KR102317498B1 - 과적차량 및 도로상태 모니터링 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명의 일 실시 예에 따른 과적차량 및 도로상태 모니터링 시스템은 가속도데이터를 수집하는 센서부, 가속도센서에서 수집된 가속도데이터를 분석한 결과에 따라 차량의 과적 여부 및 도로의 훼손 여부를 판단하는 제어부, 제어부에서 판단한 결과를 수신하는 관리서버 및 관리서버로부터 수신한 촬영신호에 따라 차량을 촬영하는 적어도 하나의 카메라를 포함하고, 센서부는 도로 내측에 마련된 내부공간에 구비된 블록에 부착되어 차량의 이동에 따른 블록의 가속도데이터를 수집할 수 있다.
Description
본 발명은 과적차량 및 도로상태 모니터링 시스템에 관한 것이다. 보다 상세하게는 도로에 가속도 센서를 매립하여 가속도계 데이터를 수집함으로써 과적차량의 주행 상황을 확인하고 도로의 기울어짐 정도를 지속적으로 모니터링함으로써 신속하게 도로 보수를 진행하도록 하기 위한 과적차량 및 도로상태 모니터링 시스템에 관한 것이다.
최근 교통량의 급증과 함께 차량을 이용하여 화물로 운반되는 물류의 양 또한 크게 급증하고 있다. 이에 따라, 과적차량으로 인한 도로의 파손이나 차량 간의 교통사고도 증가하고 있는 실정이다. 따라서, 고속도로와 일반도로에 과적차량의 운행에 따른 도로 파손과 교량의 붕괴 사고를 예방하기 위해 도로 상에 과적 단속용 저울을 설치하고 과적차량을 단속하여 단속 벌금을 부여하고 차량 운행을 제한하고 있다.
종래의 과적의 판단 여부는 단속요원들이 수행하였으므로 중량 측정장치에 올라가 측정을 받는 화물트럭은 도로를 주행하는 화물트럭 중에 단속요원이 과적으로 추정되는 화물트럭을 지적하여 중량 측정장치에 올라가도록 유도하여 진행하는 실정이었다. 따라서, 과적 화물트럭 단속을 위해서는 단속요원이 필수적으로 존재해야 하고, 지나가는 차량을 도로에서 벗어난 중량 측정장치에 올라 측정하여야 하므로 시간이 지연되고 도로 상에서 과적추정 차량을 유도하여야 하므로 안전사고의 위험을 내재하고 있었다.
특히, 한 대의 과적 추정차량에 대한 과적 유무를 측정하는 도중에는 다른 차량을 단속하기가 곤란하였으며, 무엇보다도 단속요원이 24시간 상주하여 단속하기가 곤란하여 대게 근무시간인 낮 시간대에만 단속이 이루어지므로 과적 화물트럭은 밤 시간을 이용한 운행으로 단속을 피해 다니게 되는 문제점이 발생되었다. 또한, 단위 부피 당 하중이 더 무거운 짐을 실은 화물트럭의 경우 눈에 보이는 덩치가 크지 않기 때문에 단속요원의 눈을 피해가는 사례가 있었다. 결과적으로 효율적인 과적차량 단속이 어렵게 됨에 따라 도로 파손으로 인한 도로의 잦은 보수 및 도로보수에 소요되는 경제적 낭비와 도로정체 등의 문제점을 야기할 뿐만 아니라 불규칙한 노면으로 인해 안전운행이 위협을 받게 되는 문제점이 있다. 특히, 과적 화물트럭에 대한 문제점은 교량이나 고가도로와 같은 시설물의 파손에서 더 큰 문제점을 야기하게 되는데, 과적 화물트럭으로 인한 피로하중의 누적으로 성수대교와 같이 갑작스런 붕괴로 커다란 인명피해까지 야기시킬 수 있다.
이에 따라, 자동으로 차량의 과적 여부를 판단하고 실시간으로 과적차량을 촬영함으로써 단속이 가능한 시스템에 대한 개발이 요구되고 있다.
본 발명은 전술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로써, 가속도 센서를 도로 내부에 매립함으로써 획득된 가속도데이터로부터 과적차량 여부 및 도로 손실 여부를 실시간으로 판단할 수 있는 시스템을 제공하고자 함에 그 목적이 있다.
