KR101731050B1 - 음향센서, 레이더센서 및 영상센서를 결합한 복합센서를 이용한 돌발상황 자동 검지장치 및 그 방법 - Google Patents

음향센서, 레이더센서 및 영상센서를 결합한 복합센서를 이용한 돌발상황 자동 검지장치 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

음향센서, 레이더센서 및 영상센서를 결합한 복합센서를 이용하여 교통사고, 정지차량, 낙하물, 보행자, 저속차량 등의 도로상 또는 터널의 돌발상황을 자동으로 검지하는 기술로서, 음향센서, 레이더센서 및 영상센서를 결합한 복합센서와 돌발상황 검지 알고리즘에 따라 돌발상황을 보다 정확하게 검지할 수 있고, 또한, 도로상 또는 터널 내부의 돌발상황의 신속한 검지를 통해 2차 사고를 예방할 수 있고, 또한, 도로상 또는 터널 내부의 교통사고의 즉각적인 조치를 통한 인명 및 재산을 보호할 수 있는, 음향센서, 레이더센서 및 영상센서를 결합한 복합센서를 이용한 돌발상황 자동 검지장치 및 그 방법이 제공된다.

Description

음향센서, 레이더센서 및 영상센서를 결합한 복합센서를 이용한 돌발상황 자동 검지장치 및 그 방법 {AUTOMATIC INCIDENT DETECTION APPARATUS USING COMPOSITE SENSOR OF ACOUSTIC SENSOR, RADAR SENSOR AND IMAGE SENSOR, AND METHOD FOR THE SAME}
본 발명은 복합센서를 이용한 돌발상황 자동 검지장치에 관한 것으로, 보다 구체적으로, 음향센서(Acoustic Sensor), 레이더센서(Radar Sensor) 및 영상센서(Image Sensor)를 결합한 복합센서(Composite Sensor)와 돌발상황 검지 알고리즘에 따라 교통사고, 정지차량, 낙하물, 보행자, 저속차량 등의 도로상 또는 터널 내부의 돌발상황(Incident)을 자동으로 검지하는, 음향센서, 레이더센서 및 영상센서를 결합한 복합센서를 이용한 돌발상황 자동 검지장치 및 그 방법에 관한 것이다.
최근 교통사고, 정지차량, 낙하물, 보행자, 저속차량 등의 도로상 또는 터널 내부의 돌발상황은 연쇄추돌 또는 2차 사고를 발생시킴으로써 자칫 대형 재난으로 이어질 가능성이 크므로, 돌발상황 발생시 이를 신속히 검지하여 도로전광표지, 노변방송, 차량-인프라간 통신(V2I) 등을 통해 후방차량에게 알려주어야 한다.
종래의 기술에 따르면, 이러한 도로상 돌발상황을 검지하기 위해 영상센서, 레이더센서 또는 음향센서 중 어느 하나의 단독 센서를 활용하거나 또는 단지 두 개의 센서를 활용하고 있다.
한편, 선행기술로서, 대한민국 공개특허번호 제2013-127822호에는 "도로상 물체 분류 및 위치검출을 위한 이종 센서 융합처리 장치 및 방법"이라는 명칭의 발명이 개시되어 있는데, 도 1 및 도 2를 참조하여 설명한다.
도 1은 종래의 기술에 따른 도로상 물체 분류 및 위치검출을 위한 이종센서 융합처리 장치를 설명하기 위한 도면이고, 도 2는 도 1에 도시된 도로상 물체 분류 및 위치검출을 위한 이종 센서 융합처리 장치의 구성도이다.
도 1을 참조하면, 종래의 기술에 따른 이종 센서 융합처리 장치(10)는, 도로(40)상에 설치된 이종 센서들로부터 수신한 정보를 이용하여 도로(40) 위에 위치한 물체(50)를 분류한다. 이를 위해서, 상기 이종 센서 융합처리 장치(10)는 유무선 네트워크를 통해 도로(40)상에 설치된 하나 이상의 레이저스캐너(30) 및 하나 이상의 카메라(20), 예를 들면, CCTV 등으로부터 정보를 수신한다.
구체적으로, 이종 센서 융합처리 장치(10)는 도로(40)상에 설치된 이종 센서들로부터 수신한 정보를 이용하여 기분류한 물체(50)의 위치를 검출한다. 이때, 이종 센서는 카메라(20), 레이저스캐너(30) 등이 사용된다.
또한, 상기 이종 센서 융합처리 장치(10)는 카메라(20) 센서로부터 수신한 카메라 영상의 영상처리를 통해 1차적 데이터 처리를 수행한다. 또한, 상기 이종 센서 융합처리 장치(10)는 레이저스캐너(30)로부터 수신한 스캐닝 정보에 대한 1차 데이터 처리를 수행한다. 이에 따라 상기 이종 센서 융합처리 장치(10)는 카메라 영상 및 스캐닝 정보의 1차 데이터 처리 결과와 기저장된 센서 정보를 이용하여 도로(40) 위에 위치한 물체(50)를 분류하고, 해당 물체(50)의 위치를 검출한다.
이에 따라, 종래의 기술에 따른 이종 센서 융합처리 장치(10)는 도로(40)상에 위치하는 물체(50)를 차량(51), 보행자(52), 장애물(53) 등으로 분류하고, 분류한 물체(50)의 정확한 위치를 검출할 수 있다. 또한, 상기 이종센서 융합처리 장치(10)는 융합처리의 결과, 즉, 물체 분류 및 물체 위치를 유무선 차량 인프라간 통신 등의 방법으로 진입하는 차량이나 도로 운영자에게 전송한다.
구체적으로, 도 2에 도시된 바와 같이, 종래의 기술에 따른 이종 센서 융합처리 장치(10)는 카메라 영상 처리부(11), 레이저스캐너 처리부(12), 융합처리부(13), 저장부(14), 전송부(15)를 포함하여 구성된다.
카메라 영상 처리부(11)는 도로상에 설치된 하나 이상의 카메라(20)들로부터 수집된 카메라 영상들을 근거로 카메라 영상 처리 결과를 생성한다.
레이저스캐너 처리부(12)는 상기 도로상에 설치된 하나 이상의 레이저스캐너들(30)로부터 수집된 스캐닝 정보들을 근거로 스캐닝 정보 처리 결과를 생성한다.
융합처리부(13)는 상기 생성된 카메라 영상 처리 결과 및 상기 스캐닝 정보 처리 결과를 융합 처리하여 상기 도로상에 위치한 물체의 유형 및 최종 위치를 생성한다.
저장부(14)는 센서 유형, 설치 위치, 설치 높이, 설치 각도, 도로 번호 중에 적어도 하나를 포함하는 이종 센서 정보, 및 도로 번호, 시작 노드, 끝 노드, 차로 수중에서 적어도 하나를 포함하는 도로 정보를 저장한다.
전송부(15)는 상기 융합처리부(13)에서 생성된 융합처리 결과를 자동차 또는 다른 정보 서버에게로 전송한다.
종래의 기술에 따른 도로상 물체 분류 및 위치검출을 위한 이종 센서 융합처리 장치 및 방법에 따르면, 이종 센서들을 통해 수집된 정보를 융합 처리하여 도로상의 물체를 분류하고 물체의 위치를 검출함으로써, 도로상의 물체들에 대한 분류 정확도를 증가시키고 각 물체의 정확한 위치를 검출할 수 있다. 또한, 이종 센서들을 통해 수집된 정보를 융합 처리하여 도로상의 물체를 분류하고 물체의 위치를 검출함으로써, 도로 위의 물체에 대한 식별 및 위치검출의 신뢰도를 높일 수 있다. 또한, 이종 센서가 설치된 도로에서의 인프라와 차량간의 무선통신기반 정보교환을 통해 실시간 장애물 정보를 제공할 수 있다.
