KR20210128371A - 도로 정보의 처리 방법, 장치, 전자 기기, 저장 매체 및 컴퓨터 프로그램 - Google Patents

도로 정보의 처리 방법, 장치, 전자 기기, 저장 매체 및 컴퓨터 프로그램 Download PDF

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KR20210128371A
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더구오 샤
용옌 동
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Abstract

본 출원은 도로 정보의 처리 방법, 장치, 전자 기기, 저장 매체 및 컴퓨터 프로그램을 개시하며, 스마트 교통 분야에 관한 것으로서, 클라우드 컴퓨팅 또는 클라우드 분야에 사용 가능하다. 구체적인 기술 방안은, 도로 이미지를 획득하고, 도로 이미지 중의 가로등을 식별하여, 가로등 식별 결과를 얻고; 도로 이미지와 전자지도를 연관시켜, 전자지도 중 도로 이미지에 대응되는 도로를 얻고; 가로등 식별 결과에 기반하여, 전자지도 중 대응되는 도로에 가로등 속성을 표기하는 것이다. 본 출원의 실시예는 사용자가 야간에 가로등이 없는 도로를 회피하도록 안내할 수 있다.

Description

도로 정보의 처리 방법, 장치, 전자 기기, 저장 매체 및 컴퓨터 프로그램 {ROAD INFORMATION PROCESSING METHOD AND APPARATUS, ELECTRONIC DEVICE, STORAGE MEDIUM AND COMPUTER PROGRAM}
본 출원은 데이터 처리 분야에 관한 것이며, 특히 스마트 교통 분야에 관한 것이다.
근 몇 년 동안, 도로 안전 사고의 발생 총수는 줄곧 높은 자릿수를 차지하고 있다. 그 중, 야간에 발생하는 도로 안전 사고의 확률은 일간에 발생하는 도로 안전 사고의 확률보다 훨씬 높은 편이다. 그러므로, 야간 도로 안전은 현재 교통 분야의 중요한 과제 중 하나가 되었다.
본 출원은 도로 정보의 처리 방법, 장치, 전자 기기, 저장 매체 및 컴퓨터 프로그램을 제공한다.
본 출원의 일 측면에 의하면,
도로 이미지를 획득하고, 도로 이미지 중의 가로등을 식별하여, 가로등 식별 결과를 얻는 단계;
도로 이미지와 전자지도를 연관시켜, 전자지도 중 도로 이미지에 대응되는 도로를 얻는 단계; 및
가로등 식별 결과에 기반하여, 전자지도 중 대응되는 도로에 가로등 속성을 표기하는 단계
를 포함하는 도로 정보의 처리 방법을 제공한다.
본 출원의 다른 일 측면에 의하면,
도로 이미지를 획득하고, 도로 이미지 중의 가로등을 식별하여, 가로등 식별 결과를 얻기 위한 식별 모듈;
도로 이미지와 전자지도를 연관시켜, 전자지도 중 도로 이미지에 대응되는 도로를 얻기 위한 연관 모듈; 및
가로등 식별 결과에 기반하여, 전자지도 중 대응되는 도로에 가로등 속성을 표기하기 위한 표기 모듈
을 포함하는 도로 정보의 처리 장치를 제공한다.
본 출원의 다른 일 측면에 의하면,
하나 이상의 프로세서; 및
하나 이상의 프로세서와 통신 연결되는 메모리;를 포함하는 전자 기기에 있어서,
메모리에는 하나 이상의 프로세서에 의해 실행 가능한 명령이 저장되고, 명령은 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되어, 하나 이상의 프로세서로 하여금 본 출원의 실시예에서 제공하는 방법을 실행하도록 하는 전자 기기를 제공한다.
본 출원의 다른 일 측면에 의하면, 컴퓨터로 하여금 본 출원의 실시예에서 제공하는 방법을 실행하도록 하는 컴퓨터 명령이 저장된 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 제공한다.
본 출원의 다른 일 측면에 따르면, 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공하며, 해당 컴퓨터 프로그램 중의 명령이 프로세서에 의해 실행될 경우, 본 출원의 임의의 하나의 실시예 중의 방법을 실현한다.
본 출원의 기술적 수단에 따르면, 도로 이미지 중에서 가로등을 식별하고 도로 이미지를 전자지도와 연관시켜, 전자지도 중 대응되는 도로의 가로등 속성을 확정한다. 전자지도 중 도로에 가로등 속성이 표기되어 있기에, 사용자가 야간에 가로등이 없는 도로를 회피하도록 안내하므로, 사용자의 안전한 야간 출행을 보장하고, 도로 안전 사고의 발생을 미연에 방지할 수 있다.
본 부분에 기재된 내용은 본 출원의 실시예의 관건 또는 중요한 특징을 표시하거나 본 출원의 범위를 한정하기 위한 것이 아님을 이해해야 한다. 본 출원의 기타 특징은 아래 명세서의 내용에 의해 쉽게 이해될 것이다.
첨부된 도면은 본 발명의 기술적 수단을 더욱 잘 이해하도록 하기 위한 것이며, 본 출원을 한정하기 위한 것이 아니다.
도 1은 본 출원의 일 실시예에 따른 도로 정보의 처리 방법의 개략도이다.
도 2는 본 출원의 일 응용 예시에 따른 개략도이다.
도 3은 본 출원 다른 일 실시예에 따른 도로 정보의 처리 방법의 개략도이다.
도 4는 본 출원의 일 실시예에 따른 도로 정보의 처리 장치의 개략도이다.
도 5는 본 출원의 다른 일 실시예에 다른 도로 정보의 처리 장치의 개략도이다.
도 6은 본 출원의 실시예에 따른 도로 정보의 처리 방법을 구현하는 전자 기기의 블록도이다.
