KR102415461B1 - 상황 검출 및 알림이 가능한 인공지능 카메라 및 모니터링 시스템 - Google Patents

상황 검출 및 알림이 가능한 인공지능 카메라 및 모니터링 시스템 Download PDF

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박태림
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주식회사 이노온
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Abstract

본 발명은 카메라 센서 및 프로세서를 포함하고 인공지능 알고리즘을 수행하는 프로세서가 카메라 센서를 통해 캡쳐링된 이미지에서 학습된 상황을 인식하는 인공지능 검출 모듈 및 하나 이상의 센서를 포함하고 인공지능 검출 모듈을 동작시킬 외부 이벤트를 검출하는 보조 검출 모듈을 포함하는 인공지능 카메라 및 모니터링 시스템에 관한 것이다.

Description

상황 검출 및 알림이 가능한 인공지능 카메라 및 모니터링 시스템{AI CAMERA AND MONITERING SYSTEM ABLE TO DETECT SITUATION AND GIVE AN ALARM}
본 발명은 상황 검출 및 알림이 가능한 인공지능 카메라 및 모니터링 시스템에 관한 것으로서, 구체적으로는 저전력으로 공사 현장의 이상 상황을 인공지능 기술을 이용하여 인식하고 이상 상황의 효과적인 공유와 그에 따른 대처가 가능한 상황 검출 및 알림이 가능한 인공지능 카메라 및 모니터링 시스템에 관한 것이다.
도시가스관, 전력선, 통신선 등은 도로, 인도 등의 지표면 아래의 지하에 일반적으로 매설된다. 도시가스관, 전력선, 통신선 등을 설치하거나 개량하거나 변경하기 위한 공사 현장은 필수적으로 굴착 공사가 진행되고 있다.
도시가스관, 전력선, 통신선이 매설되어 있는 지역에서의 관리되지 않은 굴착공사는 도시가스관 등의 파손에 의해 단순한 경제 손실을 넘어 인적 및 물적으로 수 많은 피해를 불러일으킬 수 있다.
공사 현장에서의 사고 발생을 예방하고 모니터링하기 위해 관리 요원들은 하루 수차례 순회, 점검 및 지도를 하고 있으나 이는 막대한 비용이 발생하고 모든 공사 현장에서의 상시 모니터링이 불가능하여 여전히 수많은 위험에 노출된다.
이와 같이, 공사 현장에서의 상황을 실시간으로 파악할 수 있는 방안이 필요하다.
공사 현장에서의 상황 파악을 위해, 일부 진동 센서 등을 이용한 시도가 있어 왔으나 진동 센서에서 파악되는 상황과 실제 상황이 일치하지 못해 인적 물적 비용이 추가로 발생하고 있다.
또한, 일부 공사 현장은 CCTV를 이용하여 공사 상황을 모니터링하고 있으나 이는 CCTV, 전원선 및 통신선 설치 및 그 필요 비용과 CCTV 모니터링을 위한 인적 자원 비용이 추가로 발생하고 있다.
이러한 상황은 비단 공사 현장뿐 아니라 주차, 쓰레기, 보안 등의 문제를 해결하기 위한 CCTV 사용에도 동일하게 발생한다. 기존의 방법으로는 앞서 기술한 설치비용, 설치시간, 운용비용이 큰 부담이 되어 산발적으로 불규칙하게 발생되는 대다수 문제 혀결에 유연하고 빠른 대응이 어렵다.
이와 같이, 기존 알려진 기술의 한계를 넘어 공사 현장에서의 상황을 실시간으로 파악할 수 있는 상황 검출 및 알림이 가능한 인공지능 카메라 및 모니터링 시스템이 필요하다.
공개특허 10-2020-0014490, 2020년02월11일
본 발명은, 상술한 문제점을 해결하기 위해서 안출한 것으로서, 인공지능 기술을 이용하여 공사 현장에서 실시간으로 공사 상황을 파악하고 파악된 상황을 무선으로 공유할 수 있는 인공지능 카메라 및 모니터링 시스템을 제공하는 데 목적이 있다.
또한, 본 발명은 공사 현장에서 배터리로 동작하면서 내부 저전력 구조를 통해 공사 현장의 상황을 다단계로 인식 가능하고 오랜 라이프 타임을 가지는 인공지능 카메라 및 모니터링 시스템을 제공하는 데 목적이 있다.
또한, 본 발명은 실제 공사 현장에서 캡쳐링된 이미지와 그에 대한 관리자의 반응으로 인공지능 알고리즘을 학습하고 학습된 인공지능 알고리즘을 배포하여 상황 파악 성능을 동적으로 향상시킬 수 있는 인공지능 카메라 및 모니터링 시스템을 제공하는 데 목적이 있다.
본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 양상에 따른 인공지능 카메라는 카메라 센서 및 프로세서를 포함하고 인공지능 알고리즘을 수행하는 프로세서가 카메라 센서를 통해 캡쳐링된 이미지에서 학습된 상황을 인식하는 인공지능 검출 모듈 및 하나 이상의 센서를 포함하고 인공지능 검출 모듈을 동작시킬 외부 이벤트를 검출하는 보조 검출 모듈을 포함한다.
상기한 인공지능 카메라에 있어서, 전원 소스를 출력하는 배터리 및 전원 소스로부터 변환된 제1 직류 전원을 보조 검출 모듈로 출력하고 보조 검출 모듈로부터 수신되는 전원제어 신호에 따라 전원 소스로부터 변환된 제2 직류 전원을 인공지능 검출 모듈로 출력하거나 차단하는 전원 모듈을 더 포함하고, 보조 검출 모듈은 외부 이벤트의 검출에 따라 제2 직류 전원을 출력하기 위한 전원제어 신호를 전원 모듈로 출력한다.
상기한 인공지능 카메라에 있어서, 광대역 네트워크를 통해 데이터를 송수신하고 광대역 네트워크를 통해 수신되는 데이터를 보조 검출 모듈 또는 인공지능 검출 모듈로 출력하는 통신 모듈을 더 포함하고, 통신 모듈을 통해 관제 서버로부터 제어 명령을 수신한 보조 검출 모듈은 전원 모듈로 제2 직류 전원을 인공지능 검출 모듈로 출력하기 위한 전원제어 신호를 출력하고 수신되는 데이터를 인공지능 검출 모듈로 출력하도록 통신 모듈을 설정한다.
상기한 인공지능 카메라에 있어서, 광대역 네트워크를 통해 데이터를 송수신하는 통신 모듈을 더 포함하고, 외부 이벤트에 따라 동작하는 인공지능 검출 모듈은 카메라 센서를 통해 캡쳐링된 이미지에서 학습된 상황의 인식에 따른 상황 정보를 생성하고 생성된 상황 정보를 통신 모듈을 통해 전송하고 상황 정보에 따른 제어 명령의 수신에 따라 카메라 센서를 통해 캡쳐링된 이미지를 통신 모듈을 통해 전송한다.
