WO2020075912A1 - 차량의 영상데이터를 이용한 영상 분석 장치 및 그 방법 - Google Patents

차량의 영상데이터를 이용한 영상 분석 장치 및 그 방법 Download PDF

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WO2020075912A1
WO2020075912A1 PCT/KR2018/015436 KR2018015436W WO2020075912A1 WO 2020075912 A1 WO2020075912 A1 WO 2020075912A1 KR 2018015436 W KR2018015436 W KR 2018015436W WO 2020075912 A1 WO2020075912 A1 WO 2020075912A1
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WO
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information
video
image
vehicle
situation
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PCT/KR2018/015436
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Inventor
장정아
최기주
김옥선
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아주대학교산학협력단
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    • 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
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/017—Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles

Definitions

  • the present invention relates to an image analysis system and method using the image data of a vehicle, and more specifically, to obtain image data from a vehicle, analyze and combine the acquired image data, and of a vehicle that trades images using a blockchain. It relates to an image analysis system and method using image data.
  • the vehicle is equipped with advanced sensors and controls for safety, and is equipped with a system to prevent collisions.
  • a black box to most vehicles, it is possible to collect various information such as driving images through a general vehicle.
  • the technical problem to be achieved by the present invention is to provide an image analysis system and method using the image data of a vehicle that acquires image data from a vehicle, analyzes and combines the acquired image data, and trades images using a blockchain. .
  • the vehicle Data collection unit that collects the sensing information from the attached sensor and acquires the surrounding infrastructure information, matches the video information, the sensing information and the infrastructure information by point of view, and uses the matched results to determine whether traffic laws are violated
  • the analysis unit classifies the situation at the time of driving by analyzing the matched image information, sensing information, and infrastructure information, and comprehensive ratings of the corresponding image information in response to the classified driving situation and whether it is an internal or external image or a degree of danger It includes a data evaluation unit for estimating.
  • It may further include a video sharing unit for granting a transaction coin of video information based on the overall rating of the video information, and allowing the corresponding internal video or external video to be traded through the blockchain.
  • the image information may include any one of an image ID, a collection time, a collection location, a vehicle impact level, an image size and resolution, image internal and external image classification data, and driving lanes.
  • the sensor information includes speed and driving control information of a driving vehicle
  • the infrastructure information includes a CCTV photographing time and location information, a road shape, and characteristics corresponding to the matched video information. , It can include any one of the surrounding terrain risk and traffic conditions.
  • the data evaluation unit analyzes the matched image information, sensing information, and infrastructure information, classifies the driving situation at the time using the analysis result and whether the traffic laws are violated, and internal and external images according to the driving situation Calculate the basic rating of, and add the risk point according to the degree of risk calculated from the sensing information and infrastructure information to the basic rating to determine the overall rating.
  • the driving situation may be classified into any one of a general driving situation, a situation just before the event, a situation immediately after the event, and a traffic law violation situation.
  • the video sharing unit when a request for sharing the analyzed video information comes in, shares the analyzed internal video or external video using a blockchain, but trades the internal video or external video according to the granted data coin can do.
  • image information outside or inside the vehicle is collected using a black box installed in the vehicle, and sensing information is received from a sensor attached to the vehicle.
  • data such as road driving images, which were selectively collected through the installation of expensive roadside infrastructure equipment such as CCTV or separate in-vehicle equipment, can be collected through individual vehicles, thereby increasing and collecting the collected data. It can reduce cost and prevent data tampering because it is shared using blockchain technology.
  • FIG. 1 is a configuration diagram showing the configuration of an image analysis apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating an image analysis method according to an embodiment of the present invention.
  • step S240 of FIG. 2 is a flowchart for explaining step S240 of FIG. 2.
  • FIG. 5 is a view for explaining step S244 of FIG. 3.
  • FIG. 1 is a configuration diagram showing the configuration of an image analysis apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • the image analysis device 100 includes a data collection unit 110, a data analysis unit 120, a data evaluation unit 130, and an image sharing unit 140.
  • the data collection unit 110 collects image information outside or inside the vehicle using a black box installed in the vehicle, collects sensing information from a sensor attached to the vehicle, and acquires infrastructure information around the vehicle.
