| 1 |
1
주행 중인 차량의 전방을 촬영하여 생성되는 전방 노면 영상을 1차 분석하여 도로 노면의 비정상 여부를 예측하고, 정상으로 예측되면 전방 노면 영상을 필터링하고, 비정상으로 예측되면 상기 전방 노면 영상과 상기 차량의 진동을 센싱한 결과인 진동데이터를 도로 노면의 비정상 정보로서 수집하는 도로 상태 정보 수집 장치; 및상기 도로 상태 정보 수집 장치로부터 수신되는 도로 노면의 비정상 정보 중 전방 노면 영상을 2차 분석하여 상기 도로 노면의 비정상 여부를 최종적으로 판단하는 도로 정보 제공 서버;를 포함하고,상기 도로 상태 정보 수집 장치는,상기 주행 중인 차량의 전방을 실시간으로 촬영하여 전방 노면 영상을 출력하는 카메라;상기 전방 노면 영상의 전체 프레임을 3분할하여 최하단 영역을 추출하고, 상기 추출된 최하단 영역 중 K%의 영역을 관심영역(ROI: Region Of Interest)으로서 추출하는 전처리부;상기 차량의 진동을 센싱하여 진동데이터를 출력하는 진동 센서;상기 차량의 위치 정보를 제공하는 위치 센서; 상기 도로 노면의 비정상 정보를 상기 도로 정보 제공 서버로 전송하는 장치 통신부;인공지능 기반으로 사전에 학습된 도로 상태 예측 모델이 저장되는 장치 메모리; 및상기 카메라로부터 실시간으로 입력되는 전방 노면 영상에서 추출된 ROI를 상기 도로 상태 예측 모델에 입력하여 도로 노면의 상태를 1차로 예측하고, 상기 도로 노면의 상태가 비정상으로 예측되면, 상기 전방 노면 영상을 트리거로 이용하여 차량의 진동 센싱을 시작하고, 상기 트리거로 이용되는 전방 노면 영상과 상기 진동 센싱의 결과인 진동데이터를 도로 노면의 비정상 정보로서 수집하는 장치 제어부;를 포함하며,상기 K%는, 상기 차량이 도로의 중앙에서 주행하는 경우 상기 관심영역이 상기 차량의 바퀴들이 지나가는 영역을 포함하도록 설정되는 것을 특징으로 하는 도로 상태 정보 수집 시스템
|
| 2 |
2
삭제
|
| 3 |
3
제1항에 있어서,상기 장치 제어부는,상기 1차 예측 결과 도로 노면의 상태가 비정상으로 예측되면, 상기 전방 노면 영상을 트리거로 이용하여 상기 전방 노면 영상이 촬영된 시점부터 일정 시간이 경과한 후 정해진 시간동안 차량의 진동을 센싱하도록 상기 진동 센서를 제어하고, 상기 트리거로 이용되는 전방 노면 영상과 상기 정해진 시간동안 센싱되어 출력된 진동데이터를 위치 정보와 함께 상기 도로 노면의 비정상 정보로서 수집하는 것을 특징으로 하는 도로 상태 정보 수집 시스템
|
| 4 |
4
제1항에 있어서,상기 도로 정보 제공 서버는,상기 도로 상태 정보 수집 장치로부터 도로 노면의 비정상 정보를 수신하는 서버 통신부;인공지능 기반으로 사전에 학습된 도로 상태 판단 모델이 저장되는 서버 메모리; 및상기 수신된 도로 노면의 비정상 정보 중 전방 노면 영상을 상기 도로 상태 판단 모델에 입력하여 도로 노면의 상태를 2차로 판단하고, 2차 판단 결과 상기 도로 노면의 상태가 비정상으로 판단되면, 상기 수신된 도로 노면의 비정상 정보를 노면 이상 정보로서 제공하는 서버 제어부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 도로 상태 정보 수집 시스템
|
| 5 |
5
제4항에 있어서,상기 도로 상태 판단 모델은 상기 도로 상태 예측 모델로부터 발생하는 FP(False Positive)값을 낮추도록 학습 및 모델링되어 상기 도로 상태 예측 모델 대비 신뢰도가 높고, 상기 도로 상태 예측 모델은 상기 도로 상태 판단 모델 대비 경량화된 것을 특징으로 하는 도로 상태 정보 수집 시스템
