WO2024035068A1 - 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 방법, 이를 수행하는 장치 및 프로그램 - Google Patents

블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 방법, 이를 수행하는 장치 및 프로그램 Download PDF

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WO2024035068A1
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accident
vehicle
black box
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surrounding vehicles
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이은일
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주식회사 아이나비시스템즈
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    • B62D—MOTOR VEHICLES; TRAILERS
    • B62D41/00—Fittings for identifying vehicles in case of collision; Fittings for marking or recording collision areas
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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    • G06N20/00—Machine learning
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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    • G08B25/14—Central alarm receiver or annunciator arrangements
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    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B27/00—Alarm systems in which the alarm condition is signalled from a central station to a plurality of substations

Definitions

  • the present invention relates to a vehicle accident detection and automatic accident sharing method using a black box, a device and a computer program for performing the same, and more specifically, vehicle accident detection using a black box and navigation to which an artificial intelligence accident detection model mounted in the vehicle is applied. It concerns methods of detection and automatic thought sharing, devices and computer programs that do this.
  • the purpose of the present invention to solve the above problems is to detect accidents in the vehicle or surrounding vehicles using images captured by a black box mounted in the vehicle, and automatically report/share the accident information.
  • the goal is to provide a vehicle accident detection and automatic sharing method through a box, as well as a device and computer program to perform this.
  • a vehicle accident detection and automatic accident sharing device using a black box receives a vehicle accident event detected from a black box that detects a vehicle accident of at least one of the own vehicle and surrounding vehicles.
  • an event receiver an accident information generator that generates accident information including information on the location of the accident based on the received vehicle accident event, and the generated accident information that is generated within an emergency rescue center and within a certain distance from the vehicle.
  • It includes a communication unit that transmits information to surrounding vehicles, and the black box is equipped with a deep learning model for accident detection that matches the conditions of the road on which it is driving.
  • the vehicle accident detection and automatic accident sharing method using a black box uses a black box equipped with an accident detection deep learning model suitable for the situation of the road on which the vehicle is driving and its surroundings. Detecting an accident of at least one vehicle among the vehicles, when the condition of the road on which the own vehicle is driving changes, at least one of the own vehicle and surrounding vehicles using an accident detection deep learning model appropriate for the changed road condition mounted on the black box. Detecting a vehicle accident, and upon detecting an accident in at least one of the own vehicle and surrounding vehicles, transmitting accident occurrence information informing the accident occurrence and accident location information to an emergency rescue center and surrounding vehicles within a certain distance from the own vehicle. It includes steps to:
  • a vehicle accident detection and automatic accident sharing device using a black box is a vehicle accident detection and automatic accident detection device using a black box, and has a memory and functionally controls the memory. It includes a processor for detecting at least one vehicle accident among the own vehicle and surrounding vehicles using a black box equipped with an accident detection deep learning model appropriate for the situation of the road on which the own vehicle is traveling, and detecting an accident on the road on which the own vehicle is traveling.
  • an accident detection deep learning model suitable for the changed road situation mounted on the black box is used to detect an accident in at least one of the own vehicle and surrounding vehicles, and detects an accident in at least one vehicle among the own vehicle and surrounding vehicles.
  • accident information including information on the location of the accident is transmitted to the emergency rescue center and surrounding vehicles within a certain distance from the vehicle.
  • a program stored in a computer-readable storage medium for executing a vehicle accident detection and automatic accident sharing method using a black box is an accident detection deep learning appropriate for the situation of the road being driven. Detecting a vehicle accident in at least one of the own vehicle and surrounding vehicles using a black box equipped with a model, when the condition of the road on which the own vehicle is traveling changes, deep learning is used to detect an accident according to the changed road condition mounted on the black box. Detecting a vehicle accident in at least one of the own vehicle and surrounding vehicles using a model, and detecting an accident in at least one vehicle among the own vehicle and surrounding vehicles, sends accident occurrence information to the emergency rescue center by informing the accident occurrence and accident location information. And transmitting to surrounding vehicles within a certain distance from the own vehicle.
  • accidents in the own vehicle or surrounding vehicles are detected using images from a black box, and the accident information is automatically reported and shared with surrounding vehicles by linking the black box and the navigation device to ensure rapid transport of emergency patients. It is possible to prevent secondary accidents caused by accidents.
  • Figure 1 is a configuration diagram showing a vehicle accident detection and automatic accident sharing device using a black box according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 2 is a conceptual diagram showing accident occurrence information according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 3 is a conceptual diagram showing the measurement of the driving distance within the GNSS shadow area of a vehicle entering the GNSS shadow area.
  • Figure 4 is a conceptual diagram showing accident occurrence information display according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 5 is a flowchart showing a vehicle accident detection and automatic accident sharing method using a black box according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 6 is a procedure diagram showing a vehicle accident detection and automatic accident sharing method using a black box according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 7 is a configuration diagram showing a vehicle accident detection and automatic accident sharing device using a black box according to another embodiment of the present invention.
  • first and second are used to distinguish one component from another component, and the scope of rights should not be limited by these terms.
  • a first component may be named a second component, and similarly, the second component may also be named a first component.
  • the” and similar indicators may indicate both singular and plural numbers.
  • identification codes e.g., a, b, c, etc.
  • the identification codes do not describe the order of each step, and each step is clearly ordered in a specific order in context. Unless specified, it may occur differently from the specified order. That is, each step may occur in the same order as specified, may be performed substantially simultaneously, or may be performed in the opposite order.
  • expressions such as “have,” “may have,” “includes,” or “may include” indicate the presence of the corresponding feature (e.g., a numerical value, function, operation, or component such as a part). indicates, does not rule out the presence of additional features.
