KR20220079241A - 보행자와 차량의 충돌 방지를 위한 서버 및 이의 제어 방법 - Google Patents

보행자와 차량의 충돌 방지를 위한 서버 및 이의 제어 방법 Download PDF

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Abstract

보행자와 차량의 충돌 방지를 위한 서버 및 이의 제어 방법이 제공된다. 본 서버의 제어 방법은 촬영 장치로부터 보행자와 차량을 포함하는 영상을 획득하는 단계, 영상 중 상기 보행자와 상기 차량을 검출하는 단계, 검출된 보행자와 차량 각각의 이동 방향 및 속도를 예측하는 단계, 예측된 이동 방향 및 속도를 바탕으로 검출된 보행자와 검출된 차량 간의 충돌 가능성을 판단하는 단계, 검출된 보행자와 검출된 차량 사이에 충돌이 가능하다고 판단된 경우, 검출된 차량의 차량 번호를 인식하는 단계 및 차량 번호에 대응되는 사용자 단말로 경고 메시지를 전송하는 단계를 포함한다.

Description

보행자와 차량의 충돌 방지를 위한 서버 및 이의 제어 방법{Server and Method for prevent collisions between pedestrians and vehicles thereof}
본 개시는 보행자와 차량의 충돌 방지를 위한 서버 및 이의 제어 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 촬영 장치를 통해 촬영된 영상을 통해 보행자와 차량의 충돌 가능성을 판단하여 경고 메시지를 제공하는 서버 및 이의 제어 방법에 관한 것이다.
근래에는 스쿨존의 횡단보도 등에서 보행자 신호등이 녹색 신호로 바뀌기 전에 보행자(예를 들어, 어린이들)이 차도로 들어가거나 신호가 바뀐 후 주위를 살피지 않고 앞만 보고 횡단보도로 뛰어들어가다가 신호 위반 차량이나 과속 차량에 부딪히는 사고가 다수 발생하고 있다. 특히, 보행자 사망사고 중 무단횡단 사망 사고가 40%에 달하는 점을 고려해 보았을 때, 무단횡단 사망 사고는 큰 사회 문제로 대두될 수 있다.
이를 해결하기 위해, 종래 기술의 일 예로, 스쿨존의 횡단보도에서 보행자와 차량 간의 사고를 예방하기 위해 현재 신호등의 상태와 카메라 그리고 차량의 속도를 인식하여 경고 메시지를 제공하는 기술이 존재한다. 이 경우, 차량 속도를 인식하기 위해 2차 코일을 설치해야 한다. 즉, 다양한 센서들을 사용하는 것이 안정적이고 정확하지만 시스템의 설치 비용이 많이 드는 한계가 존재한다.
또한, 종래의 다른 예로, 전광판의 문자와 청각신호로 경고 메시지를 제공하는 기술이 존재하고 있다. 하지만 전광판의 적절한 위치와 크기를 고려하여 설치해야하기 때문에 운전자에게 즉각적인 주의를 주기 힘들고, 청각신호는 소음으로 발생될 수 있는 한계가 존재한다.
뿐만 아니라, 종래의 다른 예로, 보행자 인식을 위해 도로에 움직임 패턴 인식을 위한 센서를 설치하여 보행자의 진행 방향을 예측한 뒤 음성신호로 경고 메시지를 제공하는 기술이 존재한다. 그러나, 이러한 시스템을 구축하기 위한 공사의 비용적 문제와 유지 및 보수관리가 힘들고, 경고 신호가 음향이기 때문에 복잡한 도심이나 소음이 심한 장소에서 사용하기 어려운 문제점이 존재한다.
본 개시는 상술한 문제점 들을 해결하기 위한 것으로, 본 개시의 목적은 별도의 센서 없이 CCTV를 통해 획득한 영상을 통해 보행자와 차량 간의 충돌 가능성을 판단하여 사용자 단말로 경고 메시지를 제공할 수 있는 서버 및 이의 제어 방법을 제공함에 있다.
본 개시의 일 실시예에 따른, 보행자와 차량의 충돌 방지를 위한 서버의 제어 방법은, 촬영 장치로부터 영상을 획득하는 단계; 상기 영상에 포함된 보행자와 차량을 검출하는 단계; 상기 검출된 보행자와 상기 검출된 차량 각각의 이동 방향 및 속도를 예측하는 단계; 상기 예측된 이동 방향 및 속도를 바탕으로 상기 검출된 보행자와 상기 검출된 차량 간의 충돌 가능성을 판단하는 단계; 상기 검출된 보행자와 상기 검출된 차량 사이에 충돌이 가능하다고 판단된 경우, 상기 검출된 차량의 차량 번호를 인식하는 단계; 및 상기 차량 번호에 대응되는 사용자 단말로 경고 메시지를 전송하는 단계;를 포함한다.
그리고, 상기 예측하는 단계는, 임계 시간 동안 획득된 복수의 영상 프레임에 포함된 상기 검출된 보행자 및 상기 검출된 차량의 위치를 바탕으로 상기 검출된 보행자와 상기 검출된 차량 각각의 이동 방향 및 속도를 예측할 수 있다.
