KR102261164B1 - 도로결빙 판정 알고리즘을 이용한 ai 전광판 시스템 - Google Patents

도로결빙 판정 알고리즘을 이용한 ai 전광판 시스템 Download PDF

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KR102261164B1 KR1020210026178A KR20210026178A KR102261164B1 KR 102261164 B1 KR102261164 B1 KR 102261164B1 KR 1020210026178 A KR1020210026178 A KR 1020210026178A KR 20210026178 A KR20210026178 A KR 20210026178A KR 102261164 B1 KR102261164 B1 KR 102261164B1
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신동헌
박해정
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Abstract

본 발명은 도로결빙 판정 알고리즘을 이용한 AI 전광판 시스템에 관한 것이다.
이를 위하여 본 발명의 도로결빙 판정 알고리즘을 이용한 AI 전광판 시스템은, 노면의 검사 표적 영역에 대한 표적 영상정보와 상기 표적 영상정보에 따른 특징벡터를 포함하는 데이터베이스를 활용하여 노면 상태를 판정하여 노면 상태정보를 시각적으로 제공하는 것으로, 실시간으로 노면의 검사 표적 영역에 대한 표적 영상정보를 획득하는 노면 영상정보 획득장치; 상기 노면 영상정보 획득장치로부터 전달된 실시간 표적 영상정보로 특징벡터를 추출하고, 데이터베이스에 저장된 특징벡터에 대한 유사도를 산정하여 노면 상태를 판정하는 노면 상태 판정장치; 및 상기 노면 상태 판정장치가 판정한 노면 상태정보를 운전자에게 시각정보로 변환하여 제공하는 디스플레이 장치;를 포함한다.
이로써, 실시간으로 변화하는 노면 상태정보를 즉각적으로 제공할 수 있으며, 정확한 노면 상태정보를 제공할 수 있다.

Description

도로결빙 판정 알고리즘을 이용한 AI 전광판 시스템{AI Display-Board System using Road-Ice Determination Algorithm}
본 발명은 도로결빙 판정 알고리즘을 이용한 AI 전광판 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 노면 영상정보 획득장치가 획득한 노면에 대한 표적 영상정보를 바탕으로, 노면 상태 판정장치가 특징벡터를 추출하고, 데이터베이스에 저장된 특징벡터에 대한 유사도를 산정하여 노면 상태를 판정하며, 디스플레이 장치가 판정된 노면 상태정보를 운전자에게 시각정보로 변환하여 제공하는 도로결빙 판정 알고리즘을 이용한 AI 전광판 시스템에 관한 것이다.
차량은 타이어가 도로의 표면과 맞닿아 형성되는 마찰력에 대한 반작용을 이용하여 전방으로 주행될 수 있다. 따라서, 차량에 구비된 타이어의 마모상태와 노면 상태는 주행 안전과 직결될 수밖에 없다.
특히, 비나 눈과 같은 강수가 발생한 날의 교통사고 건수가 증가함은 노면의 상태가 교통사고에 직접적인 영향을 미침을 입증하고 있다. 일례로 국내에서 2018년 발생된 교통사고 건수는 2017년보다 813건이 증가하였다. 구체적으로 맑은 날의 교통사고 발생 건수는 2017년 대비 3,169건이 감소하였으나, 비가 내린 날에는 3,526건, 눈이 내린 날은 320건으로 강수가 발생하였을 때 사고 발생 건수가 2017년보다 대폭 증가하였다.
따라서, 교통사고 건수를 감소시키기 위해서는 지속적인 도로 유지 보수 활동이 필요함은 물론, 운전자의 도로 위험에 대한 인지가 동반될 필요가 있으며, 운전자가 운전 중인 도로의 노면 상태가 젖어 있거나 결빙되었느지 파악하는 것은 매우 중요한 사항이다.
한편, 최근에는 주행 중인 운전자에게 전방의 교통소통상황 정보, 돌발상황 정보, 통행시간 정보 등의 교통 관련 정보와 도로 정보, 기상 정보 등을 실시간으로 제공하기 위하여 도로전광표지(Variable Message Signs, VMS)가 설치되고 있다. 상기 도로전광표지는 종래의 제한적인 정보를 제공하는 것에서 더 나아가 실시간으로 변화되는 도로 상황을 운전자에게 즉각적으로 전달하는 점에서 광범위하게 적용되고 있다.
그러나, 종래의 도로전광표지가 제공하는 도로의 노면 상태정보는 기상상황을 제공하는 정도에 그침에 따라 도로 환경에 따라 국소적으로 발생될 수 있는 노면 상태정보를 정확히 제공하지 못하는 한계가 있었다.
