KR102255023B1 - Ai를 적용한 스마트 차량 방역 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 AI를 적용한 스마트 차량 방역 방법에 있어서, 진입하는 차량 내부에 있는 운전자의 정보를 인식하고, 전체를 소독하여 효과적으로 감염 위험을 차단하고, 감염자 발생시 감염자의 동선을 용이하게 파악할 수 있도록 하여 방역 효과를 높일 수 있는 스마트 방역 방법에 관한 것으로 진입 차량의 진입로를 차단하고, 상기 차량의 차량번호 및 외형을 스캔하는 단계; 상기 차량에 부착된 QR 코드를 스캔하여 상기 차량의 소유주, 용도, 차종 및 연식 중 적어도 하나 이상을 포함하는 차량정보와 상기 차량번호 및 외형 스캔 결과를 확인하는 단계; 상기 차량의 창문 개방 여부를 확인하고, 미개방시 개방을 요청하는 단계; 개방된 창문을 통해 상기 차량의 운전자의 외형적 특징을 스캔하고 상기 운전자의 정보를 저장하는 단계; 상기 운전자의 체온을 측정하고 및 상기 운전자 및 상기 차량을 살균 소독하는 단계; 상기 차량의 진입로를 개방하는 단계; 및 상기 차량정보, 상기 운전자 정보 및 진입 시간을 기록하는 단계;를 포함하고, 상기 운전자의 외형적 특징 스캔 단계는, 상기 운전자의 얼굴의 이미지를 획득하는 단계; 상기 운전자의 얼굴의 이미지를 CNN에 통과시켜 분석하는 단계; 및 상기 운전자의 이목구비 특징을 추출하는 단계;를 포함하는 구성을 개시한다.
Description
본 발명은 AI를 적용한 스마트 차량 방역 방법에 있어서, 진입하는 차량 내부에 있는 운전자의 정보를 인식하고, 전체를 소독하여 효과적으로 감염 위험을 차단하고, 감염자 발생시 감염자의 동선을 용이하게 파악할 수 있도록 하여 방역 효과를 높일 수 있는 스마트 방역 방법에 관한 것이다.
2020년 코로나 19로 인해 대한민국뿐만 아니라 전세계적으로 사람들의 생활은 많은 것들이 달라졌다. 그 중에서도 방역 부분은 정말 많이 변화, 발전을 했다. 모두가 개인 위생에 신경 쓰고, 마스크를 쓰고 다니는 것이 일상이 되었으며, 공공기관에서도 위생과 타인으로 인한 감염을 염려하여 집단 감염을 막고자 최선을 다하고 있다.
하지만 모두의 이러한 노력에도 불구하고 코로나 19는 엄청남 전염력으로 감염자가 끊임없이 발생하고 있으며, 끊임없이 감염자가 발생하며 사회적 활동을 위축시켜 국민 건강에 있어서 큰 문제 일뿐만 아니라 경제적 활동마저 위축되어 나라 경제 전반에 걸쳐 큰 문제를 일으키고 있는 문제로 그 심각성을 더해가고 있다.
이러한 코로나 19의 종식을 위해서 개개인이 항상 세균이 없도록 소독하는 것뿐만 아니라 감염자가 발생한 경우 감염자의 동선을 파악해 해당 동선에 있는 장소도 방역하고 접촉한 사람들은 일정 기간 격리시켜 감염 가능성을 최소화시키는 등의 노력을 기울이고 있다.
그러나 감염자의 동선을 파악함에 있어서는 감염자의 협조가 없이는 파악하기가 쉽지 않고, 감염자의 핸드폰의 위치를 추적해 동선을 밝히는 경우들이 있으나 이는 개인정보의 침해에 대한 문제가 있어 대안이 필요한 사항이다.
따라서, 차량 내부에 탑승한 상태로 더 간편하게 접촉을 차단하며 소독을 하면서도 감염자 또는 감염 의심자의 동선을 용이하게 파악할 수 있는 방역 방법이 필요한 실정이다.
따라서, 본 발명은 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 진입하는 차량의 내부에 탑승한 운전자를 인식하고, 차량에 탑승한 상태로 소독할 수 있는 방역 방법을 제공하고자 한다.
본 발명은 인식한 차량 운전자의 신원을 인식하여 감염자 발생시 빠르게 동선을 파악할 수 있는 방역 방법을 제공하고자 한다.