  • the present invention uses the image of a black box to detect accidents of the vehicle (hereinafter referred to as the own vehicle) or surrounding vehicles, and if the detected vehicle accident occurred in a GNSS shaded area, the location information for the vehicle upon entering the GNSS shaded area is provided. It transmits entry point location information (including GPS coordinates, road name, facility name, etc.), driving distance from the entry point to the accident point, and information on the road being driven to the emergency rescue center and surrounding vehicles within a certain distance from the vehicle.
  • the composition is the main point.
  • Figure 1 is a configuration diagram showing a vehicle accident detection and automatic accident sharing device using a black box according to an embodiment of the present invention.
  • the vehicle accident detection and automatic accident sharing device 100 using a black box detects a vehicle accident of at least one of the own vehicle and surrounding vehicles from the black box 110.
  • An event receiving unit 150 for receiving a vehicle accident event an accident information generating unit 160 for generating accident occurrence information including information on the location of an accident based on the received vehicle accident event, and the generated accident occurrence.
  • the black box 110 which transmits a vehicle accident event to the vehicle accident detection and automatic accident sharing device 100 of the present invention, uses an accident detection deep learning model suitable for the driving road situation mounted on the artificial intelligence modeling unit 120. Using this, the accident detection unit 130 of the black box 110 detects the vehicle and/or vehicles around the vehicle (referred to as surrounding vehicles) in the image obtained through the camera (not shown) of the black box 110. Detect vehicle accidents.
  • the accident detection unit 130 of the present invention can detect accidents by fusing with various sensing devices, including impact detection sensors (in this case, when detecting accidents by fusing with various sensing devices, calibration technology between sensors is required). (As the number of types of sensors increases, a higher level of computing technology is required, so it is necessary to detect accidents in the most useful way using the minimum number of sensors), using images acquired from the camera of the black box (110) and a deep learning model for accident detection. Accidents can be detected using various sensing devices, including impact detection sensors (in this case, when detecting accidents by fusing with various sensing devices, calibration technology between sensors is required). (As the number of types of sensors increases, a higher level of computing technology is required, so it is necessary to detect accidents in the most useful way using the minimum number of sensors), using images acquired from the camera of the black box (110) and a deep learning model for accident detection. Accidents can be detected using
  • the artificial intelligence modeling unit 120 of the black box 110 of the present invention is changed to an accident detection deep learning model suitable for the changed road conditions, and the accident detection unit 130 uses the changed accident detection deep learning model to detect and detect vehicle accidents of the own vehicle and/or surrounding vehicles.
  • Vehicle accident event information which is information about the accident, is transmitted to the vehicle accident detection and automatic accident sharing device 100 using a black box.
  • Vehicle accident event information includes information about the current road conditions, video information for a certain period of time before and after the accident, and information about the applied accident detection deep learning model.
  • the artificial intelligence modeling unit 110 of the black box 110 of the present invention receives the accident detection deep learning model from the artificial intelligence learning unit 140 mounted on the vehicle accident detection and automatic accident sharing device 100 and uses it to
  • the accident detection unit 130 can detect a vehicle accident (however, it is not limited to this, and the artificial intelligence modeling unit 120 of the black box 110 is implemented to include an accident detection deep learning model for various road conditions in advance. can be).
  • the accident detection deep learning model used in the artificial intelligence modeling unit 120 of the present invention is not fixed and can be strengthened through continued learning in the artificial intelligence learning unit 140.
  • the black box 110 of the present invention uses a camera mounted on the black box 110 to recognize the moment of entry or exit of the own vehicle into the GNSS shadow area, or a camera mounted on the black box 100.
  • the moment of entry or exit of the own vehicle into the GNSS shaded area based on at least one of the captured image and the road information data and/or GNSS data, which is information about the road where the accident occurred from the navigation 180 mounted on the own vehicle, and
  • the driving distance within the GNSS shadow area can be recognized (or the camera image and navigation from the black box 110 in the accident information generation unit 160 of the vehicle accident detection and automatic accident sharing device 100 using a black box, which will be described later)
  • the moment of entry or exit of the own vehicle into the GNSS shaded area and the driving distance within the GNSS shaded area can be recognized).
  • the event receiver 150 of the vehicle accident detection and automatic accident sharing device 100 using a black box receives vehicle accident event information from the accident detection unit 130 of the black box 110. This is transmitted to the accident information generation unit 160.
  • the accident information generator 160 of the vehicle accident detection and automatic accident sharing device 100 using a black box receives the vehicle accident event information and the vehicle location from the navigation 180 installed in the vehicle. Based on the information, accident occurrence information including information about the location of the accident is generated.
  • the accident occurrence information generated by the accident information generation unit 160 of the present invention includes accident location information (GPS coordinates), which is information about the location where the accident occurred, from the navigation 180 installed in the vehicle, as shown in FIG. Includes road information, which is information about the road on which it occurred (for example, Nambusunhwan-ro 347-gil).
  • GPS coordinates GPS coordinates
  • road information which is information about the road on which it occurred (for example, Nambusunhwan-ro 347-gil).
  • Entry point location information (received from the navigation 180), which is location information about the point (or the point immediately before entry), and driving distance information from the entry point, which is information about the driving distance from the entry point of the GNSS shaded area to the accident.
  • IMU Inertial Measurement Unit
  • DMI distance measurement information
  • the communication unit 170 of the vehicle accident detection and automatic accident sharing device 100 using a black box receives the generated accident information and sends it to an emergency rescue center 190 such as a fire station or police station. /Or transmit to surrounding vehicles 170 within a certain distance from the own vehicle.
  • an emergency rescue center 190 such as a fire station or police station.
  • Information about the accident as shown in FIG. 4 is displayed on the in-vehicle display devices of surrounding vehicles 170 within a certain distance from the point where the accident occurred (either received from the emergency rescue center 190 or using the vehicle accident detection and automatic accident system of the present invention). received from the sharing device 100) may be displayed. Alternatively, the information may be transmitted to the personal mobile terminals of people within a certain distance from the point where the accident occurred.