하지만, 종래의 기술에 따른 도로상 물체 분류 및 위치검출을 위한 이종 센서 융합처리 장치 및 방법의 경우, 이종 센서로서 영상센서인 카메라(20) 및 레이저센서인 레이저스캐너(30)가 사용되는데, 예를 들면, 전방의 대형차량에 의해 후방 교통사고 현장이 가려짐(Occlusion) 상황이 발생하는 경우, 돌발상황의 검지가 불가능하다는 문제점이 있었다.
한편, 다른 선행기술로서, 대한민국 등록특허번호 제10-1339456호에는 "스캐너를 이용한 터널 내 유고 검지 시스템"이라는 명칭의 발명이 개시되어 있는데, 도 3 및 도 4를 참조하여 설명한다.
도 3은 종래의 기술에 따른 스캐너를 이용한 터널 내 유고 검지 시스템의 개략적인 구성도이고, 도 4는 도 3에 도시된 스캐너를 이용한 터널 내 유고 검지 시스템이 터널에 구현된 것을 나타내는 정면도이다.
도 3 및 도 4를 참조하면, 종래의 기술에 따른 스캐너를 이용한 터널 내 유고 검지 시스템은 차량 촬영부(61), 3D 스캐너(62), 광조사부(63), 조사영역부(64), 제어부(65), 통신부(66) 및 관리서버(67)를 포함한다.
차량 촬영부(61)는, 도 4에 도시된 바와 같이, 터널(70)의 내부 환경을 촬영하도록 터널(70)의 내부에 일정 구간마다 설치되어 각각의 차선에 의해 구획된 도로로 주행중인 차량들(80)을 촬영한다.
3D 스캐너(62)는 터널(70)의 내부 환경을 측정하기 위해 터널(70) 내면의 천정 및 양측면에 일정한 간격으로 다수개 설치되어 일정한 거리를 두고 천정 및 양측면에서 사각 영역 또는 라운드 영역으로 터널(70) 내부 바닥 및 도로의 바닥면을 조사하며, 바닥에 형성된 조사영역부(64)를 스캔하고, 조사 시간을 임의로 설정한다.
광조사부(63)는 상기 3D 스캐너(62)에서 전방으로 레이저빔(63a)을 조사한다.
조사영역부(64)는, 도 4에 도시된 바와 같이, 터널(70) 내에 설치되는 3D 스캐너에서 도로의 바닥면을 스캔방식으로 레이저빔(63a)을 연속적으로 조사하여 상기 레이저빔(63a)에 의해 터널(70)의 바닥에 터널(70) 내 차량(80)이 주행 중 매트릭스 구조의 영역으로 설정되도록 형성된다.
제어부(65)는 상기 레이저빔(63a)이 발사 후 반사빔이 돌아오는 시간을 계산하여 도로 바닥면의 물체를 감지한다.
통신부(66)는 상기 차량 촬영부 및 3D 스캐너의 영상신호를 외부로 송신한다.
관리서버(67)는 상기 통신부에서 송신되는 신호들을 수신받아 관리자에게 통보한다.
종래의 기술에 따른 스캐너를 이용한 터널 내 유고 검지 시스템에 따르면, 터널 안에서 도로상의 낙하물 또는 차량 사고의 발생을 초기에 감지하여 사고의 발생시에 신속하게 대처할 수 있도록 한 터널에서의 사고감시 시스템으로 3D 스캐너 또는 2D 스캐너를 이용하여 터널 내부의 상황을 실시간으로 정확하게 감시하며, 터널 내부에 설치된 카메라가 자동으로 촬영된 영상을 분석하여 유고상황을 감지하고, 사고위치를 관리서버에 통보하여 낙하물 또는 사고차량에 의해 차량 충돌로 인한 대형사고의 발생을 사전에 방지할 수 있다. 또한, 터널 내부의 물건 추락 및 낙하물을 예측할 수 있으며, 낙하되는 물건에 따른 2차 사고를 미연에 방지할 수 있다.
하지만, 종래의 기술에 따른 종래의 기술에 따른 스캐너를 이용한 터널 내 유고 검지 시스템의 경우, 이종 센서로서 영상센서인 차량 촬영부(61) 및 레이저센서인 3D 스캐너(62)가 사용되는데, 예를 들면, 전방의 대형차량에 의해 후방 교통사고 현장이 가려짐(Occlusion) 상황이 발생하는 경우, 돌발상황의 검지가 불가능하다는 문제점이 있었다.
다시 말하면, 종래의 기술에 따른 영상센서 또는 레이더센서의 단독센서의 경우, 전방의 대형차량에 의해 후방 교통사고 현장이 가려짐(Occlusion) 상황이 발생하는 경우, 돌발상황의 검지가 불가능하고, 또한, 음향 센서의 경우, 특히, 터널 등에서 교통사고 음이 터널 벽면 등에 반사되어 공진(Resonance) 현상이 발생하거나 또는 교통사고 음이 센서 주변의 소음(대형차량 경적 등)으로 인해 희석되는 마스킹(Masking) 현상이 발생할 경우, 검지율이 저하되는 단점이 존재한다.
종래의 기술에 따른 음향센서와 레이더센서의 경우, 돌발상황 검지능력은 우수하지만, 교통사고, 정지차량, 낙하물, 보행자, 저속차량 등의 돌발상황 유형에 대한 분류 정확도는 저하되는 단점이 있다. 반면에 영상센서의 경우, 조도, 기상, 먼지 등 환경적 영향으로 인해 검지 성능은 다른 센서(음향센서와 레이더센서)에 비해 낮지만, 영상센서의 특성상 돌발상황 유형 분류 정확도는 다른 센서(음향센서와 레이더센서)에 비해 우수하고, 증거영상 획득이 용이하다는 장점이 있다.
다음의 표 1은 센서 유형별 돌발상황 검지에 대한 장점 및 단점을 비교한 것을 나타낸다.
Figure 112016109437656-pat00001
종래의 기술에 따르면, 도로상 또는 터널 내부의 돌발상황을 검지하기 위해 영상센서, 레이더센서 또는 음향센서 중 어느 하나의 단독 센서를 활용하거나 또는 단지 두 개의 센서를 활용하고 있기 때문에, 도로상 또는 터널 내부의 돌발상황을 정확하게 검지할 수 없다는 문제점이 있다.
