KR20200083951A - Control system and method to patrol an RFID tag path of a drone having a camera and embedded with a directional speaker - Google Patents

Control system and method to patrol an RFID tag path of a drone having a camera and embedded with a directional speaker Download PDF

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KR20200083951A
KR20200083951A KR1020200063335A KR20200063335A KR20200083951A KR 20200083951 A KR20200083951 A KR 20200083951A KR 1020200063335 A KR1020200063335 A KR 1020200063335A KR 20200063335 A KR20200063335 A KR 20200063335A KR 20200083951 A KR20200083951 A KR 20200083951A
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Abstract

The present invention relates to a system and a method for controlling a drone provided with a directional speaker and a camera patrolling an RFID tag path. The system includes: RFID tag-attached signs installed in the border of a certain area; a drone controller provided with a wireless communication unit and transmitting a drone control signal; and a drone controlled by receiving the drone control signal from the drone controller or a smartphone and provided with a GPS receiver, a camera, a directional speaker, and an RFID reader. During the waypoint schedule path flight of the GPS-guided drone with location, velocity, and altitude preset in each path section of the RFID tag-attached signs, the drone transmits to a video server camera video data of the drone and RFID tag location information on the RFID tag-attached signs while performing patrol along the RFID tag path of the certain area at a certain altitude above the ground. When a person, an animal, or a wild animal in the patrol area is detected from the camera video data of the drone, the drone performs control so that the person, the animal, or the wild animal cannot approach by outputting a remote voice signal transmitted from a PC or a smartphone or outputting an animal repellent sound pre-stored in the storage unit of the drone.

Description

RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 시스템 및 방법{Control system and method to patrol an RFID tag path of a drone having a camera and embedded with a directional speaker}Control system and method to patrol an RFID tag path of a drone having a camera and embedded with a directional speaker}

본 발명은 특정 지역의 RFID 태그 경로를 패트롤하는 드론의 제어 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 논밭, 임야, 보안 지역, 군사보호 지역에서 테두리에 50~100m 간격으로 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 태그 부착 팻말들이 설치되고, RFID 태그 경로에 따라 각 경로 구간에 위치, 속도와 고도를 포함하는 드론의 비행지역(1->2->3->4...)이 설정되며, 드론의 비행 콘트롤러(FC)의 고도 제어에 따라 지상 30~50m 상공내에서 카메라와 지향성 스피커, GPS 수신기와 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 리더를 구비하는 드론이 RFID 태그 경로에 따라 패트롤하며 패트롤 감시 지역에 설치된 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 태그 부착 팻말들의 RFID 태그 값의 위치를 인식하며, 드론의 카메라 영상 데이터를 비디오 서버로 전송 및 저장되어 PC, 스마트폰에 모니터링되며, 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 칼만필터 알고리즘 또는 딥러닝 기술을 사용하여 영상의 객체를 탐지하고 추적하며, 드론의 카메라 동영상 데이터에서 패트롤 지역에 사람/동물, 들짐승이 발견되면 PC/스마트폰에 알람을 발생하며 PC 또는 스마트폰의 원격 음성 신호 또는 원격 제어 신호에 따라 드론의 저장부의 동물 퇴치음을 드론의 지향성 스피커로 출력하여 사람/동물, 들짐승이 접근하지 못하도록 통제하는, 특정 지역의 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a control system and method of a drone that patrols the RFID tag path in a specific area, and more specifically, 2.4 GHz or 2.5 GHz RFID at 50 to 100 m intervals at the border in paddy fields, forests, security areas, and military protection areas. Tagging signs are installed, and the drone's flight area (1->2->3->4...) including location, speed and altitude is set in each path section according to the RFID tag path, and the drone's flight Drone equipped with camera, directional speaker, GPS receiver and 2.4GHz or 2.5GHz RFID reader within 30~50m above the ground under the altitude control of the controller (FC). Or, it recognizes the location of the RFID tag value of 2.5GHz RFID tag-attached signs, transmits and stores the camera image data of the drone to a video server, and monitors it on a PC or smartphone, and uses the Kalman filter algorithm by the video server's video analysis module or Using deep learning technology, it detects and tracks objects in the video, and when people/animals and wild animals are found in the patrol area in the camera video data of the drone, an alarm is generated on the PC/smartphone and the remote voice signal of the PC or smartphone or A drone with a camera and a directional speaker that controls the RFID tag path in a specific area that controls human/animal and wild animals from accessing a drone's directional speaker by outputting the animal repelling sound from the drone's storage section according to a remote control signal. It relates to a control system and method.

드론은 군사용으로 사용되는 무인 항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)와, 소형 비행기 형태의 고정익 드론과, 쿼드 콥터 또는 헥사 콥터 형태의 회전익 드론으로 분류된다.Drones are classified into unmanned aerial vehicles (UAVs) for military use, fixed-wing drones in the form of small airplanes, and rotary-wing drones in the form of quadcopters or hexacopters.

회전익 드론은 주로 쿼드 콥터, 헥사 콥터 또는 옥토 콥터가 상업용 멀티 콥터로 사용되며, 4, 6, 8개의 프로펠러와 모터를 구비하는 드론을 사용하고, 별도의 드론 조종기(RC Transmitter/Receiver)를 사용하여 RF 주파수를 통해 드론 동작제어 신호(PWM command)를 하늘을 나는 드론으로 전송하여 드론의 수직 이착륙(VTOL, Vertical Takeoff and Landing)과 방향 제어, 선형 가속, 비행 경로 제어, 랜딩을 제어한다.The rotorcraft drone is mainly a quadcopter, hexacopter or octocopter used as a commercial multicopter, using drones with 4, 6, or 8 propellers and motors, and using a separate drone controller (RC Transmitter/Receiver) The drone motion control signal (PWM command) is transmitted through the RF frequency to the flying drone to control the drone's vertical takeoff and landing (VTOL) and direction control, linear acceleration, flight path control, and landing.

도 1은 기존 멀티 콥터 드론의 동작 방식을 설명한 도면이다. 1 is a view illustrating an operation method of a conventional multicopter drone.

드론은 공기 역학적으로 안정적인 비행을 위해 비행 콘트롤러(FC, Flight Controller)와 전자속도제어기(ESC, Electronic speed Controller)를 사용하며, 비행 콘트롤러(FC)는 드론의 이동 방향과 위치를 정확하게 계산하기 위해 임베디드 프로세서에 내장된 자이로스코프, 가속도계, 고도계로부터 정보를 취합한다. 모터(M1, M2, M3, M4)가 4개인 쿼드콥터의 작동원리는 M1, M3 로터와 M2, M4 로터는 각각 같은 방향으로 회전하지만 서로 회전방향이 반대이며, 모터에서 발생하는 반동 토크를 상쇄시켜 작동된다. The drone uses a flight controller (FC) and an electronic speed controller (ESC) for aerodynamically stable flight, and the flight controller (FC) is embedded to accurately calculate the direction and position of the drone's movement. It collects information from the gyroscope, accelerometer, and altimeter built into the processor. The principle of operation of a quadcopter with four motors (M1, M2, M3, M4) is that the M1, M3 and M2, M4 rotors rotate in the same direction, but the directions of rotation are opposite to each other, and offset the reaction torque generated by the motor. Let it work.

표 1은 쿼드 콥터의 동작 원리를 나타낸다. Table 1 shows the operation principle of the quadcopter.

상승 및 하강
(Trottle up/down)
Rising and falling
(Trottle up/down)
M1~M4를 동일하게 회전속도를 올리면 기체는 상승하고 동일하게 회전속도를 낮추면 기체는 하강하게 된다.If M1~M4 are increased in the same rotation speed, the aircraft will rise, and if the rotation speed is reduced, the aircraft will descend.
전후진
(Roll left/right)
Forward and backward
(Roll left/right)
M3 로터의 속도만 올리면 기체는 앞으로 기울어져 전진하게 되고
반면에 M1 로터의 속도만을 올리면 기체는 뒤로 기울어져 후진하게 된다.
If you increase the speed of the M3 rotor, the aircraft will lean forward and move forward.
On the other hand, if you only increase the speed of the M1 rotor, the aircraft will tilt back and reverse.
좌후진
(Roll left/right)
Left reverse
(Roll left/right)
M2 로터의 속도만을 올리면 기체는 왼쪽으로 기울어져 왼쪽으로 이동하고 반면에 M4 로터의 속도만을 올리면 기체는 오른쪽으로 기울어져 오른쪽으로 이동한다.When the speed of the M2 rotor is increased, the aircraft tilts to the left and moves to the left, while when the speed of the M4 rotor is increased, the aircraft tilts to the right and moves to the right.
회전
(Yaw left/right)
rotation
(Yaw left/right)
M1 그리고 M3 로터의 속도를 동일하게 증가시키면 기체의 반토크 균형이 깨져 기체 후미가 왼쪽으로 돌아간다. 반면에 M2와 M3 로터의 속도를 동일하게 증가시키면 마찬가지 이유로 기체의 후미가 오른쪽으로 돌아간다.When the speeds of the M1 and M3 rotors are equally increased, the anti-torque balance of the aircraft is broken, and the tail of the aircraft is turned to the left. On the other hand, if you increase the speed of the M2 and M3 rotors equally, the tail of the aircraft will turn to the right for the same reason.

기존 드론 제어기(RC Tx/Rx)는 1~4까지의 모드가 사용된다. 각 국가별로 선호하는 모드가 있으며 대부분은 모드1과 모드 2를 사용한다. 모드1의 경우, 오른쪽 스틱을 사용하여 에일러론과 스로틀을 제어하며, 왼손을 사용하여 엘리베이터와 에일러론을 제어한다. 모드 2는 실제 비행기와 가장 근접한 조종방식이다. 오른쪽 스틱은 에일러론과 엘리베이터를 제어하고, 왼쪽 스틱은 스로틀과 러더를 제어한다. 즉, 오른손을 사용하여 조종간의 에일러론과 엘리베이터를 제어하며, 왼손을 사용하여 스로틀 레버를 제어하는 실제 비행기와 매우 유사하다. 조종기를 사용하는 드론의 비행 제어는 다음과 같은 비행 모드가 존재한다. 이는 FC(Flight Controller)에 따라 설정이 가능하다.1) 매뉴얼 모드 (Manual Mode)The existing drone controller (RC Tx/Rx) uses 1 to 4 modes. Each country has a preferred mode, most of which use Mode 1 and Mode 2. In Mode 1, the right stick is used to control the aileron and throttle, and the left hand is used to control the elevator and aileron. Mode 2 is the closest control to a real airplane. The right stick controls the aileron and elevator, and the left stick controls the throttle and rudder. That is, it is very similar to a real airplane that uses the right hand to control the aileron and elevator between the controls and the left hand to control the throttle lever. The following flight modes are available for drone flight control using a remote controller. This can be set according to FC (Flight Controller). 1) Manual Mode

매뉴얼 모드는 조종기의 스틱(각도)에 기체의 피치(pitch), 롤(roll) 방향의 회전속도가 비례하는 모드이다. 스틱을 일정량 기울이고 있으면, 기체는 상응하는 속도로 계속 회전한다. 기체가 기울어져 있는 상태에서 스틱을 중립으로 하면 그 각도를 유지하는 모드이다.The manual mode is a mode in which the pitch of the aircraft and the rotational speed in the roll direction are proportional to the stick (angle) of the remote controller. If the stick is tilted a certain amount, the aircraft continues to rotate at the corresponding speed. This mode maintains the angle when the stick is neutral while the aircraft is inclined.

2) 에띠튜드 모드 (Attitude Mode)2) Attitude Mode

에띠튜드 모드에서, 조종기의 스틱에 기체의 각도가 비례한다. 조종기의 스틱이 중립일때 기체가 수평이며, 조종기의 스틱을 최대한 기울이면 기체 각도 또한 미리 설정된 한계값까지 기울어진다. 전후좌우 이동시, 해당 방향으로 조종기의 스틱을 계속 기울이고 있어야 한다.In Etitude mode, the angle of the aircraft is proportional to the stick of the remote controller. When the stick of the remote controller is neutral, the aircraft is level, and when the stick of the remote controller is tilted as much as possible, the aircraft angle is also tilted to a preset limit. When moving back, forth, left and right, you must keep tilting the stick of the remote controller in that direction.

3) GPS Angle Mode3) GPS Angle Mode

GPS Angle Mode에서, 조종기의 스틱이 중립이면, 기체의 포지션이 고정된다. 조종기의 스틱을 움직일 시 2) Attitude Mode와 동일한 움직임을 보인다. In GPS Angle Mode, if the remote controller's stick is neutral, the aircraft's position is fixed. When moving the stick of the remote controller 2) It shows the same movement as Attitude Mode.

4) GPS Mode4) GPS Mode

GPS Mode에서 조종기의 스틱에 기체의 속도가 비례한다. 스틱을 중립으로 유지시 동일한 위치에서 고정(hovering)된다. In GPS Mode, the speed of the aircraft is proportional to the stick of the remote controller. When the stick is kept neutral, it is hovered in the same position.

이와 관련된 선행기술1로써, 특허 등록번호 10-1559898에서는 "드론"이 개시되어 있다. 드론은 기구 프레임(60)과, 모터, 프로펠러, 초음파 센서 또는 적외선 센서의 센서부(40)에 의한 판정부, 통신부를 포함한다. 기구 프레임(60)은 드론을 이착륙하기 위한 두 다리의 착륙 지지대를 구비하는 하단부 및 비행 콘트롤러(FC, Flight Controller)가 내장된 임베디드 시스템을 구비하며 상단부를 포함하며, 기구 프레임(60)의 상단부의 중앙에 중심부(10)가 위치하고, 중앙부(10)를 중심으로 십자형으로 형성된 분기부로 구성된다. 쿼드 콥터의 경우, 분기부는 90도 각도마다 제1분기부(31), 제2분기부(32), 제3분기부(33), 제4분기부(34)로 구성되며, 분기부의 양 끝에는 각각의 모터(M1,M2,M3,M4)와 각 모터에 대응되는 프로펠러가 장착된다. 분기부는 내부에 모터가 구비되며, 모터 축에 프로펠러가 장착되어 회전하여 비행하도록 구성된다.As related prior art 1, "drone" is disclosed in patent registration number 10-1559898. The drone includes a mechanism frame 60, a determination unit by the sensor unit 40 of a motor, a propeller, an ultrasonic sensor or an infrared sensor, and a communication unit. Mechanism frame 60 has a lower end having two legs landing supports for taking off and landing drones and an embedded system in which a flight controller (FC) is embedded, including an upper end, and an upper end of the instrument frame 60 The central portion 10 is located at the center, and consists of a branch formed in a cross shape around the central portion 10. In the case of a quadcopter, the branching section is composed of a first branching section 31, a second branching section 32, a third branching section 33, and a fourth branching section 34 at 90-degree angles. Each motor (M1, M2, M3, M4) and a propeller corresponding to each motor are mounted. The branch unit is provided with a motor inside, and is configured to rotate and fly with a propeller mounted on the motor shaft.

이와 관련된 선행기술1로써, 특허 등록번호 10-16479500000에서는 "드론을 이용한 안전 경로 안내장치 및 그 제어 방법"이 개시되어 있으며, 기 설정된 순찰 경로를 따라 이동하며 영상 정보를 수집하는 적어도 하나의 순찰용 드론을 이용하는 안전 경로 안내장치에 있어서, 제어부, 통신부 및 각 순찰용 드론의 순찰 경로 정보 및 지도 정보를 저장하는 저장부를 포함하고, 제어부는, 통신부를 통해 사용자 단말로부터 안전 경로 요청을 수신하고, 각 순찰용 드론의 순찰 경로 및 지도 정보에 기초하여 안전 경로 정보를 생성하고, 통신부를 통해 상기 생성된 안전 경로 정보를 상기 사용자 단말에게 전송하되, 안전 경로 요청은 사용자 단말의 현재 위치 정보, 목적지 정보 및 안전 경로 이용 시간 정보를 포함하고, 상기 안전 경로 정보는, 상기 사용자 단말의 현재 위치에서 상기 목적지까지의 이동 경로로써, 상기 안전 경로 이용 시간을 기준으로 하는 기 설정 시간 범위 동안 상기 각 순찰용 드론의 순찰 경로와 기 설정된 비율 이상 오버랩(overlap) 되는 이동 경로인 것을 특징으로 하는 안전 경로 안내장치를 제공한다. As related prior art 1, Patent Registration No. 10-16479500000 discloses a "safe route guidance device using a drone and a control method thereof", for at least one patrol that moves along a predetermined patrol route and collects image information. In the safety path guidance device using a drone, a control unit, a communication unit and a storage unit for storing patrol path information and map information of each patrol drone, the control unit receives a safe path request from the user terminal through the communication unit, and Generates safe route information based on the patrol route and map information of the patrol drone, and transmits the generated secure route information to the user terminal through a communication unit, wherein the secure route request includes the current location information, destination information and It includes safety path usage time information, and the safety path information is a movement path from the current location of the user terminal to the destination, and the drones for each patrol drone during a preset time range based on the safety path usage time. It provides a safety path guide device characterized in that the patrol path and a movement path that overlaps a predetermined ratio or more.

