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KR102444965B1 - Ai 기반의 영상 적설량 측정시스템 - Google Patents

Ai 기반의 영상 적설량 측정시스템 Download PDF

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KR102444965B1
KR102444965B1 KR1020220024314A KR20220024314A KR102444965B1 KR 102444965 B1 KR102444965 B1 KR 102444965B1 KR 1020220024314 A KR1020220024314 A KR 1020220024314A KR 20220024314 A KR20220024314 A KR 20220024314A KR 102444965 B1 KR102444965 B1 KR 102444965B1
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KR
South Korea
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snow
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image
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KR1020220024314A
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Inventor
김병우
Original Assignee
이디에스 주식회사
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Publication date
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Abstract

본 발명은 눈금이 복수개의 색상으로 표시된 기준자를 포함하는 적설판과, 기준자의 영상을 촬영하여 영상정보를 획득하는 영상정보 획득부와, 영상정보 획득부에서 촬영된 영상정보를 이용하여 적설량을 판단하는 중앙서버를 포함하는 AI 기반의 영상 적설량 측정시스템에 관한 것이다.

Description

AI 기반의 영상 적설량 측정시스템{A measurement system of snowfall amount with image based on AI}
본 발명은 인공지능을 활용한 머신러닝 또는 딥러닝을 통해 촬영된 영상정보로부터 적설량을 정확하게 산출할 수 있고, 기준자의 눈금이 서로 다른 색상을 가지게 하여, 적설량 측정 정확도를 한층 높인 AI 기반의 영상 적설량 측정시스템에 관한 것이다.
적설계는 쌓여있는 눈의 깊이를 재는 기구로, 일반적으로 판형의 플레이트 위에 눈금이 형성된 기준자가 설치되어 있는 구조를 가진다.
종래에는 이러한 적설계를 이용한 적설량 측정이 관리자의 수작업으로 이루어졌으나, 이러한 종래의 방식은 많은 인력을 필요로 하는 단점이 있기 때문에 최근에는 영상을 촬영 후 촬영된 영상을 이용하여 적설량을 도출하는 시스템이 개발되었다.
그러나 위에서 설명한 영상을 이용한 적설량 도출 시스템의 경우, 반사 및 산란되는 빛에 의해 촬영된 영상에 기준자의 눈금이 명확하게 표시되지 않는 경우가 빈번히 발생하는 문제점이 있다.
따라서 선명한 영상을 확보하여 적설량을 정확하게 측정하고, 확보된 영상을 이용하여 신뢰성 있는 적설량을 도출할 수 있는 측정시스템의 개발 필요성이 대두되고 있다.
특허문헌 1) 일본공개특허공보 제2018-81067호(명칭: 스경험적 적설량 환산 방법 및 그 시스템, 공개일: 2018.05.24.) 특허문헌 2) 한국등록특허공보 제10-1927451호(명칭: 초광대역 레이더를 이용한 적설량 측정 시스템, 공고일: 2018.12.10)
본 발명은 상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 빛의 반사 또는 산란으로 인해 영상이 선명하지 않게 촬영되던 문제를 해결하고, 촬영된 영상정보로부터 적설량을 정확하게 산출할 수 있는 AI 기반의 영상 적설량 측정시스템을 제공하는 것이다.
또한 본 발명은 인공지능을 활용한 머신러닝 또는 딥러닝을 통해 촬영된 영상정보로부터 적설량을 정확하게 산출할 수 있는 AI 기반의 영상 적설량 측정시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
아울러 본 발명은 학습부가 인공지능을 활용한 머신러닝 또는 딥러닝을 통해 문제 상황과 문제가 되지 않는 상황을 판단하기 위한 지식을 습득하므로, 관리 인력을 최소화하고 유지 효율성을 극대화하는 것을 목적으로 한다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명인 AI 기반의 영상 적설량 측정시스템은, 눈금(111)이 복수개의 색상으로 표시된 기준자(110)를 포함하는 적설판(100);
상기 기준자(110)의 영상을 촬영하여 영상정보를 획득하는 영상정보 획득부(200); 및
상기 영상정보 획득부(200)에서 촬영된 영상정보를 이용하여 적설량을 판단하는 중앙서버(300)를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한 본 발명은 상기 중앙서버(300)에서 판단된 적설량 정보가 제공되는 사용자 단말(400)을 추가로 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한 상기 중앙서버(300)는 수신되는 영상정보가 저장되는 영상정보 저장부(310); 및 상기 영상정보 저장부(310)에서 수신된 영상정보를 이용하여 적설량을 판단하는 적설량 판단부(320);를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한 복수개의 상기 눈금(111)은 서로 다른 색상을 가지는 것을 특징으로 한다.
