KR20210030819A - Road falling object recognition and management system through sensor fusion and artificial intelligence - Google Patents

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KR20210030819A
KR20210030819A KR1020190112467A KR20190112467A KR20210030819A KR 20210030819 A KR20210030819 A KR 20210030819A KR 1020190112467 A KR1020190112467 A KR 1020190112467A KR 20190112467 A KR20190112467 A KR 20190112467A KR 20210030819 A KR20210030819 A KR 20210030819A
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falling object
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김정환
임준홍
임용진
이태민
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한양대학교 에리카산학협력단
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Abstract

The present disclosure relates to a system for recognizing and managing an object falling on a road through sensor fusion and artificial intelligence. The system comprises: a falling object detection device installed on a moving object moving on a road, obtaining image data through at least one of LIDAR or stero camera when the moving object moves along the road, recognizing a falling object on the road from the image data through machine learning, and transmitting information on the falling object to a management server; and a management server checking the type and location of the falling object based on information on the falling object, and transmitting a falling object collection message to a falling object collection device based on the location. According to the present disclosure, the system may automatically detect and quickly collect the falling object, which is difficult to confirm with the naked eye, on the road.

Description

센서 융합과 인공지능을 통한 도로 낙하물 인식 및 관리 시스템{ROAD FALLING OBJECT RECOGNITION AND MANAGEMENT SYSTEM THROUGH SENSOR FUSION AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE}Road falling object recognition and management system through sensor fusion and artificial intelligence {ROAD FALLING OBJECT RECOGNITION AND MANAGEMENT SYSTEM THROUGH SENSOR FUSION AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE}

본 개시는 도로 상의 낙하물을 인식하고 수거하는 도로 낙하물 인식 및 관리 시스템에 관한 것이다.The present disclosure relates to a road falling object recognition and management system for recognizing and collecting fallen objects on a road.

도로 상을 주행하는 차량에 적재된 화물이 도로 상에 낙하하거나, 도로 인근의 언덕 등에서 도로 상으로 바위 등의 낙하물이 낙하하는 일이 자주 발생하고 있다. 기존에는 한국도로공사 직원들이 순찰을 돌면서 도로에 있는 낙하물을 정리했다. 그러나 이러한 방법은 사람의 눈을 이용한 순찰로 야간이나 우천 시 등 시야가 확보되지 않을 때는 낙하물을 찾는 확률이 낮아진다. 또한, 육안으로 관찰하는 경우 부주의 등으로 낙하물을 발견하지 못하는 경우가 발생할 수도 있다.Freight loaded on a vehicle traveling on the road falls on the road, or falling objects such as rocks from a hill near the road fall onto the road frequently. Previously, employees of the Korea Expressway Corporation went on patrols and cleaned up falling objects on the road. However, this method is a patrol using human eyes, and the probability of finding fallen objects is lowered when visibility is not secured, such as at night or in rainy weather. In addition, when observed with the naked eye, there may be cases in which falling objects cannot be found due to carelessness.

이에 따라, 도로 상의 낙하물을 효과적으로 검출하기 위한 방법의 도입이 필요한 실정이다.Accordingly, it is necessary to introduce a method for effectively detecting a falling object on a road.

이러한 배경에서, 본 개시의 목적은, 센서 융합과 인공지능을 이용하여 자동으로 도로 상의 낙하물을 인식하고, 인식된 정보에 기초하여 해당 낙하물을 수거하도록 할 수 있는 도로 낙하물 인식 및 관리 시스템을 제공하는 것이다.Against this background, the object of the present disclosure is to provide a road falling object recognition and management system capable of automatically recognizing falling objects on the road using sensor fusion and artificial intelligence, and collecting the falling objects based on the recognized information. will be.

