KR20210004556A - Detection System for Lost Object Using artificial intelligence in Vehicle and Detection Method Using the Same - Google Patents

Detection System for Lost Object Using artificial intelligence in Vehicle and Detection Method Using the Same Download PDF

Info

Publication number
KR20210004556A
KR20210004556A KR1020190081165A KR20190081165A KR20210004556A KR 20210004556 A KR20210004556 A KR 20210004556A KR 1020190081165 A KR1020190081165 A KR 1020190081165A KR 20190081165 A KR20190081165 A KR 20190081165A KR 20210004556 A KR20210004556 A KR 20210004556A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
vehicle
image
lost
detection
unit
Prior art date
Application number
KR1020190081165A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
조휘택
김필관
Original Assignee
(주)엠아이웨어
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by (주)엠아이웨어 filed Critical (주)엠아이웨어
Priority to KR1020190081165A priority Critical patent/KR20210004556A/en
Publication of KR20210004556A publication Critical patent/KR20210004556A/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08BSIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/18Status alarms
    • G08B21/24Reminder alarms, e.g. anti-loss alarms
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60RVEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R16/00Electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for; Arrangement of elements of electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for
    • B60R16/02Electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for; Arrangement of elements of electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for electric constitutive elements
    • B60R16/03Electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for; Arrangement of elements of electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for electric constitutive elements for supply of electrical power to vehicle subsystems or for
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60RVEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R21/00Arrangements or fittings on vehicles for protecting or preventing injuries to occupants or pedestrians in case of accidents or other traffic risks
    • B60R21/01Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents
    • B60R21/015Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents including means for detecting the presence or position of passengers, passenger seats or child seats, and the related safety parameters therefor, e.g. speed or timing of airbag inflation in relation to occupant position or seat belt use
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition
    • G06F18/20Analysing
    • G06F18/22Matching criteria, e.g. proximity measures
    • G06K9/6201
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00Machine learning
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02Neural networks
    • G06N3/08Learning methods
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08BSIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B25/00Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems
    • G08B25/01Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems characterised by the transmission medium
    • G08B25/10Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems characterised by the transmission medium using wireless transmission systems
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08BSIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B25/00Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems
    • G08B25/14Central alarm receiver or annunciator arrangements

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Emergency Alarm Devices (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

Disclosed are a detection system for a lost object in a vehicle and a lost object detection method using the same. The detection system for a lost object comprises: a processor for comparing image information and calculating the presence and type of residual detection; a determination unit having an artificial intelligence library of comparison, detection, and type determination; a memory unit storing information of the image, comparison, and detection type determination; a communication unit transmitting the image and information to a control center or a server; a lighting lamp for obtaining a video image with a small deviation; an alarm unit which can be recognized from a distance that the user can recognize from the vehicle; a lens + filter + image sensor unit acquiring an image in the vehicle; a power supply unit supplying power to the detection system for a lost object in a vehicle (100); and a control server (200) receiving related information from the device and interworking with a user-specific database.

Description

인공지능을 이용한 차량내 분실물 검출 시스템 및 이를 이용한 분실물 검출 방법{Detection System for Lost Object Using artificial intelligence in Vehicle and Detection Method Using the Same}Detection System for Lost Object Using artificial intelligence in Vehicle and Detection Method Using the Same}

본 발명은 인공지능을 이용한 차량내 분실물 검출 시스템 및 이를 이용한 분실물 검출 방법 에 관한 것이다.The present invention relates to a system for detecting a lost item in a vehicle using artificial intelligence and a method for detecting a lost item using the same.

사회적 관계 서비스를 이용하여 차량을 공유하는 서비스가 확장 및 확대되고 있다. 이러한 차량 공유 서비스는 차량을 관리하는 주차장까지 이동하여 차량을 반납하는 기존의 렌터카 서비스와 달리 운전자와 관리자의 대면 접촉이 적거나 없다.The service for sharing vehicles using social relationship services is expanding and expanding. Unlike the existing rental car service, which moves to a parking lot that manages the vehicle and returns the vehicle, the vehicle sharing service has little or no face-to-face contact between the driver and the manager.

