Comparison of Deep Learning Algorithm in Bus Boarding Assistance System for the Visually Impaired using Deep Learning and Traffic Information Open API

딥러닝과 교통정보 Open API를 이용한 시각장애인 버스 탑승 보조 시스템에서 딥러닝 알고리즘 성능 비교

This paper introduces a system that can help visually impaired people to board a bus using an embedded board with keypad, dot matrix, lidar sensor, NFC reader, a public data portal Open API system, and deep learning algorithm (YOLOv5). The user inputs the desired bus number through the NFC reader and keypad, and then obtains the location and expected arrival time information of the bus through the Open API real-time data through the voice output entered into the system. In addition, by displaying the bus number as the dot matrix, it can help the bus driver to wait for the visually impaired, and at the same time, a deep learning algorithm (YOLOv5) recognizes the bus number that stops in real time and detects the distance to the bus with a distance detection sensor such as lidar sensor.

본 논문은 키패드, 도트매트릭스, 라이다센서, NFC 리더기를 부착한 임베디드 보드와 공공데이터포털 Open API 시스템과 딥러닝 알고리즘(YOLOv5)를 사용하여 시각장애인의 버스 탑승에 도움을 줄 수 있는 시스템을 소개한다. 이용자는 NFC 리더기 및 키패드를 통해 희망하는 버스번호를 입력한 뒤, Open API 실시간 데이터를 통해 해당 버스의 위치 및 도착예정시간 정보를 시스템에 입력해놓은 음성 출력을 통해 얻는다. 또한 도트매트릭스로 버스번호를 출력하여 기사와의 상호작용을 대기함과 동시에 딥러닝 알고리즘(YOLOv5)은 정차하는 버스 번호를 실시간 인식하고 거리센서로 버스와의 거리를 감지하여 정차유무정보를 확인, 전달하는 시스템을 제안한다.