상기한 인공지능 카메라에 있어서, 주기적으로 레이더 신호를 송출하는 도플러 레이더와 레이더 센서를 포함하는 보조 검출 모듈은 레이더 센서를 통해 수신되는 센싱 신호로부터 외부 물체를 탐지하고 외부 물체가 탐지되는 경우 인공지능 검출 모듈을 동작시키거나, 마이크 센서, 광 센서 또는 진동 센서를 포함하는 보조 검출 모듈은 마이크 센서, 광 센서 또는 진동 센서를 통해 수신되는 센싱 신호로부터 외부 물체를 탐지하고 외부 물체가 탐지되는 경우 인공지능 검출 모듈을 동작시킨다.
상기한 인공지능 카메라에 있어서, 카메라 센서를 포함하고 지정된 주기에 따라 웨이크업되는 보조 검출 모듈은 카메라 센서를 통해 캡쳐링되는 이미지에서 이상 상황을 검출하고 이상 상황의 검출시에 인공지능 검출 모듈을 동작시키고 이상 상황의 미 검출시에 슬립 모드로 전환하고, 인공지능 카메라는 도시가스관 공사, 전력선 공사 또는 통신선 공사 현장에 설치되어 적어도 공사 현장의 굴착기를 인식한다.
또한, 본 발명의 일 양상에 따른 모니터링 시스템은 상기한 인공지능 카메라와 IOT 통신망을 통해 인공지능 카메라를 제어하는 관제 서버를 포함한다.
상기한 모니터링 시스템에 있어서, 관제 서버로부터 인공지능 카메라에 의해 생성된 상황 정보의 알림을 수신하는 복수의 관리 단말을 더 포함하고, 관제 서버는 관리 단말로부터의 추가정보 요청에 따라 인공지능 카메라로부터 이미지를 수신하고 수신된 이미지를 관리 단말로 전송하고 관리 단말로부터의 이미지에 대한 반응 응답에 따라 이미지와 반응 응답을 학습 데이터로 이용하여 인공지능 알고리즘을 학습시키고 학습에 따라 갱신되는 인공지능 알고리즘의 파라미터를 인공지능 카메라로 전송한다.
상기한 모니터링 시스템에 있어서, 관제 서버는 복수의 관리 단말 중 제1 관리 단말로부터의 알림 해지 요청에 따라 복수의 관리 단말 중 제2 관리 단말로의 알림을 해지하고, IOT 통신망은 LTE Cat.M1에 따른 통신망이고, 알림은 관리 단말에서 앱 아이콘의 변화, 문자 메시지의 전송, 푸쉬 메시지의 전송 또는 썸네일 이미지로 표시된다.
상기와 같은 본 발명에 따른 인공지능 카메라 및 모니터링 시스템은 인공지능 기술을 이용하여 공사 현장에서 실시간으로 공사 상황을 파악하고 파악된 상황을 무선으로 공유할 수 있는 효과가 있다.
또한, 상기와 같은 본 발명에 따른 인공지능 카메라 및 모니터링 시스템은 공사 현장에서 배터리로 동작하면서 내부 저전력 구조를 통해 공사 현장의 상황을 다단계로 인식 가능하고 오랜 라이프 타임을 가지는 효과가 있다.
또한, 상기와 같은 본 발명에 따른 인공지능 카메라 및 모니터링 시스템은 실제 공사 현장에서 캡쳐링된 이미지와 그에 대한 관리자의 반응으로 인공지능 알고리즘을 학습하고 학습된 인공지능 알고리즘을 배포하여 상황 파악 성능을 동적으로 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 상황 검출 및 알림이 가능한 모니터링 시스템의 예를 도시한 도면이다.
도 2는 관제 서버의 예시적인 블록도를 도시한 도면이다.
도 3은 인공지능 카메라의 예시적인 블록도를 도시한 도면이다.
도 4는 인공지능 카메라를 이용해서 설치된 공사 현장에서의 상황 모니터링 과정의 일 예를 도시한 도면이다.
상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 후술 되어 있는 상세한 설명을 통하여 더욱 명확해 질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 상황 검출 및 알림이 가능한 모니터링 시스템의 예를 도시한 도면이다.
도 1의 모니터링 시스템은 하나 이상의 인공지능 카메라(100), 하나 이상의 관리 단말(200) 및 관제 서버(300)를 포함한다. 인공지능 카메라(100), 관제 서버(300) 및 관리 단말(200)은 광대역 네트워크를 통해 연결되어 각종 데이터를 송수신할 수 있다.
도 1의 모니터링 시스템은 바람직하게는 공사 현장에 설치되어 있는 인공지능 카메라(100)에서 인식된 상황을 관제 서버(300)를 통해 관리 단말(200)과 공유하고 관리 단말(200)이나 관제 서버(300)에 의한 제어로 인공지능 카메라(100)를 통해 원격의 공사 현장을 모니터링하거나 관리할 수 있도록 구성된다.
모니터링 시스템을 간단히 살펴보면, 인공지능 카메라(100)는 공사 현장에 설치되어 공사 현장에서의 상황을 인식한다. 인공지능 알고리즘의 수행에 따라 캡쳐링된 이미지에서 특정 상황을 인식가능한 인공지능 카메라(100)는 도시가스관 공사, 전력선 공사나 통신선 공사 현장에 설치되어 적어도 공사 현장에서의 굴착 공사를 수행하는 굴착기를 인식할 수 있도록 구성된다. 인공지능 카메라(100)는 공사 현장 외에 주차장, 쓰레기 하치장 등의 다른 모니터링 현장에 설치되어 특정 상황을 인식할 수 있다.
인공지능 카메라(100)는 외부로부터 직류 또는 교류 전원의 공급 없이 내부 구비된 배터리(110)로 동작하여 공사 현장의 상황을 인식할 수 있다. 인공지능 카메라(100)는 학습된 인공지능 알고리즘에 따라 굴착기 또는 굴착기를 사용한 공사 상황을 인식하고 인식된 상황 정보를 광대역 네트워크를 통해 관제 서버(300)로 전송 가능하다.
인공지능 카메라(100)의 구조와 그 제어에 대해서는 도 3 이하에서 상세히 살펴보도록 한다.
관제 서버(300)는 광대역 네트워크를 통해 하나 이상의 인공지능 카메라(100)를 모니터링하고 제어하기 위한 서버이다. 관제 서버(300)는 광대역 네트워크의 IOT 통신망을 통해 인공지능 카메라(100)를 제어할 수 있다.
관제 서버(300)는 광대역 네트워크를 통해 인공지능 카메라(100)로부터 상황 정보를 수신하고 수신된 상황 정보를 수신 가능한 관리 단말(200)로 수신된 상황 정보를 전송 가능하다. 관제 서버(300)에 대해서는 도 2 및 도 4에서 좀 더 상세히 살펴보도록 한다.