더군다나, 차량을 상시적으로 관리하는 인원이 없는 경우가 대부분이어서 사용자가 사용을 끝낸 상태에서 다음 사용자가 직접 차량을 이용하는 경우가 대부분이다. 최근에는 탑승자가 하차한 상태에서 소지한 물체를 차량내에 두고 내리는 것을 방지하기 위하여 차량에 위치한 물체를 감지하고 하차전에 알려주는 분실물 방지 시스템들이 제안되고 있으며, 더 나아가 차량을 하차한 탑승자에게 분실 여부를 알리는 시스템들도 제안되고 있다. (등록특허 10-1841948, 차량내 분실물 예방 서비스 제공장치, 제공방법 및 이동 단말기, 엘지전자주식회사)Moreover, in most cases, there is no person who manages the vehicle at all times, and the next user directly uses the vehicle after the user has finished using the vehicle. Recently, in order to prevent the occupant from leaving the vehicle while leaving the vehicle, a lost-and-found system has been proposed that detects an object located in the vehicle and informs the vehicle before getting off. Notification systems are also being proposed. (Registration Patent 10-1841948, Lost and Found in Vehicle Prevention Service Provision Device, Provision Method and Mobile Terminal, LG Electronics Co., Ltd.)

그럼에도 불구하고, 기존의 방법은 분실물의 존재 여부를 판단함에도 불구하고, 그것이 분실물인지 아니면 운전자가 의도적을 버린 청소해야 할 물건인지를 판단하기 어려운 한계가 있다.Nevertheless, although the existing method judges the existence of a lost item, it is difficult to determine whether it is a lost item or an item that the driver intentionally discarded and needs to be cleaned.

본 발명은 차량내 잔여물이 분실물인지, 청소해야 하는 잔여물인지를 판단하여 관제 센터 및 관련자에게 알람을 제공함으로써 차량내 분실물 발생을 방지하는 인공지능을 이용한 차량내 분실물 검출 시스템 및 이를 이용한 분실물 검출 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.The present invention provides an alarm to the control center and related persons by determining whether the remaining in the vehicle is a lost item or a residue that needs to be cleaned, thereby preventing the occurrence of in-vehicle lost and found in-vehicle lost and found detection systems using the same and Its purpose is to provide a method.

또한, 본 발명은 차량내에 존재하는 운전자 또는 탑승자 소유의 잔여물을 검출하여 차량 관제 센터 및 최종 운전자 및 동승자등의 관련자에게 분실물의 존재 여부를 알려주거나 차량 관제 센터에 청소가 필요한 상태를 알려주는 인공지능을 이용한 차량내 분실물 검출 시스템 및 이를 이용한 분실물 검출 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.In addition, the present invention detects the residuals owned by the driver or occupant in the vehicle, and informs the vehicle control center and related persons such as the final driver and passengers whether or not there is a lost item, or an artificial vehicle that informs the vehicle control center of a condition requiring cleaning. It is an object of the present invention to provide a system for detecting a lost item in a vehicle using intelligence and a method for detecting a lost item using the same.

본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능을 이용한 차량내 분실물 검출 시스템은 차량 내부의 물체를 감지하는 센서부와, 상기 차량 자체의 구조물이 아닌 상기 물체를 검출하고 미리 학습된 특징에 따라 상기 물체의 상태 정보를 생성하는 프로세서와, 상기 프로세서는 상기 물체의 위치, 종류, 물체의 검출 시점중 적어도 2개 이상의 상기 물체의 특징이 나타나도록 상기 차량내 상기 물체의 상태 정보를 생성 및 저장하고 알람부의 알림 방법을 제어하도록 형성되는 것을 특징으로 한다.In an embodiment of the present invention, an in-vehicle lost-and-place detection system using artificial intelligence includes a sensor unit for detecting an object inside a vehicle, and detects the object, not the structure of the vehicle itself, and detects the object according to a pre-learned feature. A processor that generates state information, and the processor generates and stores state information of the object in the vehicle so that at least two or more of the object's location, type, and object detection time point are displayed, and an alarm unit is notified. It is characterized in that it is formed to control the method.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능을 이용한 차량내 분실물 검출 시스템은 차량 내부의 물체를 검출하는 센서부와 상기 검출된 물체의 특징을 검출하고, 상기 특징에 따라 분실물인지, 청소해야할 잔여물인지 상태를 판단하고 상기 차량내의 물체 상태정보를 이미지로 저장하고, 상기 판단한 상태 내역을 저장하는 저장부를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the in-vehicle lost-and-place detection system using artificial intelligence according to an embodiment of the present invention detects a sensor unit for detecting an object inside the vehicle and a characteristic of the detected object. And a storage unit that determines whether water is water, stores the state information of the object in the vehicle as an image, and stores the determined state details.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량내 분실물 검출 방법은 적어도 1개 이상의 잔여물이 없는 차량 내부 이미지를 저장하고 있고, 차량의 시동이 꺼지고 탑승자가 하차후 차량 내부 이미지를 적어도 1개 이상 저장하는 단계, 상기 잔여물이 없는 차량 내부 이미지와 상기 차량의 시동이 꺼지고 탑승자가 하차후 차량 내부 이미지를 비교하여 상기 차량의 시동이 꺼지고 탑승자가 하차후 차량 내부에 잔여물의 존재여부를 판단하는 단계, 잔여물이 분실물인지 청소해야할 잔여물인지를 판단하는 단계 및 상기 판단의 결과에 따라 무선 통신으로 관제 센터 및 관련자에게 알람을 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the method for detecting a lost item in a vehicle according to an embodiment of the present invention stores at least one image inside the vehicle without residual objects, and stores at least one image inside the vehicle after the vehicle is turned off and the occupant gets off. The step of comparing the image inside the vehicle without the residue and the image inside the vehicle after the vehicle is turned off and the occupant gets off the vehicle to determine whether or not there is a residue inside the vehicle after the vehicle is turned off and the occupant gets off the vehicle, And determining whether the residue is a lost item or a residue to be cleaned, and providing an alarm to a control center and related persons through wireless communication according to a result of the determination.

