용량 및 연산용량이 허용되는 경우에는 이미지분석을 통하여 실시간으로 차도 등의 위험영역을 알아낼 수도 있다. 상기 차도 외에 위험영역으로 진입하는 것에 대해서도 마찬가지로 판단하여 이용자에게 경고할 수 있다. When the object tracking step S5 is performed, it may be determined that the object enters the roadway (S15). To determine whether to enter the roadway, a predetermined roadway area may be displayed on the image. Through this, even when a small storage capacity is used, sufficient operational performance can be drawn. Of course, if the storage capacity and computational capacity are allowed, it is also possible to find out dangerous areas such as roadways in real time through image analysis. In addition to the above roadway, it is also possible to judge the entry into the danger zone and warn the user.

이용자가 차도 등의 위험영역에 들어온 것으로 판단한 경우에는 차도진입을 경고하고(S16), 리턴할 수 있다. When it is determined that the user has entered a dangerous area such as a roadway, it is possible to warn of entering the roadway (S16) and return.

본 발명의 버스정보안내장치는, 고의파손행위를 방지하도록 하여, 장치를 보호할 수 있다. The bus information guide device of the present invention can protect the device by preventing intentional damage.

본 발명은, 안면검출, 객체검출만을 조합하여 전력절감, 이용자수, 위험경고, 장치훼손경고, 이상행동경고, 및 마스크착용안내가 가능하다. In the present invention, power saving, number of users, danger warning, device damage warning, abnormal behavior warning, and mask wearing guide are possible by combining only face detection and object detection.

1: 객체검출부
11: 안면검출부
21: 객체추적부
1: object detection unit
11: face detection unit
21: object tracking unit

Claims (10)

차량정보를 포함하는 정보가 전송되는 전송채널;
상기 차량정보를 시각정보 또는 음향정보로 출력하는 출력부;
이미지정보를 취득하는 카메라;
상기 이미지정보에서 이용자를 포함하는 객체를 검출하는 객체검출부:
상기 객체의 안면을 검출하는 안면검출부;
상기 안면검출부를 통하여 검출된 안면크기의 관련정보를 이용하여 상기 객체와 상기 카메라 간의 추정거리를 구하는 거리측정부;
상기 객체를 추적하는 객체추적부;
상기 객체를 추적하며 검출되는 객체크기의 변화를 측정하는 객체크기측정부; 및
상기 객체크기, 및 상기 추정거리를 이용하여, 상기 이용자의 행동을 판단하는 행동판단부가 포함되고,
상기 객체크기를 나타내는 박스크기가 갑자기 변하고, 상기 추정거리가 가까운 경우에는, 상기 이용자가 고의파손행위를 하는 것으로 판단하고, 상기 출력부를 통하여 이용자에게 경고하는 버스정보안내장치.
A transmission channel through which information including vehicle information is transmitted;
An output unit for outputting the vehicle information as visual information or sound information;
A camera that acquires image information;
An object detection unit that detects an object including a user from the image information:
A face detection unit that detects the face of the object;
A distance measuring unit that obtains an estimated distance between the object and the camera using related information of the face size detected through the face detection unit;
An object tracking unit that tracks the object;
An object size measuring unit that tracks the object and measures a change in the detected object size; And
Using the object size and the estimated distance, a behavior determination unit for determining the user's behavior is included,
When the size of the box indicating the object size suddenly changes and the estimated distance is close, it is determined that the user is deliberately damaging, and the bus information guide device warns the user through the output unit.
제 1 항에 있어서,
상기 객체검출부는 인공지능으로 미리 학습된 제 1 학습모델인 버스정보안내장치.
The method of claim 1,
The object detection unit is a bus information guide device that is a first learning model previously learned by artificial intelligence.
제 1 항에 있어서,
상기 안면검출부는 인공지능으로 미리 학습된 제 2 학습모델이고, 상기 제 2 학습모델은 이미지로부터 마스크의 착용/미착용을 구분하도록 학습된 버스정보안내장치.
The method of claim 1,
The face detection unit is a second learning model that has been previously learned by artificial intelligence, and the second learning model is a bus information guide device that is learned to distinguish between wearing/non-wearing a mask from an image.
제 1 항에 있어서,
상기 거리측정부는,
Figure 112021017396553-pat00009

를 이용하여 거리를 추정하고, 여기서, d는 객체와 카메라 간의 거리이고, y2, y1은 안면검출박스의 위치정보이고, a와 p는 환산변수인 버스정보안내장치.
The method of claim 1,
The distance measuring unit,
Figure 112021017396553-pat00009

Estimates the distance using, where d is the distance between the object and the camera, y2, y1 are the location information of the face detection box, and a and p are conversion variables.
제 1 항에 있어서,
상기 객체의 수를 카운트하여 이용자의 수를 알아내는 카운팅부가 포함되는 버스정보안내장치.
The method of claim 1,
Bus information information device including a counting unit to determine the number of users by counting the number of the object.
제 1 항에 있어서,
상기 객체가 위험영역에 진입하였는지의 여부를 판단하는 위험영역진입판단부가 포함되는 버스정보안내장치.
The method of claim 1,
A bus information guide device including a danger zone entry determination unit that determines whether the object has entered the danger zone.
제 1 항에 있어서,
상기 객체크기측정부는,
Figure 112021017396553-pat00010

를 이용하여 상기 객체크기의 변화를 측정하고, T는 측정대상이 되는 전체 프레임이고, t는 각 프레임이고, x와 y는 박스의 좌표인, 버스정보안내장치.
The method of claim 1,
The object size measuring unit,
Figure 112021017396553-pat00010

The change in the size of the object is measured using, T is the entire frame to be measured, t is each frame, and x and y are the coordinates of the box.
카메라에서 촬상된 이미지에서 객체를 검출하는 것;
상기 객체가 검출되지 않으면 저전력모드로 진입하고, 상기 객체가 검출되면 안면검출 및 객체추적을 수행하는 것;
검출된 안면정보를 이용하여 상기 객체와 상기 카메라 간의 거리정보를 얻는 것;
상기 객체를 추적하며, 상기 객체의 크기변화를 알아내는 것; 및
상기 객체의 크기변화가 크고, 상기 거리정보가 가까우면 이용자가 고의파손행위를 하는 것으로 판단하여 경고하는 것이 수행되는 버스정보안내방법.
Detecting an object in the image captured by the camera;
Entering a low power mode when the object is not detected, and performing face detection and object tracking when the object is detected;
Obtaining distance information between the object and the camera using the detected facial information;
Tracking the object and finding out a change in size of the object; And
When the size of the object is large and the distance information is close, it is determined that the user is deliberately damaging, and a warning is performed.
제 8 항에 있어서,
상기 안면검출에서 마스크를 쓰지 않은 경우에는 마스크 착용을 경고하는 것이 수행되는 버스정보안내방법.
The method of claim 8,
In the case of not wearing a mask in the face detection, a method of providing a bus information warning is performed to warn of wearing a mask.
제 8 항에 있어서,
상기 객체추적을 이용하여, 객체가 위험영역에 진입하는 지를 판단하고, 이용자에게 경고하는 것이 수행되는 버스정보안내방법.
The method of claim 8,
A bus information guidance method in which it is determined whether an object enters a dangerous area and warns a user using the object tracking.
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