KR102361656B1 - Waiting passenger guidance device using deep learning and waiting passenger guidance method using the same - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 딥러닝을 이용한 대기 승객 안내 장치 및 이를 이용한 대기 승객 안내 방법에 관한 것으로서, 특히 버스 정류장에 설치되어 탑승을 위해 대기하는 영역인 승객 감지 영역의 영상과 차도의 일부 영역인 차도 감지 영역의 영상을 획득하여 학습된 딥러닝 모델에 입력시켜 대기 승객 유무, 대기 승객 중 교통약자 유무, 및 차도 감지 영역 존재 여부를 결정하고, 대기 승객이 있거나 대기 승객 중 교통약자가 있을 때 이를 디스플레이하여 버스 정류장에 접근하는 버스 기사에게 알리고, 차도 감지 영역에 존재하는 사람이 있으면 위험 경고 음성을 발생하는, 딥러닝을 이용한 대기 승객 안내 장치 및 이를 이용한 대기 승객 안내 방법에 관한 것이다. The present invention relates to an apparatus for guiding waiting passengers using deep learning and a method for guiding passengers on standby using the same, and in particular, an image of a passenger detection area, which is an area installed at a bus stop and waiting for boarding, and a roadway detection area, which is a part of a roadway. By acquiring an image and inputting it into the learned deep learning model, it determines whether there are passengers waiting, whether there are traffic-disabled people among waiting passengers, and whether there is a roadway detection area, and displays them when there are waiting passengers or there are people with disabilities among waiting passengers to stop at the bus stop It relates to a waiting passenger guidance device using deep learning that notifies a bus driver approaching to and generates a danger warning voice if there is a person in the roadway detection area, and a waiting passenger guidance method using the same.
최근, 대중교통 수단인 시내버스 이용 중에 발생하는 불편사항 민원 접수 관련 통계자료를 보면, 약 77.47% 이상이 차량 탑승과 관련한 문제라고 볼 수 있으며, 특히 시외 지역을 벗어나거나 늦은 저녁 시간 또는 심야 시간에는 무정차 민원이 증가하고 있다. 또한, 시내버스 이용객은 시내버스 진입 시 탑승을 위하여 손을 흔들거나, 제스처를 취해 시내버스 운전자에게 시각적으로 알리는 행동을 하기도 한다. 휠체어를 이용한 교통약자 승객의 경우는 차도 쪽으로 나갈 수 없으므로 주변 도움 없이는 시내버스 이용에 어려움이 있고, 교통사고 위험요소가 산재되어 있다.Recently, looking at the statistical data related to complaints about complaints that occur while using city buses as a public transportation method, it can be seen that more than 77.47% of the problems are related to vehicle boarding. Non-stop complaints are on the rise. In addition, when a city bus user enters a city bus, they wave their hand or make a gesture to visually notify the city bus driver. Passengers with disabilities using wheelchairs cannot go to the side of the road, so it is difficult to use the city bus without assistance, and the risk factors for traffic accidents are scattered.
대한민국 등록실용신안공보 제200396110호(이하, 종래기술이라 함)에는 버스정류장에 대기중인 승객의 유무를 표시하는 정류장 표지판이 개시되어 있다. 이 정류장 표지판은 버스정류장에서 대기중인 승객이 있음을 표시하기 위하여 점등되는 램프; 버스정류장에서 대기중인 승객이 존재하는지 여부를 감지하기 위한 적어도 하나의 승객감지센서; 상기 램프를 점등시키기 위한 스위치; 및 버스정류장에 대기중인 승객이 없는 것으로 상기 승객감지센서에서 감지될 경우 상기 램프를 소등시키기 위한 제어부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.Korean Utility Model Registration Publication No. 200396110 (hereinafter referred to as prior art) discloses a stop sign indicating the presence or absence of passengers waiting at a bus stop. This stop sign includes a lamp that lights up to indicate that there are passengers waiting at the bus stop; at least one passenger detection sensor for detecting whether there are passengers waiting at the bus stop; a switch for turning on the lamp; and a control unit for turning off the lamp when the passenger detection sensor detects that there are no passengers waiting at the bus stop.
그러나 종래기술은 적외선 감지센서에서 승객 존재여부를 감지하여 존재할 경우 램프를 점등하는 방식이므로 감지 정확도가 떨어지고 오동작이 자주 발생한다는 문제점이 있었다.However, in the prior art, since the infrared sensor detects the presence of a passenger and turns on the lamp when there is a passenger, there is a problem in that the detection accuracy is lowered and malfunctions occur frequently.
