KR20200106810A - System for sensing and control unexpected situation using data fusion - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 영상 데이터와 레이더 데이터의 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to an emergency situation monitoring control system through fusion of image data and radar data.
지능형교통시스템(Intelligent Transport System, ITS)의 발달로 도로는 점차 지능화되고 있다. 그리고, CCTV, 영상 검지기와 같은 카메라를 통하여 차량 및 보행자를 모니터링 하는 등 도로 모니터링용 카메라가 널리 설치 및 보급되고 있는 실정이다. 또한, 최근에는 레이저 센서를 이용하여 차량을 추적하거나 분류하여 운전자에게 정보를 주거나, 무인 자율주행을 지원하는 등의 방법들이 개발되고 있다.With the development of the Intelligent Transport System (ITS), roads are gradually becoming more intelligent. In addition, cameras for road monitoring are widely installed and spread, such as monitoring vehicles and pedestrians through cameras such as CCTV and video detectors. In addition, recently, methods such as providing information to a driver by tracking or classifying a vehicle using a laser sensor or supporting unmanned autonomous driving have been developed.
또한, 최근에는 교통사고, 정지차량, 낙하물, 보행자, 저속차량 등의 도로상 또는 터널 내부의 돌발상황이 연쇄추돌 또는 2차 사고를 발생시킴으로써 자칫 대형 재난으로 이어질 가능성이 크므로, 돌발상황 발생시 이를 신속히 검지하여 도로전광표지, 노변방송, 차량간 통신 등을 통해 후방 차량에게 알려주는 기술이 개발되고 있다.In addition, in recent years, accidents such as traffic accidents, stopped vehicles, falling objects, pedestrians, low-speed vehicles, etc. on the road or inside the tunnel are highly likely to lead to large-scale disasters by causing a chain collision or secondary accident. A technology that promptly detects and informs the rear vehicle through electric road signs, roadside broadcasting, and vehicle-to-vehicle communication is being developed.
또한, 후술하는 본 발명과 관련된 선행기술문헌으로, 대한민국 공개특허공보 10-2013-0127822호(2013. 11. 25. 공개)의 '도로상 물체 분류 및 위치검출을 위한 이종 센서 융합처리 장치 및 방법'이 있다.In addition, as a prior art document related to the present invention to be described later, Korean Patent Laid-Open Publication No. 10-2013-0127822 (published on Nov. 25, 2013)'a heterogeneous sensor fusion processing apparatus and method for classifying and detecting an object on the road 'There is.
하지만, 종래에는 하드웨어의 한계 및 정보 업데이트에 소요되는 시간상의 제약 등으로 인해 분해능이 저하되고, 이로 인해서 이동물체를 정확히 검지하지 못하거나 돌발상황을 정확히 인지하지 못하는 어려움이 있었다.However, in the related art, resolution is deteriorated due to limitations of hardware and time constraints required for updating information, and thus, it is difficult to accurately detect a moving object or to accurately recognize an unexpected situation.
또한, 기존에는 수백만대의 CCTV 및 제어기를 유지 보수하지 못하는 어려움이 있으며, 음영지역에 배치된 CCTV 등으로부터 교통 정보를 수집하지 못하여 돌발상황에 효과적으로 대처하지 못하는 어려움이 있었다.In addition, there is a difficulty in maintaining and maintaining millions of CCTVs and controllers in the past, and there is a difficulty in effectively coping with unexpected situations due to the inability to collect traffic information from CCTVs arranged in shaded areas.
이 배경기술 부분에 기재된 사항은 발명의 배경에 대한 이해를 증진하기 위하여 작성된 것으로서, 이 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 이미 알려진 종래기술이 아닌 사항을 포함할 수 있다.The matters described in this background are prepared to enhance an understanding of the background of the invention, and may include matters not known in the prior art to those of ordinary skill in the field to which this technology belongs.
본 발명은 영상 데이터와 레이더 데이터를 신호 처리하여 분해능을 향상시키며, 돌발상황을 효과적으로 인식하고 모니터링할 수 있는 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템을 제안하고자 한다.The present invention improves resolution by processing image data and radar data, and proposes an emergency monitoring control system through data fusion capable of effectively recognizing and monitoring an emergency situation.
또한, 본 발명은 음영지역에 배치된 검지 장치 및 돌발인식 제어 장치의 유지보수 정보, 음영지역의 교통정보 및 돌발상황을 용이하게 수집하여 교통정보의 사각지대를 제거하며, 교통 안전과 교통정보의 품질을 향상시킬 수 있는 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템을 제안하고자 한다.In addition, the present invention removes the blind spot of traffic information by easily collecting the maintenance information of the detection device and the sudden recognition control device arranged in the shaded area, the traffic information and the sudden situation in the shaded area, and We intend to propose an emergency monitoring and control system through data fusion that can improve quality.
본 발명의 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 영상 카메라, 레이더 센서, 또는 추적카메라 중 적어도 하나를 포함하는 검지 장치, 그리고 상기 검지 장치로부터 수집된 데이터를 분석하고, 상기 영상 카메라의 영상 데이터와 상기 레이더 센서의 레이더 데이터를 융합하여 도로상의 교통정보 및 돌발상황을 인식하는 돌발인식 제어 장치를 포함하며, 상기 돌발인식 제어 장치는, 상기 융합 데이터를 분석해서 돌발상황을 인식하되, 도로 상에서 돌발상황이 검출되면 상기 추적카메라를 제어해 돌발상황을 추적한다.A detection device including at least one of a video camera, a radar sensor, or a tracking camera through data fusion of the present invention, and an analysis of the data collected from the detection device, and the video data of the video camera and the radar It includes an accidental recognition control device that recognizes traffic information and unexpected situations on the road by fusion of the radar data of the sensor, and the accidental recognition control device recognizes the unexpected situation by analyzing the fusion data, but detects the unexpected situation on the road. Then, the tracking camera is controlled to track an unexpected situation.
상기 돌발인식 제어 장치는, 도플러 효과를 이용하여 차로의 정상 이동 방향에 대한 비정상적인 이동 차량을 검출하되, 상기 레이더 센서의 송신신호 및 수신신호의 파장을 분석해 이동 물체의 이동속도를 검출한 후 특정 차로의 정상 이동 방향과 비교하여 역주행 또는 좌우 방향 이동 여부를 판단하는 역주행 판단부를 포함할 수 있다.The accidental recognition control device detects an abnormal moving vehicle with respect to the normal moving direction of the lane using a Doppler effect, but detects the moving speed of the moving object by analyzing the wavelength of the transmission signal and the reception signal of the radar sensor. It may include a reverse driving determination unit to determine whether to move in the reverse direction or the left and right direction compared to the normal movement direction of.
상기 돌발인식 제어 장치는, 상기 레이더 센서로부터 주기적으로 수집된 레이더 데이터를 신호 처리하여 잡음이나 난반사를 제거하되, 주기 신호에 대하여 일정 주기 입력신호 이후의 정수배에 해당하는 시간동안 시간축의 신호를 제로값으로 신호 처리하는 제로 패딩(Zero Padding) 알고리즘을 적용하여 이동 물체의 이동속도 분해능을 개선시키는 잡음 개선부를 더 포함할 수 있다.The sudden recognition control device removes noise or diffuse reflection by processing the radar data periodically collected from the radar sensor, and the signal of the time axis is set to a zero value for a time corresponding to an integer multiple after the input signal of a certain period with respect to the periodic signal. It may further include a noise improving unit for improving the moving speed resolution of the moving object by applying a zero padding (Zero Padding) algorithm for signal processing.
