| 1 |
1
적어도 하나의 카메라 및 센서를 구비하며, 상기 카메라를 이용하여 촬영된 항공촬영정보 및 상기 센서로부터 감지된 주변환경정보를 제공하는 무인 이동 가능한 무인 비행체;상기 무인 비행체로부터 획득한 상기 항공촬영정보로부터 적어도 하나의 객체를 인식하여 화재상황에 대한 위험도를 판단하고, 상기 무인 비행체로부터 획득한 상기 주변환경정보를 이용하여 화재확산에 대한 위험도를 판단하여 화재위험도정보를 생성하는 관리 서버; 및상기 화재위험도정보를 시각적 및 청각적으로 실시간 모니터링하는 관리자 단말기; 를 포함하되,상기 관리 서버는,화재가 발생한 경우, 상기 무인 비행체의 항로를 실시간 제어하여 상기 무인 비행체로부터 상기 항공촬영정보 및 상기 주변환경정보를 실시간으로 수신하는, 무인 비행체를 이용한 화재위험도 예측 시스템
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,상기 무인 비행체는,화재가 발생한 경우, 화재발생영역을 360˚촬영하여 상기 항공촬영정보를 제공하는 카메라부;상기 무인 비행체의 주변상황을 감지하여 상기 화재발생영역의 상기 주변환경정보를 제공하는 센서부; 및상기 관리 서버로부터 항로제어신호를 수신받아, 상기 무인 비행체의 항로를 제어하는 제어부; 를 포함하는, 무인 비행체를 이용한 화재위험도 예측 시스템
|
| 3 |
3
제2항에 있어서,상기 센서부는,온도, 습도, 풍향, 풍속 및 열 중 적어도 하나를 감지하여 IoT 센서정보를 획득하는 적어도 하나 이상의 IoT 센서를 포함하는, 무인 비행체를 이용한 화재위험도 예측 시스템
|
| 4 |
4
제3항에 있어서,관리 서버는,상기 항공촬영정보에 포함된 상기 객체를 인식하여 미리 설정된 화재상황기준값에 따라 상기 객체를 분석하여 상기 화재상황에 대한 위험도를 판단하여 화재상황위험도정보를 생성하는 화재상황정보 생성모듈; 및상기 주변환경정보에 포함된 상기 IoT 센서정보를 분석하여 미리 설정된 화재확산기준값에 따라 상기 화재확산에 대한 위험도를 판단하여 화재확산위험도정보를 생성하는 화재확산정보 생성모듈; 을 구비하는 위험도예측부를 포함하는, 무인 비행체를 이용한 화재위험도 예측 시스템
|
| 5 |
5
제4항에 있어서,상기 화재상황정보 생성모듈은,상기 화재상황위험도정보를 학습하여 상기 화재상황에 대한 위험도를 판단하여 상기 화재상황위험도정보를 생성하는, 무인 비행체를 이용한 화재위험도 예측 시스템
|
| 6 |
6
제5항에 있어서,상기 화재상황정보 생성모듈은,상기 항공촬영정보를 n개의 영역으로 분할하는 영상분할수단;상기 영상분할수단에 의해 분할된 n개의 영역 중 적어도 하나의 영역에서 적어도 하나 이상의 상기 객체를 인식하여 분석하는 객체분석수단; 및분석된 상기 객체의 특성에 기초하여 상기 미리 설정된 화재상황기준값에 대응하여 상기 객체의 위험요소를 판단하는 화재상항판단수단; 을 포함하는, 무인 비행체를 이용한 화재위험도 예측 시스템
|
| 7 |
7
제6항에 있어서,상기 화재상황정보 생성모듈은,상기 객체의 정확도를 향상시키기 위해 상기 분할된 n개의 영역 중 적어도 하나의 영역의 이미지에 포함된 상기 객체를 통합처리하는 통합처리수단; 을 포함하는, 무인 비행체를 이용한 화재위험도 예측 시스템
|
| 8 |
8
제7항에 있어서,상기 통합처리수단은,IOU(intersection over union) 003e# 0
|
| 9 |
9
제5항에 있어서,상기 화재확산정보 생성모듈은,상기 주변환경정보에 포함된 상기 IoT 센서정보를 분석하는 정보분석수단; 및상기 IoT 센서정보의 특성에 기초하여 상기 미리 설정된 화재확산기준값에 대응하여 상기 화재확산의 위험요소를 판단하는 화재확산판단수단; 을 포함하는, 무인 비행체를 이용한 화재위험도 예측 시스템
|
| 10 |
10
제9항에 있어서,상기 화재확산위험도정보가 습도에 반비례하고, 풍속에 비례하는 경우, 상기 화재확산판단수단은 상기 화재확산의 위험요소를 고위험요소로 판단하는, 무인 비행체를 이용한 화재위험도 예측 시스템