본 발명의 인공지능을 이용한 차량내 분실물 검출 시스템 및 이를 이용한 분실물 검출 방법에 따르면, 차량의 관리자 및 관제센터에 차량 사용자의 분실물을 존재 여부를 알려주고, 차량사용자에게 분실물여부를 통보 또는 분실물을 관리함으로써 차량 공유 서비스의 서비스 품질을 향상시킬 수 있다.According to the lost item detection system in a vehicle using artificial intelligence of the present invention and a lost item detection method using the same, by notifying the vehicle user's lost item to the vehicle manager and control center, and notifying the vehicle user of the lost item or managing the lost item. The service quality of the vehicle sharing service can be improved.

또한, 본 발명의 인공지능을 이용한 차량내 분실물 검출 시스템 및 이를 이용한 분실물 검출 방법에 따르면, 차량의 관리자 및 관제 센터에 차량 사용자의 부주의로 발생하는 청소 상태를 파악하여, 적절한 시기에 차량 청소 및 잔유물 제거등을 통해 차량 공유 서비스의 서비스 품질을 향상시킬 수 있다.In addition, according to the in-vehicle lost and found detection system using artificial intelligence of the present invention and the lost and found method using the same, the vehicle manager and the control center identify the cleaning state that occurs due to the carelessness of the vehicle user, and clean the vehicle at an appropriate time. The service quality of the vehicle sharing service can be improved through removal, etc.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능을 이용한 차량내 분실물 검출 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 인공지능을 이용한 차량내 분실물 검출 시스템 및 검출 방법에서 사용되는 차량 내부의 예시적인 이미지 사진이다.
도 3은 본 발명의 인공지능을 이용한 차량내 분실물 검출 시스템 및 검출 방법에서 사용되는 차량 내부의 예시적인 다른 이미지 사진이다.
도 4는 도 3의 이미지에서 잔여물을 검출하기 위하여 경계선 검출 방법을 이용하여 전처리한 이미지 예시이다.
도 5는 본 발명의 분실물 검출 과정에서 사용된 이미지와 판단부에 장착된 인공지능 라이브러리에 의해 이미지의 잔여물을 분석하는 형태의 이미지 사진이다.
1 is a block diagram of a system for detecting a lost item in a vehicle using artificial intelligence according to an embodiment of the present invention.
2 is an exemplary image photograph of the inside of a vehicle used in the system and detection method for detecting lost items in a vehicle using artificial intelligence of the present invention.
3 is another exemplary image picture of the inside of a vehicle used in the system and method for detecting lost items in a vehicle using artificial intelligence of the present invention.
4 is an example of an image pre-processed using a boundary line detection method to detect a residue in the image of FIG. 3.
FIG. 5 is an image photograph of an image used in the process of detecting a lost item of the present invention and an image of the image in the form of analyzing the image residue by an artificial intelligence library installed in the determination unit.

이하, 첨부된 도면과 실시예를 참조하여 본 발명의 인공지능을 이용한 차량내 분실물 검출 시스템 및 검출 방법에 대하여 상세히 설명한다.Hereinafter, a system and method for detecting a lost item in a vehicle using artificial intelligence of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings and embodiments.