상기 돌발인식 제어 장치는, 상기 레이더 센서의 송신신호에 대한 이동물체로부터 반사된 수신신호를 분석하여 객체 정보를 인식하되, 상기 송신신호 대비 수신신호의 잡음비를 최소화하도록 사이드로브(Side Lobe) 감쇄 알고리즘을 적용하여 객체 정보 및 객체 특징을 추출하는 특징 추출부를 더 포함할 수 있다.The accidental recognition control device recognizes object information by analyzing the received signal reflected from the moving object for the transmission signal of the radar sensor, but a side lobe attenuation algorithm to minimize the noise ratio of the received signal to the transmitted signal. It may further include a feature extraction unit for extracting object information and object features by applying.
상기 돌발인식 제어 장치는, 상기 영상 데이터의 분석 결과와 상기 레이더 데이터의 분석 결과를 융합하고, 각각의 데이터를 시간 주기로 샘플링하여 아날로그 신호에서 디지털 신호로 변환하여 융합하되, 오버 샘플링(Over Sampling) 알고리즘을 적용하여 융합 데이터를 생성하고, 상기 영상 데이터와 상기 레이더 데이터의 공간 매칭을 통해 이동 물체의 객체 특징을 융합하는 데이터 융합부를 더 포함할 수 있다.The sudden recognition control device fuses the analysis result of the image data and the analysis result of the radar data, samples each data in a time period, converts it from an analog signal to a digital signal, and fuses it, but an over-sampling algorithm The data fusion unit may further include a data fusion unit configured to generate fusion data by applying and fuse object features of the moving object through spatial matching between the image data and the radar data.
상기 돌발인식 제어 장치는, 주변에 인접하는 돌발인식 제어 장치와 유선 또는 무선으로 연결되어 정보를 수집하며, 수집된 정보를 인접하는 다른 돌발인식 제어 장치에 전송하거나 교통정보센터로 전송하는 송수신부를 포함할 수 있다.The accidental recognition control device includes a transmission/reception unit that is connected to an adjacent accidental recognition control device by wire or wirelessly to collect information, and transmits the collected information to another adjacent accidental recognition control device or to a traffic information center. can do.
상기 송수신부는, 송수신 시간정보가 할당되고, 할당된 송수신 시간정보에 동기화되어 신호를 송수신하되, 상기 송수신 시간정보에 따라 지정된 시간에만 정보를 주변의 돌발인식 제어 장치에 전송하도록 제어하는 리피터부를 포함할 수 있다.The transmission/reception unit includes a repeater unit for controlling transmission/reception time information to be allocated and transmitting/receiving a signal by being synchronized with the allocated transmission/reception time information, and to transmit information to a neighboring accidental recognition control device only at a specified time according to the transmission/reception time information I can.
이동 차량에 탑재되며, 복수의 돌발인식 제어 장치와 무선통신으로 연결되어 복수의 돌발인식 제어 장치로부터 정보를 수집하는 정보수집단말을 더 포함하며, 상기 정보수집단말은, 검침신호를 복수의 돌발인식 제어 장치에 송신하는 검침신호 송신부, 상기 복수의 돌발인식 제어 장치 중에 상기 검침신호를 수신한 적어도 하나의 돌발인식 제어 장치로부터 송출되는 반송파를 검출하는 반송파 검출부, 그리고 상기 반송파를 송신한 돌발인식 제어 장치의 이상 유무 또는 상기 반송파를 송신한 돌발인식 제어 장치와 연결된 검지 장치의 이상 유무를 판단하여 교통정보센터로 전송하는 정보수집부를 포함할 수 있다.It is mounted on the mobile vehicle, further comprises an information collection terminal that is connected to the plurality of accidental recognition control devices and wireless communication to collect information from the plurality of accidental recognition control devices, the information collection terminal, wherein the plurality of accidental recognition of the meter reading signal A meter reading signal transmitter to be transmitted to a control device, a carrier wave detection unit that detects a carrier wave transmitted from at least one of the plurality of accidental recognition control devices that has received the meter reading signal, and an accidental recognition control device that transmits the carrier wave It may include an information collection unit that determines whether there is an abnormality in the detection device connected to the accidental recognition control device that transmits the carrier wave, and transmits it to the traffic information center.
상기 정보수집단말은, 동일 주파수 대역으로 복수의 반송파가 검지되는 경우 일정시간 딜레이 후에 검침신호를 재전송하도록 제어하는 검침신호 재전송 제어부를 더 포함할 수 있다.The information collection terminal may further include a meter reading signal retransmission control unit for controlling to retransmit the meter reading signal after a predetermined time delay when a plurality of carriers are detected in the same frequency band.
상기 돌발인식 제어 장치는, 빛의 편광 현상을 이용하거나 기계 학습을 통해 노면 상태를 판별하는 노면상태 판별 알고리즘을 통해 도로의 노면 상태를 판별하며, 판별된 도로의 노면 상태 정보를 무선 통신으로 주변에 인접하는 돌발인식 제어 장치로 전송하거나 교통정보센터로 전송할 수 있다.The accidental recognition control device determines the road surface condition of the road through a road surface condition determination algorithm that determines the road surface condition by using polarization of light or through machine learning, and transmits the determined road surface condition information to the surroundings through wireless communication. It can be transmitted to an adjacent accident recognition control device or to a traffic information center.
본 발명에 따르면, 영상 데이터와 레이더 데이터를 신호 처리하여 융합함으로써, 데이터의 분해능을 향상시키며, 돌발상황을 효과적으로 인식하고 모니터링할 수 있는 환경을 제공한다.According to the present invention, image data and radar data are signal-processed and fused, thereby improving data resolution and providing an environment in which unexpected situations can be recognized and monitored effectively.
또한, 본 발명은 도플러 효과를 이용하여 차로의 정상 이동 방향에 대한 역주행 방향 또는 좌우 방향으로의 비정상적인 이동 차량을 검출함으로써, 돌발상황을 효과적으로 검출하고 돌발상황에 능동적으로 대응할 수 있는 환경을 제공한다.In addition, the present invention provides an environment capable of effectively detecting an unexpected situation and actively responding to an unexpected situation by detecting an abnormally moving vehicle in a reverse driving direction or a left-right direction with respect to a normal moving direction of a lane using the Doppler effect.
또한, 본 발명은 제로 패딩(Zero Padding) 알고리즘을 적용함으로써, 이동 물체의 이동속도 분해능을 개선시키고, 정보 업데이트에 소요되는 시간상의 제약으로 인한 분해능 개선의 한계를 극복할 수 있는 환경을 제공한다. In addition, the present invention provides an environment in which, by applying a zero padding algorithm, a moving speed resolution of a moving object can be improved, and a limitation of resolution improvement due to time constraints required for information update can be overcome.
또한, 본 발명은 사이드로브(Side Lobe) 감쇄 알고리즘을 적용하여 송신신호 대비 수신신호의 잡음비를 최소화하고, 객체 정보 및 객체 특징을 효과적으로 추출할 수 있는 환경을 제공한다.In addition, the present invention minimizes the noise ratio of the received signal to the transmitted signal by applying a side lobe attenuation algorithm, and provides an environment in which object information and object features can be effectively extracted.
또한, 본 발명은 오버 샘플링(Over Sampling) 알고리즘을 적용하여 영상 데이터와 레이더 데이터의 융합 데이터를 생성함으로써, 이종 데이터의 융합시에 발생되는 하드웨어 등의 한계와 시간상의 한계로 인한 제약을 최소화하고, 데이터의 분해능을 개선시킬 수 있는 환경을 제공한다.In addition, the present invention generates fusion data of image data and radar data by applying an over-sampling algorithm, thereby minimizing limitations due to hardware limitations and time limitations that occur when disparate data is fused, It provides an environment to improve the resolution of data.
또한, 본 발명은 리피터 기능을 통해 음영지역의 교통정보 및 돌발상황을 수집함으로써, 교통정보의 사각지대를 제거하며, 교통 안전과 교통정보의 품질을 향상시킬 수 있는 환경을 제공한다.In addition, the present invention provides an environment in which a blind spot of traffic information is removed by collecting traffic information and an unexpected situation in a shadow area through a repeater function, and traffic safety and quality of traffic information can be improved.