따라서 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 이루어진 것으로서, 본 발명의 목적은 버스 정류장 대기 승객에 대한 감지 정확도가 높고, 교통약자 승객이 편리하게 승차할 수 있도록 하며, 승객이 차도에 존재하는 위험상황을 방지할 수 있는, 딥러닝을 이용한 대기 승객 안내 장치 및 이를 이용한 대기 승객 안내 방법을 제공하는 데에 있다.Therefore, the present invention has been made to solve the above problems, and an object of the present invention is to have high detection accuracy for passengers waiting at a bus stop, to allow passengers with disabilities to ride conveniently, and to ensure that passengers are present in the roadway. An object of the present invention is to provide an apparatus for guiding passengers on standby using deep learning, which can prevent situations, and a method for guiding passengers on standby using the same.
상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 실시형태에 의한 딥러닝을 이용한 대기 승객 안내 장치는 버스 정류장에 설치되어 접근하는 버스의 기사에게 대기 승객을 알리는, 딥러닝을 이용한 대기 승객 안내 장치로서, 상기 버스 정류장에서 탑승을 위해 대기하는 승객 감지 영역의 영상과 상기 버스 정류장에서 설정거리 이격된 차도 감지 영역의 영상을 획득하도록 구성된 승객 영상 획득부; 상기 승객 감지 영역 및 차도 감지 영역의 영상을 학습된 딥러닝 모델에 입력시켜 승객 대기 여부, 교통약자 승객 대기 여부, 및 승객의 차도 감지 영역 존재 여부를 결정하여 이에 상응하는 제어신호를 출력하도록 구성된 제어부; 상기 제어부에서 제어신호를 입력받아 동작되어 승객 대기 상태, 교통약자 승객 대기 상태, 공익 홍보 영상 중 하나를 표시하여 상기 버스의 기사에게 알리도록 구성된 표시부; 및 상기 제어부에서 제어신호를 입력받아 동작되어 승객이 위험한 상태에 있다는 안내 음성을 발생하도록 구성된 음성 안내부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, a waiting passenger guidance device using deep learning according to an embodiment of the present invention is installed at a bus stop and informs a waiting passenger to an approaching bus driver, as a waiting passenger guidance device using deep learning, the a passenger image acquisition unit configured to acquire an image of a passenger detection area waiting for boarding at a bus stop and an image of a roadway detection area spaced apart from the bus stop by a set distance; A control unit configured to input the images of the passenger detection area and the roadway detection area into the learned deep learning model to determine whether or not to wait for a passenger, whether to wait for a passenger with traffic weakness, and whether or not to output a control signal corresponding to the presence of the passenger's roadway detection area ; a display unit configured to receive a control signal from the control unit and display one of a passenger waiting state, a traffic vulnerable passenger waiting state, and a public interest promotional image to notify the driver of the bus; and a voice guide unit configured to receive a control signal from the control unit and operate to generate a guide voice indicating that the passenger is in a dangerous state.
상기 실시형태에 의한 딥러닝을 이용한 대기 승객 안내 장치에 있어서, 상기 딥러닝 모델은 버스 정류장 영상, 차도 영상, 승객 대기 여부 상태 정보, 교통약자 승객 대기 여부 상태 정보, 및 승객의 차도 감지 영역 존재 여부 상태 정보의 데이터 세트로 학습될 수 있다.In the device for guiding passengers on standby using deep learning according to the embodiment, the deep learning model includes a bus stop image, a roadway image, whether or not passengers are waiting status information, status information about whether passengers with disabilities in traffic are waiting or not, and whether or not there is a detection area of the passenger's roadway It can be learned from a data set of state information.
상기 실시형태에 의한 딥러닝을 이용한 대기 승객 안내 장치에 있어서, 상기 제어부가 대기 승객이 없다고 결정하면, 상기 표시부를 절전모드로 동작시킴과 아울러 공익 홍보 영상을 표시하게 할 수 있다.In the waiting passenger guidance apparatus using deep learning according to the embodiment, when the control unit determines that there is no waiting passenger, the display unit operates in a power saving mode and may display a public interest promotional image.