관리 단말(200)은 관제 서버(300)를 통해 인공지능 카메라(100)를 모니터링하고 제어 가능한 단말이다. 스마트폰, 태블릿 PC, 개인용 컴퓨터 등의 관리 단말(200)은 관리 대상인 특정 인공지능 카메라(100)에 의해 생성된 상황 정보의 알림을 관제 서버(300)를 통해 수신하고 수신된 상황 정보의 알림을 출력할 수 있다. 관리 단말(200)은 (특정) 공사 현장을 관리하는 관리자가 휴대하는 스마트폰이거나 태블릿 PC 등일 수 있다.
관제 서버(300)와 연동 가능한 프로그램 등을 구비한 관리 단말(200)은 수신된 알림을 설계 예에 따라 다양한 방식으로 표시할 수 있다. 예를 들어, 관리 단말(200)은 관제 서버(300)와 연동 가능한 앱 프로그램의 앱 아이콘의 색상 변화, 문자 메시지의 전송 수신 표시, 푸쉬 메시지의 전송 수신 표시나 썸네일 이미지로 표시할 수 있다.
광대역 네트워크는 지정된 통신 프로토콜에 따라 데이터를 포함하는 통신 패킷을 송수신한다. 광대역 네트워크는 인터넷이나 이동통신사업자에 의해 제공되는 이동통신망을 포함한다. 특히 광대역 네트워크는 IOT 통신망을 포함하여 IOT 통신망과 IOT 통신망에 연결되는 인터넷이나 이동통신망을 통해 관제 서버(300)와 인공지능 카메라(100)가 각종 데이터를 송수신할 수 있다.
IOT 통신망은 예를 들어, LoRa, NB-IoT 또는 LTE Cat.M1에 따른 통신망일 수 있다. IOT 통신망에 인공지능 카메라(100)가 연결되어 인공지능 카메라(100)는 관제 서버(300) 및/또는 관리 단말(200)과 각종 요청, 제어, 상태(상황) 데이터 등을 IOT 통신망을 통해 송수신할 수 있다.
도 2는 관제 서버(300)의 예시적인 블록도를 도시한 도면이다.
도 2에 따르면 관제 서버(300)는 통신 유닛(310), 저장 유닛(330), 연결 유닛(350) 및 제어 유닛(370)을 포함한다. 도 2의 블록도는 기능 블록도로서 관제 서버(300)는 각각의 기능을 수행하기 위한 다양한 물리적 구성을 가질 수 있다. 예를 들어, 관제 서버(300)는 기능에 따라 다수의 물리적인 서버에 분리 구성되거나 클라우드 서버 상에 구현될 수 있다. 관제 서버(300)는 단일 서버로 국한되지 않고 다양한 서버 구성을 가질 수 있다.
도 2를 통해 각 기능 블록을 살펴보면, 통신 유닛(310)은 광대역 네트워크를 통해 데이터를 송수신한다. 통신 유닛(310)은 무선랜, 유선랜, 광랜 등에 연결되기 위한 통신 칩셋을 포함하여 각종 데이터를 송수신할 수 있다.
저장 유닛(330)은 각종 데이터를 저장한다. 저장 유닛(330)은 하드디스크 등의 대용량 저장매체를 포함하여 관리자 정보를 포함하는 관리자 DB(331)와 인공지능 카메라(100)를 관리할 수 있는 카메라 DB(335)를 저장한다.
관리자 정보를 저장하는 관리자 DB(331)는 하나 이상의 관리자 아이템을 포함한다. 관리자 아이템은 관리자 ID와 관리 대상인 하나 이상의 카메라 ID를 포함한다. 관리자 ID는 관리자 및/또는 관리 단말(200)을 특정하기 위한 식별자로서 로그인시 이용되는 ID, 관리 단말(200)의 휴대전화번호, 맥 주소나 그 외 IP 주소 등을 포함할 수 있다. 카메라 ID는 인공지능 카메라(100)를 특정하기 위한 식별자로서 카메라 DB(335)의 카메라 아이템을 특정하기 위한 식별자, 인공지능 카메라(100)의 맥 주소, 시리얼 번호 및/또는 IP 주소 등을 포함한다. 그 외, 관리자 아이템은 관리 단말(200)로부터의 각종 요청과 그에 대응한 반응이나 응답을 저장하는 히스토리 버퍼를 더 포함할 수 있다.
인공지능 카메라(100)를 관리하기 위한 카메라 DB(335)는 하나 이상의 카메라 아이템을 포함한다. 카메라 아이템은 카메라 ID와 나아가 하나 이상의 관리자 ID를 더 포함한다. 설계 예에 따라, 관리자 ID는 카메라 아이템에서 생략될 수 있다.
카메라 ID는 인공지능 카메라(100)를 특정하기 위한 식별자로서 카메라 DB(335)의 카메라 아이템을 특정하기 위한 식별자, 인공지능 카메라(100)의 맥 주소, 시리얼 번호 및/또는 IP 주소 등을 포함한다. 관리자 ID는 관리자 및/또는 관리 단말(200)을 특정하기 위한 식별자로서 로그인시 이용되는 ID, 관리 단말(200)의 휴대전화번호, 맥 주소나 그 외 IP 주소 등을 포함할 수 있다.
카메라 아이템은 그 외 상황 정보와 제어 상태 정보를 더 포함할 수 있다. 상황 정보는 대응하는 인공지능 카메라(100)로부터 수신되는 상황 정보를 저장한다. 상황 정보는 인공지능 알고리즘을 통해 특정된 상황 데이터(예를 들어, 굴착기 인식, 굴착 공사 인식 등)를 포함하고 특정된 상황 데이터의 확률 데이터나 나아가 인공지능 알고리즘에 이용된 이미지 데이터를 더 포함할 수 있다.
제어 상태 정보는 수신된 상황 정보의 처리 상태를 나타낸다. 예를 들어, 제어 상태 정보는 관리 단말(200)로의 알림 전송 완료, 관리 단말(200)로부터의 알림 해지 수신, 관리 단말(200)로부터 추가정보 요청 수신, 추가정보 요청에 대한 처리 완료 등의 현재 제어 상태를 나타낼 수 있다. 카메라 아이템은 인공지능 카메라(100)의 제어와 모니터링에 필요한 각종 정보를 더 저장할 수 있다.
저장 유닛(330)은 그 외 제어 유닛(370)에서 이용 가능한 프로그램과 인공지능 카메라(100)에서 수행되는 인공지능 알고리즘(의 프로그램)을 더 저장할 수 있다.
연결 유닛(350)은 관제 서버(300) 내의 블록 사이의 각종 데이터를 송수신한다. 연결 유닛(350)은 병렬 버스, 시리얼 버스, 이더넷, 와이파이 등을 하나 이상 포함하여 각종 데이터를 송수신할 수 있다.
제어 유닛(370)은 관제 서버(300)를 제어한다. 제어 유닛(370)은 저장 유닛(330)의 프로그램을 통해 관제 서버(300)를 제어할 수 있다. 제어 유닛(370)은 CPU, MPU, 중앙 처리 장치, 마이컴 등을 하나 이상 포함하여 프로그램의 명령어 코드를 수행을 통해 관제 서버(300)를 제어 가능하다.
