KR102270625B1 - 인공지능 학습을 통한 일방통행로의 이동체 진입에 따른 처리 방법 및 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 일방통행로 상에서 역주행하는 이동체를 처리하기 위한 것으로서, 이를 위하여 역주행 감지 장치에서 촬영부에 의해 촬영된 데이터를 기반으로 일방통행로로 역주행하는 이동체를 감지하는 단계와, 상기 촬영된 데이터를 기반으로 상기 감지된 이동체가 법규 위반 대상인지를 판단하는 단계와, 상기 법규 위반 대상인 경우 기 설정된 시간 동안의 상기 촬영부를 통해 촬영된 데이터, 채증 장소 및 채증 시간을 기반으로 신고용 데이터를 생성하는 단계와, 상기 신고용 데이터를 기 등록된 서버로 전송하는 단계를 포함하는 인공지능 학습을 통한 일방통행로의 이동체 진입에 따른 처리 방법을 제공할 수 있다.
Description
본 발명은 인공지능 학습을 통한 일방통행로의 이동체 진입에 따른 처리 방법 및 시스템에 관한 것이다.
일반적으로, 일방통행도로는 차량이 한 방향으로만 주행하도록 도로의 특정 구간을 지정한 것이다. 상기와 같은 일방통행도로에서는 차량이 지정된 정주행 방향으로만 주행해야 하지만, 차량이 정주행 방향과 반대되는 역방향으로 주행하는 상황이 간혹 발생하고 있는 실정이다.
구체적으로 설명하면, 국도, 지방도로, 고속도로의 휴게소 및 인터체인지 등과 같은 도로에는 진입로와 진출로가 상호 구별되게 형성되어 있다. 상기와 같은 진입로와 진출로는 일방통행도로에 해당하는 도로로서, 차량의 역주행 진입을 알리기 위한 경고수단을 설치하는 것이 통상적이다. 한편, 차량의 증가 및 도로망의 확충이 가속화 됨에 따라 일방통행도로도 증가되는 추세이며, 그로 인해서 운전자의 실수나 일방통행도로의 미인지 등으로 인해서 차량의 역주행 사고도 증가되는 추세이다.
또한, 백화점, 마트, 시장, 병원, 기업 등의 주차장에도 차량의 진입로와 진출로가 구별되게 형성되어 있다. 상기와 같은 진입로와 진출로도 일방통행도로에 해당하는 도로로서, 차량의 역진입과 역진출을 주변의 차량 및 사람들에게 알리기 위하여 경광등이 설치되어 있다. 위와 같은 건물들은 도시의 곳곳에 늘어나고 있으며, 건물의 크기가 거대화 되고 있는 추세이다. 따라서, 건물의 주차장은 대부분 차로가 건물의 모양을 따라 곡선 형태로 설치되어 양방향 주행을 하게 되므로, 운전자의 착각을 불러일으키며 차량의 역주행 사고를 유발할 가능성이 있다.
또한, 도시 내 일반주택가나 학교 주변에 일방통행도로가 다수가 존재하거나 추가되고 있는데, 이러한 일방통행도로는 역주행 사고 발생을 차단하기 위한 것으로서, 어느 한 방향으로만 진입되는 것을 허용하고 다른 방향으로의 진입을 허용하지 않는다.
상기와 같은 일방통행도로의 정방향에 반대되는 역방향으로 차량이 주행하면, 역주행 차량과 정주행 차량 간에 사고가 발생될 위험이 높으며, 그 역주행 사고는 대형 교통사고를 유발하거나 도로 정체로 이어질 가능성이 매우 높다. 따라서, 역주행 차량 사고의 발생을 감소시키기 위한 노력이 더욱 필요하며, 각별한 방지 대책을 수립할 필요성이 있다.
예를 들면, 일방통행도로에는, 일방통행도로를 역방향으로 주행하는 운전자를 통제하기 위해서 통상적으로 시각적인 경고 방식이 널리 사용되고 있다. 즉, 일방통행도로의 진입을 경고하는 진입금지 표시판을 설치하거나 도로면에 주행방향을 알리는 화살표를 표시함으로써, 운전자에게 역주행을 인식시키고 있다. 최근에는, 일방통행도로의 진입로나 역주행 사고가 빈발하는 구간에 역주행 감지 장치를 설치하여 역주행 차량의 감지시 역주행 차량과 정주행 차량의 운전자에게 실시간으로 경고하는 방식이 널리 확대되는 추세이다.
