KR102378910B1 - 도로/차량 정보를 공유하여 교통법규 위반 차량을 신고함과 동시에 위반 운전자에게 실시간으로 통지하는 도로 교통상황 모니터링 시스템 및 방법 - Google Patents
도로/차량 정보를 공유하여 교통법규 위반 차량을 신고함과 동시에 위반 운전자에게 실시간으로 통지하는 도로 교통상황 모니터링 시스템 및 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR102378910B1 KR102378910B1 KR1020200187122A KR20200187122A KR102378910B1 KR 102378910 B1 KR102378910 B1 KR 102378910B1 KR 1020200187122 A KR1020200187122 A KR 1020200187122A KR 20200187122 A KR20200187122 A KR 20200187122A KR 102378910 B1 KR102378910 B1 KR 102378910B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- vehicle
- violation
- image
- information
- black box
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 33
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 claims abstract description 40
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 7
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims description 17
- 238000012217 deletion Methods 0.000 claims description 12
- 230000037430 deletion Effects 0.000 claims description 12
- 230000007774 longterm Effects 0.000 claims description 8
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 6
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 35
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 21
- 230000006870 function Effects 0.000 description 17
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 12
- 230000008569 process Effects 0.000 description 8
- 238000001454 recorded image Methods 0.000 description 8
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 7
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 6
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 6
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 5
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 5
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 5
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 4
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 3
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 3
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 2
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000000638 solvent extraction Methods 0.000 description 2
- 230000001629 suppression Effects 0.000 description 2
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 description 2
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 238000007792 addition Methods 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 1
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000009545 invasion Effects 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000000306 recurrent effect Effects 0.000 description 1
- 239000010454 slate Substances 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 239000010409 thin film Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/26—Government or public services
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
-
- G06Q50/30—
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/20—Analysis of motion
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/60—Type of objects
- G06V20/62—Text, e.g. of license plates, overlay texts or captions on TV images
- G06V20/63—Scene text, e.g. street names
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
- G07C5/00—Registering or indicating the working of vehicles
- G07C5/008—Registering or indicating the working of vehicles communicating information to a remotely located station
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
- G07C5/00—Registering or indicating the working of vehicles
- G07C5/08—Registering or indicating performance data other than driving, working, idle, or waiting time, with or without registering driving, working, idle or waiting time
- G07C5/0841—Registering performance data
- G07C5/085—Registering performance data using electronic data carriers
- G07C5/0866—Registering performance data using electronic data carriers the electronic data carrier being a digital video recorder in combination with video camera
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/017—Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles
- G08G1/0175—Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles by photographing vehicles, e.g. when violating traffic rules
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/052—Detecting movement of traffic to be counted or controlled with provision for determining speed or overspeed
- G08G1/054—Detecting movement of traffic to be counted or controlled with provision for determining speed or overspeed photographing overspeeding vehicles
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N7/00—Television systems
- H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Economics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
본 발명의 일 실시예에 따른 시스템은 전방 또는 후방 또는 측면차량 및 사용자 차량의 교통법규위반 사항을 제공하는 어플리케이션이 설치된 사용자 단말; 및 상기 사용자 단말로부터 제공된 상기 전방 또는 후방 또는 측면차량의 차량녹화영상을 기초로 상기 전방 또는 후방 또는 측면차량의 도로교통법규 위반사항을 분석하고, 분석결과가 위반사항으로 판단되면, 상기 위반사항을 상기 전방 또는 후방 또는 측면차량의 차주단말로 통지하는 인공지능서버를 포함하고, 상기 사용자 단말은 상기 어플리케이션을 이용하여 전방 또는 후방 또는 측면차량의 차량녹화영상을 기록 및 저장하고, 상기 차량녹화영상 내의 차량번호를 식별하는 것을 특징으로 한다.
Description
본 발명은 도로/차량 정보를 공유하여 교통법규 위반 차량 또는 법죄 도난 차량정보를 신고하고, 위반 운전자에게 신고 접수 내용의 피드백을 제공함으로써 도로교통법규의 준수를 촉진하는 도로 교통상황 모니터링 시스템 및 방법에 관한 것이다.
교통법규 위반 차량 신고에 블랙박스가 보편화되고 있으나 제한된 용량의 하드(외부 메모리)를 사용하는 풀타임 녹화로 인한 화질 저하 및 영상의 편집, 공유가 어렵다는 문제가 있다.
이러한 문제점을 해결하기 위하여, 블랙박스 또는 스마트폰으로 촬영된 교통 법규 위한 차량의 동영상을 관련기관에 신고하는 어플리케이션 등이 출시되고 있는 실정이다.