  • the image information includes any one of an image ID, a collection time, a collection location, a vehicle impact level, an image size and resolution, image classification data inside and outside the vehicle, and driving lanes.
  • the sensor information includes speed and driving control information of the driving vehicle
  • the infrastructure information includes any one of CCTV shooting timing and location information, road shape, characteristics, surrounding terrain risk, and traffic conditions corresponding to the matched image information. Includes one.
  • the data analysis unit 120 matches video information, sensing information, and infrastructure information for each time point, and determines whether traffic laws are violated using the matched results.
  • the data evaluation unit 130 analyzes the matched video information, sensing information, and infrastructure information to classify the situation at the time of driving, and to the corresponding video information in response to the classified driving situation, whether it is an internal or external video, or a degree of danger. Calculate the overall grade for
  • the data evaluation unit 130 analyzes the matched video information, sensing information, and infrastructure information, classifies the driving situation at the time using the analysis result and whether the traffic laws are violated, and internal video according to the driving situation And calculating the basic rating of the external image, and determining the overall rating by adding a risk score according to the degree of risk calculated from sensing information and infrastructure information to the basic rating.
  • the video sharing unit 140 grants a transaction coin of video information based on the overall rating of the video information, and trades the corresponding internal video or external video through the blockchain.
  • the video sharing unit 140 shares the analyzed internal video or external video using a blockchain, but trades the internal video or external video according to the data coin granted. can do.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating an image analysis method according to an embodiment of the present invention.
  • the data collection unit 110 collects image information outside or inside the vehicle using a black box installed in the vehicle, collects sensing information from a sensor attached to the vehicle, and surrounds the surrounding infrastructure. Obtain information (S210).
  • the image information uses the black box installed in the vehicle to shoot internal and external images.
  • the image information is collected by a user's selection, or a specific image is automatically collected using the value of the shock sensor installed in the black box.
  • the black box automatically collects a specific image.
  • the generated image information includes any one of an image id, a collection time, a collection position, a vehicle impact level, an image size, a resolution, image classification data of a vehicle interior and exterior, and a driving lane.
  • the sensing information is information of a vehicle's speed and driving control right corresponding to image information from the vehicle.
  • the driving control right includes whether the driver is driving or driving using an autonomous driving function.
  • the infrastructure information includes any one of CCTV image capturing time and location information, road shape, characteristics, surrounding terrain risk, and traffic conditions corresponding to video information.
  • the data analysis unit 120 matches the video information, the sensing information and the infrastructure information, and determines whether the matched video violates traffic laws (S220).
  • whether or not traffic laws are violated includes any of speed, lane, and traffic violations.
  • the data evaluation unit 130 analyzes the matched image information, sensor information, and infrastructure information to classify the situation at the time of driving (S230).
  • the data evaluation unit 130 classifies the driving situation into any one of a general driving situation, a situation just before the event, a situation immediately after the event, and a traffic law violation situation.
  • the event situation is a situation for a vehicle accident such as a contact accident and a collision accident.
  • the data evaluation unit 130 calculates the overall rating of the corresponding image information in correspondence with the classified driving situation, whether it is an internal or external image, and a degree of danger (S240).
  • steps S240 will be described in detail with reference to FIGS. 3 to 5.
  • FIG. 3 is a flowchart for explaining step S240 of FIG. 2
  • FIG. 4 is a view for explaining step S243 in FIG. 3
  • FIG. 5 is a view for explaining step S244 in FIG. 3.
  • the data analysis unit 120 analyzes matched image information, sensing information, and infrastructure information (S241).
  • the data analysis unit 120 matches image information, sensing information, and infrastructure information for each viewpoint.
  • the data analysis unit 120 classifies the driving situation at the time using the analyzed result and whether the traffic laws are violated (S242).
  • the data analysis unit 120 determines whether or not traffic laws are violated by using the analyzed image for each viewpoint, and determines the driving situation.
  • the data evaluation unit 130 calculates the basic grades of the internal image and the external image according to the driving situation (S243).
  • the basic rating calculated according to the situation of the image and the internal image and the external image may be changed.