상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 다른 실시형태에 의한 대기 승객 안내 방법은 딥러닝을 이용한 대기 승객 안내 장치를 이용한 대기 승객 안내 방법으로서, 제어부가 승객 영상 획득부에서 버스 정류장에서 탑승을 위해 대기하는 승객 감지 영역의 영상과 상기 버스 정류장에서 설정거리 이격된 차도 감지 영역의 영상을 입력받는 단계; 상기 제어부가 상기 승객 감지 영역의 영상 및 상기 차도 감지 영역의 영상을 학습된 딥러닝 모델에 입력시켜 분석하는 단계; 상기 제어부가 승객 대기 여부를 결정하는 단계; 상기 승객 대기 여부 결정단계에서 승객이 대기하는 것으로 결정되면, 상기 제어부는 교통약자 승객 대기 여부를 결정하는 단계; 상기 교통약자 승객 대기 여부 결정단계에서 교통약자 승객이 대기하지 않는 것으로 결정되면, 상기 제어부는 표시부에 승객 대기 상태를 표시하는 단계; 상기 제어부는 승객의 차도 감지 영역 존재 여부를 결정하는 단계; 및 상기 차도 감지 영역 존재 여부 결정단계에서 승객이 차도 감지 영역에 존재하는 것으로 결정되면, 상기 제어부가 음성 안내부를 통해 승객이 위험한 상태에 있다는 안내 음성을 발생시키는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, the waiting passenger guidance method according to another embodiment of the present invention is a waiting passenger guidance method using a waiting passenger guidance device using deep learning, wherein the controller waits for boarding at the bus stop in the passenger image acquisition unit receiving an image of a passenger detection area and an image of a roadway detection area separated by a set distance from the bus stop; analyzing, by the controller, the image of the passenger detection area and the image of the roadway detection area by inputting the learned deep learning model; determining, by the control unit, whether to wait for passengers; If it is determined that the passenger is waiting in the determining whether to wait for the passenger, the control unit determining whether to wait for the passenger with disabilities; Displaying, by the control unit, a passenger waiting state on a display unit, when it is determined that the traffic-disabled passenger does not wait in the traffic-disabled passenger waiting determination step; determining, by the control unit, whether or not a passenger's roadway detection area exists; and generating, by the controller, a voice guiding that the passenger is in a dangerous state through a voice guidance unit when it is determined that the passenger is in the roadway sensing area in the determining whether or not the roadway detection area exists.
상기 다른 실시형태에 의한 대기 승객 안내 방법은 상기 승객 대기 여부 결정단계에서 승객이 대기하지 않는 것으로 결정되면, 상기 제어부는 표시부를 절전모드로 동작시킴과 아울러 공익홍보를 표시하게 하는 단계;를 더 포함할 수 있다.In the waiting passenger guidance method according to the other embodiment, when it is determined that the passenger is not waiting in the determining whether to wait for the passenger, the control unit operates the display unit in a power saving mode and displays a public service advertisement; further comprising can do.
상기 다른 실시형태에 의한 대기 승객 안내 방법은 상기 교통약자 승객 대기 여부 결정단계에서 교통약자 승객이 대기하는 것으로 결정되면, 상기 제어부는 상기 표시부를 통해 교통약자 승객이 대기하고 있음을 표시하는 단계;를 더 포함할 수 있다.In the waiting passenger guidance method according to the other embodiment, when it is determined that the traffic-impaired passenger is waiting in the determining whether to wait for the traffic-impaired passenger, the control unit displays the step of displaying that the traffic-impaired passenger is waiting through the display unit; may include more.
본 발명의 실시형태에 의한 딥러닝을 이용한 대기 승객 안내 장치 및 이를 이용한 대기 승객 안내 방법에 의하면, 버스 정류장에서 탑승을 위해 대기하는 승객 감지 영역의 영상과 상기 버스 정류장에서 설정거리 이격된 차도 감지 영역의 영상을 입력받고, 상기 승객 감지 영역의 영상 및 상기 차도 감지 영역의 영상을 학습된 딥러닝 모델에 입력시켜 분석하고, 승객이 대기하는 것으로 결정되면 표시부에 승객 대기 상태를 표시하고, 승객이 차도 감지 영역에 존재하는 것으로 결정되면 음성 안내부를 통해 승객이 위험한 상태에 있다는 안내 음성을 발생시키도록 구성됨으로써, 버스 정류장 대기 승객에 대한 감지 정확도가 높고, 교통약자 승객이 편리하게 승차할 수 있도록 하며, 승객이 차도에 존재하는 위험상황을 방지할 수 있다는 뛰어난 효과가 있다.According to an apparatus for guiding waiting passengers using deep learning and a method for guiding passengers on standby using the same according to an embodiment of the present invention, an image of a passenger detection area waiting for boarding at a bus stop and a roadway sensing area separated by a set distance from the bus stop Receives an image of , inputs and analyzes the image of the passenger detection area and the image of the roadway detection area to the learned deep learning model, and when it is determined that the passenger is waiting, displays the passenger waiting status on the display, When it is determined that it exists in the detection area, it is configured to generate a guide voice that the passenger is in a dangerous state through the voice guide, so that the detection accuracy for passengers waiting at the bus stop is high, and the transportation-disabled passengers can ride conveniently, There is an excellent effect that passengers can prevent dangerous situations that exist in the roadway.
도 1은 본 발명의 실시예에 의한 딥러닝을 이용한 대기 승객 안내 장치에 대한 제어블록도이다.
도 2는 본 발명에 적용되는 버스 정류장의 승객 감지 영역 및 차도 감지 영역을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 버스 정류장의 승객 감지 영역에 대기 승객이 존재하고 차도 감지 영역에 승객이 위치했을 때, 음성안내부에서 안내 음성이 발생하는 것을 예시한 도면이다.
도 4는 버스 정류장의 승객 감지 영역에 대기 승객이 존재할 때, 대기 승객 안내 장치에서 승객 대기 상태를 표시하여 버스 기사에게 대기 승객이 있음을 안내하는 것을 예시한 도면이다.
