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(a) 특정 도로 지점에 설치된 카메라를 통해 상기 특정 도로 지점에 대한 교통 상황 및 환경 정보가 반영된 영상을 실시간 획득하는 단계; 및(b) 상기 교통 상황 및 환경 정보가 반영된 영상을 학습된 딥러닝 기반 돌발 상황 분석 모델에 적용하여 돌발 상황 발생 여부를 모니터링하는 단계를 포함하되,상기 (a) 단계 이전에, 각각의 도로 지점에 설치된 영상에 대한 교통 상황 및 환경 정보를 기초로 상기 영상에 대한 공통 속성 정보를 지정하는 단계;상기 영상을 분석하여 객체를 각각 추출한 후 상기 추출된 객체에 대한 특징 정보를 반영하여 객체 속성 정보를 지정하는 단계;상기 공통 속성 정보가 지정된 영상과 상기 객체 속성 정보가 지정된 객체를 이용하여 트레이닝 데이터 세트를 생성하는 단계;특정 환경 및 특정 교통 상황에 따른 조건 지정을 통해 상기 트레이닝 데이터 세트 중 상기 조건에 일치하는 영상과 객체로 상기 딥러닝 기반 돌발 상황 분석 모델을 강화 학습하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 AI 기반 돌발상황 검지 방법
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제1 항에 있어서,상기 돌발 상황은, 상기 특정 도로 지점에서 주행 중 상황에서의 차량 정지, 차량 역주행, 보행자 및 낙하물 발생 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 AI 기반 돌발 상황 검지 방법
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제1 항에 있어서,상기 환경 정보는 주변 환경 정보 및 공간 정보를 포함하되, 상기 주변 환경 정보는 영상이 촬영된 시간 정보, 조도 정보 및 기상 정보 중 적어도 하나이며,상기 공간 정보는 상기 영상이 촬영된 지역 정보, 도로 종류, 촬영 거리 및 높이 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 AI 기반 돌발 상황 검지 방법
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제1 항에 있어서,상기 교통 상황은, 돌발 상황 정보, 교통 사고 관련 정보 및 정상 상황 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 AI 기반 돌발상황 검지 방법
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제1 항에 있어서,상기 추출된 객체는 상기 객체가 포함된 영상의 공통 속성 정보가 더 지정되는 것을 특징으로 하는 AI 기반 돌발 상황 검지 방법
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제1 항 내지 제2항, 제4항 내지 제6 항 중 어느 하나의 항에 따른 방법을 수행하기 위한 프로그램 코드를 기록한 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체
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적어도 하나의 명령어를 저장하는 메모리; 및상기 메모리에 저장된 명령어를 실행하는 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서에 의해 실행된 명령어는, (a) 특정 도로 지점에 설치된 카메라를 통해 상기 특정 도로 지점에 대한 교통 상황 및 환경 정보가 반영된 영상을 실시간 획득하는 단계; 및(b) 상기 교통 상황 및 환경 정보가 반영된 영상을 학습된 딥러닝 기반 돌발 상황 분석 모델에 적용하여 돌발 상황 발생 여부를 모니터링하는 단계를 수행하되,상기 (a) 단계 이전에, 각각의 도로 지점에 설치된 영상에 대한 교통 상황 및 환경 정보를 기초로 상기 영상에 대한 공통 속성 정보를 지정하는 단계;상기 영상을 분석하여 객체를 각각 추출한 후 상기 객체에 대한 특징 정보를 반영하여 객체 속성 정보를 지정하는 단계;상기 공통 속성 정보가 지정된 영상과 상기 객체 속성 정보가 지정된 객체를 이용하여 트레이닝 데이터 세트를 생성하는 단계; 및특정 환경 및 특정 교통 상황에 따른 조건 지정을 통해 상기 트레이닝 데이터 세트 중 상기 조건에 일치하는 영상과 객체로 상기 딥러닝 기반 돌발 상황 분석 모델을 강화 학습하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 AI 기반 돌발상황 검지 장치
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제8 항에 있어서,상기 돌발 상황은, 상기 특정 도로 지점에서 차량 정지, 차량 역주행, 보행자 및 낙하물 발생 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 AI 기반 돌발 상황 검지 장치
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복수의 도로 지점에 각각 설치되며, 각각의 도로 지점의 교통 상황 및 환경 정보가 반영된 실시간 영상을 획득하는 복수의 카메라;상기 복수의 카메라로부터 획득되는 각각의 영상에 대한 교통 상황 및 환경 정보를 이용하여 상기 각각의 영상에 대한 공통 속성 정보를 지정하고, 상기 각각의 영상을 분석하여 객체를 각각 추출한 후 상기 객체에 대한 특징 정보를 반영하여 객체 속성 정보를 지정하며, 상기 공통 속성 정보가 지정된 영상과 상기 객체 속성 정보가 지정된 객체를 이용하여 트레이닝 데이터 세트를 생성하는 서버; 및상기 복수의 카메라와 각각 연동되되, 트레이닝 데이터 세트 중 설치 지점의 환경 및 교통 조건에 일치하는 영상 및 객체를 선별하여 상기 설치 지점의 딥러닝 기반 돌발 상황 분석 모델을 강화 학습하며, 상기 강화 학습이 완료된 딥러닝 기반 돌발 상황 분석 모델을 통해 실시간 교통 상황 및 환경 정보가 반영된 영상을 기반으로 돌발 상황 발생 여부를 모니터링하는 복수의 돌발 상황 검지 장치를 포함하는 시스템
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