특히, 노면에 형성된 수막이나 블랙 아이스는 기상조건과는 무관하게 발생할 수 있으며, 근접한 장소에서도 일조 조건에 따라 상이한 노면 상태를 형성할 수 있으므로, 실시간으로 변화하는 노면 상태정보를 운전자에게 정확히 제공하는 것에는 많은 어려움이 있었다.
이와 관련하여 제안된 선행기술문헌으로는 대한민국 등록특허 제2136131호 "도로결빙 예측 자동 감지 시스템 및 그 운영방법"(2020. 7. 15. 등록, 이하 '선행기술문헌'이라 한다)이 있다. 상기 선행기술문헌은 노면에 결빙이 발생된 현 시점을 기준으로 결빙이 예측되는 시점의 정보를 생성시킴으로써 도로의 현황과 기상조건에 따라 도로결빙을 예측하는 자동 감지 시스템을 제안하였다.
그러나, 상기 선행기술문헌은 노면의 영상정보에 대한 어떠한 처리과정도 없이 영상자체에 나타나는 정보에 전적으로 의존함에 따라 블랙아이스의 포착지점을 정확히 예측하기 어렵고, 블랙아이스의 발생 여부도 정확히 판단하기 어려운 한계가 있었다. 무엇보다 도로의 표면에 부착된 이물질이나 기타 부유물은 영상정보의 정확도를 저해하는 문제점이 있었다.
본 발명은 상기한 기술적 과제를 해결하기 위하여 제안된 것으로, 일시적인 도로의 표면 상태와 무관하게 오차없이 정확한 노면 상태정보를 확보할 수 있으며, 실시간으로 변화하는 노면 상태정보를 즉각적으로 제공할 수 있고, 운전자가 전광판을 확인하지 않더라도 직관적으로 노면 상태정보를 파악할 수 있는 도로결빙 판정 알고리즘을 이용한 AI 전광판 시스템을 제공하는데 목적이 있다.
본 발명의 일 실시에에 따른 도로결빙 판정 알고리즘을 이용한 AI 전광판 시스템(AS)은, 노면의 검사 표적 영역(A)에 대한 표적 영상정보와 상기 표적 영상정보에 따른 특징벡터를 포함하는 데이터베이스(D)를 활용하여 노면 상태를 판정하여 노면 상태정보를 시각적으로 제공하기 위한 것으로, 실시간으로 노면의 검사 표적 영역(A)에 대한 표적 영상정보를 획득하는 노면 영상정보 획득장치(10); 상기 노면 영상정보 획득장치(10)로부터 전달된 실시간 표적 영상정보로 특징벡터를 추출하고, 데이터베이스(D)에 저장된 특징벡터에 대한 유사도를 산정하여 노면 상태를 판정하는 노면 상태 판정장치(20); 및 상기 노면 상태 판정장치(20)가 판정한 노면 상태정보를 운전자에게 시각정보로 변환하여 제공하는 디스플레이 장치(30);를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 노면 영상정보 획득장치(10)는, 특정 파장 영역의 입사광을 검사 표적 영역(A)으로 조사하는 조광모듈(11); 상기 검사 표적 영역(A)에 대한 표적 영상정보를 획득하는 영상 촬영모듈(12); 및 상기 영상 촬영모듈(12)이 실시간으로 획득한 표적 영상정보를 상기 노면 상태 판정장치(20)와 상기 데이터베이스(D)로 전달하는 영상 전송부(13);를 포함할 수 있다.
또한, 상기 노면 영상정보 획득장치(10)의 조광모듈(11)은 녹색광을 조사하는 제1 LED 칩(11a), 청색광을 조사하는 제2 LED 칩(11b) 및 적색광을 조사하는 제3 LED 칩(11c)을 포함하여 상기 제1,2,3 LED 칩(11a,11b,11c) 중 적어도 하나에 전류를 인가하여 입사광을 조사할 수 있다.
또한, 상기 조광모듈(11)은 일정한 시간 간격(Δt)에 따라 제1,2,3 LED 칩(11a,11b,11c)에 선택적으로 전류를 인가함으로써 상기 시간 간격(Δt)에 따라 일곱 가지의 입사광을 조사할 수 있다.
또한, 노면 영상정보 획득부(10)의 영상 촬영모듈(12)은 상기 시간 간격(Δt)에 따라 표적 영상정보를 획득할 수 있다.
또한, 상기 노면 상태 판정장치(20)는, 상기 노면 영상정보 획득장치(10)로부터 전달된 실시간 표적 영상정보를 바탕으로 특징벡터를 추출하는 특징벡터 추출부(21); 상기 특징벡터 추출부(21)가 추출한 실시간 특징벡터와 데이터베이스(D)에 저장된 마른 노면, 젖은 노면 및 결빙 노면에 대한 특징벡터를 비교하여 유사도를 산정하여 노면 상태를 판정하는 노면 상태 판정부(22); 및 상기 노면 상태 판정부(22)가 실시간으로 판정한 노면 상태정보를 디스플레이 장치(30)로 전달하는 노면 상태 전송부(23);를 포함할 수 있다.