제어 유닛(370)은 통신 유닛(310)을 통해 인공지능 카메라(100)로부터 상황 정보를 수신하고 상황 정보를 전송한 인공지능 카메라(100)의 관리 단말(200)로 상황 정보를 나타내는 알림을 전송한다. 제어 유닛(370)은 관리 단말(200)로부터 각종 요청을 수신하고 인공지능 카메라(100)로 요청에 따른 제어 명령을 통신 유닛(310)을 통해 전송 가능하다.
제어 유닛(370)에서 이루어지는 각종 제어와 그 흐름은 도 4에서 좀 더 상세히 살펴보도록 한다.
도 3은 인공지능 카메라(100)의 예시적인 블록도를 도시한 도면이다.
도 3에 따르면, 인공지능 카메라(100)는 배터리(110), 보조 검출 모듈(120), 통신 모듈(130), 전원 모듈(140), 인공지능 검출 모듈(150) 및 출력 모듈(160)을 포함한다. 설계 예에 따라, 인공지능 카메라(100)는 도 3의 블록들 중 일부를 생략하여 구성되거나 도시되지 않은 다른 블록을 더 포함할 수 있다. 도 3의 인공지능 카메라(100)는 외부로부터의 전원 공급 없이 공사 현장 등에 이동 설치되고 저전력 설계와 이중화된 저전력 동작으로 오랜 시간 공사 현장을 모니터링할 수 있다.
도 3을 통해, 인공지능 카메라(100)를 살펴보면, 배터리(110)는 전원 소스를 출력한다. 배터리(110)는 리튬 이온, 리튬 폴리머 타입의 재충전 가능하도록 구성되거나 건전지 등을 포함하도록 구성될 수 있다. 배터리(110)는 전원 소스의 3.0 V, 1.5V, 4.5V 등의 레벨의 전원을 출력한다.
전원 모듈(140)은 배터리(110)에 연결되어 배터리(110)의 전원 소스를 보조 검출 모듈(120)에 이용될 직류 전원(이하 '제1 직류 전원'이라 함)으로 변환하고 변환된 제1 직류 전원을 보조 검출 모듈(120)로 출력한다. 또한, 전원 모듈(140)은 배터리(110)의 전원 소스를 인공지능 검출 모듈(150)에서 이용될 직류 전원(이하 '제2 직류 전원'이라 함)으로 변환하고 제2 직류 전원을 인공지능 검출 모듈(150)로 출력한다.
전원 모듈(140)은 두 개의 DC-DC 변환기(141, 143)와 전원 스위치(145)를 포함하여 구성될 수 있다. 하나의 DC-DC 변환기(141)(이하 '제1 DC-DC 변환기'라고도 함)는 전원 소스를 보조 검출 모듈(120)에서 이용될 직류 전원(예를 들어, 3.3 V 등)으로 변환하고 변환된 제1 직류 전원은 보조 검출 모듈(120)로 출력된다. 다른 하나의 DC-DC 변환기(143)(이하 '제2 DC-DC 변환기'라고도 함)는 전원 소스를 인공지능 검출 모듈(150)에서 이용될 직류 전원(예를 들어, 1.8 V, 1.2V 등)으로 변환한다.
제2 DC-DC 변환기(143)에 연결되는 전원 스위치(145)는 제2 DC-DC 변환기(143)로부터의 제2 직류 전원을 인공지능 검출 모듈(150)로 출력하거나 차단한다. 전원 스위치(145)는 보조 검출 모듈(120)로부터 수신되는 전원제어 신호에 따라 제2 DC-DC 변환기(143)에서 변환된 제2 직류 전원을 인공지능 검출 모듈(150)로 출력하거나 차단할 수 있다. DC-DC 변환기(141, 143)는 레귤레이터, LDO 등일 수 있고 전원 스위치(145)는 릴레이이거나 트랜지스터를 포함할 수 있다.
통신 모듈(130)은 광대역 네트워크를 통해 데이터를 송수신한다. 통신 모듈(130)은 통신 인터페이스(131)와 선택기(135)를 포함하여 광대역 네트워크를 통해 수신되는 데이터를 보조 검출 모듈(120)이나 인공지능 검출 모듈(150)로 출력하고 보조 검출 모듈(120) 및 인공지능 검출 모듈(150) 중 선택기(135)에 의해 선택된 모듈로부터 수신되는 데이터를 광대역 네트워크를 통해 출력한다.
통신 인터페이스(131)는 광대역 네트워크(의 IOT 통신망)와 데이터를 송수신하기 위한 인터페이스로서 예를 들어, LTE Cat.M1 통신망에 연결되기 위한 통신 칩셋과 안테나 등을 구비할 수 있다. 통신 인터페이스(131)는 지정된 주파수의 무선신호를 캡쳐링하고 캡쳐링된 무선신호에서 약속된 통신 프로토콜에 따라 통신 신호나 통신 패킷을 추출 가능하다.
선택기(135)는 보조 검출 모듈(120) 및 인공지능 검출 모듈(150) 중 하나의 모듈을 통신 모듈(130)에 연결하여 선택된 모듈과의 통신 패킷 또는 통신 패킷의 신호를 광대역 네트워크를 통해 송수신한다. 선택기(135)는 수신되는 선택 신호에 따라 보조 검출 모듈(120) 및 인공지능 검출 모듈(150) 중 하나의 모듈을 통신 인터페이스(131)에 연결한다.
선택 신호는 도 3과 같이 보조 검출 모듈(120)로부터 수신되거나 현재 동작하고 있는 인공지능 검출 모듈(150)로부터 수신되거나 통신 인터페이스(131)에 연결된 보조 검출 모듈(120)과 인공지능 검출 모듈(150)로부터 수신될 수 있다. 선택 신호의 구성과 구현은 다양한 방식으로 이루어질 수 있다.
보조 검출 모듈(120)은 하나 이상의 센서(121)를 포함하여 하나 이상의 센서(121)를 통해 인공지능 카메라(100) 외부의 이상 상황의 발생을 추정하는 외부 이벤트를 검출하고 외부 이벤트의 검출시에 인공지능 검출 모듈(150)을 동작시킨다. 보조 검출 모듈(120)은 하나 이상의 센서(121)와 프로세서(이하 '제1 프로세서'라 함)를 적어도 포함하여 구성된다. 제1 프로세서(125)는 CPU, MPU, 마이컴, 중앙처리장치 등을 나타내거나 포함할 수 있다.
보조 검출 모듈(120)은 하나 이상의 센서(121)와 대응하는 소자를 포함할 수 있는 데, 예를 들어, 보조 검출 모듈(120)은 도플러 레이더와 레이더 센서(121)를 포함하거나 외부의 소리 신호를 센싱하는 마이크 센서(121)나 외부의 빛을 센싱하는 광 센서(121)나 외부의 진동을 감지하는 진동 센서(121)를 포함하거나 외부의 이미지를 촬영할 수 있는 카메라 센서(121)를 포함할 수 있다.
내장된 프로그램의 명령어를 수행하는 제1 프로세서(125)를 통해, 보조 검출 모듈(120)(의 제1 프로세서(125))은 센서(121)로부터의 센싱 신호로부터 외부 이벤트를 탐지(검출)한 경우 인공지능 검출 모듈(150)을 동작시키는 데, 예를 들어, 보조 검출 모듈(120)(의 제1 프로세서(125))은 외부 이벤트 탐지시 전원 모듈(140)로 제2 직류 전원을 출력하도록 하는 전원제어 신호를 출력하여 인공지능 검출 모듈(150)로의 전원 공급을 통해 인공지능 검출 모듈(150)을 동작시키고 선택 신호를 변경하여 통신 모듈(130)을 통해 수신되는 데이터를 인공지능 검출 모듈(150)로 출력하도록 통신 모듈(130)을 설정한다.
예를 들어, 도플러 레이더와 레이더 센서(121)를 포함하는 보조 검출 모듈(120)(의 제1 프로세서(125))은 설정된 주기에 따라 주기적으로 도플러 레이더를 통해 레이저 신호를 송출하고 레이더 센서(121)를 통해 수신되는 센싱 신호로부터 외부 물체를 탐지한다. 보조 검출 모듈(120)(의 제1 프로세서(125))은 센싱 신호의 파장의 변화 특성으로 외부 물체를 탐지할 수 있다. 보조 검출 모듈(120)(의 제1 프로세서(125))은 레이더 센서(121)를 통해 외부 물체 탐지에 따른 외부 이벤트를 검출한 경우 인공지능 검출 모듈(150)을 동작시킬 제2 직류 전원을 출력하도록 하는 전원제어 신호를 전원 모듈(140)로 출력한다.
또는(또한), 마이크 센서(121), 광 센서(121) 또는 진동 센서(121)를 포함하는 보조 검출 모듈(120)(의 제1 프로세서(125))은 마이크 센서(121), 광 센서(121) 또는 진동 센서(121)로부터 수신되는 센싱 신호로부터 외부 물체를 탐지한다. 예를 들어, 보조 검출 모듈(120)(의 제1 프로세서(125))은 마이크 센서(121)로부터의 센싱 신호가 설정된 크기 이상의 신호이거나 광 센서(121)로부터의 센싱 신호가 설정된 빛 세기 이상 또는 이하의 신호이거나 진동 센서(121)로부터의 센싱 신호가 설정된 크기 이상의 신호인 경우에 외부 물체가 탐지된 것으로 결정할 수 있다. 보조 검출 모듈(120)(의 제1 프로세서(125))은 외부 물체 탐지에 따른 외부 이벤트를 검출한 경우 인공지능 검출 모듈(150)을 동작시킬 제2 직류 전원을 출력하도록 하는 전원제어 신호를 전원 모듈(140)로 출력한다.
또는(또한), 카메라 센서(121)를 포함하는 보조 검출 모듈(120)(의 제1 프로세서(125))은 설정된 주기(예를 들어, 1분, 10분 등)에 따른 내부 타이머에 의해 웨이크업 되고 웨이크업 시에 카메라 센서(121)를 제어하여 외부 이미지를 캡쳐링하고 캡쳐링된 이미지에서 일차 이상 상황을 검출한다. 보조 검출 모듈(120)(의 제1 프로세서(125))은 이상 상황의 검출에 따른 외부 이벤트를 검출한 경우 인공지능 검출 모듈(150)을 동작시킬 제2 직류 전원을 출력하도록 하는 전원제어 신호를 전원 모듈(140)로 출력하고 이상 상황의 미 검출시에 내부 타이머를 재설정하고 슬립 모드로 전환한다.
보조 검출 모듈(120)의 카메라 센서(121)는 인공지능 검출 모듈(150)의 카메라 센서(153)보다 낮은 해상도를 가지고 보조 검출 모듈(120)의 제1 프로세서(125)는 인공지능 검출 모듈(150)의 프로세서보다 낮은 수행 성능을 가지도록 바람직하게 구성되어 이상 상황의 감지 전에 인공지능 카메라(100)는 저전력으로 동작한다.
또는(또한), 보조 검출 모듈(120)(의 제1 프로세서(125))는 통신 모듈(130)을 통해 약속된 포맷에 따른 제어 명령을 수신한다. 수신된 제어 명령이 인공지능 검출 모듈(150)의 구동을 위한 제어 명령인 경우, 보조 검출 모듈(120)(의 제1 프로세서(125))는 인공지능 검출 모듈(150)을 동작시킬 제2 직류 전원을 출력하도록 하는 전원제어 신호를 전원 모듈(140)로 출력하고 선택 신호를 변경하여 통신 모듈(130)을 통해 수신되는 데이터를 인공지능 검출 모듈(150)로 출력하도록 통신 모듈(130)을 설정한다.
보조 검출 모듈(120)은 다양한 외부 신호로부터 외부 이벤트를 검출하고 외부 이벤트의 검출에 따라 인공지능 검출 모듈(150)을 동작시키도록 바람직하게 구성된다. 예를 들어, 보조 검출 모듈(120)은 도플러 레이더와 레이더 센서(121)와 마이크 센서(121), 광 센서(121) 또는 진동 센서(121) 및 카메라 센서(121)를 포함하여 각 센서(121)의 외부 이벤트 발생에 따라 인공지능 검출 모듈(150)을 구동시킬 수 있다. 그에 따라, 다양한 외부 환경 변화에 반응하여 공사 현장의 이상 상황을 동적으로 인공지능 알고리즘을 통해 감지 가능한다.
인공지능 검출 모듈(150)은 카메라 센서(153), 프로세서(155)(이하 '제2 프로세서'라 함) 및 비휘발성 메모리(151)를 포함한다. 인공지능 검출 모듈(150)은 보조 검출 모듈(120)에 의한 외부 이벤트 검출에 따라 동작할 수 있고 예를 들어, 전원 모듈(140)로부터 수신되는 제2 직류 전원의 공급에 따라 동작 시작할 수 있다.
낸드 플래시나 노어 플래시 등의 비휘발성 메모리(151)는 인공지능 알고리즘(의 프로그램)을 포함하고 제2 프로세서(155)는 비휘발성 메모리(151)의 인공지능 알고리즘을 수행하고 연결된 카메라 센서(153)를 통해 캡쳐링된 이미지에서 인공지능 알고리즘에 따라 학습된 상황을 인식한다.
인공지능 알고리즘을 수행하는 제2 프로세서(155)는 카메라 센서(153)로부터의 이미지에서 굴착기의 존재 상황을 인식하거나 굴착기를 이용한 공사 상황을 인식할 수 있다.
보조 검출 모듈(120)에 의해 인식된 외부 이벤트에 따라 동작하는 인공지능 검출 모듈(150)(의 제2 프로세서(155))은 카메라 센서(153)를 통해 캡쳐링된 이미지에서 학습된 상황의 인식에 따른 상황 정보를 생성하고 생성된 상황 정보를 통신 모듈(130)을 통해 관제 서버(300)로 전송한다.
인공지능 알고리즘을 수행하는 인공지능 검출 모듈(150)(의 제2 프로세서(155))은 캡쳐링된 이미지에서 학습된 상황의 인식에 따른 상황 데이터를 포함하고 인식된 상황의 확률이 내부 설정된 확률(예를 들어, 60% 등) 미만인 경우 확률 데이터와 상황 인식에 이용된 캡쳐링된 이미지 데이터를 더 포함하는 상황 정보를 생성하고 이를 전송한다.
또한, 인공지능 검출 모듈(150)(의 제2 프로세서(155))은 상황 정보의 전송에 후속하여 관제 서버(300)로부터 수신되는 제어 명령에 따라 카메라 센서(153)를 통해 캡쳐링되는 또는 상황 정보 생성에 이용된 하나 또는 복수의 이미지를 통신 모듈(130)을 통해 관제 서버(300)로 전송한다.
인공지능 검출 모듈(150)(의 제2 프로세서(155))은 학습된 상황의 인식에 따라 공사장의 관리자나 공사자가 인식할 수 있는 영상 신호나 소리 신호를 출력 모듈(160)로 출력한다.
인공지능 검출 모듈(150)(의 제2 프로세서(155))은 캡쳐링된 이미지에서 학습된 상황의 미인식이나 관제 서버(300)로부터 수신되는 슬립 모드 전환 제어 명령에 따라 슬립 모드나 파워 오프 모드로 전환하고 슬립 모드나 파워 오프 모드로의 전환을 나타내는 상태 데이터를 보조 검출 모듈(120)로 내부 통신 인터페이스(131)를 통해 전송할 수 있다.
보조 검출 모듈(120)과 인공지능 검출 모듈(150)은 I2C, UART, SPI, USB, GPIO 등의 내부 통신 인터페이스를 통해 각종 제어 데이터와 상태 데이터를 송수신할 수 있다. 슬립 모드나 파워 오프 모드로의 전환을 나타내는 상태 데이터의 수신에 따라, 보조 검출 모듈(120)(의 제1 프로세서(125))은 인공지능 검출 모듈(150)로 제2 직류 전원의 출력을 차단하기 위한 전원제어 신호로 변경하여 전원 모듈(140)로 출력한다.
출력 모듈(160)은 인공지능 검출 모듈(150)에 연결되어 인공지능 검출 모듈(150)로부터 수신되는 영상 신호나 소리 신호를 출력한다. 출력 모듈(160)은 스피커와 LED 등의 디스플레이 모듈을 포함하여 영상 신호를 디스플레이 모듈로 출력하거나 소리 신호를 스피커로 출력할 수 있다.
이상의 인공지능 카메라(100) 구성을 통해, 인공지능 카메라(100)는 외부 전력 공급없이 저전력으로 인공지능 카메라(100) 외부의 상황을 동적으로 감지 가능하고 그에 따른 필요 조치를 취할 수 있다.
도 4는 인공지능 카메라(100)를 이용해서 설치된 공사 현장에서의 상황 모니터링 과정의 일 예를 도시한 도면이다.
도 4의 모니터링 과정은 인공지능 카메라(100), 관리 단말(200) 및 관제 서버(300)를 포함하는 모니터링 시스템에 의해 수행된다. 이미, 도 2 및 도 3을 통해 관제 서버(300)와 인공지능 카메라(100) 관련 주요 구성과 그 제어를 살펴보았으므로 관제 서버(300)와 인공지능 카메라(100) 관련 제어는 이하 간단히 살펴보도록 한다.
먼저, 관리자나 공사자 등은 공사 현장에 인공지능 카메라(100)를 설치하고 모니터링을 위해 인공지능 카메라(100)를 설정(① 참조)한다.
관리자 등은 관리 단말(200)과 인공지능 카메라(100)를 무선 등으로 연결하고 외부 이벤트 감지를 위한 주기, 외부 이벤트 감지에 이용될 센서(121) 등을 셋팅하고 인공지능 카메라(100)를 동작시킬 수 있다.
인공지능 카메라(100)는 외부의 이상 상황을 인식(② 참조)한다. 보조 검출 모듈(120)은 각종 센서(121)를 이용하여 외부 이벤트를 검출하고 외부 이벤트의 검출시에 인공지능 검출 모듈(150)을 동작시키고 인공지능 검출 모듈(150)은 카메라 센서(153)를 통해 캡쳐링된 이미지에서 학습된 상황을 인공지능 알고리즘을 수행하여 인식한다.
학습된 상황의 인식에 따라, 인공지능 카메라(100)는 상황 정보를 구성하여 관제 서버(300)로 전송(③ 참조)한다. 상황 정보는 적어도 인식된 상황을 특정하기 위한 상황 데이터를 포함하고 예를 들어, 인식된 상황을 나타내는 텍스트나 식별 데이터(식별번호 등)를 포함한다. 또한, 상황 정보는 특정된 상황 데이터의 확률 데이터를 포함하고 설정 확률과의 비교에 따라 상황의 인식에 이용된 이미지 데이터를 더 포함할 수 있다.
상황 인식에 따른 상황 정보를 수신한 관제 서버(300)는 상황 정보를 기록하고 상황 정보에 대응하는 알림을 수신하고 인공지능 카메라(100)에 연결할 관리 단말(200)을 결정(④ 참조)한다.
관제 서버(300)는 상황 정보를 전송한 인공지능 카메라(100)의 카메라 ID를 가지는 카메라 아이템을 검색하고 검색된 카메라 아이템에 수신된 상황 정보를 저장하고 인공지능 카메라(100)의 카메라 ID를 가지는 카메라 아이템의 관리자 ID를 선택하거나 관리자 DB(331)에서 카메라 ID를 가지는 관리자 아이템을 선택하여 연결할 관리 단말(200)을 결정한다.
여기서, 관제 서버(300)는 수신된 상황 정보가 확률 데이터를 포함하거나 확률 데이터가 설정된 확률 미만인 경우 수신된 상황 정보의 이미지 데이터에 대해 인공지능 알고리즘을 적용하여 인공지능 카메라(100)에서의 상황을 재인식한다. 관제 서버(300)에 의해 인식된 상황에 따라 상황 정보를 재구성하고 재구성된 상황 정보를 카메라 아이템에 저장하고 이후 재인식된 상황에 따라 관리 단말(200)로 알림을 전송할 수 있다.
인공지능 카메라(100)는 성능, 전력 등의 이유로 경량의 인공지능 알고리즘을 구비하나, 관제 서버(300)는 성능이나 전력의 제한이 없어 정확도가 높은 인공지능 알고리즘을 구비하여 수신된 이미지로부터 상황을 재인식할 수 있다.
관제 서버(300)는 연결할 하나 이상의 관리 단말(200)로 상황 정보에 대응하는 알림을 전송(⑤ 참조)한다. 관제 서버(300)는 검색된 카메라 아이템의 제어 상태 정보를 알림 전송 완료로 설정하고 알림은 각각의 관리 단말(200)로 전송된다. 알림은 관리 단말(200)에서의 앱 아이콘의 변화, 문자 메시지의 전송(의 표시), 푸쉬 메시지의 전송(의 표시)이나 썸네일 이미지로 표시된다.
관리 단말(200)은 알림의 수신에 따라 알림을 통해 구비된 웹이나 앱 프로그램을 구동하여 관제 서버(300)에 접속하고 인공지능 카메라(100)의 구체적인 상황을 확인하기 위한 추가정보 요청을 관제 서버(300)로 전송(⑥ 참조)한다. 추가정보 요청은 웹이나 앱 프로그램에서의 특정 아이콘(버튼)의 선택으로 이루어질 수 있다.
추가정보 요청을 수신한 관제 서버(300)는 상황 정보를 전송한 인공지능 카메라(100)로 추가정보를 요청(⑦ 참조)한다. 관제 서버(300)는 검색된 카메라 아이템의 제어 상태 정보를 추가정보 요청 수신으로 설정하고 인공지능 카메라(100)로 추가정보를 요청할 수 있다.
관제 서버(300)로부터 추가정보의 요청을 수신한 인공지능 카메라(100)는 상황 정보 생성에 이용된 이미지와 나아가 후속하여 촬영되는 이미지를 포함하는 영상 정보를 관제 서버(300)로 전송(⑧ 참조)한다.
추가정보 요청을 통신 모듈(130)을 통해 수신한 인공지능 검출 모듈(150)은 카메라 센서(153)를 제어하여 외부 이미지를 촬영하고 촬영된 하나 이상의 이미지를 포함하는 영상 정보를 구성하여 통신 모듈(130)을 통해 관제 서버(300)로 전송한다.
관제 서버(300)는 촬영된 이미지를 포함하는 영상 정보를 수신하고 수신된 이미지의 영상 정보를 추가정보를 요청한 관리 단말(200)로 전송(⑨ 참조)한다.
관리 단말(200)은 디스플레이를 통해 영상 정보의 이미지(들)를 출력하고 이미지에 대한 응답 정보를 구성하여 관제 서버(300)로 전송(⑩ 참조)한다. 관리 단말(200)의 관리자는 영상 정보의 이미지를 직접 확인하고 인공지능 카메라(100)에서 인식된 상황의 일치 여부를 결정할 수 있다.
관리 단말(200)은 영상 정보의 이미지에 대한 반응 응답으로서 인식된 상황의 일치 여부를 포함하는 응답 정보를 관제 서버(300)로 전송한다. 나아가, 관리 단말(200)은 응답 정보에 또는 별도로 알림 해지 요청을 관제 서버(300)로 전송한다.
관제 서버(300)는 응답 정보의 수신에 따라 인공지능 카메라(100) 관련 각종 제어를 수행한다. 예를 들어, 관제 서버(300)는 검색된 카메라 아이템의 제어 상태 정보를 추가정보 요청에 대한 처리 완료로 설정한다. 또는 관제 서버(300)는 알림 해지 요청의 수신에 따라 검색된 카메라 아이템의 제어 상태 정보를 알림 해지 수신으로 설정하고 알림을 해지로 변경(⑪ 참조)한다.
상황 정보를 전송한 인공지능 카메라(100)를 관리하는 복수의 관리 단말(200) 중에서 하나의 관리 단말(200)로부터 알림 해지 요청의 수신에 따라, 관제 서버(300)는 인공지능 카메라(100)를 관리하는 다른 관리 단말(200)로 전송된 알림을 해지한다.
또한, 응답 정보의 수신에 따라, 관제 서버(300)는 인공지능 카메라(100)의 인공지능 검출 모듈(150)로 슬립 모드 전환 제어 명령을 전송하고 그에 따라 인공지능 카메라(100)의 인공지능 검출 모듈(150)은 슬립 모드나 파워 오프 모드로 전환하고 이후 보조 검출 모듈(120)에 의한 외부 이벤트를 각종 센서(121)를 이용하여 검출할 수 있다.
한편, 관제 서버(300)는 관리 단말(200)로부터 수신되는 응답 정보와 인공지능 카메라(100)로부터 수신되고(추가정보 요청에 따라 수신되는) 응답 정보에 대응하는 이미지를 이용하여 인공지능 알고리즘을 학습(⑫ 참조)시킨다. 관제 서버(300)는 인식된 상황을 나타내는 서로 다른 시점이나 서로 다른 인공지능 카메라(100)에서의 이미지들 각각과 이미지 각각에 대한 응답(인식된 상황의 일치 여부)들을 학습데이터로 이용하여 인공지능 알고리즘(인공지능 카메라(100)에서 수행되는 CNN 알고리즘 등)을 튜닝하거나 개선시킬 수 있다.
관제 서버(300)는 학습된 인공지능 알고리즘을 인공지능 카메라(100)로 전송(⑬ 참조)하고 인공지능 카메라(100)는 인공지능 알고리즘을 업데이트(⑭ 참조)한다. 관제 서버(300)는 CNN 알고리즘 등에 이용되는 업데이트된 파라미터들을 인공지능 카메라(100)로 전송하고 인공지능 카메라(100)는 업데이트된 파라미터들을 저장하고 이후 상황 인식에 이용할 수 있다.
이상과 같은 제어 흐름을 통해, 관리자는 원격에서 공사 현장의 상황을 인식할 수 있고 상황 인식에 대한 정확도를 향상시킬 수 있다. 또한, 인공지능 카메라(100)는 다단계의 상황 인식 구조를 가져 기존 알려진 센서 기반 대비 저전력으로 정확한 상황 인식이 가능하다.
이상에서 설명한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시 예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다.
100 : 인공지능 카메라
110 : 배터리
120 : 보조 검출 모듈
121 : 센서 125 : 제1 프로세서
130 : 통신 모듈
131 : 통신 인터페이스 135 : 선택기
140 : 전원 모듈
141 : 제1 DC-DC 변환기 143 : 제2 DC-DC 변환기
145 : 전원 스위치
150 : 인공지능 검출 모듈
151 : 비휘발성 메모리 153 : 카메라 센서
155 : 제2 프로세서
160 : 출력 모듈
200 : 관리 단말
300 : 관제 서버
310 : 통신 유닛
330 : 저장 유닛
331 : 관리자 DB 335 : 카메라 DB
350 : 연결 유닛
370 : 제어 유닛

Claims (9)

  1. 도시가스 공사, 전력선 공사 또는 통신선 공사의 현장에 설치되어 굴착기를 인식할 수 있는 인공지능 카메라로서,
    공급되는 제2 직류 전원에 따라 동작하고 카메라 센서, 제2 프로세서 및 비휘발성 메모리를 포함하고 상기 비휘발성 메모리의 인공지능 알고리즘을 수행하는 상기 제2 프로세서가 상기 카메라 센서를 통해 캡쳐링된 이미지에서 굴착기의 존재 상황 또는 굴착기를 이용한 공사 상황을 인식하는 인공지능 검출 모듈;
    하나 이상의 센서 및 제1 프로세서를 포함하고 상기 제1 프로세서를 통해 상기 하나 이상의 센서로부터의 센싱 신호에서 상기 인공지능 검출 모듈을 동작시킬 외부 이벤트를 검출하고 상기 외부 이벤트의 검출에 따라 상기 인공지능 검출 모듈로의 제2 직류 전원을 공급하기 위한 전원제어 신호를 출력하는 보조 검출 모듈;
    전원 소스를 출력하는 배터리; 및
    상기 전원 소스를 제1 직류 전원으로 변환하여 상기 보조 검출 모듈로 출력하는 제1 DC-DC 변환기, 상기 전원 소스를 제2 직류 전원으로 변환하는 제2 DC-DC 변환기 및 상기 보조 검출 모듈로부터 수신되는 상기 전원제어 신호에 따라 상기 제2 직류 전원을 상기 인공지능 검출 모듈로 출력하거나 차단하는 전원 스위치를 포함하는 전원 모듈;을 포함하는,
    인공지능 카메라.
  2. 제1항에 있어서,
    광대역 네트워크를 통해 데이터를 송수신하는 통신 인터페이스 및 상기 보조 검출 모듈 또는 상기 인공지능 검출 모듈로부터 수신되는 선택 신호에 따라 상기 보조 검출 모듈 및 상기 인공지능 검출 모듈 중 선택된 모듈에 상기 통신 인터페이스를 연결하는 선택기를 포함하는 통신 모듈;을 더 포함하고,
    상기 보조 검출 모듈은 상기 외부 이벤트의 검출시에 상기 선택 신호를 변경하여 상기 통신 모듈을 통해 수신되는 데이터를 상기 인공지능 검출 모듈로 출력하도록 상기 통신 모듈을 설정하는,
    인공지능 카메라.
  3. 제1항에 있어서,
    광대역 네트워크를 통해 데이터를 송수신하는 통신 인터페이스 및 상기 보조 검출 모듈 또는 상기 인공지능 검출 모듈로부터 수신되는 선택 신호에 따라 상기 보조 검출 모듈 및 상기 인공지능 검출 모듈 중 선택된 모듈에 상기 통신 인터페이스를 연결하는 선택기를 포함하는 통신 모듈;을 더 포함하고,
    상기 통신 모듈의 상기 선택기를 통해 관제 서버로부터 제어 명령을 수신한 상기 보조 검출 모듈은 상기 전원 모듈의 전원 스위치로 차단된 상기 제2 직류 전원을 상기 인공지능 검출 모듈로 출력하기 위한 전원제어 신호를 출력하고 상기 선택 신호를 변경하여 상기 통신 모듈을 통해 수신되는 데이터를 상기 보조 검출 모듈로부터 상기 인공지능 검출 모듈로 출력하도록 상기 통신 모듈을 설정하고, 상기 전원 스위치를 통한 상기 제2 직류 전원의 공급에 따라 동작하는 상기 인공지능 검출 모듈로부터 슬립 모드 또는 파워 오프 모드로의 전환을 나타내는 상태 데이터를 상기 인공지능 검출 모듈과 상기 보조 검출 모듈 사이의 내부 통신 인터페이스를 통해 수신함에 따라 상기 인공지능 검출 모듈로 상기 제2 직류 전원의 출력을 차단하기 위한 전원제어 신호를 상기 전원 모듈의 상기 전원 스위치로 출력하는,
    인공지능 카메라.
  4. 제1항에 있어서,
    광대역 네트워크를 통해 데이터를 송수신하는 통신 모듈;을 더 포함하고,
    상기 외부 이벤트에 따라 동작하는 상기 인공지능 검출 모듈은 상기 카메라 센서를 통해 캡쳐링된 이미지에서 굴착기의 존재 상황 또는 굴착기를 이용한 공사 상황의 학습된 상황의 인식에 따른 상황 정보를 생성하고 생성된 상황 정보를 상기 통신 모듈을 통해 전송하고 상기 상황 정보에 따른 제어 명령의 수신에 따라 상기 카메라 센서를 통해 캡쳐링된 이미지를 상기 통신 모듈을 통해 전송하는,
    인공지능 카메라.
  5. 제1항에 있어서,
    주기적으로 레이더 신호를 송출하는 도플러 레이더와 레이더 센서를 포함하는 상기 보조 검출 모듈은 상기 레이더 센서를 통해 수신되는 센싱 신호로부터 외부 물체를 탐지하고 외부 물체가 탐지되는 경우 상기 인공지능 검출 모듈로의 공급이 차단된 상기 제2 직류 전원을 공급하기 위한 전원제어 신호를 상기 전원 스위치로 출력하여 상기 인공지능 검출 모듈을 동작시키거나,
    마이크 센서, 광 센서 또는 진동 센서를 포함하는 상기 보조 검출 모듈은 상기 마이크 센서, 광 센서 또는 진동 센서를 통해 수신되는 센싱 신호로부터 외부 물체를 탐지하고 외부 물체가 탐지되는 경우 상기 인공지능 검출 모듈로의 공급이 차단된 상기 제2 직류 전원을 공급하기 위한 전원제어 신호를 상기 전원 스위치로 출력하여 상기 인공지능 검출 모듈을 동작시키는,
    인공지능 카메라.
  6. 제1항에 있어서,
    카메라 센서를 포함하고 지정된 주기에 따라 웨이크업되는 상기 보조 검출 모듈은 상기 카메라 센서를 통해 캡쳐링되는 이미지에서 이상 상황을 검출하고 이상 상황의 검출시에 상기 인공지능 검출 모듈을 동작시키고 이상 상황의 미 검출시에 슬립 모드로 전환하는,
    인공지능 카메라.
  7. 제1항의 인공지능 카메라; 및
    IOT 통신망을 통해 상기 인공지능 카메라를 제어하는 관제 서버;를 포함하는,
    모니터링 시스템.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 관제 서버로부터 상기 인공지능 카메라에 의해 생성된 상황 정보의 알림을 수신하는 복수의 관리 단말;을 더 포함하고,
    상기 관제 서버는 상기 관리 단말로부터의 추가정보 요청에 따라 상기 인공지능 카메라로부터 이미지를 수신하고 수신된 이미지를 상기 관리 단말로 전송하고 상기 관리 단말로부터의 상기 이미지에 대한 반응 응답에 따라 상기 이미지와 상기 반응 응답을 학습 데이터로 이용하여 인공지능 알고리즘을 학습시키고 학습에 따라 갱신되는 인공지능 알고리즘의 파라미터를 상기 인공지능 카메라로 전송하는,
    모니터링 시스템.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 관제 서버는 상기 복수의 관리 단말 중 제1 관리 단말로부터의 알림 해지 요청에 따라 상기 복수의 관리 단말 중 제2 관리 단말로의 알림을 해지하고,
    상기 IOT 통신망은 LTE Cat.M1에 따른 통신망이고,
    상기 알림은 상기 관리 단말에서 앱 아이콘의 변화, 문자 메시지의 전송, 푸쉬 메시지의 전송 또는 썸네일 이미지로 표시되는,
    모니터링 시스템.
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