|
| 6 |
6
삭제
|
| 7 |
7
(A) 도로 상태 정보 수집 장치가, 주행 중인 차량의 전방을 촬영하여 생성되는 전방 노면 영상을 1차 분석하여 도로 노면의 비정상 여부를 예측하고, 정상으로 예측되면 전방 노면 영상을 필터링하고, 비정상으로 예측되면 상기 전방 노면 영상과 상기 차량의 진동을 센싱한 결과인 진동데이터를 도로 노면의 비정상 정보로서 수집하는 단계; 및(B) 도로 정보 제공 서버가, 상기 도로 상태 정보 수집 장치로부터 수신되는 도로 노면의 비정상 정보 중 전방 노면 영상을 2차 분석하여 상기 도로 노면의 비정상 여부를 최종적으로 판단하는 단계;를 포함하고,상기 (A) 단계는,(A1) 카메라가 상기 주행 중인 차량의 전방을 실시간으로 촬영하여 전방 노면 영상을 출력하는 단계;(A2) 상기 전방 노면 영상의 전체 프레임을 3분할하여 최하단 영역을 추출하고, 상기 추출된 최하단 영역 중 K%의 영역을 관심영역(ROI: Region Of Interest)으로서 추출하는 단계;(A3) 상기 차량의 위치 정보를 센싱하는 단계; 및(A4) 상기 (A1) 단계로부터 실시간으로 입력되는 전방 노면 영상을 도로 상태 예측 모델에 입력하여 도로 노면의 상태를 1차로 예측하고, 상기 도로 노면의 상태가 비정상으로 예측되면, 상기 전방 노면 영상을 트리거로 이용하여 차량의 진동 센싱을 시작하고, 상기 트리거로 이용되는 전방 노면 영상과 상기 진동 센싱의 결과인 진동데이터를 도로 노면의 비정상 정보로서 수집하는 단계; 및(A5) 상기 수집된 도로 노면의 비정상 정보를 상기 도로 정보 제공 서버로 전송하는 단계;를 포함하고,상기 (A4) 단계는,상기 (A2) 단계에서 추출된 ROI를 상기 도로 상태 예측 모델에 입력하여 도로 노면의 상태를 예측하며, 상기 K%는, 상기 차량이 도로의 중앙에서 주행하는 경우 상기 관심영역이 상기 차량의 바퀴들이 지나가는 영역을 포함하도록 설정되는 것을 특징으로 하는 도로 상태 정보 수집 방법
|
| 8 |
8
삭제
|
| 9 |
9
제7항에 있어서,상기 (A4) 단계는,상기 1차 예측 결과 도로 노면의 상태가 비정상으로 예측되면, 상기 전방 노면 영상을 트리거로 이용하여 상기 전방 노면 영상이 촬영된 시점부터 일정 시간이 경과한 후 정해진 시간동안 차량의 진동을 센싱하고, 상기 트리거로 이용되는 전방 노면 영상과 상기 정해진 시간동안 센싱되어 출력된 진동데이터를 위치 정보와 함께 상기 도로 노면의 비정상 정보로서 수집하는 것을 특징으로 하는 도로 상태 정보 수집 방법
|
| 10 |
10
제7항에 있어서,상기 (B) 단계는,(B1) 상기 도로 상태 정보 수집 장치로부터 도로 노면의 비정상 정보를 수신하는 단계; 및(B2) 상기 수신된 도로 노면의 비정상 정보 중 전방 노면 영상을 도로 상태 판단 모델에 입력하여 도로 노면의 상태를 2차로 판단하고, 2차 판단 결과 상기 도로 노면의 상태가 비정상으로 판단되면, 상기 수신된 도로 노면의 비정상 정보를 노면 이상 정보로서 제공하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 도로 상태 정보 수집 방법
|
| 11 |
11
제10항에 있어서,상기 도로 상태 판단 모델은 상기 도로 상태 예측 모델로부터 발생하는 FP(False Positive)값을 낮추도록 학습 및 모델링되어 상기 도로 상태 예측 모델 대비 신뢰도가 높고, 상기 도로 상태 예측 모델은 상기 도로 상태 판단 모델 대비 경량화된 것을 특징으로 하는 도로 상태 정보 수집 방법
|
| 12 |
12
삭제
|