도 5는 버스 정류장의 승객 감지 영역에 대기 승객이 존재하지 않을 경우, 대기 승객 안내 장치가 절전모드로 동작하고 공익홍보 표시를 하는 것을 예시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 의한 딥러닝을 이용한 대기 승객 안내 장치를 이용한 대기 승객 안내 방법을 설명하기 위한 플로우챠트이다.1 is a control block diagram of a waiting passenger guidance apparatus using deep learning according to an embodiment of the present invention.
2 is a view for explaining a passenger detection area and a roadway detection area of a bus stop applied to the present invention.
FIG. 3 is a diagram illustrating that when there is a waiting passenger in the passenger detection area of the bus stop and the passenger is located in the roadway detection area, the voice guidance unit generates a guide voice.
4 is a diagram illustrating an example of notifying a bus driver that there are waiting passengers by displaying a passenger waiting state in the waiting passenger guidance device when there are waiting passengers in the passenger detection area of the bus stop.
5 is a diagram illustrating that, when there is no waiting passenger in the passenger detection area of the bus stop, the waiting passenger guide device operates in a power saving mode and displays public interest information.
6 is a flowchart for explaining a method for guiding waiting passengers using an apparatus for guiding waiting passengers using deep learning according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 실시예를 설명함에 있어서, 본 발명과 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. 상세한 설명에서 사용되는 용어는 단지 본 발명의 실시예를 기술하기 위한 것이며, 결코 제한적으로 해석되어서는 안 된다. 명확하게 달리 사용되지 않는 한, 단수 형태의 표현은 복수 형태의 의미를 포함한다. 본 설명에서, "포함" 또는 "구비"와 같은 표현은 어떤 특성들, 숫자들, 단계들, 동작들, 요소들, 이들의 일부 또는 조합을 가리키기 위한 것이며, 기술된 것 이외에 하나 또는 그 이상의 다른 특성, 숫자, 단계, 동작, 요소, 이들의 일부 또는 조합의 존재 또는 가능성을 배제하는 것으로 해석되어서는 안 된다.In describing the embodiments of the present invention, if it is determined that a detailed description of a known technology related to the present invention may unnecessarily obscure the gist of the present invention, the detailed description thereof will be omitted. And, the terms to be described later are terms defined in consideration of functions in the present invention, which may vary according to intentions or customs of users and operators. Therefore, the definition should be made based on the content throughout this specification. The terminology used in the detailed description is for the purpose of describing embodiments of the present invention only, and should in no way be construed as limiting. Unless explicitly used otherwise, expressions in the singular include the meaning of the plural. In this description, expressions such as “comprising” or “comprising” are intended to indicate certain features, numbers, steps, acts, elements, some or a combination thereof, one or more other than those described. It should not be construed as excluding the existence or possibility of other features, numbers, steps, acts, elements, or any part or combination thereof.
도면에서 도시된 각 시스템에서, 몇몇 경우에서의 요소는 각각 동일한 참조 번호 또는 상이한 참조 번호를 가져서 표현된 요소가 상이하거나 유사할 수가 있음을 시사할 수 있다. 그러나 요소는 상이한 구현을 가지고 본 명세서에서 보여지거나 기술된 시스템 중 몇몇 또는 전부와 작동할 수 있다. 도면에서 도시된 다양한 요소는 동일하거나 상이할 수 있다. 어느 것이 제1 요소로 지칭되는지 및 어느 것이 제2 요소로 불리는지는 임의적이다.In each system shown in the figures, elements in some instances may each have the same reference number or different reference numbers to suggest that the represented elements may be different or similar. However, elements may have different implementations and work with some or all of the systems shown or described herein. The various elements shown in the drawings may be the same or different. Which one is referred to as the first element and which is referred to as the second element is arbitrary.
본 명세서에서 어느 하나의 구성요소가 다른 구성요소로 자료 또는 신호를 '전송', '전달' 또는 '제공'한다 함은 어느 한 구성요소가 다른 구성요소로 직접 자료 또는 신호를 전송하는 것은 물론, 적어도 하나의 또 다른 구성요소를 통하여 자료 또는 신호를 다른 구성요소로 전송하는 것을 포함한다.In this specification, when any one component 'transmits', 'transfers' or 'provides' data or signal to another component, one component directly transmits data or signal to another component, as well as, and transmitting data or signals to the other component via at least one further component.
이하, 본 발명의 실시예를 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
도 1은 본 발명의 실시예에 의한 딥러닝을 이용한 대기 승객 안내 장치에 대한 제어블록도이고, 도 2는 본 발명에 적용되는 버스 정류장의 승객 감지 영역 및 차도 감지 영역을 설명하기 위한 도면이다.1 is a control block diagram of a waiting passenger guidance apparatus using deep learning according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a view for explaining a passenger detection area and a roadway detection area of a bus stop applied to the present invention.
