한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference)
- 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
- /
- Pages.479-480
- /
- 2022
딥러닝 영상인식을 이용한 도로 위 위험 객체 알림 시스템
Development of recognition and alert system for dangerous road object using deep learning algorithms
- 김중완 (경운대학교 항공소프트웨어공학과) ;
- 조현준 (경운대학교 항공소프트웨어공학과) ;
- 황보욱 (경운대학교 항공소프트웨어공학과) ;
- 정준호 (경운대학교 항공소프트웨어공학과) ;
- 최종건 (경운대학교 항공소프트웨어공학과) ;
- 윤태진 (경운대학교 항공소프트웨어공학과)
- Kim, Joong-wan (Department of Aeronautical Software Engineering, Kyungwoon University) ;
- Jo, Hyun-jun (Department of Aeronautical Software Engineering, Kyungwoon University) ;
- Hwang, Bo-ouk (Department of Aeronautical Software Engineering, Kyungwoon University) ;
- Jeong, Jun-ho (Department of Aeronautical Software Engineering, Kyungwoon University) ;
- Choi, Jong-geon (Department of Aeronautical Software Engineering, Kyungwoon University) ;
- Yun, Tae-jin (Department of Aeronautical Software Engineering, Kyungwoon University)
- 발행 : 2022.07.13
초록
고속으로 차량이 주행하는 도로에서 정지 차량이나 낙하물은 큰 사고를 유발하기에 이에 대한 대처 방안이 요구되고 있다. 갑작스런 정지 차량의 경우 예상 불가능하며, 낙하물은 순찰대를 편성하여 주기적으로 수거하고 있으나 즉각적인 대응이 어렵다. 해당 문제 해결을 위해 본 논문에서는 딥러닝 실시간 객체인식기술을 적용하여 정지 차량 및 도로 위 낙하물을 인식하며 이에 대한 정보를 제공하는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체인식 알고리즘인 YOLOX와 실시간 객체추적기술인 deepSORT 알고리즘을 데스크톱 PC에 적용하여 구현하였다. 개발한 시스템은 정지 차량 및 낙하물에 대한 인식 결과를 제공한다. 기존 설치된 CCTV 영상을 대상으로 시스템 적용이 가능하여 저비용으로 넓은 지역에 대한 도로 위험 상황 인식을 기대할 수 있다.