또한, 상기 판단하는 단계는, 상기 예측된 이동 방향 및 속도를 바탕으로 상기 검출된 보행자와 상기 검출된 차량 각각의 예상 경로를 생성하고, 동일한 시점에 상기 검출된 보행자와 상기 검출된 차량 각각에 대해 생성된 예상 경로의 교점이 존재하는지 여부를 바탕으로 상기 검출된 보행자와 상기 검출된 차량 간의 충돌 가능성을 판단할 수 있다.
그리고, 상기 촬영 장치의 GPS 정보를 식별하는 단계; 및 상기 GPS 정보를 바탕으로 상기 충돌이 발생할 지점에 위치하는 액세스 포인트(Access point)를 식별하는 단계; 상기 식별된 액세스 포인트로 경고 메시지를 브로드캐스팅하라는 신호를 전송하는 단계;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 검출된 보행자의 사용자 단말이 상기 브로드캐스팅된 경고 메시지를 수신한 경우, 상기 검출된 보행자의 사용자 단말에 설치된 어플리케이션을 통해 경고 메시지가 출력될 수 있다.
그리고, 상기 경고 메시지는, 상기 사용자 단말에 설치된 어플리케이션을 통해 출력되며, 시각, 청각 및 촉각 중 적어도 하나의 형태로 출력될 수 있다.
또한, 상기 검출된 보행자와 상기 검출된 차량 사이에 충돌이 가능하다고 판단된 경우, 상기 획득된 영상 및 상기 검출된 차량 번호를 저장하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따른, 보행자와 차량의 충돌 방지를 위한 서버는, 통신 인터페이스; 적어도 하나의 인스트럭션을 저장하는 메모리; 및 상기 통신 인터페이스와 상기 메모리를 바탕으로 상기 서버를 제어하는 프로세서;를 포함하며, 상기 프로세서는, 상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써, 상기 통신 인터페이스를 통해 촬영 장치로부터 영상을 획득하고, 상기 영상에 포함된 보행자와 차량을 검출하며, 상기 검출된 보행자와 상기 검출된 차량 각각의 이동 방향 및 속도를 예측하고, 상기 예측된 이동 방향 및 속도를 바탕으로 상기 검출된 보행자와 상기 검출된 차량 간의 충돌 가능성을 판단하며, 상기 검출된 보행자와 상기 검출된 차량 사이에 충돌이 가능하다고 판단된 경우, 상기 검출된 차량의 차량 번호를 인식하고, 상기 차량 번호에 대응되는 사용자 단말로 경고 메시지를 전송하도록 상기 통신 인터페이스를 제어할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 임계 시간 동안 획득된 복수의 영상 프레임에 포함된 상기 검출된 보행자 및 상기 검출된 차량의 위치를 바탕으로 상기 검출된 보행자와 상기 검출된 차량 각각의 이동 방향 및 속도를 예측할 수 있다.
그리고, 상기 프로세서는, 상기 예측된 이동 방향 및 속도를 바탕으로 상기 검출된 보행자와 상기 검출된 차량 각각의 예상 경로를 생성하고, 동일한 시점에 상기 검출된 보행자와 상기 검출된 차량 각각에 대해 생성된 예상 경로의 교점이 존재하는지 여부를 바탕으로 상기 검출된 보행자와 상기 검출된 차량 간의 충돌 가능성을 판단할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 촬영 장치의 GPS 정보를 식별하고, 상기 GPS 정보를 바탕으로 상기 충돌이 발생할 지점에 위치하는 액세스 포인트(Access point)를 식별하며, 상기 식별된 액세스 포인트로 경고 메시지를 브로드캐스팅하라는 신호를 전송하도록 상기 통신 인터페이스를 제어할 수 있다.
그리고, 상기 검출된 보행자의 사용자 단말이 상기 브로드캐스팅된 경고 메시지를 수신한 경우, 상기 검출된 보행자의 사용자 단말에 설치된 어플리케이션을 통해 경고 메시지가 출력될 수 있다.
또한, 상기 경고 메시지는, 상기 사용자 단말에 설치된 어플리케이션을 통해 출력되며, 시각, 청각 및 촉각 중 적어도 하나의 형태로 출력될 수 있다.
그리고, 상기 프로세서는, 상기 검출된 보행자와 상기 검출된 차량 사이에 충돌이 가능하다고 판단된 경우, 상기 획득된 영상 및 상기 검출된 차량의 차량 번호를 상기 메모리에 저장할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 개시의 다양한 실시예에 따라, 사용자 단말을 통해 청각 및 촉각 경고를 하기 때문에 시끄러운 주변환경이나 사용자가 주의 집중을 하지 않고 있는 상황에서도 보행자나 운전자가 즉각 경고를 인지할 수 있다. 또한, 충돌 경고시 주변 보행자 모두에게 경고방송을 함으로써 사고 발생 시 빠른 대처에 도움을 줄 수 있다. 뿐만 아니라, 높은 위치에 설치된 촬영 장치를 활용하기 때문에 운전자의 사각지대에서 갑작스럽게 발생할 수 있는 사고를 예방할 수 있다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른, 교통 사고 예방 시스템을 설명하기 위한 도면,
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른, 보행자와 차량의 충돌을 방지하기 위한 서버의 구성을 설명하기 위한 블록도,
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른, 촬영 장치에 의해 촬영된 영상 프레임을 도시한 도면,
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른, 보행자와 차량의 예상 경로를 바탕으로 충돌 가능성을 판단하는 방법을 설명하기 위한 도면,
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른, 차량의 차량번호를 인식하는 실시예를 설명하기 위한 도면,
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른, 보행자와 차량의 충돌을 방지하기 위한 서버의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
본 실시 예들은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 특정한 실시 형태에 대해 범위를 한정하려는 것이 아니며, 본 개시의 실시 예의 다양한 변경(modifications), 균등물(equivalents), 및/또는 대체물(alternatives)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
본 개시를 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그에 대한 상세한 설명은 생략한다.
