| 1 |
1
가로등에 구비되어 도로 노면을 촬영한 영상(이하, '도로 노면 영상'이라 한다)을 취득하는 카메라;상기 도로 노면의 주변 온도를 실시간으로 센싱하여 시계열데이터인 온도데이터를 출력하는 온도 센서;상기 실시간으로 센싱되는 온도데이터를 센싱된 시각과 함께 저장하는 저장부;노면 이상 영상을 식별하도록 학습된 인공지능 모델이 저장된 메모리; 상기 도로 노면 영상을 인공지능 모델에 입력하여 도로 노면 영상이 결빙 후보 영상인지 판별하고, 상기 도로 노면 영상이 결빙 후보 영상으로 판별되면 결빙 후보 영상의 결빙 위험도를 예측하며, 상기 결빙 후보 영상이 촬영된 시각 이전에 센싱되어 상기 저장부에 기저장된 온도데이터가 기설정된 지속시간동안 기설정된 결빙 온도 범위 내에 있으면, 상기 결빙 후보 영상의 예측된 결빙 위험도를 이용하여 노면 위험정보를 생성하는 프로세서; 및상기 생성된 노면 위험정보를 제1전광판, 스피커 및 관제서버 중 적어도 하나로 전송하는 통신 인터페이스부;를 포함하고,상기 결빙 후보 영상은 안개 영상, 우중 영상 및 적설 영상 중 하나이고,상기 프로세서의 인공지능 모델은,입력되는 도로 노면 영상을 분석하여 판별되는 결빙 후보 영상이 안개 영상이면 결빙 위험도는 주의로 예측하고, 상기 결빙 후보 영상이 우중 영상이면 결빙 위험도는 경고로 예측하고, 상기 결빙 후보 영상이 적설 영상이면 결빙 위험도는 위험으로 예측하며, 상기 프로세서는, 상기 도로 노면 영상이 결빙 후보 영상으로 판별되면 상기 도로 노면 영상의 촬영 시각을 상기 저장부에서 확인하고, 상기 촬영 시각을 기준으로 센싱되어 저장된 시계열 온도데이터가 기설정된 지속시간동안 기설정된 결빙 온도 범위 내에 있는 경우, 결빙 후보 영상의 예측된 결빙 위험도와, 결빙 후보 영상에 해당하는 도로 노면 영상과, 가로등 식별정보를 결합하여 노면 위험 정보를 생성하며, 상기 예측된 결빙 위험도가 주의인 경우, 상기 제1전광판에 노면 위험정보가 표시되도록 하고, 상기 예측된 결빙 위험도가 경고 및 위험 중 하나인 경우, 상기 제1전광판에 노면 위험정보가 표시되면서 상기 관제서버로 노면 위험정보를 전송하도록 처리하며,상기 관제서버는,상기 통신 인터페이스부로부터 전송되어 수신된 노면 위험정보를 상기 가로등이 속한 구역에 위치하는 보행자의 모바일 단말기와 인근 가로등에 구비된 가로등 주변 위험 예측 장치로 전송하고, 상기 인근 가로등은 상기 가로등을 기준으로 정해진 반경 내에 위치하는 가로등이고,상기 인근 가로등에 구비된 가로등 주변 위험 예측 장치는, 상기 관제서버로부터 수신된 노면 위험정보를 제2전광판을 통해 표시하는 도로 환경 센서를 이용한 가로등 주변 위험 예측 장치
|
| 2 |
2
삭제
|
| 3 |
3
삭제
|
| 4 |
4
제1항에 있어서,상기 관제서버는,상기 통신 인터페이스부로부터 전송되어 수신된 노면 위험정보를 상기 가로등이 속한 구역에서 주행 중인 차량의 네비게이션에 위험 운행 구간으로 표시되도록 처리하는 것을 특징으로 하는 도로 환경 센서를 이용한 가로등 주변 위험 예측 장치
|
| 5 |
5
삭제
|
| 6 |
6
삭제
|
| 7 |
7
(A) 전자장치가, 가로등에 구비된 카메라에 의해 촬영된 도로 노면 영상을 획득하는 단계;(B) 상기 전자장치가, 온도 센서에 의해 실시간으로 센싱되는 상기 도로 노면의 주변 온도를 저장하는 단계;(C) 상기 전자장치가, 노면 이상 영상을 식별하도록 학습된 인공지능 모델에 상기 도로 노면 영상을 입력하여 도로 노면 영상이 결빙 후보 영상인지 판별하고, 상기 도로 노면 영상이 결빙 후보 영상으로 판별되면 결빙 후보 영상의 결빙 위험도를 예측하며, 상기 결빙 후보 영상이 촬영된 시각 이전에 센싱되어 기저장된 온도데이터가 기설정된 지속시간동안 기설정된 결빙 온도 범위 내에 있으면, 상기 결빙 후보 영상의 예측된 결빙 위험도를 이용하여 노면 위험정보를 생성하는 단계; 및(D) 상기 전자장치가, 상기 생성된 노면 위험정보를 제1전광판(180), 스피커 및 관제서버 중 적어도 하나로 전송하는 단계;를 포함하고,상기 결빙 후보 영상은 안개 영상, 우중 영상 및 적설 영상 중 하나이고,상기 (C) 단계는,상기 인공지능 모델이 도로 노면 영상을 분석하여 판별되는 결빙 후보 영상이 안개 영상이면 결빙 위험도는 주의로 예측하고, 상기 결빙 후보 영상이 우중 영상이면 결빙 위험도는 경고로 예측하고, 상기 결빙 후보 영상이 적설 영상이면 결빙 위험도는 위험으로 예측하며,상기 도로 노면 영상이 결빙 후보 영상으로 판별되면 상기 도로 노면 영상의 촬영 시각을 확인하고, 상기 확인된 촬영 시각을 기준으로 센싱되어 저장된 시계열 온도데이터가 기설정된 지속시간동안 기설정된 결빙 온도 범위 내에 있는 경우, 결빙 후보 영상의 예측된 결빙 위험도와, 결빙 후보 영상에 해당하는 도로 노면 영상과, 가로등 식별정보를 결합하여 노면 위험 정보를 생성하며,상기 (D) 단계는,상기 예측된 결빙 위험도가 주의인 경우, 상기 제1전광판에 노면 위험정보가 표시되도록 하고, 상기 예측된 결빙 위험도가 경고 및 위험 중 하나인 경우, 상기 제1전광판에 노면 위험정보가 표시되면서 상기 관제서버로 노면 위험정보를 전송하도록 처리하며, 상기 관제서버는,상기 (D) 단계로부터 전송되어 수신된 노면 위험정보를 상기 가로등이 속한 구역에 위치하는 보행자의 모바일 단말기와 인근 가로등에 구비된 가로등 주변 위험 예측 장치로 전송하고, 상기 인근 가로등은 상기 가로등을 기준으로 정해진 반경 내에 위치하는 가로등이며,상기 인근 가로등에 구비된 가로등 주변 위험 예측 장치는, 상기 관제서버로부터 수신된 노면 위험정보를 제2전광판을 통해 표시하는 도로 환경 센서를 이용한 가로등 주변 위험 예측 방법
|
| 8 |
8
삭제
|
| 9 |
9
삭제
|
| 10 |
10
제7항에 있어서,상기 관제서버는,상기 (D) 단계로부터 전송되어 수신된 노면 위험정보를 상기 가로등이 속한 구역에서 주행 중인 차량의 네비게이션에 위험 운행 구간으로 표시되도록 처리하는 것을 특징으로 하는 도로 환경 센서를 이용한 가로등 주변 위험 예측 방법
|
| 11 |
11
삭제
|
| 12 |
12
삭제
|