  • the vehicle accident detection and automatic accident sharing device 100 using a black box reports accident detection and accident occurrence information sharing to the emergency rescue center 190 or surrounding vehicles 170.
  • the operation of providing incident information about the detected incident to a separate incident management server can be performed, and the incident management server can use the black box. It may be implemented to report/share the accident occurrence information provided by the vehicle accident detection and automatic accident sharing device 100 to the emergency rescue center 190 or surrounding vehicles 170.
  • FIG. 5 is a flowchart showing a vehicle accident detection and automatic accident sharing method using the vehicle accident detection and automatic accident sharing device 100 using a black box according to an embodiment of the present invention in FIG. 1.
  • an accident involving at least one of the own vehicle and surrounding vehicles is detected using the black box 110 (S520).
  • an accident detection deep learning model suitable for the changed road situation mounted on the black box 110 can be applied to detect an accident in at least one vehicle among the own vehicle and surrounding vehicles.
  • accident information including information on the location of the accident is generated (S540) and then the generated accident Occurrence information is transmitted to the emergency rescue center and surrounding vehicles within a certain distance from the vehicle (S550).
  • the accident occurrence information includes information on the location of the entry point into the GNSS shadow area and information on the distance from the entry point.
  • the camera image of the black box is used to identify the moment of entry or exit into the GNSS shadow area.
  • the moment of entering or leaving the GNSS shaded area and the driving distance within the GNSS shaded area can be recognized based on the camera image of the black box and road information data and/or GNSS data from the navigation system mounted on the vehicle. .
  • FIG. 6 is a procedure diagram showing a vehicle accident detection and automatic accident sharing method using the vehicle accident detection and automatic accident sharing device 100 using a black box according to another embodiment of the present invention in FIG. 1.
  • the black box 110 which is equipped with an accident detection deep learning model appropriate to the situation of the road being driven, detects an accident involving at least one of the own vehicle and surrounding vehicles (S610), the black box 110 provides information about the detected accident. After generating vehicle accident event information (S620), it is transmitted to the vehicle accident detection and automatic accident sharing device 100 using the black box of the present invention (S630).
  • the black box (110) converted to an accident detection deep learning model that matches the changed road condition detects a vehicle accident, and when the accident is detected (S610), it generates vehicle accident event information (S620) ) and then transmit it to the vehicle accident detection and automatic accident sharing device 100 using the black box of the present invention (S630).
  • the vehicle accident detection and automatic accident sharing device 100 using a black box of the present invention generates accident information including information about the accident location by the accident information generator 160 based on the received vehicle accident event information. Generated (S640), and the generated accident information is transmitted by the communication unit 170 to the emergency rescue center 190 and surrounding vehicles 195 within a certain distance from the own vehicle (S650). As described above, if the detected vehicle accident occurred in a GNSS shadow area, the accident occurrence information includes information on the location of the entry point into the GNSS shadow area and information on the distance from the entry point.
  • the event receiving unit 150 and the accident information generating unit 160 may be integrated and implemented as one module, or may be implemented by dividing them into two or more systems.
  • Methods according to the present invention may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer-readable medium 720.
  • the computer-readable medium 720 may include program instructions, data files, data structures, etc., singly or in combination.
  • Program instructions recorded on the computer-readable medium 720 may be specially designed and configured for the present invention or may be known and usable by those skilled in the computer software art.
  • the vehicle accident detection and automatic accident sharing device 100 using a black box of the present invention includes one or more processors 710, a computer-readable storage medium 720, and a communication bus 760, as shown in FIG. can do.
  • the processor 710 can control the vehicle accident detection and automatic accident sharing device 100 using the black box of the present invention to operate.
  • the processor 710 may execute one or more programs 730 stored in the computer-readable storage medium 720.
  • One or more programs 730 may include one or more computer-executable instructions, and when the computer-executable instructions are executed by the processor 710, vehicle accident detection and automatic accident sharing device using the black box of the present invention (100 ) may be configured to detect accidents of the vehicle or surrounding vehicles using the video of the aforementioned black box and perform operations to automatically report/share accident information.
  • the computer-readable storage medium 720 includes computer-executable instructions, program code, program data and/or for detecting accidents of the own vehicle or surrounding vehicles using images from the black box and automatically reporting/sharing accident information. It is configured to store information in any other suitable form.
  • the program 730 stored in the computer-readable storage medium 720 includes a set of instructions executable by the processor 710.
  • computer-readable storage medium 720 includes memory (volatile memory, such as random access memory, non-volatile memory, or an appropriate combination thereof), one or more magnetic disk storage devices, optical disk storage devices, flash It may be memory devices, other types of storage media that can be accessed by the vehicle accident detection and automatic accident sharing device 100 using the black box of the present invention and store desired information, or a suitable combination thereof.
  • the communication bus 760 interconnects various other components of the vehicle accident detection and automatic accident sharing device 100 using a black box of the present invention, including the processor 710 and the computer-readable storage medium 720.
  • the vehicle accident detection and automatic accident sharing device 100 using a black box of the present invention may include one or more input/output interfaces 740 and one or more communication interfaces 750 that provide an interface for one or more input/output devices. .
  • the input/output interface 740 and communication interface 750 are connected to the communication bus 760.
  • the input/output device (not shown) may be connected to other components of the vehicle accident detection and automatic accident sharing device 100 using the black box of the present invention through the input/output interface 740.

