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차량에 설치되고, 상기 차량의 차량 운행 정보를 추출하는 차량 모듈과;교차로에 일정 범위내로 접근한 보행자를 추적하면서 보행자 정보를 추출하고, 복수개의 교차로에 각각 대응되도록 복수개로 제공되는 노변 장치와;교차로로부터 일정 범위 내의 차량의 상기 차량 모듈로부터 추출되는 상기 차량 운행 정보 및 상기 보행자 정보를 기반으로 맵 매칭(Map matching)을 통해 상기 교차로에 대응되는 학습 데이터(In-output pair pattern dataset)를 구축하고, 구축된 상기 학습 데이터를 기반으로 인공지능 가중치를 학습하며, 학습 완료된 가중치 정보로 기존 가중치 정보를 대체하도록 업데이트하고, 업데이트가 완료된 가중치 업데이트 정보를 상기 노변 장치로 송신하는 관제 서버를 포함하되,상기 노변 장치는 상기 차량 운행 정보, 상기 보행자 정보 및 상기 가중치 업데이트 정보를 기반으로 인공지능을 이용해 보행자-차량 충돌 위험도를 산출하고, 산출된 보행자-차량 충돌 위험도를 상기 차량 모듈로 송신하고,상기 차량 모듈은 상기 보행자-차량 충돌 위험도를 출력하고,상기 차량 운행 정보는 상기 차량의 위치, 속도 및 가속도를 포함하고,상기 보행자 정보는 상기 보행자의 위치, 속도 및 가속도를 포함하고,상기 노변 장치는 보행자를 촬영하는 촬영부를 포함하고, 상기 촬영부가 촬영한 영상을 기반으로 인공지능 기반 객체 탐지 알고리즘 및 칼만 필터를 활용하여 보행자의 움직임을 예측함으로써 상기 보행자를 추적하고,상기 관제 서버는 각 교차로에 대응되는 가중치 업데이트 정보를 업데이트가 완료되는 순서에 따라 대응되는 상기 노변 장치로 송신하는 보행자 충돌 경고 시스템
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보행자와의 충돌을 경고하는 보행자 충돌 경고 방법에 있어서, 차량에 설치되는 차량 모듈이 차량 운행 정보를 측정하여, 측정된 차량 운행 정보를 복수개의 교차로에 각각 대응되도록 복수개로 제공되는 노변 장치 중 상기 차량으로부터 일정 범위 내에 설치된 노변 장치로 송신하고, 상기 노변 장치가 교차로에 일정 범위내로 접근한 보행자를 추적하면서 보행자 정보를 추출하고, 상기 노변 장치가 상기 차량 운행 정보 및 상기 보행자 정보를 관제 서버로 송신하는 정보 추출 단계와;상기 관제 서버가 상기 노변 장치로부터 수신되는 교차로에 인접한 차량의 차량 운행 정보 및 보행자 정보를 기반으로 맵 매칭을 통해 교차로에 대응되는 학습 데이터를 기반으로 인공지능 가중치를 학습하며, 학습 완료된 가중치 정보로 기존 가중치 정보를 대체하도록 업데이트하는 가중치 업데이트 단계와; 상기 관제 서버가 업데이트가 완료된 가중치 업데이트 정보를 상기 노변 장치로 송신하는 가중치 업데이트 정보 전송 단계와;상기 노변 장치가 상기 차량 운행 정보, 상기 보행자 정보 및 상기 가중치 업데이트 정보를 기반으로 인공지능을 이용해 보행자-차량 충돌 위험도를 산출하고, 산출되는 보행자-차량 충돌 위험도를 상기 차량 모듈로 송신하는 위험도 산출 단계와;상기 차량 모듈이 상기 보행자-차량 충돌 위험도를 출력하는 위험도 출력 단계를 포함하되,상기 차량 운행 정보는 상기 차량의 위치, 속도 및 가속도를 포함하고,상기 보행자 정보는 상기 보행자의 위치, 속도 및 가속도를 포함하고,상기 노변 장치는 보행자를 촬영하는 촬영부를 포함하고,상기 정보 추출 단계에서 상기 노변 장치는 상가 촬영부가 촬영한 영상을 기반으로 인공지능 기반 객체 탐지 알고리즘 및 칼만 필터를 활용하여 보행자의 움직임을 예측함으로써 상기 보행자를 추적하고,상기 가중치 업데이트 정보 전송 단계에서는 상기 관제 서버가 각 교차로에 대응되는 가중치 업데이트 정보를 업데이트가 완료되는 순서에 따라 대응되는 상기 노변 장치로 송신하는 보행자 충돌 경고 방법
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