|
| 11 |
11
제10항에 있어서,상기 관리 서버는,상기 화재확산의 위험요소를 판단하여 상기 항로제어신호를 생성하는 항로신호생성부; 를 포함하는, 무인 비행체를 이용한 화재위험도 예측 시스템
|
| 12 |
12
제1항에 있어서,상기 관리 서버는,상기 화재위험도정보를 상기 관리자 단말기로 전송하고, 상기 관리자 단말기로부터 상기 화재위험도정보에 대응하는 피드백신호를 수신하여 상기 무인 비행체의 항로를 제어하는, 무인 비행체를 이용한 화재위험도 예측 시스템
|
| 13 |
13
화재가 발생한 경우, 관리 서버는 360° 촬영가능한 적어도 하나의 카메라부 및 IoT 센서부를 구비하는 무인 비행체가 화재발생영역으로 이동가능하도록 상기 무인 비행체의 항로를 제어하여 상기 무인 비행체로부터 항공촬영정보 및 주변환경정보를 실시간으로 수신하는 단계;상기 관리 서버가 상기 항공촬영정보를 분석하여 화재상황에 대한 위험도를 판단하여 화재상황위험도정보를 생성하는 단계;상기 관리 서버가 상기 주변환경정보를 분석하여 화재확산에 대한 위험도를 판단하여 화재확산위험도정보를 생성하는 단계; 및상기 관리 서버가 상기 화재상황위험도정보 및 상기 화재확산위험도정보를 시각적 및 청각적으로 실시간 모니터링 가능하도록 관리자 단말기로 전송하는 단계; 를 포함하는, 무인 비행체를 이용한 화재위험도 예측 방법
|
| 14 |
14
제13항에 있어서,상기 화재상황위험도정보를 생성하는 단계는,상기 관리 서버가 상기 항공촬영정보를 n개의 영역으로 분할하는 단계;상기 관리 서버가 상기 분할된 n개의 영역 중 적어도 하나의 영역에서 적어도 하나 이상의 객체를 인식하여 분석하는 단계;상기 관리 서버가 분석된 상기 객체의 특성에 기초하여 미리 설정된 화재상황기준값에 대응하여 상기 객체의 위험요소를 판단하여 상기 화재상황위험도정보를 생성하는 단계; 를 포함하는, 무인 비행체를 이용한 화재위험도 예측 방법
|
| 15 |
15
제14항에 있어서,상기 화재상황위험도정보를 생성하는 단계는,상기 관리 서버가 상기 화재상황위험도정보를 학습하는 단계; 를 포함하는, 무인 비행체를 이용한 화재위험도 예측 방법
|
| 16 |
16
제14항에 있어서,상기 화재상황위험도정보를 생성하는 단계는,상기 관리 서버가 분석된 상기 객체의 정확도를 향상시키기 위해 상기 분할된 n개의 영역 중 적어도 하나의 영역의 이미지에 포함된 상기 객체를 통합처리하는 단계; 를 포함하는, 무인 비행체를 이용한 화재위험도 예측 방법
|
| 17 |
17
제13항에 있어서,상기 화재확산위험도정보를 생성하는 단계는,상기 관리 서버가 상기 주변환경정보에 포함된 IoT 센서정보를 분석하는 단계; 및상기 관리 서버가 상기 IoT 센서정보의 특성에 기초하여 미리 설정된 화재확산기준값에 대응하여 상기 화재확산의 위험요소를 판단하여 상기 화재확산위험도정보를 생성하는 단계; 를 포함하는, 무인 비행체를 이용한 화재위험도 예측 방법
|
| 18 |
18
제17항에 있어서,상기 IoT 센서정보는,상기 무인 비행체에 의해 온도, 습도, 풍향, 풍속 및 열 중 적어도 하나의 센서정보를 포함하고,상기 화재확산위험도정보가 습도에 반비례하고, 풍속에 비례하는 경우, 상기 관리 서버가 상기 화재확산의 위험요소를 고위험요소로 판단하는 단계; 를 포함하는, 무인 비행체를 이용한 화재위험도 예측 방법
|
| 19 |
19
제13항에 있어서,상기 관리자 단말기로부터 화재확산위험도정보에 대응하는 피드백신호를 수신하여 상기 무인 비행체의 항로를 제어하는 단계; 를 더 포함하는, 무인 비행체를 이용한 화재위험도 예측 방법
|
| 20 |
20
하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 제13항의 방법을 수행할 수 있도록 컴퓨터에서 독출가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
|