블랙박스 영상을 첨부하여 관할 기관에 위반내용을 신고 하기가 어렵고, 피신고자에게 위반내용의 통지가 도착하기까지 수주가량 시간이 걸린다. 손쉽게 위반 운전자를 신고하고, 위반 운전자에게 위반 사항을 바로 피드백하여 도로교통 법규의 준수를 촉진 할 수 있는 시스템이 필요한 실정이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 기존의 교통법규 위반 신고 어플리케이션의 불편함을 해결하고, 인공지능에 의해 판단된 교통법규 위반차량의 운전자에게 위반사항에 관한 피드백 정보를 제공하고, 고화질의 차량녹화영상을 손쉽게 관리/공유하는데 그 목적이 있다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템은 전방 또는 후방 또는 측면차량 및 사용자 차량의 교통법규위반 사항을 제공하는 어플리케이션이 설치된 사용자 단말; 및 상기 사용자 단말로부터 제공된 상기 전방 또는 후방 또는 측면차량의 차량녹화영상을 기초로 상기 전방 또는 후방 또는 측면차량의 도로교통법규 위반사항을 분석하고, 분석결과가 위반사항으로 판단되면, 상기 위반사항을 상기 전방 또는 후방 또는 측면차량의 차주단말로 통지하도록 요청하는 인공지능서버를 포함하고, 상기 사용자 단말은 상기 사용자 차량의 차량블랙박스 시스템과 선택적으로 플러그인 및 플러그아웃되도록 선택제어 기능을 지원하고, 상기 차량블랙박스의 카메라 영상촬영, 영상정보 삭제동작, 영상정보 삭제동작 정비에 해당하는 영상촬영 기능을 제어하기 위한 제어신호를 상기 차량블랙박스 시스템으로 제공하고, 상기 어플리케이션이 실행된 시점에 촬영된 차량블랙박스 영상을 제공받고, 블랙박스영상 목록 중 교통법규 위반여부가 확인되고, 미신고 상태에 해당하는 블랙박스영상은 <신고>문구가 점멸되도록 동작하고, 교통법규 위반여부가 확인되지 않고, 미신고 상태에 해당하는 블랙박스영상은 <녹화자료 확인> 문구가 점멸되도록 동작하고, 타 사용자가 해당 어플리케이션을 통해 신고한 사용자의 교통법규 위반사항정보를 제공받아 피신고이력정보로 저장하고, 상기 차량녹화영상 내의 차량번호를 식별하고, 상기 인공지능서버는 상기 전방 또는 후방 또는 측면차량의 도로교통법규 위반사항에 대한 인식률이 기 설정값 이하로 판단되면, 상기 전방 또는 후방 또는 측면차량의 주변 CCTV 영상을 기초로 상기 전방 또는 후방 또는 측면차량의 도로교통법규 위반사항을 재확인하는 것을 특징으로 한다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 방법은 사용자 단말에서 어플리케이션을 실행시켜 전방 또는 후방 또는 측면차량에 대한 도로교통법규 위반사항을 확인하는 단계; 상기 사용자 단말에서 기 설정된 시간동안 녹화된 차량녹화영상을 기초로 상기 전방차량의 차량번호 인식 및 범죄 및 도난차량 여부를 확인한 후, 상기 차량녹화영상을 인공지능서버로 전송하는 단계; 상기 인공지능서버에서 상기 차량녹화영상 및 주변 CCTV 영상 중 적어도 하나 이상을 이용하여 상기 전방 또는 후방 또는 측면차량의 도로교통법규 위반사항을 판단하는 단계; 상기 전방 또는 후방 또는 측면차량의 도로교통법규 위반사항이 발견되면, 상기 전방 또는 후방 또는 측면차량의 차량번호 및 도로교통법규 위반항목에 대한 위반신고를 관계기관 서버로 전송하는 단계; 및 상기 인공지능서버에서 상기 전방 또는 후방 또는 측면차량의 차주단말로 위반사항을 통지하면, 상기 인공지능서버에서 상기 사용자 단말로 위반신고에 따른 통지사실을 알려주는 단계를 포함하고, 상기 전방 또는 후방 또는 측면차량의 도로교통법규 위반사항을 판단하는 단계는 상기 차량녹화영상을 전처리하는 단계; 전처리된 차량녹화영상 내에서 이동객체 및 정지객체를 추출하는 단계; 상기 이동객체와 대응되는 정지객체를 관심객체로 지정하는 단계; 상기 이동객체와 상기 관심객체 간의 움직임을 분석하는 단계; 상기 이동객체와 상기 관심객체 간의 움직임(상태정보)을 기초로 이동객체의 도로교통법규 위법성을 판단하는 단계; 및 상기 이동객체의 도로교통법규 위법성이 판단되면, 도로교통법규 위법사항을 데이터베이스에 저장하고, 상기 이동객체의 도로교통법규 위법성이 판단되지 않으면, 상기 사용자 단말로 에러메시지를 전송하고, 상기 도로교통법규 위법성을 판단하는 단계는 상기 이동객체와 상기 관심객체 간의 움직임을 인식한 인식률이 기 설정값 이하일 경우, 상기 전방 또는 후방 또는 측면차량이 녹화된 지점의 주변 CCTV 영상을 기초로 상기 교통법규 위법성을 재확인하고, 상기 사용자 단말은 상기 사용자 차량의 차량블랙박스 시스템과 선택적으로 플러그인 및 플러그아웃되도록 선택제어 기능을 지원하고, 상기 차량블랙박스의 카메라 영상촬영, 영상정보 삭제동작, 영상정보 삭제동작 정비에 해당하는 영상촬영 기능을 제어하기 위한 제어신호를 상기 차량블랙박스 시스템으로 제공하고, 상기 어플리케이션이 실행된 시점에 촬영된 차량블랙박스 영상을 제공받고, 블랙박스영상 목록 중 교통법규 위반여부가 확인되고, 미신고 상태에 해당하는 블랙박스영상은 <신고>문구가 점멸되도록 동작하고, 교통법규 위반여부가 확인되지 않고, 미신고 상태에 해당하는 블랙박스영상은 <녹화자료 확인> 문구가 점멸되도록 동작하고, 타 사용자가 해당 어플리케이션을 통해 신고한 사용자의 교통법규 위반사항정보를 제공받아 피신고이력정보로 저장하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 시스템 및 방법은 차량전방 또는 후방에 위치한 도로교통법규 위반차량에 대한 위법여부를 AI 인공지능을 통해 손쉽게 판단할 수 있고, 판단결과를 토대로 관계기관에 위반사항을 신고할 수 있다는 이점이 있다.
또한, 사용자가 자의적으로 보존한 동영상을 인공지능서버에 의해 위반사항을 재 점검한 후, 클라우드 데이터베이스에 공유하므로 교통법규 위반차량에 대한 신고정보 및 위반항목에 대한 고화질의 영상정보를 효율적으로 관리할 수 있다는 이점이 있다.
또한, 사용자는 타 사용자가 촬영한 자신의 교통법규 위반정보를 실시간으로 피드백 받을 수 있어, 교통법규 준수를 각인시킬 수 있다.
도 1은 도로/차량 정보를 공유하여 교통법규 위반 차량을 신고함과 동시에 위반 운전자에게 실시간으로 통지하는 도로 교통상황 모니터링 시스템의 네트워크 구성도이다.
도 2는 도 1에 도시된 사용자 단말의 세부구성을 나타낸 블록도이다.
도 3은 도 1에 도시된 도로교통법규 위반신고 및 모니터링 서비스 애플리케이션에서 지원하는 신고이력정보를 표시한 예이다.
도 4는 도 1에 도시된 도로교통법규 위반신고 및 모니터링 서비스 애플리케이션에서 지원하는 피신고이력정보를 표시한 예이다.
도 5는 도 1에 도시된 인공지능서버의 세부구성을 나타낸 블록도이다.
도 6은 도 5에 도시된 AI 영상분석의 세부구성을 나타낸 블록도다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 도로/차량 정보를 공유하여 교통법규 위반 차량을 신고함과 동시에 위반 운전자에게 실시간으로 통지하는 도로 교통상황 모니터링 방법을 설명한 흐름도이다.
도 8은 도 7에 도시된 S740 과정의 세부과정을 설명한 흐름도이다.
도 9는 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시예가 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경을 도시한 도이다.
도 2는 도 1에 도시된 사용자 단말의 세부구성을 나타낸 블록도이다.
도 3은 도 1에 도시된 도로교통법규 위반신고 및 모니터링 서비스 애플리케이션에서 지원하는 신고이력정보를 표시한 예이다.
도 4는 도 1에 도시된 도로교통법규 위반신고 및 모니터링 서비스 애플리케이션에서 지원하는 피신고이력정보를 표시한 예이다.
도 5는 도 1에 도시된 인공지능서버의 세부구성을 나타낸 블록도이다.
도 6은 도 5에 도시된 AI 영상분석의 세부구성을 나타낸 블록도다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 도로/차량 정보를 공유하여 교통법규 위반 차량을 신고함과 동시에 위반 운전자에게 실시간으로 통지하는 도로 교통상황 모니터링 방법을 설명한 흐름도이다.
도 8은 도 7에 도시된 S740 과정의 세부과정을 설명한 흐름도이다.
도 9는 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시예가 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경을 도시한 도이다.
이하, 본 명세서의 실시예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 명세서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하는 것이 아니며, 본 명세서의 실시예의 다양한 변경(modifications), 균등물(equivalents), 및/또는 대체물(alternatives)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 본 명세서에서, "가진다," "가질 수 있다," "포함한다," 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.
본 명세서에서, "A 또는 B," "A 또는/및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는/및 B 중 하나 또는 그 이상"등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, "A 또는 B," "A 및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는 B 중 적어도 하나"는, (1) 적어도 하나의 A를 포함, (2) 적어도 하나의 B를 포함, 또는 (3) 적어도 하나의 A 및 적어도 하나의 B 모두를 포함하는 경우를 모두 지칭할 수 있다.
본 명세서에서 사용된 "제 1," "제 2," "첫째," 또는 "둘째,"등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 예를 들면, 제 1 사용자 기기와 제 2 사용자 기기는, 순서 또는 중요도와 무관하게, 서로 다른 사용자 기기를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 본 명세서에 기재된 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 바꾸어 명명될 수 있다.
어떤 구성요소(예: 제 1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제 2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소(예: 제 1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제 2 구성요소)에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.
본 명세서에서 사용된 표현 "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, "~에 적합한(suitable for)," "~하는 능력을 가지는(having the capacity to)," "~하도록 설계된(designed to)," "~하도록 변경된(adapted to)," "~하도록 만들어진(made to)," 또는 "~를 할 수 있는(capable of)"과 바꾸어 사용될 수 있다. 용어 "~하도록 구성된(또는 설정된)"은 하드웨어적으로 "특별히 설계된(specifically designed to)" 것만을 반드시 의미하지 않을 수 있다. 대신, 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다.
예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된) 프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용프로세서(generic-purpose processor)(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.
본 명세서에서 사용된 용어들은 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 용어들은 본 명세서에 기재된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 본 명세서에 사용된 용어들 중 일반적인 사전에 정의된 용어들은, 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미로 해석될 수 있으며, 본 명세서에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 명세서에서 정의된 용어일지라도 본 명세서의 실시예들을 배제하도록 해석될 수 없다.
먼저, 도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 교통법규 위반신고 및 모니터링 서비스 애플리케이션이 설치된 사용자 단말(200)은 네트워크를 통해 인공지능서버(300)와 연동된다. 또한, 인공지능서버(300)는 관계기관 서버 및 타 사용자 단말과 네트워크를 통해 통신할 수 있다.
상기 네트워크(network)는, 복수의 단말 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크의 일 예에는 RF, 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5GPP(5rd Generation Partnership Project) 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
상기 사용자 단말(200)은 교통법규 위반신고 및 모니터링 서비스를 지원하는 어플리케이션(application)이 설치된 단말로서, 해당 어플리케이션을 통해 상술한 인공지능서버(300)에 접속할 수 있다.