본 발명의 실시예에 의한 딥러닝을 이용한 대기 승객 안내 장치(10)는, 도 1 및 도 2에 도시된 바와 같이, 승객 영상 획득부(100), 훼손인 영상 획득부(110), 충격 감지부(120), 운영상태 감지부(130), 전원부(140), 제어부(200), 표시부(300), 통신부(310) 및 음성 안내부(320)를 포함한다.The waiting
승객 영상 획득부(100)는 버스 정류장에서 승객이 탑승을 위해 대기하는 영역인 승객 감지 영역(A1) 및 버스 정류장에서 설정거리 만큼 이격된 차도의 일부 영역인 차도 감지 영역(A2)을 촬영하여 승객 감지 영역(A1)의 영상과 차도 감지 영역(A2)의 영상을 획득하는 역할을 한다. The passenger
훼손인 영상 획득부(110)는 대기 승객 안내 장치(10) 본체에 충격이 가해졌을 때 훼손하는 사람을 촬영하여 훼손인 영상을 획득하는 역할을 한다.The damaged person
충격 감지부(120)는 대기 승객 안내 장치(10) 본체에 가해지는 충격을 감지하는 역할을 한다.The
운영상태 감지부(130)는 대기 승객 안내 장치(10)에 있어서의 습도, 온도, 전압, 및 표시부 밝기 등을 감지하는 역할을 한다.The operating
전원부(140)는 대기 승객 안내 장치(10) 내의 구성요소에서 필요로 하는 구동전원을 공급하는 역할을 한다.The
제어부(200)는 본 발명의 구성요소 전체를 제어하는 마이크로프로세서로서, 승객 영상 획득부(100)에서 승객 감지 영역(A1) 및 차도 감지 영역(A2)의 영상을 입력받아, 학습된 딥러닝 모델(버스 정류장 영상, 차도 영상, 승객 대기 여부 상태 정보, 교통약자 승객 대기 여부 상태 정보, 및 승객의 차도 감지 영역 존재 여부 상태 정보의 데이터 세트로 학습됨)에 입력시켜 승객 대기 여부, 교통약자 승객 대기 여부, 및 승객의 차도 감지 영역 존재 여부를 결정하여 이에 상응하는 제어신호를 표시부(300) 및 음성 안내부(320)에 출력하는 역할을 한다.The
제어부(200)는 충격 감지부(120)로부터 충격 감지 신호를 입력받아 감지된 충격이 설정값 이상이 되면, 외부에서 훼손을 위해 충격이 가해진다고 결정하여 훼손인 영상 획득부(110)를 활성화시켜 이로부터 훼손인 영상을 입력받아 통신부(310)를 통해 버스 정보 시스템에 전송할 수 있다.The
제어부(200)는 운영상태 감지부(130)를 통해 감지된 대기 승객 안내 장치(10)에 있어서의 습도, 온도, 전압, 및 표시부 밝기 등을 입력받아 통신부(310)를 통해 버스 정보 시스템에 전송할 수 있다. The
제어부(200)는 버스 정보 시스템으로부터 통신부(310)를 통해 딥러닝 모델을 학습시키기 위한 데이터 세트를 주기적으로 제공받아 업데이트시킬 수 있다.The
제어부(200)는 버스 정보 시스템으로부터 통신부(310)를 통해 현재시간 정보, 현위치 미세먼지 정보, 날씨 정보 등의 생활정보를 입력받아 표시부(300)를 통해 디스플레이할 수 있다.The
표시부(300)는 제어부(200)에서 제어신호를 입력받아 동작되어 각종 정보들을 표시하는 디스플레이장치이다. 표시되는 정보는 승객 대기 상태, 교통약자 승객 대기 상태, 공익 홍보 영상, 생활정보 등을 표시하는 역할을 한다.The
음성 안내부(320)는 제어부(200)에서 제어신호를 입력받아 동작되어 안내 음성을 발생하는 역할을 한다. 안내 음성은 승객이 차도에 진입했을 때 "승객이 위험한 상태에 있다"는 음성, 외부에서 대기 승객 안내 장치(10) 본체에 충격이 가해졌을 때 "훼손을 멈추라는"음성 등을 포함할 수 있다.The
통신부(310)는 제어부(200)와 버스 정보 시스템을 통신 연결하여 정보를 주고받을 수 있게 하는 역할을 한다.The
상기와 같이 구성된 본 발명의 실시예에 의한 딥러닝을 이용한 대기 승객 안내 장치를 이용한 대기 승객 안내 방법에 대해 설명하기로 한다.A method for guiding waiting passengers using the device for guiding waiting passengers using deep learning according to an embodiment of the present invention configured as described above will be described.
도 6은 본 발명의 실시예에 의한 딥러닝을 이용한 대기 승객 안내 장치를 이용한 대기 승객 안내 방법을 설명하기 위한 플로우챠트로서, 여기서 S는 스텝(step)을 의미한다.6 is a flowchart for explaining a waiting passenger guidance method using a waiting passenger guidance apparatus using deep learning according to an embodiment of the present invention, where S means a step.