본 발명의 일 실시 예로써, 과적차량 및 도로상태 모니터링 시스템이 제공될 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 과적차량 및 도로상태 모니터링 시스템은 가속도데이터를 수집하는 센서부, 가속도센서에서 수집된 가속도데이터를 분석한 결과에 따라 차량의 과적 여부 및 도로의 훼손 여부를 판단하는 제어부, 제어부에서 판단한 결과를 수신하는 관리서버 및 관리서버로부터 수신한 촬영신호에 따라 차량을 촬영하는 적어도 하나의 카메라를 포함하고, 센서부는 도로 내측에 마련된 내부공간에 구비된 블록에 부착되어 차량의 이동에 따른 블록의 가속도데이터를 수집할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 과적차량 및 도로상태 모니터링 시스템에 있어서, 제어부는 딥러닝 알고리즘에 따라 가속도데이터와 차량의 차축 별 하중과의 상관관계에 대하여 미리 학습된 결과에 따라 생성된 제 1 분석모델을 이용하여 가속도데이터로부터 차량의 과적 여부를 판단할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 과적차량 및 도로상태 모니터링 시스템에 있어서, 제어부는 딥러닝 알고리즘에 따라 가속도데이터와 도로의 기울임 정도와의 상관관계에 대하여 미리 학습된 결과에 따라 생성된 제 2 분석모델을 이용하여 가속도데이터로부터 도로의 훼손 여부를 판단할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 과적차량 및 도로상태 모니터링 시스템에 있어서, 내부공간에는 블록에 발생된 외력을 완충하기 위한 복수의 지지부가 블록의 하단에 마련되어 있을 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 과적차량 및 도로상태 모니터링 시스템에 있어서, 제어부는 도로의 중앙분리대에 구비된 하우징에 마련되어 있으며, 하우징에는 LED 모듈 및 센서부 및 관리서버와 통신하기 위한 통신부를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 과적차량 및 도로상태 모니터링 시스템에 의하면, 가속도 센서를 도로 내부에 매립함으로써 획득된 가속도데이터로부터 과적차량 여부 및 도로 손실 여부를 실시간으로 판단할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 과적차량 및 도로상태 모니터링 시스템의 동작 과정을 나타낸 예시도이다.
도 2 및 도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 과적차량 및 도로상태 모니터링 시스템에 있어서, 도로 내부공간의 센서부가 부착된 상태를 나타낸 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 과적차량 및 도로상태 모니터링 시스템에 있어서, 하우징을 나타낸 예시도이다.
도 2 및 도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 과적차량 및 도로상태 모니터링 시스템에 있어서, 도로 내부공간의 센서부가 부착된 상태를 나타낸 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 과적차량 및 도로상태 모니터링 시스템에 있어서, 하우징을 나타낸 예시도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 명세서 전체에서 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, "그 중간에 다른 소자를 사이에 두고" 연결되어 있는 경우도 포함한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 과적차량 및 도로상태 모니터링 시스템의 동작 과정을 나타낸 예시도이고, 도 2 및 도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 과적차량 및 도로상태 모니터링 시스템에 있어서, 도로 내부공간의 센서부가 부착된 상태를 나타낸 예시도이며, 도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 과적차량 및 도로상태 모니터링 시스템에 있어서, 하우징을 나타낸 예시도이다. 이하에서는 상기에서 설명한 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.
본 발명의 일 실시 예로써, 과적차량 및 도로상태 모니터링 시스템이 제공될 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 과적차량 및 도로상태 모니터링 시스템은 가속도데이터를 수집하는 센서부, 가속도센서에서 수집된 가속도데이터를 분석한 결과에 따라 차량의 과적 여부 및 도로의 훼손 여부를 판단하는 제어부, 제어부에서 판단한 결과를 수신하는 관리서버 및 관리서버로부터 수신한 촬영신호에 따라 차량을 촬영하는 적어도 하나의 카메라를 포함하고, 센서부(120)는 도로 내측에 마련된 내부공간(100)에 구비된 블록(110)에 부착되어 차량의 이동에 따른 블록(110)의 가속도데이터를 수집할 수 있다.
일 개시에 따른 센서부(120)는 적어도 하나 이상의 가속도 센서를 구비할 수 있다. 상기 가속도 센서는 물체 혹은 대상의 가속도를 측정하는 센서로써, 중력 가속도에 의해 발생하는 정적 가속도와 지면에 대한 물체의 움직임으로 발생하는 동적 가속도를 동시에 감지할 수 있는 센서일 수 있다. 즉, 상기 센서부(120)는 블록(110)이 지면에 대하여 얼마나 기울어져 있는지, 블록(110)이 어떤 힘을 받았는지 및 블록(110)이 어떻게 운동하고 있는지를 측정하기 위한 센서들로 구성될 수 있다.
일 개시에 따른, 카메라는 관리서버로부터의 촬영신호에 따라 차량을 촬영하는데, 제어부에서 과적차량이라고 판단된 경우에는 관리서버에서 촬영신호를 생성하여 카메라로 송신할 수 있다. 이에 따라, 카메라에서는 차량의 번호판을 획득하도록 차량을 촬영할 수 있다.
일 개시에 따른 센서부(120)는 도로 내측에 마련된 내부공간(100)에 마련된 블록(110)의 내면에 부착될 수 있다. 상기 내부공간(100)은 도로로부터 소정의 거리만큼 이격되어 상기 블록(110)이 삽입가능하도록 상기 블록(110)의 부피만큼 개방되도록 형성된 공간일 수 있다.
일 개시에 따르면, 상기 블록(110)은 육면체 형태로 형성될 수 있다. 마찬가지로, 상기 내부공간(100)도 육면체 형태로 도로 내측으로 개방된 공간일 수 있다. 상기 블록(110)에는 적어도 하나 이상의 가속도 센서가 블록(110)에 부착됨으로써 상기 블록(110)의 움직임 패턴에 대한 가속도데이터를 수집할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 과적차량 및 도로상태 모니터링 시스템은 메모리(미도시)를 더 포함할 수 있다. 메모리는 제어부(420)의 처리 및 제어를 위한 프로그램을 저장할 수 있고, 본 발명의 과적차량 및 도로상태 모니터링 시스템으로 입력되거나 또는 과적차량 및 도로상태 모니터링 시스템에서 출력되는 데이터를 저장할 수도 있다. 메모리에 저장된 프로그램들은 그 기능에 따라 복수개의 모듈들로 분류할 수 있는데, 여기서, 복수개의 모듈들은 하드웨어가 아닌 소프트웨어로서 기능적으로 동작하는 모듈일 수 있다. 메모리는 플래시 메모리타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(RAM, Random Access Memory) SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ROM, Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.
제어부(420)는, 예를 들면, 소프트웨어 혹은 프로그램을 구동하여 제어부(420)에 연결된 본 발명의 과적차량 및 도로상태 모니터링 시스템의 적어도 하나의 다른 구성요소( Ex. 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소 )를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 및 연산을 수행할 수 있다. 제어부(420)는 다른 구성요소( Ex. 통신부(미도시) )로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리에 로드하여 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리에 저장할 수 있다. 제어부(420)는 메인 프로세서( Ex. 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서 ), 및 이와는 독립적으로 운영되고, 추가적으로 또는 대체적으로, 메인 프로세서보다 저전력을 사용하거나, 또는 지정된 기능에 특화된 보조 프로세서( Ex. 그래픽 처리 장치, 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서 )를 포함할 수 있다. 여기서, 보조 프로세서는 메인 프로세서와 별개로 또는 임베디드(Embedded)되어 운영될 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 과적차량 및 도로상태 모니터링 시스템에 있어서, 제어부는 딥러닝 알고리즘에 따라 가속도데이터와 차량의 차축 별 하중과의 상관관계에 대하여 미리 학습된 결과에 따라 생성된 제 1 분석모델을 이용하여 가속도데이터로부터 차량의 과적 여부를 판단할 수 있다.
즉, 가속도데이터와 차축 별 하중과의 상관관계에 대하여 딥러닝 기법을 이용함으로써 자동적으로 차량의 과적 여부를 판단하기 위한 것으로, 가속도데이터로부터 차량이 과적 상태에 있는 경우 블록(110)의 움직임 패턴과 매칭을 통해 상기 차량의 과적 여부를 판단할 수 있다. 상기 차축 별 하중은 데이터베이스(미도시)에 미리 획득되어 저장된 정보일 수 있다.