  • the rating of the internal video was calculated as 5 rating
  • the rating of the external video was calculated as 4 rating
  • the rating may change depending on the internal image or external image.
  • the data evaluation unit 130 uses the sensing information and infrastructure information collected from the data collection unit 110 to generate a risk score point, and adds a risk score point to the calculated basic grade to calculate a comprehensive grade (S244) ).
  • the risk additive point is represented by the number of (+), and (+) is assumed to be 0.1 point, and the overall grade can be calculated in addition to the basic grade.
  • the risk point can be changed according to the infrastructure information.
  • the risk point increases, and the risk point increases or decreases depending on the traffic congestion.
  • the video sharing unit 140 grants a transaction coin to the video information based on the calculated overall rating (S250).
  • the transaction coin may have a different value according to the calculated overall grade.
  • the image sharing unit 140 grants 68 transaction coins.
  • an image determined to have a general grade of 0 is judged as an image that is not registered in the image sharing unit 140, and transaction coins are not given.
  • the image sharing unit 140 uses the blockchain to share the corresponding internal image or external image to other users (S260).
  • the block chain refers to a distributed data storage technology that records transaction records in a book that anyone can read, and copies and stores records in a plurality of storage devices and computers connected through a network.
  • a blockchain technique is applied to share image information, prevent forgery and corruption of the shared image information, and provide data coins.
  • data such as road driving images, which were selectively collected through the installation of expensive roadside infrastructure equipment such as CCTV or a separate in-vehicle equipment, can be collected through individual vehicles and collected data. It is possible to reduce the increase and the cost of collection, and it is possible to prevent data tampering because it is shared using blockchain technology.

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Abstract

본 발명은 차량의 영상데이터를 이용한 거래 시스템 및 그 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따르면 기존의 CCTV와 같은 고가의 노변 인프라 장비나 별도의 차량 내 장비 장착을 통해 선별적으로 수집되던 도로 주행 영상 등을 개별 차량을 통해 수집함으로써 데이터 증대 및 수집 비용을 절감할 수 있고, 수집한 데이터는 블록체인 기술을 적용하여 공유함으로써 데이터의 변조를 방지할 수 있다.

Description

차량의 영상데이터를 이용한 영상 분석 장치 및 그 방법
본 발명은 차량의 영상데이터를 이용한 영상 분석 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 차량으로부터 영상데이터를 획득하고 획득한 영상데이터를 분석 및 결합하고 블록체인을 이용하여 영상을 거래하는 차량의 영상데이터를 이용한 영상 분석 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
최근 다양한 국가와 기업에서 개발에 참여하고 있는 자율주행 기술은 4차 산업혁명의 중심에 있으며 여러 기술의 집약체라고 할 수 있다.
GPS를 이용하여 위치 및 주행 경로를 추적하고, 주행 경로 상의 다른 차량, 보행자, 장애물 등을 검지할 수 있는 다양한 센서를 탑재하고 있으며, 카메라를 통해 실시간 영상을 수집하고 이를 활용한 동적 맵 구축이 가능하며, 자율 주행차량을 통해 수집할 수 있는 주행 경로 상의 영상 및 기타 정보가 다양해지고 그 양도 방대해졌다.
또한 차량에는 안전을 위한 첨단 센서와 제어 장치를 부착하고 있으며, 추돌을 방지하기 위한 시스템을 갖추고 있다. 대부분의 차량에 블랙박스를 부착하는 것을 고려하면 일반 차량을 통해서도 주행 영상과 같은 다양한 정보 수집이 가능해졌다.
허나 사고가 발생하거나 다른 이벤트가 생기게 되어 영상이 필요할 경우 해당 위치 및 시간대의 수집 영상을 사고를 당한 당사자가 직접 찾아야 하는 문제가 있었으며, 찾지 못하는 경우도 있었다.
이러한 문제점을 해결하기 위해 네트워크를 이용하여 영상정보를 획득 및 분석하고 분석된 영상정보를 블록체인을 이용하여 공유하는 기술의 필요성이 대두되었다.