먼저, 제어부(200)는 승객 영상 획득부(100)에서 도 2에 도시된 승객 감지 영역(A1)의 영상과 차도 감지 영역(A2)의 영상을 입력받는다(S10).First, the
다음, 제어부(200)가 입력된 승객 감지 영역의 영상 및 차도 감지 영역의 영상을 학습된 딥러닝 모델에 입력시켜 분석하여(S20), 탑승을 위해 승객이 대기하는지 여부를 결정한다(S30).Next, the
스텝(S30)에서 만약, 승객이 대기하는 것으로 결정되면(Y), 제어부(200)는 스텝(S20)의 분석과정을 통해 교통약자 승객이 대기하는지의 여부를 결정한다(S35). In step S30, if it is determined that the passenger is waiting (Y), the
스텝(S35)에서 만약, 교통약자 승객이 대기하지 않는 것으로 결정되면(N), 제어부(200)는 표시부(300)에 제어신호를 출력하여, 도 4에 도시된 바와 같이, "승객 대기 상태"를 표시한다(S40).In step S35, if it is determined that the passenger with disabilities does not wait (N), the
다음, 제어부(200)는 스텝(S20)의 분석과정을 통해 승객이 차도 감지 영역(A2)에 존재하는지 여부를 결정한다(S50).Next, the
스텝(S50)에서 승객이 차도 감지 영역(A2)에 존재하지 않는 것으로 결정되면(N), 상기 스텝(S10)으로 진행된다.If it is determined in step S50 that the passenger does not exist in the roadway detection area A2 (N), the process proceeds to step S10.
한편, 상기 스텝(S30)에서 승객이 대기하지 않는 것으로 결정되면(N), 제어부(200)는, 도 5에 도시된 바와 같이, 표시부(300)를 절전모드로 동작시킴과 아울러 공익홍보를 표시하게 한 후(S60), 상기 스텝(S10)으로 진행된다.On the other hand, if it is determined that the passenger does not wait in step S30 (N), the
한편, 상기 스텝(S35)에서 교통약자 승객이 대기하는 것으로 결정되면(Y), 제어부(200)는 표시부(300)를 통해 "교통약자 승객이 대기하고 있음"을 표시한 후(S65), 상기 스텝(S50)으로 진행된다.On the other hand, if it is determined in step S35 that the passenger with reduced mobility is waiting (Y), the
한편, 상기 스텝(S50)에서 승객이 차도 감지 영역(A2)에 존재하는 것으로 결정되면(Y), 제어부(200)가 음성 안내부(320)를 통해 "승객이 위험한 상태에 있다"는 안내 음성을 발생시킴으로써 충돌사고를 미연에 방지하고(S70), 상기 스텝(S10)으로 진행된다.On the other hand, if it is determined in step S50 that the passenger exists in the roadway detection area A2 (Y), the
본 발명의 실시예에 의한 딥러닝을 이용한 대기 승객 안내 장치 및 이를 이용한 대기 승객 안내 방법에 의하면, 버스 정류장에서 탑승을 위해 대기하는 승객 감지 영역의 영상과 상기 버스 정류장에서 설정거리 이격된 차도 감지 영역의 영상을 입력받고, 상기 승객 감지 영역의 영상 및 상기 차도 감지 영역의 영상을 학습된 딥러닝 모델에 입력시켜 분석하고, 승객이 대기하는 것으로 결정되면 표시부에 승객 대기 상태를 표시하고, 승객이 차도 감지 영역에 존재하는 것으로 결정되면 음성 안내부를 통해 승객이 위험한 상태에 있다는 안내 음성을 발생시키도록 구성됨으로써, 버스 정류장 대기 승객에 대한 감지 정확도가 높고, 교통약자 승객이 편리하게 승차할 수 있도록 하며, 승객이 차도에 존재하는 위험상황을 방지할 수 있다.According to an apparatus for guiding waiting passengers using deep learning and a method for guiding passengers on standby using the same according to an embodiment of the present invention, the image of the passenger detection area waiting for boarding at the bus stop and the roadway sensing area separated by a set distance from the bus stop Receives an image of , inputs and analyzes the image of the passenger detection area and the image of the roadway detection area to the learned deep learning model, and when it is determined that the passenger is waiting, displays the passenger waiting status on the display, When it is determined that it exists in the detection area, it is configured to generate a guide voice that the passenger is in a dangerous state through the voice guide, so that the detection accuracy for passengers waiting at the bus stop is high, and the transportation-disabled passengers can ride conveniently, It is possible to avoid dangerous situations where passengers are present in the roadway.