먼저, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능을 이용한 차량내 분실물 검출 시스템 및 검출 방법에 대하여 설명한다.First, an in-vehicle lost and found detection system and detection method using artificial intelligence according to an embodiment of the present invention will be described.

본 명세서에서 기술되는 차량은, 자동차, 비행기, 개인 오피스의 책상과 걸상 및 주변부를 포함하는 특정 영역의 개념일 수 있다. 바람직하게는 카메라의 이미지 센서가 포괄하는 특정 해상도 이상의 물체를 찾는 개념일 수 있다. 이하에서는 승용차의 앞좌석 (운전석과 조수석) 및 뒷좌석의 일부 또는 전부를 포함하는 개념으로 바람직하게는 운전자 및 사용자가 수시로 변경하게 되는 공유서비스에 특정할 수 있다.The vehicle described in the present specification may be a concept of a specific area including a desk and a stool, and a periphery of a car, an airplane, and a personal office. Preferably, it may be a concept of finding an object having a specific resolution or higher that is covered by the image sensor of the camera. Hereinafter, the concept includes a part or all of the front seats (driver's seat and passenger seat) and the rear seats of a passenger car, and may preferably specify a shared service that the driver and user change from time to time.

본 명세서에서 기술되는 차량은 동력원으로서 엔진을 구비하는 내연 기관 차량, 동력원으로서 엔진과 전기 모터를 구비하는 하이브리드 차량, 동력원으로서 2차전지를 사용하는 전기차량 및 수소연료전지를 사용하는 전기차량등을 모두 포함하는 개념일 수 있다.Vehicles described in this specification include an internal combustion engine vehicle having an engine as a power source, a hybrid vehicle having an engine and an electric motor as a power source, an electric vehicle using a secondary battery as a power source, and an electric vehicle using a hydrogen fuel cell. It may be a concept to include.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능을 이용한 차량내 분실물 검출 시스템의 구성도이다.1 is a block diagram of a system for detecting a lost item in a vehicle using artificial intelligence according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면 인공지능을 이용한 차량내 분실물 검출 시스템은 잔여물의 검출 및 특성을 판단하는 서비스 제공 장치와 이동 통신용 통신 장치를 포함할 수 있으며, 경우에 따라서 저장, 처리된 이미지 및 판단 결과의 데이터베이스를 포함하고 관제 센터 및 사용자에 전달하는 서버를 내장할 수 있다.Referring to FIG. 1, the in-vehicle lost and found detection system using artificial intelligence may include a service providing device for detecting and determining characteristics of a residual material and a communication device for mobile communication, and in some cases, a database of stored and processed images and determination results. Including a control center and a server to deliver to the user can be built-in.

먼저, 상기 차량내 분실물 검출 시스템(100)은 차량내 물체를 검출한다. 이때, 상기 차량내 분실물 검출 시스템(100)은 잔여물을 검출할 뿐만 아니라, 물체의 특성을 검출하고 특징을 반영한 차량내 물체 상태 정보를 관제 센터 및 사용자에게 알림으로써 차량 공유시 발생할 수 있는 분실물과 청소가 필요한 차량 상태를 구분하여 서비스의 품질을 향상할 수 있다. 여기서 상기 잔여물이란, 사용자가 의도하지 않고 차량내에 놓고 내리는 분실의 동작과 사용자가 의도하거나 의도하지 않거나 차량내에 버리고 내리는 쓰레기 투척의 동작을 의미한다.First, the in-vehicle lost and found detection system 100 detects an in-vehicle object. At this time, the in-vehicle lost and found detection system 100 not only detects the residuals, but also detects the characteristics of the object and notifies the control center and the user of the state information of the in-vehicle object reflecting the characteristics. The quality of service can be improved by classifying the condition of the vehicle that needs cleaning. Herein, the residue refers to an operation of loss that the user unintentionally places and unloads in the vehicle and an operation of trash throwing that the user intentionally or unintentionally discards and unloads in the vehicle.

또한 물체의 특징은 물체의 종류 및 시점을 포함하고 있으며, 미리 학습된 적어도 1개 이상의 잔여물의 특징정보로 저장될 수 있다.Also, the feature of the object includes the type and viewpoint of the object, and may be stored as feature information of at least one residual material that has been learned in advance.

또한, 상기 차량내 분실물 검출 시스템(100)은 일반적으로 시동을 끄고 하차후 차문을 닫은 상태에 동작을 개시한다. 이는 물체이외의 사용자가 고지없이 촬영되어 저장되어 초상권과 같은 개인정보를 침해하지 않기 위함이다.In addition, the in-vehicle lost and found detection system 100 generally starts an operation in a state where the engine is turned off and the vehicle door is closed after getting off the vehicle. This is in order not to infringe on personal information such as portrait rights as users other than objects are photographed and stored without notice.