이하, 첨부 도면을 결합하여 본 출원의 예시적 실시예를 설명하며, 이해를 돕기 위해 본 출원 실시예의 다양한 세부내용이 포함되며, 이들은 예시적인 것으로 보아야 한다. 따라서, 해당 분야 기술자는 여기에 기재된 실시예에 대해 다양한 수정과 변경이 가능하며, 이들은 본 출원의 범위 및 기술사상을 벗어나지 않는다는것을 인식하여야 한다. 또한, 명백하고 간결하게 하기 위하여, 이하 설명 중에서 공지 기능 및 구조의 설명은 생략된다.
도 1은 본 출원의 일 실시예에 따른 도로 정보의 처리 방법을 나타내는 개략도이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 해당 방법은,
도로 이미지를 획득하고 상기 도로 이미지 중의 가로등을 식별하여 가로등 식별 결과를 얻는 단계(S11);
상기 도로 이미지와 전자지도를 연관시켜 상기 전자지도 중 상기 도로 이미지에 대응되는 도로를 얻는 단계(S12); 및
상기 가로등 식별 결과에 의해 상기 전자지도 중 대응되는 도로에 가로등 속성을 표기하는 단계(S13)를 포함한다.
예시적으로, 도로 이미지는 도로 또는 차량에 배치된 이미지 수집 장치를 통해 수집 가능하며, 또한 사용자의 업로드를 통해 획득할 수도 있으며, 예를 들어 도로 이미지는 전자지도 상의 사용자 앨범 정보 등을 포함할 수 있다.
본 출원의 실시예에서, 심층 신경망 모델에 의해 도로 이미지 중의 가로등을 식별할 수 있다. 여기서, 심층 신경망 모델은 타깃 검출 모델 또는 시맨틱 분할 모델 등을 포함할 수 있다. 심층 신경망 모델은 FCN(Fully Convolutional Networks, 완전 합성곱 신경망), U-Net(U형 망), ResNet(Residual Network, 잔차 네트워크) 등 네트워크 구조 훈련을 통해 획득할 수 있다.
가로등 식별 결과는 가로등 식별 여부를 포함할 수 있으며, 또한 가로등의 수량, 도로 이미지 중 가로등의 위치 정보 등을 포함할 수 있다.
예시적으로, 도로 이미지의 촬영 좌표 정보, 도로 이미지 중의 도로 정보 등에 의해, 도로 이미지와 전자지도를 연관시킬 수 있으며, 예를 들어 도로 이미지의 촬영 좌표와 가장 인접한 도로를 선택하여 도로 이미지에 대응되는 도로로 하거나, 또는 도로 이미지 중의 주소 정보와 매칭되는 도로를 선택하여 도로 이미지에 대응되는 도로로 한다.
설명이 필요한 점은, 실제 적용에 있어서, 상기 단계(S11)와 단계(S12)의 선후순서는 제한받지 않으며, 먼저 단계(S11)을 실행하고 그 다음에 단계(S12)를 실행하거나, 먼저 단계(S12)를 실행하고 그 다음에 단계(S11)을 실행하거나, 또는 단계(S11) 및 단계(S12)를 동시에 실행할 수도 있다는 것이다.
먼저 단계(S11)를 실행하고 그 다음에 단계(S12)를 실행하는 적용 예시로서, 복수의 도로 이미지를 획득하고, 복수의 도로 이미지 중의 각 도로 이미지에 대해 가로등 식별을 각각 진행하여, 가로등 식별 결과를 얻은 후, 다시 가로등 식별 결과에 근거하여 전체 또는 일부분 도로 이미지를 선택하여 전자지도와 연관시켜, 도로 이미지에 대응되는 도로를 확정하고, 해당 도로에 가로등 속성을 표기할 수 있다.
예를 들어, 가로등이 식별된 도로 이미지를 전자지도와 연관시켜, 전자지도 중 해당 도로 이미지에 대응되는 도로를 얻은 후, 해당 도로의 가로등 속성을 가로등 있음으로 표기한다. 선택적으로, 모든 도로의 이미지를 식별하고 대응되는 도로의 가로등 속성을 표기한 후, 표기되지 않은 도로의 가로등 속성을 가로등 없음으로 확정할 수도 있다.
또 예를 들어, 가로등이 식별되지 않은 도로 이미지를 전자지도와 연관시켜, 전자지도 중 해당 도로 이미지에 대응되는 도로를 얻은 후, 해당 도로의 가로등 속성을 가로등 없음으로 표기한다. 선택적으로, 모든 도로의 이미지를 식별하고 대응되는 도로의 가로등 속성을 표기한 후, 표기되지 않은 도로의 가로등 속성을 가로등 있음으로 확정할 수도 있다.
또 예를 들어, 획득된 복수의 도로 이미지 중의 각 도로 이미지를 전자지도와 연관시켜, 전자지도 중 각 도로 이미지와 각각 대응되는 도로를 얻은 후, 가로등의 식별 여부에 따라, 대응되는 도로에 가로등 유무를 표기한다.
먼저 단계(S12)를 실행하고 그 다음에 단계(S11)를 실행하는 다른 적용 예시로서, 복수의 도로 이미지를 획득하고, 복수의 도로 이미지 중의 각 도로 이미지를 전자지도와 각각 연관시켜, 전자지도 중 대응되는 도로를 확정할 수 있다. 또한 전자지도 중 각 도로를 순회하여, 각 도로에 대응되는 일부 또는 전체 도로 이미지를 선택하여 가로등 식별을 진행하고, 각 이미지의 식별 결과를 결합하여, 해당 도로에 가로등 속성을 표기한다.
예시적으로, 가로등 속성은 가로등 유무, 가로등의 수량 등 정보를 포함할 수 있다.
본 출원의 실시예에서 제공한 상기 방법에 의하면, 도로 이미지 중에 가로등을 식별하고, 도로 이미지를 전자지도와 연관시켜, 전자지도 중 대응되는 도로의 가로등 속성을 확정함을 알 수 있다. 전자지도 중의 도로에 가로등 속성이 표기되어 있으므로, 사용자가 야간에 가로등이 없는 도로를 회피할 수 있도록 안내하여, 사용자의 안전한 야간 출행을 보장하고, 도로 안전 사고의 발생을 방지하는 동시에, 스마트 교통 분야에 보조적 해결책의 정보를 제공할 수 있다.