또한, 본 발명은 정보수집단말의 데이터 수집 기능을 통해 음영지역에 배치된 검지 장치 및 돌발인식 제어 장치의 정보를 수집함으로써, 검지 장치나 돌발인식 제어 장치의 이상 유무를 효과적으로 파악하고, 검지 장치 및 돌발인식 제어 장치를 용이하게 유지 보수할 수 있는 환경을 제공한다.In addition, the present invention collects information of the detection device and the sudden recognition control device arranged in the shaded area through the data collection function of the information collection terminal, effectively grasping the presence or absence of an abnormality in the detection device or the sudden recognition control device, and the detection device and It provides an environment in which the accidental recognition control device can be easily maintained.
도 1은 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템의 개략적인 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 한 실시예에 따른 돌발인식 제어 장치의 구성을 간략히 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 한 실시예에 따라 제로 패딩 전과 제로 패딩 후의 데이터를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 한 실시예에 따라 도플러 효과를 이용해 비정상적인 이동 차량을 검출하는 예를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 한 실시예에 따라 돌발인식 제어 장치가 교통정보센터에 데이터를 전송하는 예를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 한 실시예에 따른 정보수집단말의 구성을 간략히 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 한 실시예에 따라 정보수집단말이 무선으로 돌발인식 제어 장치의 정보를 수집해서 교통정보센터에 전송하는 예를 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 한 실시예에 따라 영상 데이터와 레이더 데이터를 융합해서 교통정보를 생성하고 돌발상황을 인식/추적하는 과정을 간략히 도시한 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 한 실시예에 따라 영상 데이터와 레이더 데이터를 융합해서 객체 특징을 추출하고, 기계학습을 기초로 돌발상황을 검출하는 과정을 도시한 흐름도이다.1 is a diagram showing a schematic configuration of an unexpected situation monitoring control system through data fusion according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram schematically showing the configuration of an accidental recognition control device according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating data before and after zero padding according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram illustrating an example of detecting an abnormal moving vehicle using the Doppler effect according to an embodiment of the present invention.
5 is a diagram illustrating an example in which an accidental recognition control device transmits data to a traffic information center according to an embodiment of the present invention.
6 is a diagram schematically showing the configuration of an information collection terminal according to an embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a diagram illustrating an example in which an information collection terminal wirelessly collects information from an accidental recognition control device and transmits it to a traffic information center according to an embodiment of the present invention.
8 is a flowchart schematically illustrating a process of generating traffic information by fusion of image data and radar data and recognizing/tracking an unexpected situation according to an embodiment of the present invention.
9 is a flowchart illustrating a process of extracting object features by fusion of image data and radar data, and detecting an unexpected situation based on machine learning according to an embodiment of the present invention.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those of ordinary skill in the art can easily implement the embodiments of the present invention. However, the present invention may be implemented in various different forms and is not limited to the embodiments described herein. In the drawings, parts irrelevant to the description are omitted in order to clearly describe the present invention, and similar reference numerals are assigned to similar parts throughout the specification.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.Throughout the specification, when a part "includes" a certain component, it means that other components may be further included rather than excluding other components unless otherwise stated. In addition, terms such as "... unit", "... group", and "module" described in the specification mean units that process at least one function or operation, which can be implemented by hardware or software or a combination of hardware and software. have.
이제 도 1 내지 도 9를 참고하여 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템에 대하여 상세하게 설명한다.Now with reference to FIGS. 1 to 9 will be described in detail an emergency situation monitoring control system through data fusion according to an embodiment of the present invention.
도 1은 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템의 개략적인 구성을 나타낸 도면이다. 이때, 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)는 본 발명의 실시예에 따른 설명을 위해 필요한 개략적인 구성만을 도시할 뿐 이러한 구성에 국한되는 것은 아니다.1 is a diagram showing a schematic configuration of an unexpected situation monitoring control system through data fusion according to an embodiment of the present invention. At this time, the emergency monitoring control system 10 through data fusion only shows a schematic configuration necessary for explanation according to an embodiment of the present invention, but is not limited to this configuration.
도 1을 참조하면, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 검지 장치(100), 돌발인식 제어 장치(200), 정보수집단말(300), 그리고 교통정보센터(400)를 포함한다.Referring to FIG. 1, an emergency monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention includes a
본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 돌발인식 제어 장치(200)가 영상 카메라 및 레이더 장치가 통합된 검지 장치(100)로부터 데이터를 수집한다. In the unexpected situation monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention, the accidental
검지 장치(100)는 곡선구간, 교차로, 및 터널 등의 도로 상에 설치되고, 교통 관련 데이터를 수집해서 돌발인식 제어 장치(200)에 전송한다. 여기서, 검지 장치(100)는 영상 카메라(110), 레이더 센서(120), 및 추적카메라(130) 중 하나 이상이 통합되어 설치된다. 그리고, 추적카메라(130)는 돌발인식 제어 장치(200)의 제어에 의해 도로를 검지하고, 돌발상황을 촬영할 수 있다. 예를 들어, 돌발인식 제어 장치(200)는 CCTV 등으로부터 교통 관련 데이터를 수집하고, 돌발상황을 추적할 수 있다.The
또한, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 돌발인식 제어 장치(200)가 교통정보센터(400)와 이더넷(ehthernet) 기반의 TCP/IP 통신방식 또는 무선통신으로 연결되어 제어될 수 있다. 이때, 돌발인식 제어 장치(200)는 교통정보센터(400)의 제어신호를 해석하여 영상 카메라 및 추적카메라의 기능(zoom lens, pan/tilt) 및 레이더 센서의 제어기능을 수행할 수 있다.In addition, the sudden situation monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention, the accident
그리고, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 영상 카메라(110)로부터 획득한 영상 데이터를 고속모드 여부에 따라 가우시안 혼합모델을 적용하고, 추적 객체 리스트 알고리즘을 적용한다. In addition, the sudden situation monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention applies a Gaussian mixed model to the image data acquired from the