상기한 문제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI를 적용한 스마트 차량 방역 방법은 진입 차량의 진입로를 차단하고, 상기 차량의 차량번호 및 외형을 스캔하는 단계; 상기 차량에 부착된 QR 코드를 스캔하여 상기 차량의 소유주, 용도, 차종 및 연식 중 적어도 하나 이상을 포함하는 차량정보와 상기 차량번호 및 외형 스캔 결과를 확인하는 단계; 상기 차량의 창문 개방 여부를 확인하고, 미개방시 개방을 요청하는 단계; 개방된 창문을 통해 상기 차량의 운전자의 외형적 특징을 스캔하고 상기 운전자의 정보를 저장하는 단계; 상기 운전자의 체온을 측정하고 및 상기 운전자 및 상기 차량을 살균 소독하는 단계; 상기 차량의 진입로를 개방하는 단계; 및 상기 차량정보, 상기 운전자 정보 및 진입 시간을 기록하는 단계;를 포함하고, 상기 운전자의 외형적 특징 스캔 단계는, 상기 운전자의 얼굴의 이미지를 획득하는 단계; 상기 운전자의 얼굴의 이미지를 CNN에 통과시켜 분석하는 단계; 및 상기 운전자의 이목구비 특징을 추출하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상기 운전자의 외형적 특징 스캔 단계는, 상기 이목구비 특징을 기저장된 운전자 정보와 비교하는 단계; 및 일치하는 기저장된 운전자 정보가 있는 경우 상기 운전자의 신원을 상기 기저장된 운전자 정보의 운전자로 특정하여 상기 기저장된 운전자 정보에 상기 이목구비 특징을 추가하고, 일치하는 기저장된 운전자 정보가 없는 경우, 상기 이목구비 특징을 새로운 운전자 정보 목록을 생성해 저장하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상기 창문 개방 요청 단계는, 상기 차량 내부에 운전자 외의 동승자 유무를 확인하는 단계; 상기 차량의 복수의 창문 중 상기 운전자 또는 상기 동승자에게 가장 가까운 창문의 개방 상태를 확인하는 단계; 및 상기 운전자 또는 상기 동승자에게 가장 가까운 창문 중 미개방된 창문이 있는 경우 해당 창문의 개방을 요청하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상기 동승자 유무 확인 단계는, 복수의 각도에서 내부를 적외선 촬영하는 단계; 적외선 촬영된 이미지에서 적어도 하나 이상의 발열체의 외형을 특정하는 단계; 상기 발열체 중 사람의 형태를 지닌 것을 선별하는 단계; 및 선별된 상기 발열체의 수를 카운트해 상기 운전자 및 동승자의 수를 결정하고, 선별된 상기 발열체의 차량 내에서의 위치 및 가장 가까운 창문을 매칭하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상기 발열체 중 사람의 형태를 선별하는 단계는, 상기 발열체의 외형 이미지를 CNN에 통과시켜 분석하는 단계; 및 상기 발열체의 외형이 사람에 해당하는 특징이 있는 발열체를 선별하고, 선별된 상기 발열체의 온도 범위가 사람에 해당하는 경우 사람의 형태를 가지는 발열체로 판단하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상기 운전자의 얼굴의 이미지 획득 단계는, 상기 운전자의 얼굴을 광학 카메라로 촬영한 광학이미지를 획득하는 단계; 상기 광학이미지에서 상기 운전자의 얼굴의 코 끝을 결정하는 단계; 상기 운전자의 코 끝을 중심으로 일정 간격으로 배치되는 복수의 포인트의 거리를 측정하는 단계; 및 상기 광학이미지 및 복수의 상기 포인트의 거리에 기반해 상기 운전자의 3D 이미지를 생성하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상기 이목구비 특징은, CNN을 통과한 이미지에서 눈, 코, 입, 귀, 턱끝, 얼굴형의 특징 및 상기 3D 이미지에서의 눈, 코, 입, 귀 각각의 높이 및 상호간 거리를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상기 체온 측정 및 살균 소독 단계는, 상기 운전자의 체온을 측정하면서 상기 운전자를 살균 소독하는 단계; 상기 체온 측정 결과 정상 체온 범위보다 고온의 체온이 감지되는 경우 관리자를 호출하는 단계; 및 상기 관리자의 출입 허가 입력 전까지 상기 차량의 진입을 차단하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상기 체온 측정 및 살균 소독 단계는, 자동차 외부 전체 및 차량 내부의 운전자에 살균 소독 물질을 분사할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상기 체온 측정 및 살균 소독 단계는, LED 광선을 복수의 각도에서 복수 회 조사해 살균 소독할 수 있다.
본 발명에 따르면, 전염병 예방 관리 인원을 감소시키고, 안전하게 전염병 감염을 예방할 수 있다.
또한, 차량에서 내릴 필요 없이 체온 체크 및 소독이 가능하다.
또한, 감염자 발생시 빠르게 방역을 위한 감염자의 동선을 파악할 수 있다.
한편, 본 발명의 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 이하에서 설명할 내용으로부터 통상의 기술자에게 자명한 범위 내에서 다양한 효과들이 포함될 수 있다.
도 1 및 도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI를 적용한 스마트 차량 방역 시스템의 설명을 위한 개념도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI를 적용한 스마트 차량 방역 방법의 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI를 적용한 스마트 차량 방역 방법의 창문 개방 요청 방법의 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 창문 개방 요청 방법의 동승자 유무 확인 방법의 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 동승자 유무 확인 방법의 사람 형체 발열체 선별 방법의 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI를 적용한 스마트 차량 방역 방법의 운전자의 외형 스캔 및 정보 저장 방법의 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 운전자의 외형 스캔 및 정보 저장 방법의 얼굴 이미지 획득 방법의 흐름도이다.