일 예시적 실시양태에서, 상기 단계(S11)에서, 도로 이미지 중의 가로등을 식별하여, 가로등 식별 결과를 얻는 것은,
타깃 검출 모델에 기반하여 도로 이미지 중의 제1 가로등 요소를 식별하여, 제1 가로등 요소의 식별 결과를 얻는 단계;
시맨틱 분할 모델에 기반하여 도로 이미지 중의 제2 가로등 요소를 식별하여, 제2 가로등 요소의 식별 결과를 얻는 단계; 및
제1 가로등 요소의 식별 결과 및 제2 가로등 요소의 식별 결과에 기반하여, 가로등 식별 결과를 얻는 단계를 포함한다.
예시적으로, 제1 가로등 요소는 램프 캡(lamp cap), 램프 폴(lamp pole) 또는 전체 램프 등을 포함할 수 있다. 제1 가로등 요소의 식별 결과는 제1 가로등 요소의 식별 여부를 포함할 수 있으며, 제1 가로등 요소의 수량, 도로 이미지 중 제1 가로등 요소의 위치 정보 등을 포함할 수도 있다. 마찬가지로, 제2 가로등 요소는 램프 캡, 램프 폴 또는 전체 램프 등을 포함할 수 있다. 제2 가로등 요소의 식별 결과는 제2 가로등 요소의 식별 여부를 포함할 수 있으며, 제2 가로등 요소의 수량, 도로 이미지 중 제2 가로등 요소의 위치 정보 등을 포함할 수도 있다.
일 예시에서, 제1 가로등 요소의 식별 결과 및 제2 가로등 요소의 식별 결과에 기반하여, 가로등 식별 결과를 얻는 단계는 아래 경우를 포함할 수 있다.
경우 1: 도로 이미지 중에서 제1 가로등 요소 및 제2 가로등 요소를 식별한 경우; 해당 경우에 기반하여, 도로 이미지 중에서 가로등이 식별됨을 확정하고, 가로등이 있는 가로등 식별 결과를 얻는다.
경우 2: 도로 이미지 중에서 제1 가로등 요소 및/또는 제2 가로등 요소를 식별하지 못한 경우; 해당 경우에 기반하여, 도로 이미지 중에서 가로등이 식별되지 않음을 확정하고, 가로등이 없는 가로등 식별 결과를 얻는다.
일 예시에서, 제1 가로등 요소의 식별 결과 및 제2 가로등 요소의 식별 결과에 기반하여, 가로등 식별 결과를 얻는 단계는,
도로 이미지 중의 제1 가로등 요소의 위치 정보 및 도로 이미지 중의 제2 가로등 요소의 위치 정보가 사전 설정된 가로등 요소의 위치 관계에 부합하는 경우에 응답하여, 도로 이미지 중에서 가로등이 식별됨을 확정하는 것을 포함할 수 있다.
제1 가로등 요소가 램프 캡, 제2가로등 요소가 전체 램프인 것을 예로 들면, 도 2에 도시된 바와 같이, 타깃 검출 모델에 기반하여, 도로 이미지(100) 중에서 램프 캡(11)을 검출하여, 도로 이미지(100) 중의 램프 캡(11)의 화소 좌표 집합을 확정할 수 있다. 시맨틱 분할 모델에 기반하여, 도로 이미지(100) 중의 도로(21), 나무(22), 가로등 전체 램프(23)를 분할하여, 시맨틱 분할 그래픽(200)를 얻은 후, 시맨틱 분할 그래픽에 기반하여 전체 램프 바이너리 이미지(300)를 얻어, 전체 램프 바이너리 이미지(300) 중의 전체 램프(23)의 화소 좌표, 즉 도로 이미지 중의 화소 좌표를 얻을 수 있다. 전체 램프와 램프 캡 사이의 위치 관계가 전체 램프에 램프 캡이 포함되어 있는 것이므로, 전체 램프(23)의 화소 좌표 집합에 램프 캡의 화소 좌표 집합 중의 화소 좌표를 포함하면, 가로등 요소의 위치 관계에 부합되는 것으로 인정할 수 있으며, 도로 이미지 중에서 가로등(40)이 식별됨을 확정할 수 있다.
하나의 가로등 요소의 식별 결과는 편차가 있을 수 있어, 예를 들어 나무위의 과실을 램프 캡으로 식별할 수 있으므로, 도로 이미지 중의 램프 캡의 화소 좌표 집합과 도로 이미지 중의 전체 램프의 화소 좌표 집합이 교집합이 존재하는 경우, 사전 설정된 가로등 요소의 위치관계에 부합된다고 인정하며, 도로 이미지 중에서 가로등이 식별되었다고 확정함으로써, 가로등 식별 결과의 판단 오류를 줄일 수 있다.
상기 예시적 실시양태에 의하면, 제1 가로등 요소의 식별 결과와 제2 가로등 요소의 식별 결과의 결합을 통해, 가로등 식별 결과의 정확도를 높임으로써, 전자지도 중 도로의 가로등 속성의 정확도를 향상시켜, 가로등 속성 표기 오류로 인해 사용자에게 잘못 안내하는 것을 방지할 수 있으며, 나아가 사용자의 안전한 야간 출행을 보장할 수 있음을 알 수 있다.
일 예시적 실시양태에서, 도로 이미지를 전자지도와 연관시켜, 전자지도 중 도로 이미지에 대응되는 도로를 얻는 상기 단계(S12)는,
방향성 그래픽 모델에 기반하여, 도로 이미지의 촬영 좌표 정보를 전자지도 중의 도로 정보와 연관시켜, 연관된 도로 정보에 대응되는 도로를 도로 이미지에 대응되는 도로로 확정하는 단계를 포함한다.
예시적으로, 방향성 그래픽 모델은 HMM(Hidden Markov Model, 은닉 마코프 모델)을 포함할 수 있다.