일방통행로에서 운전자는 차량이 지정된 방향으로만 운행될 것을 기대하고 운전하게 되므로 이를 위반하여 역주행하는 차량에 의한 교통사고 발생 위험이 상대적으로 높다. 그런데, 일방 통행로에서 역주행하는 차량에 대해서 일일이 단속을 하기도 어렵고 단속을 실시한다 하더라도 인력 수급의 한계로 인해 상시 감시 및 단속이 어려운 실정이다.
본 발명은 일방통행로에서 역주행하는 차량을 인식하고, 차량의 인식에 따라 역주행한 차량에 대한 채증을 통해 이를 신고할 수 있는 인공지능 학습을 통한 일방통행로의 이동체 진입에 따른 처리 방법 및 시스템을 제공한다.
또한, 본 발명은 다양한 종류의 이동체(예컨대, 오토바이, 자전거, 전동퀵보드 등)에 대한 실물 이미지를 학습시킨 빅 데이터를 기반으로 역주행하는 이동체의 종류를 판별한 후 이에 대응되는 동작을 수행할 수 있는 인공 지능 학습을 통한 일방통행로의 이동체 진입에 따른 처리 방법 및 시스템을 제공한다.
상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 학습을 통한 일방통행로의 이동체 진입에 따른 처리 방법은 역주행 감지 장치에서 촬영부에 의해 촬영된 데이터를 기반으로 일방통행로로 역주행하는 이동체를 감지하는 단계와, 상기 촬영된 데이터를 기반으로 상기 감지된 이동체가 법규 위반 대상인지를 판단하는 단계와, 상기 법규 위반 대상인 경우 기 설정된 시간 동안의 상기 촬영부를 통해 촬영된 데이터, 채증 장소 및 채증 시간을 기반으로 신고용 데이터를 생성하는 단계와, 상기 신고용 데이터를 기 등록된 서버로 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 상기 판단하는 단계는 상기 역주행 감지 장치의 저장매체에 저장된 판별용 빅 데이터를 기반으로 상기 이동체의 종류를 판단하여 상기 이동체가 법규 위반 대상인지를 판단할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 상기 판단하는 단계는 상기 역주행 감지 장치에서 통신망을 통해 연결된 서버에 상기 촬영된 데이터를 전송하여 판별을 요청하는 단계와, 상기 판별을 요청받은 서버에서 기 저장된 판별용 빅 데이터와 상기 촬영된 데이터간의 비교를 통해 상기 이동체가 법규 위반 대상인지를 판별한 정보를 포함한 응답 메시지를 전송하는 단계와, 상기 응답 메시지를 기반으로 상기 이동체가 법규 위반 대상인지를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 상기 감지하는 단계는 제 1 해상도로 촬영하는 촬영부를 통해 획득한 이미지를 기반으로 상기 이동체를 감지하며, 상기 처리 방법은 상기 법규 위반 대상의 이동체가 역주행하는 것이 감지됨에 따라 상기 촬영부가 제 1 해상도보다 높은 제 2 해상도로 동영상 촬영 모드로 동작되도록 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 상기 처리 방법은 상기 역주행 감지 장치 내 각종 센서에 의해 측정된 이동체의 속도 및 이동 거리를 수집하는 단계를 더 포함하며, 상기 신고용 데이터를 생성하는 단계는 상기 속도 및 이동 거리를 포함시킨 신고용 데이터를 생성할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 상기 처리 방법은 상기 이동체가 감지됨에 따라 소정의 경고 메시지를 송출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 학습을 통한 일방통행로의 이동체 진입에 따른 처리 시스템에서 역주행 감지 장치는 일방통행로 상에서 역주행하는 이동체를 촬영하는 촬영부와, 유선 또는 무선 네트워크로 연결된 서버와의 통신을 위한 통신부와, 상기 이동체가 감지됨에 따라 상기 촬영부에 의해 촬영된 데이터를 기반으로 상기 이동체가 법규 위반 대상인지를 판단하며, 법규 위반 대상인 경우 상기 촬영부에 의해 기 설정된 시간 동안 촬영된 데이터, 채증 장소 및 채증 시간을 이용하여 신고용 데이터를 생성한 후 상기 통신부를 통해 상기 신고용 데이터를 상기 서버에 전송하는 중앙 제어부를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 상기 역주행 감지 장치는 이동체의 종류를 판별하기 위한 판별용 빅 데이터가 저장된 저장매체를 더 포함하며, 상기 중앙 제어부는 상기 역주행 감지 장치의 저장매체에 저장된 판별용 빅 데이터를 기반으로 상기 이동체의 종류를 판단하여 상기 이동체가 법규 위반 대상인지를 판단할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 상기 서버는 판별용 빅 데이터가 저장된 데이터베이스와 연동되며, 상기 중앙 제어부는 상기 통신부를 통해 연결된 서버에 상기 촬영된 데이터를 전송하여 판별을 요청하며, 상기 서버로부터 상기 데이터베이스에 저장된 판별용 빅 데이터와 상기 촬영된 데이터간의 비교를 통해 상기 이동체가 법규 위반 대상인지를 판별한 