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영상 촬영부에서, 차량이 주행 혹은 정지 중인 도로영역을 포함하는 차량 주변 영역을 실시간으로 촬영하는 제1 단계;영상 분석부에서, 상기 영상 촬영부로 촬영한 촬영 영상을 기반으로 머신러닝 기법을 이용하여 상기 차량 주변 영역에 위치하는 도로 구조물, 보행자 및 타 차량을 검출하며, 상기 도로 구조물 및 보행자 검출 이벤트 발생을 연결하여, 보행자 검출 이벤트가 자주 발생하는 지역의 데이터를 수집하는 제2 단계;상기 영상 분석부에서, 상기 보행자 검출 이벤트 발생시 상기 촬영 영상 및 센서부를 통해 감지된 상기 차량의 위치 및 차량 속도를 이용하여 보행자 정보를 획득하며, 상기 보행자 정보는 상기 보행자가 보행취약자인지 여부, 상기 보행자의 위치, 상기 보행자의 이동 방향, 상기 보행자의 이동 속도 중 적어도 하나를 포함하며, 상기 보행자 정보는 상기 촬영 영상 및 센서부를 통해 감지된 상기 차량의 정보를 기준으로 한 상대적인 것인 제3 단계; 통신부에서, 상기 보행자 검출 이벤트 발생시 타 차량에게 V2V 통신을 이용하여 상기 보행자 정보를 전달하는 제4 단계; 를 포함하며,상기 제2 단계는, 상기 영상 촬영부로 촬영한 촬영 영상에서 머신러닝 기법을 이용하여 신호등 없는 횡단보도 검출 및 상기 보행자 검출 이벤트 발생 검출시, 상기 보행자의 보행 보조 도구를 검출하여 보행자가 보행취약자인지 판단하며, 상기 보행 보조 도구 데이터를 수집하는 단계;를 더 포함하는 차량 간 통신을 이용한 보행자 보호 방법
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제1항에 있어서,상기 제2 단계는,상기 보행자 검출 이벤트 발생의 경우, 알람 출력부에서, 상기 차량의 운전자에게 그 상황 정보를 알리는 경고음 발생 또는 시각적 알림을 제공하는 단계를 더 포함하는 차량 간 통신을 이용한 보행자 보호 방법
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차량이 주행 혹은 정지 중인 도로영역을 포함하는 차량 주변 영역을 실시간으로 촬영하는 영상 촬영부; 상기 영상 촬영부에 의해 촬영된 촬영영상을 기반으로 머신러닝 기법을 이용하여 도로의 구조물, 타 차량 및 보행자를 검출하며, 신호등 없는 횡단보도 검출 및 보행자 검출 이벤트 발생시 보행자의 보행 보조 도구를 검출하여 보행 취약자인지 여부를 판단하며, 보행자 검출 이벤트 발생시 보행자가 보행취약자인지 여부, 보행자의 위치, 보행자의 이동 방향, 보행자의 이동 속도 중 적어도 하나를 포함하는 보행자 정보를 수집하며, 상기 보행자 정보는 상기 차량의 정보를 기준으로 한 상대적인 정보인 것으로 하는 영상 분석부; 상기 차량의 위치, 이동 속도, 이동 방향 중 적어도 하나를 감지할 수 있는 센서부; 및 상기 영상 분석부 및 상기 센서부에서 획득한 정보를 전달받아 상기 차량 기준으로 상기 보행자 정보를 정리하며, 상기 보행 보조 도구 데이터를 수집하며, 상기 도로 구조물 및 보행자 검출 이벤트 발생을 연결하여, 보행자 검출 이벤트가 자주 발생하는 지역의 데이터를 수집하는 시스템 제어부; 및외부로부터 입력된 신호를 받아 상기 시스템 제어부로 전달하며, 상기 보행자 정보를 V2V 통신을 통해 타 차량에게 알리는 통신부; 를 포함하는 블랙박스 장치
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제5항에 있어서,센서부는 GPS 센서, 가속도 센서, 차량 속도 센서 중 적어도 하나를 포함하는 블랙박스 장치
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제5항에 있어서, 상기 제어부에 의해 작동되어 알람신호를 발생하는 알람출력부를 더 포함하며,상기 영상 분석부의 분석결과 보행자 검출 이벤트 발생된 경우, 상기 알람 출력부에서 상기 차량의 운전자에게 그 상황 정보를 알리는 경고음 발생 장치 또는 시각적 표시 장치 중 적어도 하나를 더 포함하는 블랙박스 장치
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