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Abstract

본 발명에 따른 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 장치는 자차 및 주변 차량 중 적어도 하나의 차량 사고를 감지하는 블랙박스로부터 감지된 차량 사고 이벤트를 수신하는 이벤트 수신부, 수신된 상기 차량 사고 이벤트에 기초하여 사고 발생 장소에 대한 정보를 포함하는 사고 발생 정보를 생성하는 사고 정보 생성부 및 생성된 상기 사고 발생 정보를 긴급 구조 센터 및 상기 자차로부터 일정 거리내 있는 주위 차량들에게 전송하는 통신부를 포함하고, 상기 블랙박스는 주행 중인 도로의 상황에 맞는 사고 감지 딥러닝 모델이 탑재된다.

Description

블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 방법, 이를 수행하는 장치 및 프로그램
본 발명은 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 방법, 이를 수행하는 장치 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 차량 내 탑재된 인공지능 사고 감지 모델이 적용된 블랙박스와 네비게이션을 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 방법, 이를 수행하는 장치 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.
인적이 드물거나 차량이 많이 다니지 않은 곳에서 차량 사고가 발생되는 경우, 해당 차량의 탑승객이 신고를 못할 정도로 다친 상태이면 해당 차량 사고가 신속하게 경찰서, 소방서 등과 같은 구조 기관에 전달되지 못하는 문제가 있다.
즉, 블랙박스가 수집하는 주행 영상 데이터를 활용하여 사고를 감지하고 공유하는 있는 기술은 이미 존재하는 기술이다. 하지만, 단일 센서를 통한 사고 감지는 오인의 가능성이 있으며, 터널 내부와 같은 GNSS(Global Navigation Satellite System) 음영 지역에서는 정확한 사고 발생 위치 전달에 어려움이 있고, 차량간 지도의 사양이 다른 경우에도 사고 위치 공유에 문제가 발생할 여지가 있다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 차량 내 탑재된 블랙박스가 촬영한 영상을 이용하여 본인 차량이나 주변 차량들의 사고를 감지하고, 해당 사고 정보를 자동으로 신고/공유하는, 블랙박스를 통한 차량 사고 감지 및 자동 공유 방법, 이를 수행하는 장치 및 컴퓨터 프로그램을 제공하는 데 있다.
본 발명의 명시되지 않은 또 다른 목적들은 하기의 상세한 설명 및 그 효과로부터 용이하게 추론할 수 있는 범위 내에서 추가적으로 고려될 수 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 장치는 자차 및 주변 차량 중 적어도 하나의 차량 사고를 감지하는 블랙박스로부터 감지된 차량 사고 이벤트를 수신하는 이벤트 수신부, 수신된 상기 차량 사고 이벤트에 기초하여 사고 발생 장소에 대한 정보를 포함하는 사고 발생 정보를 생성하는 사고 정보 생성부 및 생성된 상기 사고 발생 정보를 긴급 구조 센터 및 상기 자차로부터 일정 거리내 있는 주위 차량들에게 전송하는 통신부를 포함하고, 상기 블랙박스는 주행 중인 도로의 상황에 맞는 사고 감지 딥러닝 모델이 탑재된다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 방법은 주행 중인 도로의 상황에 맞는 사고 감지 딥러닝 모델이 탑재된 블랙박스를 이용하여 자차 및 주변 차량 중 적어도 하나의 차량 사고를 감지하는 단계, 상기 자차가 주행중인 도로의 상황이 변하면 상기 블랙박스에 탑재된 변화된 도로의 상황에 맞는 사고 감지 딥러닝 모델을 이용하여 상기 자차 및 주변 차량 중 적어도 하나의 차량 사고를 감지하는 단계 및 상기 자차 및 주변 차량 중 적어도 하나의 차량 사고를 감지하면 사고 발생 및 사고 장소 정보를 알리는 사고 발생 정보를 긴급 구조 센터 및 상기 자차로부터 일정 거리내 있는 주위 차량들에게 전송하는 단계를 포함한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 장치는 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 감지 장치로서, 메모리 및 상기 메모리를 기능적으로 제어하기 위한 프로세서를 포함하며, 상기 프로세서는 주행 중인 도로의 상황에 맞는 사고 감지 딥러닝 모델이 탑재된 블랙박스를 이용하여 자차 및 주변 차량 중 적어도 하나의 차량 사고를 감지하고, 상기 자차가 주행중인 도로의 상황이 변하면 상기 블랙박스에 탑재된 변화된 도로의 상황에 맞는 사고 감지 딥러닝 모델을 이용하여 상기 자차 및 주변 차량 중 적어도 하나의 차량 사고를 감지하며, 상기 자차 및 주변 차량 중 적어도 하나의 차량 사고를 감지하면 사고 발생 장소에 대한 정보를 포함하는 사고 발생 정보를 긴급 구조 센터 및 상기 자차로부터 일정 거리내 있는 주위 차량들에게 전송한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 저장된 프로그램은 주행 중인 도로의 상황에 맞는 사고 감지 딥러닝 모델이 탑재된 블랙박스를 이용하여 자차 및 주변 차량 중 적어도 하나의 차량 사고를 감지하는 단계, 상기 자차가 주행중인 도로의 상황이 변하면 상기 블랙박스에 탑재된 변화된 도로의 상황에 맞는 사고 감지 딥러닝 모델을 이용하여 상기 자차 및 주변 차량 중 적어도 하나의 차량 사고를 감지하고는 단계 및 상기 자차 및 주변 차량 중 적어도 하나의 차량 사고를 감지하면 사고 발생 및 사고 장소 정보를 알리는 사고 발생 정보를 긴급 구조 센터 및 상기 자차로부터 일정 거리내 있는 주위 차량들에게 전송하는 단계를 수행한다.
본 발명에 따르면, 블랙박스의 영상을 이용하여 본인 차량이나 주변 차량들의 사고를 감지하고, 블랙박스와 내비게이션 장치를 연계하여 해당 사고 정보를 자동으로 신고하고 주변 차량에 공유함으로써 응급 환자의 신속한 이송을 가능하게 하고 발생된 사로로 인한 2차 사고를 미연에 방지할 수 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 장치를 나타내는 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사고 발생 정보를 나타내는 개념도이다.