도 1을 참조하면, 상기 차량내 분실물 검출 시스템(100)은 이미지 정보를 비교하고, 잔여 검출물 여부 및 종류를 연산하는 프로세서(110)과 비교 및 검출, 종류 판단의 인공지능 라이브러리를 갖는 판단부(130), 상기 이미지 및 비교, 검출 종류 판단의 정보를 저장하는 메모리부(120), 상기 이미지 및 정보를 관제 센터 또는 서버에 전달하는 통신부(무선 통신)(160), 편차가 적은 영상 이미지를 획득하기 위한 조명 램프(170), 사용자가 차량으로부터 인지할 수 있는 거리에서 파악할 수 있는 알람부(150), 차량내의 영상을 취득하는 렌즈+필터+이미지 센서부 (183, 182, 181) 및 차량내 분실물 검출 시스템(100)에 전원을 공급하는 전원 공급부(190) 및 장치로부터 관련된 정보를 수납하고 사용자별 데이터베이스와 연동하는 관제 서버(200)가 별도로 구성된다. 상기 관제 서버(200)로부터 사용자 핸드폰과 같은 이동단말기(300)로 최종결과를 선택적으로 전송할 수 있는 장치로 구성된다.Referring to FIG. 1, the in-vehicle lost and found detection system 100 compares image information, and compares and detects the processor 110 that calculates the existence and type of residual detected objects, and has a determination unit having an artificial intelligence library of type determination. (130), a memory unit 120 for storing information on the image and comparison, detection type determination, a communication unit (wireless communication) 160 for transferring the image and information to a control center or server, and an image image with little deviation. A lighting lamp 170 to be acquired, an alarm unit 150 that can be recognized from a distance that a user can recognize from the vehicle, a lens + filter + image sensor unit 183, 182, 181 that acquires an image in the vehicle, and a vehicle A power supply unit 190 for supplying power to the lost and found detection system 100 and a control server 200 for receiving related information from the device and interworking with a database for each user are separately configured. It consists of a device capable of selectively transmitting a final result from the control server 200 to a mobile terminal 300 such as a user's mobile phone.

상기 프로세서는 렌즈-필터-이미지센서부를 통해 취득된 차량내 물체에 대한 이미지를 받아 판단부에 장착된 인공지능 라이브러리에 정의된 연산을 진행하여 이미지상의 잔여물의 존재 여부와 특성을 판단한다. 또한, 상기 프로세서는 상기 취득된 이미지와 잔여물의 존재 여부와 특성 및 판단 결과를 메모리에 저장할 뿐만 아니라, 그 판단 정보를 판단부에 되돌려 준다. 또한, 상기 프로세서는 상기 판단 정보에 따라 통신부를 통해, 상기 이미지 정보와 판단값중 전부 또는 일부를 관제 서버로 무선 전송한다.The processor receives an image of an in-vehicle object acquired through a lens-filter-image sensor unit, and performs an operation defined in an artificial intelligence library installed in the determination unit to determine the existence and characteristics of a residual on the image. In addition, the processor not only stores the existence, characteristics, and determination results of the acquired image and residuals in the memory, but also returns the determination information to the determination unit. In addition, the processor wirelessly transmits all or part of the image information and the determination value to the control server through the communication unit according to the determination information.

또한, 상기 프로세서는 상기 이미지를 취득할 때 보다 적합한 이미지를 취득하기 위하여 램프를 점등하고, 이미지 취득이 완료되면 램프를 소등한다.In addition, the processor turns on a lamp to acquire a more suitable image when acquiring the image, and turns off the lamp when image acquisition is complete.

또한 프로세서는 전원공급부로부터 입력되는 전원을 받아 작동하며, 판단부로부터 입력되는 정보들, 특히 차량의 시동 및 끔등의 상태 정보를 받아 필요시에는 기동하고, 불필요시에는 동면하는 작업을 수행한다.In addition, the processor operates by receiving power input from the power supply unit, receiving information input from the determination unit, in particular, status information such as starting and turning off the vehicle, starting when necessary, and hibernating when unnecessary.

상기 제어부는 차량의 시동, 문 담힘등의 차량 정보를 받아 판단부에 그 정보를 전달하고, 판단부는 그 정보를 프로세서에 전달하여, 잔여물 검출 서비스 개시 및 종료를 시작할 수 있도록 한다.The control unit receives vehicle information such as vehicle start-up and door lock, and transfers the information to the determination unit, and the determination unit transmits the information to the processor to start and end the residual detection service.