그러나, 드론의 속도 제어, 위치 및 고도 제어가 필요하다. However, drone speed control, position and altitude control are required.

특허 등록번호 10-16479500000 (등록일자 2016년 08월 08일), "드론을 이용한 안전 경로 안내장치 및 그 제어 방법" , 광운대학교 산학협력단Patent Registration No. 10-16479500000 (Registration Date August 08, 2016), "Safe route guidance device and control method using drone", Kwangwoon University Industry-Academic Cooperation Group

상기 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 논밭, 임야, 보안 지역, 군사보호 지역에서 테두리에 50~100m 간격으로 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 태그 부착 팻말들이 설치되고, RFID 태그 경로에 따라 각 경로 구간에 위치, 속도와 고도를 포함하는 드론의 비행지역(1->2->3->4...)이 설정되며, 드론의 비행 콘트롤러(FC)의 고도 제어에 따라 지상 30~50m 상공내에서 카메라와 지향성 스피커, GPS 수신기와 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 리더를 구비하는 드론이 RFID 태그 경로에 따라 패트롤하며 패트롤 감시 지역에 설치된 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 태그 부착 팻말들의 RFID 태그 값의 위치를 인식하며, 드론의 카메라 영상 데이터를 비디오 서버로 전송 및 저장되어 PC, 스마트폰에 모니터링되며, 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 칼만필터 알고리즘 또는 딥러닝 기술을 사용하여 영상의 객체 탐지 및 추적하며, 드론의 카메라 동영상 데이터에서 패트롤 지역에 사람/동물, 들짐승이 발견되면 PC/스마트폰에 알람을 발생하며 PC 또는 스마트폰의 원격 음성 신호 또는 드론의 저장부의 동물 퇴치음을 드론의 지향성 스피커로 출력하여 사람/동물, 들짐승이 접근하지 못하도록 통제하는, 특정 지역의 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 시스템을 제공한다. The object of the present invention for solving the above problems is to install the 2.4GHz or 2.5GHz RFID tag signs at 50 to 100m intervals on the border in paddy fields, forests, security areas, and military protection areas, and each path section according to the RFID tag path. The drone's flight area (1->2->3->4...) including location, speed, and altitude is set, and within 30~50m above the ground according to the altitude control of the drone's flight controller (FC). In the drone equipped with a camera, directional speaker, GPS receiver and 2.4GHz or 2.5GHz RFID reader, patrols along the RFID tag path and recognizes the location of the RFID tag values of the 2.4GHz or 2.5GHz RFID tag attached signs installed in the patrol surveillance area. Drone's camera image data is transmitted to and stored in a video server and monitored on PCs and smartphones.Kalman filter algorithm or deep learning technology detects and tracks objects in the image by the video server's image analysis module. When a person/animal or wild animal is found in the patrol area in the camera video data of the camera, an alarm is generated on the PC/smartphone, and the remote voice signal of the PC or smartphone or the animal repelling sound of the drone's storage is output to the drone's directional speaker. Provides a drone control system with cameras and directional speakers that patrol RFID tag paths in specific areas that control animals and wild animals from access.

본 발명의 다른 목적은 특정 지역의 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 방법을 제공한다. Another object of the present invention is to provide a method for controlling a drone having a directional speaker and a camera that patrols a RFID tag path in a specific area.

본 발명의 목적을 달성하기 위해, 특정 지역의 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 시스템은, 특정 지역에서 테두리에 설치된 RFID 태그 부착 팻말들; 무선 통신부를 구비하며, 드론 제어 신호를 전송하는 드론 제어기; 상기 드론 제어기 또는 스마트폰으로부터 상기 드론 제어 신호를 수신받아 제어되며, RFID 태그 부착 팻말들의 각 경로 구간에 위치, 속도와 고도가 미리 설정된 GPS 유도 드론의 Waypoint 스케쥴 경로 비행시에, 지표면으로부터 일정 고도 상공에서 드론이 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 패트롤하며, 상기 드론에 탑재된 상기 RFID 리더는 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 리더를 사용하고, 상기 RFID 태그 부착 팻말들의 RFID 태그 위치 정보와 드론의 카메라 동영상 데이터를 비디오 서버로 송신하고 패트롤 지역의 사람, 동물, 들짐승이 탐지되면, PC 또는 스마트폰으로부터 전송된 원격 음성 신호를 출력하거나 또는 동물 퇴치음을 출력하는 GPS 수신기, 카메라와 지향성 스피커 및 RFID 리더가 구비된 드론; 및 상기 드론이 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 패트롤하며, 상기 RFID 태그 부착 팻말들에서 인식된 RFID 태그 위치 정보와 카메라 동영상 데이터를 수신받고, PC와 스마트폰에 모니터링되며, 영상 분석 모듈에 의해 R-CNN, Fast RCNN, 및 Faster RCNN 중 어느 하나의 딥러닝 기술 또는 칼만 필터 알고리즘을 사용하여 영상 내의 객체들을 검출하고 객체를 추적하며, 패트롤 지역에 사람/동물, 들짐승이 발견되면 상기 PC와 상기 스마트폰에 알람을 발생하는 비디오 서버를 포함하며, In order to achieve the object of the present invention, a drone control system including a camera and a directional speaker that patrols an RFID tag path in a specific area includes: RFID tag attachment signs installed at a border in a specific area; A drone controller having a wireless communication unit and transmitting a drone control signal; Controlled by receiving the drone control signal from the drone controller or smart phone, and in the way of the GPS-guided drone with the location, speed, and altitude set in each path section of the RFID tag-attached signs. The drone patrols according to the RFID tag path in a specific area, and the RFID reader mounted on the drone uses a 2.4 GHz or 2.5 GHz RFID reader, and the RFID tag location information of the RFID tag attachment signs and the camera video data of the drone It is equipped with a GPS receiver, camera and directional speaker and RFID reader that transmits a video signal to a video server and outputs a remote voice signal transmitted from a PC or smartphone or outputs an animal repelling sound when people, animals and wild animals in the patrol area are detected. Drones; And the drone patrols according to the RFID tag path in a specific region, receives RFID tag location information and camera video data recognized by the RFID tag attachment signs, is monitored on a PC and a smartphone, and is R by an image analysis module. -CNN, Fast RCNN, and Faster RCNN using deep learning technology or Kalman filter algorithm to detect objects in the image and track the objects, and if a person/animal or wild animal is found in the patrol area, the PC and the smart Includes a video server that generates an alarm on the phone,

상기 RFID 태그 부착 팻말들은 논밭, 임야, 보안 지역, 군사보호 지역을 포함하는 특정 지역의 테두리 경로에서 일정 거리 간격으로 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 태그 부착 팻말들을 사용하고, The RFID tag-attached signs use 2.4GHz or 2.5GHz RFID tag-attached signs at regular distances in a border path of a specific area including a paddy field, a forest field, a security area, and a military protection area,

상기 드론의 비행 콘트롤러(FC)는 드론이 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 패트롤 감시 지역에 설치된 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 태그 부착 팻말들의 RFID 태그 위치를 인식하며, 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 태그 위치 정보와 카메라 동영상 데이터를 상기 비디오 서버로 송신하며, 상기 PC 및/또는 상기 스마트폰에 모니터링되도록 하며, 상기 영상 분석 모듈에 의해 패트롤 지역에 사람/동물, 들짐승이 발견되면 상기 PC와 상기 스마트폰에 알람을 발생하며, 상기 PC 또는 상기 스마트폰으로부터 전송된 원격 음성 신호 또는 원격 제어 신호에 따라 실행되는 드론의 저장부의 동물 퇴치음을 드론의 지향성 스피커로 출력되도록 한다.The drone's flight controller (FC) recognizes the location of the RFID tag of the 2.4GHz or 2.5GHz RFID tag attached signs installed in the patrol surveillance area according to the RFID tag path of the specific area, and the 2.4GHz or 2.5GHz RFID tag location information And camera video data is transmitted to the video server, to be monitored on the PC and/or the smart phone, and if a person/animal or wild animal is found in the patrol area by the video analysis module, an alarm is sent to the PC and the smart phone. And outputting the animal repelling sound of the drone storage unit executed according to the remote voice signal or remote control signal transmitted from the PC or the smartphone to the drone's directional speaker.

본 발명의 다른 목적을 달성하기 위해, 특정 지역의 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 방법은 (a) 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 각 경로 구간에 위치, 속도, 고도가 미리 설정된 드론의 Waypoint 스케쥴 경로 비행시에, 지표면으로부터 일정 고도 상공에서 GPS 수신기, 카메라와 스피커와 RFID 리더가 구비된 드론이 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 패트롤하며, 상기 드론에 탑재된 RFID 리더는 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 리더를 사용하고, 상기 RFID 태그 부착 팻말들의 RFID 태그 위치 정보와 드론의 카메라 동영상 데이터를 비디오 서버로 송신하고 비디오 서버에 연동된 PC, 스마트폰에 모니터링되는 단계; (b) 상기 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 R-CNN, Fast RCNN, 및 Faster RCNN 중 어느 하나의 딥러닝 기술 또는 칼만 필터 알고리즘을 사용하여 영상 내의 객체들을 검출하고 객체를 추적하는 단계; 및 (c) 상기 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 패트롤 지역의 사람, 동물, 들짐승이 검출되면, 비디오 서버에 연동된 PC와 스마트폰에 RFID 태그 탐지 위치 정보와 알람을 발생하고, PC 또는 스마트폰으로부터 드론으로 전송된 원격 음성 신호를 스피커로 출력하거나 또는 원격 제어 신호에 따라 드론의 저장부에 기 저장된 동물 퇴치음을 스피커로 출력하는 단계를 포함하며, In order to achieve another object of the present invention, a control method of a drone having a camera and a directional speaker that patrols a RFID tag path in a specific region includes (a) location, speed, and speed in each path section according to the RFID tag path in a specific region. A drone equipped with a GPS receiver, a camera, a speaker, and an RFID reader at a certain altitude from the ground surface during flight in the waypoint schedule route of a drone with a preset altitude, patrols according to the RFID tag path in a specific area, and the RFID mounted on the drone The reader uses a 2.4GHz or 2.5GHz RFID reader, transmitting RFID tag location information of the RFID tag-attached signs and the camera video data of the drone to a video server and being monitored by a PC and a smartphone linked to the video server; (b) detecting objects in the image and tracking the object by using a deep learning technique or a Kalman filter algorithm of any one of R-CNN, Fast RCNN, and Faster RCNN by the video analysis module of the video server; And (c) when a person, animal, or wild animal in the patrol area is detected by the video analysis module of the video server, RFID tag detection location information and an alarm are generated in a PC and a smartphone linked to the video server, and the PC or smartphone. And outputting the remote voice signal transmitted from the drone to the speaker, or outputting the pre-stored animal repelling sound to the speaker according to the remote control signal.

상기 RFID 태그 부착 팻말들은 논밭, 임야, 보안 지역, 군사보호 지역을 포함하는 특정 지역의 테두리 경로에서 일정 거리 간격으로 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 태그 부착 팻말들을 사용하고,The RFID tag-attached signs use 2.4GHz or 2.5GHz RFID tag-attached signs at regular distances in a border path of a specific area including a paddy field, a forest field, a security area, and a military protection area,

상기 드론이 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 패트롤하며, 상기 RFID 태그 부착 팻말들에서 인식된 RFID 태그 위치 정보와 카메라 동영상 데이터를 수신받고, 상기 PC와 상기 스마트폰에 모니터링되며, 상기 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 칼만필터 알고리즘 또는 딥러닝 기술을 사용하여 영상의 객체를 탐지하고 추적하며, 패트롤 지역에 사람/동물, 들짐승이 발견되면 상기 PC와 상기 스마트폰에 알람을 발생하는 비디오 서버를 구비하며, The drone patrols along the RFID tag path in a specific area, receives RFID tag location information and camera video data recognized by the RFID tag attachment signs, is monitored on the PC and the smartphone, and the video of the video server It is equipped with a video server that detects and tracks objects in the image using the Kalman filter algorithm or deep learning technology by the analysis module, and generates alarms on the PC and the smartphone when people/animals and wild animals are found in the patrol area. ,

상기 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 패트롤 지역에 사람/동물, 들짐승이 발견되면 PC 및 스마트폰에 알람을 발생하며, 상기 PC 또는 상기 스마트폰으로부터 드론으로 상기 원격 음성 신호를 전송하거나 또는 상기 PC 또는 상기 스마트폰으로부터 상기 드론으로 상기 원격 제어 신호를 전송한다. When a person/animal or wild animal is found in the patrol area by the video analysis module of the video server, an alarm is generated in the PC and the smartphone, and the remote voice signal is transmitted to the drone from the PC or the smartphone, or the PC or The remote control signal is transmitted from the smartphone to the drone.

본 발명에 따른 특정 지역의 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 시스템 및 방법은 논밭, 임야, 보안 지역, 군사보호 지역에서 테두리에 50~100m 간격으로 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 태그 부착 팻말들이 설치되고, RFID 태그 경로에 따라 각 경로 구간에 위치, 속도와 고도를 포함하는 드론의 비행지역(1->2->3->4...)이 설정되며, 드론의 비행 콘트롤러(FC)의 고도 제어에 따라 지상 30~50m 상공내에서 카메라와 지향성 스피커, GPS 수신기와 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 리더를 구비하는 드론이 ㅌ특정 지역의 ID 태그 경로에 따라 패트롤하며 RFID 태그 경로에 따라 패트롤 감시 지역에 설치된 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 태그 부착 팻말들의 RFID 태그 값의 위치를 인식하며, 드론의 카메라 영상 데이터를 비디오 서버로 전송 및 저장되어 PC, 스마트폰에 모니터링되며, 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 칼만필터 알고리즘 또는 딥러닝 기술을 사용하여 영상의 객체 탐지 및 추적하며, 드론의 카메라 동영상 데이터에서 패트롤 지역에 사람/동물, 들짐승이 발견되면 PC/스마트폰에 알람을 발생하며 PC 또는 스마트폰의 원격 음성 신호 또는 드론의 저장부의 동물 퇴치음을 드론의 지향성 스피커로 출력하여 접근 지역에 나타난 사람/동물, 들짐승이 접근하지 못하도록 통제하는 효과가 있다. Drone control system and method comprising a camera and a directional speaker that patrols the RFID tag path in a specific area according to the present invention is 2.4GHz or 2.5GHz at 50 to 100m intervals at the border in paddy fields, forests, security areas, and military protection areas. Signs with RFID tags are installed, and according to the RFID tag path, the drone's flight area (1->2->3->4...) including location, speed and altitude is set in each path section, and the drone's Drone equipped with camera, directional speaker, GPS receiver and 2.4GHz or 2.5GHz RFID reader within 30~50m above the ground under the altitude control of the flight controller (FC). It recognizes the location of the RFID tag values of the 2.4GHz or 2.5GHz RFID tag attached signs installed in the patrol surveillance area along the route, and transmits and stores the camera image data of the drone to a video server to be monitored on PCs, smartphones, and video servers Detects and tracks the object of the image by using the Kalman filter algorithm or deep learning technology by the video analysis module, and when a person/animal or wild animal is found in the patrol area in the camera video data of the drone, an alarm is generated in the PC/smartphone. It has the effect of controlling the remote voice signal of the PC or smartphone or the animal repelling sound of the drone's storage unit through the directional speaker of the drone so that people/animals and wild animals appearing in the access area are not accessible.

도 1은 기존 멀티 콥터 드론의 동작을 설명한 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 특정 지역의 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커와 2.4GHz RFID 리더를 구비하는 드론의 제어 시스템 구성도이다.
도 3은 특정 지역의 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커와 2.4GHz RFID 리더를 구비하는 드론의 제어 시스템의 개념도이다.
도 4는 본 발명의 특정 지역의 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커와 2.4GHz RFID 리더를 구비하는 드론의 제어 방법을 설명한 플로차트이다.
도 5는 30~50m 상공에서 드론의 GPS 유도 Waypoint 스케쥴 경로 비행 시에, 기 설정된 드론의 비행 경로(1->2->3->4,..)와 긴급착륙지점(ERP)을 보인 사진이다.
1 is a view illustrating the operation of a conventional multicopter drone.
Figure 2 is a control system configuration diagram of a drone having a 2.4GHz RFID reader and a directional speaker and a camera that patrols the RFID tag path in a specific area according to the present invention.
3 is a conceptual diagram of a drone control system having a camera, a directional speaker, and a 2.4 GHz RFID reader that patrol the RFID tag path in a specific area.
4 is a flowchart illustrating a method of controlling a drone having a camera and a directional speaker and a 2.4 GHz RFID reader that patrol the RFID tag path in a specific area of the present invention.
5 is a photograph showing a preset drone flight route (1->2->3->4,..) and an emergency landing point (ERP) when flying a drone's GPS-guided Waypoint schedule route over 30-50m. to be.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 발명의 구성 및 동작을 상세하게 설명한다. Hereinafter, with reference to the accompanying drawings, preferred embodiments of the present invention will be described in detail the configuration and operation of the invention.

