KR20230105231A - 보행자의 교통사고를 예방하기 위한 시스템 및 방법 - Google Patents
보행자의 교통사고를 예방하기 위한 시스템 및 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20230105231A KR20230105231A KR1020220000516A KR20220000516A KR20230105231A KR 20230105231 A KR20230105231 A KR 20230105231A KR 1020220000516 A KR1020220000516 A KR 1020220000516A KR 20220000516 A KR20220000516 A KR 20220000516A KR 20230105231 A KR20230105231 A KR 20230105231A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- pedestrian
- area
- image data
- departure
- traffic accidents
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 29
- 206010039203 Road traffic accident Diseases 0.000 title claims abstract description 22
- 239000011247 coating layer Substances 0.000 description 22
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 22
- 239000008199 coating composition Substances 0.000 description 15
- 125000004432 carbon atom Chemical group C* 0.000 description 14
- ZWEHNKRNPOVVGH-UHFFFAOYSA-N 2-Butanone Chemical compound CCC(C)=O ZWEHNKRNPOVVGH-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 12
- 230000006870 function Effects 0.000 description 9
- 239000010410 layer Substances 0.000 description 9
- 239000002270 dispersing agent Substances 0.000 description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 8
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 7
- 239000010954 inorganic particle Substances 0.000 description 6
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 5
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 5
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 5
- 239000003960 organic solvent Substances 0.000 description 5
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 5
- 238000011109 contamination Methods 0.000 description 4
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 4
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 4
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 4
- YXFVVABEGXRONW-UHFFFAOYSA-N Toluene Chemical compound CC1=CC=CC=C1 YXFVVABEGXRONW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 3
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 3
- VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N Silicium dioxide Chemical compound O=[Si]=O VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N Silicon Chemical compound [Si] XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 125000002947 alkylene group Chemical group 0.000 description 2
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 2
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 2
- 238000003702 image correction Methods 0.000 description 2
- 239000011242 organic-inorganic particle Substances 0.000 description 2
- 230000001953 sensory effect Effects 0.000 description 2
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 2
- 229910052710 silicon Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000010703 silicon Substances 0.000 description 2
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 2
- 239000003381 stabilizer Substances 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 2
- 125000001424 substituent group Chemical group 0.000 description 2
- 230000002195 synergetic effect Effects 0.000 description 2
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000006096 absorbing agent Substances 0.000 description 1
- 239000000654 additive Substances 0.000 description 1
- 125000003342 alkenyl group Chemical group 0.000 description 1
- 125000004450 alkenylene group Chemical group 0.000 description 1
- 125000003545 alkoxy group Chemical group 0.000 description 1
- 125000000217 alkyl group Chemical group 0.000 description 1
- 125000000304 alkynyl group Chemical group 0.000 description 1
- 125000004419 alkynylene group Chemical group 0.000 description 1
- PNEYBMLMFCGWSK-UHFFFAOYSA-N aluminium oxide Inorganic materials [O-2].[O-2].[O-2].[Al+3].[Al+3] PNEYBMLMFCGWSK-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 239000003963 antioxidant agent Substances 0.000 description 1
- 230000003078 antioxidant effect Effects 0.000 description 1
- 125000003710 aryl alkyl group Chemical group 0.000 description 1
- 125000003118 aryl group Chemical group 0.000 description 1
- 125000000732 arylene group Chemical group 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- QVFWZNCVPCJQOP-UHFFFAOYSA-N chloralodol Chemical compound CC(O)(C)CC(C)OC(O)C(Cl)(Cl)Cl QVFWZNCVPCJQOP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000011248 coating agent Substances 0.000 description 1
- 238000000576 coating method Methods 0.000 description 1
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 125000005724 cycloalkenylene group Chemical group 0.000 description 1
- 125000000753 cycloalkyl group Chemical group 0.000 description 1
- 125000002993 cycloalkylene group Chemical group 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 125000005843 halogen group Chemical group 0.000 description 1
- 229910052739 hydrogen Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001257 hydrogen Substances 0.000 description 1
- 125000004435 hydrogen atom Chemical class [H]* 0.000 description 1
- 125000002887 hydroxy group Chemical group [H]O* 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 230000007257 malfunction Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000002156 mixing Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 125000000449 nitro group Chemical group [O-][N+](*)=O 0.000 description 1
- 230000001151 other effect Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 229920000728 polyester Polymers 0.000 description 1
- 238000011176 pooling Methods 0.000 description 1
- 239000000377 silicon dioxide Substances 0.000 description 1
- 238000004078 waterproofing Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry
-
- G06Q50/30—
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/40—Scenes; Scene-specific elements in video content
- G06V20/44—Event detection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
- G08B21/18—Status alarms
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B5/00—Visible signalling systems, e.g. personal calling systems, remote indication of seats occupied
- G08B5/22—Visible signalling systems, e.g. personal calling systems, remote indication of seats occupied using electric transmission; using electromagnetic transmission
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/16—Anti-collision systems
- G08G1/166—Anti-collision systems for active traffic, e.g. moving vehicles, pedestrians, bikes
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Emergency Management (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Economics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
보행자의 교통사고를 예방하기 위한 시스템 및 방법이 개시된다. 본 발명은 보행자의 교통사고를 예방하기 위한 시스템에 있어서, 인도 영역 및 갓길 영역에 대한 이미지 데이터를 생성하는 카메라 장치, 상기 이미지 데이터를 수신하고, 상기 보행자의 상기 인도 영역으로부터의 이탈을 감지하는 서버 및 상기 서버로부터 제어되고, 상기 이탈에 따른 시그널을 표시하는 알람부를 포함할 수 있다.
Description
본 발명은 보행자의 교통사고를 예방하기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 보행자가 갓길로 넘어오는 경우 이를 자동으로 감지하여 운전자에게 알려주기 위한 시스템 및 방법에 대한 것이다.
일반적으로 어린이보호구역이란 초등학교뿐만 아니라 유치원을 포함하는 학교주변의 어린이특별보호구역을 의미한다. 주로 초등학교 등의 주 출입문을 중심으로 반경 300m이내의 도로를 지정해서 각종 안전시설물을 설치하고, 그 곳을 지나는 차량은 시속 30km이하로 운행하여야 하고, 불법주정차를 해서는 안 되는 등의 규제를 할 수 있는 지역으로서 어린이특별보호구역, 일명, 스쿨존(School Zone)이다.