덧붙여, 하기 실시 예는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 개시의 기술적 사상의 범위가 하기 실시 예에 한정되는 것은 아니다. 오히려, 이들 실시 예는 본 개시를 더욱 충실하고 완전하게 하고, 당업자에게 본 개시의 기술적 사상을 완전하게 전달하기 위하여 제공되는 것이다.
본 개시에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 권리범위를 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
본 개시에서, "가진다," "가질 수 있다," "포함한다," 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.
본 개시에서, "A 또는 B," "A 또는/및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는/및 B 중 하나 또는 그 이상"등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, "A 또는 B," "A 및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는 B 중 적어도 하나"는, (1) 적어도 하나의 A를 포함, (2) 적어도 하나의 B를 포함, 또는 (3) 적어도 하나의 A 및 적어도 하나의 B 모두를 포함하는 경우를 모두 지칭할 수 있다.
본 개시에서 사용된 "제1," "제2," "첫째," 또는 "둘째,"등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다.
어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다.
반면에, 어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.
본 개시에서 사용된 표현 "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, "~에 적합한(suitable for)," "~하는 능력을 가지는(having the capacity to)," "~하도록 설계된(designed to)," "~하도록 변경된(adapted to)," "~하도록 만들어진(made to)," 또는 "~를 할 수 있는(capable of)"과 바꾸어 사용될 수 있다. 용어 "~하도록 구성된(또는 설정된)"은 하드웨어적으로 "특별히 설계된(specifically designed to)" 것만을 반드시 의미하지 않을 수 있다.
대신, 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된) 프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(generic-purpose processor)(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.
실시 예에 있어서 '모듈' 혹은 '부'는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하며, 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 복수의 '모듈' 혹은 복수의 '부'는 특정한 하드웨어로 구현될 필요가 있는 '모듈' 혹은 '부'를 제외하고는 적어도 하나의 모듈로 일체화되어 적어도 하나의 프로세서로 구현될 수 있다.
한편, 도면에서의 다양한 요소와 영역은 개략적으로 그려진 것이다. 따라서, 본 발명의 기술적 사상은 첨부한 도면에 그려진 상대적인 크기나 간격에 의해 제한되지 않는다.
이하에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 개시에 따른 실시 예에 대하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른, 교통 사고 예방 시스템을 설명하기 위한 도면이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 교통 사고 예방 시스템(1)은 촬영 장치(10), 서버(100). 운전자의 사용자 단말(20), 액세스 포인트(30) 및 보행자의 사용자 단말(40)을 포함할 수 있다.
촬영 장치(10)는 도로 상에 설치되어 차량 및 보행자 중 적어도 하나를 포함하는 영상을 촬영할 수 있다. 촬영 장치(10)는 촬영된 영상을 실시간으로 모든 영상을 서버(100)로 전송할 수 있으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 차량 및 보행자 중 적어도 하나가 감지된 경우 영상을 서버(100)로 전송할 수 있다. 촬영 장치(10)는 CCTV로 구현될 수 있으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 다른 차량의 블랙박스와 같은 장치로 구현될 수 있다. 또한, 촬영 장치(10-1,10-2,..)는 임의의 위치에 복수개 존재할 수 있다.
서버(100)는 촬영 장치(10)로부터 수신된 영상으로부터 보행자 및 차량을 검출할 수 있다. 그리고, 서버(100)는 보행자 및 차량이 검출된 복수의 영상 프레임으로부터 보행자 및 차량 각각의 이동 방향 및 속도를 검출할 수 있다. 그리고, 서버(100)는 보행자 및 차량 각각의 이동 방향 및 속도를 바탕으로 보행자 및 차량 간의 충돌 가능성을 판단할 수 있다. 보행자와 차량이 충돌할 것으로 판단되면, 서버(100)는 차량의 차량 번호를 인식하고, 인식된 차량 번호에 대응되는 사용자 단말(20)로 경고 메시지를 제공할 수 있다.
또한, 서버(100)는 보행자에게도 경고 메시지를 제공하기 위하여, 촬영 장치(100)의 GPS 정보를 식별하고, GPS 정보를 바탕으로 충돌이 발생할 지점에 위치하는 액세스 포인트(Access point)를 식별할 수 있다. 그리고, 서버(100)는 식별된 액세스 포인트(30)로 경고 메시지를 브로드캐스팅하라는 신호를 전송할 수 있다. 또한, 서버(100)는 경고 상황이 발생된 상황에 대한 정보(예로, 차량의 차량 번호, 영상 등)를 저장할 수 있다.