대한민국 등록특허번호 제10-1360984호(출원일: 2012년 8월 27일), 발명의 명칭: "레이더를 이용한 도로 장애물 탐지 시스템" 대한민국 등록특허번호 제10-1339456호(출원일: 2012년 2월 27일), 발명의 명칭: "스캐너를 이용한 터널 내 유고 검지 시스템" 대한민국 등록특허번호 제10-1312547호(출원일: 2011년 12월 29일), 발명의 명칭: "음향신호 처리 기반의 터널 내 사고상황 인식 또는 판별을 위한 기기" 대한민국 등록특허번호 제10-1294498호(출원일: 2011년 11월 29일), 발명의 명칭: "터널 유고 시스템의 객체 인식방법" 대한민국 등록특허번호 제10-1125665호(출원일: 2011년 11월 17일), 발명의 명칭: "도로상 돌발상황 중계시스템 및 중계 서비스 제공 방법" 대한민국 등록특허번호 제10-1101860호(출원일: 2010년 3월 3일), 발명의 명칭: "실시간 교통상황 검지 시스템" 대한민국 등록특허번호 제10-695348호(출원일: 2005년 2월 25일), 발명의 명칭: "비매설형 레이저 센서 차량번호 자동인식장치 및 레이저 센서와 CCTV를 이용한 터널 방재 관리 시스템 및 방법" 대한민국 공개특허번호 제2013-127822호(공개일: 2013년 11월 25일), 발명의 명칭: "도로상 물체 분류 및 위치검출을 위한 이종 센서 융합처리 장치 및 방법" 대한민국 공개특허번호 제2011-41614호(공개일: 2011년 4월 22일), 발명의 명칭: "터널 내부 차량 사고 판단 시스템" 일본 등록특허번호 제2,973,686호(출원일: 1992년 3월 6일), 발명의 명칭: "돌발 사상 검출 장치" 일본 등록특허번호 제5,643,032호(출원일: 2010년 9월 1일), 발명의 명칭: "터널 감시 시스템, 터널 감시 방법"
전술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 음향센서, 레이더센서 및 영상센서를 결합한 복합센서를 이용하여 교통사고, 정지차량, 낙하물, 보행자, 저속차량 등의 도로상 또는 터널의 돌발상황을 자동으로 검지하는 기술로서, 음향센서, 레이더센서 및 영상센서를 결합한 복합센서와 돌발상황 검지 알고리즘에 따라 돌발상황을 보다 정확하게 검지할 수 있는, 음향센서, 레이더센서 및 영상센서를 결합한 복합센서를 이용한 돌발상황 자동 검지장치 및 그 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명이 이루고자 하는 다른 기술적 과제는, 도로상 또는 터널 내부의 돌발상황의 신속한 검지를 통해 2차 사고를 예방할 수 있고, 도로상 또는 터널 내부의 교통사고의 즉각적인 조치를 통한 인명 및 재산을 보호할 수 있는, 음향센서, 레이더센서 및 영상센서를 결합한 복합센서를 이용한 돌발상황 자동 검지장치 및 그 방법을 제공하기 위한 것이다.
전술한 기술적 과제를 달성하기 위한 수단으로서, 본 발명에 따른 음향센서, 레이더센서 및 영상센서를 결합한 복합센서를 이용한 돌발상황 자동 검지장치는, 도로상 또는 터널 내부의 교통사고, 정지차량, 낙하물, 보행자, 저속차량을 포함한 돌발상황을 자동으로 검지하는 장치에 있어서, 사고음 발생시 시계열적인 아날로그 음향 데이터를 주파수 기반의 디지털 데이터로 변환한 후 기설정된 음향패턴 매칭 방식에 따라 사고발생 여부를 검지하는 음향센서; 도로 또는 터널의 검지영역 내를 통행하는 객체가 존재할 경우, 상기 객체를 지속적으로 추적하여 객체 속도와 객체 위치를 측정하고, 상기 객체 속도에 따라 돌발상황 발생 여부를 검지하는 레이더센서; 상기 음향센서 및 상기 레이더센서를 통해 검지한 돌발상황의 유형을 분류하거나 증거 영상을 수집하도록 소정 검지영역을 촬영하여 영상센서 신호를 생성하는 영상센서; 및 돌발상황 검지 알고리즘에 따라 상기 음향센서, 상기 레이더센서 및 상기 영상센서로부터 수집된 데이터를 융합 분석하여 돌발상황 유형을 교통사고, 정지차량, 낙하물, 보행자 또는 저속차량으로 분류하고, 돌발상황 유형을 교통관제센터 또는 교통상황 표시기로 통보하는 제어기를 포함하되, 상기 음향센서, 상기 레이더센서 및 상기 영상센서가 결합하여 복합센서를 형성하고, 상기 복합센서는 도로상 지주 또는 터널 벽면에 설치되어 상기 소정 검지영역 내의 차량 또는 보행자인 객체에 대한 돌발상황을 검지하며, 상기 음향센서 및 레이더 센서는 돌발상황을 검지하는 역할을 수행하고, 상기 영상센서는 상기 검지된 돌발상황의 유형을 분류하고 증거 영상을 수집하는 역할을 담당하는 것을 특징으로한다.
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여기서, 상기 제어기는, 상기 음향센서로부터 음향센서 신호를 수신하여 처리하고, 상기 레이더센서로부터 레이더센서 신호를 수신하여 처리하며, 상기 영상센서로부터 영상센서 신호를 수신하여 처리하는 데이터 수집 및 처리부; 상기 데이터 수집 및 처리부에서 처리된 음향센서 신호, 레이더센서 신호 및 영상센서 신호를 수신하여, 돌발상황 검지 알고리즘에 따라 돌발상황을 융합 분석하는 돌발상황 융합 분석부; 상기 데이터 수집 및 처리부의 수집 및 처리 데이터, 음향패턴과 영상패턴, 및 상기 돌발상황 융합 분석부의 분석 데이터를 저장하는 데이터 저장부; 및 상기 분류된 교통사고, 정지차량, 낙하물, 보행자, 저속차량의 돌발상황 유형에 따라 교통관제센터 또는 교통상황 표시기로 전송하는 데이터 송신 모듈을 포함할 수 있다.
여기서, 상기 데이터 수집 및 처리부는, 상기 음향센서로부터 음향센서 신호를 수신하는 음향센서 신호 수신부; 상기 레이더센서가 객체의 통행 궤적을 추적하여 측정된 객체 위치 및 객체 속도를 레이더센서 신호로 수신하는 레이더센서 신호 수신부; 상기 영상센서로부터 영상센서 신호를 수신하는 영상센서 신호 수신부; 상기 음향센서 신호인 시계열적인 아날로그 음향 데이터를 주파수 기반의 디지털 데이터로 고속 퓨리에 변환(FFT)하고, 상기 FFT 변환된 음향센서 신호를 기설정된 음향패턴과 매칭하며, 상기 음향패턴 매칭 결과에 대응하는 사고발생 여부를 검지하는 음향센서 신호 처리부; 상기 객체 속도가 0보다 작은지, 상기 객체 속도가 0인지 또는 상기 객체 속도가 기설정된 임계값보다 작은지를 판단하여 돌발상황 발생 여부를 검지하는 레이더센서 신호 처리부; 및 상기 영상센서가 촬영하여 생성한 영상센서 신호를 기설정된 영상패턴과 매칭시키고, 촬영된 영상에 따라 상기 객체의 크기가 소정의 임계값보다 작은지 확인하는 영상센서 신호 처리부를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 레이더센서가 객체의 통행 궤적을 추적(Tracking)하여 객체 위치 및 객체 속도를 측정하여, 상기 객체 속도가 0보다 작은 경우, 상기 제어기가 돌발상황 유형을 차량 또는 보행자의 역주행으로 분류하고, 상기 객체 속도가 0인 경우, 상기 영상센서가 촬영하여 생성한 영상센서 신호를 기설정된 영상패턴과 매칭시키면, 상기 제어기가 돌발상황 유형을 단순 정지차량 또는 교통사고로 분류하며, 상기 객체 속도가 기설정된 임계값보다 작은 경우, 상기 객체의 크기가 소정의 임계값보다 크면 상기 제어기가 돌발상황 유형을 저속차량으로 분류하고, 상기 객체의 크기가 소정의 임계값보다 작으면 상기 영상센서가 촬영하여 생성한 영상센서 신호를 기설정된 영상패턴과 매칭시킨 후, 상기 제어기가 돌발상황 유형을 보행자 또는 낙하물로 분류한다.
삭제
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여기서, 상기 음향패턴 매칭 결과에 대응하는 사고발생 여부를 검지한 경우, 상기 영상센서가 촬영하여 생성한 영상센서 신호를 기설정된 영상패턴과 매칭시킨 후, 상기 제어기가 돌발상황 유형을 정지차량, 교통사고, 저속차량, 낙하물 또는 보행자로 분류한다.