최근에는, 제한속도를 지키고 있는 지를 감시하여 과속 차량의 운전자를 명시적으로 계도하는 기술들이 제안되었으며, 종래에는 차량의 운전속도를 검지하여 교통안전표지판에 표시하였고, 또한, 제한속도를 초과하여 주행하는 과속 차량의 차량번호를 차량속도와 함께 검지하여 과속 차량의 차량번호와 차량속도를 교통안전표지판에 표시하였다.
상기한 종래기술들에서 차량속도의 검지방법을 살펴보면, 두개의 루프코일(Loop coil)를 도로에 매립하고 차량에 의해 눌리는 압력을 감지하여 속도를 검지하는 방법, 레이저 빛을 차량을 향해 발광하여 레이저 빛이 반사되는 수광되는 시점에 따라 속도를 검지하는 방법, 주행하는 차량을 카메라로 촬상하여 영상처리로 속도를 검지하는 방법 등이 사용되었다. 여기서, 루프코일을 이용하는 방법은 잦은 고장으로 인해 유지보수가 어려울뿐만 아니라 시공하기도 어려우며, 레이저 빛을 이용하는 방법은 오동작의 가능성이 높고 적용할 수 있는 도로도 한정되어 있어서, 최근에는 영상처리를 이용하는 방법이 주로 사용된다.
한편, 어린이보호구역내에서는 불법 주정차를 제한함에도 불구하고 임시로 주정차를 하기도 하고, 아울러, 사람들이 물건을 도로상에 세워두기고 하여서, 운전자가 이러한 물건이나 주정차 차량에 의해 시야가 가려져 어린이를 확인하지 못할 때가 많다. 더욱이, 교통약자인 어린이는 주의력이 약하여 차량을 확인하지 않고 도로를 그냥 횡단하기도 하는 데, 이럴 경우에 운전자가 어린이를 확인하지 못하면 교통사고로 이어질 확률이 매우 높게 되는 데, 상기 종래기술들은 이런 교통사고를 방지하기 위한 대책을 제시하지 못하였다.
본 발명의 목적은 특정 구역에서 인도를 갑자기 벗어나 갓길이나 차도로 넘어오는 어린이 등의 보행자를 자동으로 감지하여 운전자에게 알릴 수 있는 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
상술한 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명은 보행자의 교통사고를 예방하기 위한 시스템에 있어서, 인도 영역 및 갓길 영역에 대한 이미지 데이터를 생성하는 카메라 장치, 상기 이미지 데이터를 수신하고, 상기 보행자의 상기 인도 영역으로부터의 이탈을 감지하는 서버 및 상기 서버로부터 제어되고, 상기 이탈에 따른 시그널을 표시하는 알람부를 포함할 수 있다.
또한, 인도 영역 및 상기 갓길 영역은 어린이 보호구역 주변의 영역으로서, 상기 서버는 상기 이미지 데이터에서 상기 보행자 중 미리 정해진 키보다 작은 보행자에 대한 특징점을 추출하고, 상기 특징점을 기초로 상기 이탈을 감지할 수 있다.
또한, 상기 카메라 장치는 측벽에 관통홀을 포함하는 하우징, 상기 관통홀에 설치된 렌즈 및 상기 렌즈를 구동하는 구동부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 서버는 상기 보행자에 대한 특징점을 도출하고, 상기 특징점을 기초로 상기 보행자가 상기 인도 영역에서 1차 감지되고 상기 갓길 영역에서 2차 감지되면 상기 보행자의 이탈이 발생한 것으로 감지할 수 있다.
또한, 상기 알림부는 상기 갓길 영역 주변에 매립된 점등 표시 장치인 것일 수 있다.
또한, 상술한 문제점을 해결하기 위하여 본 발명은 인도 영역 및 갓길 영역에 대한 이미지 데이터를 수신하는 단계, 상기 이미지 데이터에서 보행자에 대한 특징점을 추출하는 단계, 상기 특징점을 기초로, 상기 보행자가 상기 인도 영역에서의 이탈 상태를 감지하는 단계 및 상기 이탈 상태가 감지되면, 외부 장치에 대하여 경고 메시지를 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상술한 문제점을 해결하기 위하여 본 발명은 명령어들을 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체로서, 상기 명령어들은 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금 상숭한 법을 수행하게 하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체일 수 있다.
본 발명은 특정 구역에서 인도를 갑자기 벗어나 갓길이나 차도로 넘어오는 어린이 등의 보행자를 자동으로 감지하여 운전자에게 알릴 수 있는 시스템 및 방법을 제공힘으로써, 어린이 등의 보행자를 보호하고 민사 또는 형사상 처벌을 받을 수도 있는 운전자를 구제할 수 있는 효과를 가진다.
본 발명에 따라 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 명세서가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 보행자의 교통사고를 예방하기 위한 시스템을 나타낸 것이다.
도 2는 본 발명에 따른 보행자의 교통사고를 예방하기 위한 시스템의 예시를 나타낸 것이다.
도 3은 본 발명에 따른 서버를 개략적으로 나타낸 것이다.
도 4는 본 발명에 따른 메모리에 포함된 기능적 구성을 나타낸 것이다.
도 5는 본 발명에 따른 카메라 장치를 간략히 나타낸 것이다.
도 6은 본 발명에 따른 이미지 보정 필터의 예시를 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명에 따른 HSV 그래프를 나타낸 것이다.
도 8은 본 발명에 따른 보행자의 교통사고를 예방하기 위한 방법을 개략적으로 나타낸 것이다.
본 명세서에 관한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함되는, 첨부 도면은 본 명세서에 대한 실시예를 제공하고, 상세한 설명과 함께 본 명세서의 기술적 특징을 설명한다.
도 2는 본 발명에 따른 보행자의 교통사고를 예방하기 위한 시스템의 예시를 나타낸 것이다.
도 3은 본 발명에 따른 서버를 개략적으로 나타낸 것이다.
도 4는 본 발명에 따른 메모리에 포함된 기능적 구성을 나타낸 것이다.
도 5는 본 발명에 따른 카메라 장치를 간략히 나타낸 것이다.
도 6은 본 발명에 따른 이미지 보정 필터의 예시를 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명에 따른 HSV 그래프를 나타낸 것이다.
도 8은 본 발명에 따른 보행자의 교통사고를 예방하기 위한 방법을 개략적으로 나타낸 것이다.