도 2는 본 발명에 따른 특정 지역의 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커와 2.4GHz RFID 리더를 구비하는 드론의 제어 시스템 구성도이다. Figure 2 is a control system configuration diagram of a drone having a 2.4GHz RFID reader and a directional speaker and a camera that patrols the RFID tag path in a specific area according to the present invention.

도 3은 특정 지역의 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커와 2.4GHz RFID 리더를 구비하는 드론의 제어 시스템의 개념도이다. 3 is a conceptual diagram of a drone control system having a camera, a directional speaker, and a 2.4 GHz RFID reader that patrol the RFID tag path in a specific area.

본 발명의 특정 지역의 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 시스템 및 방법은 논밭, 임야, 보안 지역, 군사보호 지역 등의 특정 지역의 테두리에서 50~100m 간격으로 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 태그 부착 팻말들이 설치되고, RFID 태그 경로에 따라 드론 비행계획소프트웨어에 의해 특정 지역의 RFID 태그 경로의 각 경로 구간에 위치, 속도와 고도를 포함하는 드론의 비행지역(1->2->3->4...)이 설정되며, 드론의 비행 콘트롤러(FC)의 고도 제어에 따라 지상 30~50m 상공내에서 카메라와 지향성 스피커, GPS 수신기와 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 리더를 구비하는 드론이 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 패트롤하며 패트롤 감시 지역에 설치된 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 태그 부착 팻말들의 RFID 태그 값의 위치를 인식하며, 드론의 카메라 영상 데이터를 비디오 서버로 전송 및 저장되어 PC, 스마트폰에 모니터링되며, 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 칼만필터 알고리즘 또는 딥러닝 기술을 사용하여 영상의 객체를 탐지하고 추적하며, 드론의 카메라 동영상 데이터에서 드론의 패트롤 지역에 사람/동물, 들짐승이 발견되면 PC/스마트폰에 알람을 발생하며 PC 또는 스마트폰의 원격 음성 신호 또는 드론의 저장부의 동물 퇴치음(예, 사자 소리)을 드론의 지향성 스피커로 출력하여 접근 지역에 나타난 사람/동물, 들짐승이 접근하지 못하도록 통제한다.The drone control system and method having a camera and a directional speaker that patrol the RFID tag path in a specific area of the present invention are 2.4GHz at 50 to 100m intervals at a border of a specific area such as a paddy field, a forest field, a security area, and a military protection area. Alternatively, 2.5GHz RFID tag attachment signs are installed, and the drone flight area (1->2) includes location, speed, and altitude in each route section of the RFID tag route in a specific area by the drone flight planning software according to the RFID tag route. ->3->4...) is set, and the camera and directional speaker, GPS receiver and 2.4GHz or 2.5GHz RFID reader are equipped within 30~50m above the ground according to the altitude control of the drone's flight controller (FC). The drone patrols according to the RFID tag path in a specific area, recognizes the location of the RFID tag values of the 2.4GHz or 2.5GHz RFID tag attached signs installed in the patrol surveillance area, and transmits and stores the camera image data of the drone to the video server. It is monitored on PC, smartphone, and detects and tracks the object of the image using the Kalman filter algorithm or deep learning technology by the video analysis module of the video server, and the person/animal in the drone's patrol area from the camera video data of the drone, When a wild animal is found, an alarm is generated on the PC/smartphone, and the remote voice signal of the PC or smartphone or the animal repelling sound of the drone's storage (eg lion sound) is output to the drone's directional speaker to show the person/animal in the approach area. , Control the wild animals from approaching.

예를 들면, 논밭 특정 지역은 농작물 피해 방지를 위해 논밭 임야의 테두리에 50~100M간격으로 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 태그 부착 팻말들을 설치하고 30~50M 상공에서 드론이 태그 경로를 패트롤하며, 드론의 카메라 영상 데이터에서 들짐승 탐지시에 원격 음성 신호 또는 드론의 저장부의 동물 퇴치음(예, 사자 소리)을 드론의 지향성 스피커로 출력하여 들짐승의 접근을 못하게 한다.For example, in certain areas of paddy fields, in order to prevent crop damage, 2.4GHz or 2.5GHz RFID tag attachment signs are installed at the border of the paddy field forest at 50~100M intervals, and drones patrol the tag path over 30~50M. When the wild animal is detected from the camera image data, a remote audio signal or an animal repelling sound (eg, a lion sound) of the drone's storage unit is output to the drone's directional speaker to prevent access to the wild animal.

실시예에서는, 2.4 GHz RFID 태그 부착 팻말들과 2.4 GHz RFID 리더를 예를 들어 설명한다. In the embodiment, the 2.4 GHz RFID tag attached signs and the 2.4 GHz RFID reader will be described as an example.

드론(200)은 회전익 드론을 사용한다. The drone 200 uses a rotary wing drone.

드론(200)은 배터리(미도시)로 구동되며, 기본 드론의 구성요소에서, 비행 콘트롤러(FC)(201)에 연결되며, GPS 수신기(212), 적외선 카메라 또는 NIR 카메라(217), 2.4GHz RFID 리더(230) 및 지향성 스피커(219)를 더 구비한다. The drone 200 is powered by a battery (not shown), and is connected to a flight controller (FC) 201 in a basic drone component, a GPS receiver 212, an infrared camera or a NIR camera 217, 2.4 GHz An RFID reader 230 and a directional speaker 219 are further provided.

실시예에서는, 드론(200)은 쿼드 콥터의 회전익 드론을 사용하였다. In an embodiment, the drone 200 used a quadcopter rotorcraft drone.

1) 회전익 드론: DJI 회전익 드론 1) Flywheel Drone: DJI Flywheel Drone

4대/6대의 프로펠러와 모터, 전자속도제어기(ESC, Electronic Speed Controller), 비행 콘트롤러(FC, Flight Controller), 고도계, GPS 수신기, 자이로스코프와 가속도 센서를 구비하는 INS(Inertial Navigation System, 관성항법장치), 고도계(altimeter)가 탑재되며, 카메라와 Wi-Fi, NB-IoT 모뎀 또는 LTE 4G/5G 모뎀, 및 배터리를 구비한다. INS (Inertial Navigation System) with 4/6 propellers and motors, electronic speed controller (ESC), flight controller (FC), altimeter, GPS receiver, gyroscope and acceleration sensor Device), altimeter, camera, Wi-Fi, NB-IoT modem or LTE 4G/5G modem, and battery.

관성항법장치(INS)는 자이로 센서와 가속도 센서를 구비한다. The inertial navigation system (INS) includes a gyro sensor and an acceleration sensor.

드론의 스케쥴 경로 비행의 목표 속도값에 도달하도록, 드론의 속도 PI 제어 또는 Fuzzy PID 제어기 등의 피드백 제어기를 사용하여 드론의 모터들의 회전수를 제어하여 속도 제어, 위치 제어 및 고도 제어를 한다.To reach the target speed value of the drone's schedule route flight, the speed controller, position control and altitude control are performed by controlling the number of revolutions of the motors of the drone using a feedback controller such as a drone speed PI control or a fuzzy PID controller.

GPS 유도 드론의 Waypoint 스케쥴 비행경로(1->2->3->4...)상에서, 각 구간의 위치, 속도, 고도가 미리 설정되며, 드론이 정해진 고도 30~50m 상공에서 기 설정된 속도로 특정 지역의 테두리에 있는 RFID 태그 경로에 따라 주행되는 GPS 유도 드론의 스케쥴 비행이 실시된다. On the GPS-guided drone's Waypoint schedule flight route (1->2->3->4...), the position, speed, and altitude of each section are preset, and the speed at which the drone is set at a predetermined altitude of 30-50 m. A scheduled flight of a GPS-guided drone running along the RFID tag path at the border of a specific area is conducted.

본 발명의 특정 지역의 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커와 2.4GHz RFID 리더를 구비하는 드론의 제어 시스템은 A drone control system having a camera and a directional speaker and a 2.4 GHz RFID reader that patrol the RFID tag path in a specific area of the present invention

RF 통신부, Wi-Fi 통신부, LTE NB-IoT 모뎀, LTE 4G/5G 통신부 중 어느 하나의 무선 통신부를 구비하며, 드론 제어 신호를 전송하는 드론 제어기(100); A drone controller 100 having a radio communication unit of any one of an RF communication unit, a Wi-Fi communication unit, an LTE NB-IoT modem, and an LTE 4G/5G communication unit and transmitting a drone control signal;

상기 드론 제어기(100) 또는 스마트폰(320)으로부터 드론 제어 신호를 수신받아 제어되며, 드론의 수직 이착륙, 수직 상승/하강, 선형 가속, 방향 제어, 드론의 고도 제어, 호버링(정지), 랜딩 및 비행 경로를 제어, 드론의 비행경로 설정에 따라 RFID 태그 부착 팻말들의 각 경로 구간에 위치, 속도와 고도가 미리 설정된 드론의 Waypoint 스케쥴 경로 비행에 따라 드론의 비행경로(1->2->3->4...)가 제어되며, 4대 이상의 프로펠러(204,206,208,210)와 모터(203,205,207,209), 전자속도제어기(ESC)(202)와 비행 콘트롤러(FC)(201)를 구비하며, 카메라(217)와 지향성 스피커(219), 비행 콘트롤러(FC)(201)와 연결되는 GPS 수신기(212)와 가속도 센서, 자이로스코프, 고도계(213), 2.4GHz RFID 리더(230)를 구비하며, 지표면으로부터 30~50m 상공에서 드론이 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 패트롤하며, 드론에 탑재된 RFID 리더는 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 리더를 사용하고, 패트롤 감시 지역에 설치된 2.4GHz RFID 태그 부착 팻말들의 RFID 태그 위치를 인식하며, RFID 태그 위치 정보와 카메라 동영상 데이터를 비디오 서버(300)로 송신하여 PC(310), 스마트폰(320)에 모니터링되도록 하며, 비디오 서버(300)의 영상 분석 모듈에 의해 칼만필터 알고리즘 또는 딥러닝 기술을 사용하여 영상의 객체 탐지 및 추적이 가능하며, 패트롤 지역에 사람/동물, 들짐승이 발견되면 PC/스마트폰에 알람을 발생하며, PC(310) 또는 스마트폰(320)으로부터 전송된 원격 음성 신호를 출력하거나 또는 PC(310) 또는 스마트폰(320)으로부터 전송된 원격 제어 신호에 의해 드론의 저장부의 동물 퇴치음을 드론의 지향성 스피커(219)로 출력하는 드론(200); 및 상기 드론(200)이 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 패트롤하며, 상기 RFID 태그 부착 팻말들에서 인식된 RFID 태그 위치 정보와 카메라 동영상 데이터를 수신받고, PC(310)와 스마트폰(320)에 모니터링되며, 상기 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 R-CNN, Fast RCNN, 및 Faster RCNN 중 어느 하나의 딥러닝 기술 또는 칼만 필터 알고리즘을 사용하여 영상 내의 객체들을 검출하고 객체를 추적하며, 패트롤 지역에 사람/동물, 들짐승이 발견되면 PC(310)와 스마트폰(320)에 알람을 발생하는 비디오 서버(300)를 포함하며, It is controlled by receiving the drone control signal from the drone controller 100 or the smartphone 320, and the vertical takeoff and landing of the drone, vertical ascent/descent, linear acceleration, direction control, altitude control of the drone, hovering (stop), landing and Control the flight path, and according to the drone's flight path setting, the location, speed, and altitude of the RFID tag-attached signposts are set in advance. The drone's Waypoint schedule path The flight path of the drone according to the flight (1->2->3- >4...) is controlled, and includes four or more propellers (204,206,208,210) and motors (203,205,207,209), electronic speed controller (ESC) 202 and flight controller (FC) 201, with a camera 217 It has a directional speaker 219, a GPS receiver 212 connected to a flight controller (FC) 201, an acceleration sensor, a gyroscope, an altimeter 213, and a 2.4 GHz RFID reader 230, 30-50 m from the ground surface The drone patrols along the path of the RFID tag in a specific area from above, the RFID reader mounted on the drone uses a 2.4GHz or 2.5GHz RFID reader, and recognizes the RFID tag location of the 2.4GHz RFID tag-attached signs installed in the patrol surveillance area. The RFID tag location information and camera video data are transmitted to the video server 300 to be monitored by the PC 310 and the smartphone 320, and the Kalman filter algorithm or dip is performed by the video analysis module of the video server 300. It is possible to detect and track the object of the image using the running technology, and when a person/animal or wild animal is found in the patrol area, an alarm is generated in the PC/smartphone, and the remote transmitted from the PC 310 or the smartphone 320 A drone 200 which outputs an audio signal or outputs an animal repelling sound of the drone storage unit to the directional speaker 219 of the drone by a remote control signal transmitted from the PC 310 or the smartphone 320; And the drone 200 patrols according to the RFID tag path in a specific area, receives RFID tag location information and camera video data recognized by the RFID tag attachment signs, and transmits them to the PC 310 and the smartphone 320. It is monitored, and the video analysis module of the video server detects objects in the image and tracks the objects in the patrol area by using deep learning technology of either R-CNN, Fast RCNN, or Faster RCNN or Kalman filter algorithm. When a person/animal or wild animal is found, it includes a video server 300 that generates an alarm in the PC 310 and the smartphone 320,

상기 RFID 태그 부착 팻말들은 논밭, 임야, 보안 지역, 군사보호 지역을 포함하는 특정 지역의 테두리 경로에서 일정 거리(50~100m) 간격으로 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 태그 부착 팻말들을 사용하고, The RFID tag-attached signs use 2.4GHz or 2.5GHz RFID tag-attached signs at a certain distance (50 to 100m) from a border path of a specific area including a paddy field, a forest field, a security area, and a military protection area,

상기 드론(200)의 비행 콘트롤러(FC)(201)는 드론(200)이 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 패트롤 감시 지역에 설치된 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 태그 부착 팻말들의 RFID 태그 위치를 인식하며, 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 태그 위치 정보와 카메라 동영상 데이터를 비디오 서버로 송신하며, 상기 PC(310) 및/또는 상기 스마트폰(320)에 모니터링되도록 하며, 패트롤 지역에 사람/동물, 들짐승이 발견되면 상기 PC(310)와 스마트폰(320)에 알람을 발생하며, 상기 PC(310) 또는 스마트폰(320)으로부터 전송된 원격 음성 신호 또는 원격 제어 신호에 따라 실행되는 드론의 저장부의 동물 퇴치음을 드론(200)의 지향성 스피커(219)로 출력되도록 한다. The flight controller (FC) 201 of the drone 200 recognizes the RFID tag positions of the 2.4 GHz or 2.5 GHz RFID tag-attached signs installed in the patrol surveillance area according to the RFID tag path of the specific region, When transmitting 2.4GHz or 2.5GHz RFID tag location information and camera video data to a video server, allowing the PC 310 and/or the smartphone 320 to be monitored, and if a person/animal or wild animal is found in the patrol area An alarm is generated in the PC 310 and the smartphone 320, and the animal repelling sound of the drone storage unit executed according to a remote voice signal or a remote control signal transmitted from the PC 310 or the smartphone 320 To be output to the directional speaker 219 of the drone 200.

상기 비행 콘트롤러(FC)(201)는 전자 속도 제어기(ESC)(202)와 연결되며, 드론의 수직 이착륙, 수직 상승/하강, 선형 가속, 방향 제어, 드론의 고도 제어, 호버링, 랜딩 및 비행 경로를 제어하고, 특정 지역의 스케쥴 경로 비행의 해당 위치 그 상공에 드론이 정확하게 위치되도록 하고 속도 제어, 위치 제어, 드론의 고도가 30~50m가되도록 고도 제어를 하며, 드론(200)의 카메라 동영상과 RFID 태그 위치 정보를 비디오 서버(300)로 전송하며, The flight controller (FC) 201 is connected to an electronic speed controller (ESC) 202, vertical takeoff and landing of a drone, vertical ascent/descent, linear acceleration, direction control, altitude control of a drone, hovering, landing and flight path Control the location of a specific area, and make sure that the drone is accurately positioned over the corresponding location of the flight, speed control, position control, altitude control so that the altitude of the drone is 30-50m, and the camera video of the drone 200 Transmit the RFID tag location information to the video server 300,

상기 비디오 서버(300)의 영상 분석 모듈에 의해 칼만 필터 알고리즘 또는 해당 특정 지역의 실시간 카메라 동영상에 대하여 논밭, 임야, 보호 지역, 군사 보호 지역 등의 특정 지역의 RFID 태그 경로 상에서 드론의 카메라 동영상 데이터에서 사람/동물, 들짐승 탐지시에, PC(310)의 마이크와 RF, Wi-Fi, NB-IoT, LTE 4G/5G 등의 무선 통신부로부터 또는 스마트폰(320)으로부터 전송된 원격 음성 신호를 수신하거나 또는 원격 제어 신호에 의해 드론(200)의 저장부(215)에 기 저장된 동물 퇴치음을 지향성 스피커(219)로 출력한다.By the video analysis module of the video server 300, the Kalman filter algorithm or real-time camera video of a specific area is applied to the drone's camera video data on the RFID tag path of a specific area such as a field, forest, protected area, or military protected area. When detecting a person/animal or wild animal, a microphone of the PC 310 and a remote voice signal transmitted from a wireless communication unit such as RF, Wi-Fi, NB-IoT, LTE 4G/5G, or from the smartphone 320, or Alternatively, the animal repelling sound pre-stored in the storage unit 215 of the drone 200 is output to the directional speaker 219 by the remote control signal.