정보를 포함한 응답 메시지를 수신하며, 상기 수신한 응답 메시지를 기반으로 상기 이동체가 법규 위반 대상인지를 판단할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 상기 중앙 제어부는 제 1 해상도로 촬영하는 촬영부를 통해 획득한 이미지를 기반으로 상기 이동체가 감지된 후 상기 법규 위반 대상의 이동체가 역주행하는 것이 판단됨에 따라 상기 촬영부가 제 1 해상도보다 높은 제 2 해상도로 동영상 촬영 모드로 동작되도록 제어할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 상기 역주행 감지 장치는 상기 역주행하는 이동체의 속도 및 이동 거리를 측정하기 위한 센서들을 더 포함하며, 상기 중앙 제어부는 상기 속도 및 이동 거리를 포함한 신고용 데이터를 생성할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 상기 역주행 감지 장치는 상기 이동체가 감지됨에 따라 소정의 경고 메시지를 블루투스, 블루투스 Le, 적외선 통신 및 초음파 통신 중 어느 하나를 이용하여 브로드캐스팅하는 메시지 송출기를 더 포함할 수 있다.
전술한 본 발명의 실시예에 따르면, 일방통행로에서 역주행하는 차량을 인식하고, 차량의 인식에 따라 역주행한 차량에 대한 채증을 통해 이를 신고할 수 있는 인공지능 학습을 통한 일방통행로의 이동체 진입에 따른 처리 방법 및 시스템을 제공함으로써, 일방통행로에서 체증 및 사고를 줄일 수 있다.
또한, 전술한 본 발명의 실시예에 따르면, 다양한 종류의 이동체(예컨대, 오토바이, 자전거, 전동퀵보드 등)에 대한 실물 이미지를 학습시킨 빅 데이터를 기반으로 역주행하는 이동체의 종류를 판별한 후 이에 대응되는 동작을 수행할 수 있는 인공 지능 학습을 통한 일방통행로의 이동체 진입에 따른 처리 방법 및 시스템을 제공함으로써, 역주행 감지 장치의 불필요한 동작을 줄일 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 인공 지능 학습을 통한 일방통행로의 이동체 진입에 따른 처리 시스템의 전체 구성을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 역주행 감지 장치의 세부 구성을 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 역주행 감지 장치)가 역주행하는 이동체에 대한 처리 과정을 도시한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 역주행 감지 장치가 역주행하는 이동체에 대한 처리 과정을 도시한 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 역주행 감지 장치의 세부 구성을 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 역주행 감지 장치)가 역주행하는 이동체에 대한 처리 과정을 도시한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 역주행 감지 장치가 역주행하는 이동체에 대한 처리 과정을 도시한 흐름도이다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시 형태를 설명하기로 한다. 이하의 상세한 설명은 본 명세서에서 기술된 방법, 장치 및/또는 시스템에 대한 포괄적인 이해를 돕기 위해 제공된다. 그러나 이는 예시에 불과하며 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서, 본 발명과 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 그리고, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. 상세한 설명에서 사용되는 용어는 단지 본 발명의 실시예들을 기술하기 위한 것이며, 결코 제한적이어서는 안 된다. 명확하게 달리 사용되지 않는 한, 단수 형태의 표현은 복수 형태의 의미를 포함한다. 본 설명에서, "포함" 또는 "구비"와 같은 표현은 어떤 특성들, 숫자들, 단계들, 동작들, 요소들, 이들의 일부 또는 조합을 가리키기 위한 것이며, 기술된 것 이외에 하나 또는 그 이상의 다른 특성, 숫자, 단계, 동작, 요소, 이들의 일부 또는 조합의 존재 또는 가능성을 배제하도록 해석되어서는 안 된다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 인공 지능 학습을 통한 일방통행로의 이동체 진입에 따른 처리 시스템 및 방법에 대해 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 인공 지능 학습을 통한 일방통행로의 이동체 진입에 따른 처리 시스템의 전체 구성을 도시한 도면이며, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 역주행 감지 장치의 세부 구성을 도시한 블록도이다.