그리고, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 K-band beam을 활용하여 레이더 센서(120)로부터 레이더 데이터를 획득하고, 잡음/난반사 신호처리 및 2D/3D 이미지 처리를 통해 객체 특징을 추출하는 알고리즘을 적용한다.In addition, the emergency situation monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention acquires radar data from the
또한, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 영상 카메라 및 레이더 센서에서 추출된 객체의 특징을 정합하여 신뢰성 높은 객체 정보를 추출한다. 그리고, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 Kalman 기법을 통해 돌발상황의 추적/보정하거나 돌발상황을 예측하고, 돌발상황과 관련된 정보를 검지 장치(100) 또는 돌발인식 제어 장치(200)에 전달하여 돌발상황을 효과적으로 모니터링할 수 있는 환경을 제공한다.In addition, the sudden situation monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention extracts highly reliable object information by matching features of objects extracted from image cameras and radar sensors. In addition, the unexpected situation monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention tracks/corrects the unexpected situation or predicts the unexpected situation through the Kalman technique, and detects information related to the unexpected situation. ) Or to the accidental
그리고, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 유지보수 차량에 설치된 정보수집단말(300)이 무선통신기술을 탑재한 돌발인식 제어 장치(200)와 무선으로 통신하여 검지 장치(100) 또는 돌발인식 제어 장치(200)의 현재 상태를 모니터링하고, 모니터링된 정보를 교통정보센터(400)에 전송한다.In addition, the emergency situation monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention includes the
또한, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 돌발인식 제어 장치(200) 간에 교통 정보 및 유지보수 정보를 전달하거나, 정보수집단말(300)이 교통 정보 및 유지보수 정보를 수집하여 교통정보센터(400)에 전달함으로써, 공공 및 민간 교통정보의 사각지대를 제거하며, 교통 안전과 교통정보의 품질을 향상시키고, 이를 통해서 기존 검지 체계의 한계를 극복할 수 있는 환경을 제공한다.In addition, the emergency monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention transmits traffic information and maintenance information between the accidental
도 2는 본 발명의 한 실시예에 따른 돌발인식 제어 장치의 구성을 간략히 도시한 도면이다. 이때, 돌발인식 제어 장치(200)는 본 발명의 실시예에 따른 설명을 위해 필요한 개략적인 구성만을 도시할 뿐 이러한 구성에 국한되는 것은 아니다.2 is a diagram schematically showing the configuration of an accidental recognition control device according to an embodiment of the present invention. At this time, the accidental
도 2를 참조하면, 본 발명의 한 실시예에 따른 돌발인식 제어 장치(200)는 돌발인식 제어 모듈(210), 데이터 수집부(220), 신호 처리부(230), 판단부(240), 그리고 송수신부(250)를 포함한다.Referring to FIG. 2, an accidental
돌발인식 제어 모듈(210)은 검지 장치(100)로부터 수집된 데이터를 분석하고, 돌발상황을 모니터링하도록 추적카메라(130)를 제어한다. 또한, 돌발인식 제어 모듈(210)은 영상 카메라(110)와 레이더 센서(120)의 데이터를 분석하고, 영상 카메라(110)의 영상 데이터와 레이더 센서(120)의 레이더 데이터를 융합하여 도로상의 교통정보 및 돌발상황을 인식한다. 그리고, 돌발인식 제어 모듈(210)은 도로 상에서 돌발상황이 검출되면 추적카메라(130)를 제어해 돌발상황을 추적할 수 있다.The accidental
데이터 수집부(220)는 영상 카메라(110)와 레이더 센서(120)의 데이터를 수집한다. 그리고, 데이터 수집부(220)는 본 발명의 한 실시예에 따라 영상 데이터 수집부(222), 레이더 데이터 수집부(224), 및 노면 데이터 수집부(226)를 포함한다.The
영상 데이터 수집부(222)는 영상 카메라(110)로부터 영상 데이터를 수집한다. 예를 들어, 영상 데이터 수집부(222)는 영상 카메라(110)에서 캡쳐된 2D 영상 데이터를 수집할 수 있다. The image
레이더 데이터 수집부(224)는 레이더 센서(120)로부터 레이더 데이터를 수집한다. 예를 들어, 레이더 데이터 수집부(224)는 레이더 센서(120)에서 감지된 2D 레이더 데이터를 수집할 수 있다.The radar
노면 데이터 수집부(226)는 도로 노면 상태와 관련된 정보를 수집한다. 예를 들어, 노면 데이터 수집부(226)는 빛의 편광 현상을 이용해 도로의 노면 상태를 판별할 수 있도록 영상 카메라(110) 및 추적 카메라(130)에서 캡쳐된 도로 노면의 수직 편광 데이터 및 수평 편광 데이터를 수집할 수 있다.The road surface
신호 처리부(230)는 데이터의 분해능을 개선시키거나 데이터 융합을 통한 객체 정보 추출의 신뢰성을 향상시킬 수 있도록 데이터 수집부(220)에서 수집된 데이터를 신호 처리한다. The
신호 처리부(230)는 본 발명의 한 실시예에 따라 잡음 개선부(232), 특징 추출부(234), 그리고 데이터 융합부(236)를 포함한다.The
잡음 개선부(232)는 레이더 센서(120)로부터 주기적으로 수집된 레이더 데이터를 신호 처리하여 잡음이나 난반사를 제거한다. 잡음 개선부(232)는 제로 패딩(Zero Padding) 알고리즘을 적용하여 이동 물체의 이동속도 분해능을 개선시킬 수 있다.The
예를 들어, 잡음 개선부(232)는 제로 패딩(Zero Padding) 알고리즘을 통해서 레이더 센서(120)로부터 검출된 신호의 주기 신호에 대하여 일정 주기 입력신호 이후의 정수배(2배, 4배 등)에 해당하는 시간동안 시간축의 신호를 제로값("0")으로 신호 처리할 수 있다. For example, the
도 3은 본 발명의 한 실시예에 따라 제로 패딩 전과 제로 패딩 후의 데이터를 도시한 도면이다.3 is a diagram illustrating data before and after zero padding according to an embodiment of the present invention.
도 3을 참조하면, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 제로 패딩(Zero Padding) 알고리즘을 적용하지 않은 a)제로 패딩 전의 데이터보다 제로 패딩(Zero Padding) 알고리즘을 적용한 b)제로 패딩 후의 데이터가 분해능이 현격히 개선됨을 알 수 있다.Referring to FIG. 3, the emergency monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention a) zero padding than data before zero padding to which a zero padding algorithm is not applied. ) It can be seen that the resolution of the data after b) zero padding with the algorithm applied is remarkably improved.
이를 통해서, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 이동 물체의 이동속도 분해능을 개선시키고, 정보 업데이트에 소요되는 시간상의 제약으로 인한 분해능 개선의 한계를 극복할 수 있는 환경을 제공한다.Through this, the sudden situation monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention improves the resolution of the moving speed of the moving object and overcomes the limitation of improving the resolution due to the time constraint for updating information. It provides an environment in which to do it.
특징 추출부(234)는 영상 카메라(110)의 영상 데이터 및 레이더 센서(120)의 레이더 데이터를 분석하여 이동물체의 객체정보를 추출하고 인식한다. 또한, 특징 추출부(234)는 레이더 센서(120)의 송신신호에 대한 이동물체로부터 반사된 수신신호를 분석하여 객체 정보를 인식한다. The
그리고, 특징 추출부(234)는 레이더 센서(120)의 송신신호의 출력을 소정값 이상으로 증가시키도록 제어하고, 송신신호 대비 수신신호의 잡음비를 최소화하도록 하는 사이드로브(Side Lobe) 감쇄 알고리즘을 적용하여 객체 정보 및 객체 특징을 효과적으로 추출할 수 있다.In addition, the
예를 들어, 특징 추출부(234)는 레이더 센서(120)의 송신부(미도시)에서 송출된 전파가 검출하고자 하는 물체에 반사되어 수신된 수신신호와 레이더에서 송출된 송출신호 사이의 위상 및 주파수 편이를 기반으로 물체의 거리나 모양을 검출할 수 있다. 이때, 물체에 반사된 수신신호의 분해능에 따라서 물체의 형상이 대략적으로 표시되고, 측정된 결과를 기반으로 물체 모양에 대한 데이터를 추출한다. For example, the
하지만, 레이더의 주된 발산신호 뿐만 아니라 주변의 기생 발생 신호가 발생되거나 사이드 로브가 크면, 주된 발산신호의 전력 배분이 낮아져서 송출되는 검출신호가 작아지고, 사이드 로브 신호가 감지하는 주변 물체 신호가 잡음 신호가 되어 원신호의 신호 대비 잡음비가 나빠지게 된다. However, if the main divergence signal of the radar as well as the surrounding parasitic signal is generated or the side lobe is large, the power distribution of the main divergence signal is lowered and the transmitted detection signal is reduced, and the peripheral object signal detected by the side lobe signal is a noise signal. As a result, the signal-to-noise ratio of the original signal deteriorates.
따라서, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 레이더 송신신호의 출력을 소정값 이상으로 증가시키고, 송신신호 대비 수신신호의 잡음비를 최소화하도록 사이드로브(Side Lobe) 감쇄 알고리즘을 적용함으로써, 객체 정보 및 객체 특징을 효과적으로 추출할 수 있는 환경을 제공한다.Accordingly, the emergency situation monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention increases the output of the radar transmission signal to a predetermined value or more, and minimizes the noise ratio of the received signal to the transmitted signal. Lobe) By applying the attenuation algorithm, it provides an environment that can effectively extract object information and object features.
