KR102453096B1 - 스마트 횡단보도 신호 제어시스템 - Google Patents

스마트 횡단보도 신호 제어시스템 Download PDF

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KR102453096B1
KR102453096B1 KR1020220077316A KR20220077316A KR102453096B1 KR 102453096 B1 KR102453096 B1 KR 102453096B1 KR 1020220077316 A KR1020220077316 A KR 1020220077316A KR 20220077316 A KR20220077316 A KR 20220077316A KR 102453096 B1 KR102453096 B1 KR 102453096B1
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김경중
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Abstract

본 발명은 횡단보도 대기영역의 보행대기자 감지여부 및 횡단보도 보행자의 이동속도(V)에 따라, 횡단보도 신호등의 보행자신호의 녹색신호를 축소 또는 연장시킴과 동시에 실시간 영상 분석을 통한 객체 분석이 가능하도록 구성됨으로써 노약자, 장애인, 어린이 등과 같이 보행속도가 느린 보행자의 안전한 보행을 유도하여, 차량 및 보행자의 사고를 효과적으로 방지할 수 있을 뿐만 아니라 정보 수집량 및 정확성을 높일 수 있는 스마트 횡단보도 신호 제어시스템에 관한 것이다.

Description

스마트 횡단보도 신호 제어시스템{System for controlling signal at smart cross walk}
본 발명은 스마트 횡단보도 신호 제어시스템에 관한 것으로서, 상세하게로는 횡단보도 대기영역의 보행대기자 감지여부 및 횡단보도 보행자의 이동속도(V)에 따라, 횡단보도 신호등의 보행자신호의 녹색신호를 축소 또는 연장시킴과 동시에 실시간 영상 분석을 통한 객체 분석이 가능하도록 구성됨으로써 노약자, 장애인, 어린이 등과 같이 보행속도가 느린 보행자의 안전한 보행을 유도하여, 차량 및 보행자의 사고를 효과적으로 방지할 수 있을 뿐만 아니라 정보 수집량 및 정확성을 높일 수 있는 스마트 횡단보도 신호 제어시스템에 관한 것이다.
[이 발명을 지원한 연구개발사업]
[과제고유번호] E2222006
[부처명] 경기도
[연구관리전문기관] 경기도경제과학진흥원
[연구사업명] 소부장 기업 육성 지원사업
[연구과제명] 좌회전감응 및 교통약자 횡단보도를 위한 스마트교차로 사업화
[기여율] 1/1
[주관연구기관] 유에프엠시스템즈 주식회사
[연구기간] 2022.05.02. ~ 2022.12.31.
횡단보도는 도로를 가로지르도록 노면에 도포되어, 보행자의 안전한 횡단을 유도하기 위한 길이고, 횡단보도 신호등은, 횡단보도의 양측 도로에 수직으로 설치되어 기 설정된 현시주기에 따라 색채, 광선, 모양, 소리 등의 일정한 신호를 출력하여 보행자 또는 차량에게 통행 우선권을 부여하기 위한 신호등을 의미한다.
이러한 횡단보도 신호등은 보행자뿐만 아니라 차량에게 통행 우선권을 부여함에 따라 보행자 및 차량의 충돌사고를 현저히 절감시킬 수 있는 장점을 갖는다.
그러나 종래에는 기 설정된 현시주기에 따라, 고정된 주기 동안 고정된 신호를 반복하여 출력하기 때문에 어린이, 노약자 등과 같이 보행속도가 상대적으로 느린 보행자의 경우, 횡단보도를 보행하는 도중에, 보행자 녹색신호가 종료하는 일이 비일비재하게 발생하고, 이러한 취약점은 교통사고를 유발할 뿐만 아니라 보행자에게 불안감을 유발하여 서비스 편의성 및 효율성이 떨어지는 단점을 갖는다.
다시 말하면, 종래에는 장애인, 임산부, 노약자 및 어린이 등과 같이 상대적으로 보행속도가 느린 보행자가 횡단보도 보행 시, 보행자의 보행이 완료되기 이전에 녹색신호가 소등되는 현상이 빈번하게 발생하고 있다.
특히 14세 이하의 연령의 어린이 교통사고는 전체 사고 사망원인의 가장 많은 원인으로서, 어린이 교통사고 손상자 수는 차 대 차 사고가 13,057명으로 가장 많고 차 대 사람이 9,261명이었고, 사망자 202명 중 63%인 127명이 보행 중 차량과 충돌하여 사망하였다.
또한 65세 이상 노인의 교통 사망사고 또한 지속적으로 증가하고 있으며, 교통사고 중 45%가 보행 중 차량과 충돌하여 사망하였다.
이러한 문제점을 해결하기 위하여, 횡단보도 보행자를 감지하여 감지데이터에 따라 녹색신호의 주기를 축소/연장시키거나 또는 횡단보도 대기자를 감지하여 보행자 녹색신호를 점등시키기 위한 스마트 횡단보도 신호등에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다.
도 1은 등록실용신안 제20-0306634호(발명의 명칭 : 횡단보도 내 보행자 감지기능을 갖는 교통신호제어기)에 개시된 교통신호제어기를 설명하기 위한 구성도이다.
도 1의 교통신호 제어기(이하 종래기술이라고 함)(100)는 신호등(200)의 출력을 제어하는 컨트롤러이며, 인체감지센서(103)가 횡단보도(105) 내에서 보행자를 감지하면 신호등(200)을 제어하여 신호등(200)에서 지속적으로 보행자 보행신호인 녹색현시가 출력되도록 한다.
또한 종래기술(100)은 인체감지센서(103)에서 보행자를 감지하지 않으면 신호등(200)을 제어하여 신호등(200)에서 보행자 보행금지신호인 적색현시가 출력되도록 한다.
이와 같이 구성되는 종래기술(100)은 횡단보도 내 보행자 유무에 따라 신호등의 현시를 결정하기 때문에 횡단보도(105)를 늦게 진입한 보행자 또는 보행속도가 느린 보행자의 안전한 횡단보도(105) 이용을 보장할 수 있는 장점을 갖는다.
그러나 종래기술(100)은 보행신호인 녹색현시가 종료되기 이전에, 횡단보도(105)로 새로운 보행자가 진입하는 경우 녹색현시가 반복하여 연장되기 때문에 차량정체가 유발되는 문제점이 발생한다.
특히 유동인구가 많은 지역의 경우 이러한 차량정체가 과도하게 지속되는 단점을 갖는다.
또한 종래기술(100)은 횡단보도에 보행자가 감지되기만 하면, 보행자의 속도와 상관없이 보행신호가 점등되기 때문에 보행속도가 평균적으로 지체되는 문제점이 발생하게 된다.
일반적으로, 레이더신호는 야외에 설치될 경우, 빗방울, 먼지 등의 노이즈 프로파일의 검출양이 증가하고, 이러한 노이즈 프로파일의 증가는 객체 검지의 정확성 및 정밀도를 떨어뜨리기 때문에 라이다신호의 감도를 최적화할 필요가 있다.
예를 들어, 레이더 센서가 과도하게 고감도로 설정된 경우, 차량의 차체 및 타이어에 의해 튀는 물들에 의해 노이즈 프로파일이 검출되게 되고, 이러한 노이즈 프로파일은 객체 감지의 정확성을 떨어뜨리기 때문에 레이더신호의 감도를 하향 조절할 필요가 있고, 차량의 차체 및 타이어와 인접한 지점에 노이즈 프로파일이 전혀 검출되지 않는 경우, 과도하게 저감도로 설정됨에 따라, 레이더 센서의 감도를 소정 상향시킬 필요가 있게 된다.
그러나 종래기술(100)은 이러한 레이더신호의 특성을 전혀 감안하지 않았기 때문에 고정된 감도의 레이더신호를 송수신하여 차량 및 보행자 객체를 감지하도록 구성되고, 이에 따라 노이즈 프로파일이 증가하여, 객체 검지의 정확성 및 정밀도가 떨어지는 문제점을 갖는다.
본 발명은 이러한 문제를 해결하기 위한 것으로, 본 발명의 해결과제는 횡단보도 보행자의 이동속도(V)를 산출한 후, 산출된 이동속도(V)에 따라 도착예정시간(t)을 산출하며, 산출된 도착예정시간(t)에 따라 녹색신호의 연장-신호를 결정함으로써 노약자, 어린이 등과 같이 보행속도가 상대적으로 느린 보행자의 안전한 통행을 보장할 뿐만 아니라 교통사고를 효과적으로 방지할 수 있는 스마트 횡단보도 신호 제어시스템을 제공하기 위한 것이다.
또한 본 발명의 다른 해결과제는 녹색신호 연장 결정 시, 각 보행자의 도착예정시간(t) 중 최대 도착예정시간(t)을 추출한 후, 추출된 최대 도착예정시간(t)이 보행가용시간(t’) 이상일 때, 현재 시점으로부터 최대 도착예정시간(t)을 적용한 시점을 녹색신호의 점등시점으로 결정함으로써 서비스 신뢰도 및 편의성을 더욱 높일 수 있는 스마트 횡단보도 신호 제어시스템을 제공하기 위한 것이다.
또한 본 발명의 또 다른 해결과제는 횡단보도의 보행대기영역(S2)에 보행대기자가 검출될 때, 보호구역 이내에 차량 존재여부를 판별하여, 보호구역 내 주행차량이 존재하지 않는 경우, 녹색신호를 우선적으로 부여하도록 구성됨으로써 보행대기자의 불필요한 대기시간을 효과적으로 절감시킬 수 있는 스마트 횡단보도 신호 제어시스템을 제공하기 위한 것이다.
또한 본 발명의 또 다른 해결과제는 컨트롤러가 다수의 GPU(Graphic Processing Unit)들을 이용하여 영상을 분석함으로써 부속카메라들의 촬영에 의해 획득된 고용량의 영상들을 실시간 처리 및 분석할 수 있는 스마트 횡단보도 신호 제어시스템을 제공하기 위한 것이다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 해결수단은 횡단보도 신호등들과, 횡단보도(S)의 보행자를 감지하는 인체검지용 감지수단과, 상기 횡단보도 신호등들의 동작을 제어하는 교통신호 제어기와, 컨트롤러를 포함하는 스마트 횡단보도 신호 제어시스템에 있어서: 상기 컨트롤러는 상기 교통신호 제어기와 연동하여, 상기 횡단보도 신호등들에서 출력되는 신호상태와, 기 설정된 현시주기 정보를 모니터링 하는 보행자신호 모니터링부; 상기 인체검지용 감지수단에 의한 감지신호를 분석하는 신호 분석부; 상기 신호 분석부에 의해 검출된 분석데이터를 활용하여, 횡단보도(S)를 보행하는 보행자를 감지하는 객체감지부; 상기 객체감지부에 의해 감지된 보행자 객체를 추적하여, 각 보행자의 위치, 이동방향 및 보행속도(V)를 포함하는 보행자정보를 생성하는 보행자정보 생성부; 상기 보행자정보의 보행속도(V)에 대응하여, 상기 횡단보도 신호등들의 녹색신호의 종료시점을 연장시키기 위한 연장-신호 요청데이터를 생성하는 녹색신호주기 연장/축소부; 상기 녹색신호주기 연장/축소부에 의해 생성된 연장-신호 요청데이터를 상기 교통신호 제어기로 전송하는 제어부를 포함하고, 상기 교통신호 제어기는 상기 컨트롤러로부터 연장-신호 요청데이터를 전송받으면, 현재 출력 중인 상기 횡단보도 신호등들의 녹색신호의 종료시점을 연장시키고, 상기 스마트 횡단보도 신호 제어시스템은 횡단보도의 보행영역(S1), 대기영역(S2), 횡단보도와 인접한 인도 및 차로 중 적어도 하나 이상을 촬영하여 영상들을 획득한 후, 상기 컨트롤러로 전송하는 복수대의 부속카메라들을 더 포함하고, 상기 컨트롤러는 복수(M)개의 GPU(Graphic Processing Unit)들을 구비하고, 상기 컨트롤러는 입력영상을 분석하여, 입력영상으로부터 객체의 벡터정보(위치, 속도 및 종류)를 검출하기 위한 알고리즘인 객체 분석 알고리즘과, 각 부속카메라로부터 입력된 영상을 처리할 대상인 GPU가 매칭된 영상분류테이블이 기 설정되어 저장되는 메모리; 상기 부속카메라들로부터 전송받은 영상들을, 상기 영상분류테이블에 저장된 매칭정보에 따라, 해당하는 GPU로 분류시키는 영상분류부; 각 GPU에서 처리되는 인공지능 기반 영상 분석모듈들을 더 포함하는 것이다.
또한 본 발명에서 상기 녹색신호주기 연장/축소부는 상기 보행자신호 모니터링부 및 상기 보행자정보 생성부로부터 현재신호상태, 현시주기 및 보행자정보를 입력받는 데이터 입력모듈; 상기 데이터 입력모듈을 통해 입력된 현재신호상태 정보를 참조하여, 상기 횡단보도 신호등들에서 현재 녹색신호가 출력되고 있는 상태인지를 판별하는 연장-신호 여부 판별모듈; 상기 연장-신호 여부 판별모듈에서 현재 녹색신호가 출력되고 있는 상태라고 판단될 때 실행되며, 상기 보행자정보 생성부에 의해 생성된 보행자정보를 추출하는 보행자정보 추출모듈; 상기 보행자정보 추출모듈에 의해 추출된 각 보행자의 보행자정보와, 횡단보도(S)의 보행영역(S1)의 위치정보를 참조하여, 각 보행자가 현재 위치로부터 횡단보도를 보행하는데 소요되는 도착예정시간(t)을 산출하는 도착예정시간 산출모듈; 상기 데이터 입력모듈을 통해 입력된 현재신호상태 및 현시주기 정보를 활용하여, 현재 시점으로부터 녹색신호가 소등되는 시점까지의 시간인 보행가용시간(t’)을 산출한 후, 산출된 보행자들의 도착예정시간(t)들을 비교하여, 가장 큰 값을 갖는 도착예정시간(t)을 최대 도착예정시간(t)으로 결정하며, 결정된 최대 도착예정시간(t)을 보행가용시간(t’)과 비교한 후, 1)최대 도착예정시간(t)이 보행가용시간(t’) 미만이면, 녹색신호의 연장이 필요하지 않다고 판단하되, 2) 최대 도착예정시간(t)이 보행가용시간(t‘) 이상이면, 녹색신호 연장이 필요하다고 판단하며, 녹색신호 연장이 필요하다고 판단될 때, 현재 시간으로부터 최대 도착예정시간(t)이 경과한 시점을 녹색신호의 종료시점으로 결정하는 종료시점 결정모듈; 상기 종료시점 결정모듈에 의해 결정된 종료시점을 포함하는 연장-신호 요청데이터를 생성하는 연장-신호 생성모듈을 포함하는 것이 바람직하다.
또한 본 발명에서 상기 횡단보도(S)는 도로를 가로지르도록 노면에 도포되어 보행자의 보행이 이루어지는 보행영역(S1)과, 보행영역(S1)의 양단부와 인접한 인도에 형성되는 대기영역(S2)들을 포함하고, 상기 인체검지용 감지수단은 대기영역(S2)들의 보행대기자를 감지하고, 상기 객체감지부는 상기 신호 분석부에 의해 검출된 분석데이터를 활용하여, 보행영역(S1)을 보행하는 보행자뿐만 아니라 대기영역(S2)들의 보행대기자를 감지하고, 상기 보행자정보 생성부는 상기 객체감지부에 의해 보행대기자가 감지될 때, 보행대기자의 위치를 포함하는 보행자정보를 생성하고, 상기 녹색신호주기 연장/축소부는 상기 보행자정보를 참조하여, 보행대기자가 감지될 때, 상기 횡단보도 신호등들에서 현재 적색신호가 출력되면, 상기 횡단보도 신호등들의 녹색신호를 우선적으로 부여하기 위한 우선-신호 요청데이터를 생성하고, 상기 제어부는 상기 녹색신호주기 연장/축소부에서 우선-신호 요청데이터가 생성되면, 생성된 우선-신호 요청데이터를 상기 교통신호 제어기로 출력하는 것이 바람직하다.
또한 본 발명에서 상기 스마트 횡단보도 신호 제어시스템은 도로를 주행하는 차량을 감지하는 차량검지용 감지수단; 상기 신호분석부에 의해 검출된 분석데이터를 통해, 차량을 감지하며, 감지된 차량의 궤적을 추적하여, 차량객체의 차선, 위치 및 속도를 포함하는 차량정보를 생성하는 차량정보 생성부를 더 포함하고, 상기 데이터 입력모듈은 상기 차량정보 생성부로부터 차량정보를 더 입력받으며, 상기 녹색신호주기 연장/축소부는 상기 데이터 입력모듈을 통해 입력된 현재신호상태, 차량정보 및 보행자정보의 보행대기자 감지 여부를 참조하여, 녹색신호에 대한 우선-신호가 필요하다고 판단하는 우선-신호 여부 판별모듈; 상기 우선-신호 여부 판별모듈에서 우선-신호가 필요하다고 판단될 때 실행되며, 상기 횡단보도 신호등들에 녹색신호를 출력시키기 위한 우선-신호 요청데이터를 생성하는 우선-신호 생성/전송모듈을 더 포함하는 것이 바람직하다.
또한 본 발명에서 상기 우선-신호 여부 판별모듈은 상기 데이터 입력모듈을 통해 입력된 현재신호상태 정보를 참조하여, 상기 횡단보도 신호등들에서 현재 적색신호가 출력되고 있는 상태인지를 판별하는 제1 판별모듈; 상기 제1 판별모듈에서 현재 적색신호가 출력되고 있는 상태라고 판단될 때 실행되어, 상기 데이터 입력모듈을 통해 입력된 보행자정보를 참조하여, 대기영역(S2)에 보행대기자가 존재하는지를 판별하는 제2 판별모듈; 상기 제2 판별모듈에서 대기영역(S2)에 보행대기자가 존재한다고 판단될 때 실행되어, 상기 데이터 입력모듈을 통해 입력된 차량정보를 참조하여, 횡단보도(S)를 기준으로 전후방으로 이격된 지점들 사이의 영역인 기 설정된 보호구역 내에 차량이 존재하는지를 판별하는 제3 판별모듈; 상기 제3 판별모듈에서 보호구역 내에 차량이 존재하는 상태이면, 우선-신호가 필요하지 않은 것으로 결정하되, 보호구역 내에 차량이 존재하지 않는 상태이면, 우선-신호가 필요하다고 결정하는 우선-신호 결정모듈을 포함하는 것이 바람직하다.
삭제
또한 본 발명에서 상기 영상분류부는 상기 부속카메라들로부터 전송받은 영상(카메라 식별정보 포함)을 입력받는 영상입력모듈; 상기 부속카메라들의 수량인 카메라 수량(N)과, 상기 GPU(Graphic Processing Unit)들의 수량(M)을 비교하는 비교 및 판단모듈; 상기 비교 및 판단모듈에서 카메라 수량(N)이 GPU 수량(M)의 이하(N ≤ M)일 때 실행되며, 입력된 영상들을 상기 GPU들 각각으로 일대일 방식으로 입력시키는 일대일 기반 분류모듈; 상기 비교 및 판단모듈에서 카메라 수량(N)이 GPU 수량(M)을 초과(N > M)할 때 실행되며, 상기 메모리에 저장된 영상분류테이블에 따라 영상들을 분류시키는 영상분류테이블 기반 분류모듈을 포함하는 것이 바람직하다.
또한 본 발명에서 상기 컨트롤러는 상기 인공지능 기반 영상 분석모듈들 중 적어도 하나 이상이 동작할 때 실행되며, 동작 중인 인공지능 기반 영상 분석모듈의 사용량(부하량)을 검출한 후, 검출된 사용량을 상기 메모리에 저장하는 사용량 트래킹부; 기 설정된 주기(T) 마다 실행되는 영상분류테이블 생성/갱신부를 더 포함하고, 상기 영상분류테이블 생성/갱신부는 상기 주기(T) 동안의 각 GPU별 사용량 데이터들을 수집하는 데이터 수집모듈; 상기 데이터 수집모듈에 의해 수집된 각 GPU별 사용량 데이터들을 활용하여, 각 GPU별 평균사용량(
Figure 112022066130161-pat00001
)을 산출하는 각 GPU 평균사용량 산출모듈; 상기 각 GPU 평균사용량 산출모듈에 의해 산출된 각 GPU별 평균사용량(
Figure 112022066130161-pat00002
)과, GPU에서 과부하로 판단할 수 있는 사용량 최소값을 의미하는 기 설정된 상한설정값(TH)을 비교하는 상한설정값(TH) 비교모듈; 상기 상한설정값(TH) 비교모듈에서, 1)상한설정값(TH) 미만의 평균사용량(
Figure 112022066130161-pat00003
)을 갖는 GPU는 점검후보에서 제거시키되, 2)상한설정값(TH) 이상의 평균사용량(
Figure 112022066130161-pat00004
)을 갖는 GPU가 검출되면, 해당 GPU를 점검후보로 결정하는 점검후보로 결정하는 점검후보 결정모듈; 상기 점검후보 결정모듈에서 점검후보가 결정될 때 실행되며, 평균사용량(
Figure 112022066130161-pat00005
)이 가장 낮은 GPU를 변경대상으로 결정하는 변경대상 결정모듈; 상기 점검후보 결정모듈에서 점검후보로 결정된 GPU로 입력되는 복수개의 영상들 중 어느 하나가, 상기 변경대상 결정모듈에서 변경대상으로 결정된 GPU로 입력되도록 결정한 후, 결정된 매칭정보가 반영되도록 영상분류테이블을 갱신하는 영상분류테이블 갱신모듈을 포함하는 것이 바람직하다.
상기 과제와 해결수단을 갖는 본 발명에 따르면 횡단보도 보행자의 이동속도(V)를 산출한 후, 산출된 이동속도(V)에 따라 도착예정시간(t)을 산출하며, 산출된 도착예정시간(t)에 따라 녹색신호의 연장-신호를 결정함으로써 노약자, 어린이 등과 같이 보행속도가 상대적으로 느린 보행자의 안전한 통행을 보장할 뿐만 아니라 교통사고를 효과적으로 방지할 수 있게 된다.
또한 본 발명에 의하면 녹색신호 연장 결정 시, 각 보행자의 도착예정시간(t) 중 최대 도착예정시간(t)을 추출한 후, 추출된 최대 도착예정시간(t)이 보행가용시간(t’) 이상일 때, 현재 시점으로부터 최대 도착예정시간(t)을 적용한 시점을 녹색신호의 점등시점으로 결정함으로써 서비스 신뢰도 및 편의성을 더욱 높일 수 있다.
또한 본 발명에 의하면 횡단보도의 보행대기영역(S2)에 보행대기자가 검출될 때, 보호구역 이내에 차량 존재여부를 판별하여, 보호구역 내 주행차량이 존재하지 않는 경우, 녹색신호를 우선적으로 부여하도록 구성됨으로써 보행대기자의 불필요한 대기시간을 효과적으로 절감시킬 수 있다.
또한 본 발명에 의하면 컨트롤러가 다수의 GPU(Graphic Processing Unit)들을 이용하여 영상을 분석함으로써 부속카메라들의 촬영에 의해 획득된 고용량의 영상들을 실시간 처리 및 분석할 수 있게 된다.
도 1은 등록실용신안 제20-0306634호(발명의 명칭 : 횡단보도 내 보행자 감지기능을 갖는 교통신호제어기)에 개시된 교통신호제어기를 설명하기 위한 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예인 스마트 횡단보도 신호 제어시스템을 나타내는 블록도이다.
도 3은 도 2를 나타내는 예시도이다.
도 4는 도 2의 컨트롤러를 나타내는 블록도이다.
도 5는 도 4의 녹색신호주기 연장/축소부를 나타내는 블록도이다.
도 6은 도 5의 우선-신호 여부 판별모듈을 나타내는 블록도이다.
도 7은 도 5의 종료시점 결정모듈을 나타내는 블록도이다.
도 8은 도 4의 영상분류부를 나타내는 블록도이다.
도 9는 도 8의 개념도이다.
도 10은 도 4의 영상분류테이블 생성/갱신부를 나타내는 예시도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일실시예를 설명한다.
도 2는 본 발명의 일실시예인 스마트 횡단보도 신호 제어시스템을 나타내는 블록도이고, 도 3은 도 2를 나타내는 예시도이다.
본 발명의 일실시예인 스마트 횡단보도 신호 제어시스템(1)은 횡단보도 대기영역의 보행대기자 감지여부 및 횡단보도 보행자의 이동속도(V)에 따라, 횡단보도 신호등의 보행자신호의 녹색신호를 축소 또는 연장시킴과 동시에 실시간 영상 분석을 통한 객체 분석이 가능하도록 구성됨으로써 노약자, 장애인, 어린이 등과 같이 보행속도가 느린 보행자의 안전한 보행을 유도하여, 차량 및 보행자의 사고를 효과적으로 방지할 수 있을 뿐만 아니라 정보 수집량 및 정확성을 높일 수 있이기 위한 것이다.
또한 본 발명의 스마트 횡단보도 신호 제어시스템(1)은 도 2와 3에 도시된 바와 같이, 도로(R)를 가로지르도록 노면에 도포되어 보행자의 보행이 이루어지도록 하는 횡단보도(S)와, 횡단보도(S)의 양측에 대향되게 설치되는 횡단보도 신호등(12), (12`)들과, 횡단보도 보행영역(S1) 및 대기영역(S2)을 향하여 라이다신호를 송출한 후, 반사되는 신호를 수신 받는 인체검지용 라이다기(5)와, 횡단보도 주변의 도로(R)를 향하여 라이다신호를 송출한 후, 반사되는 신호를 수신 받는 차량검지용 라이다기(6)와, 횡단보도(S)와 주변의 차로 및 인도 등을 촬영하여 영상을 획득하는 부속카메라(7-1), ..., (7-N)들과, 후술되는 컨트롤러(3)의 제어에 따라 알람을 외부로 표출하는 알람출력부(8)와, 컨트롤러(3)로부터 전송받은 제어데이터에 따라 횡단보도 신호등(12), (12‘)들의 동작을 제어하는 교통신호 제어기(11)와, 컨트롤러(3)로부터 전송받은 데이터(차량정보, 보행자정보 및 영상)를 저장 및 모니터링 하는 교통관제센터 서버(9)와, 교통관제센터 서버(9) 및 컨트롤러(3) 사이의 데이터 이동경로를 제공하는 통신망(10)으로 이루어진다.
이때 본 발명에서는 설명의 편의를 위해, 교통신호 제어기(11)가 횡단보도 신호등(12), (12‘)들과 연결되어 이들의 동작을 제어하는 것으로 예를 들어 설명하였으나, 교통신호 제어기(11)는 횡단보도(S)와 연계되는 차량 신호등(미도시)들과 연결되어 이들의 동작을 제어하도록 구성될 수 있음은 당연하다.
또한 도 3에서는 설명의 편의를 위해 부속카메라(7)가 횡단보도 보행자를 촬영하도록 2개가 설치되는 것으로 예를 들어 설명하였으나, 부속카메라(7)의 촬영영역 및 설치 수량은 이에 한정되지 않는다.
또한 도 2와 3에서는 도시되지 않았지만, 컨트롤러(3) 및 제어대상(5), (6), (7-1), ..., (7-N), (8), (11)들은 통신케이블 또는 근거리 무선통신망으로 연결되어, 데이터 통신을 수행한다.
통신망(10)은 컨트롤러(3) 및 교통관제센터 서버(9) 사이의 데이터 통신을 지원하며, 상세하게로는 광역통신망(WAN), LAN(local area network)망, VAN(Value Added Network)망, 유선통신망 등으로 구현될 수 있다.
횡단보도 신호등(12)은 횡단보도(S)를 보행하고자 하는 보행자의 통행 또는 통행금지를 유도하기 위하여 색채, 광선, 모양 및 소리 등의 일정한 표시 및 부호를 출력하는 장치이다.
또한 횡단보도 신호등(12)은 교통신호 제어기(11)의 제어에 따라 운용되며, 횡단보도(S)의 양측 인도에 수직으로 설치된다.
또한 횡단보도 신호등(12)은 보행자에게 통행 우선권을 부여하는 녹색램프 또는 보행자의 통행을 금지시키며 차량에게 통행우선권을 부여하는 적색램프를 점등하고, 녹색램프 점등 시 남아있는 현시주기를 카운팅 하여 전시하는 카운팅 하여 전시하는 FND부(Flexible Numeric Display)(미도시)를 포함한다.
교통관제센터 서버(9)는 컨트롤러(3)로부터 영상을 전송받으면, 전송받은 영상을 저장 및 모니터링 한다.
또한 교통관제센터 서버(9)는 컨트롤러(3)로부터 보행자정보 및 차량정보를 전송받으면, 전송받은 보행자정보 및 차량정보를 저장함과 동시에 이를 가공하여 유의미한 정보를 생성한다.
인체검지용 라이다기(5)는 횡단보도(S)의 보행영역(S1) 및 대기영역(S2)들로 라이다신호를 송출한 후, 반사되는 신호를 수신 받는다.
이때 인체검지용 라이다기(5)는 송수신된 라이다신호 정보를 컨트롤러(3)로 출력한다.
차량검지용 레이더기(5)는 횡단보도(S)의 도로(R)를 향하여 레이더신호를 송출한 후, 반사되는 신호를 수신 받는다.
이때 차량검지용 레이더기(6)는 송수신된 레이더신호 정보를 컨트롤러(3)로 출력한다.
부속카메라(7-1), ..., (7-N)들은 횡단보도(S), 주변 차도 또는 주변 인도 등을 촬영하여, 영상들을 획득하며, 획득된 영상들을 컨트롤러(3)로 출력한다.
예를 들어 부속카메라(7)는 횡단보도 대기영역(S2)을 촬영하거나 횡단보도 보행영역(S1)을 촬영하거나 횡단보도(S) 주변의 인도를 촬영하거나 또는 횡단보도(S) 두변의 차로를 촬영하도록 설치될 수 있다.
이때 획득된 영상은 교통사고가 발생하거나 또는 위반차량 및 무단횡단자 등이 검출되는 경우 증거자료로 활용될 수 있다.
알람출력부(8)는 컨트롤러(3)로부터 트리거신호가 입력되면, 알람경고정보를 외부로 출력한다.
이때 알람출력부(8)의 알람경고 출력 방식은, LED점등, 스피커, 안내문구 등으로 구성될 수 있다.
교통신호 제어기(11)는 횡단보도 신호등(12)들의 동작을 관리 및 제어한다.
또한 교통신호 제어기(11)는 평시에는 기 설정된 현시주기에 따라, 횡단보도 신호등(12)들의 점등 및 소등이 이루어지도록 제어하되, 컨트롤러(3)의 요청에 따라 ,보행자 녹색신호를 연장 또는 축소시킨 후, 연장/축소된 녹색 현시주기에 따라 횡단보도 신호등(12)들의 동작을 제어한다.
도 4는 도 2의 컨트롤러를 나타내는 블록도이다.
컨트롤러(3)는 도 4에 도시된 바와 같이, 제어부(30)와, 메모리(31), 통신 인터페이스부(32), 신호 분석부(32’), 보행자신호 모니터링부(33), 객체감지부(34), 보행자정보 생성부(35), 보행자 녹색신호주기 연장/축소부(36), 차량정보 생성부(37), 충돌위험 예측부(38), 영상분류부(39), 인공지능 기반 영상분석모듈(40-1), ..., (40-M)들, 사용량 트래킹부(41), 영상분류테이블 생성/갱신부(42)로 이루어진다.
제어부(30)는 컨트롤러(3)의 O.S(Operating System)이며, 제어대상(31), (32), (32‘), (33), (34-1), ..., (34-M), (35), (36), (37), (38), (39), (40), (41), (42)들의 동작을 관리 및 제어한다.
또한 제어부(30)는 통신 인터페이스부(32)를 통해 인체감지용 라이다(5) 또는 차량검지용 라이다(6)로부터 라이다신호를 수신 받으면, 수신 받은 라이다신호를 신호 분석부(32’)로 입력한다.
또한 제어부(30)는 통신 인터페이스부(32)를 통해 부속카메라(7-1), ..., (7-N)들로부터 영상을 수신 받으면, 수신 받은 영상들을 영상분류부(39)로 입력함과 동시에 메모리(31)에 임시 저장한다.
또한 제어부(30)는 녹색신호주기 연장/축소부(36)에 의해 우선-신호 또는 연장-신호가 생성되면, 통신 인터페이스부(32)를 제어하여 생성된 우선-신호 또는 연장-신호를 교통신호 제어기(11)로 출력한다.
또한 제어부(30)는 기 설정된 주기(T) 마다 영상분류테이블 생성/갱신부(42)를 실행시킨다.
또한 제어부(30)는 충돌위험 예측부(38)에 의해 충돌위험이 예측되면, 알람 요청데이터가 알람출력부(8)로 전송되도록 통신 인터페이스부(32)를 제어한다.
이때 알람출력부(8)는 컨트롤러(3)로부터 알람 요청데이터를 전송받으면, 기 설정된 알람경고정보를 외부로 출력한다.
예를 들어, 알람출력부(8)는 컨트롤러(3)로부터 알람 요청데이터를 전송받으면, 적색 색상의 LED를 점등시키거나 또는 경고음을 출력하여, 보행자 또는 차량운전자가 경각심을 갖고 보행 또는 운전을 수행하도록 하여, 충돌사고를 미연에 효과적으로 방지할 수 있게 된다.
메모리(31)에는 인체검지용 라이다기(5), 차량검지용 라이다기(6), 부속카메라(7-1), ..., (7-N)들, 알람출력부(8) 및 교통신호 제어기(11)의 통신식별정보, 위치정보 등이 저장된다.
또한 메모리(31)에는 부속카메라(7-1), ..., (7-N)들로부터 수신 받은 영상들이 임시 저장된다.
또한 메모리(31)에는 인공지능 기반의 객체 분석 알고리즘이 저장된다.
이때 객체 분석 알고리즘은, 입력영상을 분석하여, 입력영상의 기 설정된 영역 내에 객체의 벡터정보(위치, 속도, 종류 등)를 검출하기 위한 알고리즘을 의미한다.
통신 인터페이스부(32)는 교통관제센터 서버(9)와 데이터를 송수신한다.
또한 통신 인터페이스부(32)는 인체검지용 라이다기(5), 차량검지용 레이더기(6), 부속카메라(7-1), ..., (7-N)들, 알람출력부(8) 및 교통신호 제어기(11)와 데이터를 송수신한다.
신호 분석부(32‘)는 인체검지용 라이다기(5) 또는 차량검지용 레이더기(6)로부터 전송받은 라이다신호 또는 레이더신호를 분석한다.
보행자신호 모니터링부(33)는 교통신호 제어기(11)와 연동하여, 현재 횡단보도 신호등(11)에서 출력되는 신호상태와, 기 설정된 현시주기 정보를 모니터링 한다.
객체감지부(34)는 신호 분석부(32‘)에서 검출된 분석데이터를 활용하여, 객체를 감지하며, 상세하게로는 1)횡단보도 보행영역(S1)의 보행자와, 2)횡단보도 대기영역(S2)의 보행대기자, 3)도로의 주행차량(C)의 객체들을 감지한다.
이때 보행자 객체 및 보행대기자 객체는 인체검지용 라이다기(5)에서 송수신된 라이다신호 분석을 통해 감지되고, 차량객체는 차량검지용 레이더기(6)에서 송수신된 레이더신호 분석을 통해 감지된다.
보행자정보 생성부(35)는 객체감지부(34)에 의해 감지된 보행자 객체 및 보행대기자 객체의 움직임을 추적하여, 보행자 또는 보행대기자의 위치, 이동방향 및 속도를 산출 및 검출한다.
또한 보행자정보 생성부(35)는 보행자 또는 보행대기자의 위치, 이동방향 및 속도가 산출 및 검출되면, 산출 및 검출된 각 보행자 또는 각 보행대기자의 위치, 이동방향 및 속도 정보를 매칭시켜 보행자정보를 생성한다.
도 5는 도 4의 녹색신호주기 연장/축소부를 나타내는 블록도이다.
녹색신호주기 연장/축소부(36)는 도 5에 도시된 바와 같이, 데이터 입력모듈(361)과, 우선-신호 여부 판별모듈(362), 우선-신호 생성/전송모듈(363), 연장-신호 여부 판별모듈(364), 보행자정보 추출모듈(365), 도착예정시간 산출모듈(366), 종료시점 결정모듈(367), 연장-신호 생성모듈(368)로 이루어진다.
데이터 입력모듈(361)은 1)보행자신호 모니터링부(33)로부터 현재신호상태 및 현시주기 정보를 입력받으며, 2)보행자정보 생성부(35)로부터 보행자정보를 입력받으며, 3)후술되는 차량정보 생성부(37)로부터 차량정보를 입력받는다.
이때 차량정보는 감지된 차량객체의 차선, 위치, 속도 정보 등을 포함한다.
도 6은 도 5의 우선-신호 여부 판별모듈을 나타내는 블록도이다.
우선-신호 여부 판별모듈(362)은 도 6에 도시된 바와 같이, 제1 판별모듈(3621)과, 제2 판별모듈(3622), 제3 판별모듈(3623), 우선-신호 결정모듈(3624)로 이루어진다.
제1 판별모듈(3621)은 데이터 입력모듈(361)을 통해 입력된 현재신호상태 정보를 참조하여, 현재 횡단보도 신호등(12)에서 적색신호가 출력되고 있는 상태인지를 판별한다.
이때 우선-신호 여부 판별모듈(362)은 제1 판별모듈(3621)에서 현재 횡단보도 신호등(12)에서 적색신호가 아닌 녹색신호(보행자 보행신호)가 출력되고 있는 상태이면, 우선-신호가 필요하지 않은 것으로 결정한다.
제2 판별모듈(3622)은 제1 판별모듈(3621)에서 현재 횡단보도 신호등(12)에서 적색신호가 출력되고 있는 상태라고 판단될 때 실행되며, 데이터 입력모듈(361)을 통해 입력된 보행자정보를 참조하여, 횡단보도 대기영역(Sㄴ)에 보행대기자가 존재하는지를 판별한다.
이때 우선-신호 여부 판별모듈(362)은 제2 판별모듈(3622)에서 횡단보도 대기영역(S2)에 보행대기자가 존재하지 않는 상태이면, 우선-신호가 필요하지 않은 것으로 결정한다.
제3 판별모듈(3623)은 제2 판별모듈(3622)에서 횡단보도 대기영역(S2)에 보행대기자가 존재한다고 판단될 때 실행되며, 데이터 입력모듈(361)을 통해 입력된 차량정보를 참조하여, 기 설정된 임계영역(이하 보호구역이라고 함) 내에 차량이 존재하는지를 판별한다.
이때 보호구역은 횡단보도(S)를 기준으로 전후방으로 이격된 지점들 사이의 영역으로 정의되며, 즉 횡단보도(S)와 인접한 도로 영역을 의미한다.
또한 우선-신호 여부 판별모듈(362)은 제3 판별모듈(3623)에서 보호구역 내에 차량이 존재하는 상태이면, 우선-신호가 필요하지 않은 것으로 결정한다.
우선-신호 결정모듈(3624)은 제3 판별모듈(3623)에서 보호구역 내에 차량이 존재하지 않는 상태이면, 우선-신호가 필요하다고 결정한다.
이때 제어부(30)는 우선-신호 결정모듈(3624)에서, 1)우선-신호가 필요하지 않은 것으로 결정되면, 연장-신호 여부 판별모듈(364)을 실행시키며, 2)우선-신호가 필요한 것으로 결정되면, 우선-신호 생성/전송모듈(363)을 실행시킨다.
우선-신호 생성/전송모듈(363)은 전술하였던 도 5의 우선-신호 여부 판별모듈(362)의 우선-신호 결정모듈(3624)에서 우선-신호가 필요하다고 결정될 때 실행되며, 횡단보도 신호등(12)들에 녹색신호(보행자 보행신호)가 부여되도록 하기 위한 우선-신호 요청데이터를 생성한다.
이때 제어부(30)는 우선-신호 생성/전송모듈(363)에 의해 우선-신호 요청데이터가 생성되면, 통신 인터페이스부(32)를 제어하여, 우선-신호 요청데이터를 교통신호 제어기(11)로 전송하고, 교통신호 제어기(11)는 컨트롤러(3)로부터 우선-신호 요청데이터를 전송받으면, 횡단보도 신호등(12)들에 녹색신호가 우선적으로 점등되도록 횡단보도 신호등(12)들을 제어한다.
연장-신호 여부 판별모듈(364)은 우선-신호 생성/전송모듈(363) 이후에 실행되거나 또는 우선-신호 여부 판별모듈(362)에서 우선-신호가 필요하지 않다고 판단될 때 실행된다.
또한 연장-신호 여부 판별모듈(364)은 데이터 입력모듈(361)을 통해 입력된 현재신호상태 정보를 참조하여, 현재 횡단보도 신호등(12)에서 녹색신호가 출력되고 있는 상태인지를 판별한다.
이때 제어부(30)는 연장-신호 여부 판별모듈(364)에서, 1)횡단보도 신호등(12)에 현재 녹색신호가 출력되고 있는 상태이면, 보행자정보 추출모듈(365)을 실행시키되, 2)횡단보도 신호등(12)에서 현재 적색신호가 출력되고 있는 상태이면, 우선-신호 여부 판별모듈(362)을 실행시킨다.
보행자정보 추출모듈(365)은 연장-신호 여부 판별모듈(364)에서 현재 횡단보도 신호등(12)에서 녹색신호가 출력되고 있는 상태라고 판단될 때 실행된다.
또한 보행자정보 추출모듈(365)은 전술하였던 도 4의 보행자정보 생성부(35)에 의해 생성된 보행자정보를 추출한다.
도착예정시간 산출모듈(366)은 보행자정보 추출모듈(365)에 의해 추출된 각 보행자의 보행자정보(위치, 속도, 이동방향 등)와, 횡단보도(S)의 보행영역(S1)의 위치정보를 참조하여, 각 보행자가 현재 위치로부터 횡단보도를 보행하는데 소요되는 도착예정시간(t)을 산출한다.
이때 도착예정시간 산출모듈(366)은 우선 각 보행자의 이동방향과 위치를 활용하여, 각 보행자의 현재 위치로부터 횡단보도 끝단까지의 잔여거리(D)를 산출한 후, 산출된 잔여거리(D)를 해당 보행자의 속도(V)로 나누어 도착예정시간(t)을 산출하게 된다.
도 7은 도 5의 종료시점 결정모듈을 나타내는 블록도이다.
종료시점 결정모듈(367)은 도 7에 도시된 바와 같이, 보행가용시간 산출모듈(3671)과, 최대 도착예정시간 결정모듈(3672), 비교 및 판단모듈(3673), 종료시점 산출모듈(3674)로 이루어진다.
보행가용시간 산출모듈(3671)은 데이터 입력모듈(361)을 통해 입력된 현재신호상태 및 현시주기 정보를 활용하여, 현재 시점으로부터 녹색신호가 소등되는 시점까지의 시간인 보행가용시간(t’)을 산출한다.
최대 도착예정시간 결정모듈(3672)은 도착예정시간 산출모듈(366)에 의해 산출된 보행자들의 도착예정시간(t)들을 비교하여, 가장 큰 값을 갖는 도착예정시간(t)을 최대 도착예정시간(t)으로 결정한다.
비교 및 판단모듈(3673)은 최대 도착예정시간 결정모듈(3672)에 의해 결정된 최대 도착예정시간(t)을 보행가용시간(t’)과 비교한다.
또한 비교 및 판단모듈(3673)은 1)최대 도착예정시간(t)이 보행가용시간(t’) 미만이면, 횡단보도 신호등(12)들의 녹색신호 연장이 필요하지 않은 것으로 판단하며, 2) 최대 도착예정시간(t)이 보행가용시간(t‘) 이상이면, 횡단보도 신호등(12)들의 녹색신호 연장이 필요하다고 판단한다.
종료시점 산출모듈(3674)은 비교 및 판단모듈(3673)에서 횡단보도 신호등(12)들의 녹색신호 연장이 필요하다고 판단될 때 실행되며, 현재 시간으로부터 최대 도착예정시간(t)이 경과한 시점을 녹색신호의 종료시점으로 결정한다.
다시 도 5로 돌아가서 연장-신호 생성모듈(368)을 살펴보면, 연장-신호 생성모듈(368)은 종료시점 결정모듈(367)에 의해 결정된 종료시점을 포함하는 연장-신호 요청데이터를 생성한다.
이때 제어부(30)는 연장-신호 생성/전송모듈(368)에 의해 연장-신호 요청데이터가 생성되면, 통신 인터페이스부(32)를 제어하여, 생성된 연장-신호 요청데이터를 교통신호 제어기(11)로 전송하고, 교통신호 제어기(11)는 컨트롤러(3)로부터 연장-신호 요청데이터를 전송받으면, 전송받은 연장-신호 요청데이터에 포함된 종료시점에 녹색신호가 소등되도록 횡단보도 신호등(12)들을 제어한다.
차량정보 생성부(37)는 신호 분석부(32‘)에 의해 검출된 분석데이터를 활용하여, 감지차량의 차선, 위치 및 속도 등을 포함하는 차량정보를 생성한다.
충돌위험 예측부(38)는 차량정보 생성부(37)에 의해 생성된 차량정보를 추적하여, 횡단보도(S)를 향하여 주행하는 차량들 중, 현재 횡단보도(S)의 대기영역(S2)으로 보행자 보행이 이루어지고 있는 상태에서, 차량 속도가 줄지 않는 위험차량이 검출되면, 충돌위험을 예측하며, 충돌위험 예측 시, 알람경고정보를 생성한다.
이때 제어부(30)는 충돌위험 예측부(38)에서 충돌위험이 예측되면, 통신 인터페이스부(32)를 제어하여 생성된 알람경고정보가 알람출력부(8)로 전송되도록 하고, 알람출력부(8)는 컨트롤러(3)로부터 알람경고정보를 전송받으면, 알람경고정보를 외부로 표출함으로써 충돌위험이 예측된 차량운전자 또는 보행자가 알람경고정보를 통해 사고 위험에 대한 경각심을 갖도록 하여, 안전보행 또는 안전주행을 유발할 수 있게 된다.
도 8은 도 4의 영상분류부를 나타내는 블록도이고, 도 9는 도 8의 개념도이다.
영상 분류부(39)는 도 8에 도시된 바와 같이, 영상입력모듈(391)과, 비교 및 판단모듈(392), 일대일기반 분류모듈(393), 영상분류테이블기반 분류모듈(394)로 이루어진다.
영상입력모듈(391)은 부속카메라(7)들로부터 전송받은 영상(카메라 식별정보 포함)을 입력받는다.
비교 및 판단모듈(392)은 부속카메라(7)들의 수량인 카메라 수량(N)과, 컨트롤러(3)에 구비된 GPU(Graphic Processing Unit)의 수량(M)을 비교하며, 상세하게로는 카메라 수량(N)이 GPU 수량(M)의 이하(N ≤ M)인지를 비교한다.
이때 각 GPU에는 인공지능 기반 영상 분석모듈(40-1), ..., (40-M)들이 각각 구비되어, 기 설정된 인공지능 기반의 객체 분석 알고리즘을 이용하여 입력된 영상을 분석한다.
이때 객체 분석 알고리즘은, 입력영상을 분석하여, 입력영상의 기 설정된 영역 내에 객체의 벡터정보(위치, 속도, 종류 등)를 검출하기 위한 알고리즘을 의미한다.
또한 비교 및 판단모듈(392)은 1)만약 카메라 수량(N)이 GPU 수량(M) 이하이면, 일대일 기반 분류모듈(393)을 실행시키고, 2)만약 카메라 수량(N)이 GPU 수량(M)을 초과하면, 영상분류테이블 기반 분류모듈(394)을 실행시킨다.
일대일 기반 분류모듈(393)은 비교 및 판단모듈(392)에서 카메라 수량(N)이 GPU 수량(M)의 이하(N ≤ M)일 때 실행된다. 즉 일대일 기반 분류모듈(393)은 각 카메라(7)의 영상이 단일 GPU(40)에서 영상처리가 가능할 때 실행된다.
또한 일대일 기반 분류모듈(393)은 입력된 영상들을 GPU(인공지능 기반 영상 분석모듈)(34)들로 각각 입력하는 방식으로 영상들을 분류한다.
즉 일대일 기반 분류모듈(393)은 부속카메라(7)들의 촬영에 의해 획득된 영상들을 일대일로 각 GPU(40)에 입력한다.
영상분류테이블 기반 분류모듈(394)은 비교 및 판단모듈(392)에서 카메라 수량(N)이 GPU 수량(M)을 초과(N > M)할 때 실행된다. 즉 영상분류테이블 기반 분류모듈(394)은 GPU(40)들 중 적어도 하나 이상이 두 개 이상의 영상들을 처리해야하는 조건일 때 실행된다.
또한 영상분류테이블 기반 분류모듈(394)은 영상분류테이블 생성/갱신모듈(40)에 의해 생성/갱신되어 메모리(31)에 저장된 영상분류테이블을 추출한다. 이때 영상분류테이블은 각 부속카메라(7)로부터 입력된 영상을 처리할 대상인 GPU가 매칭된 데이터를 의미한다.
또한 영상분류테이블 기반 분류모듈(394)은 추출된 영상분류테이블에 따라 입력된 영상들을 해당 GPU(40)로 입력하는 방식으로 영상들을 분류한다.
인공지능 기반 영상 분석모듈(40-1), ..., (40-M)들은 기 학습된 인공지능 기반의 객체 분석 알고리즘을 이용하여, 입력된 영상을 분석하여 객체를 검출한다.
예를 들어, 부속카메라(7)가 횡단보도를 촬영할 때, 인공지능 기반 영상 분석모듈(40)은 횡단보도(S)의 보행영역(S1)을 보행 중인 보행자 객체를 검출하게 된다.
사용량 트래킹부(41)는 각 인공지능 기반 영상 분석모듈(40-1), ..., (40-M)들 중 적어도 하나 이상이 동작할 때 실행된다.
또한 사용량 트래킹부(41)는 동작 중인 인공지능 기반 영상 분석모듈(40-1), ..., (40-M)들의 영상분석에 소모되는 사용량(부하량)을 검출하며, 검출된 사용량 정보를 메모리(31)에 저장한다.
즉 사용량 트래킹부(41)는 영상 분석을 위한 연산처리로 인한 각 GPU의 사용량을 실시간 검출하여 메모리(31)에 저장한다.
도 10은 도 4의 영상분류테이블 생성/갱신부를 나타내는 예시도이다.
도 10의 영상분류테이블 생성/갱신부(42)는 제어부(30)의 제어에 따라, 기 설정된 주기(T) 마다 실행된다.
또한 영상분류테이블 생성/갱신부(42)는 도 10에 도시된 바와 같이, 데이터 수집모듈(421)과, 각 GPU 총사용량 산출모듈(422), 각 GPU 평균사용량 산출모듈(423), 상한설정값(TH) 비교모듈(424), 점검후보 결정모듈(425), GPU 정렬모듈(426), 변경대상 결정모듈(427), 영상분류테이블 갱신모듈(428)로 이루어진다.
데이터 수집모듈(421)은 기 설정된 주기(T) 동안의 각 GPU별 사용량 데이터들을 수집한다.
각 GPU 총사용량 산출모듈(422)은 데이터 수집모듈(421)에 의해 수집된 각 GPU별 사용량 데이터들을 활용하여, 각 GPU별 총사용량을 산출한다.
각 GPU 평균사용량 산출모듈(423)은 각 GPU 총사용량 산출모듈(422)에 의해 산출된 각 GPU별 총사용량과 주기(T)를 활용하여, 각 GPU별 평균사용량(
Figure 112022066130161-pat00006
)을 산출한다.
상한설정값(TH) 비교모듈(424)은 각 GPU 평균사용량 산출모듈(423)에 의해 산출된 각 GPU별 평균사용량(
Figure 112022066130161-pat00007
)과 기 설정된 상한설정값(TH)을 비교하며, 상세하게로는 각 GPU별 평균사용량(
Figure 112022066130161-pat00008
)이 상한설정값(TH) 이상(
Figure 112022066130161-pat00009
)인지를 비교한다.
이때 상한설정값(TH)은 해당 GPU에서 과부하로 판단할 수 있는 사용량 최소값으로 정의된다.
점검후보 결정모듈(425)은 상한설정값(TH) 비교모듈(424)에서, 1)상한설정값(TH) 미만의 평균사용량(
Figure 112022066130161-pat00010
)을 갖는 GPU(40)는 점검후보에서 제거하되, 2)상한설정값(TH) 이상의 평균사용량(
Figure 112022066130161-pat00011
)을 갖는 GPU(40)가 검출되면, 해당 GPU를 점검후보로 결정한다.
GPU 정렬모듈(426)은 점검후보 결정모듈(425)에서 점검후보가 결정될 때 실행된다.
또한 GPU 정렬모듈(426)은 각 GPU 평균사용량 산출모듈(423)에서 산출된 평균사용량(
Figure 112022066130161-pat00012
)들을 활용하여, GPU(40)들을 평균사용량(
Figure 112022066130161-pat00013
)이 낮은 순서부로 차례대로 정렬시킨다.
변경대상 결정모듈(427)은 GPU 정렬모듈(426)을 통해 평균사용량(
Figure 112022066130161-pat00014
)이 가장 낮은 GPU를 변경대상으로 결정한다.
영상분류테이블 갱신모듈(428)은 점검후보 결정모듈(425)에서 점검후보로 결정된 GPU에 매칭된 복수개의 영상들 중 어느 하나가, 변경대상 결정모듈(427)에서 변경대상으로 결정된 GPU로 입력되도록 하는 결정한 후, 결정된 매칭정보가 반영되도록 영상분류테이블을 갱신한다.
이때 영상분류테이블 갱신모듈(428)에 의해 갱신된 영상분류테이블은 제어부(30)의 제어에 따라 메모리(31)에 저장된다.
이와 같이 본 발명의 일실시예인 스마트 횡단보도 신호 제어시스템(1)은 횡단보도 보행자의 이동속도(V)를 산출한 후, 산출된 이동속도(V)에 따라 도착예정시간(t)을 산출하며, 산출된 도착예정시간(t)에 따라 녹색신호의 연장-신호를 결정함으로써 노약자, 어린이 등과 같이 보행속도가 상대적으로 느린 보행자의 안전한 통행을 보장할 뿐만 아니라 교통사고를 효과적으로 방지할 수 있게 된다.
또한 본 발명의 스마트 횡단보도 신호 제어시스템(1)은 녹색신호 연장 결정 시, 각 보행자의 도착예정시간(t) 중 최대 도착예정시간(t)을 추출한 후, 추출된 최대 도착예정시간(t)이 보행가용시간(t’) 이상일 때, 현재 시점으로부터 최대 도착예정시간(t)을 적용한 시점을 녹색신호의 점등시점으로 결정함으로써 서비스 신뢰도 및 편의성을 더욱 높일 수 있다.
또한 본 발명의 스마트 횡단보도 신호 제어시스템(1)은 횡단보도의 대기영역(S2)에 보행대기자가 검출될 때, 보호구역 이내에 차량 존재여부를 판별하여, 보호구역 내 주행차량이 존재하지 않는 경우, 녹색신호를 우선적으로 부여하도록 구성됨으로써 보행대기자의 불필요한 대기시간을 효과적으로 절감시킬 수 있다.
또한 본 발명의 스마트 횡단보도 신호 제어시스템(1)은 컨트롤러가 다수의 GPU(Graphic Processing Unit)들을 이용하여 영상을 분석함으로써 부속카메라들의 촬영에 의해 획득된 고용량의 영상들을 실시간 처리 및 분석할 수 있게 된다.
1:스마트 횡단보도 신호 제어시스템 3:컨트롤러
5:인체검지용 라이다기 6:차량검지용 레이더기
7:부속카메라 8:알람출력부
9:교통관제센터 서버 10:통신망
11:교통신호 제어기 12:횡단보도 신호등
30:제어부 31:메모리
32:통신 인터페이스부 32‘:신호 분석부
33:보행자신호 모니터링부 34:객체감지부
35:보행자정보 생성부 36:보행자 녹색신호주기 연장/축소부
37:차량정보 생성부 38:충돌위험 예측부
39:영상분류부 40:인공지능 기반 영상분석모듈
41:사용량 트래킹부 42:영상분류테이블 생성/갱신부

Claims (8)

  1. 횡단보도 신호등들과, 횡단보도(S)의 보행자를 감지하는 인체검지용 감지수단과, 상기 횡단보도 신호등들의 동작을 제어하는 교통신호 제어기와, 컨트롤러를 포함하는 스마트 횡단보도 신호 제어시스템에 있어서:
    상기 컨트롤러는
    상기 교통신호 제어기와 연동하여, 상기 횡단보도 신호등들에서 출력되는 신호상태와, 기 설정된 현시주기 정보를 모니터링 하는 보행자신호 모니터링부;
    상기 인체검지용 감지수단에 의한 감지신호를 분석하는 신호 분석부;
    상기 신호 분석부에 의해 검출된 분석데이터를 활용하여, 횡단보도(S)를 보행하는 보행자를 감지하는 객체감지부;
    상기 객체감지부에 의해 감지된 보행자 객체를 추적하여, 각 보행자의 위치, 이동방향 및 보행속도(V)를 포함하는 보행자정보를 생성하는 보행자정보 생성부;
    상기 보행자정보의 보행속도(V)에 대응하여, 상기 횡단보도 신호등들의 녹색신호의 종료시점을 연장시키기 위한 연장-신호 요청데이터를 생성하는 녹색신호주기 연장/축소부;
    상기 녹색신호주기 연장/축소부에 의해 생성된 연장-신호 요청데이터를 상기 교통신호 제어기로 전송하는 제어부를 포함하고,
    상기 교통신호 제어기는 상기 컨트롤러로부터 연장-신호 요청데이터를 전송받으면, 현재 출력 중인 상기 횡단보도 신호등들의 녹색신호의 종료시점을 연장시키고,
    상기 스마트 횡단보도 신호 제어시스템은
    횡단보도의 보행영역(S1), 대기영역(S2), 횡단보도와 인접한 인도 및 차로 중 적어도 하나 이상을 촬영하여 영상들을 획득한 후, 상기 컨트롤러로 전송하는 복수대의 부속카메라들을 더 포함하고,
    상기 컨트롤러는
    복수(M)개의 GPU(Graphic Processing Unit)들을 구비하고,
    상기 컨트롤러는
    입력영상을 분석하여, 입력영상으로부터 객체의 벡터정보(위치, 속도 및 종류)를 검출하기 위한 알고리즘인 객체 분석 알고리즘과, 각 부속카메라로부터 입력된 영상을 처리할 대상인 GPU가 매칭된 영상분류테이블이 기 설정되어 저장되는 메모리;
    상기 부속카메라들로부터 전송받은 영상들을, 상기 영상분류테이블에 저장된 매칭정보에 따라, 해당하는 GPU로 분류시키는 영상분류부;
    각 GPU에서 처리되는 인공지능 기반 영상 분석모듈들을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트 횡단보도 신호 제어시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 녹색신호주기 연장/축소부는
    상기 보행자신호 모니터링부 및 상기 보행자정보 생성부로부터 현재신호상태, 현시주기 및 보행자정보를 입력받는 데이터 입력모듈;
    상기 데이터 입력모듈을 통해 입력된 현재신호상태 정보를 참조하여, 상기 횡단보도 신호등들에서 현재 녹색신호가 출력되고 있는 상태인지를 판별하는 연장-신호 여부 판별모듈;
    상기 연장-신호 여부 판별모듈에서 현재 녹색신호가 출력되고 있는 상태라고 판단될 때 실행되며, 상기 보행자정보 생성부에 의해 생성된 보행자정보를 추출하는 보행자정보 추출모듈;
    상기 보행자정보 추출모듈에 의해 추출된 각 보행자의 보행자정보와, 횡단보도(S)의 보행영역(S1)의 위치정보를 참조하여, 각 보행자가 현재 위치로부터 횡단보도를 보행하는데 소요되는 도착예정시간(t)을 산출하는 도착예정시간 산출모듈;
    상기 데이터 입력모듈을 통해 입력된 현재신호상태 및 현시주기 정보를 활용하여, 현재 시점으로부터 녹색신호가 소등되는 시점까지의 시간인 보행가용시간(t’)을 산출한 후, 산출된 보행자들의 도착예정시간(t)들을 비교하여, 가장 큰 값을 갖는 도착예정시간(t)을 최대 도착예정시간(t)으로 결정하며, 결정된 최대 도착예정시간(t)을 보행가용시간(t’)과 비교한 후, 1)최대 도착예정시간(t)이 보행가용시간(t’) 미만이면, 녹색신호의 연장이 필요하지 않다고 판단하되, 2) 최대 도착예정시간(t)이 보행가용시간(t‘) 이상이면, 녹색신호 연장이 필요하다고 판단하며, 녹색신호 연장이 필요하다고 판단될 때, 현재 시간으로부터 최대 도착예정시간(t)이 경과한 시점을 녹색신호의 종료시점으로 결정하는 종료시점 결정모듈;
    상기 종료시점 결정모듈에 의해 결정된 종료시점을 포함하는 연장-신호 요청데이터를 생성하는 연장-신호 생성모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트 횡단보도 신호 제어시스템.
  3. 제2항에 있어서, 상기 횡단보도(S)는
    도로를 가로지르도록 노면에 도포되어 보행자의 보행이 이루어지는 보행영역(S1)과, 보행영역(S1)의 양단부와 인접한 인도에 형성되는 대기영역(S2)들을 포함하고,
    상기 인체검지용 감지수단은 대기영역(S2)들의 보행대기자를 감지하고,
    상기 객체감지부는
    상기 신호 분석부에 의해 검출된 분석데이터를 활용하여, 보행영역(S1)을 보행하는 보행자뿐만 아니라 대기영역(S2)들의 보행대기자를 감지하고,
    상기 보행자정보 생성부는
    상기 객체감지부에 의해 보행대기자가 감지될 때, 보행대기자의 위치를 포함하는 보행자정보를 생성하고,
    상기 녹색신호주기 연장/축소부는
    상기 보행자정보를 참조하여, 보행대기자가 감지될 때, 상기 횡단보도 신호등들에서 현재 적색신호가 출력되면, 상기 횡단보도 신호등들의 녹색신호를 우선적으로 부여하기 위한 우선-신호 요청데이터를 생성하고,
    상기 제어부는
    상기 녹색신호주기 연장/축소부에서 우선-신호 요청데이터가 생성되면, 생성된 우선-신호 요청데이터를 상기 교통신호 제어기로 출력하는 것을 특징으로 하는 스마트 횡단보도 신호 제어시스템.
  4. 제3항에 있어서, 상기 스마트 횡단보도 신호 제어시스템은
    도로를 주행하는 차량을 감지하는 차량검지용 감지수단;
    상기 신호분석부에 의해 검출된 분석데이터를 통해, 차량을 감지하며, 감지된 차량의 궤적을 추적하여, 차량객체의 차선, 위치 및 속도를 포함하는 차량정보를 생성하는 차량정보 생성부를 더 포함하고,
    상기 데이터 입력모듈은 상기 차량정보 생성부로부터 차량정보를 더 입력받으며,
    상기 녹색신호주기 연장/축소부는
    상기 데이터 입력모듈을 통해 입력된 현재신호상태, 차량정보 및 보행자정보의 보행대기자 감지 여부를 참조하여, 녹색신호에 대한 우선-신호가 필요하다고 판단하는 우선-신호 여부 판별모듈;
    상기 우선-신호 여부 판별모듈에서 우선-신호가 필요하다고 판단될 때 실행되며, 상기 횡단보도 신호등들에 녹색신호를 출력시키기 위한 우선-신호 요청데이터를 생성하는 우선-신호 생성/전송모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트 횡단보도 신호 제어시스템.
  5. 제4항에 있어서, 상기 우선-신호 여부 판별모듈은
    상기 데이터 입력모듈을 통해 입력된 현재신호상태 정보를 참조하여, 상기 횡단보도 신호등들에서 현재 적색신호가 출력되고 있는 상태인지를 판별하는 제1 판별모듈;
    상기 제1 판별모듈에서 현재 적색신호가 출력되고 있는 상태라고 판단될 때 실행되어, 상기 데이터 입력모듈을 통해 입력된 보행자정보를 참조하여, 대기영역(S2)에 보행대기자가 존재하는지를 판별하는 제2 판별모듈;
    상기 제2 판별모듈에서 대기영역(S2)에 보행대기자가 존재한다고 판단될 때 실행되어, 상기 데이터 입력모듈을 통해 입력된 차량정보를 참조하여, 횡단보도(S)를 기준으로 전후방으로 이격된 지점들 사이의 영역인 기 설정된 보호구역 내에 차량이 존재하는지를 판별하는 제3 판별모듈;
    상기 제3 판별모듈에서 보호구역 내에 차량이 존재하는 상태이면, 우선-신호가 필요하지 않은 것으로 결정하되, 보호구역 내에 차량이 존재하지 않는 상태이면, 우선-신호가 필요하다고 결정하는 우선-신호 결정모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트 횡단보도 신호 제어시스템.
  6. 삭제
  7. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 영상분류부는
    상기 부속카메라들로부터 전송받은 영상(카메라 식별정보 포함)을 입력받는 영상입력모듈;
    상기 부속카메라들의 수량인 카메라 수량(N)과, 상기 GPU(Graphic Processing Unit)들의 수량(M)을 비교하는 비교 및 판단모듈;
    상기 비교 및 판단모듈에서 카메라 수량(N)이 GPU 수량(M)의 이하(N ≤ M)일 때 실행되며, 입력된 영상들을 상기 GPU들 각각으로 일대일 방식으로 입력시키는 일대일 기반 분류모듈;
    상기 비교 및 판단모듈에서 카메라 수량(N)이 GPU 수량(M)을 초과(N > M)할 때 실행되며, 상기 메모리에 저장된 영상분류테이블에 따라 영상들을 분류시키는 영상분류테이블 기반 분류모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트 횡단보도 신호 제어시스템.
  8. 제7항에 있어서, 상기 컨트롤러는
    상기 인공지능 기반 영상 분석모듈들 중 적어도 하나 이상이 동작할 때 실행되며, 동작 중인 인공지능 기반 영상 분석모듈의 사용량(부하량)을 검출한 후, 검출된 사용량을 상기 메모리에 저장하는 사용량 트래킹부;
    기 설정된 주기(T) 마다 실행되는 영상분류테이블 생성/갱신부를 더 포함하고,
    상기 영상분류테이블 생성/갱신부는
    상기 주기(T) 동안의 각 GPU별 사용량 데이터들을 수집하는 데이터 수집모듈;
    상기 데이터 수집모듈에 의해 수집된 각 GPU별 사용량 데이터들을 활용하여, 각 GPU별 평균사용량(
    Figure 112022066130161-pat00015
    )을 산출하는 각 GPU 평균사용량 산출모듈;
    상기 각 GPU 평균사용량 산출모듈에 의해 산출된 각 GPU별 평균사용량(
    Figure 112022066130161-pat00016
    )과, GPU에서 과부하로 판단할 수 있는 사용량 최소값을 의미하는 기 설정된 상한설정값(TH)을 비교하는 상한설정값(TH) 비교모듈;
    상기 상한설정값(TH) 비교모듈에서, 1)상한설정값(TH) 미만의 평균사용량(
    Figure 112022066130161-pat00017
    )을 갖는 GPU는 점검후보에서 제거시키되, 2)상한설정값(TH) 이상의 평균사용량(
    Figure 112022066130161-pat00018
    )을 갖는 GPU가 검출되면, 해당 GPU를 점검후보로 결정하는 점검후보로 결정하는 점검후보 결정모듈;
    상기 점검후보 결정모듈에서 점검후보가 결정될 때 실행되며, 평균사용량(
    Figure 112022066130161-pat00019
    )이 가장 낮은 GPU를 변경대상으로 결정하는 변경대상 결정모듈;
    상기 점검후보 결정모듈에서 점검후보로 결정된 GPU로 입력되는 복수개의 영상들 중 어느 하나가, 상기 변경대상 결정모듈에서 변경대상으로 결정된 GPU로 입력되도록 결정한 후, 결정된 매칭정보가 반영되도록 영상분류테이블을 갱신하는 영상분류테이블 갱신모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트 횡단보도 신호 제어시스템.
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