| 1 |
1
데이터 수신부, 데이터 저장부, 연산부 및 학습알고리즘부를 이용하여 졸음운전감지를 위한 차량주행정보 처리 방법으로서,(a) 상기 데이터 수신부를 통해 조향핸들의 조향각, 차량의 종방향 가속도, 차량의 횡방향 가속도 및 차량의 속도 정보를 수신하고, 상기 데이터 저장부에 저장하는 단계;(b) 상기 연산부가 상기 조향핸들의 조향각, 차량의 종방향 가속도 및 차량의 횡방향 가속도 정보 각각에 대해서 현재부터 1초전까지 구간 동안(이하 '1초전구간')의 평균, 분산, 최대값, 최소값, 최대값과 최소값의 차이값, 상위 75%에 해당하는 값, 상위 50%에 해당하는 값 및 상위 25%에 해당하는 값을 산출하고 상기 데이터 저장부에 저장하는 단계;(c) 상기 연산부가 상기 조향핸들의 조향각, 차량의 종방향 가속도 및 차량의 횡방향 가속도 정보 각각에 대해서 1초전부터 5초전까지 구간 동안의 평균, 분산, 최대값, 최소값, 최대값과 최소값의 차이값, 상위 75%에 해당하는 값, 상위 50%에 해당하는 값 및 상위 25%에 해당하는 값을 산출하고 상기 데이터 저장부에 저장하는 단계;(d) 상기 연산부가 상기 조향핸들의 조향각, 차량의 종방향 가속도 및 차량의 횡방향 가속도 정보 각각에 대해서 1초전부터 2초전까지 구간 동안(이하 '2초전구간')의 평균값과 4초전부터 5초전까지 구간 동안(이하 '5초전구간')의 평균값의 차이값, 상기 2초전구간의 평균값과 3초전부터 4초전까지 구간 동안(이하 '4초전구간')의 평균값의 차이값 및 상기 2초전구간의 평균값과 2초전부터 3초전까지 구간 동안(이하 '3초전구간')의 평균값의 차이값을 산출하고 상기 데이터 저장부에 저장하는 단계;(e) 상기 연산부가 상기 조향핸들의 조향각, 차량의 종방향 가속도 및 차량의 횡방향 가속도 정보 각각에 대해서 상기 1초전구간 내지 상기 5초전구간의 각 평균값이 미리 설정된 기준범위값 이상이면 '1', 상기 1초전구간 내지 상기 5초전구간의 각 평균값이 미리 설정된 기준범위값에 포함되면 '0', 상기 1초전구간 내지 상기 5초전구간의 각 평균값이 미리 설정된 기준범위값 이하이면 '-1'으로 산출하고, 상기 산출된 1초전구간 내지 상기 5초전구간들 각각에 대한 값을 인접하는 구간의 값과 곱연산하여 곱연산된 값들을 모두 합산하고 그 합산값을 상기 데이터 저장부에 저장하는 단계;(f) 상기 연산부가 상기 차량의 속도 정보의 1초전구간의 평균값을 산출하고 상기 데이터 저장부에 저장하는 단계; 및(g) 상기 학습알고리즘부가 상기 (b) 내지 (f) 단계에서 상기 데이터 저장부에 저장된 값을 수신하여 졸음운전여부에 대한 판단 데이터를 출력하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량주행정보 처리 방법
|
| 2 |
2
청구항 1에 있어서,상기 단계 (e)에서 상기 기준범위값은, 조향각의 경우 -0
|
| 3 |
3
청구항 1에 있어서,상기 학습알고리즘부는, Decision Tree, Neural Network, Bayesian Network, SVM 및 Markov Chain 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 차량주행정보 처리 방법
|
| 4 |
4
청구항 1에 있어서,상기 데이터 수신부는, 차량의 OBD 단자를 통해 차량주행정보를 수신하는 것을 특징으로 하는 차량주행정보 처리 방법
|
| 5 |
5
데이터 수신부, 데이터 저장부, 연산부 및 학습알고리즘부를 이용하여 졸음운전감지를 위한 차량주행정보 처리 방법으로서,(a) 상기 데이터 수신부를 통해 조향핸들의 조향각, 차량의 종방향 가속도, 차량의 횡방향 가속도 및 차량의 속도 정보를 수신하고, 상기 데이터 저장부에 저장하는 단계;(b) 상기 연산부가 상기 조향핸들의 조향각, 차량의 종방향 가속도 및 차량의 횡방향 가속도 정보 각각에 대해서 현재부터 1초전까지 구간 동안(이하 '1초전구간')의 평균, 분산, 최대값, 최소값, 최대값과 최소값의 차이값, 상위 75%에 해당하는 값, 상위 50%에 해당하는 값 및 상위 25%에 해당하는 값을 산출하고, 상기 연산부가 상기 조향핸들의 조향각, 차량의 종방향 가속도 및 차량의 횡방향 가속도 정보 각각에 대해서 1초전부터 5초전까지 구간 동안의 평균, 분산, 최대값, 최소값, 최대값과 최소값의 차이값, 상위 75%에 해당하는 값, 상위 50%에 해당하는 값 및 상위 25%에 해당하는 값을 산출하고, 상기 연산부가 상기 조향핸들의 조향각, 차량의 종방향 가속도 및 차량의 횡방향 가속도 정보 각각에 대해서 1초전부터 2초전까지 구간 