드론 제어기(100)는 RC Transmitter/Receiver(RC Tx/Rx)로써, 드론(200)을 RF, Wi-Fi, LTE NB-IoT, LTE 4G/5G 중 어느 하나의 무선 통신을 통해 원격 제어하는 키 조정부(101); 드론의 원격 제어 데이터를 전송하도록 제어하는 제어부(102); 드론의 원격 제어 데이터를 송신하고, 드론(200)으로부터 드론의 GPS 위치 및 고도 정보를 수신하는 무선통신부(103); 및 배터리(104)로 구성된다. The drone controller 100 is an RC Transmitter/Receiver (RC Tx/Rx), and a key for remotely controlling the drone 200 through any one of RF, Wi-Fi, LTE NB-IoT, and LTE 4G/5G. Adjusting unit 101; Control unit 102 for controlling to transmit the remote control data of the drone; A wireless communication unit 103 that transmits remote control data of a drone and receives GPS position and altitude information of the drone from the drone 200; And a battery 104.

드론(200)은 비행경로 계획 SW에 의해 기설정된 RFID 태그 부착 팻말들의 이동 경로가 설정되고, 드론(200)의 위치, 속도, 가속도 제어에 따라 양력을 발생하여 수직 이륙후에 해당 특정 지역의 기 설정된 RFID 태그 경로에 따라 추력을 발생하여 이동한다.The drone 200 sets the movement path of the RFID tag-attached signs preset by the flight route planning SW, generates lift in accordance with the position, speed, and acceleration control of the drone 200, and presets the specific area after vertical takeoff. It generates and moves thrust along the RFID tag path.

비행경로계획 SW는 비행고도, 중복도(종중복도, 횡중복도), 드론의 비행고도에 따른 카메라의 사진촬영 횟수 간격설정, 긴급 착륙 지점(ERP), 홈위치 고도(RTH), 안전 서클(Geofencing) 반경을 설정한다. The flight route planning SW includes the flight altitude, overlapping degree (double axle, transverse axle), and the interval of the camera's photo taking according to the drone's flight altitude, emergency landing point (ERP), home position altitude (RTH), and safety circle ( Geofencing) radius.

비행관제 소프트웨어는 무선통신기술을 사용하여 비행장치의 위치, 비행방향(0->1->2->3->4...), 속도, 고도 값을 실시간으로 보여주고 가시권(VLOS), 비가시권내에서 비행장치를 제어하는 프로그램이다.The flight control software uses wireless communication technology to display the location, flight direction (0->1->2->3->4...), speed, and altitude values in real time and display the visual field (VLOS), It is a program to control the flying devices in the invisible area.

드론(200)은 4대 이상의 프로펠러(204,206,208,210)와 모터(203,205,207,209), 전자속도제어기(ESC)(202)와 비행 콘트롤러(FC)(201)를 기존 드론의 구성요소들을 포함하며, 특히 GPS 수신기(212)와 가속도 센서, 자이로스코프, 고도계(213), 카메라(217)와 지향성 스피커(219), 2.4GHz RFID 리더(230)를 구비한다. The drone 200 includes four or more propellers 204, 206, 208, 210 and motors 203, 205, 207, 209, an electronic speed controller (ESC) 202, and a flight controller (FC) 201. 212), an acceleration sensor, a gyroscope, an altimeter 213, a camera 217, a directional speaker 219, and a 2.4 GHz RFID reader 230.

드론(200)은 4대 이상의 프로펠러(204,206,208,210)와 모터(203,205,207,209); The drone 200 includes four or more propellers 204,206,208,210 and motors 203,205,207,209;

비행 콘트롤러(FC)(201)와 연결되며, 드론 제어기(100)로부터 원격 제어 데이터를 수신받으며, PC(310)의 마이크와 NB-IoT 통신부로부터 또는 스마트폰(320)으로부터 원격 음성 신호를 수신하기 위한 IP 주소가 할당된 LTE 4G/5G 모뎀, NB-IoT 모뎀, Wi-Fi 통신부 또는 RF 통신부 중 어느 하나를 구비하는 무선통신부(211);It is connected to the flight controller (FC) 201, receives remote control data from the drone controller 100, and receives a remote voice signal from the microphone and NB-IoT communication unit of the PC 310 or from the smartphone 320. A wireless communication unit 211 having any one of an LTE 4G/5G modem, an NB-IoT modem, a Wi-Fi communication unit, or an RF communication unit to which an IP address is assigned;

상기 무선 통신부(211)를 통해 드론 제어기(100) 또는 스마트폰(320)으로부터 원격 제어 데이터를 수신받고, 드론의 수직 이착륙, 수직 상승/하강, 선형 가속, 방향 제어, 드론의 고도 제어, 호버링(정지), 랜딩 및 비행 경로를 제어, 데이터 송수신을 제어하며, 30~50m 상공에서 드론의 스케쥴 비행경로 설정에 따라 RFID 태그 부착 팻말들의 각 경로 구간에 위치, 속도와 고도가 미리 설정된 드론의 Waypoint 스케쥴 경로 비행이 제어되며, 지표면으로부터 30~50m 상공에서 드론이 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 패트롤하며 패트롤 감시 지역에 설치된 2.4GHz RFID 태그 부착 팻말들의 RFID 태그 위치를 인식하며, RFID 태그 위치 정보와 카메라 동영상 데이터를 비디오 서버(300)로 송신하며, PC(310) 및/또는 스마트폰(320)에 모니터링되도록 하며, 비디오 서버(300)의 영상 분석 모듈에 의해 칼만필터 알고리즘 또는 딥러닝 기술을 사용하여 영상의 객체 탐지 및 추적이 가능하며, 패트롤 지역에 사람/동물, 들짐승이 발견되면 PC와 스마트폰에 알람(alarm)을 발생하며, PC 또는 스마트폰으로부터 전송된 원격 음성 신호 또는 원격 제어 신호에 따라 실행되는 드론의 저장부(215)의 동물 퇴치음을 드론의 지향성 스피커(219)로 출력되도록 하는 비행 콘트롤러(FC)(201); Remote control data is received from the drone controller 100 or the smartphone 320 through the wireless communication unit 211, vertical takeoff and landing of the drone, vertical rise/fall, linear acceleration, direction control, altitude control of the drone, and hovering ( Stop), control landing and flight paths, control data transmission and reception, and schedule the drone's waypoint from 30 to 50 m above the drone's schedule. Route flight is controlled, drone patrols along the RFID tag path in a specific area 30~50m above the surface, recognizes the RFID tag location of the 2.4GHz RFID tag-attached signs installed in the patrol surveillance area, RFID tag location information and camera The video data is transmitted to the video server 300, to be monitored on the PC 310 and/or the smartphone 320, and the Kalman filter algorithm or deep learning technology is used by the video analysis module of the video server 300. Object detection and tracking of video is possible, and when a person/animal or wild animal is found in the patrol area, an alarm is generated on the PC and the smartphone, depending on the remote voice signal or remote control signal transmitted from the PC or smartphone. A flight controller (FC) 201 that outputs the animal repelling sound of the drone storage unit 215 to be output to the drone directional speaker 219;

4대 이상의 프로펠러(204,206,208,210)와 모터(203,205,207,209)와 연결되며, 상기 비행 콘트롤러(FC)(201)와 연결되는 전자 속도 제어기(ESC)(202); 및 An electronic speed controller (ESC) 202 connected to four or more propellers 204, 206, 208, 210 and motors 203, 205, 207, 209 and connected to the flight controller (FC) 201; And

상기 비행 콘트롤러(FC)(201)와 연결되며, 하늘을 나는 드론의 GPS 위치 좌표를 제공하는 GPS 수신기(212); A GPS receiver 212 connected to the flight controller (FC) 201 and providing GPS location coordinates of a drone flying in the sky;

상기 비행 콘트롤러(FC)(201)와 연결되며, 드론의 해발고도 정보를 제공하는 고도계(213);An altimeter 213 connected to the flight controller (FC) 201 and providing elevation information of the drone;

상기 비행 콘트롤러(FC)(201)와 연결되며, z 축(axis)을 기준으로 회전하는 4대의 프로펠러들(204,206,209,210)의 각속도를 측정하여 yaw, roll, pitch를 제어하여 쿼드 콥터 구조의 드론(200)의 자세 제어를 하여 드론의 좌우 수평 밸런싱을 유지되도록 하는 자이로스코프(gyroscope, gyro sensor); It is connected to the flight controller (FC) 201 and measures the angular velocity of four propellers 204,206, 209, 210 rotating based on the z axis to control yaw, roll, and pitch to control the quadcopter drone 200 ) To control the attitude of the drone to maintain horizontal balancing of the left and right gyroscopes (gyroscope, gyro sensor);

상기 비행 콘트롤러(FC)(201)와 연결되며, 비행경로를 이동하는 드론의 가속도를 측정하는 가속도 센서(acceleration sensor); An acceleration sensor connected to the flight controller (FC) 201 and measuring acceleration of a drone moving a flight path;

드론의 하부에 구비된 카메라(217); A camera 217 provided under the drone;

상기 비행 콘트롤러(FC)(201)와 연결되며, 상기 카메라(217)의 영상을 인코딩하는 A/V 영상처리부(216); An A/V image processing unit 216 which is connected to the flight controller (FC) 201 and encodes the image of the camera 217;

상기 비행 콘트롤러(FC)(201)와 연결되며, 음성 신호를 처리하는 음성신호처리부(218); An audio signal processing unit 218 connected to the flight controller (FC) 201 and processing an audio signal;

상기 비행 콘트롤러(FC)(201)와 연결되며, 논밭, 임야, 보안 지역, 군사보호 지역 등의 특정 지역의 테두리에 있는 RFID 태그 경로를 패트롤하는 드론이 30~50m 상공에서, 비디오 서버(300)의 영상 분석 모듈에 의해 비디오 서버(300)로 전송된 영상의 사람/동물 또는 들짐승 탐지시에 PC(310)의 마이크와 LTE 4G/5G 모뎀, NB-IoT 모뎀, Wi-Fi 통신부 또는 RF 통신부 중 어느 하나의 통신부로부터 또는 스마트폰(320)으로부터 전송된 원격 음성 신호를 증폭하여 출력하거나, 또는 PC(310)의 마이크와 상기 어느 하나의 통신부로부터 또는 스마트폰(320)으로부터 전송된 원격 제어 신호에 따라 드론의 저장부에 기 저장된 동물 퇴치음을 증폭하여 출력하는 지향성 스피커(219);A drone that is connected to the flight controller (FC) 201 and controls an RFID tag path on a border of a specific area, such as a paddy field, a forest field, a security area, and a military protection area, at a distance of 30-50 m, the video server 300 When detecting a person/animal or wild animal of a video transmitted to the video server 300 by the video analysis module of the microphone of the PC 310 and the LTE 4G/5G modem, NB-IoT modem, Wi-Fi communication unit or RF communication unit Amplify and output the remote voice signal transmitted from any one communication unit or from the smartphone 320, or to the microphone of the PC 310 and the remote control signal transmitted from the one communication unit or from the smartphone 320. A directional speaker 219 for amplifying and outputting pre-stored animal repelling sound in the drone storage unit;

동물 퇴치음이 저장되며, 카메라의 항공 영상 데이터와 그 시간대별 위치와 속도, 가속도 데이터를 기록하는 저장부(하드디스크)(215); A storage unit (hard disk) 215 in which animal repelling sound is stored, and records aerial image data of the camera, and position, velocity, and acceleration data of each time zone;

배터리(227); 및 Battery 227; And

드론(200)의 상부 몸체와 하부 수직 이착륙부를 구비하는 기구부 프레임을 포함한다. It includes an upper body of the drone 200 and a mechanism part frame having a lower vertical takeoff and landing part.

드론(200)은 비행 콘트롤러(FC)(201)와 연결되는 타이머를 더 포함할 수 있다. The drone 200 may further include a timer connected to the flight controller (FC) 201.

드론(200)은 비행 콘트롤러(FC)(201)와 연결되는 USB 메모리 연결부를 더 포함할 수 있다. The drone 200 may further include a USB memory connection connected to the flight controller (FC) 201.

드론(200)은 USB 메모리 연결부 외에 SD 카드 연결부(미도시)를 더 구비하며, SD Card Slot를 통해 SD 메모리 카드에 촬영 영상과 비행 기록과 데이터를 기록할 수 있다. The drone 200 further includes an SD card connector (not shown) in addition to the USB memory connector, and can record photographed images, flight records, and data to the SD memory card through the SD card slot.

드론(200)의 비행 콘트롤러(FC)(201)와 연결된 전자속도제어기(ESC)(202)는 특정 지역의 테두리에 있는 RFID 태그 부착 팻말들의 각 경로 구간의 위치, 속도, 고도가 미리 설정된 GPS 유도 드론의 스케쥴 경로 비행시에 특정 지역의 RFID 태그 경로를 따라 패트롤 대상 지역의 30~50m 상공에서 드론의 위치, 속도, 고도가 정확하게 제어되도록 한다. An electronic speed controller (ESC) 202 connected to the flight controller (FC) 201 of the drone 200 induces GPS in which the location, speed, and altitude of each route section of the RFID tag-attached signs in a specific area are preset. Drone's Schedule Route When flying, the position, speed, and altitude of the drone are accurately controlled over 30~50m of the patrol target area along the RFID tag route of a specific area.

드론(200)은 특정 지역의 사람/동물이나 들짐승 탐지시에, 드론의 무선 통신부(211)를 통해 PC(310)에 탑재된 NB-IoT 디바이스의 NB-IoT 통신부 또는 스마트폰(320)으로부터 원격 음성 신호를 수신하여 증폭하여 출력하거나, 또는 원격 제어를 신호를 수신하여 드론(200)의 저장부(215)에 기 저장된 동물 퇴치음을 드론의 지향성 스피커(219)로 출력한다. The drone 200 is remote from the NB-IoT communication unit or the smartphone 320 of the NB-IoT device mounted on the PC 310 through the wireless communication unit 211 of the drone when detecting a person/animal or wild animal in a specific area. Receiving and amplifying and outputting a voice signal, or receiving a signal for remote control, outputs an animal repelling sound pre-stored in the storage unit 215 of the drone 200 to the drone directional speaker 219.

드론의 비행 콘트롤러(FC)(201)와 연결된 A/V 영상처리부(216)는 카메라 영상을 인코딩/디코딩하기 위해 H.264 또는 MJPEG(Motion JPEG) 코덱을 사용한다. The A/V image processing unit 216 connected to the drone's flight controller (FC) 201 uses an H.264 or MJPEG (Motion JPEG) codec to encode/decode camera images.

지향성 스피커(219)는 초음파 센서의 20~20kHz의 가청 주파수 대역에 음을 실어 소리를 방사하며, 일반 스피커보다 보다 가청성이 좋고, 방사 지향각도(±15°~90°음압 레벨), 최대 유효 송출 거리 100m, 최장 송출 거리 300m, 재난지역 상공에서 지향성을 가지고 원격 음성 신호를 출력한다. The directional speaker 219 emits sound by putting sound in an audible frequency band of 20 to 20 kHz of the ultrasonic sensor, has better audibility than a general speaker, and has a radiation directing angle (±15° to 90° sound pressure level), maximum effective It transmits remote voice signals with directivity over the disaster area 100m, the longest transmission distance 300m, and the disaster area.

드론 제어기(100)를 사용하는 대신에 스마트폰(320)을 사용하는 경우, 스마트폰(320)은 와이파이(Wi-Fi) 또는 이동통신망(LTE NB-IoT, LTE 4G/5G)을 통해 드론(200)으로 원격 제어 데이터를 전송하고, 드론(200)으로부터 스마트폰(320)으로 드론의 카메라 영상 데이터와 RFID 태그 위치 정보와 드론의 GPS 위치 좌표와 고도 정보를 전송하고, 스마트폰(320)에는 드론의 카메라 영상 데이터와 RFID 태그 위치 정보와 드론의 GPS 위치 좌표 및 고도 정보가 실시간으로 표시된다. When using the smartphone 320 instead of using the drone controller 100, the smartphone 320 is a drone (Wi-Fi) or a mobile communication network (LTE NB-IoT, LTE 4G/5G) through the drone ( 200) and transmits remote control data to the smartphone 320 from the drone 200, transmits the camera image data and RFID tag location information of the drone and the GPS location coordinates and altitude information of the drone, to the smartphone 320 Drone camera image data, RFID tag location information, and drone GPS location coordinates and altitude information are displayed in real time.