도면과 명세서에는 최적의 실시예가 개시되었으며, 특정한 용어들이 사용되었으나 이는 단지 본 발명의 실시형태를 설명하기 위한 목적으로 사용된 것이지 의미를 한정하거나 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 수 있을 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.An optimal embodiment is disclosed in the drawings and specification, and specific terms are used, but these are used only for the purpose of describing the embodiments of the present invention, and are used to limit the meaning or limit the scope of the present invention described in the claims it didn't happen Therefore, it will be understood by those of ordinary skill in the art that various modifications and equivalent other embodiments are possible therefrom. Therefore, the true technical protection scope of the present invention should be determined by the technical spirit of the appended claims.
10: 대기 승객 안내 장치
100: 승객 영상 획득부
110: 훼손인 영상 획득부
120: 충격 감지부
130: 운영상태 감지부
140: 전원부
200: 제어부
300: 표시부
310: 통신부
320: 음성안내부
A1: 승객 감지 영역
A2: 차도 감지 영역10: Waiting passenger guidance device
100: passenger image acquisition unit
110: Damaged person image acquisition unit
120: impact detection unit
130: operation state detection unit
140: power unit
200: control unit
300: display
310: communication unit
320: voice guide
A1: Passenger detection area
A2: Driveway detection area
Claims (6)
상기 버스 정류장에서 탑승을 위해 대기하는 승객 감지 영역의 영상과 상기 버스 정류장에서 설정거리 이격된 차도 감지 영역의 영상을 획득하도록 구성된 승객 영상 획득부;
상기 승객 감지 영역 및 차도 감지 영역의 영상을, 버스 정류장 영상, 차도 영상, 승객 대기 여부 상태 정보, 교통약자 승객 대기 여부 상태 정보, 및 승객의 차도 감지 영역 존재 여부 상태 정보의 데이터 세트로 학습된 딥러닝 모델에 입력시켜 승객 대기 여부, 교통약자 승객 대기 여부, 및 승객의 차도 감지 영역 존재 여부를 결정하여 이에 상응하는 제어신호를 출력하도록 구성된 제어부;
상기 제어부에서 제어신호를 입력받아 동작되어 승객 대기 상태, 교통약자 승객 대기 상태, 공익 홍보 영상 중 하나를 표시하여 상기 버스의 기사에게 알리도록 구성된 표시부; 및
상기 제어부에서 제어신호를 입력받아 동작되어 승객이 위험한 상태에 있다는 안내 음성을 발생하도록 구성된 음성 안내부;를 포함하고,
상기 대기 승객 안내 장치 본체에 가해지는 충격을 감지하도록 구성된 충격 감지부; 및
상기 대기 승객 안내 장치 본체에 충격이 가해졌을 때 훼손하는 사람을 촬영하여 훼손인 영상을 획득하도록 구성된 훼손인 영상 획득부;를 더 포함하며,
상기 제어부는 대기 승객 안내 장치 본체에 충격이 가해졌을 때 상기 충격 감지부로부터 충격 감지 신호를 입력받아 감지된 충격이 설정값 이상이 되면, 외부에서 훼손을 위해 충격이 가해진다고 결정하여 상기 훼손인 영상 획득부를 활성화시켜 이로부터 훼손인 영상을 입력받아 통신부를 통해 버스 정보 시스템에 전송하는 딥러닝을 이용한 대기 승객 안내 장치.
As a waiting passenger guidance device installed at a bus stop and notifying a waiting passenger to an approaching bus driver, using deep learning,
a passenger image acquisition unit configured to acquire an image of a passenger detection area waiting for boarding at the bus stop and an image of a roadway detection area spaced apart from the bus stop by a set distance;
The image of the passenger detection area and the roadway detection area is a data set of a bus stop image, a driveway image, a passenger waiting status information, a traffic vulnerable passenger waiting status information, and a passenger's roadway detection area presence status information. a control unit configured to output a control signal corresponding to the input to the learning model to determine whether or not to wait for passengers, whether to wait for passengers with disabilities, and whether or not to detect a roadway detection area of a passenger;
a display unit configured to receive a control signal from the control unit and display one of a passenger waiting state, a traffic vulnerable passenger waiting state, and a public interest promotional image to notify the driver of the bus; and
and a voice guidance unit configured to receive a control signal from the control unit and operate to generate a guiding voice indicating that the passenger is in a dangerous state; and
an impact detection unit configured to detect an impact applied to the main body of the waiting passenger guide device; and
It further includes; a tampering image acquisition unit configured to acquire an image of the damaged person by photographing the person who damages it when an impact is applied to the main body of the waiting passenger guide device,
The control unit receives an impact detection signal from the impact detection unit when an impact is applied to the main body of the waiting passenger guide device, and when the detected impact exceeds a set value, determines that an impact is applied for damage from the outside, and the image is the damage A waiting passenger guidance device using deep learning that activates the acquisition unit and receives the damaged image from it and transmits it to the bus information system through the communication unit.