해당 어플리케이션은 차량블랙박스와 선택적으로 플러그인/아웃되어, 차량블랙박스의 영상촬영 기능(예컨대, 카메라 영상촬영, 영상정보 삭제동작, 영상정보 삭제동작 정지 등)을 제어하기 위한 제어신호를 제공할 수 있고, 사용자의 입력신호가 입력된 시점에 촬영된 차량블랙박스 영상을 차량블랙박스로부터 제공받을 수 있다.
해당 어플리케이션은 스마트폰 디바이스의 동영상 촬영기능을 사용하여 자체적으로 영상촬영이 가능하다.
해당 어플리케이션은 전방 또는 후방 또는 측면 차량의 교통법규 위반상황들(예컨대, 차선위반, 신호위반, 중앙선 침범, 꼬리물기, 적재위반, 방향시지등 불이행, 갓길 위반, 지정차선위반, 끼어들기 등) 중 어느 하나에 대한 교통법규 위반신고 메시지를 생성한 후 선택적으로 인공지능서버(300)로 전송할 수 있다.
해당 어플리케이션은 전방 또는 후방 또는 측면 차량의 사건 사고들 중 어느 하나에 대한 위치, 속도, 시간, 가속도 등의 정보를 포함하는 영상 메시지를 생성한 후, 선택적으로 인공지능서버(300)로 전송할 수 있다.
해당 어플케이션은 기 설정된 시간으로 전방 또는 후방 또는 측면차량에 대한 블랙박스영상을 반복재생 할 수 있다.
해당 어플리케이션은 전방 또는 후방 또는 측면차량의 교통법규 위반사항과 관련된 관련정보(예컨대, 위치정보, G 센서정보, 속도 등등)만을 저장/기록함으로써, 위법사항이 발견된 영상만을 효율적으로 관리할 수 있다.
해당 어플리케이션은 교통법규 위반사항이 예측된 블랙박스영상의 위법성 판단을 요청 및 판단결과를 제공받아 저장/기록할 수 있다.
해당 어플리케이션은 전방 또는 후방 또는 측면차량의 교통법규 위반날짜, 시간, 장소, GPS, 차량번호, 위반확인여부, 상기 관계기관 서버에 상기 위반신고접수 여부, 상기 관계기관에서 결과통지여부, 동영상파일명 중 적어도 하나 이상의 정보를 기록/저장할 수 있다.
해당 어플리케이션은 기록/저장된 블랙박스영상 목록 중 교통법규 위반 여부가 확인되고, 미신고 상태에 해당하는 블랙박스영상은 <신고> 문구가 점멸표시되도록 지원할 수 있다.
또한, 해당 어플리케이션은 기록/저장된 블랙박스영상 목록 중 정보처리부에서 교통법규 위반여부가 확인되지 않고, 미신고 상태에 해당하는 블랙박스영상은 <녹화자료 확인> 문구가 점별표시되도록 지원할 수 있다.
도 2를 참조하면, 사용자 단말(200)은 통신부(210), 저장부(220), 표시부(230), 입력부(240), 출력부(250) 및 제어부(260)로 구성된다. 도 2에 도시된 구성 요소 모두가 필수 구성 요소인 것은 아니며, 도 2에 도시된 구성 요소보다 많은 구성 요소에 의해 교통법규 위반신고 및 모니터링 서비스 애플리케이션이 실행될 수도 있고, 그보다 적은 구성 요소에 의해서도 교통법규 위반신고 및 모니터링 서비스 애플리케이션이 실행될 수도 있다.
상기 사용자 단말(200)은 스마트폰(Smart Phone), 휴대 단말기(Portable Terminal), 이동 단말기(Mobile Terminal), 폴더블 단말기(Foldable Terminal), 개인 정보 단말기(Personal Digital Assistant: PDA), PMP(Portable Multimedia Player) 단말기, 텔레매틱스(Telematics) 단말기, 내비게이션(Navigation) 단말기, 개인용 컴퓨터(Personal Computer), 노트북 컴퓨터, 슬레이트 PC(Slate PC), 태블릿 PC(Tablet PC), 울트라북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(Wearable Device, 예를 들어, 워치형 단말기(Smartwatch), 글래스형 단말기(Smart Glass), HMD(Head Mounted Display) 등 포함), 와이브로(Wibro) 단말기, IPTV(Internet Protocol Television) 단말기, 스마트 TV, 디지털방송용 단말기, AVN(Audio Video Navigation) 단말기, A/V(Audio/Video) 시스템, 플렉시블 단말기(Flexible Terminal), 디지털 사이니지 장치 등과 같은 다양한 단말기에 적용될 수 있다.
상기 통신부(210)는 유/무선 통신망을 통해 내부의 임의의 구성 요소 또는 외부의 임의의 적어도 하나의 단말기와 통신 연결한다. 이때, 상기 외부의 임의의 단말기는 서버(미도시), 다른 단말(미도시) 등을 포함할 수 있다. 여기서, 무선 인터넷 기술로는 무선랜(Wireless LAN: WLAN), DLNA(Digital Living Network Alliance), 와이브로(Wireless Broadband: Wibro), 와이맥스(World Interoperability for Microwave Access: Wimax), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), IEEE 802.16, 롱 텀 에볼루션(Long Term Evolution: LTE), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced), 광대역 무선 이동 통신 서비스(Wireless Mobile Broadband Service: WMBS) 등이 있으며, 상기 통신부(110)는 상기에서 나열되지 않은 인터넷 기술까지 포함한 범위에서 적어도 하나의 무선 인터넷 기술에 따라 데이터를 송수신하게 된다. 또한, 근거리 통신 기술로는 블루투스(Bluetooth), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association: IrDA), UWB(Ultra Wideband), 지그비(ZigBee), 인접 자장 통신(Near Field Communication: NFC), 초음파 통신(Ultra Sound Communication: USC), 가시광 통신(Visible Light Communication: VLC), 와이 파이(Wi-Fi), 와이 파이 다이렉트(Wi-Fi Direct) 등이 포함될 수 있다. 또한, 유선 통신 기술로는 전력선 통신(Power Line Communication: PLC), USB 통신, 이더넷(Ethernet), 시리얼 통신(serial communication), 광/동축 케이블 등이 포함될 수 있다.
또한, 상기 통신부(210)는 유니버설 시리얼 버스(Universal Serial Bus: USB)를 통해 임의의 단말과 정보를 상호 전송할 수 있다.
또한, 상기 통신부(210)는 이동통신을 위한 기술표준들 또는 통신방식(예를 들어, GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), CDMA2000(Code Division Multi Access 2000), EV-DO(Enhanced Voice-Data Optimized or Enhanced Voice-Data Only), WCDMA(Wideband CDMA), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), LTE(Long Term Evolution), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced) 등)에 따라 구축된 이동 통신망 상에서 기지국, 상기 서버, 상기 다른 단말 등과 무선 신호를 송수신한다.
또한, 상기 통신부(210)는 상기 제어부(260)의 제어에 의해 유/무선 통신 연결되는 상기 인공지능서버(300)로부터 제공되는 교통법규 위반신고 및 모니터링 서비스 애플리케이션과 관련한 데이터 등을 수신한다.
상기 저장부(220)는 다양한 사용자 인터페이스(User Interface: UI), 그래픽 사용자 인터페이스(Graphic User Interface: GUI) 등을 저장한다.
또한, 상기 저장부(220)는 상기 교통법규 위반신고 및 모니터링 서비스 애플리케이션이 동작하는데 필요한 데이터와 프로그램 등을 저장한다.
즉, 상기 저장부(220)는 상기 교통법규 위반신고 및 모니터링 서비스 애플리케이션에서 구동되는 다수의 응용 프로그램(application program 또는 애플리케이션(application)), 교통법규 위반신고 및 모니터링 서비스 애플리케이션의 동작을 위한 데이터들, 명령어들을 저장할 수 있다. 이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는 무선 통신을 통해 외부 서버로부터 다운로드 될 수 있다. 또한, 이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는 교통법규 위반신고 및 모니터링 서비스 애플리케이션의 기본적인 기능을 위하여 출고 당시부터 설치될 수 있다. 한편, 응용 프로그램은 상기 저장부(220)에 저장되고, 제어부(260)에 의하여 상기 교통법규 위반신고 및 모니터링 서비스 애플리케이션의 동작(또는 기능)을 수행하도록 구동될 수 있다.
또한, 상기 저장부(220)는 플래시 메모리 타입(Flash Memory Type), 하드 디스크 타입(Hard Disk Type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(Multimedia Card Micro Type), 카드 타입의 메모리(예를 들면, SD 또는 XD 메모리 등), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크, 램(Random Access Memory: RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory: ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory) 중 적어도 하나의 저장매체를 포함할 수 있다.