또한, 상기 특징벡터 추출부(21)는 특징벡터로서 반사광의 휘도 성분 분포에 대한 통계적 모멘트 벡터
Figure 112021023420165-pat00001
및 색차 성분 분포에 대한 통계적 모멘트 벡터
Figure 112021023420165-pat00002
를 추출할 수 있다.
또한, 상기 특징벡터 추출부(21)는 특징벡터로서 휘도 성분 분포에 대한 다차원 소파장 분할을 바탕으로 저역통과 영역과 고역통과 영역에 대한 모멘트 벡터
Figure 112021023420165-pat00003
를 추가적으로 추출할 수 있다.
또한, 상기 노면 상태 판정부(22)는 노면 상태가 젖은 노면으로 판정되면, 추가적으로 염수인지 여부를 판단할 수 있다.
또한, 상기 노면 영상정보 획득장치(10)는 온ㆍ습도 측정센서(14)를 더 포함하고, 상기 노면 상태 판정장치(20)의 노면 상태 판정부(22)는 상기 온ㆍ습도 측정센서(14)가 측정한 온ㆍ습도 정보를 바탕으로 판정된 노면 상태정보를 추가 검증할 수 있다.
그리고 상기 디스플레이 장치(30)는 노면 상태 판정장치(20)가 판정한 노면 상태정보에 따라 색상을 달리하는 빛을 노면에 직접 조사하는 핀 조명부(35)를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 도로결빙 판정 알고리즘을 이용한 AI 전광판 시스템(S)에 의하면, 상기 노면 영상정보 획득장치로부터 전달된 표적 영상정보로 특징벡터를 추출하고, 데이터베이스에 미리 저장된 다양한 사례의 특징벡터를 바탕으로 유사도를 산정하고, 이에 근거하여 노면 상태를 판정함으로써, 정확한 노면 상태정보를 제공할 수 있다.
또한, 상기 노면 영상정보 획득장치는 획득한 표적 영상정보를 실시간으로 노면 상태 판정장치에 전달함으로써 실시간으로 변화하는 노면 상태정보를 즉각적으로 제공할 수 있다.
나아가, 상기 노면 영상정보 획득장치의 조광모듈은 녹색광, 청색광 및 적색광을 조사하는 제1,2,3 LED 칩이 선택적으로 입사광을 조사하도록 하여 다양한 파장 영역에 대한 표적 영상정보로 특징벡터를 추출함으로써, 일시적인 도로의 표면 상태와 무관하게 오차없이 정확한 노면 상태정보를 제공할 수 있다.
뿐만 아니라, 상기 노면 상태 판정부는 노면 상태가 젖은 노면으로 판정되면, 추가적으로 염수인지 여부를 판단할 수 있으므로 염수분사장치와 연동하는 경우에도 온도 하강에 따른 결빙을 방지하기 위하여 불필요하게 염수가 공급되는 문제점을 해결할 수 있다.
그리고, 핀 조명부가 노면 상태정보에 따라 색상을 달리하는 빛을 노면에 직접 조사함으로써, 운전자가 전광판을 확인하지 않더라도 직관적으로 노면 상태정보를 파악할 수 있다.
도 1 및 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 전광판 시스템의 전체적인 구성을 도시한 블록도.
도 3은 본 발명의 일 실시에에 따른 AI 전광판 시스템을 설치 모습을 모식화한 개념도.
도 4는 일반적인 도로의 노면 상태에 따른 상세 형상
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 (a) 조광모듈 및 (b) 입사광의 원리를 도시한 개념도.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 야간에서 획득한 영상정보의 히스토그램 분석 결과.
도 7는 본 발명의 일 실시에에 따른 노면 상태 판정부의 다차원 소파장 분해영상의 개념을 도시한 개념도.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 전광판 시스템의 전체적인 작동원리를 도시한 블록도.
이하 본 발명의 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 더욱 상세하게 설명한다. 본 발명의 실시예는 여러가지 형태로 변형할 수 있으며, 본 발명의 범위가 아래의 실시예들로 한정되는 것으로 해석되어서는 안된다. 본 실시예는 당업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 더욱 완전하게 설명하기 위해 제공되는 것이다.
도 1에 도시된 바와 같이 본 발명의 도로결빙 판정 알고리즘을 이용한 AI 전광판 시스템(AS)은, 노면의 검사 표적 영역(A)에 대한 표적 영상정보와 상기 표적 영상정보에 따른 특징벡터를 포함하는 데이터베이스(D)를 활용하여 노면 상태를 판정하여 노면 상태정보를 시각적으로 제공하기 위한 것으로, 노면 영상정보 획득장치(10), 노면 상태 판정장치(20) 및 디스플레이 장치(30)로 구성된다.