비행 콘트롤러(FC, Flight Controller)(201)는 드론 제어기(100) 또는 스마트폰(310)으로부터 드론(200)으로 원격 제어 데이터를 수신받고, 4대 이상의 모터(M1,M2,M3.M4)를 구동하여 4개 이상의 프로펠러(204,206,208,210)들 회전시키는 전자 속도 제어기(ESC)(202)와 연결되며, 드론의 수직 이착륙, 수직 상승/하강, 선형 가속, 방향 제어, 드론의 고도 제어, 호버링, 랜딩 및 비행 경로를 제어하며, The flight controller (FC) 201 receives remote control data from the drone controller 100 or the smartphone 310 to the drone 200, and uses four or more motors M1, M2, M3.M4. It is connected to an electronic speed controller (ESC) 202 that drives and rotates four or more propellers 204,206, 208, 210, vertical takeoff and landing of a drone, vertical up/down, linear acceleration, direction control, altitude control of a drone, hovering, landing and Control the flight path,

특정 지역의 테두리에 있는 RFID 태그 경로에 따라 30~50m 상공에서 스케쥴 비행하는 드론이 정확하게 이동하며 위치되도록 속도 제어, 위치 제어, 고도 제어를 하며, 비디오 서버로 수신된 드론 카메라 영상의 사람/동물 또는 들짐승 탐지시에, 드론의 무선 통신부(211)를 통해 PC(310)에 탑재된 NB-IoT 디바이스의 NB-IoT 통신부 또는 스마트폰(320)으로부터 IP 주소가 할당된 LTE 4G/5G 모뎀, NB-IoT 모뎀, Wi-Fi 통신부 또는 RF 통신부 중 어느 하나의 통신부를 통해 원격 음성 신호를 수신하거나 또는 수신된 원격 제어 신호에 따라 드론(200)의 저장부(215)에 저장된 동물 퇴치음을 드론의 지향성 스피커(219)를 통해 출력하도록 제어한다. Speed control, position control, and altitude control to ensure that drones that are scheduled to fly over 30~50m in accordance with the RFID tag path on the border of a specific area are accurately positioned and moved.People/animals of drone camera images received by the video server or Upon detection of the wild animal, an LTE 4G/5G modem, NB-, which is assigned an IP address from the NB-IoT communication unit of the NB-IoT device mounted on the PC 310 or the smartphone 320 through the wireless communication unit 211 of the drone, NB- The directivity of the drone that receives a remote voice signal through one of the IoT modem, the Wi-Fi communication unit or the RF communication unit, or the animal repellent sound stored in the storage unit 215 of the drone 200 according to the received remote control signal It is controlled to output through the speaker 219.

전자 속도 제어기(ESC)(202)는 PD 제어(비례 미분 제어)에 의해 드론의 속도를 제어할 수 있으며, 각각 모터(M1,M2,M3,M4)의 프로펠러의 회전 속도를 제어하여 각각의 프로펠러(204,206,209,210)를 회전하게 하여 상승과 하강을 제어한다.The electronic speed controller (ESC) 202 may control the speed of the drone by PD control (proportional differential control), and each propeller by controlling the rotational speed of the propellers of the motors M1, M2, M3, and M4, respectively. (204,206,209,210) is rotated to control the rise and fall.

GPS 수신기(212)는 비행 콘트롤러(FC)(201)와 연결된 D-GPS 수신기를 사용하며, 4개의 위성으로부터 하늘을 나는 드론의 GPS 위치 좌표를 제공하며, The GPS receiver 212 uses a D-GPS receiver connected to the flight controller (FC) 201, and provides GPS location coordinates of drones flying in the sky from four satellites,

고도계(213)는 비행 콘트롤러(FC)(201)와 연결되며, 드론의 해발고도 정보를 제공한다. The altimeter 213 is connected to the flight controller (FC) 201 and provides elevation information of the drone.

드론(200)의 고도 제어는 드론 제어기(100) 또는 드론을 제어하는 스마트폰을 사용하여 드론(200)의 고도계(213)로부터 해발고도 정보를 수신받아 원격 제어 데이터를 드론의 무선통신부(211)를 통해 비행 콘트롤러(FC)(201)로 수신받아 상승 하강을 제어하여 드론의 비행 콘트롤러(FC)(201)와 전자 속도 제어기(ESC)(202)의 PD 제어를 통해 각각의 모터들(M1,M2,M3,M4)의 속도를 조절하여 각각의 프로펠러(204,206,208,210)의 회전수를 제어한다. The altitude control of the drone 200 receives altitude altitude information from the altimeter 213 of the drone 200 using the drone controller 100 or a smartphone controlling the drone, and receives remote control data from the drone wireless communication unit 211 It is received by the flight controller (FC) 201 through controlling the ascending and descending of each of the motors (M1, through the PD control of the drone flight controller (FC) 201 and the electronic speed controller (ESC) 202 The speed of M2, M3, and M4 is controlled to control the number of revolutions of each propeller 204,206,208,210.

드론의 관성항법장치(IMU)는 비행 콘트롤러(FC)(201)에 연결되는 자이로스코프(gyroscope, gyro sensor)(223) 및 비행 콘트롤러(FC)(201)에 연결되는 가속도 센서(accelereometer)(221)를 구비한다. The inertial navigation system (IMU) of the drone includes a gyroscope (gyro sensor) 223 connected to a flight controller (FC) 201 and an acceleration sensor (221) connected to a flight controller (FC) 201 ).

자이로스코프(gyroscope, gyro sensor)(223)는 비행 콘트롤러(201)와 연결되고, z 축(axis)을 기준으로 회전하는 4개 이상의 프로펠러들(204, 206, 208, 210)의 각속도를 측정하여 yaw, roll, pitch를 제어하여 쿼드 콥터 구조의 드론(200)의 자세 제어를 하여 드론의 좌우 수평 밸런싱을 유지되도록 한다. The gyroscope (gyroscope, gyro sensor) 223 is connected to the flight controller 201, and measures the angular velocity of four or more propellers 204, 206, 208, 210 rotating about the z axis The yaw, roll, and pitch are controlled to control the posture of the quadcopter structured drone 200 to maintain horizontal balance between the left and right drones.

가속도 센서(accelereometer)(221)는 압전형(piezoelectric type) 가속도계, 정전용량형, 스트레인 게이지형(strain gage) 가속도계, 전기동부하형(electro dynamic type) 가속도계, 또는 실리콘 반도체 가속도계 중 어느 하나를 사용한다.The accelerometer 221 uses any one of a piezoelectric type accelerometer, a capacitive type, a strain gage accelerometer, an electro dynamic type accelerometer, or a silicon semiconductor accelerometer. .

드론은 기본적으로, 비행 콘트롤러(FC)(201)에 각각 연결되는 가속도 센서(Acceleration Sensor)(221)와 자이로스코프(Gyroscope Sensor)(223)는 좌우 수평 밸런싱을 유지되도록 하고, 각도를 측정한다. The drone is basically an acceleration sensor (221) and a gyroscope (Gyroscope Sensor) 223 connected to the flight controller (FC) 201, respectively, so as to maintain horizontal balance between left and right, and measure an angle.

드론 저장부(215)는 하드 디스크를 구비하며, 그 외에 USB 메모리 연결부, 또는 SD 카드 연결부를 구비하며, SD Card Slot를 통해 촬영 영상과 비행 기록과 데이터를 기록된 데이터를 노트북이나 컴퓨터로 저장된 데이터를 이전할 수 있다. The drone storage unit 215 is provided with a hard disk, in addition to a USB memory connection, or SD card connection, the data stored in the shooting image and flight records and data through the SD Card Slot to a laptop or computer Can be transferred.

별도의 드론 제어기(RC Transmitter/Receiver)를 사용하지 않고 스마트폰(310)을 사용하는 경우, 스마트폰(310)과 무선 통신부(211)를 구비하는 드론(200)은 물리 계층(Physical Layer)과 데이터 링크 계층(Data Link Layer)으로 NB-IoT 또는 4G LTE 또는 5G 이동통신 프로토콜을 사용하며, 그 상위 계층(Network Layer, Transport Layer)에는 TCP/IP 또는 UDP/IP를 사용하여 수직 이착륙, 수직 승강, 선형 가속, 드론의 고도 제어, 비행 경로 제어, 호버링, 랜딩을 제어하며, 원격 제어 데이터, 드론 카메라 영상 데이터와 드론의 GPS 위치 좌표(x,y 좌표)와 고도 정보(z 좌표)를 전송할 수 있다. When a smart phone 310 is used without using a separate drone controller (RC transmitter/receiver), the drone 200 including the smart phone 310 and the wireless communication unit 211 has a physical layer and a physical layer. NB-IoT or 4G LTE or 5G mobile communication protocol is used as the Data Link Layer, and TCP/IP or UDP/IP is used for the upper layer (Network Layer, Transport Layer) to vertically take off and land. , Linear acceleration, drone altitude control, flight path control, hovering, landing control, remote control data, drone camera image data and drone GPS position coordinates (x,y coordinates) and altitude information (z coordinates) can be transmitted. have.

본 발명의 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 시스템은 Drone control system having a camera and a directional speaker to control the RFID tag path of the present invention

특정 지역에서 테두리에 설치된 RFID 태그 부착 팻말들; RFID tag attachment signs installed on the border in a specific area;

무선 통신부를 구비하며, 드론 제어 신호를 전송하는 드론 제어기; 및 A drone controller having a wireless communication unit and transmitting a drone control signal; And

상기 드론 제어기 또는 스마트폰으로부터 상기 드론 제어 신호를 수신받아 제어되며, RFID 태그 부착 팻말들의 각 경로 구간에 위치, 속도와 고도가 미리 설정된 GPS 유도 드론의 Waypoint 스케쥴 경로 비행시에, 지표면으로부터 일정 고도 상공에서 드론이 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 패트롤하며 상기 RFID 태그 부착 팻말들의 RFID 태그 위치를 인식하며, RFID 태그 위치 정보와 드론의 카메라 동영상 데이터를 비디오 서버로 송신하고, 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 칼만필터 알고리즘 또는 딥러닝 알고리즘을 사용하여 영상의 객체들을 검출하고 추적하여 패트롤 지역의 사람, 동물, 들짐승이 검출되면, 비디오 서버로부터 PC 또는 스마트폰으로 알람을 발생하며, PC 또는 스마트폰으로부터 드론으로 전송된 원격 음성 신호를 출력하거나 또는 원격 제어 신호에 의해 드론의 저장부에 기 저장된 동물 퇴치음을 출력하여 사람/동물, 들짐승이 접근하지 못하도록 통제하는 GPS 수신기, 카메라와 지향성 스피커 및 RFID 리더가 구비된 드론을 포함한다.Controlled by receiving the drone control signal from the drone controller or smart phone, and in the way of the GPS-guided drone with the location, speed, and altitude set in each path section of the RFID tag-attached signs. The drone patrols according to the RFID tag path in a specific area, recognizes the RFID tag location of the RFID tag-attached signs, transmits the RFID tag location information and the camera video data of the drone to the video server, and sends it to the video server's video analysis module. By detecting and tracking objects in the image using the Kalman filter algorithm or deep learning algorithm, when a person, animal, or wild animal in the patrol area is detected, an alarm is generated from the video server to the PC or smartphone, and the drone from the PC or smartphone A GPS receiver, camera, directional speaker and RFID reader that control the human/animal and wild animals from accessing by outputting a remote voice signal transmitted to or outputting a pre-stored animal repelling sound to the drone's storage by a remote control signal Includes equipped drone.

본 발명에 따른 특정 지역의 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 방법은 (a) 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 각 경로 구간에 위치, 속도, 고도가 미리 설정된 드론의 Waypoint 스케쥴 경로 비행시에, 지표면으로부터 30~50m 일정 고도 상공에서 GPS 수신기, 카메라와 스피커와 RFID 리더가 구비된 드론이 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 패트롤하며, 드론에 탑재된 상기 RFID 리더는 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 리더를 사용하고, 상기 RFID 태그 부착 팻말들의 RFID 태그 위치 정보와 드론의 카메라 동영상 데이터를 비디오 서버로 송신하고 비디오 서버에 연동된 PC, 스마트폰에 모니터링되는 단계; (b) 상기 비디오 서버에 녹화되는 영상 데이터에 대하여 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 칼만필터 알고리즘 또는 딥러닝 기술을 사용하여 영상의 객체를 탐지하고 추적하는 단계; 및 (c) 상기 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 패트롤 지역의 사람, 동물, 들짐승이 탐지되면, 비디오 서버에 연동된 PC와 스마트폰에 RFID 태그 탐지 위치 정보와 알람을 발생하고, PC 또는 스마트폰으로부터 드론으로 전송된 원격 음성 신호를 스피커로 출력하거나 또는 원격 제어 신호에 따라 드론의 저장부에 기 저장된 동물 퇴치음을 스피커로 출력하는 단계를 포함하며, The method of controlling a drone having a camera and a directional speaker that patrols a RFID tag path in a specific area according to the present invention includes (a) a drone having a position, speed, and altitude preset in each path section according to the RFID tag path in a specific area. Waypoint Schedule Route When flying, a drone equipped with a GPS receiver, camera, speaker, and RFID reader at a certain altitude of 30 to 50m above the ground surface patrols according to the RFID tag path in a specific area, and the RFID reader mounted on the drone is 2.4. Using a GHz or 2.5GHz RFID reader, transmitting the RFID tag location information of the RFID tag-attached signs and the camera video data of the drone to a video server and being monitored on a PC, a smartphone linked to the video server; (b) detecting and tracking an object of an image using a Kalman filter algorithm or deep learning technology by the image analysis module of the video server with respect to the image data recorded on the video server; And (c) if a person, animal, or wild animal in the patrol area is detected by the video analysis module of the video server, RFID tag detection location information and an alarm are generated in a PC and a smartphone linked to the video server, and the PC or smartphone. And outputting the remote voice signal transmitted from the drone to the speaker, or outputting the pre-stored animal repelling sound to the speaker according to the remote control signal.

상기 드론(200)이 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 패트롤하며, 상기 RFID 태그 부착 팻말들에서 인식된 RFID 태그 위치 정보와 카메라 동영상 데이터를 수신받고, PC와 스마트폰에 모니터링되며, 상기 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 칼만필터 알고리즘 또는 딥러닝 기술을 사용하여 영상의 객체를 탐지하고 추적하며, 패트롤 지역에 사람/동물, 들짐승이 발견되면 PC(310)와 스마트폰(320)에 알람을 발생하는 비디오 서버(300)를 구비하며, The drone 200 patrols along the RFID tag path in a specific region, receives RFID tag location information and camera video data recognized by the RFID tag attachment signs, is monitored on a PC and a smartphone, and the video server The image analysis module detects and tracks objects in the image using the Kalman filter algorithm or deep learning technology, and generates alarms in the PC 310 and the smartphone 320 when people/animals and wild animals are found in the patrol area. It has a video server 300,

패트롤 지역에 사람/동물, 들짐승이 발견되면 PC(310) 및 스마트폰(320)에 알람을 발생하며, 상기 PC(310) 또는 상기 스마트폰(320)으로부터 드론(200)으로 상기 원격 음성 신호를 전송하거나 또는 상기 PC(310) 또는 상기 스마트폰(320)으로부터 상기 드론(200)으로 상기 원격 제어 신호를 전송한다. When a person/animal or wild animal is found in the patrol area, an alarm is generated in the PC 310 and the smartphone 320, and the remote voice signal is transmitted from the PC 310 or the smartphone 320 to the drone 200. Transmit or transmit the remote control signal from the PC 310 or the smartphone 320 to the drone 200.

상기 RFID 태그 부착 팻말들은 논밭, 임야, 보안 지역, 군사보호 지역을 포함하는 특정 지역의 테두리 경로에서 50~100m 간격으로 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 태그 부착 팻말들을 사용한다. The RFID tag-attached signs use 2.4GHz or 2.5GHz RFID tag-attached signs at 50 to 100m intervals in a border path of a specific area including a paddy field, a forest field, a security area, and a military protection area.

상기 RFID 리더는 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 리더를 사용한다. The RFID reader uses a 2.4 GHz or 2.5 GHz RFID reader.

상기 드론의 비행 콘트롤러(FC)는 전자 속도 제어기(ESC)와 연결되며, 드론의 수직 이착륙, 수직 상승/하강, 선형 가속, 방향 제어, 드론의 고도 제어, 호버링, 랜딩 및 비행 경로를 제어하고, 특정 지역의 GPS 유도 드론의 스케쥴 경로 비행 시에 드론의 모터의 속도 제어, 위치 제어, 드론의 고도가 30~50m가 되도록 고도 제어를 한다. The drone's flight controller (FC) is connected to an electronic speed controller (ESC), and controls the drone's vertical takeoff and landing, vertical ascent/descent, linear acceleration, direction control, drone's altitude control, hovering, landing and flight path, Scheduled route of GPS guided drone in a specific area When flying, the speed control, position control, and altitude control of the drone's motor are 30~50m.