한편, 전술한 기술적 과제를 달성하기 위한 다른 수단으로서, 본 발명에 따른 음향센서, 레이더센서 및 영상센서를 결합한 복합센서를 이용한 돌발상황 자동 검지방법은, 도로상 또는 터널 내부의 교통사고, 정지차량, 낙하물, 보행자, 저속차량을 포함한 돌발상황을 자동으로 검지하는 방법에 있어서, a) 음향센서, 레이더센서 및 영상센서가 결합된 복합센서가 도로상 또는 터널 내부의 소정 검지영역을 통행하는 차량 또는 보행자 객체를 검지하는 단계; b) 레이더센서 알고리즘에 따라 상기 레이더센서가 검지한 레이더센서 신호 신호를 처리하는 단계; c) 음향센서 알고리즘에 따라 상기 음향센서가 검지한 음향센서 신호를 처리하는 단계; d) 영상센서 알고리즘에 따라 상기 영상센서가 검지한 영상센서 신호를 처리하는 단계; e) 제어기가 상기 음향센서 신호, 레이더센서 신호 및 영상센서 신호의 처리 결과에 따라 돌발상황을 융합 분석하여 돌발상황 유형을 분류하는 단계; 및 f) 상기 제어기(140)에서 분류된 교통사고, 정지차량, 낙하물, 보행자, 저속차량의 돌발상황 유형에 따라 교통관제센터 또는 교통상황 표시기(160)로 돌발상황을 통보하는 단계를 포함하되, 상기 음향센서, 상기 레이더센서 및 상기 영상센서가 결합하여 복합센서를 형성하고, 상기 복합센서는 도로상 지주 또는 터널 벽면에 설치되어 상기 소정 검지영역 내의 차량 또는 보행자인 객체에 대한 돌발상황을 검지하며, 상기 음향센서 및 레이더 센서는 돌발상황을 검지하는 역할을 수행하고, 상기 영상센서는 상기 검지된 돌발상황의 유형을 분류하고 증거 영상을 수집하는 역할을 담당하는 것을 특징으로 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, 음향센서, 레이더센서 및 영상센서를 결합한 복합센서를 이용하여 교통사고, 정지차량, 낙하물, 보행자, 저속차량 등의 도로상 또는 터널의 돌발상황을 자동으로 검지하는 기술로서, 음향센서, 레이더센서 및 영상센서를 결합한 복합센서와 돌발상황 검지 알고리즘에 따라 돌발상황을 보다 정확하게 검지할 수 있다.
본 발명에 따르면, 도로상 또는 터널 내부의 돌발상황의 신속한 검지를 통해 2차 사고를 예방할 수 있고, 또한, 도로상 또는 터널 내부의 교통사고의 즉각적인 조치를 통한 인명 및 재산을 보호할 수 있다.
도 1은 종래의 기술에 따른 도로상 물체 분류 및 위치검출을 위한 이종센서 융합처리 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 도로상 물체 분류 및 위치검출을 위한 이종 센서 융합처리 장치의 구성도이다.
도 3은 종래의 기술에 따른 스캐너를 이용한 터널 내 유고 검지 시스템의 개략적인 구성도이다.
도 4는 도 3에 도시된 스캐너를 이용한 터널 내 유고 검지 시스템이 터널에 구현된 것을 나타내는 정면도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 음향센서, 레이더센서 및 영상센서를 결합한 복합센서를 이용한 돌발상황 자동 검지장치의 구성도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 음향센서, 레이더센서 및 영상센서를 결합한 복합센서를 이용한 돌발상황 자동 검지장치가 터널 상에 설치된 것을 예시하는 도면이다.
도 7은 도 5에 도시된 검지기 내에 구현되는 데이터 수집 및 분석부의 구체적인 구성도이다.
도 8은 도 7에 도시된 음향센서 신호 처리부의 구체적인 구성도이다.
도 9는 도 7에 도시된 레이더센서 신호 처리부의 구체적인 구성도이다.
도 10은 도 7에 도시된 영상센서 신호 처리부의 구체적인 구성도이다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 음향센서, 레이더센서 및 영상센서를 결합한 복합센서를 이용한 돌발상황 자동 검지방법의 동작흐름도이다.
도 12는 본 발명의 실시예에 따른 복합센서를 이용한 돌발상황 자동 검지방법에서 레이더센서 알고리즘의 구체적인 동작흐름도이다.
도 13은 본 발명의 실시예에 따른 복합센서를 이용한 돌발상황 자동 검지방법에서 음향센서 알고리즘의 구체적인 동작흐름도이다.
도 14는 본 발명의 실시예에 따른 복합센서를 이용한 돌발상황 자동 검지방법에서 영상센서 알고리즘의 구체적인 동작흐름도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
[복합센서를 이용한 돌발상황 자동 검지장치(100)]
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 음향센서, 레이더센서 및 영상센서를 결합한 복합센서를 이용한 돌발상황 자동 검지장치의 구성도이고, 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 음향센서, 레이더센서 및 영상센서를 결합한 복합센서를 이용한 돌발상황 자동 검지장치가 터널 상에 설치된 것을 예시하는 도면이다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 음향센서, 레이더센서 및 영상센서를 결합한 복합센서를 이용한 돌발상황 자동 검지장치(100)는, 도로상 또는 터널 내부의 사고, 정지차량, 낙하물, 보행자, 저속차량을 포함한 돌발상황을 자동으로 검지하는 장치로서, 음향센서(110), 레이더센서(120), 영상센서(130) 및 제어기(140)를 포함하며, 교통관제센터(150) 및 고통상황표시기(160)를 추가로 포함할 수 있다.
먼저, 본 발명의 실시예에 따른 음향센서, 레이더센서 및 영상센서를 결합한 복합센서를 이용한 돌발상황 자동 검지장치(100)는, 음향센서, 레이더센서 및 영상센서를 결합한 복합센서를 이용하여 교통사고, 정지차량, 낙하물, 보행자, 저속차량 등의 도로상 또는 터널의 돌발상황을 자동으로 검지하는 기술로서, 음향센서(110), 레이더센서(120), 영상센서(130)를 결합한 복합센서와 돌발상황 검지 알고리즘에 따라, 기존의 음향센서(110), 레이더센서(120), 영상센서(130) 중 어느 하나를 이용하는 단독센서 또는 두개의 센서를 활용한 도로상 또는 터널의 돌발상황 검지 기술의 단점을 해결하도록 각각의 센서(110, 120, 130)가 갖는 장점을 극대화하고 단점을 보완할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 복합센서를 이용한 돌발상황 자동 검지장치(100)는, 음향센서(110), 레이더센서(120) 및 영상센서(130)가 동일한 구조물(200), 예를 들면, 도로상의 지주 또는 터널 벽면에 설치되어 상기 음향센서(110), 레이더센서(120) 및 영상센서(130) 각각으로부터 수집되는 센서신호를 하나의 제어기(140)를 통해 수집하고, 이와 같이 수집된 센서신호를 실시간으로 처리하여 돌발상황을 검지하게 된다.
이때, 각각의 센서(110, 120, 130) 특성을 고려하여 각각의 센서(110, 120, 130)가, 도 6에 도시된 바와 같이, 별도의 구조물(200), 예를 들면, 도로상의 지주 또는 터널의 벽면(200)에 설치되어 운영될 수도 있지만, 이 경우에도 센서신호를 수집하는 제어기(140)는 동일하게 사용된다. 여기서, 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 음향센서(110), 레이더센서(120) 및 영상센서(130)를 결합한 복합센서를 이용한 돌발상황 자동 검지장치가 터널 내부에 설치된 것을 예시한다.