운전자의 사용자 단말(20)은 서버로부터 수신된 경고 메시지를 어플리케이션을 통해 출력할 수 있다. 이때, 운전자의 사용자 단말(20)은 시각적인 형태(예를 들어, 화면 상에 텍스트 메시지 또는 이미지 메시지를 표시)의 경고 메시지를 제공할 수 있을 뿐만 아니라, 청각적인 형태(예를 들어, "전방에 사람이 있습니다"이라는 음성 메시지를 출력)의 경고 메시지, 촉각적인 형태(예를 들어, 진동 메시지)의 경고 메시지를 제공할 수 있다.
한편, 운전자의 사용자 단말(20)에 설치된 어플리케이션은 백그라운드에서 항상 실행된 상태일 수 있으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 운전자가 차량을 주행하는 것으로 판단된 경우 백그라운드에서 실행될 수 있다. 또한, 어플리케이션 설치시, 차량 정보를 서버(100)에 제공할 수 있으며, 접근 권한(예를 들어, 위치, 카메라 등)에 대한 정보를 서버(100)에 제공할 수 있다.
액세스 포인트(30)는 촬영 장치(10) 주위에 설치될 수 있으며, 서버(100)로부터 수신된 신호를 바탕으로 경고 메시지를 브로드 캐스팅할 수 있다. 이에 의해, 촬영 장치(10) 주위의 임의의 영역에 위치하는 모든 보행자의 사용자 단말(40-1,40-2,..)은 경고 메시지를 출력할 수 있다.
보행자의 사용자 단말(40) 역시 어플리케이션을 통해 경고 메시지를 출력할 수 있으며, 시각적인 형태, 청각적인 형태 및 촉각적인 형태 중 적어도 하나의 형태로 경고 메시지를 제공할 수 있게 된다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른, 보행자와 차량의 충돌을 방지하기 위한 서버의 구성을 설명하기 위한 블록도이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 서버(100)는 통신 인터페이스(110), 메모리(120) 및 프로세서(130)를 포함할 수 있다.
통신 인터페이스(110)는 회로를 포함하며, 외부 장치(예로, 촬영 장치(10), 사용자 단말(20), 액세스 포인트(30)와의 통신을 수행할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(120)는 통신 인터페이스(110)를 통해 연결된 외부 장치로부터 각종 데이터 또는 정보를 수신할 수 있으며, 외부 장치로 각종 데이터 또는 정보를 전송할 수도 있다.
통신 인터페이스(110)는 WiFi 모듈 또는 무선 통신 모듈중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 구체적으로, WiFi 모듈은 WiFi 방식, Bluetooth 방식으로 통신을 수행할 수 있다. WiFi 모듈을 이용하는 경우에는 SSID 등과 같은 각종 연결 정보를 먼저 송수신하여, 이를 이용하여 통신 연결한 후 각종 정보들을 송수신할 수 있다. 또한, 무선 통신 모듈은 IEEE, Zigbee, 3G(3rd Generation), 3GPP(3rd Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), 5G(5th Generation) 등과 같은 다양한 통신 규격에 따라 통신을 수행할 수 있다.
메모리(120)는 보행자와 차량 간의 교통사고를 예방하기 위한 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 구체적으로, 메모리(120)는 객체 감지 모듈(131), 움직임 예측 모듈(133), 충돌 예측 모듈(135) 및 경고 메시지 제공 모듈(137) 등을 저장할 수 있으며, 각종 신경망 모델을 저장할 수 있다. 또한, 메모리(120)는 경고 상황 발생시 상황 정보(예를 들어, 영상, 차량 번호 등) 등을 저장할 수 있다. 또한, 메모리(120)(특히, 버퍼)는 통신 인터페이스(110)를 통해 수신된 영상을 저장할 수 있다.
메모리(120)는 프로세서(130)에 포함된 롬(ROM)(예를 들어, EEPROM(electrically erasable programmable read-only memory)), 램(RAM) 등의 내부 메모리로 구현되거나, 프로세서(130)와 별도의 메모리로 구현될 수도 있다. 이 경우, 메모리(120)는 데이터 저장 용도에 따라 서버(100)에 임베디드된 메모리 형태로 구현되거나, 서버(100)에 탈부착이 가능한 메모리 형태로 구현될 수도 있다. 예를 들어, 서버(100)의 구동을 위한 데이터의 경우 서버(100)에 임베디드된 메모리에 저장되고, 서버(100)의 확장 기능을 위한 데이터의 경우 서버(100)에 탈부착이 가능한 메모리에 저장될 수 있다.