또한, 상기 저장부(220)는 상기 제어부(260)의 제어에 의해 상기 수신된 교통법규 위반신고 및 모니터링 서비스 애플리케이션, 해당 애플리케이션과 관련한 데이터 등을 저장한다.
예컨대, 기 설정된 시간으로 전방 또는 후방 또는 측면차량에 대한 블랙박스영상을 저장할 수 있고, 상시 녹화 중에 저장 명령 미입력시 지정된 시간 이전의 동영상을 삭제하는 동작이 앱 종료시까지 반복된다.
또한, 전방 또는 후방 또는 측면차량의 교통법규 위반사항과 관련된 관련정보(예컨대, 위치정보, G 센서정보, 속도 등등)를 저장할 수 있다. 또한, 교통법규 위반사항이 예측된 블랙박스영상의 위법성 판단을 요청한 요청정보 및 인공지능서버에서 제공된 판단결과를 저장할 수 있다. 또한, 전방 또는 후방 또는 측면차량의 교통법규 위반날짜, 시간, 장소, GPS, 차량번호, 위반확인여부, 상기 관계기관 서버에 상기 위반신고접수 여부, 상기 관계기관에서 결과통지여부, 동영상파일명 중 적어도 하나 이상의 정보를 저장할 수 있다.
상기 표시부(또는 디스플레이부)(230)는 상기 제어부(260)의 제어에 의해 상기 저장부(220)에 저장된 사용자 인터페이스 및/또는 그래픽 사용자 인터페이스를 이용하여 다양한 메뉴 화면 등과 같은 다양한 콘텐츠를 표시할 수 있다.
여기서, 상기 표시부(230)에 표시되는 콘텐츠는 다양한 텍스트 또는 이미지 데이터(각종 정보 데이터 포함)와 아이콘, 리스트 메뉴, 콤보 박스 등의 데이터를 포함하는 메뉴 화면 등을 포함한다. 또한, 상기 표시부(230)는 터치 스크린 일 수 있다.
또한, 상기 표시부(230)는 액정 디스플레이(Liquid Crystal Display: LCD), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(Thin Film Transistor-Liquid Crystal Display: TFT LCD), 유기 발광 다이오드(Organic Light-Emitting Diode: OLED), 플렉시블 디스플레이(Flexible Display), 3차원 디스플레이(3D Display), 전자잉크 디스플레이(e-ink display), LED(Light Emitting Diode) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 표시부(230)는 상기 제어부(260)의 제어에 의해 교통법규 위반신고 및 모니터링 서비스 애플리케이션의 실행 결과 화면 등을 표시한다.
다음으로, 입력부(240)는 사용자의 음성 및 터치정보를 입력하기 위한 입력 인터페이스를 지원할 수 있다.
상기 출력부(250)는 상기 제어부(250)에 의해 소정 신호 처리된 신호에 포함된 음성 정보를 출력한다. 여기서, 상기 출력부(250)에는 리시버(receiver), 스피커(speaker), 버저(buzzer) 등이 포함될 수 있다. 상기 출력부(250)는 상기 제어부(260)에 의해 생성된 안내 음성(결과처리 유무)을 출력한다.
또한, 상기 출력부(250)는 상기 제어부(260)에 의해 교통법규 위반신고 및 모니터링 서비스 애플리케이션의 실행 결과 화면에 대응하는 음성 정보(또는 음향 효과)를 출력한다.
다음으로, 제어부(controller, 또는 MCU(microcontroller unit)(260)는 교통법규 위반신고 및 모니터링 서비스 애플리케이션의 실행전반적인 제어 기능을 실행한다.
상기 제어부(150)는 RAM, ROM, CPU, GPU, 버스를 포함할 수 있으며, RAM, ROM, CPU, GPU 등은 버스를 통해 서로 연결될 수 있다. CPU는 상기 저장부(220)에 액세스하여, 상기 저장부(220)에 저장된 O/S를 이용하여 부팅을 수행할 수 있으며, 상기 저장부(220)에 저장된 각종 프로그램, 콘텐츠, 데이터 등을 이용하여 다양한 동작을 수행할 수 있다.
보다 구체적으로, 제어부(260)는 교통법규 위반신고 및 모니터링 서비스 애플리케이션이 사용자 선택(또는 사용자 터치/음성입력)에 따라 실행되는 경우, 실행결과화면을 표시부에 표시한다.
또한, 제어부(260)는 차량블랙박스 시스템과 사용자 단말(200)이 선택적으로 플러그인/아웃되도록 선택제어 기능을 지원하고, 차량블랙박스의 영상촬영 기능(예컨대, 카메라 영상촬영, 영상정보 삭제동작, 영상정보 삭제동작 정지 등)을 제어하기 위한 제어신호를 차량블랙박스 시스템으로 제공할 수 있고, 어플리케이션이 실행된 시점에 촬영된 차량블랙박스 영상을 차량블랙박스 시스템으로부터 제공받도록 동작한다.
또한, 제어부(260)는 전방 또는 후방 또는 측면차량의 교통법규 위반상황들(예컨대, 차선위반, 신호위반, 중앙선 침범, 꼬리물기, 적재위반, 방향시지등 불이행, 갓길 위반, 지정차선위반, 끼어들기 등) 중 어느 하나에 대한 교통법규 위반신고 메시지를 생성한 후 선택적으로 인공지능서버(300)로 전송하도록 제어기능을 지원한다.
또한, 기 설정된 시간으로 전방 또는 후방 또는 측면차량에 대한 블랙박스영상이 표시부에서 반복재생되도록 제어한다.
또한, 전방 또는 후방 또는 측면차량의 교통법규 위반사항과 관련된 관련정보(예컨대, 위치정보, G 센서정보, 속도 등등)만이 저장부에 저장/기록되도록 제어기능을 지원한다.
또한, 교통법규 위반사항이 예측된 블랙박스영상의 위법성 판단을 요청 및 판단결과를 제공받아 저장부에 저장/기록하기 위한 제어기능을 지원한다.
또한, 도 3을 참조, 전방 또는 후방 또는 측면차량의 교통법규 위반날짜, 시간, 장소, GPS, 차량번호, 위반확인여부, 상기 관계기관 서버에 상기 위반신고접수 여부, 상기 관계기관에서 결과통지여부, 동영상파일명 중 적어도 하나 이상의 정보가 저장부에 기록/저장되도록 하는 제어기능을 지원한다.
또한, 기록/저장된 블랙박스영상 목록 중 교통법규 위반 여부가 확인되고, 미신고 상태에 해당하는 블랙박스영상은 <신고> 문구가 점멸표시되도록 표시부의 동작을 제어할 수 있고, 기록/저장된 블랙박스영상 목록 중 정보처리부에서 교통법규 위반여부가 확인되지 않고, 미신고 상태에 해당하는 블랙박스영상은 <녹화자료 확인> 문구가 점별표시되도록 표시부의 동작을 제어할 수 있다.
한편, 제어부(260)는 도 4를 참조, 타 사용자가 해당 어플리케이션을 통해 신고한 사용자의 교통법규 위반사항정보(날짜, 시간, 장소, GPS, 위반항목, 범칙금, 벌점 등)를 제공받아 피신고이력정보로 저장부에 기록/저장하고, 표시부에서 표시하도록 제어하는 제어기능을 지원한다.
또한, 제어부(260)는 전방 또는 후방 또는 측면차량의 차량녹화영상을 기초로 전방 또는 후방 또는 측면차량의 차량번호를 인식하는 객체인식알고리즘을 이용하여 차량번호를 인식할 수 있다.
또한, 제어부(260)는 인공지능서버(300)로부터 상기 관계기관서버에서 제공한 범죄/도난차량정보(차량번호, 차종, 연식, 색상, 외장 중 적어도 하나 이상)와 상기 차량녹화영상 내의 차량번호를 비교판단한 후, 상기 전방 또는 후방 또는 측면차량의 범죄/도난차량 여부를 판단하고, 범죄/도난차량으로 판단되면, 상기 전방 또는 후방 또는 측면차량을 적색라인으로 마킹한 정보를 표시부로 제공할 수 있다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능서버(300)는 상기 사용자 단말로부터 제공된 상기 전방 또는 후방 또는 측면차량의 차량녹화영상을 기초로 상기 전방 또는 후방 또는 측면차량의 도로교통법규 위반사항을 분석하고, 분석결과가 위반사항으로 판단되면, 상기 위반사항을 상기 전방 또는 후방 또는 측면차량의 차주단말로 통지한다.