본 발명의 실시예에 따른 복합센서를 이용한 돌발상황 자동 검지 방법은 음향센서(110), 레이더센서(120) 및 영상센서(130)로부터 수집한 데이터를 융합 분석하는 방식으로 이루어지며, 거시적 관점에서 상기 음향센서(110) 및 레이더센서(120)는 돌발상황 발생시 돌발상황을 검지하는 역할을 수행하고, 상기 영상센서(130)는 검지된 돌발상황의 유형을 분류하고 증거 영상을 수집하는 역할을 담당한다.
이러한 상기 제어기(140)는 현장(도로상 또는 터널)에 설치될 수도 있고, 통신망의 용량이 충분할 경우, 모든 센서신호를 교통관제센터(150)에서 수집하여, 상기 교통관제센터(150)에서 돌발상황 검지 알고리즘을 수행할 수도 있다.
먼저, 상기 음향센서(110)는 도로상 또는 터널 내부 등에서 사고음이 반사되어 공진현상이 일어나거나 음향센서 주변의 소음으로 인해 교통사고음이 마스킹(Masking)되는 경우, 이를 검지하지 못하는 단점이 발생하는데, 이러한 단점은 사고음의 공진, 마스킹(Masking) 시에도 돌발상황 검지가 가능한 레이더센서(120)를 통해 해결할 수 있다. 또한, 교통사고 심각도, 사고 영향권 등 돌발유형의 분류 정확도가 저하되는 문제는 영상센서(130) 기반 모니터링을 통해 해결할 수 있다.
또한, 상기 레이더센서(120)는 전방 대형차랑 등에 의해 돌발상황 현장이 가려짐(Occlusion) 상황이 발생할 경우, 돌발상황의 검지가 불가능하다는 문제점이 있지만, 이러한 문제점은 음향센서(110)를 통해 해결할 수 있다. 또한, 교통사고, 정지차량, 낙하물, 보행자, 저속차량 등의 돌발상황 유형의 분류 정확도가 저하되는 문제는 영상센서(130)를 통해 해결할 수 있다.
또한, 상기 영상센서(130)는 전술한 바와 같이 조명, 기상, 먼지, 벌레, 조명반사 등 환경적 영향에 취약하다는 문제점이 있지만, 이러한 영상센서(130)의 문제점은 해당 환경에 영향을 받지 않는 음향센서(110) 및 레이더센서(120)를 통해 해결할 수 있다.
다음의 표 2는 본 발명의 실시예에 따른 복합센서를 이용한 센서별 각각의 문제점을 해결할 수 있는 방안을 나타낸다.
Figure 112016109437656-pat00002
구체적으로, 도 5를 참조하면, 음향센서(110)는 도로상 또는 터널 내부의 검지영역에서 사고음 발생시 시계열적인 아날로그 음향 데이터를 주파수 기반의 디지털 데이터로 변환한 후 기설정된 음향패턴 매칭 방식에 따라 사고발생 여부를 검지한다.
레이더센서(120)는 도로 또는 터널의 검지영역 내를 통행하는 객체가 존재할 경우, 상기 객체를 지속적으로 추적(Tracking)하여 객체 속도와 객체 위치를 측정하고, 상기 객체 속도에 따라 돌발상황 발생 여부를 검지한다.
영상센서(130)는 상기 음향센서(110) 및 상기 레이더센서(120)를 통해 검지한 돌발상황의 유형을 분류하거나 증거 영상을 수집한다. 여기서, 상기 음향센서(110), 상기 레이더센서(120) 및 상기 영상센서(130)가 결합하여 복합센서를 형성하고, 상기 음향센서(110) 및 레이더센서(120)는 돌발상황을 검지하는 역할을 수행하고, 상기 영상센서(130)는 상기 검지된 돌발상황의 유형을 분류하고 증거 영상을 수집하는 역할을 담당한다. 또한, 상기 음향센서(110), 상기 레이더센서(120) 및 상기 영상센서(130)를 결합한 복합센서는 도로상 지주 또는 터널 벽면에 설치되어 소정 검지영역 내의 차량 또는 보행자인 객체에 대한 돌발상황을 검지할 수 있다.
제어기(140)는, 돌발상황 검지 알고리즘에 따라 상기 음향센서(110), 상기 레이더센서(120) 및 상기 영상센서(130)로부터 각각 수집된 데이터를 융합 분석한다. 또한, 상기 제어기(140)는 분류된 교통사고, 정지차량, 낙하물, 보행자, 저속차량의 돌발상황 유형에 따라 교통관제센터(150) 또는 교통상황 표시기(160)로 돌발상황을 유선/무선으로 통보할 수 있다.
구체적으로, 상기 제어기(140)는, 데이터 수집 및 처리부(141), 돌발상황 검지 알고리즘(142), 돌발상황 융합 분석부(143), 데이터 저장부(144) 및 데이터 송신 모듈(145)을 포함한다.
데이터 수집 및 처리부(141)는 상기 음향센서(110)로부터 음향센서 신호를 수신하여 처리하고, 상기 레이더센서(120)로부터 레이더센서 신호를 수신하여 처리하며, 상기 영상센서(130)로부터 영상센서 신호를 수신하여 처리한다.
돌발상황 융합 분석부(143)는 상기 데이터 수집 및 처리부(141)에서 처리된 음향센서 신호, 레이더센서 신호 및 영상센서 신호를 수신하여, 돌발상황 검지 알고리즘에 따라 돌발상황을 융합 분석한다.
데이터 저장부(144)는 상기 데이터 수집 및 처리부(141)의 수집 및 처리 데이터, 음향패턴과 영상패턴, 및 상기 돌발상황 융합 분석부(143)의 분석 데이터를 저장한다.
데이터 송신 모듈(145)은 상기 분류된 교통사고, 정지차량, 낙하물, 보행자, 저속차량의 돌발상황 유형에 따라 교통관제센터(150) 또는 교통상황 표시기(160)로 전송한다.
한편, 한편, 도 7은 도 5에 도시된 검지기 내에 구현되는 데이터 수집 및 분석부의 구체적인 구성도이고, 도 8은 도 7에 도시된 음향센서 신호 처리부의 구체적인 구성도이며, 도 9는 도 7에 도시된 레이더센서 신호 처리부의 구체적인 구성도이고, 도 10은 도 7에 도시된 영상센서 신호 처리부의 구체적인 구성도이다.
상기 데이터 수집 및 처리부(141)는, 도 7에 도시된 바와 같이, 음향센서 신호 수신부(141-a), 레이더센서 신호 수신부(141-b), 영상센서 신호 수신부(141-c), 음향센서 신호 처리부(141-d), 레이더센서 신호 처리부(141-e) 및 영상센서 신호 처리부(141-f)를 포함한다.
음향센서 신호 수신부(141-a)는 상기 음향센서(110)로부터 음향센서 신호를 수신하고, 레이더센서 신호 수신부(141-b)는 상기 레이더센서(120)가 객체의 통행 궤적을 추적(Tracking)하여 측정된 객체 위치 및 객체 속도를 레이더센서 신호로 수신하며, 영상센서 신호 수신부(141-c)는 상기 영상센서(130)가 상기 소정 검지영역을 촬영하여 생성한 영상센서 신호를 상기 영상센서(130)로부터 수신한다.