도 3은 GNSS 음영지역에 진입한 차량의 GNSS 음영지역 내 주행거리 측정을 나타내는 개념도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 사고 발생 정보 표시를 나타내는 개념도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 방법을 나타내는 절차도이다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 장치를 나타내는 구성도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 게시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 본 발명의 권리범위는 실시예들로부터 관련되는 본 발명의 기술적 사상에 속하는 모든 변경, 변형, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 제시되는 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
본 명세서에서 "제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어 서는 아니 된다. 예컨대, 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성 요소도 제1 구성 요소로 명명될 수 있다. 본 출원에서 사용된 "상기" 및 이와 유사한 지시어는 단수 및 복수 모두를 지시하는 것일 수 있다.
본 명세서에서 각 단계들에 있어 식별부호(예컨대, a, b, c 등)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
본 명세서에서, "가진다", "가질 수 있다", "포함한다" 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예컨대, 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성 요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.
본 발명은 블랙박스의 영상을 이용하여 본인 차량(이하 자차라 칭함)이나 주변 차량들의 사고를 감지하고, 감지된 차량 사고가 GNSS 음영 지역에서 발생한 경우이면 GNSS 음역지역에의 진입시 그에 대한 위치 정보인 진입점 위치 정보(GPS 좌표, 도로명, 시설명 등 포함), 진입점으로부터의 사고 발생지점까지의 주행거리 및 주행중인 도로의 정보를 긴급 구조 센터 및 자차로부터 일정 거리내 있는 주위 차량들에게 전송하는 구성을 요지로 한다.
이하, 첨부 도면을 참조하여 본 발명의 구성에 대하여 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 장치를 나타내는 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 장치(100)는 자차 및 주변 차량 중 적어도 하나의 차량 사고를 감지하는 블랙박스(110)로부터 감지된 차량 사고 이벤트를 수신하는 이벤트 수신부(150), 수신된 상기 차량 사고 이벤트에 기초하여 사고 발생 장소에 대한 정보를 포함하는 사고 발생 정보를 생성하는 사고 정보 생성부(160) 및 생성된 상기 사고 발생 정보를 긴급 구조 센터(190) 및 상기 자차로부터 일정 거리내 있는 주위 차량들(195)에게 전송하는 통신부(170)를 포함한다.
본 발명의 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 장치(100)에게 차량 사고 이벤트를 전송하는 블랙박스(110)는 인공지능 모델링부(120)에 탑재된 주행 중인 도로의 상황에 맞는 사고 감지 딥러닝 모델을 이용하여 블랙박스(110)의 사고감지부(130)가 블랙박스(110)의 카메라(미도시됨)를 통해 확보된 영상에서 자차 및/또는 자차의 주변에 있는 차량(주변 차량이라 칭함)의 차량 사고를 감지한다.
본 발명의 사고감지부(130)는 충격 감지 센서를 비롯한 다양한 센싱 장치와 융합하여 사고를 감지할 수 있고(이때 다양한 센싱 장치와 융합하여 사고를 감지하는 경우, 센서 간의 켈리브레이션(Calibration) 기술이 필요하며 센서 종류가 많아질수록 더 높은 수준의 컴퓨팅 기술이 요구되므로 최소한의 센서를 이용해 가장 유용하게 사고 감지를 할 필요가 있음), 블랙박스(110)의 카메라에서 취득한 영상과 사고 감지 딥러닝 모델을 이용하여 사고를 감지할 수 있다.
자차가 주행중인 도로 상황이 변경되면(주야간 변동, 터널 등 내비게이션 음영지역 진입진출, 비포장 도로 진입진출, 눈비 등 기상상황 변경 등) 본 발명의 블랙박스(110)의 인공지능 모델링부(120)는 변경된 도로 상황에 적합한 사고 감지 딥러닝 모델로 사고 감지 딥러닝 모델을 변경하고, 사고감지부(130)는 변경된 사고 감지 딥러닝 모델을 이용하여 자차 및/또는 주변 차량의 차량 사고를 감지하고 감지된 사고에 대한 정보인 차량 사고 이벤트 정보를 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 장치(100)로 전달한다. 차량 사고 이벤트 정보는 현재 주행 중인 도로 상황에 대한 정보, 사고 전후 일정 시간 동안의 영상 정보, 적용된 사고 감지 딥러닝 모델에 대한 정보를 포함한다.
본 발명의 블랙박스(110)의 인공지능 모델링부(110)는 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 장치(100)에 탑재된 인공지능 학습부(140)로부터 사고 감지 딥러닝 모델을 전달받아 이를 이용해서 사고감지부(130)에서 차량 사고를 감지하도록 할 수 있다(그러나 이에 한정되지 않고 블랙박스(110)의 인공지능 모델링부(120)에 다양한 도로 상황에 대한 사고 감지 딥러닝 모델이 미리 포함되도록 구현될 수 있다). 본 발명의 인공지능 모델링부(120)에서 사용되는 사고 감지 딥러닝 모델은 고정적이지 않고 인공지능 학습부(140)에서의 계속된 학습을 통해 강화될 수 있다.
한편, 본 발명의 블랙박스는(110)는 블랙박스(110)에 탑재된 카메라를 이용하여 자차의 GNSS 음영지역에의 진입 또는 진출의 순간을 인식하거나, 또는 블랙박스(100)에 탑재된 카메라가 촬영한 영상 및 자차에 탑재된 내비게이션(180)으로부터의 사고가 발생한 도로에 대한 정보인 도로 정보 데이터 및/또는 GNSS 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 자차의 GNSS 음영지역에의 진입 또는 진출의 순간 및 GNSS 음영지역 내 주행거리를 인식할 수 있다(또는 후술할 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 장치(100)의 사고정보 생성부(160)에서 블랙박스(110)으로부터의 카메라 영상 및 내비게이션(180)으로부터의 도로 정보 데이터 및/또는 GNSS 데이터에 기초하여 자차의 GNSS 음영지역에의 진입 또는 진출의 순간 및 GNSS 음영지역 내 주행거리를 인식할 수 있다).
