복수의 영상촬영장치로부터 영상 데이터를 수집하는 영상 데이터 수집부와,상기 영상 데이터 수집부로부터 수집되는 상기 영상 데이터 중 특정 데이터의 분석을 요청하는 로봇 인지용 플랫폼과,상기 로봇 인지용 플랫폼으로부터 요청된 상기 특정 데이터의 분석을 수행하고, 그 결과를 상기 로봇 인지용 플랫폼에 응답하는 AI 진단 서버와,상기 AI 진단 서버로부터 상기 결과를 수신함과 아울러 상기 로봇 인지용 플랫폼에 접속하여 상기 영상 데이터를 관제 또는 원격 제어하는 원격 제어 관제부를 포함하며,상기 결과는 객체의 움직임과, 객체의 이동 경로와, 상기 객체의 움직임에 영향을 미치는 조명 상태와, 카메라의 진동 상태와, 환경 요인인 것을 특징으로 하는,로봇 인지용 플랫폼 시스템.

제 1 항에 있어서,상기 원격 제어 관제부에 의해 상기 로봇 인지용 플랫폼에 상기 영상 데이터 수집부의 영상촬영장치 중 하나의 영상촬영장치의 호스트 정보를 등록하면, 상기 로봇 인지용 플랫폼에서 해당 영상촬영장치의 스트리밍에 접속하여 관제 세션을 준비하는 것을 특징으로 하는,로봇 인지용 플랫폼 시스템.

제 2 항에 있어서,상기 호스트 정보는 해당 영상촬영장치의 네트워크에 디디엔에스(DDNS: Dynamic Domain Name Systme)와 포트 포워딩을 통해 고유의 호스트 정보로 설정되는 것을 특징으로 하는,로봇 인지용 플랫폼 시스템.

제 3 항에 있어서,등록된 해당 영상촬영장치의 고유 시리얼 넘버를 획득하기 위한 명령이 웹 소켓에 의해 실행되면 상기 호스트 정보가 자동으로 인식되어 상기 로봇 인지용 플랫폼에 등록되는 것을 특징으로 하는,로봇 인지용 플랫폼 시스템.

제 4 항에 있어서,상기 로봇 인지용 플랫폼은 등록된 해당 영상촬영장치의 스트리밍 채널 세션을 활성화하고,상기 로봇 인지용 플랫폼에 등록된 상기 호스트 정보가 확인되고, 해당 영상촬영장치의 네트워크에 이상이 없을 경우, 활성화된 상기 스트리밍 세션은 상기 로봇 인지용 플랫폼에 접속한 상기 원격 제어 관제부에 의해 실시간 관제가 이루어지는 것을 특징으로 하는,로봇 인지용 플랫폼 시스템.

제 2 항에 있어서,상기 로봇 인지용 플랫폼은 등록된 해당 영상촬영장치의 스트리밍 채널 세션과, 명령어 채널 세션을 활성화하고,상기 로봇 인지용 플랫폼이 상기 영상 데이터를 진단하기 위해 상기 AI 진단 서버에 분석 요청하면, 상기 AI 진단 서버는 분석 결과를 제이슨 포맷으로 상기 로봇 인지용 플랫폼에 응답하는 것을 특징으로 하는,로봇 인지용 플랫폼 시스템.