상기 데이터베이스(D), 노면 영상정보 획득장치(10), 노면 상태 판정장치(20) 및 디스플레이 장치(30)는 상호 통신망을 통하여 정보를 송수신할 수 있다. 이 경우, 상기 통신망은 유무선 인터넷, 인트라넷, LAN 등의 다양한 방식으로 제공되어 상호 통신할 수 있다.
상기 노면 영상정보 획득장치(10)는 도로를 따라 연속적으로 배치되는 복수의 조광모듈(11)과 상기 조광모듈(11)과 대응되도록 복수의 영상 촬영모듈(12)로 구성될 수 있다. 상기 조광모듈(11)과 영상 촬영모듈(12)은 200 내지 300m 정도의 범위로 지정된 위험구간에 일정 간격 이격되도록 배치되어 오차없이 정확한 노면의 표적 영상정보를 제공하는 것이 바람직하다.
도 3에 도시된 바와 같이 개별 조광모듈(11)들은 각각 입사광을 조사하는 고유한 검사 표적 영역(A)이 할당되며, 상기 조광모듈(11)은 할당된 검사 표적 영역(A)에 특정 파장 영역의 입사광을 조사하게 된다. 이때, 상기 영상 촬영모듈(12)은 검사 표적 영역(A)에 조사된 입사광에 대한 반사광을 바탕으로 검사 표적 영역(A)에 대한 표적 영상정보를 획득한다.
또한, 노면 영상정보 획득장치(10)는 상기 영상 촬영모듈(12)이 획득한 표적 영상정보를 상기 노면 상태 판정장치(20)로 실시간으로 전달할 수 있도록 영상 전송부(13)를 포함할 수 있으며, 상기 표적 영상정보는 데이터베이스(D)에도 지속적으로 저장되어 후술할 제어장치가 유사도를 산정하기 위한 정보로 이용된다.
상기 데이터베이스(D)에 저장되는 표적 영상정보는 상기 조광모듈(11)이 조사하는 입사광과 영상 촬영모듈(12)이 이용하는 반사광이 대기의 일조에 따른 주변 밝기와 온도 등에 민감하게 반응하므로 시간을 추가적인 변수로 고려하여 저장하는 것이 바람직하다.
상기 노면 상태 판정장치(20)는 상기 노면 영상정보 획득장치(10)로부터 전달된 실시간 표적 영상정보로 특징벡터를 추출하고, 상기 데이터베이스(D)에 저장된 특징벡터에 대한 유사도를 산정하여 노면 상태를 판정하는 것으로, 특징벡터 추출부(21), 노면 상태 판정부(22) 및 노면 상태 전송부(23)를 포함할 수 있다.
한편, 본 발명의 명세서에서 기술한 '~부'란, '하드웨어 또는 소프트웨어의 시스템을 변경이나 플러그인 가능하도록 구성한 블록'을 의미하는 것으로서, 즉 하드웨어나 소프트웨어에 있어 특정 기능을 수행하는 하나의 단위 또는 블록을 의미한다.
도 2에 도시된 바와 같이 상기 노면 상태 판정장치(20)는 중앙 통제실(C)에 구비된 관리서버일 수 있으며, IoT 원격 시스템과, LTE 라우터와, 현장 정보 전송 및 원격 명령 전달을 위한 Infogation Gateway와, 상기 노면 영상정보 획득장치(10) 및 디스플레이 장치(30)의 제어를 위한 PLC 제어 판넬로 구성될 수 있다. 구체적으로 노면 상태 판정장치(20)는 추출된 노면 상태정보를 디스플레이 장치(30)로 전송함은 물론 노면 영상정보 획득장치(10)의 조광모듈(11)의 세부 작동을 제어할 수 있으며, 후술할 핀 조명부(35)의 빛 정보도 실시간으로 제어할 수 있다.
상기 특징벡터 추출부(21)는 상기 노면 영상정보 획득장치(10)로부터 전달된 실시간 표적 영상정보를 바탕으로 특징벡터를 추출한다. 본 발명에서는 노면 상태정보를 크게 '마른 노면', '젖은 노면' 및 '결빙 노면'으로 구분하므로 상기 특징벡터는 노면에 대한 상태정보를 결정할 수 있는 유의미한 요소라면 특별히 제한되지 않으나, 상기 조광모듈(11)에 의하여 조사되는 입사광은 노면에 반사되는 과정에서 반사율, 투과율 그리고 굴절율이 현저하게 변화되므로 이러한 반사광의 특성을 특징벡터로 활용하는 것이 바람직하다.