전술한 목적을 달성하기 위하여, 일 측면에서, 본 개시는 센서 융합과 인공지능을 통하여 도로 낙하물을 인식하고 관리하는 시스템에 있어서, 도로 상에서 이동하는 이동체에 설치되고, 이동체가 도로를 따라 이동하는 경우 라이다 또는 스테레오 카메라 중 적어도 하나를 통하여 도로에 대한 영상 데이터를 획득하고, 머신 러닝을 통하여 영상 데이터에서 도로 상의 낙하물을 인식하고, 낙하물에 대한 정보를 관리 서버로 전송하는 낙하물 검출 장치 및 낙하물에 대한 정보에 기초하여 낙하물의 종류와 위치를 확인하고, 위치에 기초하여 낙하물 수거 장치로 낙하물 수거 메시지를 전송하는 관리 서버를 포함하는 도로 낙하물 인식 및 관리 시스템을 제공한다.In order to achieve the above object, in one aspect, the present disclosure is a system for recognizing and managing falling objects on a road through sensor fusion and artificial intelligence, when installed on a moving object moving on the road, and the moving object moves along the road A falling object detection device that acquires image data on the road through at least one of a lidar or a stereo camera, recognizes a falling object on the road from the image data through machine learning, and transmits information on the fallen object to the management server, and the falling object. Provides a road falling object recognition and management system including a management server that checks the type and location of a falling object based on information and transmits a falling object collection message to a falling object collection device based on the location.

본 개시에 따르면, 센서 융합과 인공지능을 이용하여 자동으로 도로 상의 낙하물을 인식하고, 인식된 정보에 기초하여 해당 낙하물을 수거하도록 함으로써, 도로 낙하물의 발견 확률을 높여 낙하물에 의한 피해 최소화 및 효율적으로 낙하물을 수거할 수 있는 효과가 있다. According to the present disclosure, by automatically recognizing falling objects on the road using sensor fusion and artificial intelligence, and collecting the falling objects based on the recognized information, the probability of finding falling objects on the road is increased, thereby minimizing damage caused by falling objects and efficiently. It has the effect of collecting falling objects.

도 1은 본 개시와 관련된 도로 상의 낙하물을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 도로 낙하물 인식 및 관리 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 낙하물의 위치 확인을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 낙하물의 위치 및 영상을 전송하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 개시와 관련된 낙하물의 인식을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 이동체의 이동에 따른 낙하물의 검출을 설명하기 위한 도면이다.
1 is a diagram for describing a falling object on a road according to the present disclosure.
2 is a diagram for describing a system for recognizing and managing falling objects on a road according to an exemplary embodiment of the present disclosure.
3 is a diagram for describing a location of a falling object according to an embodiment of the present disclosure.
FIG. 4 is a diagram for describing transmission of a location and an image of a falling object according to an embodiment of the present disclosure.
5 is a diagram for describing recognition of a falling object according to the present disclosure.
6 is a diagram for describing detection of a falling object according to movement of a moving object according to an exemplary embodiment of the present disclosure.

이하, 본 개시의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가질 수 있다. 또한, 본 개시를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 개시의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략할 수 있다.Hereinafter, some embodiments of the present disclosure will be described in detail through exemplary drawings. In adding reference numerals to elements of each drawing, the same elements may have the same numerals as possible even if they are indicated on different drawings. In addition, in describing the present disclosure, if it is determined that a detailed description of a related known configuration or function may obscure the subject matter of the present disclosure, the detailed description may be omitted.

또한, 본 개시의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.In addition, in describing the constituent elements of the present disclosure, terms such as first, second, A, B, (a), and (b) may be used. These terms are for distinguishing the constituent element from other constituent elements, and the nature, order, or order of the constituent element is not limited by the term. When a component is described as being "connected", "coupled" or "connected" to another component, the component may be directly connected or connected to that other component, but another component between each component It will be understood that elements may be “connected”, “coupled” or “connected”.

차량이 이동하는 도로 상에는 차량에서 낙하된 적재물이나, 주변 환경에서 도로 상으로 낙하된 바위 등이 존재할 수 있다. 표 1을 참조하면, 이러한 도로 상에서 수거된 낙하물의 수는 상당한 수를 나타내고 있으며, 이를 신속하게 수거하지 않는 경우 심각한 피해가 발생할 수 있다. On the road on which the vehicle moves, a load dropped from the vehicle or a rock falling onto the road in the surrounding environment may exist. Referring to Table 1, the number of fallen objects collected on such roads represents a considerable number, and if they are not collected quickly, serious damage may occur.

Figure pat00001
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도 1은 본 개시와 관련된 도로 상의 낙하물을 설명하기 위한 도면이다.1 is a diagram for describing a falling object on a road according to the present disclosure.