보다 구체적으로, 인공지능서버(300)는 입출력부(310), 신고접수부(320), 영상분석부(330), 도로교통법규 위반성 판단부(340)를 포함한다.
상기 입출력부(310)는 사용자 단말(200)에서 전송된 교통법규 위반신고 메시지 및 차량녹화영상을 입력받아, 차량녹화영상 내의 교통법규 위법사항을 판단한 판단결과를 사용자 단말로 출력하는 기능을 수행한다.
또한, 입출력부(310)는 판단결과를 관계기관서버(10)로 신고(전송)할 수 있고, 관계기관 서버로부터 신고접수정보를 수신하여 사용자 단말(200)로 제공할 수 있다.
상기 입출력부(310)는 사용자 단말(200) 및 관계기관서버(10)와 기 설정된 통신방식으로 통신하는 통신부를 포함한다.
여기서, 통신부는 유/무선 통신망을 통해 내부의 임의의 구성 요소 또는 외부의 임의의 적어도 하나의 단말기와 통신 연결한다. 이때, 상기 외부의 임의의 단말기는 서버(미도시), 다른 단말(미도시) 등을 포함할 수 있다. 여기서, 무선 인터넷 기술로는 무선랜(Wireless LAN: WLAN), DLNA(Digital Living Network Alliance), 와이브로(Wireless Broadband: Wibro), 와이맥스(World Interoperability for Microwave Access: Wimax), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), IEEE 802.16, 롱 텀 에볼루션(Long Term Evolution: LTE), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced), 광대역 무선 이동 통신 서비스(Wireless Mobile Broadband Service: WMBS) 등이 있으며, 상기 통신부(110)는 상기에서 나열되지 않은 인터넷 기술까지 포함한 범위에서 적어도 하나의 무선 인터넷 기술에 따라 데이터를 송수신하게 된다. 또한, 근거리 통신 기술로는 블루투스(Bluetooth), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association: IrDA), UWB(Ultra Wideband), 지그비(ZigBee), 인접 자장 통신(Near Field Communication: NFC), 초음파 통신(Ultra Sound Communication: USC), 가시광 통신(Visible Light Communication: VLC), 와이 파이(Wi-Fi), 와이 파이 다이렉트(Wi-Fi Direct) 등이 포함될 수 있다. 또한, 유선 통신 기술로는 전력선 통신(Power Line Communication: PLC), USB 통신, 이더넷(Ethernet), 시리얼 통신(serial communication), 광/동축 케이블 등이 포함될 수 있다.
다음으로, 신고접수부(320)는 사용자 단말(200)에서 제공한 교통법규 위법 사항 및 이에 해당하는 차량녹화영상을 접수한 후, 접수된 교통법규 위법사항을 종류에 따라 분류하고, 사용자 단말의 위반신고요청에 따라 관계기관 서버로 해당 차량녹화영상 내의 차량의 교통법규 위법사항을 신고한다.
여기서, 교통법규 위법사항의 종류로는 차선위반, 신호위반, 중앙선 침범, 꼬리물기, 적재위반, 방향시지등 불이행, 갓길 위반, 지정차선위반, 끼어들기 등일 수 있다.
다음으로, 영상분석부(330)는 도 6을 참조, 사용자 단말(200)에서 전송한 차량녹화영상 내의 차선, 중앙선, 정지선 등과 같은 지정객체를 추출하고, 이동객체(신고차량)의 관심영역을 설정하여 해당 이동객체와 지정객체 간의 거리 및 이동객체의 움직임 및 번호를 분석한다.
보다 구체적으로, 상기 AI 영상분석부(330)는 영상전처리부(331), 객체 추출 및 인식부(332), 객체 움직임 분석부(333), 거리 및 높이 산출부(334)를 포함한다.
상기 영상전처리부(331)는 사용자 단말에서 전송된 차량녹화영상의 전처리, 예컨대, 이진화, 세션화, 잡음제거 중 하나 이상의 과정을 수행한다.
상기 영상전처리부(331)는 가우시안 필터(Gaussian filter), 라플라시안 필터(Laplacian filter), 가우시안 차(Difference of Gaussian: DoG) 및 캐니 에지 검출(Canny edge detection) 등을 이용하여, 차량블랙박스영상을 변형 또는 개선시킬 수 있다.
일 예로, 영상전처리부(331)는 가우시안 필터 등을 이용하여 잡음을 제거하고(Noise reduction), 에지 성분 검출을 위한 그라디언트(gradient) 연산을 수행하며(gradient operation), 끊어진 에지 라인을 보간 하는 비 최대치 억제를 수행하고(non-maximum suppression), 에지 맵을 이진화하는 히스테리시스 경계화(Hysteresis thresholding)를 수행할 수 있다. 또한, 상기 영상전처리부(331)는 차량블랙박스영상을 이미지 블록단위(patch)로 격자분할한 후, 각 이미지 블록의 고유의 윈도우 좌표값을 생성한다.
상기 객체 추출 및 인식부(332)는 차량녹화영상의 이미지 블록단위(patch) 내의 이동객체 및 정지객체를 추출한다. 여기서, 이동객체는 차량이미지일 수 있고, 정지객체는 차선, 정지선, 횡단보도 등일 수 있다.
상기 객체 추출 및 인식부(332)는 정지객체의 형상 및 위치를 기초로 정지객체를 정의할 수 있다.
참고로, 객체 추출 및 인식부(332)는 이미지 블록단위(patch)를 정규화(normalization) 및 군집화(Clustering)한 후, 상기 R-CNN 알고리즘을 이용하여 상기 이미지 블록단위 내의 오브젝트들을 특정하여 추출하고, 추출된 오브젝트들을 데이터베이스 내에 R-CNN 알고리즘으로 학습하여 저장된 여러 오브젝트들과 비교하여 상기 추출된 오브젝트들을 정지객체 및 이동객체로 그룹하고, 그룹화된 정지객체의 오브젝트들을 세분화한다.
예컨대, 객체 추출 및 인식부(332)는 각 이미지 블록단위 내에 검출된 각 특징을 정의한 정보를 포함하는 서술자(descriptor)를 SURF(Speed up robust feature)를 통해 생성하여 블록단위에 기록한다. 다시 말해, 특징정보가 기록된 복수 개의 블록단위들을 정규화(normalization) 및 군집화(Clustering) 과정을 통해 이동객체 오브젝트 그룹과 정지객체 오브젝트 그룹으로 분류한다.
참고로, 군집화 과정은 분할 기법(partitioning methods) 및 계층적 기법(hierarchical methods)으로 분류되고, 분할기법(partitioning methods)의 군집화는 각 그룹은 적어도 하나의 데이터를 가지고 있어야 하며, 각 데이터는 정확히 하나의 그룹에 속해야한다는 규칙을 가지고 데이터 집합을 작은 그룹으로 분할하는 방식이고, 이러한 분할 기업의 군집화는 K-means, K-medoids, DBCAN 등의 기법 등이 있다.
계층적 기법(hierarchical methods)은 데이터 집합을 계층적으로 분해하는 방식으로 그 방식에 따라 또 다시 집괴적(agglomerative) 군집과와 분할적(divisive) 군집화로 분류된다.
한편, 상기 객체 추출 및 인식부(332)는 세분화된 오브젝트들을 데이터베이스에 저장하여 기존 객체인식에 대한 학습결과를 업그레이드할 수 있다.
다음으로, 객체 움직임 분석부(333)는 차량녹화영상 내에서 추출된 이동객체와 정지객체 간의 움직임(이동좌표)를 분석한다.
다음으로, 거리 및 높이 산출부(334)는 이동객체와 정지객체, 정지객체와 정지객체 간의 거리 및/높이를 산출한다.
다음으로, 교통법규 위반판단부(340)는 영상분석부에서 분석한 차량녹화영상 내의 이동객체 및 정지객체 간의 관계상황을 고려하여 사용자 단말(200)에서 지정한 교통법규 위법사항의 위반여부를 판단하는 구성일 수 있다. 이때, 이동객체와 상기 관심객체 간의 움직임을 인식한 인식률은 100 %일 수 있다.