상기 알림부는 판단부로부터 입력된 차량 상태에 따라 분실물이 있거나, 청소를 진행해야 할 상태를 음성, 조명등으로 운전자에게 알리는 작업을 할 수 있다.The notification unit may perform a task of informing the driver of a state in which there is a lost item or a state to be cleaned according to the state of the vehicle input from the determination unit by voice or lighting.

상기 필터는 영상이 태양광의 각도에 따라 난반사가 되어 영상이 포화되는 것을 방지하기 위한 특정 파장의 밴드패스 필터를 사용할 수 있다. 도 2를 참조하면 적용된 필터는 적외선 차단 필터를 이용한 가시광선 카메라로 중앙부에 난반사가 발생하여 이미지 정보가 포화되어있는 것을 알 수 있다. 도 3은 특정 적외선의 밴드패스 필터가 적용된 카메라로 태양광에 의한 난반사가 완화되어 포화가 적은 것을 알 수 있다.The filter may use a bandpass filter having a specific wavelength to prevent the image from being saturated due to diffuse reflection according to the angle of sunlight. Referring to FIG. 2, the applied filter is a visible ray camera using an infrared cut filter, and it can be seen that image information is saturated due to diffuse reflection in the center. 3 is a camera to which a specific infrared bandpass filter is applied, and it can be seen that diffuse reflection by sunlight is reduced and saturation is reduced.

상기 조명은 이미지 센서가 선명한 이미지를 취득하기 위하여, 상기 필터에 적용되는 밴드패스 필터를 투과하는 파장의 빛을 발생시킨다. 또한 상기 조명은 야간, 지하 주차장등과 같이 조명이 낮아 가시광선 카메라가 이미지를 획득하기 어려운 조도에서 선명한 이미지를 취득할 수 있게 한다.The illumination generates light of a wavelength that passes through a bandpass filter applied to the filter in order for the image sensor to acquire a clear image. In addition, the lighting enables a clear image to be acquired in an illuminance where it is difficult for a visible light camera to acquire an image due to low lighting such as at night or in an underground parking lot.

도 2 와 도 3을 참조하면 상기 렌즈-필터-이미지센서는 차량의 천장면에 배치되어 차량내부 이미지를 촬영하는 카메라일 수 있다. 도 2는 램프와 필터를 사용하지 않고 렌즈와 이미지 센서만을 이용하여 취득한 이미지이다.Referring to FIGS. 2 and 3, the lens-filter-image sensor may be a camera disposed on a ceiling surface of a vehicle to capture an image inside the vehicle. 2 is an image acquired using only a lens and an image sensor without using a lamp and a filter.

이러한 카메라는 이미지센서에 의해 얻어지는 정지영상 또는 동영상일 있다. 이때, 상기 렌즈의 화각에 의해 차량 내부의 1열, 2열, 도는 1열과 2열의 이미지를 동시에 취득할 수 있다.Such a camera may be a still image or video obtained by an image sensor. At this time, images of 1st, 2nd, or 1st and 2nd columns inside the vehicle may be simultaneously acquired by the angle of view of the lens.

도 4는 도 3의 이미지에서 잔여물을 검출하기 위하여 경계선 검출 방법을 이용하여 전처리한 이미지 예시이다. 이러한 경우, 도 3 하단의 태양광에 의해 만들어진 도형이 도 4 하단에서는 잔여물처럼 보여지고 있다. 이러한 노이즈를 제거하기 위해 별도의 필터를 사용하거나 이미지 보정을 할 수 있다.4 is an example of an image pre-processed using a boundary line detection method to detect a residue in the image of FIG. 3. In this case, the figure created by sunlight in the lower part of FIG. 3 is seen as a residue in the lower part of FIG. 4. To remove this noise, a separate filter can be used or image correction can be performed.