본 명세서에 관한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함되는, 첨부 도면은 본 명세서에 대한 실시예를 제공하고, 상세한 설명과 함께 본 명세서의 기술적 특징을 설명한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
또한, 본 명세서에 개시된 실시 예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시 예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시 예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
본 출원에서, "포함한다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
이하, 상술한 내용들을 바탕으로 본 명세서의 바람직한 일 실시예에 따른, 보행자의 교통사고를 예방하기 위한 시스템에 관하여 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 1은 본 발명에 따른 보행자의 교통사고를 예방하기 위한 시스템을 나타낸 것이고, 도 2는 본 발명에 따른 보행자의 교통사고를 예방하기 위한 시스템의 예시를 나타낸 것이다 .
도 1에 따르면, 본 발명에 따른 보행자의 교통사고를 예방하기 위한 시스템은 카메라 장치(100), 서버(200) 및 알람부(300)를 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 카메라 장치(100)는 인도 영역 및 갓길 영역에 대한 이미지 데이터를 생성할 수 있다. 인도 영역은 보행자를 위한 통로를 의미할 수 있고, 갓길 영역은 차도 영역의 가장자리 영역을 의미할 수 있다. 차도 영역은 자동차 등의 차량이 지나가기 위한 길을 의미할 수 있다.
본 발명에 따른 서버(200)는 이미지 데이터를 수신하고, 보행자의 인도 영역으로부터의 이탈을 감지할 수 있다. 이탈이란 보행자의 위치가 인도 영역이 아닌 영역에 있는 상태를 의미할 수 있고, 구체적으로는 보행자의 위치가 인도 영역에서 갓길 영역으로 이동한 상태를 의미할 수 있다.
즉, 본 발명에 따른 서버(200)는 보행자에 대한 특징점을 도출하고, 특징점을 기초로 보행자가 인도 영역에서 1차 감지되고 갓길 영역에서 2차 감지되면 보행자의 이탈이 발생한 것으로 감지할 수 있다.
본 발명에 따른 알람부(300)는 갓길 영역 주변에 매립된 점등 표시 장치일 수 있다. 즉, 알람부(300)는 서버(200)에 의하여 제어되고, 보행자의 이탈에 따른 시그널을 외부로 표시하거나 출력할 수 있다.
본 발명에 따른 알람부(300)는 보행자의 이탈이 감지된 경우, 이탈이 발생한 주변 영역의 점등 표시 장치가 턴온(turn-on)될 수 있다. 또한, 알람부(300)는 보행자의 이탈이 해소된 것이 감지된 경우, 점등 표시 장치를 턴오프(turn-off)할 수 있다. 이처럼, 알람부(300)는 복수의 매립된 점등 표시 장치를 포함할 수 있다.
점등 표시 장치는 갓길 영역 또는 차도 영역에 매립되어 설치됨으로써, 갓길에 정차된 차량이나 차도를 주행하는 차량의 주차나 주행에 방해되지 않을 수 있다. 또한, 점등 표시 장치는 멀리서도 눈에 잘 띄는 색깔(예를 들어 빨간색)을 표시할 수 있다. 점등 표시 장치는 LED 램프를 내부에 포함할 수 있다.
도 2에 따르면, 보행자가 인도 영역에서 갓길 영역으로 움직이는 경우의 예시가 나타난다.
도 2의 예시를 살펴보면, 보행자가 인도 영역(A1)에서 갓길 영역(A2)으로 위치를 이동하는 경우, 해당 장면이 카메라 장치(100)에 의하여 영상 데이터 또는 이미지 데이터로 촬영될 수 있다. 본 발명에서의 영상 데이터는 복수의 프레임의 연결로 형성되므로 이미지 데이터라는 용어로 대체될 수 있다.
도 2의 예시는 어린이 보호구역에 대한 예시일 수 있다. 본 발명에 따른 어린이 보호구역이란, 학교나 유치원 주변 등 어린이들이 차도를 향하여 불시에 뛰어나올 가능성이 높은 곳으로써 법률이나 규칙, 조례 등에 의하여 지정된 영역을 의미할 수 있다.
본 발명에 따른 서버(200)는 이미지 데이터를 수신하고, 이미지 데이터에 포함된 보행자의 키(높이)를 기초로 어린이인지 여부를 대략적으로 감지할 수 있다. 미리 정해진 높이의 기준물체(400)와 비교하여 기준물체(400)보다 보행자의 키가 작다고 감지되면, 서버(200)는 해당 보행자를 어린이로 분류하고 인도 영역으로부터의 이탈 여부를 감지할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 서버(200)는 기준물체(400)의 대비를 통하여 객체와의 거리를 감지할 수 있다. 구체적으로, 미리 알려진 크기의 객체의 경우에 한하여, 서버(200)는 기준물체(400)와의 크기 또는 높이의 대비를 통하여 객체와의 거리를 감지할 수 있다(원근감을 통한 거리 감지).
어린이의 이탈이 감지되면, 서버(200)는 알림부(300)의 제어부(310)를 통하여 점등 표시부를 제어할 수 있다. 제어부(310)는 복수의 점등 표시부(320)와 연결될 수 있다. 복수의 점등 표시부(320)는 미리 정해진 좌표에 따라 갓길 영역(A2) 및/또는 차도 영역(A3)에 매립될 수 있다. 서버(200)는 어린이의 이탈이 발생한 지역의 좌표 정보를 추출하고, 추출된 좌표 정보에 기초하여 점등 표시부(320)를 제어할 수 있다. 이때 좌표 정보는 정해진 앵글에 따른 이미지 데이터에 기초하여 미리 정해진 좌표 정보일 수 있다.
도 2에 따르면, 차도 영역(A3)의 일 주행 방향에 위치한 점등 표시부(320) 뿐만 아니라, 다른 주행 방향에 위치한 점등 표시부(320)까지 함께 제어될 수 있다. 이를 통하여 본 발명은 일 주행 방향의 차량과 다른 주행 방향의 차량 모두에게 경고 메시지를 전달할 수 있다.
도 2에 따르면, 본 발명에 따른 시스템은 라이다 센서 또는 레이저 센서(500)를 더 포함할 수 있다. 라이다 센서 또는 레이저 센서(500)는 횡단보도 등의 특정 영역 주변에 설치될 수 있다. 본 발명에 따른 시스템은 라이다 센서 또는 레이저 센서(500)를 통하여 객체와의 거리를 감지하고, 이를 기초로 어린이 등의 보행자의 이탈을 감지할 수 있다.
도 1 및 도2에 도시되지는 않았으나, 본 발명에 따른 시스템은 주변 전원 공급 장치로부터 유선으로 전원을 공급받을 수 있다. 본 발명에 따른 구성들 중 일부는 도로에 매립되므로, 매립된 구성에 전원을 공급하기 위하여 무선 전원 공급 방식보다는 유선 전원 공급 방식이 사용될 수 있다.
