초록

본 발명은 고속도로와 국도의 졸음쉼터에 설치된 레이더, 회전형 카메라, 센서 등의 지능형 인프라를 이용하여 정보를 수집한 후 딥러닝 분석을 통하여 주차공간 판별 및 위험지역 내 보행자를 검출하여 졸음쉼터 이용객에게 졸음쉼터 정보 안내와 안전사고를 예방할 수 있는 지능형 인프라를 이용한 졸음쉼터 안전관리 시스템 및 방법을 제공한다.

대표청구항 ▼

졸음쉼터의 정보를 디스플레이하며, 상기 졸음쉼터에 들어오는 진입차량을 검지하여 제1 차량 정보를 송출하는 진입 구간 관리부;상기 졸음쉼터를 빠져나가는 진출차량을 검지하여 제2 차량 정보를 송출하는 진출 구간 관리부;복수의 회전형 카메라를 이용하여 상기 졸음쉼터의 정보 및 이상상황을 검지하는 졸음쉼터 관리부; 및상기 진입 구간 관리부, 상기 진출 구간 관리부로부터 제1 및 제2 차량 정보를 수신하고, 상기 졸음쉼터 관리부로부터 상기 졸음쉼터의 정보를 수신 받는 운영관리부;를 포함하되, 상기 졸음쉼터 관리부는 데이터셋부, 영상분석 모델

졸음쉼터의 정보를 디스플레이하며, 상기 졸음쉼터에 들어오는 진입차량을 검지하여 제1 차량 정보를 송출하는 진입 구간 관리부;상기 졸음쉼터를 빠져나가는 진출차량을 검지하여 제2 차량 정보를 송출하는 진출 구간 관리부;복수의 회전형 카메라를 이용하여 상기 졸음쉼터의 정보 및 이상상황을 검지하는 졸음쉼터 관리부; 및상기 진입 구간 관리부, 상기 진출 구간 관리부로부터 제1 및 제2 차량 정보를 수신하고, 상기 졸음쉼터 관리부로부터 상기 졸음쉼터의 정보를 수신 받는 운영관리부;를 포함하되, 상기 졸음쉼터 관리부는 데이터셋부, 영상분석 모델 학습부, 프레임 입력부, 전처리부, 트레킹부 및 파라미터 생성부를 포함하며,상기 데이터셋부는 상기 복수의 회전형 카메라로부터 원천 영상 데이터를 획득하고, 커스텀 학습 데이터셋 및 GT(Ground Truth)데이터를 구축하는 것이고,상기 영상분석 모델 학습부는 물체 감지 모델 학습 후, 물체 추적 모델을 학습하며, 상기 프레임 입력부는 상기 복수의 회전형 카메라를 이용하여 영상데이터에 프레임을 입력할 수 있으며, 졸음쉼터 영상에 RTSP 스트리밍을 통한 이미지 획득 및 데이터 파싱을 수행하며, 상기 전처리부는 주행로 및 주차구역을 분할하여 ROI 마스킹을 하여 영상데이터를 전처리 하는 것이고, 상기 트레킹부는 도로객체 모델의 객체검출 모델을 사용하여 다중객체 트래킹을 통한 개별 차량 별 추적 및 위치를 추정하며, 상기 파라미터 생성부는 상기 영상데이터를 기초로 유효 주차면을 검출하고, 위험구간 내 보행자를 검출하는 것이고,상기 복수의 카메라는 촬영 대상에 따라 가로형 및 세로형 중 하나라 변환 설정되는 것을 특징으로 하는 지능형 인프라를 이용한 졸음쉼터 안전관리 시스템.