음향센서 신호 처리부(141-d)는 상기 음향센서 신호인 시계열적인 아날로그 음향 데이터를 주파수 기반의 디지털 데이터로 고속 퓨리에 변환(FFT)하고, 상기 FFT 변환된 음향센서 신호를 기설정된 음향패턴과 매칭하며, 상기 음향패턴 매칭 결과에 대응하는 사고발생 여부를 검지한다. 구체적으로, 상기 음향센서 신호 처리부(141-d)는, 도 8에 도시된 바와 같이, FFT 변환기, 음향패턴 매칭부 및 사고발생 여부 검지부를 포함하며, 상기 음향패턴 매칭 결과에 대응하는 사고발생 여부를 검지한 경우, 상기 영상센서(130)가 촬영하여 생성한 영상센서 신호를 기설정된 영상패턴과 매칭시킨 후, 상기 제어기(140)가 돌발상황 유형을 정지차량, 교통사고, 저속차량, 낙하물 또는 보행자로 분류하게 된다.
레이더센서 신호 처리부(141-e)는 상기 객체 속도가 0보다 작은지, 상기 객체 속도가 0인지 또는 상기 객체 속도가 기설정된 임계값보다 작은지를 판단하여 돌발상황 발생 여부를 검지한다. 구체적으로, 상기 레이더센서 신호 처리부(141-e)는, 도 9에 도시된 바와 같이, 객체 통행 추적부, 객체 위치 및 객체 속도 측정부를 포함하며, 상기 레이더센서(120)가 객체의 통행 궤적을 추적(Tracking)하여 객체 위치 및 객체 속도를 측정하여, 상기 객체 속도가 0보다 작은 경우, 상기 제어기(140)가 돌발상황 유형을 차량 또는 보행자의 역주행으로 분류한다.
영상센서 신호 처리부(141-f)는 상기 영상센서(130)가 촬영하여 생성한 영상센서 신호를 기설정된 영상패턴과 매칭시키고, 촬영된 영상에 따라 상기 객체의 크기가 소정의 임계값보다 작은지 확인한다. 구체적으로, 상기 영상센서 신호 처리부(141-f)는, 도 10에 도시된 바와 같이, 상기 객체 속도가 0인 경우, 상기 영상센서(130)가 촬영하여 생성한 영상센서 신호를 기설정된 영상패턴과 매칭시키면, 상기 제어기(140)가 돌발상황 유형을 단순 정지차량 또는 교통사고로 분류한다. 또한, 상기 객체 속도가 기설정된 임계값보다 작은 경우, 상기 객체의 크기가 소정의 임계값보다 크면 상기 제어기(140)가 돌발상황 유형을 저속차량으로 분류하고, 상기 객체의 크기가 소정의 임계값보다 작으면 상기 영상센서(130)가 촬영하여 생성한 영상센서 신호를 기설정된 영상패턴과 매칭시킨 후, 상기 제어기(140)가 돌발상황 유형을 보행자 또는 낙하물로 분류한다.
결국, 본 발명의 실시예에 따르면, 음향센서, 레이더센서 및 영상센서를 결합한 복합센서를 이용하여 교통사고, 정지차량, 낙하물, 보행자, 저속차량 등의 도로상 또는 터널의 돌발상황을 자동으로 검지하는 기술로서, 음향센서, 레이더센서 및 영상센서를 결합한 복합센서와 돌발상황 검지 알고리즘에 따라 돌발상황을 보다 정확하게 검지할 수 있다.
[복합센서를 이용한 돌발상황 자동 검지방법]
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 음향센서, 레이더센서 및 영상센서를 결합한 복합센서를 이용한 돌발상황 자동 검지방법의 동작흐름도이고, 도 12는 레이더센서 알고리즘의 구체적인 동작흐름도이며, 도 13은 음향센서 알고리즘의 구체적인 동작흐름도이고, 도 14는 영상센서 알고리즘의 구체적인 동작흐름도이다.
도 11 내지 도 14를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 음향센서, 레이더센서 및 영상센서를 결합한 복합센서를 이용한 돌발상황 자동 검지방법은, 도로상 또는 터널 내부의 교통사고, 정지차량, 낙하물, 보행자, 저속차량을 포함한 돌발상황을 자동으로 검지하는 방법으로서, 먼저, 음향센서(110), 레이더센서(120) 및 영상센서(130)가 결합된 복합센서가 도로상 또는 터널 내부의 소정 검지영역을 통행하는 차량 또는 보행자 객체를 검지한다(S110).
다음으로, 레이더센서 알고리즘에 따라 상기 레이더센서(120)가 검지한 레이더센서 신호 신호를 처리한다(S120). 여기서, 상기 레이더센서 알고리즘은 검지영역 내에 차량 또는 보행자가 존재할 경우, 해당 객체를 지속적으로 추적(Tracking)하여 객체 속도와 객체 위치를 수집하고, 수집된 객체 속도를 이용하여 돌발상황 발생 여부를 검지한다. 이때, 해당 물체의 위치정보는 영상센서(130)에 전달되어 돌발상황 분류 및 증거영상 수집에 활용한다.
구체적으로, 도 12에 도시된 바와 같이, 상기 레이더센서 알고리즘은, 도로 또는 터널의 검지영역 내에 객체 통행시 상기 레이더센서(120)가 객체의 통행 궤적을 추적(Tracking)하여(S111), 객체 위치 및 객체 속도를 측정하고(S121), 상기 객체 속도가 0보다 작은 경우(122), 후술하는 바와 같이, 상기 제어기(140)가 돌발상황 유형을 차량 또는 보행자의 역주행으로 분류하며(S151), 또한, 상기 객체 속도가 0인 경우(S123)와 상기 객체 속도가 기설정된 임계값보다 작은지 여부를 판단한다(S124).
다음으로, 음향센서 알고리즘에 따라 상기 음향센서(110)가 검지한 음향센서 신호를 처리한다(S130). 여기서, 상기 음향센서 알고리즘은 사고음 발생시 시계열적인 아날로그 음향센서 신호를 고속 퓨리에 변환(Fast Fourier Transform: FFT) 처리하여 주파수-기반의 디지털 데이터로 변환한 후, 기설정된 음향패턴 매칭 방식을 적용하여 사고 발생 여부를 검지한다.
구체적으로, 도 13에 도시된 바와 같이, 상기 음향센서 알고리즘은, 상기 음향센서(110)가 상기 검지 영역 내의 음향(사고음 발생)을 측정하여 음향센서 신호를 생성하면(S112), 측정된 음향센서 신호인 시계열적인 아날로그 음향 데이터를 주파수 기반의 디지털 데이터로 고속 퓨리에 변환(FFT)하고(S131), 상기 FFT 변환된 음향센서 신호를 기설정된 음향패턴과 매칭하며(S132), 상기 음향패턴 매칭 결과에 대응하는 사고발생 여부를 검지한다(S133).
다음으로, 영상센서 알고리즘에 따라 상기 영상센서(130)가 검지한 영상센서 신호를 처리한다(S140). 여기서, 상기 영상센서 알고리즘은 음향센서(110) 및 레이더 센서(!20)를 통해 검지한 돌발상황의 유형을 분류하거나, 증거 영상 수집용으로 활용되며, 후속적으로, 돌발상황의 적절한 조치를 위해서는 이러한 영상을 통한 모니터링이 필수적이다.
구체적으로, 도 14에 도시된 바와 같이, 상기 영상센서 알고리즘은, 상기 객체 속도가 0인 경우, 상기 영상센서(130)가 촬영하여 생성한 영상센서 신호를 기설정된 영상패턴과 매칭시킨 후(S141), 후술하는 바와 같이, 상기 제어기(140)가 돌발상황 유형을 단순 정지차량 또는 교통사고로 분류한다(S152).
또한, 도 14에 도시된 바와 같이, 상기 영상센서 알고리즘은, 상기 객체 속도가 기설정된 임계값보다 작은 경우, 상기 객체의 크기가 소정의 임계값보다 작은지 판단하여(S142), 상기 객체의 크기가 소정의 임계값보다 큰 경우, 상기 제어기(140)가 돌발상황 유형을 저속차량으로 분류하며(S153), 또한, 상기 객체의 크기가 소정의 임계값보다 작으면 상기 영상센서(130)가 촬영하여 생성한 영상센서 신호를 기설정된 영상패턴과 매칭시킨 후(S143), 후술하는 바와 같이, 상기 제어기(140)가 돌발상황 유형을 보행자 또는 낙하물로 분류한다(S154).
또한, 도 14에 도시된 바와 같이, 상기 영상센서 알고리즘은, 상기 음향패턴 매칭 결과에 대응하는 사고발생 여부를 검지한 경우, 상기 영상센서(130)가 촬영하여 생성한 영상센서 신호를 기설정된 영상패턴과 매칭시킨 후(S144), 후술하는 바와 같이, 상기 제어기(140)가 돌발상황 유형을 정지차량, 교통사고, 저속차량, 낙하물 또는 보행자로 분류한다(S155).
다음으로, 제어기(140)가 상기 음향센서 신호, 레이더센서 신호 및 영상센서 신호의 처리 결과에 따라 돌발상황을 융합 분석하여 돌발상황 유형을 분류한다(S150). 여기서, 상기 음향센서(110), 상기 레이더센서(120) 및 상기 영상센서(130)가 결합하여 복합센서를 형성하고, 상기 음향센서(110) 및 레이더 센서(120)는 돌발상황을 검지하는 역할을 수행하고, 상기 영상센서(130)는 상기 검지된 돌발상황의 유형을 분류하고 증거 영상을 수집하는 역할을 담당한다.
다음으로, 상기 제어기(140)에서 분류된 교통사고, 정지차량, 낙하물, 보행자, 저속차량의 돌발상황 유형에 따라 교통관제센터(150) 또는 교통상황 표시기(160)로 돌발상황을 통보할 수 있다(S160).
결국, 본 발명의 실시예에 따르면, 도로상 또는 터널 내부의 돌발상황의 신속한 검지를 통해 2차 사고를 예방할 수 있고, 또한, 도로상 또는 터널 내부의 교통사고의 즉각적인 조치를 통한 인명 및 재산을 보호할 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 복합센서를 이용한 돌발상황 자동 검지장치
110: 음향센서
120: 레이더센서
130: 영상센서
140: 제어기
150: 교통관제센터
160: 교통상황 표시기
141: 데이터 수집 및 처리부
142: 돌발상황 검지 알고리즘
143: 돌발상황 융합 분석부
144: 데이터 저장부
145: 데이터 송신 모듈
141-a: 음향센서 신호 수신부
141-b: 레이더센서 신호 수신부
141-c: 영상센서 신호 수신부
141-d: 음향센서 신호 처리부
141-e: 레이더센서 신호 처리부
141-f: 영상센서 신호 처리부
200: 구조물(도로상 지주 또는 터널 벽면)

Claims (16)

  1. 도로상 또는 터널 내부의 교통사고, 정지차량, 낙하물, 보행자, 저속차량을 포함한 돌발상황을 자동으로 검지하는 장치에 있어서,
    사고음 발생시 시계열적인 아날로그 음향 데이터를 주파수 기반의 디지털 데이터로 변환한 후 기설정된 음향패턴 매칭 방식에 따라 사고발생 여부를 검지하는 음향센서(110);
    도로 또는 터널의 검지영역 내를 통행하는 객체가 존재할 경우, 상기 객체를 지속적으로 추적(Tracking)하여 객체 속도와 객체 위치를 측정하고, 상기 객체 속도에 따라 돌발상황 발생 여부를 검지하는 레이더센서(120);
    상기 음향센서(110) 및 상기 레이더센서(120)를 통해 검지한 돌발상황의 유형을 분류하거나 증거 영상을 수집하도록 소정 검지영역을 촬영하여 영상센서 신호를 생성하는 영상센서(130); 및
    돌발상황 검지 알고리즘에 따라 상기 음향센서(110), 상기 레이더센서(120) 및 상기 영상센서(130)로부터 수집된 데이터를 융합 분석하여 돌발상황 유형을 교통사고, 정지차량, 낙하물, 보행자 또는 저속차량으로 분류하고, 돌발상황 유형을 교통관제센터(150) 또는 교통상황 표시기(160)로 통보하는 제어기(140)
    를 포함하되,
    상기 음향센서(110), 상기 레이더센서(120) 및 상기 영상센서(130)가 결합하여 복합센서를 형성하고, 상기 복합센서는 도로상 지주 또는 터널 벽면에 설치되어 상기 소정 검지영역 내의 차량 또는 보행자인 객체에 대한 돌발상황을 검지하며, 상기 음향센서(110) 및 레이더 센서(120)는 돌발상황을 검지하는 역할을 수행하고, 상기 영상센서(130)는 상기 검지된 돌발상황의 유형을 분류하고 증거 영상을 수집하는 역할을 담당하는 것을 특징으로 하는 음향센서, 레이더센서 및 영상센서를 결합한 복합센서를 이용한 돌발상황 자동 검지장치.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서, 상기 제어기(140)는,
    상기 음향센서(110)로부터 음향센서 신호를 수신하여 처리하고, 상기 레이더센서(120)로부터 레이더센서 신호를 수신하여 처리하며, 상기 영상센서(130)로부터 영상센서 신호를 수신하여 처리하는 데이터 수집 및 처리부(141);
    상기 데이터 수집 및 처리부(141)에서 처리된 음향센서 신호, 레이더센서 신호 및 영상센서 신호를 수신하여, 돌발상황 검지 알고리즘에 따라 돌발상황을 융합 분석하는 돌발상황 융합 분석부(143);
    상기 데이터 수집 및 처리부(141)의 수집 및 처리 데이터, 음향패턴과 영상패턴, 및 상기 돌발상황 융합 분석부(143)의 분석 데이터를 저장하는 데이터 저장부(144); 및
    상기 분류된 교통사고, 정지차량, 낙하물, 보행자, 저속차량의 돌발상황 유형에 따라 교통관제센터(150) 또는 교통상황 표시기(160)로 전송하는 데이터 송신 모듈(145)
    을 포함하는 음향센서, 레이더센서 및 영상센서를 결합한 복합센서를 이용한 돌발상황 자동 검지장치.