또한 복수개의 상기 눈금(111) 중 서로 인접한 눈금(111)은 서로 보색인 것을 특징으로 한다.
또한 상기 적설판(100)은 기준자(110)에 형성된 눈금(111)의 색상과 밝기를 조절하는 눈금 조절부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한 상기 중앙서버(300)는 서로 다른 위치에 설치된 복수개의 상기 적설판(100)에서 수신되는 정보를 기반으로 지역별 평균 적설량을 산출하는 평균 적설량 산출부(330);를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한 상기 평균 적설량 산출부(330)는 적설판(100)이 설치된 영역을 복수개의 지역으로 분리하는 지역 분류부(331); 상기 영상정보 저장부(310)에 저장된 영상정보를 지역에 따라 분류하는 영상정보 분류부(332); 및 지역에 따라 분류된 영상정보를 취합하여 지역별 평균 적설량을 산출하는 산출부(333);를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한 상기 중앙서버(300)는 상기 적설량 판단부(320)에서 판단된 적설량이 상기 평균 적설량 산출부(330)에서 산출된 해당 지역의 평균 적설량과 설정된 수치 이상의 차이를 가질 경우 문제가 발생한 것으로 판단하고, 관리자 단말(500)로 문제 발생정보를 송신하는 문제발생 포착부(340);를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한 상기 중앙서버(300)는 문제 발생정보에 대한 관리자의 대응정보가 저장되고, 저장된 대응정보를 기반으로 상기 문제발생 포착부(340)를 제어하여 문제 발생정보 송신유무를 결정하는 학습부(350);를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한 상기 기준자(110)는 고무, 실리콘 및 방수천 중 어느 하나의 재질로 형성되는 것을 특징으로 한다.
또한 상기 중앙서버(300)는 주변계 환경조건에 대응하여 상기 눈금 조절부를 제어하는 눈금 제어부(360);를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한 상기 중앙 서버(300)는 촬영된 영상정보 및 대응되는 적설량을 매칭하는데 있어, 인공지능을 활용한 머신러닝 또는 딥러닝을 수행할 수 있다.
본 발명의 AI 기반의 영상 적설량 측정시스템은, 기준자의 눈금이 서로 다른 색상을 가지게 함으로써, 빛의 반사 또는 산란으로 인해 영상이 선명하지 않게 촬영되던 문제를 해결하고, 촬영된 영상정보로부터 적설량을 정확하게 산출할 수 있다.
또한 본 발명은 지역별 평균 적설량을 산출하고 이를 기반으로 상기 적설량 판단부(320)에서 판단된 적설량에 문제가 있는지를 확인할 수 있다.
아울러 본 발명은 지역별 적설량 비교를 통해 문제가 발생한 적설판 또는 영상정보 획득부를 검출하여 이를 교체하거나 수리할 수 있다.
또한 본 발명은 인공지능을 활용한 머신러닝 또는 딥러닝을 통해 촬영된 영상정보로부터 적설량을 정확하게 산출할 수 있다.
아울러 본 발명은 상기 학습부가 인공지능을 활용한 머신러닝 또는 딥러닝을 통해 문제 상황과 문제가 되지 않는 상황을 판단하기 위한 지식을 습득하므로, 관리 인력을 최소화하고 유지 효율성을 극대화할 수 있다.
도 1은 본 발명인 AI 기반의 영상 적설량 측정시스템을 나타낸 개념도.
도 2는 본 발명인 AI 기반의 영상 적설량 측정시스템을 나타낸 블록도.
도 3은 본 발명인 AI 기반의 영상 적설량 측정시스템의 적설판을 나타낸 사시도.
도 4는 본 발명인 AI 기반의 영상 적설량 측정시스템의 기준자의 눈금을 설명하기 위한 정면도.
본 발명의 실시예들에 대한 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 색 구분 영상 적설량 측정시스템(1000)에 관하여 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명인 AI 기반의 영상 적설량 측정시스템을 나타낸 개념도이고, 도 2는 본 발명인 AI 기반의 영상 적설량 측정시스템을 나타낸 블록도이고, 도 3은 본 발명인 AI 기반의 영상 적설량 측정시스템의 적설판을 나타낸 사시도이고, 도 4는 본 발명인 AI 기반의 영상 적설량 측정시스템의 기준자의 눈금을 설명하기 위한 정면도이다.
도 1 내지 도 4를 참조하면, 본 발명의 AI 기반의 영상 적설량 측정시스템(1000)은,
눈금(111)이 복수개의 색상으로 표시된 기준자(110)를 포함하는 적설판(100);
상기 기준자(110)의 영상을 촬영하여 영상정보를 획득하는 영상정보 획득부(200); 및
상기 영상정보 획득부(200)에서 촬영된 영상정보를 이용하여 적설량을 판단하는 중앙서버(300)를 포함할 수 있다.
또한 본 발명은 상기 중앙서버(300)에서 판단된 적설량 정보가 제공되는 사용자 단말(400)을 추가로 포함할 수 있다.
아울러 본 발명은 상기 중앙서버(300)에서 판단된 적설량 정보가 제공되는 관리자 단말(500)을 추가로 포함할 수 있다.
상세히 설명하면, 주변이 눈 또는 얼음으로 뒤덮인 환경에서는 빛의 반사 및 산란에 의해 상기 영상정보 획득부(200)에서 촬영한 기준자(110)의 영상이 선명하지 않아 기준자의 눈금을 명확하게 식별할 수 없으며, 이러한 문제는 중앙서버(300)의 적설량 판단을 어렵게 하므로, 본 발명에서는 기준자(110)에 형성된 눈금(111)에 색을 넣어 중앙서버(300)에서의 적설량 판단이 보다 정확하게 이루어질 수 있도록 한 것이다.
상기 중앙서버(300)는 수신되는 영상정보가 저장되는 영상정보 저장부(310); 및 상기 영상정보 저장부(310)에서 수신된 영상정보를 이용하여 적설량을 판단하는 적설량 판단부(320);를 포함할 수 있다.
상기 적설량 판단부(320)는 촬영된 영상에 나타난 기준자의 눈금(111) 옆에 표시된 숫자를 이용하여 적설량을 판단하지만, 이러한 숫자의 경우 빛의 반사 또는 산란에 의해 명확하게 나타나지 않을 수 있으므로, 본 발명에서는 눈금(111)의 색을 서로 다르게 하여, 적석량 판단부(320)에서 눈금(111)의 색을 기준으로 적설량을 판단할 수 있게 한 것이다.
이때, 상기 눈금(111)의 색깔을 이용하여 적설량을 판단하기 위해서, 상기 적설량 판단부(320)는 눈금(111)의 색깔별 높이값 정보를 저장할 수 있으며, 모든 눈금(111)이 서로 다른 색깔로 표시되어 개별적인 정보를 나타낼 수 있다.
또한 인접한 복수개의 눈금(111)이 서로 다른 색상을 나타내며, 이러한 서로 다른 색상을 가지는 복수개의 눈금(111)이 높이를 따라 반복해서 형성될 수 있다. 예를 들면, 0.5cm 단위로 눈금(111)이 형성되는 경우, 10cm까지 형성되는 20개의 눈금(111)은 서로 다른 색상을 나타내며, 이러한 서로 다른 색상을 가지는 20개의 눈금(111)이 높이를 따라 반복해서 형성될 수 있다.
아울러, 상기 눈금(111)의 색이 보다 명확하게 나타날 수 있도록 복수개의 눈금(111)중 인접한 눈금의 색을 보색으로 형성할 수도 있다.
또한 상기 중앙 서버(300)는 영상정보 획득부(200)에서 촬영된 영상정보 및 적설량 판단부(320)에서 판단된 적설량을 매칭하는데 있어, 인공지능을 활용한 머신러닝 또는 딥러닝을 수행할 수 있다.
상기 영상정보 획득부(200)에서 촬영된 영상정보와, 상기 적설량 판단부(320)에서 판단된 적설량을 매칭한, 영상정보-적설량의 매칭결과를 기반으로 인공지능을 활용한 머신러닝 또는 딥러닝을 사용함으로써, 지속적인 학습을 통하여 사용하는 시간이 지날수록 더욱 정확한 영상정보-적설량의 매칭이 가능하다.
따라서 본 발명의 중앙 서버(300)는 상기 영상정보 획득부(200)로부터 촬영된 영상을 수신하면, 학습된 매칭결과를 기반으로 촬영된 영상정보로부터 적설량을 정확하게 산출하여 제시할 수 있다.
이를 위해, 상기 중앙 서버(300)는 상기 영상정보 획득부(200)에서 촬영된 영상정보와, 상기 적설량 판단부(320)에서 판단된 적설량을 매칭한, 영상정보-적설량의 매칭결과를 저장하는 매칭저장부를 추가로 포함할 수 있다.
또한 상기 중앙 서버(300)는 상기 영상정보 획득부(200)에서 촬영된 영상정보로부터 산출되는 적설량을 제시하는 적설량제시부를 추가로 포함할 수 있다.
상기 적설량제시부는 상기 매칭저장부에 저장된 영상정보-적설량의 매칭결과를 기반으로, 상기 영상정보 획득부(200)에서 촬영된 영상정보로부터 적설량을 산출하여 제시할 수 있다.
또한, 도 2를 참조하면 상기 중앙서버(300)는 서로 다른 위치에 설치된 복수개의 상기 적설판(100)에서 수신되는 정보를 기반으로 지역별 평균 적설량을 산출하는 평균 적설량 산출부(330)를 포함할 수 있다.
또한 상기 평균 적설량 산출부(330)는 적설판(100)이 설치된 영역을 복수개의 지역으로 분류하는 지역 분류부(331)와, 상기 영상정보 저장부(310)에 저장된 영상정보를 지역에 따라 분류하는 영상정보 분류부(332)와, 지역에 따라 분류된 영상정보를 취합하여 지역별 평균 적설량을 산출하는 산출부(333)를 포함할 수 있다.
상세히 설명하면, 상기 지역 분류부(331)에서 해당 나라 또는 해당 지역의 전체 영역을 복수개의 지역 또는 복수개의 구역으로 구분하고, 상기 영상정보 분류부(332)에서 영상정보 저장부(310)에 저장되어 있는 영상을 분류된 지역 또는 분류된 구역을 기준으로 분류하면, 상기 산출부(333)에서 상기 적설량 판단부(320)에서 판단된 적설량을 이용하여 지역별 평균 적설량 또는 구역별 평균 적설량을 산출하는 것이다.
또한 상기 중앙서버(300)는 상기 적설량 판단부(320)에서 판단된 적설량이 상기 평균 적설량 산출부(330)에서 산출된 해당 지역의 평균 적설량과 설정된 수치 이상의 차이를 가질 경우 문제가 발생한 것으로 판단하고, 사용자 단말(400) 또는 관리자 단말(500)로 문제 발생정보를 송신하는 문제발생 포착부(340)를 추가로 포함할 수 있다.
상세히 설명하면, 동일한 지역 또는 동일한 구역인데도 불구하고 평균 적설량이 큰 차이를 보일 경우 기준자(110)가 설치된 적설판(100) 또는 영상을 촬영하는 영상정보 획득부(200)에 문제가 발생하였을 가능성이 높으므로, 상기 문제발생 포착부(340)에서 사용자 단말(400) 또는 관리자 단말(500)을 통해 시스템 관리자에게 알릴 수 있도록 한 것이다.
이때, 설정된 수치 이상의 차이라 함은 일실시예로 30% 이상의 차이일 수 있으나, 관리자의 설정에 의해 변경될 수 있으므로 한정하지 않는다.
또한 상기 중앙서버(300)는 문제 발생정보에 대한 관리자의 대응정보가 저장되고, 저장된 대응정보를 기반으로 상기 문제발생 포착부(340)를 제어하여 문제 발생정보 송신유무를 결정하는 학습부(350)를 추가로 포함할 수 있다.
상세히 설명하면 어느 하나의 적설판(100)에서 측정되는 적설량이 동일 지역의 평균 적설량과 설정된 수치 이상으로 차이가 나타나는 것은, 상기 적설판(100) 또는 상기 영상정보 획득부(200)를 통해 획득한 영상정보에서 나타나는 문제일 수 있으나, 이외에도 적설판(100)이 설치된 일부 지역이 지리적으로 특이한 형태를 가질 경우일 수도 있다.
상기 문제발생 포착부(340)에서 관리자 단말(500)로 문제 발생정보를 송신하면, 관리자는 상기 문제 발생정보에 대한 대응정보를 중앙서버(300)로 송신하는데, 이때 상기 중앙서버(300)는 문제 발생정보 및 수신한 대응정보를 매칭한 매칭정보를 저장할 수 있다.
상기 학습부(350)는 상기 매칭정보를 기반으로 문제 발생정보 송신유무를 결정하여 관리자 단말(500)로 문제 발생정보를 송신하거나 또는 문제 발생정보를 송신하지 않고 저장된 대응정보에 따라 동일한 형태로 대응하도록 할 수 있다.
즉, 상기 학습부(350)는 인공지능을 활용한 머신러닝 또는 딥러닝을 통해 문제 상황과 문제가 되지 않는 상황을 판단하기 위한 지식을 습득하고, 문제 상황에 대한 대응정보를 학습하여 추천할 수 있으므로, 관리 인력을 최소화하고 유지 효율성을 극대화할 수 있으며, 관리자마다 달라지는 대응체계를 정형화할 수 있다.
또한 도면상에는 도시되지 않았지만 상기 적설판(100)은 기준자(110)에 형성된 눈금(111)의 색상과 밝기를 조절하는 눈금 조절부를 포함할 수 있고, 상기 중앙서버(300)는 주변계 환경조건에 대응하여 상기 눈금 조절부를 제어하는 눈금 제어부(360)를 포함할 수 있다.
상세히 설명하면, 지역 또는 시간대 및 날씨에 따른 밝기 차이에 따라 상기 영상정보 획득부(200)에서 촬영되는 영상정보의 선명함이 다르게 나타나므로, 상기 눈금 제어부(360)에서 상기 눈금 조절부를 제어하여 눈금(111)의 색상과 밝기를 영상에 선명하게 나타나도록 할 수 있다.
이때, 상기 눈금 조절부는 상기 눈금(111)에 선택되는 색상의 용액을 주입하여 눈금의 색상을 조절하거나, 눈금(111)의 내부에 위치된 LED의 색상을 조절하는 형태로 눈금(111)의 색상 및 밝기를 조절할 수 있다.
또한 상기 기준자(110)는 빛의 반사 및 산란을 최소화하고, 수분에 의한 형상변형 및 부식을 방지할 수 있는 고무, 실리콘, 방수천 등으로 제조될 수 있다.
100 : 적설판 110 : 기준자
111 : 눈금
200 : 영상정보 획득부
300 : 중앙서버 310 : 영상정보 저장부
320 : 적설량 판단부 330 : 평균 적설량 산출부
331 : 지역 분류부 332 : 정보 분류부
333 : 산출부 340 : 문제발생 포착부
350 : 학습부 360 : 눈금 제어부
400 : 사용자 단말
500 : 관리자 단말

Claims (6)

  1. 눈금(111)이 복수개의 색상으로 표시된 기준자(110)를 포함하는 적설판(100);
    상기 기준자(110)의 영상을 촬영하여 영상정보를 획득하는 영상정보 획득부(200); 및
    상기 영상정보 획득부(200)에서 촬영된 영상정보를 이용하여 적설량을 판단하는 중앙서버(300)를 포함하는 AI 기반의 영상 적설량 측정시스템에 있어서,
    상기 중앙서버(300)는
    수신되는 영상정보가 저장되는 영상정보 저장부(310);
    상기 영상정보 저장부(310)에서 수신된 영상정보를 이용하여 적설량을 판단하는 적설량 판단부(320);
    서로 다른 위치에 설치된 복수개의 상기 적설판(100)에서 수신되는 정보를 기반으로 지역별 평균 적설량을 산출하는 평균 적설량 산출부(330);
    상기 적설량 판단부(320)에서 판단된 적설량이 상기 평균 적설량 산출부(330)에서 산출된 해당 지역의 평균 적설량과 설정된 수치 이상의 차이를 가질 경우 문제가 발생한 것으로 판단하고, 관리자 단말(500)로 문제 발생정보를 송신하는 문제발생 포착부(340); 및
    상기 문제 발생정보에 대한 관리자의 대응정보가 저장되고, 저장된 대응정보를 기반으로 상기 문제발생 포착부(340)를 제어하여 문제 발생정보 송신유무를 결정하는 학습부(350)를 포함하고,
    상기 중앙 서버(300)는
    상기 영상정보 획득부(200)에서 촬영된 영상정보와, 상기 적설량 판단부(320)에서 판단된 적설량을 매칭한, 영상정보-적설량의 매칭결과를 저장하는 매칭저장부; 및 상기 영상정보 획득부(200)에서 촬영된 영상정보로부터 산출되는 적설량을 제시하는 적설량제시부를 추가로 포함하고,
    상기 적설량제시부는 상기 매칭저장부에 저장된 영상정보-적설량의 매칭결과를 기반으로, 상기 영상정보 획득부(200)에서 촬영된 영상정보로부터 적설량을 산출하여 제시하며,
    상기 중앙 서버(300)는 촬영된 영상정보 및 대응되는 적설량을 매칭하는데 있어, 인공지능을 활용한 머신러닝 또는 딥러닝을 수행하는 것을 특징으로 하는 AI 기반의 영상 적설량 측정시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 적설판(100)은 기준자(110)에 형성된 눈금(111)의 색상과 밝기를 조절하는 눈금 조절부를 포함하는 것을 특징으로 하는 AI 기반의 영상 적설량 측정시스템.
  5. 삭제
  6. 삭제
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