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스마트 가로등 시스템의 동작 방법에 있어서,적어도 하나의 게이트웨이를 통하여, 미리 설정된 그룹으로 그룹화된 가로등으로부터 모션 감지 정보를 획득하는 단계;상기 모션 감지 정보에 기초하여 상기 가로등에 인접한 보행자의 위치에 따른 보행 추적 벡터를 생성하는 단계;상기 생성된 보행 추적 벡터를 기 설정된 시간 단위로 분할함으로써 모션 벡터를 생성하는 단계;미리 설정된 데이터 예측 모델을 이용하여 상기 모션 벡터를 분석함으로써 상기 보행자의 경로를 예측하는 단계; 및상기 예측된 보행자의 경로에 기초하여 상기 가로등을 제어하는 단계; 를 포함하는, 방법
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제1항에 있어서, 상기 방법은상기 생성된 모션 벡터를 분석함으로써 상기 보행자의 움직임을 분석하는 단계; 및상기 보행자의 움직임 분석 결과 및 상기 모션 벡터를 상기 미리 설정된 데이터 예측 모델을 이용하여 분석함으로써 상기 보행자의 경로를 예측하는 단계; 를 더 포함하는, 방법
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제1항에 있어서, 상기 모션 감지 정보를 획득하는 단계는상기 그룹화된 가로등 각각에 포함된 모션 센서를 이용하여 상기 가로등 각각에 대하여 중첩하여 설정된 감지 범위를 감지하는 단계; 및상기 감지 범위 내에 상기 보행자를 감지한 모션 센서를 포함하는 가로등으로부터 상기 모션 감지 정보를 획득하는 단계; 를 포함하는, 방법
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제1항에 있어서, 상기 보행 추적 벡터를 생성하는 단계는상기 모션 감지 정보를 이용하여 상기 보행자의 위치를 식별하는 단계; 및상기 식별된 보행자의 위치를 기초로 상기 보행 추적 벡터를 생성하는 단계; 를 포함하는, 방법
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제4항에 있어서, 상기 보행 추적 벡터를 생성하는 단계는미리 설정된 가우시안 혼합 모델을 통해 상기 가로등 주변의 배경 영상을 모델링하는 단계;상기 모델링된 배경 영상으로부터 적응적 차영상을 생성하는 단계;상기 생성된 적응적 차영상 내 픽셀 값에 기초하여 보행자를 검출하는 단계;상기 검출된 보행자의 이동 위치를 누적하여 식별하는 단계; 및상기 누적하여 식별된 보행자의 이동 위치를 보행 추적 벡터로 생성하는 단계; 를 더 포함하는, 방법
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제5항에 있어서, 상기 모션 벡터를 생성하는 단계는상기 보행 추적 벡터를 상기 기 설정된 시간 단위로 분할하는 단계; 및상기 기 설정된 시간 단위로 분할된 보행 추적 벡터에 대하여 소정의 모션 벡터 추출 함수를 적용함으로써 모션 벡터를 생성하는 단계; 를 포함하는, 방법
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제2항에 있어서, 상기 보행자의 경로를 예측하는 단계는상기 모션 벡터를 전처리함으로써 소정의 보간(interpolation) 데이터 구조를 결정하는 단계;상기 결정된 보간 데이터 구조에 따라, 상기 모션 벡터로부터 상기 보행자의 경로를 예측하기 위한 복수의 데이터 예측 모델을 결정하는 단계;상기 복수의 데이터 예측 모델 중, 상기 모션 벡터의 데이터 속성에 기초하여 상기 모션 벡터에 매칭될 하나의 예측 모델을 결정하기 위한 규칙 테이블을 결정하는 단계;상기 결정된 규칙 테이블에 기초하여 복수의 데이터 예측 모델 중 하나의 예측 모델을 선택하는 단계; 및상기 선택된 예측 모델에 상기 모션 벡터를 입력함으로써 상기 보행자의 경로를 예측하는 단계; 를 포함하는, 방법
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제7항에 있어서, 상기 복수의 데이터 예측 모델을 결정하는 단계는타겟 시점 이전의 시점에 대해, 상기 보간 데이터 구조에 따른 미리 설정된 수의 보간 데이터 값들을 예측하고, 상기 예측된 보간 데이터 값들에 기초하여, 상기 타겟 시점의 데이터 값을 예측하는 퍼지 예측 모델을 포함하는 제1 데이터 예측 모델을 결정하는 단계; 및상기 퍼지 예측 모델과 병렬적으로 배치되는 미리 학습된 신경망 모델 및 상기 퍼지 예측 모델을 포함하는 제2 데이터 예측 모델을 결정하는 단계; 를 포함하는, 방법
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제8항에 있어서, 상기 규칙 테이블을 결정하는 단계는상기 모션 벡터의 데이터 속성 값들을 군집화하고, 상기 군집화된 데이터 속성 값들을 군집 중심을 경계로 4종류의 레벨로 분류하는 단계;상기 분류된 4종류의 레벨에 따라 상기 모션 벡터 데이터 속성 값들을 조정함으로써 상기 모션 벡터의 데이터 속성 벡터를 결정하는 단계; 및상기 복수의 데이터 예측 모델 중 하나의 예측 모델을 상기 데이터 속성 벡터에 매칭함으로써 상기 규칙 테이블을 결정하는 단계; 를 포함하는, 방법
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제1항에 있어서, 상기 가로등을 제어하는 단계는상기 예측된 보행자의 경로가 상기 그룹화된 가로등 각각의 고유한 감지 범위에 속하는지 또는 상기 그룹화된 가로등 사이에 형성되는 중첩된 감지 범위에 속하는지 여부를 식별하는 단계; 및상기 예측된 보행자의 경로가 상기 고유한 감지 범위에 속하는 경우, 제1 밝기에 따라, 상기 고유한 감지 범위를 가지는 가로등의 밝기를 제어하는 단계; 및상기 예측된 보행자의 경로가 상기 중첩된 감지 범위에 속하는 경우, 제2 밝기에 따라, 상기 중첩된 감지 범위를 가지는 가로등들의 밝기를 제어하는 단계; 를 포함하는, 방법
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제1항에 있어서, 상기 그룹화된 가로등은상기 예측된 보행자의 경로에 하나 이상의 가로등이 매칭되는 경우, 상기 매칭된 하나 이상의 가로등의 제어는 소프트 핸드 오프 방식에 따라 제어되는 것을 특징으로 하는, 방법
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스마트 가로등 시스템에 있어서,미리 설정된 감지 범위 내 보행자를 감지함으로써 모션 감지 정보를 획득하는 적어도 하나의 가로등; 및상기 적어도 하나의 가로등으로부터 획득된 모션 감지 정보에 기초하여, 상기 적어도 하나의 가로등에 인접한 보행자의 위치에 따른 보행 추적 벡터를 생성하고, 상기 생성된 보행 추적 벡터를 미리 설정된 시간 단위로 분할함으로써 모션 벡터를 생성하며, 미리 설정된 데이터 예측 모델을 이용하여 상기 모션 벡터를 분석함으로써 상기 보행자의 경로를 예측하고, 상기 예측된 보행자의 경로에 기초하여 상기 가로등을 제어하는 제1 서버; 를 포함하는, 시스템
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제12항에 있어서, 상기 시스템은상기 적어도 하나의 가로등 또는 상기 제1 서버와 연결되고, 상기 적어도 하나의 가로등에 인접한 주차 미터, 신호등과 같은 교통 관리 장치들을 제어하는 제2 서버; 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템
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제12항에 있어서, 상기 시스템은상기 적어도 하나의 가로등을 그룹화하고, 상기 그룹화된 적어도 하나의 가로등을 그룹 별로 제어하기 위한 게이트 웨이; 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템
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제12항에 있어서, 상기 적어도 하나의 가로등은 메쉬 형태의 네트워크로 구성되고, 상기 적어도 하나의 가로등의 각각의 감지 범위의 일부는 서로 중첩되는 것을 특징으로 하는, 시스템
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제12항에 있어서, 상기 적어도 하나의 가로등은 상기 미리 설정된 감지 범위 내 보행자를 감지하기 위한 센서부;적어도 하나의 광원을 포함하는 광원부;상기 적어도 하나의 광원에 전원을 공급하기 위한 스위칭 모드 전원 공급부(SMPS) 및상기 제1 서버로부터 상기 광원부에 대한 제어 신호를 송수신하는 네워크 인터페이스; 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 시스템
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제12항에 있어서, 상기 제1 서버는상기 적어도 하나의 가로등과 통신하기 위한 네트워크 인터페이스;하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 데이터 베이스; 및상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 상기 모션 감지 정보를 획득하도록 상기 네트워크 인터페이스를 제어하고, 상기 모션 감지 정보에 기초하여 상기 보행 추적 벡터 및 상기 모션 벡터를 생성하며, 미리 설정된 데이터 예측 모델을 이용하여 모션 벡터를 분석함으로써 상기 보행자의 경로를 예측하고, 상기 예측된 보행자의 경로에 기초하여 상기 적어도 하나의 가로등을 제어하기 위한 제어 신호를 생성하는 프로세서; 를 포함하는 것을 특징으로 하는, 시스템
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스마트 가로등 시스템의 동작 방법에 있어서,적어도 하나의 게이트웨이를 통하여, 미리 설정된 그룹으로 그룹화된 가로등으로부터 모션 감지 정보를 획득하는 단계;상기 모션 감지 정보에 기초하여 상기 가로등에 인접한 보행자의 위치에 따른 보행 추적 벡터를 생성하는 단계;상기 생성된 보행 추적 벡터를 기 설정된 시간 단위로 분할함으로써 모션 벡터를 생성하는 단계;미리 설정된 데이터 예측 모델을 이용하여 상기 모션 벡터를 분석함으로써 상기 보행자의 경로를 예측하는 단계; 및상기 예측된 보행자의 경로에 기초하여 상기 가로등을 제어하는 단계; 를 포함하는, 방법을 수행하도록 하는 프로그램이 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체
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