  5. 제4항에 있어서, 상기 데이터 수집 및 처리부(141)는,
    상기 음향센서(110)로부터 음향센서 신호를 수신하는 음향센서 신호 수신부(141-a);
    상기 레이더센서(120)가 객체의 통행 궤적을 추적(Tracking)하여 측정된 객체 위치 및 객체 속도를 레이더센서 신호로 수신하는 레이더센서 신호 수신부(141-b);
    상기 영상센서(130)로부터 영상센서 신호를 수신하는 영상센서 신호 수신부(141-c);
    상기 음향센서 신호인 시계열적인 아날로그 음향 데이터를 주파수 기반의 디지털 데이터로 고속 퓨리에 변환(FFT)하고, 상기 FFT 변환된 음향센서 신호를 기설정된 음향패턴과 매칭하며, 상기 음향패턴 매칭 결과에 대응하는 사고발생 여부를 검지하는 음향센서 신호 처리부(141-d);
    상기 객체 속도가 0보다 작은지, 상기 객체 속도가 0인지 또는 상기 객체 속도가 기설정된 임계값보다 작은지를 판단하여 돌발상황 발생 여부를 검지하는 레이더센서 신호 처리부(141-e); 및
    상기 영상센서(130)가 촬영하여 생성한 영상센서 신호를 기설정된 영상패턴과 매칭시키고, 촬영된 영상에 따라 상기 객체의 크기가 소정의 임계값보다 작은지 확인하는 영상센서 신호 처리부(141-f)
    를 포함하는 음향센서, 레이더센서 및 영상센서를 결합한 복합센서를 이용한 돌발상황 자동 검지장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 레이더센서(120)가 객체의 통행 궤적을 추적하여 객체 위치 및 객체 속도를 측정하여, 상기 객체 속도가 0보다 작은 경우, 상기 제어기(140)가 돌발상황 유형을 차량 또는 보행자의 역주행으로 분류하며, 상기 객체 속도가 0인 경우, 상기 영상센서(130)가 촬영하여 생성한 영상센서 신호를 기설정된 영상패턴과 매칭시키면, 상기 제어기(140)가 돌발상황 유형을 단순 정지차량 또는 교통사고로 분류하고, 상기 객체 속도가 기설정된 임계값보다 작은 경우, 상기 객체의 크기가 소정의 임계값보다 크면 상기 제어기(140)가 돌발상황 유형을 저속차량으로 분류하고, 상기 객체의 크기가 소정의 임계값보다 작으면 상기 영상센서(130)가 촬영하여 생성한 영상센서 신호를 기설정된 영상패턴과 매칭시킨 후, 상기 제어기(140)가 돌발상황 유형을 보행자 또는 낙하물로 분류하는 것을 특징으로 하는 음향센서, 레이더센서 및 영상센서를 결합한 복합센서를 이용한 돌발상황 자동 검지장치.
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 제5항에 있어서,
    상기 음향패턴 매칭 결과에 대응하는 사고발생 여부를 검지한 경우, 상기 영상센서(130)가 촬영하여 생성한 영상센서 신호를 기설정된 영상패턴과 매칭시킨 후, 상기 제어기(140)가 돌발상황 유형을 정지차량, 교통사고, 저속차량, 낙하물 또는 보행자로 분류하는 것을 특징으로 하는 음향센서, 레이더센서 및 영상센서를 결합한 복합센서를 이용한 돌발상황 자동 검지장치.
  10. 도로상 또는 터널 내부의 교통사고, 정지차량, 낙하물, 보행자, 저속차량을 포함한 돌발상황을 자동으로 검지하는 방법에 있어서,
    a) 음향센서(110), 레이더센서(120) 및 영상센서(130)가 결합된 복합센서가 도로상 또는 터널 내부의 소정 검지영역을 통행하는 차량 또는 보행자 객체를 검지하는 단계;
    b) 레이더센서 알고리즘에 따라 상기 레이더센서(120)가 검지한 레이더센서 신호 신호를 처리하는 단계;
    c) 음향센서 알고리즘에 따라 상기 음향센서(110)가 검지한 음향센서 신호를 처리하는 단계;
    d) 영상센서 알고리즘에 따라 상기 영상센서(130)가 검지한 영상센서 신호를 처리하는 단계;
    e) 제어기(140)가 상기 음향센서 신호, 레이더센서 신호 및 영상센서 신호의 처리 결과에 따라 돌발상황을 융합 분석하여 돌발상황 유형을 분류하는 단계; 및
    f) 상기 제어기(140)에서 분류된 교통사고, 정지차량, 낙하물, 보행자, 저속차량의 돌발상황 유형에 따라 교통관제센터(150) 또는 교통상황 표시기(160)로 돌발상황을 통보하는 단계
    를 포함하되,
    상기 음향센서(110), 상기 레이더센서(120) 및 상기 영상센서(130)가 결합하여 복합센서를 형성하고, 상기 복합센서는 도로상 지주 또는 터널 벽면에 설치되어 상기 소정 검지영역 내의 차량 또는 보행자인 객체에 대한 돌발상황을 검지하며, 상기 음향센서(110) 및 레이더 센서(120)는 돌발상황을 검지하는 역할을 수행하고, 상기 영상센서(130)는 상기 검지된 돌발상황의 유형을 분류하고 증거 영상을 수집하는 역할을 담당하는 것을 특징으로 하는 음향센서, 레이더센서 및 영상센서를 결합한 복합센서를 이용한 돌발상황 자동 검지방법.
  11. 삭제
  12. 제10항에 있어서,
    상기 b) 단계의 레이더센서 알고리즘은, 도로 또는 터널의 검지영역 내에 객체 통행시 상기 레이더센서(120)가 객체의 통행 궤적을 추적하여 객체 위치 및 객체 속도를 측정하고, 상기 객체 속도가 0보다 작은 경우, 상기 제어기(140)가 돌발상황 유형을 차량 또는 보행자의 역주행으로 분류하며, 상기 객체 속도가 0인 경우와 상기 객체 속도가 기설정된 임계값보다 작은지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 음향센서, 레이더센서 및 영상센서를 결합한 복합센서를 이용한 돌발상황 자동 검지방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 c) 단계의 음향센서 알고리즘은, 상기 음향센서(110)가 상기 검지 영역 내의 음향(사고음 발생)을 측정하여 음향센서 신호를 생성하면, 측정된 음향센서 신호인 시계열적인 아날로그 음향 데이터를 주파수 기반의 디지털 데이터로 고속 퓨리에 변환(FFT)하고, 상기 FFT 변환된 음향센서 신호를 기설정된 음향패턴과 매칭하며, 상기 음향패턴 매칭 결과에 대응하는 사고발생 여부를 검지하는 것을 특징으로 하는 음향센서, 레이더센서 및 영상센서를 결합한 복합센서를 이용한 돌발상황 자동 검지방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 d) 단계의 영상센서 알고리즘은, 상기 객체 속도가 0인 경우, 상기 영상센서(130)가 촬영하여 생성한 영상센서 신호를 기설정된 영상패턴과 매칭시킨 후, 상기 제어기(140)가 돌발상황 유형을 단순 정지차량 또는 교통사고로 분류하는 것을 특징으로 하는 음향센서, 레이더센서 및 영상센서를 결합한 복합센서를 이용한 돌발상황 자동 검지방법.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 d) 단계의 영상센서 알고리즘은, 상기 객체 속도가 기설정된 임계값보다 작은 경우, 상기 객체의 크기가 소정의 임계값보다 크면 상기 제어기(140)가 돌발상황 유형을 저속차량으로 분류하며, 상기 객체의 크기가 소정의 임계값보다 작으면 상기 영상센서(130)가 촬영하여 생성한 영상센서 신호를 기설정된 영상패턴과 매칭시킨 후, 상기 제어기(140)가 돌발상황 유형을 보행자 또는 낙하물로 분류하는 것을 특징으로 하는 음향센서, 레이더센서 및 영상센서를 결합한 복합센서를 이용한 돌발상황 자동 검지방법.
  16. 제13항에 있어서,
    상기 d) 단계의 영상센서 알고리즘은, 상기 음향패턴 매칭 결과에 대응하는 사고발생 여부를 검지한 경우, 상기 영상센서(130)가 촬영하여 생성한 영상센서 신호를 기설정된 영상패턴과 매칭시킨 후, 상기 제어기(140)가 돌발상황 유형을 정지차량, 교통사고, 저속차량, 낙하물 또는 보행자로 분류하는 것을 특징으로 하는 음향센서, 레이더센서 및 영상센서를 결합한 복합센서를 이용한 돌발상황 자동 검지방법.
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