데이터 융합부(236)는 영상 카메라(110)로부터 획득된 영상 데이터의 분석 결과와 레이더 센서(120)로부터 획득된 레이더 데이터의 분석 결과를 융합한다. The
그리고, 데이터 융합부(236)는 각각의 데이터를 시간 주기로 샘플링하여 아날로그 신호에서 디지털 신호로 변환하여 융합한다. 이때, 데이터 융합을 위한 신호처리 시에 정확한 데이터를 추출하기 위해서는 신호에 대한 샘플링을 많이 하면 좋으나, 하드웨어 등의 한계와 시간상의 한계로 인하여 제약이 발생된다.In addition, the
따라서, 데이터 융합부(236)는 두 배 이상의 대역폭, 또는 샘플링할 수 있는 최고의 샘플링 주파수로 신호를 샘플링하는 오버 샘플링(Over Sampling) 알고리즘을 적용하여 융합 데이터를 생성한다. 그리고, 데이터 융합부(236)는 영상 데이터와 레이더 데이터의 공간 매칭을 통해 이동 물체의 객체 특징을 융합한다. 그리고, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 분해능이 개선된 융합 데이터 및 객체 정보를 통해서 고정물체나 이동물체의 위치, 거리, 크기, 형태 등을 효과적으로 판별할 수 있다.Accordingly, the
이와 같이, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 오버 샘플링(Over Sampling) 알고리즘을 적용하여 영상 데이터와 레이더 데이터의 융합 데이터를 생성함으로써, 이종 데이터의 융합시에 발생되는 하드웨어 등의 한계와 시간상의 한계로 인한 제약을 최소화하고, 데이터의 분해능을 개선시킬 수 있는 환경을 제공한다.As described above, the emergency situation monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention generates fusion data of image data and radar data by applying an over-sampling algorithm, thereby fusion of heterogeneous data. It minimizes the limitations of hardware and time that occur during the time, and provides an environment to improve the resolution of data.
판단부(240)는 검지 장치(100)로부터 수집된 데이터의 분석결과를 기초로, 도로상의 교통정보 및 돌발상황을 인식한다. 예를 들어, 판단부(240)는 상기 융합 데이터를 분석하여 역주행 방향으로 주행하는 비정상적인 이동 차량을 검출할 수 있다. 또한, 판단부(240)는 검지 장치(100)로부터 수집된 데이터의 분석결과를 기초로 도로의 노면 상태를 판별할 수도 있다.The
판단부(240)는 본 발명의 한 실시예에 따라 돌발상황 인식부(242), 역주행 판단부(244), 돌발상황 추적부(246), 그리고 노면 상태 판별부(248)를 포함한다.The
돌발상황 인식부(242)는 검지 장치(100)로부터 수집된 데이터 및 융합 데이터를 분석하여 돌발상황을 인식한다. 예를 들어, 돌발상황 인식부(242)는 교통사고 및 이로 인한 정지차량, 저속 이동 물체, 낙석, 갓길 정차 물체 등에 의한 돌발상황을 인식할 수 있다.The unexpected
역주행 판단부(244)는 상기 융합 데이터 또는 레이더 데이터를 분석해서 돌발 정보를 인식하되, 도플러 효과를 이용하여 차로의 정상 이동 방향에 대한 역주행 방향 또는 좌우 방향으로의 비정상적인 이동 차량을 검출한다. The reverse driving
그리고, 역주행 판단부(244)는 레이더 센서의 송신신호 및 수신신호의 파장을 분석해 이동 물체의 이동속도를 검출한 후 특정 차로의 정상 이동 방향과 비교하여 역주행 또는 좌우 방향 이동 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 역주행 판단부(244)는 도플러 편이 주파수의 절대값에 따른 물체의 이동 방향을 평균 이동 방향과의 차이에 따라 이상 이동 여부를 인지할 수 있다. In addition, the reverse driving
또한, 역주행 판단부(244)는 도플러 효과를 이용하여 차로 평균 이동 방향에 대한 비정상적인 이동 차량의 좌우 방향 또는 역주행 방향에 대한 속도를 검출할 수 있다. In addition, the reverse driving
도 4는 본 발명의 한 실시예에 따라 도플러 효과를 이용해 비정상적인 이동 차량을 검출하는 예를 도시한 도면이다.4 is a diagram illustrating an example of detecting an abnormal moving vehicle using the Doppler effect according to an embodiment of the present invention.
예를 들어, 본 발명의 한 실시예에 따른 돌발인식 제어 장치(200)는 레이더 센서와 이동 물체 사이의 속도 차이에 대하여 사용하는 레이더 신호의 파장으로 도플러 편이를 계산한다. 그리고, 본 발명의 한 실시예에 따른 돌발인식 제어 장치(200)는 속도 차이의 기준을 레이더 센서로 가정하여 멀어지는 물체와 가까워지는 물체 사이의 속도 편이를 양/음의 부호로 구분하고, 이를 기반으로 물체의 이동속도를 검출한 후, 해당 차로의 정상 이동 방향과 비교하여 역주행 또는 좌우 주행 여부 판단할 수 있다.For example, the accidental
도 4를 참조하면, 본 발명의 한 실시예에 따른 돌발인식 제어 장치(200)는 레이더의 송신신호(x)와 이동물체에서 반사되는 수신신호(y1,y2)를 비교하여 역주행 또는 좌우 주행 여부를 판단할 수 있다.4, the accidental
예를 들어, 수신신호(y1)의 경우에는 레이더 센서와 이동물체 사이의 거리가 감소하여 파동의 주파수가 증가하는 경우이며, 해당 차로의 정상 이동방향과 비교하여 수신신호(y1)를 역주행 차량으로 판단할 수 있다.For example, in the case of the received signal (y1), the frequency of the wave increases as the distance between the radar sensor and the moving object decreases, and the received signal (y1) is compared with the normal moving direction of the corresponding lane to a reverse driving vehicle. I can judge.
돌발상황 추적부(246)는 도로 상에서 돌발상황이 검출되면 추적카메라(130)를 제어해 돌발상황을 추적한다. When an unexpected situation is detected on the road, the unexpected
노면 상태 판별부(248)는 빛의 편광 현상을 이용하거나 기계 학습을 통해 노면 상태를 판별하는 노면상태 판별 알고리즘을 통해 도로의 노면 상태를 판별한다. 그리고, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 판별된 도로의 노면 상태 정보를 무선 통신으로 주변의 돌발인식 제어 장치 또는 정보수집단말로 전송하거나, 수집된 노면 상태 정보를 교통정보센터로 전송할 수 있다. The road surface
송수신부(250)는 주변에 인접하는 돌발인식 제어 장치와 유선 또는 무선으로 연결되어 정보를 수집한다. 그리고, 송수신부(250)는 수집된 정보를 인접하는 또 다른 돌발인식 제어 장치(200), 정보수집단말(300), 및 교통정보센터(400)에 전송한다.The transmission/
송수신부(250)는 본 발명의 한 실시예에 따라 리피터부(252)를 포함한다.The transmitting and receiving
리피터부(252)는 자신의 정보를 인접하는 돌발인식 제어 장치에 전송하도록 송수신부(250)를 제어한다. 그리고, 리피터부(252)는 송수신 시간정보가 할당된 경우, 할당된 송수신 시간정보에 따라 지정된 시간에만 자동으로 정보를 전송하도록 송수신부(250)를 제어할 수 있다.The
예를 들어, 리피터부(252)는 돌발인식 제어 장치 별로 아이디 및 송수신 시간정보가 할당되고, 할당된 송수신 시간정보를 기초로 자신이 응답해야 하는 시간에 데이터를 송신하도록 송수신부(250)를 제어할 수 있다. For example, the
또한, 인접하는 돌발인식 제어 장치로부터 수신된 데이터에 송수신 시간정보가 할당되어 있는 경우, 리피터부(252)는 수신된 데이터의 시간정보를 기초로 자신이 응답해야 하는 시간정보를 동기화시키고, 이때 동기화된 시간을 기초로 인접하는 또 다른 돌발인식 제어 장치로 정보를 송신하도록 송수신부(250)를 제어할 수 있다.In addition, when the transmission/reception time information is allocated to the data received from the adjacent sudden recognition control device, the
도 5는 본 발명의 한 실시예에 따라 돌발인식 제어 장치가 교통정보센터에 데이터를 전송하는 예를 도시한 도면이다.5 is a diagram illustrating an example in which an accidental recognition control device transmits data to a traffic information center according to an embodiment of the present invention.