도 9은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI를 적용한 스마트 차량 방역 방법의 체온 측정 및 살균 소독 방법의 흐름도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI를 적용한 스마트 차량 방역 시스템의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI를 적용한 스마트 차량 방역 방법의 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI를 적용한 스마트 차량 방역 방법의 창문 개방 요청 방법의 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 창문 개방 요청 방법의 동승자 유무 확인 방법의 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 동승자 유무 확인 방법의 사람 형체 발열체 선별 방법의 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI를 적용한 스마트 차량 방역 방법의 운전자의 외형 스캔 및 정보 저장 방법의 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 운전자의 외형 스캔 및 정보 저장 방법의 얼굴 이미지 획득 방법의 흐름도이다.
도 9은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI를 적용한 스마트 차량 방역 방법의 체온 측정 및 살균 소독 방법의 흐름도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI를 적용한 스마트 차량 방역 시스템의 블록도이다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 'AI를 적용한 스마트 차량 방역 방법'을 상세하게 설명한다. 설명하는 실시 예들은 본 발명의 기술사상을 당업자가 용이하게 이해할 수 있도록 제공되는 것으로 이에 의해 본 발명이 한정되지 않는다. 또한, 첨부된 도면에 표현된 사항들은 본 발명의 실시 예들을 쉽게 설명하기 위해 도식화된 도면으로 실제로 구현되는 형태와 상이할 수 있다.
한편, 이하에서 표현되는 각구성부는 본 발명을 구현하기 위한 예일 뿐이다. 따라서, 본 발명의 다른 구현에서는 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않는 범위에서 다른 구성부가 사용될 수 있다.
또한, 각구성부는 순전히 하드웨어 또는 소프트웨어의 구성만으로 구현될 수도 있지만, 동일 기능을 수행하는 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 구성들의 조합으로 구현될 수도 있다. 또한, 하나의 하드웨어 또는 소프트웨어에 의해 둘 이상의 구성부들이 함께 구현될 수도 있다.
또한, 어떤 구성요소들을 '포함'한다는 표현은, '개방형'의 표현으로서 해당구성요소들이 존재하는 것을 단순히 지칭할 뿐이며, 추가적인 구성요소들을 배제하는 것으로 이해되어서는 안된다.
도 1 및 도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI를 적용한 스마트 차량 방역 시스템의 설명을 위한 개념도이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI를 적용한 스마트 차량 방역 시스템은 차량이 입구를 통해 출구로 통과해 내부로 진입할 수 있다. 상기 AI를 적용한 스마트 차량 방역 시스템은 제1감지부(Detect1)에서 진입하는 차량의 차량번호 및 외형을 스캔할 수 있다. 제2감지부(Detect2)에서 상기 차량에 부착된 QR 코드를 스캔하여 상기 차량의 소유주, 용도, 차종 및 연식 중 적어도 하나 이상을 포함하는 차량정보를 확인할 수 있다. 상기 제2감지부(Detect2)에서 개방된 창문을 통해 상기 차량의 운전자의 외형적 특징을 스캔하고 상기 운전자의 정보를 저장할 수 있다. 출력부(Display & Alaram)에서 차량의 미개방 창문의 개방을 요청할 수 있다. 제어부(Controller)는 상기 차량정보와 상기 차량번호 및 외형 스캔 결과를 확인 또는 비교할 수 있다. 상기 제어부(Controller)는 차량의 진입을 차단할 수 있다. 상기 제어부(Controller)는 차량의 진입로를 개방할 수 있다. 상기 제어부(Controller)는 상기 차량정보, 상기 운전자 정보 및 진입 시간을 기록할 수 있다. 상기 제어부(Controller)는 상기 운전자의 얼굴의 이미지를 분석해 상기 운전자 정보를 비교 및 갱신 또는 생성할 수 있다. 상기 제어부(Controller)는 제어부 자체 시스템에서 기능을 수행하거나, 외부 서버와 통신하여 기능을 수행할 수 있다. 상기 따른 AI를 적용한 스마트 차량 방역 시스템이 수행하는 구체적인 방법은 하기 흐름도를 참조하여 설명한다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI를 적용한 스마트 차량 방역 방법의 흐름도이고, 도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI를 적용한 스마트 차량 방역 방법의 창문 개방 요청 방법의 흐름도이고, 도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 창문 개방 요청 방법의 동승자 유무 확인 방법의 흐름도이고, 도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 동승자 유무 확인 방법의 사람 형체 발열체 선별 방법의 흐름도이고, 도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI를 적용한 스마트 차량 방역 방법의 운전자의 외형 스캔 및 정보 저장 방법의 흐름도이고, 도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 운전자의 외형 스캔 및 정보 저장 방법의 얼굴 이미지 획득 방법의 흐름도이고, 도 9은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI를 적용한 스마트 차량 방역 방법의 체온 측정 및 살균 소독 방법의 흐름도이다.
도 3 내지 도 9를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI를 적용한 스마트 차량 방역 방법은 진입 차량의 진입로를 차단하고, 상기 차량의 차량번호 및 외형을 스캔하는 단계(S1)를 포함할 수 있다.