본 출원의 실시예에서, 방향성 그래픽 모델은 도로 이미지의 촬영 좌표 정보와 전자지도 중의 도로 정보를 연관시켜, 연관된 도로 정보에 대응되는 도로를 도로 이미지에 대응되는 도로로 확정할 수 있으며, 즉, 방향성 그래픽 모델은 입력된 도로 이미지의 촬영 좌표 정보에 근거하여, 대응되는 도로를 출력할 수 있다.
도로 이미지의 촬영 좌표 정보와 촬영된 도로의 좌표 정보 사이에 편차가 존재할 가능성이 있으므로, 방향성 그래픽 모델에 기반하여 도로 이미지와 전자지도를 연관시켜, 연관의 정확도를 높일 수 있어, 전자지도 중 도로의 가로등 속성의 정확도를 향상시킬 수 있다.
예시적으로, 도 3에 도시된 바와 같이, 상기 방법은,
내비게이션 경로 획득 요청의 수신에 응답하여, 요청과 매칭된 대안 내비게이션 경로를 생성하는 단계(S31); 및
대안 내비게이션 경로에 포함된 도로의 가로등 속성에 기반하여, 대안 내비게이션 경로의 추천 등급을 설정하는 단계(S32)
를 더 포함할 수 있다.
예를 들면, 설정된 야간 시간 대에 내비게이션 경로 획득 요청을 수신한 경우, 요청에 포함된 네비게이션 시점 및 종점에 근거하여, 매칭되는 대안 내비게이션 경로를 생성한다. 대안 내비게이션 경로의 수량은 복수개, 예를 들어 2개 또는 3개일 수 있다. 각 대안 내비게이션 경로에 대해, 그 중의 도로의 가로등 속성에 기반하여, 가로등이 없는 도로의 총 길이를 확정하고, 해당 총 길이에 근거하여 대안 내비게이션 경로의 추천 등급을 설정하며, 예를 들어 복수의 대안 내비게이션 경로 중 해당 총 길이가 가장 작은 대안 내비게이션 경로의 추천 등급을 최고로 설정한다.
상기 실시양태에 의하면, 도로의 가로등 속성에 근거하여 내비게이션 경로의 추천 등급을 최적화하여, 사용자가 가로등이 있는 도로를 선택하여 출행하도록 안내하여, 사용자의 안전한 야간 출행을 보장하고, 도로 안전 사고의 발생을 미연에 방지할 수 있다.
예시적으로, 상기 방법은,
전자지도 중 각 도로의 가로등 속성에 기반하여, 전자지도 중 각 도로의 디스플레이 스타일을 확정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
예를 들면, 가로등이 있는 도로에 대해 특별한 디스플레이 스타일로 표기할 수 있으며, 예를 들어, 밝은 색상으로 가로등이 있는 도로를 표기하여, 사용자가 가로등이 있는 도로를 선택하여 출행하도록 안내한다.
선택적으로, 디스플레이 스타일을 확정하는 단계는 전자지도의 디스플레이 모드가 야간 모드인 경우에 수행될 수 있다.
상기 실시양태에 의하면, 사용자가 가로등이 있는 도로를 선택하여 출행하도록 안내하여, 사용자의 안전한 야간 출행을 보장하고, 도로 안전 사고의 발생을 미연에 방지할 수 있다.
예시적으로, 상기 방법은,
포지셔닝 정보에 기반하여, 사용자가 위치한 도로를 확정하는 단계; 및
사용자가 위치한 도로의 가로등 속성이 가로등이 없음인 것에 응답하여, 안전 프롬프트 정보를 출력하는 단계를 더 포함할 수 있다.
예를 들어, 가로등 속성에 기반하여 대안 내비게이션 경로의 추천 등급을 설정한 후, 사용자가 추천 등급이 상대적으로 낮은 가로등이 없는 도로가 포함된 대안 내비게이션 경로를 선택하면, 사용자가 가로등이 없는 도로 영역에 진입하기 직전에, 안전 프롬프트 정보를 출력하며, 예를 들어 "가로등이 없는 영역에 곧 진입하게 됩니다. 안전 조심하세요"등과 같은 프롬프트 정보를 방송할 수 있다.
상기 실시양태에 의하면, 도로의 가로등 속성에 근거하여, 내비게이션 프롬프트를 최적화하여, 사용자의 안전한 야간 출행을 보장하고, 도로 안전 사고 발생을 미연에 방지할 수 있다.
일 구체적인 적용 예시에서, 야간 운행 내비게이션 정경 및 보행 내비게이션 정경의 특징에 대해, 각각 다른 방식으로, 사용자가 가로등이 없는 도로를 회피하도록 안내할 수 있다.
야간 운행 내비게이션 정경에서는 다음 중 하나 또는 복수의 방식을 사용할 수 있다.
(1) 경로 선호 페이지에, 가로등이 있는 도로를 우선 선택하는 옵션을 추가하고, 사용자가 가로등이 있는 도로를 우선 선택하도록 선호 경로를 설정하는 것을 지지한다. 사용자가 해당 선호 경로를 설정한 후, 후속에서 내비게이션 요청에 의해 생성된 대안 내비게이션 경로 중 각 도로의 가로등 속성에 기반하여, 내비게이션 경로의 추천 등급을 설정한다. 여기서, 가로등이 있는 도로로 구성된 내비게이션 경로의 추천 등급이 가장 높다.
(2) 추천 등급이 높은 대안 내비게이션 경로의 디스플레이 구역, 예를 들어 가로등이 없는 도로의 총 길이가 가장 작은 내비게이션 경로의 근처에, "가로등이 없는 구역을 회피"하는 프롬프트를 디스플레이하여, 사용자에게 해당 경로는 가로등이 없는 도로 구역을 회피하였음을 프롬프트한다.
(3) 사용자가 가로등이 없는 도로 구역에 진입하기 직전에, 사용자에게 "가로등이 없는 구역에 곧 진입합니다. 조명에 유의하고 운행 조심하세요"라고 주의시킨다.
야간 보행 내비게이션 정경에서는 다음 중 하나 또는 복수의 방식을 사용할 수 있다.
(1) 전자지도의 도로망 인터페이스에, 야간 모드 기능을 새로 추가하고, 사용자가 야간 모드를 선택할 경우, 가로등이 있는 도로를 특별한 스타일로 렌더링(rendering)하여, 사용자의 보행 경로를 위해 해결책을 제공한다.
(2) 설정된 야간 시간 대에 사용자에게 보행 내비게이션 경로를 추천할 경우, 가로등이 없는 도로를 회피한 내비게이션 경로, 예를 들어 전부 가로등이 있는 도로로 구성된 내비게이션 경로를 생성하고, 해당 경로의 실제 구역 근처에, "가로등이 없는 영역을 회피"하는 프롬프트를 디스플레이하여, 해당 경로가 이미 가로등이 없는 구역을 회피하였음을 사용자에게 프롬프트한다.
(3) 사용자가 가로등이 없는 도로 구역을 진입하기 직전에, 사용자에게 "가로등이 없는 구역에 곧 진입하게 됩니다. 핸드폰 손전등을 켜고, 안전에 유의하세요"라고 주의시키고, 내비게이션 페이지에 원클릭 신고버튼을 설치하여, 사용자의 안전을 보장한다.
본 출원의 실시예에서 제공된 상기 방법에 의하면, 야간에 사용자가 가로등이 없는 도로를 회피하도록 안내하여, 사용자의 안전한 야간 출행을 보장하고, 도로 안전 사고의 발생을 미연에 방지하는 동시에, 스마트 교통 분야에 보조적 해결책의 정보를 제공할 수 있음을 알 수 있다.
상기 각 방법에 대한 구현으로서, 본 출원은 도로 정보의 처리 장치를 더 제공한다. 도 4에 도시된 바와 같이, 해당 장치는,
도로 이미지를 획득하고, 도로 이미지 중의 가로등을 식별하여, 가로등 식별 결과를 얻기 위한 식별 모듈(410);
도로 이미지를 전자지도와 연관시켜, 전자지도 중 도로 이미지에 대응되는 도로를 얻기 위한 연관 모듈(420); 및
가로등 식별 결과에 기반하여, 전자지도 중 대응되는 도로에 가로등 속성을 표기하기 위한 표기 모듈(430)
을 포함한다.
예시적으로, 도 5에 도시된 바와 같이, 식별 모듈(410)은,
타깃 검출 모델에 기반하여, 도로 이미지 중의 제1가로등 요소를 식별하여, 제1 가로등 요소의 식별 결과를 얻기 위한 제1식별 유닛(411);
시맨틱 분할 모델에 기반하여, 도로 이미지 중의 제2 가로등 요소를 식별하여, 제2 가로등 요소의 식별 결과를 얻기 위한 제2식별 유닛(412); 및
제1 가로등 요소의 식별 결과 및 제2 가로등 요소의 식별 결과에 기반하여, 가로등 식별 결과를 얻기 위한 융합 유닛(413)
을 포함한다.
예시적으로, 연관 모듈(420)은 방향성 그래픽 모델에 기반하여, 도로 이미지의 촬영 좌표 정보와 전자지도 중의 도로 정보를 연관시켜, 연관된 도로 정보에 대응되는 도로를 도로 이미지에 대응되는 도로로 확정하는데 이용된다.
예시적으로 도 5에 도시된 바와 같이, 상기 장치는,
내비게이션 경로 획득 요청의 수신에 응답하여, 요청과 매칭되는 대안 내비게이션 경로를 생성하기 위한 생성 모듈(510); 및
대안 내비게이션 경로에 포함된 도로의 가로등 속성에 기반하여, 대안 내비게이션 경로의 추천 등급을 설정하기 위한 추천 모듈(520)
을 더 포함한다.
예시적으로, 도 5에 도시된 바와 같이, 상기 장치는,
전자지도 중 각 도로의 가로등 속성에 기반하여, 전자지도 중 각 도로의 디스플레이 스타일을 확정하기 위한 제1확정 모듈(530)을 더 포함한다.
예시적으로, 도 5에 도시된 바와 같이, 상기 장치는,
포지셔닝 정보에 기반하여, 사용자가 위치한 도로를 확정하기 위한 제2확정 모듈(540); 및
사용자가 위치한 도로의 가로등 속성이 가로등이 없음인 것에 응답하여, 안전 프롬프트 정보를 출력하기 위한 출력 모듈(550)
을 더 포함한다.
본 출원의 실시예에 의하면, 본 출원은 전자 기기 및 판독 가능한 저장 매체를 더 제공한다.
도시된 바와 같이, 도 6은 본 출원의 실시예에 따른 도로 정보의 처리 방법의 전자 기기의 블록도이다. 전자 기기는 랩톱 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, 워크스테이션, PDA(Personal Digital Assistant, 개인 휴대 정보 단말기), 서버, 블레이드 서버(blade server), 대형 컴퓨터 및 기타 적절한 컴퓨터와 같은 여러 종류의 디지털 컴퓨터를 지칭한다. 전자 기기는 PDA, 이동전화(Cellular phone), 스마트폰(smartphone), 웨어러블 디바이스(wearable device) 및 기타 유사한 컴퓨팅 장치와 같은 다양한 이동 장치를 지칭할 수도 있다. 본 명세서에 언급된 부재, 이들의 연결 및 관계, 그리고 이들의 기능은 예시에 불과하고, 본 명세서에서 기재한 및/또는 청구한 본 출원의 구현을 한정하기 위한 것이 아니다.
