도로를 주행하는 차량의 노면 소음이 포함된 음향 정보, 상기 도로의 노면을 촬영한 영상 정보 중 적어도 하나가 포함된 환경 정보를 획득하는 획득 유니트;상기 도로의 포장 종류에 따라 달라지는 상기 환경 정보의 분석을 통해 상기 도로의 포장 종류를 구분하는 구분 유니트;를 포함하고,제1 분석부가 마련되고,상기 제1 분석부는 상기 노면 소음이 상기 도로의 훼손으로 인해 발생되거나 다른 포장 종류의 도로로 넘어가는 경계선 통과 과정에서 발생되는 임팩트 소음인지 정상 기준을 만족하는 노면을 주행하는 과정에서 발생하는 정상 소음인지 1차 분석하고,상기 제1 분석부는 상기 정상 소음과 상기 임팩트 소음 중에서 상기 정상 소음만을 이용해서 상기 도로의 포장 종류를 2차 분석하는 구분 장치.

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제1항에 있어서,상기 포장 종류를 구분하는 구분 모델을 생성하는 학습 유니트가 마련되고,상기 학습 유니트는 기획득된 상기 음향 정보와 상기 영상 정보 중 적어도 하나를 입력 데이터셋으로 하는 기계 학습을 통해 상기 구분 모델을 생성하며,상기 구분 유니트는 상기 구분 모델을 이용하여 상기 도로의 포장 종류를 구분하는 구분 장치.

도로를 주행하는 차량의 노면 소음이 포함된 음향 정보, 상기 도로의 노면을 촬영한 영상 정보 중 적어도 하나가 포함된 환경 정보를 획득하는 획득 유니트;상기 도로의 포장 종류에 따라 달라지는 상기 환경 정보의 분석을 통해 상기 도로의 포장 종류를 구분하는 구분 유니트;를 포함하고,상기 음향 정보의 음압 수준, 소음 강도, 음질 지수 중 적어도 하나를 분석하고, 분석 결과를 이용해 상기 도로의 포장 종류별 음향 특성을 추출하는 제1 분석부가 마련되고,상기 제1 분석부는 상기 음향 특성을 이용하여, 상기 노면 소음 중에서 상기 도로의 훼손으로 인해 발생되거나 다른 포장 종류의 도로로 넘어가는 경계선 통과 과정에서 발생되는 임팩트 소음을 정상 소음과 구분하고,상기 구분 유니트는 상기 도로의 훼손을 추출하거나 상기 도로의 경계선을 추출하는데 사용되는 상기 임팩트 소음을 배제하고, 상기 정상 소음만을 이용해서 상기 도로의 포장 종류를 구분하는 구분 장치.

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제1항에 있어서,상기 임팩트 소음은 상기 노면 소음을 획득하는 마이크가 설치된 차량이 훼손된 상태의 특정 노면을 통과할 때 발생되는 구분 장치.

도로를 주행하는 차량의 노면 소음이 포함된 음향 정보, 상기 도로의 노면을 촬영한 영상 정보 중 적어도 하나가 포함된 환경 정보를 획득하는 획득 유니트;상기 도로의 포장 종류에 따라 달라지는 상기 환경 정보의 분석을 통해 상기 도로의 포장 종류를 구분하는 구분 유니트;를 포함하고,제2 분석부가 마련되며,상기 제2 분석부는 상기 영상 정보에서 관심 영역을 추출하고,상기 제2 분석부는 상기 관심 영역을 설정 개수의 세부 영역으로 분할한 후 호그(HOG, Histogram Of Gradient)를 수행하며,상기 제2 분석부는 원점을 기준으로 점대칭되는 각도 구간끼리 합하여 한 개의 값으로 사용하는 방식을 통해 각 세부 영역별로 계산되는 0360도의 호그값을 0180도로 변환하고,상기 구분 유니트는 0~180도로 변환된 상기 호그값을 이용하여 상기 도로의 포장 종류를 구분하는 구분 장치.

도로를 주행하는 차량의 노면 소음이 포함된 음향 정보, 상기 도로의 노면을 촬영한 영상 정보 중 적어도 하나가 포함된 환경 정보를 획득하는 획득 유니트;상기 도로의 포장 종류에 따라 달라지는 상기 환경 정보의 분석을 통해 상기 도로의 포장 종류를 구분하는 구분 유니트;를 포함하고,제1 분석부, 제2 분석부, 처리부, 구분부가 마련되고,상기 제1 분석부는 상기 음향 정보의 음압 수준, 소음 강도, 음질 지수 중 적어도 하나를 분석하고, 포장 종류별 음향 특성을 추출하며,상기 제2 분석부는 상기 영상 정보에 대해 허프(Hough) 변환과 호그(HOG, Histogram Of Gradient)를 적용하여, 포장 종류별 이미지 특성을 추출하고,상기 처리부는 복수의 상기 음향 특성과 복수의 상기 이미지 특성을 합쳐서 하나의 벡터 데이터를 생성하며,상기 구분부는 상기 벡터 데이터를 이용하여 상기 포장 종류를 구분하는 구분 장치.

제8항에 있어서,단위 시간당 획득된 상기 음향 정보의 제1 샘플링 데이터 개수와 상기 영상 정보의 제2 샘플링 데이터 개수가 서로 다를 때,상기 처리부는 서로 동일한 시각에 획득된 특정 제1 샘플링 데이터와 특정 제2 샘플링 데이터를 추출 및 취합해서 한 개의 벡터 데이터로 생성하고,상기 처리부는 상기 벡터 데이터에 포함된 복수의 변수에 대해 랜덤 포레스트 모형을 적용하여 중요도 순위에 따라 설정 개수의 변수를 선택하며,상기 구분부는 상기 처리부에서 선택된 변수를 이용하여 상기 도로의 포장 종류를 구분하는 구분 장치.

구분 장치에 의해 수행되는 구분 방법에 있어서,도로를 주행하는 차량의 노면 소음이 포함된 음향 정보, 상기 도로의 노면을 촬영한 영상 정보 중 적어도 하나가 포함된 환경 정보를 획득하는 단계;상기 도로의 포장 종류에 따라 달라지는 상기 환경 정보의 분석을 통해 상기 도로의 포장 종류를 구분하는 단계;를 포함하고,상기 구분하는 단계는,상기 노면 소음이 상기 도로의 훼손으로 인해 발생되거나 다른 포장 종류의 도로로 넘어가는 경계선 통과 과정에서 발생되는 임팩트 소음인지 정상 기준을 만족하는 노면을 주행하는 과정에서 발생하는 정상 소음인지 1차 분석하고, 상기 정상 소음과 상기 임팩트 소음 중에서 상기 정상 소음만을 이용해서 상기 도로의 포장 종류를 2차 분석하거나,상기 구분하는 단계는,상기 영상 정보에서 관심 영역을 추출하고, 상기 관심 영역을 설정 개수의 세부 영역으로 분할한 후 호그(HOG, Histogram Of Gradient)를 수행하며, 원점을 기준으로 점대칭되는 각도 구간끼리 합하여 한 개의 값으로 사용하는 방식을 통해 각 세부 영역별로 계산되는 0360도의 호그값을 0180도로 변환하고, 0~180도로 변환된 상기 호그값을 이용하여 상기 도로의 포장 종류를 구분하는 구분 방법.