S1 단계에서, AI를 적용한 스마트 차량 방역 시스템은 진입하는 차량의 진입을 가로막을 설치해 차단할 수 있다. 상기 차량이 일정 거리 이내로 들어오면 상기 차량의 차량번호를 인식할 수 있다. 상기 차량이 일정거리 이내로 들어오면 상기 차량의 외형을 인식할 수 있다. 스캔한 상기 차량번호를 인식해 상기 차량의 등록정보를 결과로 조회할 수 있다. 상기 차량의 외형을 스캔해 결과로 상기 차량의 차종을 확인할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 AI를 적용한 스마트 차량 방역 방법은 상기 차량에 부착된 QR 코드를 스캔하여 상기 차량의 소유주, 용도, 차종 및 연식 중 적어도 하나 이상을 포함하는 차량정보와 상기 차량번호 및 외형 스캔 결과를 확인하는 단계(S2)를 포함할 수 있다.
S2 단계에서, AI를 적용한 스마트 차량 방역 시스템은 상기 차량에 부착된 QR코드를 인식할 수 있다. 상기 QR 코드는 상기 차량의 차량정보를 포함할 수 있다. 상기 QR코드는 상기 차량의 외부에 부착될 수 있다. 상기 QR코드는 상기 차량의 측면 또는 정면에 부착될 수 있다. 상기 QR코드는 정해진 위치에 부착될 수 있다. 상기 AI를 적용한 스마트 차량 방역 시스템은 상기 차량에 부착된 QR코드를 감지하고 인식할 수 있다. 상기 차량정보는 소유주, 용도, 차종 및 연식 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다. 상기 AI를 적용한 스마트 차량 방역 시스템은 상기 차량정보와 상기 차량번호 및 외형 스캔 결과를 비교해 등록된 정보와 일치하는 차량이 맞는지 확인할 수 있다. 상기 등록된 정보와 일치하지 않는 차량의 경우 관리자를 호출할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 AI를 적용한 스마트 차량 방역 방법은 상기 차량의 창문 개방 여부를 확인하고, 미개방시 개방을 요청하는 단계(S3)를 포함할 수 있다.
S3 단계에서, AI를 적용한 스마트 차량 방역 시스템은 상기 차량의 운전자 또는 동승자와 가장 가까운 창문의 개방 여부를 판단할 수 있다. 상기 차량의 운전자 또는 동승자와 가장 가까운 창문이 미개방 상태인 경우 음성 또는 영상으로 상기 미개방 창문의 개방을 요청할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 AI를 적용한 스마트 차량 방역 방법은 개방된 창문을 통해 상기 차량의 운전자의 외형적 특징을 스캔하고 상기 운전자의 정보를 저장하는 단계(S4)를 포함할 수 있다.
S4 단계에서, 상기 차량의 개방된 창문을 통해 노출되는 상기 운전자의 외형적 특징을 스캔할 수 있다. 상기 운전자의 외형적 특징을 스캔해 상기 운전자의 신원을 확인할 수 있다. 상기 운전자의 외형적 특징을 스캔해 상기 차량의 운전자의 정보를 저장할 수 있다. 상기 운전자의 정보는 상기 운전자의 얼굴인식을 위한 인공신경망에 통과시켜 추출되는 특징 및/또는 상기 운전자의 신원정보를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 AI를 적용한 스마트 차량 방역 방법은 상기 운전자의 체온을 측정하고 및 상기 운전자 및 상기 차량을 살균 소독하는 단계(S5)를 포함할 수 있다.
S5 단계에서, 상기 운전자의 체온을 측정할 수 있다. 상기 운전자 및 상기 차량 전체를 살균 소독할 수 있다. 상기 운전자의 체온을 측정하면서 상기 운전자 및 상기 차량 전체를 살균 소독할 수 있다. 상기 운전자의 체온을 측정한 뒤 상기 운전자 및 상기 차량 전체를 살균 소독할 수 있다. 상기 운전자 및 상기 차량에 살균 소독 물질을 분사하여 살균 소독할 수 있다. 상기 운전자 및 상기 차량을 LED 광선으로 소독할 수 있다. 자동차 외부 전체 및 차량 내부의 운전자에 살균 소독 물질을 분사할 수 있다. LED 광선을 복수의 각도에서 복수 회 조사해 살균 소독할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 AI를 적용한 스마트 차량 방역 방법은 상기 차량의 진입로를 개방하는 단계(S6)를 포함할 수 있다.
S6 단계에서, 상기 차량의 진입로를 개방해 상기 차량의 진입을 허용할 수 있다. 상기 운전자의 얼굴을 인식해 운전자 정보를 저장하고 정상 체온인 운전자 및 상기 차량을 살균 소독한 뒤 진입을 허용할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 AI를 적용한 스마트 차량 방역 방법은 상기 차량정보, 상기 운전자 정보 및 진입 시간을 기록하는 단계(S7)를 포함할 수 있다.
S7 단계에서, 진입이 허용된 상기 차량의 차량정보, 상기 운전자 정보 및 진입 시간 중 적어도 어느 하나를 기록할 수 있다. 상기 AI를 적용한 스마트 차량 방역 시스템은 상기 차량의 차량정보, 상기 운전자 정보 및 진입 시간을 상기 운전자가 감염자로 확인되거나 또는 감염자와 접촉한 것으로 확인되는 경우에 정보를 제공할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 상기 운전자의 외형적 특징 스캔 단계는 상기 운전자의 얼굴의 이미지를 획득하는 단계(S41), 상기 운전자의 얼굴의 이미지를 CNN에 통과시켜 분석하는 단계(S42), 상기 운전자의 이목구비 특징을 추출하는 단계(S43), 상기 이목구비 특징을 기저장된 운전자 정보와 비교하는 단계(S44) 및 일치하는 기저장된 운전자 정보가 있는 경우 상기 운전자의 신원을 상기 기저장된 운전자 정보의 운전자로 특정하여 상기 기저장된 운전자 정보에 상기 이목구비 특징을 추가하고, 일치하는 기저장된 운전자 정보가 없는 경우, 상기 이목구비 특징을 새로운 운전자 정보 목록을 생성해 저장하는 단계(S45)를 포함할 수 있다.
S41 단계에서, 상기 운전자의 얼굴의 이미지를 획득할 수 있다. 상기 이미지는 광학 카메라로 촬영한 광학 이미지, 3D 이미지, 적외선촬영 이미지 중 적어도 어느 하나 이상을 포함할 수 있다.
S42 단계에서, 상기 운전자의 얼굴 이미지를 CNN(Convolutional Neural Network)에 통과시켜 분석할 수 있다. AI를 적용한 스마트 차량 방역 시스템은 상기 운전자의 얼굴 이미지에서 추상적인 특징을 추출하고 학습할 수 있다.
S43 단계에서, 상기 CNN에 통과시킨 상기 운전자의 얼굴 이미지에서 이목구비 특징을 추출할 수 있다. 상기 운전자의 얼굴 이미지를 CNN에 복수회 통과시켜 이목구비 특징을 추출할 수 있다. 상기 이목구비 특징은 CNN을 통과한 이미지에서 눈, 코, 입, 귀, 턱끝, 얼굴형의 특징 및 상기 3D 이미지에서의 눈, 코, 입, 귀 각각의 높이 및 상호간 거리를 포함할 수 있다.
S44 단계에서, 상기 이목구비 특징을 기저장된 운전자 정보와 비교할 수 있다. 기저장된 운전자 정보는 이전에 인식된 운전자의 이목구비 특징 및 신원정보를 포함할 수 있다.
S45 단계에서, 일치하는 기저장된 운전자 정보가 있는 경우 상기 운전자의 신원을 상기 기저장된 운전자 정보의 운전자로 특정하여 상기 기저장된 운전자 정보에 상기 이목구비 특징을 추가하고, 일치하는 기저장된 운전자 정보가 없는 경우, 상기 이목구비 특징을 새로운 운전자 정보 목록을 생성해 저장할 수 있다. 상기 운전자의 얼굴 이미지에서 추출한 이목구비 특징과 상기 기저장된 운전자 정보 중 이목구비 특징이 가장 높은 확률로 일치하는 운전자 정보를 상기 운전자의 운전자 정보로 결정할 수 있다. 결정된 상기 운전자 정보에 따라 상기 운전자의 신원을 확인할 수 있다. 상기 기저장된 운전자 정보 중 이목구비 특징이 가장 높은 확률로 일치하는 운전자 정보의 일치 확률이 임계값 이하인 경우 일치하는 운전자 정보가 없는 것으로 결정할 수 있다. 상기 일치 확률은 하기 수학식 1을 연산하여 판단할 수 있다.
[수학식 1]
여기서, 
는 일치 확률, 
는 CNN을 통과한 특정 이목구비 특징의 포인트 간의 거리가 최대로 가질 수 있는 거리와의 비율, 
은 전체 이목구비 특징의 수 이다. CNN을 통과시킨 이목구비 특징의 포인트 간 거리가 적을수록 동일 인물일 확률이 높은 것으로 판단한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 상기 운전자의 얼굴의 이미지를 획득하는 단계는 상기 운전자의 얼굴을 광학 카메라로 촬영한 광학이미지를 획득하는 단계(S411), 상기 광학이미지에서 상기 운전자의 얼굴의 코 끝을 결정하는 단계(S412), 상기 운전자의 코 끝을 중심으로 일정 간격으로 배치되는 복수의 포인트의 거리를 측정하는 단계(S413) 및 상기 광학이미지 및 복수의 상기 포인트의 거리에 기반해 상기 운전자의 3D 이미지를 생성하는 단계(S414)를 포함할 수 있다.
S411 단계에서, 상기 운전자의 얼굴을 광학 카메라로 촬영해 광학이미지를 획득할 수 있다. 상기 운전자의 얼굴을 촬영할 때 상기 운전자에 조명을 비춰서 선명한 영상을 획득할 수 있다.
S412 단계에서, 상기 운전자의 얼굴에서 중심이 될 포인트를 설정할 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에 따르면 상기 광학이미지에서 상기 운전자의 얼굴의 코 끝을 결정할 수 있다.
S413 단계에서, 상기 운전자의 얼굴의 중심에서 일정 간격으로 배치되는 복수의 포인트까지의 거리를 측정할 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상기 운전자의 코 끝을 중심으로 일정 간격으로 배치되는 복수의 포인트의 거리를 측정할 수 있다.
