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심층 학습을 이용한 영상 기반 속도 단속 시스템

  • 기술번호 : KST2022003532
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 영상 기반의 속도 단속 시스템 및 방법이 개시된다. 실시예에 따른 속도 단속 시스템은, 하나의 카메라 또는 복수 개의 카메라를 이용하여 차량 특징 정보를 포함하는 영상 데이터를 획득하는 단계; 상기 획득된 영상 데이터에 포함된 차량 특징 정보를 이용하여 딥러닝 모델을 학습시키는 단계; 상기 학습된 딥러닝 모델에 속도 검지를 위한 영상 데이터를 입력하는 단계; 상기 학습된 딥러닝 모델을 이용하여 상기 입력된 속도 검지를 위한 영상 데이터로부터 차량 특징 정보와 관련된 위치 정보를 인식하는 단계; 및 상기 인식된 차량 특징 정보와 관련된 위치 정보를 추적하여 차량 속도 정보를 검지하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G08G 1/017 (2006.01.01) H04N 7/18 (2006.01.01) G08G 1/04 (2006.01.01)
CPC G08G 1/017(2013.01) H04N 7/181(2013.01) G08G 1/04(2013.01)
출원번호/일자 1020200125644 (2020.09.28)
출원인 인하대학교 산학협력단, 안정은
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0042623 (2022.04.05) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.09.28)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 인하대학교 산학협력단 대한민국 인천광역시 미추홀구
2 안정은 대한민국 경기도 의왕시 내손중앙로 ** (

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 권장우 부산광역시 남구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2020.09.28 수리 (Accepted) 1-1-2020-1030160-41
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2021.07.19 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2021.10.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2021-0224475-93
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2021.12.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0990919-06
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2022.02.17 수리 (Accepted) 1-1-2022-0177830-26
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2022.02.17 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0177831-72
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번호 청구항
1 1
속도 단속 시스템에 의해 수행되는 속도 검지 방법에 있어서, 하나의 카메라 또는 복수 개의 카메라를 이용하여 차량 특징 정보를 포함하는 영상 데이터를 획득하는 단계; 상기 획득된 영상 데이터에 포함된 차량 특징 정보를 이용하여 딥러닝 모델을 학습시키는 단계;상기 학습된 딥러닝 모델에 속도 검지를 위한 영상 데이터를 입력하는 단계; 상기 학습된 딥러닝 모델을 이용하여 상기 입력된 속도 검지를 위한 영상 데이터로부터 차량 특징 정보와 관련된 위치 정보를 인식하는 단계; 및상기 인식된 차량 특징 정보와 관련된 위치 정보를 추적하여 차량 속도 정보를 검지하는 단계를 포함하는 속도 검지 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 학습시키는 단계는, 상기 영상 데이터로부터 차량의 번호판에 구성된 차량 번호 또는 문자를 포함하는 번호판 정보, 상기 번호판 정보의 일부, 상기 차량과 관련된 제조회사의 마크 정보, 또는 상기 차량의 앰블럼을 포함하는 차량 특징 정보를 이용하여 딥러닝 모델을 학습시키는 단계를 포함하는 속도 검지 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 차량 속도 정보를 검지하는 단계는,영상 데이터에 표시되는 도로의 차선 정보를 계산하여 상기 인식된 차량 속도 특징 정보와 관련된 위치 정보의 추적을 통해 차량이 이동하는 거리 정보를 보정하는 단계를 포함하는 속도 검지 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 입력하는 단계는, 도로의 시설물 정보 또는 영상 데이터에 표시되는 도로의 시설물 정보를 이용하여 카메라의 떨림을 보정하는 단계를 포함하는 속도 검지 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 하나의 카메라는, 기 설정된 위치에 제1 카메라가 설치된 것이고, 상기 차량 속도 정보를 검지하는 단계는, 상기 기 설정된 위치에 설치된 제1 카메라를 이용하여 촬영 가능한 범위 기반의 영역을 설정하고, 상기 제1 카메라를 통하여 차량 특징 정보가 상기 설정된 영역에 진입하였을 때부터 상기 설정된 영역을 벗어날 때까지 상기 설정된 영역이 촬영됨에 따라 획득된 차량 특징 정보를 포함하는 영상 데이터를 구성하는 프레임 정보를 이용하여 상기 인식된 차량 속도 정보를 검지하는 단계 를 포함하는 속도 검지 방법
6 6
제5항에 있어서,상기 차량 속도 정보를 검지하는 단계는,상기 제1 카메라에 설정된 프레임 단위에 기초하여 상기 인식된 차량 특징 정보가 상기 설정된 영역에 진입하였을 때부터 상기 설정된 영역을 벗어날 때까지의 시간 정보에 따른 차량 특징 정보를 포함하는 영상 데이터를 구성하는 프레임 개수 정보를 이용하여 상기 인식된 차량 특징 정보와 관련된 위치 정보의 추적을 통하여 차량 속도 정보를 검지하는 단계 를 포함하는 속도 검지 방법
7 7
제5항에 있어서,상기 차량 속도 정보를 검지하는 단계는,상기 인식된 차량 특징 정보와 관련된 위치 정보의 추적을 통해 상기 설정된 영역에 진입한 차량에 ID를 부여하는 단계를 포함하는 속도 검지 방법
8 8
제1항에 있어서,상기 복수 개의 카메라는, 수직으로 설치된 제1 카메라 및 제2 카메라를 포함하고, 상기 제1 카메라는 상측에 설치되고, 상기 제2 카메라는 하측에 설치된 것이고, 상기 차량 속도 정보를 검지하는 단계는,상기 수직으로 설치된 제1 카메라와 제2 카메라의 높이 차이에 따라 발생하는 차량과의 거리 정보에 기초하여 차량 속도 정보를 검지하는 단계 를 포함하는 속도 검지 방법
9 9
제8항에 있어서,상기 차량 속도 정보를 검지하는 단계는,상기 제1 카메라에서 상기 인식된 차량 특징 정보와 관련된 위치 정보까지 계산된 거리 정보와 상기 제2 카메라에서 상기 인식된 차량 특징 정보와 관련된 위치 정보까지 계산된 거리 정보에 각각의 카메라의 설치 각도에 의한 오차 및 각각의 카메라의 처리 속도에 의한 오차를 고려하여 차량 속도 정보를 검지하는 단계를 포함하는 속도 검지 방법
10 10
제1항에 있어서,상기 차량 속도 정보를 검지하는 단계는,상기 인식된 차량 속도 특징 정보와 관련된 위치 정보를 통해 차량의 차선 위반 정보, 속도 위반 정보를 포함하는 위반 정보를 판단하는 단계를 포함하는 속도 검지 방법
11 11
제1항에 있어서,상기 영상 데이터를 획득하는 단계는, 카메라를 이용하여 촬영됨에 따라 획득된 촬영 데이터 및 레이더를 이용하여 획득된 레이더 데이터를 결합하여 영상 데이터를 획득하는 단계 를 포함하는 속도 검지 방법
12 12
속도 단속 시스템에 있어서, 하나의 카메라 또는 복수 개의 카메라를 이용하여 차량 특징 정보를 포함하는 영상 데이터를 획득하는 획득부;상기 획득된 영상 데이터에 포함된 차량 특징 정보를 이용하여 딥러닝 모델을 학습시키는 학습부;상기 학습된 딥러닝 모델에 속도 검지를 위한 영상 데이터를 입력하는 입력부;상기 학습된 딥러닝 모델을 이용하여 상기 입력된 속도 검지를 위한 영상 데이터로부터 차량 특징 정보와 관련된 위치 정보를 인식하는 인식부; 및상기 인식된 차량 특징 정보와 관련된 위치 정보를 추적하여 차량 속도 정보를 검지하는 검지부를 포함하는 속도 단속 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.