The present embodiment relates to a sound-based road accident automatic-detection system using accident sound deep learning. In accordance with one aspect, the sound-based road accident automatic-detection system using accident sound deep learning includes: a sound collection unit collecting sound information on a road; an accident analysis unit determining whether an accident occurs on the road through the sound information; and an accident handling unit providing a handling solution based on the information determined by the accident analysis unit. The accident handling unit includes: DBSAVE storing the sound information in a database per minute; StreamGW delivering real-time sound information; and ADSS detecting the accident by analyzing the sound information, wherein an accident analysis algorithm in the ADSS is formed through a convolution neural network (CNN) or a recurrent neural network (RNN). Therefore, the present invention is capable of more quickly and more accurately identifying and handling an accident on a road.
본 실시예는 사고음 딥러닝을 통한 음향기반 도로 사고 자동 검지 시스템에 관한 것이다. 일 측면에 따른 사고음 딥러닝을 통한 음향기반 도로 사고 자동 검지 시스템은, 도로 상의 음향 정보를 수집하는 음향수집부; 상기 음향 정보를 통해 도로 상의 사고 여부를 판별하는 사고분석부; 및 상기 사고분석부에서 판별된 정보에 기포하여, 처리 방안을 제공하는 사고처리부를 포함하며, 상기 사고처리부는, 상기 음향 정보를 1분 단위로 데이터 베이스에 저장하는 DBSAVE; 실시간 음향 정보를 전달하는 StreamGW; 및 상기 음향 정보를 분석하여 사고를 감지하는 ADSS를 포함하며, 상기 ADSS 내 사고 분석 알고리즘은 CNN(Convolution Neural Network) 또는 RNN(Recurrent Neural Network)을 통해 이루어진다.
Acoustic accident detection system through accident sound deep learning
사고음 딥러닝을 통한 음향기반 도로 사고 자동 검지 시스템
07.12.2022
Patent
Elektronische Ressource
Koreanisch
Acoustic accident detection system through accident sound deep learning
Europäisches Patentamt | 2022
|Accident Detection Using Deep Learning
IEEE | 2020
|DOAJ | 2024
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