S414 단계에서, 상기 운전자의 얼굴을 촬영한 광학 이미지와 상기 복수의 포인트의 거리에 기반해 상기 운전자의 3D 이미지를 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 상기 창문 개방 요청 단계는 상기 차량 내부에 운전자 외의 동승자 유무를 확인하는 단계(S31), 상기 차량의 복수의 창문 중 상기 운전자 또는 상기 동승자에게 가장 가까운 창문의 개방 상태를 확인하는 단계(S32) 및 상기 운전자 또는 상기 동승자에게 가장 가까운 창문 중 미개방된 창문이 있는 경우 해당 창문의 개방을 요청하는 단계(S33)를 포함할 수 있다.
S31 단계에서, 상기 차량에 운전자 외의 탑승자인 동승자가 있는지 확인할 수 있다. 상기 동승자는 단수 또는 복수일 수 있다. 동승자가 없을 수도 있다.
S32 단계에서, 상기 차량의 복수의 창문 중 상기 운전자 또는 상기 동승자에게 가장 가까운 창문의 개방 상태를 확인할 수 있다. 상기 운전자 또는 상기 동승자에게 가장 가까운 창문 각각의 개방 상태를 확인할 수 있다.
S33 단계에서, 상기 운전자 또는 상기 동승자에게 가장 가까운 창문 중 미개방된 창문이 있는 경우 해당 창문의 개방을 요청할 수 있다. 복수의 창문 중 일부가 미개방인 경우 미개방인 창문만 개방을 요청할 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 일괄적으로 모든 창문의 개방을 요청할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 상기 동승자 유무 확인 단계는 복수의 각도에서 내부를 적외선 촬영하는 단계(S311), 적외선 촬영된 이미지에서 적어도 하나 이상의 발열체의 외형을 특정하는 단계(S312), 상기 발열체 중 사람의 형태를 지닌 것을 선별하는 단계(S313) 및 선별된 상기 발열체의 수를 카운트해 상기 운전자 및 동승자의 수를 결정하고, 선별된 상기 발열체의 차량 내에서의 위치 및 가장 가까운 창문을 매칭하는 단계(S314)를 포함할 수 있다.
S311 단계에서, 복수의 각도에서 상기 차량의 내부를 적외선 촬영할 수 있다. 상기 복수의 각도는 최소한 3개 방향일 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상기 차량의 정면, 좌측, 우측 3개 방향에서 상기 차량의 내부를 적외선 촬영할 수 있다.
S312 단계에서, 적외선 촬영된 이미지에서 적어도 하나 이상의 발열체의 외형을 특정할 수 있다. 상기 발열체의 온도 범위는 33도 ~ 42도의 범위 내에 있는 발열체의 외형을 특정할 수 있다.
S313 단계에서, 상기 발열체 중 사람의 형태를 지닌 것을 선별할 수 있다. 사람의 형태는 기계학습을 통해 학습된 결과에 기반해 결정할 수 있다.
S314 단계에서, 선별된 상기 발열체의 수를 카운트해 상기 운전자 및 동승자의 수를 결정하고, 선별된 상기 발열체의 차량 내에서의 위치 및 가장 가까운 창문을 매칭할 수 있다. 각 발열체 별로 각각 가장 가까운 창문을 매칭할 수 있다. 운전석 외의 위치에 있는 발열체를 동승자로 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 상기 발열체 중 사람의 형태를 선별하는 단계는 상기 발열체의 외형 이미지를 CNN에 통과시켜 분석하는 단계(S3131) 및 상기 발열체의 외형이 사람에 해당하는 특징이 있는 발열체를 선별하고, 선별된 상기 발열체의 온도 범위가 사람에 해당하는 경우 사람의 형태를 가지는 발열체로 판단하는 단계(S3132)를 포함할 수 있다.
S3131 단계에서, 상기 발열체의 외형 이미지를 CNN에 통과시켜 분석할 수 있다. 상기 발열체의 외형의 특징이 사람의 형태인지를 기존의 학습 결과에 기반해 판단할 수 있다.
S3132 단계에서, 상기 발열체의 외형이 사람에 해당하는 특징이 있는 발열체를 선별하고, 선별된 상기 발열체의 온도 범위가 사람에 해당하는 경우 사람의 형태를 가지는 발열체로 판단할 수 있다. 학습 결과에 기반해 상기 발열체의 외형이 사람에 해당하는 특징이 있고, 온도 범위가 사람의 체온에 해당하는 경우 사람의 형체를 가지는 발열체로 특정할 수 있다. 상기 발열체의 온도 범위가 33도 ~ 42도의 범위 내에 있는 발열체를 사람의 형체를 가지는 발열체로 판단할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 상기 체온 측정 및 살균 소독 단계는 상기 운전자의 체온을 측정하면서 상기 운전자를 살균 소독하는 단계(S51), 상기 체온 측정 결과 정상 체온 범위보다 고온의 체온이 감지되는 경우 관리자를 호출하는 단계(S52) 및 상기 관리자의 출입 허가 입력 전까지 상기 차량의 진입을 차단하는 단계(S53)를 포함할 수 있다.
S51 단계에서, 상기 운전자의 체온을 측정하면서 상기 운전자를 살균 소독할 수 있다.
S52 단계에서, 상기 체온 측정 결과 정상 체온 범위보다 고온의 체온이 감지되는 경우 관리자를 호출할 수 있다. 상기 운전자의 단계 진행은 관리자를 호출한 뒤 중단될 수 있다. 상기 관리자에 고온의 체온 감지 경보를 할 수 있다.