본 발명의 배경이 되는 기술은 대한민국 국내 등록특허 10-1628975 (2016.06.09 공고)에 개시되어 있다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 차량으로부터 영상데이터를 획득하고 획득한 영상데이터를 분석 및 결합하고 블록체인을 이용하여 영상을 거래하는 차량의 영상데이터를 이용한 영상 분석 시스템 및 그 방법을 제공하기 위한 것이다.
이러한 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명의 실시 예에 따르면, 차량의 영상데이터를 분석하기 위한 영상 분석 장치에 있어서, 차량에 설치된 블랙박스를 이용하여 차량의 외부 또는 내부의 영상정보를 수집하고, 차량에 부착되어 있는 센서로부터 센싱 정보를 수집하며 주변의 인프라 정보를 획득하는 데이터 수집부, 상기 영상 정보, 센싱 정보 및 인프라 정보를 시점별로 매칭하고, 매칭된 결과를 이용하여 교통 법규위반 여부를 판단하는 데이터 분석부, 상기 매칭된 영상 정보, 센싱 정보 및 인프라 정보를 분석하여 주행 당시의 상황을 분류하고, 상기 분류된 주행 상황 및 내부 또는 외부 영상 여부, 위험도 정도에 대응하여 해당되는 영상정보에 대한 종합 등급을 산정하는 데이터 평가부를 포함한다.
상기 영상 정보의 종합 등급을 기반으로 영상 정보의 거래 코인을 부여하고, 블록체인을 통하여 해당되는 내부 영상 또는 외부 영상을 거래하도록 하는 영상 공유부를 더 포함할 수 있다.
상기 영상정보는, 영상id, 수집시각, 수집위치, 차량충격수준, 영상의 크기, 해상도, 차량 내부 및 외부 영상구분데이터 및 주행 차로 중에서 어느 하나를 포함할 수 있다.
제1항에 있어서, 상기 센서 정보는, 주행 중인 차량의 속도 및 운전 제어 정보를 포함하고, 상기 인프라 정보는, 상기 매칭된 영상 정보에 대응하는 CCTV의 촬영 시점 및 위치 정보, 도로의 형태, 특성, 주변 지형 위험도 및 교통상태 중에서 어느 하나를 포함할 수 있다.
상기 데이터 평가부는, 상기 매칭된 영상 정보, 센싱 정보 및 인프라 정보를 분석하고, 분석 결과와 상기 교통 법규위반 여부를 이용하여 해당 시점의 주행 상황을 분류하고, 상기 주행 상황에 따라 내부 영상 및 외부 영상의 기본 등급을 산정하며, 센싱 정보와 인프라 정보로부터 연산된 위험도 정도에 따른 위험도 가점을 상기 기본 등급에 부가하여 상기 종합 등급을 결정할 수 있다.
상기 주행 상황은, 일반적인 주행상황, 이벤트 직전 상황, 이벤트 직후 상황 및 교통법규 위반 상황 중에서 어느 하나의 상황으로 분류할 수 있다.
상기 영상 공유부는, 상기 분석된 영상 정보에 대한 공유 요청이 들어오면, 블록체인을 이용하여 상기 분석된 내부 영상 또는 외부 영상을 공유하되, 상기 부여된 데이터 코인에 따라 상기 내부 영상 또는 외부 영상을 거래할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 영상 분석 장치를 이용한 영상 분석 방법에 있어서, 차량에 설치된 블랙박스를 이용하여 차량의 외부 또는 내부의 영상정보를 수집하고, 차량에 부착되어 있는 센서로부터 센싱 정보를 수집하며 주변의 인프라 정보를 획득하는 단계, 상기 영상 정보, 센싱 정보 및 인프라 정보를 시점별로 매칭하고, 매칭된 결과를 이용하여 교통 법규위반 여부를 판단하는 단계, 상기 매칭된 영상 정보, 센싱 정보 및 인프라 정보를 분석하여 주행 당시의 상황을 분류하고, 상기 분류된 주행 상황 및 내부 또는 외부 영상 여부, 위험도 정도에 대응하여 해당되는 영상정보에 대한 종합 등급을 산정하는 단계를 포함한다.