도 1의 구성에 대한 설명에 앞서, 인공 지능 학습을 통한 일방통행로의 이동체 진입에 따른 처리 시스템은 일방통행로로 역주행하는 이동체를 감지하고, 감지 결과에 따라 진입을 경고하거나 채증하기 위한 것이다.
이를 위하여, 도 1에 도시된 바와 같이, 인공 지능 학습을 통한 일방통행로의 이동체 진입에 따른 처리 시스템은 일방통행로(10) 상에 설치되어 역주행하는 이동체(20)를 감지하고, 이동체(20)의 종류에 따라 진입을 경고하거나 채증하기 위하여 역주행 감지 장치(100) 및 역주행 감지 장치(100)과 유선 또는 무선으로 연결되어 데이터를 송수신하기 위한 서버(200) 등으로 구성될 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 역주행 감지 장치(100)는 일방통행도로(10)를 역주행하는 이동체(20)를 감지하기 것으로서, 다양한 장소에 구비된 일방통행도로(10) 상에 설치될 수 있다.
또한, 본 실시예에서는 설명의 편의를 위하여 역주행 감지 장치(100)는 일방통행로(10)에 하나가 설치되는 것으로 설명하였지만, 이에 한정되는 것은 아니며 하나의 일방통행로(10) 상에 복수개의 설치도 가능하다.
역주행 감지 장치(100)는 영상 기반으로 일방통행로(10) 상에서 역주행하는 이동체(20)를 판별하고, 판별한 이동체가 차량 또는 오토바이인 경우 진입 경고와 더불어 채증을 실시하여 신고용 데이터를 생성한 후 이를 서버(200)에 전송할 수 있다. 여기에서, 신고용 데이터에는 채증을 통해 획득한 영상 데이터가 포함될 수 있다.
또한, 역주행 감지 장치(100)는 신고용 데이터의 전송 시 자신의 식별자(예컨대 도로 정보가 매칭된 식별자)를 포함시킨 신고용 데이터를 서버(200)에 전송할 수 있다.
한편, 역주행 감지 장치(100)는 일방통행로(10) 상에서 역주행하는 이동체(20)가 오토바이, 차량이 아닌 전동퀵보드, 자전거 등과 같은 역주행이 가능한 이동체(20)로 판별되는 경우 소정의 경고 방송을 수행할 수 있다.
서버(200)는 역주행 감지 장치(100)와 유선 네트워크(예컨대, 인터넷과 같은 통신망) 또는 무선 네트워크(예컨대, 와이파이 등과 같은 무선 네트워크)를 통해 역주행 감지 장치(100)과 연결되고, 역주행 감지 장치(100)로부터 신고용 데이터를 수신하여 저장할 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 서버(200)는 벌금 부과를 수행할 수 있는 주체에 의해 운영되는 것으로서, 그 예로서 경찰청 서버를 예로 들 수 있다.
또한, 서버(200)는 이동체(20)의 판별을 위한 판별용 빅 데이터가 저장된 데이터베이스(210)와 연동되어 동작할 수 있다. 구체적으로, 서버(200)는 이동체(20)의 판별 요청(이미지를 포함한 요청)이 역주행 감지 장치(100)로부터 수신됨에 따라 이미지와 데이터베이스(210)에 저장된 판별용 빅 데이터간의 비교를 통해 이동체(20)가 차량 또는 오토바이인지를 판별한 후 이에 대응되는 응답 메시지를 역주행 감지 장치(100)에 전송할 수 있다.
한편, 본 발명의 실시예에서, 서버(200)가 판별용 빅 데이터를 생성하는 과정에 대해 설명하면, 다양한 종류의 오토바이, 자전거, 전동퀵보드 등과 같은 일방통행로(10)에서 통행할 가능성이 있는 이동체(20)의 실물 이미지를 인공지능(AI : Artificial Intelligence) 딥러닝(Deep Learning)으로 학습시킨 판별용 빅 데이터를 생성할 수 있다.
상술한 바와 같은 본 발명의 실시예에 따른 역주행 감지 장치(100)는, 도 2에 도시된 바와 같이, 촬영부(110), 통신부(120), 기록매체(130), 경고부(140), 중앙 제어부(150) 등으로 구성될 수 있다.
촬영부(110)는 역주행 감지 장치(100)에 감지된 역주행하는 이동체(20)를 촬영하도록 역주행 감지 장치(100)에 장착되며, 될 수 있다. 따라서, 촬영부(110)는 역주행하는 이동체(20)를 이미지 또는 동영상으로 촬영하기 이한 카메라 모듈을 포함할 수 있다.
한편, 촬영부(110)는 역주행하는 이동체(20)에 대한 판별을 위해서 이미지를 촬영하고, 중앙 제어부(140)의 판별 결과 이동체(20)가 법규 위반 대상(예컨대, 차량 또는 오토바이 등)인 경우 중앙 제어부(140)의 제어에 의거하여 동영상 모드로 동작할 수 있다. 즉, 평상시 판별 모드에서 촬영부(110)는 이미지 촬영 모드로 동작하고, 법규 위반 대상의 이동체(20)가 일방통행로(10) 상에서 역주행하는 경우 동영상 촬영 모드로 변경되어 동작할 수 있다.
통신부(120)는 유선 네트워크 또는 무선 네트워크로 서버(200)와 역주행 감지 장치(100)간의 통신을 지원할 수 있는 인터페이스를 제공할 수 있다.
저장매체(130)에는 다양한 형태의 데이터를 저장하기 위한 것으로서, 신고용 데이터가 일시적으로 저장되거나 이동체 판별을 위한 판별용 빅 데이터가 저장될 수 있다.
또한, 저장매체(130)에는 이동체(20)가 차량 또는 오토바이인 경우 정면을 인식할 수 있는 정면 판별용 데이터가 저장되어 있다. 여기에서, 정면 판별용 데이터는 오토바이 또는 차량의 앞 모양과 관련된 것일 수 있다.
경고부(140)는 이동체(20)가 일방통행로(10) 상에 역주행함에 따라 경고 메시지 송출을 위한 것으로서, 그 예로서 LED 점멸, 경광등, 전광판 등을 이용하여 경고 메시지를 이동체(20)의 사용자에게 제공하거나 스피커를 통해 경고 방송 등을 통해 경고 메시지를 송출할 수 있다.
중앙 제어부(150)는 역주행 감지 장치(100)의 전반적인 동작을 수행하기 위한 것으로서, 특히 역주행 여부 판별 기능, 이동체 판단 기능, 경고 기능, 채증 기능, 전송 데이터 생성 기능, 촬영부 제어 기능 등을 수행할 수 있다.
역주행 판별 기능은 촬영부(110)로부터 촬영된 영상, 이미지 등과 저장매체(130)에 저장된 정면 판별용 데이터간의 비교를 통해 이루어질 수 있다. 즉, 중앙 제어부(150)는 촬영부(110)로부터 촬영된 이미지와 정면 판별용 데이터간의 비교를 통해 정면인지를 판단하여 이동체(20)가 역주행하는지를 판단할 수 있다.
중앙 제어부(150)는 일방통행로(10) 상에 역주행하는 이동체(20)가 법규 위반 대상인지를 판별하기 위한 기능을 수행할 수 있다. 구체적으로, 중앙 제어부(150)는 일방통행로(10) 상에 역주행하는 이동체(20)에 대한 이미지를 서버(200)에 전송하여 이동체(20)에 대한 판별을 요청하여 응답 메시지를 수신하여 이동체(20)가 법규 위반 대상인지를 판단하거나 저장매체(130)에 저장된 판별용 빅 데이터와 이미지간의 비교를 통해 이동체(20)가 법규 위반 대상인지를 판단할 수 있다.
중앙 제어부(150)는 일반통행로(10) 상에서 이동체(20)가 역주행하는 것으로 판단되는 경우 경고부(140)의 제어를 통해 소정의 경고 메시지를 송출할 수 있다.
또한, 중앙 제어부(150)는 이동체(20)가 법규 위반 대상인 경우 경고부(140)를 통한 경고 메시지 송출과 더불어 촬영부(110)를 동영상 촬영 모드로 동작시키고, 동영상 촬영 모드에 따라 촬영부(110)를 통해 촬영된 영상을 녹화시켜 저장매체(130)에 저장시킬 수 있다.
영상 녹화 후 기 설정된 시간이 경과됨에 따라, 중앙 제어부(150)는 동영상 촬영 모드를 중지시키고, 저장매체(130)에 저장된 녹화 영상, 채증 장소 및 채증 시간 등을 포함한 신고용 데이터를 생성하며, 생성한 신고용 데이터를 서버(200)에 전송하여 신고 처리할 수 있다. 여기에서, 기 설정된 시간, 채증 장소는 역주행 감지 장치(100)에 셋팅되어 있을 수 있으며, 채증 시간은 기 설정된 시간과 동일할 수 있다.
한편, 본 발명의 실시예에 따른 역주행 감지 장치(100)는 거리 감지 센서(160) 및 속도 감지 센서(162) 등을 더 구비할 수 있다. 이 경우, 중앙 제어부(150)는 신고용 데이터 생성 시 이동체 이동 거리, 이동체 속도 등을 더 포함시켜 전송할 수 있으며, 이동체(20)에 부착된 번호, 예컨대 번호판을 인식하여 번호 정보도 신고용 데이터에 포함시켜 전송할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 역주행 감지 장치(100)는 근거리 통신 기반으로 역주행하는 이동체(20)의 사용자에게 경고 메시지를 전송할 수도 있다. 이를 위하여, 역주행 감지 장치(100)는 블루투스, 블루투스 Le(Low energy), 지그비 통신, NFC 통신, 초음파 통신 등을 통해 경고 메시지를 포함한 비콘 신호를 송출하는 메시지 송출기(170) 등을 더 구비할 수 있다.
메시지 송출기(170)는 중앙 제어부(150)의 제어에 따라 동작하여 경고 메시지를 포함한 비콘 신호를 블루투스, 블루투스 Le(Low energy), 지그비 통신, NFC 통신, 초음파 통신 등을 통해 브로드캐스팅될 수 있다.
한편, 본 발명의 실시예에 따른 중앙 제어부(150)는 이동체(20)의 감지에 따라 촬영부(110)의 동작 해상도를 제어할 수 있다. 구체적으로, 중앙 제어부(150)는 역주행하는 이동체(20)가 감지된 후 이동체(20)가 법규 위반 대상으로 판단되는 경우 해상도를 높여 촬영되도록 촬영부(110)의 동작 해상도를 제어할 수 있다.
예를 들어, 이동체(20) 감지 및 역주행하는 이동체(20)가 법규 위반 대상이 아닌 경우 제 1 해상도로 촬영부(110)가 동작하여 영상 또는 이미지를 촬영하는 상태에서 법규 위반 대상의 이동체(20)가 역주행하는 것이 감지됨에 따라 중앙 제어부(150)는 제 1 해상도보다 높은 제 2 해상도로 영상 또는 이미지가 촬영되도록 촬영부(110)를 제어할 수 있다.
상술한 바와 같은 구성을 갖는 역주행 감지 장치(100)가 역주행을 감지하고, 이를 채증하는 과정에 대해 도 3 및 도 4를 참조하여 설명하기로 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 역주행 감지 장치(100)가 역주행하는 이동체에 대한 처리 과정을 도시한 흐름도이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 먼저 역주행 감지 장치(100)는 일방통행로(10) 상에서 역주행하는 이동체(20)가 감지(S300)됨에 따라 촬영부(110)에 의해 촬영된 영상 또는 이미지를 이용하여 이동체(20)가 법규 위반 대상인지를 판단하는 단계(S310)를 수행한다.
이동체(20)가 법규 위반 대상인지를 판단하는 단계는 저장매체(130)에 저장된 판별용 빅 데이터와 중앙 제어부(150)에 의해 수행되거나, 중앙 제어부(150)와 서버(200)간의 통신을 통해 수행될 수 있다.