S53 단계에서, 상기 관리자의 출입 허가 입력 전까지 상기 차량의 진입을 차단할 수 있다. 상기 관리자가 이상이 없다고 판단하여 출입 허가를 입력하면 상기 차량의 진입을 허가할 수 있다. 상기 관리자가 출입 허가를 입력하지 않으면 상기 차량의 진입을 거부할 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI를 적용한 스마트 차량 방역 시스템의 블록도이다.
도 10을 참조하면, 따른 AI를 적용한 스마트 차량 방역 시스템(1)은 차단부(100), 제1감지부(200), 제2감지부(300), 출력부(400) 및 제어부(500)를 포함할 수 있다.
상기 차단부(100)는 진입 차량의 진입로를 차단하거나 개방할 수 있다. 상기 차단부(100)는 처음 차량이 진입할 때 진입로를 차단할 수 있다. 상기 차단부(100)는 상기 제어부(500)의 허가가 있는 경우 진입로를 개방할 수 있다.
상기 제1감지부(200)는 차량이 진입할 때, 상기 차량의 차량번호 및 외형을 스캔할 수 있다. 상기 제1감지부(200)는 상기 차량에 부착된 QR 코드를 스캔하여 상기 차량의 소유주, 용도, 차종 및 연식 중 적어도 하나 이상을 포함하는 차량정보를 획득할 수 있다. 상기 제어부(500)는 상기 차량번호 및 외형 스캔 결과를 확인 또는 비교할 수 있다. 상기 제어부(500)는 상기 차량번호 및 외형 스캔 결과를 상기 차량정보와 일치하는지 비교할 수 있다.
상기 제어부(500)는 상기 차량의 창문 개방 여부를 확인하고, 미개방시 상기 출력부(400)를 통해 음성 또는 영상을 출력해 상기 창문의 개방을 요청할 수 있다.
상기 제2감지부(300)는 개방된 창문을 통해 상기 차량의 운전자의 외형적 특징을 스캔하고 상기 제어부(500)는 스캔 결과를 이용해 상기 운전자의 정보를 저장할 수 있다. 상기 제2감지부(300)는 상기 운전자의 얼굴의 이미지를 획득하고, 상기 운전자의 얼굴의 이미지를 CNN에 통과시켜 분석하여, 상기 운전자의 이목구비 특징을 추출할 수 있다.
상기 제2감지부(300)는 상기 운전자의 체온을 측정하고 및 상기 운전자 및 상기 차량을 살균 소독할 수 있다. 상기 제2감지부(300)는 스캔 기능을 수행하면서 체온 감지 및 살균 소독도 수행할 수 있다.
상기 제어부(500)는 살균 소독이 완료된 후 상기 차량정보, 상기 운전자 정보 및 진입 시간을 기록할 수 있다. 상기 AI를 적용한 스마트 차량 방역 시스템(1)의 차단부(100), 제1감지부(200), 제2감지부(300), 출력부(400) 및 제어부(500)는 상기한 기능을 기초로 상기한 상기 AI를 적용한 스마트 차량 방역 방법을 수행할 수 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통 상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
1 : 스마트 차량 방역 시스템
100 : 차단부
200 : 제1 감지부
300 : 제2 감지부
400 : 출력부
500 : 제어부
100 : 차단부
200 : 제1 감지부
300 : 제2 감지부
400 : 출력부
500 : 제어부
Claims (10)
- 진입 차량의 진입로를 차단하고, 상기 차량의 차량번호 및 외형을 스캔하는 단계;
상기 차량에 부착된 QR 코드를 스캔하여 상기 차량의 소유주, 용도, 차종 및 연식 중 적어도 하나 이상을 포함하는 차량정보와 상기 차량번호 및 외형 스캔 결과를 확인하는 단계;
상기 차량의 창문 개방 여부를 확인하고, 미개방시 개방을 요청하는 단계;
개방된 창문을 통해 상기 차량의 운전자의 외형적 특징을 스캔하고 상기 운전자의 정보를 저장하는 단계;
상기 운전자의 체온을 측정하고 및 상기 운전자 및 상기 차량을 살균 소독하는 단계;
상기 차량의 진입로를 개방하는 단계; 및
상기 차량정보, 상기 운전자 정보 및 진입 시간을 기록하는 단계;를 포함하고,
상기 운전자의 외형적 특징 스캔 단계는,
상기 운전자의 얼굴의 이미지를 획득하는 단계;
상기 운전자의 얼굴의 이미지를 CNN에 통과시켜 분석하는 단계; 및
상기 운전자의 이목구비 특징을 추출하는 단계;를 포함하고,
상기 운전자의 얼굴의 이미지 획득 단계는,
상기 운전자의 얼굴을 광학 카메라로 촬영한 광학이미지를 획득하는 단계;
상기 광학이미지에서 상기 운전자의 얼굴의 코 끝을 결정하는 단계;
상기 운전자의 코 끝을 중심으로 일정 간격으로 배치되는 복수의 포인트의 거리를 측정하는 단계; 및
상기 광학이미지 및 복수의 상기 포인트의 거리에 기반해 상기 운전자의 3D 이미지를 생성하는 단계;를 포함하는 AI를 적용한 스마트 차량 방역 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 운전자의 외형적 특징 스캔 단계는,
상기 이목구비 특징을 기저장된 운전자 정보와 비교하는 단계; 및
일치하는 기저장된 운전자 정보가 있는 경우 상기 운전자의 신원을 상기 기저장된 운전자 정보의 운전자로 특정하여 상기 기저장된 운전자 정보에 상기 이목구비 특징을 추가하고, 일치하는 기저장된 운전자 정보가 없는 경우, 상기 이목구비 특징을 새로운 운전자 정보 목록을 생성해 저장하는 단계;를 더 포함하는 AI를 적용한 스마트 차량 방역 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 창문 개방 요청 단계는,
상기 차량 내부에 운전자 외의 동승자 유무를 확인하는 단계;
상기 차량의 복수의 창문 중 상기 운전자 또는 상기 동승자에게 가장 가까운 창문의 개방 상태를 확인하는 단계; 및
상기 운전자 또는 상기 동승자에게 가장 가까운 창문 중 미개방된 창문이 있는 경우 해당 창문의 개방을 요청하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 AI를 적용한 스마트 차량 방역 방법.