도로 낙하물의 신속한 수거가 이루어지지 않는 경우, 도로 낙하물에 의하여 심각한 피해가 발생할 수 있다. 도 1을 참조하면, 낙하물에 따른 사고는 해마다 끊임없이 발생되고 있다. 도로 낙하물로 인한 사고를 방지하고 피해를 최소화하는 것이 절실하며 이를 위해 낙하물 사고발생시 신속한 발견과 더불어 2차 사고 방지를 위한 안전 관리, 낙하물의 빠른 제거가 필요함은 물론이고 이런 문제가 발생하지 않도록 미연에 방지할 필요가 있다. If the rapid collection of falling objects on the road is not performed, serious damage may be caused by falling objects on the road. Referring to FIG. 1, accidents caused by falling objects are constantly occurring year after year. It is imperative to prevent accidents caused by falling objects on the road and minimize damage, and for this purpose, safety management to prevent secondary accidents, as well as rapid detection of falling objects, and rapid removal of fallen objects are necessary. It needs to be prevented.

종래에는 도로 상의 낙하물을 제거하기 위하여, 도로를 따라 이동하면서 육안으로 도로 상의 낙하물이 있는지를 확인하였다. 그러나 육안에 따른 도로 순찰의 경우, 야간이나 우천 시 등 시야가 확보되지 않을 때는 낙하물을 찾는 확률이 낮아지게 된다. Conventionally, in order to remove the falling objects on the road, it was checked whether there were any falling objects on the road while moving along the road with the naked eye. However, in the case of road patrol by the naked eye, the probability of finding a falling object is lowered when visibility is not secured, such as at night or in rain.

이에 따라, 본 개시에서는 라이다(Lidar) 센서와 스테레오(Stereo) 카메라 데이터를 서로 융합하여 낙하물을 찾는 시스템을 제안한다.Accordingly, in the present disclosure, a system for finding a falling object by fusing data from a Lidar sensor and a stereo camera is proposed.

도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 도로 낙하물 인식 및 관리 시스템을 설명하기 위한 도면이다. 도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 낙하물의 위치 확인을 설명하기 위한 도면이다. 도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 낙하물의 위치 및 영상을 전송하는 것을 설명하기 위한 도면이다. 도 5는 본 개시와 관련된 낙하물의 인식을 설명하기 위한 도면이다. 도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 이동체의 이동에 따른 낙하물의 검출을 설명하기 위한 도면이다.2 is a diagram for describing a system for recognizing and managing falling objects on a road according to an exemplary embodiment of the present disclosure. 3 is a diagram for describing a location of a falling object according to an embodiment of the present disclosure. FIG. 4 is a diagram for describing transmission of a location and an image of a falling object according to an embodiment of the present disclosure. 5 is a diagram for describing recognition of a falling object according to the present disclosure. 6 is a diagram for describing detection of a falling object according to movement of a moving object according to an exemplary embodiment of the present disclosure.

일 실시예에 따라, 도로 낙하물 인식 및 관리 시스템은 도로 상에서 이동하는 이동체에 설치되고, 이동체가 도로를 따라 이동하는 경우 라이다 또는 스테레오 카메라 중 적어도 하나를 통하여 도로에 대한 영상 데이터를 획득하고, 머신 러닝을 통하여 영상 데이터에서 도로 상의 낙하물을 인식하고, 낙하물에 대한 정보를 관리 서버로 전송하는 낙하물 검출 장치 및 낙하물에 대한 정보에 기초하여 낙하물의 종류와 위치를 확인하고, 위치에 기초하여 낙하물 수거 장치로 낙하물 수거 메시지를 전송하는 관리 서버를 포함할 수 있다. According to an embodiment, the road falling object recognition and management system is installed on a moving object moving on the road, and when the moving object moves along the road, image data on the road is acquired through at least one of a lidar or a stereo camera, and the machine A falling object detection device that recognizes falling objects on the road from image data through running and transmits information about the falling objects to the management server, and a falling object collection device based on the location and the type and position of falling objects based on information about the falling objects. It may include a management server that transmits the falling object collection message.

낙하물 검출 장치는 도로 상에서 이동하는 이동체에 설치될 수 있다. 예를 들어, 이동체는 낙하물 검사 차량일 수 있다. 다만, 이는 일 예로서, 이동체는 차량 이외의 이동 수단 또는 드론 등의 비행 수단일 수도 있다.The falling object detection device may be installed on a moving object moving on a road. For example, the moving object may be a falling object inspection vehicle. However, this is an example, and the moving object may be a means of transportation other than a vehicle or a means of flying such as a drone.