한편, 서버(100)에 임베디드된 메모리의 경우 휘발성 메모리(예: DRAM(dynamic RAM), SRAM(static RAM), 또는 SDRAM(synchronous dynamic RAM) 등), 비휘발성 메모리(non-volatile Memory)(예: OTPROM(one time programmable ROM), PROM(programmable ROM), EPROM(erasable and programmable ROM), EEPROM(electrically erasable and programmable ROM), mask ROM, flash ROM, 플래시 메모리(예: NAND flash 또는 NOR flash 등), 하드 드라이브, 또는 솔리드 스테이트 드라이브(solid state drive(SSD)) 중 적어도 하나로 구현되고, 서버(100)에 탈부착이 가능한 메모리의 경우 메모리 카드(예를 들어, CF(compact flash), SD(secure digital), Micro-SD(micro secure digital), Mini-SD(mini secure digital), xD(extreme digital), MMC(multi-media card) 등), USB 포트에 연결 가능한 외부 메모리(예를 들어, USB 메모리) 등과 같은 형태로 구현될 수 있다.
프로세서(130)는 메모리(120)와 전기적으로 연결되어 서버(100)의 전반적인 기능 및 동작을 제어할 수 있다. 특히, 프로세서(130)는 객체 감지 모듈(131), 움직임 예측 모듈(133), 충돌 예측 모듈(135) 및 경고 메시지 제공 모듈(137)을 포함할 수 있다.
프로세서(130)는 객체 감지 모듈(131)을 통해 촬영 장치(10)로부터 수신된 영상 프레임에 포함된 적어도 하나의 보행자 및 적어도 하나의 차량을 검출할 수 있다. 이때, 객체 감지 모듈(131)은 도로 내의 오브젝트(예를 들어, 보행자, 차량, 오토바이, 동물 등)를 감지하도록 학습된 신경망 모델을 이용하여 적어도 하나의 보행자 및 적어도 하나의 차량을 검출할 수 있다. 신경망 모델은 합성곱 신경망(Convolution Neural Network, CNN) 모델로 구현될 수 있으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN), 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 및 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GAN) 중 적어도 하나의 인공 신경망 모델로 구현될 수 있다.
객체 감지 모듈(131)은 기설정된 시간동안 수신된 복수의 영상 프레임으로부터 적어도 하나의 보행자 및 적어도 하나의 차량을 검출할 수 있다. 객체 감지 모듈(131)은 검출된 적어도 하나의 보행자 및 적어도 하나의 차량 각각에 ID를 부여할 수 있다.
프로세서(130)는 움직임 예측 모듈(133)을 통해 검출된 적어도 하나의 보행자 및 적어도 하나의 차량의 위치 및 이동 시간을 바탕으로 적어도 하나의 보행자 및 적어도 하나의 차량의 이동 방향 및 속도를 예측할 수 있다. 예로, 도 3에 도시된 바와 같이, 제1 영상 프레임(310-1) 내지 제n 영상 프레임(310-n)에 포함된 보행자(310)와 차량(320)의 위치 및 이동 시간을 바탕으로 보행자(310)와 차량(320)의 이동 방향과 속도를 예측할 수 있다.
프로세서(130)는 충돌 예측 모듈(135)을 통해 적어도 하나의 보행자 및 적어도 하나의 차량의 이동 방량과 속도를 바탕으로 충돌 가능성을 판단할 수 있다. 구체적으로, 충돌 예측 모듈(135)은 적어도 하나의 보행자 및 적어도 하나의 차량의 이동 방량과 속도를 바탕으로 적어도 하나의 보행자 및 적어도 하나의 차량의 예상 경로를 획득할 수 있다. 그리고, 충돌 예측 모듈(135)은 동일한 시점에 보행자와 차량 각각에 대해 생성된 예상 경로의 교점이 존재하는지 여부를 바탕으로 보행자와 차량 간의 충돌 가능성을 판단할 수 있다. 예로, 도 4에 도시된 바와 같이, 충돌 예측 모듈(135)은 보행자(310)의 이동 방향 및 이동 속도를 바탕으로 보행자의 제1 예상 경로(410)를 판단하고, 차량의 이동 방향 및 이동 속도를 바탕으로 보행자의 제2 예상 경로(420)를 판단할 수 있다. 동일한 시점(예를 들어, 2초 후)에 제1 예상 경고(410)와 제2 예상 경로(420)에 교점(430)이 발생하는 것으로 판단되면, 충돌 예측 모듈(135)은 보행자(310)와 차량(320)이 충돌할 수 있음을 예측할 수 있다.
프로세서(130)는 경고 메시지 제공 모듈(137)을 통해 차량의 운전자와 보행자에게 경고 메시지를 제공할 수 있다. 구체적으로, 차량이 충돌된 것으로 판단되면, 경고 메시지 제공 모듈(327)은 차량의 번호를 식별할 수 있다. 예로, 도 5에 도시된 바와 같이, 경고 메시지 제공 모듈(137) 검출된 차량(510)의 특정 위치(예를 들어, 앞 범퍼 주위)에 위치하는 번호판을 인식할 수 있으며, 숫자 인식을 위해 학습된 신경망 모델을 통해 번호판에 포함된 차량 번호를 인식할 수 있다. 한편, 차량의 차량 번호는 충돌 가능성이 높은 경우 식별될 수 있으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 객체 인식 모듈(131)이 객체를 인식하여 ID를 부여할 때 식별될 수 있다.