이와 같이 본 발명에 따르면, 기존의 CCTV와 같은 고가의 노변 인프라 장비나 별도의 차량 내 장비 장착을 통해 선별적으로 수집되던 도로 주행 영상 등의 데이터가 개별 차량을 통해 수집 가능해지면서 수집 데이터 증대와 수집 비용을 절감할 수 있으며, 블록체인 기술을 이용하여 공유하기 때문에 데이터의 변조를 방지할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 영상 분석 장치의 구성을 나타낸 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 영상 분석 방법을 나타낸 순서도이다.
도 3은 도 2의 S240단계를 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 도 3의 S243단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 도 3의 S244단계를 설명하기 위한 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시 예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 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.
그러면 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 영상 분석 장치의 구성을 나타낸 구성도이다.
도 1에서 나타낸 것처럼, 영상 분석 장치(100)는 데이터 수집부(110), 데이터 분석부(120), 데이터 평가부(130) 및 영상 공유부(140)를 포함한다.
먼저 데이터 수집부(110)는 차량에 설치된 블랙박스를 이용하여 차량의 외부 또는 내부의 영상정보를 수집하고, 차량에 부착되어 있는 센서로부터 센싱 정보를 수집하며 주변의 인프라 정보를 획득한다.
여기서, 영상 정보는 영상id, 수집시각, 수집위치, 차량충격수준, 영상의 크기, 해상도, 차량 내부 및 외부 영상구분데이터 및 주행 차로 중에서 어느 하나를 포함한다.
또한, 센서 정보는 주행 중인 차량의 속도 및 운전 제어 정보를 포함하고, 인프라 정보는 매칭된 영상 정보에 대응하는 CCTV의 촬영 시점 및 위치 정보, 도로의 형태, 특성, 주변 지형 위험도 및 교통상태 중에서 어느 하나를 포함한다.
다음으로, 데이터 분석부(120)는 영상 정보, 센싱 정보 및 인프라 정보를 각 시점별로 매칭하고, 매칭된 결과를 이용하여 교통 법규위반 여부를 판단한다.
데이터 평가부(130)는 매칭된 영상 정보, 센싱 정보 및 인프라 정보를 분석하여 주행 당시의 상황을 분류하고, 상기 분류된 주행 상황 및 내부 또는 외부 영상 여부, 위험도 정도에 대응하여 해당되는 영상정보에 대한 종합 등급을 산정한다.
또한, 데이터 평가부(130)는 매칭된 영상 정보, 센싱 정보 및 인프라 정보를 분석하고, 분석 결과와 상기 교통 법규위반 여부를 이용하여 해당 시점의 주행 상황을 분류하고, 상기 주행 상황에 따라 내부 영상 및 외부 영상의 기본 등급을 산정하며, 센싱 정보와 인프라 정보로부터 연산된 위험도 정도에 따른 위험도 가점을 상기 기본 등급에 부가하여 상기 종합 등급을 결정한다.
영상 공유부(140)는 영상 정보의 종합 등급을 기반으로 영상 정보의 거래 코인을 부여하고, 블록체인을 통하여 해당되는 내부 영상 또는 외부 영상을 거래한다.
여기서, 영상 공유부(140)는 분석된 영상 정보에 대한 공유 요청이 들어오면, 블록체인을 이용하여 분석된 내부 영상 또는 외부영상을 공유하되, 부여된 데이터 코인에 따라 내부 영상 또는 외부 영상을 거래할 수 있다.
이하에서는 도 2를 이용하여 본 발명의 실시예에 따른 영상 분석 방법을 설명한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 영상 분석 방법을 나타낸 순서도이다.
먼저, 도 2에서 나타낸 것처럼, 데이터 수집부(110)는 차량에 설치된 블랙박스를 이용하여 차량의 외부 또는 내부의 영상정보를 수집하고, 차량에 부착되어 있는 센서로부터 센싱 정보를 수집하며 주변의 인프라 정보를 획득한다(S210).
여기서, 영상정보는 차량에 설치된 블랙박스를 이용하여 내부 및 외부 영상을 촬영한다.
또한, 영상정보는 사용자의 선택에 의해 특정영상이 수집되거나, 블랙박스에 설치된 충격센서의 값을 이용하여 특정영상을 자동으로 수집한다.