다시 말하면, 제 1 분석모델은 딥러닝 학습 결과를 이용하여 도로 내측에 매립된 블록(110)의 움직임 패턴으로부터 차량의 하중을 예측함으로써 차량의 과적 여부를 판단할 수 있다.
상기 딥러닝 알고리즘에는 CNN(Convolutional Neural Network)이 포함될 수 있다. 뿐만 아니라, 상기 인식모델은 상기 CNN 외에도 RNN(Recurrent Neural Network)와 결합되어 학습된 결과에 따라 생성될 수도 있다. 이하에서는 CNN 기반 학습 결과에 따라 형성된 검출모델을 기준으로 설명한다. 먼저, CNN에 대하여 간략히 설명하면 CNN은 입력데이터(주로, 시각적 이미지)를 분석하기 위해 사용되는 인공신경망의 한 종류일 수 있고 특징추출계층에서 입력데이터로부터의 특징이 추출되고, 분류계층에서 추출된 특징에 기초하여 입력데이터가 어떤 클래스에 해당되는지 분류될 수 있다. 상기 특징추출계층에는 적어도 하나 이상의 콘볼루션 레이어(convolutional layer) 및 풀링 레이어(pooling layer)가 포함될 수 있고, 상기 분류계층은 하나의 히든 레이어(hidden layer)가 포함된 풀리 커넥티드 레이어(fully connected layer)일 수 있다. 콘볼루션 레이어는 콘볼루션(convolution) 연산을 통해 객체의 특징을 나타내는 특징 맵을 생성하는 필터에 해당될 수 있다. 풀링 레이어에서는 콘볼루션 레이어의 출력 데이터의 크기를 줄이거나 특정 데이터를 강조하는 풀링연산이 수행될 수 있다. 상기 풀링 레이어에는 맥스풀링 레이어(max pooling layer) 및 평균풀링 레이어(average pooling layer)가 포함될 수 있다. 풀리 커넥티드 레이어(fully connected layer)는 추출된 특징정보에 기초하여 입력데이터의 분류를 위한 분류기(classifier)에 해당될 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 과적차량 및 도로상태 모니터링 시스템에 있어서, 제어부는 딥러닝 알고리즘에 따라 가속도데이터와 도로의 기울임 정도와의 상관관계에 대하여 미리 학습된 결과에 따라 생성된 제 2 분석모델을 이용하여 가속도데이터로부터 도로의 훼손 여부를 판단할 수 있다.
상기 도로의 기울임 정도는 데이터베이스(미도시)에 미리 획득되어 저장된 정보일 수 있다. 일 개시에 따르면, 상기 도로의 기울임 정도는 상기 과적차량이 주행하는 도로가 지면을 기준으로 얼마만큼 기울어졌는지를 판단하기 위한 것으로 전술한 바와 같이 이전에 미리 획득된 정보일 수 있다.
다시 말하면, 제 2 분석모델은 도로 내측에 매립된 블록(110)의 움직임 패턴으로부터 도로가 기울어져있는지 여부를 딥러닝 학습 결과에 따라 판별할 수 있다.
제 2 분석모델은 입력된 데이터로부터 제 1 피쳐(feature)를 추출하기 위한 제 1 CNN, 입력데이터로부터 제 2 피쳐(feature)를 추출하기 위한 제 2 CNN, 추출된 제 1 피쳐 및 제 2 피쳐에 기초하여 속성정보의 추출을 위한 분류층 및 제 1 CNN 및 제 2 CNN의 출력이 융합되어 분류층으로 입력되도록 형성된 융합층이 더 포함될 수 있다.
상기 제 1 CNN은 단일의 콘볼루션 층이 포함된 콘볼루션 신경망(CNN: Convolutional Neural Network) 기반으로 형성된 신경망에 해당될 수 있다. 즉, 상기 제 1 CNN은 제 1 콘볼루션 층 및 제 1 풀링층만이 구비되어 얕은(shallow) 구조로 형성되어 입력된 이미지로부터 제 1 피쳐이 추출될 수 있다.
이와는 달리, 제 2 CNN은 복수개의 콘볼루션층들이 포함된 콘볼루션 신경망 기반으로 형성된 신경망에 해당될 수 있다. 즉, 상기 제 2 CNN은 제 2 내지 제 4 콘볼루션층들 및 제 2 풀링층이 구비되어 깊은(deep) 구조로 형성되어 입력된 이미지데이터로부터 제 2 피쳐가 추출될 수 있다.