도 5를 참조하면, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 음영지역에 있는 제2 돌발인식 제어 장치(200-A2)가 음영지역에 있는 제1 돌발인식 제어 장치(200-A1)의 정보를 수집한다. 여기서, 음영지역은 돌발인식 제어 장치가 교통정보센터(400)와 유선 또는 무선으로 연결되지 않거나, 교통정보센터(400)의 관제 영역을 벗어나는 지역을 포함한다.Referring to FIG. 5, in the emergency situation monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention, the second accidental recognition control device 200-A2 in the shaded area is in the shaded area. Information of the recognition control device 200-A1 is collected. Here, the shaded area includes an area where the accidental recognition control device is not connected to the
그리고, 제2 돌발인식 제어 장치(200-A2)는 제1 돌발인식 제어 장치(200-A1)에서 수집된 정보와 함께 자신의 정보를 인접하는 제3 돌발인식 제어 장치(200-A3)로 전송한다. 그리고, 제3 돌발인식 제어 장치(200-A3)는 음영지역에 있는 제1 돌발인식 제어 장치(200-A1) 및 제2 돌발인식 제어 장치(200-A2)의 정보와 함께 자신의 정보를 교통정보센터(400)에 전송한다.And, the second accidental recognition control device (200-A2) transmits its own information together with the information collected by the first accidental recognition control device (200-A1) to the adjacent third accidental recognition control device (200-A3). do. In addition, the third accidental recognition control device 200-A3 communicates its own information together with the information of the first accidental recognition control device 200-A1 and the second accidental recognition control device 200-A2 in the shaded area. It is transmitted to the
이를 통해서, 교통정보센터(400)에서는 유선이나 무선으로 직접 연결된 제3 돌발인식 제어 장치(200-A3) 뿐만 아니라 음영지역에 있는 돌발인식 제어 장치들(200-A1, 200-A2)의 유지보수 정보, 이에 연결된 검지 장치의 정보, 및 검지 장치로부터 검출된 각종 교통정보 및 돌발상황 정보 등을 효과적으로 수집할 수 있다.Through this, the
따라서, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 돌발인식 제어 장치의 리피터 기능을 통해서 음영지역에 있는 장치들의 정보, 음영지역의 교통정보 및 돌발상황 등을 효과적으로 수집하고, 이를 교통정보센터에 용이하게 전달할 수 있는 환경을 제공한다.Accordingly, the sudden situation monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention provides information on devices in a shadow area, traffic information, and unexpected situations in a shadow area through the repeater function of the accident recognition control device. It provides an environment that can be effectively collected and easily delivered to the traffic information center.
도 6은 본 발명의 한 실시예에 따른 정보수집단말의 구성을 간략히 도시한 도면이다. 이때, 정보수집단말(300)은 본 발명의 실시예에 따른 설명을 위해 필요한 개략적인 구성만을 도시할 뿐 이러한 구성에 국한되는 것은 아니다.6 is a diagram schematically showing the configuration of an information collection terminal according to an embodiment of the present invention. At this time, the
본 발명의 한 실시예에 따른 정보수집단말(300)은 이동 차량(A)에 탑재되며, 복수의 돌발인식 제어 장치와 무선통신으로 연결되어 복수의 돌발인식 제어 장치의 유지보수 정보 및 도로의 교통 정보를 수집한다. 그리고, 본 발명의 한 실시예에 따른 정보수집단말(300)은 수집된 정보를 교통정보센터(400)에 제공한다.The
도 6을 참조하면, 본 발명의 한 실시예에 따른 정보수집단말(300)은 검침신호 송신부(310), 반송파 검출부(320), 검침신호 재전송 제어부(330), 그리고 정보수집부(340)를 포함한다.6, the
검침신호 송신부(310)는 검침신호를 복수의 돌발인식 제어 장치(200-C1 내지 200-CX)에 송신한다.The meter reading
반송파 검출부(320)는 복수의 돌발인식 제어 장치(200-C1 내지 200-CX) 중에 상기 검침신호 송신부(310)에서 송신한 검침신호를 수신한 적어도 하나의 돌발인식 제어 장치로부터 송출되는 반송파를 검출한다.The carrier
검침신호 재전송 제어부(330)는 동일 주파수 대역으로 복수의 반송파가 검지되는 경우에 일정시간 딜레이 후에 검침신호를 재전송하도록 검침신호 송신부(310)를 제어한다. 예를 들어, 동일 주파수 대역으로 복수의 반송파가 검지되는 경우에 RF 충돌로 인해 데이터 소실 및 깨짐 현상이 발생될 수 있으므로, 검침신호 재전송 제어부(330)는 일정시간 딜레이 후에 검침신호를 재전송하도록 제어한다.The meter reading signal
정보수집부(340)는 반송파 검출부(320)에서 검출한 반송파를 기초로 해당 반송파를 송신한 돌발인식 제어 장치를 인식하고, 돌발인식 제어 장치들의 이상 유무 또는 상기 반송파를 송신한 돌발인식 제어 장치와 연결된 검지 장치의 이상 유무를 판단하여 교통정보센터(400)로 전송한다. The
도 7은 본 발명의 한 실시예에 따라 정보수집단말이 무선으로 돌발인식 제어 장치의 정보를 수집해서 교통정보센터에 전송하는 예를 도시한 도면이다.FIG. 7 is a diagram illustrating an example in which an information collection terminal wirelessly collects information from an accidental recognition control device and transmits it to a traffic information center according to an embodiment of the present invention.
도 5를 참조하면, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 이동 차량(A)에 탑재된 정보수집단말(300)을 통해서 복수의 돌발인식 제어 장치(200-C1 내지 200-CX)의 정보를 수집함으로써, 음영지역의 정보를 용이하게 수집하고, 검지 장치나 돌발인식 제어 장치의 이상 유무를 효과적으로 파악하고, 이를 통해서 고장난 검지 장치나 고장난 돌발인식 제어 장치를 용이하게 유지 보수할 수 있는 환경을 제공한다.Referring to FIG. 5, the emergency situation monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention includes a plurality of accidental recognition control devices through the
도 8은 본 발명의 한 실시예에 따라 영상 데이터와 레이더 데이터를 융합해서 교통정보를 생성하고 돌발상황을 인식/추적하는 과정을 간략히 도시한 흐름도이다. 이때, 이하의 흐름도는 도 1 내지 도 7의 구성과 연계하여 동일한 도면부호를 사용하여 설명한다.8 is a flowchart schematically illustrating a process of generating traffic information by fusing image data and radar data and recognizing/tracking an unexpected situation according to an embodiment of the present invention. In this case, the following flowchart will be described using the same reference numerals in connection with the configurations of FIGS. 1 to 7.
도 8을 참조하면, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 영상 카메라(110)로부터 영상 데이터를 획득한다(S102).Referring to FIG. 8, the emergency monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention acquires image data from the image camera 110 (S102).
그리고, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 레이더 센서(120)로부터 레이더 데이터를 획득한다(S104).In addition, the emergency situation monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention acquires radar data from the radar sensor 120 (S104).
또한, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 영상 데이터와 영상 데이터의 분석 결과, 및 레이더 데이터와 레이더 데이터의 분석 결과를 융합하고, 이를 기초로 도로상의 객체 정보 및 객체 특징을 추출한다(S106, S108).In addition, the emergency situation monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention fuses the analysis result of the image data and the image data, and the analysis result of the radar data and the radar data. Object information and object features are extracted (S106, S108).