즉, 충격센서로부터 측정된 값이 기준 값을 초과하면 블랙박스는 특정영상을 자동으로 수집한다.
여기서, 생성된 영상정보는 영상id, 수집시각, 수집위치, 차량충격수준, 영상의 크기, 해상도, 차량 내부 및 외부 영상구분데이터 및 주행 차로 중에서 어느 하나를 포함한다.
센싱 정보는 차량으로부터 영상정보에 해당하는 차량의 속도 및 운전 제어권 정보이다.
여기서, 운전 제어권은 운전자의 운전여부 또는 자율주행 기능을 이용한 운전여부를 포함한다.
또한, 인프라 정보는 영상 정보에 대응하는 CCTV의 촬영 시점 및 위치 정보, 도로의 형태, 특성, 주변 지형 위험도 및 교통상태 중에서 어느 하나를 포함한다.
다음으로, 데이터 분석부(120)는 영상정보, 센싱정보 및 인프라 정보를 매칭하고, 매칭된 영상의 교통 법규 위반 여부를 판단한다(S220).
여기서, 교통 법규 위반 여부는 속도, 차로, 신호 위반여부 중에서 어느 하나를 포함한다.
그러면, 데이터 평가부(130)는 매칭된 영상정보, 센서정보 및 인프라 정보를 분석하여 주행 당시의 상황을 분류한다(S230).
이때, 데이터 평가부(130)는 주행상황을 일반적인 주행상황, 이벤트 직전 상황, 이벤트 직후 상황 및 교통법규 위반 상황 중에서 어느 하나의 상황으로 분류한다.
여기서, 이벤트 상황은 접촉사고 및 추돌사고와 같은 차량 사고에 대한 상황이다.
그러면, 데이터 평가부(130)는 분류한 주행상황 및 내부 또는 외부 영상 여부, 위험도 정도에 대응하여 해당되는 영상정보의 종합등급을 산정한다(S240).
이하에서는, 도 3 내지 도 5를 이용하여 S240 단계에 대하여 상세히 설명한다.
도 3은 도 2의 S240단계를 설명하기 위한 순서도이며, 도 4는 도 3의 S243단계를 설명하기 위한 도면이고, 도 5는 도 3의 S244단계를 설명하기 위한 도면이다.
먼저, 도 3에서 나타낸 것처럼, 데이터 분석부(120)는 매칭된 영상정보, 센싱정보 및 인프라 정보를 분석한다(S241).
여기서, 데이터 분석부(120)는 영상 정보, 센싱 정보 및 인프라 정보를 각 시점별로 매칭한다.
즉, 동일한 시점의 영상 정보, 센싱 정보 및 인프라 정보를 매칭한다.
데이터 분석부(120)는 분석된 결과와 교통법규 위반 여부를 이용하여 해당 시점에서의 주행 상황을 분류한다(S242).
즉, 데이터 분석부(120)는 각 시점별 분석된 영상을 이용하여 교통법규 위반 여부를 판단하고, 주행 상황을 판단한다.
데이터 평가부(130)는 주행 상황에 따라 내부영상 및 외부 영상의 기본 등급을 산정한다(S243).
도 4에서 나타낸 것과 같이, 영상의 상황과 내부영상 및 외부 영상에 따라서 산정되는 기본등급은 변경될 수 있다.
즉, 도 4에서 나타낸 것처럼, 동일한 이벤트 상황에서 내부영상의 등급은 5등급으로 산정되었고, 외부영상의 등급은 4등급으로 산정되었다.
이와 같이, 동일한 이벤트의 상황일 경우 내부영상 또는 외부영상에 따라 등급이 변동될 수 있다.
다음으로, 데이터 평가부(130)는 데이터 수집부(110)로부터 수집된 센싱 정보와 인프라 정보를 이용하여 위험도 가점을 생성하고, 산정된 기본등급에 위험도 가점을 부가하여 종합등급을 산정한다(S244).
도 5에서 나타낸 것처럼, 위험도 가점을 (+)의 개수로 나타내고, (+)는 0.1점으로 가정하고 기본등급에 더하여 종합등급을 산정할 수 있다.
