| 요약 |
본 발명은 터널 내 이동체 돌발상황 관리시스템 및 관리방법에 관한 것으로, 본 발명에서는 003c#터널 관제 서버, 터널 내 영상 획득장치 등과 통신하여, 터널 내 소스 영상을 획득한 후, 획득된 터널 내 소스 영상으로부터 관심영역의 영상영역에 상응하는 정지영상을 추출하고, 추출된 정지영상 내에 포함되어 있는 이동체들의 위치정보, 이동체들의 크기정보, 이동체들의 유형정보가 쌍을 이루어 구조화되어 있는 터널 영상 빅 데이터를 구성할 수 있는 전산모듈003e#, 003c#구성 완료된 터널 영상 빅 데이터를 토대로 영상 딥 러닝 알고리즘(Faster regional Convolution neutral network algorithm)을 진행시켜, 정지영상 내의 각 이동체들의 위치정보, 각 이동체들의 크기정보, 각 이동체들의 유형정보를 학습하고, 최적 이동체 위치 가중치, 최적 이동체 크기 가중치, 최적 이동체 유형 가중치의 조합이 반영된 이동체 위치/크기/유형 학습데이터를 산출할 수 있는 전산모듈003e#, 003c#터널 관제 서버, 터널 내 영상 획득장치와 통신하여, 현재 터널 내 상황이 실시간으로 반영된 터널 내 소스 영상을 획득한 후, 획득된 터널 내 소스 영상으로부터 기 설정된 관심영역영상을 추출하고, 추출된 관심영역영상을 상기 이동체 위치/크기/유형 학습데이터와 비교하여, 관심영역영상 내 이동체들의 위치 및 규모를 인식함과 아울러, 해당 이동체들의 종류 및 유형을 추론하고, 추론된 내역이 반영된 터널 내 보정 영상을 생성한 후, 생성된 터널 내 보정 영상을 상기 터널 관제 서버 측으로 전송함과 아울러, 상기 터널 내 보정 영상을 체크하여, 터널 내 이동체에 돌발상황이 발생하였는지를 판단하고, 터널 내 이동체에 돌발상황이 발생한 것으로 판단되는 경우, 해당 돌발상황에 상응하는 경보메시지를 상기 터널 관제 서버 측으로 전송할 수 있는 전산모듈003e# 등을 체계적으로 배치하고, 이를 통해, 터널 관제 주체 측에서, 터널 내부의 열악한 환경(예컨대, 먼지, 낮은 조도, 낮은 해상도 등)이 반영된 터널 내 소스 영상의 품질을 개선하는 별도의 무리한 노력 없이도, 영상 딥 러닝 알고리즘(Faster regional Convolution neutral network algorithm)을 기반으로 생성된 고 신뢰성(즉, 오감지율이 극히 낮은)의 터널 내 보정 영상을 토대로 하여, 일련의 터널 내 이동체 돌발상황 대처절차를 좀더 효과적으로 진행할 수 있도록 가이드 할 수 있다.
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