한편, 상기 교통법규 위반판단부(340)는 상기 이동객체와 상기 관심객체 간의 움직임을 인식한 인식률이 기 설정값 이하(0< 인식률 <100)일 경우, 상기 전방 또는 후방 또는 측면차량이 녹화된 지점의 주변 CCTV 영상을 기초로 상기 교통법규 위법성을 재확인한다.
상기 교통법규 위반판단부(340)는 교통법규 위반항목 별로 이동객체 및 정지객체 간의 상관정보가 딥러닝 학습 알고리즘을 통해 학습화된다.
가령, 이동객체(차량)가 정지객체(중앙차선)와 오버랩될 경우, 중앙선 침범으로 판단할 수 있고, 이동객체(차량) 상에 위치한 정지객체(적재물)이 기 설정된 높이를 초과할 경우, 적재위반으로 판단할 수 있다.
상기 교통법규 위반판단부(340)는 사용자 단말(200)에서 요청한 교통법규 위반사항에 대해서만 판단할 수 있다.
한편, 상기 딥러닝 학습 알고리즘은 Deep Belief Network, Autoencoder, CNN(Convolutional Neural Network), RNN(Recurrent Nerural Network), Deep Q-Network 등을 포함할 수 있고, 본 발명에서 열거한 딥러닝 학습 알고리즘은 일 예시일 뿐, 이에 한정되는 것은 아니다.
본 발명에서는 앞에서 열거한 딥러닝 학습 알고리즘 중 어느 하나인 CNN(Convolutional Neural Network)를 적용시켜, 교통법류 위반판단부에 적용한 예를 설명하였지만, 이에 한정되는 것은 아니며, 사용자의 선택에 따라 다양한 종류의 딥러닝 학습 알고리즘이 사용될 수도 있다.
한편, 본원의 인공지능서버(300)는 교통법규 위법항목정보 및 학습정보를 저장한 데이터베이스를 포함할 수 있다.
데이터베이스는 오라클(Oracle), MYSQL, MSSQL, 인포믹스(Infomix), 사이베이스(Sybase), DB2와 같은 관계형 데이타베이스 관리 시스템(RDBMS)이나, 겜스톤(Gemston), 오리온(Orion), O2 등과 같은 객체 지향 데이타베이스 관리 시스템(OODBMS) 및 엑셀론(Excelon), 타미노(Tamino), 세카이주(Sekaiju) 등의 XML 전용 데이터베이스(XML Native Database)를 이용하여 본 발명의 목적에 맞게 구현될 수 있도록 필드(field) 또는 엘리먼트들을 포함할 수 있다. 각 필드(field) 또는 엘리먼트들은 상위 개념 또는 하위 개념의 필드 또는 엘리먼트로 형성될 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 도로/차량 정보를 공유하여 교통법규 위반 차량 또는 법죄 도난 차량정보를 신고 및 도로의 교통상황을 모니터링 방법을 설명한 흐름도이다.
도 7을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 방법(S700)은 먼저, 사용자 단말에서 어플리케이션을 실행시켜 전방 또는 후방 또는 측면차량에 대한 도로교통법규 위반사항을 확인(S710)한 후, 상기 사용자 단말에서 기 설정된 시간동안 녹화된 차량녹화영상을 기초로 상기 전반차량의 차량번호 인식 및 범죄/도난차량 여부를 확인한 후, 상기 차량녹화영상을 인공지능서버로 전송(S720)하고, 상기 인공지능서버(300)에서 상기 차량녹화영상 및 주변 CCTV 영상 중 적어도 하나 이상을 이용하여 상기 전방 또는 후방 또는 측면차량의 도로교통법규 위반사항을 판단(S740)한다.
이후, 상기 전방 또는 후방 또는 측면차량의 도로교통법규 위반사항이 발견되면, 상기 전방 또는 후방 또는 측면차량의 차량번호 및 도로교통법규 위반항목에 대한 위반신고를 관계기관 서버로 전송(S750)하고, 상기 인공지능서버에서 상기 전방 또는 후방 또는 측면차량의 차주단말로 위반사항을 통지하고, 상기 사용자 단말로 위반신고에 따른 통지사실을 알려(S760)준다.
한편, 상기 S740 과정은 상기 차량녹화영상을 전처리(S741)한 후, 전처리된 차량녹화영상 내에서 이동객체 및 정지객체를 추출(S742)하고, 상기 이동객체와 대응되는 정지객체를 관심객체로 지정(S743)한다.
이후, 상기 이동객체와 상기 관심객체 간의 움직임을 분석하되, 이동객체와 관심객체의 인식률이 100% 미만일 경우, 차량녹화영상이 녹화된 시점의 주변CCTV 영상을 관계기관서버로부터 요청하여 제공받은 후, 해당 주변CCTV 영상을 이용하여 이동객체와 관심객체 간의 움직임을 재분석(S744)한다.
상기 S744 과정이 완료되면, 상기 이동객체와 상기 관심객체 간의 움직임(상태정보)을 기초로 이동객체의 도로교통법규 위법성을 판단(S745)한다.
이때, 상기 이동객체의 도로교통법규 위법성이 판단되면, 도로교통법규 위법사항을 관계기관서버로 투고하고, 이동객체의 도로교통법규 위법성이 판단되지 않으면, 상기 사용자 단말(200)로 에러메시지를 전송한다. 이때, 사용자는 직접 이동객체의 도로교통법규의 위반사항을 관계기관서버로 투고할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 방법(S700)은 인공지능서버(300)로부터 타 사용자가 신고한 사용자의 도로교통법규 위반정보를 사용자 단말(200)에서 제공받아 기록/저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 방법(S700) 중 상기 판단결과를 메모리에 기록/저장하는 단계는 날짜, 시간, 장소, GPS, 차량번호, 위반확인여부, 상기 관계기관 서버에 상기 위반신고접수 여부, 상기 관계기관의 결과통지여부, 동영상파일명 중 적어도 하나 이상의 정보를 기록/저장하는 단계일 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 방법(S700)은 인공지능서버(300)의 판단결과를 메모리에 기록/저장된 정보 중 기 설정된 기간동안 미 신고된 정보는 상기 사용자 단말에서 자동 삭제되는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한 기록/저장된 블랙박스영상 목록 중 교통법규 위반 여부가 확인되고, 미신고 상태에 해당하는 블랙박스영상을 상기 사용자 단말에서 <신고> 문구로 점멸 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 기록/저장된 블랙박스영상 목록 중 인공지능서버로부터 교통법규 위반여부가 확인되지 않고, 미신고 상태에 해당하는 블랙박스영상을 상기 사용자 단말에서 <녹화자료 확인> 문구로 점별표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명에서 언급한 단계들은 일 예에 불과함으로, 사용자의 목적에 따라 변경가능할 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 시스템 및 방법을 이용하면, 전방 또는 후방, 또는 측면 차량에 위치한 도로교통법규 위반차량에 대한 위법여부를 인공지능을 통해 손쉽게 판단할 수 있고, 판단결과를 토대로 관계기관에 위반사항을 신고할 수 있다는 이점이 있다.
또한, 사용자는 교통법규 위반차량에 대한 신고정보 및 위반항목에 대한 필수정보만을 기록/저장함으로써, 블랙박스 영상관리를 효율적으로 수행할 수 있다는 이점이 있다.
또한, 사용자는 타 사용자가 촬영한 자신의 교통법규 위반정보를 피드백으로 받을 수 있어, 교통법규 준수를 각인시킬 수 있다.
도 9는 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시예가 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경을 도시하는 도면으로, 상술한 하나 이상의 실시예를 구현하도록 구성된 컴퓨팅 디바이스(1100)를 포함하는 시스템(1000)의 예시를 도시한다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 개인 컴퓨터, 서버 컴퓨터, 핸드헬드 또는 랩탑 디바이스, 모바일 디바이스(모바일폰, PDA, 미디어 플레이어 등), 멀티프로세서 시스템, 소비자 전자기기, 미니 컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터, 임의의 전술된 시스템 또는 디바이스를 포함하는 분산 컴퓨팅 환경 등을 포함하지만, 이것으로 한정되는 것은 아니다.