상기 드론이 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 패트롤하며 상기 RFID 태그 부착 팻말들에서 인식된 RFID 태그 위치 정보와 카메라 동영상 데이터를 수신받고, PC(310)와 스마트폰(320)에 모니터링되며, 비디오 서버(300)의 영상 분석 모듈에 의해 칼만필터 알고리즘 또는 딥러닝 기술을 사용하여 영상의 객체를 탐지하고 추적하며, 드론의 카메라 동영상 데이터에서 패트롤 지역에 사람/동물, 들짐승이 발견되면 PC와 스마트폰에 알람을 발생하는 비디오 서버(300)를 더 포함하며, The drone patrols along the RFID tag path in a specific area, receives RFID tag location information and camera video data recognized by the RFID tag attachment signs, is monitored by the PC 310 and the smartphone 320, and a video server. Detects and tracks the object of the image using the Kalman filter algorithm or deep learning technology by the image analysis module of (300).If a person/animal or wild animal is found in the patrol area in the camera video data of the drone, it is connected to the PC and smartphone. Further comprising a video server 300 for generating an alarm,

모니터링 요원이 비디오 서버(300)에 연결된 드론(200)의 카메라 영상을 모니터링 하거나, 또는 상기 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 칼만필터 알고리즘 또는 딥러닝 기술을 사용하여 영상의 객체들을 탐지하고 추적하며, RFID 태그 경로에 따라 패트롤 지역에 사람/동물, 들짐승이 발견되면 PC(310) 및 스마트폰(320)에 알람(alarm)을 발생하며, PC(310) 또는 스마트폰(320)으로부터 드론(200)으로 원격 음성 신호를 전송하거나 또는 상기 PC(310) 또는 상기 스마트폰(320)으로부터 상기 드론(200)으로 원격 제어 신호를 전송한다.The monitoring agent monitors the camera image of the drone 200 connected to the video server 300, or detects and tracks objects in the image by using the Kalman filter algorithm or deep learning technology by the video analysis module of the video server, When a person/animal or wild animal is found in the patrol area according to the RFID tag path, an alarm is generated in the PC 310 and the smartphone 320, and the drone 200 from the PC 310 or the smartphone 320 Or a remote control signal from the PC 310 or the smartphone 320 to the drone 200.

참고로, 비디오 서버(300)의 영상 분석 모듈에서 사용되는 칼만 필터 알고리즘은 영상 처리시에 카메라 영상의 특정 시점에서의 상태는 이전 시점의 상태와 선형적인(linear) 관계가 있다고 가정하고, 연속적으로 측정하는 값들을 칼만 필터를 사용하여 영상의 객체들의 검출과 위치를 추적하는데 사용된다. For reference, the Kalman filter algorithm used in the video analysis module of the video server 300 assumes that the state at a specific time point of the camera image in the image processing process is linearly related to the state of the previous time point. The measured values are used to track the detection and location of objects in the image using a Kalman filter.

영상의 객체 및 추적 알고리즘은 영상 처리시에 칼만 필터 알고리즘을 사용할 수 있다. 칼만 필터 알고리즘은 컴퓨터 비전에 사용되며, 선형 시스템(linear system)에서 측정 모델(measurement model)과 상태 모델(process model)로부터 과거 데이터와 현재 데이터로부터 오차를 보정하여 미래의 움직임의 상태를 예측하는 추정 알고리즘이다. 예를들면, 이산 시간 선형 동적 시스템에서는 물체의 측정값에 확률적인 오차가 포함되고. 물체의 특정 시점에서의 상태는 이전 시점의 상태와 선형적인(linear) 관계를 가지고 있는 경우가 가능하다. 예를들면, 영상 내의 노이즈(오차)는 안개에 의한 시야 부정확, 다중 움직임, 가려짐 등이 될 수 있으며, 백색 잡음으로 간주된다. The Kalman filter algorithm can be used for the image object and tracking algorithm. The Kalman filter algorithm is used in computer vision, and estimates the state of the future motion by correcting errors from past and current data from the measurement model and the process model in a linear system. Algorithm. For example, in discrete-time linear dynamic systems, the measured value of an object contains a stochastic error. It is possible that the state at a specific point in time has a linear relationship with the state at the previous point in time. For example, the noise (error) in the image may be a field of view inaccuracy due to fog, multiple motions, obscuration, etc., and is considered white noise.

추정하는 단계는 i) 현재의 상태 변수 추정치 및 공분산(covariance) 값으로부터 다음 측정시간에서의 상태 변수 추정치 및 공분산을 계산하는 예측(prediction) 단계; ii) 실제 측정된 상태를 토대로 정확한 상태를 계산하기 위해, 계산된 예측 상태와 실제 측정값의 오차를 사용해 귀납적 상태 보정, 귀납적 공분산 보정을 통해 보정(update)하는 단계를 포함한다. 즉 연역적 상태 예측, 연역적 공분산 예측이 이루어진다. 각 시간의 추정 상태는 평균과 분산으로 표현된다. 분산(variance)은 퍼진 정도를 나타내는 통계치이며, 공분산(covariance)은 두 확률 변수 X,Y의 상관 정도로 변동 방향을 나타내는 통계치이므로 추정에 효과적으로 예측하는데 사용한다. 선형 시스템은 행렬연산의 표현이 가능하고 가우시안은 평균과 공분산으로 모델링이 가능하다. The estimating step includes: i) a prediction step of calculating the state variable estimate and the covariance at the next measurement time from the current state variable estimate and the covariance value; ii) In order to calculate an accurate state based on the actual measured state, a correction is performed through an inductive state correction and an inductive covariance correction using an error between the calculated predicted state and the actual measured value. That is, deductive state prediction and deductive covariance prediction are made. The estimated state of each time is expressed as mean and variance. Variance is a statistic indicating the degree of spread, and covariance is a statistic indicating the direction of variation between two random variables X and Y. Linear systems can express matrix operations and Gaussian can be modeled as mean and covariance.

비디오 서버(300)의 영상 분석 모듈은 영상의 객체 검출을 위해 R-CNN(Recurrent Convolutional Neural Network), Fast RCNN, 및 Faster RCNN(Region based Convolutional Neural Network) 중 어느 하나의 딥러닝 기술을 사용한다. The image analysis module of the video server 300 uses any one of deep learning technology of Recurrent Convolutional Neural Network (R-CNN), Fast RCNN, and Faster Region based Convolutional Neural Network (RCNN) for object detection of images.

비디오 서버(300)의 영상 분석 모듈은 딥러닝 기술 중 입력층(input layer), 은닉층(hidden layer), 출력층(output layer)의 다층 구조로 구성된 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network) 구조의 특징 지도(feature map) 정보를 객체의 특징 정보를 사용한다. 딥러닝 구조는 이전 영상, 현재 영상, 이전 영상의 객체의 영역정보를 입력받고 현재의 객체의 위치 정보를 결과로 출력하여 영상 내의 객체를 추적한다. 현재 5층의 convolution layer와 3층의 fully_connected layer로 구성되어 있다. 학습 데이터베이스를 사용하며, 다음 프레임에서 정답 위치와 네트워크의 출력 위치의 오차를 계산하여 학습한다. 학습된 네트워크는 객체 검출 네트워크와 연동하여 이전 프레임의 객체의 정보를 전달받아 현재 프레임에서의 객체의 위치를 알 수 있다.The image analysis module of the video server 300 is a feature of a convolutional neural network (CNN) structure composed of a multi-layered structure of an input layer, a hidden layer, and an output layer among deep learning technologies. The feature map information uses feature information of the object. The deep learning structure tracks the objects in the image by receiving the region information of the previous image, the current image, and the object of the previous image, and outputting the location information of the current object as a result. Currently, it is composed of 5 layers of convolution layer and 3 layers of fully_connected layer. It uses a learning database and calculates the error between the correct answer position and the output position of the network in the next frame. The learned network can receive the information of the object in the previous frame in conjunction with the object detection network to know the location of the object in the current frame.

비디오 서버(300)의 영상 분석 모듈은 R-CNN(Recurrent Convolutional Neural Network), Fast RCNN, 및 Faster RCNN(Region based Convolutional Neural Network) 중 어느 하나의 딥러닝 기술 또는 칼만 필터를 사용하여 영상 내의 객체들을 검출하고 객체를 추적한다. RFID 태그 경로에 따라 패트롤 지역에 사람/동물, 들짐승이 발견되면 PC 및 스마트폰에 알람(alarm)을 발생하며, PC(310) 또는 스마트폰(320)으로부터 드론(200)으로 원격 음성 신호를 전송하거나 또는 상기 PC(310) 또는 상기 스마트폰(320)으로부터 상기 드론(200)으로 원격 제어 신호를 전송한다.The image analysis module of the video server 300 uses the deep learning technique of any one of Recurrent Convolutional Neural Network (R-CNN), Fast RCNN, and Faster Region based Convolutional Neural Network (RCNN) or Kalman filter. Detect and track objects. When a person/animal or wild animal is found in the patrol area according to the RFID tag path, an alarm is generated in the PC and the smartphone, and a remote voice signal is transmitted from the PC 310 or the smartphone 320 to the drone 200. Or, a remote control signal is transmitted from the PC 310 or the smartphone 320 to the drone 200.

예를들면, R-CNN의 기본적인 구조는 입력 이미지에서 Selective Search라는 Region Proposal 생성 알고리즘을 사용하여, 객체가 존재할 것으로 추정되는 Region Proposal들을 추출한다. 각각의 Region Proposal들은 사각형 모양의 Bounding Box 안의 이미지 형태인데, 모든 Region Proposal들에 대하여 크기를 동일하게 만든 후 CNN을 거쳐 분류하는 작업을 수행한다. For example, the basic structure of R-CNN uses Region Proposal generation algorithm called Selective Search from the input image to extract Region Proposals that are supposed to exist. Each Region Proposal is in the form of an image in a rectangular Bounding Box. After making the same size for all Region Proposals, it is classified by CNN.

R-CNN은 모든 Region Proposal마다 하나의 CNN(Convolutional Neural Network)을 실행해야 하므로 속도가 느려지며, 이미지 특징 추출을 위한 모델, 분류를 위한 모델, Bounding Box를 잡아주는 모델을 동시에 학습해야 하므로 기계 학습에 걸리는 시간이 많이 들었다.R-CNN needs to run one Convolutional Neural Network (CNN) for every Region Proposal, so it slows down and learns the model for extracting image features, the model for classification, and the model for holding the Bounding Box at the same time. It took a lot of time.

R-CNN의 속도 문제를 해결하기 위해, Fast R-CNN이라는 모델이 개발되었다. Fast R-CNN 모델은 Feature를 입력 이미지로부터 추출하는 것이 아니라, CNN을 거친 Feature Map 상에서 Spatial Pyramid Pooling의 특수한 형태인 RoI Pooling을 사용하여 Feature를 추출한다.To solve the speed problem of R-CNN, a model called Fast R-CNN was developed. The Fast R-CNN model does not extract the feature from the input image, but extracts the feature using RoI Pooling, a special form of spatial pyramid pooling, on the feature map that has passed through CNN.

Faster R-CNN은, Region Proposal을 생성하는 방법 자체를 CNN 내부에 네트워크 구조로 넣은 모델이다. 이 네트워크를 RPN(Region Proposal Network)라고 한다. RPN을 통해 RoI Pooling을 수행하는 레이어와 Bounding Box를 추출하는 레이어가 같은 특징 맵(feature map)을 공유할 수 있다.Faster R-CNN is a model that puts the method of creating the region proposal itself into the network structure inside the CNN. This network is called RPN (Region Proposal Network). The layer performing RoI pooling through the RPN and the layer extracting the bounding box can share the same feature map.

Fast RCNN은 전체 영상과 객체들을 입력받고, 전체 영상에 대한 CNN의 특징 지도(feature map)를 획득한다. ROI(Region of Interest) 풀링층은 각각의 개체에 대하여 특징지도(feature map)로부터 고정된 길이의 특징벡터를 추출한다. 각각의 특징벡터는 FC(Fully Connected)층을 통해 하나의 시퀀스가 되어, 소프트맥스(Softmax)를 통한 확률 추정과 경계 박스의 위치를 출력한다.Fast RCNN receives the entire image and objects, and acquires a feature map of the CNN for the whole image. The Region of Interest (ROI) pooling layer extracts a feature vector of fixed length from a feature map for each individual. Each feature vector becomes a sequence through the Fully Connected (FC) layer, and outputs the probability estimation through Softmax and the location of the bounding box.

풀링(Pooling)은 다양한 위치에서 특징의 통계를 집계하여 이미지의 해상도를 줄일 수 있는 하위 샘플링 프로세스이며, 풀링은 회전, 노이즈 및 왜곡과 같은 이미지 변형에 견고성을 향상시켜, 풀링에는 최대값 풀링과 평균값 풀링 두 가지 방법이 사용된다.Pooling is a sub-sampling process that aggregates statistics of features at various locations to reduce the resolution of an image.Pooling improves robustness against image distortion such as rotation, noise, and distortion, so maximum and average values for pooling Two methods of pooling are used.

하나의 CNN 분류기는 컨볼류션층과 풀링층이 반복되며 구조에 따라 다양한 기능의 층들이 추가될 수 있다. 입력 이미지에 대하여 컨볼류션과 풀링 과정을 거쳐 추출된 특징(faeture)은 다양한 분류기들(예, SVM 분류기)을 적용시켜 분류될 수 있다.A CNN classifier repeats the convolution layer and the pooling layer, and various functional layers may be added depending on the structure. Features extracted through a convolution and pooling process on an input image may be classified by applying various classifiers (eg, SVM classifiers).

Faster R-CNN은 입력 이미지에 대해 통째로 Convolution Layer를 여러 번 거쳐서 특징을 추출하며, 이렇게 추출된 출력 특징 맵을 RPN과 RoI Pooling Layer가 공유하게 된다. RPN은 특징맵(feature map)에서 Region Proposal들을 추출하며, RoI Pooling Layer는 RPN에서 추출된 Region Proposal들에 대해 RoI 풀링을 수행한다. Faster R-CNN extracts the features of the input image through the whole convolution layer several times, and the extracted output feature map is shared between the RPN and the RoI Pooling Layer. The RPN extracts Region Proposals from the feature map, and the RoI Pooling Layer performs RoI pooling on the Region Proposals extracted from the RPN.

영상 분석 모듈은 영상의 객체를 추출하고 행동 인지에 의해 객체를 추적하기 위해 CNN 구조의 중간 5개의 convolutional layer에서 객체 위치영역과 종류 정보를 포함하는 특징맵(feature map)을 추출하고, Pooling layer를 통과함에 따라 특징지도의 크기가 작아지며 각기 다른 크기의 특징지도에서 객체 위치영역 정보를 추출하며, 영상 내 객체의 행동 인지 모델이 저장된 CNN 학습데이터와 연계되며, 영상 내의 객체 검출의 처리속도가 빠른 Faster RCNN 알고리즘을 사용될 수 있다. The image analysis module extracts a feature map including the object location area and type information from the middle 5 convolutional layers of the CNN structure to extract the object of the image and track the object by behavior recognition. As it passes, the size of the feature map decreases, and object location area information is extracted from feature maps of different sizes, and the behavior recognition model of the object in the image is linked with the stored CNN learning data, and the processing speed of object detection in the image is fast. Faster RCNN algorithm can be used.

도 4는 본 발명의 특정 지역의 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커와 2.4GHz RFID 리더를 구비하는 드론의 제어 방법을 설명한 플로차트이다. 4 is a flowchart illustrating a method for controlling a drone having a camera, a directional speaker, and a 2.4 GHz RFID reader that patrol the RFID tag path in a specific area of the present invention.

또한, 지향성 스피커를 구비한 드론의 제어 방법은 Also, the control method of the drone with the directional speaker

(i) 드론 제어기 또는 스마트폰으로부터 드론 제어 신호를 드론으로 수신받아 제어되며, 드론의 수직 이착륙, 수직 상승/하강, 선형 가속, 방향 제어, 드론의 고도 제어, 호버링, 랜딩 및 비행 경로를 제어, 데이터를 송수신하는 단계; 및 (i) It is controlled by receiving a drone control signal from a drone controller or a smartphone as a drone, and controlling the drone's vertical takeoff and landing, vertical ascent/descent, linear acceleration, direction control, drone's altitude control, hovering, landing and flight path, Transmitting and receiving data; And

(ii) 드론의 비행 콘트롤러(FC)와 연결된 전자속도제어기(ESC)가 Fussy PID 속도 제어를 함으로써 스케쥴 경로 비행시에 단위 시간당 이동거리와 고도 단위로 다시 드론의 위치 보정, 고도 보정, 속도 보정을 하며, 그 상공의 위치와 고도에 드론이 정확히 위치되도록 비행 콘트롤러(FC)에 의해 모터의 속도 제어, 위치 제어, 드론의 고도 제어를 하는 단계를 포함한다. (ii) An electronic speed controller (ESC) connected to the drone's flight controller (FC) performs Fussy PID speed control to re-adjust the drone's position, altitude correction, and speed correction in units of travel distance and altitude per unit time during flight on the schedule route. And, it includes the step of controlling the speed of the motor, position control, and the altitude control of the drone by the flight controller (FC) so that the drone is accurately positioned at the position and altitude of the sky.

Waypoint 스케쥴 비행경로(1->2->3->4...)상에서, 특정 지역의 RFID 태그 경로의 각 구간의 위치, 고도, 속도가 미리 설정되고 정해진 고도의 3차원 위치 좌표, 속도로 주행되는 GPS 유도 드론의 스케쥴 비행에 있어서, 드론의 모터의 회전수를 제어하여 드론의 속도를 제어하고, 고도계를 참조하여 고도 제어와 위치 제어가 이루어진다. On the waypoint schedule flight route (1->2->3->4...), the location, altitude, and speed of each section of the RFID tag route in a specific area are preset and the coordinates and speed of the 3D position of the specified altitude. In a scheduled flight of a GPS-guided drone that is driven, the speed of the drone is controlled by controlling the number of revolutions of the motor of the drone, and altitude control and position control are performed with reference to the altimeter.

본 발명의 특정 지역의 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 방법은 A method of controlling a drone having a camera and a directional speaker that patrols a RFID tag path in a specific area of the present invention

(a) 논밭, 임야, 보안 지역, 군사보호 지역 등의 특정 지역의 테두리 경로 마다 50~100m 간격으로 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 태그 부착 팻말들이 설치되고, 드론 비행계획소프트웨어에 의해 특정 지역의 RFID 태그 경로의 각 경로 구간에 위치, 속도와 고도가 미리 설정된 드론의 Waypoint 스케쥴 경로 비행을 위한 드론의 비행지역(1->2->3->4)이 설정되는 단계(S10);(a) Signposts with 2.4GHz or 2.5GHz RFID tags are installed at every 50 to 100m intervals in the border paths of specific areas such as paddy fields, forests, security areas, and military protected areas, and RFID tags in specific areas by drone flight planning software A step (S10) in which a drone's flight area (1->2->3->4) is set for each route section of a route for a waypoint schedule route flight of a drone in which position, speed, and altitude are preset;

(b) 상기 특정 지역의 테두리에서 RFID 태그 경로마다 지상 30~50m 상공내에서, 드론의 비행 콘트롤러(FC)의 드론의 고도 제어에 따라 GPS 수신기와 카메라와 지향성 스피커, 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 리더를 구비하는 드론이 RFID 태그 경로에 따라 패트롤하며, 드론에 탑재된 RFID 리더는 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 리더를 사용하고, RFID 태그 경로에 따라 패트롤 감시 지역에 설치된 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 태그 부착 팻말들의 RFID 태그 값의 위치를 인식하며(S20), 드론의 카메라로 촬영된 영상 데이터를 실시간으로 비디오 서버로 전송하여 저장되며 PC, 스마트폰에 모니터링되는 단계(S30); (b) GPS receivers, cameras and directional speakers, 2.4GHz or 2.5GHz RFID readers, at 30m to 50m above the ground per RFID tag path at the border of the specific area, under drone altitude control of the drone's flight controller (FC) Drone equipped with a patrol along the RFID tag path, the RFID reader mounted on the drone uses a 2.4GHz or 2.5GHz RFID reader, and a 2.4GHz or 2.5GHz RFID tag attached sign installed in the patrol surveillance area according to the RFID tag path Recognizing the location of the RFID tag value of (S20), the image data captured by the camera of the drone is transmitted to the video server in real time and stored and monitored on a PC, a smartphone (S30);

(c) 상기 비디오 서버에 녹화되는 영상 데이터에 대하여 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 R-CNN, Fast RCNN, 및 Faster RCNN 중 어느 하나의 딥러닝 기술 또는 칼만 필터을 사용하여 영상 내의 객체들을 검출하고 객체를 추적하는 단계(S40); (c) For video data recorded on the video server, the video server's video analysis module detects objects in the image using deep learning technology of either R-CNN, Fast RCNN, or Faster RCNN or Kalman filter. Tracking step (S40);

(d) 상기 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 패트롤 지역에 사람/동물, 들짐승이 발견되면, 비디오 서버에 연동된 PC와 스마트폰에 RFID 태그 탐지 위치 정보와 알람을 발생하는 단계(S50); 및 (d) if a person/animal or wild animal is found in the patrol area by the video analysis module of the video server, generating RFID tag detection location information and an alarm in a PC and a smartphone linked to the video server (S50); And

(e) PC의 마이크와 NB-IoT로부터 또는 스마트폰의 원격 음성 신호를 드론으로 수신받아 드론의 지향성 스피커로 출력하거나, 또는 드론의 저장부에 기 저장된 동물 퇴치음(예, 사자 소리)을 드론의 지향성 스피커로 출력하여 접근 지역에 나타난 사람/동물, 들짐승이 접근하지 못하도록 통제하는 단계(S60, S70)를 포함하며, (e) Receives a remote voice signal from a PC's microphone and NB-IoT or a smartphone as a drone and outputs it to the drone's directional speaker, or drones animal extermination sounds (e.g. lion sounds) stored in the drone's storage It includes a step (S60, S70) of controlling the access to people/animals and wild animals that appear in the approach area by outputting to the directional speaker of the

상기 RFID 태그 부착 팻말들은 논밭, 임야, 보안 지역, 군사보호 지역을 포함하는 특정 지역의 테두리 경로에서 일정 거리 간격으로 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 태그 부착 팻말들을 사용한다. The RFID tag-attached signs use 2.4GHz or 2.5GHz RFID tag-attached signs at regular distances from a border path of a specific area including a paddy field, a forest field, a security area, and a military protection area.

도 5에 도시된 바와 같이, 드론의 GPS 유도 Waypoint 스케쥴 경로 비행 시에, 드론의 비행계획소프트웨어(Flight Plan Software)는 비행고도, 중복도(종중복도, 횡중복도), 드론의 비행고도에 따른 카메라의 사진촬영 횟수 간격설정, 긴급착륙지점(ERP), 홈위치 고도(RTH), 안전서클(Geofencing) 반경이 설정된다. As shown in FIG. 5, when flying a drone's GPS-guided Waypoint schedule route, the drone's flight plan software is based on flight altitude, redundancy (longitudinal redundancy, lateral redundancy), and drone flight altitude. The interval between the number of times the camera is taken, the emergency landing point (ERP), the home position altitude (RTH), and the safety circle radius are set.

드론의 GPS 유도 Waypoint 스케쥴 경로 비행 시에, 드론의 비행 경로(0->1->2->3->4,..)와 긴급착륙지점(ERP)의 예를 보인 사진이다. Drone's GPS-guided Waypoint Schedule Route This image shows an example of a drone's flight route (0->1->2->3->4,..) and an emergency landing point (ERP) when flying.

* RFID 태그 경로를 패트롤하는 지향성 스피커를 구비한 드론* Drone with directional speaker to patrol RFID tag path

○ GPS 수신기, 및 가속도 센서와 자이로스코프를 구비하는 관성항법장치(INS), 고도계(altimeter)를 구비하는 드론 ○ Drone equipped with GPS receiver, inertial navigation system (INS) with accelerometer and gyroscope, and altimeter

○ 드론의 비행 콘트롤러(FC), 적외선 카메라 또는 NIR 카메라, 지향성 스피커를 구비○ Equipped with drone flight controller (FC), infrared camera or NIR camera, directional speaker

○ 30~50m 상공에서, PC의 NB-IoT 통신부 또는 스마트폰과 무선 통신되는 Wi-Fi 통신부, LTE NB-IoT 모뎀, LTE 4G/5G 모뎀을 구비하는 드론의 지향성 스피커를 사용한 원격 음성 신호 또는 드론 저장부의 동물 퇴치음 출력 ○ Over 30~50m, remote voice signal or drone using directional speaker of drone equipped with PC's NB-IoT communication unit or Wi-Fi communication unit wirelessly communicating with smartphone, LTE NB-IoT modem, and LTE 4G/5G modem Output of animal repelling sound from storage

- UAV(Unmanned Aerial Vehicles), 회전익 드론(예, DJI) 사용 -UAV (Unmanned Aerial Vehicles), using a rotary wing drone (e.g. DJI)

- 논밭, 임야, 보안 지역, 군사 보호 지역의 테두리 경로마다 2.4GHz RFID RFID 태그 부착 팻말: 50~100m 설치-2.4GHz RFID RFID tag attachment sign for each border path in paddy fields, forests, security areas, and military protected areas: 50~100m installed

- 논밭, 임야, 보안 지역, 군사보호 지역 등의 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 각 경로 구간에 위치, 속도와 고도를 포함하는 드론의 비행지역(1->2->3->4)이 설정되며, 지상 30~50m 상공에 비행되도록 드론의 비행 콘트롤러(FC)의 고도 제어-The drone's flight area (1->2->3->4) including location, speed, and altitude in each route section according to the RFID tag route in a specific area such as paddy field, forest field, security area, and military protection area It is set and controls the altitude of the drone's flight controller (FC) to fly over 30-50m above the ground.

- 드론의 GPS 유도 경로 비행(Waypoint 스케쥴 경로 비행), 드론에 비행계획 소프트웨어(Flight Plan Software)와 비행관제 소프트웨어(Flight Software) 사용 -Drone's GPS Guided Route Flight (Waypoint Schedule Route Flight), Drone's Flight Plan Software and Flight Control Software

- 논밭, 임야, 보안 지역, 군사 보호 지역 등의 특정 지역의 테두리에 있는 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 태그 경로를 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 리더를 구비하는 드론이 패트롤하며 카메라 영상 촬영 -A drone equipped with a 2.4GHz or 2.5GHz RFID reader patrols the 2.4GHz or 2.5GHz RFID tag path on the border of a specific area such as a paddy field, a forest field, a security area, a military protected area, etc.

- 회전익 드론(쿼드 콥터) - 비행 콘트롤러(FC)에 연결되는 Wi-Fi 통신부 또는 LTE 4G/5G 통신부 또는 NB-IoT 통신부 구비, 비행 콘트롤러(FC)에 연결되는 2.4GHz RFID 리더 구비, 비행 콘트롤러(FC)에 연결되는 적외선 카메라 또는 NIR 카메라 사용, 비행 콘트롤러(FC)에 연결되는 스피커(접근 지역 사람/동물 멧돼지, 들짐승 등)의 알람 출력(스마트폰의 원격 음성 신호, 또는 동물 퇴치음 출력) -Rotorcraft drone (quad copter)-Wi-Fi communication unit connected to flight controller (FC) or LTE 4G/5G communication unit or NB-IoT communication unit, 2.4GHz RFID reader connected to flight controller (FC), flight controller ( Using an infrared camera or NIR camera connected to the FC), an alarm output from the speaker (approaching person/animal boar, wild animal, etc.) connected to the flight controller (FC) (remote voice signal from the smartphone, or animal repelling sound output)

- 드론에 탑재된 RFID 리더 - 팻말의 2.4GHz RFID 태그 인식, RFID 태그 경로 드론 패트롤(PC, 스마트폰 모니터링-NVR 서버(Video 서버), 원격 security 모니터링)-RFID reader mounted on drone-2.4GHz RFID tag recognition of sign, RFID tag path drone patrol (PC, smartphone monitoring-NVR server (Video server), remote security monitoring)

- 드론의 카메라 촬영시에 접근 지역 사람/동물 멧돼지, 들짐승 탐지시 (LTE 통신) 스마트폰 알람-Approaching people/animal boar and wild animals when approaching a drone's camera (LTE communication) Smartphone alarm

- 스마트폰 원격 음성 신호 -> 드론의 스피커로 출력, 또는 드론의 메모리에 저장된 동물 퇴치음을 드론의 지향성 스피커로 출력 -Smartphone remote voice signal -> Output to the drone's speaker, or output the animal repellent stored in the drone's memory to the drone's directional speaker

본 발명의 방법은 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로써 구현된다. 또한, 소프트웨어는 프로그램 저장부 상에서 실재로 구현되는 응용 프로그램으로 구현될 수 있다. 응용 프로그램은 임의의 소프트웨어 아키텍쳐를 포함하는 머신에 업로드되고 머신에 의해 실행될 수 있다. 바람직하게는, 머신은 하나 이상의 중앙 처리 장치들(CPU), 컴퓨터 프로세서, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 및 입/출력(I/O) 인터페이스들을 구비하는 하드웨어를 갖는 컴퓨터 플랫폼 상에 구현될 수 있다. 또한, 컴퓨터 플랫폼은 운영 체제 및 마이크로 명령 코드를 포함할 수 있다. 여기서 설명된 다양한 프로세스들 및 기능들은 마이크로 명령 코드의 일부 또는 응용 프로그램의 일부, 또는 이들의 임의의 조합일 수 있고, 이들은 CPU를 포함하는 다양한 처리 장치에 의해 실행될 수 있다. The method of the present invention is implemented as a combination of hardware and software. In addition, the software may be implemented as an application program that is actually implemented on the program storage unit. The application program can be uploaded to a machine containing any software architecture and executed by the machine. Preferably, the machine can be implemented on a computer platform with hardware having one or more central processing units (CPUs), a computer processor, random access memory (RAM), and input/output (I/O) interfaces. . In addition, the computer platform may include an operating system and micro-instruction code. The various processes and functions described herein can be part of the micro-instruction code or part of the application program, or any combination thereof, which can be executed by various processing devices including a CPU.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명의 방법은 프로그램으로 구현되어 컴퓨터의 소프트웨어를 이용하여 읽을 수 있는 형태로 기록매체(CD-ROM, RAM, ROM, 메모리 카드, 하드 디스크, 광자기 디스크, 스토리지 디바이스 등)에 저장될 수 있다. As described above, the method of the present invention is implemented as a program and recorded in a form that can be read using software of a computer (CD-ROM, RAM, ROM, memory card, hard disk, magneto-optical disk, storage device, etc.) ).

컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하는 모든 형태의 하드웨어 장치가 포함될 수 있다. 프로그램 명령의 예는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과, 기계어 코드 뿐만아니라 인터프리터를 사용하여 컴퓨터에 의해 실행되는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로써 작동하도록 구성된다.Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs, DVDs, and magnetic media such as floptical disks. -Any type of hardware device that stores program instructions, such as magneto-optical media, and ROM, RAM, flash memory, etc., can be included. Examples of program instructions may include those produced by a compiler and high-level language code executed by a computer using an interpreter as well as machine language code. The hardware device is configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the present invention.

본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진자가 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 기술적 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 또는 변형하여 실시할 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.Although described with reference to preferred embodiments of the present invention, those skilled in the art variously modify or modify the present invention without departing from the spirit and scope of the present invention as set forth in the claims below. It will be understood that it can be carried out.