구체적으로, 도 4의 (a)는 마른 상태의 노면을 상세하게 촬영한 모습이고, (b)는 결빙 상태의 노면을 상세하게 촬영한 모습으로서 노면의 상태는 '마른 노면', '젖은 노면' 및 '결빙 노면'인지에 따라 반사율, 투과율 그리고 굴절율이 현저하게 변화될 수밖에 없으며, 특히 조사되는 입사광의 성질에 따라서도 다른 양상을 보일 수밖에 없다.
후술하겠으나, 본 발명의 일 실시예에 따른 상기 표적 영상정보에 대한 특징벡터는 반사광의 휘도 성분 분포에 대한 통계적 모멘트 벡터
Figure 112021023420165-pat00004
및 색차 성분 분포에 대한 통계적 모멘트 벡터
Figure 112021023420165-pat00005
일 수 있다.
상기 노면 상태 판정부(22)는 상기 특징벡터 추출부(21)가 추출한 실시간 특징벡터와 데이터베이스(D)에 저장된 '마른 노면', '젖은 노면' 및 '결빙 노면'에 대한 특징벡터를 비교함으로써 유사도를 산정하여 노면 상태를 상기 '마른 노면', '젖은 노면' 또는 '결빙 노면' 중 어느 하나로 판정할 수 있다.
다만, 상술한 바와 같이 상기 표적 영상정보는 상기 조광모듈(11)이 조사하는 입사광과 영상 촬영모듈(12)이 이용하는 반사광이 대기의 일조에 따른 주변 밝기와 온도 그리고 그에 따른 습도 등에 민감하게 반응하므로, 상기 노면 상태 판정부(22)가 데이터베이스(D)에 저장된 특징벡터에 대한 유사도를 산정함에 있어서 시간을 추가적인 변수로 고려하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 노면 상태 전송부(23)는 실시간으로 판정한 노면 상태정보를 디스플레이 장치(30)로 전달함으로써 운전자에게 노면 상태정보를 제공할 수 있으며, 상기 노면 상태 전송부(23)는 표적 영상정보에 대한 특징벡터 정보를 데이터베이스(D)에도 지속적으로 저장함으로써, 추후에 상기 노면 상태 판정부(22)가 유사도를 산정함에 있어서 보다 정확한 판정을 위한 정보로 활용할 수 있게 된다.
나아가, 상기 디스플레이 장치(30)는 상기 노면 상태 판정장치(20)의 노면 상태 판정부(22)가 판정한 노면 상태정보를 운전자에게 시각정보로 변환하여 제공하는 것으로, 상기 노면 상태 전송부(23)와 통신하여 실시간 도로의 노면 상태정보를 운전자에게 제공할 수 있다.
즉, 상기 노면 영상정보 획득장치(10)는 획득한 표적 영상정보를 실시간으로 노면 상태 판정장치(20)에 전달하고, 상기 노면 상태 판정장치(20)가 판정한 노면 상태정보를 디스플레이 장치(30)로 실시간 제공이 가능한 바, 지속적으로 변화하는 노면 상태정보를 즉각적으로 제공할 수 있다. 이때, 상기 디스플레이 장치(30)는 이미 도로에 활발하게 사용하고 있는 도로전광표지(Variable Message Signs, VMS)를 활용할 수 있다.
한편, 도로의 표면에는 각종 이물질이나 기타 부유물이 부착되어 영상정보의 정확도를 저해하는 문제점이 있었다. 이러한 정확도의 문제점을 해소하기 위하여 본 발명은 상기 노면 영상정보 획득장치(10)의 조광모듈(11)이 도 5의 (a)에 도시된 바와 같이 녹색광을 조사하는 제1 LED 칩(11a), 청색광을 조사하는 제2 LED 칩(11b) 및 적색광을 조사하는 제3 LED 칩(11c)을 포함하도록 구성하여 상기 제1,2,3 LED 칩(11a,11b,11c) 중 적어도 하나에 전류를 인가하여 입사광을 조사하도록 구현함으로써 다양한 파장범위의 입사광을 조사하고, 그에 따른 반사광을 이용하여 표적 영상정보를 획득하는바, 도로의 표면 상태에 따른 오차의 발생을 최소화할 수 있다.
상기 제1,2,3 LED 칩(11a,11b,11c)은 에폭시 수지, 아크릴, 실리카 겔 또는 이들의 조합에 따른 밀봉 재료(11d)로 충전되며, 바람직하게는 상기 제1 LED 칩(11a)은 510 ~ 550nm, 상기 제2 LED 칩(11b)은 440 ~ 480nm, 제3 LED 칩(11c)은 600 ~ 630nm의 파장범위에 해당하는 입사광을 조사할 수 있다.