도 3은 본 발명에 따른 서버를 개략적으로 나타낸 것이다.
도 3에 따르면, 본 발명에 따른 서버(200)는 프로세서(210), 메모리(220) 및 통신 모듈(230)을 포함할 수 있다.
프로세서(210)는 메모리(220)에 저장된 명령어를 실행하여 다른 구성들을 제어할 수 있다. 프로세서(210)는 메모리(220)에 저장된 명령어를 수행할 수 있다.
프로세서(210)는, 연산을 수행하고 다른 장치를 제어할 수 있는 구성이다. 주로, 중앙 연산 장치(CPU), 어플리케이션 프로세서(AP), 그래픽스 처리 장치(GPU) 등을 의미할 수 있다. 또한, CPU, AP 또는 GPU는 그 내부에 하나 또는 그 이상의 코어들을 포함할 수 있으며, CPU, AP 또는 GPU는 작동 전압과 클락 신호를 이용하여 작동할 수 있다. 다만, CPU 또는 AP는 직렬 처리에 최적화된 몇 개의 코어로 구성된 반면, GPU는 병렬 처리용으로 설계된 수 천 개의 보다 소형이고 효율적인 코어로 구성될 수 있다.
프로세서(210)는 위에서 살펴본 구성요소들을 통해 입력 또는 출력되는 신호, 데이터, 정보 등을 처리하거나 메모리(220)에 저장된 응용 프로그램을 구동함으로써, 사용자에게 적절한 정보 또는 기능을 제공 또는 처리할 수 있다.
메모리(220)는 서버(200)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장한다. 메모리(220)는 서버(200)에서 구동되는 다수의 응용 프로그램(application program 또는 애플리케이션(application)), 서버(200)의 동작을 위한 데이터들, 명령어들을 저장할 수 있다. 이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는, 무선 통신을 통해 외부 서버로부터 다운로드 될 수 있다. 또한 응용 프로그램은, 메모리(220)에 저장되고, 서버(200)에 설치되어, 프로세서(210)에 의하여 상기 서버(200)의 동작(또는 기능)을 수행하도록 구동될 수 있다.
메모리(220)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), SSD 타입(Solid State Disk type), SDD 타입(Silicon Disk Drive type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(random access memory; RAM), SRAM(static random access memory), 롬(read-only memory; ROM), EEPROM(electrically erasable programmable read-only memory), PROM(programmable read-only memory), 자기 메모리, 자기 디스크 및 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. 또한, 메모리(220)는 인터넷(internet)상에서 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage)를 포함할 수도 있다.
통신 모듈(230)은 안테나를 통해 기지국 또는 통신 기능을 포함하는 카메라와 정보의 송수신을 실행한다. 통신 모듈(230)은 변조부, 복조부, 신호 처리부 등을 포함할 수 있다. 또한, 통신 모듈(230)은 유선 통신 기능을 수행할 수 있다.
무선 통신은, 통신사들이 기존에 설치해둔 통신 시설과 그 통신 시설의 주파수를 사용하는 무선 통신망을 사용한 통신을 말할 수 있다. 이때, 통신 모듈(230)은 CDMA(code division multiple access), FDMA(frequency division multiple access), TDMA(time division multiple access), OFDMA(orthogonal frequency division multiple access), SC-FDMA(single carrier frequency division multiple access) 등과 같은 다양한 무선 통신 시스템에 사용될 수 있으며, 뿐만 아니라, 통신 모듈(230)은 3GPP(3rd generation partnership project) LTE(long term evolution) 등에도 사용될 수 있다. 또한, 최근 상용화 중인 5G 통신뿐만 아니라, 추후 상용화가 예정되어 있는 6G 등도 사용될 수 있다. 다만, 본 명세서는 이와 같은 무선 통신 방식에 구애됨이 없이 기설치된 통신망을 활용할 수 있다.
또한, 근거리 통신(short range communication) 기술로 블루투스(Bluetooth), BLE(Bluetooth Low Energy), 비콘(Beacon), RFID(Radio Frequency Identification), NFC(Near Field Communication), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), UWB(Ultra Wideband), ZigBee, LoRa 등이 이용될 수 있다.
이처럼, 본 발명에 따른 서버(200)는 통신 모듈(230)의 무선 통신 기능을 이용하여 본 발명에 따른 다른 구성들을 제어할 수 있다.
도 4는 본 발명에 따른 메모리에 포함된 기능적 구성을 나타낸 것이다.
도 4에 따르면, 본 발명에 따른 메모리(220)는 보행자 인식 모듈(221), 이탈 감지 모듈(222) 및 알람부 제어 모듈(223)을 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 보행자 인식 모듈(221)은 미리 학습된 CNN 모듈을 통하여 이미지 데이터 속 보행자를 인식하기 위한 구성일 수 있다. 즉, 보행자 인식 모듈(221)은 사람으로 라벨링된 이미지와 그렇지 않은 이미지들을 CNN 모듈을 통하여 미리 학습시킨 것으로서, 빅 데이터에 기반하여 인도 영역 또는 갓길 영역에 위치한 사람에 대한 라벨링된 이미지들에 기초하여 학습된 것일 수 있다. 또한, 보행자 인식 모듈(221)은 보행자로 인식된 객체를 둘러싸는 바운딩 박스를 형성할 수 있다.
본 발명에 따른 보행자 인식 모듈(221)은 후술할 이미지 필터를 적용하여 보행자를 인식할 수도 있고, 자세한 내용은 후술한다.
본 발명에 따른 이탈 감지 모듈(222)은 특정 앵글에서의 카메라 장치(도 1의 100)에서 형성된 이미지 데이터를 이용하여 이탈을 감지할 수 있다. 즉, 이탈 감지 모듈(222)은 특정 앵글에서의 이미지 데이터에 대하여 미리 설정된 기준선을 입력받고, 미리 설정된 기준선을 기초로 보행자의 이탈을 감지할 수 있다. 이탈 방지 모듈(222)은 형성된 바운딩 박스를 기초로 이탈을 감지할 수 있다. 이탈 방지 모듈(222)은 바운딩 박스의 넓이를 기초로 이탈을 감지할 수 있다. 즉, 이탈 방지 모듈(222)은 바운딩 박스 중 미리 설정된 기준선을 넘어간 제1 영역과 넘어가지 않은 제2 영역의 너비를 기요하여 이탈을 감지할 수 있다. 이탈 방지 모듈(222)은 제1 영역의 너비가 제2 영역의 너비보다 큰 경우, 객체의 이탈이 발생했다고 분류할 수 있다.