도 5는 본 발명의 분실물 검출 과정에서 사용된 이미지와 판단부에 장착된 인공지능 라이브러리에 의해 이미지의 잔여물을 분석하는 형태의 이미지 사진이다. 도 5의 이미지에서 결과물의 색깔은 카테고리별로 구분하여 색칠하였다. 도 5의 좌측 영상은 렌즈-필터-이미지센서에 의해 프로세서에 입력된 이미지이며, 도 5의 측 영상은 판단부에 장착된 학습된 라이브러리에 의해 잔여물을 검출, 판단, 분류하는 예시이다. 영상의 적색, 녹색, 황색, 파랑색등은 상기 판단부에 미리 학습된 분류정의에 의해, 우산, 스마트폰, 지갑, 비닐 봉투 등의 잔여물을 찾아내고 색깔별로 분류한 분류예이다.FIG. 5 is an image photograph of an image used in the process of detecting a lost item of the present invention and an image of the image in the form of analyzing the image residue by an artificial intelligence library installed in the determination unit. In the image of FIG. 5, the color of the result is divided by category and colored. The left image of FIG. 5 is an image input to the processor by the lens-filter-image sensor, and the image on the side of FIG. 5 is an example of detecting, determining, and classifying residuals by a learned library installed in the determination unit. The red, green, yellow, and blue colors of the image are examples of classification in which residuals such as umbrellas, smartphones, wallets, plastic bags, etc. are found and classified by color according to the classification definition learned in advance by the determination unit.

이상에서 설명한 것은 본 발명에 따른 차량내 분실물 검출 시스템 및 검출 방법을 실시하기 위한 하나의 실시예에 불과한 것으로서, 본 발명은 상기한 실시예에 한정되지 않고, 이하의 청구범위에서 청구하는 바와 같이 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변경 실시가 가능한 범위까지 본 발명의 기술적 정신이 있다고 할 것이다.What has been described above is only one embodiment for implementing the in-vehicle lost and found detection system and detection method according to the present invention, and the present invention is not limited to the above-described embodiment, but as claimed in the claims below. Without departing from the gist of the invention, anyone of ordinary skill in the field to which the present invention belongs will have the technical spirit of the present invention to the extent that various changes can be implemented.

100: 차량내 분실물 검출 시스템
110: 프로세서
120: 메모리부
130: 판단부
150: 알림부
160: 통신부
170: 조명 램프
190: 전원 공급부
200: 관제 서버
100: In-vehicle lost and found detection system
110: processor
120: memory unit
130: judgment unit
150: notification unit
160: communication department
170: lighting lamp
190: power supply
200: control server

Claims (2)

이미지 정보를 비교하고 잔여 검출물 여부 및 종류를 연산하는 프로세서와,
비교 및 검출, 종류 판단의 인공지능 라이브러리를 갖는 판단부와,
상기 이미지 및 비교, 검출 종류 판단의 정보를 저장하는 메모리부와,
상기 이미지 및 정보를 관제 센터 또는 서버에 전달하는 통신부와,
편차가 적은 영상 이미지를 획득하기 위한 조명 램프와,
사용자가 차량으로부터 인지할 수 있는 거리에서 파악할 수 있는 알람부와,
차량내의 영상을 취득하는 렌즈+필터+이미지 센서부와,
차량내 분실물 검출 시스템(100)에 전원을 공급하는 전원 공급부 및 장치로부터 관련된 정보를 수납하고 사용자별 데이터베이스와 연동하는 관제 서버(200)를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 차량내 분실물 검출 시스템.
A processor that compares image information and calculates the presence and type of residual detection objects,
A judgment unit having an artificial intelligence library of comparison, detection, and type judgment,
A memory unit for storing the image and information of the comparison and detection type determination,
A communication unit that delivers the image and information to the control center or server,
A lighting lamp for acquiring an image image with little deviation,
An alarm unit that can be recognized from a distance that the user can recognize from the vehicle,
A lens + filter + image sensor unit that acquires an image inside the vehicle,
In-vehicle lost and found detection system using artificial intelligence, characterized in that it comprises a power supply unit that supplies power to the in-vehicle lost and found detection system 100 and a control server 200 that receives related information from the device and interlocks with a database for each user. .
적어도 1개 이상의 잔여물이 없는 차량 내부 이미지를 저장하고 있고, 차량의 시동이 꺼지고 탑승자가 하차후 차량 내부 이미지를 적어도 1개 이상 저장하는 단계와,
상기 잔여물이 없는 차량 내부 이미지와 상기 차량의 시동이 꺼지고 탑승자가 하차후 차량 내부 이미지를 비교하여 상기 차량의 시동이 꺼지고 탑승자가 하차후 차량 내부에 잔여물의 존재여부를 판단하는 단계 및
잔여물이 분실물인지 청소해야할 잔여물인지를 판단하는 단계 및 상기 판단의 결과에 따라 무선 통신으로 관제 센터 및 관련자에게 알람을 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 차량내 분실물 검출 방법.
Storing at least one image of the inside of the vehicle without any residue, and storing at least one image of the inside of the vehicle after the vehicle is turned off and the passenger gets off the vehicle;
Comparing the image inside the vehicle without the residue and the image inside the vehicle after the vehicle is turned off and the occupant gets off the vehicle, and determining whether the vehicle is left after the vehicle is turned off and the occupant gets off the vehicle; and
A method for detecting lost items in a vehicle using artificial intelligence, comprising determining whether the residue is a lost item or a residue to be cleaned, and providing an alarm to the control center and related persons through wireless communication according to the result of the determination. .
KR1020190081165A 2019-07-05 2019-07-05 Detection System for Lost Object Using artificial intelligence in Vehicle and Detection Method Using the Same KR20210004556A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190081165A KR20210004556A (en) 2019-07-05 2019-07-05 Detection System for Lost Object Using artificial intelligence in Vehicle and Detection Method Using the Same