상기 콘볼루션층이 하나만 포함되어 있는 신경망은 전술한 바와 같이 얕은 구조의 신경망에 해당되고, 상기 콘볼루션층이 복수개 포함된 신경망은 깊은 구조의 신경망에 해당될 수 있다. 이에 따라, 상기 얕은 구조인 제 1 CNN으로부터 추출된 제 1 피쳐는 얕은 특징일 수 있고, 깊은 구조인 제 2 CNN으로부터 추출된 제 2 피쳐는 깊은 특징일 수 있다.
상기 융합층은 제 1 CNN과 제 2 CNN의 출력을 융합하여 상기 분류층의 입력이 되도록 연결하는 층일 수 있다. 상기 융합층은 풀링층으로 구성될 수 있다.
상기 분류층은 전술한 완전연결층(fully connected layer)으로써, 상기 분류층에는 적어도 하나 이상의 히든층(hidden layer) 및 출력층(output layer)는 물론, 차원 변경을 위한 플래튼층(flatten layer)가 추가적으로 포함될 수 있다. 상기 출력층에는 Softmax 활성화 기능이 사용됨으로써 용접에 따른 결함 발생 정도가 판별될 수 있다.
더욱 상세하게는 제 1 CNN은 단일의 제 1 콘볼루션층과 제 1 풀링층이 함께 형성되어 얕은 구조의 콘볼루션 신경망이 형성될 수 있다. 이와는 달리 제 2 CNN에는 제 2 콘볼루션층, 제 3 콘볼루션층, 제 4 콘볼루션층에 해당되는 3개의 콘볼루션층들과 제 2 풀링층이 연결되어 깊은 구조의 콘볼루션 신경망이 형성될 수 있다. 상기 제 1 내지 제 4 콘볼루션층의 필터 수 및 필터 크기는 모두 동일하거나 각각 상이하게 설정될 수 있다.
제 2 분석모델의 구조가 전술한 바와 같이 얕은 구조 및 깊은 구조의 신경망으로부터 각각 추출된 특징에 기초하여 입력된 데이터를 분류하는 경우에는 일반적인 구조의 콘볼루션 신경망에 따른 판별결과에 비하여 더욱 정확한 결과를 얻을 수 있다. 즉, 입력데이터로부터의 특징 추출을 두 가지 콘볼루션 신경망을 통해 별도로 진행한 이후에 이를 융합층에서 융합한 결과에 따라 보다 정확하게 도로의 훼손여부가 추출되도록 하였다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 과적차량 및 도로상태 모니터링 시스템에 있어서, 내부공간(100)에는 블록(110)에 발생된 외력을 완충하기 위한 복수의 지지부(140)가 블록(110)의 하단에 마련되어 있을 수 있다. 일 개시에 따르면, 상기 지지부(140)는 탄성을 가지는 재질로 형성될 수 있다. 즉, 과적차량에 따른 외력에도 불구하고 블록(110)이 원래 위치로 복구할 수 있도록 상기 지지부(140)가 마련되어 있을 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 과적차량 및 도로상태 모니터링 시스템에 있어서, 제어부는 도로의 중앙분리대에 구비된 하우징에 마련되어 있으며, 하우징에는 LED 모듈 및 센서부(120) 및 관리서버와 통신하기 위한 통신부를 더 포함할 수 있다.