경고 메시지 제공 모듈(137)은 식별된 차량 번호에 대응되는 식별 정보(예를 들어, 연락처, ID 등)를 가지는 운전자에 대한 정보를 검색할 수 있다. 운전자가 검색되면, 경고 메시지 제공 모듈(137)은 운전자에 대한 정보를 바탕으로 운전자의 사용자 단말(20)로 경고 메시지를 출력할 수 있다.
또한, 경고 메시지 제공 모듈(137)은 촬영 장치(10) 주위의 액세스 포인트(30)를 검색하기 위해 영상을 전송한 촬영 장치(20)의 GPS 정보를 식별할 수 있다. 그리고, 경고 메시지 제공 모듈(137)은 식별된 GPS 정보를 바탕으로 촬영 장치(10) 주위의 액세스 포인트(30)를 식별할 수 있다. 그리고, 경고 메시지 제공 모듈(137)은 식별된 액세스 포인트(30)로 경고 메시지를 브로드캐스팅하라는 신호를 전송할 수 있다. 이에 의해, 검출된 보행자의 사용자 단말이 브로드캐스팅된 경고 메시지를 수신한 경우, 검출된 보행자의 사용자 단말에 설치된 어플리케이션을 통해 경고 메시지가 출력될 수 있다. 뿐만 아니라, 검출된 보행자 뿐만 아니라 촬영 장치(10) 주위에 위치하는 모든 보행자의 사용자 단말에 경고 메시지가 출력될 수 있다.
경고 상황이 발생하거나 사고 상황이 발생된 것으로 판단되면, 프로세서(130)는 상황 정보를 저장할 수 있다. 이때, 상황 정보라 함은 영상, 차량 번호, 촬영 장치(10)의 GPS 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
한편, 서버(10)의 시스템 하드웨어는 임베디드 보드를 활용할 수 있으며, 이를 통해 15 W이하의 저전력을 통해 보행자와 차량 간의 충돌 가능성을 감지할 수 있다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른, 보행자와 차량의 충돌을 방지하기 위한 서버의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
우선, 서버(100)는 촬영 장치(10)로부터 영상을 획득할 수 있다(S605).
서버(100)는 획득된 영상으로부터 보행자 및 차량을 검출할 수 있다(S610). 이때, 서버(100)는 딥러닝을 통해 학습된 신경망 모델을 이용하여 획득된 영상으로부터 보행자 및 차량을 검출할 수 있다.
서버(100)는 보행자 및 차량의 위치 및 시간에 대한 데이터를 수집할 수 있다(S615). 즉, 서버(100)는 촬영 장치(10)로부터 실시간으로 수신되는 영상 프레임으로부터 보행자 및 차량의 위치 및 시간에 대한 데이터를 수집할 수 있다.
데이터의 개수가 임계값(N) 이상 획득되면(S620-Y), 서버(100)는 보행자 및 차량의 위치 및 시간에 대한 데이터를 바탕으로 보행자 및 차량의 이동 방향 및 속도를 예측할 수 있다(S625).
서버(100)는 보행자 및 차량의 이동 방향 및 속도를 바탕으로 충돌 가능성을 예측할 수 있다(S630). 구체적으로, 서버(100)는 예측된 이동 방향 및 속도를 바탕으로 보행자와 차량 각각의 예상 경로를 생성하고, 동일한 시점에 검출된 보행자와 검출된 차량 각각에 대해 생성된 예상 경로의 교점이 존재하는지 여부를 바탕으로 보행자와 차량 간의 충돌 가능성을 판단할 수 있다.
보행자와 차량이 충돌할 것으로 판단된 경우(S635-Y), 서버(100)는 차량 번호판을 검출하고, 차량 번호를 인식할 수 있다(S640). 이때, 서버(100)는 차량 번호판 및 차량 번호를 인식하기 위해 딥러닝으로 학습된 신경망 모델을 이용할 수 있다.
서버(100)는 운전자의 사용자 단말(20)로 경고 메시지를 전송할 수 있다(S645).
또한, 서버(100)는 촬영 장치가 위치하는 액세스 포인트로 신호를 전송할 수 있다(S650). 이때, 신호에는 보행자의 사용자 단말로 경고 메시지를 전송하기 위해 경고 메시지를 브로드캐스팅하라는 제어 정보가 포함될 수 있다.
서버(100)는 경고 상황에 대한 정보를 저장할 수 있다(S655). 구체적으로, 서버(100)는 경고 상황의 영상, 차량 정보 등을 저장할 수 있다.
상술한 바와 같은 본 개시의 다양한 실시예에 따라, 서버(100)가 사용자 단말(20,40)을 통해 청각 및 촉각 경고를 하기 때문에 시끄러운 주변환경이나 사용자가 주의 집중을 하지 않고 있는 상황에서도 보행자나 운전자가 즉각 경고를 인지할 수 있다. 또한, 충돌 경고시 주변 보행자 모두에게 경고방송을 함으로써 사고 발생 시 빠른 대처에 도움을 줄 수 있다. 뿐만 아니라, 높은 위치에 설치된 촬영 장치를 활용하기 때문에 운전자의 사각지대에서 갑작스럽게 발생할 수 있는 사고를 예방할 수 있다.