본 발명에 따른 알람부 제어 모듈(223)은 보행자의 이탈이 발생했다고 분류된 경우, 보행자가 위치한 좌표 정보를 추출할 수 있다. 이때, 좌표 정보는 대략적인 값이며, 미리 정해진 좌표 정보 중 보행자의 위치와 가장 가까운 좌표 정보일 수 있다. 알람부 제어 모듈(223)은 추출된 좌표 정보와 인접한 알람부(도 2의 300) 또는 점등 표시부(도 2의 320)를 동작시킬 수 있다. 이는 상술한 도 2에서 나타난 예시와 같을 수 있다.
본 발명에 따른 어린이 선별 모듈(224)은 보행자의 키(높이)와 기준물체의 높이를 비교하여 보행자를 분류할 수 있다. 기준물체(도 2의 400, 이하 동일)는 특정 앵글의 카메라 장치(도 1의 100) 속 인도 영역을 따라 일정 간격으로 미리 설치될 수 있다. 어린이 선별 모듈(224)은 보행자 인식 모듈에 의하여 이미지 데이터 속 픽셀을 기준으로 인식된 보행자의 키(높이)와 기준물체의(400) 높이를 각각 추출하고, 보행자의 키(높이)가 기준물체(400)의 높이보다 작은 경우, 해당 보행자를 어린이로 분류할 수 있다. 본 발명에 따른 이탈 감지 모듈(222)은 어린이 선별 모듈(224)에 의하여 어린이로 분류된 대상에 대해서만 이탈 여부를 감지할 수 있다.
도 5는 본 발명에 따른 카메라 장치를 간략히 나타낸 것이다.
본 발명에 따른 카메라 장치(도 1의 100, 이하 동일)는 광 이미지로부터 이미지 데이터를 생성할 수 있다. 카메라 모듈(1320)은 측벽에 관통홀을 포함하는 하우징, 관통홀에 설치된 렌즈(1321) 및 렌즈(1321)를 구동하는 구동부(1323)를 포함할 수 있다. 관통홀은 렌즈(1321)의 직경에 대응되는 크기로 형성될 수 있다. 렌즈(1321)는 관통홀에 삽입될 수 있다.
구동부(1323)는 렌즈(1321)를 전방 또는 후방으로 움직이도록 제어하는 구성일 수 있다. 렌즈(1321)와 구동부(1323)는 종래 알려진 방식으로 연결되고 렌즈(1321)는 종래 알려진 방식으로 구동부(1323)에 의하여 제어될 수 있다.
다양한 영상 이미지를 수득하기 위해서는 렌즈(1321)가 카메라 장치(100) 또는 하우징의 외부로 노출될 필요가 있다.
특히, 본 발명에 따른 카메라 장치(100)는 교통 상황이 발생하는 도로를 직접 촬영해야 하므로 내오염성이 강한 렌즈가 필요하다. 따라서, 본 발명은 렌즈를 코팅하는 코팅층을 제안하여, 이러한 문제점을 해결하고자 하였다.
바람직하게 상기 렌즈(1321)는 그 표면에 하기의 화학식 1로 표시되는 화합물, 유기 용매, 무기 입자 및 분산제가 포함되는 코팅조성물로 코팅된 것일 수 있다.
[화학식 1]
여기서,
L1은 단일결합, 치환 또는 비치환된 탄소수 6 내지 30의 아릴렌기, 치환 또는 비치환된 탄소수 1 내지 20의 알킬렌기, 치환 또는 비치환된 탄소수 3 내지 20의 시클로알킬렌기, 치환 또는 비치환된 탄소수 2 내지 20의 알케닐렌기, 치환 또는 비치환된 탄소수 3 내지 20의 시클로알케닐렌기 및 치환 또는 비치환된 탄소수 2 내지 20의 알키닐렌기로 이루어진 군에서 선택되며,
상기 L1이 치환되는 경우, 수소, 니트로기, 할로겐기, 히드록시기, 탄소수 1 내지 30의 알킬기, 탄소수 1 내지 20개의 시클로알킬기, 탄소수 2 내지 30의 알케닐기, 탄소수 2 내지 24의 알키닐기, 탄소수 7 내지 30의 아르알킬기, 탄소수 6 내지 30의 아릴기 및 탄소수 1 내지 30의 알콕시기로 이루어진 군으로부터 선택된 1종 이상의 치환기로 치환되며, 복수 개의 치환기로 치환되는 경우 이들은 서로 동일하거나 상이하다.
상기 코팅조성물로 렌즈(1321)가 코팅된 경우 우수한 발수성 및 내오염성을 나타낼 수 있기 때문에 도로 주변에 설치된 렌즈(1321)가 오염 환경에 장기간 노출되더라도, 보다 선명한 이미지 또는 영상을 수집할 수 있다.
상기 무기 입자는 실리카, 알루미나 및 이들의 혼합물로 이루어진 군으로부터 선택될 수 있다. 상기 무기 입자의 평균 직경은 70 내지 100㎛이지만, 상기 예시에 국한되지 않는다. 상기 무기 입자는 렌즈(1321) 표면에 코팅층(1322)으로 형성 후, 물리적인 강도를 향상시키고, 점도를 일정 범위로 유지시켜 성형성을 높일 수 있다.
상기 유기 용매는 메틸에틸케톤(MEK), 톨루엔 및 이들의 혼합으로 이루어진 군으로부터 선택되며, 바람직하게는 메틸에틸케톤을 사용할 수 있으나, 상기 예시에 국한되지 않는다.
상기 분산제로는 폴리에스테르 계열의 분산제를 사용할 수 있고, 구체적으로 2-메톡시프로필 아세테이트 및 1-메톡시-2-프로필 아세테이트의 공중합체로 이루어진 폴리에스테르 계열의 분산안정제로서 TEGO-Disperse 670 (제조사: EVONIK)을 사용할 수 있으나, 상기 예시에 국한되지 않고 통상의 기술자에게 자명한 분산제는 제한 없이 모두 사용 가능하다.
상기 코팅 조성물은 기타 첨가제로 안정화제를 추가로 포함할 수 있고, 상기 안정화제는 자외선 흡수제, 산화방지제 등을 포함할 수 있으나, 상기 예시에 국한되지 않고 제한 없이 사용 가능하다.
상기 코팅층(1322)을 형성하기 위한, 코팅 조성물은 보다 구체적으로 상기 화학식 1로 표시되는 화합물, 유기 용매, 무기 입자 및 분산제를 포함할 수 있다.