또한, 위험도 가점은 인프라 정보에 따라 변경이 가능하다.
즉, 영상 구간이 사고 다발구역이면 위험도 가점은 증가하게 되며, 교통상황의 혼잡도에 따라 위험도 가점은 증가하거나 감소할 수 있다.
이러한 위험도 가점은 AI 또는 인공지능을 이용하여 평가될 수 있다.
다음으로, 영상 공유부(140)는 산정된 종합등급을 기반으로 영상정보에 거래코인을 부여한다(S250).
여기서, 거래코인은 산정된 종합등급에 따라 다른 값을 가질 수 있다.
예를 들어, 0.1등급마다 영상 공유부(140)가 부여하는 거래코인이 2개라고 가정할 경우, 분석된 영상이 3.4등급으로 판단되면 영상 공유부(140)는 68개의 거래코인을 부여한다.
도 5에서 나타낸 것처럼, 종합등급이 0등급으로 판단된 영상은 영상 공유부(140)에 등록되지 않은 영상으로 판단하여 거래코인을 부여하지 않는다.
그러면, 영상 공유부(140)는 블록체인을 이용하여 해당되는 내부 영상 또는 외부 영상을 다른 사용자에게 공유한다(S260).
여기서, 블록체인은 누구나 열람할 수 있는 장부에 거래 내역을 기록하고, 네트워크로 연결된 복수의 저장장치 및 컴퓨터에 기록을 복사하여 저장하는 분산형 데이터 저장기술을 의미한다.
본 발명의 실시예에서는 영상정보를 공유하고, 공유된 영상정보의 위조 및 훼손을 방지하고, 데이터 코인을 제공하기 위해 블록체인 기법을 적용한다.
이와 같이 본 발명의 실시예에 따르면, 기존의 CCTV와 같은 고가의 노변 인프라 장비나 별도의 차량 내 장비 장착을 통해 선별적으로 수집되던 도로 주행 영상 등의 데이터가 개별 차량을 통해 수집 가능해지면서 수집 데이터 증대와 수집 비용을 절감할 수 있으며, 블록체인 기술을 이용하여 공유하기 때문에 데이터의 변조를 방지할 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시 예를 참고로 설명 되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.

Claims (14)

  1. 차량의 영상데이터를 분석하기 위한 영상 분석 장치에 있어서,
    차량에 설치된 블랙박스를 이용하여 차량의 외부 또는 내부의 영상정보를 수집하고, 차량에 부착되어 있는 센서로부터 센싱 정보를 수집하며 주변의 인프라 정보를 획득하는 데이터 수집부,
    상기 영상 정보, 센싱 정보 및 인프라 정보를 시점별로 매칭하고, 매칭된 결과를 이용하여 교통 법규위반 여부를 판단하는 데이터 분석부,
    상기 매칭된 영상 정보, 센싱 정보 및 인프라 정보를 분석하여 주행 당시의 상황을 분류하고, 상기 분류된 주행 상황 및 내부 또는 외부 영상 여부, 위험도 정도에 대응하여 해당되는 영상정보에 대한 종합 등급을 산정하는 데이터 평가부를 포함하는 영상 분석 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 영상 정보의 종합 등급을 기반으로 영상 정보의 거래 코인을 부여하고, 블록체인을 통하여 해당되는 내부 영상 또는 외부 영상을 거래하도록 하는 영상 공유부를 더 포함하는 영상 분석 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 영상정보는,
    영상id, 수집시각, 수집위치, 차량충격수준, 영상의 크기, 해상도, 차량 내부 및 외부 영상구분데이터 및 주행 차로 중에서 어느 하나를 포함하는 영상 분석 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 센서 정보는,
    주행 중인 차량의 속도 및 운전 제어 정보를 포함하고,
    상기 인프라 정보는,
    상기 매칭된 영상 정보에 대응하는 CCTV의 촬영 시점 및 위치 정보, 도로의 형태, 특성, 주변 지형 위험도 및 교통상태 중에서 어느 하나를 포함하는 영상 분석 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 데이터 평가부는,
    상기 매칭된 영상 정보, 센싱 정보 및 인프라 정보를 분석하고, 분석 결과와 상기 교통 법규위반 여부를 이용하여 해당 시점의 주행 상황을 분류하고, 상기 주행 상황에 따라 내부 영상 및 외부 영상의 기본 등급을 산정하며, 센싱 정보와 인프라 정보로부터 연산된 위험도 정도에 따른 위험도 가점을 상기 기본 등급에 부가하여 상기 종합 등급을 결정하는 영상 분석 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 주행 상황은,
    일반적인 주행상황, 이벤트 직전 상황, 이벤트 직후 상황 및 교통법규 위반 상황 중에서 어느 하나의 상황으로 분류되는 영상 분석 장치.