낙하물 검출 장치는 이동체가 도로를 따라 이동하는 경우 라이다 또는 스테레오 카메라 중 적어도 하나를 통하여 도로에 대한 영상 데이터를 획득할 수 있다. 다만, 이는 일 예로서, 이에 한정되는 것은 아니다. 낙하물 검출 장치는 도로에 대한 영상 데이터를 획득할 수 있다면 종류나 명칭에 관계없이 다양한 센서를 포함할 수 있다. 낙하물 검출 장치는 자이로 센서를 구비하고, 자이로 센서의 출력 값에 기초하여, 카메라 및 라이다의 위치를 보정할 수 있다.When the moving object moves along the road, the falling object detection apparatus may acquire image data of the road through at least one of a lidar or a stereo camera. However, this is an example and is not limited thereto. The falling object detection apparatus may include various sensors regardless of the type or name as long as it can acquire image data on the road. The falling object detection apparatus includes a gyro sensor, and may correct the positions of the camera and the lidar based on an output value of the gyro sensor.

일 예에 따라, 낙하물 검출 장치는 라이다 데이터와 스테레오 카메라 데이터를 융합하여 낙하물에 대한 영상 데이터를 획득할 수 있다. 낙하물 검출 장치는 융합된 영상 데이터를 통하여 낙하물이 있는지를 검출할 수 있다. According to an example, the apparatus for detecting a falling object may acquire image data on a falling object by fusing lidar data and stereo camera data. The falling object detection device may detect whether there is a falling object through the fused image data.

도 4를 참조하면, 라이다와 카메라가 전방 1채널로 구성된 예가 도시되어 있다. 다만, 일 예에 따라, 라이다와 카메라는 다채널(360도)로 구성될 수 있다.Referring to FIG. 4, an example in which a lidar and a camera are configured as a front channel is illustrated. However, according to an example, the lidar and the camera may be configured with multiple channels (360 degrees).

일 예에 따라, 낙하물 검출 장치는 야간에는 적외선 카메라를 통해서 영상 정보를 수집할 수 있다.According to an example, the apparatus for detecting a falling object may collect image information through an infrared camera at night.

라이다 데이터와 스테레오 카메라 데이터 등을 이용하여 낙하물을 검출함으로써, 육안으로 낙하물을 파악하기 힘든 야간, 우천, 안개 등의 날씨에도 낙하물의 검출 확률을 높일 수 있다.By detecting falling objects using lidar data and stereo camera data, it is possible to increase the detection probability of falling objects even in weather such as night, rain, fog, etc., where it is difficult to identify the falling objects with the naked eye.

낙하물 검출 장치는 머신 러닝을 통하여 획득된 영상 데이터에서 도로 상의 낙하물을 인식할 수 있다. 낙하물의 인식은 낙하물의 크기, 종류 등에 대한 인식일 수 있다. 영상 데이터에서 낙하물을 인식할 수 있다면, 머신 러닝은 딥러닝 기타 다른 다양한 인공지능을 이용한 방법이 적용될 수 있다. 이 경우, 낙하물의 인식을 위하여 다양한 종류의 낙하물이 학습될 수 있다.The falling object detection device may recognize a falling object on a road from image data acquired through machine learning. Recognition of falling objects may be recognition of the size and type of falling objects. If falling objects can be recognized from image data, machine learning can be applied to deep learning and other methods using various artificial intelligences. In this case, various types of falling objects may be learned in order to recognize the falling objects.

낙하물 검출 장치는 낙하물에 대한 정보를 블랙박스 등과 같은 저장 장치에 저장하고, 교통관리 시스템 상의 관리 서버로 전송할 수 있다. 일 예에 따라, 관리 서버로는 GPS 정보, 낙하물 크기와 물체 종류 및 카메라 데이터와 라이다 데이터가 전송될 수 있다.The falling object detection device may store information on the falling object in a storage device such as a black box and transmit it to a management server on a traffic management system. According to an example, GPS information, a size of a falling object and an object type, camera data, and lidar data may be transmitted to the management server.

도 3을 참조하면, 낙하물의 위치 정보의 일 예로서, GPS 정보가 도시되어 있다. 낙하물 검출 장치는 낙하물 검출 장치가 설치된 이동체의 GPS 정보를 수신할 수 있다. 일 예에 따라, 낙하물 검출 장치는 이동체의 GPS 정보를 낙하물의 GPS 정보로 전송할 수 있다. 또는, 다른 일 예에 따라, 낙하물 검출 장치는 이동체의 GPS 정보에 따른 GPS 좌표 및 영상 데이터 상의 낙하물의 좌표를 매핑하여, 낙하물의 GPS 정보를 획득하고, 해당 정보를 전송할 수 있다.Referring to FIG. 3, as an example of location information of a falling object, GPS information is shown. The falling object detection device may receive GPS information of a moving object in which the falling object detection device is installed. According to an example, the apparatus for detecting a falling object may transmit GPS information of a moving object as GPS information of the falling object. Alternatively, according to another example, the apparatus for detecting a falling object may obtain GPS information of a falling object by mapping GPS coordinates according to GPS information of a moving object and coordinates of a falling object on image data, and transmit the corresponding information.

관리 서버는 수신된 낙하물에 대한 정보에 기초하여 낙하물의 종류와 위치를 확인할 수 있다. 관리 서버는 낙하물의 데이터를 저장 장치에 자동으로 저장할 수 있다. 관리 서버는 낙하물의 위치에 기초하여 낙하물 수거 장치로 낙하물 수거 메시지를 전송할 수 있다. 예를 들어, 낙하물의 위치로 가장 신속히 이동할 수 있는 낙하물 수거 차량 등으로 해당 메시지를 전송할 수 있다.The management server may check the type and location of the falling object based on the received information on the falling object. The management server can automatically store the data of falling objects in the storage device. The management server may transmit a falling object collection message to the falling object collecting device based on the position of the falling object. For example, the message can be transmitted to a falling object collection vehicle that can move to the location of the falling object most quickly.

일 예에 따라, 관리 서버는 낙하물의 위치 주변에 설치된 CCTV를 통해서 낙하물의 원인을 조사하고 해결 방안을 모색할 수 있다. 표 2를 참조하면, 낙하물의 원인이 구분되어 있다.According to an example, the management server may investigate the cause of the falling object and find a solution through the CCTV installed around the position of the falling object. Referring to Table 2, the causes of falling objects are classified.

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만약, 차량의 적재물이 낙하된 경우로서, 낙하물 원인 차량이 확인되면, 관리 서버는 해당 차량의 사용자에게 벌점과 과태료를 발급할 수 있다. 예를 들어, 노면에 잡물 낙하 시 단속 및 처벌법규는 고속국도법 제11조에 의거 10년 이하의 징역 및 1천500만원 이하의 벌금 및 고속국도법 제12조에 의거 1년 이상 10년 이하의 징역이 부과된다.If, as a case where the load of the vehicle has fallen, and the vehicle causing the falling object is identified, the management server may issue penalties and fines to the user of the vehicle. For example, in the case of falling objects on the road, the regulation and punishment laws impose imprisonment of 10 years or less and a fine of 15 million won or less pursuant to Article 11 of the Highway National Highway Act, and imprisonment of 1 year to 10 years pursuant to Article 12 of the Highway National Highway Act. do.

도 5는 영상 데이터에서 낙하물의 인식하는 것을 건물 내에서 실험한 도면이다. 바닥에 놓인 객체들이 인식되는 것을 알 수 있다. 본 개시에서는 이를 실제로 도로 노면을 대상으로 하여 낙하물을 인식하게 된다.5 is a diagram illustrating an experiment in a building to recognize falling objects from image data. You can see that the objects placed on the floor are recognized. In the present disclosure, the falling object is recognized by actually targeting the road surface.

도 6을 참조하면, 이동체가 소정의 경로를 이동하면서 객체를 인식하는 일 예가 도시되어 있다. 본 개시에 따른 낙하물 검출 장치가 설치된 낙하물 조사 차량은 서행으로 조사할 도로를 다니기만 하면 된다. 그러면 자동으로 낙하물을 인식하고 관련 정보를 교통관리공단의 관리 서버로 전송한다. 교통관리공단의 관리 서버는 낙하물 주변에 인접한 처리반에 자동으로 연락을 주고, 이에 따라 처리반은 낙하물을 수거한다.Referring to FIG. 6, an example of recognizing an object while a moving object moves a predetermined path is illustrated. A falling object investigation vehicle equipped with a falling object detection device according to the present disclosure only needs to slowly travel on a road to be investigated. Then, it automatically recognizes the falling object and transmits the related information to the management server of the Korea Transportation Authority. The management server of the Transportation Management Authority automatically contacts the processing team adjacent to the falling objects, and the processing team collects the falling objects accordingly.

더 나아가, 관리 서버는 낙하물의 발생 원인을 조사한다. 조사 방법은 녹화된 CCTV 통해서 하게 되며 역조사를 해서 낙하물의 원인자를 찾으면 벌점, 과태료 등의 조치를 취한다. Furthermore, the management server investigates the cause of the falling object. The investigation method is done through recorded CCTV, and if the cause of the falling object is found through reverse investigation, measures such as penalties and fines are taken.

이에 따르면, 센서 융합과 인공지능을 이용하여 자동으로 도로 상의 낙하물을 인식하고, 인식된 정보에 기초하여 해당 낙하물을 수거하도록 함으로써, 도로 낙하물의 발견 확률을 높여 낙하물에 의한 피해 최소화 및 효율적으로 낙하물을 수거할 수 있는 효과가 있다. According to this, the falling objects on the road are automatically recognized using sensor fusion and artificial intelligence, and the falling objects are collected based on the recognized information, thereby increasing the probability of finding falling objects on the road, minimizing damage caused by falling objects, and efficiently preventing falling objects. There is an effect that can be collected.

전술한 본 개시는, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. The above-described present disclosure can be implemented as a computer-readable code on a medium in which a program is recorded. The computer-readable medium includes all types of recording devices that store data that can be read by a computer system. Examples of computer-readable media include hard disk drives (HDDs), solid state disks (SSDs), silicon disk drives (SDDs), ROMs, RAM, CD-ROMs, magnetic tapes, floppy disks, optical data storage devices, etc. There is also a carrier wave (for example, transmission over the Internet) also includes the implementation of the form.

이상에서의 설명 및 첨부된 도면은 본 개시의 기술 사상을 예시적으로 나타낸 것에 불과한 것으로서, 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 개시의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 구성의 결합, 분리, 치환 및 변경 등의 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 개시에 개시된 실시예들은 본 개시의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 개시의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 개시의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 본 개시의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 개시의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The description above and the accompanying drawings are merely illustrative of the technical idea of the present disclosure, and those of ordinary skill in the technical field to which the present disclosure pertains, combinations of configurations without departing from the essential characteristics of the present disclosure Various modifications and variations, such as separation, substitution, and alteration, will be possible. Accordingly, the embodiments disclosed in the present disclosure are not intended to limit the technical idea of the present disclosure, but to describe, and the scope of the technical idea of the present disclosure is not limited by these embodiments. That is, as long as it is within the scope of the object of the present disclosure, one or more of the components may be selectively combined and operated. The scope of protection of the present disclosure should be interpreted by the following claims, and all technical ideas within the scope equivalent thereto should be construed as being included in the scope of the present disclosure.

Claims (1)

센서 융합과 인공지능을 통하여 도로 낙하물을 인식하고 관리하는 시스템에 있어서,
도로 상에서 이동하는 이동체에 설치되고, 상기 이동체가 도로를 따라 이동하는 경우 라이다 또는 스테레오 카메라 중 적어도 하나를 통하여 도로에 대한 영상 데이터를 획득하고, 머신 러닝을 통하여 상기 영상 데이터에서 도로 상의 낙하물을 인식하고, 상기 낙하물에 대한 정보를 관리 서버로 전송하는 낙하물 검출 장치; 및
상기 낙하물에 대한 정보에 기초하여 상기 낙하물의 종류와 위치를 확인하고, 상기 위치에 기초하여 낙하물 수거 장치로 낙하물 수거 메시지를 전송하는 관리 서버;
를 포함하는 도로 낙하물 인식 및 관리 시스템.
In a system that recognizes and manages falling objects through sensor fusion and artificial intelligence,
Installed on a moving object moving on a road, and when the moving object moves along a road, image data about the road is acquired through at least one of a lidar or a stereo camera, and falling objects on the road are recognized from the image data through machine learning And a falling object detection device that transmits information on the falling object to a management server; And
A management server that checks the type and position of the falling object based on the information on the falling object, and transmits a falling object collection message to the falling object collection device based on the position;
Road falling object recognition and management system comprising a.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN114267003A (en) * 2022-03-02 2022-04-01 城云科技(中国)有限公司 Road damage detection method, device and application
KR102538104B1 (en) * 2022-06-17 2023-05-31 한국건설기술연구원 LiDAR detection type road facility

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114267003A (en) * 2022-03-02 2022-04-01 城云科技(中国)有限公司 Road damage detection method, device and application
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