100: 드론 제어기(RC Transmitter/Receiver) 또는 스마트폰
101: 키 조정부 102: 제어부
103: 무선통신부 104: 배터리
200: 드론 201: 비행 콘트롤러(FC)
202: 전자 속도 제어기(ESC) 203,205,207,209: 모터(M1,M2,M3,M4)
204,206,208,210: 프로펠러 211: 무선통신부
212: GPS수신기 213: 고도계
214: 타이머 216: A/V 영상처리부
217: 카메라 218: 음성신호처리부
219: 지향성 스피커 221: 가속도 센서
223: 자이로스코프 227: 배터리
230: RFID 리더 300: 비디오 서버
310: PC 320: 스마트폰
100: drone controller (RC Transmitter/Receiver) or smartphone
101: key adjustment unit 102: control unit
103: wireless communication unit 104: battery
200: drone 201: flight controller (FC)
202: electronic speed controller (ESC) 203,205,207,209: motors (M1, M2, M3, M4)
204,206,208,210: propeller 211: wireless communication unit
212: GPS receiver 213: altimeter
214: Timer 216: A/V image processing unit
217: camera 218: audio signal processing unit
219: directional speaker 221: acceleration sensor
223: gyroscope 227: battery
230: RFID reader 300: video server
310: PC 320: Smartphone

Claims (7)

특정 지역에서 테두리에 설치된 RFID 태그 부착 팻말들;
무선 통신부를 구비하며, 드론 제어 신호를 전송하는 드론 제어기;
상기 드론 제어기 또는 스마트폰으로부터 상기 드론 제어 신호를 수신받아 제어되며, RFID 태그 부착 팻말들의 각 경로 구간에 위치, 속도와 고도가 미리 설정된 GPS 유도 드론의 Waypoint 스케쥴 경로 비행시에, 지표면으로부터 일정 고도 상공에서 드론이 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 패트롤하며, 상기 드론에 탑재된 RFID 리더는 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 리더를 사용하고, 상기 RFID 태그 부착 팻말들의 RFID 태그 위치 정보와 드론의 카메라 동영상 데이터를 비디오 서버로 송신하고, 패트롤 지역의 사람, 동물, 들짐승이 탐지되면, PC 또는 스마트폰으로부터 전송된 원격 음성 신호를 출력하거나 또는 동물 퇴치음을 출력하는 GPS 수신기, 카메라와 지향성 스피커 및 RFID 리더가 구비된 드론; 및
상기 드론이 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 패트롤하며, 상기 RFID 태그 부착 팻말들에서 인식된 RFID 태그 위치 정보와 카메라 동영상 데이터를 수신받고, 상기 PC와 상기 스마트폰에 모니터링되며, 영상 분석 모듈에 의해 R-CNN, Fast RCNN, 및 Faster RCNN 중 어느 하나의 딥러닝 기술 또는 칼만 필터 알고리즘을 사용하여 영상 내의 객체들을 검출하고 객체를 추적하며, 패트롤 지역에 사람/동물, 들짐승이 발견되면 상기 PC와 상기 스마트폰에 알람을 발생하는 비디오 서버를 포함하며,
상기 RFID 태그 부착 팻말들은 논밭, 임야, 보안 지역, 군사보호 지역을 포함하는 특정 지역의 테두리 경로에서 일정 거리 간격으로 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 태그 부착 팻말들을 사용하고,
상기 드론의 비행 콘트롤러(FC)는 드론이 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 패트롤 감시 지역에 설치된 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 태그 부착 팻말들의 RFID 태그 위치를 인식하며, 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 태그 위치 정보와 카메라 동영상 데이터를 상기 비디오 서버로 송신하며, 상기 PC 및/또는 상기 스마트폰에 모니터링되도록 하며, 상기 영상 분석 모듈에 의해 패트롤 지역에 사람/동물, 들짐승이 발견되면 상기 PC와 상기 스마트폰에 알람을 발생하며, 상기 PC 또는 상기 스마트폰으로부터 전송된 원격 음성 신호 또는 원격 제어 신호에 따라 실행되는 드론의 저장부의 동물 퇴치음을 드론의 지향성 스피커로 출력되도록 하는, RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 시스템.
RFID tag attachment signs installed on the border in a specific area;
A drone controller having a wireless communication unit and transmitting a drone control signal;
Controlled by receiving the drone control signal from the drone controller or smart phone, and in the way of the GPS-guided drone with the location, speed, and altitude set in each path section of the RFID tag-attached signs. The drone patrols according to the RFID tag path in a specific area, and the RFID reader mounted on the drone uses a 2.4GHz or 2.5GHz RFID reader, and the RFID tag location information of the RFID tag-attached signs and the video data of the drone camera. It is equipped with a GPS receiver, camera and directional speaker and RFID reader that transmits to a video server, outputs a remote voice signal transmitted from a PC or smartphone or outputs an animal repelling sound when people, animals and wild animals in the patrol area are detected. Drones; And
The drone patrols according to the RFID tag path in a specific area, receives RFID tag location information and camera video data recognized by the RFID tag attachment signs, is monitored on the PC and the smartphone, and is analyzed by an image analysis module. Deep learning technology of either R-CNN, Fast RCNN, or Faster RCNN or Kalman filter algorithm is used to detect objects in the image and track the objects, and if a person/animal or wild animal is found in the patrol area, the PC and the Includes a video server that generates an alarm on the smartphone,
The RFID tag-attached signs use 2.4GHz or 2.5GHz RFID tag-attached signs at regular distances in a border path of a specific area including a paddy field, a forest field, a security area, and a military protection area,
The drone's flight controller (FC) recognizes the location of the RFID tag of the 2.4GHz or 2.5GHz RFID tag attached signs installed in the patrol surveillance area according to the RFID tag path of the specific area, and the 2.4GHz or 2.5GHz RFID tag location information And camera video data is transmitted to the video server, to be monitored on the PC and/or the smart phone, and if a person/animal or wild animal is found in the patrol area by the video analysis module, an alarm is sent to the PC and the smart phone. A camera that controls the RFID tag path and a directionality to generate an animal repelling sound of a drone storage unit executed according to a remote voice signal or a remote control signal transmitted from the PC or the smartphone to a drone directional speaker. Drone control system with a speaker.
제1항에 있어서,
상기 드론은 회전익 드론을 사용하는, RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 시스템.
According to claim 1,
The drone uses a rotary wing drone, a drone control system having a camera and a directional speaker to control the RFID tag path.
제1항에 있어서,
상기 드론의 비행 콘트롤러(FC)는 전자 속도 제어기(ESC)와 연결되며, 드론의 수직 이착륙, 수직 상승/하강, 선형 가속, 방향 제어, 드론의 고도 제어, 호버링, 랜딩 및 비행 경로를 제어하고, 특정 지역의 GPS 유도 드론의 스케쥴 경로 비행 시에 드론의 모터의 속도 제어, 위치 제어, 드론의 고도가 30~50m가 되도록 고도 제어를 하는, RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 시스템.
According to claim 1,
The drone's flight controller (FC) is connected to an electronic speed controller (ESC), and controls the drone's vertical takeoff and landing, vertical ascent/descent, linear acceleration, direction control, drone's altitude control, hovering, landing and flight path, Drones equipped with a camera and a directional speaker to control the RFID tag path, which control the speed of the drone's motor, position control, and altitude control so that the drone's altitude is 30-50m when flying in a specific route. Control system.
제1항에 있어서,
상기 드론은
4대 이상의 프로펠러와 모터;
비행 콘트롤러(FC)와 연결되며, 상기 드론 제어기 또는 상기 스마트폰으로부터 원격 제어 데이터를 수신받으며, PC의 마이크와 NB-IoT 통신부 또는 스마트폰으로부터 원격 음성 신호를 수신하기 위한 IP 주소가 할당된 LTE 4G/5G 모뎀, NB-IoT 모뎀, Wi-Fi 통신부 또는 RF 통신부 중 어느 하나를 구비하는 무선통신부;
드론의 스케쥴 비행경로 설정에 따라 RFID 태그 부착 팻말들의 각 경로 구간에 위치, 속도와 고도가 미리 설정된 드론의 Waypoint 스케쥴 경로 비행이 제어되며, 지표면으로부터 30~50m 상공에서 드론이 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 패트롤하며 패트롤 감시 지역에 설치된 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 태그 부착 팻말들의 RFID 태그 위치를 인식하며, 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 태그 위치 정보와 카메라 동영상 데이터를 비디오 서버로 송신하며, PC 및/또는 스마트폰에 모니터링되도록 하며, 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 칼만필터 알고리즘 또는 딥러닝 기술을 사용하여 영상의 객체 탐지 및 추적이 가능하며, 패트롤 지역에 사람/동물, 들짐승이 발견되면 PC와 스마트폰에 알람을 발생하며, PC 또는 스마트폰으로부터 전송된 원격 음성 신호 또는 원격 제어 신호에 따라 실행되는 드론의 저장부의 동물 퇴치음을 드론의 지향성 스피커로 출력되도록 하는 비행 콘트롤러(FC);
상기 4대 이상의 프로펠러와 모터와 연결되며, 상기 비행 콘트롤러(FC)와 연결되는 전자 속도 제어기(ESC); 및
상기 비행 콘트롤러(FC)와 연결되며, 드론의 GPS 위치 좌표를 제공하는 GPS 수신기;
상기 비행 콘트롤러(FC)와 연결되며, 드론의 해발고도 정보를 제공하는 고도계;
상기 비행 콘트롤러(FC)와 연결되며, z 축(axis)을 기준으로 회전하는 4대의 프로펠러들의 각속도를 측정하여 yaw, roll, pitch를 제어하여 쿼드 콥터 구조의 드론의 자세 제어를 하여 드론의 좌우 수평 밸런싱을 유지되도록 하는 자이로스코프;
상기 비행 콘트롤러(FC)와 연결되며, 비행경로를 이동하는 드론의 가속도를 측정하는 가속도 센서;
드론의 하부에 구비된 카메라;
상기 비행 콘트롤러(FC)와 연결되며, 상기 카메라의 영상을 인코딩하는 A/V 영상처리부;
상기 비행 콘트롤러(FC)와 연결되는 음성신호처리부;
상기 비행 콘트롤러(FC)와 연결되며, 특정 지역의 테두리에 있는 RFID 태그 경로를 패트롤하는 드론이 30~50m 상공에서, 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 상기 비디오 서버로 전송된 영상의 사람/동물 또는 들짐승 탐지시에 PC의 마이크와 LTE 4G/5G 모뎀, NB-IoT 모뎀, Wi-Fi 통신부 또는 RF 통신부 중 어느 하나의 통신부로부터 또는 스마트폰으로부터 전송된 원격 음성 신호를 출력하거나, 또는 원격 제어 신호에 따라 드론의 저장부에 기 저장된 동물 퇴치음을 증폭하여 출력하는 지향성 스피커;
상기 동물 퇴치음이 저장되며, 카메라의 항공 영상 데이터와 그 시간대별 위치와 속도, 가속도 데이터를 기록하는 저장부;
배터리; 및
드론의 상부 몸체와 하부 수직 이착륙부를 구비하는 기구부 프레임을 포함하는 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 시스템.
According to claim 1,
The drone
4 or more propellers and motors;
LTE 4G, which is connected to the flight controller (FC), receives remote control data from the drone controller or the smartphone, and is assigned an IP address to receive a remote voice signal from the PC's microphone and NB-IoT communication unit or smartphone. Wireless communication unit having any of /5G modem, NB-IoT modem, Wi-Fi communication unit or RF communication unit;
According to the drone's schedule flight path setting, the waypoint schedule path flight of the drone with the location, speed, and altitude set in each path section of the RFID tag-attached signs is controlled, and the drone moves to the RFID tag path in a specific area 30~50m above the surface. Depending on the patrol, it recognizes the RFID tag location of the 2.4GHz or 2.5GHz RFID tag attached signs installed in the patrol surveillance area, and transmits the 2.4GHz or 2.5GHz RFID tag location information and camera video data to the video server. It is monitored on the smartphone, and the object analysis and tracking of the image is possible using the Kalman filter algorithm or deep learning technology by the video server's image analysis module.If a person/animal or wild animal is found in the patrol area, it can be monitored on the PC and smartphone. A flight controller (FC) that generates an alarm and outputs the animal repelling sound of the drone storage unit executed according to a remote voice signal or a remote control signal transmitted from a PC or a smartphone to a drone directional speaker;
An electronic speed controller (ESC) connected to the four or more propellers and a motor and connected to the flight controller (FC); And
A GPS receiver connected to the flight controller (FC) and providing a GPS position coordinate of a drone;
An altimeter connected to the flight controller (FC) and providing elevation information of the drone;
It is connected to the flight controller (FC) and measures the angular velocity of four propellers rotating on the basis of the z-axis to control yaw, roll, and pitch to control the attitude of the drone with quadcopter structure to control the drone's left and right horizontal A gyroscope to maintain balancing;
An acceleration sensor connected to the flight controller (FC) and measuring acceleration of a drone moving a flight path;
A camera provided under the drone;
An A/V image processing unit connected to the flight controller (FC) and encoding the image of the camera;
A voice signal processor connected to the flight controller (FC);
A drone that is connected to the flight controller (FC) and controls the RFID tag path on the border of a specific area, human/animal of the image transmitted to the video server by the video analysis module of the video server at 30~50m. When detecting a wild animal, it outputs a remote voice signal transmitted from a smartphone of a PC and one of the LTE 4G/5G modem, NB-IoT modem, Wi-Fi communication unit, or RF communication unit, or from a smartphone, or to a remote control signal. A directional speaker for amplifying and outputting pre-stored animal repelling sound according to a drone storage unit;
A storage unit for storing the animal repelling sound and recording the aerial image data of the camera and the position, speed, and acceleration data of each time zone;
battery; And
A drone control system with a directional speaker and a camera that patrols an RFID tag path including a mechanism frame having an upper body of the drone and a lower vertical takeoff and landing part.
(a) 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 각 경로 구간에 위치, 속도, 고도가 미리 설정된 드론의 Waypoint 스케쥴 경로 비행시에, 지표면으로부터 일정 고도 상공에서 GPS 수신기, 카메라와 스피커와 RFID 리더가 구비된 드론이 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 패트롤하며, 상기 드론에 탑재된 RFID 리더는 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 리더를 사용하고, 상기 RFID 태그 부착 팻말들의 RFID 태그 위치 정보와 드론의 카메라 동영상 데이터를 비디오 서버로 송신하고 비디오 서버에 연동된 PC, 스마트폰에 모니터링되는 단계;
(b) 상기 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 R-CNN, Fast RCNN, 및 Faster RCNN 중 어느 하나의 딥러닝 기술 또는 칼만 필터 알고리즘을 사용하여 영상 내의 객체들을 검출하고 객체를 추적하는 단계; 및
(c) 상기 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 패트롤 지역의 사람, 동물, 들짐승이 검출되면, 상기 비디오 서버에 연동된 PC와 스마트폰에 RFID 태그 탐지 위치 정보와 알람을 발생하고, 상기 PC 또는 상기 스마트폰으로부터 상기 드론으로 전송된 원격 음성 신호를 스피커로 출력하거나 또는 원격 제어 신호에 따라 드론의 저장부에 기 저장된 동물 퇴치음을 스피커로 출력하는 단계를 포함하며,
상기 RFID 태그 부착 팻말들은 논밭, 임야, 보안 지역, 군사보호 지역을 포함하는 특정 지역의 테두리 경로에서 일정 거리 간격으로 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 태그 부착 팻말들을 사용하고,
상기 드론이 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 패트롤하며, 상기 RFID 태그 부착 팻말들에서 인식된 RFID 태그 위치 정보와 카메라 동영상 데이터를 수신받고, 상기 PC와 상기 스마트폰에 모니터링되며, 상기 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 칼만필터 알고리즘 또는 딥러닝 기술을 사용하여 영상의 객체를 탐지하고 추적하며, 패트롤 지역에 사람/동물, 들짐승이 발견되면 상기 PC와 상기 스마트폰에 알람을 발생하는 상기 비디오 서버를 구비하며,
상기 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 패트롤 지역에 사람/동물, 들짐승이 발견되면 PC 및 스마트폰에 알람을 발생하며, 상기 PC 또는 상기 스마트폰으로부터 드론으로 상기 원격 음성 신호를 전송하거나 또는 상기 PC 또는 상기 스마트폰으로부터 상기 드론으로 상기 원격 제어 신호를 전송하는, RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 방법.
(a) When a route, a route, and a route of a drone with a preset position, speed, and altitude in each route section according to a specific RFID tag route in a specific area, a GPS receiver, camera, speaker, and RFID reader are provided at a certain altitude above the surface. The drone patrols along the route of the RFID tag in a specific area, and the RFID reader mounted on the drone uses a 2.4 GHz or 2.5 GHz RFID reader, and the RFID tag location information of the RFID tag attachment signs and the video data of the drone camera. Transmitting to a server and being monitored by a PC and a smartphone linked to a video server;
(b) detecting objects in the image and tracking the object by using a deep learning technique or a Kalman filter algorithm of any one of R-CNN, Fast RCNN, and Faster RCNN by the video analysis module of the video server; And
(c) When a person, an animal, or a wild animal in a patrol area is detected by the video analysis module of the video server, RFID tag detection location information and an alarm are generated in a PC and a smartphone linked to the video server, and the PC or the And outputting a remote voice signal transmitted from the smart phone to the drone to a speaker or outputting a pre-stored animal repelling sound to the speaker according to the remote control signal,
The RFID tag-attached signs use 2.4GHz or 2.5GHz RFID tag-attached signs at regular distances in a border path of a specific area including a paddy field, a forest field, a security area, and a military protection area,
The drone patrols along the RFID tag path in a specific area, receives RFID tag location information and camera video data recognized by the RFID tag attachment signs, is monitored on the PC and the smartphone, and the video of the video server Equipped with the video server that detects and tracks objects in the image using Kalman filter algorithm or deep learning technology by the analysis module, and generates alarms on the PC and the smartphone when people/animals and wild animals are found in the patrol area. And
When a person/animal or wild animal is found in the patrol area by the video analysis module of the video server, an alarm is generated in the PC and the smartphone, and the remote voice signal is transmitted to the drone from the PC or the smartphone, or the PC or A method of controlling a drone comprising a camera and a directional speaker that patrols an RFID tag path that transmits the remote control signal from the smartphone to the drone.
제5항에 있어서,
상기 드론은 회전익 드론을 사용하는, RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 방법.
The method of claim 5,
The drone uses a rotary wing drone, a method of controlling a drone having a camera and a directional speaker to control the RFID tag path.
제5항에 있어서,
상기 드론의 비행 콘트롤러(FC)는 전자 속도 제어기(ESC)와 연결되며, 드론의 수직 이착륙, 수직 상승/하강, 선형 가속, 방향 제어, 드론의 고도 제어, 호버링, 랜딩 및 비행 경로를 제어하고, 특정 지역의 GPS 유도 드론의 스케쥴 경로 비행 시에 드론의 모터의 속도 제어, 위치 제어, 드론의 고도가 30~50m가 되도록 고도 제어를 하는, RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 방법.
The method of claim 5,
The drone's flight controller (FC) is connected to an electronic speed controller (ESC), and controls the drone's vertical takeoff and landing, vertical ascent/descent, linear acceleration, direction control, drone's altitude control, hovering, landing and flight path, Drones equipped with a camera and a directional speaker to control the RFID tag path, which control the speed of the drone's motor, position control, and altitude control so that the drone's altitude is 30-50m when flying in a specific route. Control method.
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