도 6에 도시된 바와 같이, 해당 전자 기기는 하나 또는 복수의 프로세서(601), 메모리(602), 및 각 부품을 연결하기 위한, 고속 인터페이스 및 저속 인터페이스를 포함하는 인터페이스를 포함한다. 각 부품은 서로 다른 버스를 이용하여 상호 연결되며, 공용 메인 보드에 장착되거나 또는 필요에 따라 다른 방식으로 장착될 수 있다. 프로세서는 전자 기기 내에서 실행되는 명령을 처리할 수 있으며, 이는 메모리 또는 메모리에 저장되어 외부 입력/출력 장치(예컨대, 인터페이스에 커플링되는 디스플레이 장치)에 GUI 이미지 정보를 디스플레이하는 명령을 포함한다. 기타 실시양태에서, 필요하다면, 복수의 프로세서 및/또는 복수의 버스를 복수의 메모리와 함께 사용할 수 있다. 마찬가지로, 복수의 전자 기기를 연결할 수 있으며, 각 기기는 일부 필요한 동작(예를 들어, 서버 어레이, 한 세트의 블레이드 서버 또는 멀티 프로세서 시스템으로서)을 제공한다. 도 6은 하나의 프로세서(601)를 예로 한다.
메모리(602)는 본 출원에서 제공되는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체이다. 여기서, 메모리에는 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 수 있는 명령이 저장되어 있으며, 하나 이상의 프로세서로 하여금 본 출원에서 제공한 도로 정보의 처리 방법을 구현하도록 한다. 본 출원의 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체는 컴퓨터 명령을 저장하며, 해당 컴퓨터 명령은 컴퓨터로 하여금 본 출원에서 제공한 도로 정보의 처리 방법을 구현하도록 한다.
메모리(602)는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체로서, 비일시적 소프트웨어 프로그램, 비일시적 컴퓨터 실행가능 프로그램 및 모듈, 예를 들어 본 출원의 실시예에 따른 도로 정보의 처리 방법에 대응되는 프로그램 명령/모듈(예를 들어, 도 4에 도시된 식별 모듈(410), 연관 모듈(420) 및 표기 모듈(430))을 저장하는데 사용된다. 프로세서(601)는 메모리(602)에 저장된 비일시적 소프트웨어 프로그램, 명령 및 모듈을 실행함으로써, 서버의 다양한 기능 활용 및 데이터 처리를 수행하며, 즉 상기 실시예의 도로 정보의 처리 방법을 구현한다.
메모리(602)는 프로그램 저장 구역 및 데이터 저장 구역을 포함할 수 있다. 여기서, 프로그램 저장 구역은 운영 체제, 하나 이상의 기능에 필요한 응용 프로그램을 저장할 수 있고; 데이터 저장 구역은 도로 정보의 처리 방법의 전자 기기의 사용에 의해 생성된 데이터 등을 저장할 수 있다. 또한, 메모리(602)는 고속 랜덤 액세스 메모리(high speed random access memory)을 포함할 수 있고, 비일시적 메모리, 예를 들어 하나 이상의 디스크 메모리, 플래시 메모리 또는 기타 비일시적 솔리드 스테이트 메모리를 포함할 수도 있다. 일부 실시예에서, 메모리(602)는 프로세서(601)에 대해 원격 설치되는 메모리를 선택적으로 포함할 수 있으며, 이러한 원격 메모리(remote memory)는 네트워크를 통해 도로 정보의 처리 방법의 전자 기기에 연결될 수 있다. 상기 네트워크의 실례로는 인터넷, 인트라넷, 근거리 통신망(LAN), 이동통신망 및 그들의 조합을 포함할 수 있으나 이에 한정되지 않는다.
도로 정보의 처리 방법의 전자 기기는 입력장치(603) 및 출력장치(604)를 더 포함할 수 있다. 프로세서(601), 메모리(602), 입력장치(603) 및 출력장치(604)는 버스 또는 기타 방식을 통해 연결될 수 있으며, 도 6에서는 버스를 통해 연결되는 것을 예로 한다.
입력장치(603)는 입력된 숫자 또는 문자 정보를 수신할 수 있고, 도로 정보의 처리 방법의 전자 기기의 사용자 설정 및 기능 제어에 관련되는 키 신호 입력을 생성할 수 있으며, 예를 들어 터치스크린, 키보드, 마우스, 트랙패드, 터치패드, 지시 바, 하나 또는 복수의 마우스 버턴, 트랙볼, 조이스틱 등 입력장치일 수 있다. 출력장치(604)는 디스플레이 장치, 보조 조명 장치(예를 들어, LED) 및 촉각 피드백 장치(예를 들어, 진동 모터)등을 포함할 수 있다. 해당 디스플레이 장치는 액정 디스플레이(LCD), 발광 다이오드(LED) 디스플레이 및 플라즈마 디스플레이를 포함하나 이에 한정되지 않는다. 일부 실시양태에서, 디스플레이 장치는 터치스크린일 수 있다.
여기서 설명된 시스템 및 기술의 다양한 실시양태는 디지털 전자 회로 시스템, 집적회로 시스템, 전용 ASIC(전용 접적회로), 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 및 /또는 이들의 조합에서 구현될 수 있다. 상기 다양한 실시양태는 하나 또는 복수의 컴퓨터 프로그램에서 실시되는 것을 포함할 수 있고, 해당 하나 또는 복수의 컴퓨터 프로그램은 하나 이상의 프로그램 가능 프로세서를 포함하는 프로그램 가능 시스템에서 실행 및/또는 해석될 수 있으며, 해당 프로그램 가능 프로세서는 전용 또는 범용 프로그램 가능 프로세서로서, 저장 시스템, 하나 이상의 입력장치 및 하나 이상의 출력장치로부터 데이터 및 명령을 수신할 수 있고, 데이터 및 명령을 해당 저장 시스템, 해당 하나 이상의 입력장치 및 해당 하나 이상의 출력장치로 전송할 수 있다.
이들 컴퓨팅 프로그램(프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 응용 또는 코드라고도 함)은 프로그램 가능 프로세서의 기계 명령을 포함하고, 고급 프로세스 및/또는 객체 지향 프로그래밍 언어 및/또는 어셈블리/기계 언어를 이용하여 이러한 컴퓨팅 프로그램을 구현할 수 있다. 본 명세서에서 사용된 바와 같이, 용어"기계 판독 가능 매체", "컴퓨터 판독 가능 매체"는, 기계 판독 가능 신호인 기계 명령을 수신하는 기계 판독 가능 매체를 포함하는, 기계 명령 및/또는 데이터를 프로그램 가능 프로세서에 제공하기 위한 임의의 컴퓨터 프로그램 제품, 장치 및/또는 디바이스(예컨대, 자기 디스크, 시디롬, 메모리, 프로그램 가능 논리 장치(PLD))를 지칭하며, 기계 판독 가능 신호로서의 기계 명령을 수신하는 기계 판독 가능 매체를 포함한다. "기계 판독 가능 신호"라는 용어는 기계 명령 및/또는 데이터를 프로그램 가능 프로세서에 제공하기 위한 임의의 신호를 지칭한다.
사용자와의 상호 작용을 제공하기 위해, 본 명세서에 기술된 시스템 및 기술을 컴퓨터에서 실시할 수 있으며, 해당 컴퓨터는 사용자에게 정보를 디스플레이하기 위한 디스플레이 디바이스(예컨대, CRT(cathode ray tube) 또는 LCD(liquid crystal display) 모니터); 및 키보드와 포인팅 디바이스(예컨대, 마우스 또는 트랙볼)를 구비하며, 사용자는 해당 키보드와 해당 포인팅 장치를 통해 컴퓨터에 입력을 제공할 수 있다. 다른 종류의 디바이스도 사용자와의 상호 작용을 제공하기 위해 사용될 수 있는데, 예를 들어, 사용자에게 제공된 피드백은 임의의 형식의 감각 피드백(예컨대, 시각 피드백, 청각 피드백 또는 촉각 피드백)일 수 있으며, 임의의 형식(소리 입력, 음성 입력 또는 촉각 입력을 포함함)에 의해 사용자로부터의 입력을 수신할 수 있다.
여기서 설명한 시스템과 기술을 백그라운드 부품을 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들면, 데이터 서버), 또는 미들웨어 부품을 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들면, 애플리케이션 서버), 또는 프런트엔드 부품을 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들면, 그래픽 사용자 인터페이스 또는 네트워크 브라우저를 구비한 사용자 컴퓨터, 사용자는 해당 그래픽 사용자 인터페이스 또는 해당 네트워크 브라우저를 통해 여기서 설명한 시스템과 기술의 실시형태와 상호작용할 수 있다), 또는 이러한 백그라운드 부품, 미들웨어 부품 또는 프런트엔드 부품을 포함하는 임의의 조합의 컴퓨팅 시스템에서 실시될 수 있다. 임의의 형태 또는 매체의 디지털 데이터 통신(예를 들면, 통신 네트워크)를 통해 시스템의 부품을 서로 연결할 수 있다. 통신 네트워크의 예시는 근거리 통신망 (Local Area Network, LAN), 광역 통신망 (Wide Area Network, WAN) 및 인터넷을 포함한다.
컴퓨터 시스템은 클라이언트 및 서버를 포함할 수 있다. 클라이언트와 서버는 서로 원격으로 설치되며, 일반적으로 통신 네트워크를 통해 상호 작용한다. 상응한 컴퓨터에서 실행되고 서로 클라이언트단-서버 관계를 갖는 컴퓨터 프로그램을 통해 클라이언트와 서버의 관계를 발생한다. 서버는 클라우드 서버일 수 있으며, 클라우드 컴퓨팅 서버 또는 클라우드 호스트로도 불리며, 클라우드 컴퓨팅 서비스 체계에서의 하나의 호스트 제품으로서, 전통적인 물리적 호스트와 가상 전용 서버(VPS) 서비스에 존재하는, 관리가 어렵고 서비스 확장성이 약한 단점을 해결할 수 있다. 서버는 분포식 시스템의 서버, 또는 볼록체인이 결합된 서버일 수 있다.
본 출원의 기술적 수단에 따르면, 도로 이미지 중에서 가로등을 식별하고 도로 이미지를 전자지도와 연관시켜, 전자지도에 대응되는 도로의 가로등 속성을 확정한다. 전자지도 중의 도로에 가로등 속성이 표기되어 있음으로써, 사용자가 야간에 가로등이 없는 도로를 회피하도록 안내하므로, 사용자의 안전한 야간 출행을 보장하고, 도로 안전 사고의 발생을 미연에 방지할 수 있다.
위에 기술된 다양한 형식의 프로세스를 사용하여, 단계를 재 배열, 추가 또는 삭제할 수 있음을 이해해야 한다. 예를 들면 본 출원에서 기재한 각 단계는 동시에 수행될 수도 있고 순차적으로 수행될 수도 있으며 상이한 순서로 수행될 수도 있는 바, 본 출원에서 개시한 기술방안에서 기대하는 결과를 실현할 수만 있다면, 본 문은 이에 대해 한정하지 않는다.
상기 구체적인 실시형태는 본 출원의 보호범위에 대한 한정이 아니다. 해당 분야 기술자들은 설계 요구와 기타 요소에 근거하여 여러 가지 수정, 조합, 하위 조합과 대체를 진행할 수 있다는 것을 명백해야 한다. 본 출원의 정신과 원칙 내에서 진행한 그 어떤 수정, 균등한 대체와 개량은 모두 본 출원의 보호범위 내에 포함된다.

Claims (15)

  1. 도로 정보의 처리 방법으로서,
    도로 이미지를 획득하고, 상기 도로 이미지 중의 가로등을 식별하여, 가로등 식별 결과를 얻는 단계;
    상기 도로 이미지와 전자지도를 연관시켜, 상기 전자지도 중 상기 도로 이미지에 대응되는 도로를 얻는 단계; 및
    상기 가로등 식별 결과에 기반하여, 상기 전자지도 중 대응되는 도로에 가로등 속성을 표기하는 단계
    를 포함하는, 도로 정보의 처리 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기의 상기 도로 이미지 중의 가로등을 식별하여, 가로등 식별 결과를 얻는 단계는,
    타깃 검출 모델에 기반하여 상기 도로 이미지 중의 제1 가로등 요소를 식별하여, 상기 제1 가로등 요소의 식별 결과를 얻는 단계;
    시맨틱 분할 모델에 기반하여 상기 도로 이미지 중의 제2 가로등 요소를 식별하여, 상기 제2 가로등 요소의 식별 결과를 얻는 단계; 및
    상기 제1 가로등 요소의 식별 결과 및 상기 제2 가로등 요소의 식별 결과에 기반하여, 상기 가로등 식별 결과를 얻는 단계
    를 포함하는, 도로 정보의 처리 방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기의 상기 도로 이미지와 전자지도를 연관시켜, 상기 전자지도 중 상기 도로 이미지에 대응되는 도로를 얻는 단계는,
    방향성 그래픽 모델에 기반하여, 상기 도로 이미지의 촬영 좌표 정보와 상기 전자지도 중의 도로 정보를 연관시켜, 연관된 도로 정보에 대응되는 도로를 상기 도로 이미지에 대응되는 도로로 확정하는 단계를 포함하는, 도로 정보의 처리 방법.
  4. 청구항 1 내지 3 중 어느 한 항에 있어서,
    내비게이션 경로 획득 요청의 수신에 응답하여, 상기 요청에 매칭되는 대안 내비게이션 경로를 생성하는 단계; 및
    상기 대안 내비게이션 경로에 포함된 도로의 가로등 속성에 기반하여, 상기 대안 내비게이션 경로의 추천 등급을 설정하는 단계를 더 포함하는, 도로 정보의 처리 방법.
  5. 청구항 1 내지 3 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 전자지도 중 각 도로의 가로등 속성에 기반하여, 상기 전자지도 중 각 도로의 디스플레이 스타일을 확정하는 단계를 더 포함하는, 도로 정보의 처리 방법.
  6. 청구항 1 내지 3 중 어느 한 항에 있어서,
    포지셔닝 정보에 기반하여, 사용자가 위치한 도로를 확정하는 단계; 및
    사용자가 위치한 도로의 가로등 속성이 가로등이 없음인 것에 응당하여, 안전 프롬프트 정보를 출력하는 단계를 더 포함하는, 도로 정보의 처리 방법.
  7. 도로 정보의 처리 장치로서,
    도로 이미지를 획득하고, 상기 도로 이미지 중의 가로등을 식별하여, 가로등 식별 결과를 얻기 위한 식별 모듈;
    상기 도로 이미지와 전자지도를 연관시켜, 상기 전자지도 중 상기 도로 이미지에 대응되는 도로를 얻기 위한 연관 모듈; 및
    상기 가로등 식별 결과에 기반하여, 상기 전자지도 중 대응되는 도로에 가로등 속성을 표기하기 위한 표기 모듈
    을 포함하는, 도로 정보의 처리 장치.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 식별 모듈은,
    타깃 검출 모델에 기반하여 상기 도로 이미지 중의 제1 가로등 요소를 식별하여, 상기 제1 가로등 요소의 식별 결과를 얻기 위한 제1식별 유닛;
    시맨틱 분할 모델에 기반하여 상기 도로 이미지 중의 제2 가로등 요소를 식별하여, 상기 제2 가로등 요소의 식별 결과를 얻기 위한 제2식별 유닛; 및
    상기 제1 가로등 요소의 식별 결과 및 상기 제2 가로등 요소의 식별 결과에 기반하여, 상기 가로등 식별 결과를 얻기 위한 융합 유닛
    을 포함하는, 도로 정보의 처리 장치.
  9. 청구항 7에 있어서,
    상기 연관 모듈은 방향성 그래픽 모델에 기반하여, 상기 도로 이미지의 촬영 좌표 정보와 상기 전자지도 중의 도로 정보를 연관시켜, 연관된 도로 정보에 대응되는 도로를 상기 도로 이미지에 대응되는 도로로 확정하는데 이용되는, 도로 정보의 처리 장치.
  10. 청구항 7 내지 9 중 어느 한 항에 있어서,
    내비게이션 경로 획득 요청의 수신에 응답하여, 상기 요청에 매칭되는 대안 내비게이션 경로를 생성하기 위한 생성 모듈; 및
    상기 대안 내비게이션 경로에 포함된 도로의 가로등 속성에 기반하여, 상기 대안 내비게이션 경로의 추천 등급을 설정하기 위한 추천 모듈
    을 더 포함하는, 도로 정보의 처리 장치.
  11. 청구항 7 내지 9 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 전자지도 중 각 도로의 가로등 속성에 기반하여, 상기 전자지도 중 각 도로의 디스플레이 스타일을 확정하기 위한 제1 확정 모듈을 더 포함하는, 도로 정보의 처리 장치.
  12. 청구항 7 내지 9 중 어느 한 항에 있어서,
    포지셔닝 정보에 기반하여, 사용자가 위치한 도로를 확정하기 위한 제2 확정 모듈; 및
    사용자가 위치한 도로의 가로등 속성이 가로등이 없음인 것에 응답하여, 안전 프롬프트 정보를 출력하기 위한 출력 모듈
    을 더 포함하는, 도로 정보의 처리 장치.
  13. 전자 기기로서
    하나 이상의 프로세서; 및
    상기 하나 이상의 프로세서와 통신 연결되는 메모리
    를 포함하되, 상기 메모리에는 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행 가능한 명령이 저장되고, 상기 명령은 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되어, 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금 청구항 1 내지 3 중 어느 한 항에 따른 상기 방법을 실행하도록 하는 것을 특징으로 하는 전자 기기.
  14. 컴퓨터 명령이 저장된 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체로서,
    상기 컴퓨터 명령은 상기 컴퓨터로 하여금 청구항1 내지 3 중 어느 한 항에 따른 방법을 실행하도록 하는 것을 특징으로 하는 저장 매체.
  15. 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서,
    상기 컴퓨터 프로그램 중의 명령이 프로세서에 의해 실행될 경우, 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항의 방법을 구현하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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