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190081165A KR20210004556A (en) 2019-07-05 2019-07-05 Detection System for Lost Object Using artificial intelligence in Vehicle and Detection Method Using the Same

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20210004556A true KR20210004556A (en) 2021-01-13

Family

ID=74142931

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190081165A KR20210004556A (en) 2019-07-05 2019-07-05 Detection System for Lost Object Using artificial intelligence in Vehicle and Detection Method Using the Same

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20210004556A (en)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114067462A (en) * 2021-10-15 2022-02-18 摩拜(北京)信息技术有限公司 Vehicle control method and device and vehicle
CN117036482A (en) * 2023-08-22 2023-11-10 北京智芯微电子科技有限公司 Target object positioning method, device, shooting equipment, chip, equipment and medium
WO2024127141A1 (en) 2022-12-12 2024-06-20 C.R.F. Società Consortile Per Azioni A method of detecting the presence of a portable electronic device in a vehicle, corresponding system and computer program product

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114067462A (en) * 2021-10-15 2022-02-18 摩拜(北京)信息技术有限公司 Vehicle control method and device and vehicle
CN114067462B (en) * 2021-10-15 2024-01-26 摩拜(北京)信息技术有限公司 Vehicle control method and device and vehicle
WO2024127141A1 (en) 2022-12-12 2024-06-20 C.R.F. Società Consortile Per Azioni A method of detecting the presence of a portable electronic device in a vehicle, corresponding system and computer program product
CN117036482A (en) * 2023-08-22 2023-11-10 北京智芯微电子科技有限公司 Target object positioning method, device, shooting equipment, chip, equipment and medium

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11845399B2 (en) Recording video of an operator and a surrounding visual field
KR20210004556A (en) Detection System for Lost Object Using artificial intelligence in Vehicle and Detection Method Using the Same
CN110335389B (en) Vehicle door unlocking method, vehicle door unlocking device, vehicle door unlocking system, electronic equipment and storage medium
CN110765936B (en) Vehicle door control method, vehicle door control device, vehicle door control system, vehicle, electronic equipment and storage medium
US10523904B2 (en) Vehicle data recording system
US8332097B2 (en) Method of detecting an object near a vehicle
US9912919B2 (en) Wearable camera system and recording control method
CN108921046A (en) A kind of the community parking field anti-theft prewarning system and its method of identity-based identification
IT201900011403A1 (en) DETECTING ILLEGAL USE OF PHONE TO PREVENT THE DRIVER FROM GETTING A FINE
KR102164397B1 (en) Electric vehicle parking zone management system and method
KR102105547B1 (en) System for pre-recognizing pedestrian
KR20070035989A (en) Device for authenticating face image
CN109204114B (en) Projection method and device for vehicle welcome lamp
JP2006193120A (en) Lighting system for vehicle, and vehicle control device
CN109243024A (en) A kind of automobile unlocking system and method based on recognition of face
KR20200072897A (en) Apparatus of managing vehicle invasion, system having the same and method thereof
CN109177971B (en) Automobile, server, safety control method and device thereof, and storage medium
KR101922376B1 (en) Method for sharing and start controlling of vehicle driving information in user terminal using face recognition function
KR20150020473A (en) System and method of managing parking
JP4193001B1 (en) Vehicle security system
KR20230174941A (en) A dashcam with anti-theft function and An anti-theft system for dashcam
CN109501672A (en) A kind of driver and passenger's management system based on recognition of face
FR3058970A1 (en) HANDS-FREE LOCKOUT OF A MOTOR VEHICLE
US20230188836A1 (en) Computer vision system used in vehicles
CN220667261U (en) System for opening engine hood

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal