| 1 |
1
차량의 외부 상황을 촬영한 영상에 포함된 적어도 하나의 객체에 대한 위치, 종류 및 상태 중 적어도 하나에 대한 정보를 나타내는 객체분류정보를 생성하는 단계;상기 객체분류정보에 기초하여, 상기 차량의 외부 상황을 분석한 정보인 상황분석정보를 생성하는 단계; 및상기 상황분석정보가 차량의 통행을 방해하는 사건인 통행방해이벤트에 해당하는지에 기초하여, 선택적으로 상기 상황분석정보를 서버에게 전송하는 단계를 포함하고,상기 상황분석정보를 생성하는 단계가 상기 외부 상황으로 인해 차량의 통행을 방해받는 차선 수 및 전체 차선 수 간의 비율인 차선방해비율과 상기 외부 상황이 정리되기까지의 예상지속시간을 상기 상황분석정보에 포함하고,상기 상황분석정보를 서버에게 전송하는 단계는상기 상황분석정보에 포함된 상기 차선방해비율 및 상기 예상지속시간 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 상황분석정보가 상기 통행방해이벤트에 해당하는지를 판단하는 것을 특징으로 하는 차량의 외부 영상 빅데이터를 이용한 교통 정보 수집 방법
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,상기 객체분류정보를 생성하는 단계는딥러닝(deep learning) 알고리즘에 기초하여 수행되는 것을 특징으로 하는 차량의 외부 영상 빅데이터를 이용한 교통 정보 수집 방법
|
| 3 |
3
제1항에 있어서,상기 상황분석정보는상기 외부 상황의 종류, 원인, 내용, 영상, 예상지속시간 및 발생장소 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 외부 영상 빅데이터를 이용한 교통 정보 수집 방법
|
| 4 |
4
삭제
|
| 5 |
5
제1항에 있어서,상기 차량에 설치된 카메라로부터 상기 차량의 외부 상황을 촬영한 영상을 획득하는 단계; 및상기 영상의 화질을 개선하기 위한 전처리를 수행하는 단계를 더 포함하고,상기 객체분류정보를 생성하는 단계는 상기 전처리가 수행된 영상을 이용하는 것을 특징으로 하는 차량의 외부 영상 빅데이터를 이용한 교통 정보 수집 방법
|
| 6 |
6
제1항에 있어서,상기 전송된 상황분석정보는 상기 서버에 등록된 복수의 클라이언트에게 중계되어, 상기 복수의 클라이언트 각각에 연동된 내비게이션의 경로 탐색에 이용되는 것을 특징으로 하는 차량의 외부 영상 빅데이터를 이용한 교통 정보 수집 방법
|
| 7 |
7
제6항에 있어서,상기 상황분석정보는동일한 장소에서 발생한 동일한 외부 상황에 대한 상기 상황분석정보가 상기 서버에게 전송된 횟수에 기초하여 상기 상황분석정보의 신뢰도가 결정되는 것을 특징으로 하는 차량의 외부 영상 빅데이터를 이용한 교통 정보 수집 방법
|
| 8 |
8
제1항에 있어서,상기 객체분류정보를 생성하는 단계가 상기 영상에 포함된 적어도 하나의 운전자 편의 시설의 실시간 영업 정보를 나타내는 시설영업정보를 더 생성하고, 상기 상황분석정보를 생성하는 단계가 상기 시설영업정보를 더 포함하는 상기 상황분석정보를 생성하고,상기 상황분석정보를 서버에게 전송하는 단계는상기 상황분석정보가 상기 시설영업정보를 포함하면, 상기 통행방해이벤트 해당 여부와 무관하게 상기 상황분석정보를 상기 서버에게 전송하는 것을 특징으로 하는 차량의 외부 영상 빅데이터를 이용한 교통 정보 수집 방법
|
| 9 |
9
차량의 외부 상황을 촬영한 영상에 포함된 적어도 하나의 객체에 대한 위치, 종류 및 상태 중 적어도 하나에 대한 정보를 나타내는 객체분류정보를 생성하는 분류부;상기 객체분류정보에 기초하여, 상기 차량의 외부 상황을 분석한 정보인 상황분석정보를 생성하는 분석부;상기 상황분석정보가 차량의 통행을 방해하는 사건인 통행방해이벤트에 해당하는지 판단하는 판단부; 및상기 판단 결과에 기초하여, 선택적으로 상기 상황분석정보를 서버에게 전송하는 전송부를 포함하고,상기 분석부가 상기 외부 상황으로 인해 차량의 통행을 방해받는 차선 수 및 전체 차선 수 간의 비율인 차선방해비율과 상기 외부 상황이 정리되기까지의 예상지속시간을 상기 상황분석정보에 포함하고,상기 판단부는상기 상황분석정보에 포함된 상기 차선방해비율 및 상기 예상지속시간 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 상황분석정보가 상기 통행방해이벤트에 해당하는지를 판단하는 것을 특징으로 하는 차량의 외부 영상 빅데이터를 이용한 교통 정보 수집 장치
|
| 10 |
10
제9항에 있어서,상기 분류부는딥러닝 알고리즘에 기초하여 상기 객체분류정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 차량의 외부 영상 빅데이터를 이용한 교통 정보 수집 장치
|
| 11 |
11
제9항에 있어서,상기 상황분석정보는상기 외부 상황의 종류, 원인, 내용, 영상, 예상지속시간 및 발생장소 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 외부 영상 빅데이터를 이용한 교통 정보 수집 장치
|
| 12 |
12
삭제
|
| 13 |
13
제9항에 있어서상기 차량에 설치된 카메라로부터 상기 차량의 외부 상황을 촬영한 영상을 획득하는 획득부; 및상기 영상의 화질을 개선하기 위한 전처리를 수행하는 전처리부를 더 포함하고,상기 분류부는 상기 전처리가 수행된 영상을 이용하는 것을 특징으로 하는 차량의 외부 영상 빅데이터를 이용한 교통 정보 수집 장치
|
| 14 |
14
제9항에 있어서,상기 전송된 상황분석정보는 상기 서버에 등록된 복수의 클라이언트에게 중계되어, 상기 복수의 클라이언트 각각에 연동된 내비게이션의 경로 탐색에 이용되는 것을 특징으로 하는 차량의 외부 영상 빅데이터를 이용한 교통 정보 수집 장치
|
| 15 |
15
제9항에 있어서,상기 분류부가 상기 촬영 영상에 포함된 적어도 하나의 운전자 편의 시설의 실시간 영업 정보를 나타내는 시설영업정보를 더 생성하고, 상기 분석부가 상기 시설영업정보를 더 포함하는 상기 상황분석정보를 생성하고, 상기 판단부가 상기 상황분석정보가 상기 시설영업정보를 포함하는지 더 판단하고,상기 전송부는 상기 시설영업정보의 포함 여부에 대한 판단 결과에 따라서, 상기 통행방해이벤트 해당 여부에 대한 판단 결과와 무관하게 상기 상황분석정보를 상기 서버에게 전송하는 것을 특징으로 하는 차량의 외부 영상 빅데이터를 이용한 교통 정보 수집 장치
|