본 발명의 일 실시예에 따른 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 장치(100)의 이벤트 수신부(150)는 블랙박스(110)의 사고 감지부(130)로부터 차량 사고 이벤트 정보를 전달받고 이를 사고 정보 생성부(160)로 전달한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 장치(100)의 사고 정보 생성부(160)는 전달받은 차량 사고 이벤트 정보와 차량에 설치된 네비게이션(180)으로부터의 차량 위치 정보에 기초하여 사고 발생 장소에 대한 정보를 포함하는 사고 발생 정보를 생성한다.
본 발명의 사고 정보 생성부(160)에서 생성되는 사고 발생 정보는 도 2에 나타내어진 바와 같이 차량에 설치된 네비게이션(180)으로부터 사고가 발생된 위치에 대한 정보인 사고 위치 정보(GPS 좌표), 사고가 발생된 도로에 대한 정보인 도로 정보(일례로, 남부순환로 347길)를 포함한다. 한편, 차량 사고가 터널과 같은 GNSS 음영지역에서 발생된 경우에는 네비게이션이 GNSS로부터 GPS 위치 좌표를 수신하지 못하는 문제가 있기 때문에 본 발명의 사고 발생 정보는 도 3에 나타내어진 바와 같이 GNSS 음영지역의 진입점(또는 진입 직전 지점)에 대한 위치 정보인 진입점 위치 정보(내비게이션(180)으로부터 전달받음)와 GNSS 음영 지역의 진입점부터 사고가 난 주행 거리에 대한 정보인 진입점부터의 주행 거리 정보(이는 차량 내 설치된 IMU(Inertial Measurement Unit), DMI(istance Measurement Information) 같은 차량 주행거리 측정용 센서를 이용해 산출됨)를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 장치(100)의 통신부(170)는 생성된 사고 발생 정보를 전달받아 이를 소방서, 경찰서와 같은 긴급 구조 센터(190) 및/또는 자차로부터 일정 거리내 있는 주위 차량들(170)에게 전송한다.
사고 발생 지점으로부터 일정 거리 내 있는 주위 차량들(170)의 차량 내 디스플레이 장치에는 도 4에 나타내어진 바와 같은 사고에 대한 정보(긴급 구조 센터(190)으로부터 전달받거나 본 발명의 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 장치(100)으로부터 전달받음)가 표시될 수 있다. 또는 사고 발생 지점으로부터 일정 거리 내 있는 사람들의 개인 휴대 단말에도 해당 정보가 전달될 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 장치(100)는 사고 감지와 사고 발생 정보 공유를 긴급 구조 센터(190)나 주위 차량들(170)에 신고/공유하는 동작을 직접 수행하는 대신, 별도의 사고 관리 서버(미도시됨)에게 감지된 사고에 대한 사고 발생 정보를 사고 관리 서버에 제공하는 동작을 수행할 수 있으며, 사고 관리 서버가 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 장치(100)로부터 제공받은 사고 발생 정보를 기반으로 긴급 구조 센터 (190)나 주위 차량들(170)에 신고/공유하는 동작을 수행하도록 구현될 수도 있다.
도 5는 도 1의 본 발명의 일 실시예에 따른 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 장치(100)를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 방법을 나타내는 흐름도이다.
블랙박스(110)에 주행 중인 도로의 상황에 맞는 사고 감지 딥러닝 모델을 적용(S510)한 후 블랙박스(110)를 이용하여 자차 및 주변 차량 중 적어도 하나의 차량 사고를 감지한다(S520).
자차가 주행중인 도로의 상황이 변하면 블랙박스(110)에 탑재된 변화된 도로의 상황에 맞는 사고 감지 딥러닝 모델을 적용하여 자차 및 주변 차량 중 적어도 하나의 차량 사고를 감지할 수 있다.
도로의 상황에 맞는 사고 감지 딥러닝 모델이 적용된 블랙박스(110)에 의해 사고가 감지되면(S530의 예) 사고 발생 장소에 대한 정보를 포함하는 사고 발생 정보를 생성한 후(S540) 생성된 사고 발생 정보를 긴급 구조 센터 및 상기 자차로부터 일정 거리내 있는 주위 차량들에게 전송한다(S550).
전술한 바와 같이 사고 발생 정보는 감지된 차량 사고가 GNSS 음영 지역에서 발생한 경우이면 GNSS 음역지역에의 진입점 위치 정보, 진입점으로부터의 거리에 대한 정보를 포함한다.
전술한 바와 같이 사고가 GNSS 음영지역에서 발생되는 경우를 대비하기 위해 자차가 GNSS 음영지역에 진입 또는 진출의 순간을 인식할 때는 블랙박스의 카메라 영상을 이용하여 GNSS 음영지역에의 진입 또는 진출의 순간을 인식하거나, 블랙박스의 카메라 영상과 자차에 탑재된 내비게이션으로부터의 도로 정보 데이터 및/또는 GNSS 데이터에 기초하여 GNSS 음영지역에의 진입 또는 진출의 순간 및 GNSS 음영지역 내 주행거리를 인식할 수 있다.
도 6은 도 1의 본 발명의 다른 실시예에 따른 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 장치(100)를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 방법을 나타내는 절차도이다.
주행 중인 도로의 상황에 맞는 사고 감지 딥러닝 모델이 탑재된 블랙박스(110)가 자차 및 주변 차량 중 적어도 하나에 대한 사고를 감지하면(S610) 블랙박스(110)는 감지된 사고에 대한 정보인 차량 사고 이벤트 정보를 생성한 후 (S620) 이를 본 발명의 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 장치(100)에게 전송한다(S630).