일 실시예로, 도 5의 (b)에 도시된 바와 같이 상기 조광모듈(11)은 일정한 시간 간격(Δt)에 따라 제1,2,3 LED 칩(11a,11b,11c)에 선택적으로 전류를 인가함으로써 상기 시간 간격(Δt)에 따라 일곱 가지의 입사광을 조사할 수 있다. 상기 시간 간격(Δt)이 1초(sec)라면 상기 제1,2,3 LED 칩(11a,11b,11c)이 1초 간격으로 녹색광, 청색광, 적색광 그리고 선택적으로 혼광된 청록색광, 자홍색광, 황색광, 백색광을 순차적으로 조사할 수 있다.
특히, 야간의 경우에는 입사광의 파장 범위에 따라 노면 상태에 따른 반사광의 히스토그램의 분석의 결과가 현저하게 달라지는 것으로 파악되었다. 도 6은 각각 (a) 마른 노면과 (b) 젖은 노면에 대한 파장별 반사광의 히스토그램 분석 결과로서, 청색광의 경우 현저히 다른 결과를 보임을 알 수 있다.
다양한 파장 범위의 입사광을 조사하는 경우, 상기 노면 영상정보 획득장치(10)의 영상 촬영모듈(12)도 상기 시간 간격(Δt)에 따라 연속적으로 표적 영상정보를 획득할 수 있으며, 다양한 파장범위의 입사광에 따른 반사광을 이용하여 표적 영상정보를 획득하므로, 상기 노면 상태 판정장치(20)의 특징벡터 추출부(21)도 입사광의 파장범위별 특징벡터를 추출할 수 있다. 또한, 상기 노면 상태 판정부(22)도 입사광의 파장범위별 특징벡터를 바탕으로 데이터베이스(D)에 저장된 특징벡터와 유사도를 산정하므로, 도로 표면의 상태와 무관하게 정확도가 높은 노면 상태 판정이 가능해진다.
한편, 도로의 표면은 질감이 거칠고 불규칙적인 특성이 있으므로, 반사가 다양하게 이루어지며, 특히 빗길이나 결빙이 있는 도로의 표면은 투명도가 높고, 반사가 넓게 분산되는 특성을 나타낸다. 이러한 이유로 상기 노면 상태 판정장치(20)의 특징벡터 추출부(21)는 특징벡터로서 히스토그램 분석을 통한 반사광의 휘도 성분 분포에 대한 통계적 모멘트 벡터
Figure 112021023420165-pat00006
및 색차 성분 분포에 대한 통계적 모멘트 벡터
Figure 112021023420165-pat00007
를 추출하는 것이 바람직하다.
또한, 실시형태에 따라서는 도 7의 (a)와 (b)의 개념도에 도시된 바와 같이 상기 특징벡터 추출부(21)는 특징벡터로서 휘도 성분 분포에 대한 다차원 소파장 분할을 바탕으로 저역통과(Low-Pass) 영역과 고역통과(High-Pass) 영역에 대한 모멘트 벡터
Figure 112021023420165-pat00008
를 추가적으로 추출할 수 있다. 이하에서는 상기 모멘트 벡터를
Figure 112021023420165-pat00009
으로 나타낸다(n은 웨이블릿 변환단계 차수).
일 실시예로, 상기 특징벡터 추출부(21)는 표적 영상정보에 대하여 블록단위로 부분화하여 Daubechies 웨이블릿 필터(Filter)를 바탕으로 해당 영상정보의 영역을 M×M 블록단위로 나누어 국부적으로 웨이블릿 변환을 수행할 수 있다. 각 블록(B)에서의 n차 단계 웨이블릿 변환을 수행하였다고 가정할 경우에 부대역 방향에 대한 각 방향 모멘트는 다음과 같이 계산되며, 전체 공간의 대표값으로 정규화되어 표본에 대한 전체 웨이블릿 모멘트 특징벡터값으로 계산된다.
Figure 112021023420165-pat00010
Figure 112021023420165-pat00011
상기 노면 상태 판정부(22)는 분할된 모멘트 벡터
Figure 112021023420165-pat00012
와 데이터베이스(D)에 저장된 모멘트 특징벡터에 대한 유사도를 추가적으로 산정함으로써 보다 정확한 노면 상태 정보를 제공할 수 있다. 일 실시예로 구해진 특징벡터들은 각각 성분별 L2 거리함수의 절대 합으로 계산되어 유사도가 비교되는 것이 바람직하다.