상기 코팅 조성물은 유기용매 100 중량부에 대하여, 상기 화학식 1로 표시되는 화합물 40 내지 60 중량부, 무기 입자 20 내지 40 중량부 및 분산제 5 내지 15 중량부를 포함할 수 있다. 상기 범위에 의하는 경우 각 구성 성분의 상호 작용에 의한 발수 효과가 임계적 의의가 있는 정도의 상승효과가 발현되며, 상기 범위를 벗어나는 경우 상승효과가 급격히 저하되거나 거의 없게 된다.
보다 바람직하게, 상기 코팅 조성물의 점도는 1500 내지 1800cP이며, 상기 점도가 1500cP 미만인 경우에는 렌즈(1321) 표면에 도포하면, 흘러내려 코팅층(1322)의 형성이 용이하지 않은 문제가 있고, 1800cP를 초과하는 경우에는 균일한 코팅층(1322)의 형성이 용이하지 않은 문제가 있다.
[제조예 1: 코팅층의 제조]
1. 코팅 조성물의 제조
메틸에틸케톤에 하기 화학식 1로 표시되는 화합물, 무기입자 및 분산제를 혼합하여, 코팅 조성물을 제조하였다:
[화학식 1]
여기서,
L1은 비치환된 탄소수 5의 알킬렌기이다.
상기 대전방지 조성물의 보다 구체적인 조성은 하기 표 1과 같다.
| TX1 | TX2 | TX3 | TX4 | TX5 | |
| 유기용매 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 |
| 화학식 1로 표시되는 화합물 | 30 | 40 | 50 | 60 | 70 |
| 무기입자 | 10 | 20 | 30 | 40 | 50 |
| 분산제 | 1 | 5 | 10 | 15 | 20 |
(단위 중량부)
2. 코팅층의 제조
렌즈(1321)의 일면에 상기 DX1 내지 DX5의 코팅 조성물을 도포 후, 경화시켜 코팅층(1322)을 형성하였다.
[실험예]
1. 표면 외관에 대한 평가
코팅 조성물의 점도 차이로 인해, 코팅층(1322)을 제조한 이후, 균일한 표면이 형성되었는지 여부에 대해 관능 평가를 진행하였다. 균일한 코팅층(1322)을 형성하였는지 여부에 대한 평가를 진행하였고, 하기와 같은 기준에 의해 평가를 진행하였다.
○: 균일한 코팅층 형성
×: 불균일한 코팅층의 형성
| TX1 | TX2 | TX3 | TX4 | TX5 | |
| 관능 평가 | Х | ○ | ○ | ○ | Х |
코팅층(1322)을 형성할 때, 일정 점도 미만인 경우에는 렌즈(1321)의 표면에서 흐름이 발생하여, 경화 공정 이후, 균일한 코팅층(1322)의 형성이 어려운 경우가 다수 발생하였다. 이에 따라, 생산 수율이 낮아지는 문제가 발생할 수 있다. 또한, 점도가 너무 높은 경우에도, 조성물의 균일 도포가 어려워 균일한 코팅층(1322)의 형성이 불가하였다.
2. 발수각의 측정
상기 렌즈(1321) 표면에 코팅층(1322)을 형성한 이후, 발수각을 측정한 결과는 하기 표 3과 같다.
| 전진 접촉각 (〃) | 정지 접촉각 (〃) | 후진 접촉각 (〃) | |
| TX1 | 117.1±2.9 | 112.1±4.1 | < 10 |
| TX2 | 132.4±1.5 | 131.5±2.7 | 141.7±3.4 |
| TX3 | 138.9±3.0 | 138.9±2.7 | 139.8±3.7 |
| TX4 | 136.9±2.0 | 135.6±2.6 | 140.4±3.4 |
| TX5 | 116.9±0.7 | 115.4±3.0 | < 10 |
상기 표 3에 나타낸 바와 같이, TX1 내지 TX5의 코팅 조성물을 이용하여 코팅층(1322)을 형성한 이후, 접촉각을 측정한 결과를 확인하였다. TX1 및 TX5는 후진 접촉각이 10도 미만으로 측정되었다. 즉, 코팅 조성물을 제조하기 위한 최적의 범위를 벗어나게 되는 경우, 물방울이 피닝(Pinning)되는 현상이 발생하는 것을 확인하였다. 반면 TX2 내지 4에서는 피닝 현상이 발생하지 않음을 확인하여 우수한 방수 효과를 나타낼 수 있음을 확인하였다.
3. 내오염성 평가
설비 외부에 상기 실시예에 따른 코팅층(1322)을 형성한 렌즈(1321)를 모형카메라에 부착하고, 4일 간 일반도로 환경에 노출되도록 하였다. 비교예(Con)로는 코팅층(1322)이 형성되지 않은 동일한 렌즈(1321)를 사용하였으며, 각 실시예에 모형카메라는 차량의 동일한 위치에 부착하였다.
그 뒤 실험 전후의 렌즈(1321)의 오염 정도를 유관으로 평가하였고, 객관적인 비교를 위하여 코팅층(1322)이 형성되지 않은 비교예와 비교하여 그 결과를 1 내지 10의 지수로 평가하여 하기의 표 4에 나타내었다. 하기의 지수는 그 숫자가 낮을수록 내오염성이 우수한 것이다.
| Con | TX1 | TX2 | TX3 | TX4 | TX5 | |
| 내오염성 | 10 | 7 | 3 | 3 | 3 | 8 |
(단위: 지수)상기 표 4를 참조하면, 렌즈(1321)에 코팅층(1322)을 형성하는 경우 외부 환경에 카메라를 설치하면서 렌즈(1321)가 외부로 노출되도록 하여도 높은 내오염성을 오랜 기간 분석하기 용이한 형태로 이미지 데이터를 수집할 수 있다는 점을 알 수 있다. 특히 TX2 내지 TX4에 의하는 경우 코팅층(1322)에 의한 내오염성이 매우 우수하다는 점을 확인할 수 있다.
도 6은 본 발명에 따른 이미지 보정 필터의 예시를 나타낸 도면이고, 도 7은 본 발명에 따른 HSV 그래프를 나타낸 것이다.