동안(이하 '2초전구간')의 평균값과 4초전부터 5초전까지 구간 동안(이하 '5초전구간')의 평균값의 차이값, 상기 2초전구간의 평균값과 3초전부터 4초전까지 구간 동안(이하 '4초전구간')의 평균값의 차이값 및 상기 2초전구간의 평균값과 2초전부터 3초전까지 구간 동안(이하 '3초전구간')의 평균값의 차이값을 산출하고,상기 연산부가 상기 조향핸들의 조향각, 차량의 종방향 가속도 및 차량의 횡방향 가속도 정보 각각에 대해서 상기 1초전구간 내지 상기 5초전구간의 각 평균값이 미리 설정된 기준범위값 이상이면 '1', 상기 1초전구간 내지 상기 5초전구간의 각 평균값이 미리 설정된 기준범위값에 포함되면 '0', 상기 1초전구간 내지 상기 5초전구간의 각 평균값이 미리 설정된 기준범위값 이하이면 '-1'으로 산출하고, 상기 산출된 1초전구간 내지 상기 5초전구간들 각각에 대한 값을 인접하는 구간의 값과 곱연산하여 곱연산된 값들을 모두 합산하고,상기 연산부가 상기 차량의 속도 정보의 1초전구간의 평균값을 산출하고 상기 데이터 저장부에 저장하는 단계; 및(c) 상기 학습알고리즘부가 상기 (b) 단계에서 상기 데이터 저장부에 저장된 값을 수신하여 졸음운전여부에 대한 판단 데이터를 출력하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량주행정보 처리 방법
|
| 6 |
6
데이터 수신부, 데이터 저장부, 연산부 및 학습알고리즘부를 포함하는 졸음운전감지 장치로서, 상기 데이터 수신부는, 조향핸들의 조향각, 차량의 종방향 가속도, 차량의 횡방향 가속도 및 차량의 속도 정보를 수신하고, 상기 데이터 저장부에 저장하고,상기 연산부는, 상기 조향핸들의 조향각, 차량의 종방향 가속도 및 차량의 횡방향 가속도 정보 각각에 대해서 현재부터 1초전까지 구간 동안(이하 '1초전구간')의 평균, 분산, 최대값, 최소값, 최대값과 최소값의 차이값, 상위 75%에 해당하는 값, 상위 50%에 해당하는 값 및 상위 25%에 해당하는 값을 산출하고, 상기 조향핸들의 조향각, 차량의 종방향 가속도 및 차량의 횡방향 가속도 정보 각각에 대해서 1초전부터 5초전까지 구간 동안의 평균, 분산, 최대값, 최소값, 최대값과 최소값의 차이값, 상위 75%에 해당하는 값, 상위 50%에 해당하는 값 및 상위 25%에 해당하는 값을 산출하고,상기 조향핸들의 조향각, 차량의 종방향 가속도 및 차량의 횡방향 가속도 정보 각각에 대해서 1초전부터 2초전까지 구간 동안(이하 '2초전구간')의 평균값과 4초전부터 5초전까지 구간 동안(이하 '5초전구간')의 평균값의 차이값, 상기 2초전구간의 평균값과 3초전부터 4초전까지 구간 동안(이하 '4초전구간')의 평균값의 차이값 및 상기 2초전구간의 평균값과 2초전부터 3초전까지 구간 동안(이하 '3초전구간')의 평균값의 차이값을 산출하고,상기 조향핸들의 조향각, 차량의 종방향 가속도 및 차량의 횡방향 가속도 정보 각각에 대해서 상기 1초전구간 내지 상기 5초전구간의 각 평균값이 미리 설정된 기준범위값 이상이면 '1', 상기 1초전구간 내지 상기 5초전구간의 각 평균값이 미리 설정된 기준범위값에 포함되면 '0', 상기 1초전구간 내지 상기 5초전구간의 각 평균값이 미리 설정된 기준범위값 이하이면 '-1'으로 산출하고, 상기 산출된 1초전구간 내지 상기 5초전구간들 각각에 대한 값을 인접하는 구간의 값과 곱연산하여 곱연산된 값들을 모두 합산하고,상기 차량의 속도 정보의 1초전구간의 평균값을 산출하고 상기 데이터 저장부에 저장하고,상기 학습알고리즘부는, 상기 연산부가 산출하여 상기 데이터 저장부에 저장된 값을 수신하여 졸음운전여부에 대한 판단 데이터를 출력하는 것을 특징으로 하는 졸음운전감지 장치
|
| 7 |
7
청구항 6에 있어서,상기 학습알고리즘부에서 출력된 정보를 수신하며, 수신된 정보가 졸음운전에 해당할 때 경고를 출력하는 경보부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 졸음운전감지 장치
|
| 8 |
8
청구항 6에 있어서,상기 기준범위값은, 조향각의 경우 -0
|
| 9 |
9
청구항 6에 있어서,상기 학습알고리즘부는, Decision Tree, Neural Network, Bayesian Network, SVM 및 Markov Chain 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 졸음운전감지 장치
|
| 10 |
10
청구항 6에 있어서,상기 데이터 수신부는, 차량의 OBD 단자를 통해 차량주행정보를 수신하는 것을 특징으로 하는 졸음운전감지 장치
|