한편, 본 발명의 AI 전광판 시스템(AS)의 노면 상태 판정장치(20)는 염수분사장치의 작동을 제어할 수 있도록 구현될 수 있으며, 이러한 실시형태에서는 상기 노면 상태 판정부(22)가 노면 상태가 '젖은 노면'으로 판정되면, 추가적으로 상기 노면의 수막이 염수인지 여부를 판단하는 추가적인 판단 단계를 수행할 수 있다. '젖은 노면'을 구성하는 수막이 일반적인 우수인지 결빙을 방지하기 위한 염수인지를 구분함으로써, 상기 염수분사장치의 추가적인 분사를 차단하고, 이미 노면에 충분한 염분이 도포된 상태라면 불필요한 염수의 공급을 차단할 수 있다.
상기 노면 상태 판정부(22)가 염수를 판단하는 방법도 상술한 바와 같이 표적 영상정보로 특징벡터를 추출하고, 데이터베이스(D)에 저장된 특징벡터에 대한 유사도를 산정하여 노면 상태를 판정할 수 있다.
또한, 상기 노면 영상정보 획득장치(10)는 현장의 온도와 습도를 측정하는 온ㆍ습도 측정센서(14)를 추가적으로 포함할 수 있으며, 상기 노면 상태 판정장치(20)의 노면 상태 판정부(22)는 상기 온ㆍ습도 측정센서(14)가 측정한 온ㆍ습도 정보를 바탕으로 판정된 노면 상태정보를 추가 검증할 수 있다.
일 실시예로, 상기 노면 상태 판정부(22)가 실시간으로 전달받은 검사 표적 영역(A)에 대한 표적 영상정보를 바탕으로 노면 상태를 '결빙 노면'으로 판정하였음에도 온도가 영상을 기록하고 있거나, '젖은 노면'으로 판정하였음에도 습도가 40% 이하를 기록하는 경우에는, 판정된 노면 상태정보를 잘못된 정보로 인식하여 디스플레이 장치(30)로 전달하지 않게 된다. 따라서, 상기 온ㆍ습도 측정센서(14)는 도로의 표면과 가장 유사한 조건을 나타내는 노면에 마련된 줄눈(J)에 구비되는 것이 바람직하다.
한편, 상기 디스플레이 장치(30)는 노면 상태 판정장치(20)가 판정한 노면 상태정보에 따라 색상을 달리하는 빛을 노면에 직접 조사하는 핀 조명부(35)를 더 포함할 수 있다. 상기 핀 조명부(35)는 도로의 폭에 상응하는 길이로 빛이 조사되도록 도로변에 설치되는 것이 바람직하다.
일 실시예로, 도 3에 도시된 바와 같이 상기 노면 상태 판정부(22)가 실시간으로 전달받은 검사 표적 영역(A)에 대한 표적 영상정보를 바탕으로 노면 상태가 각각 '마른 노면', '젖은 노면', '결빙 노면' 또는 '염수 노면'에 해당하는 경우에 각각 사전에 정의된 색상정보를 바탕으로 도로에 직진성 라인을 형성함으로써, 노면 상태정보를 제공할 수 있다. 이로써, 운전자가 전광판을 미처 확인하지 못하더라도 상기 핀 조명부(35)가 노면 상태정보에 따라 색상을 달리하는 빛을 노면에 직접 조사함으로써 직관적으로 노면 상태정보를 파악할 수 있게 된다.
본 발명의 도로결빙 판정 알고리즘을 이용한 AI 전광판 시스템(AS)의 실시예들을 중심으로 설명 기술하였으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 청구범위에 기재된 본 발명의 사상으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 구성요소의 부가, 변경, 삭제 또는 추가 등에 의해 본 발명을 다양하게 수정 및 변경하여 실시할 수 있을 것이며, 이 또한 본 발명의 권리범위에 포함된다고 할 것이다.
나아가, 본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서 공지된 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하였다. 그리고, 사용된 용어들은 본 발명의 실시예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운영자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. 따라서, 이상의 발명의 상세한 설명은 개시된 실시 상태로 본 발명을 제한하려는 의도가 아니며, 첨부된 청구범위는 다른 실시 상태도 포함하는 것으로 해석되어야 한다.