한편, 본 개시에서 보행자와 차량 간의 충돌 가능성을 판단하여 경고 메시지를 제공하는 것으로 설명하였으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 별도의 단말(예를 들어, CCTV에 설치된 장치)에서 보행자와 차량 간의 충돌 가능성을 판단하여 경고 메시지를 제공할 수 있다.
한편, 이상에서 상술한 바와 같은 신경망 모델에 관련된 기능은 메모리 및 프로세서를 통해 수행될 수 있다. 프로세서는 하나 또는 복수의 프로세서로 구성될 수 있다. 이때, 하나 또는 복수의 프로세서는 CPU, AP 등과 같은 범용 프로세서, GPU. VPU 등과 같은 그래픽 전용 프로세서 또는 NPU와 같은 인공 지능 전용 프로세서일 수 있다. 하나 또는 복수의 프로세서는, 비휘발성 메모리 및 휘발성 메모리에 저장된 기 정의된 동작 규칙 또는 인공 지능 모델에 따라, 입력 데이터를 처리하도록 제어한다. 기 정의된 동작 규칙 또는 인공 지능 모델은 학습을 통해 만들어진 것을 특징으로 한다.
여기서, 학습을 통해 만들어진다는 것은, 다수의 학습 데이터들에 학습 알고리즘을 적용함으로써, 원하는 특성의 기 정의된 동작 규칙 또는 인공 지능 모델이 만들어짐을 의미한다. 이러한 학습은 본 개시에 따른 인공 지능이 수행되는 기기 자체에서 이루어질 수도 있고, 별도의 서버/시스템을 통해 이루어 질 수도 있다.
신경망 모델은, 복수의 신경망 레이어들로 구성될 수 있다. 각 레이어는 복수의 가중치(weight values)을 갖고 있으며, 이전(previous) 레이어의 연산 결과와 복수의 가중치의 연산을 통해 레이어의 연산을 수행한다. 신경망의 예로는, CNN (Convolutional Neural Network), DNN (Deep Neural Network), RNN (Recurrent Neural Network), RBM (Restricted Boltzmann Machine), DBN (Deep Belief Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network), GAN(Generative Adversarial Networks) 및 심층 Q-네트워크 (Deep Q-Networks)이 있으며, 본 개시에서의 신경망은 명시한 경우를 제외하고 전술한 예에 한정되지 않는다.
학습 알고리즘은, 다수의 학습 데이터들을 이용하여 소정의 대상 기기(예컨대, 로봇)을 훈련시켜 소정의 대상 기기 스스로 결정을 내리거나 예측을 할 수 있도록 하는 방법이다. 학습 알고리즘의 예로는, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)이 있으며, 본 개시에서의 학습 알고리즘은 명시한 경우를 제외하고 전술한 예에 한정되지 않는다.
기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적 저장매체'는 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다. 예로, '비일시적 저장매체'는 데이터가 임시적으로 저장되는 버퍼를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품(예: 다운로더블 앱(downloadable app))의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
이상에서 상술한 바와 같은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 구성 요소(예: 모듈 또는 프로그램) 각각은 단수 또는 복수의 개체로 구성될 수 있으며, 전술한 해당 서브 구성 요소들 중 일부 서브 구성 요소가 생략되거나, 또는 다른 서브 구성 요소가 다양한 실시 예에 더 포함될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 일부 구성 요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 개체로 통합되어, 통합되기 이전의 각각의 해당 구성 요소에 의해 수행되는 기능을 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따른, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성 요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적, 병렬적, 반복적 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 적어도 일부 동작이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 다른 동작이 추가될 수 있다.
한편, 본 개시에서 사용된 용어 "부" 또는 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구성된 유닛을 포함하며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. "부" 또는 "모듈"은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)으로 구성될 수 있다.
본 개시의 다양한 실시 예들은 기기(machine)(예: 컴퓨터)로 읽을 수 있는 저장 매체(machine-readable storage media에 저장된 명령어를 포함하는 소프트웨어로 구현될 수 있다. 기기는 저장 매체로부터 저장된 명령어를 호출하고, 호출된 명령어에 따라 동작이 가능한 장치로서, 개시된 실시 예들에 따른 서버를 포함할 수 있다.
상기 명령이 프로세서에 의해 실행될 경우, 프로세서가 직접 또는 상기 프로세서의 제어 하에 다른 구성요소들을 이용하여 상기 명령에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 명령은 컴파일러 또는 인터프리터에 의해 생성 또는 실행되는 코드를 포함할 수 있다.
이상에서는 본 개시의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 개시는 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 개시의 요지를 벗어남이 없이 당해 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 개시의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안 될 것이다.