S310의 판단 결과, 법규 위반 대상인 경우 역주행 감지 장치(100)는 경고부(140) 또는 메시지 송출기(170)를 통해 경고 메시지를 송출(S320)함과 더불어 촬영부(110)를 통해 기 설정된 시간 동안 촬영된 영상을 저장매체(130)에 녹화시킨다(S320).
기 설정된 시간이 경과되면(S330), 역주행 감지 장치(100)는 녹화된 영상, 채증 시간, 채증 장소 등을 포함한 신고용 데이터를 생성한 후 이를 서버(200)에 전송한다(S340).
한편, S310의 판단 결과, 법규 위반 대상이 아닌 경우, 즉 이동체(20)가 전동 퀵보드, 자전거 등일 경우 역주행 감지 장치(100)는 경고부(140) 또는 메시지 송출기(170)를 통해 경고 메시지를 송출(S350)한다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 역주행 감지 장치(100)의 동작 과정을 도시한 흐름도이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 역주행 감지 장치(100)는 제 1 해상도로 이미지를 촬영하는 촬영부(110)를 통해 일방통행로(10) 상에 역주행하는 이동체(20)가 감지(S400)됨에 따라 이동체(20)가 법규 위반 대상인지를 판단한다(S410).
S410의 판단 결과, 법규 위반 대상인 경우 역주행 감지 장치(100)는 경고부(140) 또는 메시지 송출기(170)를 통해 경고 메시지를 송출함과 더불어 촬영부(110)가 제 2 해상도로 영상을 촬영할 수 있도록 촬영부(110)를 제어한다(S420). 이때, 역주행 감지 장치(100)는 촬영부(110)의 줌, 틸팅, 패닝 제어 파라미터를 제어할 수도 있다. 구체적으로, 역주행 감지 장치(100)의 중앙 제어부(150)는 이동체(20)의 이동 속도, 즉 속도 감지 센서(162)에 의해 측정된 이동 속도 및 거리 감지 센서(160)에 의해 측정된 이동체(20)의 이동 거리에 의거하여 줌, 틸팅 및 패닝 제어 파라미터를 결정한 후 이를 기반으로 촬영부(110)를 제어할 수도 있다.
그런 다음, 역주행 감지 장치(100)는 제 2 해상도로 동작하는 촬영부(110)를 통해 기 설정된 시간 동안 촬영된 영상을 저장매체(130)에 녹화시킨다(S430).
기 설정된 시간이 경과되면(S440), 역주행 감지 장치(100)는 촬영부(110)가 제 1 해상도로 동작하도록 제어(S450)하며, 녹화된 영상, 채증 시간, 채증 장소, 이동 속도, 이동 거리 등을 포함한 신고용 데이터를 생성한 후 이를 서버(200)에 전송한다(S460).
한편, S410의 판단 결과, 법규 위반 대상이 아닌 경우, 즉 이동체(20)가 전동 퀵보드, 자전거 등일 경우 역주행 감지 장치(100)는 경고부(140) 또는 메시지 송출기(170)를 통해 경고 메시지를 송출(S470)한다.
한편, 첨부된 블록도의 각 블록과 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수도 있다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 블록도의 각 블록에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다.
이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 기록매체(또는 메모리) 등에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 기록매체(또는 메모리)에 저장된 인스트럭션들은 블록도의 각 블록에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다.
그리고, 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 블록도의 각 블록에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 적어도 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실시 예들에서는 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
10 : 일방통행로
20 : 이동체
100 : 역주행 감지 장치
200 : 서버
210 : 데이터베이스
20 : 이동체
100 : 역주행 감지 장치
200 : 서버
210 : 데이터베이스
Claims (12)
- 서버에서 차량, 오토바이, 자전거 및 전동퀵보드와 같은 실물 이미지를 인공지능 딥러닝으로 학습시켜 판별용 빅 데이터를 생성한 후 이를 역주행 감지 장치의 저장매체에 저장시키는 단계와,
상기 역주행 감지 장치에서 제 1 해상도로 촬영하는 촬영부에 의해 촬영된 데이터를 기반으로 일방통행로로 역주행하는 이동체를 감지하되, 상기 역주행 감지 장치의 저장매체에 저장된 이동체의 정면 모양과 관련된 정면 판별용 데이터와 상기 촬영된 데이터간의 비교를 통해 역주행하는 이동체를 감지하는 단계와,
상기 역주행하는 이동체가 감지됨에 따라 소정의 경고 메시지를 스피커를 통해 송출함과 더불어 상기 역주행 감지 장치 내 각종 센서에 의해 측정된 이동체의 속도 및 이동 거리를 수집하는 단계와,
상기 촬영된 데이터와 상기 판별용 빅 데이터간의 비교를 통해 상기 감지된 이동체가 법규 위반 대상인지를 판단하는 단계와,
상기 법규 위반 대상인 경우 블루투스, 블루투스 Le(Low energy), 지그비 통신, NFC 통신 및 초음파 통신 중 적어도 하나를 이용하여 경고 메시지를 포함한 비콘 신호를 송출함과 더불어 기 설정된 시간 동안의 상기 촬영부를 통해 촬영된 데이터, 채증 장소 및 채증 시간을 기반으로 신고용 데이터를 생성하되, 상기 수집된 이동체의 이동 속도 및 이동 거리에 의거하여 상기 촬영부의 줌, 틸팅 및 패닝 제어 파라미터를 결정한 후 이를 기반으로 촬영부를 제어함과 더불어 상기 촬영부를 제 1 해상도보다 높은 제 2 해상도의 동영상 촬영 모드로 동작되도록 제어하여 촬영된 데이터를 생성하는 단계와,
상기 신고용 데이터를 상기 서버로 전송하는 단계를 포함하는 인공지능 학습을 통한 일방통행로의 이동체 진입에 따른 처리 방법.
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 신고용 데이터를 생성하는 단계는,
상기 이동 속도 및 이동 거리를 포함시킨 신고용 데이터를 생성하는 인공지능 학습을 통한 일방통행로의 이동체 진입에 따른 처리 방법.
- 삭제
- 일방통행로 상에서 역주행하는 이동체를 촬영하는 촬영부와,
유선 또는 무선 네트워크로 연결된 서버와의 통신을 위한 통신부와,
이동체의 정면 모양과 관련된 정면 판별용 데이터가 저장된 저장매체와,
상기 역주행하는 이동체의 속도 및 이동 거리를 측정하기 위한 센서들과,
서버에서 차량, 오토바이, 자전거 및 전동퀵보드와 같은 실물 이미지를 인공지능 딥러닝으로 학습시켜 생성한 판별용 빅 데이터를 상기 서버로부터 전송받아 상기 저장매체에 저장시키며, 제 1 해상도로 촬영하는 상기 촬영부에 의해 촬영된 데이터와 상기 저장매체에 저장된 정면 판별용 데이터간의 비교를 통해 일방통행로 상에서 역주행하는 이동체를 감지하며, 상기 저장매체에 저장된 판별용 빅 데이터간의 비교를 통해 일방통행로로 역주행하는 이동체가 법규 위반 대상인지를 판단하며, 상기 판단 결과 법규 위반 대상인 경우 상기 촬영부에 의해 기 설정된 시간 동안 촬영된 데이터, 채증 장소 및 채증 시간을 이용하여 신고용 데이터를 생성한 후 상기 통신부를 통해 상기 신고용 데이터를 상기 서버에 전송하되, 상기 센서들에 의해 측정된 이동체의 이동 속도 및 이동 거리에 의거하여 상기 촬영부의 줌, 틸팅 및 패닝 제어 파라미터를 결정한 후 이를 기반으로 촬영부를 제어함과 더불어 상기 촬영부를 제 1 해상도보다 높은 제 2 해상도의 동영상 촬영 모드로 동작되도록 제어하여 촬영된 데이터를 생성하는 중앙 제어부와,
상기 법규 위반 대상에 해당되는 이동체가 감지됨에 따라 블루투스, 블루투스 Le, 적외선 통신 및 초음파 통신 중 어느 하나를 이용하여 경고 메시지를 포함한 비콘 신호를 브로드캐스팅하는 메시지 송출기를 포함하는 역주행 감지 장치.
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 제7항에 있어서,
상기 중앙 제어부는,
상기 속도 및 이동 거리를 포함한 신고용 데이터를 생성하는 역주행 감지 장치. - 삭제
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|---|---|---|---|
| KR1020200179609A KR102270625B1 (ko) | 2020-12-21 | 2020-12-21 | 인공지능 학습을 통한 일방통행로의 이동체 진입에 따른 처리 방법 및 시스템 |
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| KR (1) | KR102270625B1 (ko) |
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