AS:AI 전광판 시스템
10:노면 영상정보 획득장치 11:조광모듈
12:영상 촬영모듈 13:영상 전송부
20:노면 상태 판정장치 21:특징벡터 추출부
22:노면 상태 판정부 23:노면 상태 전송부
30:디스플레이 장치 35:핀 조명부

Claims (11)

  1. 노면의 검사 표적 영역(A)에 대한 표적 영상정보와 상기 표적 영상정보에 따른 특징벡터를 포함하는 데이터베이스(D)를 활용하여 노면 상태를 판정하여 노면 상태정보를 시각적으로 제공하는 전광판 시스템(AS)에 있어서,
    실시간으로 노면의 검사 표적 영역(A)에 대한 표적 영상정보를 획득하는 노면 영상정보 획득장치(10);
    상기 노면 영상정보 획득장치(10)로부터 전달된 실시간 표적 영상정보로 특징벡터를 추출하고, 데이터베이스(D)에 저장된 특징벡터에 대한 유사도를 산정하여 노면 상태를 판정하는 노면 상태 판정장치(20); 및
    상기 노면 상태 판정장치(20)가 판정한 노면 상태정보를 운전자에게 시각정보로 변환하여 제공하는 디스플레이 장치(30);
    를 포함하되, 상기 노면 영상정보 획득장치(10)는,
    특정 파장 영역의 입사광을 검사 표적 영역(A)으로 조사하는 조광모듈(11);
    상기 검사 표적 영역(A)에 대한 표적 영상정보를 획득하는 영상 촬영모듈(12); 및
    상기 영상 촬영모듈(12)이 실시간으로 획득한 표적 영상정보를 상기 노면 상태 판정장치(20)와 상기 데이터베이스(D)로 전달하는 영상 전송부(13);
    를 포함하고,
    상기 노면 영상정보 획득장치(10)의 조광모듈(11)은 녹색광을 조사하는 제1 LED 칩(11a), 청색광을 조사하는 제2 LED 칩(11b) 및 적색광을 조사하는 제3 LED 칩(11c)을 포함하여 상기 제1,2,3 LED 칩(11a,11b,11c) 중 적어도 하나에 전류를 인가하여 입사광을 조사하는 것을 특징으로 하는 도로결빙 판정 알고리즘을 이용한 AI 전광판 시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 조광모듈(11)은 일정한 시간 간격(Δt)에 따라 제1,2,3 LED 칩(11a,11b,11c)에 선택적으로 전류를 인가함으로써 상기 시간 간격(Δt)에 따라 일곱 가지의 입사광을 조사하는 것을 특징으로 하는 도로결빙 판정 알고리즘을 이용한 AI 전광판 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    노면 영상정보 획득장치(10)의 영상 촬영모듈(12)은 상기 시간 간격(Δt)에 따라 표적 영상정보를 획득하는 것을 특징으로 하는 도로결빙 판정 알고리즘을 이용한 AI 전광판 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 노면 상태 판정장치(20)는,
    상기 노면 영상정보 획득장치(10)로부터 전달된 실시간 표적 영상정보를 바탕으로 특징벡터를 추출하는 특징벡터 추출부(21);
    상기 특징벡터 추출부(21)가 추출한 실시간 특징벡터와 데이터베이스(D)에 저장된 마른 노면, 젖은 노면 및 결빙 노면에 대한 특징벡터를 비교하여 유사도를 산정하여 노면 상태를 판정하는 노면 상태 판정부(22); 및
    상기 노면 상태 판정부(22)가 실시간으로 판정한 노면 상태정보를 디스플레이 장치(30)로 전달하는 노면 상태 전송부(23);
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 도로결빙 판정 알고리즘을 이용한 AI 전광판 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 특징벡터 추출부(21)는 특징벡터로서 반사광의 휘도 성분 분포에 대한 통계적 모멘트 벡터
    Figure 112021023420165-pat00013
    및 색차 성분 분포에 대한 통계적 모멘트 벡터
    Figure 112021023420165-pat00014
    를 추출하는 것을 특징으로 하는 도로결빙 판정 알고리즘을 이용한 AI 전광판 시스템.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 특징벡터 추출부(21)는 특징벡터로서 휘도 성분 분포에 대한 다차원 소파장 분할을 바탕으로 저역통과 영역과 고역통과 영역에 대한 모멘트 벡터
    Figure 112021023420165-pat00015
    를 추가적으로 추출하는 것을 특징으로 하는 도로결빙 판정 알고리즘을 이용한 AI 전광판 시스템.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 노면 상태 판정부(22)는 노면 상태가 젖은 노면으로 판정되면, 추가적으로 염수인지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 도로결빙 판정 알고리즘을 이용한 AI 전광판 시스템.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 노면 영상정보 획득장치(10)는 온ㆍ습도 측정센서(14)를 더 포함하고,
    상기 노면 상태 판정장치(20)의 노면 상태 판정부(22)는 상기 온ㆍ습도 측정센서(14)가 측정한 온ㆍ습도 정보를 바탕으로 판정된 노면 상태정보를 추가 검증하는 것을 특징으로 하는 도로결빙 판정 알고리즘을 이용한 AI 전광판 시스템.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 디스플레이 장치(30)는 노면 상태 판정장치(20)가 판정한 노면 상태정보에 따라 색상을 달리하는 빛을 노면에 직접 조사하는 핀 조명부(35)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 도로결빙 판정 알고리즘을 이용한 AI 전광판 시스템.
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