상기 통신부는 후술하는 본 발명의 과적차량 및 도로상태 모니터링 시스템 내부 간 통신은 물론 타 디바이스와 유선 또는 무선 통신 채널의 수립 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신부는 제어부(420)와 독립적으로 운영되는 유선 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 통신부는 무선 통신 모듈( Ex. 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈 ) 또는 유선 통신 모듈( Ex. LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈 )을 포함할 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
이상에서 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다. 즉, 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 청구범위에 의하여 나타내어지며, 청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
20: 도로 30: 중앙분리대
40: 차량
100: 내부공간 110: 블록
120: 센서부 140: 지지부
400: 하우징 410: LED 모듈
420: 제어부 430: 통신부
500: 카메라
40: 차량
100: 내부공간 110: 블록
120: 센서부 140: 지지부
400: 하우징 410: LED 모듈
420: 제어부 430: 통신부
500: 카메라
Claims (5)
- 과적차량 및 도로상태 모니터링 시스템에 있어서,
가속도데이터를 수집하는 센서부;
상기 센서부에서 수집된 가속도데이터를 분석한 결과에 따라 차량의 과적 여부 및 도로의 훼손 여부를 판단하는 제어부;
상기 제어부에서 판단한 결과를 수신하는 관리서버; 및
상기 관리서버로부터 수신한 촬영신호에 따라 차량을 촬영하는 적어도 하나의 카메라를 포함하고,
상기 센서부는 도로 내측에 마련된 내부공간에 구비된 블록에 부착되어 상기 차량의 이동에 따른 상기 블록의 가속도데이터를 수집하되,
상기 제어부는 딥러닝 알고리즘에 따라 상기 가속도데이터와 차량의 차축 별 하중과의 상관관계에 대하여 미리 학습된 결과에 따라 생성된 제 1 분석모델을 이용하여 상기 가속도데이터로부터 차량의 과적여부를 판단하고,
상기 제어부는 딥러닝 알고리즘에 따라 상기 가속도데이터와 도로의 기울임 정도와의 상관관계에 대하여 미리 학습된 결과에 따라 생성된 제 2 분석모델을 이용하여 상기 가속도데이터로부터 도로의 훼손 여부를 판단하며,
상기 제2 분석모델은,
입력된 데이터로부터 제 1 피쳐(feature)를 추출하기 위한 제 1 CNN,
상기 입력된 데이터로부터 제 2 피쳐(feature)를 추출하기 위한 제 2 CNN,
상기 제 1 피쳐 및 상기 제 2 피쳐에 기초하여 속성정보의 추출을 위한 분류층, 및
상기 제 1 CNN 및 상기 제 2 CNN의 출력이 융합되어 분류층으로 입력되도록 형성된 융합층을 더 포함하는 것인,
과적차량 및 도로상태 모니터링 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 제 1 CNN은,
단일의 콘볼루션 층이 포함된 콘볼루션 신경망(CNN: Convolutional Neural Network) 기반으로 형성된 신경망이고, 제 1 콘볼루션 층 및 제 1 풀링층만이 구비되어 얕은(shallow) 구조로 형성되어 입력된 이미지로부터 제 1 피쳐를 추출하며,
상기 제 2 CNN은,
복수개의 콘볼루션층들이 포함된 콘볼루션 신경망 기반으로 형성된 신경망이고, 제 2 내지 제 4 콘볼루션층들 및 제 2 풀링층이 구비되어 깊은(deep) 구조로 형성되어 입력된 이미지로부터 제 2 피쳐를 추출하는 것인,
과적차량 및 도로상태 모니터링 시스템. - 제 2 항에 있어서,
상기 융합층은,
상기 제 1 CNN및 상기 제 2 CNN의 출력을 융합하여 상기 분류층의 입력이 되도록 연결하는 층이고, 풀링층으로 구성되는 것인,
과적차량 및 도로상태 모니터링 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 내부공간에는 상기 블록에 발생된 외력을 완충하기 위한 복수의 지지부가 상기 블록의 하단에 마련되어 있는,
과적차량 및 도로상태 모니터링 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 제어부는 도로의 중앙분리대에 구비된 하우징에 마련되어 있으며,
상기 하우징에는 LED 모듈; 및
상기 센서부 및 관리서버와 통신하기 위한 통신부를 더 포함하는,
과적차량 및 도로상태 모니터링 시스템.
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| KR1020190179177A KR102317498B1 (ko) | 2019-12-31 | 2019-12-31 | 과적차량 및 도로상태 모니터링 시스템 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020190179177A KR102317498B1 (ko) | 2019-12-31 | 2019-12-31 | 과적차량 및 도로상태 모니터링 시스템 |
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| KR20210085763A KR20210085763A (ko) | 2021-07-08 |
| KR102317498B1 true KR102317498B1 (ko) | 2021-10-25 |
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ID=76893793
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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| KR1020190179177A KR102317498B1 (ko) | 2019-12-31 | 2019-12-31 | 과적차량 및 도로상태 모니터링 시스템 |
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| KR (1) | KR102317498B1 (ko) |
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2019
- 2019-12-31 KR KR1020190179177A patent/KR102317498B1/ko active IP Right Grant
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