  7. 제2항에 있어서,
    상기 영상 공유부는,
    상기 분석된 영상 정보에 대한 공유 요청이 들어오면, 블록체인을 이용하여 상기 분석된 내부 영상 또는 외부 영상을 공유하되,
    상기 부여된 데이터 코인에 따라 상기 내부 영상 또는 외부 영상을 거래하도록 하는 영상 분석 장치.
  8. 영상 분석 장치를 이용한 영상 분석 방법에 있어서,
    차량에 설치된 블랙박스를 이용하여 차량의 외부 또는 내부의 영상정보를 수집하고, 차량에 부착되어 있는 센서로부터 센싱 정보를 수집하며 주변의 인프라 정보를 획득하는 단계,
    상기 영상 정보, 센싱 정보 및 인프라 정보를 시점별로 매칭하고, 매칭된 결과를 이용하여 교통 법규위반 여부를 판단하는 단계,
    상기 매칭된 영상 정보, 센싱 정보 및 인프라 정보를 분석하여 주행 당시의 상황을 분류하고, 상기 분류된 주행 상황 및 내부 또는 외부 영상 여부, 위험도 정도에 대응하여 해당되는 영상정보에 대한 종합 등급을 산정하는 단계를 포함하는 영상 분석 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 영상 정보의 종합 등급을 기반으로 영상 정보의 거래 코인을 부여하는 단계,
    블록체인을 통하여 해당되는 내부 영상 또는 외부 영상을 거래하는 단계를 더 포함하는 영상 분석 방법.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 영상정보는,
    영상id, 수집시각, 수집위치, 차량충격수준, 영상의 크기, 해상도, 차량 내부 및 외부 영상구분데이터 및 주행 차로 중에서 어느 하나를 포함하는 영상 분석 방법.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 센서 정보는,
    주행 중인 차량의 속도 및 운전 제어 정보를 포함하고,
    상기 인프라 정보는,
    상기 매칭된 영상 정보에 대응하는 CCTV의 촬영 시점 및 위치 정보, 도로의 형태, 특성, 주변 지형 위험도 및 교통상태 중에서 어느 하나를 포함하는 영상 분석 방법.
  12. 제8항에 있어서,
    상기 종합 등급을 산정하는 단계는,
    상기 매칭된 영상 정보, 센싱 정보 및 인프라 정보를 분석하는 단계,
    분석 결과와 상기 교통 법규위반 여부를 이용하여 해당 시점의 주행 상황을 분류하는 단계,
    상기 주행 상황에 따라 내부 영상 및 외부 영상의 기본 등급을 산정하는 단계,
    센싱 정보와 인프라 정보로부터 연산된 위험도 정도에 따른 위험도 가점을 상기 기본 등급에 부가하여 상기 종합 등급을 결정하는 단계를 포함하는 영상 분석 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 주행 상황은,
    일반적인 주행상황, 이벤트 직전 상황, 이벤트 직후 상황 및 교통법규 위반 상황 중에서 어느 하나의 상황으로 분류되는 영상 분석 방법.
  14. 제8항에 있어서,
    상기 내부 영상 또는 외부 영상을 거래하는 단계는,
    상기 분석된 영상 정보에 대한 공유 요청이 들어오면, 블록체인을 이용하여 상기 분석된 내부 영상 또는 외부 영상을 공유하되,
    상기 부여된 데이터 코인에 따라 상기 내부 영상 또는 외부 영상을 거래하도록 하는 영상 분석 방법.
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