그리고, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 데이터 분석결과, 융합 데이터 및 객체 정보를 기초로 교통정보를 생성하고, 돌발상황을 인식한다(S110).Further, the emergency situation monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention generates traffic information based on the data analysis result, fusion data, and object information, and recognizes the unexpected situation (S110).
또한, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 돌발상황이 인식된 경우에 추적카메라(130)를 통해서 돌발상황을 촬영/추적하고 모니터링한다(S112).In addition, the unexpected situation monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention photographs/tracks and monitors the unexpected situation through the tracking
도 9는 본 발명의 한 실시예에 따라 영상 데이터와 레이더 데이터를 융합해서 객체 특징을 추출하고, 기계학습을 기초로 돌발상황을 검출하는 과정을 도시한 흐름도이다. 이때, 이하의 흐름도는 도 1 내지 도 7의 구성과 연계하여 동일한 도면부호를 사용하여 설명한다.9 is a flowchart illustrating a process of extracting object features by fusion of image data and radar data and detecting an unexpected situation based on machine learning according to an embodiment of the present invention. In this case, the following flowchart will be described using the same reference numerals in connection with the configurations of FIGS. 1 to 7.
도 9를 참조하면, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 영상 카메라(110)로부터 영상 데이터를 획득하고, 가우시안 혼합모델을 적용하여 추적객체 리스트를 생성한다(S202 내지 S208).Referring to FIG. 9, the emergency monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention acquires image data from the
그리고, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 레이더 센서(120)로부터 레이더 데이터를 획득하고, 잡음/난반사 신호처리 및 2D/3D 이미지 처리를 거쳐 레이더 기반의 객체 특징을 추출한다(S210 내지 S216).In addition, the emergency situation monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention acquires radar data from the
또한, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 영상 데이터의 분석 결과를 기초로 한 객체 리스트와 레이더 데이터의 분석 결과를 기초로 한 객체 특징을 기초로 영상 데이터와 레이더 데이터를 융합하고, 영상 객체 특징을 추출한다(S218 및 S220).In addition, the sudden situation monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention includes an object list based on an analysis result of image data and an image based on object characteristics based on the analysis result of radar data. The data and radar data are fused, and image object features are extracted (S218 and S220).
그리고, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 기계학습을 기초로 융복합된 특징을 학습 및 분류하여 돌발상황을 검출한다(S222 내지 S226).In addition, the emergency situation monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention learns and classifies the fused features based on machine learning to detect the unexpected situation (S222 to S226).
또한, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템(10)은 추적/노면 정보를 피드백 받고, Kalman 추적 보정/예측을 통해 추적 객체 리스트를 생성함으로써, 기계학습 및 돌발상황 인식의 정확도 및 신뢰도를 향상시킨다(S228 및 S230).In addition, the unexpected situation monitoring control system 10 through data fusion according to an embodiment of the present invention receives tracking/road surface information and generates a tracked object list through Kalman tracking correction/prediction, The accuracy and reliability of recognition are improved (S228 and S230).
이와 같이, 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템은 영상 데이터와 레이더 데이터를 신호 처리하여 융합함으로써, 데이터의 분해능을 향상시키며, 돌발상황을 효과적으로 인식하고 모니터링할 수 있는 환경을 제공한다.As described above, the emergency monitoring control system through data fusion according to an embodiment of the present invention processes and fuses image data and radar data to improve the resolution of the data and effectively recognize and monitor the emergency situation. Provide the environment.
또한, 본 발명은 도플러 효과를 이용하여 차로의 정상 이동 방향에 대한 역주행 방향 또는 좌우 방향으로의 비정상적인 이동 차량을 검출함으로써, 돌발상황을 효과적으로 검출하고 돌발상황에 능동적으로 대응할 수 있는 환경을 제공한다.In addition, the present invention provides an environment capable of effectively detecting an unexpected situation and actively responding to an unexpected situation by detecting an abnormally moving vehicle in a reverse driving direction or a left-right direction with respect to a normal moving direction of a lane using the Doppler effect.
또한, 본 발명은 제로 패딩(Zero Padding) 알고리즘을 적용함으로써, 이동 물체의 이동속도 분해능을 개선시키고, 정보 업데이트에 소요되는 시간상의 제약으로 인한 분해능 개선의 한계를 극복할 수 있는 환경을 제공한다. In addition, the present invention provides an environment in which, by applying a zero padding algorithm, a moving speed resolution of a moving object can be improved, and a limitation of resolution improvement due to time constraints required for information update can be overcome.
또한, 본 발명은 사이드로브(Side Lobe) 감쇄 알고리즘을 적용하여 송신신호 대비 수신신호의 잡음비를 최소화하고, 객체 정보 및 객체 특징을 효과적으로 추출할 수 있는 환경을 제공한다.In addition, the present invention minimizes the noise ratio of the received signal to the transmitted signal by applying a side lobe attenuation algorithm, and provides an environment in which object information and object features can be effectively extracted.
또한, 본 발명은 오버 샘플링(Over Sampling) 알고리즘을 적용하여 영상 데이터와 레이더 데이터의 융합 데이터를 생성함으로써, 이종 데이터의 융합시에 발생되는 하드웨어 등의 한계와 시간상의 한계로 인한 제약을 최소화하고, 데이터의 분해능을 개선시킬 수 있는 환경을 제공한다.In addition, the present invention generates fusion data of image data and radar data by applying an over-sampling algorithm, thereby minimizing limitations due to hardware limitations and time limitations that occur when disparate data is fused, It provides an environment to improve the resolution of data.
또한, 본 발명은 리피터 기능을 통해 음영지역의 교통정보 및 돌발상황을 수집함으로써, 교통정보의 사각지대를 제거하며, 교통 안전과 교통정보의 품질을 향상시킬 수 있는 환경을 제공한다.In addition, the present invention provides an environment in which a blind spot of traffic information is removed by collecting traffic information and an unexpected situation in a shadow area through a repeater function, and traffic safety and quality of traffic information can be improved.
또한, 본 발명은 정보수집단말의 데이터 수집 기능을 통해 음영지역에 배치된 검지 장치 및 돌발인식 제어 장치의 정보를 수집함으로써, 검지 장치나 돌발인식 제어 장치의 이상 유무를 효과적으로 파악하고, 검지 장치 및 돌발인식 제어 장치를 용이하게 유지 보수할 수 있는 환경을 제공한다.In addition, the present invention collects information of the detection device and the sudden recognition control device arranged in the shaded area through the data collection function of the information collection terminal, effectively grasping the presence or absence of an abnormality in the detection device or the sudden recognition control device, and the detection device and It provides an environment in which the accidental recognition control device can be easily maintained.
이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 장치 및 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있다. 이러한 기록 매체는 서버뿐만 아니라 사용자 단말에서도 실행될 수 있다.The embodiments of the present invention described above are not implemented only through an apparatus and a method, but may be implemented through a program that realizes a function corresponding to the configuration of the embodiment of the present invention or a recording medium on which the program is recorded. Such a recording medium can be executed not only in the server but also in the user terminal.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다. Although the embodiments of the present invention have been described in detail above, the scope of the present invention is not limited thereto, and various modifications and improvements by those skilled in the art using the basic concept of the present invention defined in the following claims are also provided. It belongs to the scope of rights.
Claims (10)
상기 검지 장치로부터 수집된 데이터를 분석하고, 상기 영상 카메라의 영상 데이터와 상기 레이더 센서의 레이더 데이터를 융합하여 도로상의 교통정보 및 돌발상황을 인식하는 돌발인식 제어 장치를 포함하며,
상기 돌발인식 제어 장치는,
상기 융합 데이터를 분석해서 돌발상황을 인식하되, 도로 상에서 돌발상황이 검출되면 상기 추적카메라를 제어해 돌발상황을 추적하는 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템.A detection device including at least one of an image camera, a radar sensor, or a tracking camera, and
Analyzing the data collected from the detection device, and fusing the image data of the video camera and the radar data of the radar sensor to recognize traffic information on the road and an accidental recognition control device,
The accidental recognition control device,
An unexpected situation monitoring control system through data fusion that analyzes the fusion data to recognize an unexpected situation, but controls the tracking camera to track the unexpected situation when an unexpected situation is detected on a road.