복수의 영상촬영장치로부터 영상 데이터를 수집하는 영상 데이터 수집부와, 상기 영상 데이터 수집부로부터 수집되는 영상 데이터 중 특정 데이터의 분석을 요청하는 로봇 인지용 플랫폼과, 상기 로봇 인지용 플랫폼으로부터 요청된 상기 특정 데이터의 분석을 수행하고, 그 결과를 상기 로봇 인지용 플랫폼에 응답하는 AI 진단 서버와, 상기 AI 진단 서버로부터 상기 결과를 수신함과 아울러 상기 로봇 인지용 플랫폼에 접속하여 상기 영상 데이터를 관제 또는 원격 제어하는 원격 제어 관제부를 포함하는 로봇 인지용 플랫폼 시스템의 특정 데이터의 분석을 위한 진단 방법으로서,상기 원격 제어 관제부가 상기 로봇 인지용 플랫폼에 접속하여 관제하고 있는 해당 영상촬영장치의 처리부에 스냅숏(snapshot) 명령을 전달하는 제 1 단계(S1)와,상기 영상 데이터 수집부의 처리부에 의해 상기 스냅숏 명령을 해당 영상촬영장치에 요청하는 제 2 단계(S2)와,해당 영상촬영장비에 의해 실행된 상기 스냅숏 실행 결과를 상기 처리부에 전달하는 제 3 단계(S3)와,상기 처리부는 해당 영상촬영장비에 의해 실행된 상기 스냅숏의 이미지를 저장하고, 상기 이미지를 분석하기 위해 이미지 에이전트에 분석을 요청하는 제 4 단계(S4)를 포함하며,상기 결과는 객체의 움직임과, 객체의 이동 경로와, 상기 객체의 움직임에 영향을 미치는 조명 상태와, 카메라의 진동 상태와, 환경 요인인 것을 특징으로 하는,로봇 인지용 플랫폼 시스템의 특정 데이터의 분석을 위한 진단 방법.

제 7 항에 있어서,상기 제 4 단계(S5) 이후,상기 이미지 에이전트는 상기 로봇 인지용 플랫폼에 상기 이미지를 전달함과 아울러 상기 분석을 위한 요청 명령을 전달하는 제 5 단계(S5)와,상기 로봇 인지용 플랫폼은 전달받은 이미지를 저장함과 아울러 상기 AI 진단 서버에 상기 분석을 요청하는 제 6 단계(S6)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는,로봇 인지용 플랫폼 시스템의 특정 데이터의 분석을 위한 진단 방법.

제 8 항에 있어서,상기 제 6 단계(S6) 이후,상기 AI 진단 서버는 요청받은 상기 이미지의 분석 결과를 상기 로봇 인지용 플랫폼으로 전달하는 제 7 단계(S7)와,상기 로봇 인지용 플랫폼은 상기 분석 결과를 상기 이미지 에이전트에 응답하는 제 8 단계(S8)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는,로봇 인지용 플랫폼 시스템의 특정 데이터의 분석을 위한 진단 방법.

제 9 항에 있어서,상기 제 8 단계(S8) 이후,상기 이미지 에이전트는 상기 처리부에 상기 이미지와, 상기 이미지에 대한 분석 결과를 함께 전달하는 제 9 단계(S9)와,상기 처리부는 상기 스냅숏 명령을 전달한 상기 원격 제어 관제부의 화면에 상기 이미지와, 상기 이미지에 대한 분석 결과를 표시하는 제 10 단계(S10)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는,로봇 인지용 플랫폼 시스템의 특정 데이터의 분석을 위한 진단 방법.

IP 기반 네트워크 상에서 영상촬영장치로부터 수집된 영상 데이터의 JPEG 프레임을 원격 제어 관제부에서 실시간으로 관제하도록 하는 스트리머와,상기 영상촬영장치로부터 전달받는 영상 데이터를 업로드하거나 또는 AI 진단 서버에 분석을 요청하는 백엔드를 포함하며,상기 분석의 결과는 객체의 움직임과, 객체의 이동 경로와, 상기 객체의 움직임에 영향을 미치는 조명 상태와, 카메라의 진동 상태와, 환경 요인인 것을 특징으로 하는,로봇 인지용 플랫폼.

제 11 항에 있어서,상기 스트리머는 상기 영상촬영장치 내부에서 실행되는 스트림 서버와 이미지 에이전트를 실행 또는 중지시키고, 호스트 설정 정보를 지정하는 스크립트에 의해 수행되는 것을 특징으로 하는,로봇 인지용 플랫폼.

제 11 항에 있어서,상기 백엔드는 상기 영상촬영장치에서 업로드한 상기 영상 데이터를 AI 진단 서버에 분석 요청하고, 그 결과를 제이슨 포맷으로 만드는 분석 스크립트에 의해 수행되는 것을 특징으로 하는,로봇 인지용 플랫폼.