도 6에 따르면, 필터의 종류와 기능이 나타나 있다. 즉, CNN 알고리즘은 복수의 레이어를 사용하는 학습 알고리즘일 수 있다. 또한, CNN 알고리즘은 이미지 분류 정확도를 최대화하는 필터를 자동으로 학습할 수 있으며, 합성곱 계층과 폴링 계층이라고 하는 새로운 층을 풀리 커넥티드 계층 이전에 추가함으로써 원본 이미지에 필터링 기법을 적용한 뒤에 필터링된 이미지에 대해 분류 연산을 수행할 수 있다. CNN 알고리즘은 합성곱 계층 (convolutional layer)과 풀링 계층 (pooling layer)이라고 하는 새로운 층을 fully-connected 계층 이전에 추가함으로써 원본 이미지에 필터링 기법을 적용한 뒤에 필터링된 이미에 대해 분류 연산이 수행되도록 구성될 수 있다.
이때, CNN 알고리즘을 사용한 이미지 필터에 대한 연산식은 아래의 수학식 1과 같다.
[수학식 1]
(단,
바람직하게는, CNN 알고리즘을 사용한 이미지 필터에 대한 연산식은 아래의 수학식 2와 같다.
[수학식 2]
(단,
바람직하게는, 
는 응용 필터로서 보행자가 포함된 이미지 데이터를 학습하고, 이미지 데이터에 포함된 보행자를 인식하기 위하여, 상기 이미지 데이터에 적용되는 필터일 수 있다. 특히, 보행자 인식의 경우 형태 및 색감의 차이를 기초로 분류될 수 있으므로, 형태 및 색감 등을 효과적으로 인지하기 위한 응용 필터가 필요할 수 있다. 이러한 필요성을 충족하기 위하여 응용 필터 
는 아래의 수학식 3에 의하여 연산될 수 있다.
[수학식 3]
(단, 
: 필터, 
: 계수, 
: 응용 필터)
이때, 각 
에 따른 필터는 도 6에 따른 엣지 인식 필터(Edge detection), 샤픈 필터(sharpen) 및 박스 블러 필터(Box blur) 중 어느 하나의 행렬일 수 있다.
바람직하게, 
를 구하는 연산식은 아래의 수학식 4와 같다. 이때, 
는 필터의 효율을 높이기 위하여 사용되는 하나의 변수로서 해석될 수 있으며, 그 단위는 무시될 수 있다.
[수학식 4]
단, 이미지 촬영에 사용된 카메라 장치(도 1의 100)의 렌즈의 직경(지름)은 mm 단위이고, 렌즈의 f값은 렌즈의 조리개값(F number)이며, HSV평균값은 이미지에 따른 색좌표를 HSV 그래프를 통하여 크기값으로 변환한 값을 평균한 값을 의미할 수 있다. HSV값에 대한 구체적인 내용은 아래와 같다.
도 7에 따르면, 본 발명에 따른 HSV 그래프는 지각적인 특성이 반영된 색 공간을 의미할 수 있다. H(Hue, 0~360°)는 색조를 의미할 수 있고, S(Saturation, 0~100%)는 채도를 의미할 수 있으며, V(Value, 0~100%)는 명도를 의미할 수 있다. 색조, 채도 및 명도 값을 HSV 값이라고 할 수 있으며, 이는 Adobe illustrator cc 2019 등 그래픽 툴을 이용하여 쉽게 추출될 수 있다.
본 발명에 따른 HSV 평균값은 도 7의 HSV 3차원 좌표를 통하여 획득될 수 있다. 즉, 본 발명에 따른 HSV 평균값은 그래픽 툴을 통하여 획득된 HSV 값을 기초로 계산될 수 있다. HSV 3차원 좌표상의 원점좌표를 기준점으로 측정된 HSV 좌표의 거리값은 상술한 HSV 평균값을 구성할 수 있다. 즉, 본 발명에 따른 이미지는 차량에 대한 이미지를 포함하고, 이미지의 HSV 색상좌표는 HSV 3차원 좌표 중 일정 영역에서 분포될 수 있다. 따라서, 본 발명에 따른 HSV 평균값은 일정 영역의 색상에 대한 HSV 좌표들의 평균을 이용한 평균 좌표를 기초로 계산된 원점좌표와의 거리값을 의미할 수 있다.
[실험예]
본 발명에 따른 이미지 데이터에 대하여, 본 발명의 응용 필터 F'를 적용하는 경우에 실제 사용자의 인식 정확도를 살펴보면 아래와 같다. 아래 표는 해당 기술분야 전문가 10명에게 의뢰하여, 필터 적용 여부 등에 따라 인식 결과의 정확도를 수치로서 나타낸 것이다.
| 필터 적용 없음 | 필터  |
필터  |
|
| 평균 정확도 (점수) | 75 | 90 | 97 |
상기 표 5는 전문가로부터 평가된 정확도에 대한 점수를 각 케이스별로 나타낸 것이다. 본 실험예는 빅데이터를 통하여 미리 학습된 보행자 인식 모듈에 대하여, 필터 적용 여부에 따른 정확도를 조사한 것이다.
또한, 본 실험예는 120개의 서로 다른 보행자를 포함하는 이미지 데이터를 실험된 것이며, 인식 결과값에 대하여 이미지 데이터에 포함된 보행자 인식의 정확도를 전문가 10명으로부터 설문 조사한 것이다.
표 5에서 확인할 수 있는 것과 같이, 필터 적용 없는 경우, 이미지에 대한 인식에 오류가 발생할 확률이 존재하여 상대적으로 낮은 정확도로 평가되었다. 이에 비하여, 일반 CNN 필터 F를 적용한 경우 다소 정확도가 높았으나, 응용 필터 F'를 적용하는 경우의 정확도가 현저하게 향상되는 것이 확인된다.
이하, 상술한 내용들을 바탕으로 본 명세서의 바람직한 또 다른 일 실시예에 따른, 보행자의 교통사고를 예방하기 위한 방법에 관하여 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 8은 본 발명에 따른 보행자의 교통사고를 예방하기 위한 방법을 개략적으로 나타낸 것이다.
도 8에 따르면, 본 발명에 따른 보행자의 교통사고를 예방하기 위한 방법은 인도 영역 및 갓길 영역에 대한 이미지 데이터를 수신하는 단계(S1100), 상기 이미지 데이터에서 보행자에 대한 특징점을 추출하는 단계(S1200), 상기 특징점을 기초로, 상기 보행자가 상기 인도 영역에서의 이탈 상태를 감지하는 단계(S1300) 및 상기 이탈 상태가 감지되면, 외부 장치에 대하여 경고 메시지를 전송하는 단계(S1400)를 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 일 실시예에 따른 방법에 대한 설명 중 상술한 일 실시예에 따른 시스템에 대한 설명과 동일하거나 중복되는 내용은 생략될 수 있다. 또한, 당업자라면 일 실시예에 따른 시스템에 대한 설명으로 또 다른 일 실시예에 따른 방법에 대한 내용을 뒷받침하고 설명할 수 있음이 분명하다.