자차가 주행중인 도로의 상황이 변하면 변화된 도로의 상황에 맞는 사고 감지 딥러닝 모델로 변경한 블랙박스(110)가 차량 사고를 감지한 후 사고가 감지되면(S610) 차량 사고 이벤트 정보를 생성(S620)한 후 이를 본 발명의 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 장치(100)에게 전송할 수 있다(S630).
본 발명의 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 장치(100)는 수신된 차량 사고 이벤트 정보에 기초하여 사고정보 생성부(160)에 의해 사고 발생 장소에 대한 정보를 포함하는 사고 발생 정보를 생성하고(S640), 생성된 사고 발생 정보는 통신부(170)에 의해 긴급 구조 센터(190) 및 자차로부터 일정 거리내 있는 주위 차량들(195)에게 전송된다(S650). 전술한 바와 같이 사고 발생 정보는 감지된 차량 사고가 GNSS 음영 지역에서 발생한 경우이면 GNSS 음역지역에의 진입점 위치 정보, 진입점으로부터의 거리에 대한 정보를 포함한다.
한편, 전술한 각 구성은 각각이 별도의 시스템으로 설명되었으나, 이는 설명의 편의와 이해의 증진을 위한 예시적 설명에 불과한 것으로서, 본 발명의 기술적 사상의 범주 내에서 다양한 형태로 구현될 수 있음은 물론이다. 예컨대, 이벤트 수신부(150) 및 사고정보 생성부(160)는 하나의 모듈로 통합되어 구현되거나 또는 둘이나 그 이상의 시스템으로 분할하여 구현될 수 있다.
본 발명에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통해 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체(720)에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체(720)는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체(720)에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위해 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다.
본 발명의 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 장치(100)는 도 7에 나타내어진 진 바와 같이 하나 이상의 프로세서(710), 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(720) 및 통신 버스(760)를 포함할 수 있다.
프로세서(710)는 본 발명의 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 장치(100)가 동작하도록 제어할 수 있다. 예컨대, 프로세서(710)는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(720)에 저장된 하나 이상의 프로그램(730)을 실행할 수 있다. 하나 이상의 프로그램(730)은 하나 이상의 컴퓨터 실행 가능 명령어를 포함할 수 있으며, 컴퓨터 실행 가능 명령어는 프로세서(710)에 의해 실행되는 경우 본 발명의 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 장치 (100)로 하여금 전술한 블랙박스의 영상을 이용하여 자차나 주변 차량들의 사고를 감지하고, 사고 발생 정보를 자동으로 신고/공유하기 위한 동작을 수행하도록 구성될 수 있다.
컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(720)는 블랙박스의 영상을 이용하여 자차나 주변 차량들의 사고를 감지하고, 사고 발생 정보를 자동으로 신고/공유하기 위한 컴퓨터 실행 가능 명령어 내지 프로그램 코드, 프로그램 데이터 및/또는 다른 적합한 형태의 정보를 저장하도록 구성된다. 컴퓨터 판독 가능한 저장매체(720)에 저장된 프로그램(730)은 프로세서(710)에 의해 실행 가능한 명령어의 집합을 포함한다. 일 실시예에서, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(720)는 메모리(랜덤 액세스 메모리와 같은 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리, 또는 이들의 적절한 조합), 하나 이상의 자기 디스크 저장 디바이스들, 광학 디스크 저장 디바이스들, 플래시 메모리 디바이스들, 그 밖에 본 발명의 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 장치(100)에 의해 액세스되고 원하는 정보를 저장할 수 있는 다른 형태의 저장 매체, 또는 이들의 적합한 조합일 수 있다.
통신 버스(760)는 프로세서(710), 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(720)를 포함하여 본 발명의 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 장치 (100)의 다른 다양한 컴포넌트들을 상호 연결한다. 또한 본 발명의 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 장치 (100)는 하나 이상의 입출력 장치를 위한 인터페이스를 제공하는 하나 이상의 입출력 인터페이스(740) 및 하나 이상의 통신 인터페이스(750)를 포함할 수 있다. 입출력 인터페이스(740) 및 통신 인터페이스(750)는 통신버스(760)에 연결된다. 입출력 장치(미도시됨)는 입출력 인터페이스(740)를 통해 본 발명의 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 장치 (100)의 다른 컴포넌트들에 연결될 수 있다.
이상, 본 발명의 바람직한 실시예를 통해 본 발명의 구성에 대하여 상세히 설명하였다. 그러나 전술한 실시예는 예시에 불과한 것으로서, 본 발명의 권리범위를 제한하지 아니한다. 본 발명의 기술분야에 통상의 지식을 가진 자라면 본 명세서의 교시와 시사로부터 본 발명의 기술적 사상의 범주내의 다양한 변형과 변경이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명의 보호범위는 이하의 특허청구범위의 기재에 의하여 정하여짐이 마땅하다.