상기 돌발인식 제어 장치는,
도플러 효과를 이용하여 차로의 정상 이동 방향에 대한 비정상적인 이동 차량을 검출하되, 상기 레이더 센서의 송신신호 및 수신신호의 파장을 분석해 이동 물체의 이동속도를 검출한 후 특정 차로의 정상 이동 방향과 비교하여 역주행 또는 좌우 방향 이동 여부를 판단하는 역주행 판단부
를 포함하는 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템.In claim 1,
The accidental recognition control device,
Using the Doppler effect, an abnormal moving vehicle with respect to the normal moving direction of the lane is detected, but after detecting the moving speed of the moving object by analyzing the wavelength of the transmission signal and the received signal of the radar sensor, the moving object is compared with the normal moving direction Reverse driving determination unit to determine whether to run in reverse or move in the left and right directions
An unexpected situation monitoring control system through data fusion including a.
상기 돌발인식 제어 장치는,
상기 레이더 센서로부터 주기적으로 수집된 레이더 데이터를 신호 처리하여 잡음이나 난반사를 제거하되, 주기 신호에 대하여 일정 주기 입력신호 이후의 정수배에 해당하는 시간동안 시간축의 신호를 제로값으로 신호 처리하는 제로 패딩(Zero Padding) 알고리즘을 적용하여 이동 물체의 이동속도 분해능을 개선시키는 잡음 개선부
를 더 포함하는 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템.In paragraph 2,
The accidental recognition control device,
Zero padding that signal-processes the radar data periodically collected from the radar sensor to remove noise or diffuse reflection, and processes the signal of the time axis as a zero value for a time corresponding to an integer multiple after the input signal of a certain period with respect to the periodic signal ( Noise improvement unit that improves the resolution of moving speed of moving object by applying Zero Padding) algorithm
Incident monitoring control system through data fusion further comprising a.
상기 돌발인식 제어 장치는,
상기 레이더 센서의 송신신호에 대한 이동물체로부터 반사된 수신신호를 분석하여 객체 정보를 인식하되, 상기 송신신호 대비 수신신호의 잡음비를 최소화하도록 사이드로브(Side Lobe) 감쇄 알고리즘을 적용하여 객체 정보 및 객체 특징을 추출하는 특징 추출부
를 더 포함하는 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템.In paragraph 3,
The accidental recognition control device,
Object information and objects are recognized by analyzing the received signal reflected from the moving object for the transmission signal of the radar sensor, but applying a side lobe attenuation algorithm to minimize the noise ratio of the received signal to the transmitted signal. Feature extraction unit to extract features
Incident monitoring control system through data fusion further comprising a.
상기 돌발인식 제어 장치는,
상기 영상 데이터의 분석 결과와 상기 레이더 데이터의 분석 결과를 융합하고, 각각의 데이터를 시간 주기로 샘플링하여 아날로그 신호에서 디지털 신호로 변환하여 융합하되, 오버 샘플링(Over Sampling) 알고리즘을 적용하여 융합 데이터를 생성하고, 상기 영상 데이터와 상기 레이더 데이터의 공간 매칭을 통해 이동 물체의 객체 특징을 융합하는 데이터 융합부
를 더 포함하는 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템.In claim 4,
The accidental recognition control device,
The analysis result of the image data and the analysis result of the radar data are fused, each data is sampled at a time period, converted from an analog signal to a digital signal, and fused, and an over-sampling algorithm is applied to generate fusion data. And a data fusion unit for fusing object features of a moving object through spatial matching between the image data and the radar data.
Incident monitoring control system through data fusion further comprising a.
상기 돌발인식 제어 장치는,
주변에 인접하는 돌발인식 제어 장치와 유선 또는 무선으로 연결되어 정보를 수집하며, 수집된 정보를 인접하는 다른 돌발인식 제어 장치에 전송하거나 교통정보센터로 전송하는 송수신부
를 포함하는 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템.In claim 1,
The accidental recognition control device,
Transmitting/receiving unit that collects information by being connected to the adjacent accidental recognition control device by wire or wirelessly, and transmits the collected information to other adjacent accidental recognition control devices or to the traffic information center
An unexpected situation monitoring control system through data fusion including a.
상기 송수신부는,
송수신 시간정보가 할당되고, 할당된 송수신 시간정보에 동기화되어 신호를 송수신하되, 상기 송수신 시간정보에 따라 지정된 시간에만 정보를 주변의 돌발인식 제어 장치에 전송하도록 제어하는 리피터부
를 포함하는 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템.In paragraph 6,
The transceiver unit,
A repeater unit for controlling transmission/reception time information to be allocated and to transmit and receive signals in synchronization with the allocated transmission/reception time information, but to transmit information to the surrounding accidental recognition control device only at a specified time according to the transmission/reception time information
An unexpected situation monitoring control system through data fusion including a.
이동 차량에 탑재되며, 복수의 돌발인식 제어 장치와 무선통신으로 연결되어 복수의 돌발인식 제어 장치로부터 정보를 수집하는 정보수집단말
을 더 포함하며,
상기 정보수집단말은,
검침신호를 복수의 돌발인식 제어 장치에 송신하는 검침신호 송신부,
상기 복수의 돌발인식 제어 장치 중에 상기 검침신호를 수신한 적어도 하나의 돌발인식 제어 장치로부터 송출되는 반송파를 검출하는 반송파 검출부, 그리고
상기 반송파를 송신한 돌발인식 제어 장치의 이상 유무 또는 상기 반송파를 송신한 돌발인식 제어 장치와 연결된 검지 장치의 이상 유무를 판단하여 교통정보센터로 전송하는 정보수집부
를 포함하는 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템.In paragraph 6,
An information collection terminal mounted on a mobile vehicle and connected to a plurality of accidental recognition control devices through wireless communication to collect information from a plurality of accidental recognition control devices.
It further includes,
The above information collection terminal,
Meter reading signal transmission unit for transmitting the meter reading signal to a plurality of sudden recognition control devices,
A carrier wave detection unit for detecting a carrier wave transmitted from at least one of the plurality of sudden recognition control apparatuses that received the meter reading signal, and
An information collection unit that determines whether there is an abnormality in the accidental recognition control device that transmitted the carrier wave or if there is an abnormality in the detection device connected to the accidental recognition control device that transmitted the carrier wave, and transmits it to the traffic information center.
An unexpected situation monitoring control system through data fusion including a.
상기 정보수집단말은,
동일 주파수 대역으로 복수의 반송파가 검지되는 경우 일정시간 딜레이 후에 검침신호를 재전송하도록 제어하는 검침신호 재전송 제어부
를 더 포함하는 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템.In clause 8,
The above information collection terminal,
Meter reading signal retransmission control unit that controls to retransmit the meter reading signal after a certain time delay when multiple carriers are detected in the same frequency band
Incident monitoring control system through data fusion further comprising a.
상기 돌발인식 제어 장치는,
빛의 편광 현상을 이용하거나 기계 학습을 통해 노면 상태를 판별하는 노면상태 판별 알고리즘을 통해 도로의 노면 상태를 판별하며, 판별된 도로의 노면 상태 정보를 무선 통신으로 주변에 인접하는 돌발인식 제어 장치로 전송하거나 교통정보센터로 전송하는 데이터 융합을 통한 돌발상황 감시 제어 시스템.In clause 7,
The accidental recognition control device,
The road surface condition is determined through a road surface condition determination algorithm that uses the polarization of light or machine learning to determine the road surface condition, and the determined road surface condition information is transmitted to a nearby accidental recognition control device through wireless communication. Emergency monitoring and control system through data fusion that is transmitted or transmitted to the traffic information center.
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