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시각장애인을 위한 시각 도움 서비스를 제공하는 인공지능 시스템 개발

Development of artificial intelligent system for visual assistance to the Visually Handicapped

  • 오창현 (한국 폴리텍 대학교 인천캠퍼스 메카트로닉스 학과) ;
  • 최광요 (한국 폴리텍 대학교 인천캠퍼스 메카트로닉스 학과) ;
  • 이호영 (한국 폴리텍 대학교 인천캠퍼스 메카트로닉스 학과)
  • Oh, Changhyeon (Dept. of Mechatronics, Korea Polytechnics Incheon) ;
  • Choi, Gwangyo (Dept. of Mechatronics, Korea Polytechnics Incheon) ;
  • Lee, Hoyoung (Dept. of Mechatronics, Korea Polytechnics Incheon)
  • 발행 : 2021.11.04

초록

현재 시각장애인들의 일상생활에 있어 많은 불편함을 겪고 있어 시각장애인에게 도움이 되고자 실시간 객체인식을 하여 보행환경의 정보를 전달하는 안경을 만드는 프로젝트를 진행하였다. 핵심 기능에 해당하는 객체인식은 인공지능 모델 YOLOv4가 사용되었으며, 시각장애인의 입장에서 걸어 다닐 때 인식 되어야 하는 객체들을 선정하고, 이들을 대상으로 학습 데이터를 재구성하고 YOLOv4의 재학습을 진행하였다. 학습 결과 모든 객체들에 대한 정확도는 68%를 보였으나 시각 장애인이 걸어다닐 때 인식되어야 하는 필수객체(Person, Bus, Car, Traffic_light, Bicycle, Motorcycle)들의 인식률은 84%로 측정되었다. 향 후 진행될 학습에선 더욱 다양한 방법으로 학습데이터를 확보하고, YOLOv4가 아닌 darkflow를 이용해 다양한 parameter로 학습을 진행하여 다면적인 성능비교가 필요하다.

Currently, blind people are experiencing a lot of inconvenience in their daily lives. In order to provide helpful service for the visually impaired, this study was carried out to make a new smart glasses that transmit information monitoring walking environment in real-time object recognition. In terms of object recognition, YOLOv4 was used as the artificial intelligence model. The objects, that should be identified during walking of the visually impaired, were selected, and the learning data was populated from them and re-learning of YOLOv4 was performed. As a result, the accuracy was average of 68% for all objects, but for essential objects (Person, Bus, Car, Traffic_light, Bicycle, Motorcycle) was measured to be 84%. In the future, it is necessary to secure the learning data in more various ways and conduct CNN learning with various parameters using darkflow rather than YOLOv4 to perform comparisons in the various ways.

키워드

과제정보

본 논문은 과학기술정보통신부 정보통신창의인재양성사업의 지원을 통해 수행한 ICT멘토링 프로젝트결과물입니다