컴퓨팅 디바이스(1100)는 적어도 하나의 프로세싱 유닛(1110) 및 메모리(1120)를 포함할 수 있다. 여기서, 프로세싱 유닛(1110)은 예를 들어 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 마이크로프로세서, 주문형 반도체(Application Specific Integrated Circuit, ASIC), Field Programmable Gate Arrays(FPGA) 등을 포함할 수 있으며, 복수의 코어를 가질 수 있다. 메모리(1120)는 휘발성 메모리(예를 들어, RAM 등), 비휘발성 메모리(예를 들어, ROM, 플래시 메모리 등) 또는 이들의 조합일 수 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 추가적인 스토리지(1130)를 포함할 수 있다. 스토리지(1130)는 자기 스토리지, 광학 스토리지 등을 포함하지만 이것으로 한정되지 않는다. 스토리지(1130)에는 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시예를 구현하기 위한 컴퓨터 판독 가능한 명령이 저장될 수 있고, 운영 시스템, 애플리케이션 프로그램 등을 구현하기 위한 다른 컴퓨터 판독 가능한 명령도 저장될 수 있다. 스토리지(1130)에 저장된 컴퓨터 판독 가능한 명령은 프로세싱 유닛(1110)에 의해 실행되기 위해 메모리(1120)에 로딩될 수 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 입력 디바이스(들)(1140) 및 출력 디바이스(들)(1150)을 포함할 수 있다.
여기서, 입력 디바이스(들)(1140)은 예를 들어 키보드, 마우스, 펜, 음성 입력 디바이스, 터치 입력 디바이스, 적외선 카메라, 비디오 입력 디바이스 또는 임의의 다른 입력 디바이스 등을 포함할 수 있다. 또한, 출력 디바이스(들)(1150)은 예를 들어 하나 이상의 디스플레이, 스피커, 프린터 또는 임의의 다른 출력 디바이스 등을 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 다른 컴퓨팅 디바이스에 구비된 입력 디바이스 또는 출력 디바이스를 입력 디바이스(들)(1140) 또는 출력 디바이스(들)(1150)로서 사용할 수도 있다.
또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 컴퓨팅 디바이스(1100)가 다른 디바이스(예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(1300))와 통신할 수 있게 하는 통신접속(들)(1160)을 포함할 수 있다.
여기서, 통신 접속(들)(1160)은 모뎀, 네트워크 인터페이스 카드(NIC), 통합 네트워크 인터페이스, 무선 주파수 송신기/수신기, 적외선 포트, USB 접속 또는 컴퓨팅 디바이스(1100)를 다른 컴퓨팅 디바이스에 접속시키기 위한 다른 인터페이스를 포함할 수 있다. 또한, 통신 접속(들)(1160)은 유선 접속 또는 무선 접속을 포함할 수 있다. 상술한 컴퓨팅 디바이스(1100)의 각 구성요소는 버스 등의 다양한 상호접속(예를 들어, 주변 구성요소 상호접속(PCI), USB, 펌웨어(IEEE 1394), 광학적 버스 구조 등)에 의해 접속될 수도 있고, 네트워크(1200)에 의해 상호접속될 수도 있다. 본 명세서에서 사용되는 "구성요소", "시스템" 등과 같은 용어들은 일반적으로 하드웨어, 하드웨어와 소프트웨어의 조합, 소프트웨어, 또는 실행중인 소프트웨어인 컴퓨터 관련 엔티티를 지칭하는 것이다.
예를 들어, 구성요소는 프로세서 상에서 실행중인 프로세스, 프로세서, 객체, 실행 가능물(executable), 실행 스레드, 프로그램 및/또는 컴퓨터일 수 있지만, 이것으로 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 컨트롤러 상에서 구동중인 애플리케이션 및 컨트롤러 모두가 구성요소일 수 있다. 하나 이상의 구성요소는 프로세스 및/또는 실행의 스레드 내에 존재할 수 있으며, 구성요소는 하나의 컴퓨터 상에서 로컬화될 수 있고, 둘 이상의 컴퓨터 사이에서 분산될 수도 있다.
이상에서 본 발명은 실시예를 참조하여 상세히 설명되었으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기에서 설명된 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 부가 및 변형이 가능할 것임은 당연하며, 이와 같은 변형된 실시 형태들 역시 아래에 첨부한 특허청구범위에 의하여 정하여지는 본 발명의 보호 범위에 속하는 것으로 이해되어야 할 것이다.
100: 시스템
200: 사용자 단말
210: 통신부
220: 저장부
230: 표시부
240: 입력부
250: 출력부
260: 제어부
300: 인공지능서버
310: 입출력부
320: 신고접수부
330: 영상분석부
331: 영상전처리부
332: 객체 추출 및 인식부
333: 객체 움직임 분석부
334: 거리 및 높이 산출부
340: 교통법규 위반판단부
200: 사용자 단말
210: 통신부
220: 저장부
230: 표시부
240: 입력부
250: 출력부
260: 제어부
300: 인공지능서버
310: 입출력부
320: 신고접수부
330: 영상분석부
331: 영상전처리부
332: 객체 추출 및 인식부
333: 객체 움직임 분석부
334: 거리 및 높이 산출부
340: 교통법규 위반판단부
Claims (10)
- 전방 또는 후방 또는 측면차량 및 사용자 차량의 교통법규위반 사항을 제공하는 어플리케이션이 설치된 사용자 단말; 및
상기 사용자 단말로부터 제공된 상기 전방 또는 후방 또는 측면차량의 차량녹화영상을 기초로 상기 전방 또는 후방 또는 측면차량의 도로교통법규 위반사항을 분석하고, 분석결과가 위반사항으로 판단되면, 상기 위반사항을 상기 전방 또는 후방 또는 측면차량의 차주단말로 통지하도록 요청하는 인공지능서버를 포함하고,
상기 사용자 단말은
상기 사용자 차량의 차량블랙박스 시스템과 선택적으로 플러그인 및 플러그아웃되도록 선택제어 기능을 지원하고, 상기 차량블랙박스의 카메라 영상촬영, 영상정보 삭제동작, 영상정보 삭제동작 정비에 해당하는 영상촬영 기능을 제어하기 위한 제어신호를 상기 차량블랙박스 시스템으로 제공하고, 상기 어플리케이션이 실행된 시점에 촬영된 차량블랙박스 영상을 제공받고,
블랙박스영상 목록 중 교통법규 위반여부가 확인되고, 미신고 상태에 해당하는 블랙박스영상은 <신고>문구가 점멸되도록 동작하고, 교통법규 위반여부가 확인되지 않고, 미신고 상태에 해당하는 블랙박스영상은 <녹화자료 확인> 문구가 점멸되도록 동작하고,
타 사용자가 해당 어플리케이션을 통해 신고한 사용자의 교통법규 위반사항정보를 제공받아 피신고이력정보로 저장하고,
상기 차량녹화영상 내의 차량번호를 식별하고,
상기 인공지능서버는
상기 전방 또는 후방 또는 측면차량의 도로교통법규 위반사항에 대한 인식률이 기 설정값 이하로 판단되면, 상기 전방 또는 후방 또는 측면차량의 주변 CCTV 영상을 기초로 상기 전방 또는 후방 또는 측면차량의 도로교통법규 위반사항을 재확인하는 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 사용자 단말은
상기 인공지능서버로부터 관계기관서버에서 제공한 범죄 및 도난차량정보(차량번호, 차종, 연식, 색상, 외장 중 적어도 하나 이상)와 상기 차량녹화영상 내의 차량번호를 비교판단한 후, 상기 전방 또는 후방 또는 측면차량의 범죄 및 도난차량 여부를 판단하고, 범죄 및 도난차량으로 판단되면, 상기 전방 또는 후방 또는 측면차량을 적색라인으로 마킹하여 표시하는 시스템.
- 제2항에 있어서,
상기 사용자 단말은
상기 전방 또는 후방 또는 측면차량이 적색라인으로 마킹되면, 상기 전방 또는 후방 또는 측면차량의 녹화시점, 이동방향, 차종, 연식, 색상, 외장 중 적어도 하나 이상의 정보를 검출하여 상기 인공지능서버로 제공하는 시스템.
- 제2항에 있어서,
상기 사용자 단말은
상기 인공지능서버로부터 타 사용자가 신고한 사용자의 도로교통법규 위반정보를 수신하여 기록 및 저장하는 것을 특징으로 하는 시스템.
- 삭제
- 제2항에 있어서,
상기 인공지능서버는
도로교통법규 위반사항으로 판단된 차량정보를 상기 관계기관서버와 공유되도록 클라우드 데이터베이스에 장기저장하는 것을 특징으로 하는 시스템.
- 제1항 내지 제4항, 제6항 중 어느 하나의 항에 있어서,
상기 차량녹화영상은
화질정보, GPS 정보, 자이로정보, 속도정보, 녹화시간정보가 기록된 것을 특징으로 하는 시스템.