Claims (12)

  1. 자차 및 주변 차량 중 적어도 하나의 차량 사고를 감지하는 블랙박스로부터 감지된 차량 사고 이벤트 정보를 수신하는 이벤트 수신부;
    수신된 상기 차량 사고 이벤트 정보에 기초하여 사고 발생 장소에 대한 정보를 포함하는 사고 발생 정보를 생성하는 사고 정보 생성부; 및
    생성된 상기 사고 발생 정보를 긴급 구조 센터 및 상기 자차로부터 일정 거리내 있는 주위 차량들에게 전송하는 통신부를 포함하고,
    상기 블랙박스는 주행 중인 도로의 상황에 맞는 사고 감지 딥러닝 모델이 탑재된 것인 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 블랙박스는 상기 자차가 주행중인 도로의 상황이 변하면 변화된 도로의 상황에 맞는 사고 감지 딥러닝 모델로 변경하여 상기 자차 및 주변 차량 중 적어도 하나의 차량 사고를 감지하는 것인 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 블랙박스는 상기 블랙박스에 탑재된 카메라를 이용하여 상기 자차의 GNSS(Global Navigation Satellite System) 음영지역에의 진입 또는 진출의 순간을 인식하는 것인 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 블랙박스는 상기 블랙박스에 탑재된 카메라가 촬영한 영상과 상기 자차에 탑재된 내비게이션으로부터의 도로 정보 데이터 및 GNSS 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 상기 자차의 GNSS 음영지역에의 진입 또는 진출의 순간 및 GNSS 음영지역 내 주행거리를 인식하는 것인 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 통신부는
    감지된 상기 차량 사고가 일반 도로에서 발생한 경우이면 GNSS를 통해 측위된 사고 발생 지점의 절대 좌표 및 상기 주행중인 도로의 정보를 포함하는 사고 장소 정보를 포함하는 사고 발생 정보를 상기 긴급 구조 센터 및 상기 자차로부터 일정 거리내 있는 주위 차량들에게 전송하고,
    감지된 상기 차량 사고가 상기 GNSS 음영 지역에서 발생한 경우이면 상기 GNSS 음역지역에의 진입점 위치 정보, 상기 진입점으로부터의 거리 및 상기 주행중인 도로의 정보를 포함하는 사고 장소 정보를 포함하는 사고 발생 정보를 상기 긴급 구조 센터 및 상기 자차로부터 일정 거리내 있는 주위 차량들에게 전송하는 것인 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 장치.
  6. 주행 중인 도로의 상황에 맞는 사고 감지 딥러닝 모델이 탑재된 블랙박스를 이용하여 자차 및 주변 차량 중 적어도 하나의 차량 사고를 감지하는 단계;
    상기 자차가 주행중인 도로의 상황이 변하면 상기 블랙박스에 탑재된 변화된 도로의 상황에 맞는 사고 감지 딥러닝 모델을 이용하여 상기 자차 및 주변 차량 중 적어도 하나의 차량 사고를 감지하는 단계; 및
    상기 자차 및 주변 차량 중 적어도 하나의 차량 사고를 감지하면 사고 발생 장소에 대한 정보를 포함하는 사고 발생 정보를 긴급 구조 센터 및 상기 자차로부터 일정 거리내 있는 주위 차량들에게 전송하는 단계를 포함하는 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 자차가 GNSS(Global Navigation Satellite System) 음영지역에 진입 또는 진출의 순간을 인식하는 단계를 더 포함하는 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 자차가 GNSS 음영지역에 진입 또는 진출의 순간을 인식하는 단계는
    상기 블랙박스의 카메라가 촬영한 영상을 이용하여 상기 GNSS 음영지역에의 진입 또는 진출의 순간을 인식하거나, 상기 블랙박스의 카메라가 촬영한 영상과 상기 자차에 탑재된 내비게이션으로부터의 도로 정보 데이터 및 GNSS 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 상기 GNSS 음영지역에의 진입 또는 진출의 순간 및 GNSS 음영지역 내 주행거리를 인식하는 단계를 포함하는 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 방법.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 사고 발생 정보를 긴급 구조 센터 및 상기 자차로부터 일정 거리내 있는 주위 차량들에게 전송하는 단계는
    감지된 상기 차량 사고가 일반 도로에서 발생한 경우이면 GNSS를 통해 측위된 사고 발생 지점의 절대 좌표 및 상기 주행중인 도로의 정보를 포함하는 사고 장소 정보를 포함하는 사고 발생 정보를 상기 긴급 구조 센터 및 상기 자차로부터 일정 거리내 있는 주위 차량들에게 전송하는 단계를 포함하는 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 방법.
  10. 제6항에 있어서,
    상기 사고 발생 정보를 긴급 구조 센터 및 상기 자차로부터 일정 거리내 있는 주위 차량들에게 전송하는 단계는
    감지된 상기 차량 사고가 상기 GNSS 음영 지역에서 발생한 경우이면 상기 GNSS 음역지역에의 진입점 위치 정보, 상기 진입점으로부터의 거리 및 상기 주행중인 도로의 정보를 포함하는 사고 장소 정보를 포함하는 사고 발생 정보를 상기 긴급 구조 센터 및 상기 자차로부터 일정 거리내 있는 주위 차량들에게 전송하는 단계를 포함하는 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 방법.
  11. 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 감지 장치로서,
    메모리; 및
    상기 메모리를 기능적으로 제어하기 위한 프로세서; 를 포함하며,
    상기 프로세서는
    주행 중인 도로의 상황에 맞는 사고 감지 딥러닝 모델이 탑재된 블랙박스를 이용하여 자차 및 주변 차량 중 적어도 하나의 차량 사고를 감지하고,
    상기 자차가 주행중인 도로의 상황이 변하면 상기 블랙박스에 탑재된 변화된 도로의 상황에 맞는 사고 감지 딥러닝 모델을 이용하여 상기 자차 및 주변 차량 중 적어도 하나의 차량 사고를 감지하며,
    상기 자차 및 주변 차량 중 적어도 하나의 차량 사고를 감지하면 사고 발생 장소에 대한 정보를 포함하는 사고 발생 정보를 긴급 구조 센터 및 상기 자차로부터 일정 거리내 있는 주위 차량들에게 전송하는 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 장치.
  12. 프로세서를 이용하여 제6항 내지 제10항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 저장된 프로그램.
PCT/KR2023/011665 2022-08-08 2023-08-08 블랙박스를 이용한 차량 사고 감지 및 자동 사고 공유 방법, 이를 수행하는 장치 및 프로그램 WO2024035068A1 (ko)

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