- 제3항에 있어서,
상기 동승자 유무 확인 단계는,
복수의 각도에서 내부를 적외선 촬영하는 단계;
적외선 촬영된 이미지에서 적어도 하나 이상의 발열체의 외형을 특정하는 단계;
상기 발열체 중 사람의 형태를 지닌 것을 선별하는 단계; 및
선별된 상기 발열체의 수를 카운트해 상기 운전자 및 동승자의 수를 결정하고, 선별된 상기 발열체의 차량 내에서의 위치 및 가장 가까운 창문을 매칭하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 AI를 적용한 스마트 차량 방역 방법.
- 제4항에 있어서,
상기 발열체 중 사람의 형태를 선별하는 단계는,
상기 발열체의 외형 이미지를 CNN에 통과시켜 분석하는 단계; 및
상기 발열체의 외형이 사람에 해당하는 특징이 있는 발열체를 선별하고, 선별된 상기 발열체의 온도 범위가 사람에 해당하는 경우 사람의 형태를 가지는 발열체로 판단하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 AI를 적용한 스마트 차량 방역 방법.
- 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 이목구비 특징은,
CNN을 통과한 이미지에서 눈, 코, 입, 귀, 턱끝, 얼굴형의 특징 및 상기 3D 이미지에서의 눈, 코, 입, 귀 각각의 높이 및 상호간 거리를 포함하는 것을 특징으로 하는 AI를 적용한 스마트 차량 방역 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 체온 측정 및 살균 소독 단계는,
상기 운전자의 체온을 측정하면서 상기 운전자를 살균 소독하는 단계;
상기 체온 측정 결과 정상 체온 범위보다 고온의 체온이 감지되는 경우 관리자를 호출하는 단계; 및
상기 관리자의 출입 허가 입력 전까지 상기 차량의 진입을 차단하는 단계;를 포함하는 AI를 적용한 스마트 차량 방역 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 체온 측정 및 살균 소독 단계는,
자동차 외부 전체 및 차량 내부의 운전자에 살균 소독 물질을 분사하는 것을 특징으로 하는 AI를 적용한 스마트 차량 방역 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 체온 측정 및 살균 소독 단계는,
LED 광선을 복수의 각도에서 복수 회 조사해 살균 소독하는 것을 특징으로 하는 AI를 적용한 스마트 차량 방역 방법.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200139222A KR102255023B1 (ko) | 2020-10-26 | 2020-10-26 | Ai를 적용한 스마트 차량 방역 방법 |
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| KR1020200139222A KR102255023B1 (ko) | 2020-10-26 | 2020-10-26 | Ai를 적용한 스마트 차량 방역 방법 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
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| KR102255023B1 true KR102255023B1 (ko) | 2021-05-24 |
Family
ID=76152572
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020200139222A KR102255023B1 (ko) | 2020-10-26 | 2020-10-26 | Ai를 적용한 스마트 차량 방역 방법 |
Country Status (1)
| Country | Link |
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| KR (1) | KR102255023B1 (ko) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115546779A (zh) * | 2022-11-26 | 2022-12-30 | 成都运荔枝科技有限公司 | 一种物流货车车牌识别方法及设备 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101845373B1 (ko) | 2017-03-17 | 2018-04-05 | 렉스젠(주) | 방역 관리 시스템 및 그 방법 |
| KR20190123202A (ko) * | 2018-12-14 | 2019-10-31 | (주)아성온 | 거점식 차량 살균 소독 시설 |
| KR20200074351A (ko) * | 2018-12-14 | 2020-06-25 | 한국철도기술연구원 | 무임 승객 정보 관리 시스템 및 그 방법 |
-
2020
- 2020-10-26 KR KR1020200139222A patent/KR102255023B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (3)
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| CN115546779A (zh) * | 2022-11-26 | 2022-12-30 | 成都运荔枝科技有限公司 | 一种物流货车车牌识别方法及设备 |
| CN115546779B (zh) * | 2022-11-26 | 2023-02-07 | 成都运荔枝科技有限公司 | 一种物流货车车牌识别方法及设备 |
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