상기 제어부가 대기 승객이 없다고 결정하면, 상기 표시부를 절전모드로 동작시킴과 아울러 공익 홍보 영상을 표시하게 하는 딥러닝을 이용한 대기 승객 안내 장치.
According to claim 1,
When the control unit determines that there are no waiting passengers, the display unit is operated in a power saving mode and a public service publicity image is displayed.
제어부가 승객 영상 획득부에서 버스 정류장에서 탑승을 위해 대기하는 승객 감지 영역의 영상과 상기 버스 정류장에서 설정거리 이격된 차도 감지 영역의 영상을 입력받는 단계;
상기 제어부가 상기 승객 감지 영역의 영상 및 상기 차도 감지 영역의 영상을, 버스 정류장 영상, 차도 영상, 승객 대기 여부 상태 정보, 교통약자 승객 대기 여부 상태 정보, 및 승객의 차도 감지 영역 존재 여부 상태 정보의 데이터 세트로 학습된 딥러닝 모델에 입력시켜 분석하는 단계;
상기 제어부가 승객 대기 여부를 결정하는 단계;
상기 승객 대기 여부 결정단계에서 승객이 대기하는 것으로 결정되면, 상기 제어부는 교통약자 승객 대기 여부를 결정하는 단계;
상기 교통약자 승객 대기 여부 결정단계에서 교통약자 승객이 대기하지 않는 것으로 결정되면, 상기 제어부는 표시부에 승객 대기 상태를 표시하는 단계;
상기 제어부는 승객의 차도 감지 영역 존재 여부를 결정하는 단계; 및
상기 차도 감지 영역 존재 여부 결정단계에서 승객이 차도 감지 영역에 존재하는 것으로 결정되면, 상기 제어부가 음성 안내부를 통해 승객이 위험한 상태에 있다는 안내 음성을 발생시키는 단계;를 포함하고,
상기 교통약자 승객 대기 여부 결정단계에서 교통약자 승객이 대기하는 것으로 결정되면, 상기 제어부는 상기 표시부를 통해 교통약자 승객이 대기하고 있음을 표시하는 단계;를 더 포함하며,
상기 제어부는 대기 승객 안내 장치 본체에 충격이 가해졌을 때 충격 감지부로부터 충격 감지 신호를 입력받아 감지된 충격이 설정값 이상이 되면, 외부에서 훼손을 위해 충격이 가해진다고 결정하여 상기 훼손인 영상 획득부를 활성화시켜 이로부터 훼손인 영상을 입력받아 통신부를 통해 버스 정보 시스템에 전송하는 대기 승객 안내 방법.
As a waiting passenger guidance method using a waiting passenger guidance device using deep learning,
receiving, by the controller, an image of a passenger detection area waiting for boarding at a bus stop and an image of a roadway detection area spaced apart from the bus stop by a set distance from the passenger image acquisition unit;
The control unit transmits the image of the passenger detection area and the image of the roadway detection area, a bus stop image, a driveway image, whether or not passengers are waiting status information, information about whether or not passengers with disabilities in traffic are waiting, and whether or not a passenger road detection area exists status information of Analyzing the input to the deep learning model trained as a data set;
determining, by the control unit, whether to wait for passengers;
If it is determined that the passenger is waiting in the determining whether to wait for the passenger, the control unit determining whether to wait for the passenger with disabilities;
Displaying, by the control unit, a passenger waiting state on a display unit, when it is determined that the traffic-disabled passenger does not wait in the traffic-disabled passenger waiting determination step;
determining, by the control unit, whether or not a passenger's roadway detection area exists; and
When it is determined that the passenger is in the roadway detection area in the determination of whether the roadway detection area exists, the control unit generates a voice guide to indicate that the passenger is in a dangerous state through the voice guide;
When it is determined that the transportation-disabled passenger is waiting in the determining whether to wait for the transportation-disabled passenger, the control unit displays the transportation-disabled passenger waiting through the display unit; further comprising,
The control unit receives a shock detection signal from the shock detection unit when an impact is applied to the main body of the waiting passenger guide device, and when the detected shock exceeds a set value, determines that a shock is applied for damage from the outside and acquires the damaged image A method for guiding passengers on standby by activating the department, receiving the damaged image from it, and transmitting it to the bus information system through the communication unit.
상기 승객 대기 여부 결정단계에서 승객이 대기하지 않는 것으로 결정되면, 상기 제어부는 표시부를 절전모드로 동작시킴과 아울러 공익홍보를 표시하게 하는 단계;를 더 포함하는 대기 승객 안내 방법.
5. The method of claim 4,
Waiting passenger guidance method further comprising; when it is determined that the passenger is not waiting in the passenger waiting determination step, the control unit operates the display unit in a power saving mode and displays a public service advertisement.
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| KR1020210083348A KR102361656B1 (en) | 2021-06-25 | 2021-06-25 | Waiting passenger guidance device using deep learning and waiting passenger guidance method using the same |
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