- 사용자 단말에서 어플리케이션을 실행시켜 전방 또는 후방 또는 측면차량에 대한 도로교통법규 위반사항을 확인하는 단계;
상기 사용자 단말에서 기 설정된 시간동안 녹화된 차량녹화영상을 기초로 상기 전방차량의 차량번호 인식 및 범죄 및 도난차량 여부를 확인한 후, 상기 차량녹화영상을 인공지능서버로 전송하는 단계;
상기 인공지능서버에서 상기 차량녹화영상 및 주변 CCTV 영상 중 적어도 하나 이상을 이용하여 상기 전방 또는 후방 또는 측면차량의 도로교통법규 위반사항을 판단하는 단계;
상기 전방 또는 후방 또는 측면차량의 도로교통법규 위반사항이 발견되면, 상기 전방 또는 후방 또는 측면차량의 차량번호 및 도로교통법규 위반항목에 대한 위반신고를 관계기관 서버로 전송하는 단계; 및
상기 인공지능서버에서 상기 전방 또는 후방 또는 측면차량의 차주단말로 위반사항을 통지하면, 상기 인공지능서버에서 상기 사용자 단말로 위반신고에 따른 통지사실을 알려주는 단계를 포함하고,
상기 전방 또는 후방 또는 측면차량의 도로교통법규 위반사항을 판단하는 단계는
상기 차량녹화영상을 전처리하는 단계;
전처리된 차량녹화영상 내에서 이동객체 및 정지객체를 추출하는 단계;
상기 이동객체와 대응되는 정지객체를 관심객체로 지정하는 단계;
상기 이동객체와 상기 관심객체 간의 움직임을 분석하는 단계;
상기 이동객체와 상기 관심객체 간의 움직임(상태정보)을 기초로 이동객체의 도로교통법규 위법성을 판단하는 단계; 및
상기 이동객체의 도로교통법규 위법성이 판단되면, 도로교통법규 위법사항을 데이터베이스에 저장하고, 상기 이동객체의 도로교통법규 위법성이 판단되지 않으면, 상기 사용자 단말로 에러메시지를 전송하고,
상기 도로교통법규 위법성을 판단하는 단계는
상기 이동객체와 상기 관심객체 간의 움직임을 인식한 인식률이 기 설정값 이하일 경우, 상기 전방 또는 후방 또는 측면차량이 녹화된 지점의 주변 CCTV 영상을 기초로 상기 교통법규 위법성을 재확인하고,
상기 사용자 단말은
사용자 차량의 차량블랙박스 시스템과 선택적으로 플러그인 및 플러그아웃되도록 선택제어 기능을 지원하고, 상기 차량블랙박스의 카메라 영상촬영, 영상정보 삭제동작, 영상정보 삭제동작 정비에 해당하는 영상촬영 기능을 제어하기 위한 제어신호를 상기 차량블랙박스 시스템으로 제공하고, 상기 어플리케이션이 실행된 시점에 촬영된 차량블랙박스 영상을 제공받고,
블랙박스영상 목록 중 교통법규 위반여부가 확인되고, 미신고 상태에 해당하는 블랙박스영상은 <신고>문구가 점멸되도록 동작하고, 교통법규 위반여부가 확인되지 않고, 미신고 상태에 해당하는 블랙박스영상은 <녹화자료 확인> 문구가 점멸되도록 동작하고,
타 사용자가 해당 어플리케이션을 통해 신고한 사용자의 교통법규 위반사항정보를 제공받아 피신고이력정보로 저장하는 방법. - 삭제
- 삭제
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200187122A KR102378910B1 (ko) | 2020-12-30 | 2020-12-30 | 도로/차량 정보를 공유하여 교통법규 위반 차량을 신고함과 동시에 위반 운전자에게 실시간으로 통지하는 도로 교통상황 모니터링 시스템 및 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200187122A KR102378910B1 (ko) | 2020-12-30 | 2020-12-30 | 도로/차량 정보를 공유하여 교통법규 위반 차량을 신고함과 동시에 위반 운전자에게 실시간으로 통지하는 도로 교통상황 모니터링 시스템 및 방법 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR102378910B1 true KR102378910B1 (ko) | 2022-03-25 |
Family
ID=80935591
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020200187122A KR102378910B1 (ko) | 2020-12-30 | 2020-12-30 | 도로/차량 정보를 공유하여 교통법규 위반 차량을 신고함과 동시에 위반 운전자에게 실시간으로 통지하는 도로 교통상황 모니터링 시스템 및 방법 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102378910B1 (ko) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118413751A (zh) * | 2024-06-27 | 2024-07-30 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 抓拍记录生成方法、装置、电子设备、存储介质及系统 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101263894B1 (ko) * | 2013-01-21 | 2013-05-15 | 대영유비텍 주식회사 | 수배차량의 추적장치 및 그 방법 |
| KR20160134089A (ko) | 2015-05-14 | 2016-11-23 | 최영석 | 교통법규 위반 신고를 수행하는 블랙박스 및 블랙박스를 이용한 교통법규 위반 신고 시스템 |
| KR101921168B1 (ko) * | 2017-07-19 | 2018-11-22 | 황신환 | 교통 위반 관리 시스템 |
-
2020
- 2020-12-30 KR KR1020200187122A patent/KR102378910B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101263894B1 (ko) * | 2013-01-21 | 2013-05-15 | 대영유비텍 주식회사 | 수배차량의 추적장치 및 그 방법 |
| KR20160134089A (ko) | 2015-05-14 | 2016-11-23 | 최영석 | 교통법규 위반 신고를 수행하는 블랙박스 및 블랙박스를 이용한 교통법규 위반 신고 시스템 |
| KR101921168B1 (ko) * | 2017-07-19 | 2018-11-22 | 황신환 | 교통 위반 관리 시스템 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118413751A (zh) * | 2024-06-27 | 2024-07-30 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 抓拍记录生成方法、装置、电子设备、存储介质及系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US10699125B2 (en) | Systems and methods for object tracking and classification | |
| AU2020393199B2 (en) | Crowdsourced on-demand AI data annotation, collection and processing | |
| US20220215667A1 (en) | Method and apparatus for monitoring vehicle, cloud control platform and system for vehicle-road collaboration | |
| US10067510B2 (en) | Unmanned vehicle (UV) movement and data control system | |
| US20220083813A1 (en) | Method for generating classification model, electronic device, and medium | |
| US10963978B2 (en) | Enhanced alert/notification system for law enforcement identifying and tracking of stolen vehicles and cargo | |
| WO2021135948A1 (zh) | 一种数据传输方法和装置 | |
| US20180232584A1 (en) | Method and system for identifying a vacant parking space in a parking lot | |
| US11820403B2 (en) | Method and system of determining trajectory for an autonomous vehicle | |
| CN111523362A (zh) | 一种基于电子围网的数据分析方法、装置及电子设备 | |
| KR102378910B1 (ko) | 도로/차량 정보를 공유하여 교통법규 위반 차량을 신고함과 동시에 위반 운전자에게 실시간으로 통지하는 도로 교통상황 모니터링 시스템 및 방법 | |
| US20210300371A1 (en) | Method and system for determining lane change feasibility for autonomous vehicles | |
| US20220339969A1 (en) | System and method for automatic treadwear classification | |
| CN111310595B (zh) | 用于生成信息的方法和装置 | |
| CN110853364B (zh) | 数据监控方法和装置 | |
| WO2023049387A1 (en) | System and method for reducing surveillance detection errors | |
| CN112435475B (zh) | 一种交通状态检测方法、装置、设备及存储介质 | |
| KR102449823B1 (ko) | 건설 현장의 이미지 태깅 방법 및 이를 수행하는 서버 및 시스템 | |
| US11921601B1 (en) | Device configuration using sensitivity analysis | |
| KR102583397B1 (ko) | 데이터 및 무선 신호 분석을 통한 차량 식별 방법 및 장치 | |
| US20230368042A1 (en) | Artificial intelligence enabled vehicle security assessment | |
| Wan et al. | Lithuanian traffic monitoring system (LTTMS) based on Android | |
| Raju et al. | Exploring Reporting Systems: A Comprehensive Survey Across Domains | |
| Muralidharan et al. | Traffic Monitoring System Detecting Overspeed and Accidents from Video Input Using OpenCV and Digital Image Processing | |
| CN118038617A (zh) | 一种可适应于夜间环境的站台安全位置警报方法及系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant |