KR102506489B1 - 라이다 센서 및 cctv를 이용한 보행자 방호시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 라이다 센서 및 CCTV를 이용한 보행자 방호시스템에 관한 것으로서, 특히 교차로 및 횡단보도 구역을 횡단하려는 보행자 및 통과하려는 차량에 대해 효과적으로 보행자를 방호할 수 있는 안내장치에 관한 것이다.
또한, 본 발명은 횡단보도와 횡단보도 주변에 위치한 중앙선 및 차도와 인도를 구분하는 안전펜스 및 볼라드를 통해 라이다 센서 및 CCTV와 동기화된 신호가 점등되도록 함으로써, 운전자가 교차로 및 횡단보도 구역에서 보행자의 접근를 확인하고 보행자가 위협을 느끼지 않게 하는 LED 모듈이 설치된 안전펜스 및 볼라드를 제공할 수 있다.
또한, 데이터 퓨전 및 AI 기반의 보행자 인식 기술을 기반으로 하여 AI 딥러닝을 통해 보행자 및 차량을 인식하기 때문에 주야간에 상관없이 차량의 접근과 보행자의 접근 및 유무를 감지하여 효과적으로 교통사고를 예방할 수 있는 특징을 지니고 있다.
또한, 본 발명은 횡단보도와 횡단보도 주변에 위치한 중앙선 및 차도와 인도를 구분하는 안전펜스 및 볼라드를 통해 라이다 센서 및 CCTV와 동기화된 신호가 점등되도록 함으로써, 운전자가 교차로 및 횡단보도 구역에서 보행자의 접근를 확인하고 보행자가 위협을 느끼지 않게 하는 LED 모듈이 설치된 안전펜스 및 볼라드를 제공할 수 있다.
또한, 데이터 퓨전 및 AI 기반의 보행자 인식 기술을 기반으로 하여 AI 딥러닝을 통해 보행자 및 차량을 인식하기 때문에 주야간에 상관없이 차량의 접근과 보행자의 접근 및 유무를 감지하여 효과적으로 교통사고를 예방할 수 있는 특징을 지니고 있다.
Description
본 발명은 교통사고 예방을 위한 보행자 방호 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 라이다 센서 및 CCTV를 이용하여 교차로 및 횡단보도 구역의 상황을 인식하고 상호 존재 여부에 따라 LED모듈이 점등되어 상호 주의할 수 있도록 제작된 펜스 및 볼라드를 통해 안내하여 사고를 예방하는 라이다 센서 및 CCTV를 이용한 보행자 방호시스템에 관한 것이다.
일반적으로, 교통사고를 예방하기 위한 각종 캠페인이나 정책들이 제안되고 있다.
교통사고는 인명과 관련되는 중대한 문제이기 때문에 각종 안전장치들이 설치된 신호등이 개발되고 있고, 특히 교차로 또는 횡단 보도에서 보행 신호등과 관련된 많은 장치 및 시스템들이 개발 중에 있다.
아울러, 최근 교차로 및 횡단 보도상에서 발생하는 대부분의 교통사고는 운전자의 부주의에도 원인이 있지만, 보행자의 부주의에 기인하는 것도 많다.
교통사고 부주의와 관련된 예로, 휴대 단말기의 화면을 보는 것에 집중하느라 주위를 살피지 않아 주변에 대한 주의력이 감소하여 교통사고로 이어지는 경우도 있고, 또 보행자가 보행 신호등이 횡단을 허용하는 녹색 표시등으로 바뀌기도 전에 건너가려고 하거나, 횡단 보도의 보행 신호등이 적색 표시등으로 점등된 상태에서도 보행자가 안전한 인도에서 기다리지 않고 조급한 마음에서 차도 가까이서 대기하거나 무단횡단을 하는 등 위험 상태에 노출되는 경우가 많다.
이러한 문제점을 해결 및 다양한 주의력 분산의 문제를 해결하기 위해, 보행자 및 운전자에게 상호 접근하기 전 미리 알려주는 시스템이 필요하게 되었다.
또한, 교차로에서 차량 A필러에 의한 사각지대 발생으로 보행자가 가려져 교통사고가 일어나는 경우도 빈번하게 발생되고 있는 실정이다.
본 발명은 어린이보호구역 횡단보도 구역에서 교차로 및 횡단보도 구역에서의 사고예방시스템을 보완하기 위해 제안된 것으로, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 도로 영역에서의 차량 운전자와 인도 영역에서의 보행자에게 동시에 접근 여부를 시각적으로 표시해 줌으로써 서로 주의를 기울일 수 있도록 하는 교통사고 예방시스템을 제공함과 동시에 보행자 방호시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 교통사고 예방을 위한 보행자 방호시스템은, 교차로 및 횡단보도 구역에서 주행차량의 접근을 감지하는 차량접근감지부; 상기 보행자의 접근 및 유무를 감지하는 보행자감지부; 상기 교차로 및 횡단보도 구역에서 보행자를 관측하는 영상관측부; 상기 차량존재 감지부 및 보행자 감지부, 영상 관측부에서 감지 및 촬영된 데이터에 기초하여 주행차량의 운전자 및 보행자에게 각각 시각적으로 표시하여 안내를 제공하도록 제어하는 제어부; 및 상기 제어부의 제어를 통해 주행차량의 운전자 및 보행자에게 주의를 안내하는 안내부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 교차로 및 횡단보도 구역 주변에 위치한 라이다 센서와 CCTV와 동기화된 볼라드 점등 모듈에 의해 차량의 진행 상태 및 접근를 확인가능한 볼라드와 상기 횡단보도와 인접하는 인도와 차도의 경계를 따라 설치된 안전펜스에는, 상기 제어부의 제어를 통해 점등 동작되는 복수 개의 LED 모듈이 설치되는 것을 또 다른 특징으로 한다.
또한, 본 발명은 상기 영상 관측부를 통해 상기 횡단보도와 인접하여 보행자가 감지되면, 상기 제어부가 차도 쪽의 상기 LED모듈이 장착된 안전펜스를 통해 주행차량에게 보행자 접근에 대한 표시를 제공하고, 상기 차량존재 감지부를 통해 차량이 감지되면, 상기 제어부가 상기 횡단보도 쪽의 볼라드를 통해 보행자에게 주의 안내를 제공하도록 제어하는 것을 또 다른 특징으로 한다.
본 발명은 어린이보호구역의 횡단보도와 교차로 횡단보도 주변에 위치한 중앙선, 및 차도와 인도를 구분하는 안전펜스 및 볼라드를 통해 라이다 센서 및 CCTV와 동기화된 신호가 점등되도록 함으로써, 운전자가 교차로 및 횡단보도 구역에서 보행자의 접근를 확인하고 보행자가 위협을 느끼지 않게 하는 LED 모듈이 설치된 안전펜스 및 볼라드를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명은 CCTV에 녹화장치를 구비하여, 횡단보도 주변의 상황을 쉽게 파악할 수 있는 횡단보도용 지능형 안전장치를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 교차로 및 횡단보도 구역에서 보행자의 유무 및 차량의 진행 여부를 시각적으로 알려주는 볼라드의 전체적인 구조와 명칭을 도시한 도시도이다.
도 2는 본 발명에 따른 교차로 및 횡단보도 구역에서 차량의 접근을 시각적으로 볼라드를 통해 안내해주는 과정을 도시한 블록도 이다.
도 3은 본 발명에 따른 교차로 및 횡단보도 구역에서 보행자의 유무를 시각적으로 LED가 설치된 펜스를 통해 안내해주는 과정을 도시한 블록도 이다.
도 4-1은 본 발명에 따른 교차로 및 횡단보도 구역에서의 가상 모델을 구현한 3D 모델을 도시한 정면도이다.
도 4-2은 본 발명에 따른 교차로 및 횡단보도 구역에서의 가상 모델을 위에서 바라본 모습을 구현한 3D 모델 도시도이다.
도 5는 본 발명에 따른 교차로 및 횡단보도 구역에서 설치되는 펜스의 구조를 도시한 도시도이다.
도 6은 본 발명에 따른 교차로 및 횡단보도 구역에서 보행자 접근 및 유무에 따른 보행자 주의 전광판을 도시한 도시도이다.
도 7은 본 발명에 따른 교차로 및 횡단보도 구역에서 차량진행에 따른 볼라드가 LED점등을 통해 시각적으로 접근을 표현한 도시도이다.
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도 6은 본 발명에 따른 교차로 및 횡단보도 구역에서 보행자 접근 및 유무에 따른 보행자 주의 전광판을 도시한 도시도이다.
도 7은 본 발명에 따른 교차로 및 횡단보도 구역에서 차량진행에 따른 볼라드가 LED점등을 통해 시각적으로 접근을 표현한 도시도이다.
본 발명의 실시예에 따르면, 일반적인 횡단보도 구역 또는 어린이보호구역 횡단보도 구역 내 교차로 및 횡단보도 구역을 건너는 교통약자 및 보행자를 보호하기 위한 경고 발생 장치가 제공된다.
상기 경고 발생 장치는, 측정 지점에서 상기 교차로 및 횡단보도 구역을 향해 접근하는 차량의 유무를 판별하는 센서; 및 접근 유무 판별 후 접근이 확실할 때 제어부로부터 경고 지시를 수신하고, 상기 경고 지시에 대한 동작으로서, 상기 교차로 및 횡단보도 구역 내의 보행자 또는 도로의 차량에 대하여 경고를 발생시키는 경고 발생부를 포함한다.
상기 보행자 경고 발생부는, 상기 경고 지시를 수신한 시점에 교차로 및 횡단보도 구역의 보행자에게 상기 차량의 접근 및 접근 방향을 알리는 시각 경고를 발생시킬 수 있다.
아울러, 상기 보행자 경고 발생부는 상기 경고 지시를 수신한 시점에 상기 도로 차량에게 교차로 및 횡단보도 구역의 보행자 접근 및 대기 유무를 알리는 시각 경고를 발생시킬 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 라이다 센서는 빛 탐지 및 범위 측정(Light Detection And Ranging) 또는 레이저 이미징, 탐지 및 범위 측정(Laser Imaging, Detection and Ranging)의 약자로 펄스 레이저를 목표물에 방출하고 빛이 돌아오기까지 걸리는 시간 및 강도를 측정해 거리, 방향, 속도, 온도, 물질 분포 및 농도 특성을 감지하는 기술로서, 결과값을 소위 '포인트 클라우드'와 같은 점군 데이터들로 산출한다.
아울러, 라이다 센서를 통해 획득된 라이다 좌표계 상의 점 데이터 위치는 회전행렬과 이동행렬에 의해 카메라 좌표계 상 위치로 변환된다.
아울러, 본 발명에 따른 AI 딥러닝 기반의 보행자 및 차량 인식 기술은 획득된 점 데이터와 영상의 픽셀간 데이터를 객체로 군집하는 방식으로서, 군집화된 점 데이터의 중심값 만을 이미지 공간으로 변환하고 대응되는 픽셀을 기준으로 인지를 진행하여 객체를 인식한다.
이하에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 도시한 블록도에 따라 상세하게 설명한다.
본 발명은 교차로 및 횡단보도 구역 내 도로 영역에서의 차량 운전자와 인도 영역에서의 보행자에게 동시에 경각심을 주어 서로 주의를 기울일 수 있도록 함으로써, 교통사고를 방지할 수 있는 보행자 방호시스템을 제공하고자 하는 것이다.
본 발명에서 도 1은 교차로 및 횡단보도에 설치되는 (18)볼라드를 도식화한 것으로서 (18)볼라드를 구성하고 있는 전체적인 명칭 및 구조 그리고 지면에 설치시 지지력을 강화하기 위한 설치구조에 대해 도시화 하였다.
상기 (18)볼라드에는 보행자를 위한 (11)보행자 주의등과 (12)자동차 주의등으로 구성되어 자동차와 보행자간의 접근을 파악할 수 있게하여 미연의 사고를 방지할 수 있는 것이 특징이다.
또한, 상기 (18)볼라드는 (18)볼라드 내부 지지대가 탄소복합소재 (8)C/GFRP와 구조용압연재 (4)SGT275스틸으로 이루어져 외부 요인으로 인함 휨을 방지하였으며, 상기 탄소복합소재는 비강도가 높으나 연신률이 낮아 부러지는 성질이 있어, 연신률이 높은 반면 허용능력이 낮은 구조용압연강재로 상호 보완하여 충격강도로 부터 견딜 수 있게 보강한 것을 특징으로 한다.
또한, 외부가 (5)AL합금으로 구성되 있어, 내구성이 강해 외부 요인에 대한 강한 특징을 갖는다.
아울러, (6)애칭 안전강화유리는 자외선으로 부터 변색 및 변형을 방지할 뿐만 아니라 빛을 확산시켜 직접조명을 완화하여 가시성을 확보하고, (7)LED 모듈을 감싸주어 외부 요인으로 인한 (7)LED 모듈의 손상 및 이상작동을 방지하는 것을 특징으로 한다.
또한 (7)LED 모듈이 (18)볼라드 측면 면적의 대부분을 차지하고 있어, 가시성이 매우 높은 특징이 있다.
상기 (18)볼라드의 (3)베이스판은 합금으로 이루어져 있으며, 부식과 외부 요인에 강한 것이 특징이며, 상기 (18)볼라드의 (3)베이스판을 고정하기 위한 (12)너트 및 (13)쐐기 누름 파이프, (14)장볼트, (15)고정핀, (16)쐐기등으로 구성된 (2)고정볼트가 합금으로 이루어져 외부요인에 의한 손상에 강하고 내구성이 강한 것이 특징이다.
아울러, (3)베이스판 하단에 (1)지지력 보강 리브가 설치되어 지면과의 지지력이 강화되어 안정적인 체결력을 제공할 수 있으며, 외부 충격시 (1)지지력 보강 리브가 지면하부를 받쳐주어 충격을 최소화하여 최적화된 보강구조를 가진 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 (1)지지력 보강 리브는 차량이 방향성을 우측통행으로 대부분 방향성을 가지고 있어 차량사고시 우측을 충돌하게 되고 각도 범위도 0°에서 90° 안에서 충돌하게 되는 것을 특징으로 한다.
도 2에 도시된 블록도와 같이 (17)라이다 센서 및 CCTV가 차량의 접근을 감지하여 연동되어 있는 교차로 및 횡단보도 구역의 (18)볼라드를 점등시켜 보행자로 하여금 차량의 접근을 파악할 수 있게하여 미연의 사고를 방지할 수 있는 것이 특징이다.
볼라드가 점등되어 보행자가 인식하는 단계는 다음과 같다.
1단계. 차량 접근 감지부 및 보행자 감지부가 (17)라이다 센서 및 CCTV를 이용하여 운전자 또는 자동차를 감지하는 단계
2단계. 감지된 정보를 바탕으로 딥러닝을 통해 운전자 및 자동차의 행동을 분석하는 단계
3단계. 딥러닝 학습법 중 하나인 YOLO 알고리즘을 통해 원본 영상의 범위 내지 이미지를 그리드로 나눈 뒤 그리드 중앙을 중심으로 미리 정의된 형태로 지정된 경계박스의 개수를 예측하는 단계
4단계. 예측된 경계박스 증 객체 신뢰도 확률이 가장 높은 클래스를 선택하는 단계
5단계. 선택된 클래스를 바탕으로 대상물을 판단하는 단계
6단계. 판단된 대상물을 바탕으로 볼라드를 제어하여 점등하는 단계
7단계. 점등된 볼라드를 바탕으로 보행자가 자동차 및 운전자를 인식하여 주의하는 단계
상기와 같은 방식으로 볼라드를 점등하여 보행자로 하여금 자동차 및 운전자의 접근 여부를 미리 파악하여 주의할 수 있게 하는 것을 특징으로 한다.
또한, 도 3에 도시된 블록도와 같이 (17)라이다 센서 및 CCTV가 교차로 및 횡단보도 구역에서 보행자의 유무 및 접근을 감지하여 연동되어 있는 (19)안전펜스의 (7)LED모듈 및 전광판을 점등시켜 차량 운전자로 하여금 접근 중인 교차로 및 횡단보도 구역에서 보행자의 유무를 파악할 수 있게 하는 것이다.
구체적으로 자동차가 보행자를 인식하는 단계는 다음과 같다.
1단계. 차량 접근 감지부 및 보행자 감지부가 (17)라이다 센서 및 CCTV를 이용하여 보행자를 감지하는 단계
2단계. 감지된 정보를 바탕으로 딥러닝을 통해 보행자의 행동을 분석하는 단계
3단계. 딥러닝 학습법 중 하나인 YOLO 알고리즘을 통해 원본 영상의 범위 내지 이미지를 그리드로 나눈 뒤 그리드 중앙을 중심으로 미리 정의된 형태로 지정된 경계박스의 개수를 예측하는 단계
4단계. 예측된 경계박스 증 객체 신뢰도 확률이 가장 높은 클래스를 선택하는 단계
5단계. 선택된 클래스를 바탕으로 대상물을 판단하는 단계
6단계. 판단된 대상물을 바탕으로 볼라드를 제어하는 동시에 도로 좌위측 및 중간에 설치된 펜스의 LED 모듈을 점등하는 단계
7단계. 펜스의 LED 모듈이 점등되는 동시에 보행자 주의 전광판의 LED 디스플레이가 점등되는 단계
8단계. 점등된 볼라드, 펜스 및 보행자 주의 전광판을 바탕으로 자동차 및 운전자가 주의하는 단계
상기와 같은 방식으로 볼라드, 펜스 및 보행자 주의 전광판을 점등하여 자동차 및 운전자로 하여금 보행자의 접근 여부를 미리 파악하여 주의할 수 있게 하는 것을 특징으로 한다.
도 4-1 및 4-2는 본 발명에 따른 교차로 및 횡단보도 구역에서의 가상 모델을 구현한 3D 모델 도시도로서, 교차로 및 횡단보도 구역에서 (17)라이다 센서 및 CCTV, (18)볼라드의 위치등을 구체화한 것이다.
도 5는 도로 좌우측면에 설치된 (19)안전펜스의 구조를 도시한 도시도로서, 교차로 및 횡단보도에 보행자가 접근 및 서 있을때, 상기 제어부를 통해 (7)LED모듈을 발광하여 미리 알려주는 역할을 수행한다.
도 6은 본 발명에 따른 교차로 및 횡단보도 구역에서 보행자 접근 및 유무에 따른 (20)보행자 주의 전광판을 도시한 도시도로서, 교차로 및 횡단보도에 보행자가 서 있을시, 상기 제어부를 통해 (7)LED모듈이 장착된 (19)안전펜스와 더불어 미리 알려주는 역할을 수행한다.
도 7은 본 발명에 따른 교차로 및 횡단보도 구역에서 (18)볼라드를 위에서 바라본 도시도로서, 편도를 주행중인 차량 및 인도에서 대기중인 보행자에게 상호 주의 가능할 수 있도록 (7)LED 모듈 등을 점등하여 시각적으로 표현한 도시도이다.
본 발명은 교통사고 예방을 위한 보행자 방호 시스템으로서, 교차로 및 횡단보도 구역에서 주행차량의 접근을 감지하는 차량 접근 감지부 및 보행자의 접근 및 유무를 감지하는 보행자 감지부를 가지고 있다.
상기 차량 접근 감지부 및 보행자 감지부는 (17)라이더 센서 및 CCTV를 이용하여 대상을 감지하며, 감지된 정보는 CCTV를 통해 추출하여 추출영상과 라이다 센서의 데이터을 딥러닝 학습법 중 하나인 YOLO 알고리즘을 적용하여 분석한다.
상기와 같은 YOLO 알고리즘 분석은 대표적인 단일 단계 방식의 객체 탐지 알고리즘으로서, 원본 영상의 범위 내지 이미지를 그리드로 나눈 뒤 그리드 중앙을 중심으로 미리 정의된 형태로 지정된 경계박스의 개수를 예측하여 객체 신뢰도 확률이 가장 높은 클래스를 선택하는 방식으로, 인식의 정확도를 향상 시키는 방법이다.
상기 YOLO 알고리즘 분석을 통해 횡단보도 대기영역 및 횡단영역에서의 보행자를 인식하고 도로 영역에서 차량의 대기 및 접근을 인식할 수 있다.
상기, (17)라이다 센서 및 CCTV에는 영상촬영부, 제어부 및 안내부가 설치되고, 이하에서는 위 구성들에 대하여 상세하게 설명한다.
영상촬영부는 교차로 및 횡단보도 구역 내의 인도에 위치되는 보행자를 촬영하고, 이렇게 촬영된 영상을 제어부로 전달하는 구성이다.
이러한 영상촬영부는 상기에 서술한 바와 같이 CCTV 카메라로 구성될 수 있고, 이러한 영상촬영부는 교차로 및 횡단보도 구역 영역과, 인접한 도로 영역이 각각 촬영되도록 복수 개의 CCTV카메라로 구성될 수 있다.
제어부는 영상촬영부에서 각각 전달되는 속도 및 영상 정보에 기초하여 필요시 주행 차량과 보행자에게 주의 안내를 하도록 후술되는 안내부의 동작을 제어하는 구성이다.
이러한 제어부는 상기 서술된 바와 같이 영상촬영부를 통해 촬영되는 이동 객체를 추출하는 객체추출부와, 상기 객체추출부에서 추출된 이동 객체 중에서 교차로 및 횡단보도 구역과 인접하거나 또는 교차로 및 횡단보도 구역으로 향하는 움직임 등을 이용하여 감시대상물을 판단하는 감시대상물 판단부와, 상기 감시대상물 판단부를 통해 감시대상물로 판단된 이동 객체의 움직임을 지속적으로 추적 모니터링 하는 상태모니터링부와, 상기 감시대상물 판단부를 통해 감시대상물로 판단된 이동 객체의 움직임을 저장하는 저장부와, 상기 (17)라이다 센서 및 CCTV에 연동되어 (19)안전펜스와 (18)볼라드에 각각 설치되는 경고등의 점등을 제어하는 경고등 점등제어부 및 야간에 (18)볼라드 및 (19)안전펜스에 조명을 점등하도록 안내부의 조명등을 제어하는 조명등 점등제어부를 포함한다.
여기서 객체추출부는 영상촬영부에서 촬영된 영상으로부터 이동 객체를 분석하고, 해당 이동 객체의 크기, 이동 속도, 행동 패턴 등을 분석하여 사람, 동물, 자전거 및 오토바이 등을 구분하여 별도의 객체로 추출하며, 감시대상물 판단부는 사람, 동물, 자전거 및 오토바이로 구분된 객체 중에서 교차로 및 횡단보도 구역을 통해 도로를 횡단할 가능성이 높은 객체에 가중치를 부여하여 감시대상물로 판단하도록 구성된다.
위에서는 본 발명에 따른 하나의 실시예로서 도면상에 나타난 형상과 부여된 명칭에 국한되어 그 권리범위가 해석되어서는 안 될 것이며, 발명의 설명으로부터 예측 가능한 다양한 형상으로의 변경과 동일한 작용을 하는 구성으로의 단순 치환은 통상의 기술자가 용이하게 실시하기 위해 변경 가능한 범위 내에 있음은 지극히 자명하다.
(1)지지력 보강리브
(2)고정 볼트
(3)베이스판
(4)SGT275 스틸
(5)AL 합급
(6)애칭 안전강화유리
(7)LED 모듈
(8)C/GFRP
(9)보호캡
(10)자동차 주의등
(11)보행자 주의등
(12)너트
(13)쐐기 누름 파이프
(14)장볼트
(15)고정 핀
(16)쐐기
(17)라이다 센서 및 CCTV
(18)볼라드
(19)안전 펜스
(20)보행자 주의 전광판
(2)고정 볼트
(3)베이스판
(4)SGT275 스틸
(5)AL 합급
(6)애칭 안전강화유리
(7)LED 모듈
(8)C/GFRP
(9)보호캡
(10)자동차 주의등
(11)보행자 주의등
(12)너트
(13)쐐기 누름 파이프
(14)장볼트
(15)고정 핀
(16)쐐기
(17)라이다 센서 및 CCTV
(18)볼라드
(19)안전 펜스
(20)보행자 주의 전광판
Claims (6)
- 교통사고 예방을 위한 보행자 방호시스템으로서, 일반적인 횡단보도 구역 및 어린이보호구역 횡단보도 구역 내 교차로 및 횡단보도 구역에서 라이다센서 및 녹화장치가 구비된 CCTV를 이용하여 결과값을 포인트 클라우드의 점군데이터로 산출하여 주행차량의 접근을 감지하는 차량 접근 감지부;
상기 라이다센서 및 CCTV를 이용하여 결과값을 포인트 클라우드의 점군데이터로 산출하여 보행자의 접근 및 유무를 감지하는 보행자 감지부;
상기 라이다센서 및 CCTV를 이용하여 일반적인 횡단보도 구역 및 어린이보호구역의 횡단보도 구역에서 보행자 및 차량을 관측하는 영상관측부;
상기 차량 접근 감지부 및 보행자 감지부, 영상 관측부에서 감지 및 촬영된 데이터에 기초하여 상기 주행 차량의 운전자 및 상기 보행자에게 각각 경고 및 주의신호를 제공하도록 제어하는 제어부; 및
상기 제어부의 제어를 통해 주행차량의 운전자 및 보행자에게 주의를 안내하는 안내부; 및
상기 영상관측부를 통해 상기 교차로 및 횡단보도 구역에 보행자의 접근이 감지되면, 상기 제어부가 AI 딥러닝 방식인 YOLO 알고리즘 분석을 통해 차량 및 보행자등 객체의 위치 및 접근을 분석한 결과를 바탕으로 차도 쪽의 안내부를 통해 주행차량에게 주의 안내를 제공하는 것을 특징으로 하며;
상기 차량 접근 감지부를 통해 차량의 접근이 감지되면, 상기 제어부가 AI 딥러닝 방식인 YOLO 알고리즘 분석을 통해 차량 및 보행자등 객체의 위치 및 접근을 분석한 결과를 바탕으로 교차로 및 횡단보도 구역 쪽의 안내부를 통해 보행자에게 주의 안내를 제공하도록 제어하는 것을 특징으로 하며;
상기 영상관측부를 통해 얻은 데이터를 통해 횡단보도 구역 및 차도 구역에서 객체를 추출하여 횡단 가능성이 높은 객체에 가중치를 부여하여 감시대상물로 판단하는 객체추출부 및 감시대상물 판단부;
주행차량의 운전자 및 보행자에게 주의를 안내하는 안내부는 볼라드 또는 안전펜스이며,
주의를 안내하는 볼라드의 외부는 알루미늄(Al)합금으로 이루어져 있고,
볼라드에 LED 모듈이 설치되어 있으며,
LED 모듈을 보호하기 위해 애칭 안전강화유리가 추가로 설치되고,
볼라드의 내부는 내부를 지지하기 위해 탄소복합소재와 구조용압연재로 구성되며,
볼라드의 지지를 위해 볼라드는 베이스판 및 지지력 보강리브가 설치되는 라이다 센서 및 CCTV를 이용한 보행자 방호시스템. - 삭제
- 삭제
- 청구항 1에 있어서,
차량의 접근을 감지하는 차량 접근 감지부 및 보행자의 접근을 감지하는 보행자 감지부는, 데이터 퓨전 및 AI 기반의 보행자 인식 기술을 기반으로 하여 AI 딥러닝 학습방법 중 하나인 YOLO 알고리즘을 통해 영상의 범위를 그리드로 나눈 뒤 가장 높은 클래스를 선택하는 방식으로 보행자 및 차량을 인식 정확도를 높인 것을 특징으로 하는 라이다 센서 및 CCTV를 이용한 보행자 방호시스템. - 청구항 1에 있어서,
상기 제어부의 제어를 통해 주행차량의 운전자 및 보행자에게 주의를 안내하는 안내부는 교차로 및 횡단보도 구역의 차도와 인도를 구분하고, 볼라드 및 안전펜스의 LED 모듈의 점등을 제어하고 실시간으로 차량 접근을 감지하여 LED 모듈 점등 방식을 통해 보행자에게 차량 주의 안내를 제공하는 것을 특징으로 하는 라이다 센서 및 CCTV를 이용한 보행자 방호시스템. - 청구항 1에 있어서,
상기 제어부의 제어를 통해 주행차량의 운전자 및 보행자에게 주의를 안내하는 안내부는 교차로 및 횡단보도 구역에 접근하는 차량에 대해서, 해당 구역 접근 시 보행자 주의 표지판을 점등하여 운전자에게 보행자 주의 안내를 제공하는 것을 특징으로 하는 라이다 센서 및 CCTV를 이용한 보행자 방호시스템.
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| KR1020220046542A KR102506489B1 (ko) | 2022-04-14 | 2022-04-14 | 라이다 센서 및 cctv를 이용한 보행자 방호시스템 |
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- 2022-04-14 KR KR1020220046542A patent/KR102506489B1/ko active IP Right Grant
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