전술한 본 발명은, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 모델링하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽힐 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 모델링되는 것도 포함한다. 따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 명세서의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 명세서의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 명세서의 범위에 포함된다.
앞에서 설명된 본 발명의 어떤 실시 예들 또는 다른 실시 예들은 서로 배타적이거나 구별되는 것은 아니다. 앞서 설명된 본 발명의 어떤 실시 예들 또는 다른 실시 예들은 각각의 구성 또는 기능이 병용되거나 조합될 수 있다.
상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.
100: 카메라 장치
200: 서버
300: 알람부
200: 서버
300: 알람부
Claims (7)
- 보행자의 교통사고를 예방하기 위한 시스템에 있어서,
인도 영역 및 갓길 영역에 대한 이미지 데이터를 생성하는 카메라 장치;
상기 이미지 데이터를 수신하고, 상기 보행자의 상기 인도 영역으로부터의 이탈을 감지하는 서버; 및
상기 서버로부터 제어되고, 상기 이탈에 따른 시그널을 표시하는 알람부;를 포함하는,
보행자의 교통사고를 예방하기 위한 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 인도 영역 및 상기 갓길 영역은 어린이 보호구역 주변의 영역으로서,
상기 서버는,
상기 이미지 데이터에서 상기 보행자 중 미리 정해진 키보다 작은 보행자에 대한 특징점을 추출하고, 상기 특징점을 기초로 상기 이탈을 감지하는 것인,
보행자의 교통사고를 예방하기 위한 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 카메라 장치는,
측벽에 관통홀을 포함하는 하우징;
상기 관통홀에 설치된 렌즈; 및
상기 렌즈를 구동하는 구동부;를 포함하는 것인,
보행자의 교통사고를 예방하기 위한 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 서버는,
상기 보행자에 대한 특징점을 도출하고, 상기 특징점을 기초로 상기 보행자가 상기 인도 영역에서 1차 감지되고 상기 갓길 영역에서 2차 감지되면 상기 보행자의 이탈이 발생한 것으로 감지하는 것인,
보행자의 교통사고를 예방하기 위한 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 알림부는,
상기 갓길 영역 주변에 매립된 점등 표시 장치인 것인,
보행자의 교통사고를 예방하기 위한 시스템.
- 인도 영역 및 갓길 영역에 대한 이미지 데이터를 수신하는 단계;
상기 이미지 데이터에서 보행자에 대한 특징점을 추출하는 단계;
상기 특징점을 기초로, 상기 보행자가 상기 인도 영역에서의 이탈 상태를 감지하는 단계; 및
상기 이탈 상태가 감지되면, 외부 장치에 대하여 경고 메시지를 전송하는 단계;를 포함하는,
보행자의 교통사고를 예방하는 방법.
- 명령어들을 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체로서,
상기 명령어들은 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금 제6항의 방법을 수행하게 하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220000516A KR20230105231A (ko) | 2022-01-03 | 2022-01-03 | 보행자의 교통사고를 예방하기 위한 시스템 및 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220000516A KR20230105231A (ko) | 2022-01-03 | 2022-01-03 | 보행자의 교통사고를 예방하기 위한 시스템 및 방법 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20230105231A true KR20230105231A (ko) | 2023-07-11 |
Family
ID=87159708
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020220000516A KR20230105231A (ko) | 2022-01-03 | 2022-01-03 | 보행자의 교통사고를 예방하기 위한 시스템 및 방법 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20230105231A (ko) |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101031995B1 (ko) | 2010-08-16 | 2011-05-02 | (유)티에스산업개발 | 어린이보호구역내 명시적 안전교통 지도시스템 |
-
2022
- 2022-01-03 KR KR1020220000516A patent/KR20230105231A/ko not_active Application Discontinuation
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101031995B1 (ko) | 2010-08-16 | 2011-05-02 | (유)티에스산업개발 | 어린이보호구역내 명시적 안전교통 지도시스템 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN105922991B (zh) | 基于生成虚拟车道线的车道偏离预警方法及*** | |
| KR101031995B1 (ko) | 어린이보호구역내 명시적 안전교통 지도시스템 | |
| KR20210022683A (ko) | 스마트 운전 제어 방법 및 장치, 차량, 전자 기기, 매체, 제품 | |
| CN102663353A (zh) | 一种基于单帧图像的车辆识别方法及装置 | |
| CN111369755A (zh) | 基于数据处理及道路交通的智能行人防护方法及其*** | |
| KR102296105B1 (ko) | 스마트 센서 기반의 횡단보도 보행안전지원 시스템 | |
| US20210247199A1 (en) | Autonomous navigation systems for temporary zones | |
| US10002298B2 (en) | Method and control and recording device for the plausibility checking for the wrong-way travel of a motor vehicle | |
| WO2018178844A1 (en) | Situational awareness sign system | |
| KR20190115503A (ko) | 자율주행을 위한 차로 인식 차선 및 이를 이용한 차로 유지 지원 시스템 | |
| CN103617735A (zh) | 一种车辆识别方法及*** | |
| DE102016217977A1 (de) | Verfahren und maschinenlesbare markierung zur bereitstellung verkehrsflächenbezogener informationen für ein assistenzsystem | |
| KR20210009610A (ko) | 역주행 방지 방법 및 장치 | |
| US11514659B2 (en) | Hyperspectral optical patterns on retroreflective articles | |
| CN107886729A (zh) | 车辆识别方法、装置及车辆 | |
| CN107437336B (zh) | 车型识别装置和方法 | |
| KR20230105231A (ko) | 보행자의 교통사고를 예방하기 위한 시스템 및 방법 | |
| Matsuda et al. | A system for real-time on-street parking detection and visualization on an edge device | |
| US11676401B2 (en) | Multi-distance information processing using retroreflected light properties | |
| CN110009032B (zh) | 一种基于高光谱成像的组装分类方法 | |
| KR20230105217A (ko) | 전광판을 이용한 과태료 표시 시스템 및 방법 | |
| US20210295059A1 (en) | Structured texture embeddings in pathway articles for machine recognition | |
| KR102603107B1 (ko) | 스마트 도로 반사경 장치 및 이를 이용한 안내 시스템 | |
| KR102329249B1 (ko) | 액티브 볼라드용 진입차량 검지 시스템 및 검지 방법 | |
| KR20220096660A (ko) | 교통사고 예방 시스템 및 방법 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E902 | Notification of reason for refusal |