• 본 특허는 차량의 전방을 촬영하는 영상 출력장치와 연동되어 영상 촬영장치에 촬영된 영상에 포함된 물체를 인식하는 장치에 관한 기술임 

• 본 특허는 물체인식 장치와 무인기를 활용하여 물체를 인식하는 기술로 관제를 위한 모니터링 시스템에 활용이 가능함

∨재난환경 모니터링∨시설물 모니터링

∨교통정보 모니터링∨시설물에 대한 위험물 정밀 점검 시스템

• 전방을 촬영 및 인식하는 조준경의 수정 보완 비용과 성능을 향상시키기 위해서는 무기체계의 운용개념을 확장시킬 수 있는 물체인식 장치에 대한 기술의 개발이 필요함

• 촬영된 영상에 포함된 물체를 인식하여 적인 경우 식별 프레임과 위치·측정 정보를 영상에 출력하며 2가지 영상을 비교하여 동일한 물체의 움직임 변화를 측정할 수 있음

• 물체인식장치는 영상 수신부, 제1 통신부, 제어부와 무인기로 구성되며, 영상 수신부는 영상 촬영장치로부터 촬영된 제1 영상을 수신부로부터 받아 물체를 식별함

• 그리고 제1 통신부는 무인기로부터 촬영된 제2 영상을 수신하고, 제어부에서는 두 영상을 비교하여 동일 물체 여부를 파악할 수 있으며, 제어부가 제1 영상에 포함된 물체를 적으로 인식하면, 물체에 식별 프레임을 적용하여 물체의 종류를 파악하고 판단된 종류의 정확도를 수치로 표현할 수 있음

• 제1 영상과 제2 영상의 물체가 동일 물체로 판단될 경우 제2 물체의 위치 정보를 이용하여 제1 물체의 움직임 변화를 제1 영상에 적용해 나타내고, 만약 두 영상의 물체가 동일 물체가 아닐 경우, 제2 물체의 위치정보를 1 영상의 관점으로 전환하여 제1 영상에 적용하고, 외부 시야에 대한 상황을 판단함

• 두 영상의 선명도가 기준값 미만인 경우에는 자연적 요인으로 인한 시야 방해 상황으로 판단하여 무인기의 고도를 낮춰 제2 영상을 촬영하며, 만약 제1 영상의 선명도는 낮고 제2 영상의 선명도는 높을 경우에는 인위적 요인으로 인한 시야 방해로 판단 할 수 있음

• 지능형 영상보안 기술은 다양한 영상센서를 통해서 수집된 영상을 지능적으로 분석하는 기술임

• 일반적으로 컴퓨터 비전, 이미지 프로세싱, 패턴 인식 등 다양한 알고리즘 중심으로 발전되어 왔으나, 2000년대 중반 이후로 기계학습 방식에 기반한 신경망 기술이 급속도로 발전하고 있음

• 컴퓨터 비전은 공정이나 부품에 대한 제어와 평가를 위해 영상데이터를 획득하고 분석, 활용하는 기술로 생산의 자동화를 위한 인공지능의 응용 분야이며, 최근 딥-네트워크를 처리할 수 있는 HW 계산 능력의 향상과 대규모 빅데이터의 학습 등으로 인하여 지능형 영상보안 기술이 컴퓨터비전 분야에서 많은 성장을 이루고 있음

• 본 기술과 관련된 영상 기술을 개발하는 기업으로는 세계적으로 Koito와 Denso가 기술개발을 주도하고 있으며, Koito의 경우, 소나 영상에 사용될 수 있는 이미징 장치를 개발하였음

• 인공지능 알고리즘을 활용하여 영상의 물체를 탐지·추적하는 기술은 공공 안전, 건설 산업 안전 등 다양한 분야에서 활용될 수 있음

• 특히 지능형 영상관제에서도 범위를 좁힌 선별관제에 있어 관제량이 늘어나면서 더 높은 수준의 보안 관제 서비스 제공을 위해 인공지능 기반의 솔루션 도입이 증가할 것으로 전망됨. 또한 최근에는 차량번호 인식 기술의 시장 도입이 활발해지면서 지능형 주차관제 시스템 시장의 성장도 예상됨

• 이미지 파악 시장은 2016년 17조 7184억원 규모이며, 2021년 43조 778억원 규모로 예상되며, 연평균 예상 성장률은 19.5%로 상당히 높은 성장률이 예상되는 시장임