10: 촬영 장치 100: 서버
20: 운전자의 사용자 단말 30: 액세스 포인트(AP)
40: 보행자의 사용자 단말

Claims (14)

  1. 보행자와 차량의 충돌 방지를 위한 서버의 제어 방법에 있어서,
    촬영 장치로부터 영상을 획득하는 단계;
    상기 영상에 포함된 보행자와 차량을 검출하는 단계;
    상기 검출된 보행자와 상기 검출된 차량 각각의 이동 방향 및 속도를 예측하는 단계;
    상기 예측된 이동 방향 및 속도를 바탕으로 상기 검출된 보행자와 상기 검출된 차량 간의 충돌 가능성을 판단하는 단계;
    상기 검출된 보행자와 상기 검출된 차량 사이에 충돌이 가능하다고 판단된 경우, 상기 검출된 차량의 차량 번호를 인식하는 단계; 및
    상기 차량 번호에 대응되는 사용자 단말로 경고 메시지를 전송하는 단계;를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 예측하는 단계는,
    임계 시간 동안 획득된 복수의 영상 프레임에 포함된 상기 검출된 보행자 및 상기 검출된 차량의 위치를 바탕으로 상기 검출된 보행자와 상기 검출된 차량 각각의 이동 방향 및 속도를 예측하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 판단하는 단계는,
    상기 예측된 이동 방향 및 속도를 바탕으로 상기 검출된 보행자와 상기 검출된 차량 각각의 예상 경로를 생성하고,
    동일한 시점에 상기 검출된 보행자와 상기 검출된 차량 각각에 대해 생성된 예상 경로의 교점이 존재하는지 여부를 바탕으로 상기 검출된 보행자와 상기 검출된 차량 간의 충돌 가능성을 판단하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 촬영 장치의 GPS 정보를 식별하는 단계; 및
    상기 GPS 정보를 바탕으로 상기 충돌이 발생할 지점에 위치하는 액세스 포인트(Access point)를 식별하는 단계;
    상기 식별된 액세스 포인트로 경고 메시지를 브로드캐스팅하라는 신호를 전송하는 단계;를 포함하는 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 검출된 보행자의 사용자 단말이 상기 브로드캐스팅된 경고 메시지를 수신한 경우, 상기 검출된 보행자의 사용자 단말에 설치된 어플리케이션을 통해 경고 메시지가 출력되는 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 경고 메시지는,
    상기 사용자 단말에 설치된 어플리케이션을 통해 출력되며, 시각, 청각 및 촉각 중 적어도 하나의 형태로 출력되는 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 검출된 보행자와 상기 검출된 차량 사이에 충돌이 가능하다고 판단된 경우, 상기 획득된 영상 및 상기 검출된 차량 번호를 저장하는 단계;를 포함하는 방법.
  8. 보행자와 차량의 충돌 방지를 위한 서버의 제어 방법에 있어서,
    통신 인터페이스;
    적어도 하나의 인스트럭션을 저장하는 메모리; 및
    상기 통신 인터페이스와 상기 메모리를 바탕으로 상기 서버를 제어하는 프로세서;를 포함하며,
    상기 프로세서는, 상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써,
    상기 통신 인터페이스를 통해 촬영 장치로부터 영상을 획득하고,
    상기 영상에 포함된 보행자와 차량을 검출하며,
    상기 검출된 보행자와 상기 검출된 차량 각각의 이동 방향 및 속도를 예측하고,
    상기 예측된 이동 방향 및 속도를 바탕으로 상기 검출된 보행자와 상기 검출된 차량 간의 충돌 가능성을 판단하며,
    상기 검출된 보행자와 상기 검출된 차량 사이에 충돌이 가능하다고 판단된 경우, 상기 검출된 차량의 차량 번호를 인식하고,
    상기 차량 번호에 대응되는 사용자 단말로 경고 메시지를 전송하도록 상기 통신 인터페이스를 제어하는 서버.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    임계 시간 동안 획득된 복수의 영상 프레임에 포함된 상기 검출된 보행자 및 상기 검출된 차량의 위치를 바탕으로 상기 검출된 보행자와 상기 검출된 차량 각각의 이동 방향 및 속도를 예측하는 서버.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 예측된 이동 방향 및 속도를 바탕으로 상기 검출된 보행자와 상기 검출된 차량 각각의 예상 경로를 생성하고,
    동일한 시점에 상기 검출된 보행자와 상기 검출된 차량 각각에 대해 생성된 예상 경로의 교점이 존재하는지 여부를 바탕으로 상기 검출된 보행자와 상기 검출된 차량 간의 충돌 가능성을 판단하는 서버.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 촬영 장치의 GPS 정보를 식별하고,
    상기 GPS 정보를 바탕으로 상기 충돌이 발생할 지점에 위치하는 액세스 포인트(ASccess point)를 식별하며,
    상기 식별된 액세스 포인트로 경고 메시지를 브로드캐스팅하라는 신호를 전송하도록 상기 통신 인터페이스를 제어하는 서버.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 검출된 보행자의 사용자 단말이 상기 브로드캐스팅된 경고 메시지를 수신한 경우, 상기 검출된 보행자의 사용자 단말에 설치된 어플리케이션을 통해 경고 메시지가 출력되는 서버.
  13. 제8항에 있어서,
    상기 경고 메시지는,
    상기 사용자 단말에 설치된 어플리케이션을 통해 출력되며, 시각, 청각 및 촉각 중 적어도 하나의 형태로 출력되는 서버.
  14. 제8항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 검출된 보행자와 상기 검출된 차량 사이에 충돌이 가능하다고 판단된 경우, 상기 획득된 영상 및 상기 검출된 차량의 차량 번호를 상기 메모리에 저장하는 서버.
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