The present invention relates to a system for sound- and accident sound deep learning-based automatic road accident detection. The system includes: a sound collection unit collecting acoustic information on a road; an accident analysis unit determining the presence or absence of an accident on the road with the acoustic information; and an accident handling unit providing a handling measure based on the information determined by the accident analysis unit. The accident handling unit includes: DBSAVE storing the acoustic information in a database every minute; StreamGW transmitting the acoustic information in real time; and ADSS analyzing the acoustic information for accident detection. An accident analysis algorithm in the ADSS is based on a convolution neural network (CNN) or a recurrent neural network (RNN).
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
2022-04-01
Patent
Electronic Resource
Korean
Acoustic accident detection system through accident sound deep learning
European Patent Office | 2022
|Accident Detection Using Deep Learning
IEEE | 2020
|